JP2016217900A - バッテリ異常診断装置および異常診断方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】バッテリに異常が生じた車両を販売店に持ち込む前に、効率的にバッテリ異常を特定することができる技術を提供する。
【解決手段】電動車両が有する複数の電池セルからなるバッテリに対して充放電を実行する充電器に備えられたバッテリの異常を診断するバッテリ異常診断装置において、バッテリ異常診断装置による診断を開始する以前に検知された、複数の電池セルのそれぞれの電圧及び電圧の変化傾向に基づいて検知されたバッテリの異常傾向に関する情報を取得し、取得した異常傾向情報に応じて、充電器がバッテリに対して実行する異常診断用の充放電パターンを複数の充放電パターンから選択する。そして、選択された充放電パターンに従って充電器に充放電を実行させるとともに、各電池セルの電圧に基づいて、バッテリの異常を特定する。
【選択図】図5

Description

本発明は、バッテリ異常診断装置および異常診断方法に関する。
従来、電動車両が備える、複数の電池で構成された組電池(バッテリ)に異常が発生した場合、その異常の種類を判定する方法が、バッテリ異常の種類毎に複数知られている(例えば、特許文献1参照)。したがって、バッテリに異常が発生した車両が販売店等に持ち込まれた際、販売店等は、まず、上記の複数の方法を実施することでバッテリ異常診断を行い、バッテリ内のどの電池に異常があるか及びその異常の種類を特定する。
特開2005−114401号公報
しかしながら、販売店等で行うバッテリ異常診断は、異常の種類が確定するまで、上記の複数の方法を順次実施する必要があり、非効率である。
本発明は、販売店に持ち込む前に、効率的にバッテリ異常を特定することができる技術を提供することを目的とする。
本発明の一態様におけるバッテリ異常診断装置は、電動車両が有する複数の電池セルからなるバッテリに対して充放電を実行する充電器に備えられたバッテリの異常を診断するバッテリ異常診断装置であって、複数の電池セルのそれぞれの電圧及び電圧の変化傾向に基づいて検知されたバッテリの異常傾向情報を、診断を開始する以前に取得する異常傾向取得手段と、異常傾向取得手段が取得した異常傾向の種類に応じて、充電器がバッテリに対して実行する異常診断用の充放電パターンを複数の充放電パターンから選択する充放電パターン選択手段と、を備え、選択された充放電パターンに従って充電器に充放電を実行させるとともに、各電池セルの電圧に基づいて、前記バッテリの異常を特定する。
本発明によれば、充電器において、電池診断を行う以前に取得したバッテリの異常傾向に関する情報に応じた適切な充放電パターンのみを実施することで電池診断を行うことができるので、効率的にバッテリ異常を特定することができる。
図1は、一実施形態のバッテリ異常診断装置を備えた充電器と、電動車両と、データサーバと、販売会社との関係を概略的に表した構成図である。 図2は、一実施形態のバッテリ異常診断装置を備えた充電器、車両、データサーバ、および、販売会社の主要構成を表したブロック図である。 図3は、バッテリの内部構成を説明するための図である。 図4は、一実施形態に係るデータサーバが備えるバッテリ異常傾向検知システムが実行する異常傾向検知制御の流れを表したフローチャートである。 図5は、一実施形態のバッテリ異常診断装置が実行するバッテリ診断制御の流れを表したフローチャートである。 図6は、ΔV上昇向けの電池診断を説明するための図である。 図7は、電圧ばたつき向けの電池診断を説明するための図である。
図1は、一実施形態のバッテリ異常診断装置20を備えた充電器2と、電動車両1と、データサーバ4と、販売会社3との関係を概略的に表した構成図である。
図1に示す通り、本実施形態のバッテリ異常診断装置20(以下、単に診断装置20ともいう)は、充電器2に備えられている。電動車両1(以下単に車両1ともいう)と充電器2とは、電力ケーブル5を介して、充放電および情報通信が可能な状態で接続される。充電器2は、販売会社3と、無線もしくは有線によって通信可能に接続される。データサーバ4と電動車両1とは、無線通信によって後述する種々の情報の授受を行う。以下、診断装置20を備えた充電器2、電動車両1、データサーバ4、および、販売会社3の詳細を、図2を参照して説明する。
図2は、本実施形態のバッテリ異常診断装置20を備えた充電器2、車両1、データサーバ4、および、販売会社3の主要構成を表したブロック図である。
−車両1−
車両1は、車両コントローラ10と、バッテリ11と、データ送受信器12とを備える。なお、以下の説明における車両1は電気自動車を前提とするが、電気自動車以外に、例えばプラグインハイブリッド自動車や電動二輪車等の、バッテリを備え、バッテリの充放電が可能な車両全般に変更し得る。
バッテリ11は、複数のリチウムイオン電池セルが直列および並列に接続されて構成された、充放電可能な高電圧バッテリである。バッテリ11は、電動車両1に搭載された種々の電気要素に電力を供給する。また、バッテリ11は、充電器2と車両1とが電力ケーブル5を介して接続された状態で、充電および放電を行うことができる。バッテリ11の具体的な構成は、図3を参照して説明する。
図3は、バッテリ11の内部構成を説明するための図である。図から分かるとおり、バッテリ11は、2つのセル(単電池)が並列に接続されて構成された電池セル1〜5を備えており、各電池セル1〜5が直列に接続されて構成される。このように、バッテリ11は、複数のセルを並列あるいは直列に接続して構成された、いわゆる組電池である。
図2に示すように、データ送受信器12は、後述するデータサーバ4とデータ通信を行うための通信インターフェースであり、データサーバ4に情報を送信する送信手段およびデータサーバ4から情報を受信する受信手段として機能する。
車両コントローラ10は、CPU、ROM、RAM等からなるマイクロコンピュータである。車両コントローラ10は、バッテリ11を監視し、バッテリ11の電力量いわゆる充電率(SOC:State Of Charge)や、バッテリ11が有する各電池セル1〜5の電圧を検知する。バッテリ11のSOCは、電池セル1〜5の平均電圧から算出することができる。そして、車両コントローラ10は、検知したバッテリ11の各電池セル1〜5の電圧データを、データ送信器12を介してデータサーバ4に送信する。
また、車両コントローラ10は、電力ケーブル5を介して接続された充電器2が備える診断装置20と連携し、バッテリ11の充放電動作を制御する。また、車両コントローラ10は、RAM等の読み出し可能な記憶媒体を備えており、検知した電圧データや、データサーバ4から受信する種々の情報を格納し、記憶することができる。
−データサーバ4−
データサーバ4は、データ送受信器42を備え、データ送受信器42を介して、データサーバ4と通信可能な車両1および充電器2と、種々の情報の授受を行う。また、データサーバ4は、車両1から受信するバッテリ11の電圧データ等に基づいて、バッテリ11の異常傾向を検知するバッテリ異常傾向検知システム41を備える。
より具体的には、データサーバ4は、車両1から、車両1の起動中に検知されたバッテリ11を構成する電池セル1〜5毎の電圧データを受信する。受信した電圧データは、データサーバ4が備える記憶装置(不図示)に保管される。そして、バッテリ異常傾向検知システム41は、この保管された車両1の各電池セル1〜5の電圧データに基づいて、バッテリ11の異常傾向を検知する。バッテリの異常傾向と検知方法の詳細は後述する。当該検知方法により検知された車両1のバッテリ異常傾向は、データ送受信器42を介して、車両1および充電器2へ送信される。
バッテリの異常傾向とその検知方法について説明する。本実施形態に係るバッテリ異常検知システム41が検知するバッテリ11の異常傾向は、[ΔV上昇]と[電圧ばたつき]の2種類である。以下、それぞれの定義および検知方法について説明する。
<ΔV上昇>
ΔV上昇とは、バッテリ11を構成する複数の電池セル1〜5のうち、微小短絡等により電圧が著しく落ち込んでいる電池セルが少なくとも一つ以上ある場合に検知されるバッテリ11の異常傾向である。
バッテリ異常傾向検知システム41は、電池セル1〜5のそれぞれの電圧のうち、最も大きい電圧をVmaxとし、最も小さい電圧をVminとした場合に、次(1)式が成立する場合に、異常傾向の種類をΔV上昇と検知する。
[数1]
Vmax−Vmin≧Vr …(1)
ただし、Vrは、予め実験等により定められた所定値であり、ΔV上昇を検知可能
な値として設定される。例えばVrは、数十〜数百mvである。
<電圧ばたつき>
電圧ばたつきとは、バッテリ11を構成する複数の電池セル1〜5のうち、一の電池セルの電圧変動幅と、他の電池セルの電圧変動幅との差が、所定値以上である場合に検知されるバッテリ11の異常傾向である。なお、ここでの電圧変動幅とは、一定時間においてバッテリ11のSOCが変動(すなわち、バッテリ11が充放電)した場合に、それに伴って変動する各電池セル1〜5それぞれの電圧の変動幅のことである。
電池セル1〜5がそれぞれ備える並列接続された2セル間の導通が断線した場合、当該断線が生じた電池セル内の2セルのうち、断線した1セルは充放電に寄与しなくなる。そのため、導通している1セルのみで、本来の並列接続された2セル分の充放電電流を負うこととなる。その結果、断線が生じた電池セルは、断線が生じていない電池セルよりも、充放電電流に対して感度2倍で電圧が変動する。電圧ばたつきは、電池セル1〜5の電圧変動幅を検知し、比較することで特定することができる異常傾向である。
バッテリ異常傾向検知システム41は、電池セル1〜5のそれぞれの電圧変動幅をδVとし、所定時間をδtとした場合に、次式(2)が成立する回数が、所定のカウント数以上検知された場合に、異常傾向の種類を電圧ばたつきと判断する。
[数2]
δV/δt≧δVr …(2)
δV/δt:所定時間内の電池セル電圧の変動量
ただし、δVrは、予め実験等により定められた所定値であり、電圧ばたつきを検知可能な値として設定される。δVrは、例えばバッテリ11のSOCが50%変動した場合、数百mvである。なお、δVとδtを用いて電圧ばたつきを検知することは、例えば、特開2008−021417に開示されている。
このように、データサーバ4は、データ送受信機41と、バッテリ異常傾向検知システム41とを備え、車両1から、車両1が備えるバッテリ11が有する電池セル1〜5毎の電圧データを受信し、保管する。そして、保管された電圧データを解析することにより、車両1が備えるバッテリ11のバッテリ異常傾向を検知することができる。また、データサーバ4は、車両1が備えるバッテリ11の過膨大な過去データを保管し、解析に用いることができるので、バッテリ異常傾向を高精度に検知することができる。なお、これまで説明した電圧データの受信および解析は、車両1が起動している間は、一定の周期で常時行われる。また、電圧データの解析については、車両1からのリクエストを受信したことに対応して行ってもよい。
−充電器2−
続いて、図2を参照して、充電器2について説明する。充電器2は、通常、充電スポット(充電ステーション)のような公共の充電施設に設置されており、電動車両1に対して充電を行う。本実施形態では、充電器2は、車両の充電だけでなく、放電を行うこともできるように構成されている。
充電器2は、診断装置20と、送受信器24と、入力パネル25とを備える。また、充電器2は、電力ケーブル5を備え(図2では不図示)、電力ケーブル5を介して車両1と接続された状態で、車両1の充放電および車両1との種々のデータ通信を行うことができる。
診断装置20は、CPU、ROM、RAM等からなるマイクロコンピュータであって、バッテリ異常診断や充電制御を実行するコントローラとして機能する。診断装置20は、充放電制御部22と、バッテリ診断実行部23とを備える。
充放電制御部22は、充電器2と車両1とが電力ケーブルを介して接続された状態で、車両1が備えるバッテリ11の充放電を制御する。本実施形態に係る充放電制御部22が制御する充放電は、後述するバッテリ診断実行部22が決定する電池診断メニューの手順に従って行われる。
バッテリ診断実行部22は、バッテリに生じ得る異常傾向であるΔV上昇および電圧ばたつきに対して、それぞれのバッテリ異常の詳細を解析するのに適した充放電パターンを選択し、充放電制御部22を用いて実行する。充電器1に接続された車両1に対して、どの診断メニューを実行するかは、上述のデータサーバ4が備えるバッテリ異常傾向検知システム41が検知した異常傾向の種類に基づいて選択される。バッテリ診断実行部22が実行する電池診断の詳細および、診断結果に関する情報の詳細は、図5に係るフローチャートを参照して後述する。
送受信器24は、データサーバ4とデータ通信を行うための通信インターフェースであり、データサーバ4から、検知した異常傾向の種類に関する情報を受信する受信手段として機能する。また、送受信器24は、後述する販売会社3とデータ通信を行うための通信インターフェースとしての機能も有しており、特に、販売会社3にバッテリ診断実行部22が実行した電池診断の結果に関する情報を送信する送信手段として機能する。
入力パネル25は、充電器1の上部に設けられ、充電および、診断装置20が実行する電池診断に対する所定の入力操作を受ける入力装置である。入力パネル25は、充電器2に接続された車両の乗員あるいは所有者等が、電気診断を実行するか否かの承認意思を入力することができるように構成されている。また、入力パネル25は、乗員等に報知するために、電池診断の結果等の情報を表示することもできる。
−販売会社3−
販売会社3は、いわゆる車両の販売店である。販売会社3は、サービス工場等を併設し、車両の修理を行うことができる。
本実施形態に係る販売会社3が備える販売会社システム30は、修理受付システム31と、部品注文システム32と、データ送受信器33とを備える。
販売会社システム30は、データ送受信器33を介して車両1の電池診断の結果に関する情報等を充電器2から取得する。販売会社システム30は、当該情報に車両1の修理が必要であるとの情報が含まれていた場合、車両1の修理あるいは部品交換に係る手続きを自動的に開始する。たとえば、販売会社システム30は、修理受付システム31と連動して、車両1の修理を行う時間を自動的に予約することができる。また、車両1の修理の際に部品交換が必要であるとの情報を取得した場合は、部品注文システム32と連動して、必要な交換部品を自動的に発注することができる。
以上の構成を前提として、以下、本実施形態に係るバッテリ異常傾向検知システム41により行われる処理の詳細、および、本実施形態に係るバッテリ異常診断装置20により行われる処理の詳細を、図4、図5を参照して説明する。
−異常傾向検知制御−
図4は、第1の実施形態に係るデータサーバ4が備えるバッテリ異常傾向検知システム41が実行する異常傾向検知制御の流れを表したフローチャートである。本フローは、車両1が起動している間、一定の周期毎に常時繰り返して行われる。
データサーバ4は、車両1の起動中に車両コントローラ10が検知したバッテリ11に関する電圧データ(バッテリ11の各電池セルの電圧値)を、データ送受信器42を介して通信により取得/解析し、解析結果を車両1と共有することができるシステム、いわゆるテレマティクスシステムとして機能する。
ステップ10では、バッテリ異常傾向システム41は、車両1から取得したバッテリ11の各電池セルの電圧データを監視する。つまり、バッテリ異常傾向検知システム41は、当該電圧データに対して上記式(1)、(2)を用いたデータ解析を実行し、ΔV上昇もしくは電圧ばたつきのいずれかのバッテリ異常傾向を検知する。
続くステップ11では、バッテリ異常傾向システム41は、ΔV上昇もしくは電圧
ばたつきのいずれかのバッテリ異常傾向を検知したか否かを判定する。バッテリ11の電圧データの解析において、上記式(1)が成立した場合は、ΔV上昇に係るバッテリ異常傾向を検知したと判定し、ステップS12へ進む。上記式(2)が成立した場合は、電圧ばたつきに係るバッテリ異常傾向を検知したと判定し、ステップS12へ進む。いずれの異常傾向も検知しない場合は、異常傾向検知制御を終了する。
ステップS12では、バッテリ異常傾向システム41は、ステップS11において検知したバッテリ11の異常傾向の種類に関する情報を、データ送受信器42を介して車両1に送信する。情報送信後、本制御を終了する。なお、当該情報送信は、車両1に対してだけではなく、充電器2に対して行ってもよい。
なお、バッテリ11の異常傾向の種類に関する情報を受信した車両1は、車両コントローラ10が備えるRAM等の読み出し可能な記憶媒体に当該情報を格納し、記憶する。また、当該情報を受信した充電器2は、受信したバッテリ11の異常傾向に関する情報を、車両1の基本情報(車両を個別に認識できる情報)とともに、充電器2が備える記憶媒体に格納し、記憶する。また、車両1は、受信した情報により検知したバッテリ異常を、例えばMILランプを点灯させる等して乗員に報知しても良い。
以上が、データサーバ4で実行される異常傾向検知制御の詳細である。この異常傾向検知制御により、以下に説明する診断装置20が実行する電池診断の以前に、バッテリ11の異常傾向の種類を検知することが可能となる。しかしながら、本制御は、電動車両起動中におけるバッテリ11の電圧データを用いた簡易的な診断で異常傾向を検知できるのみであり、バッテリ11の異常の種類を精度よく特定することはできない。以下に説明するバッテリ診断制御は、異常傾向検知制御で検知した異常傾向の種類に応じて、効率的にバッテリ異常を特定(バッテリ異常の種類および異常部位を特定)することができる。以下、詳細を説明する。
−バッテリ診断制御−
図5は、一実施形態のバッテリ異常診断装置20が実行するバッテリ診断制御の流れを表したフローチャートである。このバッテリ診断制御は、車両1と充電器2とが接続された状態で、異常傾向検知制御により検知した異常傾向の種類に応じて、その異常傾向の詳細を解析するのに適切な充放電パターンを選択し、実行する。
ステップS20では、診断装置20は、充電器2と車両1とが、電力ケーブル5を介して接続されたか否かを判断する。充電器2と車両1とが接続されていれば、ステップS21へ進む。充電器2と車両1とが接続されていなければ、充電器2と車両1とが接続されるまで、ステップS20をループする。
ここで、前提として、充電器2に接続された車両1の乗員は、車両1が備えるMILランプが点灯していることを確認すること等により、車両1のバッテリ11に異常があることを認識しているものとする。したがって、ステップS20で充電器2と車両1とが接続された場合、車両1の乗員は、車両1の充電を目的とするとともに、充電器2が備える診断装置20によるバッテリ異常の詳細な診断を目的としている可能性が高い。
しかしながら、バッテリ異常の詳細な診断にはある程度の時間を要するので、乗員の都合によっては、診断装置20による電池診断は行わずに、車両1の充電のみを実施したい場合がある。続くステップS21は、そのような乗員の意思を確認するために設けられたステップである。
ステップS21では、診断装置20は、車両1に対する電池診断を行うか否かを、車両1の乗員(あるいは所有者)に確認する。例えば、乗員が入力パネル25中のOKボタンをタッチするなどして、電池診断の開始を承認する意思を確認できた場合は、ステップS22へ進む。電池診断の開始を承認する意思を確認できなければ、ステップS23へ進み、車両1に対して通常行うとおりの充電を開始し、バッテリ診断制御を終了する。
ステップS22では、診断装置20は、異常傾向検知制御(ステップS12)により取得し、車両コントローラ10が備える記憶媒体に記憶されたバッテリ11の異常傾向の種類に関する情報の読み出しを行う。これにより、診断装置20は、車両1のバッテリ異常傾向の種類を把握する。
あるいは、診断装置20は、車両コントローラ10から取得可能な車両1の基本情報により、充電器1と接続された車両が車両1であることを認識するとともに、異常傾向検知制御(ステップS12)により取得したバッテリ11の異常傾向の種類に関する情報と、当該情報と関連付けられた車両1の基本情報とを参照することにより、車両1のバッテリ異常傾向の種類を把握することもできる。
続くステップS24では、ステップS22にて把握した車両1のバッテリ異常傾向の種類に基づいて、車両1に対して実行する電池診断の診断メニューを決定する。バッテリ異常傾向検知システム41が検知したバッテリ11の異常傾向がΔV上昇であれば、ステップS25へ進む。ΔV上昇でなければ、すなわち、バッテリ11の異常傾向が電圧ばたつきであれば、ステップS26へ進む。
ステップS25では、診断装置20は、車両1に対して、ΔV上昇向けの電池診断を実行する。本ステップにおけるΔV上昇向けの電池診断については、図6を参照して説明する。
図6は、ΔV上昇向けの電池診断を説明するための図である。横軸は、左から順に、バッテリ11の電池セル1〜5の番号を示している。縦軸は、電池セル1〜5毎の電圧[mV]を示している。
図6(a)は、電池診断を開始する直前の各電池セル1〜5の電圧を示している。電池診断開始直前の車両1は、バッテリ11内の電池セル1〜5の平均電圧が3900mV(SOC50%相当)の状態で、電池セル3の電圧が他の電池セルの電圧より少し落ち込んでいる。しかしながら、電池セル3の電圧低下が、ΔV上昇の原因となり得る微小短絡による電圧低下か否かは判断しがたい。
そこで、診断装置20は、ΔV上昇向け電池診断を開始する。まず、診断装置20
は、充放電制御部22を介して、バッテリ11の各電池セル1〜5の平均電圧(バッテリ11のSOC)を実験等により予め定められた基準SOC(例えばSOC5%相当)まで放電させる放電処理(ΔV上昇向け充放電パターン)を実行する。リチウムイオン電池の放電曲線においては、SOCが低いほど電圧低下の感度(電圧低下率)が高い。したがって、バッテリ11を低SOCにまで放電させることにより各電池セル1〜5の電圧差も顕著になるので、他の電池セルよりも電圧が著しく低下している電池セルを特定することができる。
図6(b)は、ΔV上昇向け電池診断における放電処理実行後のバッテリ11の各電池セル1〜5の電圧を示している。図から、電池セル3の電圧のみが他の電池セル1、2、4、5と比べて著しく落ち込んでいることが分かるので、異常部位が電池セル3であることを特定できる。
このように、診断装置20のΔV上昇向け電池診断によれば、ΔV上昇向け充放電パターンに従い、バッテリ11のSOCを基準SOC(例えば5%)まで放電する。そして、基準SOCにまで放電した時点における各電池セル1〜5の電圧が、基準SOCに基づいて設定される所定の基準電圧以下となる電池セルを異常部位として特定する。なお、図6に示すとおり、本実施形態においてはバッテリ11のSOCを5%まで放電したが、10%程度の低SOCまでの放電でもよい。また、電池診断を開始する直前のSOCが、既に10%程度かそれ以下の低SOC状態であれば、放電処理を省略することができる。ΔV上昇向け電池診断を終了した後、ステップS27へ進
む。
一方、図5のステップS26では、診断装置20は、車両1に対して、電圧ばたつき向けの電池診断を実行する。本ステップにおける電圧ばたつき向けに電池診断については、図7を参照して説明する。
図7は、電圧ばたつき向けの電池診断を説明するための図である。横軸は、左から順に、バッテリ11の電池セル1〜5の番号を示している。縦軸は、バッテリ11の電池セル1〜5毎の電圧[mV]を示している。図7(a)〜(c)における平均電圧を示す横線は、本実施形態における電圧ばたつき向け充放電パターンに従って上下する。
図7(a)は、電池診断を開始する直前の各電池セル1〜5の電圧を示している。電池診断の開始直前の車両1は、バッテリ11内の電池セル1〜5の平均電圧がSOC7%相当の状態である。この状態では、電圧ばたつきの原因となり得る電池セル内の断線による急激な電圧変動があるか否かは判断できない。
そこで、診断装置20は、電圧ばたつき向け電池診断を開始する。まず、診断装置20は、充放電制御部22を介して、バッテリ11の平均電圧を下限側SOC(例えばSOC5%)まで放電させる放電処理を実行する。なお、下限側SOCは、上述の基準SOCと同じでもよいし、異なってもよい。図7(b)は、当該放電処理後の各電池セル1〜5の電圧を示している。この段階では、電池セル1〜5の電圧に大きな変動はなく、異常部位を特定するには至らない。ただし、バッテリ11のSOCは5%であり、十分な低SOC状態にあるので、次にSOCを大幅に上昇させることで、各電池セル1〜5の電圧変動を確認することができる。
診断装置20は、上述の放電処理後に、バッテリ11のSOCを大幅に上昇させるべく、上限側SOCに向けて充電処理を開始する。図7(c)は、充電処理を実行した後の各電池セル1〜5の電圧を示している。図7(c)から分かるとおり、電池セル1〜5の平均電圧をSOC50%相当まで上昇させる。このように短時間のうちに下限側SOCから上限側SOCまで充電することで、各電池セル1〜5の電圧変動幅の差異を効率的に比較することができる。この結果、電池セル4が、他の電池セル1、2、3、5と比較して、約2倍の感度で電圧変動していることが分かるので、電圧変動幅が基準値以上である電池セルを、電圧ばたつきの異常部位として特定できる。
このように、本実施形態の診断装置20による電圧ばたつき向け電池診断によれば、電圧ばたつき向け充放電パターンに従い、バッテリ11のSOCを放電し、次に、放電後の低SOC状態から充電を開始し、SOCを大幅に変動させることで、車両1のバッテリ11に生じた電圧異常が電圧ばたつきであることを確定するとともに、その異常部位を特定することができる。
なお、本実施形態においては放電処理後に充電処理を行ったが、バッテリ11のSOCが例えば50%以上の高SOC側であれば、先に充電処理によってSOCを上限側SOCまで充電した後に、SOC0%に向けた放電処理を実行しても良い。重要なのはバッテリ11に対して大幅な電圧変動を生じさせることであるので、高SOCから低SOCへの放電と低SOCから高SOCへの充電のどちらを先に実行するかの順序は問わない。また、バッテリ11に対して大幅な電圧変動を実施するに際して、その変動幅は、異常部位が特定可能な変動幅であればよい。また、当該充放電は、データ解析のしやすさから、定電流で実行することが好ましい。電圧ばたつき向け電池診断を終了した後、ステップS27へ進む。
図6のステップS27では、診断装置20は、ステップS25もしくはステップS26で実行した電池診断の結果、すなわちバッテリ異常の種類と異常部位を、車両1の所有者に報知する。電池診断がうまくいかず、バッテリ異常の種類や、異常部位の特定ができなかった場合も、その旨を電池診断の結果として車両1の所有者に報知する。なお、報知手段は、充電器2が備える入力パネル25上に表示しても良いし、レシートに印字する等の他の手段であっても良い。これらの情報を報知された所有者は、車両1の修理の要否を知ることができる。修理が必要な場合、所有者は、販売会社3等に車両1を持ち込み修理する必要があることを認識する。
続くステップS28では、診断装置20は、ステップS25もしくはステップS26で実行した電池診断によって、バッテリ異常の種類、および、当該バッテリ異常の原因となる異常部位の特定がなされたか否かを判定する。バッテリ異常の種類および異常部位の特定がなされていれば、ステップ30へ進む。バッテリ異常の種類および異常部位の特定がなされていなければ、ステップS29へ進む。
ステップS30では、診断装置20は、本制御による電池診断の結果に関する情報、より具体的には、確定したバッテリ11のバッテリ異常の種類と、特定した異常部位を、車両コントローラ10が備えた読み出し可能な記憶媒体に記憶させる。これにより、例えば、バッテリ11の修理を目的として、修理サービスを請け負う車両1の販売会社等に車両1を持ち込んだ場合、販売会社等は、当該記憶媒体に記憶された上記情報を読み取ることで、バッテリ11のバッテリ異常および異常部位を、正確かつスムーズに把握することができる。
ステップS29では、診断装置20は、車両1が備える車両コントローラ10に対し、電力ケーブル5を介して、再度のバッテリ異常傾向の検知を要求する。本制御においてバッテリ異常の種類および異常部位の特定ができなかったのは、データサーバ4から受信したバッテリ11の異常傾向の種類に係る情報がそもそも間違っていた可能性が高いからである。再度のバッテリ異常傾向の検知要求を受けた車両コントローラ10は、データサーバ4に対し、バッテリ11の電圧データを再度解析し、バッテリ異常傾向の種類に関する検知結果を再送信するようにリクエストする。リクエスト後、ステップS21へ戻る。
このように、診断装置20は、バッテリ診断制御における電池診断の以前に取得した、バッテリ11の異常傾向の種類に応じて、その異常傾向に適した充放電パターンを選択する。これにより、上記二つの充放電パターンを順次実施する必要がなくなり、取得した異常傾向に適した充放電パターンのみの実施で電池診断を行うことができるので、電池診断に要する時間を短縮し、車両1を効率よく診断することが可能となる。
また、これまで説明したバッテリ診断制御が、バッテリ異常の種類と異常部位の特定がなされた状態で終了した場合、診断装置20は、特定したバッテリ異常の種類と異常部位に関する情報を、充電器2が備える送受信器24を介して、販売会社3が備える販売会社システム30に送信することもできる。これにより、販売会社3は、近日中にバッテリ11を備える車両1の修理を行う必要があることを認識できる。
販売会社システム30は、当該情報を受信し、バッテリ11の修理あるいは部品交換が必要な場合は、修理受付システム31と連携して、当該修理あるいは部品交換を実施する時間を自動予約する。このように、充電器1と販売会社3が連携し、修理の時間を自動で予約することで、車両1の所有者は、販売会社3への予約手続きに係る手間を省くことができる。また、部品交換が必要な場合、販売会社システム30は、部品注文システム32と連動し、必要な交換部品を自動的に発注する。これにより、バッテリ11に必要な交換部品を速やかに自動注文することができるので、販売会社3に車両1が持ち込まれた際に、車両1が備えるバッテリ11の修理を速やかに実施することができる。
以上、本実施形態に係るバッテリ異常診断装置によれば、電動車両1が有する複数の電池セル1〜5からなるバッテリ11に対して充放電2を実行する充電器2に備えられたバッテリ11の異常を診断するバッテリ異常診断装置20において、バッテリ異常診断装置20による診断を開始する以前に検知された、複数の電池セル1〜5のそれぞれの電圧及び電圧の変化傾向に基づいて検知されたバッテリ11の異常傾向に関する情報を取得し、取得した異常傾向に応じて、充電器2がバッテリ11に対して実行する異常診断用の充放電パターンを複数の充放電パターンから選択する。そして、選択された充放電パターンに従って充電器2に充放電を実行させるとともに、各電池セル1〜5の電圧に基づいて、バッテリ11の異常を特定する。これにより、公共の充電スポット等に設置された充電器2で電池診断を行うことができ、さらに、充電器2と車両1とが接続される以前に取得した異常傾向に応じて、電池診断時の充放電パターンを選択することができるので、電池診断に要する時間を短縮し、車両1が備えるバッテリ11を効率よく診断することができる。
また、本実施形態に係るバッテリ異常診断装置20によれば、バッテリ異常傾向システム41が検知した電池セル1〜5の各電圧のうち、最も高い電圧Vmaxと最も低い電圧Vminとの差分が所定の電圧以上の場合(ΔV上昇の場合)に、現在のSOCから予め設定された、例えばSOC10%まで放電する充放電パターンを選択し、選択された充放電パターンに従って、充電器1に充放電を実行させるとともに、基準SOCまで放電した時の各電池セル1〜5の電圧に基づいてバッテリ11の異常を特定する。これにより、電池診断の以前に取得したバッテリ11の異常傾向に適した充放電パターン(ΔV上昇向け充放電パターン)を実行することができるので、バッテリ11の異常を効率よく特定することができる。
また、本実施形態に係るバッテリ異常診断装置20によれば、一定時間内において各電池セル1〜5の電圧変動幅が所定値以上大きい電池セルがあることに基づいて検知された異常傾向に関する情報を取得した場合に、現在のSOCから予め定められた下限側SOCまで放電した後、上限側SOCに向けて充電する充放電パターンを選択し、選択された充放電パターンに従って、充電器2に充放電を実行させるとともに、SOCの変動幅に対する電池セル1〜5の電圧変動幅に基づいてバッテリ11の異常を特定する。
もしくは、バッテリ異常診断装置20は、一定時間内において各電池セル1〜5の電圧変動幅が所定値以上大きい電池セルがあることに基づいて検知された異常傾向に関する情報を取得した場合に、現在のSOCから予め定められた上限側SOCまで充電した後、下限側SOCに向けて放電する充放電パターンを選択し、選択された充放電パターンに従って、充電器2に充放電を実行させるとともに、SOCの変動幅に対する電池セル1〜5の電圧変動幅に基づいてバッテリ11の異常を特定する。
これにより、電池診断の以前に取得したバッテリ11の異常傾向に適した充放電パターン(電圧ばたつき向け充放電パターン)を実行することができるので、バッテリ11の異常を効率よく特定することができる。
またさらに、本実施形態に係るバッテリ異常診断装置によれば、電動車両1は、読み出し可能な記憶媒体を備えた電動車両1であって、バッテリ診断制御における電池診断の結果に関する情報を車両1が備える記憶媒体に記憶させる。これにより、車両1の修理のために当該車両が持ち込まれた販売会社等は、当該記憶媒体に記憶された上記情報を読み取ることで、バッテリ11の異常の種類を、正確かつスムーズに把握することができる。
また、本実施形態に係るバッテリ異常診断装置20によれば、充電器2は、電池診断の結果に関する情報を表示可能な表示装置(入力パネル25)を備えた充電器2であって、診断装置20は、入力パネル25を介して、電池診断の結果に関する情報を乗員等に報知する。これにより、これらの情報を報知された所有者は、車両1の修理の要否を知ることができる。
またさらに、本実施形態に係るバッテリ異常診断装置20によれば、充電器2は、販売会社3等に構築されたバッテリ異常情報収集システム30と、無線もしくは有線により情報通信可能な送受信器24を備える。診断装置20は、送受信器24を介して、電池診断の結果に関する情報をバッテリ異常情報収集システム30に送信する。これにより、販売会社3は、車両1の所有者等が自ら販売会社3に連絡せずとも、近日中にバッテリ11を備える車両1の修理を行う必要があることを販売会社3に認識させることができる。
また、本実施形態に係るバッテリ異常診断装置20によれば、送受信器24を介して、バッテリ異常情報収集システム30に対して、バッテリ11を修理に関する予約情報を送信する。これにより、バッテリ異常情報収集システム30は、修理受付システム31と連携して、当該修理あるいは部品交換を実施する時間を自動予約できるので、車両1の所有者は、販売会社3への予約手続きに係る手間を省くことができる。
また、本実施形態に係るバッテリ異常診断装置20によれば、送受信器24を介して、バッテリ異常情報収集システム30に対して、バッテリ11が必要とする部品交換に関する情報を送信する。これにより、バッテリ異常情報収集システム30は、部品注文システム32と連携して、当該部品交換において必要とする交換部品を速やかに発注することができるので、販売会社3に車両1が持ち込まれた際に、車両1が備えるバッテリ11の修理を速やかに実施することができる。また、上記の修理に関する予約情報には、部品交換に関する情報が含まれている場合もある。その際は、バッテリ異常情報収集システム30は、修理受付システム31および部品注文システム32と連携して、必要な交換部品が販売会社に納品される時間を考慮して、修理の予約時間を設定してもよい。
本発明は、上述した一実施形態に限定されることはない。例えば、図4を用いて説明した異常傾向検知制御は、必ずしもデータサーバ4において実行される必要はなく、車両1が備える車両コントローラ10において実行されても良い。なお、その際は、図5のステップS29において診断装置20から再度のバッテリ異常傾向の検知要求を受けた車両1は、車両1が備える車両コントローラ10によって、バッテリ11の電圧データを再度解析する。
1…電動車両
2…充電器
3…販売会社
4…データサーバ
41…バッテリ異常傾向検知システム(異常傾向取得手段)
20…異常診断装置(異常傾向取得手段、充放電パターン選択手段、電池診断手段)

Claims (9)

  1. 電動車両が有する複数の電池セルからなるバッテリに対して充放電を実行する充電器に備えられ、前記バッテリの異常を診断するバッテリ異常診断装置において、
    前記複数の電池セルのそれぞれの電圧及び電圧の変化傾向に基づいて検知されたバッテリの異常傾向情報を、前記診断を開始する以前に取得する異常傾向取得手段と、
    前記異常傾向取得手段が取得した異常傾向情報に応じて、前記充電器が前記バッテリに対して実行する異常診断用の充放電パターンを複数の充放電パターンから選択する充放電パターン選択手段と、
    選択された充放電パターンに従って充電器に充放電を実行させるとともに、前記各電池セルの電圧に基づいて前記バッテリの異常を特定する電池診断手段と、を備える、
    ことを特徴とするバッテリ異常診断装置。
  2. 前記充放電パターン選択手段は、前記電池セルの各電圧のうち、最も高い電圧と最も低い電圧との差分が所定の電圧以上であることに基づいて検知された異常傾向情報を取得した場合に、現在のSOCから予め設定された基準SOCまで放電する充放電パターンを選択し、
    前記異常診断手段は、選択された充放電パターンに従って、前記充電器に充放電を実行させるとともに、基準SOCまで放電した時の前記各電池セルの電圧に基づいて前記バッテリの異常の種類および異常部位を特定する、
    ことを特徴とする請求項1に記載のバッテリ異常診断装置。
  3. 前記複数の電池セルのうち、一定時間内において、各電池セルの電圧変動幅が所定値以上大きい電池セルがあることに基づいて検知された異常傾向情報を取得した場合に、
    前記充放電パターン選択手段は、現在のSOCから予め定められた下限側SOCまで放電した後、上限側SOCに向けて充電する充放電パターンを選択し、
    前記異常診断手段は、選択された充放電パターンに従って前記充電器に充放電を実行させるとともに、SOCの変動幅に対する前記各電池セルの電圧変動幅に基づいて前記バッテリの異常の種類および異常部位を特定する、
    ことを特徴とする請求項1又は2に記載のバッテリ異常診断装置。
  4. 前記複数の電池セルのうち、一定時間内において、各電池セルの電圧変動幅が所定値以上大きい電池セルがあることに基づいて検知された異常傾向情報を取得した場合に、
    前記充放電パターン選択手段は、現在のSOCから予め定められた上限側SOCまで充電した後、下限側SOCに向けて放電する充放電パターンを選択し、
    前記異常診断手段は、選択された充放電パターンに従って前記充電器に充放電を実行させるとともに、SOCの変動幅に対する前記各電池セルの電圧変動幅に基づいて前記組電池の異常の種類および異常部位を特定する、
    ことを特徴とする請求項1又は2に記載のバッテリ異常診断装置。
  5. 前記電動車両は、読み出し可能な記憶媒体を備えた電動車両であって、
    前記バッテリ異常診断装置は、前記異常診断手段による異常診断結果に関する情報を前記記憶媒体に記憶させる記憶手段をさらに備える、
    ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載のバッテリ異常診断装置。
  6. 前記充電器は、前記診断結果を表示可能な表示装置を備えた充電器であって、
    前記バッテリ異常診断装置は、前記表示装置を介して前記異常診断手段による異常診断結果に関する情報を報知させる報知手段をさらに備える、
    ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか一項に記載のバッテリ異常診断装置。
  7. 前記充電器は、前記電動車両及び前記充電器の外部に構築されたバッテリ異常情報収集システムと、無線もしくは有線により情報通信可能な情報通信手段を備えた充電器であって、
    前記バッテリ異常診断装置は、前記情報通信手段を介して、前記バッテリ異常情報収集システムに前記異常診断手段による異常診断結果に関する情報を送信する情報送信手段をさらに備える、
    ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか一項に記載のバッテリ異常診断装置。
  8. 前記情報送信手段は、前記情報通信手段を介して、前記バッテリ異常情報収集システムに前記バッテリの修理に関する予約情報を送信する、
    ことを特徴とする請求項7に記載のバッテリ異常診断装置。
  9. 電動車両が有する複数の電池セルからなるバッテリに対して充放電を実行する充電器と前記電動車両が接続された状態で、前記バッテリの異常を診断するバッテリ異常診断方法において、
    前記複数の電池セルのそれぞれの電圧及び電圧の変化傾向に基づいて検知されたバッテリの異常傾向情報を、前記診断を開始する以前に取得し、
    前記診断を開始する以前に検知された、前記複数の電池セルのそれぞれの電圧及び電圧の変化傾向に関する情報を取得し、
    前記異常傾向取得手段が取得した異常傾向情報に応じて、前記充電器が前記バッテリに対して実行する異常診断用の充放電パターンを複数の充放電パターンから選択し、
    選択された充放電パターンに従って充電器に充放電を実行させるとともに、前記各電池セルの電圧に基づいて前記バッテリの異常を特定する
    ことを特徴とするバッテリ異常診断方法。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018148625A (ja) * 2017-03-02 2018-09-20 日東工業株式会社 車両充電装置及び課金システム
JP2019113455A (ja) * 2017-12-25 2019-07-11 トヨタ自動車株式会社 二次電池システムおよび組電池の異常診断方法
KR20190115937A (ko) * 2018-04-04 2019-10-14 주식회사 엘지화학 배터리 테스트용 대표 전력 패턴을 설정하기 위한 방법 및 장치
JP2020045668A (ja) * 2018-09-18 2020-03-26 日立建機株式会社 異常予兆通知システム
CN111357147A (zh) * 2018-03-07 2020-06-30 株式会社尼罗沃克 电池以及充电器
US11508997B2 (en) 2019-11-01 2022-11-22 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Battery control device and abnormality sensing method
CN115656847A (zh) * 2022-12-08 2023-01-31 东莞先知大数据有限公司 一种电动车电池异常确定方法、电子设备和存储介质
JP7347896B2 (ja) 2020-07-24 2023-09-20 エルジー エナジー ソリューション リミテッド 異常セル診断方法およびそれを適用したバッテリシステム
KR102629932B1 (ko) * 2022-09-20 2024-01-30 한국전력공사 전기차의 배터리 성능 예측 방법
WO2024100966A1 (ja) * 2022-11-10 2024-05-16 株式会社デンソー 電池監視プログラム、記録媒体、電池監視システム
WO2024101910A1 (ko) * 2022-11-11 2024-05-16 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 이상 진단 장치 및 이의 동작 방법
WO2024101914A1 (ko) * 2022-11-11 2024-05-16 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 이상 진단 장치 및 이의 동작 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07137612A (ja) * 1993-11-16 1995-05-30 Aqueous Res:Kk バッテリ診断装置
JPH097642A (ja) * 1995-06-15 1997-01-10 Futaba Corp 診断機能付充電器
US20040000893A1 (en) * 2002-06-27 2004-01-01 Kurt Raichle Apparatus and method for regulating the load applied to a battery
JP2013064649A (ja) * 2011-09-16 2013-04-11 Toshiba Corp 電池システムの故障検出システム
JP2016075567A (ja) * 2014-10-06 2016-05-12 株式会社Gsユアサ 蓄電素子の異常判断装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07137612A (ja) * 1993-11-16 1995-05-30 Aqueous Res:Kk バッテリ診断装置
JPH097642A (ja) * 1995-06-15 1997-01-10 Futaba Corp 診断機能付充電器
US20040000893A1 (en) * 2002-06-27 2004-01-01 Kurt Raichle Apparatus and method for regulating the load applied to a battery
JP2013064649A (ja) * 2011-09-16 2013-04-11 Toshiba Corp 電池システムの故障検出システム
JP2016075567A (ja) * 2014-10-06 2016-05-12 株式会社Gsユアサ 蓄電素子の異常判断装置

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018148625A (ja) * 2017-03-02 2018-09-20 日東工業株式会社 車両充電装置及び課金システム
JP2019113455A (ja) * 2017-12-25 2019-07-11 トヨタ自動車株式会社 二次電池システムおよび組電池の異常診断方法
JP7020108B2 (ja) 2017-12-25 2022-02-16 トヨタ自動車株式会社 二次電池システムおよび組電池の異常診断方法
CN111357147A (zh) * 2018-03-07 2020-06-30 株式会社尼罗沃克 电池以及充电器
KR20190115937A (ko) * 2018-04-04 2019-10-14 주식회사 엘지화학 배터리 테스트용 대표 전력 패턴을 설정하기 위한 방법 및 장치
KR102489129B1 (ko) 2018-04-04 2023-01-13 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 테스트용 대표 전력 패턴을 설정하기 위한 방법 및 장치
JP7041029B2 (ja) 2018-09-18 2022-03-23 日立建機株式会社 異常予兆通知システム
JP2020045668A (ja) * 2018-09-18 2020-03-26 日立建機株式会社 異常予兆通知システム
US11508997B2 (en) 2019-11-01 2022-11-22 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Battery control device and abnormality sensing method
JP7347896B2 (ja) 2020-07-24 2023-09-20 エルジー エナジー ソリューション リミテッド 異常セル診断方法およびそれを適用したバッテリシステム
KR102629932B1 (ko) * 2022-09-20 2024-01-30 한국전력공사 전기차의 배터리 성능 예측 방법
WO2024100966A1 (ja) * 2022-11-10 2024-05-16 株式会社デンソー 電池監視プログラム、記録媒体、電池監視システム
WO2024101910A1 (ko) * 2022-11-11 2024-05-16 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 이상 진단 장치 및 이의 동작 방법
WO2024101914A1 (ko) * 2022-11-11 2024-05-16 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 이상 진단 장치 및 이의 동작 방법
CN115656847A (zh) * 2022-12-08 2023-01-31 东莞先知大数据有限公司 一种电动车电池异常确定方法、电子设备和存储介质

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