(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄電手段についての電圧、電流及び温度の１つ以上の計測対象を計測する計測手段と、
予め前記蓄電手段についての充電率や放電可能な電荷量を示す充電状態と許容充電電流及び許容放電電流との関係、又は、前記充電状態と起電力との関係から求められる特性データ、演算式と演算手順に関する演算情報及び該演算情報に関する予め設定される真の値となる設定値又は自然現象を真の現象又は理論となる設定情報を記憶した記憶手段と、
前記計測手段によって得られる計測値と前記特性データと前記演算情報とに基づいて前記蓄電手段についての前記充電状態、劣化の度合いに関する健康状態、許容電流、連続充放電時間、許容温度、過充電及び過放電の少なくとも１つの状態情報を演算すると共に該演算された前記状態情報と前記設定値又は前記設定情報との差に基づいて補正量を演算する演算手段と、
前記補正量に基づいて前記演算手段に入力される前記計測値の値、前記記憶手段から出力される値及び前記演算された前記状態情報の値のいずれかを補正する第１補正手段、又は、前記補正量に基づいて前記記憶手段に入力される値を補正する第２補正手段とを備えることを特徴とする状態検知装置。
【請求項２】
請求項１において、前記演算手順は、前記蓄電手段の起電力より求められる前記充電状態の演算手順Ａ及び前記蓄電手段の電流積算に基づく前記充電状態の演算手順Ｂが記憶され、前記演算手順Ａ及びＢによって前記演算された前記蓄電手段の状態情報の差に基づいて前記補正量を求めることを特徴とする状態検知装置。
【請求項３】
請求項１又は２において、前記演算手段は、前記蓄電手段の充電状態を前記蓄電手段の起電力に基づく演算手段と前記蓄電手段の電流積算に基づく演算手段とを備え、前記起電力と電流積算値とに基づいて前記蓄電手段の使用時の残存容量を演算することを特徴とする状態検知装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかにおいて、前記蓄電手段の使用時における残存容量と前記記憶手段に記憶された前記蓄電手段の初期の充電容量との関係に基づいて前記補正量を求めることを特徴とする状態検知装置。
【請求項５】
請求項１において、前記演算情報と前記設定情報とを比較して前記演算情報における矛盾を判定し、前記矛盾があった場合には前記演算情報と前記設定情報との差に基づいて前記補正量を演算することを特徴とする状態検知装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかにおいて、前記演算手段から得られた演算結果を他の装置に送信する通信手段を有することを特徴とする状態検知装置。
【請求項７】
蓄電手段と、該蓄電手段の状態情報を求める状態検知装置とを備えた電源装置において、前記状態検知装置は請求項１〜６のいずれかに記載の状態検知装置からなることを特徴とする電源装置。
【請求項８】
切替器を介して接続された商用電源と、該商用電源に接続され切替器を介して接続された太陽光発電装置と、該太陽光発電装置に切替器を介して接続された負荷装置と、前記商用電源及び太陽光発電装置の電力を制御し切替器を介して前記商用電源の切替器に接続されると共に前記商用電源の切替器及び前記制御変換器の切替器の切替を指示する制御装置と、前記制御変換器に接続された蓄電手段と、該蓄電手段の状態情報を求める状態検知装置とを備えた電力貯蔵装置において、前記状態検知装置は請求項６に記載の状態検知装置からなり、前記通信手段によって前記制御装置が制御されることを特徴とする電力貯蔵装置。
【請求項９】
車輪を駆動するモータと前記車輪の回転によって発電するジェネレータ又は前記車輪の駆動及び該車輪の回転によって発電するモータジェネレータと、前記モータとジェネレータ又は前記モータジェネレータに接続されその電力を変える制御変換器と、該制御変換器の前記電力を指示する制御装置と、前記制御変換器に接続された蓄電手段と、該蓄電手段の状態情報を求める状態検知装置とを備えた電源装置において、前記状態検知装置は請求項６に記載の状態検知装置からなり、前記通信手段によって前記制御装置が制御されることを特徴とする電気自動車。
【請求項１０】
内燃機関エンジンと、該エンジンに接続され車輪の駆動力のアシストを行うモータと前記車輪の回転によって発電するジェネレータ又は前記エンジンに接続されその駆動力のアシスト及び発電を行うモータジェネレータと、前記モータとジェネレータ又は前記モータジェネレータに接続されその電力を変える制御変換器と、該制御変換器の前記電力を指示する制御装置と、前記制御変換器に接続された蓄電手段と、該蓄電手段の状態情報を求める状態検知装置とを備えた電源装置において、前記状態検知装置は請求項６に記載の状態検知装置からなり、前記通信手段によって前記制御装置が制御されることを特徴とするハイブリット自動車。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、リチウム二次電池やニッケル水素電池、鉛シール電池、電気二重層キャパシタなどの蓄電手段についてその充電状態及び残存容量等の状態を検知する新規な状態検知装置及びこれを用いた電源装置、分散型電力貯蔵装置並びに電気自動車に関する。
【０００２】
【従来の技術】
電池等の蓄電手段を用いた電源装置、分散型電力貯蔵装置、電気自動車では、蓄電手段を安全に、且つ有効に使用するために、蓄電手段の状態を検知する状態検知装置が用いられている。蓄電手段の状態としては、どの程度まで充電されているか、あるいはどの程度放電可能な電荷量が残っているのかを示す充電状態（State Of Chargeの頭文字をとり、SOCと称す。）又は残存容量や、どの程度まで劣化や弱っているのかを示す健康状態（State Of Healthの頭文字をとり、SOHと称す。）又は劣化度などがある。
【０００３】
携帯機器用や電気自動車等の電源装置でのSOCは、満充電からの放電電流を積算し、最大限充電可能な電荷量（全容量と称す。）に対し、蓄電手段に残っている電荷量（残存容量と称す。）の比を算出することで検出することができる。しかし、多くの蓄電手段は、SOHや温度等により全容量が変化するため、この様な経時変化や環境変化に対する正確なSOC検出が困難である。
【０００４】
このような問題を解決するために、従来、電池の劣化や温度を考慮した残存容量推定方法として例えば、特開平10-289734号公報が知られている。図１０はこの公報の残存容量推定方法を示す図である。この方法では、電池の温度に基づいて算出した温度補正係数及び電池の劣化に基づいて算出した劣化補正係数により初期電池特性を補正し、その補正された電池特性と放電中の放電電流及び端子電圧に基づいて電池の残存容量が算出される。
【０００５】
特開平11-218567号公報には、温度補正係数、内部抵抗劣化補正係数、容量劣化補正係数との関係から初期電池特性を補正して劣化時の電池特性を算出する方法が示されている。
【０００６】
特開2000-166105号公報には、充放電電流に基づいて充電状態を検出し、電圧に基づいて蓄電状態を検出し、これらの検出に基づいて充電状態を制御する制御装置が示されている。
【０００７】
特開2000-166109号公報には、充放電電流と電圧とに基づいて起電圧を求め、この起電圧と充電特性との関係に基づいて充電特性を算出する算出手段を有する充電状態検出装置が示されている。
【０００８】
特開2001-85071号公報には、各々の端子間の電圧と各々に流れる電流とに基づいて組み電池モジュールの各々の温度を推定する温度検出装置が示されている。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
前述の特開平10-289734号公報の残存容量推定方法では、温度や劣化の影響を考慮して、これらの影響を温度補正係数や劣化補正係数として取り入れたものであり、残存容量の算出に必要なパラメータを複雑な算出過程を経たこれらの補正係数で補正する。このため、補正係数の値自体が正しいか、また全ての電池特性が補正できているか疑問が残る。
【００１０】
加えて、ある種の蓄電手段は充電効率やメモリ効果などの特性もあるため、高精度な残存容量推定には、これらの特性も考慮し補正する必要がある。また、一般に蓄電手段の初期特性は個体差があるため、高精度な残存容量推定には、これらの個体差も補正する必要がある。
【００１１】
即ち、高精度な残存容量推定等の状態検知を行うには、蓄電手段の特性を忠実にモデリングし、複数のパラメータを取り入れる必要がある。更にこれらのパラメータの経時変化や環境変化に伴う補正を行う必要がある。
【００１２】
このため、蓄電手段の初期特性や複数のパラメータ、また補正係数のデータを取得するために、膨大な時間や労力が費やされる。しかし、どんなに演算を複雑なものにしたとしても、演算結果は電池特性の理論又はモデルに基づく推定の域を脱せず、推定結果が真の値に対し正しいか依然として疑問が残る。
【００１３】
そこで、演算に用いる特性データが少なく、高精度で、演算も簡易な蓄電手段の状態検知を実現するためには、状態検知結果を真の値又は論理と比較して、その差を学習しながら後の演算にフィードバックする補正が極めて有効であり、これらのブレークスルーが必要であることを見出した。そして、電池のSOCやSOHなどの状態は直接測定することが不可能なため、上記に加え、真の値又は論理を如何に求めるかが大きな課題である。
【００１４】
又、前述の特開平11-218567号公報、特開2000-166105号公報、特開2000-166109号公報及び特開2001-85071号公報には、所定の演算によって得られた補正情報をその後の演算にフィードバックする補正を行うと共にその演算に必要な記憶情報を補正すること、更に複数の特定の演算、複数の変化する情報に基づいて蓄電手段の状態検出を行うことは示されていない。
【００１５】
本発明の目的は、所定の演算によって得られた補正情報をその後の演算と記憶情報にフィードバックする補正を行うことによって、演算に用いる特性データが少なくても高精度で蓄電手段の充電状態や健康状態などの状態を検知できる状態検知装置及びこれを用いた電源装置、電力貯蔵装置並びに電気自動車を提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、蓄電手段についての計測対象を計測手段と、計測される計測情報に基づいて予め求められる前記蓄電手段についての特性データ及び演算情報と前記特性データ及び演算情報に関する予め設定される設定情報とを記憶した記憶手段と、前記計測情報と前記特性データと前記演算情報とに基づいて前記蓄電手段の状態情報を演算すると共に該演算された前記状態情報と前記設定情報とを比較し補正量を演算する演算手段と、前記補正量に基づいて前記演算手段に入力される前記計測値等を補正する第１補正手段又は前記補正量に基づいて前記記憶手段に入力される値を補正する第２補正手段と、前記演算手段から得られた演算結果を他の装置に対して通信する通信手段とを有することを特徴とする状態検知装置にある。
【００１７】
より具体的には、本発明に係わる状態検知装置は、蓄電手段についての電圧、電流及び温度の１つ以上、好ましくは、更に抵抗及び電解液濃度の１つ以上の計測対象を計測する計測手段と、
予め前記蓄電手段についての充電率や放電可能な電荷量を示す充電状態と許容充電電流及び許容放電電流との関係、又は、前記充電状態と起電力との関係から求められる特性データ、演算式と演算手順に関する演算情報及び該演算情報に関する予め設定される真の値となる設定値又は自然現象を真の現象又は論理となる設定情報を記憶した記憶手段と、
前記計測手段によって得られる計測値と前記特性データと前記演算情報とに基づいて前記蓄電手段についての前記充電状態、劣化の度合いに関する健康状態、許容電流、連続充放電時間、許容温度、過充電及び過放電の少なくとも１つの状態情報を演算すると共に該演算された前記状態情報と前記設定値又は前記設定情報との差に基づいて補正量を演算する演算手段と、
前記補正量に基づいて前記演算手段に入力される前記計測値の値、前記記憶手段から出力される値及び前記演算された前記状態情報の値のいずれかを補正する第１補正手段、又は、前記補正量に基づいて前記記憶手段に入力される値を補正する第２補正手段とを有し、前記演算手段の演算結果を他の装置と通信する通信手段とを備える。これによると、演算結果を設定情報と比較して、その差を学習しながら後の演算にフィードバックする補正が行われる。このため、高精度で、演算に用いる特性データが少なく、演算も簡易な蓄電手段の状態を検知できる状態検知装置が実現できる。
【００１８】
本発明の前記補正手段は前記演算手段の演算結果と設定情報との矛盾を基に補正量を決定すると良い。例えば、充電中は充電状態が増加することが自然の状態であるが、仮に充電中に充電状態が減少する矛盾を検知した場合は、これを補正する。その他にも、蓄電手段を許容使用電圧範囲内で充放電することが可能な許容充放電電流値内で充放電しているときは、過充電や過放電が検出されないことが自然の状態であるが、仮に過充電や過放電が検出された場合は許容充放電電流を補正する。この様に、本発明によれば通常の特性や自然現象を設定情報とし、演算結果と比較し、矛盾がある場合は、これを学習しながら前記記憶手段の値又は前記演算手段の入力を補正する。
【００１９】
又、本発明では、電流値が所定値以下の時の前記計測手段の値又は前記演算手段の演算結果又は演算手順を設定情報とし補正量を決定すると良い。例えば、自己放電の影響が小さい条件下で、かつ電流値が０Ａであれば、充電状態は殆ど変化しない。即ち、電流値が０Ａの時、充電状態の変化量が０であることを真の値とする設定値とし、仮に電流値が０Ａの時に充電状態が変化した場合は、その変化量を学習しながら後の演算にフィードバックする補正を行う。
【００２０】
本発明の前記記憶手段は、２つ以上の異なる演算手順が記憶され、前記演算手段は、これらの互いに異なった演算手順により演算された前記蓄電手段の状態情報の差に基づいて補正量を求め、学習しながら後の演算にフィードバックする補正を行うことが可能である。
【００２１】
また、前記演算手段は、前記蓄電手段の充電状態を前記蓄電手段の起電力に基づく演算手段と前記蓄電手段の電流積算に基づく演算手段とを備え、前記起電力と電流積算値とに基づいて前記蓄電手段の使用時の残存容量を演算する。この場合、前記記憶手段は前記蓄電手段の初期の充電容量を記憶し、前記補正手段は前記蓄電手段の使用時における残存容量と初期の充電容量の比に基づいて補正量を決定すると良い。
【００２２】
本発明は、蓄電手段と、該蓄電手段の状態情報を求める状態検知装置とを備えた電源装置において、前記状態検知装置は前述に記載の状態検知装置からなることを特徴とする。
【００２３】
又、本発明は、切替器を介して接続された商用電源と、該商用電源に接続され切替器を介して接続された太陽光発電装置と、該太陽光発電装置に切替器を介して接続された負荷装置と、前記商用電源及び太陽光発電装置の電力を制御し切替器を介して前記商用電源の切替器に接続された制御変換器と、前記商用電源の切替器及び前記制御変換器の切替器の切替を指示し前記電力を指示する制御装置と、前記制御変換器に接続された前述の蓄電手段の状態情報を求める状態検知装置とを備えた電力貯蔵装置において、前記状態検知装置は前述に記載の状態検知装置からなり、前記通信手段によって前記制御装置が制御されることを特徴とする。
【００２４】
本発明は、車輪を駆動するモータと該車輪の回転によって発電するジェネレータ又は前記車輪の駆動及び該車輪の回転によって発電するモータジェネレータと、前記モータとジェネレータ又は前記モータジェネレータに接続されその電力を変える制御変換器と、該制御変換器の前記電力を指示する制御装置と、前記制御変換器に接続された前述の蓄電手段の状態情報を求める状態検知装置とを備えた電気自動車において、前記状態検知装置は前述に記載の状態検知装置からなり、前記通信手段によって前記制御装置が制御されることを特徴とする。
【００２５】
本発明は、内燃機関エンジンと、該エンジンに接続され車輪の駆動力のアシストを行うモータと前記車輪の回転によって発電するジェネレータ又は前記エンジンに接続されその駆動力のアシスト及び発電を行うモータジェネレータと、前記モータとジェネレータ又は前記モータジェネレータに接続されその電力を変える制御変換器と、該制御変換器の前記電力を指示する制御装置と、前記制御変換器に接続された前述の蓄電手段の状態情報を求める状態検知装置とを備えたハイブリット自動車において、前記状態検知装置は前述に記載の状態検知装置からなり、前記通信手段によって前記制御装置が制御されることを特徴とする。
【００２６】
蓄電手段には、リチウム二次電池、ニッケル水素電池、ニッケル−カドミウム電池、鉛シール電池及び電気二重層キャパシタ等から選ばれるのが好ましい。
【００２７】
上述の様に本発明によれば、演算結果を設定値又は論理等の設定情報と比較して、その差を学習しながら後の演算と記憶情報にフィードバックする補正が行われるため、高精度で、演算に用いる特性データを少なくでき、演算も簡易な数式を用いることができる蓄電手段の状態情報を高精度で検知できる状態検知装置並びにこれを用いた電源装置、分散型電力貯蔵装置及び自動車等が実現できる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
（実施例１）
図１は、本発明の電源装置の構成図である。図１において、101は蓄電手段、102は計測手段、103は記憶手段、104は演算手段、105は通信手段、106は第１補正手段、107は第２補正手段である。蓄電手段101はリチウム二次電池、ニッケル水素電池、鉛シール電池、電気二重層キャパシタなどの、電力貯蔵機能を有するデバイスから成る。
【００２９】
計測手段102は、蓄電手段101の計測対象となる電圧、電流、温度、抵抗、電解液濃度等を計測するセンサや電気回路から成り、必要な計測情報が得られる。
【００３０】
記憶手段103はEEPROMやフラッシュメモリ、磁気ディスク等のメモリ装置から成り、蓄電手段101の特性データ、演算式及び演算手順に関する演算情報とこの演算情報に関する予め設定される真の値と思われる設定値又は真の現象と思われる論理から成る設定情報を記憶する。
【００３１】
演算手段104はマイクロプロセッサやコンピュータ等から成り、計測手段102の計測値と記憶手段103の値を基に蓄電手段101の状態情報を演算する。また、この演算結果と設定情報を比較しこれらの補正量となる補正情報を演算する。蓄電手段101の状態情報としては、SOC、SOH、許容電流、連続充放電時間、許容温度、過充電、過放電などの各種異常などがある。
【００３２】
通信手段105はCANやブルートゥース等のシリアル信号を通信するデバイスや回路、又は、フォトカプラやリレーなどのON−OFF信号を通信するデバイスや回路から成る。そして、演算手段104で演算された演算結果をその他のコントローラや表示素子等（図示せず）に伝える。
【００３３】
第１補正手段106はキャッシュメモリやSRAM等のバッファメモリやレジスタから成り、図中の点線で示す補正が行われる。そして、演算手段104に入力される計測手段102の値や記憶手段103の値、演算手段104の演算結果を、演算手段104で求められる補正量に基づいて値が変更され補正される。
【００３４】
第２補正手段107は、記憶手段103であるEEPROMやフラッシュメモリ等の書込み回路や磁気ディスク等の書込み装置から成り、図中の実線で示され、演算手段104で演算された補正量に基づいて記憶手段103に入力される値を書き換える。
【００３５】
ここでは、第１補正手段106と第２補正手段107を用いたが、一方、又はその他の構成をとることも可能である。また、A/D変換器やフラッシュメモリ、マイクロプロセッサ、通信回路が同一デバイス上に構成されたマイクロコンピュータを用いれば、計測手段102、記憶手段103、演算手段104、通信手段105、第１補正手段106、第２補正手段107は同一デバイス上に構成することができる。また、これらは、その他の制御装置と兼用することができる。
【００３６】
本実施例によれば、演算結果自体を設定値又は論理として設定した設定情報と比較して、その差を学習しながら後の演算にフィードバックする補正が行われる。このため、高精度で、演算に用いる特性データが少なく、演算も簡易な蓄電手段の状態検知方法及び状態検知装置並びにこれを用いた電源装置が実現できる。
【００３７】
図２は、本発明の蓄電手段の状態検知方法を示すブロック図である。図２において、計測・読込では、蓄電手段101の電圧、電流、温度、抵抗、電解液濃度等を計測し、第１補正手段106や演算手段104の値や記憶手段103の値を読み込む。演算では、読み込んだ値を基に蓄電手段101の状態を演算する。矛盾判定では、演算結果と設定値又は論理を比較し矛盾を判定する。矛盾が無い場合は、終了し、同じシーケンスを繰り返す。矛盾がある場合、補正・書込で、関連するパラメータを補正し、メモリに書込み終了する。このシーケンスを繰り返すことで、その矛盾を学習しながら後の演算にフィードバックする補正が行われる。
【００３８】
ここで、演算結果と設定値又は論理との矛盾とは、例えば、充電中は充電状態が増加することが自然現象としての論理であるが、仮に充電中に充電状態が減少すれば、これに矛盾する。この他、放電中は充電状態が減少し、休止中は自己放電の影響が無視できる条件下で充電状態が変化しないことが同様に論理であり、これらに矛盾する場合はこれを補正する。そして、この様な項目をマトリクス化し、矛盾マトリクスとして矛盾判定を行うと良い。
【００３９】
蓄電手段の状態は直接測定することが不可能であるが、上述の様な自明な現象や特性を設定情報とし、演算結果と比較し、矛盾がある場合は、これを学習しながら前記記憶手段の値又は前記演算手段の入力を補正する。
【００４０】
このため、高精度で、演算に用いる特性データが少なく、演算も簡易な蓄電手段の状態を検知する状態検知装置並びにこれを用いた電源装置が実現できる。
【００４１】
図３は蓄電手段の等価回路を示す回路図である。図３において、301は起電力（OCV）、302は内部抵抗（R）、303はインピーダンス（Z）、304はキャパシタンス成分（C）である。インピーダンス303とキャパシタンス成分304の並列接続対と内部抵抗302、起電力301の直列接続で表されている。蓄電手段に電流Ｉを印加すると、蓄電手段の端子間電圧（CCV）は（式１）で表される。
CCV＝OCV＋IR＋Vp      （式１）
ここで、Vpは分極電圧であり、ZとCの並列接続対の電圧に相当する。
【００４２】
OCVはSOCや許容充放電電流の演算に用いられるが、蓄電手段が充放電されている状況では、OCVを直接測定することが不可能である。このため、（式２）の様にCCVからIRドロップとVpを差し引いてOCVが算出される。
OCV＝CCV−IR−Vp      （式２）
【００４３】
図４は蓄電手段のSOCと許容充電電流及び許容放電電流との関係によって求められる特性データを示す線図である。SOCの増加に伴い許容放電電流が増加し、許容充電電流は減少している。蓄電手段の最大許容電圧をVmax、最小許容電圧をVminとすると、許容充電電流Icmax、許容放電電流Idmaxは（式３）及び（式４）で表される。
Icmax ＝（Vmax−OCV）/Rz       （式３）
Idmax ＝（OCV−Vmin）／Rz      （式４）
ここで、Rzは図３におけるR、Z、Cの等価インピーダンスである。
【００４４】
従って、I cmax、Idmax以下の電流で充放電されているときに過充電や過放電が検出される矛盾が生じた場合は、Rzの値を補正する。例えば、Rzを1％増加させる。
【００４５】
図５は蓄電手段のパルス電流による充電時の電圧挙動を示す線図である。実線で示したCCVのカーブは充電開始時点（A）から上昇し、充電終了時点（B）で急激に垂下する。この垂下はIRドロップによるものである。その後、CCVは緩やかに減少し、一点破線で示したOCVの設定情報に漸近していく。この期間の電圧変化は主にVpに相当する。一方、IRドロップやVpの影響が無いOCVの設定情報は、充電中のAからBで増加するが、電流がOAのBからDの間は変化がない（自己放電や環境温度の影響が無視できる条件下で）。これらに対し、点線で示したOCVの演算値はOCVの設定情報と一致せず、BからDの間も緩やかな減少カーブで示されている。
【００４６】
OCVの演算に（２）式を用いた場合、ＲはCCVとＩを実測し、両者の微小時間の変化量ｄCCV、ｄＩより（式５）を用いて直接求めることができる。
Ｒ＝ｄCCV／ｄＩ      （式５）
そこで、本発明によれば、例えば0Aの時のOCVの変化が0Vであることを設定値とし、図５の様にこの間にOCV演算値が変化した場合は、Vpを補正する。
【００４７】
また、OCVよりSOCを求めると、SOCの設定値又は論理及び演算値も図５と同様の挙動を示す。この場合もVpの不一致を検出することが可能であり、Vpを補正して後の演算にフィードバックする。
【００４８】
表１は本発明のSOCの変化と、Vpの補正量との関係を示す表である。時間スケールをｔ、電流値が0Aとなった時点をｔ＝０として、ｔ＜０のSOCの変化と、ｔ＞０のSOCの変化よりVpの補正量を決定している。例えば、ｔ＜０のSOCの変化が増加で、ｔ＞０のSOCの変化も増加の時はVpを１％減少させる。
【００４９】
【表１】
0004157317.tif 000002
【００５０】
そして、これらの演算を時間と伴に複数回繰り返す。これによりVpは学習効果によって設定値に漸近する。即ちVpは自動的にチューニングされる。
【００５１】
ここでは補正量の絶対値を一律１％としたが、この値は蓄電手段の種類や負荷の電流パターン、計測手段の計測誤差等に応じて最適化すると良い。また、図示の様に補正の方向を示すファジー理論を適用すると良い。
【００５２】
SOCやOCVの様に蓄電手段の状態は直接測定することが不可能であるが、本発明によれば、上述の様に電流値が所定値以下の時の特性や通常の現象を設定値又は論理とし、演算結果自体を比較してファジー理論により補正量を求め、これを後の演算にフィードバックし、学習演算を繰り返す。
【００５３】
このため、演算を繰り返す度に精度の向上が図られる。また、初期特性の固体差や環境依存性、経時変化などはオートチューニングされるため、これらの複数のパラメータや補正係数のデータを削減できる。
【００５４】
例えば、上述の例でVpは個体差や経時変化、さらに経時変化の個体差など複雑なパラメータに依存する。そこでこれらのパラメータを忠実にモデリングし再現し演算に取り入れようとすると、初期特性や複数のパラメータ、データを取得する必要があり、膨大な時間や労力が費やされる。しかし、本発明ではこれらの個体差や経時変化などの影響は実際の使用環境下で学習演算されるため、これらのパラメータを必要としない。
【００５５】
（実施例２）
図６は本発明の電源装置の構成図である。図において701は演算手順Ａ、702は演算手順Ｂ、703は補正量演算手順である。演算手段104の演算手順の一部が示されており、演算手段104は異なる演算手順A701と演算手順B702を有している。
【００５６】
例えば、演算手順A701を前述のOCVより求められるSOC（以後SOCVと称す）の演算手順、演算手順B702を電流積算に基づくSOC（以後SOCｉと称す）の演算手順とすることができる。このSOCiの演算では（式６）を用いる。
SOCi＝SOCo＋100×d∫I/Q      （式６）
ここで、SOCoは充放電開始時のSOCの初期値、d∫Iは電流積算値の変化量、Qは最大限充電可能な電荷量（全容量）である。また、蓄電手段の充電効率をη、積算充電電流を∫Ｉｃ、積算放電電流を∫Idとして、d∫Iは（式７）で表される。    D∫I＝η×∫Ic−∫Id      （式７）
【００５７】
SOCｉは電流を直接積算するために、短時間の変化量、即ち、応答性を示すのに優れる。しかし、Qの個体差や経時変化、及びηの影響、電流積算器の誤差蓄積により、絶対値は必ずしも正しくない。
【００５８】
一方、SOCVは学習により、絶対値も精度良く演算される。しかし、学習に若干の時間が掛かる場合があるため、SOCiに比べて比較的応答性が良くない。そこで、補正量演算手順703で、比較的長い期間のSOCVとSOCｉの推移を比較して補正量を求め、（式６）のd∫I/Qの項を補正する。また、適時SOCｏをSOCVで補正する。
【００５９】
これにより、SOCiの応答性と、SOCVの高精度演算を両立することが可能となる。また、演算結果自体を比較して補正量を求め、これを後の演算にフィードバックし、学習演算を繰り返すため、精度の向上が図られる。更に、Qの個体差や経時変化、及びηの影響、電流積算器の誤差蓄積はSOCVを基に学習演算で補正されるため、これらの補正パラメータを必要としない。従って、これらのパラメータやデータの取得に費やされる膨大な時間や労力を削減することが可能になる。
【００６０】
この他に、演算手順Ａ701として蓄電手段の抵抗より演算されるSOCや電解液濃度より演算されるSOCを用いても同様の効果が得られる。
【００６１】
図７は蓄電手段のOCVとSOCとの関係によって求められる特性データを示す線図である。SOCの増加に伴ってOCVが緩やかに増加している。この様なSOCとOCVの関係はリチウム二次電池や電気二重層キャパシタなどの多くの蓄電手段で示される。
【００６２】
本実施例においては、図７の蓄電手段の特性を用いて、最大限充電可能な電荷量（全容量）Ｑを求めることが可能である。例えば、異なる２つの充電状態をSOC１、SOC２、これらに対応する残存容量をＱ１、Ｑ２、その間の電流積算値をｄＱ（＝ｄ∫Ｉ）とすると、（式８）〜（式１１）によって、
ＳＯＣ１＝１００×Ｑ１／Ｑ  （式８）
ＳＯＣ２＝１００×Ｑ２／Ｑ  （式９）
ＳＯＣ１−ＳＯＣ２＝１００×（Ｑ１−Ｑ２）／Ｑ＝１００×ｄＱ／Ｑ  （式１０）
Ｑ＝１００×ｄＱ／（ＳＯＣ１−ＳＯＣ２）  （式１１）
蓄電手段の全容量Ｑを求めることができる。同様に電解液濃度や内部抵抗から求めたSOCと電流積算値を用いても全容量Ｑを用いることができる。
【００６３】
そして、この様にして求めたQを（式６）にフィードバックすることにより、Qの個体差や経時変化の影響が補正され、より高精度な状態検知が可能となる。また、Qの個体差や経時変化の補正パラメータが不要となり、パラメータやデータの取得に費やされる膨大な時間や労力を削減することが可能になる。
【００６４】
表２は本発明の蓄電手段の初期容量Qoに対する全容量Ｑの補正係数Kとの関係を示す表である。本実施例では記憶手段に記憶された蓄電手段の初期容量と、（式１１）より求められる全容量Ｑの比を求め、それに応じて補正係数Ｋが求められる。
力を削減することが可能になる。
【００６５】
【表２】
0004157317.tif 000003
【００６６】
一般的な蓄電手段は経時変化と伴に全容量Ｑが減少する。同時に内部抵抗は上昇する。このため、残存容量より求まる連続充放電時間や、（式３）、（式４）で求められる許容充電電流及び許容放電電流、そして、許容発熱量（又は冷却制御）や許容充放電電力等は経時変化に応じて初期値を補正する必要がある。上述の補正係数はこれらの補正に用いる。そして、これらの値は蓄電手段の種類やシステムに応じて最適化すると良い。
【００６７】
この様に本発明によれば、連続充放電時間や、許容充電電流及び許容放電電流、そして、許容発熱量（又は冷却制御）や許容充放電電力等の個体差や経時変化の影響が補正され、より高精度な状態検知が可能となる。また、これらの補正パラメータが不要となり、パラメータやデータの取得に費やされる膨大な時間や労力を削減することが可能になる。
【００６８】
（実施例３）
図８は本発明の状態検知装置及び電源装置を適用した太陽光発電蓄電装置の構成図である。図において、1001は商用電源、1002は太陽光発電装置、1003は負荷装置、1004は制御変換器、1005は切替器、1006は状態検知装置、1007は電源装置である。
【００６９】
状態検知装置1006は、計測手段102、記憶手段103、演算手段104、通信手段105、第１補正手段106、第２補正手段107で構成されている。また、電源装置1007は、蓄電手段101が複数個直列に接続された直列接続体と状態検知装置1006より構成されている。
【００７０】
蓄電手段101の直列接続体の両端は制御変換器1004に接続され、制御変換器1004は、更に、切替器1005をそれぞれ介して商用電源1001、太陽光発電装置1002、負荷装置1003に接続されている。また、制御変換器1004のMain Control Unit(MCU)の制御によって、商用電源1001、太陽光発電装置1002、負荷装置1003が各切替器1005を介して切り替えられ、更に状態検知装置1006からの指示が通信手段105とMCUとの双方向通信で結ばれている。
【００７１】
太陽光発電装置1002は、太陽電池により、太陽光を直流電力に変換し、インバータ装置により交流電力を出力する装置である。また、負荷装置1003は、エアコン、冷蔵庫、電子レンジ、照明などの家電品や、モータ、エレベータ、コンピュータ、医療機器などの電気機器や、第２の電源装置である。そして、制御変換器1004は、交流電力を直流電力に変換、又は、直流電力を交流電力に変換する充放電器である。また、これら充放電の制御や上述の太陽光発電装置1002、負荷装置1003などの機器を制御する制御器を兼ねる。
【００７２】
ここで、これらの機器は装置内に切替器1005を有することもある。また、本発明の電源装置は、図示した構成以外の接続形態をとることも可能である。本実施例によれば、負荷装置1003が必要とする電力を、商用電源1001や太陽光発電装置1002で賄い切れない時、制御変換器1004を介して、蓄電手段101から電力を供給する。そして、商用電源1001や太陽光発電装置1002からの電力供給が過剰となっている時に、制御変換器1004を介して、蓄電手段101に蓄電する。
【００７３】
これらの動作の中で、状態検知装置1006は実施例１及び２を各々、又組み合わせて蓄電手段101の状態を検知することができる。これらの組み合わせには三段論法を適用する。また、状態検知結果は通信手段105を介して、蓄電手段101の状態や許容充放電電流等の制御量として制御変換器1004に送られる。制御変換器1004はこれに応じて充放電等を制御する。特に、状態検知装置1006は高精度な状態検知が可能なため、蓄電手段101を安全に、且つ有効に活用することが可能となる。
【００７４】
また、本実施例では、商用電源1001の契約電力や消費電力、太陽光発電装置1002の発電定格を下げることが可能となり、設備費やランニングコストの削減を図ることができる。そして、消費電力がある時間帯に集中している時に、電源装置から商用電源1001に電力を供給し、消費電力が少ない時に、電源装置に蓄電することで、消費電力の集中を緩和し、消費電力の平準化を図ることが可能となる。
【００７５】
更に、制御変換器1004は負荷装置1003の電力消費を監視し、負荷装置1003を制御するため、省エネや電力の有効利用が達成できる。この様に、本実施例によれば、高精度で、演算に用いる特性データが少なく、演算も簡易な蓄電手段の状態検知方法及び状態検知装置並びにこれを用いた電源装置、分散型電力貯蔵装置が実現できる。
【００７６】
（実施例４）
図９は、本発明の状態検知装置及び電源装置を適用した電気自動車の例を示す構成図である。図において、1101はモータジェネレータ、1102は直流負荷装置である。モータジェネレータ1101が制御変換器1004を介して複数の蓄電手段101の直列接続体に接続されている。モータジェネレータ1101は、電気自動車では車輪に直接接続されており、ハイブリット電気自動車では更に内燃機関エンジンが接続されその始動や駆動力のアシスト（力行）や発電（回生）を行う。そして、力行時には電源装置1007からモータジェネレータ1101に電力が供給される。回生時には逆にモータジェネレータ1101から電源装置1007に電力が供給される。
【００７７】
また、直流負荷装置1102は電磁弁やオーディオ等の電気負荷や第２の電源装置である。直流負荷装置1102は切換器1005を介して蓄電手段の直列接続体に接続されている。
【００７８】
本実施例においても、状態検知装置1007は実施例１及び２を各々、又組み合わせて用いることができ、通信手段105を介して、蓄電手段101の状態や許容充放電電流等の制御量を制御変換器1004に送り、制御変換器1004はこれに応じて充放電等を制御する。特に、状態検知装置1007は高精度な状態検知が可能なため、蓄電手段101を安全に、且つ有効に活用することが可能となる。
【００７９】
これにより発進時に内燃機関エンジンのトルクをアシストしたり、ブレーキ時に運動エネルギーを電力に変換して蓄えたりすることが可能なハイブリット電気自動車が実現できる。
【００８０】
【発明の効果】
本発明によれば、所定の演算によって得られた補正情報をその後の演算とその演算のための記憶情報にフィードバックする補正を行うことによって、演算に用いる特性データが少なくても高精度で蓄電手段の充電状態や健康状態などの状態を検知できる状態検知装置及びこれを用いた電源装置、電力貯蔵装置及び電気自動車を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の電源装置の構成図である。
【図２】  本発明に係る蓄電手段の状態検知方法の演算工程を示すブロック図である。
【図３】  本発明に係る蓄電手段の等価回路を示す回路図である。
【図４】  本発明に係る蓄電手段のSOCと許容充放電電流との関係を示す線図である。
【図５】  本発明に係る蓄電手段のパルス電流による充電時の電圧挙動を示す線図である。
【図６】  本発明の電源装置の構成図である。
【図７】  本発明に係る蓄電手段のOCVとSOCの関係を示す線図である。
【図８】  本発明の状態検知装置及び電源装置を適用した太陽光の分散型電力貯蔵装置の構成図である。
【図９】  本発明の状態検知装置及び電源装置を適用した自動車の構成図である。
【図１０】  従来の残存容量推定方法を示す構成図である。
【図１】
0004157317.tif 000004
【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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