JP6002606B2 - 蓄電池システム - Google Patents

Description

本発明は蓄電池に充電を行う際に蓄電池の劣化に応じて充電時の電圧、電流を変化させる装置に関する。

リチウムイオン蓄電池をはじめとする蓄電池は、適正な充電電圧を上回る電圧で充電を行うと、劣化が著しく進行することが知られている。更に、適正な充電電圧は蓄電池の劣化度によって変動することが知られている。一般に、蓄電池の劣化が進行すると、適正な充電電圧は下降する。そのため、蓄電池の長寿命化のためには、充電を行う際に蓄電池の劣化度を考慮して充電電圧を制御する必要がある。
本技術分野の背景技術として、特開2010-272365号公報（特許文献１）がある。本文献には、充電中の蓄電池の充電電圧および充電電流を測定し、同種の蓄電池についての事前試験データと比較することで電池総容量を推定し、推定結果から劣化度を判定する構成が記載されている。

特開特開2010-272365号公報

事前試験データとの比較で蓄電池の劣化度を判定する場合、多数の事前試験データの中から一つのデータを選択する必要がある。試験データは、例えば外気温等、充電時の電圧・電流の挙動に影響を与える要因の条件を変えて充電を行うことで得られるデータである。特許文献１では、データ選択の精度を向上させるために事前試験データを測定時の外気温毎に記憶し、劣化度判定の際にも外気温を測定し、測定された外気温に対応する事前試験データの中から一つのデータを選択している。

しかしながら特許文献１では、充電開始時のＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を考慮していないため、劣化判定に誤差が生じる可能性がある。

本発明では、蓄電池充電の事前試験履歴データの中から適切な履歴データを選択するために、蓄電池劣化診断処理において充電開始時ＳＯＣの値によるフィルタリングおよびＳＯＣ増加量の値に基づく異常データのクレンジングを行う。

本発明により、充電開始時のＳＯＣを考慮した精度の高い蓄電池劣化判定が可能となる。これにより、ひいては充電池の充電時に発生する劣化をより低減し、蓄電池の長寿命化が可能となる。

本発明の第一の実施例を示す構成図。 本発明の処理全体フローチャート 蓄電池を充電するパターンの一例 蓄電池劣化診断の実現方法の一例 蓄電池劣化診断機能への入力データの一例 蓄電池劣化診断装置の処理のイメージの一例 蓄電池を充電するパターンの一例 蓄電池を充電するパターンの一例 電流、電圧制御のパターンの一例 本発明の第三の実施例を示す構成図 本発明の第四の実施例を示す構成図 本発明の第二の実施例に関する処理全体のフローチャート データ選択処理部の一例 開始SOCによるデータフィルタリング処理の一例 異常データのクレンジング処理の一例

以下、本発明の第一の実施例を図を用いて説明する。図１は本発明の蓄電池充電装置の代表的な構成である。１００は本発明の蓄電池充電装置を示し、蓄電池１０１、系統からの電力１０２、電力線１０５、通信線１０６、充電制御部１１０を示し、充電制御部は充電処理部１１１、劣化判定処理部１１２、データ取得処理部１１３から構成される。１１４は蓄電池管理データベースであり、データベース中のデータの構成の一例として１２１に示すように少なくとも充電の時間、充電時の電流値、電圧値、ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）、ＢＴＱ（電池総容量）を含んでいる。ここでのＢＴＱはたとえば電気自動車の充電規格であるＣＨＡｄｅＭＯに準拠したデータフォーマット中に存在する電池総容量の値を利用するのでもよいし、別途オフラインで充電時のログデータをもとに算出するのでも構わない。このようなデータフォーマットのデータを過去に充電した蓄電池それぞれについて記録する。また、蓄電池モデルデータベース１１５は各蓄電池の充電モデルを後述する充電パターンを作成する基本データであり、１２２に示すように充電時の電圧の最大値Ｖｍａｘ、電圧の充電開始時の値Ｖｓｔａｒｔ、定電流充電時の電流指定値Ｉｄｅｓｉｇを少なくとも含む。

図２は本発明の蓄電池充電装置における全体の処理の流れである。まず、充電を開始する際に処理２０１にて充電コネクタを電池と充電器側のケーブル間で嵌合させる。この後、処理２０２にて充電に関する初期データを蓄電池と充電器の間で通信する。この際にたとえば電気自動車の充電規格の一つであるＣＨＡｄｅＭＯでは、蓄電池側の情報たとえば蓄電池の前記ＢＴＱ、ＳＯＣ、充電時の電流指定値をはじめとしたデータを充電器側に送信する。また本図において省略している蓄電池のＩＤ認証機構、たとえば充電開始時にひもづいている蓄電池個体とＩＤの情報よりコネクタが嵌合された蓄電池と前記１２１中にある該個体の充電データとリンクしてデータを蓄積できるように処理を行う。この処理が終了した後に、充電準備を完了させる。次に処理２０３にて初期充電パターンを設定する。この充電パターンは図３の実線５０１、５０２にある電圧、電流の充電初期パターンを設定する。この充電パターンの設定に図1に示したデータ１２２を利用する。その後処理２０４で蓄電池への充電を開始する。充電開始後に処理２０５にて蓄電池の劣化診断を行う。この内容については後述する。この時点での劣化診断の結果を処理２０６にて保存する。処理２０７では充電時の電圧と電流の値を制御する量を算出する。ここで、処理２０６での劣化診断結果が収束していない場合は処理２０７での制御算出量は０となる。劣化診断結果が収束している場合の実施例について図３を用いて説明する。図３のグラフは縦軸が電圧、電流を示し、横軸が充電時間を示している。実線５０１は充電時の電圧カーブの一例を示し、実線５０２は充電時の電流カーブを示している。処理２０５にて蓄電池の劣化計算が収束した際に図中の電圧の補正値を下記の数１にて算出する。

図３中、時刻ｔにて劣化計算が収束した際にそれ以後の電圧値を前記した補正値を加えた値として、５０３の充電電圧曲線になるように充電器側で制御する。一方、電圧のみを変更させるだけであれば、単位時間当たりの電力量が減少することとなり、充電終了時間が長くなる。このような不便を補うために、電流値も充電器側で下記の数２を用いて増加させ、５０６に示す充電電流カーブにすることで充電時間の終了を短くすることが可能となる。

処理２０７にて前記したように電流、電圧の制御量を算出した後に処理２０８にて充電器の電流、電圧を処理２０７にて算出した値で充電電流、充電電圧を制御する。ここでの充電電流、充電電圧の値は図１に記載が省略されているメモリに格納する。この後に、処理２０９にて充電終了条件に到達したかどうかについて判定する。充電終了条件とは、蓄電池があらかじめ決められたＳＯＣ値に到達するか、あるいはあらかじめ決められた充電時間の最大時間に到達したかのどちらかの条件が満たされることである。充電終了条件に到達した場合には処理２１０にて充電を終了し、処理２１１にて充電中の電流、電圧、ＳＯＣ値、ＢＴＱ値を図１蓄電池管理データベース１２１に記録して処理を終了する。処理２０９にて充電終了条件に到達していない場合は処理２０５に戻り、劣化診断がすでに収束しているか否かを判定し、収束している場合は処理２０６、２０７を省略し、先にメモリに記録した充電器の電流、電圧値の制御値をメモリから取り出して処理２０８を実行する。

次に図２中の劣化診断処理部２０５について図４を用いて説明する。蓄電池劣化診断処理部２０５への入力データは電池の種類ごと、あるいは電池の個体ごとに図５に示すフォーマットデータを用いる。これは図１中のデータ１２１に記録されているデータを並べ替えることで作成可能である。図５中のデータフォーマットは少なくとも充電履歴ごとの電池総容量BTQ、充電開始時のSOC、充電時間における電圧値V0〜Vn、I0〜In（ｎは充電終了時間）から少なくとも構成されるものとする。このデータを図４中の処理２５０にて読み込む。次に処理２５１にて蓄電池劣化診断処理の一例として、電圧カーブのパターンマッチングを行う方法を図６を用いて説明する。もちろんそのほかの方法として、ニューラルネットワークを用いたパターン認識手法等を使って算出してもよい。図６中の４０１は横軸が充電開始からの経過時刻、縦軸が電圧を示している。４１１は充電中に取得している充電電圧値、４１２、４１３は図の説明を簡単にするため履歴データ（＝図５に示したフォーマット）の２つの電圧値を図示したものである。一定周期ごとに図６中の４０１、４０２、４０３、４０４と実績データと履歴データがマッチングできるようになっていく際に、４１１と履歴データ４１２，４１３との誤差値を下記の数３で求める。

この式で求めた各履歴データに対する誤差値の最小値が一定時間同一の履歴データである場合には、劣化計算を収束と判定して(処理２５２)、その時点での履歴データに相当する電池総容量を劣化度合いとして取得し (処理２５３)処理２０６に移動して劣化診断結果を保存して終了する。処理２５２で収束してない場合は処理２５４にて次の時点のパターンマッチング処理に移るかどうかを判定する。処理２５４では充電中にセンシングしている電流値が初期状態の値と変更していないか、すなわち定電流充電が終了していないかどうかを判定する。これは定電流充電中の電圧の上昇傾きが大きいほど蓄電池内の内部抵抗が増加していていること性質を本方法は利用しているためである。定電流充電が終了している場合は最も前記誤差値が少ない履歴データの電池総容量値を処理２０６にて保存して終了する。定電流充電が終了していない場合は処理２５１にて次の時点のパターンマッチに移り、収束するか、あるいは定電流充電の時間切れになるかまで上記処理を繰り返す。

前記図３では対象とする蓄電池が定電流―定電圧充電の場合について第一の実施例について説明したが、蓄電池によっては図７に示すように定電流充電だけの場合もある。このような場合は図４のフローチャート中の２５４の定電流充電時間をあらかじめ設定した値で終了するようにすることで対応が可能である。この場合のあらかじめ設定した時刻を図７中でｔとすると設定パターンの電圧値６０１、電流値６０２に対して、図３に示した５０５、５０６を反映することで図７中の６０３、６０４のように充電電流、電圧のいずれかあるいは両方を変更する。

なお、図８に示すように充電電流、充電電圧を充電器側で即座に変更できる充電器である場合は８０１に示した領域の電圧を即座に整定できるため電圧が高い時間帯が低減することから蓄電池の劣化をさらに低減することが可能となる。

以上示したように、本発明の第一の実施例の蓄電池充電装置を用いると、充電時に電圧値、あるいは電圧値と電流値を充電器側で指定して充電することで蓄電池の劣化を低減する充電処理部と、充電開始後定電流充電時の電圧の傾向から蓄電池の劣化状態を履歴データと照合して判定する劣化判定処理部と、蓄電池から取得したログデータを蓄積しておく蓄電池管理データベースと、蓄電池を充電する際の充電モデルを蓄積しておく蓄電池モデルＤＢと、前記機能中のデータの授受を行うデータ取得処理部を備えたことにより、充電中にリアルタイムで算出した充電対象の蓄電池の劣化をもとに蓄電池の充電時に充電電圧、あるいは充電電圧と充電電流の両方の値を変更することが可能となったため、蓄電池の充電時に発生する劣化を低減することが可能となる。

また、充電電圧と充電電流の両方の値を変更する際に充電器側の制御を高速にすることにより、蓄電池の充電時に発生する劣化をさらに低減することが可能となる。

本発明の第二の実施例は第一の実施例において蓄電池劣化診断機能２０５において、図１２に示すようにデータ選択処理１２００を追加することで、推定精度を向上させる機能を追加する構成である。データ選択処理１２００は図１２に示すように、処理２５０にて蓄電池劣化に関する前述のように１２１に示した履歴データを読み込んだ後に、データ選択処理１２００を実施し、その選択結果をもとにパターンマッチ処理２５１を実行するものである。本実施例ではデータ選択処理１２００は図１３に示すように開始ＳＯＣによるデータフィルタリング１２５１と異常データのクレンジング処理１２５２から構成される。次にデータ選択処理１２００を構成する各処理について説明する。

開始ＳＯＣによるデータフィルタリング処理１２５１は図１４に示すように、まず処理１２０１にて現在充電を行おうとしている電池の充電開始時のＳＯＣの値ＳＯＣ(ｉ)を取得する。この取得はたとえば電気自動車の急速充電装置を用いて搭載されている蓄電池を充電する場合は電気自動車側から該値が充電器に通信されることを利用して取得することが可能である。次に履歴データの総数を処理１２０２にて定数Ｎに格納する。処理１２０３でカウンタｋを初期化し処理１２０４にて該カウンタの増分処理を行う。その後処理１２０５にて前記した充電しようとしている蓄電池における充電開始時のＳＯＣ（ｉ）と履歴データ中の充電開始時のＳＯＣ(k)を比較する。この処理でＳＯＣ（ｉ）とＳＯＣ（k）が同一であった場合は、処理１２０６で履歴データｋを劣化診断計算対象のデータとしてフラグを設定する。そうでない場合は処理１２０７にて該履歴データを劣化診断対象計算から除外するフラグを設定する。この処理を蓄積されている履歴データ全てに行ったかどうかを処理１２０８にてチェックし、全て行った場合は全体処理を終了し、全て行っていない場合は処理１２０４に戻り、処理を繰り返す。

次に図１５を用いて異常データクレンジング処理１２５２について説明する。１５０１は横軸に前記した履歴データ中に記録される電池を充電する際の充電電力量、縦軸に前記した履歴データ中のＳＯＣの最大値と最小値の差分である充電時のＳＯＣ増加量をプロットした場合の模式図である。この例ではプロットしたデータが１５１１〜１５１５までの５つの領域に大まかに分かれているものとする。このような場合に異常データのクレンジングを平均的な傾向から外れているデータを除去する処理と本明細書では定義する。この定義に従って、以下グラフ１５０２を用いて説明する。１５０２は全てのデータに対する充電電力量とＳＯＣ増加量の関係を数４の線形近似式

で近似する。係数ａ、ｂの決定方法は最小二乗法を用いてもよいし、そのほかの方式を用いることでも構わない。このような計算をもとに１５０２中に示す近似直線１５２０がもとまる。次に、近似直線とサンプルの距離を全てのサンプルに対して以下の数５を用いて算出する。

この距離が一定以上の値である場合に、データ異常と判定し、該データを劣化診断処理に用いないものとする。ここでの一定以上の距離（閾値）とはたとえばＳＯＣには一般的に５〜１０％程度の誤差が含まれているといわれているので、この値を設定する方法がある。１５０２中の直線１５２１、１５２２はこの考え方に基づいて算出された閾値である。これよりも外側に存在する１５１２〜１５１５の領域にあるデータは本処理により除外され、最終的に１５０３に示すように１５０１の領域のデータのみが計算対象として残ることとなる。
以上に示した開始ＳＯＣによるデータフィルタリング処理、ならびに異常データのクレンジング処理は両方用いる場合、あるいはどちらか片方を用いることも可能である。以下、前記の２処理を同時に利用した結果例を説明する。履歴データを学習データと教師データに分割し、学習データを用いて教師データの蓄電池劣化度を算出し、推定残差（＝推定値−実績値）を算出し、その誤差が±１０％以内に入るデータの割合が、データ選択処理を用いる前である実施例１では５９．５％であったものがデータ選択処理を用いた本実施例では８６．５％まで向上する。
以上示したように、本発明の第二の実施例に示す蓄電池充電装置を用いると、第一の実施例に対して開始ＳＯＣによるデータフィルタリング処理、ならびに異常データのクレンジング処理からなるデータ選択処理を追加した構成をとることにより、蓄電池の劣化推定精度をさらに向上することが可能となる。

本発明の第三の実施例は第一の実施例において図２中の蓄電池劣化診断処理２０５にて劣化診断計算が収束した際に、第一の実施例にて蓄電池の劣化に基づいた充電電圧、充電電流の値を各時点で前記した式１、式２を用いて算出することなしに図９に示す、あらかじめ過去の制御履歴から作成したテーブルを用いて、該当する劣化度の電圧値を読み込んで制御する方法である。該テーブル９０１には各蓄電池の種類、あるいは各蓄電池個体それぞれに蓄電池の劣化度の応じた充電時の時間、該時間に対する充電電圧値、充電電流値が記録されている。この方法を用いることにより、劣化に伴う電圧値、電流値の計算時間を低減し、高速処理が可能となる。このため他の処理に振り分ける時間が多くなり、充電装置自体の動作の安定性が向上する。

以上示したように、本発明の第三の実施例の蓄電池充電装置を用いると、充電時に電圧値、あるいは電圧値と電流値を充電器側であらかじめ作成してあるテーブルを参照して充電することで蓄電池の劣化の低減と、高速処理を実現する充電処理部と、充電開始後定電流充電時の電圧の傾向から蓄電池の劣化状態を履歴データと照合して判定する劣化判定処理部と、蓄電池から取得したログデータを蓄積しておく蓄電池管理データベースと、蓄電池を充電する際の充電モデルを蓄積しておく蓄電池モデルＤＢと、前記機能中のデータの授受を行うデータ取得処理部を備えたことにより、充電中にリアルタイムで算出した充電対象の蓄電池の劣化をもとに蓄電池の充電時に充電電圧、あるいは充電電圧と充電電流の両方の値を変更することが可能となったため、蓄電池の充電時に発生する劣化を低減することが可能となり、かつ充電装置の安定的な運用が可能となる。

また、充電電圧と充電電流の両方の値を変更する際に充電器側の制御を高速にすることにより、蓄電池の充電時に発生する劣化をさらに低減することが可能となる。

本発明の第四の実施例は図１０に示す蓄電池充電装置に外部通信Ｉ/Ｆ 107を設け、蓄電池管理データベース１１４と蓄電池モデルＤＢ１１６を外部ネットワーク上に設置してデータを授受する構成である。このような構成で、データベース機能を外出しすることで蓄電池充電装置の小型化が可能となる。

以上示したように、本発明の第四の実施例の蓄電池充電装置を用いると、充電時に電圧値、あるいは電圧値と電流値を充電器側であらかじめ作成してあるテーブルを参照して充電することで蓄電池の劣化の低減と、高速処理を実現する充電処理部と、充電開始後定電流充電時の電圧の傾向から蓄電池の劣化状態を履歴データと照合して判定する劣化判定処理部と、蓄電池から取得したログデータを蓄積しておく蓄電池管理データベースと、蓄電池を充電する際の充電モデルを蓄積しておく蓄電池モデルＤＢと、ネットワーク上にてデータを授受することが可能な通信インターフェース、前記機能中のデータの授受を行うデータ取得処理部を備えたことにより、充電中にリアルタイムで算出した充電対象の蓄電池の劣化をもとに蓄電池の充電時に充電電圧、あるいは充電電圧と充電電流の両方の値を変更することと、データベースを充電装置の外に出すことが可能となったため、蓄電池の充電時に発生する劣化を低減することが可能となり、かつ充電装置の安定的な運用が可能となる。

また、充電電圧と充電電流の両方の値を変更する際に充電器側の制御を高速にすることにより、蓄電池の充電時に発生する劣化をさらに低減することが可能となる。

本発明の第五の実施例は図１１に示すように図１の構成に選択画面１１９と課金装置１２０を設け、蓄電池の劣化を低減する充電モード、蓄電池の劣化を低減しない充電モードの選択を行い、それぞれにサービス費用の異なった課金を行うことが可能となる構成である。選択画面は蓄電池の劣化の提言の有無の二択で、ユーザーが選択した充電方法に従って、課金装置にて充電電力量と充電方法に従って課金を行う構成である。

以上示したように、本発明の第五の実施例の蓄電池充電装置を用いると、充電時に電圧値、あるいは電圧値と電流値を充電器側であらかじめ作成してあるテーブルを参照して充電することで蓄電池の劣化の低減と、高速処理を実現する充電処理部と、充電開始後定電流充電時の電圧の傾向から蓄電池の劣化状態を履歴データと照合して判定する劣化判定処理部と、蓄電池から取得したログデータを蓄積しておく蓄電池管理データベースと、蓄電池を充電する際の充電モデルを蓄積しておく蓄電池モデルＤＢと、ネットワーク上にてデータを授受することが可能な通信インターフェース、前記機能中のデータの授受を行うデータ取得処理部、課金装置、蓄電池の劣化を低減する充電方法か否かを選択できる選択画面を備えたことにより、充電中にリアルタイムで算出した充電対象の蓄電池の劣化をもとに蓄電池の充電時に充電電圧、あるいは充電電圧と充電電流の両方の値を変更することと、データベースを充電装置の外に出すことが可能となったため、蓄電池の充電時に発生する劣化を低減することが可能となり、かつ充電装置の安定的な運用が可能となる。

また、充電電圧と充電電流の両方の値を変更する際に充電器側の制御を高速にすることにより、蓄電池の充電時に発生する劣化をさらに低減することが可能となる。さらにユーザーの充電コストを考慮した充電を行うことが可能となる。

１００：蓄電池充電装置、１０１：蓄電池、１０２：系統電力、１０５：電力線、１０６：通信線、１１０：充電制御部、１１１：充電処理部、１１２：劣化判定処理部、１１３：データ取得装置、１０７：通信Ｉ／Ｆ、１１４：蓄電池管理データベース、１１５：蓄電池モデルデータベース、１１９：選択画面、１２０：課金装置、１２１：履歴データ、１２２：蓄電池モデルデータ，５０１：充電電圧パターン、５０２：充電電流パターン、５０３：補正後充電電圧パターン、５０４：補正後充電電流パターン、１２００：データ選択処理部、１２５１：開始ＳＯＣによるデータフィルタリング処理、１２５２：異常データのクレンジング処理

Claims (4)

1. 蓄電池に充電を行うときの電圧値と当該蓄電池の劣化度とが対応付いた蓄電池管理情報を備えた記憶部と、
   前記充電を行う電圧値と前記蓄電池管理情報とから前記蓄電池の劣化度を判定する劣化判定処理部と、を備え、
   前記蓄電池管理情報での前記電圧値は、所定間隔における複数の電圧値の情報であり、
   前記劣化判定処理部は、充電によるＳＯＣ増加量の値に基づいて複数の前記蓄電池管理情報に含まれるデータについて、充電電力量とＳＯＣ増加量の関係の基準を算出する計算処理を含み、当該算出された基準と比較して所定以上の差を有するデータを複数の前記蓄電池管理の中から異常データとして除外するクレンジング処理を行い、複数回計測された前記充電を行う電圧値と、クレンジング処理を経た後の前記蓄電池管理情報の複数の電圧値とから劣化度を判定することを特徴とする蓄電池システム。
2. 請求項１に記載の蓄電池システムにおいて、
   前記判定した劣化度に応じて前記蓄電池に充電を行う電圧値または電流値を変更する充電処理部と、を更に備え、
   前記記憶部は劣化度毎に電圧値と電流値を定めた制御テーブルを更に備え、
   前記充電処理部は、前記制御テーブルから前記判定した劣化度を抽出し、当該劣化度についての電圧値と電流値を取得し、当該取得した電圧値と電流値とに基づいて前記蓄電池に充電を行う電圧値または電流値を変更することを特徴とする蓄電池システム。
3. 請求項１又は２のいずれか一項に記載の蓄電池システムにおいて、
   前記蓄電池管理情報及び／又は劣化度毎に電圧値と電流値を定めた制御テーブルが外部装置からネットワークを介して取得することを特徴とする蓄電池システム。
4. 請求項１ないし３のいずれか一項に記載の蓄電池システムにおいて、
   前記劣化判定処理部は、更に、充電開始時のＳＯＣ値に基づいて複数の前記蓄電池管理情報の中からデータを抽出するフィルタ処理を行うことを特徴とする蓄電池システム。

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