(57)【要約】【課題】セルの劣化量を推定可能な電池システムにおいて、セルの劣化量を精度よく推定する。【解決手段】セルと、冷却装置と、第１および第２の熱流束センサと、ＥＣＵとを備えた電池システムにおいて、第１および第２の熱流束センサはセルの筐体底面および筐体上面の近くに設けられ、筐体底面および筐体上面の熱流束Ｑ１，Ｑ２を検出する。ＥＣＵは、検出されたＱ１，Ｑ２を用いて筐体底面および筐体上面における電極体の内部温度Ｔ１，Ｔ２を算出する。ＥＣＵは、算出したＴ１，Ｔ２から電極体内部の温度ばらつきを算出する。ＥＣＵは、温度ばらつきが基準値より大きければ、セルの劣化量の推定にＴ１，Ｔ２のいずれも用いず、温度ばらつきが基準値未満であれば、セルの劣化量の推定にＴ１，Ｔ２のいずれか一方を用いる。【選択図】図５
2019029062.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電極体と前記電極体を収容する筐体とを有するセルと、
前記筐体の特定部分を冷却するための冷却液通路を有する冷却装置と、
前記筐体の前記特定部分に対応する第１部分に設けられ、前記第１部分の温度に関する第１温度情報を検出するための第１センサと、
前記筐体の前記第１部分とは異なる第２部分に設けられ、前記第２部分の温度に関する第２温度情報を検出するための第２センサと、
前記セルの劣化量を推定可能に構成された制御装置とを備え、
前記制御装置は、
前記第１温度情報および前記第２温度情報を用いて前記電極体の内部における温度ばらつきを算出し、
前記温度ばらつきが基準値よりも大きい状態で検出された前記第１温度情報および前記第２温度情報を用いることなく、前記温度ばらつきが前記基準値よりも小さい状態で検出された前記第１温度情報および前記第２温度情報の少なくとも一方を用いて前記電極体の内部温度を推定する推定処理を実行し、
１または２以上の前記推定処理によってそれぞれ推定された１または２以上の前記内部温度を温度履歴データとして記憶し、
前記温度履歴データに含まれる前記内部温度の値とその値の頻度との関係を示す温度頻度分布を算出し、
算出された前記温度頻度分布を用いて前記セルの劣化量を推定する、電池システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、電池システムに関し、より特定的には、セルの劣化量を推定する電池システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特開２０１６−８１６３８公報（特許文献１）には、電極体と電極体を収容する筐体とを有するセルの劣化量を推定する電池システムが開示されている。この電池システムには、セルの筐体において破断が生じやすい箇所に温度センサが設けられており、温度センサが検出した温度を用いてセルの劣化量が推定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−８１６３８号公報
【特許文献２】特開２０１２−１８１０６６号公報
【特許文献３】特開２０１５−１２５０３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
電池システムにおいて、セルを冷却するために、セルの特定の箇所を局所的に冷却する冷却装置が用いられる場合がある。この場合、冷却装置によって冷却される箇所と、そうでない箇所とでは冷却される程度に差が生じる。そのため、セルの電極体の内部において温度ばらつきが生じ得る。
【０００５】
特許文献１に開示されている電池システムにおいては、温度センサが設けられた箇所の温度を用いてセルの劣化量が推定される。電極体の内部に大きな温度ばらつきが生じている状態においては、セルのいずれの箇所に温度センサが設けられるかによって、検出される値が大きく異なり得る。よって、セルの劣化量を精度よく推定することができなくなる可能性がある。
【０００６】
本開示は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、電池システムにおいて、セルの劣化量を精度よく推定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この開示に係る電池システムは、電極体と電極体を収容する筐体とを有するセルと、筐体の特定部分を冷却するための冷却液通路を有する冷却装置と、筐体の特定部分に対応する第１部分に設けられ、第１部分の温度に関する第１温度情報を検出するための第１センサと、筐体の第１部分とは異なる第２部分に設けられ、第２部分の温度に関する第２温度情報を検出するための第２センサと、セルの劣化量を推定可能に構成された制御装置とを備える。制御装置は、第１温度情報および第２温度情報を用いて電極体の内部における温度ばらつきを算出する。制御装置は、温度ばらつきが基準値よりも大きい状態で検出された第１温度情報および第２温度情報を用いることなく、温度ばらつきが基準値よりも小さい状態で検出された第１温度情報および第２温度情報の少なくとも一方を用いて電極体の内部温度を推定する推定処理を実行する。制御装置は、１または２以上の推定処理によってそれぞれ推定された１または２以上の内部温度を温度履歴データとして記憶する。制御装置は、温度履歴データに含まれる内部温度の値とその値の頻度との関係を示す温度頻度分布を算出する。制御装置は、算出された温度頻度分布を用いてセルの劣化量を推定する。
【０００８】
上記構成によれば、第１および第２センサからそれぞれ検出された第１および第２温度情報を用いて、電極体の内部における温度ばらつきが算出される。温度ばらつきが基準値よりも小さい状態で検出された第１および第２温度情報の少なくとも一方を用いて電極体の内部温度が推定される。一方、温度ばらつきが基準値よりも大きい状態で検出された第１および第２温度情報は、電極体の内部温度の推定に用いられない。よって、セルのいずれの箇所に上記センサが設けられているかに関わらず、電極体の内部温度が精度よく推定される。
【０００９】
そして、上記のように精度よく推定された電極体の内部温度を１または２以上用いて温度頻度分布が算出され、算出された温度頻度分布を用いてセルの劣化量が推定される。その結果、セルの劣化量を精度よく推定することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、セルの劣化量を精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施の形態に係る電池システムを搭載した車両の構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】セルおよび監視ユニットの構成をより詳細に示す図である。
【図３】本実施の形態に係る冷却装置およびセルの配置を概略的に示す図である。
【図４】セルの劣化量推定処理を示すフローチャートである。
【図５】セルの内部温度の推定処理および温度頻度分布の算出処理を示すフローチャートである。
【図６】筐体底面および筐体上面における電極体の内部温度の算出方法を説明するための図である。
【図７】本実施の形態における温度頻度分布を示す図である。
【図８】本実施の形態と比較例１および２とを比較した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００１３】
以下に示す実施の形態においては、電池システムが、電気自動車に搭載される構成を例に説明する。
【００１４】
＜電池システムの構成＞
図１は、本実施の形態に係る電池システムが搭載された車両の全体構成を概略的に示す図である。車両１は、電池システム２と、パワーコントロールユニット（ＰＣＵ：Power  Control  Unit）４０と、モータジェネレータ５０と、駆動輪６０とを備える。電池システム２は、バッテリ１０と、監視ユニット２０と、冷却装置３０と、電子制御装置（ＥＣＵ：Electronic  Control  Unit）１００とを備える。
【００１５】
バッテリ１０は、各々がリチウムイオン二次電池である複数のセル１１０（図２参照）を含んで構成される。各セル１１０の詳細な構成については図２にて説明する。バッテリ１０は、モータジェネレータ５０を駆動するための電力を蓄え、ＰＣＵ４０を通じてモータジェネレータ５０へ電力を供給する。また、バッテリ１０は、モータジェネレータ５０の発電時にＰＣＵ４０を通じて発電電力を受けて充電される。
【００１６】
監視ユニット２０は、バッテリ１０の状態を監視し、その監視結果をＥＣＵ１００に出力する。監視ユニット２０は、電流センサ２２、温度センサ２３および熱流束センサ２４１，２４２を含む。電流センサ２２は、バッテリ１０に入出力される電流ＩＢを検出する。温度センサ２３は、バッテリ１０の環境温度Ｔｏｕｔ（外部温度）を検出する。各センサは、その検出結果をＥＣＵ１００に出力する。熱流束センサ２４１，２４２の詳細は後述する。
【００１７】
冷却装置３０は、冷却液が流れる冷却液通路３１（図３参照）を含んで構成された液冷式の冷却装置である。冷却装置３０は、バッテリ１０（各セル１１０）の特定の箇所を局所的に冷却する。冷却装置３０は、ＥＣＵ１００からの制御信号に従って冷却性能を変更する。
【００１８】
ＰＣＵ４０は、ＥＣＵ１００からの制御信号に従って、バッテリ１０から受ける直流電力を、ＭＧ５０を駆動するための交流電力に変換する。また、ＰＣＵ４０は、ＭＧ５０により発電された交流電力を、バッテリ１０を充電するための直流電力に変換する。
【００１９】
ＭＧ５０は、ＰＣＵ４０に電気的に接続されるとともに、駆動輪６０に連結される。ＭＧ５０は、交流回転電機であり、たとえば、ロータに永久磁石が埋設された三相交流同期電動機である。ＭＧ５０は、ＰＣＵ４０から電力の供給を受けて、車両１を走行させるための駆動力を発生させる。また、ＭＧ５０は、駆動輪６０からの回転力を受けて交流電力を発生するとともに、ＥＣＵ１００からの回生トルク指令によって回生制動力を発生する。
【００２０】
ＥＣＵ１００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１００Ａと、メモリ（より具体的にはＲＯＭ（Read  Only  Memory）およびＲＡＭ（Random  Access  Memory））１００Ｂと、各種信号を入出力するための入出力ポート（図示せず）とを含んで構成される。ＥＣＵ１００は、各センサから受ける信号ならびにメモリ１００Ｂに記憶されたプログラムおよびマップに基づいて、バッテリ１０の充放電を制御したり、冷却装置３０の冷却性能を制御したり、バッテリ１０の劣化量を推定したりする。
【００２１】
＜セル構成＞
図２は、セル１１０および監視ユニット２０の構成をより詳細に説明するための図である。図２において、セル１１０は、その内部を透視して示されている。セル１１０は、筐体１１１と、蓋体１１２と、正極端子１１３と、負極端子１１４と、電極体１１５（破線で示す）と、熱流束センサ２４１，２４２を含む。
【００２２】
筐体１１１は、角型形状（略直方体形状）を有する。以下では、筐体１１１の長辺方向（長さ方向）をｘ軸方向とし、短辺方向（厚み方向）をｙ軸方向とし、高さ方向をｚ軸方向とする。図２において、鉛直方向は負のｚ軸方向であり、水平方向はｘｙ平面方向である。
【００２３】
蓋体１１２は、筐体１１１の上面（鉛直方向上面）を封止する。正極端子１１３および負極端子１１４の各々の一方端は、蓋体１１２から外部に突出している。正極端子１１３および負極端子１１４の各々の他方端は、筐体１１１の内部において、内部正極端子および内部負極端子（いずれも図示せず）にそれぞれ電気的に接続されている。
【００２４】
電極体１１５は、正極１１６と負極１１７とがセパレータ１１８を介して積層され、その積層体が捲回されることにより形成されている。電極体１１５は、その捲回軸が筐体１１１の長辺方向（ｘ軸方向）に延在するように筐体１１１に収容されている。電解液は、主に電極体１１５の内部に保持されている。なお、図２では電極体１１５が捲回型である例を示すが、電極体１１５は積層型であってもよい。
【００２５】
正極１１６、負極１１７、セパレータ１１８および電解液には、リチウムイオン二次電池の正極、負極、セパレータおよび電解液として従来公知の構成および材料をそれぞれ用いることができる。
【００２６】
熱流束センサ２４１，２４２は、筐体１１１の底部および筐体１１１の上部にそれぞれ設置され、設置箇所における熱流束Ｑ１，Ｑ２をそれぞれ検出する。熱流束センサ２４１，２４２の設けられる箇所の詳細については後述する。
【００２７】
熱流束センサ２４１，２４２は、図示しないが、２つの感熱素子（薄膜サーミスタ）を含んで構成される。筐体１１１の材料の熱伝導率をＣと表し、筐体１１１の設置箇所の厚みをｄと表し、２つの感熱素子間の温度差をΔＴ０と表す場合、これらのパラメータと熱流束Ｑとの間には、Ｑ＝Ｃ／ｄ×ΔＴ０との関係が成立する。熱伝導率Ｃおよび厚みｄは筐体１１１の測定値または仕様値から既知であるため、温度差ΔＴ０の検出値から熱流束Ｑを算出することができる。
【００２８】
なお、熱流束センサ２４１、２４２のセットは、バッテリ１０に含まれるすべてのセル１１０に対して設けられてもよいし、監視単位となる複数個（たとえば数個〜数十個）のセル１１０毎に設けられてもよい。
【００２９】
＜冷却装置およびセルの配置＞
図３は、本実施の形態に係る冷却装置３０およびセル１１０の配置を概略的に示す図である。具体的には、図３は、図２においてｙ軸方向にｚ−ｘ平面をみた冷却装置３０およびセル１１０の配置を示している。
【００３０】
ケース底面１１は、各セル１１０を収容しているバッテリ１０のケースの底面である。ケース底面１１は、セル１１０の筐体１１１の底面１１１ａ（以下、筐体底面ともいう）と接触しており、かつ冷却装置３０の冷却液通路３１と接触するように配置されている。冷却液が冷却液通路３１を通る際にケース底面１１を介して各セル１１０の筐体底面１１１ａと冷却液との間で熱交換が行なわれる。これにより、各セル１１０が冷却される。
【００３１】
熱流束センサ２４１は、図３に示すように、筐体１１１の長辺方向に延在する側面において底面に近い部分の中央領域に設けられている。熱流束センサ２４１は、筐体底面１１１ａの熱流束Ｑ１を検出する。
【００３２】
熱流束センサ２４２は、図３に示すように、筐体１１１の長辺方向に延在する側面において上面に近い部分の中央領域に設けられている。熱流束センサ２４２は、筐体１１１の上面１１１ｂ（以下、筐体上面ともいう）の熱流束Ｑ２を検出する。
【００３３】
＜セルの劣化量推定処理＞
一般に、充放電サイクルや長期保存によって、容量の低下や内部抵抗増加といったバッテリの劣化が進行することが知られており、バッテリを適切に使用するためには、バッテリの劣化状態を把握することが好ましい。そこで、本実施の形態においては、バッテリ１０の劣化状態を表す指標として、ＥＣＵ１００が、セル１１０の単位劣化量ΔＤおよび積算劣化量Ｄを推定する劣化量推定処理を行なう。以下、単位劣化量ΔＤおよび積算劣化量Ｄを総称して「劣化量」とも称する。
【００３４】
単位劣化量ΔＤとは、１回の劣化量推定処理期間における内部抵抗の増加量を示す指標である。積算劣化量Ｄとは、単位劣化量ΔＤを積算した値である。
【００３５】
図４は、ＥＣＵ１００によって実行される劣化量推定処理手順を説明するフローチャートである。このフローチャートに示される処理は、バッテリ１０を構成する各セル１１０に対して繰り返し実行されるが（後述する図５参照）、バッテリ１０の代表的な一部のセル１１０に対して実行されてもよい。各ステップ（以下、Ｓと略す）は、基本的にはＥＣＵ１００によるソフトウェア処理によって実現されるが、ＥＣＵ１００内に作製された電子回路によるハードウェア処理によって実現されてもよい（後述する図５においても同じ）。
【００３６】
ＥＣＵ１００は、セル１１０の電極体の内部温度Ｔｉｎ（以下、単に「内部温度」と称する）の所定期間における最頻値である最頻値温度Ｔｆをメモリ１００Ｂから読み出す（Ｓ３）。最頻値温度Ｔｆは、温度頻度分布を用いて算出される。温度頻度分布とは、ＥＣＵ１００が推定した内部温度Ｔｉｎの値とその値が生じた頻度との関係性を示したものである。温度頻度分布および内部温度Ｔｉｎの算出方法については、後述する。
【００３７】
次いで、ＥＣＵ１００は、取得した最頻値温度Ｔｆを用いて単位劣化量ΔＤを推定する（Ｓ５）。具体的には、ＥＣＵ１００は、最頻値温度Ｔｆを用いて内部抵抗の増加量を推定する。
【００３８】
セルの温度と単位劣化量ΔＤとの関係は、実験等によって予め求められ、メモリ１００Ｂにマップとして記憶されている。そして、メモリ１００Ｂから読み出された最頻値温度Ｔｆをセル１１０の温度としてマップに照合することによって、セル１１０の単位劣化量ΔＤが推定される。
【００３９】
ＥＣＵ１００は、メモリ１００Ｂに記憶されている前回の積算劣化量Ｄに今回の推定された単位劣化量ΔＤを加算し、今回の積算劣化量Ｄとする（Ｄ＝Ｄ＋ΔＤ）（Ｓ７）。ＥＣＵ１００は、今回の積算劣化量Ｄをメモリ１００Ｂに記憶する。記憶された今回の積算劣化量Ｄは、次回のＳ５において、前回の積算劣化量Ｄとして用いられる。
【００４０】
次いで、ＥＣＵ１００は、積算劣化量Ｄが閾値Ｄｔｈより大きいか否かを判定する（Ｓ１０）。積算劣化量Ｄが閾値Ｄｔｈより大きければ（Ｓ１０においてＹＥＳ）、ＥＣＵ１００は、セル１１０は劣化しているものとして、表示部（図示せず）に警告を表示させてユーザに通知する（Ｓ２０）。
【００４１】
ユーザへの通知は、特に限定されるものではないが、表示部へのセル１１０の異常を示す視覚的な表示または聴覚的な通知、あるいはこれらの組み合わせであってもよい。その後、ＥＣＵ１００は一連の処理を終了する。
【００４２】
一方、積算劣化量Ｄが閾値Ｄｔｈ未満であれば（Ｓ１０においてＮＯ）、ＥＣＵ１００は、セル１１０は劣化していないものと判断する（Ｓ１５）。その後処理をリターンに移す。
【００４３】
＜セルの内部温度の推定処理および温度頻度分布の算出処理＞
上述したとおり、セル１１０の劣化量の推定には、温度頻度分布から算出した最頻値温度Ｔｆが用いられる。この最頻値温度Ｔｆを算出するための温度頻度分布の算出には、ＥＣＵ１００が推定したセル１１０の電極体の内部温度Ｔｉｎが用いられる。
【００４４】
冷却装置３０は、冷却液通路３１がバッテリ１０のケース底面１１（セル１１０の筐体底面１１１ａ）を局所的に冷却する。よって、筐体底面１１１ａと筐体上面１１１ｂとでは温度差が生じ、セル１１０の電極体の内部における温度ばらつきが生じ得る。
【００４５】
特に、セル１１０に入出力される電流ＩＢが大きい場合あるいは、環境温度が低い状態でセル１１０が発熱する場合に、セル１１０の電極体の内部における温度ばらつきは顕著になる。
【００４６】
ゆえに、冷却装置３０の作用によって温度ばらつきが生じた状態で内部温度Ｔｉｎが算出されると、温度ばらつきの影響を受けた温度頻度分布および最頻値温度Ｔｆが算出される。結果として、セル１１０の単位劣化量ΔＤの推定が正確になされず、セル１１０の積算劣化量Ｄが過剰あるいは過少に推定される可能性がある。
【００４７】
そこで、本実施の形態においては、電極体の内部における温度ばらつきが基準値よりも大きい状態で検出された熱流束Ｑ１，Ｑ２は、内部温度Ｔｉｎの推定に用いられず、温度ばらつきが基準値未満で検出された熱流束Ｑ１，Ｑ２の一方を用いて内部温度Ｔｉｎが推定される。それゆえ、内部温度Ｔｉｎの推定精度が向上する。そして、精度よく推定された内部温度Ｔｉｎを１または２以上用いて温度頻度分布および最頻値温度Ｔｆが算出され、算出された最頻値温度Ｔｆを用いて単位劣化量ΔＤが推定される。単位劣化量ΔＤを積算して積算劣化量Ｄが推定される。つまり、内部温度Ｔｉｎを精度よく推定することによって、積算劣化量Ｄの推定精度が向上する。
【００４８】
図５は、本実施の形態におけるセルの内部温度および温度頻度分布の算出を示すフローチャートである。このフローチャートに示される処理は、バッテリ１０を構成する各セル１１０に対して繰り返し実行される。
【００４９】
ＥＣＵ１００は、バッテリ１０に入出力される電流ＩＢおよびバッテリ１０の環境温度Ｔｏｕｔを、電流センサ２２および温度センサ２３から、それぞれ検出する（Ｓ２５）。
【００５０】
ＥＣＵ１００は、熱流束センサ２４１，２４２から熱流束Ｑ１，Ｑ２をそれぞれ検出する（Ｓ３０）。
【００５１】
ＥＣＵ１００は、電流ＩＢと環境温度Ｔｏｕｔと熱流束Ｑ１，Ｑ２とから、電極体下部温度Ｔ１および電極体上部温度Ｔ２を算出する（Ｓ３５）。電極体下部温度Ｔ１は筐体底面１１１ａにおける電極体の内部温度であり、電極体上部温度Ｔ２は筐体上面１１１ｂにおける電極体の内部温度である。
【００５２】
ここで、電極体下部温度Ｔ１および電極体上部温度Ｔ２の算出方法について以下に説明する。図６は、電極体下部温度Ｔ１および電極体上部温度Ｔ２の算出方法を説明するための図である。
【００５３】
セル１１０は熱量（ＩＢ）２×Ｒで発熱する。Ｒはセル１１０の内部抵抗値である。つまり、電流ＩＢが大きいほどセル１１０の発熱量が大きくなる。筐体底面１１１ａにおいては、熱流束Ｑ１の大きさで筐体内部から筐体外部の方向へ熱が流出する。熱流束Ｑ１の大きさには、セル１１０の発熱量と環境温度Ｔｏｕｔとが関係している。本実施の形態においては、電流ＩＢ、環境温度Ｔｏｕｔおよび熱流束Ｑ１と、電極体下部温度Ｔ１との関係は実験等によって予め求められる。これらの関係は、ＥＣＵのメモリ１００Ｂにマップとして記憶されている。電流センサ２２から検出された電流ＩＢと、温度センサ２３から検出された環境温度Ｔｏｕｔと、熱流束センサ２４１から検出された熱流束Ｑ１とを用いて電極体下部温度Ｔ１が算出される。
【００５４】
電極体上部温度Ｔ２においても同様である。筐体上面１１１ｂにおいては、熱流束Ｑ２の大きさで筐体内部から筐体外部の方向へ熱が流出する。熱流束Ｑ２の大きさには、セルの発熱量と環境温度Ｔｏｕｔとが関係しており、これらの値を用いて電極体上部温度Ｔ２が算出される。電流ＩＢ、環境温度Ｔｏｕｔおよび熱流束Ｑ２と、電極体上部温度Ｔ２との関係は実験等によって予め求められる。これらの関係は、ＥＣＵのメモリ１００Ｂにマップとして記憶されている。電流センサ２２から検出された電流ＩＢと、温度センサ２３から検出された環境温度Ｔｏｕｔと、熱流束センサ２４２から検出された熱流束Ｑ２とを用いて電極体上部温度Ｔ２が算出される。
【００５５】
なお、図６においては、熱流束の大きさを矢印の太さで示している。本実施の形態においては、冷却装置３０の冷却液通路３１が、筐体底面１１１ａの下方に位置するため、筐体底面１１１ａは筐体上面１１１ｂよりもより冷却されやすい。ゆえに、筐体底面１１１ａにおける筐体内部から筐体外部への熱の流出は、筐体上面１１１ｂにおける筐体内部から筐体外部への熱の流出よりも大きくなるため、筐体底面１１１ａの熱流束Ｑ１の方が筐体上面１１１ｂの熱流束Ｑ２よりも大きくなっている。
【００５６】
図５に戻り、ＥＣＵ１００は、Ｓ３５にて算出した電極体下部温度Ｔ１および電極体上部温度Ｔ２を用いて、電極体の内部の温度ばらつきΔＴを算出する（Ｓ４０）。具体的には、温度ばらつきΔＴは、下記の式（１）により求められ、電極体下部温度Ｔ１と電極体上部温度Ｔ２との差の絶対値で表わされる。
【００５７】
ΔＴ＝｜Ｔ１−Ｔ２｜・・・（１）
ＥＣＵ１００は、Ｓ４０にて算出した温度ばらつきΔＴを所定の基準値ΔＴｒｅｆよりも大きいか否かを判定する（Ｓ４５）。基準値ΔＴｒｅｆは、温度センサや熱流束センサの測定精度などを用いて実験的に定めることができ、たとえば数℃程度の値に設定することができる。
【００５８】
ＥＣＵ１００は、温度ばらつきΔＴが基準値ΔＴｒｅｆより大きければ（Ｓ４５においてＹＥＳ）、冷却装置３０の冷却性能を低下させる（Ｓ５０）。冷却性能の低下とは、冷却を弱めることを意図する。特に限定されるものではないが、冷却液の温度を上昇させたり、冷却を停止させたりすることを含む。ただし、冷却装置３０の冷却性能の低下は、寿命保障している劣化量以上にならない範囲で行なう。たとえば、電極体上部温度Ｔ２が、冷却性能の低下により、所定値以上に高くならない範囲で行なう。
【００５９】
ＥＣＵ１００は、温度ばらつきΔＴが基準値ΔＴｒｅｆ未満であれば（Ｓ４５においてＮＯ）、内部温度Ｔｉｎの推定処理を行なう（Ｓ５５）。具体的には、ＥＣＵ１００は、電極体下部温度Ｔ１と電極体上部温度Ｔ２とのうち、温度の高い方を電極体の内部温度Ｔｉｎとして推定する。
【００６０】
一般に二次電池は温度が高くなるほど劣化が大きくなるため、本実施の形態においては、劣化の度合いが大きくなる方、つまり温度の高い方（車両１の走行時においては電極体上部温度Ｔ２）をセル１１０の劣化量の推定に用いる。
【００６１】
ＥＣＵ１００は、算出した内部温度Ｔｉｎを、算出された内部温度Ｔｉｎの履歴のデータである温度履歴データに加え、メモリ１００Ｂに記憶する（Ｓ５７）。
【００６２】
次いで、ＥＣＵ１００は、メモリ１００Ｂに記憶された温度履歴データ用いて、温度頻度分布を算出し、算出した温度頻度分布から最頻値温度Ｔｆを算出してメモリ１００Ｂに記憶する（Ｓ６０）。
【００６３】
図７は、温度頻度分布の一例を示した図である。横軸に内部温度Ｔｉｎの値、縦軸にその値が生じた頻度として、温度履歴データを用いてグラフ化したものである。温度頻度分布は、内部温度Ｔｉｎが算出される毎に、算出された内部温度Ｔｉｎを加えた温度履歴データを用いて算出される。以上のように算出された温度頻度分布から、ＥＣＵ１００は、温度頻度分布の最頻値温度Ｔｆを算出してメモリ１００Ｂに記憶する。
【００６４】
図５に戻り、Ｓ６５において、ＥＣＵ１００は、劣化量推定処理を行なう。劣化量推定処理は、上述の＜セルの劣化量推定処理＞で説明した通りであるので、ここでは繰り返し説明を行なわない。
【００６５】
図８は、車両１の走行時における本実施の形態、車両１の停車時の例（比較例１）および車両１の走行時において本実施の形態の劣化量の推定手法を用いない場合の例（比較例２）を比較した図である。図８は、横軸に温度、縦軸にセル１１０のＺ軸方向の位置を示し、上記３つの例における電極体下部温度Ｔ１および電極体上部温度Ｔ２の関係を示している。図８において、本実施の形態は実線Ｌ０、比較例１は点線Ｌ１、比較例２は一点鎖線Ｌ２で示されている。
【００６６】
まず、比較例１は、車両１が停止しているため各セル１１０は発熱しておらず、冷却装置３０による冷却もされていない状態である。よって、比較例１の電極体下部温度Ｔ１および電極体上部温度Ｔ２は、環境温度Ｔｏｕｔと同程度の温度に収束する。
【００６７】
比較例２では、電極体の内部の温度ばらつきΔＴが基準値Ｔｒｅｆよりも大きくなった場合であっても、冷却装置３０の冷却性能を低下させる制御を行なっていない。そのため、筐体底面１１１ａへの局所的な冷却が続けられている。これにより、電極体の内部の温度ばらつきΔＴは基準値ΔＴｒｅｆよりも大きな値となる。
【００６８】
本実施の形態は、電極体の内部の温度ばらつきΔＴが基準値Ｔｒｅｆよりも大きくなると、冷却装置３０の冷却性能が低下される。冷却性能が低下されることによって、電極体下部温度Ｔ１および電極体上部温度Ｔ２の値が大きくなるが、冷却装置３０の冷却性能の影響を大きく受けている電極体下部温度Ｔ１の値の増加幅は電極体上部温度Ｔ２の値の増加幅よりも大きくなる。ゆえに、比較例２に比べ、温度ばらつきΔＴは小さくなる。電極体の内部温度ばらつきを抑えることで、セル１１０の劣化量を精度よく推定することができる。
【００６９】
なお、内部温度Ｔｉｎの算出に関して、車両の走行時は、基本的に冷却液が通る筐体底面１１１ａよりも筐体上面１１１ｂの温度の方が高くなるため、電極体上部温度Ｔ２が内部温度Ｔｉｎとなる。停車時は、電極体下部温度Ｔ１と電極体上部温度Ｔ２とのうち、いずれか温度の高い方が内部温度Ｔｉｎとなる。
【００７０】
以上のように、本実施の形態によれば、セル１１０に設けられた熱流束センサ２４１，２４２からそれぞれ検出された熱流束Ｑ１，Ｑ２を用いて電極体の内部における温度ばらつきが算出される。温度ばらつきが基準値よりも大きい状態で検出された熱流束Ｑ１，Ｑ２は内部温度Ｔｉｎの推定に用いられず、温度ばらつきが基準値未満の状態で検出された熱流束Ｑ１，Ｑ２が内部温度Ｔｉｎの推定に用いられる。内部温度Ｔｉｎの推定に用いられる熱流束Ｑ１，Ｑ２のばらつきが一定の範囲内に抑えられることにより、内部温度Ｔｉｎの推定精度が向上する。精度よく推定された内部温度Ｔｉｎを１または２以上用いて温度頻度分布が算出され、算出された温度頻度分布を用いてセル１１０の劣化量が推定される。ゆえにセル１１０の劣化量を適切に推定することができる。
【００７１】
＜変形例＞
本実施の形態においては、冷却装置３０の冷却液通路３１がセル１１０の筐体底面１１１ａを冷却したが、冷却装置３０がセル１１０を冷却する箇所は、セル１１０の筐体１１１の特定箇所であればよく、筐体底面１１１ａに限定されるものではない。冷却装置３０の冷却液通路３１がセル１１０の筐体底面１１１ａ以外の箇所を冷却してもよい。なお、筐体底面１１１ａは、本開示に係る「特定部分」に相当する。
【００７２】
本実施の形態においては、熱流束センサ２４１は、筐体１１１の長辺方向に延在する側面において底面に近い部分の中央領域に設けられたが、熱流束センサ２４１の設けられる箇所はこれに限定されるものではない。熱流束センサ２４１の設けられる箇所は、冷却装置３０の冷却液通路３１が冷却する筐体底面１１１ａに対応する部分であればよい。「筐体底面１１１ａに対応する部分」とは、筐体底面１１１ａあるいは筐体底面１１１ａに近い部分であって、筐体底面１１１ａにおける熱流束Ｑ１を検出することができる部分である。たとえば、熱流束センサ２４１は、筐体底面１１１ａに設けられてもよいし、筐体１１１の側面において底面に近い部分に設けられてもよい。なお、筐体底面１１１ａに対応する部分は、本開示に係る「第１部分」に相当する。
【００７３】
本実施の形態においては、熱流束センサ２４２は、筐体１１１の長辺方向に延在する側面において上面に近い部分の中央領域に設けられたが、熱流束センサ２４２の設けられる箇所はこれに限定されるものではない。熱流束センサ２４２の設けられる箇所は、筐体底面１１１ａに対応する部分とは異なる部分であればよい。「筐体底面１１１ａに対応する部分とは異なる部分」とは、筐体１１１において、熱流束センサ２４１が設けられる筐体底面１１１ａに対応する部分に該当しない部分である。たとえば、熱流束センサ２４２は、筐体上面１１１ｂに設けられてもよいし、筐体１１１の側面において上面に近い部分に設けられてもよい。なお、筐体底面１１１ａに対応する部分とは異なる部分とは、本開示に係る「第２部分」に相当する。
【００７４】
本実施の形態においては、内部温度Ｔｉｎの推定において、熱流束Ｑ１，Ｑ２のいずれか一方を用いたが、特にこれに限定されるものではなく、熱流束Ｑ１，Ｑ２を両方用いて内部温度Ｔｉｎを推定してもよい。たとえば、熱流束Ｑ１，Ｑ２をそれぞれ用いて算出した電極体下部温度Ｔ１と電極体上部温度Ｔ２との平均値を内部温度Ｔｉｎと推定してもよい。
【００７５】
また、熱流束センサ２４１を筐体１１１の下方部分に設け、熱流束センサ２４２を筐体１１１の中央部分に設けてもよい。ＥＵＣ１００は、熱流束センサ２４１，２４２によって検出された熱流束Ｑ１，Ｑ２を用いて、それぞれの電極体の内部温度を算出する。ＥＵＣ１００は、算出したそれぞれの電極体の内部温度を用いて、最も温度が高くなる筐体１１１の上方部分の電極体の内部温度を算出し、温度ばらつきΔＴの算出および内部温度Ｔｉｎの推定をする。
【００７６】
また、本実施の形態においては、熱流束センサが２箇所に設けられる例を示したが、３箇所以上に設けられてもよい。
【００７７】
本実施の形態においては、熱流束センサを用いたが、熱流束センサに代えて温度センサを用いてもよい。温度センサを用いる場合は、温度センサの検出値が電極体下部温度Ｔ１および電極体上部温度Ｔ２となる。
【００７８】
なお、熱流束センサを用いたのは、以下の理由による。劣化量の推定にはセル１１０の内部温度（電極体および電解液の温度）が用いられることが望ましいが、製造容易性および保守管理性などの観点から、温度センサ、熱流束センサは、セル１１０の外部（筐体外部）に設けられることになる。本実施の形態のように局所的に冷却を行なう冷却装置３０を用いる場合、熱電対等の温度センサは外部環境の影響を受けやすい。具体的には、冷却装置３０により冷却されている筐体底面１１１ａの表面温度がセル１１０の内部温度よりも低くなり得る。つまり、温度センサにより検出される温度と、検出が望まれる内部温度との間の差が生じ得る。
【００７９】
また、温度センサを筐体底面１１１ａのみに設けた場合には、上記の理由により劣化を過剰に推定する可能性がある。温度センサを筐体上面１１１ｂのみに設けた場合には、劣化を過少に推定する可能性がある。そこで、セル１１０の電極体１１５での熱流束を検出する熱流束センサを用いることで、外部環境の影響を低減することができる。
【００８０】
本実施の形態においては、内部温度Ｔｉｎが算出される毎に温度頻度分布を算出したが、温度頻度分布の算出間隔は、これに限定されるものではなく、一定の時間間隔であってもよいし、メモリ１００Ｂに記憶された内部温度Ｔｉｎのデータ数であってもよい。種々のパターンが考えられる。
【００８１】
一定の時間間隔の場合は、ＥＣＵ１００は、指定された時間内おいてメモリ１００Ｂに記憶された内部温度Ｔｉｎを用いて温度頻度分布を算出する。メモリ１００Ｂに記憶された内部温度Ｔｉｎのデータ数の場合は、ＥＣＵ１００は、メモリ１００Ｂに記憶されたデータ数が指定されたデータ数に達するごとに内部温度Ｔｉｎを用いて温度頻度分布を算出する。
【００８２】
また、本実施の形態においては、温度頻度分布の算出に用いる温度履歴データは、温度頻度分布の算出時に記憶されているすべてのデータを用いたが、用いるデータ数を指定してもよいし、所定の時間間隔内において記憶されたデータを用いてもよい。種々の態様が適用される。
【００８３】
本実施の形態においては、セル１１０の劣化量の推定に最頻値温度Ｔｆを用いたが、特に限定されるものではなく、温度頻度分布から内部温度Ｔｉｎの平均値を算出して平均値温度を劣化量の推定に用いてもよいし、温度頻度分布から内部温度Ｔｉｎの最大値を算出して最大値温度を劣化量の推定に用いてもよい。
【００８４】
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００８５】
１  車両、２  電池システム、１０  バッテリ、１１  ケース底面、２０  監視ユニット、２２  電流センサ、２３  温度センサ、２４１，２４２  熱流束センサ、３０  冷却装置、３１  冷却液通路、４０  ＰＣＵ、５０  モータジェネレータ、６０  駆動輪、１００  ＥＣＵ、１００Ａ  ＣＰＵ、１００Ｂ  メモリ、１１０  セル、１１１  筐体、１１１ａ  筐体底面、１１１ｂ  筐体上面、１１２  蓋体、１１３  正極端子、１１４  負極端子、１１５  電極体、１１６  正極、１１７  負極、１１８  セパレータ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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