JP2015121449A - 充電状態推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】強制充放電を実施することなく、リチウムイオン二次電池の充電状態を高精度に推定可能な充電状態推定装置を提供する。
【解決手段】リチウムイオン二次電池２３の充電状態を推定する充電状態推定装置３０であって、充電中又は放電中におけるリチウムイオン二次電池の電圧又はリチウムイオン二次電池に流れる電流に基づいて、リチウムイオン二次電池の活物質の表面における表面リチウム濃度を算出する。算出した表面リチウム濃度から平均リチウム濃度を算出する。算出した平均リチウム濃度からリチウムイオン二次電池の充電状態を推定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、二次電池の充電状態を推定する充電状態推定装置に関する。

近年、低コスト且つ安全性の高いオリビン系リチウムイオン二次電池が、電気自動車やハイブリッド自動車に搭載される大型蓄電池として注目されている。オリビン系リチウムイオン二次電池は、バッテリの充電状態ＳＯＣ（State Of Charge）の変化量に対する開路電圧ＯＣＶ（Open Circuit Voltage）の変化量が小さい領域、すなわちプラトー領域が広い。プラトー領域では、ＯＣＶからＳＯＣを一意に決めることができない。

そこで、特許文献１は、プラトー領域では、二次電池に流入及び流出する電流を積算してＳＯＣを推定している。ただし、電流積算によるＳＯＣの推定は、長時間行うと積算誤差が蓄積され、ＳＯＣの推定精度が低下する。そのため、特許文献１では、ＳＯＣの推定値がプラトー領域に属する期間が所定期間を超えた場合は、強制的に放電又は充電を行って、ＯＣＶに対してＳＯＣが一意的に決まる領域に属するように、ＳＯＣを変化させている。これにより、ＳＯＣの推定誤差が連続的に増大していくことを防止している。

特許第４７７２１３７号公報

特許文献１では、プラトー領域におけるＳＯＣの推定精度を低下させないために、電池の強制充放電を行っている。そのため、電池容量の利用効率が低下する問題がある。

本発明は、上記実情に鑑み、強制充放電を実施することなく、リチウムイオン二次電池の充電状態を高精度に推定可能な充電状態推定装置を提供することを主たる目的とする。

本発明は、上記課題を解決するために、リチウムイオン二次電池の充電状態を推定する充電状態推定装置であって、充電中又は放電中における前記電池の電圧又は前記電池に流れる電流に基づいて、前記電池の活物質の表面における表面リチウム濃度を算出し、算出した前記表面リチウム濃度に基づいて、前記電池の充電状態を推定する。

本発明によれば、充電中又は放電中における電池の電圧又は電池に流れる電流に基づいて、電池の活物質の表面における表面リチウム濃度が算出される。電池に電流が流れていない状態では、プラトー領域において、電池電圧からＳＯＣ及び表面リチウム濃度を一意に算出できない。しかしながら、充電中又は放電中に電池に電流が流れると、ＳＯＣは急激に変化しないのに対して、表面リチウム濃度は急激に変化する。これにより、ＳＯＣはプラトー領域内であっても、表面リチウム濃度は、電池電圧との相関関係から一意に算出できるようになる。また、表面リチウム濃度は、電池に流れる電流との相関関係からも一意に算出できる。

そして、表面リチウムイオン濃度とＳＯＣとには相関があるため、表面リチウム濃度から電池のＳＯＣが高精度に推定される。したがって、充放電中に電池の電圧又は電流に基づいて表面リチウム濃度を算出することにより、ＳＯＣを大きく変化させるような強制充放電を実施することなく、電池のＳＯＣを高精度に算出することができる。

ハイブリッド車両の構成を示すブロック図。 ＳＯＣとＯＣＶとの関係を示す図。 放電前及び放電中の正極活物質に含まれるリチウム濃度を示す図。 電池反応モデルを示す図。 ＳＯＣを補正する処理手順を示すフローチャート。

以下、充電状態推定装置をハイブリッド車両に適用した実施形態について、図面を参照して説明する。

まず、図１を参照して、本実施形態に係るハイブリッド車両の概略構成について説明する。本実施形態に係るハイブリッド車両は、エンジン１１（内燃機関）、ＭＧ１、ＭＧ２、インバータ２１、昇圧コンバータ２２、バッテリ２３、電池ＥＣＵ３０（充電状態推定装置）、ＨＶＥＣＵ３０、及びエンジンＥＣＵ１０を備える。

エンジン１１は、車両の走行駆動力を発生する。ＭＧ１及びＭＧ２は、モータジェネレータである。ＭＧ１は、エンジン始動時に、モータとして作動してエンジン１１の始動をアシストする。また、ＭＧ１は、エンジン始動後に、エンジン１１の駆動力により発電機として作動し、発電した交流電力をインバータ２１へ供給する。ＭＧ２は、インバータ２１から交流電力の供給を受けてモータとして作動し、車両の走行駆動力を発生する。また、ＭＧ２は、減速時に回生発電を行い、発電した交流電力をインバータ２１へ供給する。

インバータ２１は、昇圧コンバータ２２から供給された直流電力を交流電力に変換する。そして、インバータ２１は、エンジン始動時にＭＧ１に交流電力を供給してＭＧ１を駆動制御するとともに、エンジン始動後にＭＧ２に交流電力を供給してＭＧ２を駆動制御する。また、インバータ２１は、ＭＧ１及びＭＧ２から供給された交流電力を直流電力に変換し、直流電力を昇圧コンバータ２２に供給する。

昇圧コンバータ２２は、バッテリ２３から受ける直流電圧を昇圧し、昇圧した直流電圧をインバータ２１に印加する。また、昇圧コンバータ２２は、インバータ２１から受ける直流電圧をバッテリ２３の充電に適切な電圧に変換して、変換した電圧をバッテリ２３に印加する。

バッテリ２３は、複数の電池セルが直列接続された組電池である。バッテリ２３は、プラトー領域を有する電池であり、具体的には、正極がオリビン構造を有するリチウム金属リン酸塩の少なくとも１つを含むオリビン系リチウムイオン二次電池である。リチウム金属リン酸塩としては、例えば、LiMnPO4，LiFePO4，LiCoPO4，LiNiPO4が挙げられる。バッテリ２３の負極には、例えばカーボンが用いられる。バッテリ２３は、直流電力を昇圧コンバータ２２に供給するとともに、昇圧コンバータ２２から直流電力の供給を受けて充電される。

電池ＥＣＵ３０、ＨＶＥＣＵ２０及びエンジンＥＣＵ１０は、それぞれ、ＣＰＵ、メモリ、及びＩ／Ｏ等を備えたマイクロコンピュータとして構成されている。

電池ＥＣＵ３０は、電圧センサ３１、電流センサ３２、温度センサ３３の検出値に基づいて、バッテリ２３に含まれる各電池セルのＳＯＣ（充電状態）及びバッテリ２３全体のＳＯＣを推定する。電圧センサ３１は、バッテリ２３に含まれる各電池セルの電圧及びバッテリ２３全体の電圧を測定する。電流センサ３２は、バッテリ２３を流れる電流を測定する。バッテリ２３に含まれる電池セルは直列に接続されているので、各電池セルを流れる電流は等しい。温度センサ３３は、各電池セルの温度及びバッテリ２３全体の温度を測定する。また、電池ＥＣＵ３０は、推定した各電池セルのＳＯＣのばらつきを所定範囲内とするための均等化処理を行う。さらに、電池ＥＣＵ３０は、バッテリ２３全体のＳＯＣの目標値であるＳＯＣ＊を決定する。そして、電池ＥＣＵ３０は、推定したバッテリ全体のＳＯＣ、及び決定した目標値のＳＯＣ＊をＨＶＥＣＵ２０へ送信する。

ＨＶＥＣＵ２０は、電池ＥＣＵ３０から送信された推定ＳＯＣが、目標ＳＯＣ＊に一致するように、主としてＭＧ１の発電量を調整する。すなわち推定ＳＯＣが目標ＳＯＣ＊よりも大きい場合は、バッテリ２３から放電されるように、ＭＧ１の発電量よりもＭＧ２の電力消費量が多くなるように、インバータ２１及び昇圧コンバータ２２の制御を行う。また、推定ＳＯＣが目標ＳＯＣ＊よりも小さい場合は、バッテリ２３が充電されるように、ＭＧ１の発電量がＭＧ２の電力消費量よりも多くなるように、インバータ２１及び昇圧コンバータ２２の制御を行う。また、ＨＶＥＣＵ２０は、各種線センサからの信号に基づいて、運転状態に応じたエンジン１１の要求回転速度ＮＥ＊及び要求トルクＴＲを算出する。そして、ＨＶＥＣＵ２０は、算出したエンジン１１の要求回転速度ＮＥ＊及び要求トルクＴＲを、エンジンＥＣＵ１０へ送信する。

エンジンＥＣＵ１０は、ＨＶＥＣＵ２０から受信した要求回転速度ＮＥ＊及び要求トルクＴＲに従って、エンジン１１を制御するとともに、クランク角センサにより検出されたエンジン１１の回転速度ＮＥをＨＶＥＣＵ２０へ送信する。

次に、電池ＥＣＵ３０によるバッテリ２３に含まれる電池セルのＳＯＣの推定方法について説明する。各電池セルのＳＯＣは、それぞれ同様の推定方法で推定される。なお、バッテリ２３全体のＳＯＣは、各電池セルのＳＯＣに基づいて均等化処理等を行った結果として、ＳＯＣの少ないセルに合わせた値となる。以下、バッテリ２３に含まれる電池セルのＳＯＣ、開路電圧ＯＣＶ及び閉路電圧ＣＣＶ（Closed Circuit Voltage）を、それぞれバッテリ２３のＳＯＣ、ＯＣＶ及びＣＣＶという。

図２に、バッテリ２３のＳＯＣと開路電圧ＯＣＶとの関係を示す。バッテリ２３は、オリビン系リチウムイオン二次電池であるため、ＳＯＣの変化量に対してＯＣＶの変化量が非常に小さいプラトー領域（ＳＯＣ３０％〜９５％）が広い。このプラトー領域では、電圧センサ３１により検出されたＯＣＶの値から、ＳＯＣを高精度に推定することは難しい。図２に示すように、例えば、電圧センサ３１により検出されたＯＣＶに基づいてＳＯＣを４０％と推定した場合に、実際のＳＯＣは６０％であることがある。ＳＯＣ６０％に対応するＯＣＶと、ＳＯＣ４０％に対応するＯＣＶとの差は微小であるため、一般的な検出精度の電圧センサ３１によりその差を検出することは難しい。一方、プラトー領域よりもＳＯＣが小さい領域Ａ１（ＳＯＣ３０％以下）、及びプラトー領域よりもＳＯＣが大きい領域Ａ２（ＳＯＣ９５％以上）では、ＳＯＣの変化量に対してＯＣＶの変化量が大きいため、電圧センサ３１により検出されたＯＣＶの値から、ＳＯＣを高精度に推定することができる。

ここで、ＳＯＣは、バッテリ２３の活物質内の平均リチウム濃度を最大リチウム濃度で除したものになる。最大リチウム濃度は、活物質に理論上挿入することが可能なリチウムの最大濃度である。図３（ａ）に示すように、バッテリ２３に電流が流れていない場合は、正極活物質内のリチウム濃度の分布は、平均リチウム濃度で均一に分布している。そのため、正極活物質内の平均リチウム濃度と正極活物質の表面における表面リチウム濃度は等しい。同様に、負極活物質内のリチウム濃度も、平均リチウム濃度で均一に分布している。

一方、図３（ｂ）に示すように、バッテリ２３から電流を流すと、すなわちバッテリ２３を放電させると、リチウムイオンは正極活物質へ移動する。電池反応は正極活物質の表面から起こるため、放電直後（放電から数十秒以内）に正極活物質の表面における表面リチウム濃度は急激に増加する。これに対して、放電直後の正極活物質内の平均リチウム濃度は放電前と比べて変化が小さい。同様に、放電直後の負極活物質の表面における表面リチウム濃度は急激に減少するのに対して、放電直後の負極活物質内の平均リチウム濃度は放電前と比べて変化が小さい。すなわち、表面リチウム濃度は放電前の濃度から急激に変化するのに対して、バッテリ２３のＳＯＣは放電前からほとんど変化しない。なお、バッテリ２３を充電する場合は、正極活物質と負極活物質との関係が放電する場合と逆になる。以下、活物質という場合は、正極活物質と負極活物質の両方を指す。

放電中におけるバッテリ２３の電圧、すなわちバッテリ２３の閉路電圧ＣＣＶは、活物質の表面リチウム濃度に依存する。そのため、表面リチウム濃度が急激に変化すると、バッテリ２３のＣＣＶも大きく変化する。また、表面リチウム濃度の急激な変化に伴い、活物質表面における局所的なＳＯＣも変化する。活物質表面における局所的なＳＯＣは、表面リチウム濃度を最大リチウム濃度で除したものになる。

バッテリ２３のＣＣＶと活物質表面における局所的なＳＯＣとの関係は、図２に示すバッテリ２３のＳＯＣとＯＣＶとの関係と同様になる。図２に矢印で示すように、バッテリ２３のＳＯＣがプラトー領域に属する場合に、バッテリ２３を放電させると、放電直後の平均リチウム濃度の変化量は小さく、バッテリ２３のＳＯＣはプラトー領域に属するままである。これに対して、放電直後の表面リチウム濃度の変化量は大きく、活物質表面における局所的なＳＯＣは、領域Ａ１に属するようになる。よって、放電直後に電圧センサ３１により検出されたＣＣＶと表面リチウム濃度とは、一対一の相関を持つ。また、バッテリ２３のＳＯＣがプラトー領域に属する場合に、バッテリ２３を充電させると、充電直後の活物質表面における局所的なＳＯＣは、領域Ａ２に属するようになる。

放電前のＳＯＣ２０％及び１０％の場合、ＳＯＣが領域Ａ１に属するため、ＯＣＶからＳＯＣを一意に決定することができる。一方、放電前のＳＯＣ９０％のバッテリ２３におけるＯＣＶと、放電前のＳＯＣ８０％のバッテリ２３におけるＯＣＶとの差は小さいため、ＯＣＶからＳＯＣを一意に決定することは難しい。しかしながら、バッテリ２３を放電させると、時間の経過とともに、放電前のＳＯＣ９０％のバッテリ２３におけるＣＣＶと、放電前のＳＯＣ８０％のバッテリ２３におけるＣＣＶとの差が広がる。また、放電前のＳＯＣ６０％のバッテリ２３におけるＯＣＶと、放電前のＳＯＣ４０％のバッテリ２３におけるＯＣＶとの差も小さい。しかしながら、放電開始からの時間の経過とともに、放電前のＳＯＣ６０％のバッテリ２３におけるＣＣＶと、放電前のＳＯＣ８０％のバッテリ２３におけるＣＣＶとの差も広がる。そして、放電開始から所定時間（例えば、数秒〜数十秒）後には、放電前の各ＳＯＣのバッテリ２３におけるＣＣＶがそれぞれ異なる。

次に、図４を参照して、電池反応モデルの一例について簡単に説明する。図４（ａ）に、バッテリ２３の内部構成の概略を示す。バッテリ２３は、正極と、セパレータと、負極とを含む。セパレータは、正極と負極との間に設けられた樹脂に電解液を浸透させて構成される。正極及び負極のそれぞれは、球状の活物質の集合体で構成される。正極活物質の界面上では、放電時にはリチウムイオン及び電子を吸収する化学反応が行われ、充電時にはリチウムイオン及び電子を放出する化学反応が行われる。一方、負極活物質の界面上では、放電時にはリチウムイオン及び電子を放出する化学反応が行われ、充電時にはリチウムイオン及び電子を吸収する化学反応が行われる。セパレータを介したリチウムイオンの授受によって、充電電流又は放電電流が生じる。

図４（ｂ）に、実際にバッテリ２３内部の挙動を計算するために用いる電池反応モデルを示す。この電池反応モデルでは、演算負荷軽減のため、正極及び負極を、それぞれ活物質の集合体を平均した特性を有する単一の球状活物質で表現している。図４（ｃ）に、液相、固相、固相と液相間におけるそれぞれの支配方程式、及びバッテリ２３の電圧と電流との関係式を示す。図４（ｄ）に、図４（ｃ）の各方程式で用いられる変数及び定数の一覧を示す。

式（１）は液相部分を流れる電流を規定する式であり、式（２）は液相部分におけるリチウムイオンの収支を規定する式である。式（３）は固相部分を流れる電流を規定する式であり、式（４）は固相部分におけるリチウムの濃度分布を規定する拡散方程式である。式（５）は固相と液相間におけるファラデー電流を規定する式であり、式（６）は固相と液相間における電流収支を規定する式である。式（７）はバッテリ２３の電圧とバッテリ２３を流れる電流との関係式である。式（１）〜（６）に放電開始時の初期値を与え、所定時間ごとに式（１）〜（６）を一括で解き進めると、表面リチウム濃度を算出することができる。

電池ＥＣＵ３０は、充電中又は放電中におけるバッテリ２３のＣＣＶに基づいて、表面リチウム濃度を算出し、算出した表面リチウム濃度に基づいて、バッテリ２３のＳＯＣを推定する。詳しくは、充電又は放電中におけるバッテリ２３のＣＣＶの変化と電池反応モデルとから、充電又は放電開始から所定時間（例えば４秒）経過した時点における表面リチウム濃度を算出する。さらに、その時点の表面リチウム濃度と電池反応モデルとから、充電又は放電開始時点の平均リチウム濃度を算出し、算出した平均リチウム濃度を最大リチウム濃度で除してバッテリ２３のＳＯＣを算出する。

特に、バッテリ２３に流れる電流が所定値（例えばＣレートで５Ｃ以上）を超える場合は、バッテリ２３のＣＣＶの変化も大きくなるので、電池ＥＣＵ３０は、バッテリ２３に流れる電流が所定値を超える場合に、バッテリ２３のＣＣＶと電池反応モデルとから、バッテリ２３のＳＯＣを算出するとよい。

上記のように算出したＳＯＣは、充電又は放電開始時点のＳＯＣであるが、充電又は放電開始してから所定時間経過した時点のＳＯＣとの差は小さい。なお、表面リチウム濃度と電池反応モデルとから、充電又は放電開始から所定時間経過した時点の平均リチウム濃度を算出すれば、充電又は放電開始から所定時間経過した時点のＳＯＣが算出される。

本実施形態では、充電又は放電開始前に推定したＳＯＣを、充電又は放電開始前の真のＳＯＣに補正する。詳しくは、充電又は放電開始後に電圧センサ３１により測定されたＣＣＶ、電流センサ３２により測定されたバッテリ２３を流れる電流、温度センサ３３により測定されたバッテリ２３の温度、及び電池反応モデルを用いて、ＳＯＣを補正する。

本実施形態におけるＳＯＣの補正方法の概要を、放電開始前における真のＳＯＣが６０％で、放電開始前に推定したＳＯＣが４０％の場合を例として説明する。まず、放電開始前の推定ＳＣＯ４０％と電池反応モデルとから、放電を開始してから数秒経過した時点におけるバッテリ２３のＣＣＶを推定する。推定したＣＣＶと電圧センサ３１によりこの時点において測定されたＣＣＶとを比較する。放電開始前の推定ＳＯＣと真のＳＯＣが等しい場合は、放電を開始してから数秒経過した時点において、推定したＣＣＶと測定したＣＣＶとは等しくなる。しかしながら、放電開始前の推定ＳＯＣが４０％で真のＳＯＣが６０％の場合、放電を開始してから数秒経過した時点において、推定したＣＣＶは測定したＣＣＶよりも小さくなる。

この場合、推定したＳＯＣ４０％を所定量増加させるように補正する。そして、補正後のＳＯＣと電池反応モデルとからＣＣＶを推定し、推定したＣＣＶと測定したＣＣＶとを再度比較する。これを繰り返して、推定したＣＣＶと測定したＣＣＶとがほぼ一致するまで、推定したＳＯＣを所定量ずつ増加させていく。このようにすると、推定ＳＯＣを真のＳＯＣに補正したときに、推定したＣＣＶと測定したＣＣＶとがほぼ一致する。よって、放電後のＣＣＶの挙動に基づいて、推定ＳＯＣを真のＳＯＣに補正できる。

次に、ＳＯＣを補正する詳しい処理手順について、図５に示すフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、電池ＥＣＵ３０が実行する。なお、推定ＳＯＣと真のＳＯＣが異なる場合でも、充電又は放電を開始した時点では、推定したＣＣＶと測定したＣＣＶとの差が非常に小さく、ＳＯＣを正しく補正できないおそれがある。そのため、充電又は放電を開始してから数秒（例えば４秒）経過して電圧差が広がる時点で、本処理手順の実行を開始する。

まず、充電又は放電開始時点の推定ＳＯＣから、充電又は放電開始時点の平均リチウム濃度を算出する。推定ＳＯＣは、充電又は放電開始前にバッテリ２３のＯＣＶから推定したＳＯＣでもよいし、前回の充電又は放電終了時に推定したＳＯＣでもよいし、電流を積算して推定したＳＯＣでもよい。

そして、算出した平均リチウム濃度、電流センサ３２により測定された電流、温度センサ３３により測定された温度、及び電池反応モデルから、この時点の表面リチウム濃度を算出する（Ｓ１０）。続いて、算出した表面リチウム濃度と、電流センサ３２により測定された電流、温度センサ３３により測定された温度、及び電池反応モデルから、この時点の推定ＣＣＶを算出する（Ｓ１１）。

続いて、電圧センサ３１により測定された測定ＣＣＶと、Ｓ１１で推定した推定ＣＣＶとから、電圧誤差ΔＶｎ（ｎは本フローチャートのループ回数）＝測定ＣＣＶ−推定ＣＣＶを算出する（Ｓ１２）。

続いて、推定ＳＯＣの補正実施をするか否かを判定する。詳しくは、Ｓ１２で算出した電圧誤差ΔＶｎの絶対値が閾値よりも大きいか否か判定する（Ｓ１３）。電圧誤差ΔＶｎの絶対値が閾値よりも大きい場合は（Ｓ１３：ＹＥＳ）、推定ＳＯＣと真のＳＯＣとの誤差が大きいので、推定ＳＯＣを補正する。具体的には、推定ＳＯＣをαｎ＝２％×ｎ分増加又は減少させる。電圧誤差ΔＶｎが正の場合は、推定ＳＯＣが真のＳＯＣよりも小さいので、推定ＳＯＣをαｎ分増加させるように補正し、電圧誤差ΔＶｎが負の場合は、推定ＳＯＣが真のＳＯＣよりも大きいので、推定ＳＯＣをαｎ分減少させるように補正する（Ｓ１４）。続いて、ｎを１つ増加させて、Ｓ１０〜Ｓ１３の処理を繰り返し実行する。

一方、電圧誤差ΔＶｎの絶対値が閾値以下の場合は（Ｓ１３：ＮＯ）、推定ＳＯＣと真のＳＯＣとの誤差が十分に小さいので、推定ＳＯＣを充電又は放電開始時点の真のＳＯＣと決定する（Ｓ１５）。以上で本処理を終了する。

上記フローチャートにおいて、ＳＯＣを決定したループと同じループで算出した表面リチウム濃度は、充電中又は放電中におけるバッテリ２３のＣＣＶの変化と電池反応モデルとから算出された、補正時点における表面リチウム濃度に相当する。また、ＳＯＣを決定したループと同じループで算出した平均リチウム濃度は、補正時点における表面リチウム濃度と電池反応モデルとから算出した、充電又は放電開始時点の平均リチウム濃度に相当する。また、真のＳＯＣと決定した推定ＳＯＣは、充電又は放電開始時点の平均リチウム濃度から算出したＳＯＣに相当する。

なお、Ｓ１０の処理において、充電又は放電開始時点の推定ＳＯＣ、電流センサ３２により測定された電流、温度センサ３３により測定された温度、及び電池反応モデルから、この時点の平均リチウム濃度及び表面リチウム濃度を算出してもよい。

充電又は放電開始直後に推定ＳＯＣを補正した後は、電流センサ３２により測定された電流を積算してＳＯＣを算出する。充電又は放電をする度に推定ＳＯＣを補正するため、充放電電流の積算による誤差が蓄積されない。

以上説明した本実施形態によれば、以下の効果を奏する。

・リチウムイオン二次電池のＳＯＣは、活物質の平均リチウム濃度を最大リチウム濃度で除したものである。最大リチウム濃度は、活物質に挿入される理論上の最大リチウム濃度であり、予め決まっている。よって、充電中又は放電中におけるバッテリ２３のＣＣＶから表面リチウム濃度を算出し、電池反応モデルに基づいて表面リチウム濃度から平均リチウム濃度を算出することにより、電池のＳＯＣを高精度に推定することができる。

・バッテリ２３に電流が流れると、電池のＳＯＣすなわち平均リチウム濃度は急激に変化しないのに対して、表面リチウム濃度は急激に変化する。そして、表面リチウム濃度の急激な変化に伴いバッテリ２３のＣＣＶも変化する。このとき、バッテリ２３のＣＣＶは、電流が流れる前のＳＯＣによって異なる変化をするため、電流が流れてから所定時間経過した時点では、バッテリ２３のＣＣＶから一意にその時点の表面リチウム濃度を算出できる。そして、電流が流れてから所定時間経過した時点の表面リチウム濃度から、平均リチウム濃度を算出できる。したがって、強制充放電させた場合のようにＳＯＣを大きく変化させることなく、ＳＯＣを高精度に推定できる。

・バッテリ２３に所定値を超える電流が流れる際には、表面リチウム濃度の変化量が所定量よりも大きくなり、バッテリ２３のＣＣＶの変化量も大きくなる。そのため、バッテリ２３の変化に基づいて、電池のＳＯＣをより高精度に推定することができる。

・電池反応モデルを用いることにより、バッテリ２３のＣＣＶから表面リチウム濃度算出するとともに、表面リチウム濃度から平均リチウム濃度を算出できる。

（他の実施形態）
・充電状態推定装置をＰＨＶや電気自動車に適用してもよい。

・充電中又は放電中におけるバッテリ２３に流れる電流に基づいて、表面リチウム濃度を算出するとともに、算出した表面リチウム濃度から平均リチウム濃度を算出し、算出した平均リチウム濃度からＳＯＣを推定してもよい。

２３…バッテリ、３０…電池ＥＣＵ、３１…電圧センサ、３２…電流センサ。

Claims (5)

1. リチウムイオン二次電池（２３）の充電状態を推定する充電状態推定装置（３０）であって、
   充電中又は放電中における前記電池の電圧又は前記電池に流れる電流に基づいて、前記電池の活物質の表面における表面リチウム濃度を算出し、算出した前記表面リチウム濃度に基づいて、前記電池の充電状態を推定する充電状態推定装置。
2. 前記表面リチウム濃度から前記活物質の平均リチウム濃度を算出し、算出した前記平均リチウム濃度から前記電池の充電状態を推定する請求項１に記載の充電状態推定装置。
3. 充電中又は放電中における前記電池の電圧の変化に基づいて、前記表面リチウム濃度を算出し、算出した前記表面リチウム濃度から前記平均リチウム濃度を算出する請求項２に記載の充電状態推定装置。
4. 前記電池に流れる電流は、所定値を超えた電流である請求項３に記載の充電状態推定装置。
5. 前記表面リチウム濃度及び前記平均リチウム濃度は、電池反応モデルを用いて算出する請求項２〜４のいずれかに記載の充電状態推定装置。