(57)【要約】【課題】本発明は、走行中ではない初期のときには温度変化及びＯＣＶ（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ）を参照してＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を推定し、走行中には充放電によるバッテリーの容量減少を反映してＳＯＣを推定することで、正確なＳＯＣを推定することができるような方法及び装置を提供することをその目的とする。【解決手段】上記目的を果たすための本発明のＳＯＣ推定方法は、初期ＳＯＣを推定するときに温度を測定する段階と；ＯＣＶを測定する段階と；温度変化に応じたＯＣＶの変化を示すパラメータを取得する段階と；上記取得されたパラメータにより測定されたＯＣＶと上記パラメータとを用いてＳＯＣを算出する段階とを含むことを特徴とする。特に、上記方法は、初期以後のＳＯＣを推定するときに電流積算のために電流を測定する段階と；サイクルに応じたバッテリー容量の減少率を算出する段階と；上記電流を積算した値を上記サイクルに応じたバッテリー容量の減少率で割ってＳＯＣを推定する段階とを更に含むことを特徴とする。
2008541012.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）推定方法において、
初期ＳＯＣを推定するときに温度を測定する段階と;
ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ）を測定する段階と;
温度変化に応じたＯＣＶの変化を示すパラメータを取得する段階と;
上記取得されたパラメータにより測定されたＯＣＶと上記パラメータとを用いてＳＯＣを算出する段階とを含むことを特徴とするＳＯＣ推定方法。
【請求項２】
上記温度変化に応じたＯＣＶの変化を示すパラメータは、温度別パラメータがマッピングされているテーブルから取得されることを特徴とする請求項１に記載のＳＯＣ推定方法。
【請求項３】
上記ＳＯＣは、上記温度変化に応じたＯＣＶの変化から取得された数式に従って算出されることを特徴とする請求項１に記載のＳＯＣ推定方法。
【請求項４】
上記ＳＯＣは、数式（１）に従って算出されることを特徴とする請求項１に記載のＳＯＣ推定方法。
【数１】
2008541012.tif 000007
上記数式（１）において、ｙはＳＯＣであり、ｘはＯＣＶであり、ａ,ｂ,ｃ,ｄは、温度に応じて相違するパラメータであり、ａは、上位漸近線を表し、ｂは、屈折点を間接的に決めるパラメータを表し、ｃは、スケーリングファクターを表し、ｄは、ｘ軸に対する屈折点の位置を表す。
【請求項５】
ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）推定方法において、
ＳＯＣを推定するときに電流積算のために電流を測定する段階と;
サイクルに応じたバッテリー容量の減少率を算出する段階と;
上記電流を積算した値を上記サイクルに応じたバッテリー容量の減少率で割ってＳＯＣを推定する段階とを含むことを特徴とするＳＯＣ推定方法。
【請求項６】
上記サイクルに応じたバッテリー容量の減少率は、数式（２）に従って算出されることを特徴とする請求項５に記載のＳＯＣ推定方法。
【数２】
2008541012.tif 000008
Ｄ０〜Ｄ５は定数であり、ｄは累積放電容量である。
【請求項７】
上記ＳＯＣは、数式（３）に従って算出されることを特徴とする請求項５に記載のＳＯＣ推定方法。
【数３】
2008541012.tif 000009
ＳＯＣｋ‐１は以前のＳＯＣであり、Ｅｃｈａは充電効率であり、Ｅｄｃｈは放電効率であり、Ｉｃｈａは充電電流であり、Ｉｄｃｈは放電電流であり、ｔは時間であり、Ｃｉｎｉｔはバッテリーの初期容量であり、Ｆｃ（ｃｙｃｌｅ）は、サイクルに応じたバッテリー容量の減少率である。
【請求項８】
初期以後のＳＯＣを推定するときに電流積算のために電流を測定する段階と；
サイクルに応じたバッテリー容量の減少率を算出する段階と；
上記電流を積算した値を上記サイクルに応じたバッテリー容量の減少率で割ってＳＯＣを推定する段階とを更に含むことを特徴とする請求項１に記載のＳＯＣ推定方法。
【請求項９】
上記サイクルに応じたバッテリー容量の減少率は、数式（４）に従って算出されることを特徴とする請求項８に記載のＳＯＣ推定方法。
【数４】
2008541012.tif 000010
Ｄ０〜Ｄ５は定数であり、ｄは累積放電容量である。
【請求項１０】
上記ＳＯＣは、数式（５）に従って算出されることを特徴とする請求項８に記載のＳＯＣ推定方法。
【数５】
2008541012.tif 000011
ＳＯＣｋ‐１は以前のＳＯＣであり、Ｅｃｈａは充電効率であり、Ｅｄｃｈは放電効率であり、Ｉｃｈａは充電電流であり、Ｉｄｃｈは放電電流であり、ｔは時間であり、Ｃｉｎｉｔはバッテリーの初期容量であり、Ｆｃ（ｃｙｃｌｅ）は、サイクルに応じたバッテリー容量の減少率である。
【請求項１１】
ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）推定装置において、
温度を測定する温度センサーと;
温度変化に応じたＯＣＶ（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ）の変化を示すパラメータを記憶するメモリ部と;
ＯＣＶを測定するＯＣＶ測定部と;
初期ＳＯＣを推定するときに上記温度センサー及びＯＣＶ測定部を介して温度及びＯＣＶを測定し、温度変化に応じたＯＣＶの変化を示すパラメータを上記メモリ部から取得し、上記取得されたパラメータにより測定されたＯＣＶと上記パラメータとを用いてＳＯＣを算出する制御部とを備えることを特徴とするＳＯＣ推定装置。
【請求項１２】
電流を測定する電流測定部を更に備え、
上記制御部は、
初期以後のＳＯＣを推定するときに電流積算のために上記電流測定部を介して電流を測定し、サイクルに応じたバッテリー容量の減少率を算出し、上記電流を積算した値を上記サイクルに応じたバッテリー容量の減少率で割ってＳＯＣを推定することを特徴とする請求項１１に記載のＳＯＣ推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バッテリーの残存容量（ＳＯＣ；Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を推定する方法に関し、より詳細には、車両の走行時と非走行時にそれぞれ、ＳＯＣに影響を及ぼすパラメータの変化を考慮して、更に正確にバッテリーの残存容量を推定することができるようなハイブリッド車両用バッテリーの充電状態推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、電気車両は、駆動燃料として２次電池であるリチウム‐イオン電池を用いており、上記電池から出力される電力により動力発生装置を駆動させ、これを動力伝達装置を通じて駆動ホイールに伝達して駆動ホイールを回転させることで車両を駆動させる。
【０００３】
上記電池において、放電が進むにつれて陽極と陰極との間の端子電圧が次第に減少してある限度に至ると、該端子電圧が急激に低下して放電停止電圧に至り、それ以後は上記電池の放電能力がなくなる。当該電池が放電停止電圧以下まで放電すると、電流を生成する極板が電解液と化学反応を起こして損傷されて、当該電池の蓄電池としての機能が失われる。
【０００４】
したがって、電気車両は、バッテリーに充電されている容量だけ走行することが可能であり、走行中には、駆動ホイールの回転力を逆用して発電してバッテリーを再充電させながら用いている。バッテリーが完全に放電するまで車両を運行して走行中に停止すると、再充電が難しくなり困ることになるので、走行中にバッテリーの残存容量を正確に把握することが重要である。しかし、バッテリーの不規則性（温度や放電等に応じて変わる）のため、既存車両の燃料ゲージのように充電量を正確に測定することは困難である。
【０００５】
バッテリーの残存容量をチェックする方法としては、電池電圧により残存容量を確認する方法や、放電容量により残存容量を確認する方法等が商業的に利用されている。
【０００６】
しかし、第１の方法の場合、放電量に応じて電圧が減少、即ち、急加速のとき残存容量に関係なく電圧が瞬間的に減少するので、限界があり、第２の方法の場合、何Ｋｍ／ｈで定速走行したか、または市内走行をしたか否か、等のような負荷条件に応じて電池が使用できる容量が異なるので、残存容量を確認するためのアルゴリズムが非常に難しくなるという問題がある。
【０００７】
一方、車両の走行に先立ってバッテリーの残存容量を推定する場合には一般に、開回路電圧（ＯＣＶ；Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ）が参照される。このような方法において前提となるのはＯＣＶが環境に応じて変わらないということなのだが、実際にはＯＣＶは温度に応じて変わるため、正確なバッテリーの残存容量が推定できないという問題がでてくる。
【０００８】
また、ハイブリッド電気車両では、高電流で充放電が繰り返されるため、一定時間の充放電電流を積算してその値をバッテリーの全体容量で割った値が、変化したＳＯＣの量になる。このとき、バッテリーの充放電出力の退化率とバッテリーの全体容量とが充放電サイクルに応じて減少し、それによりバッテリーの残存容量も変化するが、これを考慮してＳＯＣを推定する方法はまだ開発されていない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、走行中ではない初期のときには温度変化及びＯＣＶを参照してＳＯＣを推定し、走行中には充放電によるバッテリーの容量減少を反映してＳＯＣを推定することで、正確なＳＯＣを推定することができるような方法及び装置を提供することをその目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を果たすための本発明のＳＯＣ推定方法は、初期ＳＯＣを推定するときに温度を測定する段階と；ＯＣＶを測定する段階と；温度変化に応じたＯＣＶの変化を示すパラメータを取得する段階と；上記取得されたパラメータにより測定されたＯＣＶと上記パラメータとを用いてＳＯＣを算出する段階とを含むことを特徴とする。
【００１１】
特に、上記方法は、初期以後のＳＯＣを推定するときに電流積算（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅ）のために電流を測定する段階と；サイクルに応じたバッテリー容量の減少率を算出する段階と；上記電流を積算した値を上記サイクルに応じたバッテリー容量の減少率で割ってＳＯＣを推定する段階とを更に含むことを特徴とする。
【００１２】
そして、本発明によるＳＯＣ推定装置は、温度を測定する温度センサーと；温度変化に応じたＯＣＶの変化を示すパラメータを記憶するメモリ部と；ＯＣＶを測定するＯＣＶ測定部と；初期ＳＯＣを推定するときに上記温度センサー及びＯＣＶ測定部を介して温度及びＯＣＶを測定し、温度変化に応じたＯＣＶの変化を示すパラメータを上記メモリ部から取得し、上記取得されたパラメータにより測定されたＯＣＶと上記パラメータとを用いてＳＯＣを算出する制御部とを備えることを特徴とする。
【００１３】
また、上記装置は、電流を測定する電流測定部を更に備え、上記制御部は、初期以後のＳＯＣを推定するときに電流積算（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅ）のために上記電流測定部を介して電流を測定し、サイクルに応じたバッテリー容量の減少率を算出し、上記電流を積算した値を上記サイクルに応じたバッテリー容量の減少率で割ってＳＯＣを推定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
上述した本発明は、車両が走行中ではない初期のときにＯＣＶを用いてＳＯＣを推定する際には、温度変化を補償することで任意の温度でＳＯＣ推定を行うことができ、走行中には、温度補償を行うだけでなく、充放電サイクルに応じて減少するバッテリーの容量減少率も補償することで、より正確なＳＯＣ推定を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
上述した本発明の目的、特徴、及び長所は、添付図面を参照した以下の本発明の望ましい実施例の詳細な説明を通じて更に明確に理解できる。
【００１６】
バッテリーの残存容量は、正確な検出は実質的に不可能であり、電圧、電流、インピーダンス等の測定による間接的な推定のみが可能である。
【００１７】
通常、バッテリーのＳＯＣは、ＯＣＶを用いて推定されており、ＯＣＶは温度に応じて変化するにもかかわらず、従来技術ではこれを全く考慮せずにＯＣＶが固定された値を有するという前提の下でＳＯＣ推定を行っていた。
【００１８】
また、充放電を繰り返すハイブリッド電気自動車の場合には、充放電サイクルに応じてバッテリーの全体容量が減少するため、これを勘案してＳＯＣを推定すべきであるにもかかわらず、このようなパラメータを考慮しないままＳＯＣを推定しているので、正確なＳＯＣ推定がなされないという限界がある。
【００１９】
そこで、本発明は、バッテリーのＳＯＣをより正確に推定するため、バッテリーの充電状態に影響を及ぼす温度と、その温度変化に応じたＯＣＶとを用いて初期ＳＯＣを推定し、充放電サイクルに応じたバッテリーの全体容量の減少を勘案して走行中のＳＯＣを推定することで、より正確なＳＯＣを推定することができるようにする。
【００２０】
まず、初期ＳＯＣを算出するためにＯＣＶとＳＯＣとの相関関係を測定して、図１のようなグラフを取得する。
【００２１】
上記図１に示したＯＣＶとＳＯＣとの相関関係を示す曲線は、図２に示した上下側の二つの漸近線を有するＳ字形カーブ（Ｓｉｇｍｏｉｄａｌ Ｃｕｒｖｅ）と類似性を有する。
【００２２】
従って、上記図１の曲線は、下記数式（６）のようにモデリングされる。
【数１】
2008541012.tif 000003
上記数式（６）において、ｙはＳＯＣであり、ｘはＯＣＶであり、ａは、上位漸近線を表し、ｂは、屈折点を間接的に決めるパラメータを表し、ｃは、スケーリングファクターを表し、ｄは、ｘ軸に対する屈折点の位置を表す。
【００２３】
上述した過程を通じて、ＯＣＶによるＳＯＣ算出式が取得される。
【００２４】
しかし、上述したようにＯＣＶは温度に応じて変化するので、上記温度変化に応じたＯＣＶとＳＯＣとの変化を測定すれば、図３のようなグラフを取得することができる。
【００２５】
上記図３を参照するに、上記ＯＣＶとＳＯＣとの相関関係を示すグラフは、温度変化に応じて、上位漸近線（ａ）、屈折点（ｂ,ｄ）、及びスケーリングファクター（ｃ）が変化する。
【００２６】
そこで、温度変化に応じて変化する上位漸近線（ａ）、屈折点（ｂ,ｄ）、及びスケーリングファクター（ｃ）を測定して、図４乃至図７のようなグラフを取得する。
【００２７】
上記図４は、温度変化に応じた上位漸近線（ａ）の変化を示したものであり、上記図５は、温度変化に応じた屈折点（ｂ）の変化を示したものであり、上記図６は、温度変化に応じたスケーリングファクター（ｃ）の変化を示したものであり、上記図７は、温度変化に応じた屈折点（ｄ）の変化を示したものである。
【００２８】
上記図４乃至図７に示した温度変化に応じた上位漸近線（ａ）、屈折点（ｂ,ｄ）、及びスケーリングファクター（ｃ）は、温度別にテーブル化されてメモリに記憶され、ＳＯＣを算出するときに用いられる。
【００２９】
また、上記とは異なり上記温度変化に応じた上位漸近線（ａ）、屈折点（ｂ,ｄ）、及びスケーリングファクター（ｃ）は、上記図４乃至図７に示したグラフを用いて数式に具現化することができる。
【００３０】
そして、走行中には、充放電電流を積算してＳＯＣを推定する。上記ＳＯＣ推定式は、数式（７）のようになる。
【数２】
2008541012.tif 000004
上記数式（７）において、ＳＯＣｋ‐１は以前（ｐｒｅｖｉｏｕｓ）のＳＯＣであり、数式（６）による初期ＳＯＣの算出後は、ＳＯＣｋ‐１として上記初期ＳＯＣが適用され、その以後は、ＳＯＣｋ‐１として以前のＳＯＣが適用される。また、上記数式（７）において、Ｅｃｈａは充電効率であり、Ｅｄｃｈは放電効率であり、Ｉｃｈａは充電電流であり、Ｉｄｃｈは放電電流であり、ｔは時間であり、Ｃｉｎｉｔはバッテリーの初期容量であり、Ｆｃ（ｃｙｃｌｅ）は、サイクルに応じたバッテリー容量の減少率である。
【００３１】
上記数式（７）は、一般的な充放電電流の積算方式に従ったＳＯＣをサイクルに応じたバッテリー容量減少率Ｆｃ（ｃｙｃｌｅ）で割ったものであり、サイクルに応じたバッテリー容量減少率Ｆｃ（ｃｙｃｌｅ）に応じてＳＯＣが減少するようになっている。
【００３２】
このように、本発明は、繰り返される充放電サイクルに応じたバッテリー容量の減少率を補償することで、バッテリーの残存容量推定の正確性を一層高める。
【００３３】
上記サイクルに応じたバッテリー容量減少率Ｆｃ（ｃｙｃｌｅ）は、図８に示したように、累積放電容量とバッテリー容量の退化率とに関する実験データに基づいてグラフ化することができる。上記サイクルに応じたバッテリー容量の減少率は、上記図８のグラフを用いて、数式（８）のように表すことができる。
【数３】
2008541012.tif 000005
上記数式（８）において、ｄは、累積放電容量（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄ Ｄｉｓｃｈａｒｇｉｎｇ Ｃａｐａｃｉｔｙ）であり、[０,３３３３０]の範囲内にあり、関数に入力値として入力される場合には、ｄ＝[−１，１]の範囲の値に変えられて入力される。
【００３４】
上記数式（８）は、数式（９）のように具体化して表すことができる。
【数４】
2008541012.tif 000006
以下、上記数式を用いてＳＯＣを算出するバッテリー管理装置の構成を、図９を参照しながら説明する。
【００３５】
制御部１００は、バッテリーを全般的に制御し、さらには、本発明の望ましい実施例によって初期ＳＯＣ及び走行中のＳＯＣを算出する。
【００３６】
メモリ部１０２は、上記制御部の処理プログラムを含む種々の情報を記憶し、特に本発明の望ましい実施例によって算出されたＳＯＣ及び温度別パラメータ（ａ,ｂ,ｃ,ｄ）を記憶し、累積放電容量（ｄ）、充電効率（Ｅｃｈａ）、放電効率（Ｅｄｃｈ）、充電電流（Ｉｃｈａ）、放電電流（Ｉｄｃｈ）、時間（ｔ）、及びバッテリーの初期容量（Ｃｉｎｉｔ）を記憶する。
【００３７】
電流測定部１０４は、走行中ＳＯＣの算出のために電流を測定して制御部１００に提供する。
【００３８】
温度センサー１０６は、初期ＳＯＣの算出のために温度をセンシングし、その結果を制御部１００に提供する。
【００３９】
ＯＣＶ測定部１０８は、初期ＳＯＣの算出のためにＯＣＶを測定し、その結果を制御部１００に提供する。
【００４０】
次に、上述したバッテリー管理装置に適用可能な本発明の望ましい実施例によるＳＯＣ推定方法を、図１０を参照しながら説明する。
【００４１】
制御部１００は、外部機器又はバッテリーの管理のためにＳＯＣの推定が要求されると（ステップ２００）、現在走行中かどうかをチェックする（ステップ２０２）。制御部１００はここでは、走行中かどうかを、車両制御装置から提供されるか、バッテリーの利用状態に基づいてチェックすることができる。
【００４２】
現在走行中でない場合には、制御部１００は、初期状態であると判断し、初期ＳＯＣ推定のための処理を開始する。
【００４３】
初期ＳＯＣ推定のために、制御部１００は、温度センサー１０６を介して温度を測定し、上記測定された温度に対応するパラメータをメモリ部１０２から読み出す（ステップ２０４）。上記パラメータは、数式（６）に従ったＳＯＣ推定のための上位漸近線（ａ）、屈折点（ｂ,ｄ）、及びスケーリングファクター（ｃ）である。
【００４４】
上記測定された温度に対応するパラメータの読み出しが完了すると、制御部１００は、ＯＣＶ測定部１０８を介してＯＣＶを測定する（ステップ２０６）。
【００４５】
上記ＯＣＶの測定が完了すると、制御部１００は、温度に対応するパラメータと上記測定されたＯＣＶとを用いて上記数式（６）に従って初期ＳＯＣを算出する（ステップ２０８）。
【００４６】
上記初期ＳＯＣの算出が完了すると、制御部１００は、上記算出された初期ＳＯＣをメモリ部１０２内に記憶させる（ステップ２１０）。
【００４７】
上記ステップ２０２において走行中である場合には、制御部１００は、電流測定部１０４を介して電流を測定する（ステップ２１２）。
【００４８】
上記電流測定が完了すると、制御部１００は、メモリ部１０２から累積放電容量（ｄ）を読み出し、サイクルに応じたバッテリー容量の減少率を数式（８）に従って算出する（ステップ２１４）。
【００４９】
上記サイクルに応じたバッテリー容量の減少率が算出されると、制御部１００は、メモリ部１０２内に記憶された初期又は以前のＳＯＣと、測定された電流と、サイクルに応じたバッテリー容量の減少率とを用いて、数式（７）に従って、走行中のＳＯＣを算出し、上記算出されたＳＯＣをメモリ部１０２内に記憶させる（ステップ２１６）。
【００５０】
上述した本発明によるバッテリー残存容量推定方法の正確性を検証するための実験を行った結果、図１１に示したような結果を得た。
【００５１】
即ち、図１１は、上述したＳＯＣ推定式を用いて得られた、温度が２５℃のときのＯＣＶとＳＯＣとの関係の例を示したグラフであり、ＳＯＣの最大誤差は約３.６％であった。これくらいの誤差は、実際にバッテリーの充電状態を推定する場合においては許容可能な範囲の誤差であり、ほぼ実際に近いバッテリーの残存容量を推定できるということを示している。
【００５２】
以上、本発明を望ましい実施例を参照しながら説明したが、本発明は、上述した内容に限定されず、本発明の思想及び範囲を逸脱せずに種々の方式に変更、修正可能であることが当業者ならば理解できるであろう。従って、本発明は、特許請求の範囲及びその等価物によってのみ制限される。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】ＳＯＣとＯＣＶとの相関関係を示したグラフである。
【図２】Ｓ字形カーブを示したグラフである。
【図３】温度変化に応じたＳＯＣとＯＣＶとの相関関係の変化を示したグラフである。
【図４】温度別パラメータを示した図面である。
【図５】温度別パラメータを示した図面である。
【図６】温度別パラメータを示した図面である。
【図７】温度別パラメータを示した図面である。
【図８】サイクルに応じたバッテリー容量の減少率を示したグラフである。
【図９】本発明の望ましい実施例によるＳＯＣ推定装置の構成図である。
【図１０】本発明の望ましい実施例によるＳＯＣ推定方法の流れ図である。
【図１１】本発明の望ましい実施例によってＳＯＣを推定した結果を示した図面である。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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