JP2021156615A

JP2021156615A - 電池状態推定装置および電池状態推定方法

Info

Publication number: JP2021156615A
Application number: JP2020054473A
Authority: JP
Inventors: 孝徳山添; Takanori Yamazoe; 洋平河原; Yohei Kawahara; 健士井上; Takeshi Inoue; 裕有田; Yutaka Arita; 和也松永; Kazuya Matsunaga; 彰彦工藤; Akihiko Kudo
Original assignee: Showa Denko Materials Co Ltd
Current assignee: Resonac Corp
Priority date: 2020-03-25
Filing date: 2020-03-25
Publication date: 2021-10-07

Abstract

【課題】電池を完全に放電したり満充電することなく、さらに電流センサ誤差があったとしても満充電容量を正確に検出できる電池状態推定装置および電池状態推定方法を提供する。【解決手段】本発明の電池状態推定装置（２００）は、電池（１００）の充放電電流Ｉ、電圧Ｖおよび温度Ｔから、電池の充電率ＳＯＣおよび電流オフセットＩｏを逐次推定する充電率・電流オフセット推定部（２１０）と、推定したオフセットＩｏが一定値で、かつ、推定した充電率ＳＯＣの差分ΔＳＯＣが所定値以上となった時に、容量劣化率ＳＯＨＱを推定する容量劣化率推定部（２２０）と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、電池状態推定装置および電池状態推定方法に関する。

電池は、充放電を繰り返すことにより満充電容量が減少する。また、充放電を繰り返さなくても、長時間放置されることによっても満充電容量が減少することが知られている。満充電容量は、満充電した電池を完全に放電するまでに放電できる容量である。電池は、使用環境である充放電電流値、温度、充電率（ＳＯＣ）などの影響で劣化し満充電容量が減少する。この為、経時的に減少する満充電容量を正確に検出することが大切である。また、現状の満充電容量（Ｑ_ｃ）を初期の満充電容量（Ｑｉｎｉ）に対する比率（容量劣化率ＳＯＨ＝（Ｑｃ／Ｑｉｎｉ）×１００）として表すことが一般的である。

電池の満充電容量は、完全に放電した電池を満充電するまでの充電容量を積算して検出できる。また、満充電した電池を完全に放電するまでの放電容量を積算しても満充電容量は検出できる。これらの方法は、電池の満充電容量を正確に検出できるが、電池の使用環境を著しく制限する欠点がある。それは、電池を完全に放電すると、放電に時間がかかるばかりでなく、放電された状態では電池を全く使用できなくなる欠点がある。さらに、電池は満充電と過放電の領域で劣化しやすくなる性質があるので、満充電容量の検出のために電池を完全に放電された状態と、満充電された状態とする方法は、満充電容量の検出が電池を劣化させる原因となる。

この欠点を解消する方法として、特許文献１では、充放電電流の大きさが所定の閾値を超える期間（例えば、ｔ１〜ｔｘ）で充放電電流を積算する（∫Ｉｄｔ）と共に、その所定の期間の充電率（ＳＯＣ）の差（ΔＳＯＣ＝｜ＳＯＣ＿ｔ１−ＳＯＣ＿ｔｘ｜）を算出し、満充電容量（Ｑｃ）を算出する（Ｑｃ＝∫Ｉｄｔ／ΔＳＯＣ）ことが知られている。

特開２０１２−５８０２８号公報

上記従来の発明では、電流センサ誤差の影響を小さくするために、充放電電流を所定の大きさ以上の時に限定する必要があり、満充電容量を推定できる機会が少なくなったり、場合によっては長期間満充電容量を推定できない場合がある。また、誤差が少ない電流センサを使用すれば、満充電容量を推定する機会は増えるが、センサが高額となると共にＡ／Ｄコンバータなどの周辺部品も精度が必要となり、電池状態推定装置が高額となる。

本発明は、上記従来の課題を鑑みてなされたものであり、電池を完全に放電したり満充電することなく、さらに電流センサ誤差があったとしても満充電容量を正確に検出できる電池状態推定装置および電池状態推定方法を提供することにある。

上記目的を達成するための本発明の一態様は、電池の充放電電流Ｉ、電圧Ｖおよび温度Ｔから、電池の充電率ＳＯＣおよび電流オフセットＩｏを逐次推定する充電率・電流オフセット推定部と、推定した前記オフセットＩｏが一定値で、かつ、推定した充電率ＳＯＣの差分ΔＳＯＣが所定値以上となった時に、容量劣化率ＳＯＨＱを推定する容量劣化率推定部と、を備えることを特徴とする電池状態推定装置である。

また、本発明の他の態様は、電池の充放電電流Ｉ、電圧Ｖおよび温度Ｔから、電池の充電率ＳＯＣおよび電流オフセットＩｏを逐次推定し、推定したオフセットＩｏが一定値で、かつ、推定した充電率ＳＯＣの差分ΔＳＯＣが所定値以上となった時に、容量劣化率ＳＯＨＱを推定することを特徴とする電池状態推定方法である。

本発明のより具体的な構成は、特許請求の範囲に記載される。

本発明によれば、電池を完全に放電したり満充電することなく、さらに電流センサ誤差があったとしても満充電容量を正確に検出できる電池状態推定装置および電池状態推定方法を提供できる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

実施例１の電池状態推定装置の構成図図１の充電率（ＳＯＣ）、電流オフセット（Ｉｏ）推定部２１０の構成図実施例１の電池状態推定装置内の充電率（ＳＯＣ）、電流オフセット（Ｉｏ）推定部２１０内で使用される電池等価回路モデル実施例１の電池状態推定装置に入力される電池電流および電池電圧の時系列データの一例を示すグラフ実施例１の電池状態推定装置で推定した充電率（ＳＯＣ）および電流オフセット（Ｉｏ）の一例を示すグラフ実施例２の電池状態推定装置の構成図実施例３の電池状態推定装置の構成図実施例３の電池状態推定装置内の充電率（ＳＯＣ）、電流オフセット（Ｉｏ）、満充電容量（Ｑｃ）推定部４１０の構成図実施例３の電池状態推定装置で推定した電流オフセット（Ｉｏ）および満充電容量（Ｑｃ）の一例を示すグラフ実施例４の電池状態推定装置の構成図

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しつつ説明する。図１は実施例１の電池状態推定装置の構成図である。図１に示すように、電池状態推定装置２００は、充電率（ＳＯＣ）および電流オフセット（Ｉｏ）を推定する、充電率（ＳＯＣ）、電流オフセット（Ｉｏ）推定部２１０と、満充電容量（Ｑｃ）および容量劣化率（ＳＯＨＱ）を推定する容量劣化率（ＳＯＨＱ）推定部２２０から構成される。

図２は図１の充電率（ＳＯＣ）、電流オフセット（Ｉｏ）推定部２１０の構成図である。ＳＯＣ推定部２１１およびＩｏ推定部２１０はカルマンフィルタで求められ、ＳＯＣは以下の（１）式、Ｉｏは（２）式に従って逐次計算して求める。

ここで、Ｇｓｏｃ、Ｇｉｏはカルマンフィルタで逐次求められるカルマンゲインを示す。また、ｔは電圧、電流、温度のセンシング周期または充電率（ＳＯＣ）、電流オフセット（Ｉｏ）推定部２１０の演算周期であり、例えば１秒毎だとｔ＝１となる。

図３は実施例１の電池状態推定装置内の充電率（ＳＯＣ）、電流オフセット（Ｉｏ）推定部２１０内で使用される電池等価回路モデルである。図２のＣＣＶ（電池端子電圧）推定部２１３は、図３の電池等価回路モデルからＣＣＶを算出する。ＣＣＶ（電池端子電圧）推定部２１３には、予めＳＯＣ、温度毎に電池等価回路パラメータ（ＯＣＶ（開回路電圧）、Ｒ１、Ｒ２、τ２（時定数）、Ｒ３、τ３（時定数））をマップとして設定する。そして、ＣＣＶ（電池端子電圧）推定部２１３に入力されるＳＯＣ、温度（Ｔ）から電池パラメータを確定すると共に、入力される電流（Ｉ）及び電流オフセット（Ｉｏ）からＣＣＶを算出する。このＣＣＶと、電圧センサで電池端子電圧を計測した電圧（Ｖ）の差分ΔＣＣＶを求めて、カルマンゲイン（Ｇｓｏｃ、Ｇｉｏ）を乗算した値を、ＳＯＣ、Ｉｏにそれぞれ加えてＳＯＣ、Ｉｏを更新する（式（１）、（２）参照）。

図４は実施例１の電池状態推定装置に入力される電池電流および電池電圧の時系列データの一例を示すグラフであり、図５は実施例１の電池状態推定装置で推定した充電率（ＳＯＣ）および電流オフセット（Ｉｏ）の一例を示すグラフである。セル電流には、予めオフセット電流−４．０Ａを入力した。Ｉｏは初期値０からスタートし、時間経過と共にマイナス方向に推定する。その後、約１６０００秒からＩｏは約−４．０Ａで一定値になる。すなわち、Ｉｏの真値である−４．０Ａに近づいて収束する。また、ＳＯＣ推定の推移を見ると、Ｉｏが一定値になるまでの推定ＳＯＣは、ＳＯＣ真値と比較すると誤差を含んでいるが、Ｉｏが一定値の時の推定ＳＯＣが誤差が少ないことがわかる。すなわち、本発明では、Ｉｏが一定値の時に、満充電容量（Ｑｃ）を求めることで、高精度にＱｃを求めることができるものである。

次に、容量劣化率（ＳＯＨＱ）推定部２２０について説明する。容量劣化率（ＳＯＨＱ）推定部２２０は、充電率（ＳＯＣ）、電流オフセット（Ｉｏ）推定部２１０で推定したＳＯＣ、Ｉｏが入力され、Ｉｏ推定値が一定の期間に式（３）の計算式で満充電容量（Ｑｃ）を求める。容量劣化率（ＳＯＨＱ）推定部２２０は、Ｉｏが一定と認識した時点で、その時のＳＯＣ（ｔｏ）を記憶し電流積算を開始する。その後、Ｉｏ一定期間中に入力されるＳＯＣを監視して、ＳＯＣ（ｔｏ）から所定のＳＯＣ差分（ΔＳＯＣ）以上になったＳＯＣの時に、電流積算を終了し、式（３）の計算式に基づき満充電容量（Ｑｃ）を計算する。また、計算したＱｃを充電率（ＳＯＣ）、電流オフセット（Ｉｏ）推定部２１０に出力する。充電率（ＳＯＣ）、電流オフセット（Ｉｏ）推定部２１０は、このＱｃを使用してＳＯＣを演算する。

ここで、Ｉｏが一定値の定義としては、時間ステップ毎にＩｏの傾き（ｍＩｏ＝｜（Ｉ（ｔ−１）−Ｉ（ｔ））｜／Δｔ）を求め、所定の値以下であれば一定値と見なす。例えば、図５の結果から０秒から３０００秒でΔＩｏ＝０．１ＡではｍＩｏ＝３．３３１ｅ−５となるが、この時は一定値と見なさない。１６０００秒から２６０００秒の間ではΔＩｏ≦０．０１ＡでｍＩｏ＝１ｅ−６となる。この時にはＩｏ一定値と見なすことから、ｍＩｏの所定の値としては、２ｅ−５以下と設定すれば良いことになる。

また、容量劣化率（ＳＯＨＱ）推定部２２０は、推定したＱｃと設定された初期満充電容量（Ｑｉｎｉ）で式（４）に基づき容量劣化率（ＳＯＨＱ）を算出する。

実施例１では、容量劣化率（ＳＯＨＱ）推定部２２０でＳＯＨＱを計算する条件として、入力されるＩｏが一定で且つ一定期間中に所定のＳＯＣ差分以上となった時としたが、実施例２では、実施例１の条件に加え温度条件も加えた。理由としては、セルが充放電電流で発熱している状態では、温度センサがセンシングするセル表面温度と、セル内部温度が乖離してしまうことである。一般的に温度センサはセル表面温度をセンシングする。その温度データとＳＯＣを使用して、電池等価回路モデルのパラメータ（ＯＣＶ，Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，τ２，τ３）をマップから取得してＣＣＶを計算する。この時、セル表面温度とセル内部温度が乖離していたら、セル内部温度がセルの真の温度に近い為、ずれたパラメータを使用してＣＣＶを計算することになる。この為、ΔＣＣＶもずれた値となり、ＳＯＣ，Ｉｏもずれた値を推定してしまう。そこで、セル表面温度とセル内部温度の差が少ないと思われる時に、Ｑｍａｘ、ＳＯＨＱを推定すれば高精度化が可能となる。

通常、セルの周囲温度とセル表面温度の差が大きいほど、セルは発熱して内部温度と表面温度の差が大きくなる。そこで、セルの周囲温度とセル表面温度を温度センサでセンシングして、その温度差（ΔＴ）が所定の値以下の時にＱｍａｘ、ＳＯＨＱを推定する。図６は実施例２の電池状態推定装置の構成図である。実施形態１の差分として、セルの周辺に温度センサ３００を設置し、その温度センサ３００からの温度データＴｅｎが容量劣化率（ＳＯＨＱ）推定部２２０に入力される。また、容量劣化率（ＳＯＨＱ）推定部２２０にはセル表面温度Ｔも入力される。容量劣化率（ＳＯＨＱ）推定部２２０は、以下の３条件を満たしている時にＱｍａｘ、ＳＯＨＱを算出する。
３条件：（Ｉｏ一定値）ａｎｄ（ΔＳＯＣが所定の値以上）ａｎｄ（ΔＴが所定の値以下）

図７は実施例３の電池状態推定装置の構成図である。図７に示すように、電池状態推定装置４００は、充電率（ＳＯＣ）、電流オフセット（Ｉｏ）および満充電容量（Ｑｃ）を推定する充電率（ＳＯＣ）、電流オフセット（Ｉｏ）、満充電容量（Ｑｃ）推定部４１０と、容量劣化率（ＳＯＨＱ）を推定する容量劣化率（ＳＯＨＱ）推定部４２０から構成される。図８は実施例３の電池状態推定装置内の充電率（ＳＯＣ）、電流オフセット（Ｉｏ）、満充電容量（Ｑｃ）推定部４１０の構成図である。ＳＯＣ推定部４１１、Ｉｏ推定部２１２およびＱｃ推定部４１２はカルマンフィルタで求められ、ＳＯＣは前述した（１）式、Ｉｏは前述した（２）式、Ｑｃは以下の（５）式に従って逐次計算して求める。

ここで、Ｇｑｃはカルマンフィルタで逐次求められるカルマンゲインを示す。

図９は実施例３の電池状態推定装置で推定した電流オフセット（Ｉｏ）および満充電容量（Ｑｃ）の一例を示すグラフである。尚、推定部４１０への入力データは図４と同様である。Ｉｏは図５と同じく時間経過と共に真値（−４．０Ａ）に近づき一定値となる。Ｑｃについては、全区間においては大きな変動がない結果である。容量劣化率（ＳＯＨＱ）推定部４２０では、推定部４１０で推定したＳＯＣ、Ｉｏ、満充電容量（Ｑｃ）が入力され、

Ｉｏが一定値になった区間のある時間のＱｃを推定Ｑｃとする。または、Ｉｏ一定区間で且つＳＯＣの範囲を例えば４０％から７０％の区間で、Ｑｃを平均した値を推定Ｑｃとしても良い。

図１０は実施例４の電池状態推定装置の構成図である。実施例４では、実施形態３のＳＯＨＱを計算する条件のＩｏが一定になった時に加え、セルの周囲温度（Ｔｅｎ）とセル表面温度（Ｔ）の温度差（ΔＴ）が所定の値以下の時のＱｃを推定Ｑｃとする。

以上、説明したように、本発明によれば、電池を完全に放電したり満充電することなく、さらに電流センサ誤差があったとしても満充電容量を正確に検出できる電池状態推定装置および電池状態推定方法を提供できることが示された。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記した実施例は本発明を分かりやすく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、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。

１００…電池、２００…電池状態推定装置、２１０…充電率（ＳＯＣ）および電流オフセット（Ｉｏ）推定部、２１１…充電率（ＳＯＣ）演算部、２１２…電流オフセット（Ｉｏ）演算部、２１３…電池端子電圧（ＣＣＶ）推定部、２２０…容量劣化率（ＳＯＨＱ）推定部、３００…温度センサ、４００…電池状態推定装置、４１０…充電率（ＳＯＣ）、電流オフセット（Ｉｏ）、満充電容量（Ｑｃ）推定部、４１１…充電率（ＳＯＣ）演算部、４１２…満充電容量（Ｑｃ）演算部、４２０…容量劣化率（ＳＯＨＱ）推定部、５００…電池状態推定装置、５１０…容量劣化率（ＳＯＨＱ）推定部。

Claims

電池の充放電電流Ｉ、電圧Ｖおよび温度Ｔから、前記電池の充電率ＳＯＣおよび電流オフセットＩｏを逐次推定する充電率・電流オフセット推定部と、
推定した前記電オフセットＩｏが一定値で、かつ、推定した前記充電率ＳＯＣの差分ΔＳＯＣが所定値以上となった時に、容量劣化率ＳＯＨＱを推定する容量劣化率推定部と、を備えることを特徴とする電池状態推定装置。
前記電池の周囲温度および前記電池の表面温度を測定する温度センサを備え、前記周囲温度と前記表面温度の差が所定の値以下の時に、前記容量劣化率推定部が前記容量劣化率ＳＯＨＱを推定することを特徴とする請求項１に記載の電池状態推定装置。
前記充電率・電流オフセット推定部は、満充電容量Ｑｃを逐次推定し、
前記容量劣化率推定部は、推定した前記オフセットＩｏが一定値の時の推定された前記満充電容量Ｑｃを用いて、前記容量劣化率ＳＯＨＱを推定することを特徴とする請求項１または２に記載の電池状態推定装置。
前記充電率ＳＯＣ、前記電流オフセットＩｏまたは前記満充電容量Ｑｃは、カルマンフィルタによって推定されることを特徴とする請求項１または３に記載の電池状態推定装置。
電池の充放電電流Ｉ、電圧Ｖおよび温度Ｔから、前記電池の充電率ＳＯＣおよび電流オフセットＩｏを逐次推定し、
推定した前記電流オフセットＩｏが一定値で、かつ、推定した前記充電率ＳＯＣの差分ΔＳＯＣが所定値以上となった時に、容量劣化率ＳＯＨＱを推定することを特徴とする電池状態推定方法。
前記電池の周囲温度および前記電池の表面温度を測定し、前記周囲温度と前記表面温度の差が所定の値以下の時に、前記容量劣化率ＳＯＨＱを推定することを特徴とする請求項５に記載の電池状態推定方法。
前記電池の充電率ＳＯＣおよび前記電流オフセットＩｏを逐次推定するとともに、満充電容量Ｑｃを逐次推定し、
推定した前記電流オフセットＩｏが一定値の時の推定された前記満充電容量Ｑｃを用いて、前記容量劣化率ＳＯＨＱを推定することを特徴とする請求項５または６に記載の電池状態推定方法。
前記充電率ＳＯＣ、前記電流オフセットＩｏまたは前記満充電容量Ｑｃを、カルマンフィルタによって推定することを特徴とする請求項５または７に記載の電池状態推定方法。