JP2018063186A - バッテリのパラメータ推定装置及びパラメータ推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】パラメータの推定精度を向上させることができるバッテリのパラメータ推定装置及びパラメータ推定方法を提供する。【解決手段】バッテリ４の等価回路モデルのパラメータを推定するバッテリのパラメータ推定装置１において、バッテリ４の充電率が第１の充電率以上且つ第２の充電率以下である場合のバッテリ４の充電率と開回路電圧との関係における傾きに基づいて、バッテリ４の充電率が第１の充電率未満である又は第２の充電率を超える場合のバッテリ４の充電率と開回路電圧との関係を補外する制御部１０を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、バッテリのパラメータ推定装置及びパラメータ推定方法に関する。

バッテリの内部状態又は等価回路モデルのパラメータを推定する装置として、例えば特許文献１〜３に記載のものが知られている。特許文献１、２は、非線形カルマンフィルタを用いた推定が行われている。特許文献３においては、連続時間システム同定を用いた推定が行われている。

特開２０１５−５２４８３号公報 特開２０１４−７４６８２号公報 特開２０１４−８６３１３号公報

特許文献１〜３のパラメータ推定においては、バッテリの充電率が０％以下又は１００％以上である場合の充電率と開回路電圧との関係を用いて、パラメータ推定の精度が高められることがある。バッテリの充電率が０％以下又は１００％以上となる場合は、バッテリが過放電又は過充電となることに対応する。よって、バッテリの充電率が０％以下又は１００％以上となる場合における、充電率と開回路電圧との関係は、実測され難いことがある。

かかる事情に鑑みてなされた本発明の目的は、バッテリのパラメータの推定精度を向上させることができるバッテリのパラメータ推定装置及びパラメータ推定方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、第１の観点に係るバッテリのパラメータ推定装置は、
バッテリ等価回路モデルのパラメータを推定するバッテリのパラメータ推定装置において、
前記バッテリの充電率が第１の充電率以上且つ第２の充電率以下である場合の前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係における傾きに基づいて、前記バッテリの充電率が前記第１の充電率未満である又は前記第２の充電率を超える場合の前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係を補外する制御部を備える。

上記課題を解決するために、第２の観点に係るバッテリのパラメータ推定装置は、
第１の観点に係るバッテリのパラメータ推定装置において、
前記制御部は、前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係における、前記バッテリの充電率が前記第２の充電率を超える場合の傾きが、前記バッテリの充電率が前記第２の充電率である場合の傾きとなるように、前記バッテリの充電率が前記第２の充電率を超える場合の前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係を補外する。

上記課題を解決するために、第３の観点に係るバッテリのパラメータ推定装置は、
第１又は第２の観点に係るバッテリのパラメータ推定装置において、
前記制御部は、前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係における、前記バッテリの充電率が前記第１の充電率未満である場合の傾きが、前記バッテリの充電率が前記第１の充電率である場合の傾きとなるように、前記バッテリの充電率が前記第１の充電率未満である場合の前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係を補外する。

上記課題を解決するために、第４の観点に係るバッテリのパラメータ推定装置は、
第１の観点に係るバッテリのパラメータ推定装置において、
前記制御部は、スプライン補間によって、前記バッテリの充電率が前記第１の充電率未満である又は前記第２の充電率を超える場合の前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係を補外する。

上記課題を解決するために、第５の観点に係るバッテリのパラメータ推定方法は、
バッテリ等価回路モデルのパラメータを推定するバッテリのパラメータ推定方法において、
前記バッテリの充電率が第１の充電率以上且つ第２の充電率以下である場合の前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係における傾きに基づいて、前記バッテリの充電率が前記第１の充電率未満である又は前記第２の充電率を超える場合の前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係を補外するステップを含む。

第１の観点に係るバッテリのパラメータ推定装置によれば、バッテリの充電率と開回路電圧との関係が定義されていない範囲にまで拡張してＳＯＣの推定値を算出することができる。

第２の観点に係るバッテリのパラメータ推定装置によれば、充電率の推定値の誤差がより小さくされうる。

第３の観点に係るバッテリのパラメータ推定装置によれば、充電率の推定値の誤差がより小さくされうる。

第４の観点に係るバッテリのパラメータ推定装置によれば、充電率の推定値の誤差がより小さくされうる。

第５の観点に係るバッテリのパラメータ推定方法によれば、バッテリの充電率と開回路電圧との関係が定義されていない範囲にまで拡張してＳＯＣの推定値を算出することができる。

パラメータ推定装置の概略構成例を示す機能ブロック図である。 ｎ次のＲＣ梯子回路である（（Ａ）フォスタ型（Ｂ）カウエル型）。 バッテリの充電率に対するシグマポイントの設定例を示すグラフである。 バッテリの充電率に対するシグマポイントの設定例を示すグラフである。 バッテリの充電率と開回路電圧との関係の補外例を示すグラフである。 図５の破線囲み部を拡大したグラフである。 図５の各補外例を適用した場合の充電率の推定結果を示すグラフである。 図７の推定結果の誤差を示す表である。 バッテリの充電率と開回路電圧との関係の補外例を示すグラフである。 図９の各補外例を適用した場合の充電率の推定結果を示すグラフである。 図１０の推定結果の誤差を示す表である。 パラメータ推定方法の一例を示すフローチャートである。

以下、本開示の一実施形態に係るバッテリのパラメータ推定装置について、図面を参照しながら詳細に説明する。本実施形態に係るバッテリのパラメータ推定装置は、電気自動車やハイブリッド電気自動車などの車両に用いられうる。このような車両には、車両を駆動する電気モータ、バッテリ、これらのコントローラなどが搭載される。バッテリは、放電して電気モータへ電力を供給したり、制動時に電気モータから回生充電したり、地上充電設備から充電したりする。バッテリに充放電電流が流れることによって、バッテリの内部状態は変化する。バッテリのパラメータ推定装置は、バッテリの内部状態を推定しながらモニタし、バッテリの残量など必要な情報を収集しうる。

［機能ブロック］
図１に示されるように、パラメータ推定装置１は、制御部１０と、記憶部２０とを備える。パラメータ推定装置１は、電流センサ２及び電圧センサ３を介してバッテリ４に接続される。パラメータ推定装置１は、電源装置５に接続され、電源装置５からバッテリ４に対して充放電電流を入力しうる。

電流センサ２は、バッテリ４に対する充放電電流を検出して、検出した充放電電流をパラメータ推定装置１に対して出力する。電圧センサ３は、バッテリ４の端子電圧を検出して、検出した端子電圧をパラメータ推定装置１に対して出力する。

バッテリ４は、例えば二次電池である。二次電池は、リチャージャブル・バッテリともいう。バッテリ４は、本実施の形態においてリチウム・イオン・バッテリであるものとして説明するが、他の種類のバッテリであってもよい。

制御部１０は、パラメータ推定装置１の各構成部を制御する。制御部１０は、例えばプロセッサ又はマイクロコンピュータ等で構成される。記憶部２０は、例えば半導体メモリ又は磁気記憶装置等で構成されてよい。制御部１０は、パラメータ推定装置１で取り扱われるデータ又は情報等を記憶部２０に格納してよい。

バッテリ４の内部状態は、等価回路で近似されうる。バッテリ４の内部状態を近似した等価回路は、バッテリ等価回路モデルともいう。バッテリ等価回路モデルは、パラメータとして、バッテリ４の開回路電圧、並びに、バッテリ４の内部抵抗及び容量を有する。開回路電圧は、ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ）ともいう。バッテリ４のＯＣＶは、バッテリ４に充放電電流が流れない場合のバッテリ４の端子電圧に相当する。バッテリ４の内部抵抗及び容量は、例えば図２（Ａ）に示されるような、抵抗（Ｒ_１〜Ｒ_ｎ）とコンデンサ（Ｃ_１〜Ｃ_ｎ）との並列回路が直列にｎ個接続されたｎ次フォスタ型回路として表されてよい。バッテリ４の内部抵抗及び容量は、例えば図２（Ｂ）に示されるような、並列に接続されたｎ個の抵抗（Ｒ_１〜Ｒ_ｎ）のそれぞれが、直列に接続されたｎ個のコンデンサ（Ｃ_１〜Ｃ_ｎ）の間に接続されたｎ次カウエル型回路として表されてよい。

制御部１０は、バッテリ等価回路モデルのパラメータを推定することによって、バッテリ４の内部状態を推定する。バッテリ等価回路モデルのパラメータは、制御部１０で保持されてよいし、記憶部２０に格納されてよい。

バッテリ４の充電率は、バッテリ４の充電容量に対する充電量の比である。充電率は、ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）ともいう。制御部１０は、バッテリ４のＯＣＶとＳＯＣとの関係と、推定したＯＣＶとに基づいて、バッテリ４のＳＯＣを推定しうる。パラメータ推定装置１で算出されるＳＯＣは、バッテリ４のバッテリ・マネジメントに利用されうる。

バッテリ４のＯＣＶとＳＯＣとの関係は、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性ともいう。ＳＯＣ−ＯＣＶ特性は、バッテリ４の温度又は劣化度合い等に影響されにくい。ＳＯＣ−ＯＣＶ特性は、予め実験等によって求められうる。ＳＯＣ−ＯＣＶ特性は、ＳＯＣが所定の範囲内である場合に定義されてよい。所定の範囲は、第１の充電率以上且つ第２の充電率以下と定義されてよい。ＳＯＣが０％未満となる場合、バッテリ４は、過放電の状態となる。ＳＯＣが１００％超となる場合、バッテリ４は、過充電の状態となる。本実施形態においては、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性は、ＳＯＣが０％以上且つ１００％以下の範囲で定義される。この場合、第１の充電率及び第２の充電率はそれぞれ、０％及び１００％と設定される。第１の充電率及び第２の充電率はそれぞれ、他の値に設定されてよい。

制御部１０は、電流センサ２からバッテリ４の充放電電流値（ｉ）を取得する。制御部１０は、充放電電流値（ｉ）を逐次積算していくことでバッテリ４に出入りする電荷量を算出しうる。制御部１０は、充放電電流値（ｉ）から算出した電荷量を、逐次積算演算を開始する前にバッテリ４に充電されている電荷量から減算することで、バッテリ４に現在充電されている電荷量を算出する。逐次積算演算を開始する前にバッテリ４に充電されている電荷量は、残存電荷量ともいう。バッテリ４に現在充電されている電荷量は、現存電荷量ともいう。

制御部１０は、バッテリ４の健全度を算出しうる。健全度は、ＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）ともいう。ＳＯＨは、バッテリ４の現在の満充電容量が、バッテリ４の新品時の満充電容量に対して何％であるかを示す。満充電容量は、ＦＣＣ（Ｆｕｌｌ Ｃｈａｒｇｅ Ｃａｐａｃｉｔｙ）ともいう。バッテリ４の新品時のＦＣＣは、既知の値である。バッテリ４の新品時のＦＣＣは、制御部１０で保持されてよいし、記憶部２０に格納されてよい。制御部１０は、バッテリ４のＳＯＣと現存電荷量とに基づいて、バッテリ４の現在のＦＣＣを算出しうる。制御部１０は、バッテリ４の新品時のＦＣＣとバッテリ４の現在のＦＣＣとに基づいて、バッテリ４のＳＯＨを算出しうる。

制御部１０は、バッテリ４のＳＯＣと、バッテリ４の現存電荷量と、バッテリ４のＯＣＶとの関係に基づいて、バッテリ４のＳＯＨを算出してよい。制御部１０は、例えば、所定幅で区分けしたＳＯＨごとに現存電荷量とＯＣＶとの関係を表わす特性表に基づいて、ＳＯＨを算出してよい。

制御部１０は、例えば非線形カルマンフィルタによって、バッテリ等価回路モデルのパラメータを推定してよい。非線形カルマンフィルタは、例えば、拡張カルマンフィルタ又は無香料カルマンフィルタであってよい。拡張カルマンフィルタは、ＥＫＦ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ）ともいう。無香料カルマンフィルタは、ＵＫＦ（Ｕｎｓｃｅｎｔｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ）ともいう。制御部１０は、例えば連続時間システム同定によって、バッテリ等価回路モデルのパラメータを推定してよい。

制御部１０は、バッテリ等価回路モデルのパラメータを推定する際、ＳＯＣとＯＣＶとの変換を行う。バッテリ４のＳＯＣが０％又は１００％に近い場合、ＳＯＣが０％未満又は１００％超の範囲で、ＯＣＶとの変換を行うことがありうる。この場合、制御部１０は、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性を、ＳＯＣが０％未満又は１００％超の範囲にまで拡張する必要がある。

パラメータ推定にＵＫＦのアルゴリズムが適用される場合、非線形システムは、正規分布で近似される。この場合、制御部１０は、シグマポイントと呼ばれるサンプル点を生成して、システムを近似する。シグマポイントは、平均値と、標準偏差に対応する２ｎ個の点とをあわせた２ｎ＋１個のサンプル点からなる。シグマポイントのサンプル点は、平均値を中心とした所定の範囲に分布する。

ＳＯＣ−ＯＣＶ特性が非線形システムとして表される場合、ＳＯＣをＯＣＶに変換するために、図３及び図４に示されるように、ＳＯＣを示す数直線上にシグマポイントのサンプル点が生成されてよい。図３及び図４に示されるＳＯＣ−ＯＣＶ特性のグラフの横軸及び縦軸はそれぞれ、ＳＯＣ及びＯＣＶを示す。以下の説明において新たに示されるＳＯＣ−ＯＣＶ特性の横軸及び縦軸も同様である。図３及び図４において、一点鎖線は、ＳＯＣが１００％であることを示している。

図３において、シグマポイントのサンプル点は、ＳＯＣが約５０％の点を平均値として生成される。この場合、シグマポイントのサンプル点は、ＳＯＣが０％以上且つ１００％以下の範囲内に分布する。ＳＯＣの各サンプル点は、０％以上且つ１００％以下の範囲内で定義されるＳＯＣ−ＯＣＶ特性に基づいて、ＯＣＶに変換されうる。各サンプル点とＯＣＶとの対応関係は、破線によって示される。

図４において、シグマポイントのサンプル点は、ＳＯＣが１００％に近い点を平均値として生成される。この場合、シグマポイントのサンプル点は、ＳＯＣが１００％超の範囲にも分布することがある。ＳＯＣのサンプル点のうち、０％以上且つ１００％以下の範囲内に分布するサンプル点は、ＯＣＶに変換されうる。０％以上且つ１００％以下の範囲内に分布するサンプル点とＯＣＶとの対応関係は、破線によって示される。ＳＯＣのサンプル点のうち、１００％超の範囲に分布するサンプル点は、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性において対応する点が定義されておらず、ＯＣＶに変換されない。１００％超の範囲に分布するサンプル点から延びる破線は、ＯＣＶに対応しない。

制御部１０は、ＳＯＣについて生成されたシグマポイントの各サンプル点を、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性に基づいて、ＯＣＶに変換してよい。ＳＯＣが０％以上且つ１００％以下の範囲でＳＯＣ−ＯＣＶ特性が定義されている場合に、サンプル点の少なくとも一部が、ＳＯＣが１００％超の範囲に分布することが起こりうる。この場合、制御部１０は、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性を、ＳＯＣが１００％超の範囲にまで拡張する必要がある。サンプル点の少なくとも一部が、ＳＯＣが０％未満の範囲に分布することも起こりうる。この場合、制御部１０は、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性を、ＳＯＣが０％未満の範囲にまで拡張する必要がある。

パラメータ推定にＥＫＦのアルゴリズムが適用される場合、又は、連続時間システム同定のアルゴリズムが適用される場合も、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性が定義されるＳＯＣの範囲が拡張される必要が生じうる。

［ＳＯＣ−ＯＣＶ特性の補外］
本実施形態に係るパラメータ推定装置１は、バッテリ４のパラメータを推定するためにＳＯＣ−ＯＣＶ特性が定義されるＳＯＣの範囲が拡張される必要がある場合、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性を表すグラフを補外する。補外は、外挿ともいう。

制御部１０は、ＳＯＣが０％のときのＯＣＶに基づいて、ＳＯＣが０％未満の範囲にまで一定値で補外してよい。制御部１０は、ＳＯＣが１００％のときのＯＣＶに基づいて、ＳＯＣが１００％超の範囲にまで一定値で補外してよい。

制御部１０は、ＳＯＣが０％のときのＳＯＣ−ＯＣＶ特性の傾きに基づいて、ＳＯＣが０％未満の範囲にまで傾き一定の直線で補外してよい。制御部１０は、ＳＯＣが１００％のときのＳＯＣ−ＯＣＶ特性の傾きに基づいて、ＳＯＣが１００％超の範囲にまで傾き一定の直線で補外してよい。

制御部１０は、ＳＯＣが０％の時のＳＯＣ−ＯＣＶ特性の傾きに基づいて、ＳＯＣが０％未満の範囲においてＯＣＶの制御点を設定し、スプライン補間によって補外してよい。制御部１０は、ＳＯＣが１００％の時のＳＯＣ−ＯＣＶ特性の傾きに基づいて、ＳＯＣが１００％超の範囲においてＯＣＶの制御点を設定し、スプライン補間によって補外してよい。

スプライン補間は、設定された複数の制御点を、ｎ次多項式によってなめらかにつないだ曲線を得る方法である。ＳＯＣ−ＯＣＶ特性における制御点は、ＳＯＣとＯＣＶとの対応関係を一意に示す点として設定される。制御点は、ＳＯＣが０％以上且つ１００％以下の範囲において、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性を表す曲線又は直線若しくは線分上の点として設定されてよい。制御点は、ＳＯＣが０％又は１００％のときのＯＣＶを示す点として設定されてよい。ＳＯＣが０％又は１００％のときのＯＣＶを示す点として設定される制御点は、第１制御点ともいう。

制御点は、ＳＯＣが０％未満又は１００％超の範囲において、所定のＳＯＣとＯＣＶとの対応関係を示す点として適宜設定されてよい。ＳＯＣが０％未満又は１００％超の範囲において設定される制御点は、第２制御点ともいう。第２制御点は、第１制御点と第２制御点とを結ぶ線分の傾きが、ＳＯＣが１００％のときのＳＯＣ−ＯＣＶ特性の傾きと同じになるように設定されてよい。第２制御点は、第１制御点と第２制御点とを結ぶ線分の傾きが、ＳＯＣが１００％のときのＳＯＣ−ＯＣＶ特性の傾きよりも大きくなるように設定されてよい。第２制御点は、第１制御点と第２制御点とを結ぶ線分の傾きが、ＳＯＣが１００％のときのＳＯＣ−ＯＣＶ特性の傾きよりも小さくなるように設定されてよい。

バッテリ４のＯＣＶは、通常、ＳＯＣが０％のときでも０Ｖ未満とならない。制御部１０は、ＳＯＣが０％未満の範囲でＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補外する場合、ＯＣＶが０Ｖとなるまで補外してよい。

バッテリ４のＯＣＶは、通常、ＳＯＣが１００％のときでも、充電最大電圧としての４．２Ｖ以下となるように制御される。制御部１０は、ＳＯＣが１００％超の範囲でＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補外する場合、ＯＣＶが４．２Ｖとなるまで補外してよい。

制御部１０は、ＳＯＣが１００％超の範囲でＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補外する場合、ＯＣＶが４．２Ｖを超えるように補外してよい。制御部１０は、ＯＣＶが４．２Ｖとなるまで補外した後、ＯＣＶが４．２Ｖで一定となるようにさらに補外を続けてよい。制御部１０は、ＯＣＶが４．２Ｖとなるまで補外した後、ＯＣＶが４．２Ｖとなるまでの傾きよりも緩やかな傾きとなるように補外を続けてよい。

＜ＳＯＣが１００％のときのＯＣＶが４．２Ｖに近い場合＞
図５及び図６に示されるＳＯＣ−ＯＣＶ特性は、ＳＯＣが１００％のときのＯＣＶが４．２Ｖに近い。ＳＯＣ−ＯＣＶ特性は、実線で示されており、ＳＯＣが０％以上且つ１００％以下の範囲で定義されている。図５及び図６に示されるＳＯＣ−ＯＣＶ特性は、４通りの方法で、０％未満及び１００％超の範囲において補外されている。

補外例Ａは、ＳＯＣが０％又は１００％のときのＯＣＶをそのまま一定値として補外したものである。補外例Ａは、二点鎖線によって示される。補外例Ｂは、ＳＯＣが０％又は１００％のときのＳＯＣ−ＯＣＶ特性の傾きと同じ傾きの線で補外したものである。補外例Ｂは、破線によって示される。補外例Ｃ及びＤは、スプライン補間によって補外したものである。補外例Ｃ及び補外例Ｄはそれぞれ、一点鎖線及び長破線で示される。補外例Ｄは、補外例Ｃよりも、補外されるＳＯＣ−ＯＣＶ特性の傾きが急激である。言い換えれば、補外例Ｃは、補外例Ｄよりも、補外されるＳＯＣ−ＯＣＶ特性の傾きが緩やかである。補外例Ｃ又はＤにおけるＳＯＣ−ＯＣＶ特性の傾きは、バッテリ等価回路モデルに応じて適宜定められてよい。補外例Ｂ〜Ｄは、ＳＯＣが０％以上且つ１００％以下である場合のＳＯＣ−ＯＣＶ特性の傾きに基づいて、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補外しているともいえる。

制御部１０は、図５及び図６のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を有するバッテリ４に対して、各補外例を適用することによって、ＳＯＣの推定値を算出する。これによって、図７に示される推定結果が得られる。図７のグラフの横軸及び縦軸はそれぞれ、時刻及びＳＯＣを示す。図７における実線は、制御部１０が算出した、バッテリ４のＳＯＣの推定値の時間変化を示す。図７における破線は、バッテリ４のＳＯＣの真値の時間変化を示す。図７（Ａ）〜（Ｄ）はそれぞれ、補外例Ａ〜Ｄに対応する。

バッテリ４のＳＯＣの推定値と真値との間の誤差の大きさは、二乗平均誤差を算出することによって評価されてよい。二乗平均誤差は、ＲＭＳＥ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ）ともいう。バッテリ４のＳＯＣの推定値と真値との間の誤差の大きさは、最大誤差を算出することによって評価されてよい。図８に示されるように、図５及び図６のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を有するバッテリ４に各補外例が適用された場合の誤差について、二乗平均誤差及び最大誤差が算出される。二乗平均誤差で比較した場合、補外例Ｄの誤差が最小となる。最大誤差で比較した場合、補外例Ｃの誤差が最小となる。補外例Ｂの誤差は、二乗平均誤差及び最大誤差のいずれについても、補外例Ａの誤差よりも小さい。

＜ＳＯＣが１００％のときのＯＣＶが４．２Ｖから遠い場合＞
図９に示されるＳＯＣ−ＯＣＶ特性は、ＳＯＣが１００％のときのＯＣＶが４．２Ｖから遠い。図９に示されるＳＯＣ−ＯＣＶ特性は、図５及び図６に示されるＳＯＣ−ＯＣＶ特性と同様の４通りの方法で、０％未満及び１００％超の範囲において補外されている。

制御部１０は、図９のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を有するバッテリ４に対して、図５及び図６と同様の補外例を適用することによって、ＳＯＣの推定値を算出する。これによって、図１０に示される推定結果が得られる。図１０のグラフの横軸及び縦軸、並びに、実線及び破線は、図７と同様のものを示す。図１０（Ａ）〜（Ｄ）はそれぞれ、補外例Ａ〜Ｄに対応する。

バッテリ４のＳＯＣの推定値と真値との間の誤差の大きさは、二乗平均誤差又は最大誤差を算出することによって評価されてよい。図１１に示されるように、図９のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を有するバッテリ４に各補外例が適用された場合の誤差について、二乗平均誤差及び最大誤差が算出される。二乗平均誤差で比較した場合、補外例Ｄの誤差が最小となる。最大誤差で比較した場合、補外例Ｃの誤差が最小となる。補外例Ａの誤差は、二乗平均誤差及び最大誤差のいずれについても、他の補外例と比較して極端に大きくなっている。

図５〜図１１に示されるように、本実施形態に係るパラメータ推定装置１は、パラメータ推定の際に、ＳＯＣが第１の充電率未満である又は第２の充電率を超える場合のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補外する。このようにすることで、パラメータ推定装置１は、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性が定義されていない範囲にまで拡張してＳＯＣの推定値を算出することができる。

ＳＯＣが第１の充電率又は第２の充電率である場合のＯＣＶをそのまま一定値として補外するよりも、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性の傾きに基づいて補外する方が、ＳＯＣの推定値と真値との誤差が小さくされうる。ＳＯＣ−ＯＣＶ特性は、ＳＯＣが第１の充電率又は第２の充電率である場合のＳＯＣ−ＯＣＶ特性の傾きと同じ傾きの線で補外されてよい。このようにすることで、ＳＯＣの推定値の誤差が小さくされうる。ＳＯＣ−ＯＣＶ特性は、スプライン補間で補外されてよい。このようにすることで、ＳＯＣの推定値の誤差がより小さくされうる。

［パラメータ推定方法］
本実施形態に係るパラメータ推定装置１は、図１２に示されるパラメータ推定方法によって、バッテリ４のパラメータを推定してよい。

制御部１０は、バッテリ４のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を取得する（ステップＳ１）。制御部１０は、予め記憶部２０に格納されたＳＯＣ−ＯＣＶ特性を取得してよい。制御部１０は、外部装置からＳＯＣ−ＯＣＶ特性を取得してよい。ＳＯＣ−ＯＣＶ特性は、ＳＯＣが０％以上且つ１００％以下の範囲である場合に定義されているものであってよい。ＳＯＣ−ＯＣＶ特性は、ＳＯＣが上記以外の所定の範囲である場合に定義されているものであってよい。

制御部１０は、ＳＯＣが所定の範囲で定義されているＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補外する。（ステップＳ２）。制御部１０は、補外によって、ＳＯＣが所定の範囲外である場合にまでＳＯＣ−ＯＣＶ特性の定義を拡張する。制御部１０は、上述の補外例Ａ〜Ｄのいずれかを適用することによって、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補外してよい。制御部１０は、補外例Ａ〜Ｄを組み合わせて、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補外してよい。制御部１０は、ＳＯＣの範囲を区分して、各区分において異なる補外例を適用してよい。制御部１０は、他の方法によってＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補外してよい。

制御部１０は、バッテリ４のパラメータを推定する（ステップＳ３）。制御部１０は、補外されたＳＯＣ−ＯＣＶ特性に基づいてバッテリ４のパラメータを推定することによって、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性が定義されていない範囲にまで拡張してＳＯＣの推定値を算出することができる。ＳＯＣは、より高い精度で推定されうる。

本開示に係る実施形態について、諸図面および実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形または修正をおこなうことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形または修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部、各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部およびステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。

１ パラメータ推定装置
２ 電流センサ
３ 電圧センサ
４ バッテリ
５ 電源装置
１０ 制御部
２０ 記憶部

Claims (5)

1. バッテリ等価回路モデルのパラメータを推定するバッテリのパラメータ推定装置において、
   前記バッテリの充電率が第１の充電率以上且つ第２の充電率以下である場合の前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係における傾きに基づいて、前記バッテリの充電率が前記第１の充電率未満である又は前記第２の充電率を超える場合の前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係を補外する制御部を備える
   バッテリのパラメータ推定装置。
2. 請求項１に記載のバッテリのパラメータ推定装置において、
   前記制御部は、前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係における、前記バッテリの充電率が前記第２の充電率を超える場合の傾きが、前記バッテリの充電率が前記第２の充電率である場合の傾きとなるように、前記バッテリの充電率が前記第２の充電率を超える場合の前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係を補外する、パラメータ推定装置。
3. 請求項１又は２に記載のバッテリのパラメータ推定装置において、
   前記制御部は、前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係における、前記バッテリの充電率が前記第１の充電率未満である場合の傾きが、前記バッテリの充電率が前記第１の充電率である場合の傾きとなるように、前記バッテリの充電率が前記第１の充電率未満である場合の前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係を補外する、パラメータ推定装置。
4. 請求項１に記載のバッテリのパラメータ推定装置において、
   前記制御部は、スプライン補間によって、前記バッテリの充電率が前記第１の充電率未満である又は前記第２の充電率を超える場合の前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係を補外する、パラメータ推定装置。
5. バッテリ等価回路モデルのパラメータを推定するバッテリのパラメータ推定方法において、
   前記バッテリの充電率が第１の充電率以上且つ第２の充電率以下である場合の前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係における傾きに基づいて、前記バッテリの充電率が前記第１の充電率未満である又は前記第２の充電率を超える場合の前記バッテリの充電率と開回路電圧との関係を補外するステップを含む、バッテリのパラメータ推定方法。
   

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