JP2022133614A - Management method of secondary battery, management device of secondary battery, management system of secondary battery, battery-mounted apparatus, and management program of secondary battery - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、二次電池の管理方法、二次電池の管理装置、二次電池の管理システム、電池搭載機器及び二次電池の管理プログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to a secondary battery management method, a secondary battery management device, a secondary battery management system, a battery-equipped device, and a secondary battery management program.
近年、電力系統用の大型蓄電装置、スマートフォン、車両、定置用電源装置、ロボット及びドローン等の電池搭載機器に、リチウムイオン二次電池等の二次電池が搭載されている。前述のような二次電池は、長期間使用すると、使用開始時から内部状態が変化する等して劣化する。このため、電池搭載機器では、搭載される電池の内部状態を定期的に推定する等して、二次電池の劣化状態が定期的に診断される。二次電池の劣化状態の診断では、例えば、所定の条件で二次電池を充電又は放電させ、所定の条件での充電又は放電において二次電池の電流及び電圧を少なくとも計測する。そして、充電又は放電における二次電池の電流及び電圧の前述の計測結果、及び、二次電池の電流及び電圧に対する二次電池の内部状態の関係を示すデータを少なくとも用いてフィッティング計算等を行うことにより、二次電池の内部状態を推定する。そして、推定した内部状態に基づいて、二次電池の劣化状態が判定される。 In recent years, secondary batteries such as lithium ion secondary batteries have been installed in battery-equipped devices such as large power storage devices for electric power systems, smartphones, vehicles, stationary power supply devices, robots, and drones. When the secondary battery as described above is used for a long period of time, it deteriorates due to, for example, changes in the internal state from the start of use. For this reason, in the battery-equipped device, the state of deterioration of the secondary battery is periodically diagnosed by, for example, periodically estimating the internal state of the installed battery. In diagnosing the state of deterioration of a secondary battery, for example, the secondary battery is charged or discharged under predetermined conditions, and at least the current and voltage of the secondary battery are measured during charging or discharging under the predetermined conditions. Then, performing a fitting calculation or the like using at least the above-mentioned measurement results of the current and voltage of the secondary battery during charging or discharging and data showing the relationship between the current and voltage of the secondary battery and the internal state of the secondary battery. to estimate the internal state of the secondary battery. Then, the deterioration state of the secondary battery is determined based on the estimated internal state.
前述のような二次電池では、二次電池の劣化状態についての定期的な診断の間においても、劣化が進行し、内部状態が変化する。このため、二次電池の劣化状態について定期的に行われる次回の診断の前において、二次電池の内部状態の更新を行う必要性が生じる場合がある。したがって、二次電池の劣化状態についての定期的な診断の間では、二次電池の内部状態を更新が必要か否か適切に判定することが、求められている。すなわち、二次電池の内部状態についての定期的な推定の間等において、二次電池の内部状態を更新するか否か適切に判定することが、求められている。 In the secondary battery as described above, deterioration progresses and the internal state changes even during periodic diagnosis of the deterioration state of the secondary battery. For this reason, it may be necessary to update the internal state of the secondary battery before the next periodic diagnosis of the state of deterioration of the secondary battery. Therefore, it is required to appropriately determine whether or not the internal state of the secondary battery needs to be updated during the periodical diagnosis of the state of deterioration of the secondary battery. That is, it is required to appropriately determine whether or not to update the internal state of the secondary battery, such as during periodic estimation of the internal state of the secondary battery.
本発明が解決しようとする課題は、二次電池の劣化状態についての診断の間において、二次電池の内部状態を更新するか否か適切に判定する二次電池の管理方法、二次電池の管理装置、二次電池の管理システム、電池搭載機器及び二次電池の管理プログラムを提供することにある。 The problem to be solved by the present invention is a secondary battery management method that appropriately determines whether or not to update the internal state of the secondary battery during diagnosis of the deterioration state of the secondary battery. An object of the present invention is to provide a management device, a management system for secondary batteries, a management program for battery-mounted devices, and secondary batteries.
実施形態では、二次電池の管理方法が提供される。管理方法では、二次電池の充電又は放電における二次電池の電圧に関して、推定された二次電池の内部状態及び二次電池の充電又は放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較する。管理方法では、予測データと計測データとの比較結果に基づいて、推定された二次電池の内部状態を更新するか否かを判定する。 Embodiments provide a method for managing a secondary battery. In the management method, regarding the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery, prediction data based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions of charging or discharging of the secondary battery and measured measurement data compare. In the management method, it is determined whether or not to update the estimated internal state of the secondary battery based on the result of comparison between the predicted data and the measured data.
以下、実施形態について、図面を参照して説明する。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.
図1は、実施形態に係る管理システムの一例を示す概略図である。図1に示すように、管理システム1は、電池搭載機器2及び管理装置3を備える。電池搭載機器2には、二次電池5、計測回路6及び電池制御部7が搭載される。電池搭載機器2としては、電力系統用の大型蓄電装置、スマートフォン、車両、定置用電源装置、ロボット及びドローン等が挙げられ、電池搭載機器2となる車両としては、鉄道用車両、電気バス、電気自動車、プラグインハイブリッド自動車及び電動バイク等が、挙げられる。
FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of a management system according to an embodiment. As shown in FIG. 1 , the
二次電池5は、例えば、リチウムイオン二次電池等である。二次電池5は、単セル(単電池)から形成されてもよく、複数の単セルを電気的に接続することにより形成される電池モジュール又はセルブロックであってもよい。二次電池5が複数の単セルから形成される場合、二次電池5において、複数の単セルが電気的に直列に接続されてもよく、複数の単セルが電気的に並列に接続されてもよい。また、二次電池5において、複数の単セルが直列に接続される直列接続構造、及び、複数の単セルが並列に接続される並列接続構造の両方が形成されてもよい。また、二次電池5は、複数の電池モジュールが電気的に接続される電池ストリング、電池アレイ及び蓄電池のいずれかであってもよい。
The
計測回路6は、二次電池5を充電又は放電している状態等において、二次電池5に関連するパラメータを検出及び計測する。計測回路6では、例えば、1回の二次電池5の充電又は放電等において、所定のタイミングで定期的にパラメータの計測が行われる。この場合、計測回路6は、1回の二次電池5の充電又は放電等において、複数の計測時点のそれぞれで二次電池5に関連するパラメータを計測し、二次電池5に関連するパラメータを、複数回計測する。二次電池5に関連するパラメータには、二次電池5を流れる電流、二次電池5の電圧、及び、二次電池5の温度等が含まれる。このため、計測回路6には、電流を計測する電流計、電圧を計測する電圧計、及び、温度を計測する温度センサ等が含まれる。
The
電池制御部7は、二次電池5の充電及び放電を制御する等して、二次電池5の作動を制御する処理装置(コンピュータ)を構成し、プロセッサ及び記憶媒体を備える。プロセッサは、CPU(Central Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、マイコン、FPGA(Field Programmable Gate Array)及びDSP(Digital Signal Processor)等のいずれかを含む。記憶媒体には、メモリ等の主記憶装置に加え、補助記憶装置が含まれ得る。記憶媒体としては、磁気ディスク、光ディスク(CD-ROM、CD-R、DVD等)、光磁気ディスク(MO等)、及び、半導体メモリ等が挙げられる。電池制御部7では、プロセッサ及び記憶媒体のそれぞれは、1つであってもよく、複数であってもよい。電池制御部7では、プロセッサは、記憶媒体等に記憶されるプログラム等を実行することにより、処理を行う。また、電池制御部7では、プロセッサによって実行されるプログラムは、インターネット等のネットワークを介して接続されたコンピュータ(サーバ)、又は、クラウド環境のサーバ等に格納されてもよい。この場合、プロセッサは、ネットワーク経由でプログラムをダウンロードする。
The
管理装置3は、二次電池5に関する情報に基づいて、二次電池5の診断を含む二次電池5の管理を行う。このため、二次電池5は、管理装置3による管理対象となる。図1の一例では、管理装置3は、電池搭載機器2の外部に設けられる。管理装置3は、送受信部11、内部状態推定部12、予測データ算出部13、データ比較部15、判定部16、時間予測部17及びデータ記憶部18を備える。管理装置3は、例えば、電池制御部7とネットワークを介して通信可能なサーバである。この場合、管理装置3は、電池制御部7と同様に、プロセッサ及び記憶媒体を備える。そして、送受信部11、内部状態推定部12、予測データ算出部13、データ比較部15、判定部16及び時間予測部17は、管理装置3のプロセッサ等によって行われる処理の一部を実施し、管理装置3の記憶媒体が、データ記憶部18として機能する。
The
なお、ある一例では、管理装置3は、クラウド環境に構成されるクラウドサーバであってもよい。クラウド環境のインフラは、仮想CPU等の仮想プロセッサ及びクラウドメモリによって、構成される。このため、管理装置3がクラウドサーバである場合、仮想プロセッサによって行われる処理の一部を、送受信部11、内部状態推定部12、予測データ算出部13、データ比較部15、判定部16及び時間予測部17が実施する。そして、クラウドメモリが、データ記憶部18として機能する。
In one example, the
また、データ記憶部18は、電池制御部7及び管理装置3とは別のコンピュータに設けられてもよい。この場合、管理装置3は、データ記憶部18等が設けられるコンピュータに、ネットワークを介して接続される。また、管理装置3が、電池搭載機器2に搭載されてもよい。この場合、管理装置3は、電池搭載機器2に搭載される処理装置等から構成される。また、管理装置3が電池搭載機器2に搭載される場合、電池搭載機器2に搭載される1つの処理装置等が、後述する管理装置3の処理を行うとともに、二次電池5の充電及び放電の制御等の電池制御部7の処理を行ってもよい。以下、管理装置3の処理について説明する。
Also, the
管理装置3のプロセッサ等は、対象となる二次電池5について、内部状態の推定を含む劣化状態の診断を定期的に実施する。二次電池5の劣化状態についての定期的な診断は、例えば、1年ごとに行われる。送受信部11は、ネットワークを介して、管理装置3以外の処理装置等と通信する。二次電池5の劣化状態についての診断では、管理装置3の送受信部11は、電池制御部7に制御指令を送信し、電池制御部7は、送信された制御指令に基づいて、所定の条件で二次電池5を充電又は放電する。
The processor or the like of the
ここで、二次電池5の劣化状態の診断において行われる二次電池5の充電又は放電での所定の条件を示すデータは、例えば、データ記憶部18等に記憶される。前述の所定の条件には、例えば、充電開始時又は放電開始時のSOC(state of charge)に関する条件、充電又は放電における二次電池5のSOC範囲に関する条件、充電又は放電において二次電池5に流れる電流(二次電池5のCレート)に関する条件、充電又は放電における二次電池5の温度に関する条件、及び、充電又は放電を終了する条件等が、含まれる。所定の条件では、二次電池5の電流の電流値は、比較的小さい値に設定される。このため、二次電池5の劣化状態についての診断では、比較的低レートで、二次電池5が充電又は放電される。また、所定の条件では、SOC範囲は、比較的広く設定される。このため、二次電池5の劣化状態についての診断では、比較的広いSOC範囲で、二次電池5が充電又は放電される。
Here, data indicating predetermined conditions in charging or discharging of the
二次電池5の劣化状態の診断では、前述の所定の条件で二次電池5を充電又は放電している状態において、計測回路6は、二次電池5に関連する前述のパラメータを計測する。そして、管理装置3の送受信部11は、二次電池5に関連する前述のパラメータの計測回路6での計測結果を示す診断時計測データを、電池制御部7等から受信する。診断時計測データは、例えば、計測回路6での計測結果等に基づいて、電池制御部7によって生成される。
In diagnosing the state of deterioration of the
前述の所定の条件で二次電池5を充電又は放電している状態では、計測回路6は、複数の計測時点のそれぞれで、二次電池5に関連するパラメータを計測する。このため、送受信部11が受信した診断時計測データ(計測結果を示すデータ)は、複数の計測時点(複数回の計測)のそれぞれにおける二次電池5に関連するパラメータの計測値を含む。また、診断時計測データは、前述の所定の条件での二次電池5の充電又は放電における二次電池5に関連するパラメータの時間変化(時間履歴)を含む。したがって、診断時計測データには、二次電池5の電流の時間変化(時間履歴)、二次電池5の電圧の時間変化(時間履歴)、及び、二次電池5の温度の時間変化(時間履歴)等が含まれる。
While the
また、電池制御部7及び管理装置3のプロセッサ等のいずれかは、二次電池5に関連するパラメータの計測回路6での計測結果等に基づいて、二次電池5の充電量及びSOCのいずれかについて、前述の所定の条件での二次電池5の充電又は放電における時間変化(時間履歴)を推定してもよい。そして、診断時計測データ(計測結果を示すデータ)には、推定された二次電池5の充電量及びSOCのいずれかに対する計測された二次電池5に関連する前述のパラメータの関係を示すデータが、含まれてもよい。この場合、例えば、推定された二次電池5の充電量及びSOCのいずれかに対する計測された二次電池5の電圧の関係を示すデータが、診断時計測データに含まれる。送受信部11は、前述した診断時計測データを、データ記憶部18に書込む。
Further, one of the
ここで、二次電池5の充電量は、前述の所定の条件での充電開始時又は放電開始時における二次電池5の充電量(SOC)、及び、二次電池5の電流の時間変化に基づいて、算出可能である。この場合、電流積算法によって、二次電池5の充電量が算出される。また、二次電池5の充電量は、二次電池5における端子間電圧と充電量との関係を用いた算出法、及び、カルマンフィルタを用いた推定法等によっても、算出可能である。
Here, the charge amount of the
また、二次電池5のSOCは、例えば、二次電池5の電圧に基づいて、規定される。二次電池5では、電圧について、下限電圧Vmin及び上限電圧Vmaxが規定される。二次電池5では、例えば、開回路電圧(OCV:open circuit voltage)又はある規定の条件での放電における電圧が下限電圧Vminになる状態が、SOCが0%の状態として規定され、開回路電圧又はある規定の条件での充電における電圧が上限電圧Vmaxになる状態が、SOCが100%の状態として規定される。また、二次電池5では、SOCが100%の状態からSOCが0%の状態までの放電容量、又は、SOCが0%の状態からSOCが100%の状態までの充電容量が、電池容量となる。そして、二次電池5では、電池容量に対するSOCが0%の状態までの残充電量の比率が、SOCとして規定される。したがって、二次電池5のSOCは、二次電池5の充電量等に基づいて算出可能である。
Also, the SOC of the
二次電池5の劣化状態の診断では、内部状態推定部12は、前述した診断時計測データを取得し、診断時計測データに基づいて、二次電池5の内部状態を推定する。本実施形態では、内部状態推定部12は、二次電池5の内部状態を示す内部状態パラメータを推定する。ある一例では、内部状態推定部12は、前述の所定の条件での充電又は放電における二次電池5の電流及び電圧の時間変化を示すデータを少なくとも解析する。この場合、二次電池5についての充電曲線解析又は放電曲線解析が、内部状態推定部12によって行われる。また、内部状態推定部12は、二次電池5の電流及び電圧の時間変化を示すデータに加えて、二次電池5の温度の時間変化を示すデータを解析してもよい。
In diagnosing the deterioration state of the
図2は、電池の内部状態を示す内部状態パラメータについて説明する概略図である。図2では、横軸に充電量Qを示し、縦軸に電位Eを示す。図2に示すように、二次電池5では、正極電位について、下限電位Epmin及び上限電位Epmaxが規定され、正極電位は、正極の充電量が大きくなるにつれて、高くなる。また、正極では、正極電位が下限電位Epminになる状態での充電量が正極の初期充電量Qpminとなり、正極電位が上限電位Epmaxになる状態での充電量が正極の上限充電量Qpmaxとなる。そして、正極が初期充電量Qpminから上限充電量Qpmaxになるまでの充電量が、二次電池5の正極の充放電可能な量に相当する二次電池5の正極容量Mpとなる。
FIG. 2 is a schematic diagram explaining an internal state parameter indicating the internal state of the battery. In FIG. 2, the horizontal axis indicates the charge amount Q, and the vertical axis indicates the potential E. As shown in FIG. As shown in FIG. 2, in the
二次電池5では、負極電位について、下限電位Enmin及び上限電位Enmaxが規定され、負極電位は、負極の充電量が大きくなるにつれて、低くなる。また、負極では、負極電位が上限電位Enmaxになる状態での充電量が負極の初期充電量Qnminとなり、負極電位が下限電位Enminになる状態での充電量が負極の上限充電量Qnmaxとなる。そして、負極が初期充電量Qnminから上限充電量Qnmaxになるまでの充電量が、二次電池5の負極の充放電可能な量に相当する二次電池5の負極容量Mnとなる。
In the
二次電池5の内部状態パラメータは、前述した正極容量Mp、負極容量Mn、正極の初期充電量Qpmin、及び、負極の初期充電量Qnminを含む。また、二次電池5の内部状態パラメータは、正極容量Mpに対応するパラメータである正極質量、及び、負極容量Mnに対応するパラメータである負極質量を含む。正極質量は、正極容量及び正極を形成する材料の種類に基づいて、算出可能である。同様に、負極質量は、負極容量及び負極を形成する材料の種類に基づいて、算出可能である。また、二次電池5の内部状態パラメータは、正極容量維持率及び負極容量維持率等を含む。ここで、正極容量維持率は、使用開始時の正極容量に対する推定された正極容量の比率であり、負極容量維持率は、使用開始時の負極容量に対する推定された負極容量の比率である。
The internal state parameters of the
また、二次電池5の内部状態パラメータは、正極の初期充電量Qpminと負極の初期充電量Qnminとのずれである運用窓シフト(SOW:Shift of Operation Window)を含む。また、二次電池5の内部状態パラメータは、二次電池5の内部抵抗に関連するパラメータを含む。なお、図2では、二次電池5の電池特性の1つである電池容量Mbも、示される。電池容量Mbは、前述のように、二次電池5の電圧(正極電位と負極電位との差)が下限電圧Vminから上限電圧Vmaxになるまでの充電量に相当する。
Further, the internal state parameters of the
本実施形態では、データ記憶部18に、二次電池5の電池モデル及び電池モデルに関連するデータが記憶される。電池モデルは、二次電池5の電圧及び電流の少なくとも一方に対する二次電池5の内部状態の関係を示すデータを含み、例えば、二次電池5の内部状態から二次電池5の電圧及び電流の少なくとも一方を算出する計算式を含む。したがって、電池モデルには、二次電池5の電流及び電圧の少なくとも一方に対する正極容量及び負極容量等の内部状態パラメータの関係を示すデータが、含まれる。なお、二次電池5の電流及び電圧のそれぞれに対する内部状態の関係は、二次電池5の温度等に対応して変化する。このため、二次電池5の電池モデルにおいて、二次電池5の電流及び電圧の少なくとも一方に対する内部状態の関係が、互いに対して異なる複数の温度ごとに設定されてもよい。
In this embodiment, the
前述した二次電池5の充電曲線解析又は放電曲線解析において、内部状態推定部12は、診断時計測データに含まれる二次電池5の電圧及び電流についての計測結果、及び、二次電池5の電圧及び電流に対する二次電池5の内部状態の関係を示すデータを少なくとも用いて、フィッティング計算(回帰計算)を行う。この際、二次電池5の内部状態から二次電池5の電圧及び電流を少なくとも算出する計算式において、内部状態パラメータの1つ以上を変数として、フィッティング計算が行われる。そして、内部状態推定部12は、変数となる1つ以上の内部状態パラメータをフィッティング計算によって算出することにより、二次電池5の内部状態を推定する。内部状態推定部12は、二次電池5の内部状態パラメータの推定値を含む二次電池5の内部状態の推定結果を、データ記憶部18に書込む。なお、内部状態パラメータを算出するフィッティング計算では、二次電池5の電圧及び電流についての計測結果、及び、二次電池5の電圧及び電流に対する二次電池5の内部状態の関係を示すデータに加えて、二次電池5の温度についての計測結果、及び、二次電池5の温度に対する二次電池5の内部状態の関係を示すデータが用いられてもよい。
In the above-described charge curve analysis or discharge curve analysis of the
ある一例では、二次電池5のある時刻tの電圧V(t)に対する二次電池5の内部状態の関係を示すデータとして、式(1)の計算式が電池モデルに含まれる。そして、内部状態推定部12は、診断時計測データに含まれる二次電池5の電圧V(t)の計測結果、及び、電池モデルに含まれる式(1)の計算式を用いてフィッティング計算を行うことにより、二次電池5の内部状態を推定する。式(1)を用いたフィッティング計算では、例えば、正極容量Mp、負極容量Mn、正極の初期充電量Qpmin、負極の初期充電量Qnmin及び内部抵抗に関連するパラメータRが内部状態パラメータとして設定され、これらの内部状態パラメータを変数としてフィッティング計算が行われる。
In one example, the battery model includes the formula (1) as data indicating the relationship between the voltage V(t) of the
V(t)=Ep(Mp,Qpmin)-En(Mn,Qnmin)+R×I (1) V(t)=Ep(Mp, Qpmin)−En(Mn, Qnmin)+R×I (1)
式(1)において、Iは二次電池5の電流を示し、電流Iとしては、診断時計測データに含まれる計測値等が用いられる。また、式(1)において、Ep(Mp,Qpmin)は正極容量Mp及び正極の初期充電量Qpminを少なくとも変数として正極の開回路電位(OCP:open circuit potential)を算出する関数を示し、En(Mn,Qnmin)は負極容量Mn及び負極の初期充電量Qnminを少なくとも変数として負極の開回路電位を算出する関数を示す。
In Expression (1), I indicates the current of the
なお、充電曲線解析によって二次電池の内部状態を推定する方法は、特許文献4(特開2018-147827号公報)及び特許文献5(特開2012-251806号公報)に示される。特許文献4及び特許文献5のそれぞれにおいても、二次電池の電流及び電圧についての計測結果、及び、二次電池の電圧及び電流に対する二次電池の内部状態の関係を示すデータを少なくとも用いてフィッティング計算を行うことにより、二次電池の内部状態が推定される。実施形態では、特許文献4及び特許文献5のいずれかと同様にして、二次電池5の内部状態が推定されてもよい。
A method of estimating the internal state of a secondary battery by charging curve analysis is disclosed in Patent Document 4 (Japanese Patent Application Laid-Open No. 2018-147827) and Patent Document 5 (Japanese Patent Application Laid-Open No. 2012-251806). In each of Patent Document 4 and
内部状態推定部12は、二次電池5の内部状態の推定において、式(1)の計算式等を含む電圧モデル、及び、電圧モデルに関連するデータを、データ記憶部18から読み出す。また、内部状態推定部12は、内部状態パラメータについての仮の推定値及び最終的な推定値の中でその後の処理で必要になる推定値を、データ記憶部18に保存可能である。
In estimating the internal state of the
また、内部状態推定部12は、推定した二次電池5の内部状態に基づいて、二次電池5の電池特性を推定してもよい。二次電池5の電池特性には、前述した電池容量Mbに加えて、二次電池5の開回路電圧及びOCV曲線等が含まれる。ここで、OCV曲線は、OCV以外のパラメータとOCVとの関係を示す関数であり、例えば、SOC又は充電量に対するOCVの関係を示す関数である。また、二次電池5の内部抵抗は、前述のように二次電池5の内部状態を示すとともに、二次電池5の電池特性も示す。特許文献4には、二次電池5の内部状態に基づいて二次電池5の電池特性を推定する方法が、示される。実施形態では、特許文献4と同様にして、二次電池5の電池特性が推定されてもよい。
Moreover, the
また、二次電池5の劣化状態の診断では、判定部16は、二次電池5の内部状態の推定結果を取得する。そして、判定部16は、内部状態の推定結果に基づいて、二次電池5の劣化状態を判定する。ある一例では、内部状態パラメータである正極容量及び負極容量を用いて、二次電池5の劣化状態が判定される。この場合では、例えば、推定された二次電池5の正極容量が小さいほど、二次電池5の劣化の度合いが大きく判定され、推定された二次電池5の負極容量が小さいほど、二次電池5の劣化の度合いが大きく判定される。判定部16は、二次電池5の劣化状態についての判定結果をデータ記憶部18に書込む。
Further, in diagnosing the state of deterioration of the
また、管理装置3のプロセッサ等は、二次電池5の内部状態の推定結果、及び、二次電池5の劣化状態の診断結果等に基づいて、二次電池5の寿命の予測、及び、二次電池5のメンテナンスに関する情報の生成を行ってもよい。この場合、二次電池5のメンテナンスに関する情報には、二次電池5を電池搭載機器2に搭載された別の電池と位置交換することを推奨する情報、及び、二次電池5を新品の電池等に交換することを推奨する情報等が含まれる。なお、二次電池5の内部状態の推定結果を含む二次電池5の劣化状態の診断結果、二次電池5の寿命の予測結果、及び、二次電池5のメンテナンスに関する情報等は、ユーザインタフェースを介して、電池搭載機器2のユーザ等に告知されてもよい。
Further, the processor or the like of the
管理装置3のプロセッサ等は、前述した二次電池5の劣化状態についての定期的な診断の間において、二次電池5の内部状態を更新するか否かに関して、すなわち、二次電池5の劣化状態を更新するか否かに関して、判定を行う。これにより、次回の定期的な診断の前に二次電池5の内部状態の更新を行う必要があるか否かが、判定される。なお、劣化状態についての診断の間において二次電池5を作動している状態では、前述の所定の条件以外の条件でも二次電池5が充電又は放電される。このため、劣化状態についての診断の間において二次電池5を作動している状態では、様々な条件で、二次電池5が充電又は放電され得る。例えば、劣化状態についての診断の間では、大電流で(高レートで)二次電池5が急速に充電又は放電されたり、高温環境又は低温環境で二次電池5が充電又は放電されたり、狭いSOC範囲で二次電池5が充電又は放電されたりする。
The processor or the like of the
二次電池5の内部状態の更新に関して判定する際には、二次電池5を充電又は放電している状態において、計測回路6は、二次電池5に関連する前述のパラメータを計測する。そして、管理装置3の送受信部11は、二次電池5に関連するパラメータの計測回路6での計測結果を示す計測データを、電池制御部7等から受信する。二次電池5の内部状態を更新するか否かに関する判定では、計測回路6は、二次電池5の1回の充電又は放電における複数の計測時点のそれぞれで、二次電池5に関連するパラメータを計測する。このため、送受信部11が受信した計測データでは、複数の計測時点(複数回の計測)のそれぞれにおける二次電池5に関連するパラメータの計測値を含む。
When determining the update of the internal state of the
また、計測データは、診断時計測データと同様に、二次電池5の充電又は放電における二次電池5に関連するパラメータの時間変化(時間履歴)を含む。したがって、計測データには、二次電池5の電流の時間変化(時間履歴)、二次電池5の電圧の時間変化(時間履歴)、及び、二次電池5の温度の時間変化(時間履歴)等が含まれる。また、計測データには、診断時計測データと同様に、推定した二次電池5の充電量及びSOCのいずれかに対する計測された二次電池5に関連する前述のパラメータの関係を示すデータが、含まれてもよい。送受信部11は、前述した計測データを、データ記憶部18に書込む。
The measurement data also includes temporal changes (time history) of parameters related to the
二次電池5の内部状態の更新に関する判定では、予測データ算出部13は、前述の計測データを取得する。そして、予測データ算出部13は、計測データ、及び、ユーザインタフェース等を介して電池搭載機器2のユーザ等が入力した情報等に基づいて、計測データの計測期間に行われた二次電池5の充電又は放電における条件を、算出及び取得する。計測データの計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件には、前述した所定の条件と同様に、充電開始時又は放電開始時のSOCに関する条件、充電又は放電における二次電池5のSOC範囲に関する条件、充電又は放電において二次電池5に流れる電流(二次電池5のCレート)に関する条件、充電又は放電における二次電池5の温度に関する条件、及び、充電又は放電を終了する条件等が、含まれる。また、予測データ算出部13は、劣化状態についての前回の(最新の)診断での内部状態推定部12による二次電池5の内部状態の推定結果を、取得する。
In determining the update of the internal state of the
予測データ算出部13は、前回の診断で推定された二次電池5の内部状態、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件、及び、前述した二次電池5の電池モデルに基づいて、二次電池5の電圧に関する予測データを算出する。予測データでは、計測期間と同一の条件で二次電池5を充電又は放電した場合における二次電池5の電圧についての予測結果が、示される。予測データでの二次電池5の電圧についての予測値は、電池モデル及び内部状態の推定結果に対応した値になる。ある一例では、予測データとして、計測期間と同一の条件で二次電池5を充電又は放電した場合における二次電池5の電圧の時間変化(時間履歴)が、予測される。予測データ算出部13は、算出した前述の予測データをデータ記憶部18に書込む。
The prediction
予測データ算出部13は、前回の診断で推定された二次電池5の内部状態、及び、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件を二次電池5の電池モデルに適用することにより、予測データを算出する。この際、二次電池5の時刻tにおける電圧V(t)に対する二次電池5の内部状態の関係を示すデータにおいて、内部状態の推定結果である内部状態パラメータの推定値を代入する等して、演算が行われる。ある一例では、前述の式(1)の計算式を用いて、予測データが算出される。この場合、前回の診断での正極容量Mp、負極容量Mn、正極の初期充電量Qpmin、負極の初期充電量Qnmin及び内部抵抗に関連するパラメータRの推定値を式(1)において代入することにより、電圧V(t)の予測値が算出される。
The prediction
また、式(1)の計算式を用いて予測データを算出する場合は、電流Iとして、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件に対応する値(電流値)が、代入される。また、ある一例では、電池モデル等において、二次電池5の電圧に対する内部状態の関係が、互いに対して異なる複数の温度ごとに設定される。そして、二次電池5の電圧に対する内部状態の関係が設定される複数の温度の中から、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件に対応する温度が、選択される。そして、選択された温度における二次電池5の電圧に対する内部状態の関係に基づいて、二次電池5の電圧が予測される。
Further, when the prediction data is calculated using the formula (1), a value (current value) corresponding to the charging or discharging conditions of the
データ比較部15は、前述した計測データ及び予測データを取得する。そして、データ比較部15は、前述の計測期間での二次電池5の充電又は放電における二次電池5の電圧に関して、予測データでの予測結果と計測データでの計測結果とを比較する。この際、予測データでの電圧に対する計測データでの電圧のずれが許容範囲であるか否か等が、判定される。ずれの許容範囲に関する情報は、データ記憶部18等に記憶される。また、ずれの許容範囲は、計測回路6による二次電池5の電流及び電圧等の計測における誤差、及び、二次電池5に対する前述の電池モデルの誤差等を考慮して、設定される。データ比較部15は、計測データと予測データとの二次電池5の電圧に関する比較結果を、データ記憶部18に書込む。
The
図3は、実施形態に係る管理装置のデータ比較部による処理の一例を説明する概略図である。図3では、横軸が前述の計測期間における時間tを示し、縦軸が二次電池5の電圧Vを示す。また、図3では、計測期間における電圧Vの時間変化について、計測データでの計測結果を実線で、予測データでの予測結果を破線で示す。
FIG. 3 is a schematic diagram illustrating an example of processing by the data comparison unit of the management device according to the embodiment; In FIG. 3 , the horizontal axis indicates the time t in the measurement period described above, and the vertical axis indicates the voltage V of the
ある一例では、複数の計測時点のいずれにおいても予測データでの電圧に対する計測データの電圧のずれが閾値ΔVth以下である場合は、予測データに対する計測データのずれが許容範囲であると判定される。すなわち、複数の計測時点のいずれにおいても予測データでの電圧と計測データの電圧との差分の絶対値が閾値ΔVth以下であれば、データ比較部15は、予測データに対する計測データのずれが許容範囲であると判定する。一方、複数の計測時点の1つ以上において予測データでの電圧に対する計測データの電圧のずれが閾値ΔVthより大きい場合は、予測データに対する計測データのずれが許容範囲を超えていると判定される。
In one example, if the deviation of the voltage of the measured data from the voltage of the predicted data is equal to or less than the threshold value ΔVth at any of the plurality of measurement time points, it is determined that the deviation of the measured data from the predicted data is within the allowable range. That is, if the absolute value of the difference between the voltage of the predicted data and the voltage of the measured data is equal to or less than the threshold value ΔVth at any of the plurality of measurement time points, the
図3では、予測データでの電圧の時間変化を高電圧側へ閾値ΔVthずらした電圧軌跡α1、及び、予測データでの電圧の時間変化を低電圧側へ閾値ΔVthずらした電圧軌跡α2が示される。図3の一例では、複数の計測時点のいずれにおいても、計測データでの電圧は、電圧軌跡α1,α2の間の範囲に収まる。このため、図3の一例では、計測期間での二次電池5の充電又は放電における二次電池5の電圧に関して、予測データでの予測結果に対して計測データでの計測結果のずれが許容範囲であると、判定される。
FIG. 3 shows a voltage locus α1 obtained by shifting the voltage change over time in the prediction data to the high voltage side by a threshold value ΔVth, and a voltage locus α2 obtained by shifting the voltage change over time in the prediction data to the low voltage side by the threshold value ΔVth. . In the example of FIG. 3, the voltage in the measurement data falls within the range between the voltage loci α1 and α2 at any of the plurality of measurement time points. For this reason, in the example of FIG. 3, regarding the voltage of the
判定部16は、データ比較部15による計測データと予測データとの二次電池5の電圧に関する比較結果を取得する。そして、判定部16は、計測データと予測データとの比較結果に基づいて、二次電池5の内部状態を更新するか否か判定する。予測データに対する計測データのずれが許容範囲である場合は、判定部16は、二次電池5の内部状態を更新しないと判定する。一方、予測データに対する計測データのずれが許容範囲を超えている場合は、判定部16は、二次電池5の内部状態を更新すると判定する。
The
二次電池5の内部状態を更新すると判定した場合、管理装置3のプロセッサ等は、二次電池5の内部状態の更新を要求するとともに、二次電池5の劣化状態の更新(再診断)を要求する。ある一例では、二次電池5の劣化状態の更新を要求する場合、二次電池5の内部状態を更新する必要があることを示す情報が、ユーザインタフェースを介して、電池搭載機器2のユーザ等に告知される。この場合、音声及び画面表示等のいずれかによって、情報が告知される。
When it is determined that the internal state of the
二次電池5の内部状態を更新する場合は、二次電池5の内部状態を推定(再推定)する。この場合も、前述した内部状態の推定と同様にして、二次電池5の内部状態が推定される。すなわち、二次電池5の内部状態の更新が要求されることによって臨時で二次電池5の内部状態を推定する場合も、定期的な内部状態の推定と同様にして、二次電池5の内部状態が推定される。なお、判定部16が二次電池5の内部状態を更新すると判定した場合でも、実際に、二次電池5の内部状態を推定(再推定)する等して二次電池5の内部状態を更新するか否かは、電池搭載機器2のユーザ等に委ねられてもよい。
When updating the internal state of the
また、データ記憶部18には、内部状態を更新するか否かに関する前述の判定を実施する基準を示す基準データが、記憶される。そして、判定部16は、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件が前述の基準データの基準を満たすか否かを、判定する。計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件が基準を満たさない場合は、内部状態を更新するか否かに関する判定は、行われない。したがって、内部状態の更新についての前述の判定は、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件が基準を満たす場合のみ、実施される。
In addition, the
ここで、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件が基準を満たさない場合としては、計測期間において大電流での充電によって二次電池5が瞬時に満充電状態になった場合、計測期間において大電流での放電によって二次電池5が瞬時に完放電状態になった場合等が、挙げられる。また、計測期間において過度に低温の環境で二次電池5が充電又は放電された場合、及び、計測期間において過度に狭いSOC範囲で二次電池5が充電又は放電された場合等も、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件が基準を満たさないと判定される。これらの条件で二次電池5が充電又は放電される場合は、内部状態を更新するか否かに関して前述のようにして判定を行っても、判定の精度が低くなる。このため、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件が基準を満たさないと判定され、内部状態の更新についての判定が行われない。
Here, as a case where the conditions for charging or discharging the
また、管理装置3のプロセッサ等は、二次電池5が充電又は放電されている状態において、リアルタイムで実施されている二次電池5の充電又は放電の終了時間を予測する。リアルタイムの充電又は放電の終了時間を予測する際には、時間予測部17は、計測回路6での計測結果、及び、ユーザインタフェース等を介して電池搭載機器2のユーザ等が入力した情報等に基づいて、リアルタイムで行われている二次電池5の充電又は放電における条件を、算出及び取得する。リアルタイムの充電又は放電における条件には、前述した充電又は放電における条件と同様に、二次電池5のSOCに関する条件、二次電池5に流れる電流に関する条件、二次電池5の温度に関する条件、及び、充電又は放電の終了条件等が、含まれる。また、時間予測部17は、劣化状態についての前回の(最新の)診断での内部状態推定部12による二次電池5の内部状態の推定結果を、取得する。
In addition, the processor or the like of the
時間予測部17は、前回の診断で推定された二次電池5の内部状態、リアルタイムの二次電池5の充電又は放電における条件、及び、前述した二次電池5の電池モデルに基づいて、リアルタイムの充電又は放電の終了時間を予測する。ある一例では、時間予測部17は、前回の診断で推定された二次電池5の内部状態、及び、リアルタイムの二次電池5の充電又は放電における条件を二次電池5の電池モデルに適用することにより、現時点以後の二次電池5の電流及び電圧の時間変化を予測する。例えば、現時点以後の二次電池5の電圧の時間変化は、前述の式(1)の計算式を用いて、予測可能である。
Based on the internal state of the
時間予測部17は、予測した現時点以後の電流及び電圧の時間変化等に基づいて、例えば、リアルタイムの充電又は放電の終了条件を満たす時点を予測する。そして、時間予測部17は、充電又は放電の終了条件を満たす時点として予測した時点を、リアルタイムの充電又は放電の終了時点と判定し、充電又は放電の終了時間を予測する。なお、充電又は放電の終了時間についての予測結果は、ユーザインタフェースを介して、電池搭載機器2のユーザ等に告知されてもよい。
The
図4は、実施形態に係る管理装置によって行われる、電池の劣化状態の診断処理の一例を示すフローチャートである。図4に示す診断処理は、例えば、二次電池5の劣化状態についての定期的な診断において行われる。また、劣化状態についての定期的な診断以外でも、二次電池5の内部状態の更新が要求されることによって臨時で二次電池5の内部状態を推定する場合等において、図4に示す診断処理が行われる。
FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of battery degradation state diagnosis processing performed by the management device according to the embodiment. The diagnostic process shown in FIG. 4 is performed, for example, in periodic diagnosis of the state of deterioration of the
図4の診断処理を開始すると、内部状態推定部12は、所定の条件での二次電池5の充電又は放電おける二次電池5の電流及び電圧等の計測結果として、前述の診断時計測データを取得する(S101)。そして、内部状態推定部12は、診断時計測データ及び二次電池5の電池モデル等に基づいて、二次電池5の内部状態を推定する。そして、判定部16は、二次電池5の内部状態の推定結果に基づいて、二次電池5の劣化状態を判定する(S103)。
When the diagnostic process of FIG. 4 is started, the internal
図5は、実施形態に係る管理装置によって行われる、二次電池の内部状態の更新に関連する処理の一例を示すフローチャートである。図5に示す処理は、例えば、前述した劣化状態の診断処理の間において、繰返し行われる。図5の処理を開始すると、予測データ算出部13及び判定部16等は、二次電池5を充電又は放電している状態における二次電池5の電流及び電圧等の計測結果として、前述の計測データを取得する(S111)。また、予測データ算出部13及び判定部16等は、計測データの計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件を、取得する(S112)。そして、判定部16は、内部状態の更新についての判定を実施する基準を計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件が満たすか否かを、判定する(S113)。充電又は放電における条件が基準を満たさない場合は(S113-No)、内部状態を更新するか否かに関する判定を実施することなく、処理を終了する。
FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of processing related to updating the internal state of a secondary battery, which is performed by the management device according to the embodiment. The processing shown in FIG. 5 is repeatedly performed, for example, during the deterioration state diagnosis processing described above. When the process of FIG. 5 is started, the prediction
一方、充電又は放電における条件が基準を満たす場合は(S113-Yes)、予測データ算出部13は、劣化状態についての前回の(最新の)診断での二次電池5の内部状態の推定結果を、取得する(S114)。そして、予測データ算出部13は、前回の診断で推定された二次電池5の内部状態、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件、及び、二次電池5の電池モデルに基づいて、二次電池5の電圧に関する前述の予測データを算出する(S115)。そして、データ比較部15は、前述の計測期間での二次電池5の充電又は放電における二次電池5の電圧に関して、予測データでの予測結果と計測データでの計測結果とを比較する(S116)。そして、データ比較部15及び判定部16等は、計測データと予測データとの比較の結果、予測データでの電圧に対する計測データでの電圧のずれが許容範囲であるか否かを判定する(S117)。
On the other hand, if the charging or discharging conditions satisfy the criteria (S113-Yes), the prediction
予測データに対する計測データのずれが許容範囲である場合は(S117-Yes)、判定部16は、二次電池5の内部状態を更新しないと判定する(S118)。一方、予測データに対する計測データのずれが許容範囲を超えている場合は(S117-No)、判定部16は、二次電池5の内部状態を更新すると判定する(S119)。そして、管理装置3のプロセッサ等は、二次電池5の内部状態の更新を要求する(S120)。
If the deviation of the measured data from the predicted data is within the allowable range (S117-Yes), the
図6は、実施形態に係る管理装置によって行われる、リアルタイムで実施されている二次電池の充電又は放電の終了時間の予測処理の一例を示すフローチャートである。図6に示す予測処理は、例えば、前述した劣化状態の診断処理の間に、二次電池5の充電又は放電されている状態おいて、行われる。図6の予測処理を開始すると、時間予測部17は、リアルタイムで行われている二次電池5の充電又は放電における条件を取得する(S131)。そして、時間予測部17は、劣化状態についての前回の(最新の)診断での二次電池5の内部状態の推定結果を、取得する(S132)。
FIG. 6 is a flowchart showing an example of prediction processing of the end time of charging or discharging of a secondary battery performed in real time by the management device according to the embodiment. The prediction process shown in FIG. 6 is performed, for example, while the
そして、時間予測部17は、前回の診断で推定された二次電池5の内部状態、リアルタイムの二次電池5の充電又は放電における条件、及び、二次電池5の電池モデルに基づいて、現時点以後の二次電池5の電流及び電圧の時間変化を予測し、リアルタイムの充電又は放電の終了条件を満たす時点を予測する(S133)。そして、時間予測部17は、充電又は放電の終了条件を満たす時点として予測した時点を、リアルタイムの充電又は放電の終了時点と判定する(S134)。
Then, the
前述のように実施形態等では、管理装置3のプロセッサ等は、二次電池5の充電又は放電における二次電池5の電圧に関して、推定された二次電池5の内部状態及び二次電池5の充電又は放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較する。そして、プロセッサ等は、予測データと計測データとの比較結果に基づいて、二次電池5の内部状態を更新するか否かを判定する。このため、二次電池5の劣化状態についての診断の間であっても、すなわち、前述の所定の条件以外の条件で二次電池5が充電又は放電される状態であっても、二次電池5の内部状態を更新するか否かに関して判定可能になる。
As described above, in the embodiments and the like, the processor and the like of the
また、予測データでの電圧は、前回の(最新の)内部状態の推定での推定結果に基づいて算出される。このため、予測データの電圧と計測データの電圧とを比較することにより、前回の内部状態の推定時に推定された二次電池5の内部状態がリアルタイムの二次電池5の内部状態を適切に反映しているか否かが、適切に判定される。このため、二次電池5の内部状態を更新するか否かに関して前述のように判定が行われることにより、二次電池5の内部状態の更新について適切に判定される。以上のように、本実施形態では、二次電池5の劣化状態についての診断の間において、二次電池5の内部状態を更新するか否かが、適切に判定される。
Also, the voltage in the predicted data is calculated based on the estimation result of the previous (latest) internal state estimation. Therefore, by comparing the voltage of the predicted data and the voltage of the measured data, the internal state of the
また、実施形態等では、管理装置3のプロセッサ等は、内部状態の更新についての判定を実施する基準を、二次電池5の充電又は放電における条件が満たすか否かを判定する。そして、判定の精度が低くなる条件で二次電池5が充電又は放電されている場合は、内部状態を更新するか否かに関する判定が行われない。したがって、内部状態の更新についての判定が行われた場合、判定の精度が向上する。
In addition, in the embodiment and the like, the processor and the like of the
また、実施形態等では、管理装置3のプロセッサ等は、リアルタイムで実施されている二次電池5の充電又は放電の終了時間を予測する。このため、二次電池5が搭載される電池搭載機器2のユーザ等は、二次電池5の内部状態を更新するか否か(更新の必要性)に加えて、実施されている二次電池5の充電又は放電の終了時間等も把握可能になる。
Further, in the embodiments and the like, the processor and the like of the
図7は、ある変形例に係る管理装置によって行われる、二次電池の内部状態の更新に関連する処理の一例を示すフローチャートである。図7の変形例では、予測データと計測データとの比較において、予測データの電圧に対する計測データの電圧のずれが許容範囲を超えていると判定した回数Nが、パラメータとして規定される。そして、管理装置3のプロセッサ等は、回数Nが基準回数Nref以上になったことに基づいて、二次電池5の内部状態を更新すると判定する。回数Nは、劣化状態についての前回の診断が行われた時点では、ゼロに設定される。このため、前回の劣化状態の診断以後に予測データに対する計測データのずれが許容範囲を超えているとNref回判定されたことに基づいて、二次電池5の内部状態を更新すると判定される。また、基準回数Nrefは、2以上の整数である。
FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of processing related to updating the internal state of a secondary battery, which is performed by a management device according to a modification. In the modified example of FIG. 7, the number N of times it is determined that the deviation of the voltage of the measured data from the voltage of the predicted data exceeds the allowable range in the comparison between the predicted data and the measured data is defined as a parameter. Then, the processor or the like of the
本変形例でも、前述の実施形態等と同様に、二次電池5の内部状態の更新に関連する1回の処理において、管理装置3のプロセッサ等は、前述のS111~S117の処理を実施する。そして、予測データに対する計測データのずれが許容範囲である場合は(S117-Yes)、判定部16は、二次電池5の内部状態を更新しないと判定する(S118)。ただし、本変形例では、予測データに対する計測データのずれが許容範囲を超えている場合は(S117-No)、プロセッサ等は、ずれが許容範囲を超えていると判定した回数Nを1だけ加算する(S121)。そして、判定部16は、加算した回数Nが基準回数Nref以上であるか否かを判定する(S122)。
In this modified example, as in the above-described embodiment and the like, in one process related to updating the internal state of the
回数Nが基準回数Nrefより小さい場合は(S122-No)、判定部16は、二次電池5の内部状態を更新しないと判定する(S118)。一方、回数Nが基準回数Nref以上の場合は(S122-Yes)、判定部16は、二次電池5の内部状態を更新すると判定する(S119)。そして、管理装置3のプロセッサ等は、二次電池5の内部状態の更新を要求する(S120)。
When the number of times N is smaller than the reference number of times Nref (S122-No), the
本変形例でも、前述の実施形態等と同様の作用及び効果を奏する。また、本変形例では、前述のような処理が行われるため、予測データでの電圧に対する計測データでの電圧のずれに関する判定が複数回行われ、複数回の判定結果に基づいて、二次電池5の内部状態を更新するか否か(更新の必要性)に関して判定される。このため、内部状態の更新に関する判定の精度が、さらに高くなる。 This modified example also has the same actions and effects as the above-described embodiment and the like. In addition, in this modification, since the above-described processing is performed, the determination regarding the deviation of the voltage in the measured data from the voltage in the predicted data is performed multiple times, and based on the determination results of the multiple times, the secondary battery A decision is made as to whether to update the internal state of 5 (needs to update). Therefore, the accuracy of determination regarding updating of the internal state is further improved.
前述の少なくとも一つの実施形態又は実施例では、二次電池の充電又は放電における二次電池の電圧に関して、推定された二次電池の内部状態及び二次電池の充電又は放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較する。そして、予測データと計測データとの比較結果に基づいて、二次電池の内部状態を更新するか否かを判定する。これにより、二次電池の劣化状態についての診断の間において、二次電池の内部状態を更新するか否か適切に判定する二次電池の管理方法、二次電池の管理装置、二次電池の管理システム、電池搭載機器及び二次電池の管理プログラムを提供することができる。 In at least one embodiment or example described above, the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery is predicted based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions of charging or discharging of the secondary battery. Compare the data with measured measurement data. Then, it is determined whether or not to update the internal state of the secondary battery based on the result of comparison between the predicted data and the measured data. Accordingly, a method for managing a secondary battery, a device for managing a secondary battery, and a device for managing a secondary battery that appropriately determine whether or not to update the internal state of the secondary battery during a diagnosis of the deterioration state of the secondary battery. It is possible to provide a management system, a battery-equipped device, and a management program for a secondary battery.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 While several embodiments of the invention have been described, these embodiments have been presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and modifications can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the scope of the invention described in the claims and equivalents thereof.
1…管理システム、2…電池搭載機器、3…管理装置、5…二次電池、6…計測回路、7…電池制御部、11…送受信部、12…内部状態推定部、13…予測データ算出部、15…データ比較部、16…判定部、17…時間予測部、18…データ記憶部。
DESCRIPTION OF
Claims (11)
前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の電圧に関して、推定された前記二次電池の内部状態及び前記二次電池の前記充電又は前記放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較することと、
前記予測データと前記計測データとの比較結果に基づいて、推定された前記二次電池の前記内部状態を更新するか否かを判定することと、
を具備する、管理方法。 A method for managing a secondary battery,
With respect to the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery, prediction data and measured measurement based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions in the charging or discharging of the secondary battery comparing the data with
Determining whether to update the estimated internal state of the secondary battery based on a comparison result between the predicted data and the measured data;
A management method comprising:
前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の電圧に関して、推定された前記二次電池の内部状態及び前記二次電池の前記充電又は前記放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較し、
前記予測データと前記計測データとの比較結果に基づいて、推定された前記二次電池の前記内部状態を更新するか否かを判定する、
プロセッサを具備する、管理装置。 A secondary battery management device,
With respect to the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery, prediction data and measured measurement based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions in the charging or discharging of the secondary battery compare the data with
Determining whether to update the estimated internal state of the secondary battery based on a comparison result between the predicted data and the measured data;
A management device comprising a processor.
前記管理装置の前記プロセッサによって前記内部状態の更新についての判定が行われる前記二次電池と、
を具備する前記二次電池の管理システム。 a management device according to claim 7;
the secondary battery for which the processor of the management device determines whether to update the internal state;
A management system for the secondary battery, comprising:
前記管理装置の前記プロセッサによって前記内部状態の更新についての判定が行われる前記二次電池と、
を具備する電池搭載機器。 a management device according to claim 7;
the secondary battery for which the processor of the management device determines whether to update the internal state;
A battery-equipped device comprising:
前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の電圧に関して、推定された前記二次電池の内部状態及び前記二次電池の前記充電又は前記放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較させ、
前記予測データと前記計測データとの比較結果に基づいて、推定された前記二次電池の前記内部状態を更新するか否かを判定させる、
管理プログラム。 A secondary battery management program, comprising:
With respect to the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery, prediction data and measured measurement based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions in the charging or discharging of the secondary battery compare the data with
determining whether or not to update the estimated internal state of the secondary battery based on a comparison result between the predicted data and the measured data;
management program.
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