JP5687584B2 - Lithium-ion battery condition measurement device - Google Patents
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Description
本発明は、二次電池の状態測定装置に関する。特に、二次電池の劣化状態の測定が可能な状態測定装置に関する。 The present invention relates to a state measuring apparatus for a secondary battery. In particular, the present invention relates to a state measuring apparatus capable of measuring a deterioration state of a secondary battery.
二次電池の放電または充電の際に電極間及び電極面内の塩濃度分布が生じ、それによって二次電池の内部抵抗が増加することが従来から知られている。さらに、この塩濃度分布は大電流放電時や大電流充電時に顕著となり、これに伴って内部抵抗も著しく増加することが知られている。大電流による充放電により内部抵抗が著しく増加することから、この現象を以下では「ハイレート劣化」と呼ぶ。 It has been conventionally known that a salt concentration distribution is generated between electrodes and within an electrode surface when a secondary battery is discharged or charged, thereby increasing the internal resistance of the secondary battery. Furthermore, it is known that this salt concentration distribution becomes conspicuous during large current discharge or large current charge, and the internal resistance increases remarkably. This phenomenon is hereinafter referred to as “high-rate degradation” because the internal resistance is remarkably increased by charging and discharging with a large current.
このハイレート劣化は可逆的であって解消可能であることが知られている。例えば大電流放電によってハイレート劣化が生じた場合、大電流充電によってハイレート劣化を解消できることが知られている。そこで、例えば特許文献1においてはハイレート劣化の程度を推定し、ハイレート劣化の進行度合いに応じてハイレート劣化の進行を抑制したり、ハイレート劣化を解消する処理を行っている。
It is known that this high rate degradation is reversible and can be eliminated. For example, when high-rate deterioration occurs due to large current discharge, it is known that high-rate deterioration can be eliminated by large current charging. Therefore, for example, in
例えば特許文献1においては、ハイレート劣化の進行度合いの推定に当たり、二次電池の活物質やイオンの挙動をモデル化した電池モデルを用いている。特許文献1における電池モデルでは、(1)塩濃度分布による影響は小さい(2)経年劣化によるパラメータ変化は生じていないとの仮定のもとで種々の数式を立て、この数式に基づいて二次電池の端子電圧値や電流値を推定している。この電池モデルに二次電池の測定電流値を代入して推定電圧値を求める。さらに推定電圧値と二次電池の測定電圧値との差を求める。図29には電池モデルによる大電流放電時の電圧特性100(以下、単に電池モデルによる電圧特性と呼ぶ)と、初期状態の二次電池に対して大電流放電を繰り返し実施した際の、言い換えればハイレート劣化が生じた際の電圧特性102が示されている。両者の電圧値には差異が生じており、この差はハイレート劣化に起因するものと考えられる。したがってこの差に基づいてハイレート劣化の進行度合いを推定することができる。なお、特許文献1では電流誤差による推定も可能としている。
For example,
ここで、電池モデルと初期状態から所定期間経過した二次電池との比較について考える。二次電池の劣化はハイレート劣化の他にもいわゆる経年劣化によっても生じる。経年劣化とは磨耗劣化とも呼ばれ、二次電池の使用期間の経過に伴って内部抵抗が増加する現象を指しており、ハイレート劣化と異なって基本的には不可逆的な(解消困難な)劣化である。上述の電池モデルにおいては経年劣化によるパラメータ変化が生じない二次電池を想定しているから、電池モデルによる推定電圧値と経年劣化した二次電池の測定電圧値との間に生じる差異は、ハイレート劣化に加えて経年劣化によっても生じるものと考えられる。そこで特許文献1においては経年劣化を考慮した補正処理を電池モデルに対して行って経年劣化とハイレート劣化とを切り離した後にハイレート劣化の進行度合いを推定している。
Here, a comparison between a battery model and a secondary battery that has passed a predetermined period from the initial state will be considered. The deterioration of the secondary battery is caused not only by the high rate deterioration but also by so-called aging deterioration. Aging deterioration, also called wear deterioration, refers to a phenomenon in which internal resistance increases with the passage of the secondary battery's usage period, and is basically irreversible (difficult to resolve) unlike high-rate deterioration. It is. Since the battery model described above assumes a secondary battery in which parameter change due to aging does not occur, the difference between the estimated voltage value by the battery model and the measured voltage value of the aging secondary battery is a high rate. In addition to deterioration, it is thought to be caused by aging. Therefore, in
再び図29を参照すると、放電開始直後は電池モデルによる電圧降下パターン100と大電流放電時の電圧降下パターン102との間には殆ど差異が見られず、放電時間が経過するにつれて両者の差が開いていくことが理解される。言い換えると、放電の初期においてはハイレート劣化の影響が無視できる程小さい。
Referring again to FIG. 29, there is almost no difference between the
その一方で、経年劣化の影響は放電初期から顕著に現れる。図30に示すように、経年劣化した二次電池に対して大電流放電を繰り返し実施したときの電圧降下パターン104は、電池モデルによる電圧降下パターン100よりも落ち込んだ位置から電圧降下が始まっている。この落ち込みの差は経年劣化によるものと考えられる。
On the other hand, the influence of aging deterioration appears remarkably from the initial stage of discharge. As shown in FIG. 30, in the
このような放電初期におけるハイレート劣化と経年劣化の振る舞いの違いに基づいて、特許文献1においては、図31に示すように放電初期の差異に応じて経年劣化の影響を除去するような処理を行っている。具体的には放電初期において電池モデルによる電圧降下と二次電池の実測による電圧降下との差に相当する抵抗変化率を求め、電池モデルの推定電圧値を算出する過程で抵抗変化率を反映させている。また、この抵抗変化率は電池モデル及び実際の二次電池の電圧値がプロットされる度に更新される。さらに放電が進んで実際の二次電池の電圧降下が急峻になると、ハイレート劣化の影響が現れ始めたものとして抵抗変化率の更新を停止する。
Based on the difference in behavior between the high rate deterioration and the aging deterioration at the initial stage of the discharge, in
ところで、二次電池の中には図29や図30とは異なる電圧降下パターンを示すものもある。図32には電池モデルにより推定した電圧降下パターン106及び経年劣化した二次電池に対する大電流放電時の電圧降下パターン108、ならびに経年劣化に加えてハイレート劣化が同時に起きた二次電池に対する大電流放電時の電圧降下パターン110が例示されている。この3者を比較すると、放電初期において3者とも電圧降下の度合いが異なるとともに、その後は3者ともほぼ等しい曲線を描きながら電圧降下する。そのため、電圧降下パターン110は電圧降下パターン108に対して経年劣化がさらに進行したのか、それともハイレート劣化が発生しているかを区別することが困難となる。つまり、電池モデルと実測値との値に差異が生じた場合に、その差異の原因が経年劣化によるものであるかハイレート劣化によるものであるかを判定することは困難となる。このような二次電池を測定対象とした場合、従来のように放電初期から電圧降下が急峻になるまで補正を行うという条件で経年劣化補正を実行すると、経年劣化の成分に加えてハイレート劣化の成分まで補正されてしまい、ハイレート劣化を正確に推定することが困難となる場合がある。そこで、本発明はハイレート劣化の影響が放電初期から現れるような電圧効果パターンに対してもハイレート劣化を高精度に推定することのできる二次電池の状態測定装置を提供することを目的とする。
Incidentally, some secondary batteries show a voltage drop pattern different from those shown in FIGS. FIG. 32 shows the
本発明はリチウムイオン蓄電池の状態測定装置に関するものである。当該装置は、リチウムイオン蓄電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、 前記リチウムイオン蓄電池に対する電池モデルに基づいて前記リチウムイオン蓄電池の経年劣化及びハイレート劣化による内部抵抗増加率を算出する算出部と、前記算出部が求めた内部抵抗増加率と、予め取得した、リチウムイオン蓄電池の経年劣化による内部抵抗増加率の実測値との差から、ハイレート劣化による内部抵抗増加率を求める補正部と、を備える。 The present invention relates to measuring apparatus of the lithium-ion蓄 batteries. The apparatus includes a measuring unit for measuring a terminal voltage and current values of the lithium ion蓄 battery, the internal resistance increase rate due to aging and high-rate deterioration of the lithium ion蓄 battery based on the battery model for the lithium-ion蓄 batteries a calculation unit calculating for, and the internal resistance increase rate of the calculating unit is determined, pre-acquired from the difference between the measured value of the internal resistance increase rate due to aging of lithium-ion蓄 battery, the internal resistance increase rate due to high-rate deterioration A correction unit to be obtained.
本発明はリチウムイオン蓄電池の状態測定装置に関するものである。当該装置は、リチウムイオン蓄電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記端子電圧値と前記電流値から前記リチウムイオン蓄電池の経年劣化及びハイレート劣化による内部抵抗増加率を求める算出部と、前記算出部が求めた内部抵抗増加率と、予め取得した、リチウムイオン蓄電池の経年劣化による内部抵抗増加率の実測値との差から、ハイレート劣化による内部抵抗増加率を求める補正部と、を備える。 The present invention relates to measuring apparatus of the lithium-ion蓄 batteries. The apparatus calculator for determining a measurement unit that measures a terminal voltage value and the current value of the lithium ion蓄 battery, the internal resistance increase rate due to aging and high-rate deterioration of the lithium-ion battery from the current value and the terminal voltage value And, from the difference between the internal resistance increase rate obtained by the calculation unit and the measured value of the internal resistance increase rate due to aging of the lithium ion storage battery obtained in advance, a correction unit for obtaining the internal resistance increase rate due to high rate deterioration, Is provided.
本発明はリチウムイオン蓄電池の状態測定装置に関するものである。当該装置は、リチウムイオン蓄電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記端子電圧値と前記電流値から前記リチウムイオン蓄電池の経年劣化及びハイレート劣化による内部抵抗値を求める算出部と、前記算出部が求めた内部抵抗値と、予め取得した、経年劣化によって生じたリチウムイオン蓄電池の内部抵抗の実測値との差から、ハイレート劣化による内部抵抗値を求める補正部と、を備える。 The present invention relates to measuring apparatus of the lithium-ion蓄 batteries. The apparatus includes a measuring unit for measuring a terminal voltage and current values of the lithium ion蓄 battery, a calculation unit for determining the internal resistance due to aging and high-rate deterioration of the lithium-ion battery from the current value and the terminal voltage value A correction unit that obtains an internal resistance value due to high-rate degradation from a difference between the internal resistance value obtained by the calculation unit and a measured value of the internal resistance of the lithium ion storage battery that is obtained in advance due to deterioration over time .
本発明はリチウムイオン蓄電池の状態測定装置に関するものである。当該装置は、リチウムイオン蓄電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記端子電圧値と前記電流値から前記リチウムイオン蓄電池の経年劣化及びハイレート劣化による内部抵抗増加率を算出する算出部と、予め求められた経年劣化によるリチウムイオン蓄電池の内部抵抗増加率の実測値に基づいた判定値を設定するとともに、前記算出部が求めた内部抵抗増加率が前記判定値を超過したか否かを判定する判定部と、を備える。 The present invention relates to measuring apparatus of the lithium-ion蓄 batteries. The apparatus calculates for calculating a measurement unit that measures a terminal voltage value and the current value of the lithium ion蓄 battery, the internal resistance increase rate due to aging and high-rate deterioration of the lithium-ion battery from the current value and the terminal voltage value And a determination value based on an actually measured value of the internal resistance increase rate of the lithium ion storage battery due to aged deterioration determined in advance, and whether or not the internal resistance increase rate determined by the calculation unit exceeds the determination value A determination unit for determining whether or not .
本発明はリチウムイオン蓄電池の状態測定装置に関するものである。当該装置は、リチウムイオン蓄電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記端子電圧値と前記電流値から前記リチウムイオン蓄電池の経年劣化及びハイレート劣化による内部抵抗値を算出する算出部と、予め求められた経年劣化によるリチウムイオン蓄電池の内部抵抗の実測値に基づいて判定値を設定するとともに、前記算出部が求めた内部抵抗値が前記判定値を超過したか否かを判定する判定部と、を備える。 The present invention relates to measuring apparatus of the lithium-ion蓄 batteries. The apparatus calculating unit for calculating a measurement unit that measures a terminal voltage value and the current value of the lithium ion蓄 battery, the internal resistance due to aging and high-rate deterioration of the lithium-ion battery from the current value and the terminal voltage value And a determination value is set based on an actually measured value of the internal resistance of the lithium ion storage battery due to aged deterioration determined in advance, and it is determined whether the internal resistance value calculated by the calculation unit exceeds the determination value. A determination unit .
本発明によれば、ハイレート劣化が放電初期から現れるような電圧効果パターンに対してもハイレート劣化を高精度に推定することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to estimate high-rate degradation with high accuracy even for voltage effect patterns in which high-rate degradation appears from the beginning of discharge.
本実施形態に係る二次電池の状態測定装置を図1に例示する。状態測定装置10は、制御部12、電圧センサ16、電流センサ18、温度センサ20を含んで構成されている。また、制御部12は接続対象22に電気的に接続されており、電圧センサ16、電流センサ18、温度センサ20は二次電池14に電気的に接続されている。
A state measuring apparatus for a secondary battery according to this embodiment is illustrated in FIG. The
図1に示す状態測定装置10や二次電池14は二次電池14を電力源とする機器に搭載される。例えば二次電池14の電力を駆動源とするハイブリッド車(HV)、プラグインハイブリッド車(PHV)、電気自動車(EV)等に搭載される。この場合において、接続対象22には例えば二次電池14の電力変換を行って図示しない回転電機に電力を供給するDC/DCコンバータやインバータが含まれる。
The
電圧センサ16は二次電池14の正極側出力端及び負極側出力端に直接的あるいは間接的に接続され、二次電池14の端子電圧を測定する。測定された端子電圧値Vbは制御部12に送られる。電流センサ18は二次電池14と接続対象22との間に接続され、二次電池14の放電電流あるいは充電電流を測定する。測定された電流値Ibは制御部12に送られる。温度センサ20は二次電池14の温度を測定し、測定された温度Tbを制御部12に送る。温度測定箇所は1箇所であっても複数個所であってもよい。例えば二次電池14が複数個のセルの積層体から構成されている場合は、所定個数のセルの温度を測定してその平均値を制御部12に送るようにしてもよい。
The
制御部12は情報を演算するための演算処理部や情報を記憶するための記憶部を備えている。演算処理部は電圧値や電流値、温度を入力情報として受け入れて演算処理し得る機器であればよく、例えばマイクロコンピュータを含んで構成される。このマイクロコンピュータは例えばハイブリッド車に搭載される電子制御ユニット(ECU)から構成することが可能である。また、記憶部は後述するハイレート劣化の推定プログラムや経年劣化マップ、さらには電圧値、電流値、温度等の入力情報を記憶可能な機器であればよく、例えばROMやRAM、EPROM、ハードディスク装置等の1つまたは複数の組み合わせから構成することができる。
The
なお、ハイレート劣化の推定に当たり、制御部12は複数の機能を実行する。制御部12を複数の機能ブロックの集合として表した模式図を図2に示す。制御部12は、算出部24と、補正部28と、判定部30とを含んで構成される。これらの各機能ブロックによるハイレート劣化の推定方法については後述する。
In estimating the high rate deterioration, the
また、二次電池14は充放電可能な化学電池であればよく、例えばニッケル水素蓄電池やリチウムイオン蓄電池から構成される。ここで、二次電池14のハイレート劣化について図3を用いて説明する。図3では二次電池14の例としてリチウムイオン蓄電池を用いている。また、電解液の例としてLiPF6を用いている。なお、電解液はリチウム塩を溶解させた有機電解液であればよく、例えばLiBF4等を用いてもよい。また、図3では説明を簡略化するために、溶媒和などは省略した模式図を示している。
Moreover, the
二次電池14の電極面内及び電極間におけるリチウム塩濃度分布が発生することにより、二次電池14の内部抵抗が上昇する。この塩濃度分布の発生は主に二次電池14の導通時におけるイオンの泳動(輸率)によって生じる。図3には導通前の二次電池14の模式図が示されている。導通前においては電解液32内における陽イオン34及び陰イオン36はほぼ均一に分布している。
By generating a lithium salt concentration distribution within and between the electrodes of the
二次電池14の充電時を図4に例示する。二次電池14が導通状態になると、正極38から陽イオン34が放出されるとともに、負極40では陽イオン34が吸蔵される。ここで、正極38での陽イオン34の放出量と負極40での陽イオン34の吸蔵量は副反応等を無視すれば理論上等しいから、電解液32中のLiPF6量は導通遮断時と導通時とで変わらない。この際、輸率に応じて電解液32内に塩濃度分布(塩濃度勾配)が発生する。また、塩濃度分布は電極間だけでなく、図5に示すように電極39面内にも発生する。図5においては筒状に巻かれた電極39の端部の塩濃度が相対的に高くなり、電極39の中央部の塩濃度が相対的に低くなっている。
FIG. 4 illustrates the charging of the
塩濃度と二次電池14の内部抵抗との関係を図6に示す。この図に示されているように、内部抵抗は塩濃度によって変動し、内部抵抗が最低値を取るような最適濃度が存在する。これを受けて電解液の濃度を最適濃度に調整することが考えられる。しかし、上述したように二次電池が導通状態になると塩濃度分布が発生してしまい、電解液内では最適濃度から外れる領域が生じる。その結果電解液内の内部抵抗が増加する。この、塩濃度分布の発生に伴う内部抵抗の増加現象を本実施形態ではハイレート劣化と呼んでいる。
The relationship between the salt concentration and the internal resistance of the
塩濃度分布はイオンの泳動(輸率)によって生じることから理解されるように、大電流放電時または大電流充電時には塩濃度分布の発生が顕著となる(塩濃度勾配が急峻となる)。その結果二次電池14のハイレート劣化の進行が顕著となり、内部抵抗が増加する。一方、塩濃度分布を引き起こした電流の流れ方向と逆方向に電流を流すことによって塩濃度分布が解消され、ハイレート劣化を低減することができる。例えば大電流放電によってハイレート劣化が生じた場合には大電流充電を行うことによってハイレート劣化を解消することができる。
As understood from the fact that the salt concentration distribution is caused by ion migration (transport number), the salt concentration distribution is noticeable during large current discharge or large current charge (salt concentration gradient becomes steep). As a result, the progress of the high rate deterioration of the
したがって、ハイレート劣化を適切に検出してこれを解消することによって内部抵抗の増加を抑え、二次電池14の端子電圧の電圧降下を抑制できる。他方、上述したように二次電池14の内部抵抗の増加はハイレート劣化の他に経年劣化によっても生じる。経年劣化は二次電池14の使用期間の経過に伴って内部抵抗が増加する現象を指し、活物質の一部崩壊(構造変化)などが原因となって生じる。ハイレート劣化と異なり経年劣化は二次電池14の使用に伴って蓄積される不可逆的な(解消困難な)劣化である。制御部12は、二次電池14の内部抵抗を測定するとともに内部抵抗の増加分のうちの何割がハイレート劣化によるものかを推定し、推定結果に応じてハイレート劣化の抑制処理や解消処理を行うか否かを判定している。
Therefore, it is possible to suppress the increase in internal resistance by appropriately detecting and eliminating the high rate deterioration, and to suppress the voltage drop of the terminal voltage of the
制御部12の補正部28(図2参照)には経年劣化による二次電池14の内部抵抗の増加傾向の実測値が記憶されている。具体的には補正部28には、二次電池14の初期状態からの延べ時間(総時間)に対する内部抵抗値や内部抵抗増加率の推移が関数またはマップ(表)として記憶されている。なお、初期状態とは二次電池14のハイレート劣化を検出するための基準時点を指しており、例えば二次電池14の新品状態や、二次電池14の電圧、電流、温度の測定が開始される時点を指している。また、二次電池14の使用総時間を時間軸に取る代わりに、二次電池14の満充電時容量の減少率や、二次電池14の温度履歴、二次電池14の積算電流量等を用いてもよい。
The correction unit 28 (see FIG. 2) of the
ここで、補正部28に記憶された、経年劣化による内部抵抗の増加傾向の実測値が記録されたマップ(以下、経年劣化マップと呼ぶ)の取得について説明する。経年劣化マップの取得に当たっては、ハイレート劣化を生じさせない、または、車両に二次電池14を搭載して実際に使用した時と比較してハイレート劣化による内部抵抗の増加が無視できる程度の環境下で二次電池14の内部抵抗を予め測定する。例えば、大電流放電及び大電流充電を行わずに二次電池14の内部抵抗の測定を行う。具体的には、初期状態における二次電池の満充電時の容量をC[Ah]で表すと、1C[A]以下、例えば0.1C[A]の放電レートで定電流の充放電を行う。あるいは、大電流での充放電を行う場合には、大電流充電と大電流放電とを均等に行うようにする。例えば2C[A]での放電を30秒行ったときには同様に2C[A]での充電を30秒行うようにする。なお、当然のことながら、経年劣化マップの取得用の二次電池14は車両に搭載される二次電池14と同一タイプのものを使用する。
Here, acquisition of a map (hereinafter referred to as an aging deterioration map) stored in the
1回の放電と1回の充電を1サイクルとして、複数サイクルに亘ってIV特性を求める。例えば二次電池14の寿命に達するまでのサイクル(例えば5000サイクル)を複数のサイクル期間(例えば100サイクル)に分割し、1サイクル期間ごとに耐久試験を行ってその都度IV特性を求める。IV特性とは電流値の軸と電圧値の軸からなる平面上に電流値と電圧値をプロットしたときの近似直線の傾きまたは近似曲線の増加率であり、二次電池14の内部抵抗と捉えることができる。したがってIV特性の増加率を求めることで内部抵抗増加率を求めることができる。なお、内部抵抗増加率の算出に当たっては、初期状態からの増加率を求めてもよいし、任意の時点からの増加率を求めてもよい。
One discharge and one charge are regarded as one cycle, and IV characteristics are obtained over a plurality of cycles. For example, a cycle (for example, 5000 cycles) until the end of the life of the
また、経年劣化マップの時間軸として、二次電池14の総使用時間の代わりに積算電流量[Ah]を用いる場合は、積算電流量を複数の区間に区分して、例えば0.5Ahごとの範囲に区分して、各区間における電流値及び電圧値をプロットしてIV特性を求めることが好適である。また、満充電時容量減少率[%]についても同様に複数の区間に区分して当該区間内のIV特性を求めることが好適である。
Further, when using the accumulated current amount [Ah] instead of the total usage time of the
また、温度履歴は例えば以下のように算出する。二次電池14は温度特性を有しており、温度によって劣化の進行度合いが変化することが知られている。そこで、相対的に劣化の進みが遅い温度(例えば25℃)を相対的に重みの少ない温度パラメータ(例えば1)に変換するとともに、相対的に劣化状態の進みが速い温度(例えば40℃)を相対的に重みの大きい温度パラメータ(例えば10)に変換し、初期状態からの温度パラメータの積算値に対する二次電池14の内部抵抗を測定する。この場合においても温度パラメータの積算値を複数の区間に区分して当該区間内のIV特性を求めることが好適である。
The temperature history is calculated as follows, for example. The
なお、二次電池14の内部抵抗は温度及び充電率(SOC)によって変化するから、上述したような電流値−電圧値のサンプリング点を使用総時間区間または満充電時容量減少率区間または温度パラメータ区間ごとにグループ化した上で、さらにそれぞれの区間における電流値−電圧値のサンプリング点を所定の温度区間及び所定のSOC区間別に振り分け、振り分けられたサンプリング点のグループごとにIV特性及びその増加率を求めることが好適である。増加率の算出に当たっては、IV特性を算出したSOC区間及び温度区間と同一の区間における初期状態のIV特性を基準にすることが好適である。図7に二次電池14の使用時間、温度、SOC別の複数の経年劣化マップを示す。なお、図7に示す経年劣化マップでは抵抗増加率が示されているが、これに代えてまたは加えて内部抵抗値(IV特性値)そのものを記憶するようにしてもよい。また、マップ(表)の状態で記憶する代わりに、最小二乗法等によって関係式を取得してこれを補正部28に記憶させてもよい。
Since the internal resistance of the
以上のようにして取得した経年劣化マップを用いて、二次電池14の内部抵抗中のハイレート劣化成分を推定する。ハイレート劣化の推定手段として、主に(1)二次電池14の緩和状態からの電圧降下に基づいて算出された内部抵抗値または内部抵抗増加率と経年劣化マップにおける内部抵抗値または内部抵抗増加率との比較(2)稼働中の二次電池14の電流値及び電圧値に基づいて算出された内部抵抗値または内部抵抗増加率と経年劣化マップにおける内部抵抗値または内部抵抗増加率との比較(3)電池モデルにより算出した内部抵抗値または内部抵抗増加率と経年劣化マップにおける内部抵抗値または内部抵抗増加率との比較、の3種類の手段が挙げられる。以下それぞれの手段について説明する。また、以下の説明において特に断りのない限り、経年劣化マップは二次電池14の初期状態からの延べ経過時間(使用総時間)を時間軸に取るものとする。
The high rate deterioration component in the internal resistance of the
(1)二次電池14の緩和状態からの電圧降下に基づいて算出された内部抵抗値または内部抵抗増加率と経年劣化マップにおける内部抵抗値または内部抵抗増加率との比較
制御部12の算出部24は、電圧センサ16から電圧値Vbを取得するとともに電流センサ18から電流値Ibを取得する。なお、この手段においては、二次電池14が緩和した状態すなわち電流が流れておらず電圧値が安定している状態(例えば停車時)からの電流値及び電圧値の経時変化を測定する。二次電池14が完全に緩和した状態における開放電圧(OCV)を測定後、二次電池14が完全に緩和した状態から一定値の電流を流し始めたときの電圧降下を所定時間測定することによって、IV特性を高精度に測定することが可能となる。また、車両がいわゆるプラグインハイブリッド車両である場合には、充電中などに所望のパターンの一定電流を流し、そのときの電圧値の経時変化を測定することによってもIV特性を高精度に求めることが可能となる。
(1) Comparison between the internal resistance value or internal resistance increase rate calculated based on the voltage drop from the relaxed state of the
さらに算出部24は取得した電圧値Vb及び電流値Ibをグループ分けする。具体的には、予め定めた時間区間内であって、さらに予め定めたSOC区間及び温度区間別に電流値−電圧値のサンプリング点を振り分ける。時間区間に基づく振り分けは算出部24に時刻情報を送信可能な図示しないタイマ等に基づいて行われる。また、SOC区間に基づく振り分けは二次電池14の積算電流量等に基づいて行われる。さらに温度区間に基づく振り分けは温度センサ20から送られた温度Tbに基づいて行われる。
Furthermore, the
算出部24は特定の時間区間、SOC区間、温度区間におけるサンプリング点からIV特性、つまり内部抵抗値を求める。また内部抵抗増加率を基準に取る場合はさらに内部抵抗値を求めたSOC区間及び温度区間に対応する二次電池14の初期状態における内部抵抗値を制御部12内の記憶部に記憶された経年劣化マップから呼び出し、初期状態からの内部抵抗増加率を算出する。ここで、初期状態に代えて任意の時点を増加率算出の基準時に設定してもよい。
The
算出部24によって算出された内部抵抗値または内部抵抗増加率(以下、算出部による内部抵抗値または内部抵抗増加率と呼ぶ)は補正部28に送られる。補正部28は制御部12の記憶部から経年劣化マップを呼び出す。さらに補正部28は、算出部による内部抵抗値の時間区間、SOC区間、温度区間に対応した内部抵抗値、または算出部による内部抵抗増加率の時間区間、SOC区間、温度区間に対応した内部抵抗増加率を経年劣化マップから抽出する。
The internal resistance value or the internal resistance increase rate calculated by the calculation unit 24 (hereinafter referred to as the internal resistance value or the internal resistance increase rate by the calculation unit) is sent to the
図8に示すように、補正部28は、算出部による内部抵抗値から経年劣化による内部抵抗値、または、算出部による内部抵抗増加率から経年劣化による内部抵抗増加率を減算する。なお、図8においては算出部による内部抵抗増加率41から経年劣化マップによる内部抵抗増加率42を減算した様子を例示している。上述したように、算出部による内部抵抗値(または内部抵抗増加率)には経年劣化による内部抵抗値(または内部抵抗増加率)とハイレート劣化による内部抵抗値(または内部抵抗増加率)とが重ね合わされているものと考えられる。一方、経年劣化マップによる内部抵抗値(または内部抵抗増加率)は主に経年劣化による内部抵抗値(または内部抵抗増加率)を示していると考えられる。したがって算出部による内部抵抗値と経年劣化マップによる内部抵抗値との差、または算出部による内部抵抗増加率と経年劣化マップによる内部抵抗増加率との差を求めることによってハイレート劣化による内部抵抗値または内部抵抗増加率を推定することができる。
As shown in FIG. 8, the
なお、横軸として二次電池14の総時間を用いる代わりに満充電時の電池容量減少率を用いる場合、電流センサ18等による二次電池14の積算電流量から正確な電池容量減少率を求めることが困難な場合がある。例えば満充電時から放電終止電圧までの積算電流量から満充電時の電池容量[Ah]を求めることができ、したがって満充電時の電池容量の減少率も求めることが可能となるが、実際の車両の運転時においては放電終止電圧に至る前に充電が開始されたり、満充電に至る前に放電が開始される場合がある。このような場合においては例えば特開2010−60384号公報にて説明されているような満充電容量のモデル式を用いることによって推定することが可能である。
In addition, when using the battery capacity reduction rate at the time of full charge instead of using the total time of the
(2)稼働中の二次電池14の電流値及び電圧値に基づいて算出された内部抵抗値または内部抵抗増加率と経年劣化マップにおける内部抵抗値または内部抵抗増加率との比較
上述した(1)による手段では緩和状態の二次電池14を基点として内部抵抗値や内部抵抗増加率を求めていたが、これに代えて稼働中の二次電池14の電流値と電圧値から内部抵抗値や内部抵抗増加率を求めてもよい。算出部24は車両走行中等、二次電池14の充放電が行われている期間において二次電池14の電流値及び電圧値を測定し、測定された電流値及び電圧値からIV特性(内部抵抗値)を求める。IV特性の算出に当たっては(1)と同様に定められた時間区間、SOC区間、温度区間における電流値及び電圧値を抽出してこれに基づいてIV特性を求める。補正部28は算出したIV特性に対応する時間区間、SOC区間、温度区間における経年劣化マップの内部抵抗値を呼び出す。さらに補正部28は図9に示すように、算出部によるIV特性44(内部抵抗値)と、経年劣化マップにおける内部抵抗値46との差を求める。具体的にはそれぞれの直線の傾きの差を求める。この傾きの差がハイレート劣化を表すと考えられることから、判定部30によって傾きの差を監視することでハイレート劣化の増加傾向を把握することができる。
(2) Comparison of internal resistance value or internal resistance increase rate calculated based on current value and voltage value of
また、算出部による内部抵抗値と経年劣化マップによる内部抵抗値を比較する代わりに、(1)と同様にして算出部による内部抵抗増加率と経年劣化マップの内部抵抗増加率を比較してもよい。すなわち、算出部による内部抵抗値を求めた時間区間、SOC区間、温度区間に対応する二次電池14の初期状態(や任意の時点)における内部抵抗値を制御部12内の記憶部に記憶された経年劣化マップから呼び出し、算出部による内部抵抗値を初期状態の内部抵抗値で割ることによって内部抵抗増加率を算出する。一方、経年劣化マップから、算出部による内部抵抗値を求めたSOC区間及び温度区間に対応する内部抵抗増加率を抽出する。さらにそれぞれ求められた内部抵抗増加率を比較する。
Further, instead of comparing the internal resistance value by the calculation unit and the internal resistance value by the aging deterioration map, the internal resistance increase rate by the calculation unit and the internal resistance increase rate of the aging deterioration map may be compared in the same manner as in (1). Good. That is, the internal resistance value in the initial state (or any time point) of the
(3)電池モデルにより算出した内部抵抗値または内部抵抗増加率と経年劣化マップにおける内部抵抗値または内部抵抗増加率との比較
本手段では二次電池内の活物質やイオン等の挙動をモデル化した電池モデルを使用する。図10は、電池モデルによって表現される二次電池の内部構成の概略を説明する概念図である。二次電池14は、負極40と、セパレータ114と、正極38とを含む。セパレータ114は、例えば負極40及び正極38の間に設けられた樹脂に電解液を浸透させることで構成される。
(3) Comparison of the internal resistance value or internal resistance increase rate calculated by the battery model and the internal resistance value or internal resistance increase rate in the aging deterioration map This model models the behavior of active materials and ions in the secondary battery Use the same battery model. FIG. 10 is a conceptual diagram illustrating an outline of the internal configuration of the secondary battery expressed by a battery model.
負極40及び正極38の各々は、球状の活物質118の集合体で構成される。二次電池14の放電時において、負極40の活物質118の界面上では、リチウムイオンLi+及び電子e-を放出する化学反応が行われる。一方、正極38の活物質118の界面上ではリチウムイオンLi+及び電子e-を吸収する化学反応が行われる。なお、二次電池14の充電時においては、電子e-の放出及び吸収に関して、上記の反応とは逆の反応が行われる。
Each of the
負極40には、電子e-を吸収する電流コレクタ113が設けられ、正極38には、電子e-を放出する電流コレクタ116が設けられる。負極の電流コレクタ113は代表的には銅で構成され、正極の電流コレクタ116は代表的にはアルミで構成される。電流コレクタ113には負極端子が設けられ、電流コレクタ116には正極端子が設けられる。セパレータ114を介したリチウムイオンLi+の授受によって、二次電池14では充放電が行われ、充電電流または放電電流が生じる。
The
すなわち、二次電池内部の充放電状態は、電極(負極40及び正極38)の活物質118におけるリチウム濃度分布によって異なる。このリチウムは、リチウムイオン電池における反応関与物質に相当する。
That is, the charge / discharge state inside the secondary battery varies depending on the lithium concentration distribution in the
負極40及び正極38で電子e-の移動に対する純電気的な抵抗(純抵抗)Rd及び活物質界面での反応電流発生時に等価的に電気抵抗として作用する電荷移動抵抗(反応抵抗)Rrとを併せたものが、二次電池14をマクロに見た場合の内部抵抗(直流抵抗)に相当する。このマクロな内部抵抗を、以下では直流抵抗Raとも示す。また、活物質118内におけるリチウムLiの拡散は、拡散係数Dsに支配される。すなわち、拡散係数Dsは拡散抵抗の大きさを示すパラメータである。
Pure electric resistance (pure resistance) Rd against the movement of electrons e − at the
引き続き、電池モデル125の一例を説明する。なお、ここで説明する電池モデルでは、常温時における電気二重層キャパシタの影響が小さいことを考慮して、この影響を無視したモデルを構築している。さらに、電池モデルは、電極の単位極板面積あたりのモデルとして定義されるものとする。電極の単位極板面積あたりのモデルを用いることで、そのモデルを設計容量に対して一般化させることができる。
Next, an example of the
まず、二次電池14の出力電圧である電池電圧Vについては、電池温度T、電池電流I、開放電圧(OCV)U及び、上述の二次電池14全体のマクロな直流抵抗Raを用いた下記の(1)式(電圧方程式)が成立する。ここで、電池電流Iは、単位極板面積あたりの電流値を示すものとする。すなわち、正負極端子に流れる電池電流(電流計により計測可能な電流値)をIbとし、電池の両面極板面積をSとすると、電池電流Iは、I=Ib/Sで定義される。以下、電池モデル中で述べる「電流」及び「電流推定値」については、特に説明のない限り、上記の単位極板面積あたりの電流を指すものとする。
First, the battery voltage V that is the output voltage of the
θ1及びθ2は、それぞれ正極活物質表面における局所的SOC、及び負極活物質表面における局所的SOCを表す。開放電圧OCVは、正極開放電位U1及び負極開放電位U2の電位差として表される。 θ 1 and θ 2 represent local SOC on the surface of the positive electrode active material and local SOC on the surface of the negative electrode active material, respectively. The open circuit voltage OCV is expressed as a potential difference between the positive electrode open potential U 1 and the negative electrode open potential U 2 .
図11に示すように、正極開放電位U1及び負極開放電位U2は、それぞれ局所的SOCθ1及び局所的SOCθ1に依存して変化する特性を有する。したがって、二次電池14の初期状態において、局所的SOCθ1と正極開放電位U1との関係、及び局所的SOCθ2と負極開放電位U2との関係を測定することにより、局所的SOCθ1の変化に対する正極開放電位U1(θ1)の変化特性及び局所的SOCθ2の変化に対する負極開放電位U2(θ2)の変化特性を予め記憶する特性マップを作成することができる。
As shown in FIG. 11, the positive electrode open-circuit potential U 1 and the negative electrode open-circuit potential U 2 each have a characteristic that varies depending on local SOC [theta] 1 and local SOC [theta] 1. Therefore, in the initial state of the
また、直流抵抗Raは、局所的SOC(θ1)、局所的SOC(θ2)及び電池温度の変化に応じて変化する特性を有する。すなわち、直流抵抗Raは、SOC(より詳細には、局所的SOC(θ1,θ2))及び電池温度Tの関数として示される。したがって、二次電池14の初期状態における実測実験結果に基づき、図13に示されるような直流抵抗Raの初期状態値マップ131を予め作成することができる。
Also, DC resistance R a is local SOC (θ 1), having a characteristic that varies according to changes in the local SOC (θ 2) and battery temperature. That is, the DC resistance Ra is shown as a function of the SOC (more specifically, the local SOC (θ 1 , θ 2 )) and the battery temperature T. Thus, based on the measured experimental results in the initial state of the
図13を参照して、初期状態値マップ131では、0(%)〜100(%)を複数に分割したSOC範囲と、−Ty(℃)〜Tx(℃)を複数に分割した温度範囲との組み合わせによって定義される領域ごとに、直流抵抗Raの初期状態値が格納される。これらの複数の領域は、後述するパラメータ変化率の学習区分と一致するので、「学習領域」とも称する。
Referring to FIG. 13, in initial
再び図10を参照して、上述のように、負極40及び正極38それぞれの球状活物質モデルにおいて、活物質表面(電解液との界面)における局所的SOCθi(i=1,2)は、下記の(2)式で定義される。なお、局所的SOCθiと同じく、以下の説明では、iで表された添え字は、1の場合は正極を表し、2の場合は負極を示すものと定義する。
Referring to FIG. 10 again, as described above, in the spherical active material models of the
(2)式中において、cse,iは活物質界面におけるリチウム平均濃度であり、cs,i,maxは活物質における限界リチウム濃度である。 In the formula (2), c se, i is the average lithium concentration at the active material interface, and c s, i, max is the critical lithium concentration in the active material.
球状モデルで取り扱われる活物質内では、リチウム濃度cs,jは、半径方向に分布を有する。すなわち、球状と仮定された活物質内でのリチウム濃度分布は下記の(3)式に示す極座標系の拡散方程式により規定される。 In the active material handled by the spherical model, the lithium concentration c s, j has a distribution in the radial direction. That is, the lithium concentration distribution in the active material assumed to be spherical is defined by the diffusion equation of the polar coordinate system shown in the following equation (3).
(3)式において、Ds,iは活物質におけるリチウムの拡散係数である。図14に示すように、拡散係数Ds,iはSOC及び電池温度に依存して変化する特性を有する。以下では、Ds,i(i=1,2)を総称する場合には、単に拡散係数Dsとも称する。 In the formula (3), D s, i is a diffusion coefficient of lithium in the active material. As shown in FIG. 14, the diffusion coefficient D s, i has a characteristic that varies depending on the SOC and the battery temperature. Hereinafter, when D s, i (i = 1, 2) is generically referred to, it is also simply referred to as a diffusion coefficient D s .
拡散係数Dsについても、上述の直流抵抗Raと同様に、二次電池14の初期状態における実測実験結果に基づき、図14に示されるような初期状態値マップ132を予め作成することができる。
For the diffusion coefficient D s, as with DC resistance R a of the above, based on the measured experimental results in the initial state of the
図14を参照して、初期状態値マップ132では、初期状態値マップ131と共通に区分された学習領域ごとに、拡散係数Dsの初期状態値が格納される。図13に示された初期状態値マップ131及び図14に示された初期状態値マップ132は、例えば制御部12の記憶部に記憶される。
Referring to FIG. 14, in the initial
(3)式の拡散方程式の境界条件は下記(4)、(5)式のように設定される。 The boundary conditions of the diffusion equation (3) are set as shown in the following expressions (4) and (5).
(4)式は、活物質中心での濃度勾配が0であることを示している。(5)式では、活物質の電解液界面におけるリチウム濃度変化は、活物質表面からのリチウムが出入りすることに伴って変化することを意味している。 Equation (4) indicates that the concentration gradient at the center of the active material is zero. In the formula (5), the change in lithium concentration at the electrolyte interface of the active material means that it changes as lithium enters and leaves from the active material surface.
(5)式においてrs,iは活物質半径を示し、εs,iは活物質の体積分率を示し、as,iは電極単位体積当たりの活物質表面積を示す。これらの値は、各種電気化学測定法により測定した結果より決定される。また、Fはファラデー定数である。 In equation (5), r s, i represents the active material radius, ε s, i represents the volume fraction of the active material, and as , i represents the active material surface area per unit electrode volume. These values are determined from the results measured by various electrochemical measurement methods. F is a Faraday constant.
さらに、(5)式中のjLiは単位体積・時間当たりのリチウム生成量であり、簡単化のために電極厚さ方向で反応が均一であると仮定すると、電極厚さLi及び単位極板面積あたりの電池電流Iを用いて下記(6)式で示される。 Furthermore, j Li in the equation (5) is the amount of lithium produced per unit volume and time, and for the sake of simplicity, assuming that the reaction is uniform in the electrode thickness direction, the electrode thickness L i and the unit electrode Using the battery current I per plate area, the following equation (6) is used.
電池電流Iまたは電池電圧Vを入力として、これら(1)〜(6)式を連立させて解くことによって、電圧推定値または電流推定値を算出しながら、二次電池14の内部状態を推定して、充電率を推定することが可能となる。
By inputting the battery current I or the battery voltage V and solving these equations (1) to (6) simultaneously, the internal state of the
この電池モデルを用いることにより、例えば、電池電圧Vを入力として二次電池の充電率を推定することが可能となる。電池電圧Vを入力とする場合、充電率は、図12に示されるような、活物質モデル内の平均リチウム濃度と充電率との関係を示すマップを用いて算出される。すなわち、電池モデル式によって算出された活物質モデル内の平均リチウム濃度から、図12のマップに従って現在のSOCを推定することができる。 By using this battery model, for example, it is possible to estimate the charging rate of the secondary battery with the battery voltage V as an input. When the battery voltage V is input, the charging rate is calculated using a map showing the relationship between the average lithium concentration in the active material model and the charging rate as shown in FIG. That is, the current SOC can be estimated from the average lithium concentration in the active material model calculated by the battery model formula according to the map of FIG.
ここで、図15を用いて、上述の電池モデルを用いた二次電池の状態推定の制御処理手順を説明する。図15に示される処理は、制御部12によって所定の演算周期ごとに実行される。
Here, the control processing procedure of the state estimation of the secondary battery using the battery model described above will be described with reference to FIG. The process shown in FIG. 15 is executed by the
図15には、二次電池の状態推定およびパラメータ変化率学習の両方の制御処理手順が示される。制御部12は、ステップS100において、電圧センサ16により電池電圧Vbを測定する。制御部12は、ステップS110において、温度センサ20により電池温度Tbを測定する。今回の演算周期における電池電圧Vb及び電池温度Tbは、電池モデル式中の電池電圧V及び電池温度Tとしてそれぞれ用いられる。なお、制御部12は、測定により得られる電池電流Ibについても収集している。
FIG. 15 shows control processing procedures for both state estimation and parameter change rate learning of the secondary battery. In step S < b > 100, the
制御部12は、ステップS120において、(2)式に従って、前回の演算周期におけるリチウム濃度分布cse,jに基づき、活物質表面の局所的SOCθi(θ1及びθ2)を算出する。
In step S120, the
さらに、制御部12はステップS130において、図11に示したような、局所的SOCθiに対する開放電位Ui(θi)の特性マップから、開放電位Ui(U1及びU2)を算出し、その算出した開放電位U1およびU2の電位差として、開放電圧推定値U#を算出する。
Further, the
さらに、制御部12は、ステップS140において、ステップS130で算出された局所的SOCθi及び測定された電池温度Tに基づいて、直流抵抗Raを求める。例えば、初期状態値マップ131に従って、直流抵抗Raが決定される。
Further, the
制御部12は、さらに、ステップS150において、電池電圧V(=Vb)と、算出した開放電圧推定値U#及び直流抵抗Raとを用いて、下記(7)式に基づいて電池電流の推定値Iteを算出する。
次に、制御部12は、ステップS160において、電池電流推定値Iteを(6)式の電池電流Iに代入することにより、単位体積・時間当たりのリチウム生成量jLiを算出する。この単位体積・時間当たりのリチウム生成量jLiを(5)式の境界条件に用いて(3)式の拡散方程式を解くことにより、正負極それぞれの活物質内におけるリチウム濃度分布が決定される。なお、(3)式における拡散係数Ds,iについても、SOCおよび電池温度に基づいて求められる。たとえば、初期状態値マップ132に従って、拡散係数Ds,iが決定される。
Next, in step S160, the
制御部12は、(3)式の拡散方程式を解く際には、位置および時間により離散化した拡散方程式を用いて、活物質内部のリチウム濃度分布cs,i,k(t+Δt)を更新する(ステップS170)。ここでΔtは離散時間ステップを示し、演算実行周期に相当する。またkは半径方向に離散化した離散位置番号を表す。拡散方程式を位置および時間により離散化する方法は公知であるので詳細な説明はここでは繰り返さない。
When solving the diffusion equation (3), the
次に制御部12はステップS180により、下記(8)式に従って活物質内部の平均リチウム濃度csaveを算出する。ただし、(8)式においてNは球状の活物質を半径方向に離散化した場合の分割数である。
Next, the
そして、制御部12は、ステップS190において、図12に示すような、活物質内の平均リチウム濃度csaveと二次電池14の充電率(SOC)との関係を示した、予め記憶されたマップを用いてSOCを算出する。
Then, in step S190, the
このようにして、制御部12は、センサによって測定された電池電圧Vbおよび電池温度Tbから、二次電池14の充電率(SOC)、開放電圧推定値U#、および単位極板面積当たりの電池電流の推定値を算出することができる。また、電池全体に流れる電流の推定値は、上述の電池電流Iの定義式より、単位極板面積当たりの電流推定値に電池の両面極板面積を乗じることにより算出できる。
In this way, the
なお、以上の電池モデル式では、負極40および正極38のそれぞれについて、対応する別個の球状活物質モデルを設定した。ただし、制御部12の演算負荷を軽減するために、負極40および正極38での平均した特性を有する単一の球状モデルを、正極負極共通の活物質モデルとして使用してもよい。
In the above battery model formula, a corresponding separate spherical active material model was set for each of the
次に、電池モデル中のパラメータについて説明する。電池モデル式の複数のパラメータのいくつかは、二次電池の使用に伴う電池の劣化によって変化する。たとえば、上記直流抵抗Raは、電池の劣化によって次第に増加する。初期状態(代表的には新品時)における直流抵抗Ra(初期状態値)と、実際の直流抵抗Ra(現在のパラメータ値)との間の差が大きい場合には、SOCの推定誤差が生じやすくなる。 Next, parameters in the battery model will be described. Some of the plurality of parameters of the battery model formula change due to deterioration of the battery accompanying the use of the secondary battery. For example, the DC resistance R a is increased gradually due to the deterioration of the battery. When the difference between the direct current resistance Ra (initial state value) in the initial state (typically when new) and the actual direct current resistance Ra (current parameter value) is large, the SOC estimation error is It tends to occur.
同様に、電池の劣化によって、活物質内の反応関与物質の拡散速度が低下(すなわち拡散係数が低下)し、その結果、いわゆる拡散抵抗が増加する。拡散抵抗の増加は、特に大電流での充放電を継続するケースにおいて電池性能および電流−電圧特性に大きな影響を及ぼす。したがって、大電流で電池を充電あるいは放電する電動車両(ハイブリッド車両や電気車両)においては拡散抵抗の変化、すなわち活物質における拡散係数の変化を推定することが好ましい。 Similarly, due to the deterioration of the battery, the diffusion rate of the reaction-participating substance in the active material decreases (that is, the diffusion coefficient decreases), and as a result, the so-called diffusion resistance increases. The increase in the diffusion resistance has a great influence on the battery performance and the current-voltage characteristics, particularly in the case where charging / discharging with a large current is continued. Therefore, in an electric vehicle (hybrid vehicle or electric vehicle) that charges or discharges a battery with a large current, it is preferable to estimate a change in diffusion resistance, that is, a change in diffusion coefficient in the active material.
したがって、本実施形態では、式(1)中の直流抵抗Raと式(3)中の拡散係数Dsについて、パラメータ変化率を逐次推定することによって、パラメータ値を更新する。 Thus, in this embodiment, the DC resistance R a and the diffusion coefficient D s in the formula (3) in the formula (1), by sequentially estimating the parameters rate of change, and updates the parameter value.
まず、直流抵抗Raのパラメータ変化率について説明する。直流抵抗Raについて、初期状態値Ranからのパラメータ変化率(直流抵抗変化率)grは、下記の(9)式により定義される。 First, a description will be given parameter change rate of the DC resistance R a. For DC resistance R a, the parameter rate of change from the initial state value R an, (DC resistance change rate) gr is defined by the following formula (9).
制御部12は、直流抵抗Raのパラメータ変化率grを、以下に説明する忘却要素付きの逐次最小自乗法を用いて推定する。まず、忘却係数付きの逐次最小自乗法について説明する。
逐次最小自乗法によれば、下記の(10)式で示す線形回帰モデルで表されるシステムにおいて、(10)式中のパラメータΘは、(11)〜(13)式で示される時間更新式を、(14)、(15)式の初期条件により逐次演算することによって推定される。各式においてパラメータΘの推定値は、Θ#で示されている。 According to the sequential least square method, in the system represented by the linear regression model represented by the following equation (10), the parameter Θ in the equation (10) is a time update equation represented by the equations (11) to (13). Is sequentially estimated by the initial conditions of the equations (14) and (15). In each equation, the estimated value of the parameter Θ is indicated by Θ #.
(11)、(13)式においてλは忘却係数であり、通常λ<1.0である。また、Pは共分散行列であり、(15)式の初期値P(0)は単位行列Iの対角要素に定数γを乗じた行列とし、γには通常102〜103程度の大きな値を用いる。パラメータΘ#の初期値Θ#0は通常ゼロベクトルとされる。 In equations (11) and (13), λ is a forgetting factor, and is usually λ <1.0. Further, P is a covariance matrix, and an initial value P (0) of the equation (15) is a matrix obtained by multiplying a diagonal element of the unit matrix I by a constant γ, and γ is usually a large value of about 10 2 to 10 3. Use the value. The initial value Θ # 0 of the parameter Θ # is usually a zero vector.
このような、忘却要素付きの逐次最小自乗法を用いて、直流抵抗の変化率grを以下のようにして推定する。すなわち、新品状態から経年変化(劣化)した二次電池の直流抵抗Raは、(9)式の定義によりRa=gr・Ranと表せるので、これを(1)式に代入し、さらに(10)式の形に書き直すと、電池モデル式に基づく線形回帰モデル式として(16)式が得られる。 Using such a sequential least square method with a forgetting factor, the DC resistance change rate gr is estimated as follows. That is, the DC resistance R a of the secondary battery that has aged (deteriorated) from the new state can be expressed as R a = gr · R an by the definition of the equation (9), and this is substituted into the equation (1). When rewritten in the form of equation (10), equation (16) is obtained as a linear regression model equation based on the battery model equation.
二次電池14の使用中(オンライン時)には、(16)式の左辺の開放電圧U(θ)に、充電率推定処理の過程で推定した値を用い、Vには測定された電池電圧Vbを用いることにより、Yを計算することができる。(16)式の右辺については、電池温度Tbおよび局所的SOCθ1およびθ2を引数として初期状態値マップ131を参照することにより、直流抵抗の初期状態値Ranが求められる。また、電池電流Iとしては、現在の電池電流(測定値)Ibから算出した単位極板面積当たりの電流値を代入することにより、Zを計算することができる。
While the
このように演算したYおよびZを用いて、(11)〜(15)式の忘却要素付き逐次最小自乗法により、推定パラメータΘとして、直流抵抗Raのパラメータ変化率grを逐次推定することが可能となる。なお一括最小自乗法等の他方式の最小自乗法の適用も可能である。 Thus by using the computed Y and Z, (11) to (15) of the forgetting factor with recursive least square method, as estimated parameter theta, it is sequentially estimating the parameters change rate gr of DC resistance R a It becomes possible. It is also possible to apply a least square method of another method such as a collective least square method.
次に、拡散係数Dsのパラメータ変化率の推定について説明する。拡散係数Dsについても、下記(17)式に従って、初期状態パラメータ値(Dsn)に対する変化率として、拡散係数のパラメータ変化率gdが定義される。 Next, estimation of the parameter change rate of the diffusion coefficient D s will be described. Also for the diffusion coefficient D s , the parameter change rate gd of the diffusion coefficient is defined as the change rate with respect to the initial state parameter value (D sn ) according to the following equation (17).
制御部12は、拡散抵抗の影響が電池電圧に大きく表れる時間的範囲において、所定の周期で電池電圧Vb、電池電流Ibおよび電池温度Tbのデータを繰り返し取得する。
The
さらに、制御部12は、その範囲の電池データを用いて、パラメータ変化率をある候補値としたときの電池モデルによって電池電流の推定値Iteを求めるとともに、実際の電池電流Ibとの誤差を評価する評価関数を算出する。さらに、たとえば公知のGSM法(黄金分割法)を用いて、パラメータ変化率を切り替えながら上記処理を所定の繰り返し回数実行することにより、評価関数が最小となるようなパラメータ変化率を探索することができる。
Further, the
GSM法が二分法の一種であり、探索範囲および許容誤差を決めることにより、既知の探索関数で許容誤差を満たす最適値を求められるという特徴がある。ある使用条件および使用期間後におけるリチウムイオン電池の活物質内リチウム拡散係数は、予め劣化試験等により把握することが可能であり、最大でどの程度まで初期状態と比較して拡散係数が変化するかについては事前に予測することができる。 The GSM method is a kind of bisection method, and has an advantage that an optimum value satisfying the allowable error can be obtained with a known search function by determining the search range and the allowable error. The lithium diffusion coefficient in the active material of a lithium ion battery after a certain use condition and period of use can be determined in advance by a deterioration test or the like, and to what extent the diffusion coefficient changes compared to the initial state to the maximum Can be predicted in advance.
したがって、最大限変化し得る変化率の範囲を探索範囲として設定することにより、拡散係数変化率推定に必要な演算時間を予め予測できるという利点が生じる。このことは、ハイブリッド自動車や電気自動車などに搭載された二次電池への適用に適している。なお、GSM法の詳細については公知であるため、詳細な説明はここでは省略する。 Therefore, by setting the range of the change rate that can change to the maximum as the search range, there is an advantage that the calculation time required for estimating the diffusion coefficient change rate can be predicted in advance. This is suitable for application to a secondary battery mounted on a hybrid vehicle or an electric vehicle. Since details of the GSM method are known, detailed description is omitted here.
本実施形態では、パラメータ変化率について、二次電池14のSOCおよび電池温度Tbの組み合わせによって規定される所定の学習領域ごとに学習が行われる。図16は、直流抵抗Raのパラメータ変化率を格納するための、変化率マップ141の概略的な構成を説明する概念図である。
In the present embodiment, the parameter rates of change, learning is performed for each predetermined learning region defined by a combination of the SOC and the battery temperature T b of the
図16を参照して、変化率マップ141では、初期状態値マップ131、132と共通に設定された学習領域ごとに、式(9)で定義されるパラメータ変化率grの学習値grlが格納される。パラメータ変化率学習値grlの初期値は、各学習領域とも1.0である。そして制御部12は、所定の学習条件が成立すると、そのときのSOCおよび電池温度に対応する学習領域において、パラメータ変化率grの推定値に基づいて、マップ値(パラメータ変化率学習値grl)を更新する。
Referring to FIG. 16, in
例えば、更新前のマップ値g10および学習条件の成立時におけるパラメータ変化率の推定値gに基づいて、下記(18)式に従って、新たな学習値g11が算出される。なお、(18)式中の係数α(0<α<1)によって、学習値の変化が平滑化される。 For example, a new learning value g11 is calculated according to the following equation (18) based on the map value g10 before update and the estimated value g of the parameter change rate when the learning condition is satisfied. Note that the change in the learning value is smoothed by the coefficient α (0 <α <1) in the equation (18).
図17には、拡散係数Dsのパラメータ変化率学習値gdlを格納するための、変化率マップ142の概略的な構成を説明する概念図が示されている。変化率マップ142では、初期状態値マップ131、132および変化率マップ141と共通に設定された学習領域ごとに、式(17)で定義されるパラメータ変化率gdの学習値gdlが格納される。パラメータ変化率学習値gdlの初期値は、各学習領域とも1.0である。制御部12は、所定の学習条件が成立すると、そのときのSOCおよび電池温度に対応する学習領域において、パラメータ変化率gdの推定値に基づいて、マップ値(パラメータ変化率学習値gdl)を更新する。学習値の更新は、上記(18)式に従って実行することができる。
FIG. 17 is a conceptual diagram illustrating a schematic configuration of the
図18は、変化率マップにおける学習値の更新についてのバリエーションを説明する概念図である。学習領域AR1において、パラメータ変化率の学習条件が成立したものとする。このとき、少なくとも学習領域AR1のマップ値が、上記式(18)に従って更新される。 FIG. 18 is a conceptual diagram illustrating a variation regarding the update of the learning value in the change rate map. It is assumed that the learning condition for the parameter change rate is satisfied in the learning area AR1. At this time, at least the map value of the learning area AR1 is updated according to the above equation (18).
さらに、学習領域AR1に隣接する学習領域AR2〜AR8のうち少なくとも一部についても、マップ値を更新してもよい。このときには、式(18)中の係数αを、学習領域AR1におけるマップ値更新時と比較して、小さな値に設定することが好ましい。このようにすると、学習条件が成立した場合に、類似のSOCおよび/または電池温度領域においても、学習結果を反映することができる。 Furthermore, the map value may be updated for at least a part of the learning areas AR2 to AR8 adjacent to the learning area AR1. At this time, it is preferable to set the coefficient α in the equation (18) to a small value as compared with the update of the map value in the learning area AR1. In this way, when the learning condition is satisfied, the learning result can be reflected even in a similar SOC and / or battery temperature region.
次に、本実施形態における二次電池の評価システムにおけるパラメータ変化率学習の制御処理手順を説明する。図15を参照して、制御部12はステップS100〜S190と並列して、上述したパラメータ変化率gr、gdの推定処理を実行している。そして、制御部12は、ステップS200により、パラメータ変化率の学習条件が成立しているかどうかを判定する。
Next, a control processing procedure for parameter change rate learning in the secondary battery evaluation system according to the present embodiment will be described. Referring to FIG. 15, in parallel with steps S <b> 100 to S <b> 190,
直流抵抗Raは、電池電流に対し電池電圧が線形的に変化する領域において推定することが好ましい。したがって、このような二次電池14の充放電条件が成立しているときに、パラメータ変化率grの学習について、ステップS200をYES判定とするように学習条件を設定することができる。
DC resistance R a is preferably estimated in a region where the battery voltage to the battery current changes linearly. Therefore, when the charging / discharging condition of the
拡散係数Dsは、一旦発生した電池電流が0になった後における、活物質内のリチウムの拡散の度合いを示すものである。したがって、二次電池14が充放電した後であって、電池電流が0になった後における電池電圧の変化に基づいて、拡散係数が算出される。したがって、電池電流=0の期間がある程度継続したときに、パラメータ変化率gdの学習について、ステップS200をYES判定とするように学習条件を設定することができる。
The diffusion coefficient D s indicates the degree of diffusion of lithium in the active material after the once generated battery current becomes zero. Therefore, after the
このように、直流抵抗Raのパラメータ変化率grと、拡散係数Dsのパラメータ変化率gdとは、独立に学習することが好ましい。すなわち、ステップS200、S210の処理についても、直流抵抗Raおよび拡散係数Dsのそれぞれについて別個に実行される。 Thus, the parameter change rate gr of DC resistance R a, the parameter change rate gd of the diffusion coefficient D s, it is preferred to learn independently. That, also the processing of steps S200, S210, are performed separately for each of the DC resistance R a and the diffusion coefficient D s.
制御部12は、学習条件が成立すると(S200のYES判定時)、ステップS210において学習条件が成立したパラメータ変化率について、変化率マップ141または142に格納されたマップ値を更新する。これにより、少なくとも、学習条件成立時のSOCおよび電池温度に対応した学習領域におけるパラメータ変化率学習値が更新される。
When the learning condition is satisfied (when YES is determined in S200), the
制御部12は、一方、学習条件が不成立のとき(S200のNO判定時)には、ステップS210の処理をスキップする。したがって、変化率マップ141または142に格納された当該パラメータ変化率のマップ値は維持される。
On the other hand, when the learning condition is not satisfied (when NO is determined in S200), the
このように、本実施形態における二次電池の劣化評価システムでは、二次電池14の使用時に、電池モデル中の所定パラメータ(代表的には、直流抵抗Raおよび拡散係数Ds)について、初期状態値に対する変化(パラメータ変化率)がオンライン推定されていることを前提としている。そして、推定されたパラメータ変化率に基づいて、図16、図17に示した変化率マップ141、142を用いて、SOCおよび電池温度の組み合わせによって規定される所定の学習区分ごとに、パラメータ変化率が学習されている。
As described above, in the secondary battery deterioration evaluation system according to the present embodiment, when the
補正部28は、推定された直流抵抗Raの変化率gr及び拡散係数Dsの変化率に基づいて、電池モデルにおける内部抵抗(IV抵抗)増加率を計算する。具体的には、内部抵抗は直流抵抗と拡散抵抗の和で表すことができるから、直流抵抗変化率及び拡散係数の変化率に基づいて内部抵抗増加率を求めることができる。さらに、補正部28は、電池モデルによる内部抵抗増加率を求めたときのSOC、温度、総時間と同じ条件の内部抵抗増加率を経年劣化マップから呼び出す。さらに図19に示すように、電池モデルによって求めた内部抵抗増加率48から経年劣化マップによる内部抵抗増加率50を除く(減算する)。これによってハイレート劣化による内部抵抗増加率を推定することができる。
Correcting
また、内部抵抗増加率の代わりに内部抵抗値を用いてもよい。この場合、電池モデルによる内部抵抗増加率を求めたときのSOC、温度条件における初期状態の内部抵抗値を経年劣化マップから呼び出し、抽出された内部抵抗値と電池モデルによる内部抵抗増加率との積から電池モデルによる内部抵抗値を算出する。さらに電池モデルによる内部抵抗増加率を求めたときのSOC、温度、総時間と同じ条件の内部抵抗値を経年劣化マップから呼び出して、これと電池モデルによる内部抵抗値とを比較する。 Further, an internal resistance value may be used instead of the internal resistance increase rate. In this case, the internal resistance value in the initial state under the SOC and temperature conditions when the internal resistance increase rate by the battery model is obtained is called from the aging deterioration map, and the product of the extracted internal resistance value and the internal resistance increase rate by the battery model is obtained. To calculate the internal resistance value according to the battery model. Furthermore, the internal resistance value under the same conditions as the SOC, temperature, and total time when the internal resistance increase rate by the battery model is obtained is called from the aging deterioration map, and this is compared with the internal resistance value by the battery model.
判定部30は上記(1)−(3)の手法を用いて求めたハイレート劣化による内部抵抗値または内部抵抗増加率が予め定めた上限値を超えたか否かを判定する。さらに上限値を超えたと判定部30により判定された際には、制御部12はハイレート劣化の進行を抑制するための制御を行う。このハイレート劣化抑制制御のフローチャートを図20に示す。なお、このフローチャートにおいては上述した算出部24及び補正部28の動作も含まれている。
The
まず状態測定装置10は電圧センサ16、電流センサ18、温度センサ20による電流値、電圧値、温度の測定を行う(S1)。さらに算出部24は上述した(1)−(3)のいずれかの手段によって内部抵抗増加率または内部抵抗値を求める(S2)。さらに算出部による内部抵抗増加率または内部抵抗値と同じ条件の使用時間、SOC、温度における内部抵抗増加率または内部抵抗値を経年劣化マップから抽出する(S3)。さらに算出部による内部抵抗増加率と経年劣化マップによる内部抵抗増加率との差または算出部による内部抵抗値と経年劣化マップによる内部抵抗値の差、つまりハイレート劣化による内部抵抗増加率または内部抵抗値を求める(S4)。
First, the
さらに判定部30はハイレート劣化による内部抵抗増加率または内部抵抗値が予め定めた閾値を超えているか否かを判定する(S5)。ハイレート劣化による内部抵抗増加率または内部抵抗値が閾値を超えた場合、さらに判定部30は二次電池14が放電過多または充電過多であるかを判定する(S6)。さらに放電過多であると判定された場合、制御部12は放電電流を絞る、つまり放電電流値の上限値を制限する(S7)。一方、充電過多であると判定された場合は充電電流を絞る、つまり充電電流値の上限値を制限する(S8)。充電電流量の制限及び放電電流量の制限を行うことで大電流による充放電を抑えることができ、ハイレート劣化の進行を抑えることができる。
Further, the
ここで、上記ステップ(S6)において充電または放電の過多状態を判定する指標として、制御部12は以下の「充放電過多指標」を用いることが好適である。図21に示すように、所定期間における放電電流値及び充電電流値をプロットし、放電電流値の平均値と充電電流値の平均値とを比較する。電流センサ18が放電電流を正の値として測定し、充電電流を負の値として測定する場合には、放電電流値の平均値と充電電流値の平均値の和が充放電過多指標となる。そしてこの指標が正のときは放電過多、負のときは充電過多と判定される。
Here, as an index for determining the excessive state of charging or discharging in the step (S6), the
なお、電流を絞る制御を行うことにより、二次電池14の電力を駆動源とする回転電機の出力が目標値よりも少なくなったり、二次電池14への充電効率が下がるという別の問題が生じる。そこで、電流制限を過度に行わないような制御を行うことが好適である。具体的には、二次電池14の全体的な(経年劣化+ハイレート劣化)内部抵抗増加に対するハイレート劣化の寄与度を考慮して電流制限を行うようにしてもよい。
In addition, there is another problem that the output of the rotating electrical machine that uses the power of the
例えば経年劣化とハイレート劣化の両者による内部抵抗の増加率IRTOTALと経年劣化のみによる内部抵抗の増加率IRAGINGとの比RIR=IRTOTAL/IRAGINGを考える。この増加率比RIRが高いほど、ハイレート劣化による内部抵抗増加の割合が高い、言い換えればハイレート劣化が二次電池14の内部抵抗増加の主要な原因となっているということができる。他方、増加率比RIRが低いほど、二次電池14の内部抵抗増加への寄与が少ないということができる。
For example, consider the ratio R IR = IR TOTAL / IR AGING between the internal resistance increase rate IR TOTAL due to both aging degradation and high-rate degradation and the internal resistance increase rate IR AGING due only to aging degradation. It can be said that as the increase rate ratio R IR is higher, the rate of increase in internal resistance due to high rate deterioration is higher, in other words, high rate deterioration is the main cause of increase in internal resistance of the
このことから、図22に示すように、増加率比RIRが相対的に低いとき(例えば1.1)、すなわちハイレート劣化による内部抵抗の増加が全体的な内部抵抗増加の主要な原因とはなっていない場合、制御部12は電流値の上限値52、54を相対的に高く設定する(電流制限を緩くする。)。他方、増加率比RIRが相対的に高いとき(例えば1.6)、すなわちハイレート劣化による内部抵抗の増加が全体的な内部抵抗増加の主要な原因となっている場合、制御部12は電流値の上限値52、54を相対的に低く設定する(電流制限を厳しくする)。このように、二次電池14の全体的な内部抵抗増加に対するハイレート劣化の寄与度を考慮して電流制限を行うことで、過度の電流制限を防ぐことができる。
From this, as shown in FIG. 22, when the increase rate ratio R IR is relatively low (eg, 1.1), that is, the increase in internal resistance due to high rate deterioration is the main cause of the increase in overall internal resistance. If not, the
さらに、電流制限の上限値設定に加えて、電流制限を実行するための閾値も変更可能としてもよい。つまり、二次電池14の全体的な内部抵抗増加に対するハイレート劣化の寄与度に応じて閾値を変更するようにしてもよい。具体的には図23に示すように、経年劣化とハイレート劣化の両者による内部抵抗の増加率IRTOTALの増加に伴って電流制限を開始するハイレート劣化抵抗の増加率の閾値IRTHを増加させる。このような閾値の設定を制御部12に行わせることにより、過度の電流制限を防ぐことができる。
Furthermore, in addition to setting the upper limit value of the current limit, the threshold value for executing the current limit may be changeable. That is, the threshold value may be changed according to the degree of contribution of high rate deterioration to the overall increase in internal resistance of the
また、内部抵抗値または内部抵抗増加率を用いる代わりに、直流抵抗値Raまたは直流抵抗増加率grを用いてもよい。この場合において、直流抵抗値Raは温度依存性を持っており、温度が高くなるほど一般に値が小さくなる。したがって、二次電池14の温度が高いときほど、二次電池14の全体の内部抵抗に占める直流抵抗Raの割合は小さくなると考えられる。例えば二次電池14の高温時において直流抵抗Raが初期状態から1.2倍になっても全体の内部抵抗は初期状態から殆ど変わらない場合も考えられる。このような場合において電流制限を開始する直流抵抗値Raまたはその増加率grの値を一律に設定してしまうと、電流制限が過剰に行われる場合が生じるおそれがある。
Further, instead of using the internal resistance value or the internal resistance increase rate, the DC resistance value Ra or the DC resistance increase rate gr may be used. In this case, the DC resistance value Ra has temperature dependence, and generally the value decreases as the temperature increases. Therefore, as when the temperature of the
そこで、直流抵抗Raまたはその増加率grをもとにして電流制限の可否を判定している場合において、二次電池14の温度が高いときには電流制限を開始する閾値を嵩上げして設定することが好適である。例えば図24に示すように、二次電池14の全体の内部抵抗の(初期状態に対する)増加率が1.2倍であるときの直流抵抗Raの増加率grを二次電池14の温度別にプロットする。さらにこのプロットに沿って生成された特性線にしたがって閾値を定める。具体的には二次電池14の温度T2(>T1)における閾値を、上記特性線に従って温度T1における閾値A1より高いA2に設定する。このような電流制限を行う際には制御部12は二次電池14の温度を例えば温度センサ20から取得し、この温度に応じた直流抵抗増加率grの閾値を設定する。
Therefore, when it is determined whether or not current limitation is possible based on the DC resistance Ra or its increase rate gr, when the temperature of the
さらに二次電池14の経年劣化を考慮してもよい。この場合においては、図24のように二次電池14の全体の内部抵抗の(初期状態に対する)増加率が1.2倍であるときの特性線のみを基準とするのではなく、その他の増加率の特性線も基準とする。図25には内部抵抗増加率が1.2倍であるときの特性線に加えて、1.1倍及び1.3倍の特性線を示している。制御部12は二次電池14の経年劣化の進行に伴って特性線を変更する。具体的にはより増加率の高い特性線が基準となるように特性線をシフトさせる。
Further, the aging of the
なお、上述した実施形態においては、経年劣化マップを用いて二次電池14の全体の内部抵抗からハイレート劣化成分を取り出していたが、この形態に代えて、経年劣化マップを用いずに二次電池14の全体の内部抵抗から直接ハイレート劣化を推定するようにしてもよい。
In the above-described embodiment, the high-rate deterioration component is extracted from the overall internal resistance of the
二次電池14を交換する判断基準として内部抵抗増加率を用いる場合がある。例えば内部抵抗増加率が閾値(例えば2.0倍)に達したときに二次電池14を交換する。この閾値を交換閾値IRREPLACEと呼ぶと、交換閾値IRREPLACEは内部抵抗値の増加に伴う二次電池14の劣化状態を勘案して設定される。
The internal resistance increase rate may be used as a criterion for replacing the
二次電池14の内部抵抗増加率を交換閾値IRREPLACEまで引き上げる主な要因は、上述したように経年劣化及びハイレート劣化であるものと考えられる。このことから、経年劣化のみによる二次電池14の劣化を考慮した場合、その内部抵抗増加率IRAGINGは交換閾値IRREPLACEには及ばずに両者の間にはハイレート劣化分の差異が生じることになる。例えば交換閾値IRREPLACE=2.0に対して経年劣化による内部抵抗増加率IRAGINGは最大でも1.3程度となる。
The main factors that raise the internal resistance increase rate of the
このことから、図26に示すように、経年劣化のみによる内部抵抗増加率IRAGINGの最大値IRAGING#MAXを超過し、かつ交換閾値IRREPLACEを下回る任意の値(例えば1.8)を判定値IRDETERMINATIONとして設定するとともに、二次電池14の全体的な、つまり経年劣化とハイレート劣化とによる内部抵抗の増加率IRTOTALが判定値IRDETERMINATIONを超過したことをもってハイレート劣化の発生を検知することが可能となる。
From this, as shown in FIG. 26, an arbitrary value (for example, 1.8) that exceeds the maximum value IR AGING # MAX of the internal resistance increase rate IR AGING only due to aging and falls below the replacement threshold IR REPLACE is determined. and sets a value IR dETERMINATION, overall of the
制御部12は、二次電池14の全体的な、つまり経年劣化とハイレート劣化とによる内部抵抗の増加率を、上述した(1)−(3)のいずれかの手段によって求める。(1)−(3)の手段で求めた全体的な(経年劣化+ハイレート劣化)内部抵抗の増加率(以下、算出部による内部抵抗増加率と呼ぶ)IRTOTALを監視し、算出部による内部抵抗増加率IRTOTALが判定値IRDETERMINATIONを超えたときに、制御部12はハイレート劣化の進行を抑制するために電流制限を実行する。
The
また、電流制限の実行に当たり、図27に示すように、算出部による内部抵抗増加率IRTOTALの増加に伴って電流制限の上限値を徐々に下げるように(制限を厳しくするように)してもよい。また、寿命到達時の内部抵抗増加率IRREPLACE及び判定値IRDETERMINATIONは、二次電池14のSOC条件及び温度条件に応じて複数設定して制御部12の記憶部に記憶させ、二次電池14の温度やSOC条件に応じて適宜呼び出すことが好適である。
In executing the current limit, as shown in FIG. 27, the upper limit value of the current limit is gradually decreased (the limit is tightened) as the internal resistance increase rate IR TOTAL increases by the calculation unit. Also good. Further, the internal resistance increase rate IR REPLACE and the determination value IR DETERMINATION at the end of the life are set in accordance with the SOC condition and the temperature condition of the
この電流制限の制御フローを図28に示す。まず状態測定装置10は電圧センサ16、電流センサ18、温度センサ20による電流値、電圧値、温度の測定を行う(S10)。さらに算出部24は上述した(1)−(3)のいずれかの手段によって内部抵抗の全体的な増加率IRTOTALを求める(S11)。判定部30はステップ(S11)において増加率IRTOTALを求めたときの二次電池14の温度及びSOCを取得するとともに、これらと同一のSOC及び温度に対して設定された判定値IRDETERMINATIONを記憶部から呼び出し、増加率IRTOTALが判定値IRDETERMINATIONを超えているか否かを判定する(S12)。
FIG. 28 shows a control flow of this current limit. First, the
さらに増加率IRTOTALが判定値IRDETERMINATIONを超えていると判定されたときには、制御部12は二次電池14が放電過多状態であるか充電過多状態であるかを判定する(S13)。この放電過多または充電過多の判定には上述した充放電過多指標を用いることが好適である。さらに放電過多であると判定された場合、制御部12は放電電流値の上限値を制限する(S14)。一方、充電過多であると判定された場合は充電電流値の上限値を制限する(S15)。このように、二次電池14の全体的な内部抵抗から直接ハイレート劣化を推定し、電流制限制御を実行することができる。
Further, when it is determined that the increase rate IR TOTAL exceeds the determination value IR DETERMINATION , the
なお、内部抵抗の増加率を電流制限の基準パラメータとする代わりに、内部抵抗値そのものを基準パラメータとして用いてもよい。この場合は上述の判定値IRDETERMINATIONの代わりに判定値IRDETERMINATIONに初期状態の内部抵抗値を掛けた判定内部抵抗値RDETERMINATIONを用いるとともに、内部抵抗の増加率IRREPLACEの代わりに、上述した(1)−(3)のいずれかの手段で求めたIV特性、つまり全体的な(経年劣化+ハイレート劣化)内部抵抗値RTOTALを用いる。 Note that the internal resistance value itself may be used as a reference parameter instead of using the increase rate of the internal resistance as a reference parameter for current limitation. With this case used determination internal resistance value R DETERMINATION multiplied by the internal resistance value of the initial state determination value IR DETERMINATION instead of the aforementioned determination value IR DETERMINATION, instead of increasing rate IR REPLACE the internal resistance, the above-described ( 1) Use the IV characteristic obtained by any means of (3), that is, the overall (aging deterioration + high rate deterioration) internal resistance value R TOTAL .
この実施形態によれば、ハイレート劣化単独の進行状態を推定することが困難となるものの、経年劣化マップを持たなくてもハイレート劣化の推定や電流制限制御を実行することができることから、経年劣化マップを記憶する記憶部の負荷が軽減される等の利点がある。 According to this embodiment, although it is difficult to estimate the progress state of high-rate deterioration alone, it is possible to perform high-rate deterioration estimation and current limit control without having an aging deterioration map. There is an advantage that the load on the storage unit for storing is reduced.
10 状態測定装置、12 制御部、14 二次電池、16 電圧センサ、18 電流センサ、20 温度センサ、22 接続対象、24 算出部、28 補正部、30 判定部、32 電解液、34 陽イオン、36 陰イオン、38 正極、39 電極、40 負極、41 算出部による内部抵抗増加率、42 経年劣化マップによる内部抵抗増加率、44 算出部によるIV特性、46 経年劣化マップによるIV特性、48 電池モデルによる内部抵抗増加率、50 経年劣化マップによる内部抵抗増加率、52,54 電流上限値、113 負極側電流コレクタ、114 セパレータ、116 正極側電流コレクタ、118 活物質、125 電池モデル、131 直流抵抗の初期状態値マップ、132 拡散係数の初期状態値マップ、141 直流抵抗の変化率マップ、142 拡散係数の変化率マップ。
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記リチウムイオン蓄電池に対する電池モデルに基づいて前記リチウムイオン蓄電池の経年劣化及びハイレート劣化による内部抵抗増加率を算出する算出部と、
前記算出部が求めた内部抵抗増加率と、予め取得した、リチウムイオン蓄電池の経年劣化による内部抵抗増加率の実測値との差から、ハイレート劣化による内部抵抗増加率を求める補正部と、
を備えることを特徴とするリチウムイオン蓄電池の状態測定装置。 A measuring unit for measuring a terminal voltage and current values of the lithium ion蓄 batteries,
A calculation unit for calculating an internal resistance increase rate due to aging and high-rate deterioration of the lithium ion蓄 battery based on the battery model for the lithium-ion蓄 batteries,
And an internal resistance increase rate of the calculating unit is determined, pre-acquired from the difference between the measured value of the internal resistance increase rate due to aging of lithium-ion蓄 battery, a correction unit for obtaining an internal resistance increase rate due to high-rate deterioration,
Measuring apparatus of the lithium-ion蓄 battery, characterized in that it comprises a.
前記端子電圧値と前記電流値から前記リチウムイオン蓄電池の経年劣化及びハイレート劣化による内部抵抗増加率を求める算出部と、
前記算出部が求めた内部抵抗増加率と、予め取得した、リチウムイオン蓄電池の経年劣化による内部抵抗増加率の実測値との差から、ハイレート劣化による内部抵抗増加率を求める補正部と、
を備えることを特徴とするリチウムイオン蓄電池の状態測定装置。 A measuring unit for measuring a terminal voltage and current values of the lithium ion蓄 batteries,
A calculation unit for obtaining an internal resistance increase rate due to aging deterioration and high rate deterioration of the lithium ion storage battery from the terminal voltage value and the current value ;
From the difference between the internal resistance increase rate obtained by the calculation unit and the measured value of the internal resistance increase rate due to aging deterioration of the lithium ion storage battery obtained in advance, a correction unit for obtaining the internal resistance increase rate due to high rate deterioration,
Measuring apparatus of the lithium-ion蓄 battery, characterized in that it comprises a.
前記端子電圧値と前記電流値から前記リチウムイオン蓄電池の経年劣化及びハイレート劣化による内部抵抗値を求める算出部と、
前記算出部が求めた内部抵抗値と、予め取得した、経年劣化によって生じたリチウムイオン蓄電池の内部抵抗の実測値との差から、ハイレート劣化による内部抵抗値を求める補正部と、
を備えることを特徴とするリチウムイオン蓄電池の状態測定装置。 A measuring unit for measuring a terminal voltage and current values of the lithium ion蓄 batteries,
A calculation unit for obtaining an internal resistance value due to aging deterioration and high-rate deterioration of the lithium ion storage battery from the terminal voltage value and the current value ;
From the difference between the internal resistance value obtained by the calculation unit and the measured value of the internal resistance of the lithium ion storage battery that is acquired in advance and caused by aging degradation, a correction unit that obtains the internal resistance value due to high-rate degradation,
Measuring apparatus of the lithium-ion蓄 battery, characterized in that it comprises a.
前記端子電圧値と前記電流値から前記リチウムイオン蓄電池の経年劣化及びハイレート劣化による内部抵抗増加率を算出する算出部と、
予め求められた経年劣化によるリチウムイオン蓄電池の内部抵抗増加率の実測値に基づいた判定値を設定するとともに、前記算出部が求めた内部抵抗増加率が前記判定値を超過したか否かを判定する判定部と、
を備えることを特徴とするリチウムイオン蓄電池の状態測定装置。 A measuring unit for measuring a terminal voltage and current values of the lithium ion蓄 batteries,
A calculation unit for calculating an internal resistance increase rate due to aged deterioration and high-rate deterioration of the lithium ion storage battery from the terminal voltage value and the current value;
A determination value is set based on an actually measured value of the internal resistance increase rate of the lithium ion storage battery due to aged deterioration determined in advance, and it is determined whether the internal resistance increase rate determined by the calculation unit exceeds the determination value. A determination unit to perform,
Measuring apparatus of the lithium-ion蓄 battery, characterized in that it comprises a.
前記端子電圧値と前記電流値から前記リチウムイオン蓄電池の経年劣化及びハイレート劣化による内部抵抗値を算出する算出部と、
予め求められた経年劣化によるリチウムイオン蓄電池の内部抵抗の実測値に基づいて判定値を設定するとともに、前記算出部が求めた内部抵抗値が前記判定値を超過したか否かを判定する判定部と、
を備えることを特徴とするリチウムイオン蓄電池の状態測定装置。 A measuring unit for measuring a terminal voltage and current values of the lithium ion蓄 batteries,
A calculation unit for calculating an internal resistance value due to aged deterioration and high-rate deterioration of the lithium ion storage battery from the terminal voltage value and the current value;
A determination unit that sets a determination value based on an actually measured value of the internal resistance of the lithium ion storage battery due to aged deterioration determined in advance and determines whether or not the internal resistance value calculated by the calculation unit exceeds the determination value When,
Measuring apparatus of the lithium-ion蓄 battery, characterized in that it comprises a.
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