JP5017084B2 - 電池制御方法及びそのシステム - Google Patents

Description

本発明は、二次電池の劣化判定を行う電池制御方法及びそのシステムに関する。

自動車や鉄道などの動力機器やバックアップ用のＵＰＳなどに搭載される鉛，ニッケル水素，リチウム電池などの２次電池に関し、その劣化状態を判定する技術が知られている。

一般に、二次電池の内部抵抗は、二次電池の劣化状態と関係があり、劣化度は基準となる内部抵抗からの上昇率で知ることができる。そのため、二次電池の内部抵抗を測定することにより、二次電池の劣化度を得ることが可能である。

そして、二次電池の内部抵抗は、二次電池の充電量や特に温度に依存して、大きく変化することから、温度補正を行うことにより、正確な内部抵抗を求め、劣化状態を判定する技術も知られている（特許文献１）。

特開２００５−０９１２１７号公報

しかしながら、特許文献１が開示する方式では、２０ｋＨｚ以上のサンプリングが必要となるため、高速，高精度なセンサとともに、マイコンの処理能力も要求される。また、動作中に内部抵抗を測定する際には、内部抵抗の測定中に電池状態が変化してしまうため、内部抵抗の測定値及び劣化度の精度が向上できないという問題が発生していた。

本発明の目的は、電池の劣化判定を行い、電池状態を正確に測定することを実現する電池制御方法及びそのシステムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明では少なくとも１つ以上の電池と、制御回路とを備えた電池制御システムにおいて、電池の電池状態情報を検出するセンサと、センサからの電池状態情報から内部抵抗値を算出する内部抵抗計算手段と、この内部抵抗値を電池の温度域毎に保持し、各温度領域に更新された測定内部抵抗値の時間を保持する内部抵抗保持手段と、電池の温度域毎の基準内部抵抗値と算出した内部抵抗値とを比較する劣化判定手段とを備えて、電池の劣化度を判定するものである。

また、上記課題を解決するために、本発明では、少なくとも１つ以上の電池からなる組電池と制御回路との組を２つ以上接続された電池制御システムにおいて、組電池の電圧を含む電池状態情報を検出するセンサと、センサからの電池状態情報から内部抵抗値を算出する内部抵抗計算手段と、予め記憶された基準内部抵抗値と算出された内部抵抗値とを比較して、電池の劣化度を判定する劣化判定手段と、を有し、電圧センサの検知結果として、電圧が所定の範囲外となった場合には、組電池の劣化度を増加させることを特徴とするものである。

また、上記課題を解決するために、本発明では、少なくとも１つ以上の電池からなる組電池と制御回路との組を２つ以上接続された電池制御システムにおいて、組電池の電池状態情報を検出するセンサと、センサからの電池状態情報から内部抵抗値を算出する内部抵抗計算手段と、予め記憶された基準内部抵抗値と算出された内部抵抗値とを比較して、電池の劣化度を判定する劣化判定手段と、組電池は、並列に接続された少なくとも２つ以上の電池を有し、センサは、組電池の電圧を検知する電圧センサと、組電池の電流を検知する電流センサと、を有し、劣化判定手段は、劣化度及び前記組電池の充電量を判定し、判定された劣化度及び充電量に基づいて算出された組電池の電圧及び電流の予測値と、電圧センサ及び電流センサで検知された測定値とを比較し、比較した結果に基づいて劣化度を調整するものである。

本発明によれば、一定時間内では、サンプル数が少なく推定誤差が大きくなってしまう場合においても、温度ごとに内部抵抗テーブルを蓄積することで、サンプル数を稼ぐことができるため、内部抵抗の推定誤差を小さくすることを実現したものである。

以下、図面を用いて、本発明に関わる二次電池の劣化推定方式の実施の形態について説明する。

図１に電池制御システム１０００の構成図を示す。

電池制御システム１０００は、電池システム１と電池制御装置２から構成され、電池システム１は、組電池１０とセンサ１００からなる。組電池１０は、複数の単電池１１を直列に接続された構成である。また、センサ１００は、組電池１０を流れる電流を測定する電流センサ１０１と、組電池１０の総電圧を測定する１０２と、組電池１０の温度を測定する温度センサ１０３から構成される。なお、温度センサ１０３は、各単電池１１のうち最も高い温度または、それが推測できるように組電池１０に設置されている。

電池制御装置２は、Ａ／Ｄ変換器２１と電池状態推定装置２０から構成され、Ａ／Ｄ変換器２１は、センサ１００からのアナログデータであるセンサ情報を周期τでサンプリング・ディジタルデータ化し、電池状態推定装置２０に出力する。

以後、電流センサ１０１からの電流データのディジタルサンプリングデータを｛Ｉ_k｝、電圧センサ１０２からの電圧データのディジタルサンプリングデータを｛ＣＣＶ _k｝、温度センサ１０２からの温度データのディジタルサンプリングデータを｛Ｔ_k｝とおく。

電池状態推定装置２０は、劣化推定装置２０１と充電状態推定手段２０２，基準内部抵抗値テーブル２１０から構成される。充電状態推定装置２０２は、組電池１０の充電量（ＳＯＣ）や許容充放電電流量をＡ／Ｄ変換器２１を介したセンサ１００からの情報から推定している。

劣化推定装置２０１は、内部抵抗計算手段２０００と、測定内部抵抗値保持手段２１００と基準内部抵抗値保持手段２１１０と劣化推定計算手段２２００，測定内部抵抗値保管手段２１２０と基準内部抵抗値保管手段２１３０から構成されている。内部抵抗計算手段２０００と劣化推定計算手段２２００は、演算周期τで周期的に演算を行っている。

二次電池の劣化度は、基準となる内部抵抗からの上昇率で求まることから、内部抵抗計算手段２０００で計算された内部抵抗を、測定内部抵抗値保持手段に保持させると同時に、同じ条件（同じ充電量，同じ温度）時の基準内部抵抗値を基準内部抵抗値テーブル２１０から読み出し、基準内部抵抗値保持手段２１１０に保持させる。劣化推定計算手段２２００は、測定内部抵抗値保持手段に一定数貯まったところで、測定内部抵抗値保持手段２１００内の内部抵抗値と、基準内部抵抗値保持手段２１１０内の基準内部抵抗値から、組電池１０の劣化度を求める。

二次電池の劣化度は、内部抵抗が基準内部抵抗からの上昇率で求められる。

図２に、基準となる内部抵抗の温度および充電量による変化を示す。基準となる内部抵抗はこのように非線形な性質をもつため、一般に温度・充電量に対する内部抵抗値のテーブルとしてもつ。また、メモリサイズの制約から、温度と充電量の間隔をあまり細かく取れず、粗い格子点のデータから線形補完で求めるため、基準内部抵抗値にも誤差が存在する。特に、二次電池の電池状態が大きく変化する場合では、この基準内部抵抗値の誤差がより大きくなる。それに加え、センサ１００の持つセンサ誤差の影響で、数点での内部抵抗値から推定する劣化度では、計算するごとに、数１０％以上大きく変動してしまうことが発生する。しかし、実際には、通常の範囲内の使用では、劣化度は１％／月ぐらいの上昇であるため、このような求め方では、精度のよい劣化度が得られたとはいえない。

そこで、本特許では、内部抵抗値の測定点を増やし、その平均と基準内部抵抗値保持手段全体と比較して、どれくらい内部抵抗が上昇しているかを判断することで、誤差の影響を最小化し、劣化度の変動を数％以内に抑えることが実現している。

以下に、劣化推定装置２０１における処理を述べる。

内部抵抗計算手段２０００では、センサ１００によりサンプリングデータから、内部抵抗｛Ｒ_k｝を求め、測定内部抵抗値保持手段２１００への登録処理と、充電状態計算手段２０２からの充電量をもとに基準内部抵抗値テーブル２１０より基準内部抵抗値を取り出し、基準内部抵抗値保持手段２１１０に登録する。

（式１）に内部抵抗Ｒ_kを求める式を示す。なお、電流差（Ｉ_k−Ｉ_k-1）は分母であるため、電流差が小さい場合、計算誤差が拡大するため、電流差がＩ₀以上のときに内部抵抗を計算する。

この式（式１）は、下記のように導ける。まず、組電池１０は、単電池１１の直列構成であり、図３に示す等価回路で表せる。図３において、１１０１は起電力（ＯＣＶ）、１１０２は内部抵抗（Ｒ）、１１０３はインピーダンス（Ｚ）、１１０４はキャパシタンス成分（Ｃ）である。インピーダンス１１０３とキャパシタンス成分１１０４の並列接続対と内部抵抗１１０２，起電力１１０１の直列接続で表されている。また、（式２）に、組電池１０に電流Ｉを印加すると、組電池１０の端子間電圧（ＣＣＶ）を求める式を示す。

ここで、Ｖｐは分極電圧であり、ＺとＣの並列接続対の電圧に相当する。また、充電状態推定手段２０２では、ＯＣＶを用いて充電量（ＳＯＣ）や許容充放電電流の演算に用いられるが、組電池１０が充放電されている状況では、ＯＣＶを直接測定することが不可能である。このため、（式３）の様にＣＣＶからＩＲドロップとＶｐを差し引いてＯＣＶが算出される。なお、充電状態推定手段における充電量や許容充放電電流の演算に関しては、特開２００３−３０３６２７号公報に開示されている技術が適用できる。

（式４）に、内部抵抗Ｒを直前のサンプリング値との差から求める式を示す。これは、（式２）より、

ここで、（式４）の測定不可データである第二項は、電池の電流Ｉ_kに依存しているが、キャパシタ成分であり、第一項の数％以内程度に収まる様に、演算周期および計算電流値を抑えることで、センサ誤差の範囲内とみなすことができる。以上より、内部抵抗値は（式１）で表現できる。

続いて、図４に測定内部抵抗値保持手段２１００を、図５に基準内部抵抗値保持手段２１１０を示す。測定内部抵抗値保持手段２１００は、複数の測定内部抵抗値を保存する保持手段２１０１を持つ。保持手段２１０１の個数は、基準内部抵抗値テーブルに準じ、ここでは、以後、１０℃単位の温度域として説明する。

また、基準内部抵抗値保持手段２１１０は、同様に、複数の測定内部抵抗値を保存する保持手段２１１１を持ち、保持手段２１１１の個数は、測定内部抵抗値保持手段２１００と同じであることが望ましい。

なお、内部抵抗は電池の充電量と特に温度に依存して、抵抗値が大きく変動する。そこで、誤差の影響を小さくするため、図２に示す内部抵抗の特性から、温度域ごとに充電量の変化により内部抵抗の変動がほとんどない充電量の範囲を決め、電池の充電量がその範囲にあるときにのみ、求めた内部抵抗Ｒを測定内部抵抗保持手段２１００に保持する。また、内部抵抗は低温になるほど、充電量による内部抵抗が大きくなり、測定内部抵抗保持手段２１００に保持できる充電量の範囲が狭くなる。そのため、測定内部抵抗保持手段２１００が保持する充電量の範囲が狭い（たとえば２０％未満）温度以下では、測定内部抵抗保持手段２１００への保持は対象外とする。

この範囲は、電池の持つ特性で決めることができるため、内部抵抗保持手段２１００に保持する温度範囲および充電量範囲は、事前に決めておくことができる。なお、本実施例では、０℃以上とした。

また、充電量の利用範囲においても、内部抵抗が変動する場合には、図６に示すように充電量も温度と同様にパラメータとして分けて保持することで、測定内部抵抗保持手段２１００が保持する測定内部抵抗値の数を増やすことができる。測定内部抵抗値保持手段２１００への登録処理は、以下のとおりである。内部抵抗計算手段２０００により計算された内部抵抗Ｒ_kは、温度センサ１０３からの温度データを基に、測定内部抵抗値保持手段２１００の該当する温度域の保持手段２１０１に保持される。例えば、温度センサ１０３からの温度データが２３℃の場合には、２０℃域の２１０１−３に保持される。同様に基準内部抵抗テーブル２１０から、同じ条件（同じ充電量，同じ温度）の基準内部抵抗値を読み出し、基準内部抵抗値保持手段２１１０への基準抵抗値が登録される。この登録も同様に、基準内部抵抗値保持手段２１１０の該当する温度域の保持手段２１１１に保持される。また、内部抵抗値保持手段の構成を図７に示すように、温度毎の保持手段２１０１の構成を累積値２１０２と個数２１０３とする。これは、抵抗値の登録の際に、当該抵抗値を累積値２１０２に加えるとともに、個数２１０３に１を加えることで実現できる。

（式５）に、劣化推定計算手段２２００での演算が温度域毎の平均値を求める式を示す。

また、累積値２１０２を固定小数点に保持する場合には、bit数の制限があるため（例えば、１６bitデータなら、unsigned型で、０〜６５５３５）、累積値の２１０２のオーバーフローが存在する。それに備え、あらかじめ、累積値２１０２の上限値と、超えた場合に削減する個数の値を決めて置き、累積値２１０２が上限値を超えた場合には、個数２１０３を削減する個数の値に減らす。（式６）に変更の式を示す。このように、平均値が同じになるように、累積値２１０２を変更することで、オーバーフローを回避することができる。

続いて、劣化推定計算手段２２００について述べる。劣化推定計算手段２２００は、測定内部抵抗値保持手段２１００より、内部抵抗データを読み込み、例えば、温度ごとに平均などの演算をした後、温度間で平均を取り、測定内部抵抗値の手段の代表値を求める（詳細は後述）。また、基準内部抵抗値保持手段２１１０についても同様に、例えば、温度ごとに平均などの演算をした後、温度間で平均をとり、基準内部抵抗値の代表値を求める（詳細は後述）。

測定内部抵抗値手段２１００に保持されている複数の測定内部抵抗値から、代表値となる測定内部抵抗値の代表値を求める。これは、測定内部抵抗値保持手段２１００に温度域（２１０１）ごとに保持されている複数の抵抗値から、平均や最小二乗法などの演算を行い、各温度域の代表抵抗値を求める。その後、求めたその各温度域の代表抵抗値間で平均を取り、１つの測定内部抵抗値の代表値を求める。また、基準内部抵抗値保持手段２１１０においても、同様に、温度域（２１１１）ごとに平均や最小二乗法などの演算を行い、各温度域の代表抵抗値を求めた後、各温度域の代表抵抗値間で平均をとり、基準内部抵抗値の代表値を求める。

（式７）に示すとおり、劣化度は、２つの代表値の比から求められる。このように、複数の内部抵抗値の平均値から、代表値の比で求めることにより、各測定点の劣化度の平均を取ることに比べ、センサ誤差や演算誤差，基準内部抵抗値テーブルの誤差の影響を小さくすることができ、精度向上が実現できる。

（式８）に代表値を求める式を示す。なお、ａ温度域のデータ数をｎ_a、ａ温度域のｉ番目のデータをｒ_a,jとする。

また、（式９）に、各温度域のデータ数ｎ_aによる重み平均をとる場合の代表値を求める式を示す。

また、夏と冬では組電池１０の使用温度範囲が異なる。例えば電池温度が６０℃域になるのは夏のみである場合、普通に温度間の平均をとると、冬では夏での６０℃域の測定内部抵抗値をそのまま利用してしまう。そこで、図８に示すように、測定内部抵抗値保持手段２１００及び基準内部抵抗値保持手段２１１０に各温度域に更新時間２１０５を記録する機能を持たせ、内部抵抗計算手段２０００が、測定内部抵抗値保持手段２１００，基準内部抵抗値保持手段２１１０に内部抵抗値を内部抵抗値データ２１０４として書き込む際に、更新時間２１０５の値を変更する。また、内部抵抗計算手段２０００は、更新時間２１０５の値を調べ、更新時間が古い場合には、測定内部抵抗値保持手段２１００，基準内部抵抗値保持手段２１１０の内部抵抗値を内部抵抗値データ２１０４の値をクリアしてから書き込む、又は、圧縮することにより、以前の抵抗値データの影響を小さくする処理を行う。

また、測定内部抵抗値保持手段２１００，基準内部抵抗値保持手段２１１０に更新時間を保持することで、劣化推定計算手段２２００は、内部抵抗の代表値を計算する際に、更新時間に応じて、その温度域の重みを変えることが可能となる。これにより、たとえば、冬に内部抵抗代表値を計算する際に、夏に更新された６０℃域の抵抗値データの重みを小さくして計算することで実現出来る。また、電池が劣化すると内部抵抗の上昇に伴い、温度上昇も速くなるため、冬でも電池温度が６０℃域に達する場合が発生するので、更新時間を考慮し劣化に応じて内部抵抗代表値の計算を実現できる。

（式１０）に、以上を考慮し、各温度域の計算及び代表値の計算を一般化し、関数で行う場合を示す。

以上のように、内部抵抗値が温度に関して依存性が高い場合には、温度ごとに内部抵抗値を集め、温度ごとに計算した後、温度全体で計算を行うことで、センサや温度などの誤差を小さくすることが可能となる。

図９に電池システム１の実現方法を示す。電池システム１は、組電池１０とセンサ１００から、電池制御装置２は、Ａ／Ｄ変換器２１，演算手段２２，記憶手段２３，不揮発性記憶手段２４から構成されている。また、図１０に示すようにＡ／Ｄ変換器２１は、電池システム１側にあってもよい。

図１１に図９における電池制御装置２の構成を示す。

演算手段２２は、内部抵抗計算手段２０００，劣化推定計算手段２２００及び、起動終了処理手段２３００を持ち、処理内容を記述したプログラム２１４０及びワークエリア２１５０を実行することにより実現する。

なお、内部抵抗値保持手段２１００，２１１０は揮発性のメモリである記憶手段２３上に置かれるため、電源ＯＦＦ時に内部抵抗値データが消えてしまう。それを防ぐため、起動終了処理手段２３００は、電源ＯＦＦとなる前に内部抵抗値保持手段２１００，２１１０の内部抵抗値データを、不揮発性記憶手段２４内の内部抵抗値保管手段２１２０，２１３０に退避させる。また、起動時には、起動終了処理手段２３００は内部抵抗値保管手段２１２０，２１３０から、内部抵抗値保持手段２１００，２１１０に戻す。これにより、電源ＯＦＦに伴う内部抵抗値保持手段２１００，２１１０のデータ消滅を避けることができる。

このとき、抵抗値データを変換（圧縮）し、内部抵抗値保管手段２１２０，２１３０に待避させることで、不揮発性記憶手段２４で必要なサイズを削減することが可能となる。変換方式として、例えば、温度ごとの平均値と個数などである。

記憶手段２３は、ＳＲＡＭやＤＲＡＭなどの揮発性のメモリから構成されており、測定内部抵抗値保持手段２１００，基準内部抵抗値保持手段２１１０及びワークエリア２１５０を持つ。また、不揮発記憶手段２４は、フラッシュメモリやハードディスクなどの不揮発性のメモリから構成されており、基準内部抵抗値テーブル２１０，測定内部抵抗値保管手段２１２０，基準内部抵抗値保管手段２１３０及びプログラム２１４０を持つ。

なお、一般に揮発性メモリのほうが、不揮発性メモリよりアクセス速度が速い。それを利用し、起動終了処理手段２３００が、不揮発性記憶手段２４内の基準内部抵抗値テーブル２１０及びプログラム２１４０を記憶手段２３内にコピーすることで、演算手段２２の処理性能を向上させることが可能となる。

尚、上述した実施例において、充電量においても同様に内部抵抗の変動が大きい場合には、基準内部抵抗値保持手段２１１０について充電量ごとに内部抵抗テーブルを蓄積することで、充電量の変動による内部抵抗の推定誤差を小さくすることも可能である。

電池においては、電池の保護のため、ＣＣＶが所定の電圧範囲内になるように、充放電電流量を制限している。また、（式２）に示すとおり、電流が０のときと比べ、ＣＣＶは充電時は高くなり、放電時は低くなる性質がある。

（式１１）の充電側、（式１２）に放電側の最大充放電電流を求める式を示す。

ただし、Ｖ_max，Ｖ_minは、電池電圧の最大，最小値、Ｒ₀は当該電池状態における基準内部抵抗値となる。

しかし、劣化度が実際よりも小さく判定されている場合、電池状態推定装置２０において、（式１１）および（式１２）より、最大充放電電流が大きく流せると判断される。そのため、電圧変動幅が大きくなり、ＣＣＶが所定の電圧範囲外になる可能性がある。

そこで、ＣＣＶが所定の電圧範囲外となった場合には、電池状態推定回路２０では、劣化度の推定が失敗したとみなし、劣化度を上昇させる処理を取る。

これにより、使用開始時など劣化度が正しく推定されていないときでも、電池を保護することが可能となる。

以上、説明したように本発明の実施例によれば、一定時間内では、サンプル数が少なく推定誤差が大きくなってしまう場合においても、温度ごとに内部抵抗テーブルを蓄積することで、サンプル数を稼ぐことができるため、内部抵抗の推定誤差を小さくすることを実現したものである。

また、本発明の実施例によれば、動作中の電池の情報（電圧，電流，温度など）から、内部抵抗を求めることが可能となるため、従来の技術で特定のパターンが作れない場合においても二次電池の内部抵抗及び劣化度の推定を実現したものである。

また、本発明の実施例によれば、基準となる内部抵抗値との上昇率で求める劣化度に関しても、サンプリングポイントごとの内部抵抗値で比較せず、サンプリング全体の平均値を用いることで、各種センサの誤差の影響を小さくすること実現したものである。

また、本発明の実施例によれば、内部抵抗保持手段にある各種抵抗値の情報を、利用することで、ある温度領域の抵抗値が他の温度領域に比べ差があるときには、その電池制御システムに異常が発生したと判断し、利用者に知らせるとともに、定期メンテナンスの際にその内部抵抗値を確認することで、異常の兆候を早めに察知することを実現したものである。

図１２に電池システム１を用いたハイブリッド鉄道車両を示す。

ハイブリッド鉄道車両３０００は、エンジン３１００，発電機３１１０，コンバータ３１２０，インバータ３１３０，交流モータ３１４０，駆動輪３１５０、ブレーキ３１６０，電車制御部３２００及び、複数（Ｋ個）の電池制御システム１０００と操作３２１０，保守手段３３００から構成されている。

エンジン３１００と発電機３１１０とコンバータ３１２０は接続されており、エンジン３１００が回ることにより、発電機３１１０から交流電力が発生し、コンバータ３１２０により直流電力に変換され出力される。コンバータ３１２０、各電池制御システム１０００内の組電池１１とインバータ３１３０は接続されている。また、インバータ３１３０と交流モータ３１４０，駆動輪３１５０は接続されており、鉄道車両３０００が加速する場合には、インバータ３１３０は、コンバータ３１２０および組電池１０から直流電力を受け、交流電力に変換し、交流モータ３１４０及び動輪３１５０を回転させ加速する。また、減速する場合には、交流モータ３１４０を発電機として利用し、発生した交流電力をインバータ３１３０で直流電力に変換し、組電池１０に充電させる。

これらのエンジン３１００及びインバータ３１３０のコントロールは、操作盤からの指令を受けた電車制御部３２００が行う。電車制御部３２００は、操作盤３２１０からの指令に合うようにインバータ３１３０の制御をするとともに、各電池制御システム１０００内の電池制御装置２０から各組電池１０の状態情報（充電量，許容電流，劣化度，温度など）を受け、各組電池の電池状態に見合った充放電量になるように、エンジン３１００及びブレーキ３１６０の制御を行う。

操作盤３２１０には、速度などの従来の運行情報を表示する表示板３２２０に加え、電池制御システム１０００からの情報を表示する表示板３２３０をもつ。また、運転手が速度やブレーキを調整するマスコン３２４０がある。

また、メンテナンス用の整備手段３３００を電車制御部３２００に接続することで、整備員は、整備手段３３００を介して、各電池制御システム１０００内の抵抗値データも含め、ハイブリッド鉄道車両３０００の各種状態情報を見ることができる。

なお、電車制御部３２００は、各電池制御部２０内の劣化推定計算手段２２００から、各温度域の劣化推定値を入手し、劣化推定値間の差を調べ、異常がないかどうか調べる。大きな差（例えば、１０〜２０％程度）がないかチェックする。このチェック自体は、劣化推定計算手段２２００にて行う場合もある。違いがないかを調べる。

もし、ある温度域の劣化推定値が他の温度域に比べ、大きな差があった場合には、その組電池１０に異常があると判断し、操作盤３２１０にその旨を表示板３２３０に表示するとともに、電車制御部３２００は、鉄道車両３０００の制御パターンを変更する。

また、通常より電池温度上昇が速い場合には、その旨を表示板３２３０に表示するとともに、電池制御部３２００は、鉄道車両３０００の制御パターンを変更する。

１つは、その組電池１０を含む当該電池制御システム１０００の切り離しを行い、残りの電池制御システム１０００で鉄道車両３０００の運行を続ける。また、その温度域に当該組電池１０の温度がならないように制御できる（例えば温度６０℃域が異常）場合には、当該組電池１０の温度がその温度域まで上がらない（下がらない）用に制御する。

また、表示板３２３０で、運転手が各組電池１０の電池状態を確認できるように、各組電池１０の充電量，温度，電圧，電流値に加え、劣化度も表示させる。このとき、運転開始時など、各電池制御部２０内の測定内部抵抗保持手段２１００には、特定の温度域しか抵抗データがない場合がある。その場合には、劣化度の信頼度が低めであることを含めて表示板３２３０に表示する。

また、メンテナンスの際に、整備手段３３００を介して、各電池制御システム１０００内のデータを調査することで、各組電池１０の劣化状況を調べ、温度域間の劣化推定値にばらつきが大きいなど、異常があれば当該組電池１０の交換などを行う目安にすることが可能となる。

以上のように、電池制御部２０にて温度ごとに内部抵抗の測定結果を保持することが可能となる。この処理は、二次電池を搭載するハイブリッド自動車や無停電装置（ＵＰＳ），ダンプトラックなどにも適応可能である。

図１３に、各組電池１０が並列に接続された電池システムの構成図を示す。（式１３）に、この電池システムでの各組電池１０を流れる充放電電流｛Ｉ_k｝を求める式を示す。
なお、各組電池１０の劣化状態を｛ＳＯＨ_k｝、全体の充放電電流をＩとし、各組電池１０を流れる充放電電流｛Ｉ_k｝は各組電池１０の内部抵抗比で分配されることから、求められる。

また、（式１４）に、全体の最大充放電電流Ｉ_limitを求める式を示す。これは、各組電池１０の最大充放電電流を｛Ｉ_limit ^k｝とおくと、（式１３）から（式１４）が求められる。

また、温度上昇による電流制限がある場合には、各組電池での内部抵抗の消費電力が、新品時と同じになるように計算することで、劣化時の電池システムにおける電流制限値が求められる。

（式１５）に、新品時の内部抵抗による発熱量、各組電池１０の劣化時の内部抵抗の発熱量｛Ｐ_m｝を求める式を示す。

（式１６）に、各組電池１０が新品時の最大充放電電流の合計をＩ_limit ⁰と、劣化時の最大充放電電流Ｉ_limitの関係を示す。これは、電池状態に対応する新品時の内部抵抗をｒ₀ とおくと、劣化時の組電池１０の内部抵抗は、｛ｒ₀×ＳＯＨ_k｝となることから、消費電力Ｐ⁰と劣化状態での内部抵抗の消費電力の最大値が等しくなればよいので、Ｐ⁰＝ｍａｘＰ_kから、（式１５）（式１６）が導ける。

図１４に、組電池１０もしくは、組電池１０を複数並列接続した電池ブロック１１００に電圧を昇降圧する電力変換装置であるＤＣ／ＤＣコンバータ１０２０を接続し、それらを並列接続した新たな電池システムの構成図を示す。

この構成では、ＤＣ／ＤＣコンバータ１０２０により、電池ブロック１１００を流れる電流の制御（潮流制御）が可能となる。これにより、電池ブロックごとに、発熱量が新品時の発熱量Ｐ⁰と同じになるように、各電池ブロック１１００の充放電電流を制御することができる。そのため、電池ブロック１１００間で劣化度に違いがあっても、その影響を最小限に抑えることができる。

たとえば、複数の組電池１０をＤＣ／ＤＣコンバータ１０２０を介して並列接続した場合についての電池システムにおける最大許容電流Ｉ_limitは下記のように求められる。

（式１７）に、電池ブロック１１００−ｍを流れる充放電電流ｉ_mおよび、ＤＣ／ＤＣコンバータ１０２０の電流｛Ｉ_m｝としたときの、この電池システムにおける全体の充放電電流Ｉの式を示す。なお、各ＤＣ／ＤＣコンバータ１０２０の効率および昇圧率をそれぞれ、｛η_m｝，｛α_m｝とする。

また、（式１８）に、各ＤＣ／ＤＣコンバータ１０２０の電流｛Ｉ_m｝を求める式を示す。なお、各組電池１０の劣化度を｛ＳＯＨ_m｝、電池状態に対応する新品時の内部抵抗をｒ₀、各電池ブロック１１００の発熱量｛Ｐ_m｝とすると、（式１７）と、すべてのＰ_mが等しいことから求められる。

また、（式１９）に新品時の最大充放電電流Ｉ_limit ⁰時の内部抵抗による消費電力をＰ⁰と、劣化時の最大充放電電流Ｉ_limit時の内部抵抗による消費電力Ｐ_mを求める式を示す。

以上から、（式２０）に、新品時の最大充放電電流Ｉ_limit ⁰と劣化時の最大充放電電流量Ｉ_limitの関係式を示す。

たとえば、同じ１０並列の組電池で構成の場合において、９本がＳＯＨ＝１５０％、１本がＳＯＨ＝１００％の場合、図１３と図１４の電池システムと比較する。

図１３の並列接続の電池システムの場合、劣化に伴う電流制限率は、（式１６）より、Ｉ_limit／Ｉ_limit ⁰＝７０.０％となる。

一方、図１４のＤＣ／ＤＣによる潮流制御可能な電池システムの場合、（式２０）より、Ｉ_limit／Ｉ_limit ⁰＝８３.５％となる。

このように、ＤＣ／ＤＣによる潮流制御により、ＳＯＨの低い（内部抵抗の小さな組電池）への電流集中を回避することができる。これにより、ＤＣ／ＤＣを用いた電池システムでは、劣化のアンバランスによる出力低下を小さくすることが可能となる。

本実施例では、電池制御システム１０００を複数接続した電池制御システムにおいて、各電池制御システム１０００が推定した劣化度（ＳＯＨ）の精度向上、およびセンサの異常診断を実現する手法について、説明する。

図１５に、複数の電池制御システム１０００−１，１０００−２，・・・１０００−ｎを直列に接続した直列電池制御システム１００００の構成図を示す。直列電池制御システムは、電池制御システム１０００−１，１０００−２，・・・１０００−ｎに加え、直列電池状態演算装置５０００を有し、各電池制御システム１０００内の電池制御装置２と接続されている。

また、各電池制御システム１０００には、電流センサ１０１と電圧センサ１０２と温度センサ１０３があり、これらのセンサ情報をＡ／Ｄ変換器２１を介したセンサ１００からの情報から、電池状態推定装置２０は、組電池１０の充電量（ＳＯＣ）、許容充放電電流量、および劣化度（ＳＯＨ）を推定している。

さらに、電池制御装置２は通信回路２２を持ち、推定した充電量（ＳＯＣ）、許容充放電電流量、および劣化度（ＳＯＨ）の情報を直列制御装置５０００に送信するとともに、直列制御装置５０００からのコマンドを受信する。

一方、直列制御装置５０００は、各電池制御システム１０００−１，１０００−２，・・・１０００−ｎからの充電量（ＳＯＣ），許容充放電電流量、および劣化度（ＳＯＨ）の情報を基に、直列電池制御システム１００００の状態を算出するとともに、各電池制御システム１０００に対し、個別またはすべてにコマンドを作成・送信する。

直列制御装置５０００が出力するコマンドは、ＳＯＨ初期化要求，ＳＯＨ増加要求，ＳＯＨ減少要求，増加・減少分の設定などがある。

劣化度の推定値の誤差および異常値となる原因として、電池自体の異常に加え、各電池制御システム１０００に属する各種センサ（電流センサ１０１，電圧センサ１０２，温度センサ１０３）の故障や異常がある。そこで、各種センサの誤差・異常による推定される劣化度の影響を小さくすることが必要となる。そこで、今回は、直列接続システムおよび並列接続システムにおける劣化度の精度向上手法について、述べる。

まず、直列接続システムにおける劣化度（ＳＯＨ）精度向上の方法について、説明する。

電池制御システム１００００においては、組電池１０は直列接続のため、各組電池１０を流れる電流は同じである。そのため、各組電池１０の劣化推移状況は同じように推移すると予測される。また、電池の劣化は緩やかに進むため、一日で大きく変化することはない。

そこに注目し、各組電池１０の劣化度における時系列変化の比較、組電池１０間の劣化度の比較を行うことで、各組電池１０の劣化度の精度を向上させることが可能となる。

（１）組電池１０の時系列変化の比較による精度向上
各電池制御システム１０００における劣化度の精度向上処理であり、各電池制御システム１０００内の電池状態推定装置２０は、図１で説明した測定内部抵抗値保管手段２１２０や、基準抵抗値保管手段２１３０を持ち、前回の電源ＯＦＦ時に、算出した劣化度（ＳＯＨ）を保管する機能を持つ。

そこで、電池状態推定装置２０は、算出した劣化度と前回の電源ＯＦＦ時の劣化度とを比較し、その差が所定の値以上ある場合には、劣化度を更新せず、前回電源ＯＦＦ時の劣化度をそのまま利用する。

また、電圧センサ１０２の出力値と比較し、組電池１０の電圧（ＣＣＶ）が所定の電圧範囲外になると、電池状態推定回路２０は、劣化度の推定値が低めに出ていると判断し、劣化度を上昇させる。なお、劣化度の上昇分は、一律にする以外に、所定の電圧範囲からのＣＣＶのはずれ具合に応じて変化させることも可能である。

また、使用中または、終了時の劣化度値が、前回電源ＯＦＦ時の劣化度より所定の値（例えば、１０〜２０％）以上に差がある場合には、センサ系（１０１〜１０３）または電池に異常があると判断する。

（２）組電池１０間の劣化度比較による精度向上
直列制御装置５０００は、劣化度の推定誤差も加味し、各電池制御システム１０００から来る劣化度の情報を比較、所定の値（たとえば２０％以上）より大きい場合、上記のセンサ誤差やセンサの故障・異常の影響で、推定誤差が発生していると判断することが出来る。

ただ、１回目は一時的な異常とも考えられるため、直列電池制御装置５０００は当該劣化度を出力した２つの電池制御システム１０００に対して、劣化度の再計算要求を送信する。

この劣化度の再計算要求を受信した電池制御システム１０００は、電池状態推定装置２０内の測定内部抵抗値保持手段２１００と基準内部抵抗値保持手段２１１０をクリアし、劣化度を再度計算し直す。なお、再計算時の劣化度の初期値は、各電池制御システム１０００で推定された劣化度の平均値や、固定の初期値などを設定する。

再計算後の劣化度を再び比較し、劣化度の再計算後も劣化状況が同じである場合、センサの出力調整（キャリブレーション）を行った後、劣化度を再度計算しなおす。それでも劣化状況が同じである場合には、電池またはセンサに異常が起きたと判断する。これにより、センサ自体を二重化することなしに、電池異常やセンサ故障を判定することが可能となる。

また、異常の判定を行う回数を２回目に限らず、３回以上の所定の回数再計算してもよい。なお、異常と検出された際には、電車制御部３２００に報告し、電池制御システム１０００からの情報を表示する表示板３２３０にその旨を表示するとともに、メンテナンス時にメンテナンス用の整備手段３３００で各組電池１０の劣化情報や劣化度のバラつきを見ることができる。

続いて、並列接続システムにおける劣化度の精度向上方法について、説明する。

図１３に、各組電池１０が並列に接続された電池システムの構成図を示す。また、（式１３）に示すとおり、各組電池１０の劣化度｛ＳＯＨ_k｝が推定できれば、全体の電流Ｉから、各組電池１０を流れる充放電電流｛Ｉ_k｝を推定することができる。また、（式２１）に充放電電流予測値｛Ｉ′_k｝をより精度良く求める式を示す。なお、先述の（式１３）は、この（式２１）において、ＯＣＶｊおよび基準抵抗値Ｒ₀が全組電池１０間で等しいと置いて求めた近似式である。なお、Ｒ_k＝ＳＯＨ_k×Ｒ₀である。

この充放電電流の推定値｛Ｉ′_k｝と、実際の電流センサ１０１で測定した電流｛Ｉ_k｝を比較することで、各電圧センサ１０２の誤差修正・故障判定、ならびに、各組電池１０の劣化度｛ＳＯＨ_k｝の誤差を修正、劣化度｛ＳＯＨ_k｝の精度を向上させることができる。

まず、電圧センサ１０２の誤差修正・故障判定について説明する。各組電池１０は並列に接続されているため、各組電池の電圧｛ＣＣＶ_k｝は同じである。そこで、各組電池１０に属する電圧センサ１０２の出力の差が拡大し、ある電圧センサ１０２の出力値と電圧センサ１０２の出力値の平均との差分が、所定の範囲（たとえば、５％）を越えた場合、この電圧センサ１０２は調整要とみなし、センサ出力調整（キャリブレーション）を行う。その後も、電圧センサ１０２が所定の範囲外となった場合には、当該電圧センサ１０２が故障とみなし、その列を切り離すか、待機系の電圧センサ１０２に切り替える。

次に、電圧センサ１０２の出力と電流センサ１０１の出力を利用したＳＯＨ精度向上の方法について説明する。２つの手法が存在する。

電圧予測値｛ＣＣＶ′_k｝、および電流予測値｛Ｉ′_k｝を直列ごとに算出する。電圧予測値は（式２）より、電流予測値は（式１３）を求める。次に、（式２２），（式２３）に示すように、電流センサ１０１の出力｛Ｉ_k｝と電圧センサの１０２の出力｛ＣＣＶ_k｝と比較し、電圧差分｛ΔＣＣＶ_k｝および電流差分｛ΔＩ_k｝を求める。なお、ΔＣＣＶ_kは各列の劣化度ＳＯＨ_kで、また、ΔＩ_kは各列のＳＯＨ_kの関係（相対比）で決まる。

手法１：ΔＣＣＶ_kとΔＩ_kを利用し、劣化度の推定誤差を修正，精度を向上する。

手法２：ΔＩ_kとＣＣＶ_kを利用し、劣化度の推定誤差を修正，精度を向上する。

まず、手法１について説明する。図１６に、手法１で利用する電圧差分｛ΔＣＣＶ_k｝および電流差分｛ΔＩ_k｝を登録する差分テーブルの構成を示す。この差分テーブルは各直列の電圧差分ΔＣＣＶ_kおよび電流差分ΔＩ_kを保持するとともに、その値が、所定の範囲外にあるかどうかの判定結果（＋方向で範囲外なら＋（１）、−方向で範囲外なら−（−１）、範囲内なら０）を保持する。なお、センサ誤差の影響を回避するため、ΔＣＣＶ_kおよびΔＩ_kは一定時間内の平均値を用いる。また、劣化に伴い内部抵抗が上昇する性質から、下記に示すΔＣＣＶ_kとΔＩ_kの結果と劣化度（ＳＯＨ）との関係が導ける。

そこで、手法１では、ステップ１）で電圧差分（ΔＣＣＶ_k）を用い、各直列のＳＯＨ_kを一様に調整した後、ステップ２）により、電流差分（ΔＩ_k）により、直列間のＳＯＨ_kを調整する。

図１７に手法１のアルゴリズムを示す。

ステップ１） 全直列に対して、電圧差分の判定結果が、
ａ）すべて＋ならば、全ＳＯＨ_kを増加
ｂ）すべて−ならば、全ＳＯＨ_kを減少
これを、何周期か繰り返し、電圧差分の判定結果が、ａ）ｂ）の条件以外になるまで、繰り返し、各直列のＳＯＨ_kを一様に調整する。

ステップ２） 各直列に対して、電圧差分と電流差分の判定結果が、
＋−（電圧差分結果＋，電流差分結果−）ならば、当該直列のＳＯＨ_kを増加
−＋（電圧差分結果−，電流差分結果＋）ならば、当該直列のＳＯＨ_kを減少
を行い、直列間のＳＯＨ_kの調整し、ステップ１）に戻る。

以上のステップ１），ステップ２）を繰り返すことにより、劣化度（ＳＯＨ_k）の調整を行い、精度向上を図る。

一方、手法２では、電圧センサ１０２および充電量の精度により、電圧差分ΔＣＣＶ_kの誤差が大きい場合に、組電池１０の電圧であるＣＣＶ_kを代わりに利用する手法である。手法１に比べ収束は遅いが、もともと数％程度の誤差を調整するものであることを考慮すると、本手法も有効と考えられる。

手法２では、まずステップ１）にて、電流差分（Ｉ_k）の差が最も大きな２つの劣化度（ＳＯＨ）を調整することで、直列間のＳＯＨバランスを調整するともに、ステップ２）にて、各直列の電圧ＣＣＶ_kを観測し、所定の範囲外となった場合には、全直列の劣化度（ＳＯＨ）を一律に増加させる。

図１８に手法２のアルゴリズムを示す。

ステップ１） 電流差分が所定の範囲外の直列に対して、
最大の直列のＳＯＨ_kを減少
最小の直列のＳＯＨ_kを増加
ステップ２） 各電池制御システムに属する電圧センサ１０２の出力が、所定の範囲外となる直列が存在したら、すべてのＳＯＨ_kを増加させ、ステップ１）に戻る。

以上のステップ１），２）を繰り返すことにより、劣化度（ＳＯＨ_k）の調整を行い、精度向上を図る。

手法１，手法２とも、ＳＯＨの増減分は１％などの固定値とする。なお、起動時など電池制御システム１０００にてＳＯＨが求められていない場合には、実際の電池の劣化度との乖離が大きく、組電池の電圧であるＣＣＶ_kが利用可能な範囲を大きく、逸脱する場合が考えられる。その場合には、その逸脱具合に応じ、ＳＯＨの増減分を求めることで、組電池１０に大きな負荷がかからないようにする。

続いて、組電池１０を直並列に複数接続する構成について、説明する。この構成の場合、直列分を図１５に示すように、各電池制御システム１０００に電流センサ１０１や電圧センサ１０２が存在し、各種センサの数が多くなり、電池システム自体のコストを押し上げる原因となっている。

そこで、図１９に、直列接続である利点を生かし、電流センサ１０１の共通化した構成を示す。なお、図１９では、多重化のため両端に電流センサ１０１を取り付け、電流センサ１０１の２重化を測っている。

また、電圧センサ１０２の削減方法について説明する。各組電池１０を流れる電流が同じであることから、各直列単位で組電池１０を更新することで、劣化度の推移状況を同じとし、各組電池１０の電圧をほぼ等しく維持することができる。

そこで、図２０に示すように、直列接続された組電池１０全体の総電圧を電圧センサ１０２で測ることで、電圧センサ１０２を一本化し、各組電池１０の電圧として、総電圧を組電池１０の直列数で割った値を利用する。さらに、電池制御状態推定装置２０は通信回路２２をもち、他の電池状態推定装置２０と通信を行う機能を持たせ、電流センサ１０１と電圧センサ１０２を１つの電池制御状態推定装置２０に接続、電池センサ１０１および電圧センサ１０２が測定した電流、電圧値をディジタル化した後、他の電池状態推定装置２０に送信することで、電池センサ１０１と電流センサ１０２の接続本数を削減することが可能となる。また、逆に、温度センサ１０３により測定した各組電池１０の温度を、電池制御システム１００３−１に送信し、電池制御システム１００３−１で直列分の充電量、許容充放電電流量、劣化度の推定を行うことも可能である。

しかし、この構成では、すべての組電池１０の直列での電圧しか測定できず、各組電池１０の異常を検出する能力の低下が心配される。

そこで、図２１に示すように、各電池制御システム１０００に、組電池１０を構成する各セルの電圧を測定するセル電圧測定手段１０４を設ける。また、電池状態推定装置２０にもう一つの通信回路２３を設け、セル電池測定手段１０４と通信することで、セル単位にきめの細かな電圧監視を行うことで、より安全な電池制御システムを構築することが可能となる。

この直並列接続システムにおいては、先述の直列接続システムおよび並列接続システムの劣化度（ＳＯＨ）精度向上手法（アルゴリズム）を組み合わせることで、各組電池１０の劣化度（ＳＯＨ）の精度の向上を実現することが出来る。これは、直列ごとに各組電池１０の劣化度（ＳＯＨ）の精度の調整の後、直列間で劣化度の調整を行う。なお、直列間の劣化度の調整時には、対応する直列の劣化度調整は、その直列に含まれる組電池１０の劣化度に対して、行われる。

本発明によれば、電池を並列に接続した電池システムにおいて、推定した内部抵抗を利用することで、電池システムとして充放電可能な電流量を推定することが可能となる。また、電力変換器を介して並列に接続することで、各電池の充放電電流を制御でき、内部抵抗の低い電池への電流集中を防止し、電池の温度を一定にまたは、電池の最大温度を制御することが可能となる。

これにより、電池の能力を最大限に引き出すとともに、電池の長寿命化が実現できる。

また、並列および直列に接続された電池システムにおいて、推定した内部抵抗の精度を向上させるため、推定した内部抵抗値から各電池の電圧，電流を予測し、これと各電池の推定に利用する電圧および電流センサの値と比較することで、内部抵抗の精度を向上させることが可能となる。

本発明は、電池を制御するシステム及び方法において、電池の劣化度を精度良く求めることを実現して、電池制御システムの製造，販売，メンテナンスに寄与する。

本発明に係わる電池制御システム１０００のブロック図である。 本発明に係わる基準内部抵抗値テーブルの構成を示す図である。 本発明に係わる組電池の等価回路を示す回路図である。 本発明に係わる基準内部抵抗値保持手段の構成を示す図である。 本発明に係わる基準内部抵抗値保持手段の構成を示す図である。 本発明に係わる温度及び充電量別に内部抵抗値を保持する測定内部抵抗値保持手段の構成を示す図である。 本発明に係わる各温度で累積値と個数を保持する測定内部抵抗値保持手段の構成を示す図である。 本発明に係わる各温度で更新時間を記録する機能を持つ測定内部抵抗値保持手段の構成を示す図である。 本発明に係わる電池システムと電池制御部の構成を示すブロック図である。 本発明に係わる電池システムと電池制御部の構成を示す別のブロック図である。 本発明に係わる電池制御部の構成を示す別のブロック図である。 本発明をハイブリッド鉄道車両に適応した際のブロック図である。 本発明をハイブリッド鉄道車両に適応した際の組電池のブロック図である。 本発明に係わる組電池を複数並列接続した電池システムの構成図である。 本発明に係わる電池制御システムの他の実施例を示すブロック図である。 本発明に係わる差分テーブルの一構成例を示す図である。 本発明に係わる劣化度の推定誤差の修正アルゴリズムを示す図である。 本発明に係わる劣化度の推定誤差の他の修正アルゴリズムを示す図である。 本発明に係わる電池制御システムの他の実施例を示すブロック図である。 本発明に係わる電池制御システムの他の実施例を示すブロック図である。 本発明に係わる電池制御システムの他の実施例を示すブロック図である。

符号の説明

１ 電池システム
２ 電池制御装置
１０ 組電池
１００ センサ
２０１ 劣化推定装置
２１０ 内部抵抗値テーブル
１０００ 電池制御システム
２０００ 内部抵抗計算手段
２１１０ 内部抵抗値保持手段
２２００ 劣化推定計算手段

Claims (11)

1. 少なくとも１つ以上の電池と、
   制御回路とを備えた電池制御システムにおいて、
   前記電池の電池状態情報を検出するセンサと、
   前記センサからの電池状態情報から内部抵抗値を算出する内部抵抗計算手段と、
   該内部抵抗値を前記電池の温度域毎に保持し、各温度領域に更新された測定内部抵抗値の時間を保持する内部抵抗保持手段と、
   前記電池の温度域毎の基準内部抵抗値と算出した内部抵抗値とを比較する劣化判定手段とを備えて、
   前記電池の劣化度を判定することを特徴とする電池制御システム。
2. 請求項１において、
   前記劣化判定手段は、前記内部抵抗保持手段により内部抵抗値を温度領域毎に演算した後に、全ての温度領域で演算して前記電池の内部抵抗値を求めて、基準内部抵抗値と比較することで、劣化度を求めることを特徴とする電池制御システム。
3. 請求項２において、
   全ての温度領域に対応した前記基準内部抵抗値を記憶する基準内部抵抗値テーブルを備えて、
   該基準内部抵抗値テーブルの基準内部抵抗値を用いることを特徴とする電池制御システム。
4. 少なくとも１つ以上の電池を備え、
   該電池を制御する電池制御方法において、
   前記電池の電池状態情報をセンサにより検出すること、
   前記電池状態情報から内部抵抗値を算出すること、
   該内部抵抗値を前記電池の温度域毎に保持すること、
   各温度領域に更新された測定内部抵抗値の時間を保持すること、
   前記電池の温度域毎の基準内部抵抗値と算出した内部抵抗値とを比較して劣化状態を判定することを特徴とする電池制御方法。
5. 請求項４において、
   内部抵抗値を温度領域毎に演算した後に、全ての温度領域で演算して前記電池の内部抵抗値を求めて、基準内部抵抗値と比較することで、劣化状態を判定することを特徴とする電池制御方法。
6. 請求項５において、
   全ての温度領域に対応した前記基準内部抵抗値を記憶した基準内部抵抗値テーブルを備えること、
   該基準内部抵抗値テーブルの基準内部抵抗値を用いることを特徴とする電池制御方法。
7. 少なくとも１つ以上の電池からなる組電池と制御回路との組を２つ以上接続された電池制御システムにおいて、
   前記組電池の電圧を含む電池状態情報を検出するセンサと、
   前記センサからの電池状態情報から内部抵抗値を算出する内部抵抗計算手段と、
   予め記憶された基準内部抵抗値と算出された内部抵抗値とを比較して、前記電池の劣化度を判定する劣化判定手段と、を有し、前記電圧センサの検知結果として、電圧が所定の範囲外となった場合には、前記組電池の劣化度を増加させることを特徴とする電池制御システム。
8. 少なくとも１つ以上の電池からなる組電池と制御回路との組を２つ以上接続された電池制御システムにおいて、
   前記組電池の電池状態情報を検出するセンサと、
   前記センサからの電池状態情報から内部抵抗値を算出する内部抵抗計算手段と、
   予め記憶された基準内部抵抗値と算出された内部抵抗値とを比較して、前記電池の劣化度を判定する劣化判定手段と、
   前記組電池は、並列に接続された少なくとも２つ以上の電池を有し、
   前記センサは、前記組電池の電圧を検知する電圧センサと、前記組電池の電流を検知する電流センサと、を有し、
   前記劣化判定手段は、劣化度及び前記組電池の充電量を判定し、
   判定された前記劣化度及び前記充電量に基づいて算出された前記組電池の電圧及び電流の予測値と、前記電圧センサ及び前記電流センサで検知された測定値とを比較し、比較した結果に基づいて前記劣化度を調整することを特徴とする電池制御システム。
9. 請求項８において、
   前記予測値と前記測定値の差が、予め定められた所定値以上の場合は、前記予測値と前記測定値との大小関係で、劣化度を調整することを特徴とする電池制御システム。
10. 請求項９において、
    電圧において、前記予測値が前記測定値より大きい場合は、前記劣化度を減少させ、前記予測値が前記測定値より小さい場合は、前記劣化度を増加させることを特徴とする電池制御システム。
11. 請求項９において、
    電流において、前記予測値が前記測定値より大きい場合は、前記劣化度を増加させ、前記予測値が前記測定値より小さい場合は、前記劣化度を減少させることを特徴とする電池制御システム。

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