JP2016125932A - 二次電池の劣化状態推定装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】二次電池の劣化状態を精度よく推定することができる二次電池の劣化状態推定装置を提供すること。【解決手段】BMSは、所定時間dtの間、バッテリが放電状態にあり、かつ所定時間dt内の電流値Iの変化量ΔIが第1の所定値Ith1以下であること、または所定時間dtの間、バッテリが充電状態にあり、かつ所定時間dt内の電流値Iの変化量ΔIが第2の所定値Ith2以上であることのいずれかを満たす場合に、所定時間dt内の内部抵抗値rからSOH_1を推定する。【選択図】図6

Description

本発明は、二次電池の劣化状態を推定する劣化状態推定装置に関する。
従来の二次電池の劣化状態推定装置として、バッテリの電圧及び電流からバッテリの内部抵抗を求め、当該内部抵抗に基づいて二次電池の劣化状態(State Of Health、以下、単に「SOH」という)を推定するものが知られている(例えば、特許文献1参照)。
特許文献1には、内部抵抗に基づきSOHを精度よく推定するためには、内部抵抗成分のうち、電極表面と電解液との間に存在する界面抵抗成分及び電荷移動抵抗成分を含むオーミック抵抗成分のみを用いたほうがよい点が開示されている。このため、特許文献1に記載の劣化状態推定装置は、内部抵抗成分のうちオーミック抵抗成分のみを測定するために短時間でバッテリの電圧及び電流を測定するようにしている。
特許第4763050号公報
しかしながら、特許文献1に記載の劣化状態推定装置にあっては、例えば瞬間的にバッテリの充電と放電とが反転した場合等の所定条件下においては分極抵抗成分が内部抵抗成分に含まれることとなり、純粋なオーミック抵抗成分を内部抵抗成分として抽出することが困難となる。
このため、特許文献1に記載の劣化状態推定装置では、所定条件下においては測定した内部抵抗成分に誤差が生じてしまい、精度よくSOHを推定することができないおそれがあった。
本発明は、上述のような事情に鑑みてなれたもので、二次電池の劣化状態を精度よく推定することができる二次電池の劣化状態推定装置を提供することを目的とする。
本発明は、車両に搭載された二次電池の劣化状態を示すSOHを推定する制御部を有する劣化状態推定装置であって、所定時間内の前記二次電池の電圧値及び電流値に基づいて内部抵抗値を算出する内部抵抗算出部を備え、前記制御部は、前記所定時間内の前記二次電池の変化が所定条件を満たす場合に、前記内部抵抗算出部によって算出された内部抵抗値から前記二次電池の劣化状態を推定する構成を有する。
本発明によれば、二次電池の劣化状態を精度よく推定することができる。
図1は、本発明の実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置を搭載した車両の要部を示す構成図である。 図2は、図1に示した電池パックの実装状態を示す構成図である。 図3は、本発明の実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置によるSOH_1の算出方法を示す概念図である。 図4は、本発明の実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置によって参照される各種テーブル及びSOH_2の算出方法を示す概念図である。 図5は、本発明の実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置の劣化状態推定動作を示すフローチャートである。 図6は、第1のSOH推定処理を示すフローチャートである。 図7は、図5のステップS2で示した第2のSOH推定処理を示すフローチャートである。 図8は、第1のSOH推定処理の変形例を示すフローチャートである。
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図1に示すように、本発明の実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置を搭載した車両1は、電池パック2と、DC−DCコンバータ3と、インバータ4と、モータ5と、モータ制御装置(以下、単に「MG−ECU」という)6と、を含んで構成される。なお、車両1は、少なくとも車両の駆動力源としてモータを備えた電動車両またはハイブリッド車両である。
電池パック2内には、二次電池としてのバッテリ10と、バッテリ管理システム(Battery Management System、以下、単に「BMS」という)11とが収容されている。バッテリ10は、高電圧バッテリであり、リチウムイオン電池などによって構成され、直流の電源を構成する。
DC−DCコンバータ3は、バッテリ10から供給された直流電力を低電圧に変換する。そして、DC−DCコンバータ3は、低電圧に変換した電力を、例えば、12Vの補機等に電力を供給するための低電圧バッテリ(図示しない)に供給する。
本実施の形態において、インバータ4は、MG−ECU6の制御により、バッテリ10から供給された直流電力を三相交流電力に変換してモータ5に供給するようになっている。モータ5は、インバータ4から供給された三相交流電力によって回転駆動するようになっている。このように、モータ5は、原動機として機能し、モータ5が回転駆動することにより、その駆動力が車両1の駆動輪に伝達され、車両1が走行可能となる。
また、モータ5は、車両1の駆動輪から伝達された駆動力によって回転させられることにより、発電機としても機能し、インバータ4に三相交流電力を供給するようになっている。インバータ4は、MG−ECU6の制御により、モータ5から供給された三相交流電力を直流電力に変換してバッテリ10に供給するようになっている。
図2に示すように、電池パック2は、車両1のリアフロア12上に設けられている。電池パック2には、車両前方側が開口したインレットダクト20と、車両後方側に冷却ファン22が設けられたアウトレットダクト21が接続されている。すなわち、インレットダクト20、電池パック2、アウトレットダクト21及び冷却ファン22によってバッテリ10を冷却する冷却風を通す通路23が形成されている。
図1において、MG−ECU6は、CPU(Central Processing Unit)と、RAM(Random Access Memory)と、ROM(Read Only Memory)と、フラッシュメモリと、入力ポートと、出力ポートと、ネットワークモジュールとを備えたコンピュータユニットによって構成されている。
MG−ECU6のネットワークモジュールは、BMS11等の他のECU(Electronic Control Unit)とCAN(Controller Area Network)を介して通信を行うことができるようになっている。
なお、本実施の形態において、MG−ECU6及びBMS11は、CANを介して通信を行うものとして説明するが、フレックスレイ等の他の規格に準拠したネットワークを介して通信を行うようにしてもよい。
MG−ECU6のROMには、各種定数や各種マップ等とともに、当該コンピュータユニットをMG−ECU6として機能させるためのプログラムが記憶されている。すなわち、MG−ECU6において、CPUがROMに記憶されたプログラムを実行することにより、当該コンピュータユニットは、MG−ECU6として機能する。
例えば、MG−ECU6は、インバータ4を制御し、バッテリ10を充放電させるようになっている。詳細には、MG−ECU6は、バッテリ10の充電状態(State Of Charge、以下、単に「SOC」という)及びバッテリ10の劣化状態(State Of Health、以下、単に「SOH」という)をBMS11からCANを介して受信するようになっている。ここで、SOCは、バッテリ10の「現在の充電容量/初期満充電容量×100」で表される値(%)である。また、SOHは、バッテリ10の「現在の出力(入力)可能電力/初期の出力(入力)可能電力×100」で表される値(%)である。
また、本実施の形態では、MG−ECU6及びBMS11がCANを介して通信を行う構成としたが、BMS11からSOC及びSOHを受信し、MG−ECU6にモータトルク要求を送信する上位コントローラを備えた構成、すなわちMG−ECU6及びBMS11が上位コントローラを介して通信を行う構成であってもよい。
MG−ECU6は、BMS11から受信したSOC及びSOHに基づいて、バッテリ10が充電可能な状態にあるか否か、及び、バッテリ10が放電可能な状態にあるか否かを判断し、これら判断結果と、他のECUから受信した車両1の運転状態とに応じてインバータ4を制御するようになっている。
BMS11は、CPUと、RAMと、ROMと、フラッシュメモリと、入力ポートと、出力ポートと、ネットワークモジュールとを備えたコンピュータユニットによって構成されている。BMS11のネットワークモジュールは、MG−ECU6等の他のECUとCANを介して通信を行うことができるようになっている。
BMS11のROMには、各種定数や各種マップ等とともに、当該コンピュータユニットをBMS11として機能させるためのプログラムが記憶されている。すなわち、BMS11において、CPUがROMに記憶されたプログラムを実行することにより、当該コンピュータユニットは、BMS11として機能する。
BMS11の入力ポートには、後述するイグニッションスイッチ(以下、単に「IG」という)33がオンされてからオフされるまでの間におけるバッテリ10の充放電電流を検出する電流検出部としての電流センサ30と、インレットダクト20内の温度である吸気温を検出する吸気温度センサ31と、バッテリ10の温度を示すバッテリ温度Tbを検出するバッテリ温度センサ34とが接続されている。
電流センサ30は、IG33がオンされてからオフされるまでの間、所定の時間間隔で充放電電流を検出する。吸気温度センサ31は、例えばインレットダクト20と電池パック2との接続部分近辺に配置され(図2参照)、吸気温をバッテリ10の環境温度として検出するものである。バッテリ温度センサ34は、バッテリ10の上部に配置されている(図2参照)。
また、BMS11は、CANを介してコントローラ32に接続されている。コントローラ32には、IG33が接続されている。そして、コントローラ32は、IG33がオンまたはオフされたときにイグニッション信号を取得し、この取得したイグニッション信号に基づいてBMS11を起動するための指令信号を出力する。BMS11は、電流センサ30によって検出された充放電電流に基づいて、SOCを算出するようになっている。また、BMS11は、コントローラ32から取得した指令信号に基づいて起動する。
BMS11は、後述する第1のSOH推定部41により推定された第1のSOH(以下、「SOH_1」と記す)と、第2のSOH推定部42により推定された第2のSOH(以下、「SOH_2」と記す)とに基づき、車両1に搭載されたバッテリ10のSOHの真値を推定する制御部40としての機能を有する。以下、SOHの真値の推定に用いられるBMS11の各種機能について説明する。
BMS11は、バッテリ10の端子電圧(以下、単に「電圧」という)を監視する電圧監視部38を含み、当該電圧監視部38を介してバッテリ10の電圧を検出する。電圧監視部38は、例えば電圧監視ICによって構成される。
また、BMS11は、所定時間dt(例えば、0.1秒)内のバッテリ10の電圧値V及び充放電電流の値を示す電流値Iに基づいてバッテリ10の内部抵抗値rを算出する内部抵抗算出部39としての機能を有する。
BMS11は、所定時間dt(例えば、0.1秒)内のバッテリ10の変化が所定条件を満たす場合に、上述のように算出したバッテリ10の内部抵抗値rからSOH_1を推定する第1のSOH推定部41としての機能を有する。
ここで、バッテリ10の内部抵抗成分には、電極表面と電解液との間に存在する界面抵抗成分及び電荷移動抵抗成分を含むオーミック抵抗成分と、電解液中の電解質濃度の偏りに起因する分極抵抗成分とが含まれている。
例えば、車両1に対して急加速要求がなされた場合等は、バッテリ10が充電状態から放電状態に瞬間的に切り替わることがある。このような瞬間的な充放電の切替が行われた場合には、分極抵抗成分がバッテリ10の電圧変化に影響を与えてしまう。分極抵抗成分は、オーミック抵抗成分に比べて時間的な変動が大きい。こうした分極抵抗成分を内部抵抗値に含む場合には、内部抵抗値に基づき推定するSOH_1に誤差を生じさせてしまうおそれがある。
そこで、本実施の形態では、分極抵抗成分を極力取り除いた内部抵抗成分、すなわちオーミック抵抗成分のみに基づいてSOH_1を推定するようにしている。具体的には、BMS11は、分極抵抗成分が内部抵抗成分に極力含まれない条件下、つまりオーミック抵抗成分のみを内部抵抗成分に含む条件下で算出した内部抵抗値rに基づいて、図3に示す推定手法にしたがってSOH_1を推定する。
ここで、オーミック抵抗成分のみを内部抵抗成分に含む条件下とは、上述した所定時間dt内のバッテリ10の変化が所定条件を満たす場合である。
本実施の形態における上記所定条件は、所定時間dtの間、バッテリ10が放電状態にあり、かつ当該所定時間dt内の電流値Iの変化量ΔIが第1の所定値Ith1(例えば、−30A)以下であること、または上記所定時間dtの間、バッテリ10が充電状態にあり、かつ当該所定時間dt内の電流値Iの変化量ΔIが第2の所定値Ith2(例えば、30A)以上であることのいずれかである。
前段の所定条件は、バッテリ10が放電状態にあるときに電流値Iが放電を終了させる側に大きく変化したこと、すなわち電流値Iが第1の所定値Ith1(例えば、−30A)以上、減少したことを表している。
一方、後段の所定条件は、バッテリ10が充電状態にあるときに電流値Iが充電を終了させる側に大きく変化したこと、すなわち電流値Iが第2の所定値Ith2(例えば、30A)以上、増加したことを表している。なお、本実施の形態において、電流値Iは、バッテリ10が放電状態にあるときには正の値を示し、充電状態にあるときには負の値を示す。
次に、図3を参照して、SOH_1[%]の推定手法について説明する。図3に示すように、BMS11は、所定時間dt内の電圧値Vの変化量ΔV[V]と所定時間dt内の電流値I[A]の変化量ΔIとに基づき、現在の内部抵抗値r[mΩ]を算出する。具体的には、BMS11は、算出式「r=(ΔV/ΔI)×1000」に基づいて、現在の内部抵抗値r[mΩ]を算出する。
次いで、BMS11は、現在の内部抵抗値r[mΩ]と初期オーミック抵抗r0[mΩ]とに基づき、抵抗値変化率Δr(=r/r0)を算出する。ここで、初期オーミック抵抗r0[mΩ]は、バッテリ温度Tb[℃]と初期オーミック抵抗テーブルとに基づき求められる。初期オーミック抵抗テーブルは、バッテリ温度Tb[℃]と初期オーミック抵抗r0[mΩ]との関係を予め実験的に求めたもので、BMS11のROMに予め記憶されている。
その後、BMS11は、上述の通り算出した抵抗値変化率Δrに基づき、SOH_1[%](=(1/Δr)×100)を算出する。なお、「1/Δr」は、出力性能維持率である。
また、図1に示すように、BMS11は、IG33がオンされたとき、バッテリ10の使用が開始されてから現在まで、すなわち前回IG33がオフされたときまでのバッテリ10の総放電容量Qdmax(n−1)と、バッテリ10の環境温度に応じた補正係数Kとに基づき、バッテリ10のSOH_2を推定する第2のSOH推定部42としての機能を有する。
ここで、「バッテリ10の使用が開始されてから」とは、例えば「車両出荷時から」、または「バッテリ交換時から」等、バッテリ10の初期状態からとの意味である。
具体的には、BMS11は、バッテリ10の総放電容量Qdmaxを記憶する記憶部46を備えている。記憶部46は、例えば不揮発性のフラッシュメモリによって構成されている。
BMS11は、IG33がオンされてからオフされるまでの間に電流センサ30によって検出された放電電流に基づき車両1の今回の走行におけるバッテリ10の放電容量Qdを算出する。
詳細には、BMS11は、IG33がオンされてからオフされるまでの間に電流センサ30によって検出された放電電流を積算し、この積算された総放電電流に基づき車両1の今回の走行におけるバッテリ10の放電容量Qdを算出する。
ここで、電流センサ30によって検出される充放電電流は、上述した通り、放電側が正、充電側が負の値である。このため、BMS11は、電流値I>0の条件を満たしたときに放電電流を積算する。
そして、BMS11は、上述のように算出した放電容量Qdと、バッテリ10の使用が開始されてから前回IG33がオフされたときまでのバッテリ10の総放電容量Qdmax(n−1)とを加算した値を、バッテリ10の使用が開始されてから今回IG33がオフされたときまでのバッテリ10の総放電容量Qdmax(n)として記憶部46に記憶する。このとき記憶された総放電容量Qdmax(n)は、次回IG33がオンされたときに総放電容量Qdmax(n−1)として、バッテリ10のSOH_2の推定に用いられる。
したがって、BMS11は、次回IG33がオンされたとき、記憶部46に記憶された総放電容量Qdmax(n−1)と、バッテリ10の環境温度に応じた補正係数Kとに基づいて、図4に示す推定手法にしたがってバッテリ10のSOH_2を推定する。
図4に示すように、IG33がオンされると、BMS11は、記憶部46に記憶された総放電容量Qdmax(n−1)からSOHベーステーブルを参照して、SOHベース結果SOHbaseを算出する。
SOHベーステーブルは、総放電容量Qdmax(n−1)に応じたバッテリ10の平均的な使用状況を考慮したSOHをSOHベース結果SOHbaseとして算出するもので、予め実験的に求めてBMS11のROMに記憶されている。
また、SOHベーステーブルは、総放電容量Qdmax(n−1)が大きくなるほどSOHベース結果SOHbaseが小さな値となる特性を有する。なお、本実施の形態のSOHベーステーブルは、一例であって、これに限定されるものではなく、総放電容量Qdmax(n−1)を、例えば「1kAh」ごとに細分化し、その細分化した総放電容量Qdmax(n−1)に対応するようにSOHベース結果SOHbaseが規定されていてもよい。また、総放電容量Qdmax(n−1)に対して線形となるようSOHベース結果SOHbaseが規定されていれば、より詳細にSOHベース結果SOHbaseを算出することができる。
また、BMS11は、吸気温度センサ31によって検出された環境温度の平均値を平均環境温度として算出し、算出した平均環境温度から補正係数テーブルを参照して、補正係数Kを算出する。
具体的には、BMS11は、吸気温度センサ31によって検出された環境温度を記憶部46に記憶し、バッテリ10の使用が開始されてから現在まで記憶部46に記憶した環境温度に対して、加重平均化処理等の平均化処理を施すことによって、補正係数Kを特定するときの平均環境温度を決定する。
すなわち、BMS11は、電流センサ30によって充放電電流が検出されたときにおける環境温度を記憶部46に記憶し、IG33がオンにされたときに、記憶部46に記憶されている環境温度に対して、平均化処理を施すことによって環境温度の平均値(平均環境温度)を求める。そして、BMS11は、平均環境温度に基づいて補正係数テーブルを参照することにより補正係数Kを特定する。
補正係数テーブルは、平均環境温度と補正係数Kとの関係を予め実験的に求めたもので、BMS11のROMに記憶されている。また、補正係数テーブルは、平均環境温度が高いほど補正係数Kが大きな値となる特性を有する。なお、本実施の形態の補正係数テーブルは、一例であって、これに限定されるものではなく、平均環境温度を、例えば「1℃」や「5℃」ごとに細分化し、その細分化した平均環境温度に対応するように補正係数Kが規定されていてもよい。また、平均環境温度に対して線形となるよう補正係数Kが規定されていれば、より詳細に補正係数Kを算出することができる。
BMS11は、SOHベーステーブル及び補正係数テーブルを参照して得られたSOHベース結果SOHbase及び補正係数Kを用いて、算出式「SOH_2=100−(100−SOHbase)×K」に基づきSOH_2を算出する。
さらに、BMS11は、SOH_1及びSOH_2のいずれも算出済みである場合には、SOH_1とSOH_2とを重みづけして合成することによりSOHの真値を推定する。
すなわち、BMS11は、SOH_1及びSOH_2のいずれも算出済みである場合には、所定の第1の補正係数(1−α)とSOH_1とを乗算した値と、所定の第2の補正係数αとSOH_2とを乗算した値とを加算した値を、SOHの真値であると推定する。
具体的には、BMS11は、バッテリ10の使用が開始されてから現在までの経過時間を計測する経過時間計測部としてのタイマ47を有する。なお、バッテリ10が交換された場合には、経過時間はリセットされ、新たなバッテリの使用開始から再度計測される。
BMS11は、タイマ47により計測された、バッテリ10の使用が開始されてから現在までの経過時間に基づき、上述の第2の補正係数αを設定する係数設定部45としての機能を有する。また、BMS11は、「1」から第2の補正係数αを減算した値、すなわち(1−α)を第1の補正係数として設定する。
ここで、BMS11のROMには、経過時間と第2の補正係数αとの関係を予め実験的に求めたマップが記憶されている。そして、第2の補正係数αは、当該マップにおいて、経過時間が長くなるほど大きな値となるよう規定されている。また、第2の補正係数αは、「0≦α≦1」の範囲で設定される。したがって、BMS11は、上述の経過時間から上記マップを参照することによって第2の補正係数αを設定することができる。
BMS11は、SOH_1、SOH_2、第1の補正係数(1−α)及び第2の補正係数αに基づき、次式(1)からSOHを算出する。BMS11は、次式(1)で算出したSOHの値を、SOHの真値として推定する。
Figure 2016125932
また、BMS11は、SOH_1が算出済みでない場合には、SOH_2をSOHの真値として推定する。
以上のように構成された本実施の形態に係る劣化状態推定装置による劣化状態推定動作について、図5〜図7を参照して説明する。なお、以下に説明する劣化状態推定動作は、IG33がオンされて、BMS11が起動したときにスタートする。
図5に示すように、BMS11は、第1のSOH推定処理を実行する(ステップS1)。BMS11は、図6に示す第1のSOH推定処理にしたがってSOH_1を推定する。
具体的には、図6に示すように、BMS11は、バッテリ温度センサ34を介してバッテリ温度Tbを測定する(ステップS21)。その後、BMS11は、所定時間dt内の電圧値Vの変化量ΔVと所定時間dt内の電流値Iの変化量ΔIとに基づき、現在の内部抵抗値rを算出する(ステップS22)。
次いで、BMS11は、所定時間dt中、バッテリ10の放電状態と充電状態とが反転していないか否か、すなわち所定時間dt中、電流値Iの正負が一定であるか否かを判定する(ステップS23)。
BMS11は、所定時間dt中、電流値Iの正負が一定でないと判定した場合には、内部抵抗値rに分極抵抗成分が含まれる可能性が高いため正確なSOH_1を推定できない可能性が高いと判断して、SOH_1を推定することなく、第1のSOH推定処理を終了する。
一方、BMS11は、所定時間dt中、電流値Iの正負が一定であると判定した場合には、バッテリ10が放電状態、すなわち電流値Iが正(I>0)であり、かつ所定時間dt内の電流値Iの変化量ΔIが第1の所定値Ith1(例えば、−30A)以下であるか否かを判定する(ステップS24)。
BMS11は、電流値Iが正であり、かつ変化量ΔIが第1の所定値Ith1以下であると判定した場合には、ステップS21で算出したバッテリ温度TbとステップS22で算出した現在の内部抵抗値rとに基づき、SOH_1を推定して(ステップS25)、第1のSOH推定処理を終了する。
一方、BMS11は、ステップS24において、電流値Iが正であり、かつ変化量ΔIが第1の所定値Ith1以下でないと判定した場合には、バッテリ10が充電状態、すなわち電流値Iが負(I<0)であり、かつ所定時間dt内の電流値Iの変化量ΔIが第2の所定値Ith2(例えば、30A)以上であるか否かを判定する(ステップS26)。
BMS11は、電流値Iが負であり、かつ変化量ΔIが第2の所定値Ith2以上でないと判定した場合には、内部抵抗値rに分極抵抗成分が含まれる可能性が高いため正確なSOH_1を推定できない可能性が高いと判断して、SOH_1を推定することなく、第1のSOH推定処理を終了する。
一方、BMS11は、ステップS26において、電流値Iが負であり、かつ変化量ΔIが第2の所定値Ith2以上であると判定した場合には、ステップS21で算出したバッテリ温度TbとステップS22で算出した現在の内部抵抗値rとに基づき、SOH_1を推定して(ステップS25)、第1のSOH推定処理を終了する。
図5に示すように、BMS11は、第1のSOH推定処理を実行した後、第2のSOH推定処理を実行する(ステップS2)。BMS11は、図7に示す第2のSOH推定処理にしたがってSOH_2を推定する。
具体的には、図7に示すように、BMS11は、前回IG33がオフされたときの総放電容量Qdmax(n−1)を記憶部46から読み出す(ステップS31)。そして、BMS11は、ステップS31で読み出した総放電容量Qdmax(n−1)に基づき、SOHベーステーブルを参照してSOHベース結果SOHbaseを算出する(ステップS32)。
次いで、BMS11は、吸気温度センサ31を介して吸気温をバッテリ10の環境温度として測定し(ステップS33)、測定した環境温度に基づき平均環境温度を算出する(ステップS34)。平均環境温度の算出方法は、上述した通りである。
その後、BMS11は、ステップS34で算出した平均環境温度に基づき、補正係数テーブルを参照して補正係数Kを算出する(ステップS35)。そして、BMS11は、ステップS32で算出したSOHベース結果SOHbaseと、ステップS35で算出した補正係数Kとを用いて、算出式「SOH_2=100−(100−SOHbase)×K」に基づき、SOH_2を算出して(ステップS36)、第2のSOH推定処理を終了する。
図5に示すように、BMS11は、第2のSOH推定処理を実行した後、第1のSOH推定処理においてSOH_1を算出済みであるか否かを判定する(ステップS3)。
BMS11は、SOH_1を算出済みでないと判定した場合には、第2のSOH推定処理で算出したSOH_2をSOHの真値として推定して(ステップS7)、劣化状態推定動作を終了する。
一方、BMS11は、SOH_1を算出済みであると判定した場合には、タイマ47に基づき、バッテリ10の使用が開始されてから現在までの経過時間を読み出す(ステップS4)。
その後、BMS11は、バッテリ10の使用が開始されてから現在までの経過時間に基づき、第1の補正係数(1−α)及び第2の補正係数αを設定する(ステップS5)。第1の補正係数(1−α)及び第2の補正係数αの設定方法については、上述した通りであるため詳細な説明を省略する。
次いで、BMS11は、ステップS1で推定したSOH_1、ステップS2で算出したSOH_2、第1の補正係数(1−α)及び第2の補正係数αに基づき、上述した式(1)からSOHの真値を推定して(ステップS6)、劣化状態推定動作を終了する。
以上のように、本実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置は、所定時間dt内のバッテリ10の変化が所定条件を満たす場合に、所定時間dt内の電圧値Vの変化量ΔVと電流値Iの変化量ΔIとに基づき算出したバッテリ10の内部抵抗値rからSOH_1を推定する。このため、本実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置は、分極抵抗成分を極力取り除いた内部抵抗成分、すなわちオーミック抵抗成分のみに基づいてSOH_1を推定することができる。これにより、本実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置は、バッテリ10のSOH_1を精度よく推定することができる。
また、上記所定条件は、所定時間dtの間、バッテリ10が放電状態にあり、かつ当該所定時間dt内の変化量ΔIが第1の所定値Ith1以下であること、または上記所定時間dtの間、バッテリ10が充電状態にあり、かつ当該所定時間dt内の変化量ΔIが第2の所定値Ith2以上であることのいずれかである。
このため、本実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置は、バッテリ10が放電状態にあるときに電流値Iが放電を終了させる側に大きく変化した場合、またはバッテリ10が充電状態にあるときに電流値Iが充電を終了させる側に大きく変化した場合のいずれかの状態にあるときに算出した内部抵抗値rをSOH_1の推定に用いる。したがって、本実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置は、SOH_1を推定する際には、分極抵抗成分が内部抵抗成分に極力含まれない条件下で算出した内部抵抗値rを用いることができる。
また、本実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置は、それぞれ異なる方法で推定されたSOH_1とSOH_2とに基づき、これらSOH_1とSOH_2とを重みづけして合成することによりSOHの真値を推定する。このため、例えば総放電容量に基づき推定されるSOH_2が真値に対して誤差を含んでいても、SOH_1を考慮してSOHの真値を推定するため、バッテリ10のSOHを精度よく推定することができる。
ここで、SOH_2の推定に関わるSOHベーステーブルは、バッテリ10の平均的な使用状況を考慮したSOHをSOHベース結果SOHbaseとして算出するものである。また、SOHは、バッテリ10の使用が開始されてから現在までの経過時間によっても変動し、当該経過時間が長くなるほど低い値となる。
したがって、SOHベーステーブルは、バッテリ10の使用が開始されてから現在までの経過時間を考慮して定められている。つまり、SOHベーステーブルは、バッテリ10の平均的な使用状況下において、総放電容量が例えば10[kAh]のときは、経過時間が「t1」程度であるとの想定に基づき定められたものである。このように、SOHベーステーブルで考慮されている経過時間は、バッテリ10の平均的な使用状況下での経過時間である。
しかしながら、バッテリ10の使用頻度が平均的な使用頻度よりも多い場合、総放電容量が例えば10[kAh]であっても、実際の経過時間が「t1」よりも短い「t2」となることがある。このような場合、SOHベーステーブルを用いた第2のSOH推定処理では、SOH_2が、実際のSOH、すなわちSOHの真値よりも低い値として推定されるおそれがある。
こうした場合、SOH_2は、SOHの真値に対して誤差を含んでいる可能性がある。ただし、こうしたSOH_2の誤差は、バッテリ10の使用が開始されてから現在までの経過時間が短いほど大きく、当該経過時間が長くなるほど小さくなる。
したがって、本実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置では、経過時間が短いほど第2の補正係数αの値を小さくすることにより、SOHの真値を推定するにあたってのSOH_1に対するSOH_2の比率を下げるようにしている。これにより、本実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置は、SOH_2が誤差を含んでいた場合であっても、バッテリ10のSOHを精度よく推定することができる。
一方、本実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置は、経過時間が長い場合には、SOH_2の精度が高いと想定されるため、第2の補正係数αの値を大きくすることにより、SOHの真値を推定するにあたってのSOH_1に対するSOH_2の比率を上げるようにしている。これにより、本実施の形態に係る二次電池の劣化状態推定装置は、経過時間が長い場合にもバッテリ10のSOHを精度よく推定することができる。
なお、本実施の形態においては、図6に示した第1のSOH推定処理のステップS23、S24、S26の各判定において、電流値I及びその変化量ΔIを用いたが、これらのパラメータに代えて、バッテリ10の内部抵抗の両端にかかる電圧vとその変化量Δvを用いてもよい。この場合、第1の所定値及び第2の所定値は、それぞれ所定の電圧値となる。これら所定の電圧値は、放電状態にあるバッテリ10が放電を終了する側に大きく変化したこと、及び充電状態にあるバッテリ10が充電を終了する側に大きく変化したことを示す電圧値にそれぞれ設定される。
また、本実施の形態においては、SOH_1を図6に示した第1のSOH推定処理にしたがって推定したが、これに限らず、例えば図8に示す第1のSOH推定処理にしたがって推定してもよい。
具体的には、図8に示すように、BMS11は、バッテリ温度センサ34を介してバッテリ温度Tbを測定する(ステップS51)。その後、BMS11は、所定時間dt内の電圧値Vの変化量ΔVと所定時間dt内の電流値Iの変化量ΔIとに基づき、現在の内部抵抗値rを算出する(ステップS52)。
次いで、BMS11は、バッテリ10が非充放電状態にあるか、すなわち非充放電中か否かを判定する(ステップS53)。BMS11は、例えばバッテリ10の電流値Iが一定時間以上、所定の範囲内にあるか否かを判断することにより、バッテリ10が非充放電中か否かを判定することができる。
BMS11は、バッテリ10が非充放電中でないと判定した場合には、SOH_1を推定することなく、図8に示す第1のSOH推定処理を終了する。
一方、BMS11は、バッテリ10が非充放電中であると判定した場合には、バッテリ10が充放電を開始したか否かを判定する(ステップS54)。BMS11は、例えばバッテリ10の電流値Iが上述した所定の範囲外となったか否かを判断することにより、バッテリ10が充放電を開始したか否かを判定することができる。BMS11は、バッテリ10が充放電を開始していないと判定した場合には、再度ステップS54の処理を繰り返す。
一方、BMS11は、バッテリ10が充放電を開始したと判定した場合には、所定時間dt内の電流値Iの変化量ΔIの絶対値|ΔI|が第3の所定値Ith3(例えば、30A)以上であるか、またはバッテリ10の内部抵抗の両端にかかる電圧vの定時間dt内の変化量Δvの絶対値|Δv|が所定値vth以上であるか否かを判定する(ステップS55)。
BMS11は、絶対値|ΔI|が第3の所定値Ith3以上であるか、または絶対値|Δv|が所定値vth以上であるかのいずれの条件も満たしていないと判定した場合には、SOH_1を推定することなく、図8に示す第1のSOH推定処理を終了する。
一方、BMS11は、絶対値|ΔI|が第3の所定値Ith3以上であるか、または絶対値|Δv|が所定値vth以上であると判定した場合には、ステップS51で算出したバッテリ温度TbとステップS52で算出した現在の内部抵抗値rとに基づき、SOH_1を推定して(ステップS56)、図8に示す第1のSOH推定処理を終了する。
ここで、図8に示す変形例では、SOH_1を推定する所定条件は、非充放電状態にあるバッテリ10において充放電が開始された場合における絶対値|ΔI|が第3の所定値Ith3以上であること、または絶対値|Δv|が所定値vth以上であることのいずれかである。
図8に示す変形例にあっても、バッテリ10が非充放電状態から急激に放電状態または充電状態に切り替わる際の内部抵抗値rをSOH_1の推定に用いるので、分極抵抗成分を極力取り除いた内部抵抗成分、すなわちオーミック抵抗成分のみに基づいてSOH_1を推定することができる。これにより、図8に示す変形例にあっても、バッテリ10のSOH_1を精度よく推定することができる。
また、本実施の形態においては、吸気温度センサ31によって検出された吸気温をバッテリ10の環境温度として用いたが、これに限らず、例えばバッテリ温度センサ34によって検出されたバッテリ10の温度を環境温度として用いてもよい。
また、本実施の形態の第2のSOH推定処理においては、SOH_2を推定するにあたってバッテリ10の総放電容量を用いる例について説明したが、これに限らず、SOH_2を推定するにあたって総放電容量に代えて総充電容量を用いてもよいし、総放電容量に加えて総充電容量を用いてもよい。
以上、本発明の実施の形態を開示したが、当業者によっては本発明の範囲を逸脱することなく変更が加えられうることは明白である。すべてのこのような修正及び等価物が特許請求の範囲に記載された請求項に含まれることが意図されている。
1 車両
10 バッテリ(二次電池)
11 BMS
30 電流センサ
31 吸気温度センサ
32 コントローラ
33 IG
34 バッテリ温度センサ
38 電圧監視部
39 内部抵抗算出部
40 制御部
41 第1のSOH推定部
42 第2のSOH推定部
45 係数設定部
46 記憶部
47 タイマ(経過時間計測部)

Claims (5)

  1. 車両に搭載された二次電池の劣化状態を示すSOHを推定する制御部を有する劣化状態推定装置であって、
    所定時間内の前記二次電池の電圧値及び電流値に基づいて内部抵抗値を算出する内部抵抗算出部を備え、
    前記制御部は、前記所定時間内の前記二次電池の変化が所定条件を満たす場合に、前記内部抵抗算出部によって算出された内部抵抗値から前記二次電池の劣化状態を推定することを特徴とする二次電池の劣化状態推定装置。
  2. 前記所定条件は、前記所定時間の間、前記二次電池が放電状態にあり、かつ前記所定時間内の電流値の変化量が第1の所定値以下であること、または前記所定時間の間、前記二次電池が充電状態にあり、かつ前記所定時間内の電流値の変化量が第2の所定値以上であることのいずれかであることを特徴とする請求項1に記載の二次電池の劣化状態推定装置。
  3. 前記所定条件は、非充放電状態にある前記二次電池において充放電が開始された場合における前記所定時間内の電流値の変化量の絶対値が第3の所定値以上であることを特徴とする請求項1に記載の二次電池の劣化状態推定装置。
  4. 前記制御部は、
    前記内部抵抗値から推定される前記二次電池の劣化状態を第1のSOHとして推定する第1のSOH推定部と、
    前記二次電池の使用が開始されてから現在までの前記二次電池の総放電容量に基づき、前記二次電池の第2のSOHを推定する第2のSOH推定部と、を有し、
    前記第1のSOHと所定の第1の補正係数とを乗算した値と、前記第2のSOHと所定の第2の補正係数とを乗算した値とを加算した値を、前記SOHの真値であると推定し、
    前記第1の補正係数は、前記第2の補正係数をαとしたとき、(1−α)であることを特徴とする請求項1ないし請求項3のいずれか1の請求項に記載の二次電池の劣化状態推定装置。
  5. 前記二次電池の使用が開始されてから現在までの経過時間を計測する経過時間計測部をさらに備え、
    前記第2の補正係数αは、前記経過時間計測部により計測された前記経過時間に基づき設定されることを特徴とする請求項4に記載の二次電池の劣化状態推定装置。
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019043792A1 (ja) 2017-08-29 2019-03-07 株式会社 東芝 バッテリシステムおよび車両
WO2019131741A1 (ja) * 2017-12-27 2019-07-04 古河電気工業株式会社 充電可能電池異常検出装置および充電可能電池異常検出方法
JP2020169871A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 東洋システム株式会社 バッテリー残存価値表示装置
JP2020170622A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 東洋システム株式会社 バッテリー残存価値決定システム
JP6944579B1 (ja) * 2020-10-22 2021-10-06 株式会社日本総合研究所 情報処理方法及び情報処理装置
JP2022068834A (ja) * 2020-10-22 2022-05-10 株式会社日本総合研究所 情報処理方法及び情報処理装置
KR20220128828A (ko) * 2021-03-15 2022-09-22 금오공과대학교 산학협력단 배터리 soh 예측 장치 및 방법
US11552343B2 (en) * 2017-11-07 2023-01-10 Lg Energy Solution, Ltd. Apparatus and method for estimating temperature of battery
JP2023020685A (ja) * 2021-07-30 2023-02-09 株式会社日本総合研究所 情報処理方法、プログラム及び情報処理装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002168929A (ja) * 2000-12-04 2002-06-14 Yazaki Corp 車両用バッテリ純抵抗測定方法及び装置
JP2008032683A (ja) * 2006-06-29 2008-02-14 Hioki Ee Corp 電池の内部抵抗測定装置
JP2010066160A (ja) * 2008-09-11 2010-03-25 Mitsumi Electric Co Ltd 電池状態検知装置及びそれを内蔵する電池パック
JP2010230654A (ja) * 2009-03-03 2010-10-14 Denso Corp バッテリの状態検出装置
JP4763050B2 (ja) * 2005-06-30 2011-08-31 エルジー・ケム・リミテッド バッテリー状態推定方法及び装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002168929A (ja) * 2000-12-04 2002-06-14 Yazaki Corp 車両用バッテリ純抵抗測定方法及び装置
JP4763050B2 (ja) * 2005-06-30 2011-08-31 エルジー・ケム・リミテッド バッテリー状態推定方法及び装置
JP2008032683A (ja) * 2006-06-29 2008-02-14 Hioki Ee Corp 電池の内部抵抗測定装置
JP2010066160A (ja) * 2008-09-11 2010-03-25 Mitsumi Electric Co Ltd 電池状態検知装置及びそれを内蔵する電池パック
JP2010230654A (ja) * 2009-03-03 2010-10-14 Denso Corp バッテリの状態検出装置

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019043792A1 (ja) 2017-08-29 2019-03-07 株式会社 東芝 バッテリシステムおよび車両
US11552343B2 (en) * 2017-11-07 2023-01-10 Lg Energy Solution, Ltd. Apparatus and method for estimating temperature of battery
JP2023015089A (ja) * 2017-12-27 2023-01-31 古河電気工業株式会社 充電可能電池異常検出装置および充電可能電池異常検出方法
JPWO2019131741A1 (ja) * 2017-12-27 2021-03-11 古河電気工業株式会社 充電可能電池異常検出装置および充電可能電池異常検出方法
JP7371203B2 (ja) 2017-12-27 2023-10-30 古河電気工業株式会社 充電可能電池異常検出装置および充電可能電池異常検出方法
US11269014B2 (en) 2017-12-27 2022-03-08 Furukawa Electric Co., Ltd. Chargeable battery abnormality detection apparatus and chargeable battery abnormality detection method
US11796600B2 (en) 2017-12-27 2023-10-24 Furukawa Electric Co., Ltd. Chargeable battery abnormality detection apparatus and chargeable battery abnormality detection method
WO2019131741A1 (ja) * 2017-12-27 2019-07-04 古河電気工業株式会社 充電可能電池異常検出装置および充電可能電池異常検出方法
JP7167062B2 (ja) 2017-12-27 2022-11-08 古河電気工業株式会社 充電可能電池異常検出装置および充電可能電池異常検出方法
JP2020169871A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 東洋システム株式会社 バッテリー残存価値表示装置
JP2020170622A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 東洋システム株式会社 バッテリー残存価値決定システム
JP2022068834A (ja) * 2020-10-22 2022-05-10 株式会社日本総合研究所 情報処理方法及び情報処理装置
JP7231686B2 (ja) 2020-10-22 2023-03-01 株式会社日本総合研究所 情報処理方法及び情報処理装置
JP2022068612A (ja) * 2020-10-22 2022-05-10 株式会社日本総合研究所 情報処理方法及び情報処理装置
JP6944579B1 (ja) * 2020-10-22 2021-10-06 株式会社日本総合研究所 情報処理方法及び情報処理装置
KR20220128828A (ko) * 2021-03-15 2022-09-22 금오공과대학교 산학협력단 배터리 soh 예측 장치 및 방법
KR102573964B1 (ko) * 2021-03-15 2023-09-01 금오공과대학교 산학협력단 배터리 soh 예측 장치 및 방법
JP2023020685A (ja) * 2021-07-30 2023-02-09 株式会社日本総合研究所 情報処理方法、プログラム及び情報処理装置
JP7249385B2 (ja) 2021-07-30 2023-03-30 株式会社日本総合研究所 情報処理方法、プログラム及び情報処理装置

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