JP2019148492A - Secondary battery system - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、二次電池システムに関し、より特定的には、二次電池のSOC(State Of Charge)−OCV(Open Circuit Voltage)特性を用いてOCVからSOCを推定する技術に関する。 The present disclosure relates to a secondary battery system, and more specifically, to a technique for estimating SOC from OCV using SOC (State Of Charge) -OCV (Open Circuit Voltage) characteristics of the secondary battery.
二次電池のSOCを高精度に推定することは、二次電池を適切に保護したり二次電池を十分に活用したりする上で重要である。二次電池のSOC推定の代表的手法として、二次電池のSOC−OCV特性(SOC−OCVカーブ)を用いてOCVからSOCを推定する手法が広く用いられている。 Estimating the SOC of the secondary battery with high accuracy is important in properly protecting the secondary battery and fully utilizing the secondary battery. As a representative technique for estimating the SOC of a secondary battery, a technique for estimating the SOC from the OCV using the SOC-OCV characteristics (SOC-OCV curve) of the secondary battery is widely used.
二次電池のなかには、二次電池が完全放電された状態から充電する際に得られるSOC−OCVカーブである「充電カーブ」と、二次電池が満充電された状態から放電する際に得られるSOC−OCVカーブである「放電カーブ」とが顕著に乖離する系が存在する。このような充電カーブと放電カーブとが乖離することをSOC−OCVカーブに「ヒステリシスが存在する」とも言う。たとえば特開2015−166710号公報(特許文献1)は、ヒステリシスを考慮した上でOCVからSOCを推定する技術を開示する。 Among secondary batteries, a “charge curve” which is an SOC-OCV curve obtained when the secondary battery is charged from a fully discharged state and a secondary battery obtained when the secondary battery is discharged from a fully charged state There is a system in which the “discharge curve” which is the SOC-OCV curve is significantly different. Such a difference between the charge curve and the discharge curve is also referred to as “there is hysteresis” in the SOC-OCV curve. For example, Japanese Patent Laying-Open No. 2015-166710 (Patent Document 1) discloses a technique for estimating SOC from OCV in consideration of hysteresis.
二次電池のOCVとSOCと組み合わせ(OCV,SOC)により表される二次電池の状態には、二次電池の使用履歴に応じて、二次電池の状態が充電カーブ上または放電カーブ上にプロットされる場合と、そうでない場合とが存在する。この点に関連し、本発明者は以下のような二次電池の挙動を発見した。 The state of the secondary battery represented by the combination of OCV and SOC of the secondary battery (OCV, SOC) depends on the usage history of the secondary battery, and the state of the secondary battery is on the charge curve or the discharge curve. There are cases where it is plotted and cases where it is not. In this regard, the present inventor has discovered the following behavior of the secondary battery.
二次電池の放電から充電への切り替え時から二次電池に充電された電気量を「第1の電気量」と称し、二次電池の充電から放電への切り替え時から二次電池から放電された電気量を「第2の電気量」と称する。第1の電気量の大きさが第1の基準電気量以上である場合には、二次電池のSOCにかかわらず、二次電池の状態は充電カーブ上にプロットされる。第2の電気量の大きさが第2の基準電気量である場合にも、二次電池のSOCにかかわらず、二次電池の状態は放電カーブ上にプロットされる。 The amount of electricity charged in the secondary battery from the time of switching from discharging to charging of the secondary battery is referred to as the “first amount of electricity” and is discharged from the secondary battery from the time of switching from charging to discharging of the secondary battery. This amount of electricity is referred to as a “second amount of electricity”. When the magnitude of the first amount of electricity is equal to or greater than the first reference amount of electricity, the state of the secondary battery is plotted on the charging curve regardless of the SOC of the secondary battery. Even when the magnitude of the second electric quantity is the second reference electric quantity, the state of the secondary battery is plotted on the discharge curve regardless of the SOC of the secondary battery.
二次電池の状態が充電カーブ上にプロットされる場合には、充電カーブを用いて二次電池のOCVからSOCを高精度に推定することができる。一方、二次電池の状態が放電カーブ上にプロットされる場合には、放電カーブを用いて二次電池のOCVからSOCを高精度に推定することができる。前者のSOC推定処理を「第1の推定処理」と称し、後者のSOC推定処理を「第2の推定処理」と称する。 When the state of the secondary battery is plotted on the charging curve, the SOC can be estimated with high accuracy from the OCV of the secondary battery using the charging curve. On the other hand, when the state of the secondary battery is plotted on the discharge curve, the SOC can be estimated with high accuracy from the OCV of the secondary battery using the discharge curve. The former SOC estimation process is referred to as “first estimation process”, and the latter SOC estimation process is referred to as “second estimation process”.
これに対し、第1の電気量の大きさが第1の基準電気量未満である場合、または、第2の電気量の大きさが第2の基準電気量未満である場合には、二次電池の状態は、充電カーブ上および放電カーブ上からは逸脱し、充電カーブと放電カーブとにより囲まれた領域内にプロットされる。これらの場合には、第1または第2の推定処理のように充電カーブまたは放電カーブを参照することで二次電池のSOCを推定することはできない。しかし、本発明者は、当該領域内における二次電池のSOC−OCV特性を補完する所定の対応関係(後述の例では線形近似関係)を用いることによって、二次電池のOCVからSOCを推定できる点を見出した(詳細は後述)。このようなSOC推定処理を「第3の推定処理」とも称する。 On the other hand, when the magnitude of the first electricity quantity is less than the first reference electricity quantity, or when the magnitude of the second electricity quantity is less than the second reference electricity quantity, the secondary quantity The state of the battery deviates from the charge curve and the discharge curve, and is plotted in a region surrounded by the charge curve and the discharge curve. In these cases, the SOC of the secondary battery cannot be estimated by referring to the charge curve or the discharge curve as in the first or second estimation process. However, the present inventor can estimate the SOC from the OCV of the secondary battery by using a predetermined correspondence relationship (linear approximate relationship in the example described later) that complements the SOC-OCV characteristics of the secondary battery in the region. A point was found (details will be described later). Such SOC estimation processing is also referred to as “third estimation processing”.
充電カーブおよび放電カーブは事前実験により厳密に求めることが可能である。したがって、第1および第2の推定処理によるSOC推定精度は相対的に高い。一方、第3の推定処理は、SOC−OCV特性を補完するための対応関係を用いた、いわば近似によるSOC推定処理である。そのため、第3の推定処理によるSOC推定精度が第1および第2の推定処理のSOC推定精度と比べて低くなる懸念があり、二次電池の状態が充電カーブ上および放電カーブ上から逸脱した期間が所定期間よりも長くなることは好ましくない。 The charge curve and the discharge curve can be determined strictly by prior experiments. Therefore, the SOC estimation accuracy by the first and second estimation processes is relatively high. On the other hand, the third estimation process is a so-called approximation SOC estimation process using a correspondence relationship for complementing the SOC-OCV characteristics. Therefore, there is a concern that the SOC estimation accuracy by the third estimation process is lower than the SOC estimation accuracy of the first and second estimation processes, and the period during which the state of the secondary battery deviates from the charge curve and the discharge curve. It is not preferable that is longer than a predetermined period.
本開示は上記課題を解決するためになされたものであって、その目的は、二次電池システムにおいて、二次電池のSOC推定精度を向上させることである。 This indication is made in order to solve the above-mentioned subject, and the object is to improve SOC estimation accuracy of a rechargeable battery in a rechargeable battery system.
(1)本開示のある局面に従う二次電池システムは、二次電池と、蓄電装置と、二次電池と蓄電装置との間での電力変換が可能に構成された電力変換装置と、第1〜第3の推定処理のうちのいずれかの処理により二次電池のSOCを推定する制御装置とを備える。第1の推定処理は、二次電池が完全放電状態から満充電状態まで充電された場合の二次電池のSOC−OCV特性を示す充電カーブを用いて、二次電池のOCVから二次電池のSOCを推定する処理である。第2の推定処理は、二次電池が満充電状態から完全放電状態まで放電された場合の二次電池のSOC−OCV特性を示す放電カーブを用いて、二次電池のOCVから二次電池のSOCを推定する処理である。第3の推定処理は、二次電池の状態が充電カーブ上および放電カーブ上から逸脱した場合に、二次電池のSOCとOCVとにより規定される領域のうち充電カーブと放電カーブとにより囲まれた領域内における二次電池のSOC−OCV特性を補完する所定の対応関係を用いて、二次電池のOCVから二次電池のSOCを推定する処理である。制御装置は、二次電池の状態が充電カーブ上および放電カーブ上から逸脱した期間が所定期間よりも長い場合に、二次電池が充電されるように電力変換装置を制御することによって二次電池の状態を充電カーブ上に位置させて第1の推定処理を実行する。 (1) A secondary battery system according to an aspect of the present disclosure includes a secondary battery, a power storage device, a power conversion device configured to be capable of power conversion between the secondary battery and the power storage device, and a first To a control device that estimates the SOC of the secondary battery by any one of the third estimation processes. The first estimation process uses the charging curve indicating the SOC-OCV characteristic of the secondary battery when the secondary battery is charged from the fully discharged state to the fully charged state, and determines the secondary battery from the OCV of the secondary battery. This is a process for estimating the SOC. The second estimation process uses the discharge curve indicating the SOC-OCV characteristic of the secondary battery when the secondary battery is discharged from the fully charged state to the fully discharged state, and determines the secondary battery from the OCV of the secondary battery. This is a process for estimating the SOC. In the third estimation process, when the state of the secondary battery deviates from the charge curve and the discharge curve, the charge curve and the discharge curve are surrounded by the region defined by the SOC and OCV of the secondary battery. This is a process of estimating the SOC of the secondary battery from the OCV of the secondary battery using a predetermined correspondence relationship that complements the SOC-OCV characteristics of the secondary battery in the region. The control device controls the power converter so that the secondary battery is charged when the period when the state of the secondary battery deviates from the charge curve and the discharge curve is longer than a predetermined period. The first estimation process is executed by positioning the state on the charging curve.
(2)本開示の他の局面に従う二次電池システムは、二次電池と、蓄電装置と、二次電池と蓄電装置との間での電力変換が可能に構成された電力変換装置と、第1〜第3の推定処理のうちのいずれかの処理により二次電池のSOCを推定する制御装置とを備える。第1の推定処理は、二次電池が完全放電状態から満充電状態まで充電された場合の二次電池のSOC−OCV特性を示す充電カーブを用いて、二次電池のOCVから二次電池のSOCを推定する処理である。第2の推定処理は、二次電池が満充電状態から完全放電状態まで放電された場合の二次電池のSOC−OCV特性を示す放電カーブを用いて、二次電池のOCVから二次電池のSOCを推定する処理である。第3の推定処理は、二次電池の状態が充電カーブ上および放電カーブ上から逸脱した場合に、二次電池のSOCとOCVとにより規定される領域のうち充電カーブと放電カーブとにより囲まれた領域内における二次電池のSOC−OCV特性を補完する所定の対応関係を用いて、二次電池のOCVから二次電池のSOCを推定する処理である。制御装置は、二次電池の状態が充電カーブ上および放電カーブ上から逸脱した期間が所定期間よりも長い場合に、二次電池が放電されるように電力変換装置を制御することによって二次電池の状態を放電カーブ上に位置させて第2の推定処理を実行する。 (2) A secondary battery system according to another aspect of the present disclosure includes a secondary battery, a power storage device, a power conversion device configured to be capable of power conversion between the secondary battery and the power storage device, And a control device that estimates the SOC of the secondary battery by any one of the first to third estimation processes. The first estimation process uses the charging curve indicating the SOC-OCV characteristic of the secondary battery when the secondary battery is charged from the fully discharged state to the fully charged state, and determines the secondary battery from the OCV of the secondary battery. This is a process for estimating the SOC. The second estimation process uses the discharge curve indicating the SOC-OCV characteristic of the secondary battery when the secondary battery is discharged from the fully charged state to the fully discharged state, and determines the secondary battery from the OCV of the secondary battery. This is a process for estimating the SOC. In the third estimation process, when the state of the secondary battery deviates from the charge curve and the discharge curve, the charge curve and the discharge curve are surrounded by the region defined by the SOC and OCV of the secondary battery. This is a process of estimating the SOC of the secondary battery from the OCV of the secondary battery using a predetermined correspondence relationship that complements the SOC-OCV characteristics of the secondary battery in the region. The control device controls the power converter so that the secondary battery is discharged when the period when the state of the secondary battery deviates from the charge curve and the discharge curve is longer than a predetermined period. The second estimation process is executed by positioning the state of on the discharge curve.
上記(1),(2)の構成によれば、二次電池の状態が充電カーブ上および放電カーブ上から逸脱した期間が所定期間よりも長い場合、言い換えると、第3の推定処理によりSOC推定精度が低くなり得る状況が長時間続く場合には、二次電池の強制的な充電制御または放電制御が実行される。このように二次電池を強制的に充放電させることによって、二次電池の状態が充電カーブ上または放電カーブ上にプロットされる状態が作り出される。これにより、第1または第2の推定処理によるSOC推定が行なわれるようになるため、二次電池のSOC推定精度を向上させることができる。 According to the configurations of (1) and (2) above, when the period when the state of the secondary battery deviates from the charge curve and the discharge curve is longer than the predetermined period, in other words, the SOC estimation is performed by the third estimation process. When the situation where the accuracy can be lowered continues for a long time, the secondary battery is forcibly charged or discharged. By forcibly charging and discharging the secondary battery in this way, a state is created in which the state of the secondary battery is plotted on the charge curve or the discharge curve. As a result, the SOC estimation by the first or second estimation process is performed, so that the SOC estimation accuracy of the secondary battery can be improved.
本開示によれば、二次電池システムにおいて、二次電池のSOC推定精度を向上させることができる。 According to the present disclosure, it is possible to improve the SOC estimation accuracy of the secondary battery in the secondary battery system.
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings. In the drawings, the same or corresponding parts are denoted by the same reference numerals and description thereof will not be repeated.
以下では、本形態に係る二次電池システムがハイブリッド車に搭載される構成を例に説明する。しかし、本実施の形態に係る二次電池システムが搭載可能な車両はハイブリッド車に限定されず、プラグインハイブリッド車であってもよいし、電気自動車であってもよいし、燃料自動車であってもよい。また、二次電池システムの用途は車両用に限定されるものではなく、定置用であってもよい。 Hereinafter, a configuration in which the secondary battery system according to this embodiment is mounted on a hybrid vehicle will be described as an example. However, the vehicle on which the secondary battery system according to the present embodiment can be mounted is not limited to a hybrid vehicle, and may be a plug-in hybrid vehicle, an electric vehicle, or a fuel vehicle. Also good. Moreover, the use of the secondary battery system is not limited to a vehicle, and may be a stationary one.
[実施の形態]
<車両構成>
図1は、本実施の形態に係る二次電池システムが搭載された車両の全体構成を概略的に示すブロック図である。車両1は、二次電池システム2とモータジェネレータ10,20と、動力分割機構30と、駆動軸40と、減速機50と、エンジン60と、車輪70とを備える。二次電池システム2は、電子制御ユニット(ECU:Electronic Control Unit)100と、メインバッテリ110と、サブバッテリ120と、電力制御ユニット(PCU:Power Control Unit)200とを備える。
[Embodiment]
<Vehicle configuration>
FIG. 1 is a block diagram schematically showing an overall configuration of a vehicle equipped with a secondary battery system according to the present embodiment. The
モータジェネレータ10,20の各々は、たとえば三相交流永久磁石型モータである。モータジェネレータ10は、エンジン60を始動させる際にはメインバッテリ110および/またはサブバッテリ120の電力を用いてエンジン60のクランクシャフトを回転させる。また、モータジェネレータ10は、エンジン60の動力を用いて発電することも可能である。モータジェネレータ10によって発電された交流電力は、PCU200により直流電力に変換されてメインバッテリ110および/またはサブバッテリ120に充電される。また、モータジェネレータ10によって発電された交流電力がモータジェネレータ20に供給される場合もある。
Each of
モータジェネレータ20は、メインバッテリ110からの供給電力、サブバッテリ120からの供給電力、およびモータジェネレータ10による発電電力のうちの少なくとも1つを用いて出力軸を回転させる。また、モータジェネレータ20は、回生制動によって発電することも可能である。モータジェネレータ20によって発電された交流電力は、PCU200により直流電力に変換されてメインバッテリ110および/またはサブバッテリ120に充電される。
動力分割機構30は、たとえば図示しない遊星歯車機構を含んで構成され、エンジン60のクランクシャフト、モータジェネレータ10の回転軸、および駆動軸40の三要素を機械的に連結する。動力分割機構30は、上記三要素のうちのいずれか一つを反力要素とすることによって、他の2つの要素間での動力の伝達を可能とする。
The
減速機50は、動力分割機構30およびモータジェネレータ20のうちの少なくとも一方からの動力を車輪70に伝達する。また、車輪70が受けた路面からの反力は、減速機50を介してモータジェネレータ20に伝達される。これにより、モータジェネレータ20は回生制動時に発電する。
エンジン60は、ガソリンエンジンまたはディーゼルエンジン等の内燃機関である。エンジン60は、ECU100からの制御信号に応じて車両1が走行するための動力を発生する。エンジン60により発生した動力は動力分割機構30に出力される。
The
メインバッテリ110は、リチウムイオン二次電池を含んで構成された組電池である。この組電池は複数(たとえば数十〜数百)のセル13を含むが、各セル13の構成については図3にて説明する。なお、メインバッテリ110は、本開示に係る「二次電池」に相当する。
The
以下では、メインバッテリ110の充電時の電流方向を正方向とする。なお、セル13のメインバッテリ110において、電圧の監視単位はセル単位であってもよいし、複数のセル13を含んで構成されるモジュール単位であってもよい。温度の監視単位についても同様である。また、サブバッテリ120における電圧監視単位および温度監視単位についても同様である。
Hereinafter, the current direction during charging of the
サブバッテリ120は、リチウムイオン二次電池またはニッケル水素電池などの二次電池を含んで構成された組電池である。ただし、サブバッテリ120として、電気二重層キャパシタなどのキャパシタを採用してもよい。サブバッテリ120は、本開示に係る「蓄電装置」に相当する。
The
PCU200は、メインバッテリ110および/またはサブバッテリ120に蓄えられた直流電力を昇圧し、昇圧された電圧を交流電圧に変換してモータジェネレータ10,20に供給する。また、PCU200は、モータジェネレータ10,20で発電された交流電力を直流電力に変換して、メインバッテリ110および/またはサブバッテリ120に供給する。さらに、PCU00は、メインバッテリ110とサブバッテリ120との間で充放電が可能に構成される。PCU200の詳細な構成については図2にて説明する。
ECU100は、いずれも図示しないが、CPU(Central Processing Unit)と、メモリと、入出力ポート等を含んで構成される。ECU100は、各センサから受ける信号、ならびに、メモリに記憶されたマップおよびプログラムに基づいて、車両1および二次電池システム2が所望の状態となるように各機器を制御する。ECU100により実行される主要な制御として、メインバッテリ110およびサブバッテリ120の充放電制御、ならびに、メインバッテリ110のSOC推定処理が挙げられる。これらの制御については後に詳細に説明する。
The
<二次電池システムの構成>
図2は、二次電池システム2の構成をより詳細に説明するための回路ブロック図である。PCU200は、コンバータ210,220と、インバータ230,240と、コンデンサCと、電圧センサ250とを含む。また、メインバッテリ110とコンバータ210とを結ぶ電力線にはシステムメインリレー(SMR:System Main Relay)400が電気的に接続されている。さらに、メインバッテリ110には監視ユニット112が設けられているとともに、サブバッテリ120には監視ユニット122が設けられている。
<Configuration of secondary battery system>
FIG. 2 is a circuit block diagram for explaining the configuration of the
SMR400は、ECU100からの制御信号に応じて開放または閉成される。これにより、メインバッテリ110とPCU200との間の電気的な接続および遮断が切り替えられる。
監視ユニット112は、メインバッテリ110の電圧VB1、メインバッテリ110に入出力される電流IB1、およびメインバッテリ110の温度TB1を検出し、それらの検出結果をECU100に出力する。同様に、監視ユニット122は、サブバッテリ120の電圧VB2、サブバッテリ120に入出力される電流IB2、およびサブバッテリ120の温度TB2を検出し、それらの検出結果をECU100に出力する。ECU100は、監視ユニット112,122による検出結果に基づいて、メインバッテリ110およびサブバッテリ120の充放電を制御する。
Monitoring unit 112 detects voltage VB1 of
コンバータ210は、たとえばチョッパ方式のコンバータであって、コンデンサC1と、リアクトルL1と、スイッチング素子Q11,Q12と、ダイオードD11,D12とを含む。コンデンサC1は、メインバッテリ110に並列に接続されており、メインバッテリ110の電圧VB1を平滑化する。スイッチング素子Q11,Q12の各々は、たとえばIGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor)である。スイッチング素子Q11,Q12は、コンバータ210とインバータ230とを結ぶ電力線PLと電力線NLとの間に互いに直列に接続されている。ダイオードD11,D12は、スイッチング素子Q11,Q12のコレクタ−エミッタ間に逆並列にそれぞれ接続されている。リアクトルL1の一方端は、メインバッテリ110の高電位側に接続されている。リアクトルL1の他方端は、スイッチング素子Q11とスイッチング素子Q12との中間点(スイッチング素子Q11のエミッタとスイッチング素子Q12のコレクタとの接続点)に接続されている。
コンバータ210は、各スイッチング素子Q11,Q12をスイッチング動作させるためのPWM(Pulse Width Modulation)方式の制御信号PWMC1に応じて、メインバッテリ110の電圧VB1を昇圧して電力線PL,NL間に供給する。また、コンバータ210は、制御信号PWMC1に応じて、電力線PL,NL間の直流電圧を降圧してメインバッテリ110を充電する。
コンバータ220は、コンバータ210と同様に、たとえばチョッパ方式のコンバータであって、電力線PL,NL間にコンバータ210に並列に接続される。コンバータ220の構成は、コンバータ210の構成と基本的に同等であるため、詳細な説明は繰り返さない。
Similarly to
コンバータ210,220を制御することによって、メインバッテリ110とサブバッテリ120との間での電力の授受を制御することが可能である。すなわち、メインバッテリ110から放電された電力を用いてサブバッテリ120を充電したり、逆にサブバッテリ120から放電された電力を用いてメインバッテリ110を充電したりすることができる。なお、コンバータ210,220の構成は特に限定されるものではなく、他の公知の構成を採用することもできる。なお、コンバータ210,220は、本開示に係る「電力変換装置」に相当する。
By controlling
コンデンサCは、電力線PL,NL間にコンバータ210に並列に接続されている。コンデンサCは、コンバータ210,220の一方または両方から供給された直流電圧を平滑化してインバータ230,240に供給する。
Capacitor C is connected in parallel to
電圧センサ250は、コンデンサCの両端の電圧、すなわち電力線PL,NL間の電圧(以下「システム電圧」とも称する)VHを検出し、その検出結果をECU100に出力する。
インバータ230は、システム電圧VHが供給されると、直流電圧を交流電圧に変換してモータジェネレータ10に供給する。これにより、モータジェネレータ10が駆動される。同様に、インバータ240は、システム電圧VHが供給されると、直流電圧を交流電圧に変換してモータジェネレータ20に供給する。これにより、モータジェネレータ20が駆動される。
When the system voltage VH is supplied, the
ECU100は、システム電圧VHの目標値を示す目標システム電圧VHtagを設定し、システム電圧VHが目標システム電圧VHtagに追従するようにコンバータ210,220を制御する。また、ECU100は、インバータ230,240を制御することによってモータジェネレータ10,20を駆動する。なお、図2では、ECU100が1つのユニットとして構成される例を示すが、ECU100を複数のユニットに分割して構成することも可能である。
図3は、各セル13の構成をより詳細に説明するための図である。図2におけるセル13は、その内部を透視して示されている。
FIG. 3 is a diagram for explaining the configuration of each
図3を参照して、セル13は、角型(略直方体形状)の電池ケース131を有する。電池ケース131の上面は蓋体132によって封じられている。正極端子133および負極端子134の各々の一方端は、蓋体132から外部に突出している。正極端子133および負極端子134の他方端は、電池ケース131内部において、内部正極端子および内部負極端子(いずれも図示せず)にそれぞれ接続されている。電池ケース131の内部には電極体135が収容されている。電極体135は、正極136と負極137とがセパレータ138を介して積層され、その積層体が捲回されることにより形成されている。電解液は、正極136、負極137およびセパレータ138等に保持されている。
Referring to FIG. 3, the
正極136、セパレータ138および電解液には、リチウムイオン二次電池の正極、セパレータおよび電解液として従来公知の構成および材料をそれぞれ用いることができる。一例として、正極136には、コバルト酸リチウムの一部がニッケルおよびマンガンにより置換された三元系の材料を用いることができる。セパレータには、ポリオレフィン(たとえばポリエチレンまたはポリプロピレン)を用いることができる。電解液は、有機溶媒(たとえばDMC(dimethyl carbonate)とEMC(ethyl methyl carbonate)とEC(ethylene carbonate)との混合溶媒)と、リチウム塩(たとえばLiPF6)と、添加剤(たとえばLiBOB(lithium bis(oxalate)borate)またはLi[PF2(C2O4)2])等を含む。電解液に代えて、ポリマー系電解質を用いてもよいし、酸化物系、硫化物系などの無機系固体電解質を用いてもよい。
As the
なお、セルの構成は図3に示した構成に限定されるものではなく、電極体が捲回構造ではなく積層構造を有するものであってもよい。また、角型の電池ケースに限らず、円筒型またはラミネート型の電池ケースも採用可能である。 The configuration of the cell is not limited to the configuration shown in FIG. 3, and the electrode body may have a laminated structure instead of a wound structure. Moreover, not only a rectangular battery case but also a cylindrical or laminated battery case can be employed.
<SOC−OCVカーブのヒステリシス>
従来、リチウムイオン二次電池の典型的な負極活物質は、炭素材料(たとえば黒鉛(グラファイト))であった。これに対し、本実施の形態では、シリコン系化合物(SiまたはSiO)が負極137の活物質(図示せず)として採用されている。シリコン系化合物を採用することでメインバッテリ110のエネルギー密度等を増加させることができるためである。その一方で、シリコン系化合物が採用された系では、SOC−OCV特性(SOC−OCVカーブ)にヒステリシスが顕著に現れ得る。その要因としては、以下に説明するように、充放電に伴う負極活物質の体積変化が考えられる。
<Hysteresis of SOC-OCV curve>
Conventionally, a typical negative electrode active material of a lithium ion secondary battery has been a carbon material (for example, graphite). On the other hand, in the present embodiment, a silicon-based compound (Si or SiO) is employed as the active material (not shown) of the
負極活物質は、リチウムの挿入に伴い膨張し、リチウムの脱離に伴い収縮する。このような負極活物質の体積変化に伴い、負極活物質の表面や内部に応力が発生する。リチウムの挿入または脱離に伴うシリコン系化合物の体積変化量は、グラファイトの体積変化量よりも大きい。具体的には、リチウムが挿入されていない状態での最小体積を基準とした場合に、リチウムの挿入に伴うグラファイトの体積変化量(膨張率)が1.1倍程度であるのに対して、シリコン系化合物の体積変化量は最大で4倍程度である。そのため、負極活物質としてシリコン系化合物を採用した場合には、グラファイトを採用した場合と比べて、負極活物質の表面に発生する応力が大きくなる。以下、この応力のことを「表面応力」とも記載する。 The negative electrode active material expands as lithium is inserted and contracts as lithium is desorbed. Along with such a volume change of the negative electrode active material, stress is generated on the surface and inside of the negative electrode active material. The volume change amount of the silicon compound accompanying the insertion or desorption of lithium is larger than the volume change amount of graphite. Specifically, when the minimum volume in a state where lithium is not inserted is used as a reference, the volume change amount (expansion coefficient) of graphite accompanying the insertion of lithium is about 1.1 times, The maximum volume change of the silicon compound is about four times. Therefore, when a silicon compound is employed as the negative electrode active material, the stress generated on the surface of the negative electrode active material is greater than when graphite is employed. Hereinafter, this stress is also referred to as “surface stress”.
一般に、単極電位(正極電位または負極電位)は、活物質表面の状態、より詳細には、活物質表面のリチウム量および表面応力により決定される。たとえば、負極活物質表面におけるリチウム量の増加に伴い、負極電位が低下することが公知である。シリコン系化合物のように大きな体積変化が生じる材料を採用すると、リチウム量の増減に伴う表面応力の変化量も大きくなる。ここで、表面応力にはヒステリシスが存在する。よって、表面応力およびそのヒステリシスの影響を考慮することで、負極電位を高精度に定義することが可能となる。そして、SOCとOCVとの関係を利用してOCVからSOCを推定する際に、そのように表面応力が考慮された負極電位を前提とすることで、SOCを高精度に推定することができる。 In general, the unipolar potential (positive electrode potential or negative electrode potential) is determined by the state of the active material surface, more specifically, the amount of lithium and the surface stress on the active material surface. For example, it is known that the negative electrode potential decreases as the amount of lithium on the negative electrode active material surface increases. When a material that causes a large volume change, such as a silicon compound, is employed, the amount of change in surface stress accompanying an increase or decrease in the amount of lithium also increases. Here, there is a hysteresis in the surface stress. Therefore, it is possible to define the negative electrode potential with high accuracy by considering the influence of the surface stress and its hysteresis. Then, when the SOC is estimated from the OCV using the relationship between the SOC and the OCV, the SOC can be estimated with high accuracy by assuming the negative electrode potential in which the surface stress is taken into consideration.
OCVとは、メインバッテリ110の電圧が十分に緩和し、かつ、活物質内のリチウム濃度が緩和した状態での電圧を意味する。この緩和状態において負極表面に残留している応力は、負極活物質の内部に生じる応力と、負極活物質の体積変化に伴って周辺材料から負極活物質に働く反作用力と等を含む様々な力が系全体で釣り合ったときの応力と考えることができる。なお、周辺材料とは、バインダ、導電助剤など、活物質の周りに存在する物質である。
OCV means a voltage in a state where the voltage of the
図4は、メインバッテリ110の充放電に伴う負極活物質の表面応力σの変化一例を模式的に示す図である。図4において、横軸はメインバッテリ110のSOCを示し、縦軸は負極活物質の表面応力σを示す。表面応力σについては、負極活物質の収縮時(メインバッテリ110の放電時)に発生する引っ張り応力を正方向で表し、負極活物質の膨張時(メインバッテリ110の充電時)に発生する圧縮応力を負方向で表している。
FIG. 4 is a diagram schematically showing an example of a change in the surface stress σ of the negative electrode active material accompanying charging / discharging of the
図4には、まず、完全放電状態(SOC=0%の状態)から満充電状態(SOC=100%の状態)まで一定の充電レートでメインバッテリ110が充電され、その後、満充電状態から完全放電状態まで一定の放電レートでメインバッテリ110が放電された場合の表面応力σの変化の一例が模式的に示されている。
In FIG. 4, first, the
完全放電状態からの充電開始直後には、表面応力σ(の絶対値)が線形に増加する。この充電中のSOC領域(SOC=0%からSOC=Saまでの領域)では、負極活物質の表面の弾性変形が起こっていると考えられる。これに対し、それ以降の領域(SOC=SaからSOC=100%までの領域)においては、負極活物質の表面が弾性変形を超えて塑性変形に至っていると考えられる。一方、メインバッテリ110の放電時においては、満充電状態からの放電開始直後の領域(SOC=100%からSOC=Sbまでの領域)では負極活物質の表面で弾性変形が起こり、それ以降の領域(SOC=SbからSOC=0%までの領域)では負極活物質の表面の塑性変形が起こっていると考えられる。なお、図4では、表面応力σのすべての変化を直線で示しているが、これは表面応力σの変化を模式的に示すものに過ぎず、実際には降伏後の塑性領域(塑性変形が起こるSOC領域)でも非線形的な変化が生じる(たとえば非特許文献1の図2参照)。
Immediately after the start of charging from the fully discharged state, the surface stress σ (the absolute value thereof) increases linearly. It is considered that elastic deformation of the surface of the negative electrode active material occurs in the SOC region during charging (region from SOC = 0% to SOC = Sa). On the other hand, in the area | region after that (area | region from SOC = Sa to SOC = 100%), it is thought that the surface of a negative electrode active material has reached elastic deformation exceeding elastic deformation. On the other hand, when the
メインバッテリ110の充電継続時には、主に、負極活物質表面に圧縮応力が働き(表面応力σが圧縮応力となり)、表面応力σが発生していない理想状態と比べて、負極電位が低下する。その結果、メインバッテリ110のOCVが上昇する。一方、メインバッテリ110の放電継続時には、主に、負極活物質表面に引っ張り応力が働き(表面応力σが引っ張り応力となり)、理想状態と比べて、負極電位が上昇する。その結果、メインバッテリ110のOCVが低下する。以上のメカニズムに従って、メインバッテリ110のSOC−OCVカーブには充放電に伴うヒステリシスが現れる。
When the
図5は、本実施の形態におけるメインバッテリ110のSOC−OCVカーブのヒステリシスの一例を示す図である。図5および後述する図6〜図8において、横軸はメインバッテリ110のSOCを示し、縦軸はメインバッテリ110のOCVを示す。
FIG. 5 is a diagram showing an example of the SOC-OCV curve hysteresis of
図5には、メインバッテリ110を完全放電状態にしてから充電と休止(充電停止)とを繰り返すことで取得される充電カーブCHGと、メインバッテリ110を満充電状態にしてから放電と休止(放電停止)とを繰り返すことで取得される放電カーブDCHとが示されている。以下では、充電カーブCHG上のOCVを「充電OCV」と称し、放電カーブDCH上のOCVを「放電OCV」と称する。充電OCVと放電OCVとの乖離(シリコン系化合物では150mV程度)がヒステリシスを表している。
FIG. 5 shows a charging curve CHG obtained by repeatedly charging and stopping (charging stop) after the
充電OCVは、以下のように取得することができる。まず、完全放電状態のメインバッテリ110を準備し、たとえば5%のSOCに相当する電気量(電荷量)を充電する。その電気量の充電後には充電を停止し、充電により生じた分極が解消されるまでの時間(たとえば30分間)、メインバッテリ110を放置する。その放置時間の経過後にメインバッテリ110のOCVを測定する。そして、充電後のSOC(=5%)と、測定されたOCVとの組合せ(SOC,OCV)を図中にプロットする。
The charge OCV can be acquired as follows. First, a fully discharged
続いて、次の5%のSOCに相当する電気量の充電(SOC=5%から10%までの充電)を開始する。充電が完了すると、同様に放置時間の経過後にメインバッテリ110のOCVを測定する。そして、OCVの測定結果から、SOCとOCVとの組合せを再びプロットする。その後、メインバッテリ110が満充電状態に至るまで同様の手順を繰り返す。このような測定を実施することによって充電OCVを取得することができる。
Subsequently, charging of the amount of electricity corresponding to the next 5% SOC (SOC = charging from 5% to 10%) is started. When the charging is completed, the OCV of the
次に、メインバッテリ110が満充電状態から完全放電状態に至るまで、今度はメインバッテリ110の放電と放電停止とを繰り返しながら、5%刻みのSOCにおけるメインバッテリ110のOCVを測定する。このような測定を実施することによって放電OCVを取得することができる。取得された充電OCVおよび放電OCVは、ECU100のメモリ(図示せず)に格納されている。
Next, the OCV of the
充電OCVは各SOCにおけるOCVの最高値を示し、放電OCVは各SOCにおけるOCVの最低値を示している。そのため、メインバッテリ110の状態(SOCとOCVとの組合せ)は、SOC−OCV特性図において、充電OCV上、放電OCV上、または、充電OCVと放電OCVとで囲まれた領域D内のいずれかにプロットされることになる。なお、領域Dの外周は、図4に模式的に示した平行四辺形の外周と対応している。 The charge OCV indicates the highest OCV value in each SOC, and the discharge OCV indicates the lowest OCV value in each SOC. Therefore, the state of main battery 110 (combination of SOC and OCV) is any one of charge OCV, discharge OCV, or region D surrounded by charge OCV and discharge OCV in the SOC-OCV characteristic diagram. Will be plotted. The outer periphery of the region D corresponds to the outer periphery of the parallelogram schematically shown in FIG.
<SOC推定処理>
メインバッテリ110の状態(OCVとSOCと組み合わせ)には、メインバッテリ110の使用履歴に応じて、状態Pが充電OCV上または放電OCV上にプロットされる場合と、そうでない場合とが存在する。このことは、SOCの推定手法をメインバッテリ110の使用履歴に応じて適宜選択すべき(切り替えるべき)ことを意味する。そのため、本実施の形態において、EUC100は、後述する第1〜第3の推定処理の中から、いずれか1つの推定処理を選択するように構成されている。より詳細には、ECU100は、第1〜第3の推定処理の選択に使用されるフラグFを管理している。フラグFは、F=1〜3のうちのいずれかの値を取り、ECU100内のメモリに不揮発的に記憶されている。
<SOC estimation processing>
The state of the main battery 110 (in combination with OCV and SOC) includes a case where the state P is plotted on the charge OCV or the discharge OCV and a case where it is not, depending on the usage history of the
図6は、第1〜第3の推定処理の概要を説明するための図である。m(mは自然数)回目の演算サイクルの推定処理により判明したメインバッテリ110の状態を「P(m)」と表す。図6Aには、メインバッテリ110が充電され、メインバッテリ110の状態P(m)が充電OCV上にプロットされる例が示されている。
FIG. 6 is a diagram for explaining an overview of the first to third estimation processes. The state of the
状態P(m)からメインバッテリ110の充電が継続された場合、(m+1)回目の演算サイクルにおける状態P(m+1)は、図6Bに示すように充電OCV上に維持される。このように、充電OCV上の状態Pからメインバッテリ110がさらに充電された場合、フラグFはF=1に設定される。F=1の場合には、第1の推定処理(図10参照)が実行される。
When charging of the
一方、図6Aに示した状態P(m)からメインバッテリ110が放電された場合には、図6Cに示すように、(m+1)回目の演算サイクルにおける状態P(m+1)は、充電OCVから逸脱し、充電OCVと放電OCVとの間にプロットされることになる。このように、充電OCVと放電OCVとの間(領域D内)にプロットされた状態Pでは、フラグFはF=3に設定される。この場合には、第3の推定処理(図12参照)が実行される。
On the other hand, when the
その後、メインバッテリ110の放電が継続されると、たとえば(m+2)回目の演算サイクルにおいて、状態P(m+2)が放電OCVに到達する(図6D参照)。このように、放電OCV上の状態Pからメインバッテリ110がさらに放電された場合、フラグFはF=2に設定される。そうすると、第2の推定処理(図11参照)が実行される。
Thereafter, when the
<第1〜第3の推定処理の選択>
本実施の形態において第1〜第3の推定処理のなかから適切な推定処理がどのように選択されるかについて、図7および図8を参照しながら、より詳細に説明する。
<Selection of first to third estimation processes>
How the appropriate estimation process is selected from the first to third estimation processes in the present embodiment will be described in more detail with reference to FIGS. 7 and 8.
図7は、推定処理の選択手法を説明するための概念図である。図7Aには、P(1)〜P(8)で示す状態の順にメインバッテリ110の充放電が行なわれた例が示されている(図中の矢印を参照)。より詳細には、まず、状態P(1)のメインバッテリ110が放電され、その放電が状態P(3)まで継続される。そして、状態P(3)において、放電から充電への切り替えが行なわれる。その後、状態P(8)に至るまでメインバッテリ110の充電が継続される。なお、図7Aでは図面が煩雑になるのを避けるため、P(1),P(3),P(6),P(8)の符号のみが付されている。
FIG. 7 is a conceptual diagram for explaining a selection method of estimation processing. FIG. 7A shows an example in which the
図6にて説明したように、放電OCV上の状態P(1)からメインバッテリ110がさらに放電された場合には、組電池の状態Pは、放電OCV上に維持される(状態P(2),P(3)参照)。そのため、フラグFをF=2に設定して第2の推定処理を実行し、放電OCVを参照してSOCを推定すればよい。同様に、充電OCV上の状態P(6)からメインバッテリ110がさらに充電された場合にも、組電池の状態Pは、充電OCV上に維持される(状態P(7),P(8)参照)。そのため、フラグFをF=1に設定して第1の推定処理を実行し、放電OCVを参照してSOCを推定すればよい。
As described in FIG. 6, when the
その一方で、状態P(3)〜P(6)間のSOC推定では以下の2点が課題となる。第1の課題とは、メインバッテリ110の状態Pが充電OCVに到達したことをどのように判定すればよいのか、という課題である(状態P(6)参照)。第2の課題とは、メインバッテリ110の状態Pが充電OCV上にも放電OCV上にもプロットされない場合(状態P(4),P(5)参照)には、どのようにSOCを推定すればよいのか、という課題である。
On the other hand, in the SOC estimation between the states P (3) to P (6), the following two points are problems. The first problem is how to determine that the state P of the
ここで、本発明者は、以下のメインバッテリ110の挙動を実験により発見した。第1の課題に関し、本発明者は、放電から充電への切り替え時(状態P(3)参照)からメインバッテリ110に充電された電気量ΔAhを測定した。その結果、電気量ΔAhが所定量未満の場合には、メインバッテリ110の状態Pが充電OCVに到達していない可能性がある一方で、電気量ΔAhが所定量以上になると、たとえ放電OCV上からの充電であっても、状態Pが充電OCVに到達したとみなせることが分かった。ここで、「到達したとみなせる」とは、状態Pが充電OCVに完全に到達した場合だけでなく、状態PのOCVと充電OCVとの差がある量以下になり、「到達した」と近似可能な場合を含んでもよい。このような所定量(以下、「基準充電量X1」と称する)は、実験結果に基づいて以下のように設定することができる。
Here, this inventor discovered the following behavior of the
まず、図7Aのようにメインバッテリ110のSOCが低SOC領域(SOCが約20%の領域)内である場合について、状態Pが充電OCVに到達するのに要する電気量ΔAh(上記所定量)を求める。そして、メインバッテリ110のSOCが中SOC領域(SOCが約50%の領域)内である場合(図7B参照)にも同様に、状態Pが充電OCVに到達するのに要する電気量ΔAhが実験により求められる。図7Cに示すようにメインバッテリ110のSOCが高SOC領域(SOCが約80%の領域)内である場合についても同様である。
First, as shown in FIG. 7A, when the SOC of the
このように、様々なSOC領域で状態Pが充電OCVに到達するのに要する電気量ΔAhを実験的に求めると、当該電気量ΔAhが、たとえば、メインバッテリ110のSOCの数%に相当する程度の電気量であり、SOC領域にかかわらず、ほぼ一定であることが判明した。したがって、そのようにして求められた電気量ΔAhを基準充電量X1として設定することができる。そうすることにより、SOCにかかわらず、基準充電量X1として共通の値を用いることが可能になる。
As described above, when the amount of electricity ΔAh required for the state P to reach the charging OCV in various SOC regions is experimentally obtained, the amount of electricity ΔAh corresponds to, for example, several percent of the SOC of the
ただし、当該電気量ΔAhには、SOC領域によって僅かな差異が存在し得るので、すべてのSOC領域での最大値を基準充電量X1として設定することが好ましい。あるいは、充放電の切り替え時のSOCと基準電力量X1との間の関係をマップとしてECU100のメモリ(図示せず)に格納しておいてもよい。 However, since there may be a slight difference in the amount of electricity ΔAh depending on the SOC region, it is preferable to set the maximum value in all SOC regions as the reference charge amount X1. Or you may store the relationship between SOC at the time of switching of charging / discharging and the reference electric energy X1 in the memory (not shown) of ECU100 as a map.
このように、実験結果に基づいて基準充電量X1を設定し、放電から充電への切り替え時からメインバッテリ110に充電された電気量ΔAhと基準充電量X1とを比較することによって、状態Pが充電OCVに到達したか、あるいは、状態Pは充電OCVにまだ到達していない可能性があるかを判定することができる。
In this way, the reference charge amount X1 is set based on the experimental results, and the state P is determined by comparing the amount of electricity ΔAh charged in the
次に、第2の課題に関し、本発明者による実験の結果、メインバッテリ110の状態Pが充電OCV上にも放電OCV上にもプロットされていない場合には、OCVの変化量とSOCの変化量との間の関係を線形に近似できることが判明した。より具体的には、放電から充電への切り替え時からのOCV変化量ΔOCV(ヒステリシス)とSOC変化量ΔSOCとの間には、比例定数αを用いて下記式(1)のような近似式が成立する。
ΔOCV=α×ΔSOC ・・・(1)
Next, regarding the second problem, if the state P of the
ΔOCV = α × ΔSOC (1)
このような線形性が現れる理由について説明する。充放電方向が切り替えられた直後の負極活物質の表面では、図4にて説明したように、弾性変形が起こっていると考えられる。一般に、物質の弾性変形域内ではフックの法則が成り立ち、歪みが応力に正比例する。一方、OCV変化量ΔOCVと表面応力σとの間にも線形関係が成り立つ。この線形関係は、具体的には下記式(2)のように表される。
ΔOCV=k×Ω×σ/F ・・・(2)
The reason why such linearity appears will be described. On the surface of the negative electrode active material immediately after the charge / discharge direction is switched, it is considered that elastic deformation occurs as described in FIG. In general, Hooke's law is established within the elastic deformation region of a material, and strain is directly proportional to stress. On the other hand, a linear relationship is also established between the OCV variation ΔOCV and the surface stress σ. Specifically, this linear relationship is expressed as the following formula (2).
ΔOCV = k × Ω × σ / F (2)
式(2)では、1モルのリチウムが挿入された場合の負極活物質の体積増加量がΩ(単位:m3/mol)で示され、ファラデー定数がF(単位:C/mol)で示されている。kは、実験的に求められる定数である。上記線形関係を利用することにより、第3の推定処理を容易に実行することが可能になる。 In the formula (2), the volume increase amount of the negative electrode active material when 1 mol of lithium is inserted is represented by Ω (unit: m 3 / mol), and the Faraday constant is represented by F (unit: C / mol). Has been. k is a constant obtained experimentally. By using the linear relationship, it is possible to easily execute the third estimation process.
<第3の推定処理の詳細>
図8は、第3の推定処理をより詳細に説明するための図である。図8に示すように、メインバッテリ110の状態Pは、充電OCV上にも放電OCV上にもない場合には、領域D内において直線L上にプロットされる。直線Lの傾きは、前述の比例定数αである。
<Details of third estimation process>
FIG. 8 is a diagram for explaining the third estimation process in more detail. As shown in FIG. 8, the state P of the
比例定数αは、負極活物質(および、その周辺材料)の機械的特性に応じて定まるパラメータであり、実験により求められる。より詳細には、比例定数αは、負極活物質の温度(≒メインバッテリ110の温度TB)と、負極活物質内のリチウム含有量(言い換えればメインバッテリ110のSOC)とに応じて変化し得る。そのため、メインバッテリ110の温度TBおよびSOCの様々な組合せ毎に比例定数αを求め、マップMPを準備することが好ましい。
The proportionality constant α is a parameter determined according to the mechanical characteristics of the negative electrode active material (and its surrounding materials), and is obtained by experiments. More specifically, the proportionality constant α may vary depending on the temperature of the negative electrode active material (≈the temperature TB of the main battery 110) and the lithium content in the negative electrode active material (in other words, the SOC of the main battery 110). . Therefore, it is preferable to determine the proportionality constant α for each of various combinations of the temperature TB and SOC of the
図9は、比例定数αを算出するためのマップMPの一例を示す図である。図9に示すようなマップMPが準備され、ECU100のメモリに予め格納されている。マップMPを参照することにより、メインバッテリ110の温度TB(温度センサにより取得された値)とSOC(前回の演算サイクルでのSOCの推定結果)とから比例定数αを算出することができる。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a map MP for calculating the proportionality constant α. A map MP as shown in FIG. 9 is prepared and stored in the memory of the
なお、マップMPは、温度TBおよびSOCのうちの一方のみと比例定数αとの相関関係を示すものであってもよい。また、図8ではマップMPを用いる例を説明したが、負極活物質および周辺材料の物性値(ヤング率など)から比例定数αを設定(もしくはシミュレーション予測)することも可能である。比例定数αとして固定値を用いてもよい。 The map MP may indicate a correlation between only one of the temperature TB and the SOC and the proportionality constant α. Although the example using the map MP has been described with reference to FIG. 8, the proportionality constant α can be set (or predicted by simulation) from the physical property values (such as Young's modulus) of the negative electrode active material and the surrounding materials. A fixed value may be used as the proportionality constant α.
図7に戻り、メインバッテリ110の充放電方向が放電方向から充電方向へと切り替えられた状態P(3)でのSOCおよびOCVは、いずれも、第2のSOC推定処理により推定されている。そのため、状態P(3)でのSOCを「基準SOCREF」と記載し、OCVを「基準OCVREF」と記載すると、比例定数α、基準SOCREFおよび基準OCVREFを下記式(3)に代入するとともに、推定されたメインバッテリ110のOCV(推定OCVES)を式(3)に代入することによって、SOCを推定することができる。
α=(OCVES−OCVREF)/(SOC−SOCREF) ・・・(3)
Returning to FIG. 7, both SOC and OCV in the state P (3) in which the charge / discharge direction of the
α = (OCV ES −OCV REF ) / (SOC−SOC REF ) (3)
このように、マップMPを用いることにより直線Lの比例定数αが求められる。そして、比例定数αについて成り立つ式(3)に基準SOCREF、基準OCVREFおよび推定OCVESを代入することによって、メインバッテリ110のSOCを推定することができる。
In this way, the proportional constant α of the straight line L is obtained by using the map MP. Then, the SOC of the
なお、図7〜図9では、メインバッテリ110の状態P(1)〜P(8)で示される特定の充放電が行なわれる場合を説明したが、これは一例に過ぎない。詳細な説明は繰り返さないが、図7〜図9での説明と同様にすることで、メインバッテリ110の充放電方向によらず、メインバッテリ110のSOCを推定することが可能である。
7 to 9, the case where the specific charging / discharging indicated by the states P (1) to P (8) of the
<第1〜第3の推定処理フロー>
図10は、第1の推定処理を示すフローチャートである。図10および後述する図11〜図14に示すフローチャートに含まれる各ステップ(以下「S」と略す)は、基本的にはECU100によるソフトウェア処理によって実現されるが、ECU100内に作製された専用のハードウェア(電気回路)によって実現されてもよい。なお、ECU100のメモリには、前回の演算サイクル((n−1)回目の演算サイクル)で求められたフラグFとともに基準SOCREFおよび基準OCVREFが格納されているものとする。
<First to third estimation processing flows>
FIG. 10 is a flowchart showing the first estimation process. Each step (hereinafter abbreviated as “S”) included in the flowcharts shown in FIG. 10 and FIGS. 11 to 14 to be described later is basically realized by software processing by the
図1および図10を参照して、S101において、ECU100は、監視ユニット112内の各センサ(電圧センサ、電流センサおよび温度センサ)からメインバッテリ110の電圧VB、電流IBおよび温度TBを取得する。取得された各パラメータは、メモリに格納される。
1 and 10, in S101,
S102において、ECU100は、メインバッテリ110のOCVを推定する。推定OCVESは、下記式(4)に従って算出することができる。
OCVES=VB−IB×R−ΣΔVi ・・・(4)
In S102,
OCV ES = VB−IB × R−ΣΔV i (4)
式(4)では、メインバッテリ110の内部抵抗をRで表し、メインバッテリ110に生じた分極の影響を補正するための補正項をΣΔVi(iは自然数)で表す。この補正項ΣΔViにより、正極活物質内および負極活物質内のリチウム拡散ならびに電解液内のリチウム塩拡散に由来して生じる分極が補正される。なお、負極活物質内のリチウム拡散を考慮する際には、負極活物質内のリチウム濃度差と内部応力との両方の影響を考慮することが望ましい。補正項ΣΔViは、事前の予備実験に求められ、メモリに格納されているものとする。補正項ΣΔViもメインバッテリ110の充電時の値が正となるように定められる。
In Expression (4), the internal resistance of the
S103において、ECU100は、充電OCVを参照することによって、推定OCVからSOCを推定する。
In S103, the
S104において、ECU100は、S103にて推定されたSOCを基準SOCREFとしてメモリに格納する。また、ECU100は、S102にて推定されたOCVESを基準OCVREFとしてメモリに格納する。つまり、ECU100は、基準SOCREFおよび基準OCVREFを更新する。
In step S104, the
図11は、第2の推定処理を示すフローチャートである。図11を参照して、第2の推定処理は、S203の処理にて充電OCVに代えて放電OCVが用いられる点以外は第1の推定処理と基本的に同等であるため、詳細な説明は繰り返さない。 FIG. 11 is a flowchart showing the second estimation process. Referring to FIG. 11, the second estimation process is basically the same as the first estimation process except that the discharge OCV is used instead of the charge OCV in the process of S <b> 203. Do not repeat.
図12は、第3の推定処理を示すフローチャートである。図1および図12を参照して、S301,S302の処理は、第1の推定処理におけるS101,S102の処理(図10参照)とそれぞれ同等である。 FIG. 12 is a flowchart showing the third estimation process. Referring to FIGS. 1 and 12, the processes of S301 and S302 are respectively equivalent to the processes of S101 and S102 in the first estimation process (see FIG. 10).
S303において、ECU100は、前回の演算サイクルで算出されたSOC(n−1)をメモリから読み出す。
In step S303, the
S304において、ECU100は、図9に示したマップMPを参照することによって、メインバッテリ110の温度TBおよび前回の演算サイクルでのSOC(n−1)から比例定数αを算出する。なお、メインバッテリ110の温度TBに関し、現時刻の温度TBをそのまま用いる以外に、予め定められた直前の所定期間内(たとえば30分間)の時間平均値を用いてもよい。また、マップMPを参照する際のSOCとしては基準SOCREFを用いてもよい。
In S304, the
S305において、ECU100は、第1の推定処理または第2の推定処理により求められた基準SOCREFおよび基準OCVREFと、S304の処理にて設定された比例定数αと、S302の処理にて取得された推定OCVESとを上記式(3)に代入する。これにより、今回の演算サイクルにおけるメインバッテリ110のSOC(n)が算出される。算出されたSOC(n)は、次回の演算サイクルに備えてメモリに格納される(S306)。
In step S305, the
<SOC推定精度の比較>
充電カーブCHGおよび放電カーブDCHは、図5にて説明した事前実験により厳密に求めることが可能である。したがって、第1および第2の推定処理によるSOC推定精度は相対的に高い。一方、第3の推定処理は、いわば近似によるSOC推定処理であるため、そのSOC推定精度は、第1および第2の推定処理によるSOC推定精度よりも低い。よって、メインバッテリ110の状態Pが充電カーブCHG上および放電カーブDCH上から逸脱した期間が所定期間よりも長くなることは好ましくない。
<Comparison of SOC estimation accuracy>
The charging curve CHG and the discharging curve DCH can be determined strictly by the preliminary experiment described with reference to FIG. Therefore, the SOC estimation accuracy by the first and second estimation processes is relatively high. On the other hand, since the third estimation process is a so-called approximate SOC estimation process, the SOC estimation accuracy is lower than the SOC estimation accuracy by the first and second estimation processes. Therefore, it is not preferable that the period during which the state P of the
そこで、本実施の形態においては、メインバッテリ110の状態Pが充電カーブCHG上および放電カーブDCH上から逸脱した期間が所定期間よりも長くなった場合に、メインバッテリ110とサブバッテリ120との間での電力変換によりメインバッテリ110の充放電を強制的に行なうことで、メインバッテリ110の状態Pを充電カーブCHG上または放電カーブDCH上に位置させた上でメインバッテリ110のSOCを推定する構成を採用する。メインバッテリ110の状態Pが充電カーブCHG上になると、第1の推定処理が実行され、メインバッテリ110の状態Pが放電カーブDCH上になると、第2の推定処理が実行される。これにより、第3の推定処理の実行を長期間継続する場合と比べて、SOCの推定精度を向上させることができる。なお、第1の処理または第2の処理を実行することで、SOC推定誤差をリセットすることができる。
Therefore, in the present embodiment, when the period when the state P of the
図13は、本実施の形態におけるSOC推定処理を説明するためのフローチャートである。図13および後述する図14に示すフローチャートは、たとえば所定の演算周期が経過する度にメインルーチン(図示せず)から呼び出され、ECU100により繰り返し実行される。
FIG. 13 is a flowchart for explaining the SOC estimation processing in the present embodiment. The flowchart shown in FIG. 13 and FIG. 14 to be described later is called from a main routine (not shown) every time a predetermined calculation cycle elapses and is repeatedly executed by the
図13を参照して、S401において、ECU100は、メモリに格納されたフラグFを読み出す。フラグFがF=1の場合(S402においてYES)、ECU100は、図10に示した第1の推定処理を実行する(S100)。フラグFがF=2の場合(S403においてYES)、ECU100は、図11に示した第2の推定処理を実行する(S200)。
Referring to FIG. 13, in S401,
フラグFがF=1でもF=2でもない場合(S402,S403において、いずれもNO)、すなわちフラグFがF=3である場合、ECU100は、F=3の状態で所定期間以上が経過したか否かを判定する(S404)。この所定期間の長さは、演算サイクルの周期、第3の推定処理における線形近似による推定誤差の大きさ、要求されるSOC推定精度などの要因を考慮して実験的に定めることができる。
When the flag F is neither F = 1 nor F = 2 (NO in S402 and S403), that is, when the flag F is F = 3, the
F=3の状態で所定期間が経過していない場合(S404においてNO)、第3の推定処理における線形近似由来のSOCの推定誤差への影響は比較的小さいと考えられる。したがって、ECU100は、図12に示した第3の推定処理を実行する(S300)。
When the predetermined period has not elapsed in the state of F = 3 (NO in S404), it is considered that the influence on the estimation error of the SOC derived from the linear approximation in the third estimation process is relatively small. Therefore, the
これに対し、F=3の状態で所定期間以上が経過した場合(S404においてYES)には、線形近似に由来してSOC推定誤差が大きい可能性がある。そのため、ECU100は、処理をS405に進め、メインバッテリ110の強制充電制御を開始する。より具体的には、ECU100は、サブバッテリ120に蓄えられた電力によりメインバッテリ110が強制的に充電されるようにコンバータ210,220を制御する。強制充電制御が既に開始されている場合には、強制充電制御が継続される。
On the other hand, when a predetermined period or more has elapsed in the state of F = 3 (YES in S404), the SOC estimation error may be large due to the linear approximation. Therefore, the
その後、ECU100は、メインバッテリ110の状態Pが充電OCVに到達するまで強制充電制御を継続する(S406においてNO)。図6にて説明したように、放電から充電への切り替え時からメインバッテリ110に充電された電気量ΔAhが所定量以上になると、たとえ放電OCV上からの充電であっても、状態Pが充電OCVに到達したとみなせる。したがって、メインバッテリ110に充電された電気量ΔAhが上記所定量以上になった場合に、ECU100は、メインバッテリ110の状態Pが充電OCVに到達したと判定し(S406においてYES)、強制充電制御を停止させる(S407)。そして、ECU100は、第1の推定処理を実行することでメインバッテリ110のSOCを推定する(S100)。
Thereafter,
なお、車両1の走行状態によっては、メインバッテリ110の強制充電制御の実行中にモータジェネレータ20による回生電力が発生する場合もある。このような場合には、回生電力をメインバッテリ110およびサブバッテリ120の両方に充電してもよい。つまり、強制充電制御の実行中におけるメインバッテリ110の充電電力は、サブバッテリ120からの放電電力に限られず、モータジェネレータ20による回生電力が含まれていてもよい。
Depending on the running state of the
また、フローチャート中には図示しないが、ECU100は、第1の推定処理によるSOC推定後に、強制充電制御により充電されたメインバッテリ110の電力をサブバッテリ120に戻すための放電制御を実行してもよい。これにより、強制充電制御に伴うSOC上昇量をリセットすることができる。
Although not shown in the flowchart,
図13では、メインバッテリ110の強制充電制御の実行後に第1の推定処理を実行する例を説明したが、以下に説明するように、メインバッテリ110の強制放電制御の実行後に第2の推定処理を実行してもよい。
Although the example in which the first estimation process is executed after execution of the forced charging control of the
図14は、本実施の形態における他のSOC推定処理を説明するためのフローチャートである。このフローチャートは、S505,S507の処理にて強制充電制御に代えて強制放電制御が実行されている点、S506の処理にてメインバッテリ110の状態Pが放電OCVに到達したか否かが判定されている点、および、強制放電制御の停止後(S507の処理後)に第1の推定処理に代えて第2の推定処理が実行されている点において、図13に示したフローチャートと異なる。これら以外の処理は、図13に示したフローチャートにおける対応する処理と基本的に同等であるため、詳細な説明は繰り返さない。
FIG. 14 is a flowchart for explaining another SOC estimation process in the present embodiment. In this flowchart, it is determined whether forced discharge control is executed instead of forced charge control in the processes of S505 and S507, and whether or not the state P of the
ECU100は、図13に示したフローチャートおよび図14に示したフローチャートのうちのいずれか一方を実行するように構成されていてもよい。あるいは、ECU100は、たとえばメインバッテリ110のSOC(およびサブバッテリ120のSOC)に応じて、上記2つのフローチャートのうちから適切なフローチャートを選択するように構成されていてもよい。一例として、メインバッテリ110のSOCが所定値未満である場合(低SOCである場合)には、メインバッテリ110のSOCを回復するため、図13に示したフローチャートを優先的に実行する一方で、メインバッテリ110のSOCが所定値以上である場合(高SOCである場合)には、図14に示したフローチャートを優先的に実行することができる。
以上のように、本実施の形態によれば、フラグF=3の状態が所定期間以上継続した場合に、メインバッテリ110の強制充電制御または強制放電制御が実行される。メインバッテリ110の強制充電制御によりメインバッテリ110の状態Pが充電OCV上になると、第1の推定処理によりメインバッテリ110のSOCが推定される。また、メインバッテリ110の強制放電制御によりメインバッテリ110の状態Pが放電OCV上になると、第2の推定処理によりメインバッテリ110のSOCが推定される。第1または第2の推定処理は、第3の推定処理と比べてSOC推定精度が高いため、SOC推定精度を向上させることができる。
As described above, according to the present embodiment, when the state of flag F = 3 continues for a predetermined period or longer, forced charging control or forced discharging control of
さらに、第1または第2の推定処理を実行すると、図10および図11にて説明したように、基準SOCREFおよび基準OCVREFが更新される(S104,S204の処理を参照)。これにより、SOC推定精度が高い状態から、その後の第3の推定処理を実行するを回復させることができる。 Furthermore, when the first or second estimation process is executed, the reference SOC REF and the reference OCV REF are updated as described with reference to FIGS. 10 and 11 (see the processes of S104 and S204). Thereby, it is possible to recover the execution of the subsequent third estimation process from the state where the SOC estimation accuracy is high.
典型的なハイブリッド車には、1台しか走行用バッテリが搭載されていない。この走行用バッテリの充放電は、基本的には車両の走行状態(あるいは負荷状態)に応じて適宜切り替えられる。走行用バッテリを強制的に放電することは、走行用バッテリからの放電電力を消費する負荷が存在しない場合、困難である。また、たとえばエンジンを駆動してモータジェネレータ(車両1のモータジェネレータ10に相当する発電機)により発電された電力で走行用バッテリを強制的に充電することも考えられるが、そのような発電はハイブリッド車の燃費悪化を引き起こし得る。
A typical hybrid vehicle has only one traveling battery. The charging / discharging of the traveling battery is basically switched as appropriate according to the traveling state (or load state) of the vehicle. It is difficult to forcibly discharge the traveling battery when there is no load that consumes the discharged power from the traveling battery. Further, for example, it is conceivable to drive the engine and forcibly charge the traveling battery with electric power generated by a motor generator (a generator corresponding to the
これに対し、本実施の形態では、メインバッテリ110に加えてサブバッテリ120が設けられており、メインバッテリ110とサブバッテリ120との間での電力授受によりメインバッテリ110の充放電が実現される。メインバッテリ110からの放電電力を受けることが可能なサブバッテリ120が常に存在するため、任意のタイミングでメインバッテリ110を強制放電することが可能である。また、サブバッテリ120からコンバータ210,220を介したメインバッテリ110の強制充電は、コンバータ210,220にて電力変換損失が発生し得るものの、前述のエンジン駆動による発電と比べて、エネルギー効率が高い。このように、本実施の形態によれば、強制充電制御および強制放電制御の実行タイミングの自由度が高く、かつ、エネルギー効率も高い、SOC推定精度の向上手法を提供することができる。
In contrast, in the present embodiment,
一般に、プラグインハイブリッド車および電気自動車では、プラグイン充電が定期的に行なわれる。基準電気量以上のプラグイン充電を行なうと、メインバッテリ110の状態が充電OCV上にプロットされるようになるため、SOC推定精度が高くなる。一方、通常のハイブリッド車(プラグイン充電を実施可能に構成されていないハイブリッド車)である車両1においては、メインバッテリ110の状態が充電OCV上にプロットされるような状況が比較的生じにくい。よって、本開示におけるSOC推定処理は、メインバッテリ110の状態が充電OCV上にプロットされる機会を積極的に作り出すことが可能である点において、通常のハイブリッド車に対して特に有効である。ただし、プラグイン充電をあまり行なわないプラグインハイブリッド車のユーザも存在するため、そのようなプラグイン充電の頻度が低いプラグインハイブリッド車に対しても本開示におけるSOC推定処理は有効であると言える。
In general, plug-in charging is periodically performed in plug-in hybrid vehicles and electric vehicles. When plug-in charging that is greater than or equal to the reference electricity amount is performed, the state of the
なお、図3および図4では、充放電に伴う体積変化量が大きな負極活物質として、シリコン系化合物が用いられる例について説明した。しかし、充放電に伴う体積変化量が大きな負極活物質はこれに限定されるものではない。本明細書において、「体積変化量が大きな負極活物質」とは、充放電に伴うグラファイトの体積変化量(約10%)と比較して体積変化量が大きな材料を意味する。そのようなリチウムイオン二次電池の負極材料としては、スズ系化合物(SnまたはSnOなど)、ゲルマニウム(Ge)系化合物または鉛(Pb)系化合物が挙げられる。また、負極活物質の例としてシリコン系化合物を上げたが、シリコン系化合物と他の材料との複合材料を用いてもよい。複合材料の例としては、シリコン系化合物とグラファイトとを含む複合材料、シリコン系化合物とチタン酸リチウムとを含む複合材料などが挙げられる。 3 and 4, the example in which the silicon compound is used as the negative electrode active material having a large volume change amount due to charge / discharge has been described. However, the negative electrode active material having a large volume change amount due to charge / discharge is not limited thereto. In the present specification, the “negative electrode active material having a large volume change amount” means a material having a large volume change amount as compared with the volume change amount (about 10%) of graphite accompanying charge / discharge. Examples of the negative electrode material of such a lithium ion secondary battery include a tin-based compound (such as Sn or SnO), a germanium (Ge) -based compound, or a lead (Pb) -based compound. Moreover, although the silicon-type compound was raised as an example of a negative electrode active material, you may use the composite material of a silicon-type compound and another material. Examples of the composite material include a composite material containing a silicon compound and graphite, and a composite material containing a silicon compound and lithium titanate.
さらに、本開示におけるSOC推定処理を適用可能な二次電池はリチウムイオン二次電池に限定されず、他の二次電池(たとえばニッケル水素電池)であってもよい。また、正極活物質の体積変化量が大きい場合、表面応力は、二次電池の正極側においても発生し得る。そのため、SOC推定に際して正極由来のヒステリシスを考慮に入れるために本実施の形態で説明したSOC推定処理を用いてもよい。また、本実施の形態では、メインバッテリ110のSOC推定処理について説明したが、同様の手法によりサブバッテリ120のSOCを推定することも可能である。
Furthermore, the secondary battery to which the SOC estimation process according to the present disclosure can be applied is not limited to a lithium ion secondary battery, and may be another secondary battery (for example, a nickel metal hydride battery). Further, when the volume change amount of the positive electrode active material is large, the surface stress can be generated also on the positive electrode side of the secondary battery. Therefore, the SOC estimation process described in the present embodiment may be used in order to take into account the hysteresis derived from the positive electrode in the SOC estimation. Further, in the present embodiment, the SOC estimation process of
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiment disclosed this time should be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present disclosure is shown not by the above description of the embodiments but by the scope of claims, and is intended to include all modifications within the meaning and scope equivalent to the scope of claims.
1 車両、2 二次電池システム、10,20 モータジェネレータ、30 動力分割機構、40 駆動軸、50 減速機、60 エンジン、70 車輪、100 ECU、110 メインバッテリ、120 サブバッテリ、112,122 監視ユニット、13 セル、131 電池ケース、132 蓋体、133 正極端子、134 負極端子、135 電極体、136 正極、137 負極、138 セパレータ、200 PCU、210,220 コンバータ、230,240 インバータ、250 電圧センサ、C,C1 コンデンサ、D11,D12 ダイオード、L1 リアクトル、Q11,Q12 スイッチング素子。 1 vehicle, 2 secondary battery system, 10, 20 motor generator, 30 power split mechanism, 40 drive shaft, 50 reducer, 60 engine, 70 wheels, 100 ECU, 110 main battery, 120 sub battery, 112, 122 monitoring unit , 13 cells, 131 battery case, 132 lid body, 133 positive electrode terminal, 134 negative electrode terminal, 135 electrode body, 136 positive electrode, 137 negative electrode, 138 separator, 200 PCU, 210, 220 converter, 230, 240 inverter, 250 voltage sensor, C, C1 capacitor, D11, D12 diode, L1 reactor, Q11, Q12 switching element.
Claims (2)
蓄電装置と、
前記二次電池と前記蓄電装置との間での電力変換が可能に構成された電力変換装置と、
第1〜第3の推定処理のうちのいずれかの処理により前記二次電池のSOCを推定する制御装置とを備え、
前記第1の推定処理は、前記二次電池が完全放電状態から満充電状態まで充電された場合の前記二次電池のSOC−OCV特性を示す充電カーブを用いて、前記二次電池のOCVから前記二次電池のSOCを推定する処理であり、
前記第2の推定処理は、前記二次電池が前記満充電状態から前記完全放電状態まで放電された場合の前記二次電池のSOC−OCV特性を示す放電カーブを用いて、前記二次電池のOCVから前記二次電池のSOCを推定する処理であり、
前記第3の推定処理は、前記二次電池の状態が前記充電カーブ上および前記放電カーブ上から逸脱した場合に、前記二次電池のSOCとOCVとにより規定される領域のうち前記充電カーブと前記放電カーブとにより囲まれた領域内における前記二次電池のSOC−OCV特性を補完する所定の対応関係を用いて、前記二次電池のOCVから前記二次電池のSOCを推定する処理であり、
前記制御装置は、前記二次電池の状態が前記充電カーブ上および前記放電カーブ上から逸脱した期間が所定期間よりも長い場合に、前記二次電池が充電されるように前記電力変換装置を制御することによって前記二次電池の状態を前記充電カーブ上に位置させて前記第1の推定処理を実行する、二次電池システム。 A secondary battery,
A power storage device;
A power conversion device configured to enable power conversion between the secondary battery and the power storage device;
A controller that estimates the SOC of the secondary battery by any one of the first to third estimation processes;
The first estimation process is performed from the OCV of the secondary battery using a charging curve indicating an SOC-OCV characteristic of the secondary battery when the secondary battery is charged from a fully discharged state to a fully charged state. A process for estimating the SOC of the secondary battery;
The second estimation process uses a discharge curve indicating an SOC-OCV characteristic of the secondary battery when the secondary battery is discharged from the fully charged state to the fully discharged state. A process of estimating the SOC of the secondary battery from OCV;
In the third estimation process, when the state of the secondary battery deviates from the charge curve and the discharge curve, the charge curve in the region defined by the SOC and OCV of the secondary battery A process of estimating the SOC of the secondary battery from the OCV of the secondary battery using a predetermined correspondence relationship that complements the SOC-OCV characteristics of the secondary battery in a region surrounded by the discharge curve. ,
The control device controls the power conversion device so that the secondary battery is charged when a period in which the state of the secondary battery deviates from the charge curve and the discharge curve is longer than a predetermined period. By doing so, the state of the secondary battery is positioned on the charging curve, and the first estimation process is executed.
蓄電装置と、
前記二次電池と前記蓄電装置との間での電力変換が可能に構成された電力変換装置と、
第1〜第3の推定処理のうちのいずれかの処理により前記二次電池のSOCを推定する制御装置とを備え、
前記第1の推定処理は、前記二次電池が完全放電状態から満充電状態まで充電された場合の前記二次電池のSOC−OCV特性を示す充電カーブを用いて、前記二次電池のOCVから前記二次電池のSOCを推定する処理であり、
前記第2の推定処理は、前記二次電池が前記満充電状態から前記完全放電状態まで放電された場合の前記二次電池のSOC−OCV特性を示す放電カーブを用いて、前記二次電池のOCVから前記二次電池のSOCを推定する処理であり、
前記第3の推定処理は、前記二次電池の状態が前記充電カーブ上および前記放電カーブ上から逸脱した場合に、前記二次電池のSOCとOCVとにより規定される領域のうち前記充電カーブと前記放電カーブとにより囲まれた領域内における前記二次電池のSOC−OCV特性を補完する所定の対応関係を用いて、前記二次電池のOCVから前記二次電池のSOCを推定する処理であり、
前記制御装置は、前記二次電池の状態が前記充電カーブ上および前記放電カーブ上から逸脱した期間が所定期間よりも長い場合に、前記二次電池が放電されるように前記電力変換装置を制御することによって前記二次電池の状態を前記放電カーブ上に位置させて前記第2の推定処理を実行する、二次電池システム。 A secondary battery,
A power storage device;
A power conversion device configured to enable power conversion between the secondary battery and the power storage device;
A controller that estimates the SOC of the secondary battery by any one of the first to third estimation processes;
The first estimation process is performed from the OCV of the secondary battery using a charging curve indicating an SOC-OCV characteristic of the secondary battery when the secondary battery is charged from a fully discharged state to a fully charged state. A process for estimating the SOC of the secondary battery;
The second estimation process uses a discharge curve indicating an SOC-OCV characteristic of the secondary battery when the secondary battery is discharged from the fully charged state to the fully discharged state. A process of estimating the SOC of the secondary battery from OCV;
In the third estimation process, when the state of the secondary battery deviates from the charge curve and the discharge curve, the charge curve in the region defined by the SOC and OCV of the secondary battery A process of estimating the SOC of the secondary battery from the OCV of the secondary battery using a predetermined correspondence relationship that complements the SOC-OCV characteristics of the secondary battery in a region surrounded by the discharge curve. ,
The control device controls the power conversion device so that the secondary battery is discharged when a period in which the state of the secondary battery deviates from the charge curve and the discharge curve is longer than a predetermined period. By doing so, the state of the secondary battery is positioned on the discharge curve, and the second estimation process is executed.
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