JP2021060198A - 電池状態推定装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】本発明は、電池セルのＳＯＨ分布を考慮して、電池システム全体の劣化状態を正確に推定することができる電池状態推定装置を提供することを目的とする。【解決手段】本発明に係る電池状態推定装置は、電池セルの休止期間における出力電圧の時間微分と電池温度との間の対応関係を用いて電池セルのＳＯＨを推定し、複数の電池セルのＳＯＨを用いて電池システム全体の劣化状態を推定する。【選択図】図１
Description
本発明は、２次電池セルの状態を推定する技術に関するものである。
２次電池の状態（例えば劣化状態（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ：ＳＯＨ））を電池運用時において推定することは、蓄電池システム、電気自動車、その他同様の電池関連システムにおいて重要である。電池の寿命予測も電池の残寿命を推定するために重要である。
電池状態測定において、電池の特性は電池温度と強い関係を有している。蓄電池システムにおいて、電池セルの温度は変化する。したがって、電池温度を考慮した測定方法が必要である。具体例としては、電池温度に依拠する電池インピーダンスの温度特性をあらかじめ記録しておき、これを用いて電池状態を推定するものがある（特許文献１と２）。
電池システムは複数の電池セルを有しており、各電池セルのＳＯＨは製造工程によってばらつきがある。このばらつきは電池セル内のサブモジュールの温度分布によってさらに大きくなる。この温度分布は電池セルの劣化を加速させる要因となる。温度が高い電池セルは温度が低い電池セルよりも速く劣化する。ＳＯＨが最も低い電池セルは抵抗値が最も高いので、温度上昇をさらに加速する。その結果、電池システム全体の性能は最低ＳＯＨの電池セルによって引き下げられることになる。ＳＯＨの分布を測定せず平均ＳＯＨのみを測定する場合、電池システムが急激に損耗する可能性がある。
特許文献１と２は、電池温度は電池システム内で均一であると想定している。またこれら文献は、インピーダンス測定のために正弦波または矩形波を必要とするので、回路構成が複雑になる。さらに、インピーダンスの温度特性を測定するために周波数応答を処理する必要があるので、分析処理が複雑である。
温度に依存するパラメータを用いてＳＯＨを推定する場合、測定時に電池温度を知る必要がある。特許文献１と２のように既知の関数を用いて電池状態を推定する方法は、温度が均一な電池セルの状態を個別に推定する際には有用である。しかし電池システム内のＳＯＨ分布を推定するためには、電池システム内の温度分布も考慮する必要があると考えられる。
本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、電池セルのＳＯＨ分布を考慮して、電池システム全体の劣化状態を正確に推定することができる電池状態推定装置を提供することを目的とする。
本発明に係る電池状態推定装置は、電池セルの休止期間における出力電圧の時間微分と電池温度との間の対応関係を用いて電池セルのＳＯＨを推定し、複数の電池セルのＳＯＨを用いて電池システム全体の劣化状態を推定する。
本発明に係る電池状態推定装置によれば、電池セルの温度分布をＳＯＨの推定結果に対して反映することができる。これにより、電池セルのＳＯＨ分布を考慮して、電池システム全体の劣化状態を推定することができる。
＜本発明の基本的な考え方について＞
定置型の蓄電池システムは通常、バランスコントローラによって電池システム全体の容量を均一化する。このバランスコントローラにより、劣化した電池セルの真の劣化状態が隠される可能性がある。またバランスコントローラにより、各電池セルの出力電圧のなかで最大のもの（Ｖ＿ｍａｘ）、各電池セルの出力電圧のなかで最小のもの（Ｖ＿ｍｉｎ）、各電池セルの出力電圧の平均（Ｖ＿ａｖｅ）は、ほぼ一定に保たれる。
定置型の蓄電池システムは通常、バランスコントローラによって電池システム全体の容量を均一化する。このバランスコントローラにより、劣化した電池セルの真の劣化状態が隠される可能性がある。またバランスコントローラにより、各電池セルの出力電圧のなかで最大のもの（Ｖ＿ｍａｘ）、各電池セルの出力電圧のなかで最小のもの（Ｖ＿ｍｉｎ）、各電池セルの出力電圧の平均（Ｖ＿ａｖｅ）は、ほぼ一定に保たれる。
本発明者は、電池セルの放電後の休止期間において、Ｖ＿ｍａｘ、Ｖ＿ｍｉｎ、Ｖ＿ａｖｅの間の差分が顕著となることを発見した。そこで本発明は、休止期間における電池電圧と電池温度との間の関係を用いて、電池システムの劣化状態を推定することを提案するものである。
本発明者は、電池セルのＳＯＨが、休止期間における電圧遷移特性と電池温度に対して強く関連していることを発見した。この電圧遷移特性は、温度依存である。休止期間における電圧遷移特性と電池温度との間の対応関係を用いることにより、電池セルのＳＯＨを推定することができる。電圧遷移特性は、電圧の時間微分（ΔＶ／Δｔ）として表すことができる。これは休止期間の２つの時刻間における電圧差として計算できる。
例えば最大温度の電池セルのＳＯＨと最低温度の電池セルのＳＯＨをそれぞれ経時的にモニタリングすることにより、電池セルの活性化エネルギー（Ｅａ）と類似する評価パラメータを、電池システム全体の劣化状態評価指標として算出することができる。Ｅａを用いて電池システム全体の劣化状態を分類することができる。詳細は実施形態１において説明する。
さらに、Ｖ＿ｍａｘ、Ｖ＿ｍｉｎ、Ｖ＿ａｖｅのうち少なくとも２つを用いて、電池セルのＳＯＨ分布を推定することができる。ＳＯＨ分布のうち閾値を逸脱する部分の割合を用いて、電池システムの故障率を推定することができる。推定した故障率が劣化曲線のうちどの部分に位置しているのかを特定することにより、電池システムの将来状態を予測することができる。詳細は実施形態２において説明する。
＜実施の形態１＞
図１は、本発明の実施形態１に係る電池状態推定装置１００の構成図である。電池状態推定装置１００は、電池システム２００の劣化状態を推定する装置である。電池システム２００は、例えば定置型蓄電池システムである。電池状態推定装置１００と電池システム２００との間は、通信回線によって接続されている。通信回線としては、有線・無線いずれであってもよい。例えば適当な通信線、インターネットなどの通信ネットワーク、などを用いることができる。
図１は、本発明の実施形態１に係る電池状態推定装置１００の構成図である。電池状態推定装置１００は、電池システム２００の劣化状態を推定する装置である。電池システム２００は、例えば定置型蓄電池システムである。電池状態推定装置１００と電池システム２００との間は、通信回線によって接続されている。通信回線としては、有線・無線いずれであってもよい。例えば適当な通信線、インターネットなどの通信ネットワーク、などを用いることができる。
電池システム２００は、電池セル２１０とバッテリ管理部２２０を備える。各電池セル２１０は、それぞれ測定回路を備える。測定回路は電池セル２１０の出力電圧と電池温度と電池電流を測定し、バッテリ管理部２２０に対して送信する。バッテリ管理部２２０は、各電池セル２１０から出力電圧と電池温度と電池電流を取得する。
バッテリ管理部２２０は、各電池セル２１０の出力電圧のなかで最大のもの（Ｖ＿ｍａｘ）、各電池セルの出力電圧のなかで最小のもの（Ｖ＿ｍｉｎ）、各電池セルの出力電圧の平均（Ｖ＿ａｖｅ）、を取得する。バッテリ管理部２２０はさらに、各電池セル２１０の電池温度のなかで最高のもの（Ｔ＿ｍａｘ）、各電池セル２１０の電池温度のなかで最低のもの（Ｔ＿ｍｉｎ）、各電池セル２１０の電池温度の平均（Ｔ＿ａｖｅ）、を取得する。バッテリ管理部２２０はさらに、電池システム２００の総電流（Ｉ＿ｔｏｔ）を取得する。Ｉ＿ｔｏｔは各電池セル２１０の電池電流の総和として算出できる。バッテリ管理部２２０はこれら７つの値を記述した測定データ２３０を出力する。
電池状態推定装置１００は、演算部１１０と記憶部１２０と出力部１３０を備える。演算部１１０は通信回線を介して測定データ２３０を取得する。記憶部１２０は、後述する対応関係データ１２１を格納する記憶装置である。演算部１１０は、後述する手順にしたがって、測定データ２３０と対応関係データ１２１を用いて、電池システム２００の劣化状態を推定する。出力部１３０は、その推定結果を出力する。
図２は、演算部１１０が電池システム２００の劣化状態を推定する手順を説明するフローチャートである。演算部１１０は、例えば所定周期ごとに本フローチャートを実施することができる。以下図２の各ステップについて説明する。
（図２：ステップＳ２０１）
演算部１１０は、測定データ２３０を取得する。演算部１１０は、Ｉ＿ｔｏｔの符号によって、電池システム２００が放電期間後の休止期間であるか否かを判定できる。すなわち、Ｉ＿ｔｏｔが正であれば放電期間であり、負であれば充電期間である。Ｉ＿ｔｏｔが０±α（αは適当な判定閾値）であれば休止期間である。演算部１１０はこれらにしたがって、放電期間後の休止期間であるか否かを判定できる。演算部１１０は、Ｖ＿ａｖｅが判定閾値Ｖ＿ｔｈｒｅｓ未満であればステップＳ２０２へ進み、それ以外であれば本フローチャートを終了する。
演算部１１０は、測定データ２３０を取得する。演算部１１０は、Ｉ＿ｔｏｔの符号によって、電池システム２００が放電期間後の休止期間であるか否かを判定できる。すなわち、Ｉ＿ｔｏｔが正であれば放電期間であり、負であれば充電期間である。Ｉ＿ｔｏｔが０±α（αは適当な判定閾値）であれば休止期間である。演算部１１０はこれらにしたがって、放電期間後の休止期間であるか否かを判定できる。演算部１１０は、Ｖ＿ａｖｅが判定閾値Ｖ＿ｔｈｒｅｓ未満であればステップＳ２０２へ進み、それ以外であれば本フローチャートを終了する。
（図２：ステップＳ２０２）
演算部１１０は、変数ｔｉｍｅに現在時刻ｔ０をセットする。
演算部１１０は、変数ｔｉｍｅに現在時刻ｔ０をセットする。
（図２：ステップＳ２０３）
演算部１１０は、時刻ｔ０におけるＶ＿ｍａｘと時刻（ｔ０＋ｔ）におけるＶ＿ｍａｘをそれぞれ取得する。演算部１１０は、これらの差分を時間ｔによって除算することにより、Ｖ＿ｍａｘの時間微分（ｄＶ＿ｍａｘ／ｄｔ）を算出する。演算部１１０は、Ｖ＿ｍｉｎとＶ＿ａｖｅについても同様に時間微分（ｄＶ＿ｍｉｎ／ｄｔ）と（ｄＶ＿ａｖｅ／ｄｔ）をそれぞれ算出する。各時間微分の関係については図３で例示する。
演算部１１０は、時刻ｔ０におけるＶ＿ｍａｘと時刻（ｔ０＋ｔ）におけるＶ＿ｍａｘをそれぞれ取得する。演算部１１０は、これらの差分を時間ｔによって除算することにより、Ｖ＿ｍａｘの時間微分（ｄＶ＿ｍａｘ／ｄｔ）を算出する。演算部１１０は、Ｖ＿ｍｉｎとＶ＿ａｖｅについても同様に時間微分（ｄＶ＿ｍｉｎ／ｄｔ）と（ｄＶ＿ａｖｅ／ｄｔ）をそれぞれ算出する。各時間微分の関係については図３で例示する。
（図２：ステップＳ２０４）
演算部１１０は、Ｓ２０３において求めた各時間微分を用いて対応関係データ１２１を参照することにより、対応する電池セル２１０のＳＯＨを算出する。Ｖ＿ｍａｘに対応する電池セル２１０はＳＯＨ＿ｍｉｎを有し、Ｖ＿ｍｉｎに対応する電池セル２１０はＳＯＨ＿ｍａｘを有し、Ｖ＿ａｖｅに対応する電池セル２１０はＳＯＨ＿ａｖｅを有するものとする。対応関係データ１２１の例については図４で説明する。
演算部１１０は、Ｓ２０３において求めた各時間微分を用いて対応関係データ１２１を参照することにより、対応する電池セル２１０のＳＯＨを算出する。Ｖ＿ｍａｘに対応する電池セル２１０はＳＯＨ＿ｍｉｎを有し、Ｖ＿ｍｉｎに対応する電池セル２１０はＳＯＨ＿ｍａｘを有し、Ｖ＿ａｖｅに対応する電池セル２１０はＳＯＨ＿ａｖｅを有するものとする。対応関係データ１２１の例については図４で説明する。
（図２：ステップＳ２０５）
演算部１１０は、Ｓ２０４において求めた３つのＳＯＨ（ＳＯＨ＿ｍａｘ、ＳＯＨ＿ｍｉｎ、ＳＯＨ＿ａｖｅ）のうち少なくとも２つを用いて、電池システム２００の劣化状態を表す評価パラメータＥａを算出する。Ｅａは例えば電池セル２１０の活性化エネルギーと同様の考え方にしたがって算出することができる。算出手順の具体例については図５で説明する。
演算部１１０は、Ｓ２０４において求めた３つのＳＯＨ（ＳＯＨ＿ｍａｘ、ＳＯＨ＿ｍｉｎ、ＳＯＨ＿ａｖｅ）のうち少なくとも２つを用いて、電池システム２００の劣化状態を表す評価パラメータＥａを算出する。Ｅａは例えば電池セル２１０の活性化エネルギーと同様の考え方にしたがって算出することができる。算出手順の具体例については図５で説明する。
（図２：ステップＳ２０６）
演算部１１０は、Ｓ２０５において算出した評価パラメータＥａにしたがって、電池システム２００の劣化状態を表すＳＯＨゾーンを推定する。ＳＯＨゾーンの例については図６で説明する。
演算部１１０は、Ｓ２０５において算出した評価パラメータＥａにしたがって、電池システム２００の劣化状態を表すＳＯＨゾーンを推定する。ＳＯＨゾーンの例については図６で説明する。
図３は、電池電圧の経時変化を例示するグラフである。電池電圧の時間微分は放電期間後の休止期間において大きく変化する。また時刻ｔ〜ｔ＋ｔ０における３つの時間微分ｄＶ＿ｍａｘ／ｄｔ、ｄＶ＿ｍｉｎ／ｄｔ、ｄＶ＿ａｖｅ／ｄｔは、それぞれ異なる値を有する。
図４は、対応関係データ１２１の例である。電池電圧の時間微分ｄＶ／ｄｔとＳＯＨとの間の関係は、１次関数（図４の点線）によって近似することができる。ただし関数の傾きは電池温度ごとに異なる。そこで対応関係データ１２１は、図４の対応関係を表す関数を電池温度ごとに記述することとした（または電池温度ごとの傾きを計算するための数式を併せて記述してもよい）。演算部１１０は、まず電池温度を用いて関数の傾きを特定することにより、図４の関数を確定する。演算部１１０は、確定した関数に対して、Ｓ２０３で求めた時間微分を代入することにより、対応するＳＯＨを求める。
演算部１１０は、Ｖ＿ｍａｘを出力する電池セル２１０がＴ＿ｍｉｎのもとで劣化すると仮定する。したがって演算部１１０は、Ｔ＿ｍｉｎを用いて特定した関数に対してｄＶ＿ｍａｘ／ｄｔを代入することにより、ＳＯＨ＿ｍａｘを求める。演算部１１０は、Ｖ＿ｍｉｎを出力する電池セル２１０がＴ＿ｍａｘのもとで劣化すると仮定する。したがって演算部１１０は、Ｔ＿ｍａｘを用いて特定した関数に対してｄＶ＿ｍｉｎ／ｄｔを代入することにより、ＳＯＨ＿ｍｉｎを求める。演算部１１０は、Ｖ＿ａｖｅを出力する電池セル２１０がＴ＿ａｖｅのもとで劣化すると仮定する。したがって演算部１１０は、Ｔ＿ａｖｅを用いて特定した関数に対してｄＶ＿ａｖｅ／ｄｔを代入することにより、ＳＯＨ＿ａｖｅを求める。
図５は、評価パラメータＥａを算出する手順を説明するグラフである。ここではＳＯＨ＿ｍａｘを有する電池セル２１０とＳＯＨ＿ｍｉｎを有する電池セル２１０を用いる例を説明する。
ＳＯＨ＿ｍａｘを有する電池セル２１０がＳＯＨ１からＳＯＨ２へ劣化するまでの充放電サイクル数をΔＮ＿ｍａｘとし、ＳＯＨ＿ｍｉｎを有する電池セル２１０がＳＯＨ１からＳＯＨ２へ劣化するまでの充放電サイクル数をΔＮ＿ｍｉｎとする。電池セル２１０の活性化エネルギーをＥａとすると、アレニウスの式から下記式１が成立する。ｋはボルツマン定数である。Ｔ＿ｍａｘ＿ａｖｅは、ＳＯＨ１からＳＯＨ２までにおけるＴ＿ｍａｘの平均値である。Ｔ＿ｍｉｎ＿ａｖｅは、ＳＯＨ１からＳＯＨ２までにおけるＴ＿ｍｉｎの平均値である。さらに式１からＥａを求めると、下記式２が得られる。
式２は、ＳＯＨ＿ｍａｘとＳＯＨ＿ｍｉｎから算出したものであるから、電池システム２００全体の状態を統計的に表していると仮定することができる。したがって式２のＥａは、電池システム２００全体が仮想的に有する、活性化エネルギー類似の評価パラメータとして用いることができると考えられる。そこでＳ２０５において演算部１１０は、Ｅａを電池システム２００の劣化状態評価パラメータとして算出することとした。
図６は、Ｅａと充放電サイクルの経時変化を示すグラフである。電池セル２１０の活性化エネルギーは、充放電サイクルを繰り返すのにともなって、図６のように経時変化することが知られている。電池システム２００全体の劣化状態を表すＥａも同様に経時変化すると考えられる。そこで演算部１１０はＳ２０６において、Ｅａの算出結果にしたがって電池システム２００の劣化状態を推定することができる。例えば図６に示すように、劣化状態を３つのゾーンに区分し、電池システム２００が現在どのゾーンにあるのかを推定することができる。
＜実施の形態１：まとめ＞
本実施形態１に係る電池状態推定装置１００は、測定データ２３０から２つ以上の電池セル２１０について電池電圧と電池温度を取得し、それらを用いて対応関係データ１２１参照することにより、それら電池セル２１０のＳＯＨを求める。電池状態推定装置１００はそのＳＯＨを用いて、電池システム２００全体の劣化状態を推定する。これにより、ｄＶ／ｄｔの温度特性を考慮して、劣化状態を推定することができる。また２つ以上の電池セル２１０のＳＯＨを用いることにより、電池システム２００全体の劣化状態を推定することができる。
本実施形態１に係る電池状態推定装置１００は、測定データ２３０から２つ以上の電池セル２１０について電池電圧と電池温度を取得し、それらを用いて対応関係データ１２１参照することにより、それら電池セル２１０のＳＯＨを求める。電池状態推定装置１００はそのＳＯＨを用いて、電池システム２００全体の劣化状態を推定する。これにより、ｄＶ／ｄｔの温度特性を考慮して、劣化状態を推定することができる。また２つ以上の電池セル２１０のＳＯＨを用いることにより、電池システム２００全体の劣化状態を推定することができる。
本実施形態１に係る電池状態推定装置１００は、ＳＯＨ＿ｍａｘとＳＯＨ＿ｍｉｎから評価パラメータＥａを算出する。Ｅａは電池セル２１０の活性化エネルギーと同様の考え方にしたがって算出したものであるので、劣化状態を表している。またＥａはＳＯＨ＿ｍａｘとＳＯＨ＿ｍｉｎから算出したものであるので、電池システム２００全体の状態を表している。これにより、電池システム２００の温度特性を考慮して、電池システム２００全体の劣化状態を推定することができる。
＜実施の形態２＞
実施形態１においては、活性化エネルギー類似の評価パラメータＥａを用いて、電池システム２００全体の劣化状態を推定することを説明した。本発明の実施形態２では、Ｅａに代えて、電池システム２００内の各電池セル２１０のＳＯＨの分布を推定し、その分布にしたがって電池システム２００の故障率を推定する例を説明する。電池状態推定装置１００と電池システム２００の構成は実施形態１と同様である。
実施形態１においては、活性化エネルギー類似の評価パラメータＥａを用いて、電池システム２００全体の劣化状態を推定することを説明した。本発明の実施形態２では、Ｅａに代えて、電池システム２００内の各電池セル２１０のＳＯＨの分布を推定し、その分布にしたがって電池システム２００の故障率を推定する例を説明する。電池状態推定装置１００と電池システム２００の構成は実施形態１と同様である。
図７は、本実施形態２において演算部１１０が電池システム２００の劣化状態を推定する手順を説明するフローチャートである。Ｓ２０１〜Ｓ２０４は図２と同じである。演算部１１０は、Ｓ２０５〜Ｓ２０６に代えてＳ７０１〜Ｓ７０２を実施する。
（図７：ステップＳ７０１）
演算部１１０は、Ｓ２０４において求めた３つのＳＯＨ（ＳＯＨ＿ｍａｘ、ＳＯＨ＿ｍｉｎ、ＳＯＨ＿ａｖｅ）のうち少なくとも２つを用いて、電池システム２００内における各電池セル２１０のＳＯＨの分布を推定する。推定手順の具体例については図８で説明する。
演算部１１０は、Ｓ２０４において求めた３つのＳＯＨ（ＳＯＨ＿ｍａｘ、ＳＯＨ＿ｍｉｎ、ＳＯＨ＿ａｖｅ）のうち少なくとも２つを用いて、電池システム２００内における各電池セル２１０のＳＯＨの分布を推定する。推定手順の具体例については図８で説明する。
（図７：ステップＳ７０２）
演算部１１０は、Ｓ７０１において算出したＳＯＨ分布にしたがって、電池システム２００の故障率を推定する。故障率を推定する手順の例については、図９〜図１１で説明する。
演算部１１０は、Ｓ７０１において算出したＳＯＨ分布にしたがって、電池システム２００の故障率を推定する。故障率を推定する手順の例については、図９〜図１１で説明する。
図８は、電池システム２００内における各電池セル２１０のＳＯＨの分布の例である。演算部１１０は、３つのＳＯＨ（ＳＯＨ＿ｍａｘ、ＳＯＨ＿ｍｉｎ、ＳＯＨ＿ａｖｅ）のうち少なくとも２つを用いることにより、各電池セル２１０のＳＯＨの度数分布（または確率分布）を推定することができる。図８においては３つのＳＯＨを用い、下記定義にしたがって分布を推定した結果を示した。
・ＳＯＨの平均値＝ＳＯＨ＿ａｖｅ
・ＳＯＨの中央値＝（ＳＯＨ＿ｍａｘ＋ＳＯＨ＿ｍｉｎ）／２
・ＳＯＨの最頻値＝３×中央値−２×平均値（＝ＳＯＨ＿ｍｏｄ）
・ＳＯＨの中央値＝（ＳＯＨ＿ｍａｘ＋ＳＯＨ＿ｍｉｎ）／２
・ＳＯＨの最頻値＝３×中央値−２×平均値（＝ＳＯＨ＿ｍｏｄ）
上記例においては、３つのＳＯＨを用いてＳＯＨ分布を推定しているが、少なくとも２つのＳＯＨがあればＳＯＨ分布を推定することができる。例えばＳＯＨ分布が正規分布であると仮定すれば、ＳＯＨ＿ｍａｘとＳＯＨ＿ｍｉｎを用いてＳＯＨ分布を推定できる。さらに、ＳＯＨ＿ａｖｅ＝（ＳＯＨ＿ｍａｘ＋ＳＯＨ＿ｍｉｎ）／２と仮定することにより、ＳＯＨ＿ａｖｅとＳＯＨ＿ｍａｘまたはＳＯＨ＿ａｖｅとＳＯＨ＿ｍｉｎを用いてＳＯＨ分布を推定できる。
図９は、ＳＯＨ分布に対して下限閾値と上限閾値をセットした例である。演算部１１０は例えば下記式にしたがって、ＳＯＨ分布に対して下限閾値と上限閾値をセットする。ＳＯＨ分布がいずれかの閾値を逸脱した場合、その逸脱部分に対応する電池セル２１０の劣化状態が異常であると推定することができる。Ｃｐｋは定数であり、例えばＣｐｋ＝１．３３である。
上限閾値＝ＳＯＨ＿ｍｏｄ＋（ＳＯＨ＿ｍａｘ−ＳＯＨ＿ｍｏｄ）＊Ｃｐｋ
下限閾値＝ＳＯＨ＿ｍｏｄ−（ＳＯＨ＿ｍａｘ−ＳＯＨ＿ｍｏｄ）＊Ｃｐｋ
下限閾値＝ＳＯＨ＿ｍｏｄ−（ＳＯＨ＿ｍａｘ−ＳＯＨ＿ｍｏｄ）＊Ｃｐｋ
図１０Ａは、ＳＯＨが閾値を逸脱していく過程を模式的に示す図である。時間経過にともなって、３つのＳＯＨ（ＳＯＨ＿ｍａｘ、ＳＯＨ＿ｍｉｎ、ＳＯＨ＿ａｖｅ）のうちいずれかが閾値を逸脱する場合がある。図１０ＡにおいてはＳＯＨ＿ｍｉｎが下限閾値を逸脱する例を示した。演算部１１０は、測定データ２３０をサンプリングするごとに図８〜図９で説明したＳＯＨ分布と上下限閾値を算出し、ＳＯＨが閾値を逸脱したか否かをそのサンプリングごとに判定する。
図１０Ｂは、ＳＯＨが閾値を逸脱することによるＳＯＨ分布の変化を模式的に示す図である。例えば図１０ＡのようにＳＯＨ＿ｍｉｎが下限閾値を逸脱すると、ＳＯＨ分布が全体的に下限閾値側へ移動し、ＳＯＨ分布の一部が下限閾値未満の領域へ突出する。ＳＯＨ分布の面積に対するこの突出部分（図１０Ｂの斜線部）の面積比を、電池システム２００の故障率とみなすこととする。演算部１１０はこの面積比を算出することにより、電池システム２００の故障率を算出する。
図１０Ｃは、故障率を簡易的に求める例を説明する模式図である。図１０ＢにおいてはＳＯＨ分布の面積を用いて故障率を算出する例を示したが、ＳＯＨ分布の形状を三角形で近似することにより、故障率計算を簡易化できる。例えばＳＯＨ＿ｍａｘからＳＯＨ＿ｍｉｎまでを底辺とし、ＳＯＨ＿ｍｏｄを頂点とする三角形を、ＳＯＨ分布の近似形状とみなす。演算部１１０はこの三角形のうち閾値を逸脱した部分の面積比を、電池システム２００の故障率として求めることができる。
図１１は、故障率曲線の例である。演算部１１０は、電池システム２００の故障率と故障率曲線を用いることにより、電池システム２００の劣化状態（例：摩耗故障期にあるか否か）を判定することができる。演算部１１０は、電池システム２００の故障率と、これを用いて判定した劣化状態を、出力部１３０から出力する。
＜実施の形態２：まとめ＞
本実施形態２に係る電池状態推定装置１００は、３つのＳＯＨ（ＳＯＨ＿ｍａｘ、ＳＯＨ＿ｍｉｎ、ＳＯＨ＿ａｖｅ）のうち少なくとも２つを用いることにより、各電池セル２１０のＳＯＨの度数分布を推定する。電池状態推定装置１００は、推定したＳＯＨ分布を用いて、電池システム２００の劣化状態を推定する。ＳＯＨ分布を推定する際に、対応関係データ１２１を参照してＳＯＨを取得することにより、実施形態１と同様にｄＶ／ｄｔの温度特性を考慮して、劣化状態を推定することができる。また２つ以上の電池セル２１０のＳＯＨを用いることにより、電池システム２００全体の劣化状態を推定することができる。
本実施形態２に係る電池状態推定装置１００は、３つのＳＯＨ（ＳＯＨ＿ｍａｘ、ＳＯＨ＿ｍｉｎ、ＳＯＨ＿ａｖｅ）のうち少なくとも２つを用いることにより、各電池セル２１０のＳＯＨの度数分布を推定する。電池状態推定装置１００は、推定したＳＯＨ分布を用いて、電池システム２００の劣化状態を推定する。ＳＯＨ分布を推定する際に、対応関係データ１２１を参照してＳＯＨを取得することにより、実施形態１と同様にｄＶ／ｄｔの温度特性を考慮して、劣化状態を推定することができる。また２つ以上の電池セル２１０のＳＯＨを用いることにより、電池システム２００全体の劣化状態を推定することができる。
本実施形態２に係る電池状態推定装置１００は、ＳＯＨ分布のうち閾値を逸脱した部分の割合を算出することにより、電池システム２００の故障率を算出する。これにより、電池システム２００の温度特性を考慮しつつ、電池システム２００全体が摩耗故障期にあるか否かなどを判定することができる。
＜本発明の変形例について＞
本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
以上の実施形態において、ＳＯＨ＿ｍａｘとＳＯＨ＿ｍｉｎを用いてＥａを算出する例を説明したが、ＳＯＨ＿ａｖｅを用いることもできる。すなわち、３つのＳＯＨ（ＳＯＨ＿ｍａｘとＳＯＨ＿ｍｉｎとＳＯＨ＿ａｖｅ）のうち任意の２つの組み合わせを用いることもできるし、３つのＳＯＨを全て用いることもできる。例えば３つのＳＯＨのうち任意の２つの組み合わせをピックアップしてＥａを求め、その他の組み合わせについても同様にＥａを求め、それらを平均するなどの手法が考えられる。
以上の実施形態において、対応関係データ１２１はあらかじめ記憶部１２０内に格納しておいてもよいし、電池状態推定装置１００の外部から取得して記憶部１２０に格納してもよい。いったん格納した対応関係データ１２１を更新してもよい。
以上の実施形態において、演算部１１０はその機能を実装した回路デバイスなどのハードウェアによって構成することもできるし、その機能を実装したソフトウェアをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置が実行することによって構成することもできる。
以上の実施形態において、出力部１３０は任意の形式で推定結果を出力することができる。例えば表示装置上に画面表示する、推定結果を記述したデータを出力する、などの形態が考えられる。
以上の実施形態においては、電池システム２００の例として定置型蓄電池システムを説明したが、その他電池システムにおいても本発明を適用することができる。例えば車載バッテリシステムなどが考えられる。また電池システム２００が備える電池セルとして２次電池を例示したが、２次電池の例としては例えばリチウムイオン電池、鉛蓄電池、ニッケル水素電池、電気２重層キャパシタ、などが考えられる。
１００：電池状態推定装置
１１０：演算部
１２０：記憶部
１２１：対応関係データ
１３０：出力部
２００：電池システム
２１０：電池セル
２２０：バッテリ管理部
２３０：測定データ
１１０：演算部
１２０：記憶部
１２１：対応関係データ
１３０：出力部
２００：電池システム
２１０：電池セル
２２０：バッテリ管理部
２３０：測定データ
Claims (14)
- 複数の電池セルを有する電池システムの状態を推定する電池状態推定装置であって、
前記電池セルの放電後の休止期間における出力電圧の時間微分、前記休止期間における前記電池セルの温度、および前記電池セルの劣化状態の間の対応関係を記述した対応関係データを格納する記憶部、
前記対応関係データを用いて前記電池セルの劣化状態を算出する演算部、
を備え、
前記演算部は、前記複数の電池セルの出力電圧と電池温度の測定結果を記述した測定データを取得し、
前記演算部は、前記測定データが記述している測定結果のなかから、前記電池システムが有する第１電池セルの第１出力電圧を取得するとともに、前記第１電池セルの第１温度を取得し、
前記演算部は、前記測定データが記述している測定結果のなかから、前記電池システムが有する第２電池セルの第２出力電圧を取得するとともに、前記第２電池セルの第２温度を取得し、
前記演算部は、前記第１出力電圧の時間微分と前記第１温度を用いて前記対応関係データを参照することにより、前記第１電池セルの第１劣化状態を推定し、
前記演算部は、前記第２出力電圧の時間微分と前記第２温度を用いて前記対応関係データを参照することにより、前記第２電池セルの第２劣化状態を推定し、
前記演算部は、前記第１劣化状態と前記第２劣化状態を用いて、前記電池システム全体の劣化状態を推定する
ことを特徴とする電池状態推定装置。 - 前記演算部は、
前記複数の電池セルそれぞれの出力電圧のうち最も大きい最大電圧、
前記複数の電池セルそれぞれの出力電圧のうち最も小さい最小電圧、または、
前記複数の電池セルそれぞれの出力電圧の平均電圧、
のうちいずれかを前記第１出力電圧として取得するとともに、残り２つのうちいずれかを前記第２出力電圧として取得し、
前記演算部は、前記第１出力電圧の時間微分と前記第２出力電圧の時間微分を用いて前記対応関係データを参照することにより、
前記複数の電池セルそれぞれの劣化状態のうち最も劣化していないもの、
前記複数の電池セルそれぞれの劣化状態のうち最も劣化しているもの、または、
前記複数の電池セルそれぞれの劣化状態の平均、
のうち少なくとも２つを取得し、それらを用いて前記電池システム全体の劣化状態を推定する
ことを特徴とする請求項１記載の電池状態推定装置。 - 前記演算部は、
前記複数の電池セルそれぞれの温度のうち最も高い最高温度、
前記複数の電池セルそれぞれの温度のうち最も低い最低温度、または、
前記複数の電池セルそれぞれの温度の平均温度、
のうちいずれかを前記第１温度として取得するとともに、残り２つのうちいずれかを前記第２温度として取得し、
前記演算部は、前記第１温度と前記第２温度を用いて前記対応関係データを参照することにより、
前記複数の電池セルそれぞれの劣化状態のうち最も劣化していないもの、
前記複数の電池セルそれぞれの劣化状態のうち最も劣化しているもの、または、
前記複数の電池セルそれぞれの劣化状態の平均、
のうち少なくとも２つを取得し、それらを用いて前記電池システム全体の劣化状態を推定する
ことを特徴とする請求項１記載の電池状態推定装置。 - 前記演算部は、前記第１劣化状態と前記第２劣化状態を用いて、前記電池システム全体の劣化状態を表す評価パラメータを求め、
前記演算部は、前記評価パラメータを用いて、前記電池システムが、初期劣化状態、偶発劣化状態、または摩耗劣化状態のうちいずれにあるのかを推定する
ことを特徴とする請求項１記載の電池状態推定装置。 - 前記演算部は、
前記複数の電池セルそれぞれの出力電圧のうち最も大きい最大電圧、
前記複数の電池セルそれぞれの出力電圧のうち最も小さい最小電圧、または、
前記複数の電池セルそれぞれの出力電圧の平均電圧、
のうちいずれかを前記第１出力電圧として取得するとともに、残り２つのうちいずれかを前記第２出力電圧として取得し、
前記演算部は、前記第１電池セルが第３劣化状態から第４劣化状態に到達するまでに要する第１充放電サイクル数を取得し、
前記演算部は、前記第２電池セルが前記第３劣化状態から前記第４劣化状態に到達するまでに要する第２充放電サイクル数を取得し、
前記演算部は、前記第１充放電サイクル数と前記第２充放電サイクル数を用いて、前記評価パラメータを算出する
ことを特徴とする請求項４記載の電池状態推定装置。 - 前記演算部は、
前記複数の電池セルそれぞれの温度のうち最も高い最高温度、
前記複数の電池セルそれぞれの温度のうち最も低い最低温度、または、
前記複数の電池セルそれぞれの温度の平均温度、
のうちいずれかを前記第１温度として取得するとともに、残り２つのうちいずれかを前記第２温度として取得し、
前記演算部は、前記第１電池セルが第３劣化状態から第４劣化状態に到達するまでの間は、前記第１電池セルが前記第１温度の時間平均値を有すると仮定して、前記評価パラメータを算出し、
前記演算部は、前記第２電池セルが前記第３劣化状態から前記第４劣化状態に到達するまでの間は、前記第２電池セルが前記第２温度の時間平均値を有すると仮定して、前記評価パラメータを算出する
ことを特徴とする請求項４記載の電池状態推定装置。 - 前記演算部は、前記第１劣化状態と前記第２劣化状態を用いて、前記複数の電池セルそれぞれの劣化状態の分布を推定し、
前記演算部は、前記分布を用いて、前記電池システムの故障率を推定する
ことを特徴とする請求項１記載の電池状態推定装置。 - 前記演算部は、前記複数の電池セルそれぞれの出力電圧のうち最も大きい最大電圧を前記第１出力電圧として取得し、
前記演算部は、前記複数の電池セルそれぞれの出力電圧のうち最も小さい最小電圧を前記第２出力電圧として取得し、
前記演算部は、前記複数の電池セルそれぞれの出力電圧の平均電圧を第３電圧として取得し、
前記演算部は、前記最大電圧の時間微分を用いて前記対応関係データを参照することにより、前記複数の電池セルそれぞれの劣化状態のうち最も劣化しているものを前記第１劣化状態として取得し、
前記演算部は、前記最小電圧の時間微分を用いて前記対応関係データを参照することにより、前記複数の電池セルそれぞれの劣化状態のうち最も劣化していないものを前記第２劣化状態として取得し、
前記演算部は、前記平均電圧の時間微分を用いて前記対応関係データを参照することにより、前記複数の電池セルそれぞれの劣化状態の平均を第３劣化状態として取得し、
前記演算部は、前記第１劣化状態、前記第２劣化状態、および前記第３劣化状態を用いて、前記分布を推定する
ことを特徴とする請求項７記載の電池状態推定装置。 - 前記演算部は、前記第１劣化状態、前記第２劣化状態、および前記第３劣化状態を用いて、少なくとも前記分布の最頻値を算出することにより、前記分布を推定する
ことを特徴とする請求項８記載の電池状態推定装置。 - 前記演算部は、前記分布を用いて、前記電池セルの劣化状態の上限許容値と下限許容値を算出し、
前記演算部は、前記複数の電池セルのうち前記上限許容値を超えたものまたは前記下限許容値を下回ったものの割合にしたがって、前記電池システムの故障率を推定する
ことを特徴とする請求項７記載の電池状態推定装置。 - 前記演算部は、前記分布のうち前記上限許容値を超えた部分の第１面積と、前記分布のうち前記下限許容値を下回った部分の第２面積とを算出し、
前記演算部は、前記分布の面積に対する前記第１面積の割合と、前記分布の面積に対する前記第２面積の割合とを用いて、記複数の電池セルのうち前記上限許容値を超えたものまたは前記下限許容値を下回ったものの割合を算出する
ことを特徴とする請求項１０記載の電池状態推定装置。 - 前記電池状態推定装置はさらに、前記電池システムの劣化状態の推定結果を出力する出力部を備える
ことを特徴とする請求項１記載の電池状態推定装置。 - 前記電池システムは、定置型の電池システムである
ことを特徴とする請求項１記載の電池状態推定装置。 - 前記演算部は、前記電池システムから前記測定データを通信により取得する
ことを特徴とする請求項１記載の電池状態推定装置。
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