JP2013118757A - Battery pack control device - Google Patents
Battery pack control device Download PDFInfo
- Publication number
- JP2013118757A JP2013118757A JP2011264688A JP2011264688A JP2013118757A JP 2013118757 A JP2013118757 A JP 2013118757A JP 2011264688 A JP2011264688 A JP 2011264688A JP 2011264688 A JP2011264688 A JP 2011264688A JP 2013118757 A JP2013118757 A JP 2013118757A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- assembled battery
- adjustment
- abnormality
- value
- time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/10—Energy storage using batteries
Abstract
Description
本発明は、組電池の制御装置に関するものである。 The present invention relates to a control device for an assembled battery.
少なくとも1つの蓄電素子を含む蓄電部を複数個接続して構成された蓄電装置の異常を検出する装置であって、前記複数の蓄電部の各々の容量又は電圧のばらつきを均等化する処理を複数回実行する均等化処理部と、前記均等化処理部が1つの均等化処理を終了すると、当該1つの均等化処理よりも先に実行された他の1つの均等化処理との時間間隔を算出する均等化処理間隔算出部と、前記均等化処理間隔算出部が算出した時間間隔が、前記蓄電装置が異常状態に近い状態であると判定すべきとして設定された時間より短くなった場合に、前記蓄電装置が異常状態に近い状態であると判定する異常発生警告判定部と、前記異常発生警告判定部が前記蓄電装置を異常状態に近い状態にあると判定した場合に、当該判定以降に測定される前記蓄電装置の充放電容量を用いて前記蓄電装置の充放電電流の絶対値を積算したものである異常判定値を算出する異常判定値算出部と、前記異常判定値算出部が算出した異常判定値が、前記蓄電装置が異常状態であると判定すべきとして設定された所定の基準値以上である場合に、前記蓄電装置が異常状態であると判定する異常判定処理部とを備える蓄電装置の異常検出装置が知られている(特許文献1)。 An apparatus for detecting an abnormality in a power storage device configured by connecting a plurality of power storage units including at least one power storage element, wherein a plurality of processes for equalizing variation in capacity or voltage of each of the plurality of power storage units When the equalization processing unit finishes one equalization process, the time interval between the one equalization process executed before the one equalization process is calculated. When the time interval calculated by the equalization processing interval calculation unit and the equalization processing interval calculation unit is shorter than the time set as the power storage device should be determined to be in a state close to an abnormal state, An abnormality occurrence warning determination unit that determines that the power storage device is in a state close to an abnormal state, and measurement after the determination when the abnormality occurrence warning determination unit determines that the power storage device is in a state close to an abnormal state Said storage An abnormality determination value calculation unit that calculates an abnormality determination value that is obtained by integrating the absolute value of the charge / discharge current of the power storage device using the charge / discharge capacity of the device, and an abnormality determination value that is calculated by the abnormality determination value calculation unit. An abnormality detection of a power storage device comprising: an abnormality determination processing unit that determines that the power storage device is in an abnormal state when the power storage device is equal to or greater than a predetermined reference value set to be determined as an abnormal state. An apparatus is known (Patent Document 1).
しかしながら、電池の異常の種類を区別するには、複数の蓄電池のばらつきを均等化する処理の時間間隔が短くなったことを検出するのみでは不充分であり、従来の技術のような検出方法では、電池の異常の種類を区別して検出することができないという問題があった。 However, in order to distinguish the types of battery abnormalities, it is not sufficient to detect that the time interval of the process for equalizing the variation of the plurality of storage batteries has become short. There is a problem that it is impossible to distinguish and detect the type of abnormality of the battery.
本発明が解決しようとする課題は、電池の異常の種類を判定することができる組電池の制御装置を提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide a control apparatus for a battery pack that can determine the type of battery abnormality.
本発明は、複数の単電池の電圧又は充電状態のばらつきを調整する調整時間、単位時間あたりの調整回数、または、調整容量を、予測値として、複数の単電池間の電圧値の差から予測し、複数の単電池の電圧または充電状態を前記目標値に調整するまでに実際に要した前記調整時間、または、前記単位時間あたりの調整回数を、実測値として演算し、前記予測値と前記実測値とを用いて、組電池の異常の種類を判定することによって上記課題を解決する。 The present invention predicts an adjustment time for adjusting variations in voltage or charge state of a plurality of single cells, the number of adjustments per unit time, or an adjustment capacity from a difference in voltage values between the plurality of single cells as a predicted value. Then, the adjustment time actually required until the voltage or charging state of a plurality of single cells is adjusted to the target value, or the number of adjustments per unit time is calculated as an actual measurement value, and the predicted value and the The problem is solved by determining the type of abnormality of the assembled battery using the measured value.
本発明によれば、組電池の異常の種類に応じて、前記予測値に対する前記実測値の変化が異なるため、当該変化を検出することで、組電池の異常の種類を判定することができる。 According to the present invention, since the change in the actual measurement value with respect to the predicted value differs depending on the type of abnormality in the assembled battery, the type of abnormality in the assembled battery can be determined by detecting the change.
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
《第1実施形態》
図1は、本実施形態に係る組電池の制御装置を含む組電池システムの構成図である。以下においては、本実施形態に係る組電池システムが、ハイブリッド車両や電気自動車などの車両用の電池として用いられる場合を例示して説明する。
<< First Embodiment >>
FIG. 1 is a configuration diagram of an assembled battery system including an assembled battery control device according to the present embodiment. In the following, a case where the assembled battery system according to the present embodiment is used as a battery for a vehicle such as a hybrid vehicle or an electric vehicle will be described as an example.
図1に示すように、本実施形態に係る組電池システムは、直列接続された複数の単電池C1〜CNを備える組電池100、組電池100の両端に電気的に接続された負荷200、組電池100の容量調整を行なうための容量調整回路400、および組電池システム全体を制御するバッテリコントローラ500を備えている。
As shown in FIG. 1, the assembled battery system according to the present embodiment includes an assembled
組電池100は、N個の単電池C1〜CNを直列に接続して構成されている。各単電池C1〜CNとしては、ニッケル水素電池などのアルカリ蓄電池、リチウムイオン電池などの有機電解質二次電池などが挙げられるが、本実施形態では、単電池C1〜CNとして、リチウムイオン電池を用いた場合を例示して説明する。また、単電池C1〜CNとしては並列接続されており、測定できる端子電圧が同一となり、単電池とみなせる状態の複数の電池をも含む。なお、単電池の数Nは、特に限定されず、所望に応じて適宜設定することができる。また、組電池100は、組電池100を構成する単電池C1〜CNの温度を測定するための温度センサ102を備えている。温度センサ102により測定された電池温度は、バッテリコントローラ500に送信される。
The assembled
組電池100を構成するN個の単電池C1〜CNには、容量調整回路400が並列にそれぞれ接続されている。容量調整回路400は、抵抗401およびスイッチ402から構成されており、スイッチ402を閉じて、単電池C1〜CNの容量調整放電を行なうことで、単電池C1〜CNの容量調整が可能となっている。なお、各スイッチ402の開閉は、バッテリコントローラ500により制御される。
A
負荷200は、たとえば、ハイブリッド車両や電気自動車両などに搭載されるモータおよびインバータであり、たとえば、回生制御の際に、モータおよびインバータを介して、電気エネルギーに逆変換され、組電池100が充電可能となっている。また、組電池100は、たとえば、不図示の外部電源と接続されることによっても、充電できるようになっている。
The
図2は、バッテリコントローラ500の機能ブロック図である。図2に示すように、バッテリコントローラ500は、電圧検出部501、電流検出部502、電池温度検出部503、容量調整部504、制御部505、異常判定部506、予測部507、記憶部508、実測部509、報知部510、及び通信部511を備える。
FIG. 2 is a functional block diagram of the
電圧検出部501は、組電池100を構成する各単電池C1〜CNの端子電圧の電圧値を、各単電池C1〜CNに接続された複数の端子線を介して、所定の周期で時系列的で測定することで検出し、測定された各単電池C1〜CNの端子電圧をアナログ信号からデジタル信号に変換して、制御部505に送出する。なお、各単電池C1〜CNの端子電圧を測定する方法としては、たとえば、フライングキャパシタ方式などが挙げられる。
The
電流検出部502は、電流センサ300により検出された充放電電流を所定の周期で取得し、取得した充放電電流をアナログ信号からデジタル信号に変換して、制御部505に送出する。なお、電流センサ300は、たとえば、抵抗素子、電流変成器などで構成される。
The
電池温度検出部503は、組電池100に備えられた温度センサ102により測定された各単電池C1〜CNの温度を所定の周期で取得し、取得した各単電池C1〜CNの温度をアナログ信号からデジタル信号に変換して、制御部505に送出する。
The battery
容量調整部504は、各単電池C1〜CN間において、端子電圧または各単電池C1〜CNの充電状態(SOC:State of Charge)のばらつきが所定値以上となった場合に、制御部505からの容量調整指令に基づき、各容量調整回路400に備えられた各スイッチ402の開閉を制御し、これにより組電池100の容量調整を行なう。
When the variation in the terminal voltage or the state of charge (SOC: State of Charge) of each unit cell C1 to CN becomes equal to or greater than a predetermined value between the unit cells C1 to CN, the
制御部505は、電圧検出部501、電流検出部502、および電池温度検出部503から受信した各単電池C1〜CNの端子電圧、充放電電流、電池温度の各データに基づいて、容量調整部504に容量調整を行なわせるための容量調整制御を行う。具体的には、制御部505は、まず、組電池100を構成する各単電池C1〜CNの電圧を均一にするための電圧である目標均一化電圧Vtarを設定する。なお、目標均一化電圧Vtarとしては特に限定されず、任意に設定することができるが、たとえば、単電池C1〜CNの電圧のうち、最も低い電圧を目標均一化電圧Vtarに設定する。あるいは、組電池100の満充電付近の所定の電圧、または、予め定められた所定の電圧(たとえば、満充電電圧や、満充電電圧近傍の所定の電圧)を、目標均一化電圧Vtarとして予め設定してもよい。このようにして設定された目標均一化電圧Vtarは、バッテリコントローラ500に備えられたメモリ(不図示)に記憶される。そして、制御部505は、各単電池C1〜CNの端子間電圧の中から最大電圧値および最小電圧値を求め、さらにその電圧差を算出する。そして、その電圧差が予め設定されている電圧差閾値以上になった場合に、容量調整部504に、組電池100を構成する各単電池C1〜CNが、目標均一化電圧Vtarにおいて、均一な電圧となるような制御を行わせるための容量調整指令を生成し、生成した容量調整指令を容量調整部504に送出する。
The
ここで、電圧差閾値とは、各単電池C1〜CNのばらつきの大きさに相当し、当該閾値を小さくすることでばらつき条件が厳しくなり、当該閾値を大きくすることでばらつき条件が緩やかになる閾値である。本例において、電圧差閾値は任意に可変するようにしてもよい。 Here, the voltage difference threshold corresponds to the magnitude of variation of each of the cells C1 to CN, and the variation condition becomes stricter by decreasing the threshold, and the variation condition becomes gradual by increasing the threshold. It is a threshold value. In this example, the voltage difference threshold value may be arbitrarily changed.
そして、容量調整部504は、容量調整指令に基づき、後述する実測部509で演算される調整時間の間、調整対象となる単電池C1〜CNのスイッチ402をオンにすることで、容量調整を行なう。電圧検出部501は容量調整中も単電池C1〜CNの電圧を検出している。そして、制御部505は、容量調整中の単電池C1〜CNの検出電圧が目標均一化電圧Vtarになると、容量調整を終了する旨の指令を容量調整部504に送信する。容量調整部504は、当該指令に基づき、スイッチ402をオフにすることで、容量調整を終了する。容量調整部504及び制御部505は他の調整対象の電池についても、同様に容量調整を行う。これにより、容量調整部504は各スイッチ402のオン及びオフを制御することで、各単電池C1〜CNの電圧が、目標均一化電圧Vtarにおいて、均一となるような制御を行うことで容量調整を行なうことができる。あるいは、容量調整部504は、容量調整指令に基づいて、各スイッチ402のオン及びオフを制御することで、各単電池C1〜CNが、それぞれ所定の電圧となるように容量調整を行い、その後、組電池100において、繰り返し充放電が行なわれることで、各単電池C1〜CNの電圧が、目標均一化電圧Vtarにおいて、均一となるような制御を行うこともできる。
Then, the
また、制御部505は、電圧検出部501、電流検出部502、および電池温度検出部503から受信した各単電池C1〜CNの端子電圧、充放電電流、電池温度の各データを、異常判定部506、予測部507及び実測部509に送出する。
In addition, the
異常判定部506は、実測部509により演算された実測値と、予測部507で演算された予測値とを用いて組電池100の異常の種類を判定する判定部であって、組電池100の容量劣化による異常、組電池100内の短絡による異常、及び、抵抗401の劣化による異常の種類を区別した上で、異常を判定する。なお、異常判定部506における、組電池100の異常判定のための制御は後述する。
The
予測部507は、制御部505から送信された各単電池C1〜CNの端子電圧の電圧差に基づいて、容量調整部504によるばらつきを調整する調整時間、または、容量調整部504による単位時間あたりの容量調整の回数を、予測値として予測する。なお、予測部507における予測値の演算制御は後述する。
The predicting unit 507 adjusts the variation by the
記憶部508は、単電池C1〜CN間の電圧差と、容量調整時間と、検出時間とを対応づけて記憶するメモリである。記憶部508には、予測部507が予測値を演算する際に参照されるデータが記憶されている。本例は予測部507で予測値を演算するために、組電池100の特性を示すデータを過去データとして記憶部508に格納し続ける。
The storage unit 508 is a memory that stores the voltage difference between the cells C1 to CN, the capacity adjustment time, and the detection time in association with each other. The storage unit 508 stores data that is referred to when the prediction unit 507 calculates a predicted value. In this example, in order for the prediction unit 507 to calculate a prediction value, data indicating the characteristics of the assembled
実測部509は、容量調整部504により、各単電池C1〜CNの電圧を目標均一化電圧Vtarにするまでの時間である容量調整時間、または、単位時間あたりの調整回数を実測値として演算する。放電により容量調整をする場合には、容量を調整する調整時間は各スイッチ402をオンする時間に相当する。スイッチ402のオン及びオフの制御は、容量調整部504で制御されるため、実測部509は、容量調整部504の制御において、スイッチ402のオン時間を計測することで、実際の容量調整時間を演算することができる。実測部509は、容量調整の度に実測値を演算することで、実測値を時系列で演算する。
Found 509 by
なお、容量調整時間は、各単電池C1〜CNの検出電圧と抵抗401の抵抗値から演算することができるため、実測部509は各単電池C1〜CNの検出電圧を用いて演算により容量調整時間を演算してもよい。また、充放電により容量調整をする場合には、調整開始時から、各単電池C1〜CNの電圧が目標均一化電圧Vtarになるまでの時間を演算することで、容量調整時間を演算してもよい。
Since the capacity adjustment time can be calculated from the detection voltage of each of the cells C1 to CN and the resistance value of the
報知部510は、異常判定部506により組電池100の異常を検出した場合には、図示しない警告ランプ等を点灯させることで、組電池100の異常を報知する。通信部511は、異常判定部506で判定された組電池100の異常判定の結果を、外部に通信する通信器である。
When the
次に、バッテリコントローラ500の制御内容を説明する。まず予測部507による、予測値の演算制御について説明する。なお、予測値は、スイッチ402のオン時間に相当する調整時間、単位時間あたりの容量調整の回数、または、または、調整容量であるが、以下の説明では調整時間を予測値として説明する。
Next, the control contents of the
記憶部508は、上記の通り過去データとして、単電池C1〜CN間の検出電圧の電圧差と、容量調整時間と、検出時間が記憶されている。単電池C1〜CN間の電圧差、すなわち、単電池C1〜CNのばらつきは、電池の劣化が進むにつれて大きくなる。そして、容量調整に要する調整時間は、単電池C1〜CN間の電圧差が大きいほど長くなる。 As described above, the storage unit 508 stores the voltage difference between the detection voltages of the cells C1 to CN, the capacity adjustment time, and the detection time as past data. The voltage difference between the single cells C1 to CN, that is, the variation of the single cells C1 to CN increases as the deterioration of the battery proceeds. And the adjustment time which capacity | capacitance adjustment requires becomes long, so that the voltage difference between the single cells C1-CN is large.
ここで、単位時間あたりの電圧のばらつき(単位時間あたりの変化電圧)について説明する。単位時間あたりの電圧のばらつきは、調整時の単電池C1〜CN間の電圧差を、単電池C1〜CN間でばらつきがない時(容量調整直後)から容量調整を行う時までの時間で除算することで算出される。当該単位時間あたりの電圧ばらつきは、電池の劣化が進むにつれて大きくなる。 Here, the variation in voltage per unit time (change voltage per unit time) will be described. For voltage variation per unit time, the voltage difference between the cells C1 to CN at the time of adjustment is divided by the time from when there is no variation among the cells C1 to CN (immediately after capacity adjustment) to when the capacity adjustment is performed. It is calculated by doing. The voltage variation per unit time becomes larger as the battery deteriorates.
そして、単位時間あたりのばらつきが大きくなるにつれて、容量調整に要する調整時間も長くなるため、調整時間は単位時間あたりのばらつきに対して一次関数的に変化する。 As the variation per unit time increases, the adjustment time required for capacity adjustment also increases, so the adjustment time changes in a linear function with respect to the variation per unit time.
予測部507は記憶部508に記憶されているデータのうち、時系列で最新のデータから所定の数のデータまでの、測定データを抽出して、抽出した測定データに含まれる各単電池C1〜CNの電圧差と検出時間から、単位時間あたりの電圧のばらつきを演算する。なお、単位時間あたりの電圧のばらつきは、記憶部508に格納する際に、予測部507で演算され、順次格納するようにしてもよい。 The prediction unit 507 extracts measurement data from the latest data in time series to a predetermined number of data among the data stored in the storage unit 508, and each cell C1 to C1 included in the extracted measurement data. The voltage variation per unit time is calculated from the CN voltage difference and the detection time. Note that the voltage variation per unit time may be calculated by the prediction unit 507 when stored in the storage unit 508 and may be stored sequentially.
そして、予測部507は、容量調整が行われた時に係る単位時間あたりの電圧ばらつきと、当該容量調整が行われた時の調整時間と対応させた上で、単位時間あたりの電圧ばらつきをx軸とし、調整時間をy軸として、各データをプロットする。次いで、得られたプロットを直線回帰することで、図3に示すような、回帰直線を求める。なお、直線回帰する方法は、特に限定されず、最小二乗法などを用いてもよい。 The predicting unit 507 associates the voltage variation per unit time when the capacity adjustment is performed with the adjustment time when the capacity adjustment is performed, and then calculates the voltage variation per unit time on the x axis. Each data is plotted with the adjustment time as the y-axis. Next, a regression line as shown in FIG. 3 is obtained by performing linear regression on the obtained plot. Note that the method of linear regression is not particularly limited, and a least square method or the like may be used.
そして、単位時間あたりの電圧のばらつきは時間の経過と共に大きくなるため、図3に示す回帰直線を延ばすことで、任意の将来時間に対する調整時間を予想することができる。すなわち、予測部507は、所定の周期で、単電池C1〜CNの電圧差を演算し、当該電圧差を現在の時刻から前回の容量調整終了時刻までの時間で除することで、単位時間あたりの電圧ばらつきを演算する。そして、調整時間を用いて、図3の回帰直線を演算し、当該単位時間あたりの電圧ばらつきと対応する調整時間を抽出することで、予測値を時系列で演算する。 And since the dispersion | variation in the voltage per unit time becomes large with progress of time, the adjustment time with respect to arbitrary future time can be estimated by extending the regression line shown in FIG. That is, the prediction unit 507 calculates the voltage difference between the cells C1 to CN in a predetermined cycle, and divides the voltage difference by the time from the current time to the previous capacity adjustment end time. The voltage variation is calculated. Then, using the adjustment time, the regression line of FIG. 3 is calculated, and the adjustment time corresponding to the voltage variation per unit time is extracted, whereby the predicted value is calculated in time series.
上記のように、本例は、電池の劣化によって変化する、単電池C1〜CNの電圧ばらつき、及び、調整時間を過去データとして記憶部508に記憶し、当該過去データから予測値を演算する。組電池100が正常な場合には、後に、容量調整部504で実際に行われる調整時間と、予測値に係る調整時間は、ほぼ等しい時間になる。その一方で、組電池100に異常が生じている場合には、実際の調整時間は、予測値に係る調整時間とは異なる時間になる。そこで、本例では、予測値と実測値とを用いて、組電池100の異常を検出する。
As described above, in this example, the voltage variation of the cells C1 to CN and the adjustment time, which change due to battery deterioration, are stored in the storage unit 508 as past data, and a predicted value is calculated from the past data. When the assembled
次に、組電池100の異常判定のための制御を説明する。異常判定部506は、実測部509で演算された、実測値である調整時間と、予測部507で演算された、予測値である調整時間とを、制御部505を介して読み込む。そして、異常判定部506は、実測値と予測値と差を演算することで、予測値に対する実測値の乖離度を演算する。実測値と予測値が同値の場合には、乖離度はゼロとなる。
Next, control for determining abnormality of the assembled
ここで、実測値及び予測値と、組電池100の異常の種類との関係について、図4を用いて説明する。図4は、時間に対する実測値及び予測値の特性を示すグラフである。図4のグラフa、bは実測値の特性を、グラフcは予測値の特性を示すグラフである。図4に示すように、予測部507及び実測部509は、予測値及び実測値をそれぞれ時系列で演算している。実測値は、予測値に対して、組電池100の異常の種類に応じて異なる波形で推移する。
Here, the relationship between the actually measured value and the predicted value and the type of abnormality of the assembled
図4のグラフaに示すように、実測値が予測値より小さい場合について説明する。実測値が予測値より小さい場合には、組電池100の容量の劣化が進んだことにより、組電池100の異常が発生している。
A case where the actual measurement value is smaller than the predicted value as shown in graph a of FIG. 4 will be described. When the actual measurement value is smaller than the predicted value, the
図5は組電池100に含まれる単電池C1〜CNの容量に対する電圧特性を示すグラフである。図5のグラフaは劣化前の特性を、グラフbは劣化後の特性を示す。グラフbに示すように、単電池C1〜CNが劣化すると、電圧に対する容量が低下する。満充電時の電圧からの電圧差(ΔV)分、電圧を降下させるために必要な調整容量(放電容量)をΔAh1(劣化前)、ΔAH2(劣化後)とすると、劣化後のΔAH2が劣化前のΔAh1より小さくなる。すなわち、容量劣化が進むと容量調整に必要な電気容量が小さくなるため、調整時間が短くなり実測値は小さくなる。
FIG. 5 is a graph showing voltage characteristics with respect to the capacities of the single cells C <b> 1 to CN included in the assembled
ゆえに、図4のグラフaに示すように、実測値が予測値より小さいということは、組電池100の容量劣化により、異常が生じていることを示している。また、容量劣化は時間の経過と共に進行するため、図4に示すように、実測値と予測値との差は時間の経過と共に、大きくなる。
Therefore, as shown in the graph a of FIG. 4, the fact that the measured value is smaller than the predicted value indicates that an abnormality has occurred due to the capacity deterioration of the assembled
図4のグラフbに示すように、実測値が予測値より大きい場合について説明する。実測値が予測値より大きい場合には、組電池100内での微小短絡、組電池100の内部抵抗の劣化が進んだこと、または、抵抗401の劣化が進んだことにより、組電池100の異常が発生している。
A case where the actual measurement value is larger than the predicted value as shown in the graph b of FIG. 4 will be described. When the measured value is larger than the predicted value, the
図6は組電池100の容量に対する電圧特性を示すグラフである。図6のグラフaは微小短絡が発生していない電池の特性を、グラフbは微小短絡が発生した電池の特性を示している。グラフbに示すように、微小短絡が発生すると、満充電容量に対する電圧は降下していないが、容量が小さくなるにつれて、短絡有りの電圧が短絡無しの電圧と比べて低くなっている。そして、調整容量が同じであれば、微小短絡が発生した電池の調整による電圧降下は、微小短絡が発生していない電池の調整による電圧降下より大きくなる。また電圧差を同じにした場合には微小短絡が発生した電池の調整容量は微小短絡が発生していない電池の調整容量より大きくなり、調整時間も同様に長くなるため、実測値は予測値より大きくなる。ゆえに、実測値が予測値より大きいということは、組電池100内の微小短絡により異常が生じていることを示している。
FIG. 6 is a graph showing voltage characteristics with respect to the capacity of the assembled
図7は、本例における単電池C1〜CNと抵抗401との接続回路を簡易的に示した回路図である。図7に示すように、単電池Cpの内部抵抗の抵抗値をr、抵抗R、単電池Cpの出力電流をiとする。なお、単電池Cpは、単電池C1〜CNに含まれる任意の単電池を示している。
FIG. 7 is a circuit diagram simply showing a connection circuit between the cells C1 to CN and the
まず、抵抗401の劣化について説明する。抵抗401が劣化すると、抵抗値(R)が大きくなる。単電池Cpの端子間電圧をE0、内部抵抗をrとすると、単電池Cpの出力電流(i)は、i=E0/(r+R)より算出される。そして、抵抗401の劣化により、抵抗値(R)が大きくなると、単電池Cpの出力電流(i)が小さくなる。劣化した抵抗401で容量調整を行うと、調整のために放電される単電池Cpの電流(i)が小さくなり、容量調整のために電流を出力する時間が長くなる。抵抗401の劣化が進んだ場合の調整時間は、抵抗401の劣化が進んでいない場合の調整時間と比較して長くなるため、実測値は予測値より大きくなる。ゆえに、実測値が予測値より大きいということは、抵抗401の劣化により、異常が生じていることを示す。
First, deterioration of the
次に、単電池C1〜CNの内部抵抗の劣化について、図7を用いて説明する。単電池Cpの内部抵抗が劣化すると、対抗値(r)が大きくなる。内部抵抗の劣化により抵抗値(r)が大きくなると、単電池Cpの出力電流(i)が小さくなるため、内部抵抗の劣化が進んだ場合の調整時間は、内部抵抗の劣化が進んでいない場合の調整時間と比較して長くなる。そのため、内部抵抗の劣化が進んだ場合の調整時間は、内部抵抗の劣化が進んでいない場合の調整時間と比較して長くなり、実測値は予測値より大きくなる。 Next, deterioration of the internal resistance of the cells C1 to CN will be described with reference to FIG. When the internal resistance of the unit cell Cp deteriorates, the resistance value (r) increases. When the resistance value (r) increases due to the deterioration of the internal resistance, the output current (i) of the unit cell Cp decreases, so the adjustment time when the deterioration of the internal resistance has progressed is when the deterioration of the internal resistance has not progressed It becomes longer compared with the adjustment time. Therefore, the adjustment time when the deterioration of the internal resistance proceeds is longer than the adjustment time when the deterioration of the internal resistance is not advanced, and the actual measurement value becomes larger than the predicted value.
ゆえに、実測値が予測値より大きいということは、単電池C1〜CNの内部抵抗の劣化により、異常が生じていることを示す。また、抵抗401の劣化及び単電池C1〜CNの内部抵抗の劣化も時間の経過と共に進行するため、図4に示すように、実測値と予測値との差は時間の経過と共に、大きくなる。
Therefore, the fact that the actual measurement value is larger than the predicted value indicates that an abnormality has occurred due to the deterioration of the internal resistance of the cells C1 to CN. Further, since the deterioration of the
異常判定部506は、実測値が予想値より大きい場合には、組電池100内での微小短絡、組電池100に含まれる単電池C1〜CNの内部抵抗の劣化、または、抵抗401の劣化により、異常が生じていると判定し、実測値が予測値より小さい場合には、組電池100の容量の劣化により、異常が発生していると判定する。
When the actual measurement value is larger than the expected value, the
本例において、異常判定部506は、予測値に対する実測値の乖離度を用いて、実測値と予想値との大小関係を判定する場合には、乖離度の正負から判定すればよい。すなわち、実測値から予想値を差し引いた値を乖離度とし、乖離度が正の場合には実測値が予想値より大きく、乖離度が負の場合には実測値が予測値より小さい、とする。また異常判定部506は当該乖離度を時系列で演算する。
In this example, the
図4に示す特性を、乖離度で示すと、図8のように表される。図8は乖離度の時間特性を示すグラフであって、図8のグラフaは図4のグラフaに、図8のグラフbは図4のグラフbに対応する。 The characteristics shown in FIG. 4 are represented as shown in FIG. FIG. 8 is a graph showing the time characteristic of the divergence. Graph a in FIG. 8 corresponds to graph a in FIG. 4 and graph b in FIG. 8 corresponds to graph b in FIG.
そして、異常判定部506は、乖離度の大きさ(絶対値)が異常判定のための判定閾値より大きい場合に、組電池100に異常が生じていると判定する。すなわち、予測値は、上記の通り過去の電圧差のデータから導かれるものであって、あくまで過去のデータに基づく推定値にすぎない。また、予測値は、組電池100の劣化度や製造上のばらつき等によって変わる値である。そのため、組電池100に異常が生じていない場合でも、実測値と予測値とが完全に一致しない場合がある。そのため、本例は、ゼロでない判定閾値を設定することで、予測値に対する実測値の変化に基づいて組電池100の異常を判定する際に、予測値に幅を持たせ、誤検知を防ぐ。
Then, the
すなわち、異常判定部506は、乖離度の大きさが閾値より大きく、乖離度が正である場合には、組電池100内での微小短絡、組電池100に含まれる単電池C1〜CNの内部抵抗の劣化、または、抵抗401の劣化により、異常が生じていると判定し、乖離度の大きさが閾値より大きく、乖離度が負である場合には、組電池100の容量の劣化により、異常が発生していると判定する。
That is, the
次に、図9を用いて、コントローラ500の制御処理の手順を説明する。図9はコントローラ500の制御手順を示すフローチャートである。なお、図9に示す制御ループは、組電池100が異常であると判定されなければ、繰り返し行われる。
Next, the control processing procedure of the
ステップS1にて、電圧検出部501は、所定の周期で、単電池C1〜CNの端子電圧を検出する。ステップS2にて、制御部505は、各単電池C1〜CNの検出電圧の中から、最高電圧と最小電圧を特定し、最高電圧と最低電圧との差をとることで、電圧差(ΔV)を演算する。
In step S1,
ステップS3にて、制御部505は、電圧差(ΔV)と電圧差閾値とを比較する。電圧差(ΔV)が電圧差閾値未満である場合には、単電池C1〜CN間のばらつきが生じていないと判定し、ステップS1に戻る。一方、電圧差(ΔV)が電圧差閾値以上である場合には、ステップS4にて、制御部505は容量調整指令を容量調整部504に送信し、容量調整部504は当該指令に基づき、スイッチ402をオンにして容量調整を実施する。
In step S3, the
ステップS5にて、容量調整部504は、電圧検出部501の検出電圧から、容量調整の対象となった全ての単電池C1〜CNの電圧が目標均一化電圧Vtarになったか否かを判定することで、容量調整が完了したか否かを判定する。容量調整が完了していない場合には、容量調整部504による容量調整制御を継続する。容量調整が完了した場合には、ステップS6に遷る。
In step S <b> 5, the
ステップS6にて、予測部507はステップS4における容量調整開始時の予測値を演算し、実測値509はステップS4及びステップS5の容量調整制御における実測値を演算する。 In step S6, the prediction unit 507 calculates a predicted value at the start of capacity adjustment in step S4, and an actual value 509 calculates an actual value in capacity adjustment control in steps S4 and S5.
まず、予測部507は、前回の容量調整完了時から今回の容量調整開始時までの時間と、当該今回の容量調整開始時の電圧差(ステップS2の電圧差(ΔV)に相当)とを用いて、単位時間あたりの電圧のばらつき(単位時間あたりの電圧差の変化量)を演算する。また予測部507は記憶部508に記憶されている過去データから、単位時間あたりの電圧のばらつきに対する調整時間の特性を、直線回帰演算を行うことで、回帰直線を演算する。そして、予測部507は、演算した単位時間あたりの電圧のばらつきと、回帰直線と用いて、予測値に相当する調整時間を演算する。 First, the prediction unit 507 uses the time from the completion of the previous capacity adjustment to the start of the current capacity adjustment and the voltage difference at the start of the current capacity adjustment (corresponding to the voltage difference (ΔV) in step S2). Thus, the variation in voltage per unit time (the amount of change in voltage difference per unit time) is calculated. Further, the prediction unit 507 calculates a regression line from the past data stored in the storage unit 508 by performing a linear regression operation on the characteristics of the adjustment time with respect to the variation in voltage per unit time. Then, the prediction unit 507 calculates an adjustment time corresponding to the predicted value using the calculated voltage variation per unit time and the regression line.
ステップS7にて、異常判定部506は、実測値509で演算した実測値から予測部507で演算した予測値を減算することで、乖離度を演算する。そして、異常判定部506は乖離度の絶対値と判定閾値とを比較する。乖離度の絶対値が判定閾値より低い場合には、ステップS11にて、異常判定部506は組電池100で異常が生じていないと判定し、制御処理が終了する。
In step S <b> 7, the
ステップS7に戻り、乖離度の絶対値が判定閾値以上である場合には、ステップS8にて、乖離度がゼロより大きいか否か、乖離度の正負を判定する。乖離度が0以下、すなわち乖離度が負である場合には、実測値が予測値より小さい場合となるため、ステップS9にて、異常判定部506は、組電池100内での微小短絡の発生、組電池100の内部抵抗の劣化、または、抵抗401の劣化により異常が発生していると判定し、制御部505は報知部510を制御してユーザに異常を報知し、本例の制御を終了する。
Returning to step S7, if the absolute value of the divergence degree is greater than or equal to the determination threshold value, it is determined in step S8 whether the divergence degree is greater than zero or not. When the divergence degree is 0 or less, that is, when the divergence degree is negative, the actual measurement value is smaller than the predicted value. Therefore, in step S <b> 9, the
一方、乖離度がゼロより大きい、すなわち乖離度が正である場合には、実測値が予測値より大きい場合となるため、異常判定部506は、ステップS10にて、組電池100の容量劣化により異常が発生していると判定し、制御部505は報知部510を制御してユーザに異常を報知し、本例の制御を終了する。
On the other hand, when the degree of divergence is greater than zero, that is, when the degree of divergence is positive, the actual measurement value is larger than the predicted value. Therefore, in step S10, the
上記のように、本発明は、単電池C1〜CNのばらつきを調整する容量調整部504と、単電池C1〜CN間の電圧差から予測値を演算する予測部507と、実際の容量調整の調整時間を実測値として演算する実測部509と、当該予測値と当該実測値とを用いて組電池100の異常の種類を判定する異常判定部506とを備えている。これにより、組電池100の異常検出のために、予測値及び実測値を両方用いることで、予測値に対する実測値の変化の違いを検出することができるため、組電池100の異常の種類を区別した上で、異常判定をすることができる。
As described above, the present invention includes a
また本発明において、異常判定部506は、予測値に対する実測値の乖離度を演算して、乖離度に応じて組電池100の異常の種類を判定する。予測値に対して実測値がどのように変化するかによって、組電池100の異常の種類が異なるが、本例は乖離度を演算しているため、乖離度の変化(正負の変化)を検出することができ、その結果として、組電池100の異常の種類を区別した上で、異常判定をすることができる。さらに、乖離度の変化(正負の変化)により、組電池100の容量劣化と、組電池100の内部抵抗の劣化及び抵抗401の劣化とが区別されるため、本例は組電池100の劣化の種類を区別した上で、組電池100の異常を判定することができる。
In the present invention, the
また本例において、異常判定部506は、実測値が予測値より大きい場合には、組電池100の内部抵抗の劣化、組電池100内での微小短絡、または、抵抗401の劣化により組電池100に異常が生じていると判定する。これにより、本例は、組電池100の異常原因を特定した上で、組電池100の異常を判定することができる。
Further, in this example, when the actual measurement value is larger than the predicted value, the
また本例において、異常判定部506は、実測値が予測値より小さい場合には、組電池100の容量劣化により組電池100に異常が生じていると判定する。これにより、本例は、組電池100の異常原因を特定した上で、組電池100の異常を判定することができる。
Further, in this example, the
また本例において、異常判定部506は、乖離度の大きさ(絶対値)が異常判定のための判定閾値より大きい場合に、組電池100に異常が発生していると判定する。言い換えると、異常判定部506は、実測値が予想値を含む所定の範囲外(当該判定閾値に相当する)である場合に、組電池100に異常が発生していると判定する。これにより、実測値が予測値の幅から外れた場合に、組電池100に異常が生じていると判定することができ、異常判定の精度を高めることができる。
Further, in this example, the
また本例において、報知部510は、組電池100の異常を報知する。これにより、ユーザは組電池100の異常を確認することできる。また組電池100の異常が発生した場合に、報知部510は通信部511を介して、センター等の外部に、組電池100の異常及び異常の種類を報知することで、組電池100と同様の電池における今後の異常の可能性を注意喚起することができる。
Further, in this example, the notification unit 510 notifies the abnormality of the assembled
なお、本例において、異常判定部506は、予測値と実測値との差(乖離度に相当)を時系列で演算し、所定の時刻に演算された当該差が、当該所定の時刻の前に演算された当該差より大きい場合に、組電池100に異常が生じていると判定してもよい。組電池100の劣化、組電池100内の内部抵抗の劣化、あるいは、抵抗401の劣化は、時間の経過と共に徐々に進行する。そして、これら劣化の進行は、予測値と実測値と差が徐々に拡大していくことで表れる。また、上記のように、予測値と実測値との大小関係から、劣化の種類を区別することができるため、予測値と実測値との差の乖離方向、言い換えると、予測値に対して実測値が徐々に大きくなっているのか、あるいは、徐々に小さくなっているのか、を検出することで、組電池100の異常の傾向を、異常の種類を区別した上で判定することができる。
In this example, the
ゆえに、本例において、異常判定部506は、時系列で乖離度を演算し、所定の時刻の乖離度が、当該所定の時刻の前に演算された乖離度より大きい場合に、組電池100に異常が生じていると判定する。これにより、乖離度の拡大傾向が検出された時点で、予測値に対する実測値の乖離方向から、組電池100の異常の種類を区別した上で、異常判定をすることができる。
Therefore, in this example, the
また、本例において、異常判定部506は、単位時間あたりの予測値の変化量が所定の変化量(本発明の「第3変化量」に相当する)より大きい場合には、上記の異常判定を禁止する。予測値507で演算される予測値は、記憶部508に記憶された過去のデータから演算された値であって、予想した値にすぎない。そのため、予想値が急に変動した場合には、予測値507の演算値が正確ではない可能性がある。さらに、予測値が急激に変動しているが、実測値が急激に変動していない場合には、予測値507の演算値が正確ではない可能性がより高くなる。
In this example, the
ゆえに、本例において、異常判定部506は、単位時間あたりの予測値の変化量が所定の変化量より大きい場合には、あるいは、単位時間あたりの予測値の変化量が所定の変化量より大きく、かつ、単位時間あたりの実測値の変化量が所定の変化量より小さい場合には、組電池100の異常の判定を禁止する。これにより、本例は、予測部507が信頼性の低い予測値を演算した場合に、当該予測値を用いて、組電池100の異常を誤って判定することを防ぐことができる。
Therefore, in this example, the
なお、本例において、予測部507は通信部511により受信された他の組電池100に関する情報を用いて、予測値を演算してもよい。予測部507は過去の組電池100のデータから予測値を演算するが、過去データに相当するデータを、組電池100と同様の電池を搭載した車両から通信部511を介して取得する。
In this example, the prediction unit 507 may calculate the predicted value using information regarding the other assembled
例えば、他車両において、組電池100に関するデータが既に取得され、当該他車両を管理するセンターのデータベースに蓄積されており、自車両で組電池100を使用する際に、当該組電池100の過去データが記憶部508に蓄積されていなかったとする。かかる場合に、予測部507は記憶部508のデータを用いることができないため、予測値を演算するための過去データを、通信部511を介してセンターから取得する。そして、予測部507は通信部511で受信したデータを用いて、上記と同様に、回帰直線を演算して、予測値を演算する。
For example, in another vehicle, data related to the assembled
これにより、本例は、自車両の組電池100のデータだけではなく、他車両の組電池100のデータも用いて予測値を演算することができるため、予測値の演算精度を高めることができる。
Thereby, since this example can calculate a predicted value using not only the data of the assembled
なお、本例において、予測部507は容量調整時間を予測値として演算したが、単位時間あたりの容量調整の回数を予測値として演算してもよい。容量調整の回数は、例えば調整の時刻、スイッチ402のオン及びオフの切り替え回数を記憶部508に記憶し、予測部507は、記憶部508に記憶された、これらのデータから単位時間あたりの調整回数を演算する。
In this example, the prediction unit 507 calculates the capacity adjustment time as the predicted value, but may calculate the number of capacity adjustments per unit time as the predicted value. The number of times of capacity adjustment is, for example, the time of adjustment, the number of times the
予測部507は、上記と同様に、単位時間あたりの電圧のばらつきを演算する。単位時間あたりの電圧のばらつきが大きくなると、ばらつきのない状態(容量調整後の状態)から、単電池C1〜CN間の電圧差が電圧差閾値に達するまでの時間が短くなるため、容量調整の回数も多くなる。そして、単位時間あたりの容量調整の回数は、単位時間あたりのばらつきに対して一次関数的に変化する。 The prediction unit 507 calculates the variation in voltage per unit time in the same manner as described above. When the variation in voltage per unit time increases, the time from when there is no variation (state after capacity adjustment) until the voltage difference between the cells C1 to CN reaches the voltage difference threshold is shortened. The number of times also increases. The number of times of capacity adjustment per unit time changes in a linear function with respect to variation per unit time.
予測部507は、記憶部508のデータを参照しつつ、単位時間あたりの電圧ばらつきと、単位時間あたりの容量調整回数と対応させた上で、単位時間あたりの電圧ばらつきをx軸とし、調査回数をy軸として、各データをプロットする。次いで、得られたプロットを直線回帰することで、回帰直線を求める。そして、単位時間あたりの電圧ばらつきは時間の経過と共に大きくなるため、当該回帰直線を延ばすことで、任意の将来時間に対する調整回数を予想することができる。 The predicting unit 507 refers to the data in the storage unit 508, associates the voltage variation per unit time with the number of capacity adjustments per unit time, and sets the voltage variation per unit time as the x-axis. Each data is plotted with y as the y-axis. Next, a regression line is obtained by performing linear regression on the obtained plot. And since the voltage variation per unit time becomes large with progress of time, the frequency | count of adjustment with respect to arbitrary future time can be estimated by extending the said regression line.
また、予測部507で単位時間あたりの調整回数を予測値とする場合には、実測部509は、調整時間の代わりに、容量調整部により実際に調整した単位時間あたりの調整回数を実測値として演算する。そして、異常判定部506は、予測部507で演算された単位時間あたりの調整回数と、実測部509で演算された単位時間あたりの調整回数とを用いて、上記と同様に、組電池100の異常の判定及び異常の種類の判定を行えばよい。
When the prediction unit 507 uses the number of adjustments per unit time as a predicted value, the actual measurement unit 509 uses the number of adjustments per unit time actually adjusted by the capacity adjustment unit as the actual measurement value instead of the adjustment time. Calculate. Then, the
なお、本例において、異常判定部506は乖離度の絶対値が判定閾値以上であり、かつ、乖離度が正の値である場合に、組電池100内での微小短絡の発生、組電池100の内部抵抗の劣化、または、抵抗401の劣化により異常が発生していると判定したが、実測値の変化量を用いて、組電池100内での微小短絡と、組電池100の内部抵抗の劣化及び抵抗401の劣化とを区別した上で、組電池100の以上を判定してもよい。
In this example, when the absolute value of the divergence degree is equal to or greater than the determination threshold value and the divergence degree is a positive value, the
すなわち、組電池100の内部抵抗の劣化及び抵抗401の劣化は徐々に進行するが、微小短絡は短期的に生じる。そのため、実測値の短時間の変化量について、微小短絡が生じた場合の変化量は、抵抗劣化による変化量よりも大きくなる。そして、微小短絡が生じた場合に、変化する実測値の大きさは、組電池100に組み込まれる単電池C1〜CNにより予め決まっている。そのため微小短絡を判定するための閾値を予め設定することができる。
That is, the deterioration of the internal resistance of the assembled
ゆえに、異常判定部506は、図9のステップS9の処理において、実測値の単位時間あたりの変化量と当該閾値をと比較し、変化量が閾値より大きい場合には、組電池100内での微小短絡により組電池100の異常が生じていると判定し、変化量が閾値より小さい場合には、組電池100の内部抵抗の劣化又は抵抗401の劣化により組電池100の異常が生じていると判定する。これにより、本例は、組電池100の異常の種類をさらに細分化した上で、電池の異常を検出することができる。
Therefore, the
なお、本例において、制御部505は、単電池C1〜CNのSOCを用いて容量のばらつきを判定する場合には、温度センサ102の検出温度を用いてもよい。単電池C1〜CNのSOCと単電池C1〜CNの検出電圧との間には、図6に示すような相関性を有しているが、当該相関性は温度依存性をもっている。そして、電池の特性に応じて、電池温度に対して図6の電圧−SOC曲線がどのように変化するか予め決まる。そのため、制御部505は、単電池C1〜CNの検出温度から当該曲線を参照して、対応するSOCを算出し、温度センサ102に応じて補正することで、SOCを算出する。
In this example, the
なお本例において、抵抗401の抵抗値は固定値にしたが、抵抗401を可変抵抗にしてもよい。また、抵抗401を可変抵抗にした場合には、予測部507及び実測部509は、調整時間及び調整回数の代わりに、単電池C1〜CNのバラツキを調整するまでの電池の調整容量(充放電容量)を用いる。なお、調整容量は、容量調整前の電池の容量と、容量調整後の電池の容量との差分に相当する。
In this example, the resistance value of the
制御部505は、容量調整部504で容量調整をする際に抵抗401の抵抗値を設定する。また制御部505は、容量調整中に、電流センサ102の検出電流を積算することで、調整中の充放電電流の積算値を演算する。そして、制御部505は当該積算値と設定した抵抗値から、調整容量を演算することができる。
The
制御部505は、演算した調整容量を記憶部508に過去データとして記憶する。そして、予測部507は、記憶部508の当該過去データを用いて、上記と同様に、回帰直線を演算した上で、将来の調整容量を予測値として演算する。また実測部509は制御部505で演算された調整容量を実測値とする。
The
これにより、本例は、単電池C1〜CNの調整容量を予測値及び実測値として、予測部507及び実測部509でそれぞれ演算し、当該予測値及び当該実測値を用いて、組電池100の異常の種類を判定する。なお、容量調整用の抵抗は、組電池システムの外部回路の抵抗であってもよい。 Accordingly, in this example, the adjustment capacity of the cells C1 to CN is calculated as the predicted value and the actual measurement value by the prediction unit 507 and the actual measurement unit 509, respectively, and using the predicted value and the actual measurement value, Determine the type of abnormality. The resistance for capacity adjustment may be a resistance of an external circuit of the assembled battery system.
上記の電圧検出部501が本発明の「電圧検出手段」に相当し、容量調整部504が本発明の「容量調整部」に、予測部507が「予測値演算手段」に、実測部509が「実測値演算手段」に、異常判定部506が「判定手段」に、報知部510が「報知手段」に通信部511が「通信手段」に相当する。
The
《第2実施形態》
図10は、発明の他の実施形態の組電池の制御装置における、時間に対する乖離度の特性を示すグラフである。本例では上述した第1実施形態に対して、組電池100の異常判定の制御の一部が異なる。これ以外の構成は上述した第1実施形態と同じであるため、その記載を適宜、援用する。
<< Second Embodiment >>
FIG. 10 is a graph showing the characteristic of the degree of deviation with respect to time in the battery pack control apparatus according to another embodiment of the invention. In this example, part of the abnormality determination control of the
異常判定部506は、予測部507の予測値と実測部509の実測値との差異から乖離度を時系列で演算する。異常判定部506は単位時間あたりの乖離度の変化量を演算する。異常判定部506は、乖離度の正負が反転したか否かを検出する。異常判定部506は、開度の正負が反転した場合には、反転前後の乖離度の変化量から単位時間あたりの変化量を演算し、当該単位時間あたりの変化量と変化量閾値とを比較する。変化量閾値は予め設定されている閾値であって、組電池100の異常を判定するための閾値である。そして、異常判定部506は、乖離度が負から正に反転し、かつ、単位時間あたりの変化量が変化量閾値より大きい場合に、組電池100内の短絡異常により、組電池100の異常が発生していると判定する。
The
組電池100の容量劣化が経時的に進んでいる状況で、微小短絡がt0の時点で、突然発生した場合について説明する。微小短絡が発生する前は、組電池100の容量劣化により、実測値は予測値より小さくなるため、図10に示すように、乖離度は、負の値となり、時間の経過と共に徐々に低くなる。そして、t0の時点で微小短絡が生じると、実測値が予測値を超えて大きくなる。すなわち、t0の時点が変化点となり、t0以降の単位時間あたりの変化量は、t0以前の単位時間あたりの変化量より大きくなる。
A case where a minute short-circuit suddenly occurs at the time t 0 in a situation where the capacity deterioration of the assembled
そのため、本例において、異常判定部506は、乖離度を時系列で検出することで、予測値と実測値との大小関係と、単位時間あたりの予測値と実測値との差の変化量とを検出する。そして、異常判定部506は、予測値と実測値との大小関係が反転し、かつ、単位時間あたりの予測値と実測値との差の変化量が変化量閾値(本発明の「第2変化量」に相当する)より大きい場合に、組電池100の異常が生じていると判定する。
Therefore, in this example, the
上記の通り、本例において、異常判定部506は、予測値と実測値との大小関係が反転し、かつ、単位時間あたりの予測値と実測値との差の変化量が変化量閾値(より大きい場合に、組電池100の異常が生じていると判定する。これにより、本例は、時系列的に予測値に対する実測値の変化を検出することで、組電池100に生じている異常の種類を判定することができる。
As described above, in this example, the
また本例において、異常判定部506は、乖離度が負から正に反転し、かつ、単位時間あたりの乖離度の変化量が変化量閾値より大きい場合には、組電池100内の微小短絡により組電池100の異常が発生したと判定する。これにより、本例は、組電池100に生じている異常の種類のうち、微小短絡を特定した上で、異常の種類を判定することができる。
Further, in this example, the
なお、本例は、乖離度の正負の変化点及び単位時間あたりの乖離度の変化量に基づいて、異常の種類を判定したが、異常判定部506は単位時間あたりの乖離度の変化量が変化量閾値(本発明の「第1変化量」に相当する)より大きい場合に、組電池100に異常が生じていると判定してもよい。
In this example, the type of abnormality is determined based on the positive / negative change point of the divergence degree and the change amount of the divergence degree per unit time. However, the
微小短絡は、容量劣化や抵抗劣化と異なり、突然起こる場合があり、比較的に劣化が進んでいない電池の状態の場合でも、起こる可能性がある。そのため、上記のように判定することで、本例は、組電池100の劣化が進んでおらず、乖離度が低い状態で発生した微小短絡を特定した上で、異常の種類を判定することができる。
Unlike a capacity deterioration or a resistance deterioration, a micro short circuit may occur suddenly, and may occur even in the case of a battery in which deterioration has not progressed relatively. Therefore, by determining as described above, in this example, the deterioration of the assembled
100…組電池
C1〜CN、Cp…単電池
102…温度センサ
200…負荷
300…電流センサ
400…容量調整回路
401…抵抗
402…スイッチ
500…バッテリコントローラ
501…電圧検出部
502…電流検出部
503…電池温度検出部
504…容量調整部
505…制御部
506…異常判定部
507…予測部
508…記憶部
509…実測部
510…報知部
511…通信部
DESCRIPTION OF
Claims (11)
前記複数の単電池の電圧または充電状態を所定の目標値に調整する調整手段と、
前記調整手段による前記複数の単電池の電圧又は充電状態のばらつきを調整する調整時間、または、前記調整手段による単位時間あたりの調整回数、または、前記調整手段による前記複数の単電池の電圧又は充電状態のばらつきを調整する前記複数の単電池の調整容量を、予測値として、前記複数の単電池間の前記電圧値の電圧差から予測する予測値演算手段と、
前記調整手段を用いて、前記複数の単電池の電圧または充電状態を前記目標値に調整するまでに実際に要した前記調整時間、または、前記調整手段を用いて実際に調整した前記単位時間あたりの調整回数、または、前記調整手段を用いて実際に調整した前記調整容量を、実測値として演算する実測値演算手段と、
前記予測値と前記実測値とを用いて、前記組電池の異常の種類を判定する判定手段とを備えることを特徴とする組電池の制御装置。 A battery pack control device comprising a battery pack including a plurality of battery cells and a voltage detection means for detecting a voltage value of the battery cell,
Adjusting means for adjusting the voltage or state of charge of the plurality of single cells to a predetermined target value;
Adjustment time for adjusting variations in voltage or charging state of the plurality of single cells by the adjusting means, adjustment frequency per unit time by the adjusting means, or voltage or charging of the plurality of single cells by the adjusting means Predicted value calculation means for predicting the adjustment capacity of the plurality of single cells for adjusting the state variation as a predicted value from a voltage difference of the voltage values between the plurality of single cells;
Using the adjustment means, the adjustment time actually required until the voltage or state of charge of the plurality of single cells is adjusted to the target value, or per unit time actually adjusted using the adjustment means The number of adjustments, or the adjustment capacity that is actually adjusted using the adjustment means, as an actual measurement value calculation means,
An assembled battery control device comprising: a determination unit that determines a type of abnormality of the assembled battery using the predicted value and the actually measured value.
前記予測値に対する前記実測値の乖離度を演算し、前記乖離度に応じて前記組電池の異常の種類を判定する
ことを特徴とする請求項1記載の組電池の制御装置。 The determination means includes
The assembled battery control device according to claim 1, wherein a deviation degree of the actual measurement value with respect to the predicted value is calculated, and an abnormality type of the assembled battery is determined according to the deviation degree.
前記実測値が前記予測値より大きい場合には、前記組電池の内部抵抗の劣化、前記組電池内での微小短絡、または、前記調整手段に含まれる調整用の抵抗の劣化により前記組電池の異常が発生していると判定する
ことを特徴とする請求項1または2記載の組電池の制御装置。 The determination means includes
When the actual measurement value is larger than the predicted value, the battery pack may be deteriorated due to deterioration of internal resistance of the battery pack, micro short circuit in the battery pack, or deterioration of adjustment resistance included in the adjustment unit. 3. The assembled battery control device according to claim 1, wherein it is determined that an abnormality has occurred.
前記実測値が前記予測値より小さい場合には、前記組電池の容量の劣化により前記組電池の異常が発生していると判定する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載の組電池の制御装置。 The determination means includes
4. The method according to claim 1, wherein when the actually measured value is smaller than the predicted value, it is determined that an abnormality of the assembled battery has occurred due to deterioration of the capacity of the assembled battery. The control apparatus of the assembled battery as described.
前記予測値と前記実測値との差を時系列で演算し、
所定の時刻に演算された前記差が、前記所定の時刻より前の時刻に演算された前記差より大きい場合に、前記組電池に異常が生じていると判定する
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の組電池の制御装置。 The determination means includes
Calculate the difference between the predicted value and the measured value in time series,
2. The battery pack according to claim 1, wherein when the difference calculated at a predetermined time is larger than the difference calculated at a time before the predetermined time, it is determined that an abnormality has occurred in the assembled battery. The control apparatus of the assembled battery as described in any one of -4.
前記予測値と前記実測値との差を時系列で演算し、
単位時間あたりの前記差の変化量が前記組電池の異常を示す第1変化量より大きい場合に、前記組電池に異常が生じていると判定する
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の組電池の制御装置。 The determination means includes
Calculate the difference between the predicted value and the measured value in time series,
5. The battery pack according to claim 1, wherein when the amount of change in the difference per unit time is larger than a first change amount indicating an abnormality of the assembled battery, it is determined that an abnormality has occurred in the assembled battery. The assembled battery control device according to claim 1.
前記予測値と前記実測値との差を時系列で演算し、
前記予測値と前記実測値との大小関係が反転し、かつ、単位時間あたりの前記差の変化量が前記組電池の異常を示す第2変化量より大きい場合に、前記組電池に異常が生じていると判定する
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の組電池の制御装置。 The determination means includes
Calculate the difference between the predicted value and the measured value in time series,
An abnormality occurs in the assembled battery when the magnitude relationship between the predicted value and the actually measured value is reversed and the change amount of the difference per unit time is larger than a second change amount indicating an abnormality of the assembled battery. The battery pack control apparatus according to claim 1, wherein the battery pack control apparatus determines that the battery pack has
単位時間あたりの前記予測値の変化量が前記組電池の異常の判定の基準を示す第3変化量より大きい場合には、前記組電池の異常の判定を禁止する
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか一項に記載の組電池の制御装置。 The determination means includes
2. The determination of abnormality of the assembled battery is prohibited when the amount of change of the predicted value per unit time is larger than a third amount of change indicating a criterion for determining abnormality of the assembled battery. The control apparatus of the assembled battery as described in any one of -7.
前記実測値が、前記予測値を含む所定の範囲外である場合に、前記組電池の異常が発生している
と判定することを特徴とする請求項1〜8のいずれか一項に記載の組電池の制御装置。 The determination means includes
9. The battery pack according to claim 1, wherein when the actual measurement value is outside a predetermined range including the predicted value, it is determined that an abnormality of the assembled battery has occurred. Control device for battery pack.
前記予測値演算手段は、
前記通信部により受信された前記組電池に関する情報を用いて、前記予測値を演算する
ことを特徴とする請求項1〜9のいずれか一項に記載の組電池の制御装置。 It further includes a communication unit that communicates with the outside,
The predicted value calculation means includes:
The assembled battery control device according to any one of claims 1 to 9, wherein the predicted value is calculated using information on the assembled battery received by the communication unit.
ことを特徴とする請求項1〜10のいずれか一項に記載の組電池の制御装置。 The control device for an assembled battery according to any one of claims 1 to 10, further comprising notification means for notifying the abnormality of the assembled battery.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011264688A JP5994240B2 (en) | 2011-12-02 | 2011-12-02 | Battery control device |
CN201210507531.0A CN103138026B (en) | 2011-12-02 | 2012-11-30 | Battery pack control device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011264688A JP5994240B2 (en) | 2011-12-02 | 2011-12-02 | Battery control device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2013118757A true JP2013118757A (en) | 2013-06-13 |
JP5994240B2 JP5994240B2 (en) | 2016-09-21 |
Family
ID=48497539
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2011264688A Active JP5994240B2 (en) | 2011-12-02 | 2011-12-02 | Battery control device |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5994240B2 (en) |
CN (1) | CN103138026B (en) |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015103283A (en) * | 2013-11-21 | 2015-06-04 | 日産自動車株式会社 | Controller of battery module and state discrimination method of battery module |
JP2015115232A (en) * | 2013-12-12 | 2015-06-22 | 三菱重工業株式会社 | Abnormal state monitoring device, abnormal state monitoring system, abnormal state monitoring method and program |
JP6065156B2 (en) * | 2014-04-09 | 2017-01-25 | 三菱電機株式会社 | Storage battery deterioration measuring device, power storage system device |
US20180151919A1 (en) * | 2015-05-25 | 2018-05-31 | Nec Corporation | Power storage device, cell, balance operation method, and program |
JP2018120785A (en) * | 2017-01-26 | 2018-08-02 | トヨタ自動車株式会社 | Cell system and estimation system |
WO2019176054A1 (en) * | 2018-03-15 | 2019-09-19 | 日立建機株式会社 | Construction machinery |
WO2020152901A1 (en) * | 2019-01-21 | 2020-07-30 | 株式会社日立製作所 | Secondary battery module remaining life diagnosis method and remaining life diagnosis system |
JPWO2019138286A1 (en) * | 2018-01-11 | 2021-02-12 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | Secondary battery abnormality detection device, abnormality detection method, and program |
CN112740504A (en) * | 2018-09-25 | 2021-04-30 | 宝马股份公司 | Detection of abnormal self-discharge of lithium ion battery cells and battery system |
JP2022551451A (en) * | 2020-05-15 | 2022-12-09 | エルジー エナジー ソリューション リミテッド | Apparatus and method for diagnosing batteries |
JP7416982B2 (en) | 2020-07-23 | 2024-01-17 | エルジー エナジー ソリューション リミテッド | Device and method for diagnosing a battery |
JP7483078B2 (en) | 2018-01-11 | 2024-05-14 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | Secondary battery abnormality detection device and secondary battery |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020021889A1 (en) * | 2018-07-25 | 2020-01-30 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Management device and power supply system |
CN109669143B (en) * | 2019-01-30 | 2021-01-29 | 中航锂电(洛阳)有限公司 | Battery pack capacity evaluation method |
KR20200101754A (en) * | 2019-02-20 | 2020-08-28 | 삼성에스디아이 주식회사 | Battery control appratus and battery control method |
CN113632264A (en) * | 2019-03-20 | 2021-11-09 | Apb株式会社 | Lithium ion battery and method for determining deterioration of lithium ion battery |
US20220026499A1 (en) * | 2020-07-23 | 2022-01-27 | Guangzhou Automobile Group Co., Ltd. | Method and System for Monitoring Health Condition of Battery Pack |
CN113135115B (en) * | 2021-03-30 | 2022-12-13 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | Method and device for detecting short circuit of battery system, vehicle and storage medium |
CN113884884B (en) * | 2021-10-21 | 2022-07-26 | 山东大学 | Power battery pack fault diagnosis method and system based on correlation |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08308114A (en) * | 1995-05-10 | 1996-11-22 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Method for judging service life of sealed lead storage battery |
JP2002025628A (en) * | 2000-07-06 | 2002-01-25 | Toyota Motor Corp | Abnormality detector for battery pack |
JP2003282155A (en) * | 2002-03-25 | 2003-10-03 | Toyota Motor Corp | Abnormality detection device of battery pack and abnormality detection method therefor |
JP2005114401A (en) * | 2003-10-03 | 2005-04-28 | Nissan Motor Co Ltd | Device and method for determining abnormality of battery pack |
JP2008118777A (en) * | 2006-11-02 | 2008-05-22 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Abnormality detecting device for storage element, abnormality detecting method for storage element, and abnormality detecting program for storage element |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7345453B2 (en) * | 2005-03-01 | 2008-03-18 | Honeywell International, Inc. | Capacity degredation in a lead acid battery method and apparatus |
JP5179047B2 (en) * | 2006-11-27 | 2013-04-10 | パナソニック株式会社 | Storage device abnormality detection device, storage device abnormality detection method, and abnormality detection program thereof |
EP2110679B1 (en) * | 2007-02-08 | 2013-04-10 | Panasonic EV Energy Co., Ltd. | Device and method for detecting abnormality of electric storage device |
-
2011
- 2011-12-02 JP JP2011264688A patent/JP5994240B2/en active Active
-
2012
- 2012-11-30 CN CN201210507531.0A patent/CN103138026B/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08308114A (en) * | 1995-05-10 | 1996-11-22 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Method for judging service life of sealed lead storage battery |
JP2002025628A (en) * | 2000-07-06 | 2002-01-25 | Toyota Motor Corp | Abnormality detector for battery pack |
JP2003282155A (en) * | 2002-03-25 | 2003-10-03 | Toyota Motor Corp | Abnormality detection device of battery pack and abnormality detection method therefor |
JP2005114401A (en) * | 2003-10-03 | 2005-04-28 | Nissan Motor Co Ltd | Device and method for determining abnormality of battery pack |
JP2008118777A (en) * | 2006-11-02 | 2008-05-22 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Abnormality detecting device for storage element, abnormality detecting method for storage element, and abnormality detecting program for storage element |
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015103283A (en) * | 2013-11-21 | 2015-06-04 | 日産自動車株式会社 | Controller of battery module and state discrimination method of battery module |
JP2015115232A (en) * | 2013-12-12 | 2015-06-22 | 三菱重工業株式会社 | Abnormal state monitoring device, abnormal state monitoring system, abnormal state monitoring method and program |
JP6065156B2 (en) * | 2014-04-09 | 2017-01-25 | 三菱電機株式会社 | Storage battery deterioration measuring device, power storage system device |
US10211490B2 (en) | 2014-04-09 | 2019-02-19 | Mitsubishi Electric Corporation | Storage battery deterioration measurement device and power storage system |
US10608294B2 (en) * | 2015-05-25 | 2020-03-31 | Nec Corporation | Power storage device, cell, balance operation method, and program |
US20180151919A1 (en) * | 2015-05-25 | 2018-05-31 | Nec Corporation | Power storage device, cell, balance operation method, and program |
JP2018120785A (en) * | 2017-01-26 | 2018-08-02 | トヨタ自動車株式会社 | Cell system and estimation system |
US10493849B2 (en) | 2017-01-26 | 2019-12-03 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Battery system and estimation system |
JP7483078B2 (en) | 2018-01-11 | 2024-05-14 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | Secondary battery abnormality detection device and secondary battery |
JP7234140B2 (en) | 2018-01-11 | 2023-03-07 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | Secondary battery abnormality detection device, abnormality detection method, program, secondary battery state estimation method, and secondary battery charge state estimation device |
JPWO2019138286A1 (en) * | 2018-01-11 | 2021-02-12 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | Secondary battery abnormality detection device, abnormality detection method, and program |
WO2019176054A1 (en) * | 2018-03-15 | 2019-09-19 | 日立建機株式会社 | Construction machinery |
CN112740504A (en) * | 2018-09-25 | 2021-04-30 | 宝马股份公司 | Detection of abnormal self-discharge of lithium ion battery cells and battery system |
JP2022502990A (en) * | 2018-09-25 | 2022-01-11 | バイエリシエ・モトーレンウエルケ・アクチエンゲゼルシヤフト | Abnormal self-discharge detection of lithium ion cell and battery system |
JP7389797B2 (en) | 2018-09-25 | 2023-11-30 | バイエリシエ・モトーレンウエルケ・アクチエンゲゼルシヤフト | Method and battery system for detecting abnormal self-discharge of lithium ion cells |
CN112740504B (en) * | 2018-09-25 | 2023-11-24 | 宝马股份公司 | Detection of abnormal self-discharge of lithium ion battery cells and battery system |
JP2020119658A (en) * | 2019-01-21 | 2020-08-06 | 株式会社日立製作所 | Remaining life diagnosis method and remaining life diagnosis system of secondary battery module |
JP7182476B2 (en) | 2019-01-21 | 2022-12-02 | 株式会社日立製作所 | Remaining life diagnostic method and remaining life diagnostic system for secondary battery module |
WO2020152901A1 (en) * | 2019-01-21 | 2020-07-30 | 株式会社日立製作所 | Secondary battery module remaining life diagnosis method and remaining life diagnosis system |
JP7313762B2 (en) | 2020-05-15 | 2023-07-25 | エルジー エナジー ソリューション リミテッド | Apparatus and method for diagnosing batteries |
JP2022551451A (en) * | 2020-05-15 | 2022-12-09 | エルジー エナジー ソリューション リミテッド | Apparatus and method for diagnosing batteries |
US11959969B2 (en) | 2020-05-15 | 2024-04-16 | Lg Energy Solution, Ltd. | Apparatus and method for diagnosing battery |
JP7416982B2 (en) | 2020-07-23 | 2024-01-17 | エルジー エナジー ソリューション リミテッド | Device and method for diagnosing a battery |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103138026B (en) | 2015-03-11 |
JP5994240B2 (en) | 2016-09-21 |
CN103138026A (en) | 2013-06-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5994240B2 (en) | Battery control device | |
JP5879983B2 (en) | Battery control device | |
US8779729B2 (en) | Electric storage device monitor | |
US9490646B2 (en) | Device for controlling assembled battery | |
JP6119402B2 (en) | Internal resistance estimation device and internal resistance estimation method | |
KR101786900B1 (en) | Battery monitoring apparatus and battery monitoring method | |
JP4692554B2 (en) | Charger | |
US11913998B2 (en) | Management device and power supply system | |
JP6298920B2 (en) | Battery control device | |
JP7067549B2 (en) | Power storage element management device and power storage element management method | |
CN108604711B (en) | Method and system for efficient cell balancing via duty control | |
EP3726235A1 (en) | Battery monitoring device, computer program, and battery monitoring method | |
JP2013096752A (en) | Abnormality determination method for battery pack and battery pack | |
JP2017103077A (en) | Power storage system and control method thereof, and device and method for diagnosing sign of thermorunaway of lithium ion secondary battery | |
EP3992648A1 (en) | Battery diagnosis device and method | |
EP3961233A1 (en) | Battery cell diagnosis device and method | |
JP2017167034A (en) | Deterioration determination device and deterioration determination method | |
US11965936B2 (en) | Battery diagnosis apparatus and method | |
US20220349947A1 (en) | Semiconductor device and method of monitoring battery remaining capacity | |
US20230022874A1 (en) | Apparatus, method and computer program for updating current pattern for quick charge | |
JP7113976B2 (en) | Charge/discharge control device and charge/discharge control method | |
US20150212163A1 (en) | Device for detecting remaining battery capacity, battery system, method of detecting remaining battery capacity and program | |
KR20210050396A (en) | Apparatus and method for detecting failure of battery | |
US20220357404A1 (en) | Apparatus and method for diagnosing battery | |
KR20240022930A (en) | Battery cell diagnosing apparatus and operating method of the same |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20141029 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20150727 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150901 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20151102 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20160315 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20160513 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160726 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160808 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5994240 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |