JP2018205139A - 二次電池システム - Google Patents

Abstract

【課題】二次電池の劣化指標を高い精度で且つ広い領域で推定できる二次電池システムを提供する。
【解決手段】組電池４の電圧Ｖと、電圧Ｖの変化量ｄＶに対する組電池４の容量Ｑの変化量ｄＱの割合である微分値ｄＱ/ｄＶとの関係を示す微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶを算出し、この微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上で所定の特徴点を特定する。予め記憶された特徴点とＳＯＨとの相関関係に基づき、特定した特徴点から組電池４のＳＯＨを推定する。微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上においてＳＯＨに対して高い相関性を有する特徴点として、ＳＯＨ100〜75%までの第１の劣化領域には特徴点Ｐ１を定め、ＳＯＨ75%未満の第２の劣化領域には特徴点Ｐ２を定める。組電池４の現在のＳＯＨが含まれる劣化領域を選択し、その劣化領域に対応する特徴点Ｐ１，Ｐ２をＳＯＨの推定処理に適用する。
【選択図】図５

Description

本発明は、二次電池システムに係り、詳しくは、二次電池の劣化度合いを表す劣化指標（ＳＯＨ：State of Health）を推定する機能を備えた二次電池システムに関する。

二次電池の充放電時の容量Ｑ及び電圧Ｖをパラメータとした微分特性を有する微分曲線は、二次電池の劣化状態に応じて形状が異なる。そこで、微分曲線上に出現する特徴点の推移や変化量等に基づき二次電池の劣化指標を推定する種々の手法が提案されている。
例えば特許文献１に記載された二次電池システムでは、二次電池の放電時に電池容量Ｑを算出すると共に、電池容量Ｑの変化量ｄＱに対する電池電圧Ｖの変化量ｄＶの割合である微分値ｄＶ/ｄＱを求め、微分値ｄＶ/ｄＱと電池容量Ｑとの関係から微分曲線Ｑ-ｄＶ/ｄＱを算出している。

微分曲線Ｑ-ｄＶ/ｄＱには状態検知範囲が設定され、その範囲内においてピーク形状の裾部分の極小点及び頂点部分の極大点を特徴点として特定し、両者の電池容量Ｑに関する差分σ_ｉ、及び微分値ｄＶ/ｄＱに関する差分ｈ_ｉを演算する。同様に、予め記録した微分曲線Ｑ-ｄＶ/ｄＱの状態検知範囲内において、ピーク形状の裾部分の極小点及び頂点部分の極大点を特徴点として特定し、両者の電池容量Ｑに関する初期差分σ_０、及び微分値ｄＶ/ｄＱに関する初期差分ｈ_０を演算する。そして、差分σ_ｉと初期差分σ_０との比較、或いは差分ｈ_ｉと初期差分ｈ_０との比較に基づき二次電池の劣化指標を算出している。

また、特許文献２に記載された二次電池システムでは、二次電池の充電中に所定時間Ｔ毎に、電流値Ｉを積算した二次電池の充電電気量から蓄電量Ｑを推定すると共に、蓄電量Ｑの変化量ｄＱに対する二次電池の電池電圧Ｖの変化量ｄＶの割合であるｄＶ/ｄＱの値を算出している。そして、所定時間Ｔ毎に算出されるｄＶ/ｄＱの値に基づいてリアルタイムにＱ-ｄＶ/ｄＱ曲線を描き、そのＱ-ｄＶ/ｄＱ曲線Ｋ上の何れかの特徴点Ａ〜Ｃ（極大-極小-極大点）での蓄電量ＱＳＡ〜Ｃと、予め記憶しているＱ−ｄＶ／ｄＱ曲線上の対応する特徴点Ａ〜Ｃでの蓄電量ＱＫＡ〜Ｃとの差分値を算出し、推定した蓄電量Ｑを差分値により補正している。

国際公開第２０１３/１５７１３２号 特開２０１０−２５７９８４号公報

しかしながら、上記特許文献１，２に記載された二次電池システムは、劣化指標の推定精度や推定可能な領域に関して十分に満足できるものではなかった。
即ち、二次電池の劣化指標の推定精度や推定可能な領域には、微分曲線上に出現する特徴点が大きく関与する。ところが、二次電池の劣化進行に対して微分曲線上の特徴点は必ずしも相関して推移するとは限らず、また、劣化過程において特徴点が必ずしも微分曲線上に常に出現しているとは限らない。

二次電池の劣化進行に対して特徴点の推移が良好な相関性を保っていない場合には、その特徴点に基づく劣化指標の推定精度を低下させる要因になり得る。また二次電池の劣化進行に伴って特徴点が消失すると、その時点で劣化指標の推定が不可能になるため、例えば、二次電池の寿命限界まで劣化指標を推定したいという要望に応じられない場合がある。よって、このような不具合を解消する対策が従来から要望されていた。

本発明はこのような問題点を解決するためになされたもので、その目的とするところは、二次電池の劣化指標を高い精度で且つ広い領域で推定することができる二次電池システムを提供することにある。

上記の目的を達成するため、本発明の二次電池システムは、二次電池の使用に伴って変化する劣化指標が複数の劣化領域に区分され、該二次電池の充放電時の容量Ｑ及び電圧Ｖをパラメータとした微分特性を有する微分曲線上において、前記複数の劣化領域毎に前記劣化指標に対して相関性を有する特徴点がそれぞれ定められて、該特徴点と前記劣化指標との相関関係が予め記憶された相関関係記憶手段と、前記二次電池の充放電時に、該二次電池の容量Ｑ及び電圧Ｖに基づき前記微分曲線を算出する微分曲線算出手段と、前記二次電池の現在の劣化指標が含まれる前記劣化領域を選択する劣化領域選択手段と、前記微分曲線算出手段により算出された微分曲線上で、前記劣化領域選択手段により選択された劣化領域に対応する前記特徴点を特定する特徴点特定手段と、前記劣化領域選択手段により選択された劣化領域に対応する前記相関関係を前記相関関係記憶手段から読み出し、該相関関係と前記特徴点特定手段により特定された特徴点とに基づき、前記二次電池の劣化指標を推定する劣化指標推定手段とを備えたことを特徴とする（請求項１）。

このように構成した二次電池システムによれば、二次電池の充電時や放電時に、微分曲線算出手段により二次電池の容量Ｑ及び電圧Ｖに基づき微分曲線が算出されると共に、劣化領域選択手段により二次電池の現在の劣化指標が含まれる劣化領域が選択される。そして、選択された劣化領域に対応する特徴点が、特徴点特定手段により微分曲線上で特定される。

一方、選択された劣化領域に対応する相関関係が劣化指標推定手段により相関関係記憶手段から読み出され、この相関関係と微分曲線上で特定された特徴点とに基づき二次電池の劣化指標が推定される。結果として、二次電池の使用に伴って劣化が進行すると、その時々の劣化指標を含む劣化領域が選択され、劣化領域と対応する特徴点及び相関関係が劣化指標の推定に適用される。

微分曲線上に出現する複数の特徴点は、二次電池の劣化進行に伴って劣化指標との相関性を変化させたり消失したりする。このため、例えば単一の特徴点に基づく推定処理では、二次電池の劣化進行に伴って劣化指標との相関性が保てなくなって推定精度が低下したり、或いは微分曲線上から特徴点が消失して推定不能になったりする。
本発明では、劣化指標に応じて劣化領域、ひいては劣化指標の推定に適用する特徴点を切り換えることにより、その時点の劣化指標に対して相関性を有する特徴点、換言すると劣化指標の推定に好適な特徴点が常に推定処理に適用される。このように劣化進行に伴って微分曲線上に出現する複数の特徴点を互いに補完させることにより、推定精度の向上と推定領域の拡大とを実現可能となる。

その他の態様として、前記相関関係記憶手段が、前記特徴点と前記劣化指標との相関関係が前記二次電池の温度域毎に記憶されて温度毎に算出可能であり、前記劣化指標推定手段が、前記二次電池の現在の温度に対応する前記特徴点と前記劣化指標との相関関係を前記相関関係記憶手段から読み出して前記劣化指標の推定に適用することが好ましい（請求項２）。

この態様によれば、二次電池の現在の温度に対応する特徴点と劣化指標との相関関係が相関関係記憶手段から読み出されて劣化指標の推定に適用される。
その他の態様として、前記二次電池の劣化指標が劣化の軽度な第１の劣化領域と劣化の重度な第２の劣化領域とに区分されると共に、前記二次電池の未使用が判明している場合の車両の運用中において、前記劣化領域選択手段が、前記二次電池の使用開始時に第１の劣化領域を選択し、該第１の劣化領域に対応する前記相関関係に基づき前記劣化指標推定手段により前記第２の劣化領域に含まれる劣化指標が推定されると、前記第１の劣化領域に代えて前記第２の劣化領域を選択することが好ましい（請求項３）。

この態様によれば、二次電池の未使用が判明しているため、まず現在の劣化指標を含む劣化領域として劣化の軽度な第１の劣化領域が選択され、第１の劣化領域に対応する特徴点と劣化指標との相関関係に基づき劣化指標が推定される。
そして、劣化の重度な第２の劣化領域に含まれる劣化指標が推定されると、第１の劣化領域に代えて第２の劣化領域が選択され、第２の劣化領域に対応する特徴点と劣化指標との相関関係に基づき劣化指標が推定される。結果として、常に二次電池の現在の劣化指標が含まれる適切な劣化領域が選択され、その劣化領域に基づき高い精度で劣化指標を推定可能となる。

その他の態様として、前記二次電池の劣化指標が劣化の軽度な第１の劣化領域と劣化の重度な第２の劣化領域とに区分されると共に、前記第１または第２の劣化領域の何れか一方に対応する前記特徴点が他方の劣化領域で前記微分曲線上から消失する特性を有し、前記二次電池の現在の劣化指標が判明していない場合において、前記劣化領域選択手段が、前記微分曲線算出手段により算出される微分曲線上において、前記一方の劣化領域に対応する前記特徴点が出現すると予測される所定領域内にピークが存在する場合に、該ピークを前記一方の劣化領域に対応する前記特徴点と見なして該一方の劣化領域を選択し、前記所定領域内にピークが存在しない場合には他方の劣化領域を選択することが好ましい（請求項４）。

この態様によれば、微分曲線上において、何れか一方の劣化領域に対応する特徴点が出現すると予測される所定領域内にピークが存在する場合に、ピークが一方の劣化領域に対応する特徴点と見なされて一方の劣化領域が選択され、所定領域内にピークが存在しない場合には他方の劣化領域が選択される。
結果として、常に二次電池の現在の劣化指標が含まれる適切な劣化領域が選択され、その劣化領域に基づき高い精度で劣化指標を推定可能となる。

その他の態様として、前記劣化領域選択手段が、車両の点検時において前記二次電池が完全放電と完全充電との間で充放電されたときに、前記微分曲線上の前記所定領域内での前記ピークの有無に基づき、前記第１または第２の劣化領域を選択することが好ましい（請求項５）。
この態様によれば、車両の点検時において、二次電池が完全放電と完全充電との間で充放電されると、微分曲線上の所定領域内でのピークの有無に基づき劣化領域が選択される。

その他の態様として、前記容量Ｑ及び電圧Ｖをパラメータとした微分特性を有する微分曲線が、前記電圧Ｖと、前記電圧Ｖの変化量ｄＶに対する前記容量Ｑの変化量ｄＱの割合である微分値ｄＱ/ｄＶとの関係を示す微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶであることが好ましい（請求項６）。
この態様によれば、微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上において複数の劣化領域毎に特徴点が定められ、それらの特徴点に基づき二次電池の劣化指標が推定される。

その他の態様として、前記二次電池の正極電極板が、活物質としてＬｉＭｎ_２Ｏ_４を含むことが好ましい（請求項７）。
この態様によれば、ＬｉＭｎ_２Ｏ_４の特徴点が電圧の高い領域にあることから、軽度な劣化の指標の指標として精度の高い推定が可能となる。
その他の態様として、前記二次電池の正極電極板が、活物質としてＬｉＭＯ_２（Ｍは、Ｃｏ,Ｎｉ,Ａｌ,Ｍｎ,Ｆｅの内、少なくとも１つを含む遷移金属元素）を含むことが好ましい（請求項８）。

この態様によれば、ＬｉＭＯ_２の特徴点が電圧の低い領域にあることから、重度な劣化の指標の指標として精度の高い推定が可能となる。

本発明の二次電池システムによれば、二次電池の劣化指標を高い精度で且つ広い領域で推定することができる。

実施形態の二次電池システムを示す概略構成図である。 ＳＯＨ100%のときの微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶを示す特性図である。 各ＳＯＨで充放電したときの特徴点Ｐ１に関する試験結果を示す特性図である。 各ＳＯＨで充放電したときの特徴点Ｐ２に関する試験結果を示す特性図である。 ＳＯＨに応じた微分曲線上での特徴点Ｐ１，Ｐ２の推移を示す説明図である。 新車から運用を開始した場合にメインコントローラの劣化領域選択部により実行される劣化領域選択ルーチンを示すフローチャートである。 販社等での車両点検の際に診断ツールが接続されたメインコントローラの劣化領域選択部により実行される劣化領域選択ルーチンを示すフローチャートである。 履歴が不明な組電池への交換後の車両の運用中にメインコントローラの劣化領域選択部により実行される劣化領域選択ルーチンを示すフローチャートである。

以下、本発明を具体化した二次電池システムの一実施形態を説明する。
図１は本実施形態の二次電池システムを示す概略構成図である。
本実施形態の二次電池システムは電気自動車に搭載されており、走行用動力源である走行モータに電力を供給している。全体として二次電池システム１は、その全体を統合制御するメインコントローラ２、及びメインコントローラ２に対して直並列に接続された複数の二次電池モジュール３から構成されている。

二次電池モジュール３は、組電池４（二次電池）、サブコントローラ５及び充放電制御部６から構成されている。
組電池４は、所期の電池容量及び出力電圧を達成するために複数の単電池を組み合わせて構成されている。特に本実施形態の組電池４は、その正極電極板に活物質としてＬｉＭｎ_２Ｏ_４が含まれている。若しくは、正極電極板に活物質としてＬｉＭＯ_２（Ｍは、Ｃｏ,Ｎｉ,Ａｌ,Ｍｎ,Ｆｅの内、少なくとも１つを含む遷移金属元素）が含まれている。

組電池４には電圧センサ７、電流センサ８及び温度センサ９が接続されている。電圧センサ７により組電池４の電圧Ｖが検出され、電流センサ８により組電池４の入出力電流Ｉが検出され、温度センサ９により組電池４の温度Ｔが検出され、それらの検出情報はサブコントローラ５に入力される。
サブコントローラ５は、図示しない入出力装置、制御プログラムや制御マップ等の記憶に供される記憶装置（ＲＯＭ，ＲＡＭ等）、中央処理装置（ＣＰＵ）、タイマカウンタ等から構成されている。サブコントローラ５は充放電制御部６を駆動して組電池４の充放電を制御する機能を奏し、充放電制御の際には、組電池４の劣化指標（以下、ＳＯＨと称する）に応じて最大許容電流や最大許容電圧を調整する。

またサブコントローラ５は、組電池４のＳＯＨを推定するために必要な微分曲線を算出する微分曲線算出部１０（微分曲線算出手段）を備えている。本実施形態では微分曲線としてＶ-ｄＱ/ｄＶを用いている。微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶとは、組電池４の電圧Ｖと、電圧Ｖの変化量ｄＶに対する組電池４の容量Ｑの変化量ｄＱの割合である微分値ｄＱ/ｄＶとの関係を示すものである。

微分曲線算出部１０は、組電池４の充電時または放電時（本発明の「充放電時」に相当）に所定時間毎に組電池４の容量Ｑを逐次算出すると共に、これに同期して電圧Ｖを取得し、電圧Ｖの変化量ｄＶに対する組電池４の容量Ｑの変化量ｄＱの割合である微分値ｄＱ/ｄＶを算出する。そして、得られた微分値ｄＱ/ｄＶと電圧Ｖとの関係を示す曲線として微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶを算出する。

図２はＳＯＨ100%のときの微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶを示す特性図であり、微分値ｄＱ/ｄＶを縦軸とし、電圧Ｖを横軸として微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶが表されている。組電池４の充電または放電に伴って組電池４の充電率（ＳＯＣ：State of Charge）と共に電圧Ｖが増加または低下し、それに応じて微分値ｄＱ/ｄＶが変化することにより、微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上にはＳＯＨに対して相関性を有する特徴点として極小点や極大点（例えばＰ1，Ｐ２）が出現している。

微分曲線算出部１０は、算出した微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ及び温度センサ９により検出された電池温度Ｔ（以下、これらを実測データと称する）をメインコントローラ２に出力する。ＳＯＨの推定に微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上の何れの特徴点を適用するかは本発明の特徴部分であるため、その手法については後に詳述する。
なおサブコントローラ５は、組電池４の充放電に伴う入出力電流Ｉを所定時間毎に積算して組電池４のＳＯＣを算出し、その情報もメインコントローラ２に出力する。

一方、メインコントローラ２はサブコントローラ５と同様に、図示しない入出力装置、制御プログラムや制御マップ等の記憶に供される記憶装置（ＲＯＭ，ＲＡＭ等）、中央処理装置（ＣＰＵ）、タイマカウンタ等から構成されている。
メインコントローラ２は、入出力部１２、データ保存部１３（相関関係記憶手段）、劣化領域選択部１４（劣化領域選択手段）、特徴点特定部１５（特徴点特定手段）、ＳＯＨ推定部１６（劣化指標推定手段）及び充放電指令部１７から構成されている。

データ保存部１３は、入出力部１２を介して各二次電池モジュール３のサブコントローラ５から入力された実測データを記憶する。またデータ保存部１３には、予め微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上の特定の特徴点と組電池４のＳＯＨとの相関関係を示すデータ（以下、基準データと称する）が温度域毎に記憶されている。
基準データの作成処理は、以下の通りである。

まず、本実施形態の組電池４と同一規格の組電池４の劣化試験を実施し、未使用の組電池４の充放電を繰り返して寿命限界（例えばＳＯＨ70%）まで段階的に劣化させる。劣化過程の各ＳＯＨにおいて、異なる複数の温度域の下で組電池４を充放電してＳＯＣを変化させる。
そして、上記した微分曲線算出部１０の処理と同じく、充放電により得られた電圧Ｖ及び容量Ｑに基づき微分値ｄＱ/ｄＶを算出し、電圧Ｖと微分値ｄＱ/ｄＶとの関係を示す微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶを算出した上で、微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上に出現した特定の特徴点の位置（Ｖ,ｄＱ/ｄＶ）を求める。結果として特定の特徴点と組電池４のＳＯＨとの相関関係が温度域毎に定められ、各二次電池モジュール３の共通の基準データとして予めデータ保存部１３に記憶される。

ＳＯＨ推定部１６は、データ保存部１３に記憶された各二次電池モジュール３の実測データを読み出して逐次基準データと比較して、それぞれの二次電池モジュール３について現在の組電池４のＳＯＨを推定する。詳しくは、実測データの電池温度Ｔに基づき温度域を特定し、その温度域に対応する各ＳＯＨの基準データの中から、実測データの特定の特徴点の位置に対して一致または最も近い特徴点を有する基準データを選択し、その基準データのＳＯＨを推定値と見なす。特徴点の比較は、例えば特徴点の電圧Ｖを指標としたり、或いは電圧Ｖ及びｄＱ/ｄＶを指標としたりする。

このときの実測データは微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶの全領域が算出されている必要はなく、上記特定の特徴点を含むものであれば特徴点の特定、ひいてはＳＯＨの推定が可能である。本発明の劣化指標推定手段は、このような部分的な微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶを算出する場合も含むものとする。
なお、各ＳＯＨ間及び各温度域間は基準データを特定できないため、補間処理により基準データを算出してもよい。

また、特徴点に基づくＳＯＨの推定手法は上記に限るものではなく、精度が高ければ他の手法でもよい。
そして、後述するように本実施形態では、組電池４のＳＯＨの領域を２つに区分した劣化領域毎に、ＳＯＨに対して相関性を有する特徴点を微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上で定め、現在のＳＯＨが含まれる劣化領域を選択して対応する特徴点に基づきＳＯＨを推定する。このときの劣化領域を選択する機能を劣化領域選択部１４が奏し、劣化領域に対応する特徴点を特定する機能を特徴点特定部１５が奏するが、その詳細については後に詳述する。

充放電指令部１７は、ＳＯＨ推定部１６により推定されたＳＯＨ等に基づき、各二次電池モジュール３のサブコントローラ５に入出力部１２を介して充放電制御の指令を出力する。例えば所定値未満のＳＯＨが推定された二次電池モジュール３に対しては、充放電時の最大許容電流や最大許容電圧を制限する指令を出力する。この指令に基づくサブコントローラ５による充放電制御により、劣化の進行した組電池４の保護が図られる。

また充放電指令部１７は、何れかの二次電池モジュール３で寿命限界を下回るＳＯＨが推定された場合等には、運転席に設けられた表示部１８に車両点検を促すメッセージを表示する。これにより販社等で車両点検が実施されて、必要に応じて組電池４が交換される。
また充放電指令部１７は、推定された特徴点をＳＯＣの補正にも利用する。各二次電池モジュール３のサブコントローラ５からＳＯＣが入力されると、それぞれの二次電池モジュール３に対して推定されている特徴点に基づきＳＯＣを補正し、全ての二次電池モジュール３の補正後のＳＯＣから車両の航続可能距離を算出する。航続可能距離は表示部１８に表示され、充電スタンド等で組電池４を充電するタイミングの参考にされる。また補正後のＳＯＣは、各二次電池モジュール３での組電池４の充放電制御にも反映される。

なお、以上の説明では、各二次電池モジュール３の組電池４全体を対象として、電圧Ｖ、電流Ｉ及び温度Ｔの検出処理、微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶの算出処理、ＳＯＨの推定処理を実施したが、これに限るものではない。例えば、組電池４を構成する単電池毎に各処理を実施したり、或いは複数の単電池からなる単電池群毎に各処理を実施したりしてもよい。
ところで、［発明が解決しようとする課題］で述べたように、二次電池の劣化進行に対して微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上の特徴点は必ずしも相関して推移するとは限らず、また、劣化過程において特徴点が必ずしも微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上に常に出現しているとは限らない。このため、特許文献１，２の二次電池システムでは、ＳＯＨの推定精度や推定可能な領域に関して十分とは言い難かった。

このような不具合を鑑みて本発明者は、特許文献１，２の技術では、ＳＯＨの全領域に亘って特定の特徴点を適用している点が不具合の要因であるとの知見に至った。即ち、ＳＯＨの全領域に亘って良好な相関性を保ちつつ出現し続ける特徴点が存在しないため、何れかのＳＯＨで特徴点との相関が保てなかったり、特徴点が消失したりするのである。
以上の知見に基づき本発明者は、ＳＯＨの領域を限定すれば相関性を保ちつつ出現し続ける特徴点は存在するため、そのような微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上に出現する複数の特徴点を互いに補完させる対策を見出した。

本実施形態の組電池４は、例えばＳＯＨ100%、電池温度25℃において図２に示す微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶが得られており、微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上に出現している複数の特徴点の中から、ＳＯＨの推定に好適な特徴点としてＰ１及びＰ２を選択した。特徴点Ｐ１は3.9Ｖ以上の領域で出現する下向きのピーク（極小点）であり、特徴点Ｐ２は、完全放電後の充電により最初に出現する上向きのピーク（極大点）であり、共に劣化の進行に伴って高電圧側に推移する特性を有する。

このような組電池４を劣化試験に供して、劣化進行に伴う特徴点Ｐ1，Ｐ２の推移を確認した。なお劣化試験の手順は、上記したデータ保存部１３に記憶すべき基準データを作成する劣化試験と同様である。
図３は各ＳＯＨで充放電したときの特徴点Ｐ１に関する試験結果を示す特性図、図４は同じく各ＳＯＨで充放電したときの特徴点Ｐ２に関する試験結果を示す特性図、図５はＳＯＨの低下に応じた微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上での特徴点Ｐ１，Ｐ２の推移を示す説明図である。図３，４中の実線と破線とは温度条件を異にし（25℃と0℃）、実線同士及び破線同士は温度条件を含めて同一内容で実施されたものである。

図３，５に示すように特徴点Ｐ１に関しては、ＳＯＨ100〜75%までの領域において各温度条件で共に良好な再現性が得られるものの、ＳＯＨ75%未満になると特徴点Ｐ１が消失してＳＯＨを推定不能となる。この結果は、ＳＯＨ100〜75%までの領域では、特徴点Ｐ１がＳＯＨに対して高い相関性を有することを意味する。
図４，５に示すように特徴点Ｐ２に関しては、ＳＯＨ100〜75%までの領域では何れの温度条件でも再現性に乏しい（太実線と細実線との乖離、太破線と細破線との乖離）。しかし、ＳＯＨ75%未満の領域になると各温度条件で共に良好な再現性が得られ、しかも組電池４の寿命限界のＳＯＨ70%よりも低い領域まで再現性が保たれている。この結果は、ＳＯＨ75%以下の領域では、特徴点Ｐ２がＳＯＨに対して高い相関性を有することを意味する。

以上の結果から本実施形態では、ＳＯＨ100〜75%までの領域（劣化の軽度な第１の劣化領域）では特徴点Ｐ１を指標とし、ＳＯＨ75%未満の領域（劣化の重度な第２の劣化領域）では特徴点Ｐ２を指標としてＳＯＨを推定している。即ち、各特徴点Ｐ１，Ｐ２が互いに補完する関係で推定処理に適用されることで、上記ＳＯＨの推定精度や推定可能な領域に関する問題が解決されており、以下に処理の詳細を説明する。

上記知見に基づき本実施形態では第１及び第２の劣化領域に応じて異なる特徴点Ｐ１，Ｐ２を適用しているため、予めメインコントローラ２のデータ保存部１３に記憶される基準データに関しても、劣化領域毎に内容を異にしている。詳しくは第１の劣化領域については、100〜75%までの各ＳＯＨと特徴点Ｐ１との相関関係がそれぞれ温度域毎に記憶されている。同様に第２の劣化領域については、75%未満（下限は53%程度まで）の各ＳＯＨと特徴点Ｐ２との相関関係がそれぞれ温度域毎に記憶されている。

換言すると、第１の劣化領域では100〜75%までの各ＳＯＨと特徴点Ｐ２との相関関係は不要であり、第２の劣化領域では75%未満の各ＳＯＨと特徴点Ｐ１との相関関係は不要である。このため、組電池４の劣化過程において、まず第１の劣化領域では100〜75%までの各ＳＯＨと特徴点Ｐ１との相関関係を特定できればよいため、例えば微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上に特徴点Ｐ１が必ず出現する3.9Ｖから完全充電までの間で充放電を行う。組電池４のＳＯＨが低下して第２の劣化領域に移行すると、75%未満の各ＳＯＨと特徴点Ｐ２との相関関係を特定できればよいため、例えば微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上に特徴点Ｐ２が必ず出現する完全放電から3.9Ｖまでの間で充放電を行う。これにより、基準データの作成ための事前の試験の内容が簡略化され、その所要時間及び工数を大幅に節減することができる。

このようにして基準データがデータ保存部１３に記憶され、車両が運用されているときの組電池４の充放電の際には、二次電池モジュール３毎に現在の組電池４のＳＯＨが含まれる劣化領域が劣化領域選択部１４により選択される。そして、選択された劣化領域に対応する特徴点Ｐ１，Ｐ２が、各二次電池モジュール３からの実測データの微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上で特徴点特定部１５により特定される。

一方、選択された劣化領域に対応する特徴点Ｐ１，Ｐ２とＳＯＨとの相関関係の中から、温度域に対応する相関関係が劣化指標推定部によりデータ保存部１３から読み出され、この相関関係と微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上で特定された特徴点Ｐ１，Ｐ２とに基づき二次電池のＳＯＨが推定される。結果として、二次電池の使用に伴って劣化が進行すると、まず第１の劣化領域が選択され、ＳＯＨが75%まで低下すると、次いで第２の劣化領域が選択される。

そして各劣化領域では、その劣化領域内のＳＯＨに対してそれぞれ高い相関性を有する特徴点Ｐ１，Ｐ２、換言すると劣化指標の推定に好適な特徴点Ｐ１，Ｐ２が常にＳＯＨの推定処理に適用される。従って、各劣化領域においてＳＯＨの推定精度を大幅に向上できると共に、特徴点Ｐ１，Ｐ２の互いの補完によりＳＯＨを推定可能な全体としての領域を拡大することができる。

ところで、以上のように各劣化領域に対応する基準データ及び実測データを選択するには、劣化領域が判明している必要があり、そのためには組電池４の現在のＳＯＨが特定されている必要がある。
ＳＯＨを特定する手法は状況に応じて相違する。例えば新車から車両の運用を開始した場合、各二次電池モジュール３の組電池４は未使用から次第に劣化するため、運用当初の組電池４のＳＯＨは100%と見なせる。また、新品の組電池４に交換された場合も同様である。

図６はこのような場合に車両の運用中にメインコントローラ２の劣化領域選択部１４により実行される劣化領域選択ルーチンを示すフローチャートである。
各二次電池モジュール３の組電池４は劣化の進行を異にするため、二次電池モジュール３毎に図６のルーチンが実行されて個別に劣化領域が選択される。また、当該ルーチンで選択された劣化領域はイグニションスイッチのOFF操作後もバッテリバックアップされ、次のイグニションスイッチのON操作時に再び同一の劣化領域が選択される。

まず、ステップＳ１で第１の劣化領域を選択する。車両の運用開始により当該ルーチンを最初に実行した時点では、全ての二次電池モジュール３の組電池４のＳＯＨが100%のため、組電池４の現在のＳＯＨを含む劣化領域として劣化の軽度な第１の劣化領域が選択されたのである。そして、選択された第１の劣化領域に対応する特徴点Ｐ１が、各二次電池モジュール３からの実測データの微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上で特定されると共に、温度域に対応する各ＳＯＨの基準データとの比較に基づき、各二次電池モジュール３のＳＯＨが推定される。

組電池４の劣化進行に応じて推定されるＳＯＨは次第に低下し、続くステップＳ２でＳＯＨが75%未満になったか否かを判定し、判定がＮo（否定）のときには一旦ルーチンを終了する。そして、ステップＳ２の判定がＹes（肯定）になると、続くステップＳ３で第２の劣化領域を選択し、その後にルーチンを終了する。従って、以降は第２の劣化領域に対応する特徴点Ｐ２が実測データの微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上で特定され、各ＳＯＨの基準データとの比較に基づきＳＯＨが推定される。

一方、組電池４のＳＯＨが不明な場合には、別の手法により劣化領域が選択される。例えば販社に車両が持ち込まれた場合には、搭載されている組電池４の劣化がどの程度進行しているかが不明であり、また履歴が判らない組電池４に交換された場合にも、その劣化の進行状態は不明である。
図７は販社等での車両点検の際に診断ツールが接続されたメインコントローラ２の劣化領域選択部１４により実行される劣化領域選択ルーチンを示すフローチャートである。二次電池モジュール３毎に実行される点は、図６のルーチンと同様である。

まずステップＳ１１で、各二次電池モジュール３の組電池４を完全放電させた後に完全充電し、続くステップＳ１２で、このとき各二次電池モジュール３のサブコントローラ５により算出された微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上に特徴点Ｐ１が出現しているか否かを判定する。上記したように特徴点Ｐ１は3.9Ｖ以上の領域で出現する極小点であるため、この電圧域を予め特徴点Ｐ１が出現すると予測される所定領域として定めておき、ステップＳ１２では具体的には、この所定領域内に下向きのピークが存在するか否かを判定する。ピークが存在する場合には、そのピークを特徴点Ｐ１と見なしてステップＳ１２でＹesの判定を下す。

そして、特徴点Ｐ１はＳＯＨ75%未満の領域（他方の劣化領域）では消失する特性を有するため、このときの組電池４のＳＯＨは75%以上であると推測できる。よって、この場合にはステップＳ１３に移行し、組電池４の現在のＳＯＨを含む劣化領域として劣化の軽度な第１の劣化領域を選択してルーチンを終了する。また、所定領域内にピークが存在しないとしてステップＳ１２でＮoの判定を下した場合には、特徴点Ｐ１の消失に基づきＳＯＨが75%未満であると推測できる。この場合にはステップＳ１４に移行し、現在のＳＯＨを含む劣化領域として劣化の重度な第２の劣化領域を選択する。

なお、第１または第２の劣化領域を選択した後の特徴点Ｐ１，Ｐ２に基づくＳＯＨの推定処理は、図６の場合と同様であるため重複する説明は省略する。そして、第１の劣化領域を選択した場合には、図６に基づき説明したように、推定されたＳＯＨが75%未満になった時点で第２の劣化領域に切り換えればよい。
図８は履歴が不明な組電池４への交換後の車両の運用中にメインコントローラ２の劣化領域選択部１４により実行される劣化領域選択ルーチンを示すフローチャートである。二次電池モジュール３毎に実行される点は、図６，７のルーチンと同様である。また、図７の場合と同じく、予め特徴点Ｐ１が出現すると予測される3.9Ｖ以上の電圧域が所定領域として定められている。

車両の運用中には、メインコントローラ２からの指令に基づき各二次電池モジュール３の組電池４が充放電制御されており、それぞれの組電池４の電圧ＶはＳＯＣと共に常に増減している。メインコントローラ２は、まずステップＳ２１で組電池４の電圧Ｖが所定領域を横切ったか否かを判定し、Ｎoのときには一旦ルーチンを終了する。
そして、ステップＳ２１の判定がＹesになると、続くステップＳ２２で、各二次電池モジュール３からの微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上の所定領域内に下向きのピークが存在するか否かを判定する。ピークが存在する場合にはピークを特徴点Ｐ１と見なしてＹesの判定を下し、続くステップＳ２３で組電池４の現在のＳＯＨを含む劣化領域として劣化の軽度な第１の劣化領域を選択する。また、ピークが存在しない場合にはステップＳ２２でＮoの判定を下してステップＳ２４に移行し、現在のＳＯＨを含む劣化領域として劣化の重度な第２の劣化領域を選択する。

なお、第１または第２の劣化領域を選択した後の特徴点Ｐ１，Ｐ２に基づくＳＯＨの推定処理、及び第１の劣化領域を選択した場合のＳＯＨ75%に基づく第２の劣化領域への切換については、図７の場合と同様であるため重複する説明は省略する。
ところで図８に基づく説明では、通常通りに組電池４を充放電制御した上で、電圧Ｖが所定領域を横切ったときにピークの有無に応じて劣化領域を選択したが、これに限るものではない。組電池４のＳＯＣと共に電圧Ｖは増減するため、組電池４の負担を増加させない範囲で積極的に電圧Ｖが所定領域を横切るように充放電制御を実施してもよい。この場合でも、上記と同様に適切に劣化領域を選択できる。

以上のように図６〜８の何れの場合でも、常に二次電池の現在のＳＯＨが含まれる適切な劣化領域が選択されることから、その劣化領域に基づきＳＯＨの推定精度を一層向上することができる。
一方、各二次電池モジュール３の組電池４は、正極電極板に活物質としてＬｉＭｎ_２Ｏ_４、若しくは、ＬｉＭＯ_２（Ｍは、Ｃｏ,Ｎｉ,Ａｌ,Ｍｎ,Ｆｅの内、少なくとも１つを含む遷移金属元素）が含まれている。ＬｉＭｎ_２Ｏ_４の場合には、その特徴点が電圧の高い領域にあることから、軽度な劣化の指標の指標として精度の高い推定が可能となる。またＬｉＭＯ_２の場合には、その特徴点が電圧の低い領域にあることから、重度な劣化の指標の指標として精度の高い推定が可能となる。

以上で実施形態の説明を終えるが、本発明の態様はこの実施形態に限定されるものではない。例えば上記実施形態では、電気自動車に搭載された二次電池システム１として具体化したが、本発明は車両用に限定されるものではなく、例えば、工場や店舗等で利用される定置型の二次電池システムに具体化してもよい。
また上記実施形態では、組電池４のＳＯＨを第１及び第２劣化領域に区分したが、本発明はこれに限定されるものではない。異なるＳＯＨの領域で高い相関性を有する特徴点が微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上に３つ以上存在する場合には、各特徴点に対応するようにＳＯＨの領域を３つ以上の劣化領域に区分してもよい。

４ 組電池（二次電池）
１０ 微分曲線算出部（微分曲線算出部手段）
１３ データ保存部（相関関係記憶手段）
１４ 劣化領域選択部（劣化領域選択手段）
１５ 特徴点特定部（特徴点特定手段）
１６ ＳＯＨ推定部（劣化指標推定手段）

Claims (8)

1. 二次電池の使用に伴って変化する劣化指標が複数の劣化領域に区分され、該二次電池の充放電時の容量Ｑ及び電圧Ｖをパラメータとした微分特性を有する微分曲線上において、前記複数の劣化領域毎に前記劣化指標に対して相関性を有する特徴点がそれぞれ定められて、該特徴点と前記劣化指標との相関関係が予め記憶された相関関係記憶手段と、
   前記二次電池の充放電時に、該二次電池の容量Ｑ及び電圧Ｖに基づき前記微分曲線を算出する微分曲線算出手段と、
   前記二次電池の現在の劣化指標が含まれる前記劣化領域を選択する劣化領域選択手段と、
   前記微分曲線算出手段により算出された微分曲線上で、前記劣化領域選択手段により選択された劣化領域に対応する前記特徴点を特定する特徴点特定手段と、
   前記劣化領域選択手段により選択された劣化領域に対応する前記相関関係を前記相関関係記憶手段から読み出し、該相関関係と前記特徴点特定手段により特定された特徴点とに基づき、前記二次電池の劣化指標を推定する劣化指標推定手段と
   を備えたことを特徴とする二次電池システム。
2. 前記相関関係記憶手段は、前記特徴点と前記劣化指標との相関関係が前記二次電池の温度域毎に記憶されて温度毎に算出可能であり、
   前記劣化指標推定手段は、前記二次電池の現在の温度に対応する前記特徴点と前記劣化指標との相関関係を前記相関関係記憶手段から読み出して前記劣化指標の推定に適用する
   ことを特徴とする請求項１に記載の二次電池システム。
3. 前記二次電池の劣化指標が劣化の軽度な第１の劣化領域と劣化の重度な第２の劣化領域とに区分されると共に、前記二次電池の未使用が判明している場合の車両の運用中において、
   前記劣化領域選択手段は、前記二次電池の使用開始時に第１の劣化領域を選択し、該第１の劣化領域に対応する前記相関関係に基づき前記劣化指標推定手段により前記第２の劣化領域に含まれる劣化指標が推定されると、前記第１の劣化領域に代えて前記第２の劣化領域を選択する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の二次電池システム。
4. 前記二次電池の劣化指標が劣化の軽度な第１の劣化領域と劣化の重度な第２の劣化領域とに区分されると共に、前記第１または第２の劣化領域の何れか一方に対応する前記特徴点が他方の劣化領域で前記微分曲線上から消失する特性を有し、前記二次電池の現在の劣化指標が判明していない場合において、
   前記劣化領域選択手段は、前記微分曲線算出手段により算出される微分曲線上において、前記一方の劣化領域に対応する前記特徴点が出現すると予測される所定領域内にピークが存在する場合に、該ピークを前記一方の劣化領域に対応する前記特徴点と見なして該一方の劣化領域を選択し、前記所定領域内にピークが存在しない場合には他方の劣化領域を選択する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の二次電池システム。
5. 前記劣化領域選択手段は、車両の点検時において前記二次電池が完全放電と完全充電との間で充放電されたときに、前記微分曲線上の前記所定領域内での前記ピークの有無に基づき、前記第１または第２の劣化領域を選択する
   ことを特徴とする請求項４に記載の二次電池システム。
6. 前記容量Ｑ及び電圧Ｖをパラメータとした微分特性を有する微分曲線は、前記電圧Ｖと、前記電圧Ｖの変化量ｄＶに対する前記容量Ｑの変化量ｄＱの割合である微分値ｄＱ/ｄＶとの関係を示す微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶである
   ことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の二次電池システム。
7. 前記二次電池の正極電極板は、活物質としてＬｉＭｎ_２Ｏ_４を含む
   ことを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の二次電池システム。
8. 前記二次電池の正極電極板は、活物質としてＬｉＭＯ_２（Ｍは、Ｃｏ,Ｎｉ,Ａｌ,Ｍｎ,Ｆｅの内、少なくとも１つを含む遷移金属元素）を含む
   ことを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の二次電池システム。

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