JP2017075865A - 劣化度推定装置及び劣化度推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】通信によって、バッテリ情報を車両側から取得することなく、バッテリの劣化度を推定可能な劣化度推定装置及び劣化度推定方法を提供する。【解決手段】 バッテリの劣化度を推定する劣化度推定装置において、車両に設けられたバッテリに対して外部電源から電力を供給する電力供給ラインに搭載され、バッテリの１回あたりの充電電力量を検出する充電電力量検出部と、充電電力量を記憶する記憶部と、記憶部に記憶された複数回分の充電電力量の情報に基づき充電電力量に対する充電回数の頻度分布を算出する頻度分布算出部と、頻度分布に基づき前記劣化度を推定する劣化度推定部とを備える。【選択図】 図２

Description

本発明は、劣化度推定装置及び劣化度推定方法に関するものである。

ハイブリッド車に搭載されるリチウムイオン二次電池の制御システムが知られている。この制御システムは、センサを用いて、バッテリの充放電電流とバッテリの電圧を検出し、検出電流及び検出電圧から内部抵抗を算出し、算出した内部抵抗に基づいてバッテリの劣化度を推定している（特許文献１）。

特開２０１１−２５７３１４号公報

しかしながら、上記の制御システムのような劣化度を推定するための劣化度推定システムが車両に搭載されていない場合には、車両外部のシステムに対して、車両用バッテリの情報を送信しなければならないため、バッテリ情報を送信する通信装置を別途車両に設ける必要があった。

本発明が解決しようとする課題は、通信によって、バッテリ情報を車両側から取得することなく、バッテリの劣化度を推定可能な劣化度推定装置及び劣化度推定方法を提供することである。

本発明は、バッテリの１回あたりの充電電力量を記憶し、記憶された複数回分の充電電力量の情報に基づき充電電力量に対する充電回数の頻度分布を算出し、頻度分布に基づきバッテリの劣化度を推定することによって上記課題を解決する。

本発明によれば、外部電源による充電時に得られる情報から、充電電力量に対する充電回数の頻度分布を把握しつつ、劣化度を推定しており、劣化度を推定する際にバッテリの現在の電流又は電圧を外部から取得しなくてもよい。そのため、本発明は、車両との通信によりバッテリ情報を取得することなく、バッテリの劣化度を推定できる。

図１は、本実施形態に係る劣化度推定システムのブロック図である。 図２は電力計のブロック図である。 図３はコントローラの制御フローを示すフローチャートである。 図４は地域Ａにおける頻度分布の特性を示すグラフである。 図５は地域Ａにおける頻度分布の特性を示すグラフである。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る劣化推定装置を含んだ劣化度推定システムのブロック図である。本実施形態に係る劣化推定装置は、外部電源から車載バッテリに対して電力を供給する電力供給ラインに搭載されている。

劣化度推定システムは、電力計１０と、電動車両２０と、充電ケーブル３０とを備えている。電力計１０は、充電ケーブル３０を通じて自宅の外に電力を供給する差込口を有している。電力計１０の電力源は家庭用の交流電源である。充電ケーブル３０のプラグが、電力計１０の差込口に接続されると、交流電源から充電ケーブル３０への電気的な導通ラインが形成される。電力計１０は、ディスプレイ１１を有している。ディスプレイ１１は、電動車両２０に出力している電力量等を表示する。

電動車両２０は、バッテリ２１を備えた、電気自動車又はハイブリッド車両である。バッテリ２１は、複数の二次電池を並列又は直列に接続した電池群である。バッテリ２１は、外部電源の電力で充電可能な電池である。電動車両２０は、外部電源の電力によりバッテリ２１を充電するための充電器を有している。充電器は、変換回路、整流回路等を有している。充電器は、充電ケーブル３０から入力される交流電力を、バッテリ２１の充電に適した充電電力に変換し、当該充電電力をバッテリ２１に出力する。

充電ケーブル３０は、外部電源の電力でバッテリ２１を充電する際に、電力計１０と電動車両２０との間を電気的に接続する。充電ケーブル３０の両端には、プラグがそれぞれ設けられている。一方のプラグは電力計１０の差込口に接続するためのプラグであり、他方のプラグは電動車両２０の充電口に接続するためのプラグである。充電ケーブル３０は、コントローラボックス３１を有している。コントローラボックス３１は安全機能を有している。

次に、図２を用いて、電力計１０の構成について説明する。電力計１０は、ディスプレイ１１の他に、コントローラ１２、センサ１３及びメモリ１４を有している。コントローラ１２は、電力計１０の全体を管理しており、ＣＰＵ等を有している。コントローラ１２は、充電電力を検出する機能、充電回数の頻度分布を算出する機能及びバッテリ２１の劣化度を推定する機能を発揮するための機能ブロックとして、充電電力検出部１２１、頻度分布算出部１２２及び劣化度推定部１２３を有している。

充電電力検出部１２１は、センサ１３を用いて、バッテリ２１の１回あたりの充電電力を検出する。充電電力検出部１２１は、検出した充電電力をメモリ１４に記憶する。頻度分布算出部１２２は、メモリに記憶された複数回分の充電電力の情報（以下、単に充電情報とも称す）に基づき、充電回数の頻度分布を算出する。頻度分布は、充電電力量に対する充電回数の頻度の分布である。頻度分布は、充電電力量を所定量で区切った上で、区切られた充電電力量でバッテリ２１を充電した回数を、充電電力量と充電回数との相対関係で示した範囲を表している。なお、本実施形態では、充電回数を頻度で表しており、頻度は、所定期間における総充電回数に対して、区切られた充電電力量に対する充電回数の割合である。当該所定期間は、充電回数のカウントを開始した時からでもよく、あるいは、現在から所定時間前までの期間としてもよい。

劣化度推定部１２３は、頻度分布算出部１２２により算出された頻度分布に基づき、バッテリ２１の劣化度を推定する。

センサ１３は、電力計１０から充電ケーブル３０に出力される電流又は電圧を検出する。メモリ１４は、充電電力検出部１２１により検出された充電電力の情報を記憶する。メモリ１４は、頻度分布算出部１２２により算出された頻度分布の情報を記憶する。

次に、図３を用いて、コントローラ１２の制御フローを説明する。図３は、コントローラ１２の制御フローを示すフローチャートである。

ステップＳ１にて、コントローラ１２は、充電ケーブル３０が差込口に接続されたか否かを判定する。充電ケーブル３０が差込口に接続されている場合には、ステップＳ２の制御フローに進む。充電ケーブル３０が差込口に接続されていない場合には、ステップＳ１の制御フローで待機する。

ステップＳ２にて、コントローラ１２は、充電が開始したか否かを判定する。充電ケーブル３０が電力計１０と電動車両２０との間に接続された状態で、電動車両２０の制御により充電が開始する。コントローラ１２は、センサ１３を用いて、電力計１０からの出力電流又は出力電圧を検出することで、充電が開始されたか否かを判定する。

充電が開始した場合には、ステップＳ３の制御フローに進む。充電が開始していない場合には、ステップＳ２の制御フローで待機する。

ステップＳ３にて、充電電力検出部１２１は、センサ１３を用いて電力量を検出する。充電電力検出部１２１は、所定のサンプリング周期で、電力計からの出力電流及び出力電圧を検出している。充電電力検出部１２１は、バッテリ２１を充電する際の、電力計１０の出力電力をバッテリ２１の充電電力として検出している。

ステップＳ４にて、コントローラ１２は、充電が終了したか否かを判定する。コントローラ１２は、センサ１３を用いて、電力計１０からの出力電流又は出力電圧がゼロになることを検出することで、充電終了を判定する。充電が終了した場合には、ステップＳ４の制御フローに進む。充電が終了していない場合には、ステップＳ３の制御フローで待機する。

ステップＳ５にて、充電電力検出部１２１は、充電開始から充電終了までの電力量を算出することで、バッテリ２１の充電電力量を検出する。充電電力量は、バッテリ２１の１回の充電あたり、バッテリ２１の充電のために消費した電力量である。また充電電力検出部１２１は、検出した充電電力量をメモリ１４に記憶する。メモリ１４は、充電電力量と充電開始時間とを対応付けて記憶している。なお、充電電力量と対応付けられる時間情報は、充電開始時間に限らず、充電終了時間又はメモリに記憶した時間等でもよい。

ステップＳ６にて、コントローラ１２は、総記憶期間が６ヶ月以上であるか否かを判定する。総記憶期間は、充電電力量を最初にメモリ１４に記憶した時点からの経過時間である。総記憶期間が６ヶ月未満である場合には、制御フローが終了する。総記憶期間が６ヶ月未満である場合には、メモリ１４に記憶されている情報量が、劣化度の推定に必要な情報量に達していない可能性がある。そのため、総記憶期間が６ヶ月未満である場合には、コントローラ１２は、劣化度の推定制御を行うことなく、制御フローを終了させる。

ステップＳ７にて、頻度分布算出部１２２は、メモリ１４に記憶されている充電情報を用いて充電電力量の頻度分布を算出する。充電電力量を所定の電力量で区切りつつ、区切られた充電電力量に該当する充電の総回数が頻度に相当する。例えば、充電電力量を２ｋＷｈずつ、０から２０ｋＷｈまで区切られたとする。頻度分布算出部１２２は、メモリ１４に記憶された充電情報を、区切られた充電電力量毎に割り当てる。例えば、メモリ１４に記憶された充電１回分の充電情報が、ある時間で充電を開始し、充電開始から終了までの充電電力量を９ｋＷｈとすることを示す場合には、頻度分布算出部１２２は、８ｋＷｈから１０ｋＷｈの範囲に、１回の充電回数をカウントする。

また、頻度分布算出部１２２は、最新頻度分布と参照用頻度分布を算出する。最新頻度分布は、直近の充電開始時間から所定時間前までに含まれる充電情報から算出される。参照用頻度分布は、初期頻度分布であり、最初の充電開始時間から所定時間後までに含まれる充電情報から算出される。なお、参照用頻度分布は初期頻度分布に限らず、最新頻度分布で用いた充電情報により示される時間よりも前の時間であればよい。

ステップＳ８にて、劣化度推定部１２３は、最新頻度分布と初期頻度分布とを比較する。

図４及び図５は、頻度分布の特性を示すグラフである。図４と図５は、別の環境下で電動車両２０を日常的に使用した場合の特性である。実線は最新頻度分布の特性を表し、点線は初期頻度分布の特性を表す。電動車両２０の一般的な使い方として、電動車両２０の主な駐車位置、日常的な車両の使用用途、走行距離等に応じて、１回の充電による充電電力量は所定の電力量で集中する。例えば、ユーザが電動車両２０を通勤に使用し、かつ、自宅に帰った時に自宅の充電施設でバッテリを充電する場合に、通勤の際の走行距離が一定距離であるため、バッテリ２１は同じ充電電力量で繰り返し充電される。このような場合には、充電電力量に対する充電回数の頻度は、通勤経路の走行距離に対応する充電電力量でピークをとる。

またバッテリ２１の劣化が進むと、一回あたりに充電する充電電力量は変わり、充電頻度も変わる。一方、バッテリ２１が劣化したとしても、通勤経路の走行距離は変わらないため、頻度分布にはピーク値が表れる。すなわち、バッテリ２１の頻度分布の特性の変化が、バッテリ２１の劣化の度合いを表していることになる。以下に説明するように、劣化度推定部１２３は、頻度分布に含まれるピーク値に基づき、電動車両２０の劣化度を推定している。

ステップＳ９にて、劣化度推定部１２３は、最新頻度分布と初期頻度分布との比較結果に基づき頻度分布のピーク値が変化したか否かを判定する。頻度分布のピーク値は、横軸を充電電力量とし、縦軸を頻度（充電回数）とした座標により表される。劣化度推定部１２３は、初期頻度分布のピーク値における充電電力量に対して所定の充電電力量の範囲内におけるピーク値の変化をみている。所定の充電電力量の範囲は、バッテリ２１の初期容量の１０％分の幅を、初期頻度分布のピーク値における充電電力量に対してプラス側とマイナス側に広げた範囲である。また、縦軸方向の変化については、初期頻度分布のピーク値における充電回数と、最新頻度分布のピーク値における充電回数との差が所定値より大きい場合に、劣化度推定部１２３は、ピーク値が変化したと判定する。

ステップＳ９の制御フローにおいて、劣化度推定部１２３が、ピーク値の変化なしと判定した場合には、制御フローが終了する。

ステップＳ１０の制御フローにおいて、ピーク値が変化していると判定した場合には、劣化度推定部１２３は、複数のピーク値が変化したか否かを判定する。

複数のピーク値が変化した場合には、ステップＳ１１にて、劣化度推定部１２３は、上昇ピーク値と下降ピーク値を特定する。図４に示す特性では、上昇ピーク値はピーク値（点Ａ^’）から上昇したピーク値（点Ａ）であり、ピーク値（点Ｂ^’）から下降したピーク値（点Ｂ）である。点Ａ^’は（Ｘ_１ ^’、Ｙ_１ ^’）の座標で表され、点Ａは（Ｘ_１、Ｙ_１）の座標で表され、点Ｂ^’は（Ｘ_２ ^’、Ｙ_２ ^’）の座標で表され、点Ｂは（Ｘ_２、Ｙ_２）の座標で表される。

ステップＳ１２にて、劣化度推定部１２３は、特定されたピーク値の上昇変化と特定されたピーク値の下降変化に基づいて、バッテリ２１の劣化度を推定する。上昇変化は点Ａ^’から点Ａへの変化に相当し、下降変化は点Ｂ^’から点Ｂへの変化に相当する。図４に示すように、時間が経過しても、点Ａ^’から点Ａへのｘ座標の変化量は小さく、点Ｂ^’から点Ｂへのｘ座標の変化量は小さい。そして、劣化度推定部１２３は、下記式（１）を用いて容量維持率（Ｗ）を推定する。

これにより、劣化度推定部１２３は、ピーク値の上昇変化とピーク値の下降変化との相対関係に基づき劣化度を推定する。そして、制御フローはステップＳ１５に進む。

ステップＳ１０の制御フローにおいて、複数のピーク値が変化していない場合には、ステップＳ１３にて、劣化度推定部１２３は基準頻度における充電電力量を特定する。図５に示すように、時間経過に伴い１つのピーク値が変化した場合には、劣化度推定部１２３は、最新頻度分布のピーク値における頻度（Ｙ_３）に基づき基準頻度を算出する。基準頻度は、頻度分布の山の特定において腹の部分に相当し、頻度（Ｙ_３）の半値である。劣化度推定部１２３は、基準頻度における充電電力量を、最新頻度分布の特性上と初期頻度分布の特性上でそれぞれ特定する。

ステップＳ１４にて、劣化度推定部１２３は、基準頻度に対する充電電力量の変化に基づいて、バッテリ２１の劣化度を推定する。図５に示すように、時間の経過に伴い、基準頻度に対する充電電力量はＸ_３ ^’からＸ_３に変化する。そして、劣化度推定部１２３は、下記式（２）を用いて容量維持率（Ｗ）を推定する。

これにより、劣化度推定部１２３は、基準頻度に対する充電電力量の変化に基づき劣化度を推定する。そして、制御フローはステップＳ１５に進む。

ステップＳ１５にて、コントローラ１２は、推定した劣化度（容量維持率）をディスプレイ１１に表示する。ステップＳ１６にて、コントローラ１２は劣化度（容量維持率）の情報をサーバに送信する。なお、サーバは、コントローラ１２から受信した劣化度の情報を、メール等によりユーザに送信してもよい。そして、制御フローが終了する。

上記のように、本実施形態では、バッテリ２１の１回あたりの充電電力量をメモリ１４に記憶し、メモリ１４に記憶された複数回分の充電電力量の情報に基づき充電電力量に対する充電回数の頻度分布を算出し、頻度分布に基づきバッテリの劣化度を推定する。これにより、劣化度を推定する際にバッテリ２１の現在の電流又は電圧を外部から取得することなく、劣化度を推定することができる。

また本実施形態は、頻度分布に含まれるピーク値の変化に基づき劣化度を推定する。これにより、頻度分布の経時変化により、劣化傾向を把握することで、車両搭載の電池劣化判定装置に依存せずに、劣化度を推定することができる。

また本実施形態は、頻度分布に含まれる第１ピーク値の変化を第１変化（図４において、点Ａ^’から点Ａへの変化に相当）として特定し、頻度分布に含まれる第２ピーク値の変化を第２変化（図４において、点Ｂ^’から点Ｂへの変化に相当）として特定し、当該第１変化と当該第２変化との相対関係に基づき前記劣化度を推定する。これにより、頻度分布のピークが複数ある場合に、頻度の上昇するピークがある一方、頻度の減少するピークが発生するため、これらのピーク値の変化を把握することで、劣化度の推定精度を高めることができる。また、１つのピーク値に基づいて劣化度を推定する場合に比べて、推定精度を高めることができる。

また本実施形態は、頻度分布に含まれる複数のピーク値を特定し、第１時間のピーク値（図４における点Ａ^’に相当）に対して上昇した第２時間のピーク値（図４における点Ａに相当）と第１時間のピーク値（図４における点Ｂ^’に相当）に対して減少した第２時間ピーク値（図４における点Ｂに相当）とをそれぞれ特定し、ピーク値の上昇変化とピーク値の下降変化との相対関係に基づき劣化度を推定する。頻度が上昇するピークと頻度が減少するピークとの間には因果関係が見込め、バッテリ２１の劣化が進むにつれて、頻度が減少した分布から頻度が上昇した分布に、頻度が移行したと考えられる。そのため、ピーク値の上昇変化とピーク値の下降変化との相対関係を把握することで、精度の高い劣化度の推定を実現できる。

また本実施形態は、頻度分布に含まれる第１時間のピーク値（図４における点Ａ^’又は点Ｂ^’に相当）と、第１時間のピーク値に対して変化した第２時間のピーク値（図４における点Ａ又は点Ｂに相当）とをそれぞれ特定し、第１時間のピーク値と第２時間のピーク値に基づいて劣化度を推定する。このとき第１時間は第２時間より過去の時間であって、第１時間のピーク値における充電電力量と第２時間のピーク値における充電電力量は所定範囲である。頻度分布のプロファイルは、主にバッテリ２１の電池容量と充電スポットの環境に依存し、電池容量及び環境が大きく変更されない限り、頻度分布のピーク値のＸ座標は固定される。そのため、固定されたＸ座標をもつピークを特定して、Ｙ座標の頻度の変化を把握することで、精度の高い劣化度の推定を実現できる。

また本実施形態は、所定の充電回数（図５において、Ｙ_３／２で表される値）に対する充電電力量の変化に基づき劣化度を推定する。これにより、頻度分布に含まれるピーク値が１つの場合でも、劣化度を推定できる。

なお、コントローラ１２は、ステップＳ６の制御フローにおいて、総記憶期間の閾値を６ヶ月に設定したが、閾値は必ずしも６ヶ月にする必要はなく、例えば５ヶ月でもよい。また、コントローラ１２は、総記憶期間と時間閾値とを比較する必要はなく、例えばメモリ１４の情報量に応じて劣化度の推定制御を実行するか否かを判定してもよい。

なお本実施形態において、劣化度推定部１２３は、特定されたピーク値の上昇変化と特定されたピーク値の下降変化に基づいてバッテリ２１の劣化度を推定するために、式（１）を用いて劣化度を演算したが、比（Ｙ_２ ^’／Ｙ_１ ^’）及び比（Ｙ_２／Ｙ_１）の代わりに、それぞれ差を用いてもよい。

なお本実施形態に係る劣化度推定装置は、充電ケーブルを用いた接触型の充電システムに限らず、コイルを用いた非接触給電システムに適用してもよい。非接触給電システムに適用する場合に、劣化度推定装置は、地上側の充電装置に搭載される。

１０…電力計
１１…ディスプレイ
１２…コントローラ
１３…センサ
１４…メモリ
２０…電動車両
２１…バッテリ
３０…充電ケーブル
３１…コントローラボックス
１２１…充電電力検出部
１２２…頻度分布算出部
１２３…劣化度推定部

Claims (7)

1. バッテリの劣化度を推定する劣化度推定装置において、
   車両に設けられたバッテリに対して外部電源から電力を供給する電力供給ラインに搭載され、前記バッテリの１回あたりの充電電力量を検出する充電電力量検出部と、
   前記充電電力量を記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶された複数回分の充電電力量の情報に基づき、前記充電電力量に対する充電回数の頻度分布を算出する頻度分布算出部と、
   前記頻度分布に基づき前記劣化度を推定する劣化度推定部とを備えた劣化度推定装置。
2. 前記劣化度推定部は、前記頻度分布に含まれるピーク値の変化に基づき前記劣化度を推定する
   請求項１記載の劣化度推定装置。
3. 前記劣化度推定部は、
   前記頻度分布に含まれる第１ピーク値の変化を第１変化として特定し、前記頻度分布に含まれる第２ピーク値の変化を第２変化として特定し、前記第１変化と前記第２変化との相対関係に基づき前記劣化度を推定する
   請求項１記載の劣化度推定装置。
4. 前記劣化度推定部は、
   前記頻度分布に含まれる複数のピーク値を特定し、第１時間のピーク値に対して上昇した第２時間のピーク値と前記第１時間のピーク値に対して減少した前記第２時間のピーク値とをそれぞれ特定し、前記ピーク値の上昇変化と前記ピーク値の下降変化との相対関係に基づき前記劣化度を推定し、
   前記第１時間は前記第２時間より過去の時間である
   請求項１記載の劣化度推定装置。
5. 前記劣化度推定部は、
   前記頻度分布に含まれる第１時間のピーク値と、前記第１時間のピーク値に対して変化した第２時間のピーク値とをそれぞれ特定し、前記第１時間のピーク値と前記第２時間のピーク値に基づいて前記劣化度を推定し、
   前記第１時間は前記第２時間より過去の時間であり、
   前記第１時間のピーク値における前記充電電力量と前記第２時間のピーク値における前記充電電力量は所定範囲である
   請求項３又は４記載の劣化度推定装置。
6. 前記劣化度推定部は、
   所定の充電回数に対する充電電力量の変化に基づき前記劣化度を推定する
   請求項１又は２に記載の劣化度推定装置。
7. 車両に設けられたバッテリに対して外部電源から電力を供給する電力供給ラインに搭載された充電電力量検出部により、前記バッテリの１回あたりの充電電力量を検出し、
   前記充電電力量を記憶し、
   記憶された複数回分の充電電力量の情報に基づき、前記充電電力量に対する充電回数の頻度分布を算出し
   前記頻度分布に基づき前記バッテリの劣化度を推定する
   劣化度推定方法。

Images