JP2021156615A - 電池状態推定装置および電池状態推定方法 - Google Patents

電池状態推定装置および電池状態推定方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2021156615A
JP2021156615A JP2020054473A JP2020054473A JP2021156615A JP 2021156615 A JP2021156615 A JP 2021156615A JP 2020054473 A JP2020054473 A JP 2020054473A JP 2020054473 A JP2020054473 A JP 2020054473A JP 2021156615 A JP2021156615 A JP 2021156615A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
battery
estimated
state estimation
battery state
capacity
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2020054473A
Other languages
English (en)
Inventor
孝徳 山添
Takanori Yamazoe
孝徳 山添
洋平 河原
Yohei Kawahara
洋平 河原
健士 井上
Takeshi Inoue
健士 井上
裕 有田
Yutaka Arita
裕 有田
和也 松永
Kazuya Matsunaga
和也 松永
彰彦 工藤
Akihiko Kudo
彰彦 工藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Resonac Corp
Original Assignee
Showa Denko Materials Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Showa Denko Materials Co Ltd filed Critical Showa Denko Materials Co Ltd
Priority to JP2020054473A priority Critical patent/JP2021156615A/ja
Publication of JP2021156615A publication Critical patent/JP2021156615A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10Energy storage using batteries

Landscapes

  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)
  • Tests Of Electric Status Of Batteries (AREA)

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)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。
Figure 2021156615
Figure 2021156615
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。
Figure 2021156615
Figure 2021156615
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。
Figure 2021156615
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 (8)

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 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。
  8. 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。
JP2020054473A 2020-03-25 2020-03-25 電池状態推定装置および電池状態推定方法 Pending JP2021156615A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020054473A JP2021156615A (ja) 2020-03-25 2020-03-25 電池状態推定装置および電池状態推定方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020054473A JP2021156615A (ja) 2020-03-25 2020-03-25 電池状態推定装置および電池状態推定方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2021156615A true JP2021156615A (ja) 2021-10-07

Family

ID=77917375

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020054473A Pending JP2021156615A (ja) 2020-03-25 2020-03-25 電池状態推定装置および電池状態推定方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2021156615A (ja)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US6534954B1 (en) Method and apparatus for a battery state of charge estimator
US10312699B2 (en) Method and system for estimating battery open cell voltage, state of charge, and state of health during operation of the battery
JP5058814B2 (ja) バッテリーの状態及びパラメーターの推定システム及び方法
CN106461732B (zh) 用于估计电池的健康状态的方法
US11231466B2 (en) Apparatus and method for estimating a state of charge of a battery
JP4511600B2 (ja) 電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定する装置、方法及びシステム、並びに記録媒体
US6285163B1 (en) Means for estimating charged state of battery and method for estimating degraded state of battery
RU2328753C2 (ru) Устройство и способ для оценки уровня заряженности батареи с использованием нейронной сети
JP6657967B2 (ja) 状態推定装置、状態推定方法
US20180024200A1 (en) Secondary battery state-of-charge estimating device and secondary battery state-of-charge estimating method
JP6595009B2 (ja) 電池状態推定装置
US20140232411A1 (en) System and method for battery monitoring
US20140055100A1 (en) Battery state estimation system, battery control system, battery system, and battery state estimation method
KR20050013972A (ko) 이차 전지의 잔류 용량 산출 방법 및 배터리 팩
TW201643458A (zh) 電池殘量預測裝置以及電池包
KR100878123B1 (ko) 배터리 상태 및 파라미터 추정 시스템 및 방법
JP2006220617A (ja) 車両用蓄電装置の内部状態検出方式
JP5259190B2 (ja) ジョイントバッテリー状態とパラメーター推定システム及び方法
CN112415412A (zh) 估算电池soc值的方法和装置及车辆、存储介质
US11422196B2 (en) Device for estimating state of charge of battery
KR102427331B1 (ko) 전류 센서 진단 장치 및 방법
JP2021156615A (ja) 電池状態推定装置および電池状態推定方法
JP2023030328A (ja) 電池状態推定方法及び電池状態推定装置
WO2019049728A1 (ja) 電池パック

Legal Events

Date Code Title Description
A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712

Effective date: 20221227

RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20230315

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20230324

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20230315

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20231127

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20231226

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240214

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20240514