CN104220885A - 电池状态推定装置 - Google Patents

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Abstract

在推定二次电池的充电状态的电池状态推定装置中，进一步提高推定精度。基于充放电电流的累计进行的SOC推定无法忽视传感器误差的影响，而且，上述误差的影响随着时间经过而蓄积。相对于此，基于电池电压及电池温度的测定值的SOC推定的推定精度相对于负载产生模式的依赖性大。因此，根据本发明，在将两者混合时，基于与运转状况对应的可靠性而对一方进行复位，或基于上述可靠性而设定电池模型中的作为SOC推定值计算的前提的输入电流值，从而能够以对应于运转状况的尽可能高的精度来算出SOC推定值。

Description

电池状态推定装置
技术领域
本发明涉及以推定二次电池的充电状态的方式构成的电池状态推定装置(也可称为“二次电池的状态推定装置”)。
背景技术
通过二次电池向负载供给电源且根据需要在该负载的运转中也能够对该二次电池进行充电的电源系统已周知(例如，混合动力机动车、电动机动车等)。在这种电源系统中，为了抑制所述二次电池的性能劣化或实现该电源系统的运转的效率化，以往提出了各种推定所述二次电池的充电状态(SOC[％]：SOC为State of Charge的简称)的装置。
例如，通过累计所述二次电池的充放电中的电流的检测值而能够推定SOC。然而，在该方法中，电流检测值的误差量蓄积于SOC推定值，由此SOC的推定值有时会从真实值背离。
因此，以往提出了如下的方法：由电流检测值的累计产生的SOC推定值使用与之不同地基于开放端子电压而算出的SOC推定值进行修正，或者将两者加权进行合成，由此能够更准确地推定SOC的方法(例如，参照日本特开平11-223665号公报、日本特开2000-150003号公报、日本特开2005-201743号公报、日本特开2007-192726号公报、日本特开2008-243373号公报等)。
在先技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开平11-223665号公报
专利文献2：日本特开2000-150003号公报
专利文献3：日本特开2005-201743号公报
专利文献4：日本特开2007-192726号公报
专利文献5：日本特开2008-243373号公报
发明内容
本发明是以在这种电池状态推定装置中进一步提高推定精度为目的而完成的。
本发明的电池状态推定装置以推定二次电池的充电状态(以下，简称为“SOC”)的方式构成。该电池状态推定装置具备电压检测部、电流检测部、温度检测部。所述电压检测部以检测在所述二次电池的端子间产生的电池电压的方式设置。所述电流检测部以检测所述二次电池的充放电中的电流的方式设置。所述温度检测部以检测所述二次电池的温度即电池温度的方式设置。
(1)本发明的一方式中的特征在于，所述电池状态推定装置还具备电流推定部、可靠性判断部、模型输入电流计算部、及充电状态推定部。
所述电流推定部以使用计算模型来推定所述电流的方式设置，该计算模型以由所述电压检测部检测到的所述电池电压和由所述温度检测部检测到的所述电池温度为参数。
在此，作为所述计算模型，典型地可使用公知的电池模型。该电池模型是至少包含对有助反应物质(有助于所述二次电池中的电化学反应的物质)的分布进行规定的扩散方程式的计算模型。需要说明的是，上述电池模型详细地记载在日本专利第4265629号公报、日本专利第4649682号公报、日本专利第4703593号公报、日本专利第4744622号公报、日本专利第4802945号公报、日本专利第4872743号公报(日本特开2008-243373号公报)、日本特开2007-141558号公报、日本特开2010-60406号公报等中。作为该有助反应物质，在所述二次电池是所谓的锂离子电池的情况下，锂的原子或离子相当于该有助反应物质。
另外，作为所述计算模型，可使用公知的等价电路模型。该等价电路模型是使用了包含由表示纯电阻的电阻Rs、表示电荷移动电阻的电阻Rt、及双电荷层电容C构成的RC并联电路的等价电路的计算模型(例如，参照日本特开2000-268886号公报、日本特开2003-75518号公报、日本特开2007-178215号公报、日本特开2011-215151号公报等)。
所述可靠性判断部基于所述二次电池的充放电条件，来判断电流值的可靠性。在此，该可靠性具体而言是由所述电流检测部检测的所述电流的检测值及由所述电流推定部推定的所述电流的推定值的可靠性。
所述模型输入电流计算部根据所述可靠性判断部的判断结果，来算出模型输入电流。在此，所述模型输入电流是使用了所述计算模型的所述充电状态的推定所使用的电流值。
所述充电状态推定部基于所述模型输入电流(这是根据所述可靠性判断部的所述判断结果而由所述模型输入电流计算部算出的)，使用所述计算模型来推定所述充电状态。
(2)本发明的另一方式的特征在于，所述电池状态推定装置还具备第一推定值计算部、第二推定值计算部、可靠性判断部、第一推定值复位部、第二推定值复位部。
所述第一推定值计算部依次算出第一推定值(基于由所述电流检测部检测的所述电流的检测值的所述充电状态的推定值)。在此，“依次算出”不是与上次的算出值分别独立地算出本次的算出值，而是以上次的算出值为前提来算出本次的算出值(在后述的“第二推定值计算部”中也一样)。具体而言，该第一推定值计算部通过对所述电流的所述检测值进行累计，而依次算出所述第一推定值。
所述第二推定值计算部依次算出第二推定值(基于由所述电压检测部检测到的所述电池电压及由所述温度检测部检测到的所述电池温度的所述充电状态的推定值)。具体而言，例如，该第二推定值计算部设置为，使用以由所述电压检测部检测到的所述电池电压和由所述温度检测部检测到的所述电池温度为参数的计算模型，来推定所述第二推定值。作为所述计算模型，可以使用公知的电池模型或等价电路模型。
在此，所述电池模型是至少包含对有助反应物质(有助于所述二次电池中的电化学反应的物质)的分布进行规定的扩散方程式的计算模型(参照日本专利第4265629号公报、日本专利第4649682号公报、日本专利第4703593号公报、日本专利第4744622号公报、日本专利第4802945号公报、日本专利第4872743号公报(日本特开2008-243373号公报)、日本特开2007-141558号公报、日本特开2010-60406号公报等)。而且，所述等价电路模型是使用了包含由表示纯电阻的电阻Rs、表示电荷移动电阻的电阻Rt、及双电荷层电容C构成的RC并联电路的等价电路的计算模型(例如，参照日本特开2000-268886号公报、日本特开2003-75518号公报、日本特开2007-178215号公报、日本特开2011-215151号公报等)。
所述可靠性判断部基于所述二次电池的充放电条件，来判断所述第一推定值及所述第二推定值的可靠性。在此，作为所述充放电条件，例如可使用所述电流或所述电池温度等。
所述第一推定值复位部在通过所述可靠性判断部判断为所述第一推定值的可靠性低时对所述第一推定值计算部(或所述第一推定值)进行复位，以使从基于所述第二推定值而设定的第一复位值起继续由所述第一推定值计算部进行的所述第一推定值的依次计算。
在此所说的“复位”不是重新设置成初始状态(起动时或新品时等的规定状态)这样的一般的意思，而是如上述那样利用外部导入的规定值将依次算出中的作为下次的算出的前提的值重新设置(置换)的意思(在后述的“第二推定值复位部”中也一样)。具体而言，例如，该第一推定值复位部在上述的情况下，可以将所述第二推定值设定作为所述第一复位值，对该第一推定值进行复位，而以上述第一复位值为前提继续所述第一推定值的依次算出。
所述第二推定值复位部在通过所述可靠性判断部判断为所述第二推定值的可靠性低时对所述第二推定值计算部进行复位，以使从基于所述第一推定值而设定的第二复位值起继续由所述第二推定值计算部进行的所述第二推定值的依次计算。
具体而言，在所述第二推定值计算部设置成使用所述电池模型来推定内部含有所述有助反应物质的活性物质中的该有助反应物质的浓度分布及平均浓度，从而基于由所述电压检测部检测到的所述电池电压及由所述温度检测部检测到的所述电池温度来计算所述第二推定值时，所述第二推定值复位部基于所述第一推定值对所述浓度分布进行更新。此时，例如，所述第二推定值复位部可以对复位前的所述浓度分布中的浓度变化模式进行保持并对平均浓度进行更新。
所述电池状态推定装置还可以具备充电状态计算部。该充电状态计算部使用基于由所述可靠性判断部判断的所述第一推定值及所述第二推定值的可靠性的判断结果而设定的系数，进行所述第一推定值与所述第二推定值的加权，从而推定所述充电状态。
附图说明
图1是表示适用了本发明的一实施方式的电源系统的简要结构的框图。
图2是表示作为图1所示的电源系统的一例的电动机搭载车辆的简要结构的框图。
图3是表示在图1及图2所示的蓄电池控制用电子控制单元内实现的本发明的一实施方式的电池状态推定装置的简要的功能结构的框图。
图4是表示在图1及图2所示的蓄电池控制用电子控制单元内实现的图3所示的电流输入部的简要的功能结构的框图。
图5是表示通过图3所示的电池状态推定装置执行的SOC推定动作的一具体例的流程图。
图6是表示在图1及图2所示的蓄电池控制用电子控制单元内实现的本发明的另一实施方式的电池状态推定装置的简要的功能结构的框图。
图7是表示在图1及图2所示的蓄电池控制用电子控制单元内实现的图6所示的SOCCM计算部的简要的功能结构的框图。
图8是表示以往的SOC推定方法中的SOC推定状况的坐标图。
图9是表示本实施方式的SOC推定方法产生的SOC推定状况的坐标图。
图10是表示图1所示的二次电池的内部的正极活性物质中的锂浓度分布的概念图。
图11是表示通过图6所示的电池状态推定装置执行的SOC推定动作的一具体例的流程图。
图12是表示图6所示的SOCCM计算部进行的模型基础电池充电状态推定值SOCCM的算出动作的流程图。
图13是表示图6所示的SOCI计算部进行的实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的算出动作的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图，说明本发明的实施方式。需要说明的是，如后述那样，本发明当然不受以下说明的实施方式的具体结构的任何限定。对于本实施方式可实施的各种变更(变形例：modification)插入到该实施方式的说明中时，会妨碍一贯的实施方式的说明的理解，因此在末尾进行总结记载。
-电源系统的整体结构-
图1是表示适用了本发明的一实施方式的电源系统S的简要结构的框图。电源系统S具备二次电池1、负载机构2、主控制单元3、蓄电池控制装置4。该电源系统S构成为能够在主控制单元3(以下，称为“主ECU3”)的控制下，通过二次电池1向负载机构2供给电源，并且根据需要通过在该负载机构2的运转中产生的电力对该二次电池1进行充电。
在本实施方式中，二次电池1是可充放电的锂离子电池，经由电源线PL而与负载机构2电连接。而且，在本实施方式中，电源系统S是搭载了未图示的马达的车辆(电动机动车或混合动力机动车)。即，在负载机构2设有通过从二次电池1供给的电力来驱动的该马达等驱动要素。而且，在负载机构2设有在车辆行驶中能够发电的发电要素(未图示：该发电要素可包含上述的马达)。
主ECU3是包含CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read OnlyMemory)、RAM(Random Access Memory)、备份RAM(可改写的非易失性存储器)等的所谓微型计算机，根据从蓄电池控制装置4得到的电池信息(与二次电池1相关的各种信息：电池电压、电池温度、SOC等)及来自驾驶员的驾驶指令信息(未图示的油门踏板的操作量等)，来控制二次电池1的充放电动作或负载机构2的动作。
蓄电池控制装置4按照能够基于电化学反应而推定二次电池1的内部状态的电池模型来推定二次电池1的电池状态(SOC等)，并且将包含该推定值的上述的电池信息朝向主控制单元3送出。具体而言，蓄电池控制装置4具备蓄电池控制用电子控制单元4a(以下，称为“蓄电池ECU4a”)、电压传感器4b、电流传感器4c、温度传感器4d。
蓄电池ECU4a与上述的主ECU3一样，也是包含用于执行预先编程的规定的顺序及规定的运算的CPU、存储有用于执行上述的顺序及运算的例程(程序)及参数的ROM、在CPU进行的例程执行时适当存储数据的RAM及备份RAM等的所谓微型计算机，基于电压传感器4b、电流传感器4c及温度传感器4d输出的检测信号(检测值)等而生成上述的电池信息。关于该蓄电池ECU4a的具体的结构的详情在后文叙述。
电压传感器4b以生成与在二次电池1的端子间产生的电池电压对应的输出的方式设置。电流传感器4c以生成与二次电池1的充放电中的电流(以下，称为“充放电电流实测值Ib”)对应的输出的方式设置。温度传感器4d以产生与二次电池1的温度即电池温度对应的输出的方式设置。
图2是表示作为图1所示的电源系统S的一例的电动机搭载车辆VH的简要结构的框图。如图2所示，电动机搭载车辆VH是所谓的“混合动力机动车”，具备作为负载机构2的第一电动发电机21、第二电动发电机22、逆变器23、电力线24及25、发动机26、动力传递机构27。
第一电动发电机21是既可以作为发电机动作、也可以作为电动机动作的周知的交流同步型发电电动机。该第一电动发电机21以通过获得发动机26的旋转驱动力中的全部或一部分而能发电的方式设置。需要说明的是，在本实施方式中，第一电动发电机21以主要作为发电机发挥功能的方式设置。
第二电动发电机22是既可以作为发电机动作、也可以作为电动机动作的周知的交流同步型发电电动机。该第二电动发电机22设置成通过从二次电池1及/或第一电动发电机21接受电力供给而产生用于驱动车轴DS(车轮W)旋转的动力，另一方面，在减速时能够从车轴DS(车轮W)的旋转驱动力回收电力。
逆变器23经由电源线PL而与二次电池1电连接。而且，逆变器23经由电力线24而与第一电动发电机21电连接，并且经由电力线25而与第二电动发电机22电连接。该逆变器23将从二次电池1供给的直流电力转换成交流电力而向电力线24输出，并且将供给到电力线24及25的交流电力转换成直流电力而向电源线PL输出。
第一电动发电机21、第二电动发电机22及发动机26经由动力传递机构27而与车轴DS(车轮W)结合。动力传递机构27具备动力分配机构27a、减速器27b。动力传递机构27构成为，通过将由发动机26输出的旋转驱动力中的全部或一部分向第一电动发电机21传递而能够使第一电动发电机21发电，并且，通过将由发动机26及第二电动发电机22输出的旋转驱动力向车轴DS传递而能够驱动车轮W。
上述那样的电动机搭载车辆VH的结构中，除了作为本实施方式的主要部分的蓄电池ECU4a以外的部分已经周知，因此在本说明书中，省略对于电动机搭载车辆VH的结构的进一步的详细说明。
-第一实施方式的电池状态推定装置的结构-
图3是表示在图1及图2所示的蓄电池ECU4a内实现的本发明的一实施方式的电池状态推定装置40的简要的功能结构的框图。参照图3，本实施方式的电池状态推定装置40具备扩散推定部40a、开路电压推定部40b、电池参数值设定部40c、边界条件设定部40d、平均浓度计算部40e、电流输入部40f、SOC推定部40g。
扩散推定部40a基于由边界条件设定部40d设定的边界条件，通过公知的活性物质扩散模型数学式(例如参照本申请人的在先申请的日本专利第4872743号公报(日本特开2008-243373号公报)等)，来依次运算及更新活性物质内部的锂浓度分布。需要说明的是，包含上述的活性物质扩散模型数学式在内的电池模型中的各种模型数学式与上述各公报公开的情况同样，因此各部所使用的模型数学式等的详情在本说明书中省略(如果需要的话，请参照上述各公报)。
开路电压推定部40b按照规定的映射，算出正极及负极各自的开路电压、或者将正极及负极合成后的开路电压(在图中，将它们总括地标记为“开路电压U(θ)”。U(θ)表示通过开路电压U作为“θ”的函数以θ为参数的映射而取得。在此，“θ”是局部的SOC。“局部的SOC”是基于通过扩散推定部40a推定的活性物质表面的局部的锂浓度分布的、局部的充电率(SOC：State of Charge))。
电池参数值设定部40c根据按照温度传感器4d的检测值Tb而检测的电池温度T及基于扩散推定部40a进行的推定的当前的局部的SOC(图中标记为“θ”)，来设定使用的电池模型数学式中的电池参数(直流纯电阻Rd、交换电流密度i0、扩散常数Ds等)。在此，扩散常数Ds是对电池模型数学式中的锂浓度分布进行规定的扩散方程式中所使用的系数。
边界条件设定部40d将由电流输入部40f输出的模型输入电流Ia换算成反应电流密度(锂生成量)，更新上述的活性物质扩散模型数学式中的边界条件。
平均浓度计算部40e基于由扩散推定部40a推定的活性物质内部的锂浓度分布，而算出正极活性物质模型内的锂平均浓度Csave。
图4是表示在图1及图2所示的蓄电池ECU4a内实现的图3所示的电流输入部40f的简要的功能结构的框图。参照图4，电流输入部40f具备模型推定电流计算部40f1、电流可靠性判断部40f2、模型输入电流计算部40f3。
电流输入部40f判断上述的推定电池电流Ie(其是基于按照电压传感器4b的检测值Vb而检测的电池电压V和按照温度传感器4d的检测值Tb而检测的电池温度T，使用电池模型而算出的值)的可靠性、及传感器电流Ib(其是电流传感器4c的检测值)的可靠性，基于该判断结果，算出及输出为了SOC推定而向边界条件设定部40d输入的电流值即模型输入电流Ia。
具体而言，模型推定电流计算部40f1基于通过开路电压推定部40b推定的开路电压U(θ)、按照电压传感器4b的检测值Vb而检测的当前的电池电压V、公知的电压-电流关系模型数学式及活性物质扩散模型数学式，使用电池模型而算出推定电池电流Ie。
而且，电流可靠性判断部40f2基于二次电池1的充放电条件(充放电电流实测值Ib、电池温度T、开路电压U(θ)等)，判断推定电池电流Ie及传感器电流Ib的可靠性。具体而言，电流可靠性判断部40f2基于在上述的ROM或备份RAM中预先存储的下述那样的表格(表1)，判断推定电池电流Ie及传感器电流Ib的可靠性。
需要说明的是，下述的表格中，“持续时间”是从上次初始化SOC的推定值起的充放电持续时间，“OCV斜度”是通过开路电压推定部40b依次推定的开路电压(OCV)的每单位时间的变化量。而且，“H”是指可靠性高，“L”是指可靠性低。
[表1]
并且，模型输入电流计算部40f3根据电流可靠性判断部40f2的判断结果，使用上述的表格(表1)及α，基于以下的数学式来算出模型输入电流Ia。
Ia＝α·Ie+(1-α)·Ib
再次参照图3，SOC推定部40g基于通过平均浓度计算部40e算出的正极活性物质模型内的锂平均浓度Csave，算出最终的SOC的推定值即电池充电状态推定值SOCe(单位：％)。即，SOC推定部40g基于通过图4中的模型输入电流计算部40f3如上述那样算出的模型输入电流Ia，使用电池模型而算出电池充电状态推定值SOCe。
换言之，扩散推定部40a、边界条件设定部40d、平均浓度计算部40e及SOC推定部40g除了使用由电流输入部40f输出的模型输入电流Ia来取代由模型推定电流计算部40f1算出的推定电池电流Ie之外，具有与本申请人的在先申请的专利第4872743号公报(日本特开2008-243373号公报)的图9及图13所示的扩散推定部、边界条件设定部、平均浓度计算部及SOC推定部同样的功能。
-动作的概要及作用·效果-
图5是表示通过图3所示的电池状态推定装置40执行的SOC推定动作的一具体例的流程图。图中，“S”是“步骤”的简称。图5所示的SOC推定例程500在蓄电池ECU4a中每规定的运算周期(例如0.1秒)被执行。
当该SOC推定例程500起动时，首先，在步骤510中，基于各种传感器的检测值(温度传感器4d的检测值Tb、电压传感器4b的检测值Vb等)来取得电池温度T、电池电压V等。接着，处理进入步骤520。在步骤520中，基于在上次的例程执行时通过后述的步骤570更新的锂浓度分布，来算出活性物质表面的局部的SOC的值(θ)。
接着，处理进入步骤530。在步骤530中，基于在上述的步骤520中算出的局部的SOC的值，来算出开路电压U(θ)值。然后，处理进入步骤540及步骤550。
在步骤540中，通过图4所示的模型推定电流计算部40f1的功能，基于根据电池电压V、开路电压U(θ)及电池温度T而设定的电池参数值，算出推定电池电流Ie。另一方面，在步骤550中，基于电流传感器4c的输出，取得传感器电流Ib。
接着，处理进入步骤553。在步骤553中，通过电流可靠性判断部40f2，基于二次电池1的充放电条件(充放电电流实测值Ib、电池温度等：参照上述的表1)，判断推定电池电流Ie及传感器电流Ib的可靠性。
具体而言，在本实施方式中，基于以下的数学式，判断推定电池电流Ie及传感器电流Ib的可靠性。
ξIb＝ξIb1(XIb)+ξIb2(Xtcont)+ξIb3(XTb)+ξIb4(XΔU)
及，
ξIa＝ξIa1(XIb)+ξIa2(Xtcont)+ξIa3(XTb)+ξIa4(XΔU)
上式中，
ξIb：传感器电流Ib的可靠性系数，
ξIa：推定电池电流Ie的可靠性系数，
XIb：与充放电电流值的大小(即负载的大小)相关的可靠性标志，
(上述表1的表格中的H时为1，L时为0)，
Xtcont：与持续时间相关的可靠性标志，
(上述表1的表格中的H时为1，L时为0)，
XTb：与电池温度相关的可靠性标志，
(上述表1的表格中的H时为1，L时为0)，
XΔU：与OCV斜度相关的可靠性标志，
(上述表1的表格中的H时为1，L时为0)，及
ξIb1,ξIb2,ξIb3,ξIb4,ξIa1,ξIa2,ξIa3,ξIa4：加权系数(在ROM或备份RAM中预先存储的值：这些值可通过实验或计算机模拟预先求出)。
接着，处理进入步骤555。在步骤555中，基于步骤553中的判断结果，算出模型输入电流Ia。在本实施方式中，基于上述的ξIb及ξIa的值、在ROM或备份RAM中预先存储的映射(上述映射可通过实验或计算机模拟预先求出)，设定上述的α，使用上述α来算出模型输入电流Ia。
当这样算出模型输入电流Ia时，处理进入步骤560。在步骤560中，根据模型输入电流Ia算出反应电流密度(锂生成量)，并且使用算出的反应电流密度来设定扩散模型方程式的活性物质界面上的边界条件(活性物质界面)。
接着，处理进入步骤570。在步骤570中，按照扩散方程式模型，计算活性物质模型内的锂浓度分布，并更新活性物质模型内的各区域的锂浓度推定值。需要说明的是，如上所述，此时运算及更新的最外周的分配区域的锂浓度在下次的例程执行时，用于步骤520中局部的SOC的算出。
在步骤570中更新了锂浓度分布之后，处理进入步骤580。在步骤580中，基于在步骤570中求出的活性物质内的锂浓度分布来算出锂平均浓度Csave。
接着，处理进入步骤590。在步骤590中，基于在步骤580中求出的锂平均浓度Csave，算出最终的SOC的推定值即电池充电状态推定值SOCe。然后，本例程的处理暂时结束。
如上所述，在本实施方式中，在基于与二次电池1的充放电条件对应的推定电池电流Ie及传感器电流Ib的可靠性判断结果而算出了作为最终的SOC的推定值即电池充电状态推定值SOCe的算出的基础的模型输入电流Ia之后，使用上述模型输入电流Ia来进行电池充电状态推定值SOCe的算出。
因此，根据本实施方式的结构，SOC的推定(算出)精度相比以往良好地提高，且推定(算出)时的计算负载减少。即，根据本实施方式，SOC的推定逻辑简单化，且SOC的推定精度也比以往提高。
-第二实施方式的电池状态推定装置的结构-
图6是表示在图1及图2所示的蓄电池ECU4a内实现的本发明的一实施方式的电池状态推定装置40的简要的功能结构的框图。该电池状态推定装置40具备SOCI计算部41、SOCCM计算部42、SOC可靠性判断部43、SOCe计算部44、SOCI复位部45、SOCCM复位部46。
SOCI计算部41通过对充放电电流实测值Ib进行累计，而依次算出SOC的推定值即实测电流基础电池充电状态推定值SOCI(单位：％)。需要说明的是，基于充放电电流实测值Ib的累计进行的SOC的推定是周知的(例如，参照日本特开平11-223665号公报、日本特开2000-150003号公报、日本特开2005-201743号公报等)，因此关于SOCI计算部41的内部的电路块的详细说明，在本说明书中省略(如果需要的话，请参照上述的各公报等)。
SOCCM计算部42设置成基于通过电压传感器4b检测到的电池电压、通过温度传感器检测到的电池温度，通过电池模型而依次算出SOC的推定值(以下将其称为“模型基础电池充电状态推定值SOCCM”。单位：％)。关于SOCCM计算部42的内部的电路块的详细说明，在后文叙述。
SOC可靠性判断部43基于二次电池1的充放电条件(充放电电流实测值Ib、电池温度、开路电压U(θ))，判断实测电流基础电池充电状态推定值SOCI及模型基础电池充电状态推定值SOCCM的可靠性。具体而言，SOC可靠性判断部43基于在上述的ROM或备份RAM中预先存储的下述那样的表格(表2)，判断实测电流基础电池充电状态推定值SOCI及模型基础电池充电状态推定值SOCCM的可靠性。
需要说明的是，下述的表格中，“持续时间”是从上次初始化SOC的推定值起的充放电持续时间(即从实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的算出开始起的持续时间)，“OCV斜度”是在SOCCM计算部42进行模型基础电池充电状态推定值SOCCM的算出时依次推定的开路电压(OCV)的每单位时间的变化量。而且，“H”是指可靠性高，“L”是指可靠性低。
[表2]
SOCe计算部44基于通过SOCI计算部41算出的实测电流基础电池充电状态推定值SOCI、通过SOCCM计算部42算出的模型基础电池充电状态推定值SOCCM、由SOC可靠性判断部43作出的上述的可靠性的判断结果，来算出最终的SOC的推定值即电池充电状态推定值SOCe(单位：％)。具体而言，SOCe计算部44使用基于SOC可靠性判断部43的判断结果而设定的系数α，基于以下的数学式来算出电池充电状态推定值SOCe。
SOCe＝α·SOCCM+(1-α)·SOCI
SOCI复位部45在通过SOC可靠性判断部43判断为实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的可靠性低时，根据基于模型基础电池充电状态推定值SOCCM而设定的复位值SOCI_reset，对SOCI计算部41(或者实测电流基础电池充电状态推定值SOCI)进行复位，以使SOCI计算部41进行的实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的依次算出继续。
具体而言，在本实施方式中，SOCI复位部45在判断为实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的可靠性低时，将模型基础电池充电状态推定值SOCCM设定为复位值SOCI_reset，对该实测电流基础电池充电状态推定值SOCI进行复位，以上述复位值SOCI_reset为前提使实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的依次算出继续。
SOCCM复位部46在通过SOC可靠性判断部43判断为模型基础电池充电状态推定值SOCCM的可靠性低时，根据基于实测电流基础电池充电状态推定值SOCI而设定的复位值SOCCM_reset，对SOCCM计算部42进行复位，以使SOCCM计算部42进行的模型基础电池充电状态推定值SOCCM的依次算出继续。
具体而言，在本实施方式中，SOCCM复位部46对于SOCCM计算部42中的模型基础电池充电状态推定值SOCCM的算出时推定的活性物质中的锂浓度分布，保持其浓度变化模式并对平均浓度进行更新，由此对SOCCM计算部42进行复位。
图7是在图1及图2所示的蓄电池ECU4a内实现的图6所示的SOCCM计算部42的简要的功能结构的框图。参照图7，SOCCM计算部42具备扩散推定部421、开路电压推定部422、电池参数值设定部423、电流推定部424、边界条件设定部425、平均浓度计算部426、模型基础推定SOC计算部427。
需要说明的是，它们与使用了公知的电池模型的上述各公报公开的结构相同(例如参照本申请人的在先申请的日本专利第4872743号公报(日本特开2008-243373号公报)的图9及图13)。因此，在它们中使用的模型数学式等的详情在本说明书中省略(如果需要的话，请参照上述各公报)。
扩散推定部421通过公知的活性物质扩散模型数学式，基于由边界条件设定部设定的边界条件，依次运算及更新活性物质内部的锂浓度分布。
开路电压推定部422按照规定的映射，算出正极及负极各自的开路电压、或者将正极及负极合成后的开路电压(在图中，将它们总括地标记为“开路电压U(θ)”。U(θ)表示通过开路电压U作为“θ”的函数以θ为参数的映射而取得。在此，“θ”是局部的SOC。“局部的SOC”是基于通过扩散推定部421推定的活性物质表面的局部的锂浓度分布的、局部的充电率(SOC：State of Charge))。
电池参数值设定部423根据按照温度传感器4d的检测值Tb而检测的电池温度T及基于扩散推定部421进行的推定的当前的局部的SOC(图中标记为“θ”)，来设定使用的电池模型数学式中的电池参数(直流纯电阻Rd、交换电流密度i0、扩散常数Ds等)。在此，扩散常数Ds是对电池模型数学式中的锂浓度分布进行规定的扩散方程式中所使用的系数。
电流推定部424基于通过开路电压推定部422推定的开路电压U(θ)、按照电压传感器4b的检测值Vb而检测的当前的电池电压V、公知的电压-电流关系模型数学式及活性物质扩散模型数学式，而算出推定电池电流Ie。
边界条件设定部425将由电流推定部424算出的推定电池电流Ie换算成反应电流密度(锂生成量)，更新活性物质扩散模型数学式的边界条件。
平均浓度计算部426基于通过扩散推定部421推定的活性物质内部的锂浓度分布，算出正极活性物质模型内的锂平均浓度Csave。
模型基础推定SOC计算部427基于由平均浓度计算部426算出的锂平均浓度Csave，算出模型基础电池充电状态推定值SOCCM。
-动作的概要及作用·效果-
以下，对于基于上述的结构进行的SOC推定的概要，参照图8、图9及图10进行说明。图8是表示以往的SOC推定方法中的SOC推定状况的坐标图。在此，图中，虚线表示SOC的推定值的时间经过，实线表示实际的SOC的时间经过。首先，使用图8，说明以往的SOC推定方法中的SOC推定状况。
基于充放电电流的累计进行的SOC推定方法(上述的SOCI计算部41进行的实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的算出)是边监测二次电池1的实际的充放电电流，边推定SOC的方法。而且，在上述方法中，SOC推定精度的对负载产生模式的依赖性小。因此，根据上述方法，假定为没有电流传感器4c的电流测定误差的情况下，能够以非常高的精度进行SOC推定。
然而，实际上，电流传感器4c的电流测定误差的影响无法忽视。而且，上述误差的影响引起的SOC推定误差如图中(i)所示那样随着时间经过而蓄积。
相对于此，在基于电池电压及电池温度的测定值的SOC推定方法(上述的SOCCM计算部42进行的模型基础电池充电状态推定值SOCCM的算出)中，不产生传感器误差的蓄积。而且，在上述方法中，在无负载状态(电流为零的状态)下，SOC推定值逐渐接近实际的值，若二次电池1充分缓和，则两者一致。
然而，在上述方法中，从图中(ii)所示的低负载模式与(iii)所示的高负载模式的对比可知，SOC推定精度的对负载产生模式的依赖性大。
关于这一点，乍一看会认为将两者单纯地混合的方法(日本特开平11-223665号公报，日本特开2000-150003号公报，日本特开2005-201743号公报，日本特开2008-243373号公报等)能够消除两者的不良情况。然而，在上述方法中，与时间经过相伴的传感器误差的蓄积、负载产生模式的变动引起的影响也会波及到最终的SOC推定值的精度。
因此，在将两者单纯地混合的方法中，最终的SOC推定值的精度有时会因负载模式的变动或时间经过而恶化。尤其是在上述方法中，关于SOC的利用范围的上下限附近(即充放电结束附近)的SOC推定精度，由于与时间经过相伴的传感器误差的蓄积的影响，结果是不得不使用基于电池电压及电池温度的测定值的SOC推定值，削弱了与基于充放电电流的累计进行的SOC推定值混合的意义。
图9是表示本实施方式的SOC推定方法中的SOC推定状况的坐标图。在此，图中，单点划线表示基于上述的SOCI计算部41的实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的时间经过，虚线表示基于上述的SOCCM计算部42的模型基础电池充电状态推定值SOCCM的时间经过，实线表示基于SOCe计算部44的电池充电状态推定值SOCe的时间经过。
如图9所示，在本实施方式的SOC推定方法中，在基于SOCI计算部41的实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的可靠性高的时刻t0～t1期间及时刻t2以后，对实测电流基础电池充电状态推定值SOCI进行较大的“加权”。在此期间，基于SOCCM计算部42的模型基础电池充电状态推定值SOCCM从电池充电状态推定值SOCe逐渐背离。
另一方面，在基于SOCCM计算部42的模型基础电池充电状态推定值SOCCM的可靠性高的时刻t1～t2期间，对模型基础电池充电状态推定值SOCCM进行大的“加权”。在此期间，基于SOCI计算部41的实测电流基础电池充电状态推定值SOCI从电池充电状态推定值SOCe逐渐背离。
而且，在本实施方式的SOC推定方法中，在基于SOCCM计算部42的模型基础电池充电状态推定值SOCCM的可靠性的下降达到规定程度时(例如，模型基础电池充电状态推定值SOCCM与电池充电状态推定值SOCe的偏差超过了规定值时：参照时刻t1)，通过基于该时刻的实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的上述的复位值SOCCM_reset对SOCCM计算部42进行复位。由此，从时刻t1起，以该复位值SOCCM_reset为基础，继续进行基于SOCCM计算部42的模型基础电池充电状态推定值SOCCM的算出。
另一方面，在基于SOCI计算部41的实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的可靠性的下降达到规定程度时(例如，实测电流基础电池充电状态推定值SOCI与电池充电状态推定值SOCe的偏差超过了规定值时：参照时刻t2)，通过基于此时刻的模型基础电池充电状态推定值SOCCM的上述的复位值SOCI_reset对实测电流基础电池充电状态推定值SOCI进行复位。由此，从时刻t2起，以该复位值SOCI_reset为基础，继续进行基于SOCI计算部41的实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的算出。
这样，在本实施方式的SOC推定方法中，在可靠性的下降达到规定程度时，将SOCI计算部41或SOCCM计算部42适当复位。因此，根据本实施方式的SOC推定方法，能够以对应于运转状况的尽可能高的精度算出电池充电状态推定值SOCe。
在此，图10是表示图1所示的二次电池1的内部的正极活性物质中的锂浓度分布的概念图。在此，图中(i)表示即将对SOCCM计算部42进行复位之前的锂浓度分布。而且，图中(ii)及(iii)表示复位后的锂浓度分布。
如上所述，基于由扩散推定部421推定的活性物质内部的锂浓度分布、及由平均浓度计算部426推定的正极活性物质模型内的锂平均浓度Csave，通过模型基础推定SOC计算部427来算出模型基础电池充电状态推定值SOCCM。
由此，在基于实测电流基础电池充电状态推定值SOCI对SOCCM计算部42进行复位的情况下，能够将图10中的(i)所示的锂浓度分布置换成基于此时刻的实测电流基础电池充电状态推定值SOCI而反算的锂平均浓度Csave(参照图10中的(ii))。
然而，如已经公知那样，在SOCCM计算部42中，通过求解扩散方程式，推定(算出)每时每刻的活性物质内部的锂浓度分布，特别的是，表面浓度成为决定反应电阻及开路电压的重要的变量。因此，如图10中的(ii)所示，当以基于实测电流基础电池充电状态推定值SOCI而反算的锂平均浓度Csave将活性物质内部的锂浓度分布复位(置换)成一样的分布时，基于SOCCM计算部42的模型基础电池充电状态推定值SOCCM的精度可能会短期性地恶化。
因此，在对SOCCM计算部42进行复位时，如图10中的(iii)所示，优选将活性物质中的锂浓度分布以保持即将复位之前的浓度变化模式(参照图中虚线)并对平均浓度进行更新的方式复位(置换)。由此，能良好地抑制与活性物质中的锂浓度分布的复位相伴的模型基础电池充电状态推定值SOCCM的暂时性的精度恶化的发生。
-动作的具体例-
图11是表示通过图6所示的电池状态推定装置40执行的SOC推定动作的一具体例的流程图。图中，“S”是“步骤”的简称(在图12及图13中也一样)。图11所示的SOC推定例程1100在蓄电池ECU4a中每规定的运算周期(例如0.1秒)被执行。
当上述SOC推定例程1100起动时，首先，在步骤1110中，通过SOCCM计算部42算出模型基础电池充电状态推定值SOCCM(详情参照后述的图12中的例程1200的说明)。而且，在步骤1120中，通过SOCI计算部41，算出实测电流基础电池充电状态推定值SOCI(详情参照后述的图13中的例程1300的说明)。
接着，处理进入步骤1130。在步骤1130中，通过SOC可靠性判断部43，基于二次电池1的充放电条件(充放电电流实测值Ib、电池温度等：参照上述的表2)，来判断实测电流基础电池充电状态推定值SOCI及模型基础电池充电状态推定值SOCCM的可靠性。
具体而言，在本实施方式中，基于以下的数学式，来判断实测电流基础电池充电状态推定值SOCI及模型基础电池充电状态推定值SOCCM的可靠性。
ξI＝ξI1(XIb)+ξI2(Xtcont)+ξI3(XTb)+ξI4(XΔU)
及，
ξCM＝ξCM1(XIb)+ξCM2(Xtcont)+ξCM3(XTb)+ξCM4(XΔU)
上式中，
ξI：实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的可靠性系数，
ξCM：模型基础电池充电状态推定值SOCCM的可靠性系数，
XIb：与充放电电流值的大小(即负载的大小)相关的可靠性标志，
(上述表2的表格中的H时为1，L时为0)，
Xtcont：与持续时间相关的可靠性标志(同上)，
(上述表2的表格中的H时为1，L时为0)，
XTb：与电池温度相关的可靠性标志(同上)，
(上述表2的表格中的H时为1，L时为0)，
XΔU：与OCV斜度相关的可靠性标志(同上)，
(上述表2的表格中的H时为1，L时为0)，及
ξI1,ξI2,ξI3,ξI4,ξCM1,ξCM2,ξCM3,ξCM4：加权系数(在ROM或备份RAM中预先存储的值：这些值可以通过实验或计算机模拟而预先求出)。
接着，处理进入步骤1140。在步骤1140中，通过SOCe计算部44，基于步骤1130的判断结果，算出电池充电状态推定值SOCe。具体而言，在本实施方式中，基于上述的ξI及ξCM的值、在ROM或备份RAM中预先存储的映射(上述映射可以通过实验或计算机模拟而预先求出)，来设定上述的α，使用上述α来算出电池充电状态推定值SOCe。
然后，处理进入步骤1150。在步骤1150中，判断基于SOCI计算部41的实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的可靠性的下降是否达到了规定程度。具体而言，在本实施方式中，在可靠性系数ξI比规定值小，或者(SOCe-SOCI)的绝对值比规定值大时，作出“可靠性低”内容的判断。
在判断为实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的可靠性低时(步骤1150＝“是”)，处理进入步骤1160。在步骤1160中，进行实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的复位。然后，本例程的处理暂时结束。
另一方面，在判断为实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的可靠性高时(步骤1150＝“否”)，处理进入步骤1170。在步骤1170中，判断基于SOCCM计算部42的模型基础电池充电状态推定值SOCCM的可靠性的下降是否达到规定程度。具体而言，在本实施方式中，在可靠性系数ξCM比规定值小，或者(SOCe-SOCCM)的绝对值比规定值大时，作出“可靠性低”内容的判断。
在判断为模型基础电池充电状态推定值SOCCM的可靠性低时(步骤1170＝“是”)，处理进入步骤1180。在步骤1180中，进行活性物质中的锂浓度分布复位。然后，本例程的处理暂时结束。
另一方面，在判断为模型基础电池充电状态推定值SOCCM的可靠性高时(步骤1170＝“否”)，跳过步骤1180的处理(即不进行步骤1160及880的处理)，本例程的处理暂时结束。
图12是表示在图11的步骤1110中执行的图6所示的SOCCM计算部42进行的模型基础电池充电状态推定值SOCCM的算出动作的流程图。需要说明的是，以下的处理与本申请人的在先申请的日本专利第4872743号公报(日本特开2008-243373号公报)的图12中的步骤100～172的处理相同。因此，关于下述的步骤1210以下的处理内容，仅说明其概要。
当该SOCCM算出例程1200起动时，首先，在步骤1210中，基于各种传感器的检测值(温度传感器4d的检测值Tb、电压传感器4b的检测值Vb等)取得电池温度T、电池电压V等。接着，在步骤1220中，基于在上次的例程执行时通过后述的步骤1270更新后的锂浓度分布，算出活性物质表面的局部的SOC的值(θ)。
接着，处理进入步骤1230。在步骤1230中，基于在上述的步骤1220中算出的局部的SOC的值，算出开路电压U(θ)值。然后，处理进入步骤1240。在步骤1240中，通过图7所示的电流推定部424的功能，基于与电池电压V、开路电压U(θ)及电池温度T对应设定的电池参数值，算出推定电池电流Ie。
然后，处理进入步骤1260。在步骤1260中，根据推定电池电流Ie来算出反应电流密度(锂生成量)，并且使用算出的反应电流密度来设定扩散模型方程式的活性物质界面的边界条件(活性物质界面)。
接着，处理进入步骤1270。在步骤1270中，按照扩散方程式模型，计算活性物质模型内的锂浓度分布，更新活性物质模型内的各区域的锂浓度推定值。即，在步骤1270中执行的处理相当于图7中的扩散推定部421的功能。需要说明的是，如上所述，此时运算及更新的最外周的分配区域的锂浓度在下次的例程执行时用于步骤1220中局部的SOC的算出。
在步骤1270中更新了锂浓度分布之后，处理进入步骤1280。在步骤1280中，基于在步骤1270中求出的活性物质内的锂浓度分布，算出锂平均浓度Csave。
接着，处理进入步骤1290。在步骤1290中，基于在步骤1280中求出的锂平均浓度Csave，算出模型基础电池充电状态推定值SOCCM。然后，本例程的处理暂时结束。即，处理进入例程1100中的步骤1120。
图13是表示在图11的步骤1120中执行的图6所示的SOCI计算部41进行的实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的算出动作的流程图。需要说明的是，下述的步骤1310以下的处理内容如上述那样已经周知，因此在本说明书中仅说明其概要。
当该SOCCM算出例程1300起动时，首先，在步骤1310中，基于电流传感器4c的输出，取得充放电电流实测值Ib(以下，将其称为“传感器电流Ib”。在图13中也一样)。
接着，处理进入步骤1320。在步骤1320中，进行传感器电流Ib的累计处理。然后，处理进入步骤1330。在步骤1330中，算出实测电流基础电池充电状态推定值SOCI。并且，当在步骤1330中算出实测电流基础电池充电状态推定值SOCI时，本例程的处理暂时结束。即，处理进入例程1100中的步骤1130。
-变形例的示例列举-
需要说明的是，上述的实施方式如上述那样，只不过例示了申请人在本申请的申请时刻认为最佳的本发明的代表性的实施方式。因此，本发明根本不受上述的实施方式的任何限定。因此，在不变更本发明的本质部分的范围内，当然可以对上述的实施方式实施各种变形。
以下，例示几个代表性的变形例。需要说明的是，在以下的变形例的说明中，对于具有与上述的实施方式同样的结构、功能的构件，标注与上述的实施方式相同的标号，对于这些构件的说明，适当(在技术上没有矛盾的范围内)援引上述的实施方式中的同一标号的构件的说明。
不言而喻的是，变形例并不限定为以下列举的情况。而且，多个变形例在技术上不矛盾的范围内，当然可以适当复合适用。
本发明(尤其是构成用于解决本发明的课题的方案的各结构要素中的作用性地或功能性地表现的要素)不应基于上述的实施方式或下述变形例的记载而作限定解释。这样的限定解释是不利于(先申请方针下急于申请)的申请人的利益而有利于模仿者的解释，因此不应被允许。
本发明并不限定于在上述的实施方式中公开的具体的装置结构。例如，第一电动发电机21和第二电动发电机22中的任一方可以省略。而且，本发明的适用对象并不限定为混合动力机动车。即，例如，本发明对于未使用内燃机的电动机动车也能良好地适用。而且，本发明的适用对象不受车辆的任何限定。
本发明并不限定为上述的实施方式中公开的具体的处理方式。例如，关于SOCI计算部41进行的实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的算出方法、SOCe计算部44进行的电池充电状态推定值SOCe的算出方法，可以使用与日本特开平11-223665号公报、日本特开2000-150003号公报、日本特开2005-201743号公报、日本特开2008-243373号公报等记载的方法相同的方法。
实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的复位值SOCI_reset可以是此时刻的模型基础电池充电状态推定值SOCCM，也可以是此时刻的电池充电状态推定值SOCe。
上述的具体例(流程图)中的各步骤的顺序可适当变更。即，例如，图5所示的上述的例程500中的步骤550可以在步骤520之前执行。具体而言，步骤550可以作为步骤510的一部分来进行。同样，图11所示的上述的例程1100中的步骤1110与步骤1120的前后关系也不会特别成为问题。
另外，在上述的例程1100中，可以将步骤1110设为“SOCCM算出值的取得”，将步骤1120设为“SOCI算出值的取得”，在例程1200及1300的刚执行之后执行例程1100，在蓄电池ECU4a中每规定的运算周期(例如0.1秒)进行例程1200、1300及1000的执行(需要说明的是，例程1200、1300及1000的执行用的所需时间远短于上述的运算周期。由此，这种情况下，在外观上，实测电流基础电池充电状态推定值SOCI的算出、模型基础电池充电状态推定值SOCCM的算出及电池充电状态推定值SOCe的算出几乎同时且每隔上述运算周期进行)。
实测电流基础电池充电状态推定值SOCI及模型基础电池充电状态推定值SOCCM的可靠性的判断、推定电池电流Ie及传感器电流Ib的可靠性的判断不受上述的具体例的任何限定。具体而言，例如，作为在上述判断时考虑的要素，可以使用上述的要素中的一部分(例如，仅使用传感器电流Ib和电池温度)，也可以使用上述的要素以外的要素。
本发明的适用对象并不限定为对锂扩散行为进行处理的所谓“电池模型”。例如对于日本特开2000-268886号公报、日本特开2003-75518号公报、日本特开2007-178215号公报、日本特开2011-215151号公报等记载那样的使用了所谓“等价电路模型”的方式，也能良好地适用本发明。
此外，对于未特别提及的变形例，在不变更本发明的本质部分的范围内，当然也包含在本发明的范围内。
另外，构成用于解决本发明的课题的方案的各要素中的作用性或功能性地表现的要素除了上述的实施方式或变形例公开的具体的结构之外，也包括能够实现该作用或功能的任意结构。而且，在本说明书中引用的各公报的内容(包括说明书及附图)在技术上不矛盾的范围内，可以适当援引作为构成本说明书的一部分的内容。
标号说明
S…电源系统，VH…电动机搭载车辆，1…二次电池，2…负载机构，3…主控制单元，4…蓄电池控制装置，4a…蓄电池控制用电子控制单元，4b…电压传感器，4c…电流传感器，4d…温度传感器，40…电池状态推定装置，40a…扩散推定部，40b…开路电压推定部，40c…电池参数值设定部，40d…边界条件设定部，40e…平均浓度计算部，40f…电流输入部，40f1…模型推定电流计算部，40f2…电流可靠性判断部，40f3…模型输入电流计算部，40g…SOC推定部，41…SOCI计算部，42…SOCCM计算部，421…扩散推定部，422…开路电压推定部，423…电池参数值设定部，424…电流推定部，425…边界条件设定部，426…平均浓度计算部，427…模型基础推定SOC计算部，428…电流输入部，429…SOC推定部，43…SOC可靠性判断部，44…SOCe计算部，45…SOCI复位部，及46…SOCCM复位部。

Claims (5)

1.一种电池状态推定装置，以推定二次电池的充电状态的方式构成，其特征在于，具备：
电压检测部，以检测在所述二次电池的端子间产生的电池电压的方式设置；
电流检测部，以检测所述二次电池的充放电中的电流的方式设置；
温度检测部，以检测所述二次电池的温度即电池温度的方式设置；
电流推定部，以使用计算模型来推定所述电流的方式设置，该计算模型以由所述电压检测部检测到的所述电池电压和由所述温度检测部检测到的所述电池温度为参数；
可靠性判断部，基于所述二次电池的充放电条件，判断由所述电流检测部检测的所述电流的检测值及由所述电流推定部推定的所述电流的推定值的可靠性；
模型输入电流计算部，根据所述可靠性判断部的判断结果，算出使用了所述计算模型的所述充电状态的推定所使用的电流值即模型输入电流；以及
充电状态推定部，基于根据所述判断结果而由所述模型输入电流计算部算出的所述模型输入电流，使用所述计算模型来推定所述充电状态。
2.一种电池状态推定装置，以推定二次电池的充电状态的方式构成，其特征在于，具备：
电压检测部，以检测在所述二次电池的端子间产生的电池电压的方式设置；
电流检测部，以检测所述二次电池的充放电中的电流的方式设置；
温度检测部，以检测所述二次电池的温度即电池温度的方式设置；
第一推定值计算部，依次算出基于由所述电流检测部检测的所述电流的检测值的所述充电状态的推定值即第一推定值；
第二推定值计算部，依次算出使用了计算模型的所述充电状态的推定值即第二推定值，该计算模型以由所述电压检测部检测到的所述电池电压和由所述温度检测部检测到的所述电池温度为参数；
可靠性判断部，基于所述二次电池的充放电条件，判断所述第一推定值及所述第二推定值的可靠性；
第一推定值复位部，在通过所述可靠性判断部判断为所述第一推定值的可靠性低时对所述第一推定值计算部进行复位，以使从基于所述第二推定值而设定的第一复位值起继续由所述第一推定值计算部进行的所述第一推定值的依次计算；以及
第二推定值复位部，在通过所述可靠性判断部判断为所述第二推定值的可靠性低时对所述第二推定值计算部进行复位，以使从基于所述第一推定值而设定的第二复位值起继续由所述第二推定值计算部进行的所述第二推定值的依次计算。
3.根据权利要求2所述的电池状态推定装置，其特征在于，
还具备充电状态计算部，该充电状态计算部使用基于由所述可靠性判断部判断的所述第一推定值及所述第二推定值的可靠性的判断结果而设定的系数，进行所述第一推定值与所述第二推定值的加权，从而推定所述充电状态。
4.根据权利要求2或3所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述第二推定值计算部设置为，使用至少包含对有助于所述二次电池中的电化学反应的物质即有助反应物质的分布进行规定的扩散方程式的作为所述计算模型的电池模型，推定内部含有所述有助反应物质的活性物质中的该有助反应物质的浓度分布及平均浓度，从而基于由所述电压检测部检测到的所述电池电压及由所述温度检测部检测到的所述电池温度来计算所述第二推定值，
所述第二推定值复位部基于所述第一推定值对所述浓度分布进行更新。
5.根据权利要求4所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述第二推定值复位部对复位前的所述浓度分布中的浓度变化模式进行保持并对平均浓度进行更新。
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