JP2018170144A - Battery temperature estimation device and method, and battery state estimation device - Google Patents

Battery temperature estimation device and method, and battery state estimation device Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide battery temperature estimation device and method for accurately estimating the battery temperature to use in battery state estimation, and to provide a battery state estimation device for estimating the soundness (SOH) of a battery by using the estimated temperature.SOLUTION: A battery temperature estimation device includes a pack's internal temperature detector 9, a battery temperature detector 11, a current detector 13, an internal resistance estimation part 17, and a temperature equivalent circuit model 21 of battery. The battery temperature estimation device further includes a battery temperature estimation part 19 for estimating the internal temperature of the battery by using a Kalman filter 23 and the temperature equivalent circuit model, on the basis of the internal temperature of the battery pack detected in the pack's internal temperature detector, the outer surface part temperature of the battery detected in the battery temperature detector, and the current detected in the current detector and the internal resistance of the battery estimated in the internal resistance estimation part.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本開示は、バッテリ温度推定装置及び方法並びにバッテリ状態推定装置に関し、特に、電動車両に用いられる駆動用バッテリの温度推定装置及び方法並びにそのバッテリの状態推定装置に関する。   The present disclosure relates to a battery temperature estimation device and method, and a battery state estimation device, and more particularly, to a temperature estimation device and method for a driving battery used in an electric vehicle, and the battery state estimation device.

バッテリ状態は、充電率(SOC:State of Charge)、健全度(SOH:State of Health)などを指し、これらを推定する手法として種々の提案がされている。そして、このバッテリ状態推定において、バッテリ温度は、SOCやSOHに大きく影響するパラメータとして知られている。   The battery state indicates a charge rate (SOC: State of Charge), a soundness level (SOH: State of Health), and the like, and various proposals have been made as methods for estimating them. In this battery state estimation, the battery temperature is known as a parameter that greatly affects the SOC and SOH.

例えば、特許文献1には、二次電池の充電率推定装置について開示され、その請求項4に推定装置内に二次電池の温度を検出する手段からの温度検出値に基づいて複数の開路電圧推定手段のうち不都合な開路電圧推定手段を判定しそれを初期化することが示されている。   For example, Patent Document 1 discloses a secondary battery charging rate estimation device, and in claim 4, the estimation device includes a plurality of open circuit voltages based on temperature detection values from a means for detecting the temperature of the secondary battery. It is shown that an inferior open circuit voltage estimating means among the estimating means is judged and initialized.

また、特許文献2には、二次電池の劣化状態推定装置について開示され、その請求項1に二次電池の温度を検出する温度検出手段を備え、前回SOCを検出した時点と今回SOCを検出した時点との間の経過時間、平均SOC、温度検出手段により検出された検出温度に基づいて、二次電池の経時的に発生する劣化を示す保存劣化状態を演算することが示されている。   Further, Patent Document 2 discloses a secondary battery deterioration state estimation device. Claim 1 includes temperature detection means for detecting the temperature of the secondary battery, and detects the time when the previous SOC was detected and the current SOC. It is shown that the storage deterioration state indicating the deterioration that occurs with time of the secondary battery is calculated based on the elapsed time from the detected time, the average SOC, and the detected temperature detected by the temperature detecting means.

さらに、特許文献3には、バッテリ状態推定方法及び装置について開示され、温度別及びSOC別に多様な内部抵抗に対応するSOH値によって構成されたSOH推定テーブルをメモリ部に保存するステップと、SOH推定要求時、温度を測定し、バッテリのSOCを推定するステップと、バッテリの内部抵抗を検出するステップと、測定された温度、推定されたバッテリのSOC、検出されたバッテリの内部抵抗に対するSOH値をSOH推定テーブルから読み出すステップと、を備えることが示されている。   Further, Patent Literature 3 discloses a battery state estimation method and apparatus, and stores a SOH estimation table configured by SOH values corresponding to various internal resistances for each temperature and each SOC in a memory unit, and SOH estimation Upon request, measure temperature, estimate battery SOC, detect battery internal resistance, measure temperature, estimated battery SOC, and SOH value for detected battery internal resistance. Reading from the SOH estimation table.

特許第3747826号公報Japanese Patent No. 3747826 特開2015−158416号公報Japanese Patent Laying-Open No. 2015-158416 特表2009−500603号公報Special table 2009-500603 gazette

上述した特許文献1、2、3に示される手法において参照する温度データは、一般的に、バッテリパック内に設置された温度センサの値を用いる。しかし、バッテリパック内は、温度調整のための冷暖房装置が装備されおり、冷暖房装置は、冷風・熱風を循環させる方式や、液体を熱媒体として循環させる方式などが知られている。   As the temperature data referred to in the methods disclosed in Patent Documents 1, 2, and 3 described above, the value of a temperature sensor installed in the battery pack is generally used. However, the battery pack is equipped with a cooling / heating device for temperature adjustment, and a cooling / heating device that circulates cold or hot air, a method that circulates liquid as a heat medium, or the like is known.

このように冷暖房装置が装備されたバッテリパックでは、バッテリに設置された温度センサの示す値と実際のバッテリ温度とが乖離してバッテリ温度が不正確になるおそれがあり、SOH推定の精度が低下する問題がある。   In such a battery pack equipped with an air conditioner, the value indicated by the temperature sensor installed in the battery may deviate from the actual battery temperature, resulting in inaccurate battery temperature, and the accuracy of SOH estimation decreases. There is a problem to do.

例えば、冷風・熱風を循環させる方式の場合、センサの設置位置に冷風・熱風が当たり、バッテリの温度だけでなく風の影響を受けたセンサ値を示す。一方、液体を熱媒体として用いる方式の場合、バッテリセルと液体が通るウォータジャケットとを接触させ温度調整をする。バッテリの温度センサはバッテリの温度以外に、ウォータジャケット内の液体の温度、及びセンサ周辺の空気の温度の影響を受けたセンサ値を示す。   For example, in the case of a system in which cold air / hot air is circulated, cold air / hot air hits the installation position of the sensor and indicates a sensor value affected by the wind as well as the temperature of the battery. On the other hand, in the case of using a liquid as a heat medium, the temperature is adjusted by bringing the battery cell into contact with a water jacket through which the liquid passes. The battery temperature sensor indicates a sensor value affected by the temperature of the liquid in the water jacket and the temperature of the air around the sensor, in addition to the battery temperature.

そこで、上記技術的課題に鑑み、本発明の少なくとも一実施形態は、バッテリの状態推定に用いるバッテリ温度を精度よく推定するバッテリ温度推定装置及び方法、並びにその推定した温度を用いてバッテリの健全度(SOH)を推定するバッテリ状態推定装置を提供することを目的とする。   Accordingly, in view of the above technical problem, at least one embodiment of the present invention provides a battery temperature estimation device and method for accurately estimating a battery temperature used for battery state estimation, and a battery health level using the estimated temperature. It aims at providing the battery state estimation apparatus which estimates (SOH).

(1)本発明は、上記課題を解決するためになされ、本発明の少なくとも一実施形態に係るバッテリ温度推定装置は、バッテリが収容されるバッテリパックの内部温度を検出するパック内温度検出部と、前記バッテリに設置されバッテリの外面部温度を検出するバッテリ温度検出部と、前記バッテリの充放電電流を検出する電流検出部と、前記バッテリの内部抵抗を推定する内部抵抗推定部と、熱抵抗及び熱容量をパラメータとして有する前記バッテリの温度等価回路モデルと、前記パック内温度検出部で検出したバッテリパックの内部温度と前記バッテリ温度検出部で検出したバッテリの外面部温度と前記電流検出部で検出した電流と前記内部抵抗推定部で推定した前記バッテリの内部抵抗とに基づき、前記温度等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタによって前記バッテリの内部温度を推定するバッテリ温度推定部と、を備えることを特徴とする。   (1) The present invention has been made to solve the above-described problems, and a battery temperature estimation device according to at least one embodiment of the present invention includes an in-pack temperature detection unit that detects an internal temperature of a battery pack in which a battery is accommodated. A battery temperature detection unit that is installed in the battery and detects an outer surface temperature of the battery, a current detection unit that detects a charge / discharge current of the battery, an internal resistance estimation unit that estimates an internal resistance of the battery, and a thermal resistance And the battery temperature equivalent circuit model having the heat capacity as a parameter, the internal temperature of the battery pack detected by the in-pack temperature detection unit, the external surface temperature of the battery detected by the battery temperature detection unit, and the current detection unit Based on the current and the internal resistance of the battery estimated by the internal resistance estimation unit, using the temperature equivalent circuit model, A battery temperature estimation unit for estimating the internal temperature of the battery by Le Mans filter, characterized in that it comprises a.

上記構成(1)によれば、パック内温度検出部で検出したバッテリパックの内部温度とバッテリ温度検出部で検出したバッテリの外面部温度と電流検出部で検出した電流と内部抵抗推定部で推定したバッテリの内部抵抗とに基づき、温度等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタによってバッテリの内部温度を推定するバッテリ温度推定部を備えるので、バッテリの内部温度を精度よく推定できる。これによって、バッテリの健全度(SOH)の推定精度を向上できる。   According to the configuration (1), the internal temperature of the battery pack detected by the in-pack temperature detecting unit, the external surface temperature of the battery detected by the battery temperature detecting unit, the current detected by the current detecting unit, and the internal resistance estimating unit Since the battery temperature estimation unit for estimating the internal temperature of the battery by the Kalman filter is provided using the temperature equivalent circuit model based on the internal resistance of the battery, the internal temperature of the battery can be accurately estimated. Thereby, the estimation accuracy of the battery health (SOH) can be improved.

(2)幾つかの実施形態では、前記バッテリ温度推定部は、前記バッテリの外面部温度と前記バッテリパックの内部温度と前記バッテリの内部温度を状態変数とする状態方程式及び前記バッテリの外面部温度と前記バッテリパックの内部温度の観測値を観測変数とする観測方程式から前記カルマンフィルタによって前記状態変数を、検出した前記充放電電流に基づいて逐次推定することを特徴とする。   (2) In some embodiments, the battery temperature estimator includes a state equation having an external surface temperature of the battery, an internal temperature of the battery pack, and an internal temperature of the battery as state variables, and an external surface temperature of the battery. The state variable is sequentially estimated based on the detected charge / discharge current by the Kalman filter from an observation equation having an observation value of the internal temperature of the battery pack as an observation variable.

上記構成(2)によれば、前記バッテリの外面部温度と前記バッテリパックの内部温度と前記バッテリの内部温度を状態変数とする状態方程式及び前記バッテリの外面部温度と前記バッテリパックの内部温度の観測値を観測変数とする観測方程式から、カルマンフィルタの適用が可能になり、バッテリの内部温度を推定することができる。   According to the configuration (2), an equation of state having the external surface temperature of the battery, the internal temperature of the battery pack, and the internal temperature of the battery as state variables, and the external surface temperature of the battery and the internal temperature of the battery pack The Kalman filter can be applied from the observation equation using the observation value as an observation variable, and the internal temperature of the battery can be estimated.

(3)幾つかの実施形態では、前記温度等価回路モデルは、前記バッテリが冷風で冷却される場合の空冷用温度等価回路モデルと、前記バッテリが冷媒液と接触して冷却される場合の液冷用温度等価回路モデルとを有することを特徴とする。   (3) In some embodiments, the temperature equivalent circuit model includes an air-cooling temperature equivalent circuit model when the battery is cooled by cold air, and a liquid when the battery is cooled in contact with a refrigerant liquid. And a cooling temperature equivalent circuit model.

上記構成(3)によれば、温度等価回路モデルが、空冷用温度等価回路モデルと液冷用温度等価回路モデルとを有しているので、バッテリの冷却システムに対応した適切な温度等価回路モデルを用いて、バッテリの内部温度を推定することができる。   According to the configuration (3), since the temperature equivalent circuit model includes the air cooling temperature equivalent circuit model and the liquid cooling temperature equivalent circuit model, an appropriate temperature equivalent circuit model corresponding to the battery cooling system is provided. Can be used to estimate the internal temperature of the battery.

(4)本発明の少なくとも一実施形態に係るバッテリ温度推定方法は、バッテリが収容されるバッテリパックの内部温度を検出するパック内温度検出ステップと、前記バッテリの外面部温度を検出するバッテリ温度検出ステップと、前記バッテリの充放電電流を検出する電流検出ステップと、前記バッテリの内部抵抗を推定する内部抵抗推定ステップと、熱抵抗及び熱容量をパラメータとして有する前記バッテリの温度等価回路モデルを作成するステップと、前記パック内温度検出ステップによるバッテリパックの内部温度と前記バッテリ温度検出ステップによるバッテリの外面部温度と前記電流検出ステップによる電流と前記内部抵抗推定ステップによるバッテリの内部抵抗とに基づき、前記温度等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタによって前記バッテリの内部温度を推定するバッテリ内部温度推定ステップと、を備えることを特徴とする。   (4) A battery temperature estimation method according to at least one embodiment of the present invention includes an in-pack temperature detection step for detecting an internal temperature of a battery pack in which a battery is accommodated, and a battery temperature detection for detecting an external surface temperature of the battery. A step of detecting a charge / discharge current of the battery, an internal resistance estimating step of estimating an internal resistance of the battery, and a step of creating a temperature equivalent circuit model of the battery having thermal resistance and heat capacity as parameters Based on the internal temperature of the battery pack by the temperature detection step in the pack, the outer surface temperature of the battery by the battery temperature detection step, the current by the current detection step, and the internal resistance of the battery by the internal resistance estimation step. Using an equivalent circuit model, Kalman Phil Characterized in that it comprises a battery internal temperature estimation step of estimating the internal temperature of the battery by.

上記構成(4)によれば、パック内温度検出ステップで検出したバッテリパックの内部温度とバッテリ温度検出ステップで検出したバッテリの外面部温度と電流検出部で検出した電流と内部抵抗推定部で推定したバッテリの内部抵抗とに基づき、温度等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタによってバッテリの内部温度を推定するバッテリ内部温度推定ステップを備えるので、バッテリの内部温度を精度よく推定できる。これによって、SOHの推定精度を向上できる。   According to the configuration (4), the internal temperature of the battery pack detected in the in-pack temperature detection step, the outer surface temperature of the battery detected in the battery temperature detection step, the current detected in the current detection unit, and the internal resistance estimation unit Since the battery internal temperature estimation step for estimating the internal temperature of the battery by the Kalman filter using the temperature equivalent circuit model based on the internal resistance of the battery is provided, the internal temperature of the battery can be accurately estimated. Thereby, the estimation accuracy of SOH can be improved.

(5)本発明の少なくとも一実施形態に係るバッテリ状態推定装置は、前記(1)から(3)に記載のバッテリ温度推定装置を備え、さらに、前記バッテリ温度推定装置によって推定された前記バッテリの内部温度と前記内部抵抗推定部で推定され内部抵抗とを基に、前記バッテリのSOHを推定するSOH推定部を備えたことを特徴とする。   (5) A battery state estimation device according to at least one embodiment of the present invention includes the battery temperature estimation device according to any one of (1) to (3), and further, the battery state estimation device estimated by the battery temperature estimation device. An SOH estimating unit for estimating the SOH of the battery based on an internal temperature and an internal resistance estimated by the internal resistance estimating unit is provided.

上記構成(5)によれば、バッテリ温度推定装置によってバッテリ内部温度を精度よく推定できるので、バッテリのSOHの推定精度を向上できる。   According to the configuration (5), since the battery internal temperature can be accurately estimated by the battery temperature estimating device, the estimation accuracy of the battery SOH can be improved.

(6)幾つかの実施形態では、前記SOH推定部は、前記バッテリの内部温度と前記内部抵抗と前記SOHとの関係が予め設定されたSOHマップを有し、該SOHマップを利用して前記SOHを推定することを特徴とする。   (6) In some embodiments, the SOH estimation unit has an SOH map in which a relationship between the internal temperature of the battery, the internal resistance, and the SOH is set in advance, and the SOH map is used to It is characterized by estimating SOH.

上記構成(6)によれば、バッテリの内部温度と内部抵抗とSOHとの関係が予め設定されたSOHマップを有して、それを用いてバッテリのSOHを推定できるので、迅速に精度よくSOHを推定できる。   According to the configuration (6), since the relationship between the internal temperature of the battery, the internal resistance, and the SOH has a preset SOH map and can be used to estimate the SOH of the battery, the SOH can be quickly and accurately estimated. Can be estimated.

本発明の少なくとも一実施形態によれば、バッテリの状態推定に用いるバッテリ温度を精度よく推定できるとともに、その推定した温度を用いてバッテリの健全状態を精度よく推定できる。   According to at least one embodiment of the present invention, the battery temperature used for battery state estimation can be accurately estimated, and the healthy state of the battery can be accurately estimated using the estimated temperature.

本発明の一実施形態に係るバッテリ温度推定装置及びバッテリ状態推定装置の全体構成図である。1 is an overall configuration diagram of a battery temperature estimation device and a battery state estimation device according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係るバッテリ温度推定装置の温度等価回路モデルの説明図であり、(A)は物理モデルを示し、(B)は簡単化したモデルを示し、(C)は等価回路モデルを示す。It is explanatory drawing of the temperature equivalent circuit model of the battery temperature estimation apparatus which concerns on one Embodiment of this invention, (A) shows a physical model, (B) shows the simplified model, (C) is an equivalent circuit model Indicates. 本発明の一実施形態に係るバッテリ温度推定装置の温度等価回路モデルの説明図であり、(A)は物理モデルを示し、(B)は簡単化したモデルを示し、(C)は等価回路モデルを示す。It is explanatory drawing of the temperature equivalent circuit model of the battery temperature estimation apparatus which concerns on one Embodiment of this invention, (A) shows a physical model, (B) shows the simplified model, (C) is an equivalent circuit model Indicates. 本発明の一実施形態に係るバッテリ温度推定方法を示す推定フローチャートである。It is an estimation flowchart which shows the battery temperature estimation method which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係るバッテリ状態推定装置におけるSOHの推定方法を示す推定フローチャートである。It is an estimation flowchart which shows the estimation method of SOH in the battery state estimation apparatus which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係るバッテリ状態推定装置におけるSOHを算出するためのSOHマップの一例を示す。An example of the SOH map for calculating SOH in the battery state estimation apparatus which concerns on one Embodiment of this invention is shown. 本発明の一実施形態に係るバッテリ温度推定装置のSOC・内部抵抗推定部におけるバッテリ等価回路モデルを示す。The battery equivalent circuit model in the SOC and internal resistance estimation part of the battery temperature estimation apparatus which concerns on one Embodiment of this invention is shown.

以下、添付図面を参照して、本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、これらの実施形態に記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状及びその相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。   Several embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings. However, the dimensions, materials, shapes, and relative arrangements of the components described in these embodiments or shown in the drawings are not intended to limit the scope of the present invention, but are merely illustrative examples. Only.

本発明の一実施形態に係るバッテリ温度推定装置1及びバッテリ状態推定装置3について、図1の全体構成図を参照して説明する。
バッテリ5は、電気自動車、ハイブリッド車両、プラグインハイブリッド車両等の電動車両における駆動用のバッテリであり、図1に示すように、バッテリ5は、複数のバッテリセル5aの集合体として構成されている。
A battery temperature estimation device 1 and a battery state estimation device 3 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the overall configuration diagram of FIG.
The battery 5 is a driving battery in an electric vehicle such as an electric vehicle, a hybrid vehicle, or a plug-in hybrid vehicle. As shown in FIG. 1, the battery 5 is configured as an aggregate of a plurality of battery cells 5a. .

また、図1に示すように、バッテリ温度推定装置1は、主に、バッテリ5が収容されるバッテリパック7の内部の環境温度を検出するパック内温度センサ(パック内温度検出部)9と、バッテリ5に設置されて該バッテリ5の外面部温度を検出するバッテリ温度センサ(バッテリ温度検出部)11と、バッテリ5の充放電電流を検出する電流センサ(電流検出部)13と、バッテリ5の電圧を検出する電圧センサ15と、バッテリ5のSOC及びバッテリ5の内部直流抵抗を推定するSOC・内部抵抗推定部17と、バッテリ5の内部温度を推定するバッテリ温度推定部19と、を備えている。   As shown in FIG. 1, the battery temperature estimation device 1 mainly includes an in-pack temperature sensor (in-pack temperature detection unit) 9 that detects an environmental temperature inside the battery pack 7 in which the battery 5 is housed. A battery temperature sensor (battery temperature detection unit) 11 that is installed in the battery 5 and detects an outer surface temperature of the battery 5; a current sensor (current detection unit) 13 that detects a charge / discharge current of the battery 5; A voltage sensor 15 that detects a voltage; an SOC / internal resistance estimation unit 17 that estimates an SOC of the battery 5 and an internal DC resistance of the battery 5; and a battery temperature estimation unit 19 that estimates an internal temperature of the battery 5. Yes.

バッテリ温度推定部19は、パック内温度センサ9で検出したバッテリパック7の内部の環境温度と、バッテリ温度センサ11で検出したバッテリ5の外面部温度と、電流センサ13で検出した電流と、SOC・内部抵抗推定部17で推定した内部の直流抵抗と、に基づき、バッテリ5の内部温度を推定する。   The battery temperature estimation unit 19 includes an internal environmental temperature of the battery pack 7 detected by the in-pack temperature sensor 9, an outer surface temperature of the battery 5 detected by the battery temperature sensor 11, a current detected by the current sensor 13, and the SOC. The internal temperature of the battery 5 is estimated based on the internal DC resistance estimated by the internal resistance estimation unit 17.

バッテリ温度センサ11は、複数のバッテリセル5a毎に設けられ、セル毎の温度を検出する。また、図1に示す電圧もバッテリセル5a毎に検出する。さらに、バッテリ5の内部温度を推定するバッテリ温度推定部19についても、セル毎に内部温度を推定する。
バッテリ温度センサ11が各セルに設置されておらずモジュールにセル数より少ない数のみ設置されている場合は予めバッテリ温度センサ11と各セルの温度の分布を取得しテーブルとして格納しておく。
The battery temperature sensor 11 is provided for each of the plurality of battery cells 5a and detects the temperature of each cell. Further, the voltage shown in FIG. 1 is also detected for each battery cell 5a. Further, the battery temperature estimation unit 19 that estimates the internal temperature of the battery 5 also estimates the internal temperature for each cell.
When the battery temperature sensor 11 is not installed in each cell and only a number smaller than the number of cells is installed in the module, the temperature distribution of the battery temperature sensor 11 and each cell is acquired in advance and stored as a table.

また、バッテリ温度推定部19は、温度等価回路モデル(空冷用温度等価回路モデル)21及びカルマンフィルタ23を有し、該温度等価回路モデル21を用いてカルマンフィルタ23によってバッテリセル5aの内部温度を推定する。   The battery temperature estimation unit 19 includes a temperature equivalent circuit model (air-cooling temperature equivalent circuit model) 21 and a Kalman filter 23, and estimates the internal temperature of the battery cell 5 a by the Kalman filter 23 using the temperature equivalent circuit model 21. .

一般的に、カルマンフィルタ23は、実際に観測できない状態量を推定するためのシステム同定手法の一つである。カルマンフィルタは考えている系の等価回路モデルを用いる。等価回路モデルは観測可能な物理量を推定するために用い、等価回路モデルを用いて前の時刻の状態変数やパラメータから今の時刻の状態変数やパラメータを推定し、推定量と観測した物理量との差から、等価回路モデルに用いるパラメータや状態変数を修正して(ゲインをかける)観測できない状態量を推定する。   Generally, the Kalman filter 23 is one of system identification methods for estimating a state quantity that cannot actually be observed. The Kalman filter uses an equivalent circuit model of the system under consideration. The equivalent circuit model is used to estimate the observable physical quantity. The equivalent circuit model is used to estimate the state variable or parameter at the current time from the state variable or parameter at the previous time. From the difference, the parameters and state variables used in the equivalent circuit model are corrected (gain is applied), and the unobservable state quantity is estimated.

図2を参照して空冷による温度調節の実施形態における、バッテリ温度推定部19によるバッテリ5(バッテリセル5a)の内部温度の推定について説明する。
図2(A)は、空冷、ここでは、冷却だけでなく加熱も含めてバッテリパック7内の環境温度を介してバッテリセル5aの温度が調節される温度調節器が付いたバッテリセル5aと、パック内温度センサ9と、バッテリ温度センサ11とをモデル化した物理モデルである。
With reference to FIG. 2, the estimation of the internal temperature of the battery 5 (battery cell 5a) by the battery temperature estimation unit 19 in the embodiment of temperature adjustment by air cooling will be described.
2A shows a battery cell 5a with a temperature regulator that adjusts the temperature of the battery cell 5a through the ambient temperature in the battery pack 7 including air cooling, here, not only cooling but also heating, This is a physical model in which the in-pack temperature sensor 9 and the battery temperature sensor 11 are modeled.

ここで知りたいバッテリセル5aの内部温度をT1とし、バッテリセル5aに設置されたバッテリ温度センサ11の温度をT2とし、バッテリパック7の内部に設置されたパック内温度センサ9の温度をTaとする。
また、バッテリセル5aの電流(電流センサ13の値)をI、バッテリセル5aの内部抵抗(SOC・内部抵抗推定部17で推定する内部抵抗値)をRとしている。
The internal temperature of the battery cell 5a to be known here is T1, the temperature of the battery temperature sensor 11 installed in the battery cell 5a is T2, and the temperature of the in-pack temperature sensor 9 installed in the battery pack 7 is Ta. To do.
Further, the current of the battery cell 5a (value of the current sensor 13) is I, and the internal resistance of the battery cell 5a (internal resistance value estimated by the SOC / internal resistance estimating unit 17) is R0 .

図2(B)は、図2(A)を簡単化したモデルである。T1、T2、Taは、前述のようにパック内温度センサ9の温度がTa、バッテリ温度センサ11の温度がT2、推定するバッテリセル5aの内部温度がT1である。
そして、R2aは、パック内温度センサ9の温度Taと、バッテリ温度センサ11の温度T2との間の熱抵抗であり、R12は、バッテリ温度センサ11の温度T2と、推定しようとするバッテリセル5aの内部温度T1との間の熱抵抗である。また、温度T2の部分の熱容量をC2、内部温度T1の部分の熱容量をC1としている。
FIG. 2B is a simplified model of FIG. As described above, T1, T2, and Ta are the temperature of the in-pack temperature sensor 9 is Ta, the temperature of the battery temperature sensor 11 is T2, and the estimated internal temperature of the battery cell 5a is T1.
R2a is a thermal resistance between the temperature Ta of the in-pack temperature sensor 9 and the temperature T2 of the battery temperature sensor 11, and R12 is the temperature T2 of the battery temperature sensor 11 and the battery cell 5a to be estimated. It is a thermal resistance between internal temperature T1. Further, the heat capacity at the temperature T2 portion is C2, and the heat capacity at the internal temperature T1 portion is C1.

図2(C)は、図2(B)の簡単化したモデルを基に作成した温度等価回路モデル21である。電気回路の電気抵抗と電気容量(コンデンサ)に相当するものとして熱抵抗と熱容量を置き換え、電圧に相当するものとして温度を置き換えて作成したものである。   FIG. 2C is a temperature equivalent circuit model 21 created based on the simplified model of FIG. It is created by replacing thermal resistance and thermal capacity as equivalent to the electrical resistance and capacitance (capacitor) of the electric circuit and replacing temperature as equivalent to the voltage.

この温度等価回路モデル21を数式化したものが下記式(1)、(2)である。
式(1)は、図2(C)の温度等価回路モデル21の交点P1における熱量(電気回路における電流値に相当)の釣り合いを式に示したものであり、式(2)は、図2(C)の温度等価回路モデル21の交点P2における熱量の釣り合いを式に示したものである。

Figure 2018170144
ここで、Qin=I2は、バッテリセル5aの内部での発熱量である。 The following equations (1) and (2) are obtained by formulating the temperature equivalent circuit model 21.
Equation (1) shows the balance of the amount of heat (corresponding to the current value in the electric circuit) at the intersection P1 of the temperature equivalent circuit model 21 of FIG. 2 (C). Equation (2) is shown in FIG. The balance of the amount of heat at the intersection P2 of the temperature equivalent circuit model 21 of (C) is shown in the equation.
Figure 2018170144
Here, Qin = I 2 R 0 is the amount of heat generated inside the battery cell 5a.

式(1)、(2)を、時間発展を表現する状態方程式に書き直すと次の式(3)、(4)のようになる。

Figure 2018170144
ここで、上添字のK−1、Kはそれぞれ時系列データのK−1番目、K番目の値を表す。K−1の値でKの値を表している。 When equations (1) and (2) are rewritten into state equations expressing time evolution, the following equations (3) and (4) are obtained.
Figure 2018170144
Here, the superscripts K-1 and K represent the K-1th and Kth values of the time series data, respectively. The value of K represents the value of K.

状態方程式を考えるために状態ベクトルを

Figure 2018170144
とする。状態方程式を
Figure 2018170144
の形に書くと、f(xK−1)は、
Figure 2018170144
となる。 To consider the state equation,
Figure 2018170144
And Equation of state
Figure 2018170144
F (x K-1 ) is
Figure 2018170144
It becomes.

観測ベクトルは

Figure 2018170144
とする。観測方程式は
Figure 2018170144
である。 The observation vector is
Figure 2018170144
And The observation equation is
Figure 2018170144
It is.

システムノイズ共分散の一例は、

Figure 2018170144
である。対角以外の要素は全てゼロである。 An example of system noise covariance is
Figure 2018170144
It is. All elements other than diagonal are zero.

観測ノイズ共分散は、

Figure 2018170144
である。ここでRT2、RTaは、T2、Taのノイズ共分散である。 Observation noise covariance is
Figure 2018170144
It is. Here, RT2 and RTa are noise covariances of T2 and Ta.

状態方程式の式(7)と観測方程式の式(9)から、システム同定の手法であるカルマンフィルタの手法を用いて状態変数のT1、すなわち、バッテリセル5aの内部温度を推定する。   From the equation (7) of the state equation and the equation (9) of the observation equation, the state variable T1, that is, the internal temperature of the battery cell 5a, is estimated using the Kalman filter method that is a system identification method.

次に、図4のフローチャートを参照してバッテリ温度推定部19によるバッテリセル5aの内部温度の推定手順について説明する。
まず、ステップS1で、パック内温度センサ9によって検出したバッテリパック7の内部温度のデータを入手する。ステップS2で、バッテリ温度センサ11によって検出したバッテリセル5aの外面部温度のデータを入手する。ステップS3では、電流センサ13によって検出したバッテリセル5aの充放電電流のデータを入手する。
Next, the procedure for estimating the internal temperature of the battery cell 5a by the battery temperature estimating unit 19 will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, in step S1, data on the internal temperature of the battery pack 7 detected by the in-pack temperature sensor 9 is obtained. In step S2, data on the outer surface temperature of the battery cell 5a detected by the battery temperature sensor 11 is obtained. In step S3, the charge / discharge current data of the battery cell 5a detected by the current sensor 13 is obtained.

その後、ステップS4では、SOC・内部抵抗推定部17においてバッテリセル5aのSOCの推定、及びバッテリセル5aの直流抵抗の推定を行う。
ステップS5では、図2(A)〜(C)に示す温度等価回路モデル21を作成する。ステップS6では、温度等価回路モデル21を基にカルマンフィルタ23の解析手法を適用してバッテリセル5aの内部温度T1を推定する。
Thereafter, in step S4, the SOC / internal resistance estimating unit 17 estimates the SOC of the battery cell 5a and the DC resistance of the battery cell 5a.
In step S5, a temperature equivalent circuit model 21 shown in FIGS. 2A to 2C is created. In step S6, the analysis method of the Kalman filter 23 is applied based on the temperature equivalent circuit model 21, and the internal temperature T1 of the battery cell 5a is estimated.

次に、SOC・内部抵抗推定部17について説明する。
SOC・内部抵抗推定部17におけるバッテリセル5aのSOCの推定、及びバッテリセル5aの内部抵抗の推定は、前述のバッテリ温度推定部19におけるカルマンフィルタ23を用いて推定したのと同様の手法によって推定する。
Next, the SOC / internal resistance estimation unit 17 will be described.
The estimation of the SOC of the battery cell 5a in the SOC / internal resistance estimation unit 17 and the estimation of the internal resistance of the battery cell 5a are estimated by the same method as that estimated using the Kalman filter 23 in the battery temperature estimation unit 19 described above. .

このSOC・内部抵抗推定部17においては、図7のバッテリ等価回路モデル29を基にして、状態ベクトルの一例は、式(12)のようになり、状態方程式の一例は、式(13)のようになる。
図7に示したバッテリ等価回路モデル29は、起電力であるOCV(開回路電圧)と寄生成分から構成される。規制成分は直量抵抗成分とバッテリ内部の拡散現象を表現するCR回路から構成される。図7ではCR回路は3直列を示す。
In the SOC / internal resistance estimation unit 17, an example of a state vector is represented by Equation (12) based on the battery equivalent circuit model 29 of FIG. 7, and an example of the state equation is represented by Equation (13). It becomes like this.
The battery equivalent circuit model 29 shown in FIG. 7 includes an OCV (open circuit voltage) that is an electromotive force and a parasitic component. The regulating component is composed of a direct resistance component and a CR circuit that expresses a diffusion phenomenon inside the battery. In FIG. 7, the CR circuit indicates three series.

Figure 2018170144
Figure 2018170144
Figure 2018170144
Figure 2018170144

さらに、観測ベクトルの一例は、式(14)のようになり、観測方程式の一例は、式(15)のようになる。

Figure 2018170144
Furthermore, an example of the observation vector is as shown in Expression (14), and an example of the observation equation is as shown in Expression (15).
Figure 2018170144

これら状態方程式(13)及び状態方程式(15)から、SOC・内部抵抗推定部17においてカルマンフィルタの手法を用いて状態変数のSOC、パラメータのRを推定する。 From the state equation (13) and the state equation (15), the SOC / internal resistance estimator 17 estimates the SOC of the state variable and the parameter R 0 using the Kalman filter technique.

次に、SOH推定部31について説明する。
このSOH推定部31では、バッテリ温度推定部19によって推定したバッテリセル5aの内部温度T1と、SOC・内部抵抗推定部17によって推定した内部抵抗Rとを基に、SOHを推定する。
Next, the SOH estimation unit 31 will be described.
The SOH estimating unit 31 estimates SOH based on the internal temperature T1 of the battery cell 5a estimated by the battery temperature estimating unit 19 and the internal resistance R0 estimated by the SOC / internal resistance estimating unit 17.

このSOHの推定には、図6に示すように、バッテリセル5aの内部温度T1と内部抵抗RとSOHとの関係が予め設定されたSOHマップ33を利用して推定する。
図6において、例えば、温度が40℃で内部抵抗がR04の場合にはX%のSOHであると推定する。設定値間の中間値の場合には設定値を基に補完(比例配分)して推定する。
For the estimation of the SOH, as shown in FIG. 6, the relationship between the internal temperature T1, the internal resistance R0, and the SOH of the battery cell 5a is estimated using a preset SOH map 33.
In FIG. 6, for example, when the temperature is 40 ° C. and the internal resistance is R 04 , it is estimated that the SOH is X%. In the case of an intermediate value between set values, it is estimated by complementing (proportional distribution) based on the set value.

次に、図5のフローチャートを参照してSOH推定部31によるバッテリセル5aのSOHの推定手順について説明する。
まず、ステップS11で、バッテリ温度推定部19によるバッテリセル5aの内部温度の推定値を読み込む。次のステップS12では、SOC・内部抵抗推定部17によるバッテリセル5aの内部抵抗の直流抵抗の推定値を読み込む。その後ステップS13で、ステップS11で推定したバッテリセル5aの内部温度と、ステップS12で推定したバッテリセル5aの内部抵抗とを基に、SOHマップ33を参照して健全度を求める。
Next, the procedure for estimating the SOH of the battery cell 5a by the SOH estimating unit 31 will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, in step S11, an estimated value of the internal temperature of the battery cell 5a by the battery temperature estimation unit 19 is read. In the next step S12, the estimated value of the DC resistance of the internal resistance of the battery cell 5a by the SOC / internal resistance estimation unit 17 is read. Thereafter, in step S13, the soundness level is obtained by referring to the SOH map 33 based on the internal temperature of the battery cell 5a estimated in step S11 and the internal resistance of the battery cell 5a estimated in step S12.

以上説明した本実施形態によれば、パック内温度センサ9で検出したバッテリパック7の内部温度とバッテリ温度センサ11で検出したバッテリセル5aの外面部温度と電流センサ13で検出した電流とSOC・内部抵抗推定部17で推定したバッテリセル5aの内部抵抗とに基づき、温度等価回路モデル21を用いて、カルマンフィルタ23によってバッテリセル5aの内部温度を推定するバッテリ温度推定部19を備えるので、バッテリセル5aの内部温度を精度よく推定できる。これによって、バッテリセル5a及びバッテリセル5aが集合したバッテリモジュールの健全度(SOH)の推定精度を向上することができる。   According to the present embodiment described above, the internal temperature of the battery pack 7 detected by the in-pack temperature sensor 9, the external surface temperature of the battery cell 5a detected by the battery temperature sensor 11, the current detected by the current sensor 13, the SOC · Since the battery cell estimation unit 19 that estimates the internal temperature of the battery cell 5a by the Kalman filter 23 using the temperature equivalent circuit model 21 based on the internal resistance of the battery cell 5a estimated by the internal resistance estimation unit 17 is provided. The internal temperature of 5a can be accurately estimated. Thereby, the estimation accuracy of the health degree (SOH) of the battery module in which the battery cell 5a and the battery cell 5a are assembled can be improved.

また、電気回路の等価回路モデルに相当する温度等価回路モデル21を作成し、状態方程式(7)及び観測方程式(9)を作成し、状態方程式(7)及び観測方程式(9)からカルマンフィルタ23の推定手法の適用が可能になり、バッテリセル5aの内部温度を推定することができる。   Further, a temperature equivalent circuit model 21 corresponding to an equivalent circuit model of the electric circuit is created, a state equation (7) and an observation equation (9) are created, and the Kalman filter 23 is created from the state equation (7) and the observation equation (9). The estimation method can be applied, and the internal temperature of the battery cell 5a can be estimated.

また、バッテリパック7内が空冷によって冷却される温度等価回路モデル21であるので、バッテリパック7内が空冷によって冷却されるシステムのバッテリ状態を精度よく推定することができる。   Further, since the temperature equivalent circuit model 21 in which the battery pack 7 is cooled by air cooling is used, it is possible to accurately estimate the battery state of the system in which the battery pack 7 is cooled by air cooling.

さらに、本実施形態によれば、カルマンフィルタ23を用いてバッテリセル5aの内部温度を推定するバッテリ温度推定部19を備えるので、従来のバッテリセルの外面部または、外面近傍に設置された温度センサからの温度情報よりも、より精度の高いバッテリセル温度を得ることができるため、バッテリセル5aの健全度(SOH)の推定精度を向上できる。   Furthermore, according to this embodiment, since the battery temperature estimation unit 19 that estimates the internal temperature of the battery cell 5a using the Kalman filter 23 is provided, the temperature sensor installed on the outer surface of the conventional battery cell or in the vicinity of the outer surface is used. Since the battery cell temperature can be obtained with higher accuracy than the temperature information, the estimation accuracy of the soundness (SOH) of the battery cell 5a can be improved.

次に、図1、3を参照して、他の一実施形態を説明する。
かかる図3の実施形態は、図2の実施形態が空冷(バッテリパック7内の雰囲気温度による冷却)であるのに対して、水冷(ウォータジャケットを介しての冷却)であることが特徴である。また、図1、3に示すように、バッテリセル5aに設置するウォータジャケット35内の水温を検出する水温度センサ37が設置されている。
Next, another embodiment will be described with reference to FIGS.
3 is characterized by water cooling (cooling through a water jacket), whereas the embodiment of FIG. 2 is air cooling (cooling by the ambient temperature in the battery pack 7). . As shown in FIGS. 1 and 3, a water temperature sensor 37 for detecting the water temperature in the water jacket 35 installed in the battery cell 5a is installed.

図3(A)は、水冷、ここでは、冷却だけでなく加熱(ヒータ)も含めてウォータジャケット35を介してバッテリセル5aの温度が調節される温度調節器が付いたバッテリセル5aと、パック内温度センサ9と、バッテリ温度センサ11とをモデル化した物理モデルである。   FIG. 3 (A) shows a battery cell 5a with a temperature regulator that adjusts the temperature of the battery cell 5a through a water jacket 35, including not only cooling but also heating (heater), and a pack. This is a physical model in which the internal temperature sensor 9 and the battery temperature sensor 11 are modeled.

ここで知りたいバッテリセル5aの内部温度をT1とし、バッテリセル5aに設置されたバッテリ温度センサ11の温度をT2とし、バッテリパック7の内部に設置され、バッテリセル5aの周囲温度を検出するパック内温度センサ9の温度をTaとする。
また、バッテリセル5aの電流(電流センサ13の値)をI、バッテリセル5aの内部抵抗(SOC・内部抵抗推定部17で推定する内部抵抗をRとしている。また、水温度センサ37の温度をTwとする。
The pack that is installed inside the battery pack 7 and detects the ambient temperature of the battery cell 5a, where T1 is the internal temperature of the battery cell 5a to be known and T2 is the temperature of the battery temperature sensor 11 installed in the battery cell 5a. The temperature of the internal temperature sensor 9 is Ta.
Further, the current of the battery cell 5a (the value of the current sensor 13) is I, and the internal resistance of the battery cell 5a (the internal resistance estimated by the SOC / internal resistance estimating unit 17) is R0 . Is Tw.

図3(B)は、図3(A)を簡単化したモデルである。T1、T2、Ta、Twは、前述のようにパック内温度センサ9の温度がTa、バッテリ温度センサ11の温度がT2、推定しようとするバッテリセル5aの内部温度がT1、水温度センサ37の温度がTwである。   FIG. 3B is a simplified model of FIG. As described above, T1, T2, Ta, and Tw indicate that the temperature of the in-pack temperature sensor 9 is Ta, the temperature of the battery temperature sensor 11 is T2, the internal temperature of the battery cell 5a to be estimated is T1, the water temperature sensor 37 The temperature is Tw.

そして、R2aは、パック内温度センサ9の温度Taとバッテリ温度センサ11の温度T2との間の熱抵抗であり、R12は、バッテリ温度センサ11の温度T2と推定しようとするバッテリセル5aの内部温度T1との間の熱抵抗であり、R1wは、バッテリセル5aの内部温度T1と水温度センサ37の温度Twとの間の熱抵抗である。また、温度T2の部分の熱容量をC2、内部温度T1の部分の熱容量をC1としている。   R2a is a thermal resistance between the temperature Ta of the in-pack temperature sensor 9 and the temperature T2 of the battery temperature sensor 11, and R12 is the inside of the battery cell 5a to be estimated as the temperature T2 of the battery temperature sensor 11. R1w is a thermal resistance between the internal temperature T1 of the battery cell 5a and the temperature Tw of the water temperature sensor 37. Further, the heat capacity at the temperature T2 portion is C2, and the heat capacity at the internal temperature T1 portion is C1.

図3(C)は、図3(B)の簡単化したモデルを基に作成した温度等価回路モデル(水冷用温度等価回路モデル)39である。電気回路の電気抵抗と電気容量(コンデンサ)に相当するものとして熱抵抗と熱容量を置き換え、電圧に相当するものとして温度を置き換えて作成したものである。   FIG. 3C shows a temperature equivalent circuit model (water cooling temperature equivalent circuit model) 39 created based on the simplified model of FIG. It is created by replacing thermal resistance and thermal capacity as equivalent to the electrical resistance and capacitance (capacitor) of the electric circuit and replacing temperature as equivalent to the voltage.

この温度等価回路モデル39を数式化したものが下記式(21)、(22)である。
式(21)は、図3(C)の温度等価回路モデルの交点P1における電流値の釣り合いを式に示したものであり、式(22)は、図3(C)の温度等価回路モデルの交点P2における熱量(電気回路における電流値に相当)の釣り合いを式に示したものである。

Figure 2018170144
ここで、Qin=I2は、バッテリセル5aの内部での発熱量である。 Expressions (21) and (22) below are mathematical expressions of the temperature equivalent circuit model 39.
Equation (21) shows the balance of current values at the intersection point P1 of the temperature equivalent circuit model of FIG. 3C, and Equation (22) shows the temperature equivalent circuit model of FIG. The balance of the amount of heat (corresponding to the current value in the electric circuit) at the intersection P2 is shown in the equation.
Figure 2018170144
Here, Qin = I 2 R 0 is the amount of heat generated inside the battery cell 5a.

式(21)、(22)を、時間発展を表現する状態方程式に書き直すと次の式(23)、(24)のようになる。

Figure 2018170144
ここで、上添字のK−1、Kはそれぞれ時系列データのK−1番目、K番目の値を表す。K−1の値でKの値を表している。 When the equations (21) and (22) are rewritten into a state equation expressing the time evolution, the following equations (23) and (24) are obtained.
Figure 2018170144
Here, the superscripts K-1 and K represent the K-1th and Kth values of the time series data, respectively. The value of K represents the value of K.

状態方程式を考えるために状態ベクトルを

Figure 2018170144
とする。状態方程式を
Figure 2018170144
の形に書くと、f(xK−1)は、

Figure 2018170144
となる。 To consider the state equation,
Figure 2018170144
And Equation of state
Figure 2018170144
F (x K-1 ) is

Figure 2018170144
It becomes.

観測ベクトルは

Figure 2018170144
とする。観測方程式は
Figure 2018170144
である。 The observation vector is
Figure 2018170144
And The observation equation is
Figure 2018170144
It is.

システムノイズ共分散の一例は、

Figure 2018170144
である。対角以外の要素は全てゼロである。 An example of system noise covariance is
Figure 2018170144
It is. All elements other than diagonal are zero.

観測ノイズ共分散は、

Figure 2018170144
である。ここでRT2、RTa、Rtwは、T2、Ta、Twのノイズ共分散である。 Observation noise covariance is
Figure 2018170144
It is. Here, RT2, RTa, and Rtw are noise covariances of T2, Ta, and Tw.

状態方程式の式(27)と観測方程式の式(29)から、システム同定の手法であるカルマンフィルタの手法を用いて状態変数のT1、すなわち、バッテリセル5a内の温度を推定する。   From the equation (27) of the state equation and the equation (29) of the observation equation, T1 of the state variable, that is, the temperature in the battery cell 5a, is estimated using the Kalman filter method that is a system identification method.

以上の図1、3に示す他の一実施形態によれば、既に説明した一実施形態の作用効果に加えて、バッテリパック7内が水冷によって冷却される温度等価回路モデル39であるので、バッテリパック7内が水冷によって冷却されるシステムのバッテリ状態を精度よく推定することができる。   According to another embodiment shown in FIGS. 1 and 3 described above, in addition to the operation and effect of the embodiment already described, the battery pack 7 is a temperature equivalent circuit model 39 cooled by water cooling. The battery state of the system in which the inside of the pack 7 is cooled by water cooling can be accurately estimated.

図2の実施形態及び図3の実施形態のように、温度等価回路モデルが、空冷用温度等価回路モデル21と水冷用温度等価回路モデル39とを有しているので、バッテリ5(バッテリセル5a)の冷却システムに対応した適切な温度等価回路モデルを用いて、バッテリの内部温度を推定することができる。これによって、一層バッテリセル5a内の温度を推定することができ、バッテリ状態をより精度よく推定することができる。   Since the temperature equivalent circuit model includes the air-cooling temperature equivalent circuit model 21 and the water-cooling temperature equivalent circuit model 39 as in the embodiment of FIG. 2 and the embodiment of FIG. 3, the battery 5 (battery cell 5a The internal temperature of the battery can be estimated using an appropriate temperature equivalent circuit model corresponding to the cooling system. Thereby, the temperature in the battery cell 5a can be estimated further, and the battery state can be estimated more accurately.

本発明の少なくとも一実施形態によれば、バッテリの状態推定に用いるバッテリ温度を精度よく推定できるとともに、その推定した温度を用いてバッテリの状態を精度よく推定できるので、バッテリ温度推定装置及び方法並びにバッテリ状態推定装置への利用に適している。   According to at least one embodiment of the present invention, the battery temperature used for battery state estimation can be accurately estimated, and the battery state can be accurately estimated using the estimated temperature. Suitable for use in battery state estimation device.

1 バッテリ温度推定装置
3 バッテリ状態推定装置
5 バッテリ
5a バッテリセル
7 バッテリパック
9 パック内温度センサ(パック内温度検出部)
11 バッテリ温度センサ(バッテリ温度検出部)
13 電流センサ(電流検出部)
15 電圧センサ
17 SOC・内部抵抗推定部(内部抵抗推定部)
19 バッテリ温度推定部
21 空冷用温度等価回路モデル
23 カルマンフィルタ
31 SOH推定部
33 SOHマップ
35 ウォータジャケット
37 水温度センサ
39 水冷用温度等価回路モデル
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Battery temperature estimation apparatus 3 Battery state estimation apparatus 5 Battery 5a Battery cell 7 Battery pack 9 In-pack temperature sensor (In-pack temperature detection part)
11 Battery temperature sensor (battery temperature detector)
13 Current sensor (current detector)
15 Voltage Sensor 17 SOC / Internal Resistance Estimator (Internal Resistance Estimator)
19 Battery temperature estimation unit 21 Air cooling temperature equivalent circuit model 23 Kalman filter 31 SOH estimation unit 33 SOH map 35 Water jacket 37 Water temperature sensor 39 Water cooling temperature equivalent circuit model

Claims (6)

バッテリが収容されるバッテリパックの内部温度を検出するパック内温度検出部と、
前記バッテリに設置されバッテリの外面部温度を検出するバッテリ温度検出部と、
前記バッテリの充放電電流を検出する電流検出部と、
前記バッテリの内部抵抗を推定する内部抵抗推定部と、
熱抵抗及び熱容量をパラメータとして有する前記バッテリの温度等価回路モデルと、
前記パック内温度検出部で検出したバッテリパックの内部温度と前記バッテリ温度検出部で検出したバッテリの外面部温度と前記電流検出部で検出した電流と前記内部抵抗推定部で推定した前記バッテリの内部抵抗とに基づき、前記温度等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタによって前記バッテリの内部温度を推定するバッテリ温度推定部と、を備えることを特徴とするバッテリ温度推定装置。
An in-pack temperature detector that detects the internal temperature of the battery pack in which the battery is housed;
A battery temperature detection unit that is installed in the battery and detects an outer surface temperature of the battery;
A current detector for detecting a charge / discharge current of the battery;
An internal resistance estimator for estimating the internal resistance of the battery;
A temperature equivalent circuit model of the battery having thermal resistance and thermal capacity as parameters;
The internal temperature of the battery pack detected by the in-pack temperature detector, the external surface temperature of the battery detected by the battery temperature detector, the current detected by the current detector, and the interior of the battery estimated by the internal resistance estimator A battery temperature estimation device comprising: a battery temperature estimation unit that estimates an internal temperature of the battery by a Kalman filter using the temperature equivalent circuit model based on a resistance.
前記バッテリ温度推定部は、前記バッテリの外面部温度と前記バッテリパックの内部温度と前記バッテリの内部温度を状態変数とする状態方程式及び観測方程式から前記カルマンフィルタによって前記状態変数を、検出した前記充放電電流に基づいて逐次推定することを特徴とする請求項1に記載のバッテリ温度推定装置。   The battery temperature estimating unit detects the state variable by the Kalman filter from a state equation and an observation equation having an outer surface temperature of the battery, an internal temperature of the battery pack, and an internal temperature of the battery as state variables. The battery temperature estimation device according to claim 1, wherein the battery temperature estimation device sequentially estimates based on the current. 前記温度等価回路モデルは、前記バッテリが冷風で冷却される場合の空冷用温度等価回路モデルと、前記バッテリが冷媒液と接触して冷却される場合の液冷用温度等価回路モデルとを有することを特徴とする請求項1又は2に記載のバッテリ温度推定装置。   The temperature equivalent circuit model includes an air cooling temperature equivalent circuit model when the battery is cooled by cold air, and a liquid cooling temperature equivalent circuit model when the battery is cooled in contact with the refrigerant liquid. The battery temperature estimation apparatus according to claim 1 or 2, wherein バッテリが収容されるバッテリパックの内部温度を検出するパック内温度検出ステップと、
前記バッテリの外面部温度を検出するバッテリ温度検出ステップと、
前記バッテリの充放電電流を検出する電流検出ステップと、
前記バッテリの内部抵抗を推定する内部抵抗推定ステップと、
熱抵抗及び熱容量をパラメータとして有する前記バッテリの温度等価回路モデルを作成するステップと、
前記パック内温度検出ステップによるバッテリパックの内部温度と前記バッテリ温度検出ステップによるバッテリの外面部温度と前記電流検出ステップによる電流と前記内部抵抗推定ステップによるバッテリの内部抵抗とに基づき、前記温度等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタによって前記バッテリの内部温度を推定するバッテリ内部温度推定ステップと、を備えることを特徴とするバッテリ温度推定方法。
An in-pack temperature detection step for detecting the internal temperature of the battery pack in which the battery is accommodated;
A battery temperature detecting step for detecting an outer surface temperature of the battery;
A current detection step for detecting a charge / discharge current of the battery;
An internal resistance estimating step for estimating the internal resistance of the battery;
Creating a temperature equivalent circuit model of the battery having thermal resistance and thermal capacity as parameters;
The temperature equivalent circuit based on the internal temperature of the battery pack in the pack temperature detection step, the outer surface temperature of the battery in the battery temperature detection step, the current in the current detection step, and the internal resistance of the battery in the internal resistance estimation step A battery internal temperature estimating step for estimating the internal temperature of the battery by a Kalman filter using a model.
前記請求項1から3の何れか1項に記載のバッテリ温度推定装置を備え、さらに、前記バッテリ温度推定装置によって推定された前記バッテリの内部温度と前記内部抵抗推定部で推定され内部抵抗とを基に、前記バッテリのSOHを推定するSOH推定部を備えたことを特徴とするバッテリ状態推定装置。   The battery temperature estimation device according to any one of claims 1 to 3, further comprising: an internal temperature of the battery estimated by the battery temperature estimation device and an internal resistance estimated by the internal resistance estimation unit. A battery state estimation apparatus comprising an SOH estimation unit for estimating the SOH of the battery. 前記SOH推定部は、前記バッテリの内部温度と前記内部抵抗と前記SOHとの関係が予め設定されたSOHマップを有し、該SOHマップを利用して前記SOHを推定することを特徴とする請求項5記載のバッテリ状態推定装置。   The SOH estimation unit includes an SOH map in which a relationship among an internal temperature of the battery, the internal resistance, and the SOH is set in advance, and estimates the SOH using the SOH map. Item 6. The battery state estimation device according to Item 5.
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