JP5786324B2 - 組電池の制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、複数の単電池を備えた組電池の制御装置に関するものである。

従来、複数の単電池を備えた組電池において、組電池を構成する複数の単電池の容量調整を行なう技術が知られており、たとえば、特許文献１では、この容量調整を行なう時間間隔が、予め定められた閾値以下となった場合に、組電池が異常状態に近い状態にあることを検出する技術が提案されている。

特開２００８−１３４０６０号公報

しかしながら、上記従来技術においては、組電池の異常状態を検出するためには、容量調整を行なう時間間隔が、予め定められた閾値以下となる必要があるため、組電池が異常状態に近い状態にあることを検出するのに時間がかかってしまうという問題や、異常状態に近い状態にあることは検出できても、実際に異常状態となる時期について予測ができないという問題があった。

本発明が解決しようとする課題は、複数の単電池を備えた組電池が異常状態となる時期を適切に予測することにある。

本発明は、組電池を構成する複数の単電池の電圧を均一にするための電圧である目標電圧と所定電圧以上異なる電圧領域または該電圧領域に対応するＳＯＣ領域にて検出された電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化に基を直線回帰することで、回帰直線を得て、得られた回帰直線に基づいて、組電池が異常状態となる時期を予測することにより、上記課題を解決する。

本発明によれば、目標電圧と所定電圧以上異なる電圧領域または該電圧領域に対応するＳＯＣ領域にて検出された電圧差またはＳＯＣ差の経時変化を求めることで、電圧差またはＳＯＣ差の変化の傾向を精度良く把握することができ、これにより、組電池が異常状態となる時期を適切に予測することが可能となる。

図１は、本実施形態に係る組電池システムを示す構成図である。 図２は、バッテリコントローラ５００の機能ブロック図である。 図３は、単電池の一例としてのリチウムイオン電池のＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルを示す図である。 図４は、ＳＯＣと、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃとの関係を示すＳＯＣセクションテーブルの一例を示す図である。 図５は、第１実施形態に係る異常時期予測処理の流れを示すフローチャート（その１）である。 図６は、第１実施形態に係る異常時期予測処理の流れを示すフローチャート（その２）である。 図７は、電圧差ΔＶのデータと、測定時刻との関係を直線回帰することで得られる回帰直線の一例を示す図である。 図８は、第２実施形態に係る異常時期予測処理の流れを示すフローチャート（その１）である。 図９は、第２実施形態に係る異常時期予測処理の流れを示すフローチャート（その２）である。 図１０は、ＳＯＣ領域と電圧差との関係を説明するための図である。 図１１は、各単電池間の規格化電圧差の算出処理の流れを示すフローチャートである。 図１２は、規格化電圧差の算出処理を説明するための図である。 図１３は、第３実施形態に係る異常時期予測処理の流れを示すフローチャートである。 図１４は、第４実施形態に係る異常時期予測処理の流れを示すフローチャートである。 図１５は、微小短絡異常検出処理の流れを示すフローチャート（その１）である。 図１６は、微小短絡異常検出処理の流れを示すフローチャート（その２）である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

《第１実施形態》
図１は、本実施形態に係る組電池システムを示す構成図である。以下においては、本実施形態に係る組電池システムが、ハイブリッド車両や電気自動車などの車両用の電池として用いられる場合を例示して説明する。

図１に示すように、本実施形態に係る組電池システムは、直列接続された複数の単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮを備える組電池１００、組電池１００の両端に電気的に接続された負荷２００、組電池１００の容量調整を行なうための容量調整回路４００、および組電池システム全体を制御するバッテリコントローラ５００を備えている。

組電池１００は、Ｎ個の単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮを直列に接続して構成されている。各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮとしては、ニッケル水素電池などのアルカリ蓄電池、リチウムイオン電池などの有機電解質二次電池などが挙げられるが、本実施形態では、単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮとして、リチウムイオン電池を用いた場合を例示して説明する。また、単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮとしては並列接続されており、測定できる端子電圧が同一となり、単電池とみなせる状態の複数の電池をも含む。なお、単電池の数Ｎは、特に限定されず、所望に応じて適宜設定することができる。また、組電池１００は、組電池１００を構成する単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの温度を測定するための温度センサ１０２を備えている。温度センサ１０２により測定された電池温度は、バッテリコントローラ５００に送信される。

組電池１００を構成するＮ個の単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮには、容量調整回路４００が並列にそれぞれ接続されている。容量調整回路４００は、抵抗４０１およびスイッチ４０２から構成されており、スイッチ４０２を閉じて、単電池の容量調整放電を行なうことで、単電池の容量調整が可能となっている。なお、各スイッチ４０２の開閉は、バッテリコントローラ５００により制御される。

負荷２００は、たとえば、ハイブリッド車両や電気自動車両などに搭載されるモータおよびインバータであり、たとえば、回生制御の際に、モータおよびインバータを介して、電気エネルギーに逆変換され、組電池１００が充電可能となっている。また、組電池１００は、たとえば、不図示の外部電源と接続されることによっても、充電できるようになっている。

図２は、バッテリコントローラ５００の機能ブロック図である。図２に示すように、バッテリコントローラ５００は、電圧検出部５０１、電流検出部５０２、電池温度検出部５０３、容量調整部５０４、制御部５０５、異常判定部５０６、予測部５０７、電圧差データ記憶部５０８、通信部５０９、およびＳＯＣテーブル記憶部５１０を備える。

電圧検出部５０１は、組電池１００を構成する各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧を、各単電池に接続された複数の端子線を介して、所定の周期で時系列的に測定し、測定された各単電池の端子電圧をアナログ信号からデジタル信号に変換して、制御部５０５に送出する。なお、各単電池の端子電圧を測定する方法としては、たとえば、フライングキャパシタ方式などが挙げられる。

電流検出部５０２は、電流センサ３００により測定された充放電電流を所定の周期で取得し、取得した充放電電流をアナログ信号からデジタル信号に変換して、制御部５０５に送出する。なお、電流センサ３００は、たとえば、抵抗素子、電流変成器などで構成される。

電池温度検出部５０３は、組電池１００に備えられた温度センサ１０２により測定された各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの温度を所定の周期で取得し、取得した各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの温度をアナログ信号からデジタル信号に変換して、制御部５０５に送出する。

容量調整部５０４は、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮ間において、端子電圧のバラツキが所定値以上となった場合に、制御部５０５からの容量調整指令に基づき、各容量調整回路４００に備えられた各スイッチ４０２の開閉を制御し、これにより組電池１００の容量調整を行なう。

制御部５０５は、電圧検出部５０１、電流検出部５０２、および電池温度検出部５０３から受信した各単電池の端子電圧、充放電電流、電池温度の各データに基づいて、容量調整部５０４に容量調整を行なわせるための制御を行う。具体的には、制御部５０５は、まず、組電池１００を構成する各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの電圧を均一にするための電圧である目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒを設定する。なお、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒとしては特に限定されず、任意に設定することができるが、たとえば、組電池１００の満充電付近の所定の電圧を目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒとして設定することができる。あるいは、予め定められた所定の電圧（たとえば、満充電電圧や、満充電電圧近傍の所定の電圧）を、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒとして予め設定してもよい。このようにして設定された目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒは、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリ（不図示）に記憶される。そして、制御部５０５は、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子間電圧の中から最大電圧値および最小電圧値を求め、さらにその電圧差を算出する。そして、その電圧差が所定量発生した場合に、容量調整部５０４に、組電池１００を構成する各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮが、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒにおいて、均一な電圧となるような制御を行わせるための容量調整指令を生成し、生成した容量調整指令を容量調整部５０４に、送出する。

そして、容量調整部５０４は、該容量調整指令に基づき容量調整を行なう。具体的には、容量調整部５０４は、容量調整指令に基づいて、各スイッチ４０２の開閉を制御することで、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの電圧が、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒにおいて、均一となるような制御を行うことで容量調整を行なうことができる。あるいは、容量調整部５０４は、容量調整指令に基づいて、各スイッチ４０２の開閉を制御することで、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮが、それぞれ所定の電圧となるように容量調整を行い、その後、組電池１００において、繰り返し充放電が行なわれることで、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの電圧が、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒにおいて、均一となるような制御を行うこともできる。

また、制御部５０５は、電圧検出部５０１、電流検出部５０２、および電池温度検出部５０３から受信した各単電池の端子電圧、充放電電流、電池温度の各データを、異常判定部５０６、および予測部５０７に送出する。

異常判定部５０６は、制御部５０５から送信された各単電池の端子電圧、充放電電流、電池温度の各データを用いて、組電池１００が異常状態（使用制限が必要となる状態）にあるか否かの判定を行なう。なお、本実施形態において、異常状態にあるか否かを判定する方法としては特に限定されず、従来公知の方法を用いることができるが、たとえば、所定時間内において、組電池１００に充放電される電流値の絶対値を積算し、その総量（総充放電容量）を異常判定値として求め、求めた異常判定値が、予め定められた閾値以上であるか否かを判定することにより、異常判定を行なうことができる。

予測部５０７は、制御部５０５から送信された各単電池の端子電圧、充放電電流、および電池温度の各データに基づいて、組電池１００が異常状態となる時期の予測するための異常時期予測処理を行なう。具体的には、予測部５０７は、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧のうち、端子電圧が最大である単電池の端子電圧である最高電圧Ｖ_ｍａｘと、端子電圧が最小である単電池の端子電圧である最低電圧Ｖ_ｍｉｎとを検出し、これらの差である電圧差ΔＶを算出し、算出した電圧差ΔＶを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測するための異常時期予測処理を行なう。そして、得られた予測結果を、通信部５０９に送出する。なお、本実施形態に係る異常時期予測処理については、後述する。また、本実施形態においては、組電池１００が異常状態となる時期として、たとえば、組電池１００を構成する単電池のうち１または２以上の単電池の容量が低下してしまい、使用制限が必要となる状態となる時期を異常状態となる時期として予測することができる。

電圧差データ記憶部５０８は、予測部５０７により算出された電圧差ΔＶのデータを、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリ（不図示）に記憶させる。

ここで、図３に、単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの一例としてのリチウムイオン電池のＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルを示す。なお、このテーブルは、ＳＯＣテーブル記憶部５１０に記憶されている。図３に示すように、リチウムイオン電池においては、満充電Ｓ_ＦＵＬＬの近傍のＳＯＣ領域、および放電下限Ｓ_{Ｌ＿ＬＩＭ}の近傍のＳＯＣ領域において、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が大きくなる一方で、それ以外のＳＯＣ領域においては、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が小さくなるという性質を有している。

一方で、本実施形態では、図４に示すように、満充電Ｓ_ＦＵＬＬから放電下限Ｓ_{Ｌ＿ＬＩＭ}までの全ＳＯＣ範囲を、複数のＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃに区分けするとともに、このようなＳＯＣと、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃとの関係を示すＳＯＣセクションテーブルを予め作製しておき、そして、このようなＳＯＣセクションテーブルを、電圧差データ記憶部５０８に予め記憶させている。なお、図４中においては、破線で区切られた各ＳＯＣ範囲が、各ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃに対応している。また、本実施形態では、図４に示すように、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が大きくなるＳＯＣ領域ほど、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃを構成するＳＯＣ範囲を狭く設定し、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が小さくなるＳＯＣ領域ほど、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃを構成するＳＯＣ範囲を広く設定している。

そして、本実施形態では、電圧差データ記憶部５０８は、予測部５０７により算出された電圧差ΔＶのデータを、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに記憶させる際には、まず、図４に示すような関係を示すＳＯＣセクションテーブルを参照し、該電圧差ΔＶのデータの算出が行なわれた際における、複数の単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮ（または組電池１００）の電圧に対応するＳＯＣ領域の属するＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃを決定する。そして、電圧差データ記憶部５０８は、予測部５０７により算出された電圧差ΔＶのデータを、決定されたＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃと関連付けて、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに記憶させる。

通信部５０９は、予測部５０７による異常時期予測処理により得られた組電池１００が異常状態となる時期の予測結果を、ユーザの有する携帯電話などの無線通信端末や、車両に備えられた車載装置に送信し、無線通信端末や車載装置を介して、ユーザに対して、予測結果の報知を行なう。

次いで、バッテリコントローラ５００の予測部５０７により実行される、本実施形態に係る異常時期予測処理について、詳細に説明する。ここで、図５、図６は、本実施形態に係る異常時期予測処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下に説明する異常時期予測処理は、たとえば、本実施形態に係る組電池システムが搭載されている車両がイグニッションオンされたときやチャージオンされたときに、開始される。なお、以下の処理は、主として、バッテリコントローラ５００の予測部５０７により実行される。

まず、ステップＳ１では、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧、および電池温度の取得が行なわれる。

次いで、ステップＳ２では、制御部５０５により設定された目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧とを比較し、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ_１以上であるか否かの判定が行なわれる。これらの差が所定電圧Ｖ_１以上である場合には、ステップＳ３に進む。一方、これらの差が所定電圧Ｖ_１未満である場合には、本処理を終了し、再び、ステップＳ１に戻る。なお、本実施形態では、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ_１以上であるか否かの判断は、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのうち、全ての単電池の端子電圧が、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒに対して、所定電圧Ｖ_１以上異なる場合に、これらの差が所定電圧Ｖ_１以上であると判断するようにすることができる。ただし、これに限定されず、たとえば、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのうち、所定数以上の単電池の端子電圧が、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒに対して、所定電圧Ｖ_１以上異なる場合に、これらの差が所定電圧Ｖ_１以上であると判断するような態様としてもよい。また、所定電圧Ｖ_１としては、特に限定されず、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧とが実質的に異なると判断できるような電圧とすればよいが、たとえば、１ｍＶ〜数十ｍＶの範囲で設定することができる。

次いで、ステップＳ３では、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の差分である電圧差ΔＶの算出が行なわれる。具体的には、まず、ステップＳ１で取得した各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧に基づいて、端子電圧が最大である単電池の端子電圧である最高電圧Ｖ_ｍａｘと、端子電圧が最小である単電池の端子電圧である最低電圧Ｖ_ｍｉｎとを検出する処理が行われる。そして、検出した最高電圧Ｖ_ｍａｘと、最低電圧Ｖ_ｍｉｎとの差を演算することで、電圧差ΔＶが算出される。そして、算出された電圧差ΔＶのデータが、電圧差データ記憶部５０８に送出される。

次いで、ステップＳ４では、バッテリコントローラ５００の電圧差データ記憶部５０８により、図４に示すような関係を示すＳＯＣセクションテーブルを参照し、ステップＳ３で算出された電圧差ΔＶのデータから、この電圧差ΔＶのデータを算出した際における各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧に対応するＳＯＣ領域の属するＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃが決定される。そして、電圧差データ記憶部５０８は、電圧差ΔＶのデータを、決定されたＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃと関連付けて、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存させる。また、この際において、電圧差ΔＶのデータは、電圧差ΔＶの算出に用いられた各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の測定時刻のデータとともに、決定されたＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃと関連付けられて、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存される。

次いで、ステップＳ５では、メモリに保存された、前回以前の処理において算出された電圧差ΔＶのデータの読出しが行なわれる。なお、本実施形態では、前回以前の処理において算出された電圧差ΔＶのデータを読み出す際には、ステップＳ４で決定された、今回処理における電圧差ΔＶと同じＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃに属する電圧差ΔＶのデータのみを読み出す。

次いで、ステップＳ６では、前回以前の処理において算出され、かつ、今回処理における電圧差ΔＶと同じＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃに属する電圧差ΔＶのデータ、および今回の処理において算出された電圧差ΔＶのデータと、これらのデータの測定時刻との関係を直線回帰することで、回帰直線を求める。図７に、本実施形態により求められる回帰直線の一例を示す。本実施形態においては、図７に示すように、測定時刻をｘ軸とし、電圧差ΔＶのデータをｙ軸として、各データをプロットし、次いで、得られたプロットを直線回帰することで、回帰直線を求めることができる。なお、直線回帰する方法としては、特に限定されず、最小二乗法など周知の方法を用いることができる。

次いで、ステップＳ７では、ステップＳ６で得られた回帰直線の相関係数Ｒ^２を算出し、算出した相関係数Ｒ^２に基づいて、ステップＳ６で得られた回帰直線の信頼性の評価を行う。回帰直線の相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値以上であり、信頼性が充分であると判断できる場合には、ステップＳ８に進み、一方、回帰直線の相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値未満である場合には、ステップＳ１０に進む。なお、この場合の閾値としては、回帰直線の信頼性が充分であるか否かに基づいて、設定することができる。

ステップＳ６で得られた回帰直線の信頼性が充分であると判断された場合には、ステップＳ８に進み、ステップＳ８において、エラーフラグが０に設定され、次いで、ステップＳ９に進む。ステップＳ９では、ステップＳ５で得られた回帰直線に基づいて、組電池１００が異常状態となる時期の予測が行なわれる。具体的には、ステップＳ６で得られた回帰直線を外挿する処理が行なわれ、外挿された回帰直線から、電圧差ΔＶが予め定められた閾値ΔＶ_α以上となる時刻を算出し、算出された時刻を、組電池１００が異常状態となる時期とする。なお、本実施形態において、閾値ΔＶ_αとしては、組電池１００が異常状態（たとえば、組電池１００を構成する単電池のうち１または２以上の単電池の容量が低下してしまい、使用制限が必要となる状態）にあると判断できるような値に設定することができる。そして、このようにして求められた組電池１００が異常状態となる時期の情報は、予測部５０７から、通信部５１０に送信され、通信部５１０により、ユーザの有する携帯電話などの無線通信端末や、車両に備えられた車載装置に送信され、無線通信端末や車載装置を介して、ユーザに対して、組電池１００が異常状態となる時期の情報の提供が行なわれる。このように、ユーザに対して、組電池１００が異常状態となる時期の情報の提供を行なうことにより、組電池１００を構成する単電池のうち、一部の単電池の交換を促がすことなどにより、ユーザに、より長く、安全に組電池１００を使用させることができる。

なお、エラーフラグは、エラー確率Ｐ（エラー確率Ｐについては、後述する。）が所定の閾値以上となった電圧差ΔＶのデータが発生したか否かを判定するためのフラグであり、本実施形態では、エラーフラグは、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃごとに設定される。すなわち、本実施形態では、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃの数に応じて、エラーフラグが設定されることとなる。

一方、ステップＳ７において、ステップＳ６で得られた回帰直線の相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値であり、信頼性が低いと判定された場合には、ステップＳ１０に進む。ステップＳ１０では、今回処理において算出された電圧差ΔＶのデータのエラー確率Ｐの算出が行なわれる。なお、エラー確率Ｐは、前回以前の処理において算出され、かつ、今回処理における電圧差ΔＶと同じＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃに属する電圧差ΔＶのデータ、および今回の処理において算出された電圧差ΔＶのデータの平均値ＡＶＥ（ΔＶ）および標準偏差ＳＴＤＶ（ΔＶ）を算出し、「（今回処理において算出された電圧差ΔＶ）−平均値ＡＶＥ（ΔＶ）」と、「標準偏差ＳＴＤＶ（ΔＶ）」とから確率密度を計算することにより、算出される。

ステップＳ１１では、今回処理において算出された電圧差ΔＶのデータのエラー確率Ｐが所定の閾値以上であるか否かの判定が行なわれる。エラー確率Ｐが所定の閾値以上である場合には、ステップＳ１２に進む。一方、エラー確率Ｐが所定の閾値未満である場合には、本処理を終了し、再度、ステップＳ１に戻る。なお、ステップＳ１１において、所定の閾値としては、今回処理において算出された電圧差ΔＶのデータが、前回処理以前において算出された電圧差ΔＶのデータの分布から明らかに外れた値となっていると判断できるような値に設定される。

ステップＳ１２では、エラーフラグが１以上に設定されているか否かの判断が行なわれる。なお、本実施形態においては、前回処理時において、エラー確率Ｐが算出されており（ステップＳ１０）、かつ、エラー確率Ｐが所定の域値以上であると判定された場合（ステップＳ１１）において、後述するステップＳ１８において、エラーフラグが１に設定されることとなる。そして、エラーフラグが１以上に設定されている場合には、ステップＳ１３に進む。一方、エラーフラグが１以上に設定されていない場合（すなわち、エラーフラグ＝０の場合）には、ステップＳ１８に進み、エラーフラグ＝１に設定され、本処理を終了し、再度、ステップＳ１に戻る。

エラーフラグが１以上に設定されている場合、ステップＳ１３に進み、エラーフラグが２に設定されているか否かの判断が行われる。なお、本実施形態においては、前回処理時に、上述したステップＳ１８において、エラーフラグ１が設定されている状態において、さらに、エラー確率Ｐが算出されており（ステップＳ１０）、かつ、エラー確率Ｐが所定の域値以上であると判定された場合（ステップＳ１１）に、後述するステップＳ１９において、エラーフラグが２に設定されることとなる。そして、エラーフラグが２に設定されている場合には、ステップＳ１４に進む。一方、エラーフラグが２に設定されていない場合（すなわち、エラーフラグ＝１の場合）には、ステップＳ１９に進み、エラーフラグ＝２に設定され、組電池１００が異状状態となる時期を予測せずに、本処理を終了し、再度、ステップＳ１に戻る。

すなわち、本実施形態においては、同じＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃの電圧差ΔＶのデータについて、３回連続で、エラー確率Ｐが所定の域値以上であると判定された場合には、ステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４では、３回連続で得られた、その初めの電圧差ΔＶのデータから３点分のデータを用いて、上述したステップＳ６と同様にして、電圧差ΔＶと測定時刻との関係を示す回帰直線を算出する。

ステップＳ１５では、上述したステップＳ７と同様にして、ステップＳ１４で得られた回帰直線の相関係数Ｒ^２を算出し、算出した相関係数Ｒ^２に基づいて、ステップＳ１４で得られた回帰直線の信頼性の評価を行う。回帰直線の相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値以上であり、信頼性が充分であると判断できる場合には、ステップＳ１６に進み、一方、回帰直線の相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値未満である場合には、本処理を終了し、再度、ステップＳ１に戻る。

ステップＳ１４で得られた回帰直線の信頼性が充分であると判断された場合には、ステップＳ１６に進み、ステップＳ１６において、エラーフラグが０に設定され、次いで、ステップＳ１７に進む。ステップＳ１７では、ステップＳ１４で得られた回帰直線に基づいて、上述したステップＳ９と同様に、組電池１００が異常状態となる時期の予測が行なわれる。具体的には、ステップＳ１４で得られた回帰直線を外挿する処理が行なわれ、外挿された回帰直線から、電圧差ΔＶが予め定められた閾値ΔＶ_α以上となる時刻を算出し、算出された時刻を、組電池１００が異常状態となる時期とする。そして、このようにして求められた組電池１００が異常状態となる時期の情報は、予測部５０７から、通信部５１０に送信され、通信部５１０により、ユーザの有する携帯電話などの無線通信端末や、車両に備えられた車載装置に送信され、無線通信端末や車載装置を介して、ユーザに対して、組電池１００が異常状態となる時期の情報の提供が行なわれる。

なお、上述したステップＳ１４〜Ｓ１７の処理（以下、エラー処理とする。）が行われた場合には、次回以降の処理においては、上述したステップＳ５において、前回以前の処理において算出された電圧差ΔＶのデータのうち、同じＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃに属する電圧差ΔＶのデータを、測定時刻と対応付けて読み出す処理を行なう際には、エラー処理において用いた電圧差ΔＶのデータを読出し、これを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なう。なお、本実施形態では、エラーフラグを、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃごとに設定し、上述したエラー処理を、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃごとに行なう。そのため、本実施形態においては、エラー処理が行なわれたＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃについては、上述したステップＳ５において、エラー処理において用いた電圧差ΔＶのデータを読み出す一方で、エラー処理が行なわれていないＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃについては、エラー処理において用いた電圧差ΔＶのデータを読み出すのではなく、通常通り、前回以前の処理において算出された電圧差ΔＶのデータを読み出すこととなる。

また、上述したステップＳ１５において、回帰直線の相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値未満であると判断された場合には、次回以降の処理において、さらに、エラー確率Ｐが算出されており（ステップＳ１０）、かつ、エラー確率Ｐが所定の域値以上であると判定された場合（ステップＳ１１）には、エラー確率Ｐが所定の域値以上であると判断された合計４点分（さらには、５点分以上）の電圧差データを直線回帰することで、同様にして回帰直線を求め、上述したステップＳ１４〜Ｓ１７の処理が行なわれることとなる。そして、この際に、次回以降の処理において、エラー確率Ｐの算出が行なわれ（ステップＳ１０）、かつ、エラー確率Ｐが所定の域値以上であると判定される（ステップＳ１１）状態が続く場合には、ステップＳ１５において、回帰直線の相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値以上であると判断されるまで繰り返し、上述したステップＳ１４〜Ｓ１７の処理が行なわれることとなる。

本実施形態においては、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの電圧が、容量調整のために用いられる、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの電圧を均一にするための電圧である目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと異なる電圧領域にある場合に、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの電圧差ΔＶを算出する。そして、本実施形態においては、算出した電圧差ΔＶの経時変化を求めることで、電圧差ΔＶの変化の傾向を把握する。そのため、本実施形態によれば、電圧差ΔＶの変化の傾向を精度良く把握することができ、これにより、組電池１００が異常状態（たとえば、組電池１００を構成する単電池のうち１または２以上の単電池の容量が低下してしまい、使用制限が必要となる状態）となる時期を適切に予測することが可能となる。特に、本実施形態によれば、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの電圧が、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと所定電圧Ｖ_１以上異なる電圧領域にある場合に、電圧差ΔＶを算出し、これを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうことにより、容量調整と、組電池１００の異常状態の予測とを良好に両立させることが可能となる。すなわち、本実施形態によれば、容量調整を適切に行ないながら、しかも、組電池１００が異常状態となる時期の予測を、容量調整の影響を受けることなく行なうことができる。

また、本実施形態においては、図４に示すような関係を示すＳＯＣセクションテーブルを参照し、算出された電圧差ΔＶのデータから、この電圧差ΔＶのデータを算出した際における各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧に対応するＳＯＣ領域の属するＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃを決定する。そして、本実施形態では、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃに属する電圧差ΔＶのデータのみを用い、同じＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃに属する電圧差ΔＶのデータの経時変化を求めることで、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なう。すなわち、本実施形態では、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃごとに、電圧差ΔＶのデータを区分けし、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃごとに、電圧差ΔＶのデータの経時変化を求め、これにより、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なう。そのため、本実施形態によれば、同じＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃに属する電圧差ΔＶのデータのみを用いて、電圧差ΔＶの経時変化を求めることで、各時点で算出された電圧差ΔＶを適切に比較することができ、これにより、組電池１００が異常状態となる時期をより精度良く予測することができる。また、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃごとに、電圧差ΔＶの経時変化を求めて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうことにより、組電池１００の充電状態に拘わらず、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうことができ、そのため、運転者の組電池１００の使用習慣に左右されることなく、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうことができる。

さらに、本実施形態によれば、図４に示すように、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が大きくなるＳＯＣ領域ほど、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃを構成するＳＯＣ範囲を狭く設定し、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が小さくなるＳＯＣ領域ほど、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃを構成するＳＯＣ範囲を広く設定することで、同じＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃに属する電圧差ΔＶのデータの比較精度をより高めることができ、結果として、組電池１００が異常状態となる時期の予測精度をより高めることができる。

加えて、本実施形態によれば、組電池１００が異常状態となる時期を予測する際に、電圧差ΔＶのデータと、電圧差ΔＶの測定時刻との関係を直線回帰し、得られた回帰直線から、電圧差ΔＶが閾値ΔＶ_α以上となる時刻を、組電池１００が異常状態となる時期として予測するため、比較的簡便に、かつ、高精度に、組電池１００が異常状態となる時期の予測をすることができる。特に、本実施形態によれば、回帰直線の相関係数Ｒ^２が所定値以上であり、回帰直線の信頼性が充分確保されている場合に、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうようにすることで、該予測の信頼性を高めることができる。

あるいは、本実施形態によれば、電圧差ΔＶが比較的急峻に広がりつつあり、これにより、回帰直線の相関係数Ｒ^２が低くなった場合においては、エラー確率Ｐが所定閾値以上となった連続した電圧差データを３点以上収集し、新たに別の回帰直線を算出し、新たに算出された回帰直線を用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうため、より適切に、組電池１００が異常状態となる時期を予測することができる。

なお、上述の実施形態においては、図４に示すＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃのうち、全てのＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃで算出された電圧差ΔＶを保存しておき、全てのＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃにおいて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうような構成を例示したが、たとえば、図４に示すＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃのうち、一部のＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃで算出された電圧差ΔＶのみを保存しておき、該一部のＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃにおいて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうような構成としてもよい。具体的には、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が所定比率以上であるＳＯＣ領域に対応するＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃ（すなわち、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃを構成するＳＯＣ範囲が狭く設定されているＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃ）で得られた電圧差ΔＶのみを保存しておき、これを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうような構成としてもよい。特に、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が所定比率以上であるＳＯＣ領域においては、該変化の比率が低いＳＯＣ領域と比較して、容量差が同じ場合でも、電圧差ΔＶを大きな値として検出できるため（たとえば、後述の図１０参照）、該変化の比率が低いＳＯＣ領域と比較して、組電池１００が異常状態となる時期の予測を高い精度で行なうことができる。そのため、このような構成を採用することにより、メモリに保存されるデータ数の削減、および演算負荷の削減を可能としながら、組電池１００が異常状態となる時期の予測を高い精度で行なうことが可能となる。

なお、この場合においては、上記効果をより高めることができるという点より、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が所定比率以上であるＳＯＣ領域に対応するＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃであることに加えて、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒの属するＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃとは異なるＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃにおいて、得られた電圧差ΔＶのみを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測をすることが好ましい。

さらには、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒの属するＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃが、満充電Ｓ_ＦＵＬＬの近傍のＳＯＣ領域にある場合には、放電下限Ｓ_{Ｌ＿ＬＩＭ}の近傍のＳＯＣ領域にあるＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃにおいて、得られた電圧差ΔＶのみを用いるとともに、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒの属するＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃが、放電下限Ｓ_{Ｌ＿ＬＩＭ}の近傍のＳＯＣ領域にある場合には、満充電Ｓ_ＦＵＬＬの近傍のＳＯＣ領域にあるＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃにおいて、得られた電圧差ΔＶのみを用いることが、より好ましい。すなわち、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒの属するＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃのＳＯＣ領域と、反対のＳＯＣ領域において、電圧差ΔＶを検出し、これを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうことがより好ましい。この場合においては、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒにおいて、均一化された各単電池の電圧差が充分に解消されることとなるため、メモリに保存されるデータの削減、および演算負荷の削減を可能としながら、組電池１００が異常状態となる時期を予測する際における予測精度を顕著に高めることができる。

《第２実施形態》
次いで、本発明の第２実施形態について説明する。
第２実施形態においては、図１、図２に示す組電池システムにおいて、異常時期予測処理が後述する方法により実行される以外は、上述の第１実施形態と同様である。

以下、第２実施形態における異常時期予測処理について説明する。
図８、図９に、第２実施形態における異常時期予測処理の流れを示すフローチャートを示す。なお、以下に説明する異常時期予測処理は、たとえば、本実施形態に係る組電池システムが搭載されている車両がイグニッションオンされたときやチャージオンされたときに、開始される。また、以下の処理は、主として、バッテリコントローラ５００の予測部５０７により実行される。

まず、ステップＳ１０１において、上述の第１実施形態のステップＳ１と同様に、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧、および電池温度の取得が行なわれる。

次いで、ステップＳ１０２において、上述の第１実施形態のステップＳ１と同様に、制御部５０５により設定された目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ_１以上であるか否かの判定が行なわれ、これらの差が所定電圧Ｖ_１以上である場合には、ステップＳ１０３に進む。一方、これらの差が所定電圧Ｖ_１未満である場合には、本処理を終了し、再び、ステップＳ１０１に戻る。

次いで、ステップＳ１０３では、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の差分である電圧差を予め定められた特定のＳＯＣに規格化して算出する、規格化電圧差算出処理が行なわれる。ここで、図３に示すように、単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの一例として、ある正極材料とある負極材料とを組み合わせてなるリチウムイオン電池においては、ＳＯＣの変化に対する、端子電圧の変化の比率は、一定ではないという性質を有している。具体的には、満充電Ｓ_ＦＵＬＬの近傍のＳＯＣ領域、および放電下限Ｓ_{Ｌ＿ＬＩＭ}の近傍のＳＯＣ領域においては、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が大きくなる一方で、それ以外のＳＯＣ領域（プラトー領域）においては、ＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率は比較的小さくなるという性質を有している。たとえば、図１０に示すように、プラトー領域において、端子電圧がＶ_ａである単電池Ａと、端子電圧がＶ_ｂである単電池Ｂとが存在している場合において、プラトー領域では、これらの電圧差（Ｖ_ａ−Ｖ_ｂ）は、比較的小さい場合でも、放電下限Ｓ_{Ｌ＿ＬＩＭ}の近傍のＳＯＣ領域では、それぞれ、端子電圧がＶ_ａ’ ，Ｖ_ｂ’となり、これらの電圧差（Ｖ_ａ’−Ｖ_ｂ’）は比較的大きなものとなる。そのため、たとえば、ある一定の容量差ΔＡｈを有する２つの単電池が存在していたとした場合、容量差としては、いずれもΔＡｈで同じであったとしても、これら２つの単電池の電圧差は、満充電Ｓ_ＦＵＬＬの近傍のＳＯＣ領域と、プラトー領域とで異なる値となることとなる。言い換えれば、同じ電圧差ΔＶであっても、満充電Ｓ_ＦＵＬＬの近傍のＳＯＣ領域と、プラトー領域とで異なる容量差を示すこととなる。そのため、第２実施形態では、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮ間の電圧差を算出する際に、予め定められた特定のＳＯＣ（以下、特定ＳＯＣ_αとする。）に規格化するＳＯＣ規格化処理を行ない、特定ＳＯＣ_αに規格化した際における、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮ間の電圧差である規格化電圧差を算出する。

なお、特定ＳＯＣ_αとしては、特に限定されず、任意に設定することができるが、本実施形態では、特定ＳＯＣ_αとして、ＳＯＣの変化に対する電圧の変化の比率が大きなＳＯＣ領域、具体的には、満充電Ｓ_ＦＵＬＬの近傍のＳＯＣ領域、または、放電下限Ｓ_{Ｌ＿ＬＩＭ}の近傍のＳＯＣ領域のうちの所定のＳＯＣに設定する。特定ＳＯＣ_αを、ＳＯＣの変化に対する電圧の変化の比率が大きなＳＯＣ領域のうちの所定のＳＯＣに設定することにより、図１０からも理解できるように、得られる規格化電圧差を、比較的大きな差として算出することができる。そして、これにより、後述するステップＳ１０６〜Ｓ１０９において、規格化電圧差の回帰直線を算出する際の算出精度、さらには、これに基づいて、組電池１００が異常状態となる時期を予測する際における予測精度をより高めることができる。

加えて、特定ＳＯＣ_αとしては、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒが満充電Ｓ_ＦＵＬＬの近傍のＳＯＣ領域にある場合には、放電下限Ｓ_{Ｌ＿ＬＩＭ}の近傍のＳＯＣ領域のうちの所定のＳＯＣに設定するとともに、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒが放電下限Ｓ_{Ｌ＿ＬＩＭ}の近傍のＳＯＣ領域にある場合には、満充電Ｓ_ＦＵＬＬの近傍のＳＯＣ領域のうちの所定のＳＯＣに設定にすることもできる。すなわち、特定ＳＯＣ_αを、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒのＳＯＣ領域と、反対のＳＯＣ領域のうちの所定のＳＯＣに設定にすることもできる。

以下、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮ間の規格化電圧差の算出処理方法について、図１１に示すフローチャートに基づいて、説明する。

まず、図１１に示すステップＳ２０１では、図８に示すステップＳ１０１で取得した各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧より、端子電圧が最大である単電池の端子電圧である最高電圧Ｖ_ｍａｘと、端子電圧が最小である単電池の端子電圧である最低電圧Ｖ_ｍｉｎとを検出する処理が行われる。

ステップＳ２０２では、ステップＳ２０１で検出された最高電圧Ｖ_ｍａｘ、および最低電圧Ｖ_ｍｉｎと、ステップＳ１０１で取得した電池温度から、ＳＯＣテーブル記憶部５１０に記憶されている、図３に示す単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルに基づいて、最高電圧Ｖ_ｍａｘを有する単電池のＳＯＣ（以下、ＳＯＣ_ｍａｘとする。）、最低電圧Ｖ_ｍｉｎを有する単電池のＳＯＣ（以下、ＳＯＣ_ｍｉｎとする。）を算出する処理を行なう。なお、単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣと端子電圧との関係は、一般的に、電池温度に依存するという性質を有する。そのため、本実施形態の規格化電圧差の算出処理においては、ＳＯＣ_ｍａｘおよびＳＯＣ_ｍｉｎを算出する際には、ステップＳ１０１で取得した電池温度を考慮して、図３に示す単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルに基づいて、算出を行なう。

ステップＳ２０３では、ステップＳ２０２で算出したＳＯＣ_ｍａｘおよびＳＯＣ_ｍｉｎに基づいて、最高電圧Ｖ_ｍａｘを有する単電池と、最低電圧Ｖ_ｍｉｎを有する単電池との容量差ΔＡｈを算出する。なお、容量差ΔＡｈは、たとえば、組電池１００を構成する各単電池Ｍ１、Ｍ２、・・・、ＭＮの電池容量（定格容量または実容量）と、ステップＳ２０２で算出したＳＯＣ_ｍａｘとＳＯＣ_ｍｉｎとの差を乗じることで、算出することができる。

ステップＳ２０４では、最低電圧Ｖ_ｍｉｎを有する単電池のＳＯＣと、特定ＳＯＣ_αとから、図３に示す単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルに基づいて、Ｖ_ｍｉｎを有する単電池のＳＯＣと特定ＳＯＣ_αとの差分容量に該当する規格化容量差ΔＡｈ_ｎｏｒを算出する。そして、算出した規格化容量差ΔＡｈ_ｎｏｒより、最低電圧Ｖ_ｍｉｎを有する単電池のＳＯＣが、特定ＳＯＣ_αであるとした場合における、最低電圧Ｖ_ｍｉｎを有する単電池の電圧（以下、規格化最低電圧Ｖ_{ｍｉｎ＿ｎｏｒ}とする。）を、図３に示す単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルに基づいて、求める。ここで、図１２は、規格化電圧差の算出処理を説明するための図である。すなわち、ステップＳ２０４では、図１２に示すように、最低電圧Ｖ_ｍｉｎを有する単電池の端子電圧が、特定ＳＯＣ_αで規格化され、規格化最低電圧Ｖ_{ｍｉｎ＿ｎｏｒ}とされる。

ステップＳ２０５では、最高電圧Ｖ_ｍａｘを有する単電池のＳＯＣ、および、図３に示す単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルに基づいて、最高電圧Ｖ_ｍａｘを有する単電池の容量から、上述したステップＳ２０４で算出した規格化容量差ΔＡｈ_ｎｏｒを差し引き、規格化容量差ΔＡｈ_ｎｏｒを差し引いた後における、高電圧Ｖ_ｍａｘを有する単電池の電圧およびＳＯＣ（以下、それぞれ、規格化最高電圧Ｖ_{ｍａｘ＿ｎｏｒ}、およびＳＯＣ_{ｍａｘ＿ｎｏｒ}とする。）を算出する。すなわち、ステップＳ２０５では、図１２に示すように、最高電圧Ｖ_ｍａｘを有する単電池の端子電圧が、規格化容量差ΔＡｈ_ｎｏｒで規格化され、規格化最高電圧Ｖ_{ｍａｘ＿ｎｏｒ}とされる。

ステップＳ２０６では、ステップＳ２０４で算出した規格化最低電圧Ｖ_{ｍｉｎ＿ｎｏｒ}、ステップＳ２０５で算出した規格化最高電圧Ｖ_{ｍａｘ＿ｎｏｒ}に基づいて、規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒの算出が行なわれる。具体的には、規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒは、規格化最高電圧Ｖ_{ｍａｘ＿ｎｏｒ}と、規格化最低電圧Ｖ_{ｍｉｎ＿ｎｏｒ}との差分を計算することで、算出される。

以上のようにして、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮ間の規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒの算出が行なわれる。なお、このように算出された規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒは、最高電圧Ｖ_ｍａｘを有する単電池と、最低電圧Ｖ_ｍｉｎを有する単電池との容量差ΔＡｈに応じた電圧差を、予め定められた特定ＳＯＣ_αで規格化したものであるため、異なるＳＯＣ領域において測定したデータ間の比較を可能とすることができるものである。

次いで、図８に戻り、ステップＳ１０４では、バッテリコントローラ５００の電圧差データ記憶部５０８により、上述した規格化電圧差の算出処理により算出された規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒのデータを、電圧差データ記憶部５０８に保存させる処理が行なわれる。この際において、規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒのデータは、規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒの算出に用いられた各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の測定時刻のデータとともに、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存される。なお、第２実施形態では、電圧差データ記憶部５０８は、第１実施形態のように、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃと関連付ける処理を行なわずに、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃと関連付けることなく、規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒのデータを、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存させる。

ステップＳ１０５では、電圧差データ記憶部５０８に保存されている、前回以前の処理（今までの処理）において算出された規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒのデータを、測定時刻と対応付けて読出す処理が行なわれる。

ステップＳ１０６では、上述した第１実施形態のステップＳ６と同様に、前回以前の処理において算出された規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒのデータ、および今回の処理において算出された規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒのデータと、これらのデータの測定時刻との関係を直線回帰することで、回帰直線を求める。

次いで、ステップＳ１０７において、上述した第１実施形態のステップＳ７と同様に、回帰直線の相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値以上であるか否かの判断が行なわれ、相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値以上である場合には、ステップＳ１０８で、エラーフラグが０に設定され、ステップＳ１０９において、上述した第１実施形態のステップＳ９と同様に、規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒが予め定められた閾値ΔＶ_α以上となる時刻を算出することで、組電池１００が異常状態となる時期の予測が行なわれる。

また、ステップＳ１０７において、回帰直線の相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値未満であると判断された場合には、図９に示すステップＳ１１０〜Ｓ１１９の処理が行なわれる。なお、図９に示すステップＳ１１０〜Ｓ１１９の処理は、図６に示す第１実施形態のステップＳ１０〜Ｓ１９の処理と同様である。ただし、第２実施形態においては、上述した第１実施形態のように、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃごとに、エラーフラグを設定し、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃごとに、このような処理を行なうのではなく、単一のエラーフラグを設定し、全ての電圧差ΔＶのデータについて、このような処理を行なう（後述する第３実施形態、第４実施形態においても同様。）。また、図９に示すステップＳ１１０〜Ｓ１１９に係る処理が終了した後には、本処理を終了し、再度、ステップＳ１０１に戻ることとなる。

第２実施形態によれば、上述した第１実施形態における効果に加えて、次の効果を奏することができる。
すなわち、第２実施形態においては、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮ間の電圧差を算出する際に、各単電池のＳＯＣを特定ＳＯＣ_αで規格化した、規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒを算出し、規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なう。そのため、第２実施形態によれば、異なるＳＯＣ条件において検出された電圧差データ間における、データの互換性を良好なものとすることができ、これにより、電圧差データを、高い精度で比較することができ、各単電池間の電圧差の経時変化をより高い精度で求めることができる。

《第３実施形態》
次いで、本発明の第３実施形態について説明する。
第３実施形態においては、図１、図２に示す組電池システムにおいて、異常時期予測処理が後述する方法により実行される以外は、上述の第１実施形態と同様である。

以下、第３実施形態における異常時期予測処理について説明する。
図１３に、第３実施形態における異常時期予測処理の流れを示すフローチャートを示す。なお、以下に説明する異常時期予測処理は、たとえば、本実施形態に係る組電池システムが搭載されている車両がイグニッションオンされたときやチャージオンされたときに、開始される。なお、以下の処理は、主として、バッテリコントローラ５００の予測部５０７により実行される。

まず、ステップＳ３０１において、上述の第１実施形態のステップＳ１と同様に、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧、および電池温度の取得が行なわれる。

次いで、ステップＳ３０２において、上述の第１実施形態のステップＳ１と同様に、制御部５０５により設定された目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ_１以上であるか否かの判定が行なわれ、これらの差が所定電圧Ｖ_１以上である場合には、ステップＳ３０３に進む。一方、これらの差が所定電圧Ｖ_１未満である場合には、本処理を終了し、再び、ステップＳ３０１に戻る。

ステップＳ３０３では、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧から、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣが、予め定められた所定のＳＯＣ領域Ｓ_ｒにあるか否かの判定が行なわれる。各単電池が、予め定められた所定のＳＯＣ領域Ｓ_ｒにある場合には、ステップＳ３０５に進む。一方、各単電池が、予め定められた所定のＳＯＣ領域Ｓ_ｒにない場合には、本処理を終了し、再び、ステップＳ３０１に戻る。なお、予め定められた所定のＳＯＣ領域Ｓ_ｒとしては、特に限定されないが、本実施形態では、ＳＯＣの変化に対する電圧の変化の比率が大きなＳＯＣ領域、具体的には、満充電Ｓ_ＦＵＬＬの近傍のＳＯＣ領域、または、放電下限Ｓ_{Ｌ＿ＬＩＭ}の近傍のＳＯＣ領域のうち所定のＳＯＣ範囲が設定される。また、本実施形態においては、制御部５０５により設定された目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒに対応するＳＯＣが、満充電Ｓ_ＦＵＬＬの近傍のＳＯＣ領域内にある場合には、上記所定のＳＯＣ領域Ｓ_ｒは、放電下限Ｓ_{Ｌ＿ＬＩＭ}の近傍のＳＯＣ領域に設定する。一方、制御部５０５により設定された目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒに対応するＳＯＣが、放電下限Ｓ_{Ｌ＿ＬＩＭ}の近傍のＳＯＣ領域内にある場合には、上記所定のＳＯＣ領域Ｓ_ｒは、満充電Ｓ_ＦＵＬＬの近傍のＳＯＣ領域に設定する。

次いで、ステップＳ３０４では、上述した第１実施形態のステップＳ３と同様にして、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の差分である電圧差ΔＶの算出が行なわれる。

次いで、ステップＳ３０５では、バッテリコントローラ５００の電圧差データ記憶部５０８により、ステップＳ３０４で算出された電圧差ΔＶのデータを、電圧差データ記憶部５０８に保存させる処理が行なわれる。この際において、電圧差ΔＶのデータは、電圧差ΔＶの算出に用いられた各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の測定時刻のデータとともに、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存される。なお、第３実施形態では、電圧差データ記憶部５０８は、第１実施形態のように、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃと関連付ける処理を行なわずに、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃと関連付けることなく、電圧差ΔＶのデータを、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存させる。

ステップＳ３０６では、電圧差データ記憶部５０８に保存されている、前回以前の処理（今までの処理）において算出された電圧差ΔＶのデータを、測定時刻と対応付けて読出す処理が行なわれる。

ステップＳ３０７では、上述した第１実施形態のステップＳ６と同様に、前回以前の処理において算出された電圧差ΔＶのデータ、および今回の処理において算出された電圧差ΔＶのデータと、これらのデータの測定時刻との関係を直線回帰することで、回帰直線を求める。

次いで、ステップＳ３０８において、上述した第１実施形態のステップＳ７と同様に、回帰直線の相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値以上であるか否かの判断が行なわれ、相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値以上である場合には、ステップＳ３０９で、エラーフラグが０に設定され、ステップＳ３１０において、上述した第１実施形態のステップＳ９と同様に、電圧差ΔＶが予め定められた閾値ΔＶ_α以上となる時刻を算出することで、組電池１００が異常状態となる時期の予測が行なわれる。

また、ステップＳ３０８において、回帰直線の相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値未満であると判断された場合には、上述の第２実施形態における図９に示すステップＳ１１０〜Ｓ１１９の処理が行なわれる（ただし、第３実施形態では、ステップＳ１１０〜Ｓ１１９において、規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒの代わりに、電圧差ΔＶを用いる。）。また、図９に示すステップＳ１１０〜Ｓ１１９に係る処理が終了した後には、本処理を終了し、再度、ステップＳ３０１に戻ることとなる。

第３実施形態によれば、上述した第１実施形態における効果に加えて、次の効果を奏することができる。
すなわち、第３実施形態によれば、予め定められた所定のＳＯＣ領域Ｓ_ｒにある場合に、電圧差ΔＶを算出し、算出した電圧差ΔＶを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうため、メモリに保存されるデータ数の削減、および演算負荷の削減を可能としながら、組電池１００が異常状態となる時期の予測を高い精度で行なうことが可能となる。

なお、第３実施形態においては、予め定められた所定のＳＯＣ領域Ｓ_ｒとして、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒが満充電Ｓ_ＦＵＬＬの近傍のＳＯＣ領域にある場合には、放電下限Ｓ_{Ｌ＿ＬＩＭ}の近傍のＳＯＣ領域に設定するとともに、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒが放電下限Ｓ_{Ｌ＿ＬＩＭ}の近傍のＳＯＣ領域にある場合には、満充電Ｓ_ＦＵＬＬの近傍のＳＯＣ領域に設定してもよい。すなわち、予め定められた所定のＳＯＣ領域Ｓ_ｒを、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒのＳＯＣ領域と、反対のＳＯＣ領域に設定にすることもできる。この場合においては、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒにおいて、均一化された各単電池の電圧差が充分に解消されることとなるため、メモリに保存されるデータの削減、および演算負荷の削減を可能としながら、組電池１００が異常状態となる時期を予測する際における予測精度を顕著に高めることができる。

《第４実施形態》
次いで、本発明の第４実施形態について説明する。
第４実施形態においては、図１、図２に示す組電池システムにおいて、異常時期予測処理が後述する方法により実行される以外は、上述の第１実施形態と同様である。

以下、第４実施形態における異常時期予測処理について説明する。
図１４に、第４実施形態における異常時期予測処理の流れを示すフローチャートを示す。

第４実施形態においては、図１４に示すように、第１実施形態のステップＳ２において、制御部５０５により設定された目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ_１以上であるか否かの判定の結果、これらの差が、所定電圧Ｖ_１未満である場合に、ステップＳ４００に進み、微小短絡を検出することで異常状態となる時期を予測するための微小短絡異常検出処理を行う以外は、第１実施形態と同様である。すなわち、第４実施形態においては、ステップＳ２において、上制御部５０５により設定された目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ_１以上であるか否かの判定の結果、これらの差が、所定電圧Ｖ_１以上である場合には、上述した第１実施形態と同様に、ステップＳ１〜Ｓ９、および図６に示すステップＳ１０〜Ｓ２０の処理が行なわれる。

なお、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ_１未満である場合には、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒにおいて、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧が均一にされた状態（あるいは、均一にされてからほとんど充放電が行なわれていない状態）にあると判断でき、そのため、この場合には、通常、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧は均一となっていると考えられる。しかしその一方で、組電池１００を構成する単電池に微小短絡が発生している場合には、微小短絡が発生している単電池は、他の単電池に比べて端子電圧が低くなることが想定される。そのため、第４実施形態においては、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ_１未満である場合には、以下に説明する微小短絡異常検出処理を行なうことで、微小短絡の度合いが大きくなり、異常状態となる時期の予測を行なう。

以下、微小短絡を検出することで異常状態となる時期を予測するための微小短絡異常検出処理について説明する。図１５、図１６は、微小短絡異常検出処理の流れを示すフローチャートである。

まず、図１５のステップＳ４０１では、上述した第１実施形態のステップＳ３と同様にして、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の差分を演算することで、微小短絡検出用電圧差ΔＶ_ｓの算出が行なわれる。

次いで、ステップＳ４０２では、バッテリコントローラ５００の電圧差データ記憶部５０８により、ステップＳ４０２で算出された微小短絡検出用電圧差ΔＶ_ｓのデータを、電圧差データ記憶部５０８に保存させる処理が行なわれる。この際において、微小短絡検出用電圧差ΔＶ_ｓのデータは、微小短絡検出用電圧差ΔＶ_ｓの算出に用いられた各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の測定時刻のデータとともに、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存される。なお、微小短絡異常検出処理においては、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃと関連付ける処理を行なわずに、ＳＯＣセクションＳ_ｓｅｃと関連付けることなく、微小短絡検出用電圧差ΔＶ_ｓのデータを、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存させる。

ステップＳ４０３では、電圧差データ記憶部５０８に保存されている、前回以前の微小短絡異常検出処理において算出された微小短絡検出用電圧差ΔＶ_ｓのデータを、測定時刻と対応付けて読出す処理が行なわれる。

ステップＳ４０４では、上述した第１実施形態のステップＳ６と同様に、前回以前の微小短絡異常検出処理において算出された微小短絡検出用電圧差ΔＶ_ｓのデータ、および今回の処理において算出された微小短絡検出用電圧差ΔＶ_ｓのデータと、これらのデータの測定時刻との関係を直線回帰することで、回帰直線を求める。

次いで、ステップＳ４０５において、上述した第１実施形態のステップＳ７と同様に、回帰直線の相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値以上であるか否かの判断が行なわれ、相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値以上である場合には、ステップＳ４０６で、微小短絡検出用エラーフラグが０に設定される。そして、ステップＳ４０７に進む。

ステップＳ４０７では、ステップＳ４０４で得られた回帰直線に基づいて、微小短絡の度合いが大きくなることで、異常状態となる時期の予測が行なわれる。具体的には、ステップＳ４０４で得られた回帰直線を外挿する処理が行なわれ、外挿された回帰直線から、微小短絡検出用電圧差ΔＶ_ｓが予め定められた微小短絡検出用閾値ΔＶ_β以上となる時刻を算出し、算出された時刻を、微小短絡の度合いが大きくなり、異常状態となる時期とする。なお、本実施形態において、微小短絡検出用閾値ΔＶ_βとしては、微小短絡の度合いが大きくなることで、異常状態となると判断できるような値に設定すればよく、たとえば、上述した閾値ΔＶ_αと同じ値であってもよいし、異なる値であってもよい。そして、このようにして求められた、微小短絡の度合いが大きくなることで、異常状態となる時期の情報は、予測部５０７から、通信部５１０に送信され、通信部５１０により、ユーザの有する携帯電話などの無線通信端末や、車両に備えられた車載装置に送信され、無線通信端末や車載装置を介して、ユーザに対して、提供される。その後、微小短絡異常検出処理を終了し、再度、ステップＳ１に戻ることとなる。

また、ステップＳ４０５において、回帰直線の相関係数Ｒ^２が予め定められた閾値未満であると判断された場合には、図１６に示すステップＳ４０８〜Ｓ４１７の処理が行なわれる。なお、図１６に示すステップＳ４０８〜Ｓ４１７の処理は、図９に示す第２実施形態のステップＳ１１０〜Ｓ１１９において、規格化電圧差ΔＶ_ｎｏｒの代わりに、微小短絡検出用電圧差ΔＶ_ｓを、エラーフラグの代わりに、微小短絡検出用エラーフラグを用いる以外は、図９に示す第２実施形態のステップＳ１１０〜Ｓ１１９と同様である。また、図１６に示すステップＳ４０８〜Ｓ４１７に係る処理が終了した後には、微小短絡異常検出処理を終了し、再度、ステップＳ１に戻ることとなる。

第４実施形態によれば、上述した第１実施形態における効果に加えて、次の効果を奏することができる。
すなわち、第４実施形態によれば、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ_１未満である場合に、微小短絡検出用電圧差ΔＶ_ｓを算出し、算出した微小短絡検出用電圧差ΔＶ_ｓを用いることで、第１実施形態で予測可能な異常状態（たとえば、組電池１００を構成する単電池のうち１または２以上の単電池の容量が低下してしまい、使用制限が必要となる状態）とは異なる異常状態、すなわち、微小短絡の度合いが大きくなることで、異常状態となる時期を適切に予測することができる。

なお、上述した実施形態では、第１実施形態のステップＳ２において、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ_１未満である場合に、微小短絡異常検出処理を行う処理を例示したが、特に限定されず、第２実施形態および第３実施形態においても、このような微小短絡異常検出処理を行う処理をしてももちろんよく、この場合にも同様の作用効果を奏することができる。

なお、上述した実施形態において、予測部５０７は本発明の内部状態検出手段および予測手段に、電圧差データ記憶部５０８は本発明の時系列データ記憶手段に、容量調整部５０４および制御部５０５は本発明の容量調整手段に、制御部５０５は本発明の目標電圧設定手段に、ＳＯＣテーブル記憶部５１０は本発明のＳＯＣ−電圧テーブル記憶手段に、それぞれ相当する。

以上、本発明の実施形態について説明したが、これらの実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。

たとえば、上述した各実施形態においては、各単電池の電圧差の経時変化に基づいて、組電池１００が異常状態となる時期を予測する態様を例示したが、電圧差の経時変化に代えて、各単電池のＳＯＣ差の経時変化、各単電池の容量差の経時変化、または、各単電池の内部抵抗の経時変化に基づいて、組電池１００が異常状態となる時期を予測するような態様としてもよい。特に、各単電池の電圧差とＳＯＣ差との間には、一定の相関関係があり、そのため、上述した実施形態において、各単電池の電圧差に代えて、各単電池のＳＯＣ差を用いた場合においても、ほぼ同様の構成を採用することが可能であるため、好ましい。

さらに、上述した各実施形態においては、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ_１以上（未満）である場合に、電圧差ΔＶ（微小短絡検出用電圧差ΔＶ）を算出し、これに基づいて、組電池１００が異常状態となる時期の予測をするような構成を例示したが、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒに対応するＳＯＣと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣとの差が、所定値以上（未満）である場合に、電圧差ΔＶ（微小短絡検出用電圧差ΔＶ）を算出し、これに基づいて、組電池１００が異常状態となる時期の予測をするような構成としてもよい。さらには、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧とを直接比較する代わりに、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒとなってから、所定時間以上経過している場合（所定時間未満である場合）に、目標均一化電圧Ｖ_ｔａｒと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ_１以上となった（未満である）と判定し、電圧差ΔＶ（微小短絡検出用電圧差ΔＶ）を算出し、これに基づいて、組電池１００が異常状態となる時期の予測をするような構成としてもよい。

さらに、組電池１００が異常状態となる時期を予測する際には、組電池１００以外の他の組電池の電圧差の時系列データを取得し、他の組電池の電圧差の時系列データを参照して、組電池１００が異常状態となる時期を予測するような構成としてもよい。特に、このような構成を採用することにより、統計的な情報を多く収集することができ、また、他の組電池における情報を活用することで、現在の組電池の状態が他の組電池を含めた全体の傾向に対する該当組電池の異常の程度を事前に判断することができると同時に、組電池１００が異常状態となる時期を高い精度で予測することができる。

また、上述した実施形態では、エラー確率Ｐが所定閾値以上となった電圧差データが連続して３点以上収集された場合に、新たに別の回帰直線を算出するような構成を例示したが、エラー確率Ｐが所定閾値以上となった電圧差データが連続して３点以上収集された場合に特に限定されず、たとえば、このような電圧差データが４点以上収集された場合、さらには、それ以上収集された場合に、新たに別の回帰直線を算出するような構成としてもよい。

また、上述した実施形態においては、本実施形態に係る異常時期予測処理をバッテリコントローラ５００で行なう態様を例示したが、外部の異常検出装置にて、上述した異常時期予測処理を行なうような構成としてもよい。この場合においては、たとえば、異常検出装置は、組電池１００のユーザの有する携帯電話や車載機などの無線通信端末、またはネットワーク化された充電設備を介して、バッテリコントローラ５００から、組電池１００を構成する各単電池の端子電圧を取得する。そして、異常検出装置は、取得した端子電圧の情報から、予め定められた一定の条件下における、各単電池間の電圧差を検出し、検出した電圧差のデータに基づいて、上述した方法にしたがって、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行い、予測結果を、組電池１００のユーザの有する携帯電話や車載機などに送信するような構成とすることができる。

１００…組電池
２００…負荷
４００…容量調整回路
５００…バッテリコントローラ
５０１…電圧検出部
５０２…電流検出部
５０３…電池温度検出部
５０４…容量調整部
５０５…制御部
５０６…異常判定部
５０７…予測部
５０８…電圧差データ記憶部
５０９…通信部
５１０…ＳＯＣテーブル記憶部

Claims (14)

1. 複数の単電池を備えた組電池の制御装置であって、
   前記組電池を構成する複数の単電池の電圧を均一にするための電圧である目標電圧を設定する目標電圧設定手段と、
   前記目標電圧において、前記組電池を構成する複数の単電池の電圧が均一となるように、容量調整を行なう容量調整手段と、
   前記複数の単電池の端子電圧またはＳＯＣを検出し、前記目標電圧との差が所定電圧以上である電圧領域または前記電圧領域に対応するＳＯＣ領域にて検出した端子電圧またはＳＯＣに基づいて、前記複数の単電池間の電圧差またはＳＯＣ差を、電圧差データまたはＳＯＣ差データとして検出する内部状態検出手段と、
   前記内部状態検出手段で検出された前記電圧差データまたはＳＯＣ差データを、前記電圧差データまたはＳＯＣ差データの検出に用いた、端子電圧またはＳＯＣの検出時刻のデータとともに、記憶する時系列データ記憶手段と、
   前記時系列データ記憶手段に記憶されている前記電圧差データまたはＳＯＣ差データのうち、前記目標電圧と所定電圧以上異なる電圧領域または該電圧領域に対応するＳＯＣ領域にて検出された電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化を直線回帰することで、回帰直線を得て、得られた回帰直線に基づいて、前記組電池が第１の異常状態となる時期を予測する予測手段と、を備えることを特徴とする組電池の制御装置。
2. 請求項１に記載の組電池の制御装置において、
   前記時系列データ記憶手段は、前記単電池の満充電から放電下限までのＳＯＣ範囲を、複数のＳＯＣセクションに区分けしたＳＯＣセクションテーブルを備え、
   前記時系列データ記憶手段は、前記内部状態検出手段で検出された前記電圧差データまたはＳＯＣ差データを、前記電圧差データまたはＳＯＣ差データの検出に用いた、端子電圧またはＳＯＣの検出時刻のデータとともに、記憶する際に、前記ＳＯＣセクションテーブルに基づいて、前記電圧差データまたはＳＯＣ差データの検出を行った際におけるＳＯＣに対応するＳＯＣセクションと関連付けて記憶し、
   前記予測手段は、前記電圧差データまたはＳＯＣ差データのうち、同じＳＯＣセクションに属する電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化を直線回帰することで、回帰直線を得て、得られた回帰直線に基づいて、前記組電池が第１の異常状態となる時期を予測することを特徴とする組電池の制御装置。
3. 請求項２に記載の組電池の制御装置において、
   前記複数のＳＯＣセクションは、ＳＯＣ変化に対する電圧変化の比率が大きい領域ほど、狭いＳＯＣ範囲をとるように設定されていることを特徴とする組電池の制御装置。
4. 請求項３に記載の組電池の制御装置において、
   前記予測手段は、ＳＯＣ範囲の大きさが所定範囲以下であるＳＯＣセクションに属する電圧差データまたはＳＯＣ差データのうち、同じＳＯＣセクションに属する電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化に基づいて、前記組電池が異常状態となる時期を予測することを特徴とする組電池の制御装置。
5. 請求項４に記載の組電池の制御装置において、
   前記予測手段は、ＳＯＣ範囲の大きさが所定範囲以下であり、かつ、前記目標電圧に対応するＳＯＣの属するＳＯＣセクションと異なるＳＯＣセクションに属する電圧差データまたはＳＯＣ差データのうち、同じＳＯＣセクションに属する電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化に基づいて、前記組電池が第１の異常状態となる時期を予測することを特徴とする組電池の制御装置。
6. 請求項１〜５のいずれかに記載の組電池の制御装置において、
   前記複数の単電池のＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルを記憶するＳＯＣ−電圧テーブル記憶手段をさらに備え、
   前記内部状態検出手段は、
   前記電圧差データを検出する際に、前記ＳＯＣ−電圧テーブル記憶手段に記憶された前記テーブルを用いて、検出の対象となる複数の単電池のうち、特定の単電池のＳＯＣと、規格化を行うための所定のＳＯＣとの差分容量である規格化差分容量を求め、
   前記検出の対象となる複数の単電池の容量から、算出した規格化差分容量を差し引き、規格化差分容量を差し引いた後における、前記検出の対象となる複数の単電池の端子電圧を、規格化端子電圧として算出し、
   得られた規格化端子電圧に基づいて、前記電圧差データの検出を行う
   ことを特徴とする組電池の制御装置。
7. 請求項６に記載の組電池の制御装置において、
   規格化を行うための前記所定のＳＯＣが、ＳＯＣ変化に対する電圧変化の比率が所定値以上であるＳＯＣ領域にある所定のＳＯＣであることを特徴とする組電池の制御装置。
8. 請求項７に記載の組電池の制御装置において、
   規格化を行うための前記所定のＳＯＣが、ＳＯＣ変化に対する電圧変化の比率が所定値以上であり、かつ、前記目標電圧に対応するＳＯＣ領域と異なるＳＯＣ領域にある所定のＳＯＣであることを特徴とする組電池の制御装置。
9. 請求項１〜８のいずれかに記載の組電池の制御装置において、
   前記内部状態検出手段は、ＳＯＣ変化に対する電圧変化の比率が所定値以上であり、かつ、前記目標電圧に対応するＳＯＣ領域と異なるＳＯＣ領域または該ＳＯＣ領域に対応する電圧領域にて、前記電圧差データまたはＳＯＣ差データを検出することを特徴とする組電池の制御装置。
10. 請求項１〜９のいずれかに記載の組電池の制御装置において、
    内部状態検出手段は、前記目標電圧との差が所定電圧未満である電圧領域または前記電圧領域に対応するＳＯＣ領域にて検出した端子電圧またはＳＯＣに基づいて、前記複数の単電池間の電圧差またはＳＯＣ差を、電圧差データまたはＳＯＣ差データとしてさらに検出し、
    前記予測手段は、前記目標電圧との差が所定電圧未満である電圧領域または前記電圧領域に対応するＳＯＣ領域にて検出された電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化を直線回帰することで、回帰直線を得て、得られた回帰直線に基づいて、前記組電池が、前記第１の異常状態とは異なる第２の異常状態となる時期を予測することを特徴とする組電池の制御装置。
11. 請求項１〜１０のいずれかに記載の組電池の制御装置において、
    前記予測手段は、前記回帰直線の信頼性の判定を行ない、前記回帰直線の信頼性が所定値以上の場合に、前記回帰直線より、前記複数の単電池間の電圧差またはＳＯＣ差が、所定の閾値以上となる時期を算出し、前記閾値以上となる時期を、前記組電池が第１の異常状態または第２の異常状態となる時期として予測することを特徴とする組電池の制御装置。
12. 請求項１１に記載の組電池の制御装置において、
    前記予測手段は、前記回帰直線の信頼性が前記所定値未満である場合には、前記時系列データ記憶手段に記憶されている前記電圧差データまたはＳＯＣ差データのうち、他の電圧差データまたはＳＯＣ差データの分布から所定値以上外れた電圧差データまたはＳＯＣ差データが所定数以上検出されたか否かの判断を行ない、前記他の電圧差データまたはＳＯＣ差データの分布から所定値以上外れた電圧差データまたはＳＯＣ差データが所定数以上検出された場合には、該電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化を直線回帰することで、回帰直線を得て、
    前記予測手段は、得られた回帰直線の信頼性の判定を行ない、前記回帰直線の信頼性が所定値以上の場合に、前記回帰直線より、前記複数の単電池間の電圧差またはＳＯＣ差が、所定の閾値以上となる時期を算出し、前記閾値以上となる時期を、前記組電池が第１の異常状態または第２の異常状態となる時期として予測することを特徴とする組電池の制御装置。
13. 請求項１〜１２のいずれかに記載の組電池の制御装置において、
    前記制御装置の制御の対象である組電池とは異なる、他の組電池の複数の単電池間の電圧差データまたはＳＯＣ差データを取得する取得手段をさらに備え、
    前記予測手段は、前記組電池が異常状態となる時期を予測する際に、前記取得手段により取得された前記他の組電池の電圧差データまたはＳＯＣ差データを参照して、予測を行なうと同時に、現在の組電池の状態が他の組電池を含めた全体の傾向に対する、前記制御装置の制御の対象である組電池の異常の程度を事前に判断することを特徴とする組電池の制御装置。
14. 請求項１〜１３のいずれかに記載の組電池の制御装置において、
    前記予測手段により予測された前記組電池が異常状態となる時期の情報を、無線通信端末または車載機を介して、ユーザに報知する報知手段をさらに備えることを特徴とする組電池の制御装置。

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