JP2016539320A - リチウムバッテリの劣化状態を評価する方法および装置 - Google Patents

リチウムバッテリの劣化状態を評価する方法および装置 Download PDF

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Abstract

リチウムバッテリの劣化状態を評価する方法であって、a) 前記バッテリの端子における電圧(U)が限界値(UCV)に到達するまで、定電流で前記バッテリを再充電する第1のステップと、次にb) 充電電流(I)が閾値(Imin)より下に下がるまで、前記限界値と等しい定電圧で前記バッテリを再充電する第2のステップであって、充電電流の複数の測定値が前記第2の再充電ステップの間に獲得される、第2のステップと、c) 充電電流測定値を補間する指数関数の減少を表現するパラメータ、定電圧で再充電する前記第2のステップの間に前記バッテリに供給されたエネルギーまたは定電圧で充電する前記ステップの持続時間などの、定電圧で再充電する前記第2のステップの少なくとも1つのパラメータの特性から前記バッテリの劣化状態を推定するステップとを含む方法。このような方法を実施するための装置。このような装置を備えるバッテリ管理システム。

Description

本発明は、リチウムバッテリの「劣化状態(state of health)」、および特にこのようなバッテリの経時変化による容量の損失を評価する方法に関する。
本発明はまた、このような方法を実施する装置に、およびこのような装置を組み込んでいるバッテリ管理システムに関する。
本発明は特に、電気またはハイブリッド陸上車両に電力を供給するバッテリの分野に適用されるが、これに限定されない。
リチウムバッテリまたは蓄電池−「リチウムイオン」、「リチウムイオンポリマー」、「リチウム金属ポリマー」および他のこのようなバッテリなどの、それらのさまざまな変形−は、最も大きいエネルギー密度および最も大きい比エネルギーを示すバッテリである。したがって、それは、電気またはハイブリッド車両だけでなく多くの携帯用デバイスに電力を供給するために選択肢となる技術である。しかしながら、これらのバッテリは経時的にそれらの性能レベルの−そして特にそれらの容量についての−劣化を示し、不使用の期間にさえそうであることが知られている(そのため「カレンダー経時変化」と呼ばれる)。したがって、これらのバッテリの−例えば、その公表された(「商用の」)値に、または新しいときに測定されたその値に関連した現在の容量によって定量化される−劣化状態(すなわちSOH)を推定することは、すべての電気またはハイブリッド車両に存在しているバッテリ管理システム(battery management system:BMS)の最も重要なタスクの1つを構成する。
このタスクは容易ではない。それを達成するために多くの技法が開発されているが、どれも完全な満足度は得られていない。
電気化学的なインピーダンススペクトロスコピーは、インピーダンスモデルのパラメータの追跡を通してバッテリの経時変化を調査するために非常に役立つ技法である。しかしながら、それは、実施するために複雑で、費用がかかり、容量にアクセスすることを可能にしない。さらに、それはBMSに組み込むことができない。この点に関して、
− T.Hang,D.Mukoyama,H.Nara,N.Takami,T.Momma and T.Osaka,「Electrochemical impedance spectroscopy analysis for lithium−ion battery using Li4Ti5O12 anode」,Journal of Power Sources,vol.222,pp.442−447,2013、および、
− A.Eddahech,O.Briat,H.Henry,J.−Y.Deletage,E.Woirgard and J.−M.Vinassa,「Aging monitoring of lithium−ion cell during power cycling tests」,Microelectronics Reliability Journal,vol.51,N 9−11,pp.1968−1971,2011
を参照されたい。
オンライン使用により適している他の方法は、ニューラルネットワークまたはファジー論理などの、人工知能の技法を利用する。例えば、W.X.Shen,C.C.Chan,E.W.C.Lo and K.T.Chau,「A new battery available capacity indicator for electric vehicles using neural network」,Energy Conversion and Management,vol.43,no.6,pp.817−826,2002を参照されたい。
これらの方法は、著しい計算力を必要とする複雑なアルゴリズムを実施する。さらに、それらは長い学習ステップを必要とする。
他の技法は、例えばカルマンフィルタリングによって、モデルのパラメータを識別することに基づいて行われる。例えば、
− S.Wang,M.Verbrugge,J.S.Wang and P.Liu,「Multi−parameter battery state estimator based on the adaptive and direct solution of the governing differential equations」,Journal of Power Sources,vol.196,pp.8735−8741,2011、および、
− A.Eddahech,O.Briat and J.M.Vinassa,「Real−Time SOC and SOH Estimation for EV Li−Ion Cell Using Online Parameters Identification」,in Proc.IEEE Energy Conversion Congress and Exposition conf.,2012,Raleigh,North Carolina,United States
を参照されたい。
これらの技法は、複雑な識別アルゴリズムを使用し、本格的なデジタル処理を必要とする。さらに、その実施は、バッテリの精巧で正確なモデルが利用できることを前提とする。
文献米国特許出願公開第2001/0022518号明細書は、バッテリの劣化状態を、「定電流定電圧」タイプの再充電の定電圧フェーズの間に前記バッテリの充電電流が2分の1とされるために必要な時間t1/2から推定する方法を教示している。この文献はしかしながらt1/2と劣化状態との間の関係が1対1の関係ではないことを示す。
文献FR2977678号明細書は類似の方法を開示しており、この方法では、劣化状態は、電流が、前記定電圧充電フェーズの間に−任意に定義された−2つの閾値を通過するために必要とされる時間から推定される。
米国特許出願公開第2001/0022518号明細書 仏国特許出願公開第2977678号明細書
T.Hang,D.Mukoyama,H.Nara,N.Takami,T.Momma and T.Osaka,「Electrochemical impedance spectroscopy analysis for lithium−ion battery using Li4Ti5O12 anode」,Journal of Power Sources,vol.222,pp.442−447,2013 A.Eddahech,O.Briat,H.Henry,J.−Y.Deletage,E.Woirgard and J.−M.Vinassa,「Aging monitoring of lithium−ion cell during power cycling tests」,Microelectronics Reliability Journal,vol.51,N 9−11,pp.1968−1971,2011 W.X.Shen,C.C.Chan,E.W.C.Lo and K.T.Chau,「A new battery available capacity indicator for electric vehicles using neural network」,Energy Conversion and Management,vol.43,no.6,pp.817−826,2002 S.Wang,M.Verbrugge,J.S.Wang and P.Liu,「Multi−parameter battery state estimator based on the adaptive and direct solution of the governing differential equations」,Journal of Power Sources,vol.196,pp.8735−8741,2011 A.Eddahech,O.Briat and J.M.Vinassa,「Real−Time SOC and SOH Estimation for EV Li−Ion Cell Using Online Parameters Identification」,in Proc.IEEE Energy Conversion Congress and Exposition conf.,2012,Raleigh,North Carolina,United States
本発明は、上述の欠点を克服し、何ら再充電フェーズを拡張することまたは付加的な経時変化を引き起こすことなく、同時に、実施することが簡単で、信頼性が高く、正確な、リチウムバッテリの劣化状態を評価する方法を取得することを目指す。
本発明によれば、この目的はその再充電の定電圧ステップの簡単な観測からバッテリの劣化状態を推定することによって達成される。「再充電」は、使用の間に(例えば、電気自動車の場合、エネルギー回収を伴うブレーキングのとき)起こり得る部分的な「充電」と対照的に、使用期間の後に完全にまたはほぼ完全に(例えば、実容量の95%以上)充電することに本質がある動作であると理解されるべきである。
本発明の1つの主題は、したがって、リチウムバッテリの劣化状態を評価する方法であって、
a) 前記バッテリの端子における電圧が限界値に到達するまで、定電流で前記バッテリを再充電する第1のステップと、次に
b) 充電電流が閾値より下に下がるまで、前記限界値と等しい定電圧で前記バッテリを再充電する第2のステップと、
c) 定電圧で再充電する前記第2のステップの間に獲得された充電電流の前記測定値から前記バッテリの劣化状態を推定するステップと
を含む方法である。
本方法は、具体的には、定電圧で再充電する前記第2のステップの間に充電電流の複数の測定値の獲得を含み得る。さらに、前記ステップc)は、
c1) 充電電流の前記測定値を補間する負の指数関数の減少の定数Bを推定するサブステップと、
c2) 前記減少の定数Bから前記劣化状態を推定するサブステップと
を含み得る。
本発明の特定の実施形態によれば、
− 前記サブステップc2は、前記減少の定数Bを前記バッテリの容量の損失に関連づけている線形関数を用いて実施され得る。
− 前記バッテリは、リチウムイオンバッテリとすることができる。
− より具体的には、前記バッテリは、ニッケル、マンガンおよびコバルト(NMC)リチウムイオンバッテリとすることができる。この場合、本方法はまた、
d) 定電圧で再充電する前記第2のステップの間に獲得された充電電流の前記測定値を表している曲線で屈曲を検出するステップを含み得る。
本発明の別の主題は、リチウムバッテリの劣化状態を評価する装置であって、1つの前記バッテリを、その端子における電圧が限界値に到達するまで定電流で充電し、次に充電電流が閾値より下に下がるまで前記限界値と等しい定電圧で充電するように適合された、定電流定電圧タイプの充電器と、前記バッテリの再充電を監視するデバイスと、このような方法を実施するために前記充電器とおよび前記監視デバイスと連携するように構成またはプログラムされたデータ処理デバイスとを備える装置である。
本発明のさらに別の主題は、このような装置を備えるバッテリ管理システムである。
本発明の他の特徴、詳細および利点は、例として与えられた添付の図面を参照して与えられた説明を読めば明らかになるであろう。
定電流定電圧再充電の間のリチウムバッテリの電圧および充電電流の経時的な傾向を表す。 本発明の一実施形態によるバッテリの劣化状態を評価する方法の一連のステップを表す。 経時変化の異なる状態を有する3つのバッテリ技術について、負の指数関数による、定電圧で再充電するステップの間の充電電流の経時的な傾向の補間を表す。 経時変化の異なる状態を有する3つのバッテリ技術について、負の指数関数による、定電圧で再充電するステップの間の充電電流の経時的な傾向の補間を表す。 前記負の指数関数の減少を表現するパラメータと3つの前記上述のバッテリ技術に対する容量の損失との間の相関関係を表す。 相対的な放電容量と定電圧での再充電のフェーズの相対的な持続時間との間の相関関係を表す。 経時変化を被るリチウムバッテリに対する、定電圧における相対的な再充電エネルギーと容量の損失との間の相関関係を例示するグラフを表す。 バッテリ管理システムに組み込まれた、本発明の一実施形態によるバッテリの劣化状態を評価する装置の機能図を表す。 経時変化の異なる段階におけるNMCバッテリの充電の間の充電電流の経時的な傾向を例示する曲線を表す。
リチウムバッテリは一般にいわゆる定電流定電圧(CC−CV)方法によって充電される。この方法は、図1に例示され、一定の充電電流I=ICCがバッテリに供給され、その電圧Uが最大値UCVまで上昇する、第1の再充電フェーズを実行することと、次に、電圧Uが一定でUCVと等しく保たれ、他方電流Iが減少する、第2の再充電フェーズを実行することに、本質がある。電流Iがバッテリ技術に特定の最小値Imin<ICCに減少するとき再充電は終了する。本発明者は、バッテリの劣化状態が、定電圧における再充電のこの第2のステップ(「CVステップ」)を特徴づける1つまたは複数のパラメータから確かに評価され得ることを発見した。したがって、劣化状態の推定は、リソースと時間がかかる専用の測定動作を必要とせず、−バッテリの正常な使用のために必要な−バッテリの再充電の間になされる。
本発明者は、定電圧で再充電するステップの観測がバッテリの劣化状態を評価するために十分な情報を提供するという−実験的に観察された−事実の有望な説明を提示する立場にある。事実上、経時的なリチウムバッテリの容量の劣化の原因である主要なメカニズムの1つは、アノードのおよびカソードの材料でリチウムイオンのインターカレーションに障害を引き起こす固体電解質界面(SEI)の形成である。ここで、このインターカレーションは主に再充電の定電圧ステップの間に起こる。
図2は本発明による方法の一連のステップを例示する。
− 定電流で再充電する第1のステップ、
− 定電圧で再充電する第2のステップ、
− 定電圧で再充電するこの第2のステップの少なくとも1つのパラメータの特性の測定、決定または推定、
− 前記パラメータからの、または少なくとも1つの前記パラメータからの、バッテリの劣化状態を示唆する少なくとも1つのSOH量(例えば、新しいときの前記バッテリの容量にまたはバッテリの公表された容量に関連したバッテリの容量)の決定。この後者のステップは、前記または各々のパラメータとバッテリの劣化状態との間に関係が確立される予備的な較正ステップによって可能となる。較正は、バッテリの劣化状態を決定するためにベンチマーク方法を必要とする。この方法は、例えば、バッテリの完全な放電の間に行われた容量測定(「放電容量」測定)とすることができる。
バッテリの劣化状態の決定が信頼できるように、再充電は制御されている(例えば25℃)または少なくとも既知の温度で行われると仮定される(後者の場合、較正は、定電圧で再充電するステップを特徴づけるパラメータと劣化状態との間に存在する関係に対する温度の影響を考慮することを可能にしなければならない)。
本発明の一実施形態によれば、定電圧で再充電するステップを特徴づけるパラメータは、時間t(t=0は定電圧で再充電するステップの開始に対応している)の関数として測定された充電電流Iの傾向を補間している負の指数関数
I(t)=A・e−Bt+C
の減少を表現するパラメータBである。図3A〜図3Cはこのような補間の品質を確認することを可能にし、補間関数を表す連続的な曲線は実質的に測定点に重なる。これらの図で示される3つの曲線は、各々別個の劣化状態にある、3つのリチウムバッテリ技術−ニッケルコバルトアルミニウム(NCA、図3A)、ニッケルマンガンコバルト(NMC、図3B)、リチウムマンガン酸化物(LMO、図3C)−に関係する。
パラメータBは、それぞれ図3A、図3Bおよび図3Cの3つの曲線に対応する図4A、図4Bおよび図4Cによって例示されるように、線形関数によって、バッテリの劣化状態を表現する、バッテリの容量の損失に関連づけることができる。これらの3つの実施例は限定的なものでない。すべての場合に、最小二乗法による識別の品質基準Rは1に非常に近く、非常に申し分のないものである。
パラメータBは、例えば上述の文献米国特許出願公開第2001/0022518号明細書で使用された、充電電流を2分の1とするために必要な時間t1/2よりもはるかに優れた、バッテリの劣化状態の指標であることが明らかにされる。事実上、上で説明したように、t1/2とバッテリの劣化状態との間の関係は、線形でも1対1でもない(2つの異なる劣化状態をt1/2の同じ値と関係づけることができる)。
LFP(リチウム−リン酸鉄)タイプのバッテリの場合、劣化状態は、定電圧で再充電するステップの測定された持続時間から、より簡単に決定され得る。より具体的には、初期の再充電の間のその持続時間に関連した、この測定された持続時間は、バッテリの劣化状態に比例していることが分かる。リン酸鉄リチウム(LFP)技術のバッテリの場合に関連している、図5は、
− −新しいときのその値に関連したバッテリの放電容量によって表現された−このようなバッテリの劣化状態SOHの、経時変化の間の、傾向を表している第1の曲線、および
− −同じく、新しいときのその値に関連した−再充電の定電圧フェーズの持続期間TCVの傾向を表している第2の曲線
を示しているグラフである。
曲線は非常に近接していることが分かる。したがって、この場合、劣化状態の推定は、新しいときのその値に関連した、定電圧で再充電するフェーズの持続時間から直接推測することができる。
考慮される実施形態が何であろうとも、定電圧で再充電するステップのパラメータの特性(パラメ−タBまたはステップの持続時間)の間の関係は、必ずしも線形または非線形の数学的な関数によって表現される必要がなく、それはまた、例えば、ルックアップテーブルとすることもできる。
NMC(ニッケルマンガンおよびコバルトリチウムイオン)タイプのバッテリの場合、さらに、経時変化の進行した状態は、減少する指数関数に対するCVフェーズにおける曲線I(t)の偏差を検出することによって識別され得る。この偏差は、電流の急速な減少のフェーズの後に起こる屈曲(凸状の変化)または「ボス」の形をとる。この影響は図8に例示され、ここでは曲線CU0、CU1、CU2およびCU3はリチウムイオンNMCバッテリの異なる状態に対応する。より具体的には、曲線CU0は新しいバッテリに、曲線CU1は最大充電でかつ45℃の温度で770日の保管後のバッテリに、曲線CU2は同じ条件で920日の保管後のバッテリに、曲線CU3はなお同じ条件で1060日の保管後のバッテリに、対応する。曲線は、それらの識別を容易にするように時間をずらされている。新しいバッテリの場合(曲線CU0)、CVフェーズの間の充電電流の減少は、減少パラメータBの特定の値によって特徴づけられた指数法則によってよく描写されることに留意されたい。バッテリが経時変化するにつれて、パラメータBは減少する(電流の減少がより遅くなる)。しかし、とりわけ、ますます顕著な「ボス」の出現が、指数法則をあまり関連していないようにして観察される。−前記指数法則が明らかに、満足な近似法ではない−曲線CU3は、バッテリの有効寿命の終了に対応すると考えられる。
したがって、−パラメータBからのバッテリの劣化状態の推定の他に、または代わりに−経時変化の進行した状態は、再充電のCVフェーズの間に曲線I(t)の屈曲の出現を検出することによって識別することができる。この検出は、曲線の簡単な観察によって、または、好ましくは、自動的に、減少する指数関数による前記曲線の偏差を表すパラメータの計算およびこのパラメータの値の基準値との比較によって、行うことができる。このパラメータは、例えば、測定された電流と指数関数によるその補間との間の自乗偏差とすることができる。
再充電のCVフェーズの間の電流の減少における屈曲は、アノードにおいて固体電解質層の成長によって引き起こされたリチウムイオンの挿入の減速に帰せられると考えることができる。
図7は、例えば電気またはハイブリッド車両の、バッテリ管理システムBMSに組み込まれた、本発明の一実施形態による装置の機能図を例示する。デバイスは、リチウムバッテリBATTを充電する、定電流定電圧タイプの従来の充電器CHG、充電監視デバイスDSCおよびデータ処理デバイス、またはプロセッサ、PRを備える。監視デバイスDSCは、例えば、充電電流Iを測定する電流センサ、およびバッテリBATTの端子における電圧Uを測定する電圧センサを備える。このデバイスは、充電器CHGに、またはバッテリBATTに組み込むことができる。データ処理デバイスPR(好ましくは、デジタルプロセッサまたはこのようなプロセッサを備える電子基板)は、上述のように、充電監視デバイスから測定値を受け取り、バッテリの劣化状態の指標SOHを計算するために測定値を使用するように、プログラムおよび/または構成される。プロセッサPRはまた、I(t)がその最小値Iminに到達するとき充電を停止することと同様に、例えば、定電流で充電する第1のステップと定電圧で充電する第2のステップとの間の移行を制御することによって、充電器CHGを駆動することができる。

Claims (7)

  1. リチウムバッテリ(BATT)の劣化状態を評価する方法であって、
    a) 前記バッテリの端子における電圧(U)が限界値(UCV)に到達するまで、定電流で前記バッテリを再充電する第1のステップと、次に
    b) 充電電流(I)が閾値(Imin)より下に下がるまで、前記限界値と等しい定電圧で前記バッテリを再充電する第2のステップであって、充電電流の複数の測定値が前記第2の再充電ステップの間に獲得される、第2のステップと、
    c) 定電圧で再充電する前記第2のステップの間に獲得された充電電流の前記測定値から前記バッテリの劣化状態を推定するステップと、
    を含み、
    前記バッテリの劣化状態を推定する前記ステップc)は、
    c1) 充電電流の前記測定値を補間する負の指数関数の減少の定数Bを推定するサブステップと、
    c2) 前記減少の定数Bから前記劣化状態を推定するサブステップと、
    を含むことを特徴とする、方法。
  2. 前記サブステップc2は、前記減少の定数Bを前記バッテリの容量の損失に関連づけている線形関数を用いて実施される、請求項1に記載の方法。
  3. 定電圧で再充電する前記第2のステップの、前記または各々の前記パラメータの特性をバッテリの前記劣化状態に関連づけている関係の決定を含む、予備的な較正ステップもまた含む、請求項1または2に記載の方法。
  4. 前記バッテリはリチウムイオンバッテリである、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
  5. 前記バッテリは、ニッケル、マンガンおよびコバルトリチウムイオンバッテリであり、方法は、
    d) 定電圧で再充電する前記第2のステップの間に獲得された充電電流の前記測定値を表している曲線で屈曲を検出するステップ、
    もまた含む、請求項4に記載の方法。
  6. リチウムバッテリの劣化状態を評価する装置であって、
    − 1つの前記バッテリ(BATT)を、そのバッテリの端子における電圧が限界値に到達するまで定電流で充電し、次に充電電流が閾値より下に下がるまで前記限界値と等しい定電圧で充電するように適合された、定電流定電圧タイプの充電器(CHG)と、
    − 前記バッテリの再充電を監視するデバイス(DSC)と、
    − 請求項1から5のいずれか一項に記載の方法を実施するために、前記充電器とおよび前記監視デバイスと連携するように構成またはプログラムされたデータ処理デバイス(PR)と、
    を備える、装置。
  7. 請求項6に記載の装置を備える、バッテリ管理システム(BMS)。
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