JP5798067B2 - 二次電池の状態推定装置 - Google Patents

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Description

本発明は二次電池の状態推定装置及び方法に関し、特に、複数の電池モデルを用いた状態推定技術に関する。
ニッケル水素二次電池やリチウムイオン二次電池等の二次電池の充電状態（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を推定し、推定したＳＯＣに基づいて二次電池の充放電を制御する技術が知られている。
下記の特許文献１には、バッテリに流れる充放電電流、バッテリの温度及び端子電圧を測定するセンシング部と、充放電電流を積算してバッテリのＳＯＣを推定する予測部と、バッテリ温度、充放電電流、ＳＯＣ、及び充放電電流の時間変化率のうちの少なくともいずれか１つに従って、測定モデルにより発生する誤差に対応する情報を生成するデータリジェクション部と、測定モデル及び誤差に対応する情報を利用して推定されたバッテリのＳＯＣを修正する測定部とを含むバッテリ管理システムが開示されている。データリジェクション部は、具体的にはモデル化されたバッテリの等価回路を測定モデルに設定し、測定モデルにより発生する誤差の分散に対応するゲインを生成する。そして、測定モデル誤差の分散ゲインを利用してカルマンゲインを生成し、生成されたカルマンゲインを利用して、推定されたＳＯＣを修正する。
具体的には、予測部は、状態方程式を利用して、状態変数（ｘ）であるバッテリのＳＯＣ及び拡散インピーダンスに印加される電圧Ｖｄｉｆｆを予測する。予測部は、予測した状態変数及び状態変数の推定誤差に対する共分散を生成して測定部に供給する。測定部は、予測部で予測されたＳＯＣと電圧Ｖｄｉｆｆを利用して測定できる値、すなわちバッテリの端子電圧を予測する。測定部は、ＳＯＣとＯＣＶとの間の非線形性を解決し、カルマンフィルタを使用するために微分形式の方程式を使用する。そして、測定部は、予測されたＳＯＣ及び電圧Ｖｄｉｆｆを修正するためのカルマンゲインを生成する。カルマンゲインは、共分散を最小化する値に定められる。
また、特許文献２には、ＳＯＣが高く、制御領域の上限に近い場合に蓄電池の充電時における充電電圧−充電電流の関係からＳＯＣを検知し、ＳＯＣが低く、制御領域の下限に近い場合に蓄電池の放電時における放電電圧−放電電流の関係からＳＯＣを検知することが記載されている。
また、特許文献３には、ハイブリッド車両及び電気車両に関する用途において、電気化学電池の内部特性の再構成を、電池の数学的モデルを使用して行うことが記載されている。具体的には、界面温度を考慮した各電極と電解液との間の界面で生じる電気化学反応の反応速度論の数学的表現と、各電極での電荷の空間的蓄積の電気的表現と、各固相及び液相(電解液)における電荷の収支と、システムの全ての相における物質収支と、再充電可能な電気化学システムの温度を算出するシステムのエネルギ収支を含むモデルを確立し、内部電気化学変数の経時的な変動を算出することが記載されている。また、システムの電位が出力信号として記録されることが記載されている。
特開２００８−１０４２０号公報 特開２００４−２８６６４２号公報 特表２０１１−５１９１１８号公報
予め設定したモデルを用いて二次電池の内部状態を推定する技術は有効である一方、予め設定したモデルが実際の二次電池の挙動に適応していない場合には、推定誤差が増大してしまう。
そこで、予め複数のモデルを想定し、これら複数のモデルを用いて二次電池の内部状態を推定することが考えられるが、これら複数のモデルの推定結果をどのように処理して最終的な推定結果を得るのかが問題となる。すなわち、複数のモデルの平均値を推定結果としてしまうといずれかのモデルが実際の電池挙動と大きく乖離している場合に誤差が増大してしまう。複数のモデルを用いる場合、どのモデルが最も良く実際の電池挙動を反映しているかを正確に判断することが必要となる。
本発明の目的は、複数のモデルを用いて二次電池の状態を推定する装置において、実際の電池挙動を反映した最適なモデルを適宜選択することで推定精度を向上させることができる装置及び方法を提供することにある。
本発明は、二次電池の状態推定装置であって、前記二次電池の電圧を検出する電圧検出手段と、複数のモデルを用いて前記二次電池の状態を推定する演算手段であって、複数のモデルでそれぞれ得られた電圧推定値と前記電圧検出手段で得られた電圧値の所定期間の変化傾向を比較し、前記複数のモデルのうち、前記傾向が最も類似しているモデルを最適モデルとして選択し、選択した最適モデルを用いて前記二次電池の状態を推定する演算手段とを備え、前記演算手段は、前記複数のモデルでそれぞれ得られた電圧推定値を前記電圧検出手段で得られた電圧値と比較し、前記電圧推定値と前記電圧値の相関が最も高いモデルを最適モデルとして選択するものであり、所定期間毎に前記複数のモデルでそれぞれ得られた電圧推定値を前記電圧検出手段で得られた電圧値と比較し、前記電圧推定値と前記電圧値の相関が最も高いモデルを最適モデルとして選択することを特徴とする。
また、本発明は、二次電池の状態推定装置であって、前記二次電池の電圧を検出する電圧検出手段と、複数のモデルを用いて前記二次電池の状態を推定する演算手段であって、複数のモデルでそれぞれ得られた電圧推定値と前記電圧検出手段で得られた電圧値の所定期間の変化傾向を比較し、前記複数のモデルのうち、前記傾向が最も類似しているモデルを最適モデルとして選択し、選択した最適モデルを用いて前記二次電池の状態を推定する演算手段とを備え、前記演算手段は、前記複数のモデルのそれぞれで用いられるパラメータを、前記電圧検出手段で検出された電圧値を用いて最適化し、パラメータが最適化された複数のモデルでそれぞれ得られたパラメータ補正量の変化量が最も小さいモデルを最適モデルとして選択することを特徴とする。
また、本発明は、二次電池の状態推定装置であって、前記二次電池の電圧を検出する電圧検出手段と、複数のモデルを用いて前記二次電池の状態を推定する演算手段であって、複数のモデルでそれぞれ得られた電圧推定値と前記電圧検出手段で得られた電圧値の所定期間の変化傾向を比較し、前記複数のモデルのうち、前記傾向が最も類似しているモデルを最適モデルとして選択し、選択した最適モデルを用いて前記二次電池の状態を推定する演算手段とを備え、前記演算手段は、前記複数のモデルでそれぞれ得られた電圧推定値を前記電圧検出手段で得られた電圧値と比較し、前記電圧推定値と前記電圧値の相関が最も高いモデルを最適モデルとして選択し、最適モデルで用いられるパラメータを前記電圧検出手段で検出された電圧値を用いて最適化して前記二次電池の状態を推定する第１の処理と、前記複数のモデルのそれぞれで用いられるパラメータを前記電圧検出手段で検出された電圧値を用いて最適化し、パラメータが最適化された複数のモデルでそれぞれ得られたパラメータ補正量の変化量が最も小さいモデルを最適モデルとして選択して前記二次電池の状態を推定する第２の処理を切り替えることで前記二次電池の状態を推定することを特徴とする。
本発明によれば、複数のモデルから、実際に検出した電圧値を用いて最適なモデルを選択することで、実際の電池挙動を反映したモデルを適宜選択することができ、二次電池の状態の推定精度を向上させることができる。
実施形態のシステム構成図である。 電池ＥＣＵの構成図である。 第１実施形態の処理フローチャートである。 モデル１のブロック図である。 モデル１の分極電圧モデルのブロック図である。 モデル２のブロック図である。 モデル２の分極電圧モデルのブロック図である。 モデル３のブロック図である。 モデル３の動的電池モデルの説明図である。 第１実施形態のモデル評価説明図である。 パラメータ最適化説明図である。 第２実施形態の処理フローチャートである。 第２実施形態のモデル評価説明図である。 第３実施形態の処理フローチャートである。
以下、図面に基づき本発明の実施形態について、ハイブリッド電気自動車を例にとり説明する。なお、本実施形態では電気自動車の１つであるハイブリッド電気自動車を例示するが、駆動源としてモータを備える他の電気自動車にも適用可能である
＜第１実施形態＞
図１に、ハイブリッド電気自動車の概略構成を示す。車両ＥＣＵ１０は、インバータ５０、エンジンＥＣＵ４０を制御する。エンジンＥＣＵ４０は、エンジン６０を制御する。電池ＥＣＵ２０は、充電状態推定装置として機能し、二次電池３０から電池電圧Ｖ，充放電電流Ｉ、電池温度Ｔ等の情報を受信して二次電池３０の充電状態（ＳＯＣ）を推定する。また、電池ＥＣＵ２０は、二次電池３０のＳＯＣや電池温度等の電池情報を車両ＥＣＵ１０に送信する。車両ＥＣＵ１０は、各種電池情報に基づいてエンジンＥＣＵ４０やインバータ５０等を制御することで、二次電池３０の充放電を制御する。
二次電池３０は、モータ５２に電力を供給する。インバータ５０は、二次電池３０の放電時に、二次電池３０から供給される直流電力を交流電力に変換してモータ５２に供給する。
エンジン６０は、動力分割機構４２、減速機４４及びドライブシャフト４６を介して車輪に動力を伝達する。モータ５２は、減速機４４及びドライシャフト４６を介して車輪に動力を伝達する。二次電池３０に充電が必要な場合、エンジン６０の動力の一部が動力分割機構４２を介して発電機５４に供給され、充電に利用される。
車両ＥＣＵ１０は、エンジンＥＣＵ４０からのエンジン６０の運転状態の情報やアクセルペダルの操作量、ブレーキペダルの操作量、シフトレバーで設定されるシフトレンジ等の運転情報や電池ＥＣＵ２０からのＳＯＣ等の電池情報に基づいて、エンジンＥＣＵ４０やインバータ５０に制御命令を出力し、エンジン６０やモータ５２を駆動させる。
図２に、二次電池３０及び電池ＥＣＵ２０の構成を示す。二次電池３０は、例えば電池ブロックＢ１〜Ｂ２０を直列に接続して構成される。電池ブロックＢ１〜Ｂ２０は、電池ケース３２に収容される。電池ブロックＢ１〜Ｂ２０は、それぞれ複数の電池モジュールを電気的に直列接続して構成され、各電池モジュールは、複数の単電池（セル）を電気的に直列接続して構成される。電池ケース３２内には、複数の温度センサ３４が設けられる。
次に、電池ＥＣＵ２０の構成について説明する。本実施形態において、電池ＥＣＵ２０が二次電池の状態推定装置に対応する。
電圧測定部２２は、二次電池３０の端子電圧を測定する。電圧測定部２２は、電池ブロックＢ１〜Ｂ２０それぞれの端子電圧を測定し、制御部２６に出力する。制御部２６は、電圧計測値を記憶部２８に格納する。制御部２６への電圧データの出力は、予め設定された周期、例えば１００ｍｓｅｃで行われる。制御部２６は、各電池ブロックＢ１〜Ｂ２０の端子電圧を合計することで電池電圧Ｖを算出する。
電流測定部２３は、二次電池３０の充放電時における充放電電流Ｉを測定し、制御部２６に出力する。制御部２６は、電流計測値及び電圧計測値を記憶部２８に格納する。電流測定部２３は、例えば充電時をマイナス、放電時をプラスとして電流計測値を生成する。
温度測定部２４は、二次電池３０の電池温度を測定し、制御部２６に出力する。制御部２６は、温度データを記憶部２６に格納する。
制御部２６は、ＤＣＩＲ（内部抵抗）部２６１，分極電圧算出部２６２，起電圧算出部２６３，充電状態推定部２６４及び電圧推定部２６５を備える。制御部２６は、電流計測値、電圧計測値を用いて二次電池３０の充電状態（ＳＯＣ）を推定する。ＳＯＣの推定は、複数の電池挙動モデルを用いて実行する。電池挙動モデルの数は任意であるが、本実施形態ではモデル１、モデル２、モデル３の３つのモデルを用いる場合を例にとり説明する。図２におけるＤＣＩＲ部２６１，分極電圧算出部２６２，起電圧算出部２６３，充電状態推定部２６４及び電圧推定部２６５の各機能ブロックは、これらのモデルで用いられる機能ブロックであるが、モデルによってはこれらの機能ブロックを常に使用する必要がないこともあり得る。すなわち、これらの機能ブロックは、各モデルに必須の構成要件ではない。制御部２６は、具体的にはマイクロプロセッサで構成される。
図３に、本実施形態における制御部２６の処理フローチャートを示す。制御部２６は、計測データを取得する（Ｓ１０１）。計測データは、具体的には電圧測定部２２で測定した電圧値、温度測定部２４で測定した温度値、電流測定部２３で測定した電流値である。制御部２６は、記憶部２８に記憶されたこれらのデータを読み出して取得する。
次に、制御部２６は、モデル１、モデル２、モデル３の３つのモデルをそれぞれ用いて二次電池３０の電圧を推定する。すなわち、計測データをモデル１で処理して電圧推定値を演算し、計測データをモデル２で処理して電圧推定値を演算し、計測データをモデル３で処理して電圧推定値を演算する。
モデル１、モデル２、モデル３をそれぞれ用いて電圧推定値を演算した後、それぞれの推定値の確からしさを評価する（Ｓ１０３）。すなわち、モデル１、モデル２、モデル３それぞれの電圧推定値を実際の電圧計測値と比較し、各モデルの精度を評価する。制御部２６は、各モデルの推定値を評価した結果に基づいて、モデル１、モデル２、モデル３のうち最も確からしいモデルを最適モデルとして選択する（Ｓ１０４）。
制御部２６は、いずれかのモデルを最適モデルに選択した後、選択した最適モデルのパラメータを最適化する（Ｓ１０５）。パラメータは、各モデルにおいて電圧推定値を演算するために用いたパラメータである。パラメータは１個である必要はなく、複数存在していてもよい。パラメータの最適化は、電流計測値、電圧計測値を用いて行われる。制御部２６は、最適モデルのパラメータを最適化した後、この最適モデルで二次電池３０の状態推定処理を実行し出力する（Ｓ１０６）。具体的には、制御部２６は、パラメータを最適化した最適モデルで二次電池３０の充電状態（ＳＯＣ）を推定して出力する。
以下、本実施形態におけるモデル、モデルの評価、パラメータの最適化について順次説明する。
図４及び図５に、モデル１の機能ブロック図を示す。図４は、モデル１の全体ブロック図であり、制御部２６の各部により実行される機能ブロックである。図５は、図４における分極電圧モデルの詳細図である。
図４において、ＤＣＩＲ（内部抵抗）ブロックは、図２におけるＤＣＩＲ部２６１に対応しており、予め電流計測値と電圧計測値の組をプロットし、その一次近似直線の傾きから二次電池３０のＤＣＩＲ（内部抵抗）を算出し、このＤＣＩＲを用いた電圧降下（電圧ドロップ）分を演算する。得られた電圧降下分（ＤＣＩＲドロップ推定値）は、電圧推定部２６５に出力される。
分極電圧モデルブロックは、図２における分極電圧算出部２６２におけるモデルに対応しており、分極電圧の等価回路モデルに基づいて分極電圧を演算する。分極電圧は、線形分極推定値とヒステリシス推定値からなるとして演算する。これらの分極電圧は電圧推定部２６５に出力される。
分極電圧モデルの等価回路は、図５に示されるように抵抗ＲとコンデンサＣの並列接続から構成され、分極電圧の時間変化Ｖ（・）は、
Ｖ（・）＝Ｉ／Ｃ−Ｖ／（ＣＲ）
で示される。ここで、（・）は時間微分を表す。また、Ｉは電流計測値である。この式から、線形分極推定値を演算して求める。
一方、分極電圧モデルブロックには、ＳＯＣ推定値が供給される。ＳＯＣ推定値は、後述するように電流計測値を時間積分して演算される。分極電圧モデルブロック、すなわち分極電圧算出部２６２は、予めメモリに記憶されたＳＯＣと起電圧とのヒステリシス関係に基づいて、ＳＯＣ推定値に応じたヒステリシス目標値を求める。具体的には、ＳＯＣと起電圧との関係は、当初の関係（図中実線の起電圧カーブ）からシフトし、充電側は図中破線の充電カーブに、放電側は図中破線の放電カーブに変化する。そこで、例えば放電時には、ＳＯＣ推定値に対応する起電圧を破線の放電カーブを用いて求める。こうして求めた起電圧をヒステリシス目標値とし、求めたヒステリシス目標値と前回のヒステリシス推定値とを比較し、所定の収束処理、例えば両者の平均を算出する等して最終的なヒステリシス推定値として出力する。このような収束処理は、当初の起電圧カーブから破線で示す充電カーブあるいは放電カーブへは徐々に移行していくことを考慮したものである。以上のようにして演算された線形分極推定値とヒステリシス推定値は、ともに電圧推定部２６５に出力される。
電流積算ブロックは、図２における充電状態推定部２６４に対応し、電流計測値を時間積算してＳＯＣ推定値を演算する。演算して得られたＳＯＣ推定値は、満充電状態を１００とする百分率（％）で表される。ＳＯＣ推定値は、分極電圧モデルと起電圧マップに出力される。分極電圧モデルに出力されたＳＯＣ推定値は、既述した通りヒステリシス推定値の演算に用いられる。
起電圧マップは、図２における起電圧算出部２６３に対応しており、予めＳＯＣと起電圧との関係を記憶したマップをメモリに記憶しており、このマップを参照してＳＯＣ推定値に対応する起電圧を求める。求めた起電圧は、電圧推定部２６５に出力される。
電圧推定部２６５は、ＤＣＩＲドロップ推定値、線形分極推定値、ヒステリシス推定値、起電圧を入力し、これらを用いて二次電池３０の端子電圧を推定して出力する。具体的には、電圧推定部２６５は、ＤＣＩＲドロップ推定値、線形分極推定値、ヒステリシス推定値、起電圧を加算することで端子電圧を推定する。演算された端子電圧は、電圧推定値として出力される。
図６及び図７に、モデル２の機能ブロック図を示す。図６は、モデル２の全体ブロック図であり、制御部２６の各部により実行される機能ブロックである。図７は、図６における分極電圧モデルの詳細図である。
図６において、ＤＣＩＲ（内部抵抗）ブロックは、図２におけるＤＣＩＲ部２６１に対応しており、予め電流計測値と電圧計測値の組をプロットし、その一次近似直線の傾きから二次電池３０のＤＣＩＲ（内部抵抗）を算出し、このＤＣＩＲを用いた電圧降下（電圧ドロップ）分を演算する。得られた電圧降下分（ＤＣＩＲドロップ推定値）は、電圧推定部２６５に出力される。
分極電圧モデルブロックは、図２における分極電圧算出部２６２におけるモデルに対応しており、分極電圧の等価回路モデルに基づいて分極電圧を演算する。分極電圧は、短期の線形分極推定値と長期の線形分極推定値からなるものとし、これらの分極電圧は電圧推定部２６５に出力される。
分極電圧モデルの等価回路は、図７に示されるように短期用と長期用の抵抗ＲとコンデンサＣの並列接続から構成され、分極電圧の時間変化Ｖ（・）は、
Ｖ（・）＝Ｉ／Ｃ−Ｖ／（ＣＲ）
で示される。
従って、短期分極の抵抗をＲｐｓ、短期分極のコンデンサの容量をＣｐｓとすると、
Ｖ（・）＝Ｉ／Ｃｐｓ−Ｖ／（ＣｐｓＲｐｓ）
であり、長期分極の抵抗をＲｐｌ、長期分極のコンデンサの容量をＣｐｌとすると、
Ｖ（・）＝Ｉ／Ｃｐｌ−Ｖ／（ＣｐｌＲｐｌ）
である。
電流積算ブロックは、図２における充電状態推定部２６４に対応しており、電流計測値を時間積算してＳＯＣ推定値を演算する。演算して得られたＳＯＣ推定値は、起電圧マップに出力される。
起電圧マップは、図２における起電圧算出部２６３に対応し、予めＳＯＣと起電圧との関係を記憶したマップをメモリに記憶しており、このマップを参照してＳＯＣ推定値に対応する起電圧を求める。求めた起電圧は、電圧推定部２６５に出力される。
電圧推定部２６５は、ＤＣＩＲドロップ推定値、短期の線形分極推定値、長期の線形分極推定値、起電圧を入力し、これらを用いて端子電圧を推定して出力する。具体的には、電圧推定部２６５は、ＤＣＩＲドロップ推定値、短期線形分極推定値、長期線形分極推定値、起電圧を加算することで端子電圧を推定する。演算された端子電圧は、電圧推定値として出力される。
図８及び図９に、モデル３の機能ブロック図を示す。図８は、モデル３の全体ブロック図であり、制御部２６の各部により実行される機能ブロックである。図９は、図８における動的電池モデルの詳細図である。
図８において、ＤＣＩＲ（内部抵抗）ブロックは、図２におけるＤＣＩＲ部２６１に対応しており、予め電流計測値と電圧計測値の組をプロットし、その一次近似直線の傾きから二次電池３０のＤＣＩＲ（内部抵抗）を算出し、このＤＣＩＲを用いた電圧降下（電圧ドロップ）分を演算する。得られた電圧降下分（ＤＣＩＲドロップ推定値）は、電圧推定部２６５に出力される。
分極電圧モデルブロックは、図２における分極電圧算出部２６２におけるモデルに対応しており、分極電圧の等価回路モデルに基づいて分極電圧を演算する。分極電圧は、モデル２と同様に短期の線形分極推定値と長期の線形分極推定値からなるものとし、これらの分極電圧は電圧推定部２６５に出力される。
動的電池モデルは、図２における充電状態推定部２６４に対応し、電池の所定の動的モデルを用いてＳＯＣを推定する。すなわち、図９に示すように、電荷が拘束電荷ＱＢと利用可能電荷ＱＡからなり、それぞれの容量比を１−Ｃ、Ｃとすると、電圧は、それぞれ
ｈ２＝ＱＢ／（１−Ｃ）
ｈ１＝ＱＡ／Ｃ
であり、
ｄＱＡ／ｄｔ＝−ｉ＋ｋ（ｈ２−ｈ１）
ｄＱＢ／ｄｔ＝−ｋ（ｈ２−ｈ１）
が成り立つ。ここで、ｋはパラメータである。満充電容量をＣｂａｔｔとすると、ＳＯＣはＱＡを用いて
ＳＯＣ＝ＱＡ／Ｃｂａｔｔ×１００
で演算される。演算されたＳＯＣ推定値は、起電圧マップに出力される。
起電圧マップは、図２における起電圧算出部２６３に対応しており、予めＳＯＣと起電圧との関係を記憶したマップをメモリに記憶しており、このマップを参照してＳＯＣ推定値に対応する起電圧を求める。求めた起電圧は、電圧推定部２６５に出力される。
電圧推定部２６５は、ＤＣＩＲドロップ推定値、短期の線形分極推定値、長期の線形分極推定値、起電圧を入力し、これらを用いて電圧推定値を出力する。具体的には、電圧推定部２６５は、ＤＣＩＲドロップ推定値、短期線形分極推定値、長期線形分極推定値、起電圧を加算して電圧推定値を出力する。
以上のようして、制御部２６は、モデル１、モデル２、モデル３をそれぞれ用いて電圧推定値を演算する。そして、これらの電圧推定値の確からしさを評価することで、最も確からしいモデルを選択する。
図１０に、図３におけるＳ１０３，Ｓ１０４の処理、すなわち、モデル出力の評価処理と最適モデル設定処理を示す。
モデル出力の評価では、モデル１、モデル２、モデル３それぞれの電圧推定値の所定期間、例えば１０分間における値を実際の電圧計測値と比較し、その相関係数を演算する。図１０には、横軸を１０分間の電圧推定値、縦軸を１０分間の電圧計測値とした場合のプロット図を示す。これら（電圧推定値，電圧計測値）の組をプロットし、相関係数を演算する。
相関係数の算出方法は周知である。
最適モデル設定では、モデル１、モデル２、モデル３のそれぞれについて演算された相関係数を互いに比較し、最も相関の高いモデル（変化の傾向が最も類似しているモデル）を最適モデルとして選択する。具体的には、それぞれのモデルの相関係数の絶対値を大小比較し、絶対値が最も大きいモデルを最適モデルとして設定する。例えば、モデル１の電圧推定値と電圧計測値の相関係数の絶対値をＣ１、モデル２の電圧推定値と電圧計測値の相関係数の絶対値をＣ２、モデル３の電圧推定値と電圧計測値の相関係数の絶対値をＣ３とし、Ｃ１＞Ｃ２＞Ｃ３であればモデル１を最適モデルに選択する。Ｃ１＝Ｃ２＞Ｃ３であれば、Ｃ１あるいはＣ２のいずれかを最適モデルに選択する。Ｃ１＝Ｃ２ではなくとも、Ｃ１、Ｃ２がほぼ等しく、Ｃ３がこれらに比べて小さい場合にも、Ｃ１あるいはＣ２のいずれかを最適モデルに選択する。相関係数の絶対値が大きい場合（相関係数の絶対値が１に近い場合）、電圧推定値と電圧計測値との間に良好な相関があり、電圧推定値は電圧計測値を良好に反映していることになる。言い換えれば、そのような電圧推定値を出力するモデルは、二次電池３０の挙動を良く反映していることになる。
なお、モデル出力の評価は、所定期間毎（本実施形態では１０分毎）に実行されるから、最適モデル設定も同様に所定期間毎に行われる。従って、所定期間毎に最適モデルに設定されるモデルは変化し得る。例えば、ある１０分間のデータではモデル１が最適モデルに設定され、次の１０分間のデータではモデル２が最適モデルに設定され、さらに次の１０分間のデータではモデル３が最適モデルに設定される等である。これにより、状況の変化に対応した最適モデルを適宜設定できる。もちろん、所定期間の１０分間は任意であり、必要に応じてより短く、あるいはより長くすることもできる。最適モデルを設定した後、制御部２６は、次に最適モデルのパラメータを最適化する。
図１１に、図３におけるＳ１０５の処理、すなわちパラメータの最適化処理を示す。モデル１が最適モデルに設定された場合を例にとり、パラメータ最適化について説明する。
モデル１では、既述したように、電圧推定部２６５は、
電圧推定値＝起電圧＋線形分極電圧推定値＋ヒステリシス推定値＋ＤＣＩＲドロップ推定値
により電圧推定値を演算する。ｋを時系列データの媒介変数として、
Ｖｂｅｓｔ（ｋ）：電圧推定値
Ｖｅｍｆ（ｋ）：起電圧
Ｖｌｐ（ｋ）：線形分極電圧推定値
Ｖｈｙｓ（ｋ）：ヒステリシス推定値
ＤＣＩＲ・Ｉ（ｋ）：ＤＣＩＲドロップ推定値
とすると、
Ｖｂｅｓｔ＝Ｖｅｍｆ（ｋ）＋Ｖｌｐ（ｋ）＋Ｖｈｙｓ（ｋ）＋ＤＣＩＲ・Ｉ（ｋ）
＝Ｖｅｍｆ（ｋ）＋｛Ａ（ｋ）・Ｖｌｐ（ｋ−１）＋Ｂ（ｋ）・Ｉ（ｋ−１）｝
＋｛Ｆｉ（ｋ）・Ｖｈｙｓ（ｋ−１）＋（１−Ｆｉ（ｋ））・Ｍｈｙｓ（ｋ−１）｝＋ＤＣＩＲ（ｋ）・Ｉ（ｋ）
である。上式で、
線形分極電圧推定値＝｛Ａ（ｋ）・Ｖｌｐ（ｋ−１）＋Ｂ（ｋ）・Ｉ（ｋ−１）｝
とし、
ヒステリシス推定値＝｛Ｆｉ（ｋ）・Ｖｈｙｓ（ｋ−１）＋（１−Ｆｉ（ｋ））・Ｍｈｙｓ（ｋ−１）｝
としている。Ａ（ｋ）、Ｂ（ｋ）、Ｆｉ（ｋ）、及びＤＣＩＲ（ｋ）は線形に現れるパラメータであり、最適化の対象となるパラメータである。また、Ｍｈｙｓ（ｋ）はヒステリシス目標値である。パラメータを最適化する前は、これらには予め適当な値が付与される。パラメータの最適化は、逐次最小自乗法（ＲＬＳ：Recursive Least Square）を用いることができる。
ここで、次のようなベクトルΦ、Θを定義する。
Φ＝[Ｖｌｐ（ｋ−１） Ｉ（ｋ−１） Ｖｈｙｓ（ｋ−１） Ｍｈｙｓ（ｋ−１） Ｉ（ｋ）]Ｔ
Θ＝[Ａ（ｋ） Ｂ（ｋ） Ｆｉ（ｋ） １−Ｆｉ（ｋ） ＤＣＩＲ（ｋ）]Ｔ
逐次最小自乗法では、これらのベクトルを用いてゲインＧを算出する。すなわち、
ゲインＧ（ｋ）＝｛Ｐ（ｋ−１）Φ（ｋ）｝／｛λ＋ΦＴ（ｋ）Ｐ（ｋ−１）Φ（ｋ）｝
でゲインを算出する（Ｓ２０１）。ここで、
Ｐ（ｋ）：誤差共分散行列
である。初期値Θ（０）、Ｐ（０）は予め所定値を付与しておく。
次に、演算したゲインを用いて、パラメータΘ（ｋ）を更新すると、
Θ（ｋ）＝Θ（ｋ−１）＋Ｇ（ｋ）[Ｖｍｅａｓ（ｋ）−Ｖｅｍｆ（ｋ）−ΦＴ（ｋ）Θ（ｋ−１）]
となる（Ｓ２０２）。ここで、
Ｖｍｅａｓ（ｋ）：電圧計測値
λ：忘却係数
である。また、誤差共分散行列Ｐ（ｋ）を更新する。すなわち、
Ｐ（ｋ）＝[Ｐ（ｋ−１）−Ｇ（ｋ）ΦＴ（ｋ）Ｐ（ｋ−１）]／λ
である（Ｓ２０３）。
Θ（ｋ）を更新すると、次の演算時にはこのΘ（ｋ）を前回値として用いて演算を繰り返す。また、Θ（ｋ）から電池電圧モデルを用いてＶｌｐ、Ｖｈｙｓ、Ｍｈｙｓを演算し、次の演算時に前回値として用いて演算を繰り返す。以上のようにして誤差が最小化され、パラメータΘ、すなわちＡ（ｋ）、Ｂ（ｋ）、Ｆｉ（ｋ）、ＤＣＩＲ（ｋ）が最適化される。他のモデル２、モデル３についても同様にパラメータを最適化できる。なお、第１実施形態では、各モデル１，２，３が電流測定部２３で測定された電流値を用いて電圧を推定するモデルであるため、検出された電流値及び電圧値を用いてパラメータの最適化を行ったが、モデルによっては、他の物理量（例えば、温度測定部２４で測定された温度等）を用いて最適化を行う場合も本発明には含まれる。つまり、モデルにより推定する物理量（第１実施形態では電圧）と、当該物理量を推定するために入力される物理量（第１実施形態では電流）の計測値により、パラメータを最適化することができる。もちろん、推定される物理量や入力される物理量が複数ある場合は、複数の計測値を用いて最適化することができる。
制御部２６は、最適モデルのパラメータを最適化した後、パラメータを最適化した最適モデルを用いて二次電池３０のＳＯＣを推定し車両ＥＣＵ１０に出力する。例えば、最適モデルとしてモデル１を設定し、モデル１のパラメータを最適化した後に、カルマンフィルタを用いてモデル１の電圧推定値からＳＯＣ補正量を算出し、このＳＯＣ補正量を用いて電流積算して得られたＳＯＣ推定値を補正し、最終的なＳＯＣ推定値として出力する。
モデル１、モデル２、モデル３の中から、実際に検出した電圧値を用いて実際の挙動を反映したモデルを選択することで、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる。さらに、選択したモデルのパラメータの最適化も行っているので、ＳＯＣの推定精度をより向上させることができる。
＜第２実施形態＞
第１実施形態では、最適モデルを設定し、その後に当該最適モデルのパラメータを最適化しているが、これとは逆に、まず各モデルのパラメータを最適化し、その後に最適化モデルを設定することもできる。
図１２に、本実施形態における制御部２６の処理フローチャートを示す。図３と異なる点は、各モデルにおいてパラメータを最適化し（Ｓ３０３）、その後に、モデル出力を評価して（Ｓ３０４）、最適モデルを設定する（Ｓ３０５）点である。最適モデルを設定した後は、図３と同様に最適モデルを用いて二次電池３０の状態、具体的にはＳＯＣ推定値を出力する（Ｓ３０６）。
パラメータの最適化は上記の第１実施形態と同様であり、電流計測値及び電圧計測値を用いて逐次最小自乗法で行われるから、以下では本実施形態における最適モデルの設定処理について説明する。
図１３に、本実施形態における最適モデルの設定処理を示す。モデル１、モデル２、モデル３の各モデルにおいて、その内部状態を電流計測値及び電圧計測値を用いて最適化する。最適化に伴い、パラメータの補正量が算出される。例えば、上記のモデル１のパラメータ最適化を例にとると、パラメータΘ（ｋ）は、
Θ（ｋ）＝Θ（ｋ−１）＋Ｇ（ｋ）[Ｖｍｅａｓ（ｋ）−Ｖｅｍｆ（ｋ）−ΦＴ（ｋ）Θ（ｋ−１）]
により更新されるが、この式の右辺第２項がパラメータ補正量に相当する。すなわち、
パラメータ補正量＝Ｇ（ｋ）[Ｖｍｅａｓ（ｋ）−Ｖｅｍｆ（ｋ）−ΦＴ（ｋ）Θ（ｋ−１）]
である。
制御部２６は、それぞれのモデルにおいて所定期間、例えば１０分間におけるパラメータ補正量を順次演算し、その時間変動を検出する。パラメータ補正量の時間的変動量が大きい場合には、その分だけ実際の電池挙動とモデルが乖離し（傾向が類似していない）、補正が必要になることを意味するからモデルとして不適当であり実際の電池挙動を反映していないことを意味する。一方、パラメータ補正量の時間的変動量が小さい場合には、モデルとして適当であり実際の電池挙動を反映している（傾向が類似している）ことになる。そこで、制御部２６は、パラメータ補正量の時間的変動が最も小さいモデルを最適モデルとして設定する。例えば、モデル３のパラメータ補正量の１０分間の変動が最も小さく安定している場合には、モデル３を最適モデルに設定する。このように、パラメータ補正量を用いることにより、実際の電池挙動を反映した最適モデルを選択することができる。
最適モデルを設定した後、既に当該モデルのパラメータは最適化されているので、最適モデルのＳＯＣ推定値を二次電池３０の状態として出力する。具体的には、第１実施形態と同様に、カルマンフィルタを用いて最適モデルの電圧推定値からＳＯＣ補正量を算出し、このＳＯＣ補正量を用いて電流積算して得られたＳＯＣ推定値を補正し、最終的なＳＯＣ推定値として出力する。実際の電池挙動を反映した最適モデルの電圧推定値からＳＯＣ推定値を得るため、ＳＯＣの推定精度を上げることができる。
本実施形態においても、モデル出力の評価は所定期間毎に行われるため、所定期間毎に最適モデルは変化し得る。すなわち、ある１０分間のデータではモデル２が最適モデルに設定され、次の１０分間のデータでも引き続きモデル２が最適モデルに設定され、さらに次の１０分間のデータではモデル１が最適モデルに設定される等である。これにより、状況に応じて最適モデルを設定することができる。
＜第３実施形態＞
第１実施形態では複数のモデルから最適モデルを設定した後に当該モデルのパラメータを最適化し、第２実施形態では複数のモデルのパラメータを最適化した後に最適モデルを設定しているが、両者はそれぞれに一長一短がある。すなわち、第１実施形態の方法では精度は相対的に低いものの処理を高速化できる利点がある。また、第２実施形態の方法では処理時間を要するものの精度が相対的に高い利点がある。パラメータの最適化処理は処理量が比較的多く、全てのモデルに対してこれを行う場合には結果として時間を要することになるからである。従って、制御部２６のプロセッサの処理能力に応じ、プロセッサの処理能力が相対的に高い場合には第２実施形態の方法を用い、プロセッサの処理能力が相対的に低い場合には第１実施形態の方法を用いる等が好適であろう。
また、これら第１実施形態と第２実施形態の方法を組み合わせ、状況に応じてこれらを適宜切り替えて使用することも可能である。
図１４に、本実施形態における制御部２６の処理フローチャートを示す。まず、計測データを取得すると（Ｓ４０１）、長期間の処理タイミングであるか、あるいは二次電池３０が過充電／過放電領域であるかを判定する（Ｓ４０２）。長期間の処理タイミングとは、処理負荷が相対的に高い第２実施形態の方法を行うタイミングを意味し、例えば１時間毎のタイミングを意味する。短時間の処理タイミングとは、処理負荷が相対的に低い第１実施形態の方法を行うタイミングを意味し、例えば１０分間毎のタイミングを意味する。現在の制御タイミングが短時間の処理タイミングである場合には、Ｓ４０３〜Ｓ４０７の処理、すなわち第１実施形態の方法を実行する。一方、現在の制御タイミングが長時間の処理タイミングである場合には、Ｓ４０８〜Ｓ４１１の処理、すなわち第２実施形態の方法を実行する。
また、二次電池３０が過充電／過放電領域にない場合には、相対的に精度の低い方法でも十分であるとみなしてＳ４０３〜Ｓ４０７の処理、すなわち第１実施形態の方法を実行する。一方、二次電池３０が過充電／過放電領域である場合には、相対的に精度の高い方法が要求されるとしてＳ４０８〜Ｓ４１１の処理、すなわち第２実施形態の方法を実行する。なお、二次電池３０が過充電／過放電領域か否かは、前回のＳＯＣ推定値に基づいて判定することができ、ＳＯＣ推定値が所定の下限値近傍過放電領域、所定の上限値近傍であれば過充電領域と判定することができる。二次電池３０の状態が安定的な場合には第１実施形態の方法を実行し、二次電池３０の状態が不安定な場合には第２実施形態の方法を実行すると言うこともできる。
このように第１実施形態の方法と第２実施形態の方法を切り替えて二次電池３０の状態を推定する場合、あるタイミングで第１実施形態の方法で状態を推定し、別のタイミングで第１実施形態の方法から第２実施形態の方法に切り替えて状態を推定し、さらに別のタイミングでは第２実施形態の方法から第１実施形態の方法に切り替えて状態を推定する場合もあり得る。この場合、第２実施形態の方法で各モデルのパラメータを最適化するから、次の第１実施形態の方法では、各モデルのパラメータとして第２実施形態の方法で最適化したパラメータをそのまま援用することができる。これにより、第１実施形態の方法で最適化モデルを設定した後にパラメータを最適化する処理を省略することができる。各モデルのパラメータは既に最適化されているからである。
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、種々の変形が可能である。
例えば、各実施形態ではモデル１、モデル２、モデル３として図４〜図９に示すモデルを用いているが、これ以外の公知のモデルを用いることができ、例えば、ニューラルネットワークモデルや、電気化学モデル等を用いてもよい。本発明の特徴は、複数のモデルを用いて二次電池３０の状態を推定する際に、いずれのモデルが最も確からしいかを評価して最適モデルを設定し、該最適モデルを用いて二次電池３０の状態を推定する点にあり、この技術思想の範囲内において任意のモデルを適用できる。さらに、最適モデルの選択も上記の実施形態の方法に限られるわけではない。例えば、ベイズ推定等の統計処理を用いてもよい。
また、本発明は、複数のモデルを前提としているが、最も基本的な構成は、モデル１とモデル２の２つのモデルを用い、いずれか確からしいモデルであるかを判別して用いる構成であるが、このような構成も当然に本発明に含まれる。また、本発明は、二次電池の種類（例えば、ニッケル水素電池、リチウムイオン電池等）や形状（例えば、円筒、角型、ボタン型、ラミネート型等）に限定されるものではない。
１０ 車両ＥＣＵ、２０ 電池ＥＣＵ、２２ 電圧測定部、２３ 電流測定部、２６ 制御部。

Claims (7)

  1. 二次電池の状態推定装置であって、
    前記二次電池の電圧を検出する電圧検出手段と、
    複数のモデルを用いて前記二次電池の状態を推定する演算手段であって、複数のモデルでそれぞれ得られた電圧推定値と前記電圧検出手段で得られた電圧値の所定期間の変化傾向を比較し、前記複数のモデルのうち、前記傾向が最も類似しているモデルを最適モデルとして選択し、選択した最適モデルを用いて前記二次電池の状態を推定する演算手段と、
    を備え、
    前記演算手段は、前記複数のモデルでそれぞれ得られた電圧推定値を前記電圧検出手段で得られた電圧値と比較し、前記電圧推定値と前記電圧値の相関が最も高いモデルを最適モデルとして選択するものであり、所定期間毎に前記複数のモデルでそれぞれ得られた電圧推定値を前記電圧検出手段で得られた電圧値と比較し、前記電圧推定値と前記電圧値の相関が最も高いモデルを最適モデルとして選択する
    ことを特徴とする二次電池の状態推定装置。
  2. 二次電池の状態推定装置であって、
    前記二次電池の電圧を検出する電圧検出手段と、
    複数のモデルを用いて前記二次電池の状態を推定する演算手段であって、複数のモデルでそれぞれ得られた電圧推定値と前記電圧検出手段で得られた電圧値の所定期間の変化傾向を比較し、前記複数のモデルのうち、前記傾向が最も類似しているモデルを最適モデルとして選択し、選択した最適モデルを用いて前記二次電池の状態を推定する演算手段と、
    を備え、
    前記演算手段は、前記複数のモデルのそれぞれで用いられるパラメータを、前記電圧検出手段で検出された電圧値を用いて最適化し、パラメータが最適化された複数のモデルでそれぞれ得られたパラメータ補正量の変化量が最も小さいモデルを最適モデルとして選択する
    ことを特徴とする二次電池の状態推定装置。
  3. 二次電池の状態推定装置であって、
    前記二次電池の電圧を検出する電圧検出手段と、
    複数のモデルを用いて前記二次電池の状態を推定する演算手段であって、複数のモデルでそれぞれ得られた電圧推定値と前記電圧検出手段で得られた電圧値の所定期間の変化傾向を比較し、前記複数のモデルのうち、前記傾向が最も類似しているモデルを最適モデルとして選択し、選択した最適モデルを用いて前記二次電池の状態を推定する演算手段と、
    を備え、
    前記演算手段は、前記複数のモデルでそれぞれ得られた電圧推定値を前記電圧検出手段で得られた電圧値と比較し、前記電圧推定値と前記電圧値の相関が最も高いモデルを最適モデルとして選択し、最適モデルで用いられるパラメータを前記電圧検出手段で検出された電圧値を用いて最適化して前記二次電池の状態を推定する第１の処理と、前記複数のモデルのそれぞれで用いられるパラメータを前記電圧検出手段で検出された電圧値を用いて最適化し、パラメータが最適化された複数のモデルでそれぞれ得られたパラメータ補正量の変化量が最も小さいモデルを最適モデルとして選択して前記二次電池の状態を推定する第２の処理を切り替えることで前記二次電池の状態を推定する
    ことを特徴とする二次電池の状態推定装置。
  4. 請求項２記載の二次電池の状態推定装置において、
    前記演算手段は、所定期間毎に前記複数のモデルのそれぞれで用いられるパラメータを最適化し、パラメータが最適化された複数のモデルでそれぞれ得られたパラメータ補正量の変化量が最も小さいモデルを最適モデルとして選択する
    ことを特徴とする二次電池の状態推定装置。
  5. 請求項３記載の二次電池の状態推定装置において、
    前記演算手段は、第１の期間毎に前記第１の処理で前記二次電池の状態を推定し、前記第１の期間よりも相対的に長い第２の期間毎に前記第２の処理で前記二次電池の状態を推定する
    ことを特徴とする二次電池の状態推定装置。
  6. 請求項３記載の二次電池の状態推定装置において、
    前記演算手段は、前記二次電池が過充電領域あるいは過放電領域にある場合に前記第２の処理で前記二次電池の状態を推定し、前記二次電池が過充電領域あるいは過放電領域のいずれでもない場合に前記第１の処理で前記二次電池の状態を推定する
    ことを特徴とする二次電池の状態推定装置。
  7. 請求項２，３のいずれかに記載の二次電池の状態推定装置において、
    前記パラメータが、前記電圧検出手段で検出された電圧値、電流検出手段で検出された電流値、温度検出手段で検出された温度のいずれか２つ以上より最適化されることを特徴とする二次電池の状態推定装置。
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