JP2017181329A - 電源装置、該電源装置を有する輸送機器、蓄電部の充電率と開放端電圧の相関情報を推定する推定方法、および該相関情報を推定するためのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】蓄電部のＳＯＣとＯＣＶの相関情報を効率的に推定すること。
【解決手段】電源装置は、第１蓄電部と、第２蓄電部と、第１蓄電部と第２蓄電部の間の充放電を担う充放電回路と、充放電回路を制御する制御部とを含み、制御部は、第１蓄電部と第２蓄電部の少なくとも一方を対象蓄電部とし、対象蓄電部の充電率と開放端電圧である対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを取得し、第１蓄電部と第２蓄電部の間の電荷移動を用いて、対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを含むデータを、対象ＳＯＣと収集したデータの集合である収集済データより決定される収集則に基づく順序で収集し、複数のデータに基づき、対象蓄電部のＳＯＣとＯＣＶの相関情報を推定する。
【選択図】図７

Description

本発明は、電源装置、該電源装置を有する輸送機器、蓄電部の充電率と開放端電圧の相関情報を推定する推定方法、および該相関情報を推定するためのプログラムに関する。

複数の蓄電池を備えるシステムにおいて、その蓄電池間で充放電を行うことにより、ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ、開放端電圧）に対するＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ、充電率）の関係を把握する技術が知られている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２００８―２２００８０号公報

蓄電部のＳＯＣとＯＣＶの相関情報を効率的に推定することができないという課題があった。

本発明の第１の態様における電源装置は、第１蓄電部と、第２蓄電部と、第１蓄電部と第２蓄電部の間の充放電を担う充放電回路と、充放電回路を制御する制御部とを含み、制御部は、第１蓄電部と第２蓄電部の少なくとも一方を対象蓄電部とし、対象蓄電部の充電率と開放端電圧である対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを取得し、第１蓄電部と第２蓄電部の間の電荷移動を用いて、対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを含むデータを、対象ＳＯＣと収集したデータの集合である収集済データより決定される収集則に基づく順序で収集し、複数のデータに基づき、対象蓄電部のＳＯＣとＯＣＶの相関情報を推定する。

本発明の第２の態様における輸送機器は、上記の電源装置を有する。

本発明の第３の態様における方法は、第２蓄電部と、第１蓄電部と第２蓄電部の間の充放電を担う充放電回路とを含む電源装置の充電率と開放端電圧であるＳＯＣとＯＣＶの相関情報を推定する推定方法であって、第１蓄電部と第２蓄電部の少なくとも一方を対象蓄電部とするステップと、対象蓄電部のＳＯＣとＯＣＶである対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを取得するステップと、第１蓄電部と第２蓄電部の間の電荷移動を用いて、対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを含むデータを、対象ＳＯＣと収集したデータの集合である収集済データより決定される収集則に基づく順序で収集するステップと、複数のデータに基づき、対象蓄電部のＳＯＣとＯＣＶの相関情報を推定するステップとを含む。

本発明の第４の態様におけるプログラムは、第２蓄電部と、第１蓄電部と第２蓄電部の間の充放電を担う充放電回路とを含む電源装置の充電率と開放端電圧であるＳＯＣとＯＣＶの相関情報を推定するためのプログラムであって、第１蓄電部と第２蓄電部の少なくとも一方を対象蓄電部とするステップと、対象蓄電部のＳＯＣとＯＣＶである対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを取得するステップと、第１蓄電部と第２蓄電部の間の電荷移動を用いて、対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを含むデータを、対象ＳＯＣと収集したデータの集合である収集済データより決定される収集則に基づく順序で収集するステップと、複数のデータに基づき、対象蓄電部のＳＯＣとＯＣＶの相関情報を推定するステップとをコンピュータに実行させる。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

本実施形態に係る輸送機器のブロック図である。 単一の蓄電池を用いた場合による電力出力と、２つの蓄電池を用いた場合による電力出力とを比較するための図である。 蓄電池のＳＯＣ−ＯＣＶカーブを説明する図である。 ＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定するまでの手順を説明する図である。 平面空間上で座標を確定させるための演算を説明する図である。 電池ＥＣＵの内部ブロック図である。 電荷移動に要する時間Ｔ_Ｍを算出するための情報を示す図である。 （ＳＯＣ，ＯＣＶ）データの取得時間の算出に用いられるデータを示す図である。 ＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定させるまでのフロー図である。 次の取得対象となるＳＯＣを決定するまでのフロー図である。 （ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを取得するフロー図である。 収集済みデータの統計情報をヒストグラム形式で表す。 マッピングテーブルを用いて全所要時間が最短になる順序を算出する処理を概略的に示す図である。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本実施形態に係る輸送機器１０のブロック図である。本実施形態に係る輸送機器は、例えば電動自動車である。以下においては、本実施形態に係る蓄電装置１００が電動自動車に搭載されて利用される場合を想定して説明する。なお、蓄電装置１００は、電源装置の一例である。

輸送機器１０は、搭載された蓄電装置１００から供給される駆動電力をパワードライブユニットであるＰＤＵ１４１が受け、ＰＤＵ１４１がモータジェネレータＭＧを回転駆動させることにより走行する。

ＰＤＵ１４１は、蓄電装置１００と、主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬとで接続されている。平滑コンデンサＣは、主正母線ＭＰＬと主負母線ＭＮＬとの間に接続されており、導通する電力の高周波成分を低減する。第３電圧センサ１４２は、主正母線ＭＰＬと主負母線ＭＮＬとの間の電圧Ｖｈを検出し、検出された電圧Ｖｈは、ＰＤＵ１４１の制御に利用される。

ＰＤＵ１４１は、主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬから供給される駆動電力（直流電力）を交流電力に変換してモータジェネレータＭＧへ出力する。モータジェネレータＭＧは、例えば、三相交流回転電機を含む。モータジェネレータＭＧは、動力伝達機構および駆動軸を介して車輪を回転させる。また、ＰＤＵ１４１は、車輪の減速時においてモータジェネレータＭＧが発電する交流電力を直流電力に変換し、回生電力として主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬへ出力する。

蓄電装置１００が備える第１蓄電池１１１および第２蓄電池１２１は、モータジェネレータが発電する回生電力と、外部電源１５３からの外部電力とによって充電される。

充電コンバータ１５１は、主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬと受電部１５２との間に設けられる。そして、充電コンバータ１５１は、受電部１５２を介して外部電源１５３（例えば家庭用ＡＣ電源）から供給される交流電力を直流電力に変換して主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬへ出力する。受電部１５２は、外部電源１５３から供給される交流電力を入力するための入力端子である。なお、充電コンバータ１５１は、主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬに代えて、あるいは追加して、正極線ＰＬ１および負極線ＮＬ１に接続されていても良く、正極線ＰＬ２および負極線ＮＬ２に接続されていても良い。

蓄電装置１００は、第１蓄電モジュール１０１、第２蓄電モジュール１０２および充放電回路モジュール１０３を含む。第１蓄電モジュール１０１は、第１蓄電池１１１、第１電圧センサ１１２、第１電流センサ１１３、および第１スイッチ１１４を有する。第２蓄電モジュール１０２は、第１蓄電モジュール１０１と同様の構成であり、第２蓄電池１２１、第２電圧センサ１２２、第２電流センサ１２３、および第２スイッチ１２４を有する。充放電回路モジュール１０３は、第１蓄電池１１１と第２蓄電池１２１の間の充放電を担う。充放電回路モジュール１０３は、制御部としての電池ＥＣＵ１３０と、充放電回路として機能しうる第１ＶＣＵ１３１、第２ＶＣＵ１３２、および第３スイッチ１３３とを有する。

本実施形態において第１蓄電部として機能する第１蓄電池１１１、および第２蓄電部として機能する第２蓄電池１２１は、充放電可能な直流電源であり、たとえば、リチウムイオン電池やニッケル水素電池、ナトリウムイオン電池、リチウム硫黄電池などの二次電池を含む。他にも、コンデンサ、キャパシタなどの充放電が可能な素子であっても良い。ただし、第１蓄電池１１１と第２蓄電池１２１は、互いに特性が異なる電池であってよい。具体的には、第１蓄電池１１１は第２蓄電池１２１より単位質量あたりの出力電力である質量出力密度が大きい、いわゆる高出力型バッテリである。一方、第２蓄電池１２１は第１蓄電池１１１より単位質量あたりの貯蔵電力である質量エネルギー密度が大きい、いわゆる高容量型バッテリである。第１蓄電池１１１は第２蓄電池１２１より単位容積あたりの出力電力である容積出力密度が大きくて良く、第２蓄電池１２１は第１蓄電池１１１より単位容積あたりの貯蔵電力である容積エネルギー密度が大きくて良い。このように、単位質量または単位容積あたりに第１蓄電池１１１から取り出せる電力は、単位質量または単位容積あたりに第２蓄電池１２１から取り出せる電力より大きい。一方、単位質量または単位容積あたりに第１蓄電池１１１が貯蔵する電力エネルギーは、単位質量または単位容積あたりに第２蓄電池１２１が貯蔵する電力エネルギーより小さい。このように、第１蓄電池１１１は、第２蓄電池１２１と比して、エネルギー密度が劣り、出力密度が優れる。

第１蓄電池１１１は、正極線ＰＬ１および負極線ＮＬ１を介して第１ＶＣＵ１３１に接続されている。第１電圧センサ１１２は、正極線ＰＬ１と負極線ＮＬ１との間の電圧すなわち第１蓄電池１１１の電圧Ｖ_１を検出し、その検出値を電池ＥＣＵ１３０へ出力する。第１電流センサ１１３は、第１蓄電池１１１に対して入出力される電流Ｉ_１を検出し、その検出値を電池ＥＣＵ１３０へ出力する。

第１スイッチ１１４は、正極線ＰＬ１と負極線ＮＬ１の電路を開閉するスイッチであり、電池ＥＣＵ１３０からの開閉指示信号ＣＷ_１を受けて、開状態と閉状態を切り替える。第１スイッチ１１４が開状態であるときに第１電圧センサ１１２によって検出されるＶ_１は、第１蓄電池１１１におけるＯＣＶであるＯＣＶ_１となる。

第２蓄電池１２１は、正極線ＰＬ２および負極線ＮＬ２を介して第２ＶＣＵ１３２に接続されている。第２電圧センサ１２２は、正極線ＰＬ２と負極線ＮＬ２との間の電圧すなわち第２蓄電池１２１の電圧Ｖ_２を検出し、その検出値を電池ＥＣＵ１３０へ出力する。第２電流センサ１２３は、第２蓄電池１２１に対して入出力される電流Ｉ_２を検出し、その検出値を電池ＥＣＵ１３０へ出力する。

第２スイッチ１２４は、正極線ＰＬ２と負極線ＮＬ２の電路を開閉するスイッチであり、電池ＥＣＵ１３０からの開閉指示信号ＣＷ_２を受けて、開状態と閉状態を切り替える。第２スイッチ１２４が開状態であるときに第２電圧センサ１２２によって検出されるＶ_２は、第２蓄電池１２１におけるＯＣＶであるＯＣＶ_２となる。

なお、第１電流センサ１１３および第２電流センサ１２３は、それぞれ対応する蓄電池から出力される電流（放電電流）を正値として検出し、入力される電流（充電電流および回生電流）を負値として検出する。図１では、それぞれ正極線の電流を検出する構成として示すが、負極線の電流を検出するように構成しても良い。

第１ＶＣＵ１３１は、正極線ＰＬ１および負極線ＮＬ１と、接続正極線ＢＰＬおよび接続負極線ＢＮＬとの間に設けられ、電池ＥＣＵ１３０からの制御信号ＣＶ_１を受けて、正極線ＰＬ１および負極線ＮＬ１と、接続正極線ＢＰＬおよび接続負極線ＢＮＬとの間で電圧変換を行う。第２ＶＣＵ１３２は、正極線ＰＬ２および負極線ＮＬ２と、接続正極線ＢＰＬおよび接続負極線ＢＮＬとの間に設けられ、電池ＥＣＵ１３０からの制御信号ＣＶ_２を受けて、正極線ＰＬ２および負極線ＮＬ２と、接続正極線ＢＰＬおよび接続負極線ＢＮＬとの間で電圧変換を行う。

接続正極線ＢＰＬは、主正母線ＭＰＬと接続され、接続負極線ＢＮＬは、主負母線ＭＮＬに接続される。その接続部には、第３スイッチ１３３が設けられている。第３スイッチ１３３は、接続正極線ＢＰＬと主正母線ＭＰＬ、および接続負極線ＢＮＬと主負母線ＭＮＬの電路を開閉するスイッチであり、電池ＥＣＵ１３０からの開閉指示信号ＣＷ_３を受けて、開状態と閉状態を切り替える。

以上の構成においては、第１スイッチ１１４と第３スイッチ１３３を閉状態、第２スイッチ１２４を開状態とした場合には、第１蓄電池１１１の電力がＰＤＵ１４１へ供給される。また、第２スイッチ１２４と第３スイッチ１３３を閉状態、第１スイッチ１１４を開状態とした場合には、第２蓄電池１２１の電力がＰＤＵ１４１へ供給される。また、第１スイッチ１１４と第２スイッチ１２４と第３スイッチ１３３を閉状態とした場合には、第１蓄電池１１１の電力と第２蓄電池１２１の電力が共にＰＤＵ１４１へ供給される。ただし、第１蓄電池１１１の電力と第２蓄電池１２１の電力を共にＰＤＵ１４１へ供給する場合には、供給電圧が同じになるように、第１ＶＣＵ１３１および第２ＶＣＵ１３２によって電圧変換が成される。なお、ＰＤＵ１４１から回生電力が供給される場合、または外部電源１５３から外部電力が供給される場合には、電力の流れは上記の各場合における逆向きとなる。

また、本実施形態においては、それぞれの蓄電池に電圧変換ユニットであるＶＣＵを設けるいわゆる２ＶＣＵ方式を採用するが、一方の蓄電池の出力電圧に対して他方の蓄電池の出力電圧を調整する観点からは、いずれかに一つのＶＣＵを設けるいわゆる１ＶＣＵ方式を採用しても良い。１ＶＣＵ方式であれば、ＶＣＵを設置するスペースの削減に寄与する。また、コストの削減、重量の削減にも寄与する。この場合には、ＰＤＵ１４１へ供給される電圧は、ＶＣＵが設けられない蓄電池の出力電圧となるが、この制約が不都合である場合には２ＶＣＵ方式を採用すれば良い。

なお、コンバータは、大別すると昇圧型、降圧型、昇降圧型に分類されるが、第１ＶＣＵ１３１、第２ＶＣＵ１３２は、いずれの型のコンバータも採用し得る。また、第１ＶＣＵ１３１、第２ＶＣＵ１３２に採用するコンバータの型を異ならせても良い。第１蓄電池１１１および第２蓄電池１２１とコンバータの型を適宜組み合わせることにより、要求仕様を満たす全体としてあたかも一つのバッテリとして利用することができる。

第１スイッチ１１４と第２スイッチ１２４を閉状態、第３スイッチ１３３を開状態とした場合には、第１蓄電池１１１と第２蓄電池１２１の間で充放電が行われる。この蓄電池部間充放電は、電池ＥＣＵ１３０からの制御信号ＣＶ_１によって決定される第１ＶＣＵ１３１の変換電圧値と、制御信号ＣＶ_２によって決定される第２ＶＣＵ１３２の変換電圧値との差に応じて、電力の流れが定まる。したがって、電池ＥＣＵ１３０は、変換電圧値を指示する制御信号ＣＶ_１およびＣＶ_２をそれぞれのＶＣＵに送信することにより、どちらの蓄電池を電力の供給側とし、どちらの蓄電池を電力の受容側とするか制御することができる。なお、第１ＶＣＵ１３１と第２ＶＣＵ１３２の一方のハイサイドスイッチを「閉」かつローサイドスイッチを「開」に固定することで電圧変換を停止し、蓄電池の出力電圧をそのまま出力するいわゆる直結モードで制御して、他方の変換電圧値を変更するように制御しても良い。このとき、電池ＥＣＵ１３０は、Ｖ_１とＩ_１を監視すれば、第１蓄電池１１１における充放電量を把握することができ、Ｖ_２とＩ_２を監視すれば、第２蓄電池１２１における充放電量を把握することができる。

上記のように、本実施形態における蓄電装置１００は、互いに特性が異なる２つの蓄電池を備える。互いに特性が異なる複数の蓄電池を用いるシステムは、それぞれの蓄電池の特性や状態に応じて、要求される電力の供給に対してどのように応えるか、細かく制御する必要がある。そこでまず、単一の蓄電池を用いた場合による電力出力と、特性が異なる複数の蓄電池を用いた場合による電力出力の違いについて説明する。

図２は、単一の蓄電池を用いた場合による電力出力と、特性が異なる２つの蓄電池を用いた場合による電力出力とを比較するための図である。横軸は時間経過を表わし、縦軸は電力出力を表わす。電力出力が負の領域は、例えば回生電力によって電力受容がなされることを表わす。

実線で示されるＳＢは、蓄電装置が一つの蓄電池によって構成される場合の、出力電力の変化を表わす。蓄電装置が一つの蓄電池のみを備える場合には、負荷側から要求される電力をその能力の範囲において要求されるままに出力し、入力される電力をそのまま受け入れる。したがって、短時間で大きな出入力を行う場合もあり、蓄電池が急激に劣化するなどの問題もある。

蓄電装置が特性の異なる２つの蓄電池によって構成される場合には、それぞれの特性に応じて出入力を分担することができる。点線で表わされるＯＢは、高出力型バッテリの出力電力の変化を表わし、二重線で表わされるＶＢは、高容量型バッテリの出力電力の変化を表わしている。各時間において、ＯＢの値とＶＢの値を足し合わせるとＳＢの値となる。すなわち、負荷側から要求される電力を、高容量型バッテリと高容量型バッテリで分担している様子を表わしている。

一般的に高容量型バッテリは、高出入力および出入力の瞬間的な変動に対して劣化が進行するので、劣化の進行が抑制される範囲で出入力が行われるように制御されることが好ましい。したがって、ＯＢとＶＢの変化からわかるように、負荷側から大きな出入力が要求される場合には、原則として高出力型バッテリ（ＯＢ）が担い、高出力型バッテリでも応えられない場合に、高容量型バッテリ（ＶＢ）が補助する制御が行われる。また、高容量型バッテリは、あまり高くない値で継続的に出力する場合に適しており、この場合は、高出力型バッテリの出力は抑えられる。また、高容量型バッテリは高いレートの充電に相当する回生電力を受け入れた場合に劣化しやすいという特性を有するので、回生電力はできる限り高出力型バッテリで受け入れる制御が行われる。なお、回生電力が高出力型バッテリで受け入れられる容量を上回る場合には、高容量型バッテリで受入れる以外に、ブレーキを動作させて回生電力の発生を低減しても良い。この場合、高容量型バッテリの劣化を抑制できる。

また、高容量型バッテリと高出力型バッテリは、それぞれＳＯＣに基づく劣化影響度も大きく異なる。高容量型バッテリは、ＳＯＣが変動しても、劣化影響度が大きく変動することはない。換言すれば、ＳＯＣがいかなる値であっても劣化の進行に大きな影響を与えることはない。一方、高出力型バッテリは、ＳＯＣが変動すると、劣化影響度もその値に応じて大きく変動する。より詳述すると、ＳＯＣが３０〜７０％の中央域では、高出力型バッテリの劣化影響度は小さいが、この中央域から離れるに従って、劣化影響度は大きくなる。すなわち、中央域から離れるほど劣化が進む。したがって、高容量型バッテリのＳＯＣが、０〜３０％の低域や７０〜１００％の高域に属さないように、高容量型バッテリと高出力型バッテリの充放電量を調整することが好ましい。

このように特性の異なる複数の蓄電池を利用することにより、それぞれの蓄電池の劣化を抑制しつつ、負荷側からのさまざまな出力要求に応えることができる。ただし、それぞれの蓄電池をどのように使い分け、どのような割合で出入力を混合させるかは、蓄電池の現在の状態を正確に把握して、その状態に応じて適宜変更、修正することが重要である。特に、刻々と変化するＳＯＣの正確な把握は、輸送機器の駆動制御に対して非常に重要である。

そこで、蓄電池におけるＳＯＣとＯＣＶとの相関関係について説明する。図３は、ある電池のＳＯＣ−ＯＣＶカーブを示すグラフである。ＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、ＳＯＣとＯＣＶの関係である相関情報の一例である。横軸は、ＳＯＣをパーセント（％）で表わし、縦軸は、ＯＣＶをボルト（Ｖ）で表わす。

グラフ上に描かれる複数のカーブは、それぞれ異なる容量維持率に対するＳＯＣ−ＯＣＶカーブを表わしている。容量維持率は、使用が繰り返されることによる劣化や、経時による劣化の程度を示しており、具体的には、新品時において貯蔵できる電気量（１００％）に対して、満充電でどれだけの電気量を貯蔵できるかをパーセントで表したものである。例えば、使用を繰り返したある時点において満充電まで充電した場合に、初期の貯蔵電気量に対して８０％の電気量しか貯蔵できなくなった蓄電池は、容量維持率８０％の蓄電池である。換言すれば容量維持率がその蓄電池の劣化度合いを示していると言える。

図３において、実線は容量維持率１００％の、点線は９０％の、一点鎖線は８０％の、二点鎖線は７０％の、破線は６０％のＳＯＣ−ＯＣＶカーブを表わす。なお、容量維持率が１００％でない場合のＳＯＣは、劣化が進んだ状態における満充電の貯蔵電気量を１００％とした場合の充電率である。劣化が進行すると、カーブが全体的に左上方向に遷移する様子がわかる。例えば、ＯＣＶが３．９０Ｖである場合に、容量維持率が９０％の場合のＳＯＣは７０％であるのに対し、容量維持率が７０％の場合のＳＯＣは６０％であると読み取れる。多くの蓄電池が概してこのような傾向の性質を示す。

すなわち、蓄電装置が搭載する蓄電池が現時点においてどれくらい劣化が進行しているかにより、同じＯＣＶから推定されるＳＯＣが大きく異なってしまうことになる。つまり、ＯＣＶを測定しても、蓄電池の劣化状態の考慮なしには、正確にＳＯＣを把握できないことになる。

そこで、本実施形態における蓄電装置１００は、搭載する第１蓄電池１１１および第２蓄電池１２１のそれぞれに対して、予め定められた条件を満たす時点ごとに、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定するための充放電制御を実行する。

図４は、ある時点においてＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定するまでの手順を説明するための図である。図３と同じく、横軸は、ＳＯＣをパーセント（％）で表わし、縦軸は、ＯＣＶをボルト（Ｖ）で表わす。また、示されている複数のカーブはそれぞれ、図３で用いた線種に従って、モデル化された蓄電池の、各容量維持率に対するＳＯＣ−ＯＣＶカーブを表わす。

出願人は、さまざまな蓄電池に対して検討を重ねた成果として、容量維持率が互いに異なるＳＯＣ−ＯＣＶカーブであっても、あるＯＣＶに対するＳＯＣのばらつきが一定の範囲に収まる領域が、多くの蓄電池において存在することを発見した。このような領域を「基準領域」と呼ぶこととする。基準領域は、例えば、ＳＯＣが１００％に近い範囲で見受けられる。これは、蓄電池の満充電電圧におけるＳＯＣを１００％として定義しているため、蓄電池の電圧を満充電電圧の近傍とすれば、容量維持率によらずＳＯＣは１００％の近傍となるからである。図４の例では、ＯＣＶがＶ_Ｒの範囲（Ｏ_ｍｉｎ≦Ｖ_０＜Ｏ_ｍａｘ）において、いずれの容量維持率であっても、残容量がＳ_Ｒ（Ｓ_ｍｉｎ≦Ｓ_０＜Ｓ_ｍａｘ）の範囲に収まることを表わしている。Ｖ_Ｒの範囲のＯＣＶを「基準ＯＣＶ」と呼び、Ｓ_Ｒの範囲のＳＯＣを「基準ＳＯＣ」と呼ぶこととする。

基準領域の範囲としては、基準ＯＣＶの範囲として０．１Ｖ（Ｏ_ｍａｘとＯ_ｍｉｎの差）、基準ＳＯＣの範囲として３％（Ｓ_ｍａｘとＳ_ｍｉｎの差）が好ましい。ここでいう基準ＯＣＶの範囲は、単セルにおける電圧の範囲であって良い。基準ＯＣＶの範囲は、蓄電池の公称電圧の３％であって良い。基準領域の範囲は、対象とする蓄電池の特性や、要求される正確性等に応じて、適宜最適化すれば良い。

本実施形態における蓄電装置１００は、上記の通り、第１蓄電池１１１と第２蓄電池１２１の間で蓄電池部間充放電を行うことができる。すなわち、一方の蓄電池の電力を他方に移すことができる。すると、蓄電池部間充放電を行うことにより、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定させたい側の蓄電池のＯＣＶを、その蓄電池における基準ＯＣＶの範囲に移動させることができる。基準ＯＣＶに対応するＳＯＣは、容量維持率に関わらず基準ＳＯＣであるので、その値を例えばＳ_ｍｉｎとＳ_ｍａｘの平均値とすれば、ＳＯＣ−ＯＣＶの２次元平面（ここでは、「ＳＯ平面」と呼ぶ）上の基準領域に、座標Ｓｐ_０（Ｓｔ_０，Ｏｔ_０）をプロットすることができる。

その後、予め定められた条件、回数にしたがって、蓄電池部間充放電を繰り返す。このとき、例えばＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定させたい側の蓄電池が第１蓄電池１１１である場合には、第１電流センサ１１３の電流Ｉ_１を監視することにより、第１蓄電池１１１のＳＯＣの増減分を算出することができる。また、第１スイッチ１１４を開状態にすれば、そのときの第１蓄電池１１１のＯＣＶを検出することもできる。すると、１回の蓄電池部間充放電を行うごとに、ＳＯ平面上に１つの座標Ｓｐをプロットすることができる。図４の例では、基準領域内の座標Ｓｐ_０を得た後に、蓄電池部間充放電を３回繰り返し、座標Ｓｐ_１、Ｓｐ_２、Ｓｐ_３を得ている。

例えば電池メーカーによって、蓄電池の型番ごとに各容量維持率に対するＳＯＣ−ＯＣＶカーブが参照データとして予め準備されている。図４では、１００％、９０％、８０％、７０％、６０％のそれぞれにおけるＳＯＣ−ＯＣＶカーブが参照データである。参照データは、例えば５％刻み、あるいは１％刻みなどの、より細かい割合で準備されていると良い。または、容量維持率に対するＳＯＣ−ＯＣＶカーブの変動が大きい範囲では、小さい範囲より細かい割合で参照データを設けていても良く、データ量および参照データを準備に要する手間を削減できる。蓄電装置１００は、具体的には後述するが、この参照データを記憶部に記憶しており、電池ＥＣＵ１３０は、適宜参照することができる。

蓄電池部間充放電を繰り返すことにより複数の座標Ｓｐを得たら、電池ＥＣＵ１３０は、これらの座標に対して最も一致度が高いＳＯＣ−ＯＣＶカーブを参照データからマッチング処理により選ぶ。例えば、複数の座標Ｓｐとの偏差が最も小さいＳＯＣ−ＯＣＶカーブを選ぶ。このとき選んだＳＯＣ−ＯＣＶカーブが、その時点における最も確からしいＳＯＣ−ＯＣＶカーブとなる。このようにして、その時点における蓄電池のＳＯＣ−ＯＣＶカーブを推定する。図４の例においては、容量維持率が９０％のＳＯＣ−ＯＣＶカーブである。このＳＯＣ−ＯＣＶカーブを記憶しておくことにより、外部から要求されるＳＯＣの確認に対して、ＯＣＶを計測すれば即座にその時点における高精度なＳＯＣを返すことができる。このように蓄電池部間充放電を行って適宜確定されるＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、その時点における現実のＳＯＣ−ＯＣＶカーブをより忠実に表わしたものとなるので、現実のＳＯＣに対して非常に近いＳＯＣを外部からの確認要求に対して返すことができる。

なお、上記の説明においては、まず基準領域内に座標Ｓｐ_０が得られるように蓄電池部間充放電をおこなったが、座標Ｓｐを得る順番はこれに限らない。複数回の蓄電池部間充放電を行った結果、少なくとも１つの座標Ｓｐが基準領域内に含まれていれば、参照データとマッチング処理を行うことができる。一方の蓄電池のＳＯＣとＯＣＶを基準領域にすべく、過度な蓄電部間充放電を必要とする場合は、複数回の蓄電部間充放電によって、複数の座標を得ながらＳＯＣ−ＯＣＶカーブを生成する蓄電池の電圧とＳＯＣを基準領域に移すことが好ましい。そして、複数回の蓄電部間充放電によって得た座標を基準領域に基づいて修正することで、基準領域にＳＯＣ−ＯＣＶカーブを生成する蓄電部の電圧とＳＯＣを基準領域に属するためだけに、過度の蓄電部間充放電を必要としない、正確なＳＯＣ−ＯＣＶカーブを生成できる。

また、上記の説明においては、最も一致度が高いＳＯＣ−ＯＣＶカーブを参照データから選んだが、まずはそれぞれの座標の偏差が閾値以下となる複数のＳＯＣ−ＯＣＶカーブを選び、その中から他の基準に基づいて一つのＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定させても良い。他の基準としては、新しく取得した座標ほど偏差が小さいなどが挙げられる。この様な構成とすることで、何らかの事情によって途中で蓄電部間充放電を停止しなければならい状態でも、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブを特定できる。

ここで、蓄電池部間充放電をおこなって次の座標Ｓｐを確定させる手順について説明する。図５は、平面空間上で座標を確定させるための演算を説明する図である。一つ目の×印で表わされるＳｐ_ｎは、ｎ個目の座標としてＳＯ平面上にプロットされたものであり、座標値（Ｓｔ_ｎ，Ｏｔ_ｎ）で表わされる。この後に１回の蓄電池部間充放電を行ってプロットされたｎ＋１個目の座標が、二つ目の×印で表わされるＳｐ_ｎ＋１である。

それぞれの座標値の差は、ＯＣＶがΔＯＣＶ、ＳＯＣがΔＳＯＣと表わされ、それぞれ正の値の場合もあれば、負の値である場合もある。すなわち、
（Ｓｔ_ｎ＋１，Ｏｔ_ｎ＋１）＝（Ｓｔ_ｎ＋ΔＳＯＣ，Ｏｔ_ｎ＋ΔＯＣＶ）
である。ここで、Ｏｔ_ｎもＯｔ_ｎ＋１も、ＯＣＶであるので、これらの値は実測して直接得られる。一方ΔＳＯＣは、ΔＳＯＣ＝Ｓｔ_ｎ＋１ −Ｓｔ_ｎであり、
ΔＳＯＣ＝ΣＩ／Ｃ_ｆｕｌｌ
あるいは、
ΔＳＯＣ＝ΔＡｈ／Ｃ_ｆｕｌｌ
によって算出される。ここで、ΣＩは、時刻ｔ_ｎからｔ_ｎ＋１までに電流センサが出力する値の総和であり、ΔＡｈは、この間に変化した電気量を表わす。また、Ｃ_ｆｕｌｌは、前回のＳＯＣ−ＯＣＶカーブの確定時点における満充電時の電気量である。Ｃ_ｆｕｌｌは、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブが確定されるごとにその値が記憶部に格納される。例えばＣ_ｆｕｌｌは、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブが確定されると、確定されたＳＯＣ−ＯＣＶカーブに対応する容量維持率と初期容量から定まる。

なお、以上の説明では主として、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブの確定処理を分かり易く説明することを目的として、二次元平面における座標ＳＰを用いて説明した。座標ＳＰをプロットする、または、座標ＳＰを特定することは、内部処理としては、（ＳＯＣ，ＯＣＶ）のデータを取得して格納することに対応する。また、以上の説明では主として、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブの確定処理を分かり易く説明することを目的として、ＳＯＣ毎について１つのＯＣＶを取得する場合を取り上げて説明した。しかし、ＳＯＣ毎に１つまたは複数のＯＣＶを取得して良い。

以上説明したＳＯＣ−ＯＣＶカーブの確定までを電池ＥＣＵ１３０がどのようにおこなっているのか、電池ＥＣＵ１３０を機能ブロックで表わして説明する。図６は、電池ＥＣＵ１３０の内部ブロック図を、電池ＥＣＵ１３０用のプログラムを格納する記録媒体２９０とともに示す。

図示するように、電池ＥＣＵ１３０は、制御および演算の全体を担う制御演算部２３０、ΔＳＯＣ算出部２３１、計時部２３２、ＢＡＴＴ情報格納部２３３、確定ライン保持部２３４を有する。これらの機能ブロックによりＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定するまでの処理を行う。電池ＥＣＵ１３０は、この他にも主に、ＳＯＣ応答部２３５を有する。

制御演算部２３０は、第１蓄電池１１１と第２蓄電池１２１の少なくとも一方を、対象蓄電池とする。対象蓄電池とは、例えばＳＯＣ−ＯＣＶカーブの推定対象となる蓄電池である。制御演算部２３０は、予め定められた選択条件によって、第１蓄電池１１１と第２蓄電池１２１の少なくとも一方を、対象蓄電池として選択して良い。制御演算部２３０は、第１蓄電池１１１と第２蓄電池１２１がＳＯＣ−ＯＣＶカーブの推定対象となる蓄電池に選択された場合に、出力密度がより優れる第１蓄電池１１１を対象蓄電池として選択してよい。制御演算部２３０は、対象蓄電池の充電率と開放端電圧である対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを取得し、第１蓄電池１１１と第２蓄電池１２１の間の電荷移動を用いて、対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを含むデータを、対象ＳＯＣと収集したデータの集合である収集済データより決定される収集則に基づく順序で収集し、複数のデータに基づき、対象蓄電池のＳＯＣとＯＣＶの相関情報を推定する。なお、対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを含むデータを、（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データと呼ぶ場合がある。

制御演算部２３０は、収集済データに基づき収集していないデータの集合である未収集データを導出し、未収集データに含まれるＳＯＣと対象ＳＯＣの差分から算出される、電荷移動に要する時間を含む操作時間に基づき決定される収集則に基づく順序で、（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを収集して良い。制御演算部２３０は、操作時間がより短い未収集データに含まれるＳＯＣをより優先して、（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを収集するよう充放電回路モジュール１０３を制御して良い。制御演算部２３０は、対象ＳＯＣと対象ＯＣＶの取得に要する時間である取得時間を含む操作時間に基づき決定される収集則に基づく順序で、（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを収集して良い。当該取得時間は、電荷移動の後において対象蓄電部の電圧の時間変化が安定するまでに要する時間を含んで良い。当該取得時間は、ＳＯＣ毎に収集するべき（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データの数と、収集済データに含まれる、対象ＳＯＣに対して既に収集されたデータの数との差分に基づいて良い。ＳＯＣ毎に収集するべき（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データの数は、２以上であって良い。ＳＯＣ毎に収集するべき（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データの数は、１であって良い。制御演算部２３０は、未収集データの各（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを収集するための操作時間の合計値がより小さくなる順序を、より優先して選択して良い。

なお、制御演算部２３０は、対象蓄電池の複数の劣化状態において同一のＳＯＣに対するＯＣＶの差分が閾値以下となるＳＯＣである基準ＳＯＣの範囲に対象蓄電池のＳＯＣが含まれるときからの対象蓄電池への電荷移動量に基づいて、対象ＳＯＣを取得して良い。また、制御演算部２３０は、基準ＳＯＣに対応するＯＣＶである基準ＯＣＶの範囲に対象蓄電池のＳＯＣが含まれるときからの対象蓄電池への電荷移動量に基づいて、対象ＳＯＣを取得して良い。制御演算部２３０は、基準ＳＯＣと基準ＯＣＶが、対象ＳＯＣと対象ＯＣＶとして含まれるように、（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを収集して良い。

制御演算部２３０は、電荷移動を行う前の対象蓄電池のＳＯＣが基準ＳＯＣの範囲に含まれない場合に、電荷移動に先立ち、対象蓄電池のＳＯＣが基準ＳＯＣの範囲に含まれるよう、第１蓄電池１１１と第２蓄電池１２１との間の充放電を行って良い。制御演算部２３０は、電荷移動を行う前の対象蓄電池のＯＣＶが基準ＯＣＶの範囲に含まれない場合、対象蓄電池のＯＣＶが基準ＯＣＶの範囲に含まれるよう、第１蓄電池１１１と第２蓄電池１２１との間の充放電を行って良い。

第１蓄電池１１１と第２蓄電池１２１の少なくとも一方は、モータジェネレータＭＧに電力を供給する。なお、モータジェネレータＭＧは駆動部の一例である。充放電回路モジュール１０３は、第１蓄電池１１１、第２蓄電池１２１、およびモータジェネレータＭＧの間の充放電を担って良い。制御演算部２３０は、電荷移動を行う間、第１蓄電池１１１と第２蓄電池１２１が、駆動部との間で充放電を行わないよう充放電回路モジュール１０３を制御して良い。

なお、電池ＥＣＵ１３０は一種のコンピュータである。制御演算部２３０は、例えばＭＰＵによって構成され、例えばＭＰＵの内部記憶部に格納されたプログラムを実行し、当該プログラムに従って蓄電装置１００の全体を制御する。電池ＥＣＵ１３０により実行されるプログラムは、記録媒体２９０から電池ＥＣＵ１３０に供給される。なお、記録媒体２９０は、コンピュータにより読み出し可能な媒体の一例である。電池ＥＣＵ１３０内においてプログラムまたはコンピュータ命令が格納される任意の媒体を、電池ＥＣＵ１３０用のプログラムを格納する媒体とみなすことができる。

制御演算部２３０は、充放電回路モジュール１０３を制御する。また、制御演算部２３０は、第１スイッチ１１４、第２スイッチ１２４、第３スイッチ１３３を状況に応じて開閉すべく、開閉指示信号ＣＷ_１、ＣＷ_２、ＣＷ_３をそれぞれに向けて送信する。また、第１ＶＣＵ１３１、第２ＶＣＵ１３２の変換電圧を調整すべく、ＰＷＭ信号である制御信号ＣＶ_１、ＣＶ_２をそれぞれに向けて送信する。ΔＳＯＣ算出部２３１は、第１蓄電池１１１の（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データの取得時には、第１電流センサ１１３からＩ_１を取得して、ΔＳＯＣを算出する。同様に、第２蓄電池１２１の（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データの取得時には、第２電流センサ１２３からＩ_２を取得して、ΔＳＯＣを算出する。ΔＳＯＣ算出部２３１は、算出したΔＳＯＣを制御演算部２３０へ引き渡す。

計時部２３２は、蓄電池部間充放電を行った時刻を制御演算部２３０へ引き渡す。制御演算部２３０は、（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データが取得された時刻を内部記憶部に記憶しておき、当該（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データが取得された時刻から予め定められた経過時間を過ぎた場合に、マッチング処理の対象から除外する。

ＢＡＴＴ情報格納部２３３は、上記の参照データを記憶する記憶部である。具体的には、不揮発性のフラッシュメモリ等により構成される。ＢＡＴＴ情報格納部２３３は、参照データを外部機器から取得する。なお、ＢＡＴＴ情報格納部２３３は、参照データを記憶するに限らず、蓄電池に関する様々な情報を記憶しており、必要に応じて制御演算部２３０へ提供する。ＢＡＴＴ情報格納部２３３は、第１蓄電池１１１の複数の劣化状態におけるＳＯＣとＯＣＶの相関情報を予め記憶する。ＢＡＴＴ情報格納部２３３は、第２蓄電池１２１の複数の劣化状態におけるＳＯＣとＯＣＶの相関情報を予め記憶する。例えば、蓄電装置１００の製造時に、第１蓄電池１１１の複数の劣化状態におけるＳＯＣとＯＣＶの相関情報と、第２蓄電池１２１の複数の劣化状態におけるＳＯＣとＯＣＶの相関情報とが、ＢＡＴＴ情報格納部２３３に格納される。なお、第１蓄電池１１１および第２蓄電池１２１のうち、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブの推定対象とならない蓄電池については、ＢＡＴＴ情報格納部２３３に相関情報が格納されなくても良い。制御演算部２３０は、ＢＡＴＴ情報格納部２３３が記憶している対象蓄電池の複数の劣化状態におけるＳＯＣとＯＣＶの相関情報のうち、対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを含む複数の（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データに対する適合度がより高い相関情報を、推定する相関情報として、より優先して選択して良い。制御演算部２３０は、対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを含む複数のデータに対する近似曲線または近似直線に基づき、相関情報を推定して良い。

確定ライン保持部２３４は、制御演算部２３０が確定したＳＯＣ−ＯＣＶカーブを記憶する記憶部である。具体的には、不揮発性のフラッシュメモリ等により構成される。記憶部としてＢＡＴＴ情報格納部２３３と一体的に構成されていても良い。

ＳＯＣ応答部２３５は、確定ライン保持部２３４と接続されている。ＳＯＣ応答部２３５は、外部からＳＯＣの問合せを受けると、ＯＣＶとしてＶ_１、Ｖ_２を取得し、確定ライン保持部２３４に記憶されたＳＯＣ−ＯＣＶカーブを参照して、ＳＯＣを返す。制御演算部２３０により第１蓄電池１１１の相関情報が推定されている場合、ＳＯＣ応答部２３５は、第１蓄電池１１１のＳＯＣの問合せを受けたとき、第１蓄電池１１１のＯＣＶと、制御演算部２３０により推定された相関情報とに基づいて、第１蓄電池１１１のＳＯＣを算出して応答する。制御演算部２３０により第２蓄電池１２１の相関情報が推定されている場合、ＳＯＣ応答部２３５は、第２蓄電池１２１のＳＯＣの問合せを受けたとき、第２蓄電池１２１のＯＣＶと、制御演算部２３０により推定された相関情報とに基づいて、第２蓄電池１２１のＳＯＣを算出して応答する。

図７は、電荷移動に要する時間Ｔ_Ｍを算出するための情報を示す図である。横軸は、ＳＯＣをパーセント（％）で表わし、縦軸は、時間Ｔ_Ｍを表わす。マッピング線７００は、ＳＯＣが２０％の状態から、蓄電池部間充放電によってＳＯＣが横軸で示す値になるまでに要する時間を示す。図示されるように、Ｔ_Ｍは、電荷移動の前後のＳＯＣの差の大きさであるΔＳＯＣに略比例する。一例として、ΔＳＯＣの大きさが１０％の場合の時間Ｔ_Ｍは、少なくとも数分以上、多くの場合に１０分以上であり得る。ＢＡＴＴ情報格納部２３３は、マッピング線７００を示す情報として、ΔＳＯＣを時間Ｔ_ＭにマッピングするマッピングテーブルＭ_Ｍを格納して良い。

制御演算部２３０は、ＢＡＴＴ情報格納部２３３が格納するマッピングテーブルを参照して、ΔＳＯＣから時間Ｔ_Ｍを算出する。例えば、制御演算部２３０は、現在のＳＯＣが２０％の状態から、蓄電池部間充放電によってＳＯＣが５０％になるまでに要する時間Ｔ_ＭΔ３０を、ΔＳＯＣである３０％と、マッピングテーブルＭ_Ｍとを用いて算出する。

図８は、（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データの取得時間の算出に用いられるデータを示す図である。図８は、既に収集されている収集済みデータの統計情報をヒストグラム形式で表す。横軸は、ＳＯＣをパーセント（％）で表わし、縦軸は、収集済みデータの数を表す。制御演算部２３０は、収集済みデータの統計情報を用いて、（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データの取得に要する時間Ｔ_Ｔを算出する。

制御演算部２３０は、ＳＯＣがＳ％のデータの取得に要する時間Ｔ_ＴＳを、ΔＮｓに基づいて算出する。ここで、ΔＮ_Ｓ＝Ｎ_ｒ−Ｎ_Ｓである。Ｎ_Ｓは、収集済みデータに含まれるデータのうち、ＳＯＣがＳ（％）に対応するデータの数である。Ｎ_ｒは、ＳＯＣ毎に収集するべき予め定められたデータ数である。なお、Ｎ_ｒは、ＳＯＣによらず一定であって良い。Ｎ_ｒは、ＳＯＣに応じて異なる値あっても良い。

ＢＡＴＴ情報格納部２３３は、ΔＮ_ＳをＳＯＣとＯＣＶのデータの取得に要する時間Ｔ_ＴにマッピングするマッピングテーブルＭ_Ｔを格納している。制御演算部２３０は、マッピングテーブルＭ_Ｔを参照して、Ｍ_Ｔ（ΔＮ_Ｓ）により、データの取得に要する時間を算出する。例えば、ＳＯＣが５０％のデータの取得に要する時間Ｔ_Ｔを算出する場合、制御演算部２３０は、ΔＮ_５０＝Ｎ_ｒ−Ｎ_５０を算出し、Ｔ_Ｔ５０＝Ｍ_Ｔ（ΔＮ_５０）により、ＳＯＣが５０％のデータの取得に要する時間を算出する。

ここで、１個の（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを取得するのに要する時間Ｔ_Ｎについて説明する。Ｔ_Ｎは、ＳＯＣがデータの取得対象のＳＯＣである取得対象ＳＯＣ_ｔに到達したタイミングから、１回のＯＣＶの計測値を取得するまでに要する時間Ｔ_ｄを含む。Ｔ_ｄには、蓄電池の端子電圧の時間変化が安定するのを待つ時間が含まれる。蓄電池の充放電後の開路状態における端子電圧は、多くの場合、時間と共に比較的ゆっくりと変化し、端子電圧の時間変化が実質的に無視できるようになるまでには一定の時間を要する。そのため、制御演算部２３０は、蓄電池の端子電圧の時間変化が安定する時間の経過を待って、端子電圧の計測値を取得する。よって、ＳＯＣが取得対象ＳＯＣ_ｔに到達したタイミングから、１回のＯＣＶの計測値を取得するまでには、少なくともＴ_ｄの時間を要する。ΔＮ＝１の場合、Ｔ_Ｎ＝Ｔ_ｄとなる。よって、ΔＮ＝１の場合、制御演算部２３０は、Ｔ_ＴＳ＝Ｔ_ｄにより、Ｔ_ＴＳを算出する。

次に、ΔＮ≧２の場合について説明する。上述したように、１回目のＯＣＶの計測値を取得するまでの時間は、Ｔ_ｄである。２回目のＯＣＶの計測は、蓄電池部間充放電によりＳＯＣを規定量ΔＳＯＣ_Ｔだけ変化させた後に、蓄電池部間充放電により再び、ＳＯＣを元の取得対象ＳＯＣ_ｔに変化させ、端子電圧の時間変化が安定する時間の経過を待って、端子電圧の計測値を取得する。したがって、１回目のＯＣＶの計測値を取得した後に、２回目のＯＣＶの計測値を取得するまでには、２×Ｍ_Ｍ（ΔＳＯＣ_Ｔ）＋Ｔ_ｄの時間を要する。この場合、ΔＮｓ回のＯＣＶの計測値を取得するまでの時間Ｔ_ＮＳは、Ｔ_ＮＳ＝Ｔ_ｄ＋（２×Ｍ_Ｍ（ΔＳＯＣ_Ｔ）＋Ｔ_ｄ）×（ΔＮ_Ｓ−１）となる。

ΔＳＯＣ_Ｔは、例えば１０％程度であって良い。ＳＯＣ_ｔ＋ΔＳＯＣ_ＴまたはＳＯＣ_ｔ−ΔＳＯＣ_Ｔが、データ収集対象である他のＳＯＣ_ｔ'に一致するように、ΔＳＯＣ_Ｔを選択して良い。この場合において、ＳＯＣ_ｔ＋ΔＳＯＣ_ＴまたはＳＯＣ_ｔ−ΔＳＯＣ_ＴにおけるＯＣＶの計測をし、これにより取得された（ＳＯＣ_ｔ'，ＯＣＶ）のデータを収集済みデータとして格納してもよい。この場合、Ｔ_ＮＳは、Ｔ_ＮＳ＝Ｔ_ｄ＋（２×Ｍ_Ｍ（ΔＳＯＣ_Ｔ）＋２×Ｔ_ｄ）×（ΔＮ_Ｓ−１）となる。なお、ＳＯＣ_ｔ'がＳＯＣ_ｔに最も近いＳＯＣに一致するように、ΔＳＯＣ_Ｔを選択してよい。このように、ＳＯＣ_ｔ＋ΔＳＯＣ_ＴまたはＳＯＣ_ｔ−ΔＳＯＣ_Ｔがデータ収集対象のＳＯＣと一致するようにすることで、全ての（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データの収集に要する時間を短縮できる場合がある。全（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データの収集に要する時間を短縮できない場合であっても、計測点が増えることで、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブの算出精度を高めることができる場合がある。

図９は、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定させるまでのフロー図である。フローは、電池ＥＣＵ１３０がＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定させる指示を輸送機器１０の制御部から受け取った時点から開始する。なお、ここでは、第１蓄電池１１１を対象蓄電部として選択して、第１蓄電池１１１のＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定させる場合について説明する。

制御演算部２３０は、ステップＳ１０１において、第１蓄電池１１１のＯＣＶが取得可能か否かを判断する。例えば、ＰＤＵ１４１が電力の供給を要求している場合には、当該要求を優先して第１スイッチ１１４および第３スイッチ１３３を閉状態にするので、ＯＣＶの取得はできないと判断する。この場合は、取得できる状態になるまで待機する。

ＯＣＶの取得が可能と判断したら、制御演算部２３０は、ステップＳ１０２へ進み、開閉指示信号ＣＷ_１を第１スイッチ１１４へ送信して開状態とする。そして、第１電圧センサ１１２からＶ_１を取得し、当該電圧値を初期ＯＣＶであるＯ_０とする。制御演算部２３０は、ステップＳ１０３で、取得したＯ_０が、基準ＯＣＶの範囲に含まれるか否かを判断する。具体的には、制御演算部２３０は、ＢＡＴＴ情報格納部２３３から第１蓄電池１１１の参照情報を取得し、基準ＯＣＶの範囲Ｏ_ｍｉｎ〜Ｏ_ｍａｘを参照する。そして、Ｏ_ｍｉｎ≦Ｏ_０＜Ｏ_ｍａｘの関係を満たすか否かを判断する。

取得したＯ_０が基準開放電圧の範囲に含まれないと判断したら、ステップＳ１０４へ進み、制御演算部２３０は、蓄電池部間充放電を実行する。具体的には、制御演算部２３０は、開閉指示信号ＣＷ_１、ＣＷ_２、ＣＷ_３をそれぞれのスイッチに向けて送信して、第１スイッチ１１４と第２スイッチ１２４を閉状態、第３スイッチ１３３を開状態とする。そして、制御信号ＣＶ_１、ＣＶ_２をそれぞれのＶＣＵに向けて送信して、第２ＶＣＵ１３２の変換電圧値を第１ＶＣＵ１３１の変換電圧値よりも高く設定する。すると、第２蓄電池１２１は放電状態となり、第１蓄電池１１１は充電状態となるので、一定の電荷が第２蓄電池１２１から第１蓄電池１１１へ移動する。制御演算部２３０は、移動させる電荷量を、各スイッチの開閉時間を調整したり、各ＶＣＵの変換電圧値を調整したりすることによって変更し得る。また、制御演算部２３０は、取得したＯ_０と基準ＯＣＶの範囲Ｏ_ｍｉｎ〜Ｏ_ｍａｘとの差に応じて、移動させる電荷量を決定しても良い。

なお、２つのＶＣＵを用いて蓄電池部間充放電を実行する場合には、一方のＶＣＵのみをＰＷＭ制御し、他方のＶＣＵは直結制御を行っても良い。直結制御は、ＤＣ／ＤＣコンバータのハイサイドスイッチのみを閉状態とし、昇降圧せずに電流を通過させる制御である。直結制御を行う場合に制御信号ＣＶ_１、ＣＶ_２は、変換電圧の指令値として「０」が指定される。

ステップＳ１０４で蓄電池部間充放電が完了すると、再びステップＳ１０１へ戻り、ステップＳ１０３の条件を満たすまで、このループを繰り返す。ステップＳ１０３の条件を満たしたら、ステップＳ１０５へ進む。

ステップＳ１０５では、制御演算部２３０は、（ＳＯＣ_ｆｕｌｌ，ＯＣＶ）のデータを内部記憶部に格納する。ここで、ＳＯＣ_ｆｕｌｌは、１００％のＳＯＣに対応する値である。ＳＯＣ_ｆｕｌｌを１００％として良い。また、ＳＯＣ_ｆｕｌｌを、Ｓ_ｍｉｎ以上Ｓ_ｍａｘ以下の値として良い。例えば、ＳＯＣ_ｆｕｌｌ＝（Ｓ_ｍｉｎ＋Ｓ_ｍａｘ）／２として良い。

ステップＳ１０７からは、蓄電池部間充放電を繰り返して（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを取得する処理である。制御演算部２３０は、ステップＳ１０７で、ＯＣＶの取得が可能か否かを判断する。この判断は、ステップＳ１０１の判断と同様である。ＯＣＶの取得が可能でない場合は、可能となるまで待機する。ＯＣＶの取得が可能であればステップＳ１０８へ進み、次の取得対象となるＳＯＣを決定して、ステップＳ１０９において、（ＳＯＣ，ＯＣＶ）のデータを取得する。なお、ステップＳ１０８およびＳ１０９における処理については後述する。

制御演算部２３０は、ステップＳ１１０へ進み、取得対象の全ＳＯＣにおいてＮ_ｒ個以上のデータを取得したか否かを判断する。まだ取得していないと判断したら、ステップＳ１１１へ進む。

ステップＳ１１１は、次の（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを取得する処理を開始する時点で実行される。ステップＳ１１１では、取得対象の全ＳＯＣにおいてＮ_ｒ個以上のデータを決められた時間以内に取得できたか否かを判断する。例えば、制御演算部２３０は、ステップＳ１０５で格納されたデータの取得時刻から、予め定められた規定時間が経過したか否かを判断する。規定時間は、例えば７日が設定される。規定時間は、走行距離、環境温度、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブに要求される精度等に応じて変更し得る。制御演算部２３０は、規定時間が経過していないと判断したら、ステップＳ１０７へ戻り、取得対象のＳＯＣにおけるデータを順次に取得する。規定時間を経過したと判断したら、ステップＳ１０１間で戻る。この場合は、それまで取得した（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを破棄する。このように古いデータを破棄することで、異なる劣化状態で取得されたデータでＳＯＣ−ＯＣＶカーブが確定されなくなるので、確定されるＳＯＣ−ＯＣＶカーブの精度が向上する。

ステップＳ１１０で、取得対象の全ＳＯＣにおいてＮｒ個以上のデータを取得したと判断したら、ステップＳ１１２へ進み、制御演算部２３０は、取得した複数のデータからＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定する。具体的には、制御演算部２３０は、ＢＡＴＴ情報格納部２３３から第１蓄電池１１１の参照データを読み出し、それぞれの容量維持率に対するＳＯＣ−ＯＣＶカーブの中から、取得した複数のデータと最も一致度が高くなるものを選ぶ。そして、このように選んだＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定されたＳＯＣ−ＯＣＶカーブとして、確定ライン保持部２３４へ記憶する。制御演算部２３０は、確定したＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定ライン保持部２３４へ記憶したら、一連の処理を終了する。

図１０は、次の取得対象となるＳＯＣを決定するまでのフロー図である。図１０に示すフローは、図９のフローにおけるステップＳ１０８に適用される。

制御演算部２３０は、ステップＳ３０１において、（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを取得できる期間の時間長さＴ_ａを決定する。例えば、制御演算部２３０は、現在の時刻から輸送機器１０が次に始動される時刻までの時間長さを、Ｔ_ａとして決定する。制御演算部２３０は、現在の時刻からモータジェネレータＭＧの駆動を開始する時刻までの時間長さを、Ｔ_ａとして決定して良い。

なお、制御演算部２３０は、輸送機器１０が次に始動される時刻を、過去における輸送機器１０の始動時刻の履歴から特定してよい。例えば、制御演算部２３０は、過去における輸送機器１０の始動時刻の履歴を収集する。そして、制御演算部２３０は、始動時刻の履歴から、１日における複数の時刻のそれぞれにおいて、予め定められた時間内に始動された始動回数を特定する。制御演算部２３０は、特定した始動回数と始動時刻の収集期間とに基づいて、予め定められた時間内に輸送機器１０が始動される確率である始動確率を、１日における複数の時刻のそれぞれについて算出する。制御演算部２３０は、算出した始動確率が予め定められた値より高い時刻である始動時刻を特定して、内部記憶部に記憶しておく。Ｔ_ａを決定する場合において、制御演算部２３０は、内部記憶部に記憶されている情報から、現在の時刻より後の時刻に対応する始動時刻を特定して、現在の時刻から、特定した始動時刻までの時間を、Ｔ_ａとして決定する。

ステップＳ３０３において、制御演算部２３０は、第１蓄電池１１１の現在のＳＯＣであるＳＯＣ_ｎを取得する。Ｓ３１１からＳ３２７までの処理は、ｉに関する繰り返し処理を行って、取得対象の各ＳＯＣについての（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを取得するのに要する所要時間Ｔ_ｉを算出する処理である。説明を簡単にするため、このフロー図におけるｉは、取得対象のＳＯＣを示す。ｉの意味を分かり易く示すことを目的として、ｉ（ＳＯＣ）と記す場合がある。Ｓ３１１からＳ３２７までの繰り返し処理は、０％から１００％の範囲内のＳＯＣについて１０％刻みで定めたＳＯＣにおけるデータを取得する場合を示す。

ステップＳ３１３において、制御演算部２３０は、ｉ（ＳＯＣ）と現在のＳＯＣｎとの差であるΔＳＯＣ_ｉを算出する。具体的には、制御演算部２３０は、ΔＳＯＣ_ｉ＝ｉ（ＳＯＣ）−ＳＯＣ_ｎにより、ΔＳＯＣ_ｉを算出する。ステップＳ３１５において、制御演算部２３０は、電荷移動時間Ｔ_{ＭΔＳＯＣ}を算出する。具体的には、制御演算部２３０は、マッピングテーブルＭ_Ｍを参照して、ΔＳＯＣ_ｉに適用することにより、Ｔ_{ＭΔＳＯＣ}を算出する。

ステップＳ３１７において、制御演算部２３０は、新たに取得することが必要なデータの数Ｎ_Ｔｉを算出する。具体的には、制御演算部２３０は、Ｎ_Ｔｉ＝Ｎ_ｒ−Ｎ_ｉにより、Ｎ_Ｔｉを算出する。

ステップＳ３１９において、制御演算部２３０は、Ｎ_Ｔｉが０より大きいかを判断する。Ｎ_Ｔｉが０より大きい場合、ステップＳ３２３において、（ｉ（ＳＯＣ），ＯＣＶ）のデータの取得に要する時間Ｔ_Ｔｉを算出する。具体的には、図８に関連して説明した計算式により、Ｔ_Ｔｉを算出する。

ステップＳ３２５において、制御演算部２３０は、所要時間Ｔ_ｉを算出する。具体的には、制御演算部２３０は、Ｔ_ｉ＝Ｔ_Ｍｉ＋Ｔ_Ｔｉにより、所要時間Ｔ_ｉを算出する。なお、ステップＳ３１９の判断において、Ｎ_Ｔｉが０以下の場合、ステップＳ３２１において、制御演算部２３０は、Ｔ_Ｔｉに最大値０ｘ７ＦＦＦを設定して、ステップＳ３２３とステップＳ３２５との間に進む。最大値０ｘ７ＦＦＦは、ステップＳ３２３で算出され得るＴ_Ｔｉの最大値より少なくとも大きい値であり、次の取得対象としてｉ（ＳＯＣ）が選択されないようにするための定数である。

ステップＳ３１１からステップＳ３２７までの繰り返し処理が終了すると、ステップＳ２３９において、制御演算部２３０は、Ｔ_ａより大きい所要時間Ｔ_ｉが算出されたｉ（ＳＯＣ）を、次の取得対象となり得るＳＯＣの候補から除外する。

ステップＳ３３１において、制御演算部２３０は、次の取得対象となるＳＯＣを決定する。具体的には、制御演算部２３０は、取得対象候補のＳＯＣのそれぞれの所要時間Ｔ_ｉに基づいて、次の取得対象となるＳＯＣを決定する。より具体的には、制御演算部２３０は、取得対象候補のＳＯＣのそれぞれの所要時間Ｔ_ｉの最小値を検索して、最小の所要時間Ｔ_ｉが算出されたＳＯＣを、次の取得対象となるＳＯＣとして決定する。Ｓ３３１の後、図８のフローにおけるステップＳ１０９に進む。

図１１は、次の取得対象として決定されたＳＯＣにおける（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを取得するフロー図である。図１１に示すフローは、図８のフロー図におけるステップＳ１０９に適用される。

Ｓ４０１からＳ４１１までの処理は、図１０のステップＳ３３１において決定されたＳＯＣ_ＭＩＮについての取得済みデータ数ｋに関する繰り返し処理を行って、（ＳＯＣ_ＭＩＮ，ＯＣＶ_ｋ）のデータを取得する処理である。ここで、（ＳＯＣ_ＭＩＮ，ＯＣＶ_ｋ）のデータは、既にＬ個取得され、制御演算部２３０の内部記憶部に格納されているとする。

ステップＳ４０３において、制御演算部２３０は、蓄電池部間充放電を実行する。なお、ステップＳ４０３において、ｋ＝Ｌ＋１である場合、第１蓄電池１１１のＳＯＣがＳＯＣ_ＭＩＮになるように蓄電池部間充放電を実行する。それ以外の場合、図８に関連して説明したように、制御演算部２３０は、第１蓄電池１１１のＳＯＣが規定量ΔＳＯＣ_Ｔだけ変化するまで蓄電池部間充放電を実行した後、第１蓄電池１１１のＳＯＣがＳＯＣ_ＭＩＮになるように蓄電池部間充放電を実行する。なお、図８に関連して説明したように、制御演算部２３０は、第１蓄電池１１１のＳＯＣを規定量ΔＳＯＣ_Ｔだけ変化させた後に、第１蓄電池１１１のＯＣＶを取得して、内部記憶部に格納してもよい。

ステップＳ４０５において、第１スイッチ１１４を開状態にして、第１電圧センサ１１２の出力からＯＣＶを取得して、ＯＣＶ_ｋとする。ＯＣＶ_ｋは、ＳＯＣ_ＭＩＮにおけるｋ個目のＯＣＶデータとして扱われる。

ステップＳ４０７において、制御演算部２３０は、ΔＳＯＣ算出部２３１に、前回の（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを取得した時のＳＯＣ算出時からのΔＳＯＣを算出させ、図５を用いて説明した手順に従って、第１蓄電池１１１のＳＯＣであるＳＯＣ_ｋを算出する。

ステップＳ４１１において、制御演算部２３０は、ステップＳ４０６で算出したＳＯＣｋおよびＯＣＶ_ｋの組み合わせを示す（ＳＯＣ_ｋ，ＯＣＶ_ｋ）のデータを、内部記憶部に格納する。この（ＳＯＣ_ｋ，ＯＣＶ_ｋ）のデータは、ＳＯＣ_ＭＩＮにおける（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データとして計数される。また、このとき、制御演算部２３０は、ＯＣＶ_ｋを取得した時刻を計時部２３２から取得し、（ＳＯＣ_ｋ，ＯＣＶ_ｋ）のデータに対応付けて内部記憶部に格納する。

図１１のフロー図等に関連して説明したように、制御演算部２３０は、取得対象の複数のＳＯＣのうち、Ｔ_Ｔｉが最小となるＳＯＣを、次の取得対象となるＳＯＣとして決定する。これにより、取得対象の複数のＳＯＣのうちの１つのＳＯＣにおけるＮ_ｒ個のＯＣＶを、速やかに取得できる。そのため、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブの特定に必要なデータ点を速やかに取得できる。

これに対し、制御演算部２３０は、取得対象である全てのＳＯＣにおけるＮ_ｒ個のＯＣＶを取得するのに要する時間である全所要時間が最も短くなる順番で（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データが取得されるように、次の取得対象となるＳＯＣを決定してもよい。図１２において、全所要時間が最も短くなる順序について簡単に説明する。

図１２は、収集済みデータの統計情報をヒストグラム形式で表す。図１２は、図８と同様に、横軸は、ＳＯＣをパーセント（％）で表わし、縦軸は、収集済みデータの数を表す。ここでは、ＳＯＣが２０％における収集済みデータの数、ＳＯＣが４０％における収集済みデータの数、および、ＳＯＣが７０％における収集済みデータの数がＮ_ｒ−１個である。その他のＳＯＣにおける収集済みデータの数はＮ_ｒ以上である。

ここで、現在のＳＯＣが５０％である場合において、Ｔ_Ｔｉを最も短くするための収集則を用いた場合、取得対象のＳＯＣは、４０％、２０％、７０％の順で選択される。これに対し、図１２に示される状況においては、図示されるように、７０％、４０％、２０％の順で取得対象のＳＯＣを選択した場合に、全所要時間が最も短くなる。そこで、制御演算部２３０は、Ｎ_ｒ個のデータが取得されていないＳＯＣについて、選択可能な全てのデータ収集順序について全所要時間を算出して、算出した全所要時間が最も短くなるデータ収集順序に従って、次の取得対象となるＳＯＣを決定して良い。

なお、図１２においては、分かり易く説明するために、未収集のデータ数が少ない場合を取り上げた。Ｎ_ｒが大きく、未収集のデータ数が多い場合には、全てのデータ収集順序についての全所要時間を算出するのに要する演算量が増える。しかし、Ｎ_ｒが少ないほど、計算するべきデータ収集順序の組み合わせの数は少なくなるため、実用的な速度で全所要時間を算出できる場合がある。この特性を利用して、未収集のデータ数が閾値未満となったら、上述した全所要時間を算出する方法を採用しても良い。

制御演算部２３０において全所要時間を算出する実装方法の他に、全所要時間が最短になる順序をマッピングテーブルを用いて決定する実装方法が考えられる。図１３は、マッピングテーブルを用いて全所要時間が最短になる順序を算出する処理を概略的に示す図である。

図１３に示されるように、マッピングテーブル１３００は、マッピングテーブル１３００により、ＳＯＣ毎の収集済みデータ数（Ｎ_０，Ｎ_１０，・・・）のｍ番目の組み合わせと、ｌ番目の現ＳＯＣとが、次ＳＯＣ_ｌ，ｍに対応づけられる。ＳＯＣ_ｌ，ｍは、対応する収集済みデータと現ＳＯＣとの組み合わせの状況において、全所要時間が最も短くなるデータ収集順序を予め計算により求められて、制御演算部２３０の内部記憶部内のマッピングテーブル１３００に格納される。

制御演算部２３０は、例えば図９のＳ１０８において、マッピングテーブル１３００を参照して、内部記憶部に格納しているＳＯＣ毎の収集済みデータ数の組み合わせと現在のＳＯＣとに対応づけられるＳＯＣ_ｌ，ｍを選択して、次の取得対象となるＳＯＣとして決定して良い。このように、制御演算部２３０がマッピングテーブル１３００を参照して次のＳＯＣを決定することによって、より少ない演算量で、データ収集順序を決定できる。

なお、Ｎ_ｒが大きい場合、収集済みデータ数（Ｎ_０，Ｎ_１０・・・）の組み合わせが多くなり、テーブルの探索処理にかかる演算量が増える。しかし、Ｎ_ｒが少ないほど、収集済みデータ数（Ｎ_０，Ｎ_１０・・・）の組み合わせは少なくなるため、マッピングテーブル１３００の記憶容量が低減され、探索処理にかかる演算量も低下する。例えばＮ_ｒ＝１の場合には少なくとも、マッピングテーブル１３００のようなマッピングテーブルおよびテーブルの探索処理を実装できる。未収集のデータ数が閾値未満となったら、マッピングテーブル１３００のようなマッピングテーブルおよびテーブルの探索処理を採用しても良い。

以上のフローにおいては、第１蓄電池１１１のＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定する手順を説明したが、第２蓄電池１２１を対象蓄電池として選択して第２蓄電池１２１のＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定する手順も同様である。それぞれの蓄電池のＳＯＣ−ＯＣＶカーブが確定されれば、確定ライン保持部２３４は、２つのＳＯＣ−ＯＣＶカーブが記憶することになる。また、一方の蓄電池のＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定させた後に、他方の蓄電池のＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定させても良いし、蓄電池部間充放電のたびにそれぞれの蓄電池で（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを取得すれば、２つのＳＯＣ−ＯＣＶカーブを並行して確定させることもできる。なお、順に確定させる場合には、高容量型バッテリより、高出力型バッテリのＳＯＣ−ＯＣＶカーブを優先的に確定させると良い。また、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブの更新頻度も、高出力型バッテリの方を多くすると良い。これは前述したように、高出力型バッテリがＳＯＣに対する劣化影響度の変動が、高容量型バッテリと比べて大きいため、高出力型バッテリの劣化を抑制しつつ充放電を行うためにはより精度の高いＳＯＣ−ＯＣＶカーブを常時有しておく必要があるからである。加えて、その特性上、一定電力を継続的に充放電する高容量型バッテリのＳＯＣは、電流積算法などによっても推定可能だが、大電力の充放電を瞬間的に行う高出力型バッテリは、電流積算法よりもＳＯＣ−ＯＣＶカーブを用いた方が、精度よくＳＯＣを推定可能だからである。

上記の実施形態おいては、ＯＣＶが基準ＯＣＶに含まれるように調整して（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを取得したが、ＳＯＣが基準ＳＯＣ含まれるように調整して（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを取得しても良い。この場合は、ＳＯＣがＳ_Ｒの範囲（Ｓ_ｍｉｎ〜Ｓ_ｍａｘ）に収まるように、蓄電池部間充放電で移動する電荷量をＣ_ｆｕｌｌに基づいて定めれば良い。

また、上記に実施形態おいては、基準領域に少なくとも一つの（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データが含まれるように調整したが、そのような調整を行うことなく、基準領域に含まれない複数の（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを集めて、そのデータ群に最も一致度が高いＳＯＣ−ＯＣＶカーブを参照データから選択して確定しても良い。この場合は、基準領域に（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データが含まれる場合に対して精度は落ちるが、より簡易にＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定させることができる。

また、上記の実施形態においては、ＢＡＴＴ情報格納部２３３にそれぞれの蓄電池の参照データを記憶させ、この参照データの各ＳＯＣ−ＯＣＶカーブとマッチング処理を行うことにより、現時点におけるＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定させている。しかし、参照データを参照することなく、複数の（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データから近似曲線または近似直線を算出し、当該近似曲線または近似直線をＳＯＣ−ＯＣＶカーブとして確定させても良い。近似曲線または近似直線は、最小二乗法などに基づくフィッティングによって算出されて良い。なお、ＳＯＣ毎にＯＣＶの平均値を算出し、算出したＯＣＶの平均値に基づいて、近似曲線または近似直線を算出しても良い。ＳＯＣ−ＯＣＶ平面における座標（ＳＯＣ，ＯＣＶの平均値）の点について、隣接するＳＯＣ同士を直線で結ぶことによって各区間の近似直線を算出して良い。座標（ＳＯＣ，ＯＣＶの平均値）が３点以上の場合は、近似直線の集合としての折れ線が算出される。参照データにおける各容量維持率のＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、例えば電池メーカーが準備する、その型の蓄電池の代表データであるので、信頼性は高い。しかしながら、個々の製品のばらつきまでは対応していないので、そのばらつきは誤差となってしまう。しかし、実測された（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データから近似曲線または近似直線を算出すれば、個々のばらつきまで吸収した、生のＳＯＣ−ＯＣＶカーブであると言える。したがって、より精度の高いＳＯＣ−ＯＣＶカーブとして利用できる可能性がある。また、蓄電池の種類によっては、基準領域が存在しない場合もあり得るが、このような場合であっては、実測された（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データから算出された近似曲線または近似直線と参照データを併用して、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブを確定することができる。具体的には、参照データに含まれる各容量維持率のＳＯＣ−ＯＣＶカーブの中で、実測された（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データから算出された近似曲線または近似直線と最も近い形状を有するものを、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブとして確定する。

参照データからＳＯＣ−ＯＣＶカーブを選択して確定する場合は、容量維持率と対応付けられているので、その時点における蓄電池の劣化進行度合を併せて把握することができる。一方で、実測した（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データから近似曲線または近似直線を算出する場合は、精度が上がる期待はあるものの、劣化進行度合は把握できない。したがって、システムが要求する事情に合わせて、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブの確定方法を選択できるようにしても良い。また、例えば取得した（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データのエラーチェックをおこなうために、両者を併用しても良い。

また、上記の実施形態においては、特に図９に関連して説明したように、予め定められた座標数が決められた時間以内に取得できない場合は、すべての（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを破棄して最初から処理をしなおす手順を説明した。しかし、古い（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データから個別に除外して、マッチング処理に利用する複数の（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを、一定時間以内に取得されたものに限るようにしても良い。また、マッチング処理に利用する（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを選択する基準は、その（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データが取得された時刻に限らない。例えば、蓄電池部間充放電において、移動させる電荷の電気量の積算量が予め定められた電気量を超えた場合には、古い（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データから順に除外しても良い。この場合、次の積算量は、２番目に古い（ＳＯＣ，ＯＣＶ）データを取得した時点からの積算量に更新する。なお、基準とする電気量は、走行距離、環境温度、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブに要求される精度等に応じて変更しても良い。

なお、輸送機器は、電動自動車に限られない。輸送機器は、電源装置および内燃機関を備えるハイブリッド自動車、電車などの車両であってよい。輸送機器は、車両に限られず、電源装置を備える航空機や船舶など、陸上、空中、水上又は水中を移動して物体を輸送する様々な機器を含む。輸送機器とは、電源装置を備える様々な輸送用機器を含む概念である。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０ 輸送機器、１００ 蓄電装置、１０１ 第１蓄電モジュール、１０２ 第２蓄電モジュール、１０３ 充放電回路モジュール、１１１ 第１蓄電池、１１２ 第１電圧センサ、１１３ 第１電流センサ、１１４ 第１スイッチ、１２１ 第２蓄電池、１２２ 第２電圧センサ、１２３ 第２電流センサ、１２４ 第２スイッチ、１３０ 電池ＥＣＵ、１３１ 第１ＶＣＵ、１３２ 第２ＶＣＵ、１３３ 第３スイッチ、１４２ 第３電圧センサ、１４１ ＰＤＵ、１５１ 充電コンバータ、１５２ 受電部、１５３ 外部電源、２３０ 制御演算部、２３１ ΔＳＯＣ算出部、２３２ 計時部、２３３ ＢＡＴＴ情報格納部、２３４ 確定ライン保持部、２３５ ＳＯＣ応答部、２９０ 記録媒体、７００ マッピング線、１３００ マッピングテーブル

Claims (20)

1. 第１蓄電部と、
   第２蓄電部と、
   前記第１蓄電部と前記第２蓄電部の間の充放電を担う充放電回路と、
   前記充放電回路を制御する制御部と
   を含み、
   前記制御部は、
   前記第１蓄電部と前記第２蓄電部の少なくとも一方を対象蓄電部とし、
   前記対象蓄電部の充電率と開放端電圧である対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを取得し、
   前記第１蓄電部と前記第２蓄電部の間の電荷移動を用いて、前記対象ＳＯＣと前記対象ＯＣＶを含むデータを、前記対象ＳＯＣと収集した前記データの集合である収集済データより決定される収集則に基づく順序で収集し、
   複数の前記データに基づき、前記対象蓄電部のＳＯＣとＯＣＶの相関情報を推定する
   ことを特徴とする電源装置。
2. 前記制御部は、
   前記収集済データに基づき収集していない前記データの集合である未収集データを導出し、
   前記未収集データに含まれるＳＯＣと前記対象ＳＯＣの差分から算出される、前記電荷移動に要する時間を含む操作時間に基づき決定される前記収集則に基づく順序で、前記データを収集する
   請求項１に記載の電源装置。
3. 前記制御部は、前記操作時間がより短い前記未収集データに含まれるＳＯＣをより優先して、前記データを収集するよう前記充放電回路を制御する
   請求項２に記載の電源装置。
4. 前記制御部は、前記対象ＳＯＣと前記対象ＯＣＶの取得に要する時間である取得時間を含む操作時間から決定される前記収集則に基づく順序で、前記データを収集する
   請求項１から３のいずれか１項に記載の電源装置。
5. 前記取得時間は、前記電荷移動の後において前記対象蓄電部の電圧の時間変化が安定するまでに要する時間を含む
   請求項４に記載の電源装置。
6. 前記取得時間は、ＳＯＣ毎に収集するべき前記データの数と、前記収集済データに含まれる、前記対象ＳＯＣに対して既に収集された前記データの数との差分に基づく
   請求項４または５に記載の電源装置。
7. 前記ＳＯＣ毎に収集するべき前記データの数は、２以上である
   請求項６に記載の電源装置。
8. 前記制御部は、
   前記収集済データに基づき収集していない前記データの集合である未収集データを導出し、
   前記未収集データの各データを収集するための前記操作時間の合計値がより小さくなる前記順序を、より優先して選択する
   請求項２から７のいずれか１項に記載の電源装置。
9. 前記制御部は、前記対象蓄電部の複数の劣化状態において同一のＳＯＣに対するＯＣＶの差分が閾値以下となるＳＯＣである基準ＳＯＣの範囲に前記対象蓄電部のＳＯＣが含まれる、または、前記基準ＳＯＣに対応するＯＣＶである基準ＯＣＶの範囲に前記対象蓄電部のＳＯＣが含まれるときからの前記対象蓄電部への電荷移動量に基づいて、前記対象ＳＯＣを取得する
   請求項１から８のいずれか１項に記載の電源装置。
10. 前記制御部は、前記対象蓄電部の複数の劣化状態において同一のＳＯＣに対するＯＣＶの差分が閾値以下となるＳＯＣである基準ＳＯＣと、前記基準ＳＯＣに対応するＯＣＶである基準ＯＣＶが、前記対象ＳＯＣと前記対象ＯＣＶとして含まれるように、前記データを収集する
    請求項１から９のいずれか１項に記載の電源装置。
11. 前記制御部は、前記電荷移動を行う前の前記対象蓄電部のＳＯＣが前記基準ＳＯＣの範囲に含まれない場合、または、前記電荷移動を行う前の前記対象蓄電部のＯＣＶが前記基準ＯＣＶの範囲に含まれない場合、前記電荷移動に先立ち、前記対象蓄電部のＳＯＣが前記基準ＳＯＣの範囲に含まれる、または、前記対象蓄電部のＯＣＶが前記基準ＯＣＶの範囲に含まれるよう、前記第１蓄電部と前記第２蓄電部との間の充放電を行う
    請求項９または１０に記載の電源装置。
12. 前記制御部は、前記第１蓄電部と前記第２蓄電部の少なくとも一方の複数の劣化状態におけるＳＯＣとＯＣＶの相関情報を予め記憶する記憶部を備え、
    前記制御部は、前記記憶部が記憶している前記対象蓄電部の前記複数の劣化状態におけるＳＯＣとＯＣＶの相関情報のうち、前記対象ＳＯＣと前記対象ＯＣＶを含む前記複数のデータに対する適合度がより高い相関情報を、前記推定する前記相関情報として、より優先して選択する
    請求項１から１１のいずれか１項に記載の電源装置。
13. 前記制御部は、前記対象ＳＯＣと前記対象ＯＣＶを含む前記複数のデータに対する近似曲線または近似直線に基づき、前記相関情報を推定する
    請求項１から１１のいずれか１項に記載の電源装置。
14. 前記第１蓄電部と前記第２蓄電部の少なくとも一方は、駆動部に電力を供給し、
    前記充放電回路は、前記第１蓄電部、前記第２蓄電部、および前記駆動部の間の充放電を担い、
    前記制御部は、前記電荷移動を行う間、前記第１蓄電部と前記第２蓄電部が、前記駆動部との間で充放電を行わないよう前記充放電回路を制御する
    請求項１から１３のいずれか１項に記載の電源装置。
15. 前記制御部は、前記第１蓄電部のＳＯＣの問合せを受けた場合に、前記第１蓄電部のＯＣＶと、推定した前記相関情報とに基づいて、前記第１蓄電部のＳＯＣを算出して応答する
    請求項１から１４のいずれか１項に記載の電源装置。
16. 前記第１蓄電部は、前記第２蓄電部と比して、エネルギー密度が劣り、出力密度が優れる
    請求項１から１５のいずれか１項に記載の電源装置。
17. 前記制御部は、前記第１蓄電部と前記第２蓄電部が前記対象蓄電部に選択された場合、前記第１蓄電部の前記相関情報を優先して推定する
    請求項１６に記載の電源装置。
18. 請求項１から１７のいずれか１項に記載の電源装置を有する輸送機器。
19. 第１蓄電部と、
    第２蓄電部と、
    前記第１蓄電部と前記第２蓄電部の間の充放電を担う充放電回路と
    を含む電源装置の充電率と開放端電圧であるＳＯＣとＯＣＶの相関情報を推定する推定方法であって、
    前記第１蓄電部と前記第２蓄電部の少なくとも一方を対象蓄電部とするステップと、
    前記対象蓄電部のＳＯＣとＯＣＶである対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを取得するステップと、
    前記第１蓄電部と前記第２蓄電部の間の電荷移動を用いて、前記対象ＳＯＣと前記対象ＯＣＶを含むデータを、前記対象ＳＯＣと収集した前記データの集合である収集済データより決定される収集則に基づく順序で収集するステップと、
    複数の前記データに基づき、前記対象蓄電部のＳＯＣとＯＣＶの相関情報を推定するステップと
    を含む推定方法。
20. 第１蓄電部と、
    第２蓄電部と、
    前記第１蓄電部と前記第２蓄電部の間の充放電を担う充放電回路と
    を含む電源装置の充電率と開放端電圧であるＳＯＣとＯＣＶの相関情報を推定するためのプログラムであって、
    前記第１蓄電部と前記第２蓄電部の少なくとも一方を対象蓄電部とするステップと、
    前記対象蓄電部のＳＯＣとＯＣＶである対象ＳＯＣと対象ＯＣＶを取得するステップと、
    前記第１蓄電部と前記第２蓄電部の間の電荷移動を用いて、前記対象ＳＯＣと前記対象ＯＣＶを含むデータを、前記対象ＳＯＣと収集した前記データの集合である収集済データより決定される収集則に基づく順序で収集するステップと、
    複数の前記データに基づき、前記対象蓄電部のＳＯＣとＯＣＶの相関情報を推定するステップと
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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