JP2021118148A - 電池システムおよびリチウムイオン電池の劣化評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ハイレート劣化の進行度合いの評価精度を向上させる。【解決手段】ＥＣＵ３０は、評価値Ｄおよび面内評価値ηを用いて、リチウムイオン電池のハイレート劣化を評価する。評価値Ｄは、電極体１１５の積層方向における塩濃度ムラを評価するための指標である。面内評価値ηは、電極体１１５の面内方向の塩濃度ムラを評価するための指標である。ＥＣＵ３０は、演算サイクル毎に、現在の評価値Ｄを算出するとともに、リチウムイオン電池のＳＯＣに基づいて現在の面内評価値ηを算出する。ＥＣＵ３０は、面内評価値ηを積算した面内積算評価値Σηの絶対値が基準値を上回った場合に、不感帯を超えた過去の評価値Ｄを積算した劣化評価値ΣＤと、現在の評価値Ｄと、現在の面内評価値ηとに基づいて、ハイレート劣化を評価する一方で、上記絶対値が基準値を下回った場合には、劣化評価値ΣＤに基づいてハイレート劣化を評価する。【選択図】図８

Description

本開示は、電池システムおよびリチウムイオン電池の劣化評価方法に関し、より特定的には、リチウムイオン電池のハイレート劣化の進行度合いの評価技術に関する。

リチウムイオン電池は、ニッケル水素電池などの他の二次電池と比べてエネルギー密度が高いという特徴を有する。そのため、近年、車両走行用の二次電池としてリチウムイオン電池が採用されるケースが増えている。

リチウムイオン電池において大電流での充放電が継続されると、電極体の内部におけるリチウムイオンの濃度分布が偏ることに起因してリチウムイオン電池の内部抵抗が一時的（可逆的）に上昇し得る。このような状態が継続すると、リチウムイオン電池の劣化を招く。この劣化は「ハイレート劣化」とも呼ばれる。

特開２０１７−１０３０８０号公報（特許文献１）は、評価値Ｄ（Ｎ）を算出するように構成された電池システムを開示する。評価値Ｄ（Ｎ）は、リチウムイオン電池の電解液中のイオン濃度の偏りを定量的に評価するために算出される。

特開２０１７−１０３０８０号公報 特許第５７７２９６２号 特開２０１６−１４３５４６号公報

リチウムイオン電池のハイレート劣化の進行度合いを高精度に評価する技術に対する要求が常に存在する。したがって、特許文献１に開示された電池システムと比べて、ハイレート劣化の進行度合いの評価精度をさらに向上させることが望ましい。

本開示は、かかる課題を解決するためになされたものであり、本開示の目的は、リチウムイオン電池を含む電池システムにおいて、ハイレート劣化の進行度合いの評価精度を向上させることである。

（１）本開示のある局面に従う電池システムは、リチウムイオン電池と、電流センサと、演算装置とを備える。リチウムイオン電池は、電解液に含浸され、各々面状の正極と負極とが積層された電極体を含む。電流センサは、リチウムイオン電池に充放電される電流を検出する。演算装置は、第１および第２の評価値を用いて、電極体内におけるリチウムイオン濃度分布の偏りである塩濃度ムラの発生に伴ってリチウムイオン電池の内部抵抗が上昇するリチウムイオン電池の劣化を評価する。第１の評価値（後述するＤ）は、正極および負極の積層方向における塩濃度ムラを評価するための指標である。第２の評価値（後述するη）は、正極および負極の面内方向の塩濃度ムラを評価するための指標である。演算装置は、演算サイクル毎に、電流センサの検出値に基づいて現在の第１の評価値を算出するとともに、リチウムイオン電池のＳＯＣ（State Of Charge）に基づいて現在の第２の評価値を算出する。演算装置は、第２の評価値を積算した第２の積算値（Ση）の絶対値が基準値を上回った場合に、所定の範囲を超えた過去の第１の評価値を積算した第１の積算値（ΣＤ）と、現在の第１の評価値（Ｄ）と、現在の第２の評価値（η）とに基づいて、リチウムイオン電池の劣化を評価する一方で、上記絶対値が基準値を下回った場合には、第１の積算値（ΣＤ）に基づいてリチウムイオン電池の劣化を評価する。

（２）演算装置は、絶対値が基準値を上回った場合に、時間経過に伴う塩濃度ムラの緩和を表す補正係数により補正した第１の積算値に、現在の第１の評価値と現在の第２の評価値との積を加算することによって、リチウムイオン電池の劣化を評価する一方で、絶対値が基準値を下回った場合には、補正係数により補正した第１の積算値に基づいて、リチウムイオン電池の劣化を評価する。

上記（１），（２）の構成によれば、第１の評価値に加えて第２の面内評価値が算出される。詳細は後述するが、第２の評価値を導入して、積算方向の塩濃度ムラと面内方向の塩濃度ムラとの発生順序、および、面内方向の塩濃度ムラの発生しやすさのＳＯＣ依存性を考慮することで、電極体の内部における塩濃度ムラの進行度合いを、より正確に定量化できる。よって、リチウムイオン電池のハイレート劣化の進行度合いの評価精度を向上させることができる。

（３）演算装置は、放電過多の状態にあるリチウムイオン電池への充電電荷量が第１の判定値を超えた場合、または、充電過多の状態にあるリチウムイオン電池からの放電電荷量が第２の判定値を超えた場合には、第２の積算値をリセットする。

上記（３）の構成においては、放電過多の状態にあるリチウムイオン電池への充電電荷量が第１の判定値を超えた場合、または、充電過多の状態にあるリチウムイオン電池からの放電電荷量が第２の判定値を超えた場合、すなわち充放電方向が切り替えられた場合には、第２の積算値をリセットする（リセット方式）。上記（３）の構成によれば、簡易な演算により、塩濃度ムラの解消を表現できる。

（４）演算装置は、放電過多の状態にあるリチウムイオン電池への充電時、または、充電過多の状態にあるリチウムイオン電池からの放電時には、演算サイクル毎に、第２の積算値から現在の第２の評価値を減算する。

上記（４）の構成においては、減算方式は、リチウムイオン電池の充放電方向の切り替え後に面内方向の塩濃度ムラの解消量を逐次減算していく（減算方式）。この方式は塩濃度ムラの緩和の実体に、より即しているので、上記（４）の構成によれば、塩濃度ムラの解消をより正確に表現できる。

（５）電池システムは、リチウムイオン電池の温度を検出する温度センサをさらに備える。演算装置は、リチウムイオン電池のＳＯＣおよび温度に基づいて第２の評価値を算出する。

上記（５）の構成によれば、ＳＯＣ依存性に加えて温度依存性を考慮することで、第２の評価値をより高精度に算出できる。

（６）本開示の他の局面に従うリチウムイオン電池の劣化評価方法において、リチウムイオン電池は、電解液に含浸され、各々面状の正極と負極とが積層された電極体を含む。リチウムイオン電池の劣化は、電極体内におけるリチウムイオン濃度分布の偏りである塩濃度ムラの発生に伴ってリチウムイオン電池の内部抵抗が上昇する劣化であって第１および第２の評価値を用いて評価される。第１の評価値は、正極および負極の積層方向における塩濃度ムラを評価するための指標である。第２の評価値は、正極および負極の面内方向の塩濃度ムラを評価するための指標である。劣化評価方法は、第１〜第３のステップを含む。第１のステップは、演算サイクル毎に、リチウムイオン電池に充放電される電流に基づいて現在の第１の評価値を算出するとともに、リチウムイオン電池のＳＯＣに基づいて現在の第２の評価値を算出するステップである。第２のステップは、第２の評価値を積算した第２の積算値の絶対値が基準値を上回った場合に、所定の範囲を超えた過去の第１の評価値を積算した第１の積算値と、現在の第１の評価値と、現在の第２の評価値とに基づいて、リチウムイオン電池の劣化を評価するステップである。第３のステップは、絶対値が基準値を下回った場合には、第１の積算値に基づいてリチウムイオン電池の劣化を評価するステップである。

上記（６）の方法によれば、上記（１）の構成と同様に、リチウムイオン電池の内部抵抗の算出精度を向上させることができる。

本開示によれば、リチウムイオン電池の内部抵抗の算出精度を向上させることができる。

実施の形態１に係る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図である。 各セルの構成をより詳細に示す図である。 電極体の構成をより詳細に説明するための図である。 実施の形態１におけるハイレート劣化を抑制するための制御を示すフローチャートである。 実施の形態１におけるハイレート劣化を抑制するための制御の一例を示すタイムチャートである。 電極体の内部にて生じるリチウムイオンの濃度分布の偏りを説明するための概念図である。 電極体の面内方向の塩濃度ムラの生じやすさのＳＯＣ（State Of Charge）依存性を説明するための概念図である。 リセット方式の劣化評価値算出処理の処理手順を示すフローチャート（第１図）である。 リセット方式の劣化評価値算出処理の処理手順を示すフローチャート（第２図）である。 不感帯係数の算出手法の一例を示す図である。 履歴変数の算出手法の一例を示す図である。 減算方式の劣化評価値算出処理の処理手順を示すフローチャートである。

以下、本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。

以下に示す実施の形態では、本開示に係る電池システムが車両に搭載される構成について説明する。しかし、本開示に係る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、たとえば定置用であってもよい。

［実施の形態１］
＜電池システムの全体構成＞
図１は、実施の形態１に係る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図である。図１を参照して、車両１は、代表的にはハイブリッド車両（ＨＶ：Hybrid Vehicle）である。しかし、本開示に係る電池システムは、ＨＶに限らず、バッテリが搭載される車両全般に適用可能である。そのため、車両１は、プラグインハイブリッド車（ＰＨＶ：Plug-in Hybrid Vehicle）、電気自動車（ＥＶ：Electric Vehicle）または燃料電池自動車（ＦＣＶ：Fuel Cell Vehicle）などであってもよい。

車両１は電池システム２を備える。電池システム２は、バッテリ１０と、監視ユニット２０と、電子制御装置（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）３０とを備える。電池システム２は、バッテリ１０の状態を監視したりバッテリ１０の状態を診断したりする。車両１は、電池システム２に加えて、電力制御装置（ＰＣＵ：Power Control Unit）４０と、モータジェネレータ５１，５２と、エンジン６０と、動力分割装置７０と、駆動軸８０と、駆動輪９０とを備える。

バッテリ１０は、複数のセル１１を含む組電池である。各セル１１は、非水電解液を含む二次電池であり、具体的にはリチウムイオン電池である。セル１１の構成については図２および図３にて、より詳細に説明する。バッテリ１０は、モータジェネレータ５１，５２を駆動するための電力を蓄え、ＰＣＵ４０を通じてモータジェネレータ５１，５２へ電力を供給する。また、バッテリ１０は、モータジェネレータ５１，５２の発電時にＰＣＵ４０を通じて発電電力を受けて充電される。

監視ユニット２０は、電圧センサ２１と、電流センサ２２と、温度センサ２３とを含む。電圧センサ２１は、複数のセル１１の各々の電圧Ｖを検出する。電流センサ２２は、バッテリ１０に充放電される電流Ｉを検出する。温度センサ２３は、複数のセル１１からなるブロック（モジュールとも呼ばれる）毎の温度Ｔを検出する。各センサは、その検出結果をＥＣＵ３０に出力する。

なお、各センサの監視単位は特に限定されず、セル単位であってもよいし、隣接する複数のセル単位であってもよいし、ブロック単位であってもよいし、バッテリ１０全体であってもよい。以下ではバッテリ１０の内部構成を特に区別せず、単にバッテリ１０と記載する場合がある。

また、バッテリ１０に充放電される電流Ｉの符号に関して、バッテリ１０への放電方向を正とし、バッテリ１０への充電方向を負とする。バッテリ１０に充放電にされる電力の符号についても同様である。

ＥＣＵ３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサ３１と、（ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）などのメモリ３２と、各種信号を入出力するための入出力ポート（図示せず）とを含む。ＥＣＵ３０は、各センサから受ける信号ならびにメモリ３２に記憶されたプログラムおよびマップに基づいて、車両１を所望の状態に制御するための各種処理を実行する。より具体的には、ＥＣＵ３０は、エンジン６０およびＰＣＵ４０を制御することにより、バッテリ１０の充放電を制御する。また、ＥＣＵ３０は、バッテリ１０の異常の有無を診断したりバッテリ１０の劣化状態を評価したりする。劣化状態の評価については後に詳細に説明する。

なお、ＥＣＵ３０は、機能毎に複数のＥＣＵに分割されていてもよい。たとえば、ＥＣＵ３０を、バッテリ１０の監視・診断・評価に特化したＥＣＵ（電池ＥＣＵ）と、エンジン６０を制御するＥＣＵ（エンジンＥＣＵ）と、車両１の全体を制御するＥＣＵ（ＨＶＥＣＵ）とに分割できる。

ＰＣＵ４０は、ＥＣＵ３０からの制御信号に従って、バッテリ１０とモータジェネレータ５１，５２との間で双方向の電力変換を実行する。ＰＣＵ４０は、モータジェネレータ５１，５２の状態を別々に制御可能に構成されていてもよい。この場合、ＰＣＵ４０は、たとえば、モータジェネレータ５１，５２にそれぞれ対応して設けられる２つのインバータと、各インバータに供給される直流電圧をバッテリ１０の出力電圧以上に昇圧するコンバータ（いずれも図示せず）とを含む。

モータジェネレータ５１，５２の各々は、交流回転電機であり、たとえばロータに永久磁石（図示せず）が埋設された三相交流同期電動機である。モータジェネレータ５１は、主として、動力分割装置７０を経由してエンジン６０により駆動される発電機として用いられる。モータジェネレータ５１が発電した電力は、ＰＣＵ４０を介してモータジェネレータ５２またはバッテリ１０に供給される。モータジェネレータ５２は、主として電動機として動作する。モータジェネレータ５２は、バッテリ１０からの電力およびモータジェネレータ５１の発電電力の少なくとも一方を受けて駆動され、モータジェネレータ５２の駆動力は駆動軸８０に伝達される。一方、車両の制動時または下り斜面での加速度低減時には、モータジェネレータ５２は、発電機として動作して回生発電を行う。モータジェネレータ５２が発電した電力は、ＰＣＵ４０を介してバッテリ１０に供給される。

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、空気と燃料との混合気を燃焼させたときに生じる燃焼エネルギーを運動子（ピストンおよびロータなど）の運動エネルギーに変換することによって動力を出力する。

動力分割装置７０は、たとえば、サンギヤ、キャリア、リングギヤの３つの回転軸を有する遊星歯車機構（図示せず）を含む。動力分割装置７０は、エンジン６０から出力される動力を、モータジェネレータ５１を駆動する動力と、駆動輪９０を駆動する動力とに分割する。

＜セル構成＞
図２は、各セル１１の構成をより詳細に示す図である。図２におけるセル１１は、その内部を透視して図示されている。

図２を参照して、セル１１は、たとえば角型（略直方体形状）の電池ケース１１１を有する。電池ケース１１１の上面は蓋体１１２によって封止されている。正極端子１１３および負極端子１１４の各々の一方端は、蓋体１１２から外部に突出している。正極端子１１３および負極端子１１４の他方端は、電池ケース１１１の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１１１の内部には電極体１５が収容されている。電極体１５は、正極１１６と負極１１７とがセパレータ１１８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。

図中ｘ方向は、正極１１６、負極１１７およびセパレータ１１８の各層の面に沿った方向である。以下、この方向を「面内方向」と呼ぶ。ｙ方向は、上記各層が積層された方向である。以下、この方向を「積層方向」と呼ぶ。

図３は、電極体１５の構成をより詳細に説明するための図である。図３では簡単のため、正極１１６、負極１１７およびセパレータ１１８が１層ずつ示されている。

正極１１６は、正極集電箔１１６Ａと、正極集電箔１１６Ａの表面に形成された正極活物質層１１６Ｂ（正極活物質、導電材およびバインダを含む層）とを含む。同様に、負極１１７は、負極集電箔１１７Ａと、負極集電箔１１７Ａの表面に形成された負極活物質層１１７Ｂ（負極活物質、導電材およびバインダを含む層）とを含む。セパレータ１１８は、正極活物質層１１６Ｂおよび負極活物質層１１７Ｂの両方に接するように設けられている。正極活物質層１１６Ｂ、負極活物質層１１７Ｂおよびセパレータ１１８は、電解液に含浸されている。

正極活物質層１１６Ｂ、負極活物質層１１７Ｂ、セパレータ１１８および電解液には、リチウムイオン電池の正極活物質、負極活物質、セパレータおよび電解液として従来公知の材料をそれぞれ用いることができる。一例として、正極活物質層１１６Ｂには、コバルト酸リチウムの一部がニッケルおよび／または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。負極活物質層１１７Ｂには、たとえば黒鉛を用いることができる。セパレータ１１８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ＬｉＰＦ_６）と、添加剤（たとえばＬｉＢＯＢ（lithium bis(oxalate)borate）またはＬｉ［ＰＦ_２（Ｃ_２Ｏ_４）_２］）等を含む。

なお、セル１１の上記構成は例示に過ぎない。たとえば、セル１１は、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。

＜ハイレート劣化＞
以上のように構成されたバッテリ１０においては、大きな電流（ハイレート電流）での充放電が継続的に行われた場合に「ハイレート劣化」が生じ得る。ハイレート劣化とは、電極体１５の内部におけるリチウムイオンの濃度分布が偏ることを１つの要因としてバッテリ１０の内部抵抗が上昇する劣化現象である。以下では、リチウムイオンの濃度分布を「塩濃度分布」とも呼び、リチウムイオンの濃度分布の偏りを「塩濃度ムラ」とも呼ぶ。ＥＣＵ３０は、バッテリ１０のハイレート劣化の進行度合いを塩濃度ムラに基づいて評価する「劣化評価値ΣＤ」を算出する。そして、ＥＣＵ３０は、算出した劣化評価値ΣＤに応じて、バッテリ１０のハイレート劣化を抑制するための制御（ハイレート劣化抑制制御）を実行する。

図４は、実施の形態１におけるハイレート劣化抑制制御を示すフローチャートである。図４を参照して、このフローチャートは、予め定められた演算サイクルΔｔ毎に繰り返し実行される。各ステップは、ＥＣＵ３０によるソフトウェア処理により実現されるが、ＥＣＵ３０内に作製されたハードウェア（電気回路）により実現されてもよい。以下、ステップをＳと略す。

Ｓ１において、ＥＣＵ３０は、監視ユニット２０に含まれる各センサの検出値を読み込む。これにより、バッテリ１０の電圧Ｖ、電流Ｉおよび温度Ｔが取得される。

Ｓ２において、ＥＣＵ３０は、たとえばＳ１で取得された電流Ｉに基づいて、バッテリ１０のＳＯＣを算出する。なお、ＳＯＣの算出方法としては、電流積算（クーロンカウント）による手法、開放電圧（ＯＣＶ：Open Circuit Voltage）の推定による手法などの公知の手法を適宜採用できる。

Ｓ３において、ＥＣＵ３０は、バッテリ１０の充放電に伴う塩濃度ムラの増大および減少の両方を考慮して、劣化評価値ΣＤを算出するための評価値Ｄを算出する。Ｎ回目（今回）の演算サイクルで算出される評価値をＤ（Ｎ）と表し、（Ｎ−１）回目（前回）の演算サイクルで算出された評価値をＤ（Ｎ−１）と表す。Ｎは自然数である。評価値Ｄ（Ｎ）は、漸化式である下記式（１）に従って算出される。評価値の初期値Ｄ（０）は、たとえば０に設定される。
Ｄ（Ｎ）＝Ｄ（Ｎ−１）−Ｄ（−）＋Ｄ（＋） ・・・（１）

式（１）において、評価値の減少量Ｄ（−）は、前回の評価値算出時から今回の評価値算出時までの間（演算サイクルΔｔの間）にリチウムイオンが拡散することによる塩濃度ムラの減少量を表す。減少量Ｄ（−）は、下記式（２）のように忘却係数αを用いて算出できる。なお、０＜α×Δｔ＜１である。
Ｄ（−）＝α×Δｔ×Ｄ（Ｎ−１） ・・・（２）

忘却係数αは、電解液中のリチウムイオンの拡散速度に対応する係数であり、バッテリ１０の温度ＴおよびＳＯＣに依存する。そのため、忘却係数αと、温度ＴおよびＳＯＣとの相関関係が実験またはシミュレーションにより予め取得され、マップまたは変換式としてＥＣＵ３０のメモリ３２に格納されている。このマップまたは変換式を参照することにより、温度ＴおよびＳＯＣから忘却係数αを算出できる。後述する電流係数β、限界閾値Ｃについても同様である。忘却係数α、電流係数βおよび限界閾値Ｃは、いずれも正である。

式（１）に戻り、評価値の増加量Ｄ（＋）は、前回の評価値算出時から今回の評価値算出時までの間（演算サイクルΔｔの間）にバッテリ１０が充放電されることによる塩濃度ムラの増大量を表す。増加量Ｄ（＋）は、下記式（３）に示すように、電流係数β、限界閾値Ｃおよび電流Ｉを用いて算出できる。
Ｄ（＋）＝（β／Ｃ）×Ｉ×Δｔ ・・・（３）

式（３）において、バッテリ１０の放電時には、放電電流Ｉ＞０であるため、増加量Ｄ（＋）は正である。放電電流の大きさ｜Ｉ｜が大きいほど、演算サイクルΔｔが長いほど、評価値Ｄ（Ｎ）の正方向への変化量が大きくなる。一方、バッテリ１０の充電時には、充電電流Ｉ＜０であるため、増加量Ｄ（＋）は負である。充電電流の大きさ｜Ｉ｜が大きいほど、演算サイクルΔｔが長いほど、評価値Ｄ（Ｎ）の負方向への変化量が大きくなる。このことからも、増加量Ｄ（＋）がバッテリ１０の充放電による塩濃度ムラの増大を示していることが理解される。

式（１）における「−Ｄ（−）」は、評価値Ｄ（Ｎ）を０へ向けて変化させる項である。式（２）から分かるように、忘却係数αが大きいほど、演算サイクルΔｔが長いほど、評価値Ｄ（Ｎ）は０に速く近づくように変化する。このことから、減少量Ｄ（−）がリチウムイオンの拡散に伴う塩濃度ムラの減少（回復）を示していることが理解される。

Ｓ４において、ＥＣＵ３０は、Ｓ３にて算出した評価値Ｄ（Ｎ）に基づいて劣化評価値ΣＤ（Ｎ）を算出する（劣化評価値算出処理）。劣化評価値ΣＤ（Ｎ）については、バッテリ１０の放電過多の状態を評価するための値と、バッテリ１０の充電過多の状態を評価するための値とを別々に算出してもよい（たとえば特許文献１参照）。図４に示す例では、説明の複雑化を避けて本開示の特徴の理解を容易にするため、充電過多の状態の評価に劣化評価値ΣＤを用いる例について説明する。

ＥＣＵ３０は、劣化評価値ΣＤ（Ｎ）が所定の閾値ＴＨを超えた場合にバッテリ１０への充電電力の制御上限値（充電電力上限値Ｗｉｎ）の絶対値を小さくすることによってバッテリ１０の充電を抑制する。充電電力上限値Ｗｉｎは、Ｗｉｎ≦０の範囲内に設定され、Ｗｉｎ＝０のときはバッテリ１０への充電が禁止される。このような充電制限により、ハイレート充電によるバッテリ１０のさらなる劣化を抑制できる。

具体的には、Ｓ５において、ＥＣＵ３０は、劣化評価値ΣＤ（Ｎ）を閾値ＴＨ（ＴＨ＜０）と比較する。ＥＣＵ３０は、ΣＤ（Ｎ）≧ＴＨの場合、すなわち、劣化評価値ΣＤ（Ｎ）が閾値ＴＨに達していない場合（Ｓ５においてＮＯ）には、充電電力上限値ＷｉｎをＷ０（Ｗｉｎ＝Ｗ０＜０）に設定する（Ｓ７）。Ｗ０は、デフォルト値であり、たとえば、バッテリ１０の定格出力電力に基づいて定められる。Ｗ０は、バッテリ１０の温度ＴまたはＳＯＣに応じて可変に設定されてもよい。

これに対し、ΣＤ（Ｎ）＜ＴＨの場合、すなわち、劣化評価値ΣＤ（Ｎ）が閾値ＴＨを超えた場合（Ｓ５においてＹＥＳ）は、ＥＣＵ３０は、充電電力上限値Ｗｉｎをデフォルト値Ｗ０よりも小さな値に設定する（Ｗｉｎ＜Ｗ０＜０）に設定する（Ｓ６）。このように、劣化評価値ΣＤ（Ｎ）が閾値ＴＨを超過してからは、劣化評価値ΣＤ（Ｎ）が閾値ＴＨに達する前と比べて、充電電力上限値Ｗｉｎの大きさを小さくすることにより、ハイレート充電によるバッテリ１０のさらなる劣化を抑制できる。なお、充電電力上限値Ｗｉｎの大きさの制限を強めることをＷｉｎ介入とも呼ぶ。

＜不感帯＞
図５は、実施の形態１におけるハイレート劣化抑制制御の一例を示すタイムチャートである。図５において、横軸は経過時間を表す。縦軸は、上から順に、評価値Ｄ（Ｎ）、劣化評価値ΣＤ（Ｎ）および充電電力上限値Ｗｉｎを表す。

図５を参照して、初期時刻ｔ０では評価値Ｄ（Ｎ）の初期値は０であり、この状態では塩濃度ムラは発生していない状況を想定する。その後、前述のように、バッテリ１０が放電されると、評価値Ｄ（Ｎ）は正方向に増加する一方で、バッテリ１０が充電されると、評価値Ｄ（Ｎ）は負方向に増加する（式（１）〜（３）参照）。

本実施の形態では、充電側の評価値Ｄ（Ｎ）に関し、２つの閾値Ｄｔｒ＋，Ｄｔｒ−が設定されている。これらの閾値に挟まれた範囲を「不感帯」と呼ぶ。不感帯は、本開示に係る「所定の範囲」に相当する。

評価値Ｄ（Ｎ）が不感帯を超えた期間、すなわち、Ｄ（Ｎ）＞Ｄｔｒ＋またはＤ（Ｎ）＜Ｄｔｒ−である期間には、その時点での評価値Ｄ（Ｎ）がそれまでの劣化評価値ΣＤ（Ｎ−１）に加算される。これに対し、評価値Ｄ（Ｎ）が不感帯を超えていない期間、すなわち、Ｄｔｒ−≦Ｄ（Ｎ）≦Ｄｔｒ＋である期間には、評価値Ｄ（Ｎ）は劣化評価値ΣＤ（Ｎ−１）に加算されない。

図５に示す例では、初期時刻ｔ０から時刻ｔａまでの期間、評価値Ｄ（Ｎ）が不感帯外であるため、劣化評価値ΣＤ（Ｎ）は０に維持される。Ｄ（Ｎ）＞Ｄｔｒ＋となる時刻ｔａから時刻ｔｂまでの期間には、評価値Ｄ（Ｎ）が劣化評価値ΣＤ（Ｎ）に加算されることで、劣化評価値ΣＤ（Ｎ）は正方向に増加する。評価値Ｄ（Ｎ）が再び不感帯外となる時刻ｔｂから時刻ｔｃまでの期間には、評価値Ｄ（Ｎ）は加算されないが、後述する減衰係数γの影響により、劣化評価値ΣＤ（Ｎ）の絶対値は減少して徐々に０に近付く。Ｄ（Ｎ）＜Ｄｔｒ−となる時刻ｔｃ以降には、劣化評価値ΣＤ（Ｎ）は負方向に増加する。

時刻ｔｄにおいて、劣化評価値ΣＤ（Ｎ）が閾値ＴＨに達すると、バッテリ１０の充電電力上限値Ｗｉｎの絶対値がＷ０未満に抑制される（Ｗｉｎ介入）。たとえば車両１の走行中には、モータジェネレータ５２の回生制動による発電電力が充電電力上限値Ｗｉｎに従って抑制される。これにより、評価値Ｄ（Ｎ）および劣化評価値ΣＤ（Ｎ）が０へ近付くように変化することで、充電側への塩濃度ムラのさらなる増大を回避できる。

＜塩濃度ムラ＞
前述のように、大電流（ハイレート）での充放電が行われると、電極体１５の内部に塩濃度ムラが生じ得る。本発明者らは、塩濃度ムラが２種類に区別できる点に着目した。

図６は、電極体１５の内部にて生じるリチウムイオンの濃度分布の偏り（塩濃度ムラ）を説明するための概念図である。図６には、理解を助けるため、図３にて説明した電極体１５の構成を再度図示している。

塩濃度ムラは、電極体１５における正極１１６および負極１１７等の各層の積層方向（ｙ方向）に加えて面内方向（ｘ方向）にも生じ得る。図６には、積層方向の塩濃度ムラの一例を示すとともに、面内方向の塩濃度ムラの一例を示している。

２種類の塩濃度ムラは順に発生する。たとえばハイレート充電時には、まず、積層方向に塩濃度ムラが生じる。その後もハイレート充電が継続した場合、負極１１７が膨張することで、電極体１５（負極１１７）に保持された電解液が電極体１５から押し出される。電解液の流出に伴い、面内方向にも塩濃度ムラが生じる。ハイレート放電時も同様に、積層方向に塩濃度ムラが発生した後に面内方向に塩濃度ムラが発生する。

なお、ここで説明したように、面内方向の塩濃度ムラは、電極体１５の体積変化（膨張・収縮）に由来する。したがって、面内方向の塩濃度ムラの発生の有無（塩濃度分布）に関しては電池ケース１１１に加わる荷重変動から推定できる。

面内方向の塩濃度ムラは、積層方向の塩濃度ムラの発生後に直ちに発生するものではない。積層方向の塩濃度ムラが発生してからバッテリ１０の充放電をさらに継続しない限り、面内方向の塩濃度ムラは発生しない。また、面内方向の塩濃度ムラの生じやすさ（面内方向の塩濃度ムラが進む速さ）はＳＯＣに依存する。

図７は、電極体１５における面内方向の塩濃度ムラの生じやすさのＳＯＣ依存性を説明するための概念図である。図７において、横軸は、バッテリ１０のＳＯＣを表す。縦軸は、電極体１５からの電解液の押し出し量を表す。前述のメカニズムに従い、縦軸を面内方向の塩濃度ムラの生じやすさと読み替えてもよい。

図７に示す例では、ＳＯＣが０％からＳｃまでの低ＳＯＣ領域では、ＳＯＣがＳｃ以上である中ＳＯＣ領域または高ＳＯＣ領域と比べて、電極体１５からの電解液の押し出しが相対的に起こりにくい。よって、低ＳＯＣ領域では面内方向の塩濃度ムラが相対的に生じにくい。

ここで説明したような塩濃度ムラの発生順序と面内方向の塩濃度ムラのＳＯＣ依存性とを考慮しない場合、バッテリ１０のハイレート劣化の進行度合いを適切に評価できない可能性がある。

たとえば、ＥＶでは、バッテリのＳＯＣが高ＳＯＣ状態から低ＳＯＣ状態に向けて次第に減少していく。これに対し、ＨＶでは、予め定められたＳＯＣ領域内でバッテリの充放電が繰り返されることが多い。したがって、ＨＶである車両１では、ＥＶと比べて、バッテリ１０のＳＯＣ変動が小さい。図７に示す例では、バッテリ１０のＳＯＣ変動が低ＳＯＣ領域内に留まる状況であっても電極体１５の面内方向の塩濃度ムラが生じにくいことを考慮せずに評価値Ｄ（Ｎ）を積算し続けた場合、劣化評価値ΣＤ（Ｎ）が過大な値となってしまう可能性がある。言い換えると、バッテリ１０のハイレート劣化の進行度合いを過大に評価してしまう可能性がある。その結果、たとえば、本来は不要であるにも拘わらずＷｉｎ介入を実行し、回生電力をバッテリ１０に回収し切れずに車両１の燃費が悪化してしまう可能性がある。

そこで、本実施の形態においては、面内方向の塩濃度ムラを評価するための評価値を導入する。この評価値を「面内評価値η」と記載する。また、面内評価値ηの積算値を「面内面内積算評価値Ση」と記載する。劣化評価値算出処理に面内評価値ηを導入することで、塩濃度ムラの発生順序と面内方向の塩濃度ムラのＳＯＣ依存性とを考慮に入れ、バッテリ１０のハイレート劣化の進行度合いを実体に合わせて評価することが可能になる。実施の形態１では「リセット方式」の劣化評価値算出処理について説明する。

＜リセット方式の処理フロー＞
図８および図９は、リセット方式の劣化評価値算出処理（図４のＳ４の処理）の処理手順を示すフローチャートである。この例では、充電側における面内評価値η_ｃと、放電側における面内評価値η_ｄとが別々に算出される。

図８を参照して、Ｓ１０１において、ＥＣＵ３０は、バッテリ１０のＳＯＣに基づいてＳＯＣ係数を算出する。ＳＯＣ係数とは、面内方向の塩濃度ムラの生じやすさを表現するためのパラメータであり、バッテリ１０のＳＯＣによって異なり得る。バッテリ１０の充電側と放電側とで別のＳＯＣ係数を定めることができる。充電側におけるＳＯＣ係数をＫ_ｃと記載し、放電側におけるＳＯＣ係数をＫ_ｄと記載する。

図１０は、ＳＯＣ係数Ｋ_ｃの算出手法の一例を示す図である。図１０において、横軸はバッテリ１０のＳＯＣを表し、縦軸はＳＯＣ係数Ｋ_ｃを表す。電極体１５の面内方向の塩濃度ムラが生じやすいほど、ＳＯＣ係数Ｋ_ｃは大きくなる。図７に例示したように低ＳＯＣ領域では塩濃度ムラが生じにくく、ＳＯＣが高くなるに従って塩濃度ムラが生じやすくなる場合には、ＳＯＣが高いほどＳＯＣ係数Ｋ_ｃも大きい。

図１０に示すような、バッテリ１０のＳＯＣとＳＯＣ係数Ｋ_ｃとの間の関係を事前に求め、マップまたは変換式としてＥＣＵ３０のメモリ３２に格納させておく。これにより、ＥＣＵ３０は、バッテリ１０のＳＯＣからＳＯＣ係数Ｋ_ｃを算出できる。

ＳＯＣ係数Ｋ_ｃにはＳＯＣ依存性に加えて温度依存性を持たせてもよい。この場合には、バッテリ１０のＳＯＣと温度ＴとＳＯＣ係数Ｋ_ｃとの間の関係を、たとえば３次元マップとして予め求めておくことができる。ＳＯＣ係数Ｋ_ｃは、バッテリ１０のＳＯＣが高くなるに従って大きくなるとともに、バッテリ１０の温度Ｔが高くなるに従って大きくなる。

図８を再び参照して、Ｓ１０２において、ＥＣＵ３０は、放電側のＳＯＣ係数Ｋ_ｄについても充電側のＳＯＣ係数Ｋ_ｃと同様にして算出する。

Ｓ１０３において、ＥＣＵ３０は、バッテリ１０の充放電履歴を表す履歴変数Ｈを算出する。一般に、バッテリの充放電履歴は、バッテリに充放電される電流の向きと大きさとによって表される。よって、履歴変数Ｈは、電流Ｉに依存するパラメータであり、少なくとも電流Ｉに基づいて算出される。

図１１は、履歴変数Ｈの算出手法の一例を示す図である。図１１において、横軸はバッテリ１０に充放電される電流Ｉを表し、縦軸は履歴変数Ｈを表す。履歴変数Ｈは正負の値を取り得る。図１１に示す例では、履歴変数Ｈと電流Ｉとは等符号である。また、電流Ｉの絶対値が大きいほど履歴変数Ｈの絶対値も大きくなる。

履歴変数ＨについてもＳＯＣ係数Ｋ_ｃ（またはＫ_ｄ）と同様に、バッテリ１０の電流Ｉと履歴変数Ｈとの間の関係をマップ等として事前に規定しておくことで、バッテリ１０の電流Ｉから履歴変数Ｈを算出できる。なお、演算サイクルの序数を記載していないが、ＳＯＣ係数Ｋ_ｃ，Ｋ_ｄおよび履歴変数ＨもＮ回目の演算サイクルにて算出された値である。

図８に戻り、Ｓ１０４において、ＥＣＵ３０は、充電側のＳＯＣ係数Ｋ_ｃと履歴変数Ｈとの積により、Ｎ回目の演算サイクルにおける充電側の面内評価値η_ｃ（Ｎ）を算出する（下記式（４）参照）。
η_ｃ（Ｎ）＝Ｋ_ｃ×Ｈ ・・・（４）

Ｓ１０５において、ＥＣＵ３０は、Ｓ１０４にて算出した面内評価値η_ｃ（Ｎ）を用いて、Ｎ回目の演算サイクルまでの充電側の面内積算評価値Ση_ｃ（Ｎ）を算出する。面内積算評価値Ση_ｃ（Ｎ）は、下記式（５）に示すように、（Ｎ−１）回目の演算サイクルまでの面内積算評価値Ση_ｃ（Ｎ−１）にＮ回目の面内評価値η_ｃ（Ｎ）を加算することで算出される。
Ση_ｃ（Ｎ）＝Ση_ｃ（Ｎ−１）＋η_ｃ（Ｎ） ・・・（５）

放電側についても充電側と同様に、ＥＣＵ３０は、放電側のＳＯＣ係数Ｋ_ｄと履歴変数Ｈとの積により、Ｎ回目の演算サイクルにおける放電側の面内評価値η_ｄ（Ｎ）を算出する（下記式（６）参照）（Ｓ１０６）。また、ＥＣＵ３０は、放電側の面内評価値η_ｄ（Ｎ）を積算することで放電側の面内積算評価値Ση_ｄ（Ｎ）を算出する（下記式（７）参照）（Ｓ１０７）。
η_ｄ（Ｎ）＝Ｋ_ｄ×Ｈ ・・・（６）
Ση_ｄ（Ｎ）＝Ση_ｄ（Ｎ−１）＋η_ｄ（Ｎ） ・・・（７）

バッテリ１０の充電と放電とが断続的に繰り返された場合であっても、バッテリ１０への充電電荷量［単位：Ａｈ］の方がバッテリ１０からの放電電荷量よりも有意に大きいと、バッテリ１０は充電過多の状態になり、充電側の塩濃度ムラが発生し得る。充電過多の状態にあるバッテリ１０においても、ある程度の放電が行われると、充電側の塩濃度ムラが解消され得る。逆に、放電電荷量の方が充電電荷量よりも有意に大きいと、バッテリ１０が放電過多の状態となり、放電側の塩濃度ムラが発生し得る。放電過多の状態にあるバッテリ１０に対してある程度の充電が行われた場合にも、放電側の塩濃度ムラが解消され得る。

図９を参照して、Ｓ１０８において、ＥＣＵ３０は、バッテリ１０が充電過多の状態にあって、かつ、バッテリ１０が充電過多の状態になってから現在までのバッテリ１０からの放電電荷量Ｑ_ｄの絶対値が所定の判定値Ｑ２以上であるかどうかを判定する。放電電荷量Ｑ_ｄは、バッテリ１０からの放電電流Ｉと経過時間とから算出できる。放電電荷量Ｑ_ｄに代えて、バッテリ１０から放電された電力量［単位：Ｗｈ］を用いてもよい。

判定値Ｑ２は以下のように定めることができる。電極体１５の面内方向に関し、充電側の塩濃度ムラが発生したセルを準備する。そして、そのセルを放電し、充電側の塩濃度ムラが解消するまでにセルから放電された電荷量を測定する。また、そのときの電池ケース１１１の荷重の変動挙動を測定する。これにより、面内方向の塩濃度ムラが解消したと荷重変動に基づき判定できるまでの放電電荷量Ｑ_ｄを判定値Ｑ２として設定できる。

放電電荷量Ｑ_ｄの絶対値が判定値Ｑ２以上である場合（Ｓ１０８においてＹＥＳ）、充電過多の状態にあるバッテリ１０からの放電により、充電側の塩濃度ムラの解消が進んだ可能性がある。この場合、ＥＣＵ３０は、処理をＳ１１０に進め、それまで算出した充電側の面内積算評価値Ση_ｃ（Ｎ）をリセットする。すなわち、ＥＣＵ３０は、Ση_ｃ（Ｎ）＝０に設定する。その後、ＥＣＵ３０は処理をＳ１１２に進める。

一方、Ｓ１０８にて放電電荷量Ｑ_ｄの絶対値が判定値Ｑ２未満である場合（Ｓ１０８においてＮＯ）、ＥＣＵ３０は、バッテリ１０が放電過多の状態にあって、かつ、放電過多の状態になってから現在までのバッテリ１０への充電電荷量Ｑ_ｃの絶対値が所定の判定値Ｑ１以上であるかどうかを判定する（Ｓ１０９）。

充電電荷量Ｑ_ｃの絶対値が判定値Ｑ１以上である場合には、放電過多の状態にあるバッテリ１０に対して行われた充電により、放電側の塩濃度ムラの解消が進んだ可能性がある。したがって、Ｓ１０９にてＹＥＳと判定されると、ＥＣＵ３０は、放電側の面内積算評価値Ση_ｄ（Ｎ）をリセットする（Ｓ１１１）。その後、ＥＣＵ３０は処理をＳ１１２に進める。なお、判定値Ｑ１についても判定値Ｑ２と同様に、面内方向の塩濃度ムラが解消するまでの充電電荷量Ｑ_ｃを事前に測定することで設定できる。

放電電荷量Ｑ_ｄの絶対値が判定値Ｑ２未満であり、かつ、充電電荷量Ｑ_ｃの絶対値が判定値Ｑ１未満である場合（Ｓ１０８においてＮＯかつＳ１０９においてＮＯ）には、ＥＣＵ３０は、Ｓ１１０，Ｓ１１１の処理をスキップして処理をＳ１１２に進める。この場合には、面内評価値η_ｃ，η_ｄの積算が継続される。

Ｓ１１２において、ＥＣＵ３０は、Ｓ３にて算出した評価値Ｄ（Ｎ）（図４参照）が２つの閾値Ｄｔｒ＋，Ｄｔｒ−により定義される不感帯を超えたかどうかを判定する。評価値Ｄ（Ｎ）が不感帯を超えた場合、すなわち、評価値Ｄ（Ｎ）が閾値Ｄｔｒ＋よりも大きいか閾値Ｄｔｒ−よりも小さい場合（Ｓ１１２においてＹＥＳ）、ＥＣＵ３０は処理をＳ１１３に進める。

Ｓ１１３において、ＥＣＵ３０は、充電側の面内積算評価値Ση_ｃ（Ｎ）の絶対値が所定の第１基準値ＲＥＦ１以上であるかどうかを判定する。第１基準値ＲＥＦ１の大きさは、充電側の塩濃度ムラが発生しやすい走行パターンで車両１が走行した場合に充電側の面内積算評価値Ση_ｃ（Ｎ）の絶対値が瞬間的に取り得る最大値以上に設定される。

充電側の面内積算評価値Ση_ｃ（Ｎ）が第１基準値ＲＥＦ１以上である場合（Ｓ１１３においてＹＥＳ）、つまり、充電側の面内積算評価値Ση_ｃ（Ｎ）がリセットされることなく面内評価値η_ｃの積算が十分に進んだ場合には、電極体１５の積層方向に加えて面内方向についても充電側の塩濃度ムラが発生している可能性がある。この場合、ＥＣＵ３０は、積層方向および面内方向の両方の塩濃度ムラを考慮に入れるべく、下記式（８）に従って劣化評価値ΣＤを算出する（Ｓ１１５）。
ΣＤ（Ｎ）＝γΣＤ（Ｎ−１）＋η_ｃ（Ｎ）×Ｄ（Ｎ） ・・・（８）

電極体１５の内部では、まず積層方向の塩濃度ムラが発生してからでないと、面内方向の塩濃度ムラも発生しない。そのため、式（８）では、積層方向を前提として発生する面内方向の塩濃度ムラを評価するために、面内評価値η_ｃ（Ｎ）に評価値Ｄ（Ｎ）が乗算されている。積層方向の塩濃度ムラが発生していない場合にはＤ（Ｎ）＝０であるため、ηｃ（Ｎ）×Ｄ（Ｎ）も０となる。

なお、式（８）において、γは減衰係数である。時間経過に伴い、リチウムイオンの拡散によって塩濃度ムラが緩和されるので、今回の演算サイクルの積算評価値ΣＤ（Ｎ）は、前回の演算サイクルでの積算評価値ΣＤ（Ｎ−１）よりも小さくなっている。この点を反映させるべく、減衰係数γは１よりも小さい値（たとえばγ＝０．９９９７）に設定される。減衰係数γとしては、予め定められ、メモリ３２に記憶された値が用いられる。

Ｓ１１３にて充電側の面内積算評価値Ση_ｃ（Ｎ）が第１基準値ＲＥＦ１未満である場合（Ｓ１１３においてＮＯ）、ＥＣＵ３０は、放電側の面内積算評価値Ση_ｄ（Ｎ）が所定の第２基準値ＲＥＦ２以下であるかどうかを判定する（Ｓ１１４）。放電側の面内積算評価値Ση_ｄ（Ｎ）は負であるので、Ｓ１１４では放電側の面内積算評価値Ση_ｄ（Ｎ）の絶対値が第２基準値ＲＥＦ２の大きさ以上であるかどうかが判定されている。第２基準値ＲＥＦ２の大きさは、放電側の塩濃度ムラが発生しやすい走行パターンで車両１が走行した場合に放電側の面内積算評価値Ση_ｄ（Ｎ）の絶対値が瞬間的に取り得る最大値以上に設定される。第１基準値ＲＥＦ１の大きさと第２基準値ＲＥＦ２の大きさとは互いに異なってもよい。

放電側の面内積算評価値Ση_ｄ（Ｎ）が第２基準値ＲＥＦ２以下である場合（Ｓ１１４においてＹＥＳ）、つまり、放電側の面内積算評価値Ση_ｄ（Ｎ）がリセットされることなく放電側の面内評価値η_ｄの積算が十分に進んだ場合、ＥＣＵ３０は、積層方向および面内方向の両方の塩濃度ムラを考慮に入れるべく、下記式（９）に従って劣化評価値ΣＤを算出する（Ｓ１１５）。
ΣＤ（Ｎ）＝γΣＤ（Ｎ−１）＋η_ｄ（Ｎ）×Ｄ（Ｎ） ・・・（９）

Ｓ１１２にて評価値Ｄ（Ｎ）が不感帯の内部に位置する場合、すなわち、評価値Ｄ（Ｎ）が不感帯を超えていない場合（Ｓ１１２においてＮＯ）には、評価値Ｄ（Ｎ）を積算しなくてよいので、ＥＣＵ３０は処理をＳ１１７に進める。また、充電側の面内積算評価値Ση_ｃ（Ｎ）が第１基準値ＲＥＦ１未満であり、かつ、放電側の面内積算評価値Ση_ｄ（Ｎ）が第２基準値ＲＥＦ２超である場合（Ｓ１１３においてＮＯかつＳ１１４においてＮＯ）には、面内積算評価値Ση_ｃ（Ｎ）（またはΣη_ｄ（Ｎ））がリセットされてから面内評価値η_ｃ（またはη_ｄ）の積算が十分には進んでいないと考えられる。したがって、ＥＣＵ３０は、塩濃度ムラの新たな発生を考慮に入れる必要ないとして処理をＳ１１７に進める。

Ｓ１１７において、ＥＣＵ３０は、下記式（１０）に従って劣化評価値ΣＤを算出する。
ΣＤ（Ｎ）＝γΣＤ（Ｎ−１） ・・・（１０）

Ｓ１１５〜Ｓ１１７のいずれかの処理の実行後には処理がメインルーチンに戻される。これにより、所定の演算サイクル毎に劣化評価値ΣＤが更新される。

以上のように、実施の形態１においては、評価値Ｄに加えて面内評価値η_ｃ，η_ｄが算出される。面内評価値η_ｃ，η_ｄを算出する際には、積算方向の塩濃度ムラと面内方向の塩濃度ムラとの発生順序、および、面内方向の塩濃度ムラの発生しやすさのＳＯＣ依存性（ＳＯＣ係数Ｋ_ｃ，Ｋ_ｄ）が考慮される。このように面内方向の塩濃度ムラの発生メカニズムを劣化評価値ΣＤに反映させることによって、電極体１５の内部における塩濃度ムラの進行度合いを、より正確に定量化できる。よって、実施の形態１によれば、バッテリ１０のハイレート劣化の進行度合いの評価精度を向上させることができる。

なお、評価値Ｄは、本開示に係る「第１の評価値」に相当する。面内評価値η_ｃ，η_ｄは、本開示に係る「第２の評価値」に相当する。劣化評価値ΣＤは、本開示に係る「第１の積算値」に相当する。面内積算評価値Ση_ｃ，Ση_ｄは、本開示に係る「第２の積算値」に相当する。

［実施の形態２］
実施の形態１ではリセット方式の劣化評価値算出処理について説明したが、劣化評価値算出処理の具体的な処理手順はこれに限定されるものではない。実施の形態２においては、「減算方式」の劣化評価値算出処理について説明する。なお、実施の形態２における電池システム、車両構成およびセル構成は実施の形態１における構成（図１〜図３参照）と同様である。

＜減算方式の処理フロー＞
図１２は、減算方式の劣化評価値算出処理の処理手順を示すフローチャートである。図１２を参照して、減算方式の劣化評価値算出処理に含まれる一連の処理のうちの前半の処理は、実施の形態１にて説明したリセット方式の劣化評価値算出処理の前半の処理（図８のＳ１０１〜Ｓ１０７）と同様であるため、図示を省略している。減算方式の劣化評価値算出処理は、Ｓ１０８〜Ｓ１１１の処理に代えてＳ２０８〜Ｓ２１１の処理を含む点において、リセット方式の劣化評価値算出処理と異なる。

Ｓ２０８において、ＥＣＵ３０は、充電過多の状態にあるバッテリ１０が放電されているかどうかを判定する。充電過多の状態にあるバッテリ１０の放電中である場合（Ｓ２０８においてＹＥＳ）、ＥＣＵ３０は、下記式（１１）に従って、前回の演算サイクルでの充電側の面内積算評価値Ση_ｃ（Ｎ−１）から充電側の面内方向の塩濃度ムラの解消量を減算する（Ｓ２１０）。
Ση_ｃ（Ｎ）＝Ση_ｃ（Ｎ−１）−Ｌ_ｄ×Ｉ ・・・（１１）

式（１１）に示すように、放電側についての面内方向の塩濃度ムラの解消量は、バッテリ１０への充電電流Ｉに所定の係数Ｌ_ｄを乗算することで算出される。係数Ｌ_ｄは、バッテリ１０からの放電電流Ｉと電池ケース１１１の荷重変動との間の関係から定めることができる。係数Ｌ_ｄは、バッテリ１０のＳＯＣに応じて定められていてもよい。

バッテリ１０が充電過多の状態にある場合、充電側の面内方向評価値Ση_ｃ（Ｎ−１）は正である。放電電流Ｉは正であり、係数Ｌ_ｄは正であるので、（−Ｌ_ｄ×Ｉ）は負である。したがって、今回の演算サイクルでの面内積算評価値Ση_ｃ（Ｎ）の絶対値は、前回の演算サイクルでの面内積算評価値Ση_ｃ（Ｎ−１）の絶対値よりも（−Ｌ_ｄ×Ｉ）だけ小さくなる。

充電過多の状態にあるバッテリ１０の放電中でない場合（Ｓ２０８においてＮＯ）、ＥＣＵ３０は、処理をＳ２０９に進め、放電過多の状態にあるバッテリ１０の充電中であるかどうかを判定する。放電過多の状態にあるバッテリ１０の充電中である場合（Ｓ２０９においてＹＥＳ）、ＥＣＵ３０は、下記式（１２）に従って、前回の演算サイクルでの放電側の面内積算評価値Ση_ｄ（Ｎ−１）から充電側についての面内方向の塩濃度ムラの解消量を減算する（Ｓ２１１）。
Ση_ｄ（Ｎ）＝Ση_ｄ（Ｎ−１）−Ｌ_ｃ×Ｉ ・・・（１２）

式（１２）においても式（１１）と同様に、充電側についての面内方向の塩濃度ムラの解消量は、バッテリ１０への充電電流Ｉに所定の係数Ｌ_ｃを乗算することで算出される。係数Ｌ_ｃも係数Ｌ_ｄと同様に電池ケース１１１の荷重変動から定められ、ＳＯＣ依存性を有し得る。なお、簡略化のため、係数Ｌ_ｃと係数Ｌ_ｄとを共通の値としてもよい。

バッテリ１０が放電過多の状態にある場合、放電側の面内方向評価値Σηｄ（Ｎ−１）は負である。充電電流Ｉは負であり、係数Ｌ_ｃは正であるので、（−Ｌ_ｃ×Ｉ）は正である。したがって、今回の演算サイクルでの面内積算評価値Ση_ｄ（Ｎ）の絶対値は、前回の演算サイクルでの面内積算評価値Ση_ｄ（Ｎ−１）の絶対値よりも（−Ｌ_ｃ×Ｉ）だけ小さくなる。

バッテリ１０が充電過多の状態にあって放電中でもなく、放電過多の状態にあって充電中でもない場合（Ｓ２０８においてＮＯかつＳ２０９においてＮＯ）には、Ｓ２１０およびＳ２１１の処理がスキップされ、処理がＳ２１２に進められる。Ｓ２１２〜Ｓ２１７の処理はリセット方式でのＳ１１２〜Ｓ１１７の処理（図９参照）と同等であるため、詳細な説明は繰り返さない。

以上のように、実施の形態２においてはリセット方式に代えて減算方式の劣化評価値算出処理が実行される。実施の形態２によれば、リセット方式は、バッテリ１０の充放電方向の切り替え後の電荷量の蓄積を条件に面内積算評価値Ση_ｃ，Ση_ｄを０に戻すことで濃度ムラの解消を表現する方式であり、簡易な演算方式である。これに対し、減算方式は、バッテリ１０の充放電方向の切り替え後に面内方向の塩濃度ムラの解消量を逐次減算していく方式であり、塩濃度ムラの緩和の実体に、より即していると言える。減算方式は、リセット方式と比べて、演算負荷が相対的に重いものの、電極体１５の内部における塩濃度ムラの進行度合い（塩濃度ムラの緩和の進行具合い）を、一層正確に定量化できる。よって、実施の形態２によれば、バッテリ１０のハイレート劣化の進行度合いの評価精度をさらに向上させることができる。

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。

１ 車両、２ 電池システム、１０ バッテリ、１１ セル、１５ 電極体、２０ 監視ユニット、２１ 電圧センサ、２２ 電流センサ、２３ 温度センサ、３０ ＥＣＵ、３１ プロセッサ、３２ メモリ、４０ ＰＣＵ、５１，５２ モータジェネレータ、６０，ＥＣＵ エンジン、７０ 動力分割装置、８０ 駆動軸、９０ 駆動輪、１１１ 電池ケース、１１２ 蓋体、１１３ 正極端子、１１４ 負極端子、１１６ 正極、１１６Ａ 正極集電箔、１１６Ｂ 正極活物質層、１１７ 負極、１１７Ａ 負極集電箔、１１７Ｂ 負極活物質層、１１８ セパレータ。

Claims (6)

1. 電解液に含浸され、各々面状の正極と負極とが積層された電極体を含むリチウムイオン電池と、
   前記リチウムイオン電池に充放電される電流を検出する電流センサと、
   第１および第２の評価値を用いて、前記電極体内におけるリチウムイオン濃度分布の偏りである塩濃度ムラの発生に伴って前記リチウムイオン電池の内部抵抗が上昇する前記リチウムイオン電池の劣化を評価する演算装置とを備え、
   前記第１の評価値は、前記正極および前記負極の積層方向における塩濃度ムラを評価するための指標であり、
   前記第２の評価値は、前記正極および前記負極の面内方向の塩濃度ムラを評価するための指標であり、
   前記演算装置は、
   演算サイクル毎に、前記電流センサの検出値に基づいて現在の前記第１の評価値を算出するとともに、前記リチウムイオン電池のＳＯＣに基づいて現在の前記第２の評価値を算出し、
   前記第２の評価値を積算した第２の積算値の絶対値が基準値を上回った場合に、所定の範囲を超えた過去の前記第１の評価値を積算した第１の積算値と、現在の前記第１の評価値と、現在の前記第２の評価値とに基づいて、前記リチウムイオン電池の劣化を評価する一方で、
   前記絶対値が前記基準値を下回った場合には、前記第１の積算値に基づいて前記リチウムイオン電池の劣化を評価する、電池システム。
2. 前記演算装置は、
   前記絶対値が前記基準値を上回った場合に、時間経過に伴う前記塩濃度ムラの緩和を表す補正係数により補正した前記第１の積算値に、現在の前記第１の評価値と現在の前記第２の評価値との積を加算することによって、前記リチウムイオン電池の劣化を評価する一方で、
   前記絶対値が前記基準値を下回った場合には、前記補正係数により補正した前記第１の積算値に基づいて、前記リチウムイオン電池の劣化を評価する、請求項１に記載の電池システム。
3. 前記演算装置は、放電過多の状態にある前記リチウムイオン電池への充電電荷量が第１の判定値を超えた場合、または、充電過多の状態にある前記リチウムイオン電池からの放電電荷量が第２の判定値を超えた場合には、前記第２の積算値をリセットする、請求項１または２に記載の電池システム。
4. 前記演算装置は、放電過多の状態にある前記リチウムイオン電池への充電時、または、充電過多の状態にある前記リチウムイオン電池からの放電時には、前記演算サイクル毎に、前記第２の積算値から現在の前記第２の評価値を減算する、請求項１または２に記載の電池システム。
5. 前記リチウムイオン電池の温度を検出する温度センサをさらに備え、
   前記演算装置は、前記リチウムイオン電池のＳＯＣおよび温度に基づいて前記第２の評価値を算出する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の電池システム。
6. 電解液に含浸され、各々面状の正極と負極とが積層された電極体を含むリチウムイオン電池の劣化を評価する、リチウムイオン電池の劣化評価方法であって、
   前記リチウムイオン電池の劣化は、前記電極体内におけるリチウムイオン濃度分布の偏りである塩濃度ムラの発生に伴って前記リチウムイオン電池の内部抵抗が上昇する劣化であって第１および第２の評価値を用いて評価され、
   前記第１の評価値は、前記正極および前記負極の積層方向における塩濃度ムラを評価するための指標であり、
   前記第２の評価値は、前記正極および前記負極の面内方向の塩濃度ムラを評価するための指標であり、
   前記劣化評価方法は、
   演算サイクル毎に、前記リチウムイオン電池に充放電される電流に基づいて現在の前記第１の評価値を算出するとともに、前記リチウムイオン電池のＳＯＣに基づいて現在の前記第２の評価値を算出するステップと、
   前記第２の評価値を積算した第２の積算値の絶対値が基準値を上回った場合に、所定の範囲を超えた過去の前記第１の評価値を積算した第１の積算値と、現在の前記第１の評価値と、現在の前記第２の評価値とに基づいて、前記リチウムイオン電池の劣化を評価するステップと、
   前記絶対値が前記基準値を下回った場合には、前記第１の積算値に基づいて前記リチウムイオン電池の劣化を評価するステップとを含む、リチウムイオン電池の劣化評価方法。

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