JP2007024687A - バッテリ管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】車両搭載のバッテリの劣化状態を正確に把握しバッテリ管理に反映させる。
【解決手段】バッテリ温度が設定範囲内でバッテリ電流が設定範囲内の状態が設定時間ＴＮＬＤ継続している条件が成立したとき（Ｓ２，Ｓ３）、残存容量ＳＯＣＶ１を算出し（Ｓ４）、次に、経過時間ＴＴＣＮＴ内で同様の条件が成立したとき（Ｓ６〜Ｓ８）、残存容量ＳＯＣＶ２を算出する（Ｓ９）。そして、電流積算値と残存容量ＳＯＣＶ１，ＳＯＣＶ２とから算出した電流容量ＡＨＳに基づいて電流容量変化率ＫＡＨを算出し（Ｓ１０〜Ｓ１２）、また、電流容量変化率ＫＡＨとの相関に基づいてインピーダンス変化率ＫＲＥを算出し（Ｓ１３）、車両システムに送信する（Ｓ１４）。これにより、バッテリの劣化に応じた的確なバッテリ管理を可能とする。
【選択図】図９

Description

本発明は、車両搭載のバッテリの状態をデータベースに蓄積してバッテリの劣化状態を推定し、バッテリ管理に反映させるバッテリ管理システムに関する。

近年、自動車等の車両においては、ガソリン等を燃料とするエンジンを動力源とするものに対し、低公害、省資源の促進を目的として、バッテリからの電力によって駆動力を発生するモータをエンジンに加えて搭載し、エンジンとモータとを併用するハイブリッド車が開発されている。

このようなハイブリッド車では、バッテリ状態を正確に把握して管理することが重要であり、バッテリの電圧、電流、温度といった基本的なパラメータに加えて、残存容量（ＳＯＣ）や残存寿命（ＳＯＨ）等を算出するようにしているが、走行中に適宜算出するためには、複雑な演算が必要となり、バッテリの劣化に対して長期間に渡って精度を維持することは困難である。

これに対処するに、例えば、特許文献１には、エンジン始動期間前の二次蓄電池の閉回路電圧、エンジン始動期間に二次電池に流れる電流、端子間電圧を測定し、これらの測定値を用いて内部抵抗を算出し、この内部抵抗と、二次蓄電池が車両に搭載された初回の初期内部抵抗と、エンジン始動の限界となる限界内部抵抗とから二次蓄電池の残存寿命（ＳＯＨ）を算出する技術が開示されている。
特開２００３−１２９９２７号公報

しかしながら、特許文献１に開示の技術では、エンジン始動時の最大負荷端子間電圧と最大負荷電流とを用いて内部抵抗を算出している。このため、測定周期、スタータやエンジンの状態等によってデータが微妙に変化することが予想され、数ｍΩ単位で徐々に変化する残存寿命（ＳＯＨ）を捉えきれない虞があり、必ずしも精度を維持できるとは言えない。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、車両搭載のバッテリの劣化状態を正確に把握し、バッテリ管理に反映させることのできるバッテリ管理システムを提供することを目的としている。

上記目的を達成するため、本発明によるバッテリ管理システムは、車両搭載のバッテリの情報をデータベースに格納し、バッテリ管理に反映させるバッテリ管理システムであって、上記データベースに格納されたバッテリ情報を用い、任意の時刻間でのバッテリ電圧から求めた残存容量の変化量とバッテリ電流の積算値から求めた残存容量の変化量とに基づいて、上記バッテリの電流容量を算出する電流容量算出手段と、上記電流容量算出手段で算出した電流容量の初期値に対する変化割合を、上記バッテリの劣化状態を表す電流容量変化率として算出する劣化状態算出手段とを備えたことを特徴とする。

その際、バッテリの電流容量の初期値に対する変化割合としての電流容量変化率に加えて、バッテリのインピーダンスの初期値に対する変化割合としてのインピーダンス変化率を、電流容量変化率との相関関係に基づいて算出することが望ましい。

バッテリの電流容量は、所定の演算周期毎に、バッテリ温度が設定範囲内にあり、且つバッテリ電流の絶対値が設定値以下の状態を設定時間継続した条件が成立したときに算出することが望ましく、演算周期毎に算出した電流容量を平均化処理し、バッテリの電流容量として更新することが望ましい。電流容量の演算周期は、絶対的な経過時間、バッテリの実使用時間、条件が成立するデータの個数の何れかで決定して良い。

更に、バッテリに対する寿命予測として、電流容量変化率とバッテリの新品時からの経過時間の関数とを比例関係とするテーブルを予め保有し、このテーブルに電流容量変化率を適用して算出した経過時間と、寿命判定基準として設定した電流容量変化率に対応する寿命判定経過時間との差からバッテリの使用可能時間を算出することができる。

この寿命予測においては、電流容量変化率に比例関係となるバッテリの新品時からの経過時間の関数を予め保有すると共に、データベースにバッテリの使用開始時期を登録し、データベースに登録した使用開始時期と電流容量変化率を算出した時点との差から算出した実使用時間をパラメータとする関数と電流容量変化率とに基づいて、バッテリの使用可能時間を算出するようにしても良い。

バッテリ管理システムは、車両システムと、この車両システムに無線通信を介して接続される管理サーバとによって構成することができる。その場合には、管理サーバのデータベースに各車両システムから送信されたバッテリ情報を蓄積し、蓄積されたバッテリ情報を用いて、管理サーバで、電流容量変化率、インピーダンス変化率、バッテリの使用可能時間等を算出し、車両システムに送信する。このとき、電流容量変化率に基づくバッテリの使用可能時間は、車両システムと車両のユーザとデータベースへのアクセス権を有する部署との少なくとも一者に配信することが望ましい。

管理サーバから車両システムに送信された電流容量変化率及びインピーダンス変化率は、バッテリの残存容量を算出する際に用いることができる。車両システムは、電流容量変化率に基づいて補正した電流容量とバッテリの充放電電流の積算値とに基づく第１の残存容量と、インピーダンス変化率に基づいて補正したインピーダンスを用いて推定した開放電圧に基づく第２の残存容量とを、バッテリの使用状況に応じて設定したウェイトを用いて重み付け合成して最終的な残存容量を算出することにより、電流積算による残存容量と開放電圧に基づく残存容量との双方の利点を生かした均一な精度の残量容量を得ることができる。

本発明によるバッテリ管理システムは、車両搭載のバッテリの劣化状態を正確に把握することができ、バッテリの残存容量や寿命推定等のバッテリ管理に反映させることができる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１〜図１３は本発明の実施の一形態に係り、図１はバッテリ管理システムの構成図、図２は車両システムの構成図、図３はバッテリ残存容量の推定アルゴリズムを示すブロック図、図４はバッテリ温度をパラメータとする電流容量テーブルの説明図、図５は等価回路モデルを示す回路図、図６はインピーダンステーブルの説明図、図７は残存容量テーブルの説明図、図８はウェイトテーブルの説明図、図９は劣化係数算出処理を示すフローチャート、図１０は電流容量変化率算出時のバッテリ電圧及び電流を示す説明図、図１１は電流容量変化率とインピーダンス変化率との関係を示す説明図、図１２は寿命推定の説明図、図１３は他の寿命推定を示す説明図である。

図１に示すように、本形態におけるバッテリ管理システムは、ユーザの車両に搭載された車両システム１０と、予め登録された個々のユーザの車両に備えられたバッテリの情報をデータベースに蓄積して一括管理する管理サーバ１００とを主として構成され、更に、ユーザへバッテリ情報を提供するための通信端末５０を備えて構成されている。本形態においては、車両システム１０の外部に管理サーバ１００を設置する例について説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、車両システム１０内に管理サーバ１００を備えるようにしても良い。

本形態のバッテリ管理システムにおいては、車両システム１０から管理サーバ１００に無線通信網を介して車両搭載のバッテリの情報が送信され、管理サーバ１００のデータベースに蓄積される。管理サーバ１００は、データベースに蓄積されたバッテリ情報に基づいて個々の車両のバッテリ劣化状態を推定し、更には、バッテリの寿命予測を行う。

また、管理サーバ１００には、無線通信網を介してユーザの通信端末５０を接続することが可能であり、ユーザからの要求に応じて管理サーバ１００から通信端末５０にバッテリ状態を送信し、各ユーザに自車両のバッテリの劣化状態や寿命予測等のバッテリ状態に関する情報を提供する。通信端末５０としては、ユーザが所有する携帯型の情報端末（Personal Digital Assistant;PDA）、ノート型のコンピュータ（ノートパソコン）、携帯電話機等を用いることができる。

また、通信端末５０として、ユーザの車両の車両システム１０内に備えられた表示装置や音声装置であっても良く、更には、通信端末５０として、ユーザの自宅等に設置するデスクトップ型のコンピュータを用いることも可能である。車両システム１０内の表示装置や音声装置を用いる場合には、車両システム１０をシステム専用の無線通信網を介して管理サーバ１００に接続することが望ましく、管理サーバ１００からの情報を表示或いは音声によって自動的に確認することができる。また、デスクトップ型のコンピュータを用いる場合には、インターネット等のネットワークを経由して管理サーバ１００に接続することにより、管理サーバ１００からの情報をディスプレイに表示させて確認することができる。

車両システム１０は、本形態においては、図２に例示するように、エンジンとモータとを併用するハイブリッド車（ＨＥＶ）を制御する車両システムであり、電源ユニット２０、電源ユニット２０からの直流電力を交流電力に変換してモータ３０を駆動するインバータ３５、インバータ３５を介してモータ３０を制御すると共に、図示しないエンジンを制御し、ＨＥＶ全体を統括的に制御するＨＥＶ制御用電子制御ユニット（ＨＥＶ制御用ＥＣＵ）４０等を備えて構成されている。

電源ユニット２０は、例えば複数のセルを封止した電池パックを複数個直列に接続して構成されるバッテリ２１と、バッテリ２１の残存容量の演算、バッテリ２１の冷却や充電の制御、異常検出及び異常検出時の保護動作等のエネルギーマネージメントを行う演算ユニット（演算ＥＣＵ）２２とを１つの筐体内にパッケージして構成されている。

尚、以下では、バッテリ２１として、リチウムイオン二次電池を例に取り、複数のセルを封止した電池パックを複数個直列に接続して構成されるものとするが、その他の二次電池やキャパシタ等にも適用可能である。

演算ＥＣＵ２２は、マイクロコンピュータ等から構成され、電圧センサ２３で測定したバッテリ２１の端子電圧Ｖ、電流センサ２４で測定したバッテリ２１の充放電電流Ｉ、温度センサ２５で測定したバッテリ２１の温度（セル温度）Ｔに基いて、所定時間ｔ毎にバッテリ２１の充電状態(State of charge;SOC）で示される残存容量ＳＯＣを演算・推定する。この残存容量ＳＯＣ(t)は、演算ＥＣＵ２２から、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）通信等を介してＨＥＶ制御用ＥＣＵ４０に出力され、車両制御用の基本データ、バッテリ残量や警告用の表示用データ等として使用される。

尚、後述するように、残存容量ＳＯＣ(t)は、周期的な演算における１演算周期前のデータ（後述する電流積算による残存容量演算の際のベース値）ＳＯＣ(t-1)としても使用される。

ＨＥＶ制御用ＥＣＵ４０は、同様にマイクロコンピュータ等から構成され、運転者からの指令に基づいて、ＨＥＶの運転、その他、必要な制御を行う。すなわち、ＨＥＶ制御用ＥＣＵ４０は、電源ユニット２０からの信号や図示しないセンサ・スイッチ類からの信号により、車両の状態を検出し、モータ３０を駆動するインバータ３５を初めとして図示しないエンジンや自動変速機等を専用の制御ユニットを介して或いは直接的に制御する。

また、電源ユニット２０には、無線通信網を介して外部の管理サーバ１００と通信するための通信モジュール２６が備えられ、この通信モジュール２６が演算ＥＣＵ２２によって制御される。演算ＥＣＵ２２は、通信モジュール２６を介してバッテリ２１の電圧（端子電圧）Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔ、後述する電流積算値ＩＴＩＢＨ等のバッテリ情報を定期的に管理サーバ１００に送信すると共に、通信モジュール２６を介して管理サーバ１００からバッテリの劣化状態を受信し、バッテリ管理に反映させる。

管理サーバ１００は、データベースに蓄積されたバッテリ情報を解析し、バッテリの劣化状態を推定する。バッテリの劣化は、電流容量の変化（減少）として表れ、更に、内部インピーダンスの変化（増加）として表れる。従って、管理サーバ１００では、先ず、データベースに蓄積されたバッテリ情報から電流容量の変化を算出して劣化状態を把握し、バッテリの電流容量変化との相関に基づいて、内部インピーダンスの変化を算出する。

具体的には、管理サーバ１００は、電流容量算出手段としての機能により、データベースに格納されたバッテリ情報から残存容量の変化を把握して電流容量ＡＨを算出し、劣化状態算出手段としての機能により、バッテリ電流容量ＡＨの減少割合を示す電流容量変化率ＫＡＨを算出すると共に、電流容量変化率ＫＡＨとの相関関係に基づいて内部インピーダンスＺの増加割合を示すインピーダンス変化率ＫＲＥを算出し、車両システム１０に送信する。更に、管理サーバ１００は、電流容量変化率ＫＡＨに基づいてバッテリの寿命予測を行い、予測結果を、車両システム１０、メーカ、ユーザ等に配信する。

バッテリの電流容量の変化は、残存容量の変化として捉えることができる。周知のように、バッテリの残存容量は、内部インピーダンスＺから求めた開放電圧に基づいて算出することができ、また、バッテリ電流Ｉの積算値に基づいて算出することができる。開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶは、電流容量ＡＨの変化には依存しないが、バッテリ電流Ｉの積算値に基づく残存容量ＳＯＣＩは、以下の（１）式に示すように、バッテリ電流容量ＡＨの変化に依存する。
ＳＯＣＩ＝ＳＯＣＩ(0)−（∫Ｉｄｔ）／（ＡＨ×３６００）…（１）
但し、ＳＯＣＩ(0)：ＳＯＣＩの初期値

尚、詳細には、残存容量ＳＯＣＩは後述する（１２）式で表現されるが、実用上、（１）式によって残存容量ＳＯＣＩを求めることができる。また、バッテリ電流Ｉは、放電側を＋とする。

バッテリが劣化していない状態では、以下の（２）式に示すように、任意の時刻間において、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣＩの変化量ＤＳＯＣＩと開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶの変化量ＤＳＯＣＶとは同じとみなすことができる。
ＤＳＯＣＶ＝ＤＳＯＣＩ…（２）

ここで、任意の時刻間における残存容量ＳＯＣＩの変化量ＤＳＯＣＩは、（１）式に基づいて、以下の（３）式によって示すことができる。従って、（２）式と（３）式とから、電流容量ＡＨは、以下の（４）式によって求めることができる。
ＤＳＯＣＩ＝−（∫Ｉｄｔ）／（ＡＨ×３６００）…（３）
ＡＨ＝−（∫Ｉｄｔ）／（ＤＳＯＣＶ×３６００）…（４）

（４）式で示される電流容量ＡＨは、具体的には、以下に説明するように、車両システム１０から送信されたバッテリ電圧Ｖ、バッテリ電流Ｉ、バッテリ温度Ｔ、電流積算値ＩＴＩＢＨを統計処理し、差分によって求めた電流容量ＡＨＳとして算出される。そして、電流容量ＡＨＳに基づいて電流容量変化率ＫＡＨが算出され、更に、電流容量変化率ＫＡＨとの相関関係に基づいてインピーダンス変化率ＫＲＥが算出される。

尚、車両システム１０における電流積算値ＩＴＩＢＨの算出は、以下の（５）式に示すように、バッテリ充放電時の効率ＫＥＦＢに基づいて、制御周期ＤＬＴＴ毎に実行される。本形態においては、効率ＫＥＦＢは、バッテリ電流を算出する負荷側から見た効率ＫＣＢ（例えば、ＫＣＢ＝０．９５）を基準として設定される。
ＩＴＩＢＨ＝Ｉ×ＫＥＦＢ×ＤＬＴＴ＋ＩＴＩＢＨＯ…（５）
但し、ＩＴＩＢＨＯ：１制御周期前のＩＴＩＢＨ
ＫＥＦＢ ：Ｉ≦０のとき、ＫＥＦＢ＝ＫＣＢ
Ｉ＞０のとき、ＫＥＦＢ＝１／ＫＣＢ

以上の管理サーバ１００における処理は、バッテリ劣化推定周期（電流容量変化率ＫＡＨ及びインピーダンス変化率ＫＲＥの算出周期）毎に実行される。管理サーバ１００は、データベースに蓄積されているバッテリ電圧Ｖ及びバッテリ電流Ｉのうち、以下に説明する条件を満足する電流及び電圧のデータを統計処理し、バッテリの電流容量を高精度で算出する。バッテリ劣化推定周期は、例えば、１ヶ月といった絶対的な時間（経過時間）、バッテリの実使用時間、或いは、データベースに蓄積されるデータのうち、条件が成立するデータの個数によって設定される。

具体的には、管理サーバ１００は、バッテリ劣化推定周期に達したとき、バッテリ温度Ｔが以下の（６）式に示す下限設定値ＴＢＣＬ（例えば、ＴＢＣＬ＝３０°Ｃ）と上限設定値ＴＢＣＨ（例えば、ＴＢＣＨ＝４０°Ｃ）との範囲内にある条件下において、負荷が一定の状態でのバッテリ電流Ｉとバッテリ電圧Ｖとを統計処理する。
ＴＢＣＬ≦Ｔ≦ＴＢＣＨ…（６）

負荷が一定の状態にあるバッテリ電流及び電圧としては、以下の条件が成立するときの電流値及び電圧値を取得する。すなわち、バッテリ電流Ｉの絶対値が０付近の設定範囲である（７）式の条件（バッテリ電流Ｉが下限設定値−ＩＢＨＺと上限設定値ＩＢＨＺとの範囲内にある条件）が設定時間ＴＮＬＤ（例えば、２ｓｅｃ）継続しているデータ履歴をデータベースから検索し、その最後となる時刻のバッテリ電圧Ｖと電流積算値ＩＴＩＢＨとを、それぞれ、ＶＢＨ１，ＩＴＩＢＨ１として取得する。
−ＩＢＨＺ≦Ｉ≦ＩＢＨＺ…（７）

取得したバッテリ電圧ＶＢＨ１は、バッテリ開放電圧の推定に用いられ、推定した開放電圧に基づいて残存容量ＳＯＣＶ１が算出される。この開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶ１の算出は、車両システム１０側の演算ＥＣＵ２２と同様にして算出されるが、詳細については後述する。

更に、（６），（７）式の条件が成立した状態からの経過時間ＴＴＣＮＴが以下の（８）式に示す設定時間ＴＴＮＬＳＬ，ＴＴＮＬＳＨの間にある条件を満足し、且つ、経過時間ＴＴＣＮＴ内のバッテリ温度Ｔが（６）式の条件を満足すると共に、バッテリ電流Ｉが（７）式の条件を満足する状態が設定時間ＴＮＬＤ継続しているデータ履歴を検索し、その最後となる時刻のバッテリ電圧Ｖと電流積算値ＩＴＩＢＨとを、それぞれ、ＶＢＨ２，ＩＴＩＢＨ２として取得する。そして、求めたバッテリ電圧ＶＢＨ２から開放電圧を推定し、開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶ２を算出する。
ＴＴＮＬＳＬ≦ＴＴＣＮＴ≦ＴＴＮＬＳＨ…（８）

残存容量ＳＯＣＶ１，ＳＯＣＶ２を求めた後は、上述の（４）式を差分で表現した以下の（９）式により電流容量ＡＨＳを算出し、データベースに格納する。そして、データベースに格納した電流容量ＡＨＳを平均化処理し、電流容量平均値ＡＨＭを算出する。
ＡＨＳ＝−（ＩＴＩＢＨ２−ＩＴＩＢＨ１）／（（ＳＯＣＶ２−ＳＯＣＶ１）×３６００）…（９）

次に、以下の（１０）式に示すように、算出した電流容量平均値ＡＨＭと、管理サーバ１００内に予め記憶してある電流容量基準値ＡＨＲとの比を、バッテリの電流容量変化率ＫＡＨとして算出する。電流容量基準値ＡＨＲは、バッテリの初期状態（劣化していない状態）で上述と同一の温度条件下で算出した初期値である。
ＫＡＨ＝ＡＨＭ／ＡＨＲ…（１０）
但し、ＫＡＨ≦１

更に、予め管理サーバ１００内に設定してある電流容量変化率とインピーダンス変化率との相関関係に基づいて、電流容量変化率ＫＡＨからインピーダンス変化率ＫＲＥを算出する。これらの電流容量変化率ＫＡＨ及びインピーダンス変化率ＫＲＥは、バッテリの劣化係数として管理サーバ１００から車両システム１０の演算ＥＣＵ２２に送信される。

演算ＥＣＵ２２は、電流容量変化率ＫＡＨに基づいてバッテリ劣化度合いを反映・補正した電流容量と、インピーダンス変化率ＫＲＥに基づいてバッテリ劣化度合いを反映・補正したインピーダンスとを用いて、バッテリ２１の基本パラメータである端子電圧Ｖと電流Ｉと温度Ｔとから残存容量ＳＯＣを高精度に推定する。

前述したように、バッテリの残存容量ＳＯＣは、充放電電流の積算値や、インピーダンスから求めた開放電圧Ｖｏに基づいて算出することができるが、バッテリが劣化すると電流容量が減少する一方、インピーダンスが増大するため、バッテリの劣化時には残存容量の推定精度が悪化する。従って、電流容量変化率ＫＡＨとインピーダンス変化率ＫＲＥとに基づいて、電流容量の変化とインピーダンスの変化とを残存容量の推定に反映させることにより、バッテリの劣化時にも残存容量を高精度に算出することができる。

本形態においては、演算ＥＣＵ２２は、図３に示す推定アルゴリズムに従って残存容量を算出する。この推定アルゴリズムでは、バッテリ２１で測定可能なパラメータ、すなわち、端子電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔを用い、所定時間ｔ毎に、第１の残存容量算出手段としての機能により、電流積算に基づく第１の残存容量としての残存容量ＳＯＣＩ(t)を算出すると共に、第２の残存容量算出手段としての機能により、バッテリ開放電圧Ｖｏの推定値に基づく第２の残存容量としての残存容量ＳＯＣＶ(t)を並行して算出し、第３の残存容量算出手段としての機能により、それぞれを重み付けして合成した残存容量ＳＯＣ(t)を、バッテリ２１の最終的な残存容量としている。

電流Ｉの積算による残存容量ＳＯＣＩと、開放電圧Ｖｏの推定による残存容量ＳＯＣＶとは、それぞれに一長一短があり、電流積算による残存容量ＳＯＣＩは、誤差が累積し易く、特に高負荷継続時の誤差が大きい反面、突入電流等の負荷変動に強い。一方、開放電圧推定による残存容量ＳＯＣＶは、通常の使用時において、略正確な値を求めることが可能であるが、負荷が短時間で大きく変動したときに値が振動する可能性がある。

従って、本ＳＯＣ推定アルゴリズムでは、電流Ｉを積算して求めた残存容量ＳＯＣＩ(t)と、バッテリ開放電圧Ｖｏの推定値から求めた残存容量ＳＯＣＶ(t)とを、バッテリ２１の使用状況に応じて随時変化させるウェイト（重み係数）ｗにより重み付けして合成することにより、残存容量ＳＯＣＩ(t)，ＳＯＣＶ(t)双方の欠点を打消して互いの利点を最大限に引き出すようにしている。ウェイトｗは、ｗ＝０〜１の間で変化させ、合成後の最終的な残存容量ＳＯＣ(t)は、以下の（１１）式で与えられる。
ＳＯＣ(t)＝ｗ・ＳＯＣＩ(t)＋(１−ｗ)・ＳＯＣＶ(t)…（１１）

ウェイトｗは、現在のバッテリの使用状況を的確に表すことのできるパラメータを用いて決定する必要があり、そのパラメータとしては、単位時間当たりの電流の変化率や残存容量ＳＯＣＩ，ＳＯＣＶの間の偏差等を用いることが可能である。単位時間当たりの電流変化率は、バッテリの負荷変動を直接的に反映しているが、単なる電流変化率では、スパイク的に発生する電流の急激な変化の影響を受けてしまう。

従って、本形態においては、瞬間的に発生する電流の変化の影響を防止するため、所定のサンプリング数の単純平均、移動平均、加重平均等の処理を施した電流変化率を用いるようにしており、特に、電流の遅れを考慮した場合、バッテリの充放電状態の変化に対して、過去の履歴を過剰となることなく適切に反映することのできる移動平均を用いてウェイトｗを決定するようにしている。

この電流Ｉの移動平均値に基づいてウェイトｗを決定することにより、電流Ｉの移動平均値が大きいときには、電流積算のウェイトを高くして開放電圧推定のウェイトを下げ、負荷変動の影響を電流積算によって正確に反映すると共に、開放電圧推定時の振動を防止することができる。逆に、電流Ｉの移動平均値が小さいときには、電流積算のウェイトを下げ、開放電圧推定のウェイトを高くすることにより、電流積算時の誤差の累積による影響を回避し、開放電圧の推定により正確な残存容量を算出することができる。

すなわち、電流Ｉの移動平均は、電流の高周波成分に対するローパスフィルタとなり、この移動平均のフィルタリングにより、走行中の負荷変動で発生する電流のスパイク成分を、遅れ成分を助長することなく除去することができる。これにより、バッテリ状態をより的確に把握することができ、残存容量ＳＯＣＩ，ＳＯＣＶ双方の欠点を打消して互いの利点を最大限に引き出し、残存容量の推定精度を大幅に向上することができる。

更に、本ＳＯＣ推定アルゴリズムの特徴として、電池理論に基づいてバッテリ内部状況を電気化学的に把握し、バッテリ開放電圧Ｖｏに基づく残存容量ＳＯＣＶの演算精度の向上を図っている。次に、本推定アルゴリズムによる残存容量ＳＯＣＩ，ＳＯＣＶの演算について詳述する。

先ず、電流積算による残存容量ＳＯＣＩは、前述の（１）式を詳細に表現した以下の（１２）式に示すように、ウェイトｗを用いて合成した残存容量ＳＯＣをベース値として、所定時間毎に電流Ｉを積算して求められる。
ＳＯＣＩ(t)＝ＳＯＣ(t-1)−∫[(１００ηＩ/ＡＨ)＋ＳＤ]ｄｔ／３６００…（１２）
但し、η ：電流効率
ＡＨ：車両システム１０側で設定している電流容量
ＳＤ：自己放電率

（１２）式における電流効率η及び自己放電率ＳDは、それぞれ定数と見なすことができ（例えば、η＝１、ＳD＝０）、（１）式に帰結するが、電流容量ＡＨは、車両システム１０側で把握しているバッテリ初期状態（劣化していない状態）の電流容量であり、バッテリの劣化に伴って減少し、また、温度に依存して変化する。従って、演算ＥＣＵ２２における残存容量ＳＯＣＩの演算においては、管理サーバ１００から送信された電流容量変化率ＫＡＨで（１２）式を補正した以下の（１２’）式を用い、更に、温度によるセル容量の変動を関数化して電流容量ＡＨを補正している。
ＳＯＣＩ(t)＝ＳＯＣ(t-1)−(∫Ｉｄｔ)／(ＡＨ×ＫＡＨ×３６００）…（１２’）

図４は、バッテリ温度Ｔをパラメータとして、所定の基準とする定格容量（例えば、所定セル数を基準単位とした場合の定格電流容量）に対する容量比Ａｈ’を格納した電流容量テーブルの例を示すものであり、常温（２５°Ｃ）における容量比Ａｈ’（＝１．００）に対し、低温になる程、電流容量が減少するため、容量比Ａｈ’の値が大きくなる。この電流容量テーブルから参照した容量比Ａｈ’を用い、計測対象毎の温度Ｔにおける電流容量ＡＨを算出することができる。

このように、（１２’）式に基づいて電流積算による残存容量ＳＯＣＩ(t)を算出する際に、バッテリの劣化状態に応じて電流容量を補正することにより、電流積算誤差を抑制することができ、正確な残存容量ＳＯＣＩを得ることができる。また、（１２’）式による残存容量ＳＯＣＩ(t)の演算は、具体的には離散時間処理によって実行され、１演算周期前の合成残存容量ＳＯＣ(t-1)を、電流積算のベース値として入力している（図３のブロック図における遅延演算子Ｚ^-1）。従って、誤差が累積したり、発散することがなく、万一、初期値が真値と大きく異なっていても、所定の時間経過後（例えば、数分後）には、真値に収束させることができる。

一方、開放電圧Ｖｏの推定に基づく残存容量ＳＯＣＶを求めるには、バッテリ２１のインピーダンスＺと、実測した端子電圧Ｖと電流Ｉとから、以下の（１３）式を用いて開放電圧Ｖｏの推定値を求める。但し、電流Ｉは放電側を＋とする。
Ｖｏ＝Ｉ×Ｚ＋Ｖ…（１３）

バッテリ２１のインピーダンスＺは、図５に示す等価回路モデルを用いて作成したインピーダンステーブルを用いて求めることができる。図５の等価回路は、抵抗分Ｒ１〜Ｒ３、容量分Ｃ１，ＣＰＥ１，ＣＰＥ２（但し、ＣＰＥ１，ＣＰＥ２は二重層容量分）の各パラメータを、直列及び並列に組合わせた等価回路モデルであり、交流インピーダンス法における周知のCole-Coleプロットをカーブフィッティングすることにより、各パラメータを決定する。

これらのパラメータから求められるインピーダンスは、バッテリの温度や電気化学的な反応速度、充放電電流の周波数成分によって大きく変化する。従って、インピーダンスを決定するパラメータとして、前述の単位時間当たりの電流Ｉの移動平均値を周波数成分の置き換えとして採用し、電流Ｉの移動平均値と温度Ｔとを条件とするインピーダンス測定を行ってデータを蓄積した後、温度Ｔと単位時間当たりの電流Ｉの移動平均値とに基づいてインピーダンスのテーブルを作成する。

尚、電流Ｉの移動平均値は、例えば、電流Ｉのサンプリングを０．１ｓｅｃ毎、電流積算の演算周期を０．５ｓｅｃ毎とした場合、５個のデータを移動平均して求められる。前述したように、電流Ｉの移動平均値は、ウェイトｗを決定するパラメータとしても用いられ、ウェイトｗ、インピーダンスＺの演算を容易としているが、詳細には、低温になる程、バッテリの内部インピーダンスが増加して電流変化率が小さくなるため、ウェイトｗ、インピーダンスＺは、直接的には、電流Ｉの移動平均値を温度補正した補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔを用いて決定する。

図６は、電流変化率ΔＩ／Δｔ（単位時間当たりの電流Ｉの移動平均値）を温度補正した補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔとバッテリ温度Ｔとをパラメータとして、インピーダンスＺを格納したインピーダンステーブルの例を示すものであり、概略的には、補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔが同じ場合には、バッテリ温度Ｔが低くなる程、インピーダンスＺが増加し、同じ温度では、補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔが小さくなる程、インピーダンスＺが増加する傾向を有している。尚、図６及び後述する図７に示すテーブルにおいては、通常の条件下で使用される範囲のデータを示し、他の範囲のデータは記載を省略してある。

以上のインピーダンステーブルは、バッテリ２１が初期状態（劣化していない状態）であることを前提として作成したテーブルである。従って、バッテリ劣化を反映した正確な開放電圧を推定するには、管理サーバ１００から送信されるインピーダンス変化率ＫＲＥを用いてインピーダンスのテーブル値Ｚを補正し、この補正したインピーダンス（Ｚ×ＫＲＥ）と実測した端子電圧Ｖ及び電流Ｉとを上述の（１３）式に適用した以下の（１３’）式により、開放電圧Ｖｏの推定値を求める。
Ｖｏ＝Ｉ×（Ｚ×ＫＲＥ）＋Ｖ…（１３’）

すなわち、長期間の使用を考慮した場合、バッテリ２１が初期状態（劣化していない状態）で求めたインピーダンスを用いて開放電圧を推定すると、推定誤差が大きくなり、開放電圧に基づく残存容量の精度が低下する。従って、インピーダンス変化率ＫＲＥで補正したインピーダンス（Ｚ×ＫＲＥ）を用いて開放電圧Ｖｏを求めることにより、バッテリ２１が劣化しても残存容量ＳＯＣの推定精度を高精度に維持することができる。

開放電圧Ｖｏの推定後は、バッテリ内の電気化学的な関係に基づいて残存容量ＳＯＣＶを演算する。具体的には、平衡状態での電極電位とイオンの活量との関係を記述した周知のネルンストの式を適用し、開放電圧Ｖｏと残存容量ＳＯＣＶとの関係を表すと、以下の（１４）式を得ることができる。
Ｖｏ＝Ｅ＋[(Ｒｇ・Ｔ／Ｎｅ・Ｆ)×ｌｎＳＯＣＶ／(１００−ＳＯＣＶ)]＋Ｙ…（１４）
但し、Ｅ ：標準電極電位（例えば、リチウムイオン電池では、Ｅ＝３．７４５）
Ｒｇ：気体定数（８．３１４Ｊ／ｍｏｌ−Ｋ）
Ｔ ：温度（絶対温度Ｋ）
Ｎｅ：イオン価数（本形態のリチウムイオン電池では、Ｎｅ＝１）
Ｆ ：ファラデー定数（９６４８５Ｃ／ｍｏｌ）

尚、（１４）式におけるＹは補正項であり、常温における電圧−ＳＯＣ特性をＳＯＣの関数で表現したものである。ＳＯＣＶ＝Ｘとすると、以下の（１５）式に示すように、ＳＯＣの三次関数で表すことができる。
Ｙ＝−１０^-6Ｘ³＋９・１０^-5Ｘ²＋０．０１３Ｘ−０．７３１１…（１５）

以上の（１４）式により、残存容量ＳＯＣＶには、開放電圧Ｖｏのみならず温度Ｔとの間にも強い相関性があることがわかる。この場合、開放電圧Ｖｏと温度Ｔとをパラメータとして、直接、（１４）式を用いて残存容量ＳＯＣＶを算出することも可能であるが、実際には、使用する電池特有の充放電特性や使用条件等に対する考慮が必要となる。

従って、以上の（１４）式の関係から実際の電池の状態を把握する場合には、常温でのＳＯＣＶ−Ｖｏ特性を基準として、各温度域での充放電試験或いはシミュレーションを行い、実測データを蓄積する。そして、蓄積した実測データから開放電圧Ｖｏと温度Ｔとをパラメータとする残存容量ＳＯＣＶのテーブルを作成しておき、このテーブルを利用して残存容量ＳＯＣＶを求める。図７は、残存容量テーブルの例を示すものであり、概略的には、温度Ｔ及び開放電圧Ｖｏが低くなる程、残存容量ＳＯＣＶが小さくなり、温度Ｔ及び開放電圧Ｖｏが高くなる程、残存容量ＳＯＣＶが大きくなる傾向を有している。

そして、残存容量ＳＯＣＩ,ＳＯＣＶを算出した後は、前述の（１１）式に示したように、残存容量ＳＯＣＩ,ＳＯＣＶを、テーブル参照等によって決定したウェイトｗを用いて重み付け合成し、残存容量ＳＯＣを算出する。図８は、ウェイトｗを決定するためのウェイトテーブルの例を示し、補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔをパラメータとする一次元テーブルである。このウェイトテーブルは、概略的には、補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔが小さくなる程、すなわち、バッテリ負荷変動が小さい程、ウェイトｗの値を小さくして電流積算による残存容量ＳＯＣＩの重みを小さくする傾向を有している。

次に、管理サーバ１００におけるバッテリの劣化係数（電流容量変化率ＫＡＨ及びインピーダンス変化率ＫＲＥ）算出処理について、図９に示すフローチャートを用いて説明する。

この劣化係数算出処理がスタートすると、先ず、ステップＳ１において、劣化係数算出周期に到達したか否かを判断する。そして、劣化係数算出周期でない場合には、ステップＳ１から処理を抜け、劣化係数算出周期に達した場合、ステップＳ１からステップＳ２以下へ進み、劣化係数算出条件の成立を判断する。

劣化係数算出条件は、図１０に示すように、バッテリ温度Ｔが設定範囲内で安定している温度条件下において、データベースに格納されているデータ履歴を検索し、バッテリ電流の絶対値が０付近にある条件を満足するバッテリ電圧ＶＢＨ１及び電流積算値ＩＴＩＢＨ１と、その時点からの経過時間ＴＴＣＮＴが設定時間内でバッテリ電流が０付近にある条件を満足するバッテリ電圧ＶＢＨ２及び電流積算値ＩＴＩＢＨ２とを求めるための条件である。

具体的には、ステップＳ２において、バッテリ電流Ｉが０付近の設定範囲内（−ＩＢＨＺ≦Ｉ≦ＩＢＨＺ；（７）式参照）にある状態が設定時間ＴＮＬＤ（例えば、２ｓｅｃ）継続し、ステップＳ３において、バッテリ温度Ｔが設定範囲内（ＴＢＣＬ≦Ｔ≦ＴＢＣＨ；（６）式参照）にある条件が成立するか否かを判断する。そして、ステップＳ２，Ｓ３の何れかにおいて条件が成立しないときには、そのステップからステップＳ６以降へ進んで次の条件成立を調べ、ステップＳ２及びステップＳ３の条件が共に成立するとき、ステップＳ４へ進む。

ステップＳ４では、条件成立時の最後の時刻の電流積算値ＩＴＩＢＨ１及びバッテリ電圧ＶＢＨ１を取得し、バッテリ電圧ＶＢＨ１に基づいて残存容量ＳＯＣＶ１を算出する。次に、ステップＳ４からステップＳ５へ進んで、電流積算値ＩＴＩＢＨ１及びバッテリ電圧ＶＢＨ１取得後の経過時間ＴＴＣＮＴを初期化し、ステップＳ６へ進む。

ステップＳ６では、電流積算値ＩＴＩＢＨ１及びバッテリ電圧ＶＢＨ１取得後の経過時間ＴＴＣＮＴが設定時間内（ＴＴＮＬＳＬ≦ＴＴＣＮＴ≦ＴＴＮＬＳＨ；（８）式参照）であるか否かを調べる。そして、設定時間を過ぎているときには、ステップＳ１２へ進み、設定時間内のとき、ステップＳ７，Ｓ８において、再度、バッテリ温度Ｔ、バッテリ電流Ｉに対する同様の条件が成立する否かを調べる。

すわち、ステップＳ７においてバッテリ温度Ｔが設定範囲内（ＴＢＣＬ≦Ｔ≦ＴＢＣＨ）にある条件が成立するか否かを調べ、ステップＳ８においてバッテリ電流Ｉが０付近の設定範囲内（−ＩＢＨＺ≦Ｉ≦ＩＢＨＺ）にある状態が設定時間ＴＮＬＤ（例えば、２ｓｅｃ）継続している条件が成立するか否かを調べる。

その結果、ステップＳ７，Ｓ８の何れかにおいて条件が成立しないときには、そのステップからステップＳ１２へ進み、ステップＳ７及びステップＳ８の条件が共に成立するとき、ステップＳ９へ進んで、条件成立時の最後の時刻の電流積算値ＩＴＩＢＨ２及びバッテリ電圧ＶＢＨ２を取得し、バッテリ電圧ＶＢＨ２に基づいて残存容量ＳＯＣＶ２を算出する。

そして、ステップＳ１０で、前述の（９）式を用いて、電流積算値ＩＴＩＢＨ１，ＩＴＩＢＨ２と残存容量ＳＯＣＶ１，ＳＯＣＶ２とから電流容量ＡＨＳを算出し、ステップＳ１１で電流容量ＡＨＳをデータベースに格納してステップＳ１２へ進む。ステップＳ１２では、データベースに格納された条件成立毎の電流容量ＡＨＳを平均化処理して電流容量平均値ＡＨＭを算出し、この電流容量平均値ＡＨＭと予め管理サーバ１００内に保有する電流容量基準値ＡＨＲとの比を、電流容量変化率ＫＡＨとして算出する（（１０）式参照）。

次に、ステップＳ１３へ進み、予め管理サーバ１００内に設定してある電流容量変化率とインピーダンス変化率との相関関係に基づいて、電流容量変化率ＫＡＨからインピーダンス変化率ＫＲＥを算出する。電流容量変化率ＫＡＨとインピーダンス変化率ＫＲＥとの相関関係は、例えば、図１１に示され、バッテリが劣化していない初期状態のＫＡＨ＝ＫＲＥ＝１を基準として、電流容量変化率ＫＡＨが１よりも小さくなると（劣化に伴ってバッテリの電流容量が減少すると）、バッテリの内部インピーダンスの増加割合を示すインピーダンス変化率ＫＲＥが１よりも大きくなる。

電流容量変化率ＫＡＨ及びインピーダンス変化率ＫＲＥを算出した後は、ステップＳ１４へ進み、車両システム１０に電流容量変化率ＫＡＨ及びインピーダンス変化率ＫＲＥを送信して本処理を終了する。

以上の処理によって算出された電流容量変化率ＫＡＨは、車両システム１０におけるバッテリの電流容量の補正のみならず、バッテリの寿命予測に用いることができる。すなわち、バッテリの電流容量の変化割合（減少割合）は、経過時間（以下、時間を年数を単位として表現する）の対数や平方根で表される関数と比例関係で示すことができることから、予め、バッテリの新品時からの経過年数と電流容量の変化割合との関係を示すテーブルを管理サーバ１００のデータベースに設定しておく。

図１２は、バッテリの新品時からの経過年数ｔの関数ｆ(t)と電流容量変化率ＫＡＨとの関係を格納したテーブルを示し、電流容量変化率ＫＡＨが予め設定した寿命判定基準である寿命判定変化率ＫＦＮに達したときを寿命としている。そして、電流容量変化率ＫＡＨを算出した時点での関数値ｆ(YRL)から経過年数推定値ＹＲＬを算出し、以下の（１６）式に示すように、寿命判定変化率ＫＦＮに対応する関数値ｆ(YFN)による寿命判定経過年数ＹＦＮから経過年数推定値ＹＲＬを減算した値を、バッテリの使用可能時間を示す寿命到達年数ＹＲＳＴとして算出する。
ＹＲＳＴ＝ＹＦＮ−ＹＲＬ…（１６）

算出された寿命到達年数ＹＲＳＴ、或いは寿命到達年数ＹＲＳＴに基づくバッテリ状態は、車両システム、ユーザ、メーカ等に配信され、バッテリ管理や車両制御のみならず、既存製品の改良や新製品の開発等にフィードバックされる。

尚、管理サーバ１００側には、バッテリの新品時からの経過年数（時間）と電流容量変化割合との関係を予めテーブルに格納することなく、データベースに予め登録されているバッテリ使用開始時間と電流容量変化率ＫＡＨを算出した時間とから実経過年数ＹＲＲを求め、この実経過年数ＹＲＲから寿命到達年数ＹＲＳＴを算出するようにしても良い。

すなわち、以下の（１７）式に示すように、電流容量変化率ＫＡＨと実経過年数ＹＲＲの関数ｆ(YRR)とから、図１３に示す電流容量変化割合と経過年数（時間）との比例関係における比例係数ＫＹＲを算出する。そして、以下の（１８）式に示すように、この比例係数ＫＹＲを用いて寿命判定変化率ＫＦＮに対応する関数値ｆ((KFN-1)／KYR)を求め、この関数ｆの逆関数ｇより求めた寿命判定経過年数と、実経過年数ＹＲＲとの差から、寿命到達年数ＹＲＳＴを算出する。これにより、個々のバッテリの使用状況に応じた劣化状態を把握することができる。
ＫＹＲ＝（１−ＫＡＨ）／ｆ(YRR)…（１７）
ＹＲＳＴ＝ｇ((KFN-1)／KYR)−ＹＲＲ…（１８）

以上のように、本実施の形態においては、バッテリの電流容量の変化を的確に捉えて劣化状態を正確に推定することができ、この電流容量変化を、残存容量等のバッテリ状態を表すパラメータに反映したり、バッテリの寿命予測を行うことで、常に的確なバッテリ管理を行うことができる。

バッテリ管理システムの構成図 車両システムの構成図 バッテリ残存容量の推定アルゴリズムを示すブロック図 バッテリ温度をパラメータとする電流容量テーブルの説明図、 等価回路モデルを示す回路図 インピーダンステーブルの説明図 残存容量テーブルの説明図 ウェイトテーブルの説明図 劣化係数算出処理を示すフローチャート 電流容量変化率算出時のバッテリ電圧及び電流を示す説明図 電流容量変化率とインピーダンス変化率との関係を示す説明図 寿命推定の説明図 他の寿命推定を示す説明図

符号の説明

１０ 車両システム
２１ バッテリ
２６ 通信モジュール
１００ 管理サーバ
Ｔ バッテリ温度
Ｉ バッテリ電流
Ｖ バッテリ電圧
Ｚ インピーダンス
ＩＴＩＢＨ 電流積算値
ＡＨ 電流容量
ＫＡＨ 電流容量変化率
ＫＲＥ インピーダンス変化率
ＫＦＮ 寿命判定変化率（寿命判定基準）
ＹＦＮ 寿命判定経過年数（寿命判定経過時間）
ＹＲＳＴ 寿命到達年数（使用可能時間）
ＳＯＣｃ 残存容量（第１の残存容量）
ＳＯＣｖ 残存容量（第２の残存容量）
ｗ ウェイト
ＳＯＣ 残存容量（合成後の残存容量）

Claims (11)

1. 車両搭載のバッテリの情報をデータベースに格納し、バッテリ管理に反映させるバッテリ管理システムであって、
   上記データベースに格納されたバッテリ情報を用い、任意の時刻間でのバッテリ電圧から求めた残存容量の変化量とバッテリ電流の積算値から求めた残存容量の変化量とに基づいて、上記バッテリの電流容量を算出する電流容量算出手段と、
   上記電流容量算出手段で算出した電流容量の初期値に対する変化割合を、上記バッテリの劣化状態を表す電流容量変化率として算出する劣化状態算出手段とを備えたことを特徴とするバッテリ管理システム。
2. 上記劣化状態算出手段は、
   上記電流容量変化率との相関関係に基づいて、上記バッテリのインピーダンスの初期値に対する変化割合を、インピーダンス変化率として算出することを特徴とする請求項１記載のバッテリ管理システム。
3. 上記電流容量算出手段は、
   所定の演算周期毎に、バッテリ温度が設定範囲内にあり、且つバッテリ電流の絶対値が設定値以下の状態を設定時間継続した条件が成立したとき、上記バッテリの電流容量を算出することを特徴とする請求項１又は２記載のバッテリ管理システム。
4. 上記電流容量算出手段は、
   上記演算周期毎に算出した電流容量を平均化処理し、上記バッテリの電流容量として更新することを特徴とする請求項３記載のバッテリ管理システム。
5. 上記電流容量算出手段は、
   上記演算周期を、絶対的な経過時間と上記バッテリの実使用時間と上記条件が成立するデータの個数との何れかによって決定することを特徴とする請求項３又は４記載のバッテリ管理システム。
6. 上記劣化状態算出手段は、
   上記電流容量変化率と上記バッテリの新品時からの経過時間の関数とを比例関係とするテーブルを予め保有し、このテーブルに上記電流容量変化率を適用して算出した経過時間と、寿命判定基準として設定した電流容量変化率に対応する寿命判定経過時間との差から上記バッテリの使用可能時間を算出することを特徴とする請求項１〜５の何れか一に記載のバッテリ管理システム。
7. 上記劣化状態算出手段は、
   上記電流容量変化率に比例関係となる上記バッテリの新品時からの経過時間の関数を予め保有すると共に、上記データベースに上記バッテリの使用開始時期を登録し、
   上記データベースに登録した使用開始時期と上記電流容量変化率を算出した時点との差から算出した実使用時間をパラメータとする上記関数と上記電流容量変化率とに基づいて、上記バッテリの使用可能時間を算出することを特徴とする請求項１〜５の何れか一に記載のバッテリ管理システム。
8. 上記電流容量算出手段及び上記劣化状態算出手段を上記バッテリを搭載する車両の車両システムと無線通信を介して接続される管理サーバに設け、
   上記管理サーバのデータベースに各車両システムから送信されたバッテリ情報を蓄積し、上記管理サーバから少なくとも上記電流容量変化率を上記車両システムに送信することを特徴とする請求項１〜７の何れか一に記載のバッテリ管理システム。
9. 上記電流容量変化率に基づく上記バッテリの使用可能時間を、上記車両システムと上記車両のユーザと上記データベースへのアクセス権を有する部署との少なくとも一者に配信することを特徴とする請求項８記載のバッテリ管理システム。
10. 上記電流容量算出手段及び上記劣化状態算出手段を上記バッテリを搭載する車両の車両システムと無線通信を介して接続される管理サーバに設け、
    上記管理サーバのデータベースに各車両システムから送信されたバッテリ情報を蓄積し、上記管理サーバから上記電流容量変化率及び上記インピーダンス変化率を上記車両システムに送信することを特徴とする請求項２〜７の何れか一に記載のバッテリ管理システム。
11. 上記車両システムに、
    予め保有する電流容量テーブルから読出した電流容量を上記管理サーバから送信された電流容量変化率に基づいて補正し、補正後の電流容量と上記バッテリの充放電電流の積算値とに基づく第１の残存容量を算出する第１の残存容量算出手段と、
    予め保有するインピーダンステーブルから読出したインピーダンスを上記管理サーバから送信されたインピーダンス変化率に基づいて補正し、補正後のインピーダンスを用いて推定した上記バッテリの開放電圧に基づく第２の残存容量を算出する第２の残存容量算出手段と、
    上記第１の残存容量算出手段で算出した第１の残存容量と、上記第２の残存容量算出手段で算出した第２の残存容量とを、上記バッテリの使用状況に応じて設定したウェイトを用いて重み付け合成し、上記バッテリの最終的な残存容量を算出する第３の残存容量算出手段とを備えたことを特徴とする請求項１０記載のバッテリ管理システム。

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