JP4481080B2 - 蓄電デバイスの残存容量演算装置 - Google Patents

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Description

本発明は、二次電池や電気化学キャパシタ等の蓄電デバイスの残存容量を演算する蓄電デバイスの残存容量演算装置に関する。
近年、ニッケル水素電池やリチウムイオン電池等の二次電池、電気二重層キャパシタ等の電気化学キャパシタといった蓄電デバイスの小型軽量化・高エネルギー密度化が進み、携帯型の情報通信機器から電気自動車やハイブリッド自動車等の電源として活発に利用されている。
このような蓄電デバイスを有効に活用するには、その残存容量を正確に把握することが重要であり、従来から、蓄電デバイスの充放電電流を積算して残存容量を求める技術や、開放電圧に基づいて残存容量を求める技術が知られている。一般的には、前者は、突入電流等の負荷変動に強い反面、誤差が累積し易い(特に、高負荷継続時には誤差が大きくなる)という欠点があり、また、後者は、開放電圧を正確に推定できる限り有効性が高い反面、短時間で負荷が大きく変動した場合に演算値が変動しやすいという欠点がある。従って、従来より両者を組合わせて残存容量を求める技術が種々提案されている。
例えば、特許文献1には、電気自動車の車両停止時の電池電圧から求めた開放電圧により停止時残存容量を求めると共に、電池の放電電流の積算値に基づいて放電電気容量を検出し、この放電電気容量と停止時残存容量とから満充電容量を算出し、この満充電容量と放電電気容量とから残存容量を求める技術が開示されている。
また、特許文献2には、リチウムイオン電池のような電池容量と電池電圧とに直線的な比例関係があるものにおいて、任意の時間のあいだ放電または充電したときの電流積算量と、放電または充電前の電圧、放電または充電後の電圧より、残存容量を求める技術が開示されている。
更に、特許文献3には、電池の充放電電流を積分して求めた残存容量と、電池の開放端子電圧に基づいて推定した残存容量との差の変化率に基づいて、残存容量の演算方法を補正する技術が開示されている。
特開平6−242193号公報 特開平8−179018号公報 特開平11−223665号公報
しかしながら、特許文献1に開示の技術では、電気自動車の走行中の電池の残存容量に対する精度が保障されておらず、また、車両停止時の電池電圧から開放電圧を求めているが、電気自動車においては、モータが停止していてもインバータ等の負荷には電流が流れていることから、必ずしも正確な開放電圧を検出できるとは限らない。従って、特許文献1の技術は、適用範囲が限定されてしまい、例えば、充放電が連続するハイブリッド車等には、適用が困難である。
同様に、特許文献2に開示の技術においても、充放電前や充放電後の電圧を、開回路電圧(開放電圧)として扱っているが、前述した理由により必ずしも正確な開放電圧を検出できるとは限らず、また、放電時の精度向上を主としているため、充電時の精度が余り考慮されておらず、充放電が連続するハイブリッド車等への適用は困難である。
また、特許文献3に開示の技術は、電流積算による残存容量演算値と、開放電圧に基づく残存容量推定値との差が所定値より大きくなった場合にのみ、残存容量演算値の更新を行っているため、更新の瞬間に残存容量演算値が大きく段状に変化する可能性が高い。従って、ハイブリッド車等に適用した場合には、残存容量演算値の急激な変化が車両制御に悪影響を与える虞がある。
以上のように、従来の技術による残存容量の演算精度は、ハイブリッド車等の車両制御に適用するには、必ずしも満足できるものではなく、更には、車両制御への適用という面から見ると、異常発生時に対応する機能が十分とは言えない。すなわち、従来の残存容量の演算処理では、バッテリの電圧、電流、温度といった基本的なパラメータの何れかの測定系に異常が発生した場合には、残存容量の演算が不能となってしまい、制御系に対する影響が大きい。
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、電流積算による残存容量と開放電圧に基づく残存容量との双方の利点を生かして精度高く残存容量を求めつつ、電圧、電流、温度の何れかの測定系に異常が発生してデータを正常に取得できない場合にも、必要最小限の精度で残存容量の演算を継続させ、制御系への影響を最小限に抑えることのできる蓄電デバイスの残存容量演算装置を提供することを目的としている。
上記目的を達成するため、本発明による蓄電デバイスの残存容量演算装置は、蓄電デバイスの充放電電流の積算値に基づいて第1の残存容量を演算する第1の演算手段と、上記蓄電デバイスの内部インピーダンスから推定した開放電圧に基づいて第2の残存容量を演算する第2の演算手段と、上記第1の残存容量と上記第2の残存容量とを上記蓄電デバイスの使用状況に応じて設定したウェイトを用いて重み付け合成し、上記蓄電デバイスの残存容量を演算する第3の演算手段と、上記蓄電デバイスの電圧データを正常に取得できないとき、上記第2の演算手段による演算を停止させると共に、上記第3の演算手段における合成値が上記第1の演算手段によって演算した上記第1の残存容量となるよう上記ウェイトの値を固定する第1の異常時処理手段と、上記蓄電デバイスの電流データを正常に取得できないとき、上記第1の演算手段による演算を停止させると共に、上記第3の演算手段における合成値が上記第2の演算手段によって演算した上記第2の残存容量となるよう上記ウェイトの値を固定する第2の異常時処理手段と、上記蓄電デバイスの温度データを正常に取得できないとき、上記蓄電デバイスの電圧と充放電電流とに基づいて算出した内部インピーダンスから温度を推定し、この推定した温度を、上記第1の演算手段及び上記第2の演算手段における演算パラメータ−とする第3の異常時処理手段とを備えたことを特徴とする。
第2の異常時処理手段による異常処理に際しては、蓄電デバイスの電圧変化量が基準値を越えるとき、第2の演算手段による演算を停止させて第3の演算手段で合成した残存容量を保持することが望ましく、蓄電デバイスの温度が基準温度より低いときには、第2の演算手段で演算した第2の残存容量を移動平均して第3の演算手段への入力値とすることが望ましい。
また、第3の異常処理手段による異常処理に際しては、蓄電デバイスの充放電電流と温度とに基づいて予め作成した内部インピーダンスのテーブルから温度を逆算することにより、蓄電デバイスの温度を推定することができる。
本発明による蓄電デバイスの残存容量演算装置は、電流積算による残存容量と開放電圧に基づく残存容量との双方の利点を生かして精度高く残存容量を求めることができ、しかも、電圧、電流、温度の何れかの測定系に異常が発生してデータを正常に取得できない場合にも、必要最小限の精度で残存容量の演算を継続させることができ、制御系への影響を最小限に抑えることができる。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図1〜図14は本発明の実施の一形態に係わり、図1はハイブリッド車への適用例を示すシステム構成図、図2はバッテリ残存容量の推定アルゴリズムを示すブロック図、図3は等価回路モデルを示す回路図、図4は電流の移動平均処理無しの場合の残存容量を示す説明図、図5は電流の移動平均処理有りの場合の残存容量を示す説明図、図6は実車走行時の残存容量演算結果を示す説明図、図7及び図8は電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理を示すフローチャート、図9は電流容量テーブルの説明図、図10はインピーダンステーブルの説明図、図11は残存容量テーブルの説明図、図12はウェイトテーブルの説明図、図13は電流センサ異常時対応の残存容量演算処理の要部を示すフローチャート、図14は温度センサ異常時対応の残存容量演算処理の要部を示すフローチャートである。
図1は、本発明をエンジンとモータとを併用して走行するハイブリッド車両(HEV)に適用した例を示し、同図において、符号1は、HEVの電源ユニットである。この電源ユニット1には、蓄電デバイスとして例えば複数のセルを封止した電池パックを複数個直列に接続して構成されるバッテリ2と、バッテリ2の残存容量の演算、バッテリ2の冷却や充電の制御、異常検出及び異常検出時の保護動作等のエネルギーマネージメントを行う演算ユニット(演算ECU)3とが1つの筐体内にパッケージされている。
尚、本形態においては、蓄電デバイスとしてリチウムイオン二次電池を例に取って説明するが、本発明による残存容量の演算手法は、電気化学キャパシタやその他の二次電池にも適用可能である。
演算ECU3は、マイクロコンピュータ等から構成され、電圧センサ4で測定したバッテリ2の端子電圧V、電流センサ5で測定したバッテリ2の充放電電流I、温度センサ6で測定したバッテリ2の温度(セル温度)Tに基いて、所定時間t毎に充電状態(State of charge;SOC)すなわち残存容量SOC(t)を演算する。
この残存容量SOC(t)は、電源ユニット1の演算ECU3から、例えばCAN(Controller Area Network)通信等を介してHEV制御用電子制御ユニット(HEV制御用ECU)10に出力され、車両制御用の基本データ、バッテリ残量や警告用の表示用データ等として使用される。尚、残存容量SOC(t)は、周期的な演算における1演算周期前のデータ(後述する電流積算による残存容量演算の際のベース値)SOC(t-1)としても使用される。
HEV制御用ECU10は、同様にマイクロコンピュータ等から構成され、運転者からの指令に基づいて、HEVの運転、その他、必要な制御を行う。すなわち、HEV制御用ECU10は、電源ユニット1からの信号や図示しないセンサ・スイッチ類からの信号により、車両の状態を検出し、バッテリ2の直流電力を交流電力に変換してモータ15を駆動するインバータ20を初めとして、モータ15に連結されるエンジン30や図示しない自動変速機等を、専用の制御ユニットを介して或いは直接的に制御する。
演算ECU3における残存容量SOCの演算は、図2に示す推定アルゴリズムに従って実行される。このSOC推定アルゴリズムでは、バッテリ2で測定可能なパラメータ、すなわち、端子電圧V、電流I、温度Tを用い、第1〜3の演算手段としての機能により、電流積算に基づく第1の残存容量としての残存容量SOCcと、バッテリ開放電圧Voの推定値に基づく第2の残存容量としての残存容量SOCvとを並行して演算し、それぞれを重み付けして合成した残存容量SOCを、バッテリ2の残存容量として出力する。
電流Iの積算による残存容量SOCcと、開放電圧Voの推定による残存容量SOCvとは、それぞれに一長一短があり、電流積算による残存容量SOCcは、誤差が累積し易く、特に高負荷継続時の誤差が大きい反面、突入電流等の負荷変動に強い。一方、開放電圧推定による残存容量SOCvは、通常の使用時において、略正確な値を求めることが可能であるが、負荷が短時間で大きく変動したときに値が振動する可能性がある。
従って、本SOC推定アルゴリズムでは、電流Iを積算して求めた残存容量SOCc(t)と、バッテリ開放電圧Voの推定値から求めた残存容量SOCv(t)とを、バッテリ2の使用状況に応じて随時変化させるウェイト(重み係数)wにより重み付けして合成することにより、残存容量SOCc,SOCv双方の欠点を打消して互いの利点を最大限に引き出すようにしている。ウェイトwは、w=0〜1の間で変化させ、合成後の最終的な残存容量SOC(t)は、以下の(1)式で与えられる。
SOC(t)=w・SOCc(t)+(1−w)・SOCv(t)…(1)
ウェイトwは、現在のバッテリの使用状況を的確に表すことのできるパラメータを用いて決定する必要があり、そのパラメータとしては、単位時間当たりの電流の変化率や残存容量SOCc,SOCvの間の偏差等を用いることが可能である。単位時間当たりの電流変化率は、バッテリの負荷変動を直接的に反映しているが、単なる電流変化率では、スパイク的に発生する電流の急激な変化の影響を受けてしまう。
従って、本形態においては、瞬間的に発止する電流の変化の影響を防止するため、所定のサンプリング数の単純平均、移動平均、加重平均等の処理を施した電流変化率を用いるようにしており、特に、電流の遅れを考慮した場合、バッテリの充放電状態の変化に対して、過去の履歴を過剰となることなく適切に反映することのできる移動平均を用いてウェイトwを決定するようにしている。
この電流Iの移動平均値に基づいてウェイトwを決定することにより、電流Iの移動平均値が大きいときには、電流積算のウェイトを高くして開放電圧推定のウェイトを下げ、負荷変動の影響を電流積算によって正確に反映すると共に、開放電圧推定時の振動を防止することができる。逆に、電流Iの移動平均値が小さいときには、電流積算のウェイトを下げ、開放電圧推定のウェイトを高くすることにより、電流積算時の誤差の累積による影響を回避し、開放電圧の推定により正確な残存容量を算出することができる。
すなわち、電流Iの移動平均は、電流の高周波成分に対するローパスフィルタとなり、この移動平均のフィルタリングにより、走行中の負荷変動で発生する電流のスパイク成分を、遅れ成分を助長することなく除去することができる。これにより、バッテリ状態をより的確に把握することができ、残存容量SOCc,SOCv双方の欠点を打消して互いの利点を最大限に引き出し、残存容量の推定精度を大幅に向上することができる。
更に、本SOC推定アルゴリズムの特徴として、電池理論に基づいてバッテリ内部状況を電気化学的に把握し、バッテリ開放電圧Voに基づく残存容量SOCvの演算精度の向上を図っている。以下、本推定アルゴリズムによる残存容量SOCc,SOCvの演算について詳述する。
先ず、電流積算による残存容量SOCcは、以下の(2)式に示すように、ウェイトwを用いて合成した残存容量SOCをベース値として、所定時間毎に電流Iを積算して求められる。
SOCc(t)=SOC(t-1)−∫[(100ηI/Ah)+SD]dt/3600…(2)
但し、η :電流効率
Ah:電流容量(温度による変数)
SD :自己放電率
(2)式における電流効率η及び自己放電率SDは、それぞれ定数と見なすことができるが(例えば、η=1、SD=0)、電流容量Ahは、温度に依存して変化する。従って、この電流積算による残存容量SOCcの算出に際しては、温度によるセル容量の変動を関数化して算出した電流容量Ahを用いている。
また、(2)式による残存容量SOCc(t)の演算は、具体的には演算ECU3における離散時間処理によって実行され、1演算周期前の合成残存容量SOC(t-1)を、電流積算のベース値として入力している(図2のブロック図における遅延演算子Z-1)。従って、誤差が累積したり、発散することがなく、万一、初期値が真値と大きく異なっていても、所定の時間経過後(例えば、数分後)には、真値に収束させることができる。
一方、開放電圧Voの推定に基づく残存容量SOCvを求めるには、先ず、図3に示す等価回路モデルを用いてバッテリの内部インピーダンスZを求める。この等価回路は、抵抗分R1〜R3、容量分C1,CPE1,CPE2(但し、CPE1,CPE2は二重層容量分)の各パラメータを、直列及び並列に組合わせた等価回路モデルであり、交流インピーダンス法における周知のCole-Coleプロットをカーブフィッティングすることにより、各パラメータを決定する。
これらのパラメータから求められるインピーダンスZは、バッテリの温度や電気化学的な反応速度、充放電電流の周波数成分によって大きく変化する。従って、インピーダンスZを決定するパラメータとして、前述の単位時間当たりの電流Iの移動平均値を周波数成分の置き換えとして採用し、電流Iの移動平均値と温度Tとを条件とするインピーダンス測定を行ってデータを蓄積した後、温度Tと単位時間当たりの電流Iの移動平均値とに基づいてインピーダンスZのテーブル(後述する図10のインピーダンステーブル)を作成する。そして、このテーブルを利用してインピーダンスZを求め、このインピーダンスZと、実測した端子電圧Vと電流Iとから、以下の(3)式を用いて開放電圧Voの推定値を求める。
V=Vo−I・Z…(3)
尚、前述したように、電流Iの移動平均値は、ウェイトwを決定するパラメータとしても用いられ、ウェイトw、インピーダンスZの演算を容易としているが、詳細には、低温になる程、バッテリの内部インピーダンスが増加して電流変化率が小さくなるため、後述するように、ウェイトw、インピーダンスZは、直接的には、電流Iの移動平均値を温度補正した補正後電流変化率KΔI/Δtを用いて決定する。
開放電圧Voの推定後は、バッテリ内の電気化学的な関係に基づいて残存容量SOCvを演算する。具体的には、平衡状態での電極電位とイオンの活量との関係を記述した周知のネルンストの式を適用し、開放電圧Voと残存容量SOCvとの関係を表すと、以下の(4)式を得ることができる。
Vo=E+[(Rg・T/Ne・F)×lnSOCv/(100−SOCv)]+Y…(4)
但し、E :標準電極電位(本形態のリチウムイオン電池では、E=3.745)
Rg:気体定数(8.314J/mol−K)
T :温度(絶対温度K)
Ne:イオン価数(本形態のリチウムイオン電池では、Ne=1)
F :ファラデー定数(96485C/mol)
尚、(4)式におけるYは補正項であり、常温における電圧−SOC特性をSOCの関数で表現したものである。SOCv=Xとすると、以下の(5)式に示すように、SOCの三次関数で表すことができる。
Y=−10-63+9・10-52+0.013X−0.7311…(5)
以上の(4)式により、残存容量SOCvには、開放電圧Voのみならず温度Tとの間にも強い相関性があることがわかる。この場合、開放電圧Voと温度Tとをパラメータとして、直接、(4)式を用いて残存容量SOCvを算出することも可能であるが、実際には、使用する電池特有の充放電特性や使用条件等に対する考慮が必要となる。
従って、以上の(4)式の関係から実際の電池の状態を把握する場合には、常温でのSOC−Vo特性を基準として、各温度域での充放電試験或いはシミュレーションを行い、実測データを蓄積する。そして、蓄積した実測データから開放電圧Voと温度Tとをパラメータする残存容量SOCvのテーブル(後述する図11の残存容量テーブル)を作成しておき、このテーブルを利用して残存容量SOCvを求める。そして、前述の(1)式に示したように、電流積算に基づく残存容量SOCcと開放電圧Voの推定値に基づく残存容量SOCvとがウェイトwを用いて重み付け合成され、最終的な残存容量SOCが算出される。
ここで、残存容量の演算における電流の移動平均処理の有無の影響を比較すると、電流の移動平均処理を行うことなく残存容量SOCvを算出した場合には、図4に示すように、電流のスパイク成分の影響を受けて局所的な残存容量SOCvの急激な変化が発生し、最終的な合成残存容量SOCの精度を低下させる原因となる。これに対し、電流の移動平均処理を行って残存容量SOCvを算出した場合には、図5に示すように、残存容量SOCvから電流のスパイク成分の影響が除去され、比較的負荷変動が小さい条件下での残存容量を正確に把握することが可能となる。
実走行時の残存容量の演算結果は、図6に示され、比較的アップダウンの多い走行条件でセル温度が略45°Cの状態において、電流積算による残存容量SOCcと合成後の残存容量SOCの変化が示されている。図6に示されるように、経過時間1500sec付近までのバッテリの充放電が繰返される状態においては、電流積算による残存容量SOCcの演算結果が合成後の残存容量SOCに良好に反映されている。また、経過時間1500sec以後、バッテリへの充電量が増加傾向にある状態において、電流積算による残存容量SOCcの上昇が鈍化して誤差が拡大する傾向にあるが、開放電圧の推定による残存容量SOCv(図示せず)が合成後の残存容量SOCに重みを増して反映され、充電量の増加に応じて合成後の残存容量SOCが上昇し、精度良く残存容量の変化を捉えている。
以上のように、残存容量SOCは、通常、バッテリの使用状況に応じてウェイトwを随時変化させることにより演算精度の向上が図られているが、電圧V、電流I、温度Tといった基本的なパラメータを測定する電圧センサ4、電流センサ5、温度センサ6の何れかに異常が発生した場合には、正確な残存容量を得ることは望めなくなる。
従って、演算ECU3は、通常の残存容量を高精度に演算する機能に加え、電圧センサ4に異常が発生して電圧データを正常に取得できない場合に対応する第1の異常時処理手段、電流センサ5に異常が発生して電流データを正常に取得できない場合に対応する第2の異常時処理手段、温度センサ6に異常が発生して温度データを正常に取得できない場合に対応する第3の異常時処理手段としての機能を備えている。
具体的には、電圧センサ4と電流センサ5との何れか一方が故障し、温度センサ6が正常の場合には、開放電圧の推定に基づく残存容量SOCvと電流積算に基づく残存容量SOCcとのうち、センサ故障により正常にデータを得られない方の演算を停止すると共に、ウェイトwを『0』或いは『1』に固定して正常なデータに基づいて演算した残存容量を合成後の残存容量SOCとすることにより、ある程度の精度を確保する。
一方、温度センサ6が故障し、電圧センサ4及び電流センサ5の双方が正常である場合には、残存容量SOCv,SOCcの各演算は可能であるものの、各演算に必要な温度データが得られない。従って、この場合には、バッテリの内部インピーダンスZが温度に依存して変化することに着目し、電圧Vと電流Iとに基づいて簡易的に内部インピーダンスZを算出し、インピーダンステーブル(図10参照)を用いて温度Tを推定する。そして、推定した温度を、残存容量SOCv,SOCcの各演算における温度の演算パラメータ−として用いることで、正常時と同様の演算を行なうことにより、ある程度の精度を確保する。
これにより、電圧センサ4、電流センサ5、温度センサ6の何れかが故障した場合にも、ある程度の精度で残存容量SOCの演算を継続して車両制御に与える影響を最小限に抑え、修理工場に入庫する等の走行、リンプホームを可能として安全を確保することができる。
次に、SOC推定アルゴリズムに従った正常時の残存容量SOCc,SOCvの演算処理、及び、電圧センサ4,電流センサ5,温度センサ6の何れかが故障した場合の異常時の処理について、図7及び図8に示す電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理のフローチャート、図13に示す電流センサ異常時対応の残存容量演算処理(要部)のフローチャート、図14に示す温度センサ異常時対応の残存容量演算処理(要部)のフローチャートを用いて説明する。
尚、各フローチャートにおいては、電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理をP1、電流センサ異常時対応の残存容量演算処理をP2、温度センサ異常時対応の残存容量演算処理をP3で示している。また、各フローチャートは、電源ユニット1の演算ECU3において所定時間毎(例えば、0.1sec毎)に実行される基本的な処理を示すものであり、説明の都合上、電流積算による残存容量SOCcの演算と開放電圧Voの推定による残存容量SOCvの演算とが直列的に実行されるものとしているが、実際には、残存容量SOCc,SOCvの演算は、並行して実行される。
図7及び図8に示す電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理では、先ず、ステップS1,S2,S3において、それぞれ、温度センサ6から定期的に取得する温度Tのデータ入力の有無、電圧センサ4から定期的に取得する電圧Vのデータ入力の有無、電流センサ5から定期的に取得する電流Iのデータ入力の有無を調べる。
尚、温度Tの定期入力は、例えば10sec毎であり、電圧V、電流Iは、それぞれ、複数の電池パックの平均値、複数の電池パックの電流の総和を取り、例えば0.1sec毎の定期入力があるものとする。
その結果、温度T、電圧V、電流Iの各データの入力があり、温度センサ6,電圧センサ4,電流センサ5が全て正常である場合には、ステップS1、S2,S3を経てステップS4へ進み、バッテリ電流容量を、図9に示す電流容量テーブルを参照して演算する。この電流容量テーブルは、温度Tをパラメータとして、所定の基準とする定格容量(例えば、1つの電池パック内の所定セル数を基準単位とした場合の定格電流容量)に対する容量比Ah’を格納したものであり、常温(25°C)における容量比Ah’(=1.00)に対し、低温になる程、電流容量が減少するため、容量比Ah’の値が大きくなる。この電流容量テーブルから参照した容量比Ah’を用い、計測対象毎の温度Tにおける電流容量Ahを算出する。
次に、ステップS5へ進み、電流容量テーブルから求めた電流容量Ah、電流Iの入力値、1演算周期前の合成残存容量SOC(t-1)を用い、前述の(2)式に従って、電流積算による残存容量SOCc(t)を算出する。更に、ステップS6において、電流Iを移動平均して単位時間当りの電流変化率ΔI/Δtを取得する。この移動平均は、例えば、電流Iのサンプリングを0.1sec毎、電流積算の演算周期を0.5sec毎とした場合、5個のデータを移動平均する。
続くステップS7では、バッテリ等価回路のインピーダンスZを、図10に示すインピーダンステーブルを参照して演算し、得られたインピーダンスZからバッテリ2の開放電圧Voを推定する。このインピーダンステーブルは、電流変化率ΔI/Δt(単位時間当たりの電流Iの移動平均値)を温度補正した補正後電流変化率KΔI/Δtと温度Tとをパラメータとして、等価回路のインピーダンスZを格納したものであり、概略的には、補正後電流変化率KΔI/Δtが同じ場合には、温度Tが低くなる程、インピーダンスZが増加し、同じ温度では、補正後電流変化率KΔI/Δtが小さくなる程、インピーダンスZが増加する傾向を有している。
その後、ステップS8へ進み、電圧−SOC特性の演算を行い、残存容量SOCvを算出する。すなわち、温度Tと推定した開放電圧Voとをパラメータとして、図11に示す残存容量テーブルを参照し、残存容量SOCvを算出する。この残存容量テーブルは、前述したように、ネルンストの式に基づいてバッテリ内の電気化学的な状態を把握して作成したテーブルであり、概略的には、温度T及び開放電圧Voが低くなる程、残存容量SOCvが小さくなり、温度T及び開放電圧Voが高くなる程、残存容量SOCvが大きくなる傾向を有している。
尚、図10,11においては、通常の条件下で使用される範囲のデータを示し、他の範囲のデータは記載を省略してある。
その後、ステップS9へ進み、図12に示すウェイトテーブルを参照してウェイトwを算出する。ウェイトテーブルは、補正後電流変化率KΔI/Δtをパラメータとする一次元テーブルであり、概略的には、補正後電流変化率KΔI/Δtが小さくなる程、すなわち、バッテリ負荷変動が小さい程、ウェイトwの値を小さくして電流積算による残存容量SOCcの重みを小さくする傾向を有している。そして、ステップS10において、前述の(1)式に従って、電流積算による残存容量SOCcと開放電圧Voの推定による残存容量SOCvとをウェイトwを用いて重み付けして最終的な残存容量SOC(t)を合成して算出し、1サイクルの本演算処理を抜ける。
一方、ステップS1,S2,S3の何れかにおいてデータ入力が無く、温度センサ6,電圧センサ4,電流センサ5の何れかに異常が発生した場合には、それぞれに対応した処理での残存容量SOCの演算を継続する。すなわち、ステップS1,3において、それぞれ、温度Tのデータ入力、電流Iのデータ入力が無い場合には、各ステップから本処理を抜け、温度センサ異常時対応の残存容量演算処理P3(図14参照)、電流センサ異常時対応の残存容量演算処理P2(図13参照)に移行する。
また、ステップS2で電圧Vのデータ入力が無い場合には、ステップS2からステップS11へ分岐し、電流Iのデータ入力の有無を調べる。そして、ステップS11において、電流Iのデータ入力が無い場合、すなわち、電圧センサ4のみならず電流センサ5にも異常が発生している場合には、処理を抜けて残存容量の演算を中止し、電流Iのデータ入力がある場合、ステップS12へ進む。
ステップS12以降の処理では、電圧センサ4の異常により開放電圧Voの推定ができないため残存容量SOCvの演算を停止し、電流積算による残存容量SOCc(t)のみによる残存容量の推定を行なう。すなわち、ステップS12では、温度Tをパラメータとするテーブル参照によりバッテリ電流容量Ahを演算し、ステップS13で、電流容量Ah、電流Iの入力値、1演算周期前の合成残存容量SOC(t-1)を用い、前述の(2)式に従って電流積算による残存容量SOCc(t)を算出する。ステップS12,S13の処理は、前述のステップS4,S5の処理と同様である。
そして、ステップS13からステップS14へ進んでウェイトwを『1』に固定し、ステップS15で、『1』に固定したウェイトwを前述の(1)式に適用して残存容量SOC(t)を算出し、電圧センサ異常時の処理を抜ける。この電圧センサ異常時の残存容量SOC(t)は、以下の(1a)式に示すように、電流積算による残存容量SOCc(t)のみを用いて推定した値となる。この電流積算のみによる残存容量は、前述したように、誤差が累積し易いという特性があるが、異常時の短時間のフェール制御においては誤差の累積が少ないため、制御性への影響を最小限として安全を確保することができる。
SOC(t)=SOCc(t)…(1a)
次に、図13に示す電流センサ異常時対応の残存容量演算処理について説明する。この処理においても、電圧センサ4,電流センサ5,温度センサ6が全て正常である場合には、上述の電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理におけるステップS4〜S10の処理(図8参照)と同じであるため、異常時の処理のみについて説明する。
すなわち、最初に、ステップS1,S2,S3で、温度Tのデータ入力の有無、電圧Vのデータ入力の有無、電流Iのデータ入力の有無を調べ、温度Tのデータ入力が無い場合、ステップS1から温度センサ異常時対応の残存容量演算処理P3(図14参照)に移行し、電圧Vのデータ入力が無い場合、ステップS2から上述の電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理P1(図7参照)に移行する。
また、電流Iのデータ入力が無い場合には、ステップS3からステップS21へ進み、単位時当たりの電圧変化量が基準値以下であるか否かを調べる。これは、電流センサ5の異常により、開放電圧Voの推定に基づく残存容量SOCvのみを用いる場合に、突入等の短時間の負荷変動による振動を防止するためであり、バッテリの入出力電流が激しく変化していない安定状態にあるか否かを判断するためである。
そして、例えば、±5V/0.5secを基準として、単位時間当たりの電圧変化量が基準値を越えて電圧が不安定な状態では、残存容量SOCvの演算を行わずに、ステップS21から処理を抜ける。このバッテリ電圧が不安定な状態では、前回の演算で算出した残存容量SOCをそのまま用い、バッテリ電圧が安定するまで待つ。また、単位時間当たりの電圧変化量が基準値以下の場合には、ステップS21からステップS22へ進み、電圧Vの平均値で開放電圧Voを代表し、電圧Vの平均値で代表した開放電圧Voと温度Tとをパラメータとして図11に示す残存容量テーブルを参照し、残存容量SOCvを算出する(電圧−SOC特性の演算)。
その後、ステップS23へ進み、セル温度Tが基準値(例えば、10°C)以上であるか否かを調べる。これは、セル温度が低い状態では、開放電圧Voの推定が不安定となって誤差が拡大することを回避するためであり、セル温度Tが基準値以上の場合、ステップS25へ進み、セル温度Tが基準値より低い場合、ステップS24で、残存容量SOCvの移動平均値を算出し、この移動平均値を新たな残存容量SOCvとして書換えた後、ステップS25へ進む。
ステップS25では、ウェイトwを『0』に固定し、この『0』に固定したウェイトwを、ステップS26で前述の(1)式に適用して残存容量SOC(t)を算出し、電流センサ異常時の処理を抜ける。この電流センサ異常時の残存容量SOC(t)は、以下の(1b)式に示すように、開放電圧Voの推定に基づく残存容量SOCv(t)のみを用いて推定した値となる。この場合、開放電圧Voの推定精度が低下するが、異常時の短時間のフェール制御を可能として安全を確保することができる。
SOC(t)=SOCv(t)…(1b)
次に、図14に示す温度センサ異常時対応の残存容量演算処理について説明する。この処理においても、電圧センサ4,電流センサ5,温度センサ6が全て正常である場合には、電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理におけるステップS4〜S10の処理(図8参照)と同じであるため、異常時の処理のみについて説明する。
前述の電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理、電流センサ異常時対応の残存容量演算処理と同様、最初に、ステップS1,S2,S3で、温度Tのデータ入力の有無、電圧Vのデータ入力の有無、電流Iのデータ入力の有無を調べる。そして、ステップS2,3で、それぞれ、電圧Vのデータ入力が無い場合、電流Iのデータ入力が無い場合には、各ステップから本処理を抜け、前述の電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理P1、電流センサ異常時対応の残存容量演算処理P2に移行する。
また、ステップS1で温度Tのデータ入力が無い場合には、ステップS1からステップS31へ分岐し、電圧V及び電流Iのデータ入力が共にあるか否かを調べる。そして、ステップS31において、電圧Vと電流Iとの少なくとも一方のデータ入力が無い場合、すなわち、温度センサ6のみならず、電圧センサ4と電流センサ5との少なくとも一方に異常が発生している場合には、処理を抜けて残存容量の演算を中止し、電圧V及び電流Iのデータ入力が共にある場合、ステップS32へ進む。
ステップS32では、電流Iの移動平均値が基準値以下か否かを調べることにより、バッテリの状態を判断する。そして、電流Iの移動平均値が基準値を越えており、不安定な状態であるときには、ステップS32からステップS33へ進み、温度センサ6が故障する直前のデータ入力として記憶されているセンサ値T(t-1)を、残存容量演算処理に対する温度Tとして出力し、以後、通常の正常時のステップS4〜S10の処理を実行して残存容量SOCを合成演算する。
また、電流Iの移動平均値が基準値以下でバッテリ状態が安定してときには、ステップS32からステップS34へ進み、電圧V及び電流Iの入力データを用いてバッテリ等価回路のインピーダンスZを演算する。この場合、インピーダンスZは、温度センサ6が異常であることから、図10のインピーダンステーブルを参照して求めるのではなく、電圧Vと電流Iの入力データから簡略的に求める。
次に、ステップS34からステップS35へ進み、図10のインピーダンステーブルに対して、補正後電流変化率KΔI/Δtに電流Iの移動平均値を適用すると共にステップS34で演算したインピーダンスZを適用してテーブルを逆引きし、温度Tを推定する。そして、以後、推定した温度Tを用いて正常時のステップS4〜S10の処理を実行し、残存容量SOCを合成演算する。
以上のように、電流積算による残存容量SOCcと開放電圧の推定値に基づく残存容量SOCvとを、バッテリの使用状況に応じて設定したウェイトwを用いて重み付け合成して双方の利点を生かした高精度な残存容量を得ることができる。しかも、電圧、電流、温度の何れかの測定系に異常が発生してデータを正常に取得できない場合にも、正常なデータに基づいて演算した残存容量及びウェイトwの調整(電圧センサ4、電流センサ5の一方が異常の場合)、温度の推定(温度センサ6が異常の場合)により、必要最小限の精度で残存容量の演算を継続させることができ、制御系への影響を最小限に抑えて走行を可能とし、安全を確保することができる。
ハイブリッド車への適用例を示すシステム構成図 バッテリ残存容量の推定アルゴリズムを示すブロック図 等価回路モデルを示す回路図 電流の移動平均処理無しの場合の残存容量を示す説明図 電流の移動平均処理有りの場合の残存容量を示す説明図 実車走行時の残存容量演算結果を示す説明図 電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理を示すフローチャート 電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理を示すフローチャート(続き) 電流容量テーブルの説明図 インピーダンステーブルの説明図 残存容量テーブルの説明図 ウェイトテーブルの説明図 電流センサ異常時対応の残存容量演算処理の要部を示すフローチャート 温度センサ異常時対応の残存容量演算処理の要部を示すフローチャート
符号の説明
1 電源ユニット
2 バッテリ
3 演算ユニット(第1,2,3の演算手段、第1,2,3の異常時処理手段)
4 電圧センサ
5 電流センサ
6 温度センサ
I 充放電電流
V 端子電圧
Vo 開放電圧
Z インピーダンス
T 温度
w ウェイト
SOC 残存容量
SOCc 残存容量(第1の残存容量)
SOCv 残存容量(第2の残存容量)
代理人 弁理士 伊 藤 進

Claims (4)

  1. 蓄電デバイスの充放電電流の積算値に基づいて第1の残存容量を演算する第1の演算手段と、
    上記蓄電デバイスの内部インピーダンスから推定した開放電圧に基づいて第2の残存容量を演算する第2の演算手段と、
    上記第1の残存容量と上記第2の残存容量とを上記蓄電デバイスの使用状況に応じて設定したウェイトを用いて重み付け合成し、上記蓄電デバイスの残存容量を演算する第3の演算手段と、
    上記蓄電デバイスの電圧データを正常に取得できないとき、上記第2の演算手段による演算を停止させると共に、上記第3の演算手段における合成値が上記第1の演算手段によって演算した上記第1の残存容量となるよう上記ウェイトの値を固定する第1の異常時処理手段と、
    上記蓄電デバイスの電流データを正常に取得できないとき、上記第1の演算手段による演算を停止させると共に、上記第3の演算手段における合成値が上記第2の演算手段によって演算した上記第2の残存容量となるよう上記ウェイトの値を固定する第2の異常時処理手段と、
    上記蓄電デバイスの温度データを正常に取得できないとき、上記蓄電デバイスの電圧と充放電電流とに基づいて算出した内部インピーダンスから温度を推定し、この推定した温度を、上記第1の演算手段及び上記第2の演算手段における演算パラメータ−とする第3の異常時処理手段とを備えたことを特徴とする蓄電デバイスの残存容量演算装置。
  2. 上記第2の異常時処理手段は、
    上記蓄電デバイスの電圧変化量が基準値を越えるとき、上記第2の演算手段による演算を停止させて上記第3の演算手段で合成した残存容量を保持することを特徴とする請求項1記載の蓄電デバイスの残存容量演算装置。
  3. 上記第2の異常処理手段は、
    上記蓄電デバイスの温度が基準温度より低いとき、上記第2の演算手段で演算した上記第2の残存容量を移動平均して上記第3の演算手段への入力値とすることを特徴とする請求項1又は2記載の蓄電デバイスの残存容量演算装置。
  4. 上記第3の異常処理手段は、
    上記蓄電デバイスの充放電電流と温度とに基づいて予め作成した内部インピーダンスのテーブルから温度を逆算することにより、上記蓄電デバイスの温度を推定することを特徴とする請求項1記載の蓄電デバイスの残存容量演算装置。
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