JP2000012098A - 電池劣化診断方法 - Google Patents
電池劣化診断方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】出荷時に検出できなかった劣化特性の悪い異常
な電池が混入しているか否かを判断できる電池劣化診断
方法を提供する。 【解決手段】車両走行時に、少なくとも組電池の総電
圧、総電流、および電池温度を含む電池の動作データか
ら組電池の容量劣化率Ｋｒｃ（％）を算出し、また充放
電繰返し回数と非使用時の保存時間から電池の標準特性
に基づいて充放電繰り返し数に対応したサイクル劣化率
と非使用時の保存劣化率とを算出し、該サイクル劣化率
と保存劣化率との和として特性劣化率ＲＲ（％）を求
め、Ｋｒｒ（％）を所定値とした場合に、（１００−Ｋ
ｒｃ）−ＲＲ＞Ｋｒｒを満足するときに当該電池の劣化
が標準の劣化特性より特に劣っており、電池生産時には
判明しなかった劣化特性の悪い電池が混入したものと判
断する電池劣化診断方法。
な電池が混入しているか否かを判断できる電池劣化診断
方法を提供する。 【解決手段】車両走行時に、少なくとも組電池の総電
圧、総電流、および電池温度を含む電池の動作データか
ら組電池の容量劣化率Ｋｒｃ（％）を算出し、また充放
電繰返し回数と非使用時の保存時間から電池の標準特性
に基づいて充放電繰り返し数に対応したサイクル劣化率
と非使用時の保存劣化率とを算出し、該サイクル劣化率
と保存劣化率との和として特性劣化率ＲＲ（％）を求
め、Ｋｒｒ（％）を所定値とした場合に、（１００−Ｋ
ｒｃ）−ＲＲ＞Ｋｒｒを満足するときに当該電池の劣化
が標準の劣化特性より特に劣っており、電池生産時には
判明しなかった劣化特性の悪い電池が混入したものと判
断する電池劣化診断方法。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電池生産時には判
明しなかった劣化特性の悪い電池を判断する電池劣化診
断技術に関し、例えば電気自動車用の組電池において、
組電池を構成する複数の電池に劣化特性の悪い電池が混
入しているか否か等の診断に適用する技術である。な
お、本発明における電気自動車とは、２次電池のみで走
行するものに限らず、電池の電力を車両駆動用に用いる
ものであれば、いわゆるハイブリッド形式の自動車等で
もよい。また、組電池に限らず単数のセルまたは複数個
のセルからなるモジュールにも適用できる。
明しなかった劣化特性の悪い電池を判断する電池劣化診
断技術に関し、例えば電気自動車用の組電池において、
組電池を構成する複数の電池に劣化特性の悪い電池が混
入しているか否か等の診断に適用する技術である。な
お、本発明における電気自動車とは、２次電池のみで走
行するものに限らず、電池の電力を車両駆動用に用いる
ものであれば、いわゆるハイブリッド形式の自動車等で
もよい。また、組電池に限らず単数のセルまたは複数個
のセルからなるモジュールにも適用できる。
【０００２】
【従来の技術】電気自動車用の電池は、一般にセルと呼
ばれる単電池を複数個（例えば６〜８個）直列接続して
１ブロックにしたモジュールを、必要な電圧になる個数
だけ直列に接続した組電池が用いられる。従来の電気自
動車においては、走行時の様々なデータから電池の容量
の劣化を演算し、それに基づいて残存容量を補正して容
量計に表示させるようにしていた。上記の劣化演算は、
単純に充放電回数に応じて、或いは充放電時の電圧変化
から内部抵抗を演算し、その内部抵抗の大きさに応じ
て、劣化量を判断するものが多い。また、例えば、特開
平７−１９８８０８号公報では、演算された満充電容量
とその時の電池温度とによって劣化量を判断している。
ばれる単電池を複数個（例えば６〜８個）直列接続して
１ブロックにしたモジュールを、必要な電圧になる個数
だけ直列に接続した組電池が用いられる。従来の電気自
動車においては、走行時の様々なデータから電池の容量
の劣化を演算し、それに基づいて残存容量を補正して容
量計に表示させるようにしていた。上記の劣化演算は、
単純に充放電回数に応じて、或いは充放電時の電圧変化
から内部抵抗を演算し、その内部抵抗の大きさに応じ
て、劣化量を判断するものが多い。また、例えば、特開
平７−１９８８０８号公報では、演算された満充電容量
とその時の電池温度とによって劣化量を判断している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記のごとき
従来の劣化診断方法においては、あくまでも現在使用し
ている電池について、その劣化のみを判定するものであ
り、徐々に特性が劣化していく電池に対して、それが電
池特性として通常の劣化を示すものであるのか、それと
も電池生産出荷時に検出できなかった、通常の電池特性
よりも劣化特性の悪い電池が混入したことによる劣化な
のかを早期に検出することは出来なかった。そのため、
通常の使用期間における性能保証を確実に行なうことが
困難になる、という問題があった。
従来の劣化診断方法においては、あくまでも現在使用し
ている電池について、その劣化のみを判定するものであ
り、徐々に特性が劣化していく電池に対して、それが電
池特性として通常の劣化を示すものであるのか、それと
も電池生産出荷時に検出できなかった、通常の電池特性
よりも劣化特性の悪い電池が混入したことによる劣化な
のかを早期に検出することは出来なかった。そのため、
通常の使用期間における性能保証を確実に行なうことが
困難になる、という問題があった。
【０００４】本発明は上記のごとき従来技術の問題を解
決するためになされたものであり、出荷時に検出できな
かった劣化特性の悪い異常な電池が混入しているか否か
を判断することの出来る電池劣化診断方法を提供するこ
とを目的とする。
決するためになされたものであり、出荷時に検出できな
かった劣化特性の悪い異常な電池が混入しているか否か
を判断することの出来る電池劣化診断方法を提供するこ
とを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明においては、特許請求の範囲に記載するよう
に構成している。すなわり、請求項１に記載の発明にお
いては、複数個のセルからなるモジュールを複数個接続
した組電池を搭載した電気自動車における上記組電池の
劣化診断方法に関するものであり、車両走行時に、組電
池の容量劣化率を算出し、また、充放電繰返し回数と非
使用時の保存時間から電池の標準特性に基づいてサイク
ル劣化率と非使用時の保存劣化率とを算出し、該サイク
ル劣化率と保存劣化率との和として特性劣化率を求め、
上記容量劣化率と上記特性劣化率とを比較することによ
り、当該組電池の劣化が標準の劣化特性より特に劣って
いるか否かを判断するように構成している。
め、本発明においては、特許請求の範囲に記載するよう
に構成している。すなわり、請求項１に記載の発明にお
いては、複数個のセルからなるモジュールを複数個接続
した組電池を搭載した電気自動車における上記組電池の
劣化診断方法に関するものであり、車両走行時に、組電
池の容量劣化率を算出し、また、充放電繰返し回数と非
使用時の保存時間から電池の標準特性に基づいてサイク
ル劣化率と非使用時の保存劣化率とを算出し、該サイク
ル劣化率と保存劣化率との和として特性劣化率を求め、
上記容量劣化率と上記特性劣化率とを比較することによ
り、当該組電池の劣化が標準の劣化特性より特に劣って
いるか否かを判断するように構成している。
【０００６】なお、容量劣化率とは未劣化時の満充電容
量に対する劣化時の満充電容量の割合（％）、サイクル
劣化率とは充放電繰り返し数に対応した劣化率（％）、
保存劣化率は非使用時の保存時間に対応した劣化率
（％）を意味する。
量に対する劣化時の満充電容量の割合（％）、サイクル
劣化率とは充放電繰り返し数に対応した劣化率（％）、
保存劣化率は非使用時の保存時間に対応した劣化率
（％）を意味する。
【０００７】また、請求項２に記載の発明は、請求項１
に記載の内容を複数個のセルからなるモジュールまたは
単数のセルにおける電池の劣化診断方法に適用したもの
である。
に記載の内容を複数個のセルからなるモジュールまたは
単数のセルにおける電池の劣化診断方法に適用したもの
である。
【０００８】また、請求項３に記載の発明は、請求項１
または請求項２における診断方法のより具体的内容を示
すものである。すなわち、現在の容量劣化率Ｋｒｃを１
００％から引いた値と特性劣化率ＲＲとの差を求め、そ
の値が所定値Ｋｒｒよりも大きい場合、つまり（１００
−Ｋｒｃ）−ＲＲ＞Ｋｒｒである場合には、現在使用し
ている電池の劣化特性が基準よりも悪いと判断する。特
性劣化率ＲＲは基準の特性から演算したものであるか
ら、標準的な電池の劣化特性を示すものであるのに対
し、実際の容量劣化率Ｋｒｃを１００％から引いた値
（１００−Ｋｒｃ）は当該電池の劣化特性による値であ
り、劣化特性が悪い電池ほどこの値が大きくなる。した
がって（１００−Ｋｒｃ）から基準となる特性劣化率Ｒ
Ｒを減算した値が大きいということは、当該電池が標準
の特性よりも劣っていることを意味する。上記の所定値
Ｋｒｒの値は、例えば２０％程度であり、（１００−Ｋ
ｒｃ）−ＲＲの値がそれよりも大きい場合には、劣化の
程度が異常に大きく、出荷時から特性の劣った電池が混
入しているものと判断される。
または請求項２における診断方法のより具体的内容を示
すものである。すなわち、現在の容量劣化率Ｋｒｃを１
００％から引いた値と特性劣化率ＲＲとの差を求め、そ
の値が所定値Ｋｒｒよりも大きい場合、つまり（１００
−Ｋｒｃ）−ＲＲ＞Ｋｒｒである場合には、現在使用し
ている電池の劣化特性が基準よりも悪いと判断する。特
性劣化率ＲＲは基準の特性から演算したものであるか
ら、標準的な電池の劣化特性を示すものであるのに対
し、実際の容量劣化率Ｋｒｃを１００％から引いた値
（１００−Ｋｒｃ）は当該電池の劣化特性による値であ
り、劣化特性が悪い電池ほどこの値が大きくなる。した
がって（１００−Ｋｒｃ）から基準となる特性劣化率Ｒ
Ｒを減算した値が大きいということは、当該電池が標準
の特性よりも劣っていることを意味する。上記の所定値
Ｋｒｒの値は、例えば２０％程度であり、（１００−Ｋ
ｒｃ）−ＲＲの値がそれよりも大きい場合には、劣化の
程度が異常に大きく、出荷時から特性の劣った電池が混
入しているものと判断される。
【０００９】また、請求項４に記載の発明は、電池の充
放電を総合的に制御するバッテリコントローラで上記の
劣化診断を行なうものである。
放電を総合的に制御するバッテリコントローラで上記の
劣化診断を行なうものである。
【００１０】
【発明の効果】本発明においては、電池製造時に検出で
きなかった劣化特性の悪い電池を検出することが可能と
なるので、通常の使用期間中（例えば性能保証期間中）
に劣化によって走行不可能になるという不具合を未然に
防止することが出来る、という効果が得られる。
きなかった劣化特性の悪い電池を検出することが可能と
なるので、通常の使用期間中（例えば性能保証期間中）
に劣化によって走行不可能になるという不具合を未然に
防止することが出来る、という効果が得られる。
【００１１】また、従来方法では電池劣化が大きく進行
しないと劣化特性の異常が判断できないが、本発明によ
れば大きく劣化しなくとも、劣化率の比較により、早期
に異常か否かの判断が可能なので、異常を早期に検出す
ることが出来る、という効果が得られる。
しないと劣化特性の異常が判断できないが、本発明によ
れば大きく劣化しなくとも、劣化率の比較により、早期
に異常か否かの判断が可能なので、異常を早期に検出す
ることが出来る、という効果が得られる。
【００１２】また、組電池全体だけでなく、セル単位、
モジュール単位でデータを検知、演算することにより、
個別のセル、モジュールの劣化を判断可能になる。
モジュール単位でデータを検知、演算することにより、
個別のセル、モジュールの劣化を判断可能になる。
【００１３】さらに、組電池に限らず、単セルやモジュ
ール単位の電池システムにおいても異常電池の判断が可
能となる。
ール単位の電池システムにおいても異常電池の判断が可
能となる。
【００１４】
【発明の実施の形態】まず、本発明で適用する２次電池
の種々の特性について説明する。ただし、実施の形態に
おいて示した電池特性はリチウムイオン電池のものであ
るが、他の２次電池の特性を用いても同様に判断可能で
ある。
の種々の特性について説明する。ただし、実施の形態に
おいて示した電池特性はリチウムイオン電池のものであ
るが、他の２次電池の特性を用いても同様に判断可能で
ある。
【００１５】図１は、放電可能出力と放電容量との関係
において、新品からの劣化傾向を示した特性図である。
なお、放電可能出力とは、その時の状態において電池が
出力し得る最大の出力、すなわち負荷に電力を供給した
場合に端子電圧が総電圧下限値まで低下する限界の電力
を意味し、放電容量とは既に放電した容量（例えば満充
電からの放電量）を意味する。また、総電圧とは組電池
全体としての電圧である。
において、新品からの劣化傾向を示した特性図である。
なお、放電可能出力とは、その時の状態において電池が
出力し得る最大の出力、すなわち負荷に電力を供給した
場合に端子電圧が総電圧下限値まで低下する限界の電力
を意味し、放電容量とは既に放電した容量（例えば満充
電からの放電量）を意味する。また、総電圧とは組電池
全体としての電圧である。
【００１６】放電可能出力の劣化（以下、出力劣化と記
す）は、満充電近傍での未劣化時の可能出力に対する現
在の可能出力の割合として表され、電池の容量劣化（以
下、容量劣化と記す）は未劣化の満充電容量に対する現
在の満充電容量の割合で表される。ただし、容量劣化は
出力劣化と密接に関連しているため、容量劣化率は出力
劣化率の関数として表され、図２に示すように、組電池
全体の充放電等を制御するバッテリコントローラ内にテ
ーブルとして与えられている。なお、上記満充電容量と
は満充電時における放電可能容量（残存容量）を意味
し、以下、単に満充電容量と記す。また、容量劣化率と
出力劣化率の詳細は後述する。
す）は、満充電近傍での未劣化時の可能出力に対する現
在の可能出力の割合として表され、電池の容量劣化（以
下、容量劣化と記す）は未劣化の満充電容量に対する現
在の満充電容量の割合で表される。ただし、容量劣化は
出力劣化と密接に関連しているため、容量劣化率は出力
劣化率の関数として表され、図２に示すように、組電池
全体の充放電等を制御するバッテリコントローラ内にテ
ーブルとして与えられている。なお、上記満充電容量と
は満充電時における放電可能容量（残存容量）を意味
し、以下、単に満充電容量と記す。また、容量劣化率と
出力劣化率の詳細は後述する。
【００１７】また、図３は、充放電回数（繰り返し数）
当りの劣化の傾向を示す特性図であり、車両または電池
の性能保証範囲では、劣化率（％）は充放電回数の２次
式として表される。例えば、ｙ軸を劣化率、ｘ軸を充放
電回数とすれば、劣化率の充放電回数に対する特性は、 ｙ＝ａｘ2＋ｂｘ で表される。ただし、ａ、ｂは定数である。以下、上記
の充放電回数に対応する劣化率をサイクル劣化率と記
す。
当りの劣化の傾向を示す特性図であり、車両または電池
の性能保証範囲では、劣化率（％）は充放電回数の２次
式として表される。例えば、ｙ軸を劣化率、ｘ軸を充放
電回数とすれば、劣化率の充放電回数に対する特性は、 ｙ＝ａｘ2＋ｂｘ で表される。ただし、ａ、ｂは定数である。以下、上記
の充放電回数に対応する劣化率をサイクル劣化率と記
す。
【００１８】図４は、電池の非使用時（走行せずに駐車
場等で保管されている状態）における劣化傾向を示す特
性図であり、この場合の劣化率は、保存時の電池開放電
圧の指数式で表される。例えば、ｙ軸を劣化率、ｘ軸を
保存時の電池開放電圧とすれば、劣化率の電池開放電圧
に対する特性は、 ｙ＝ａ×ｅbx で表される。以下、上記の非使用時の保存時間に対応す
る劣化率を保存劣化率と記す。
場等で保管されている状態）における劣化傾向を示す特
性図であり、この場合の劣化率は、保存時の電池開放電
圧の指数式で表される。例えば、ｙ軸を劣化率、ｘ軸を
保存時の電池開放電圧とすれば、劣化率の電池開放電圧
に対する特性は、 ｙ＝ａ×ｅbx で表される。以下、上記の非使用時の保存時間に対応す
る劣化率を保存劣化率と記す。
【００１９】図５は、図３に示したサイクル劣化率と、
図４に示した保存劣化率との両方に対し、温度の上昇に
伴って指数関数的に劣化が大きくなる特性を持つことを
示した特性図である。例えば、ｙ軸を劣化率、ｘ軸を電
池温度とすれば、劣化率の電位温度に対する特性は、 ｙ＝ａ×ｅbx で表される。
図４に示した保存劣化率との両方に対し、温度の上昇に
伴って指数関数的に劣化が大きくなる特性を持つことを
示した特性図である。例えば、ｙ軸を劣化率、ｘ軸を電
池温度とすれば、劣化率の電位温度に対する特性は、 ｙ＝ａ×ｅbx で表される。
【００２０】本発明においては、上記のごとき各特性に
基づいて、電池劣化の内容を診断するものである。以
下、説明する。
基づいて、電池劣化の内容を診断するものである。以
下、説明する。
【００２１】まず、走行時には、バッテリコントローラ
において、検出された総電圧（組電池全体の電圧）、総
電流（組電池全体の電流）および電池温度から、その状
態における放電可能出力を以下のように演算する。
において、検出された総電圧（組電池全体の電圧）、総
電流（組電池全体の電流）および電池温度から、その状
態における放電可能出力を以下のように演算する。
【００２２】すなわち、或るサンプリング時間中の電
圧、電流のサンプリング値は直線で近似され、電流に対
する電圧の傾きから内部抵抗Ｒが、電圧軸切片から開放
電圧Ｅ０（電流が０のときの端子電圧）が算出される。
この内部抵抗Ｒと開放電圧Ｅ０、そして下限電圧ＶＬ
（放電できる限界の電圧：当該電池の規格で設定されて
いる）から下記（数１）式で示されるように、その時の
放電可能出力Ｐｍａｘが演算される。
圧、電流のサンプリング値は直線で近似され、電流に対
する電圧の傾きから内部抵抗Ｒが、電圧軸切片から開放
電圧Ｅ０（電流が０のときの端子電圧）が算出される。
この内部抵抗Ｒと開放電圧Ｅ０、そして下限電圧ＶＬ
（放電できる限界の電圧：当該電池の規格で設定されて
いる）から下記（数１）式で示されるように、その時の
放電可能出力Ｐｍａｘが演算される。
【００２３】 Ｐｍａｘ＝｛（Ｅ０−ＶＬ）／Ｒ｝×ＶＬ …（数１） バッテリコントローラ内には、未劣化（新品）時におけ
る満充電近傍の放電可能出力値Ｐ０が予め記憶されてい
る。そして実用中において、満充電近傍で上記（数１）
式の演算がなされると、上記未劣化時の満充電近傍の放
電可能出力値Ｐ０に対する現在の放電可能出力Ｐｍａｘ
の割合を、出力劣化率Ｋｒｐとして記憶しておく。この
出力劣化率Ｋｒｐは以降の容量演算時に使用する。
る満充電近傍の放電可能出力値Ｐ０が予め記憶されてい
る。そして実用中において、満充電近傍で上記（数１）
式の演算がなされると、上記未劣化時の満充電近傍の放
電可能出力値Ｐ０に対する現在の放電可能出力Ｐｍａｘ
の割合を、出力劣化率Ｋｒｐとして記憶しておく。この
出力劣化率Ｋｒｐは以降の容量演算時に使用する。
【００２４】また、前記図２に示したように、バッテリ
コントローラ内には出力劣化率Ｋｒｐと容量劣化率Ｋｒ
ｃ（未劣化時の満充電容量に対する劣化時の満充電容量
の割合）の関係を表すテーブルが記憶されているので、
このテーブルを用いて、上記の演算した出力劣化率Ｋｒ
ｐから現在の容量劣化率Ｋｒｃを算出する。
コントローラ内には出力劣化率Ｋｒｐと容量劣化率Ｋｒ
ｃ（未劣化時の満充電容量に対する劣化時の満充電容量
の割合）の関係を表すテーブルが記憶されているので、
このテーブルを用いて、上記の演算した出力劣化率Ｋｒ
ｐから現在の容量劣化率Ｋｒｃを算出する。
【００２５】一方、車両が走行を停止し、ＩＧＮ−ＯＦ
Ｆされた場合には、それまでの走行時の平均電池温度が
算出され、かつ、充電器が接続されて充電開始した際に
走行回数がカウントされる。そして上記の走行時平均電
池温度と走行回数が共にバッテリコントローラ内に記憶
される。
Ｆされた場合には、それまでの走行時の平均電池温度が
算出され、かつ、充電器が接続されて充電開始した際に
走行回数がカウントされる。そして上記の走行時平均電
池温度と走行回数が共にバッテリコントローラ内に記憶
される。
【００２６】また車両がＩＧＮ−ＯＦＦされている間
は、所定時間（例えば１時間）毎に電池温度と開放電圧
がサンプリングされ、バッテリコントローラ内に記憶さ
れる。そして、次にＩＧＮ−ＯＮされた際に、上記の各
値から前記図３、図４で説明した特性と数式に従って、
サイクル劣化率（図３）と保存劣化率（図４）が演算さ
れる。サイクル劣化率は充電回数毎に演算され、また、
保存劣化率は上記所定時間毎に記憶した値から所定時間
毎の劣化率を算出し、それらの総和を求める。なお、サ
イクル劣化率は充放電回数に応じて算出される値なの
で、前回の演算値に関係なく（放電時の平均電池温度に
は関係する）算出されるが、保存劣化率は保存時の電池
開放電圧と電池温度とによって、どれだけ劣化するかを
算出するものなので、保存した回数だけ劣化が蓄積され
ることになる。すなわち前回までの演算値に今回の保存
による劣化率を加算した値が現在の保存劣化率となる。
従って保存劣化率は常に演算値を記憶し、新たな演算値
に前回までの値を加算することによって算出する。そし
て上記サイクル劣化率（％）と保存劣化率（％）とを加
算した値が特性劣化率ＲＲ（％）として保存され、これ
まで記憶していた電池温度や開放電圧値はクリアされ
る。なお、特性劣化率ＲＲは単純に今回の演算値を用い
てもよいが、前回の演算値と今回の演算値との平均を求
めることによってバラツキを減少させることが出来る。
は、所定時間（例えば１時間）毎に電池温度と開放電圧
がサンプリングされ、バッテリコントローラ内に記憶さ
れる。そして、次にＩＧＮ−ＯＮされた際に、上記の各
値から前記図３、図４で説明した特性と数式に従って、
サイクル劣化率（図３）と保存劣化率（図４）が演算さ
れる。サイクル劣化率は充電回数毎に演算され、また、
保存劣化率は上記所定時間毎に記憶した値から所定時間
毎の劣化率を算出し、それらの総和を求める。なお、サ
イクル劣化率は充放電回数に応じて算出される値なの
で、前回の演算値に関係なく（放電時の平均電池温度に
は関係する）算出されるが、保存劣化率は保存時の電池
開放電圧と電池温度とによって、どれだけ劣化するかを
算出するものなので、保存した回数だけ劣化が蓄積され
ることになる。すなわち前回までの演算値に今回の保存
による劣化率を加算した値が現在の保存劣化率となる。
従って保存劣化率は常に演算値を記憶し、新たな演算値
に前回までの値を加算することによって算出する。そし
て上記サイクル劣化率（％）と保存劣化率（％）とを加
算した値が特性劣化率ＲＲ（％）として保存され、これ
まで記憶していた電池温度や開放電圧値はクリアされ
る。なお、特性劣化率ＲＲは単純に今回の演算値を用い
てもよいが、前回の演算値と今回の演算値との平均を求
めることによってバラツキを減少させることが出来る。
【００２７】次に、現在の容量劣化率Ｋｒｃ（％）を１
００％から引いた値と特性劣化率ＲＲとの差を求め、そ
の値が所定値Ｋｒｒよりも大きい場合、つまり（１００
−Ｋｒｃ）−ＲＲ＞Ｋｒｒである場合には、現在使用し
ている電池の劣化特性が基準よりも悪いと判断する。す
なわち、特性劣化率ＲＲは図３、図４に示したように、
基準の特性から演算したものであるから、標準的な電池
の劣化特性を示すものであるのに対し、実際の容量劣化
率Ｋｒｃを１００％から引いた値（１００−Ｋｒｃ）は
当該電池の劣化特性による値であり、劣化特性が悪い電
池ほどこの値が大きくなる。したがって（１００−Ｋｒ
ｃ）から基準となる特性劣化率ＲＲを減算した値が大き
いということは、当該電池が標準の特性よりも劣ってい
ることを意味する。上記の所定値Ｋｒｒの値は、例えば
２０％程度であり、（１００−Ｋｒｃ）−ＲＲの値がそ
れよりも大きい場合には、劣化の程度が異常に大きく、
出荷時から特性の劣った電池が混入しているものと判断
し、交換を促す警告（例えば警告表示）を行なう。例え
ば、使用中の通常の電池においては、容量劣化率は９０
％程度の値となり、また特性劣化率は３〜４％程度の値
となる。したがって（１００−９０）−４＝６＜２０と
なるので、この電池は正常な劣化状態であると判定でき
る。これに対して、最初から異常な電池が混入していた
場合には、容量劣化率が６０％のような値となる。この
場合には（１００−６０）−４＝３６＞２０となるの
で、異常な劣化であると判定することができる。
００％から引いた値と特性劣化率ＲＲとの差を求め、そ
の値が所定値Ｋｒｒよりも大きい場合、つまり（１００
−Ｋｒｃ）−ＲＲ＞Ｋｒｒである場合には、現在使用し
ている電池の劣化特性が基準よりも悪いと判断する。す
なわち、特性劣化率ＲＲは図３、図４に示したように、
基準の特性から演算したものであるから、標準的な電池
の劣化特性を示すものであるのに対し、実際の容量劣化
率Ｋｒｃを１００％から引いた値（１００−Ｋｒｃ）は
当該電池の劣化特性による値であり、劣化特性が悪い電
池ほどこの値が大きくなる。したがって（１００−Ｋｒ
ｃ）から基準となる特性劣化率ＲＲを減算した値が大き
いということは、当該電池が標準の特性よりも劣ってい
ることを意味する。上記の所定値Ｋｒｒの値は、例えば
２０％程度であり、（１００−Ｋｒｃ）−ＲＲの値がそ
れよりも大きい場合には、劣化の程度が異常に大きく、
出荷時から特性の劣った電池が混入しているものと判断
し、交換を促す警告（例えば警告表示）を行なう。例え
ば、使用中の通常の電池においては、容量劣化率は９０
％程度の値となり、また特性劣化率は３〜４％程度の値
となる。したがって（１００−９０）−４＝６＜２０と
なるので、この電池は正常な劣化状態であると判定でき
る。これに対して、最初から異常な電池が混入していた
場合には、容量劣化率が６０％のような値となる。この
場合には（１００−６０）−４＝３６＞２０となるの
で、異常な劣化であると判定することができる。
【００２８】図６は、上記の演算過程をフローチャート
で示した図である。
で示した図である。
【００２９】また、現在の放電可能出力Ｐｍａｘ／出力
劣化率Ｋｒｐを演算し、その値を前記図１に示した放電
可能出力と放電容量の関係を示すテーブルに当てはめる
ことにより、現在の放電容量Ｃｐを算出することが出
来、さらに、その放電容量Ｃｐに容量劣化率Ｋｒｃを乗
算することにより、現在の最終的な放電容量Ｃを算出す
ることが出来る。これらの数値は例えば電気自動車の容
量計等の表示に用いることが出来る。なお、放電可能出
力は常に電池温度によるテーブルによって基準温度相当
の値に補正されてから各容量を参照する。
劣化率Ｋｒｐを演算し、その値を前記図１に示した放電
可能出力と放電容量の関係を示すテーブルに当てはめる
ことにより、現在の放電容量Ｃｐを算出することが出
来、さらに、その放電容量Ｃｐに容量劣化率Ｋｒｃを乗
算することにより、現在の最終的な放電容量Ｃを算出す
ることが出来る。これらの数値は例えば電気自動車の容
量計等の表示に用いることが出来る。なお、放電可能出
力は常に電池温度によるテーブルによって基準温度相当
の値に補正されてから各容量を参照する。
【００３０】また、これまでの説明は、組電池全体の診
断方法について述べたが、セル単位、モジュール単位で
データを検知、演算することにより、上記と同様の診断
方法を用いて個別のセル、モジュールの劣化を判断も可
能である。さらに、組電池に限らず、単セルやモジュー
ル単位の電池システムにおいても異常電池の判断が可能
である。
断方法について述べたが、セル単位、モジュール単位で
データを検知、演算することにより、上記と同様の診断
方法を用いて個別のセル、モジュールの劣化を判断も可
能である。さらに、組電池に限らず、単セルやモジュー
ル単位の電池システムにおいても異常電池の判断が可能
である。
【図１】放電可能出力と放電容量との関係において、新
品からの劣化傾向を示した特性図。
品からの劣化傾向を示した特性図。
【図２】出力劣化率と容量劣化率との関係を記憶したテ
ーブルを示す図。
ーブルを示す図。
【図３】充放電回数（繰り返し数）当りの劣化の傾向を
示す特性図。
示す特性図。
【図４】電池の非使用時（走行せずに駐車場等で保管さ
れている状態）における劣化傾向を示す特性図。
れている状態）における劣化傾向を示す特性図。
【図５】サイクル劣化と保存劣化との両方に対し、温度
の上昇に伴って指数関数的に劣化が大きくなる特性を持
つことを示した特性図。
の上昇に伴って指数関数的に劣化が大きくなる特性を持
つことを示した特性図。
【図６】本発明における劣化診断のフローチャートを示
した図。
した図。
フロントページの続き Ｆターム(参考） 2G016 CA00 CA03 CB05 CB06 CB11 CB13 CC01 CC03 CC04 CC06 CC10 CC24 CC27 CD02 CD03 CE00 5G003 CB01 EA05 EA08 EA09 5H030 AA06 AS08 BB00 DD00 FF22 FF41 FF42 FF43 FF44 FF51 FF52 5H115 PG04 PI16 QN12 TI05 TI06 TI09 TO05
Claims (4)
- 【請求項１】複数個のセルからなるモジュールを複数個
接続した組電池を搭載した電気自動車における上記組電
池の劣化診断方法であって、 車両走行時に、少なくとも組電池の総電圧、総電流、お
よび電池温度を含む電池の動作データから組電池の容量
劣化率を算出し、また、充放電繰返し回数と非使用時の
保存時間から電池の標準特性に基づいて充放電繰り返し
数に対応したサイクル劣化率と非使用時の保存劣化率と
を算出し、該サイクル劣化率と保存劣化率との和として
特性劣化率を求め、上記容量劣化率と上記特性劣化率と
を比較することにより、当該組電池の劣化が標準の劣化
特性より特に劣っているか否かを判断することを特徴と
する電池劣化診断方法。 - 【請求項２】複数個のセルからなるモジュールまたは単
数のセルにおける電池の劣化診断方法であって、 負荷接続時に、少なくとも電池の電圧、電流、および電
池温度を含む電池の動作データから電池の容量劣化率を
算出し、また、充放電繰返し回数と非使用時の保存時間
から電池の標準特性に基づいて充放電繰り返し数に対応
したサイクル劣化率と非使用時の保存劣化率とを算出
し、該サイクル劣化率と保存劣化率との和として特性劣
化率を求め、上記容量劣化率と上記特性劣化率とを比較
することにより、当該電池の劣化が標準の劣化特性より
特に劣っているか否かを判断することを特徴とする電池
劣化診断方法。 - 【請求項３】上記容量劣化率をＫｒｃ（％）、上記特性
劣化率をＲＲ（％）とし、Ｋｒｒ（％）を所定値とした
場合に、 （１００−Ｋｒｃ）−ＲＲ＞Ｋｒｒ を満足するときに当該電池の劣化が標準の劣化特性より
特に劣っており、電池生産時には判明しなかった劣化特
性の悪い電池が混入したものと判断して警告することを
特徴とする請求項１または請求項２に記載の電池劣化診
断方法。 - 【請求項４】単数のセルまたは複数個のセルからなるモ
ジュールまたは該モジュールを複数個接続した組電池に
おける放電、充電を総合的に制御するバッテリコントロ
ーラによって、上記電池の劣化診断を行なうことを特徴
とする請求項１乃至請求項３の何れかに記載の電池劣化
診断方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10180177A JP2000012098A (ja) | 1998-06-26 | 1998-06-26 | 電池劣化診断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10180177A JP2000012098A (ja) | 1998-06-26 | 1998-06-26 | 電池劣化診断方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000012098A true JP2000012098A (ja) | 2000-01-14 |
Family
ID=16078749
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10180177A Pending JP2000012098A (ja) | 1998-06-26 | 1998-06-26 | 電池劣化診断方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000012098A (ja) |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
1998
- 1998-06-26 JP JP10180177A patent/JP2000012098A/ja active Pending
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