JP6414336B2 - 劣化度推定装置及び劣化度推定方法 - Google Patents

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Description

本発明は、バッテリの劣化度を推定する劣化度推定装置及び劣化度推定方法に関するものである。
リチウムイオン二次電池の劣化度を判定する方法として、二次電池の内部抵抗から電池の劣化度を検出する方法が知られている。電池の性質として、電池が劣化すると電池の内部抵抗が増加するため、電池の劣化度は内部抵抗から検出できる。まず、電池に流れる電流と電圧が検出され、所定の式から電池の内部抵抗が演算される。内部抵抗から劣化度を特定するためのテーブルが記憶されている。そして、記憶されたテーブルを用いて、劣化度が演算される(特許文献1)。
特開2008−228492号公報
しかしながら、上記の劣化度判定方法では、電池の内部抵抗だけを用いて電池の劣化度を判定しているため、劣化度の推定精度が低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、推定精度の高い劣化度推定装置又は劣化度推定方法を提供することである。
本発明は、バッテリのサイクル劣化を管理し、バッテリの内部抵抗の増加率に基づき、サイクル劣化度が大きいほど推定劣化度が小さくなるように、又は、サイクル劣化度が小さいほど推定劣化度が大きくなるように推定劣化度を推定することによって上記課題を解決する。
本発明によれば、バッテリの内部抵抗が増加した場合に、バッテリの使われ方に相当する値を劣化度の演算に反映させているので、劣化度の推定精度が高まるという効果を奏する。
本発明の実施形態に係る劣化度推定装置のブロック図である。 図1のバッテリコントローラのブロック図である。 抵抗増加率、電流積算値の比率及び容量維持率の特性を示すグラフである。 本発明の他の実施形態に係る劣化度推定装置における、バッテリコントローラのブロック図である。 容量維持率及び劣化度の時間特性を示すグラフである。 バッテリ温度と劣化係数との関係を示した時間特性のグラフである。 SOCと劣化係数との関係を示した時間特性のグラフである。
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、本発明の実施形態に係る劣化度推定装置のブロック図である。劣化度推定装置は、バッテリを有する車両等に設けられている。なお、劣化度推定装置は、車両に限らず、バッテリを備えた他の装置に設けられてもよい。
劣化度推定装置は、バッテリ1と、負荷2と、電流センサ3と、電圧センサ4と、バッテリコントローラ10とを備えている。バッテリ1は、直列又は並列に接続された複数の二次電池により構成されている。二次電池は、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池等である。バッテリ1は、図示しない充電器に接続されている。
負荷2は、バッテリ1と配線により接続されている。負荷2は、バッテリ1の電力により駆動される。負荷2は、モータ等である。電流センサ3及び電圧センサ4は、バッテリの状態を検出し、バッテリ1に電気的に接続されている。電流センサ3は、バッテリ1の電流を検出する。電圧センサ4は、バッテリ1の電圧を検出する。電流センサ3及び電圧センサ4の検出値は、バッテリコントローラ10に出力される。バッテリコントローラ10は、バッテリ1の状態を管理する制御装置である。
次に、図2を用いて、バッテリコントローラ10の構成を説明する。図2は、バッテリコントローラ10のブロック図である。バッテリコントローラ10は、CPU、ROM等により構成されている。バッテリコントローラ10は、バッテリ1の劣化度を推定するための機能ブロックとして、図2に示す制御ユニットを有している。バッテリコントローラ10は、内部抵抗管理部20と、劣化管理部30と、劣化度推定部40とを有している。
内部抵抗管理部20は、電流センサ3の検出電流及び電圧センサ4の検出電圧に基づき、バッテリ1の内部抵抗を管理する。内部抵抗管理部20は、内部抵抗検出部21と、抵抗増加率算出部22とを有している。
内部抵抗検出部21は、電流センサ3の検出値及び電圧センサ4の検出値に基づき、バッテリ1の内部抵抗を検出(算出)する。抵抗増加率算出部22は、内部抵抗の増加率を算出する。
劣化管理部30は、バッテリ1のサイクル劣化を管理する。本実施形態において、劣化管理部30は、バッテリ1の電流積算値を算出することで、サイクル劣化度を管理している。劣化管理部30は、実電流積算値算出部31と、時間管理部32と、基準電流積算値算出部33と、積算値比率算出部34とを有している。
実電流積算値算出部31は、電流センサ3の検出電流を積算することで、バッテリ1の電流積算値を算出する。時間管理部32は、バッテリ1の使用開始時からの経過時間を管理している。基準電流積算値算出部33は、時間管理部32により管理されている経過時間に基づき、基準電流積算値を算出する。実電流積算値算出部31により算出される電流積算値は、実際の放電電流の積算値である。一方、基準電流積算値算出部33により算出される基準電流積算値は、経過時間と対応させた電流積算値であって、実際の放電電流の積算値ではない。
積算値比率算出部34は、電流積算値の比率を演算する。比率は、基準電流積算値に対する実際の電流積算値である。
劣化度推定部40は、バッテリ1の内部抵抗に基づきバッテリ1の劣化度を算出する。また、劣化度推定部40は、積算値比率算出部34により算出される電流積算の値比率の大きさに応じて、内部抵抗に対応する劣化度を補正する。これにより、劣化度推定部40は、補正後の劣化度を、バッテリ1の最終的な劣化度して推定している。
次に、図2及び図3を参照しつつ、バッテリ1の劣化度の推定方法を説明する。図3は、抵抗増加率、電流積算値の比率及び容量維持率の対応関係を示すグラフである。なお、図2のブロック図のステップS1〜S7は、劣化度推定方法の制御フローを示している。
内部抵抗検出部21は、電流センサ3と電圧センサ4を用いて、検出電流と検出電圧を取得し、取得した検出電流と検出電圧を電流値と電圧値のそれぞれを軸としたグラフ上にプロットすると共に、プロットした電流値及び電圧値の近似直線であるIV特性を算出し、IV特性の傾きから内部抵抗を算出する(ステップS1)。なお、内部抵抗の算出方法は、IV特性の傾きから演算する方法に限らず、他の方法でもよい。例えば、電流値、電圧値、内部抵抗をパラメータに含む、予め記憶されている電池モデル式に電流センサ3で検出された電流値と電圧センサ4で検出された電圧値とを代入する事によって算出することができる。これらの内部抵抗の算出方法に関しては周知の技術であるのでここでは詳述しない。
抵抗増加率算出部22は、内部抵抗の初期値(バッテリ1が新品時の内部抵抗値に相当し、予め記憶されている内部抵抗値)と、内部抵抗検出部21により算出された内部抵抗との比を算出することで、抵抗増加率を算出する(ステップS2)。抵抗増加率は、内部抵抗の初期値に対する内部抵抗の算出値の比に相当する。すなわち抵抗増加率とは、内部抵抗の初期値に対する増加割合を意味する。内部抵抗の初期値は、抵抗増加率算出部22に予め記憶した値でもよい。または、バッテリ1の使用開始時に、内部抵抗検出部21により算出した値としてもよい。抵抗増加率算出部22は、算出した抵抗増加率を劣化度推定部40に出力する。
実電流積算値算出部31は、電流センサ3の検出電流を積算することで、バッテリ1の実際の電流積算値を算出する(ステップS3)。電流積算値は、バッテリ1の放電電流の積算値である。また、電流積算値は、バッテリ1の使用開始時から現在までの電流積算値である。時間管理部32は、実電流積算値算出部31による電流積算値の算出タイミングと対応しつつ、バッテリ1の経過時間を管理している(ステップS4)。
基準電流積算値算出部33は、経過時間と対応する電流積算値を、基準電流積算値として算出している(ステップS5)。基準電流積算値は、経過時間における電流積算値を予め設定した値である。基準電流積算値は、所定の環境下で、放電電流の積算値を評価した評価値として、予め設定される値である。経過時間が長いほど、基準電流積算値は大きくなる。例えば、所定の期間において、1C充電及び1C放電を所定回数繰り返した場合に、所定期間中の放電時間の積算値が、当該所定期間に対応する基準電流積算値となる。経過時間と基準電流積算値との対応関係は、マップ等により、予め基準電流積算値算出部33に記憶されている。
積算値比率算出部34は電流積算値の比率を算出する(ステップS6)。電流積算値の比率は、所定の経過時間における実際の電流積算値と、当該所定の経過時間に対応する基準電流積算値との比である。電流積算値の比率が高い場合には、実際の電流積算値が大きくなるため、保存劣化と比較して、サイクル劣化は大きくなる。一方、電流積算値の比率が低い場合には、予め評価していた電流積算値(基準電流積算値に相当)に対して、実際の電流積算値が小さくなるため、保存劣化と比較して、サイクル劣化は小さくなる。すなわち、電流積算値の比率が、経過時間におけるサイクル劣化の影響の割合を表している。なおここで、一般的に、保存劣化とはバッテリの充放電に関わらず経時的に発生する劣化であり、サイクル劣化とはバッテリの充放電によって発生する劣化を意味する。
ところで、バッテリ1の特性として、バッテリ1の劣化が進むにつれて、内部抵抗が増加する。そのため、内部抵抗の増加率から、バッテリ1の劣化度を算出することが可能である。バッテリ1の劣化度は保存劣化とサイクル劣化で表される。すなわち、バッテリ1の劣化には保存劣化とサイクル劣化とが含まれている。劣化度への影響でみたときに、バッテリ1の劣化度が同じ値(内部抵抗の増加率が同じ)であっても、保存劣化が劣化度に影響する割合と、サイクル劣化が劣化度に影響する割合は、バッテリの使い方によって異なる。
ここで、バッテリ1の使用開始時から所定期間が経過し、内部抵抗増加率が所定値に達したとする。内部抵抗増加率が当該所定値に達した時に、保存劣化よりもサイクル劣化の方がバッテリ1の劣化度に影響した場合には、バッテリ1の劣化速度が大きいため、使用開始時からの経過時間も短くなる。一方、内部抵抗増加率が当該所定値に達した時に、サイクル劣化よりも保存劣化の方がバッテリ1の劣化度に影響した場合には、バッテリ1の劣化速度は小さいため、使用開始時からの経過時間は長くなる。そして、長い時間をかけて、内部抵抗増加率が当該所定値に達した場合の方が、バッテリ1の劣化度は大きい。すなわち、同一の内部抵抗増加率であれば、サイクル劣化が大きいほどバッテリ1の劣化度は小さくなり、保存劣化が大きいほどバッテリ1の劣化度は大きくなる。劣化度推定部40は、この特性を用いてバッテリ1の劣化度を推定している。
劣化度推定部40は、抵抗増加率、電流積算値の比率及び容量維持率の対応関係をマップとして予め記憶している。図3に示すように、マップで表される対応関係は、抵抗増加率が大きいほど容量維持率は小さくなる。また、抵抗増加率を一定値にした場合に、電流積算値の比率が小さいほど、容量維持率は小さくなる。これは言い換えれば、バッテリの劣化度を一定値とおいた場合に、サイクル劣化の比率が小さいほど、すなわち保存劣化の比率が大きいほど容量維持率が小さくなると言える。更には、バッテリの劣化度を一定値とおいた場合に、サイクル劣化の比率が大きいほど、すなわち保存劣化の比率が小さいほど容量維持率が大きくなるとも言える。容量維持率は、バッテリ1の劣化度と逆数の関係にあり、容量維持率が高いほど劣化度は小さくなる。劣化度推定部40は、マップを参照し、電流積算値の比率及び抵抗増加率に対応する容量維持率をバッテリ1の現在の容量維持率として推定する(ステップS7)。抵抗増加率が同一値である場合に、電流積算値の比率が大きいほどバッテリ1の劣化度が小さくなるように、劣化度推定部40は、バッテリ1の現在の劣化度を推定する。これにより、劣化度推定部40は、バッテリ1の内部抵抗に基づき算出した抵抗劣化度に対して、サイクル劣化が大きいほど抵抗劣化度が小さくなるように補正し、補正後の抵抗劣化度を、現在の劣化として推定する。
上記のように、本実施形態は、バッテリ1の内部抵抗を演算し、バッテリ1のサイクル劣化を管理し、バッテリ1の内部抵抗の増加率に基づきバッテリ1の劣化度を推定する。そして、サイクル劣化が大きいほど、バッテリ1の推定劣化度を小さくする。これにより、バッテリ1の劣化度の推定精度を高めることができる。
また本実施形態では、バッテリ1の電流積算値を算出することで、サイクル劣化を管理している。これにより、バッテリ1の使われ方を容易に把握することができる。
また本実施形態では、内部抵抗の増加率、電流積算値、及び劣化度の対応関係を表すマップを予め記憶し、当該マップを参照して劣化度を推定している。これにより、バッテリの使われ方に応じた劣化度の推移を、電池特性に応じて把握できるため、バッテリ1の劣化度の推定精度を高めることができる。
なお本実施形態の変形例として、劣化度推定部40は、内部抵抗の増加率に対応する劣化度を算出し、算出した劣化度を電流積算値に基づき補正し、補正された劣化度を、バッテリ1の劣化度として推定してもよい。劣化度推定部40には、内部抵抗の増加率と劣化度との対応関係を表すマップが予め記憶されている。劣化度推定部40には、劣化度を補正するための補正係数が予め設定されている。補正係数は電流積算値に応じて変化する。補正係数の最大値は1.0に設定されており、電流積算値の比率が小さいほど、補正係数が小さくなる。そして、劣化度推定部40は、マップから算出された劣化度に対して補正係数を乗ずることで、最終的な劣化度を推定する。これにより、バッテリ1の内部抵抗がある内部抵抗に達した場合に、サイクル劣化が大きいほど、推定される劣化度が小さくなる。なお、補正係数の設定値は1.0以外の値でもよく、劣化度を補正するための演算方法は、他の方法であってもよい。
また本実施形態の変形例として、劣化度推定部40は、電流積算値に基づき内部抵抗の増加率を補正してもよい。劣化度推定部40には、内部抵抗の増加率と劣化度との対応関係を表すマップが予め記憶されている。また劣化度推定部40には、内部抵抗増加率を補正するための補正係数が予め設定されている。補正係数は電流積算値に応じて変化する。補正係数の最大値は1.0に設定されており、電流積算値の比率が小さいほど、補正係数が大きくなる。劣化度推定部40は、内部抵抗の増加率に対して補正係数を乗ずることで、補正後の内部抵抗増加率を算出する。電流積算値の比率が小さいほど、補正後の内部抵抗増加率は大きくなる。そして、劣化度推定部40は、マップを参照して、補正後の内部抵抗増加率に対応する劣化度を、最終的な劣化度として推定する。
また、本実施形態の変形例として、劣化度推定部40は、バッテリ1の温度に基づき劣化度を補正してもよい。バッテリ1の劣化度は温度に対して依存性をもっており、バッテリ1の温度に応じて、劣化の進行具合も異なってくる。バッテリ1は、ある温度では劣化し易く、他の温度では劣化し難いという特性を持っている。劣化度推定部40は、劣化と温度との関係を表す補正係数を記憶しており、上記のように推定された劣化度に対して補正係数を乗ずることで、温度に基づいて補正を行う。これにより、劣化度の推定精度を高めることができる。なお、劣化度の補正方法は、補正係数を乗ずる方法以外に、マップを用いた演算方法等でもよい。バッテリ1の温度は、バッテリ1に設けたセンサにより検出されればよい。
また、本実施形態の変形例として、劣化度推定部40は、バッテリ1の充電状態(SOC:State of Charge)に基づき劣化度を補正してもよい。バッテリ1の劣化度はSOCに対して依存性をもっており、バッテリ1のSOC(バッテリ1を保存した時のSOC、バッテリ1を使用した時のSOC)に応じて、劣化の進行具合も異なってくる。バッテリ1は、あるSOCでは劣化し易く、他のSOCでは劣化し難いという特性を持っている。劣化度推定部40は、SOCと温度との関係を表す補正係数を記憶しており、上記のように推定された劣化度に対して補正係数を乗ずることで、SOCに基づいて補正を行う。これにより、劣化度の推定精度を高めることができる。なお、劣化度の補正方法は、補正係数を乗ずる方法以外に、マップを用いた演算方法等でもよい。バッテリ1のSOCは、電流センサ3の検出値又は電圧センサ4の検出値を用いて、演算により求めればよい。
《第2実施形態》
図4を用いて、本発明の他の実施形態に係る劣化度推定装置を説明する。本実施形態では、上述した第1実施形態に対して、バッテリ1の保存劣化を管理し、保存劣化の大きさに応じて、バッテリ1の劣化度を推定する点が異なる。これ以外の構成は上述した第1実施形態と同じであり、その記載を援用する。図4は、バッテリコントローラ10のブロック図である。
バッテリコントローラ10は、内部抵抗管理部20と、劣化度推定部40と、保存劣化管理部50とを有している。内部抵抗管理部20の構成は、第1実施形態に係る内部抵抗管理部20の構成と同様である。
保存劣化管理部50は、バッテリ1の保存劣化を管理する。本実施形態において、保存劣化管理部50は、タイマーを用いてバッテリ1の経過時間を計測することで、バッテリ1の保存劣化を管理している。保存劣化は、バッテリの電極と電解質との化学反応によって経時的に進行する劣化である。保存劣化管理部50は、電極が電解質に触れてからの経過時間を計測し、当該経過時間に基づいて現在の保存劣化を求める。
保存劣化管理部50で管理される保存劣化は、電極が電解質に触れてから現在時刻までの保存劣化としている。保存劣化管理部50、電極が電解質に触れてから現在時刻までの時間を経過時間として計測し、当該経過時間に基づき保存劣化を算出する。
図5に保存劣化の特性を示す。図5は、保存劣化の時間特性を示すグラフである。図5に横軸は時間の平方根を示し、縦軸は容量維持率及び保存劣化の劣化度を示す。なお、図5に示す特性は、電池評価の一般的な保存試験によって取得できる。
図5に示すように、保存劣化は、時間の平方根に比例して進行している。保存劣化管理部50には、経過時間と保存劣化との関係を表すマップが記憶されている。保存劣化管理部50は、このマップを参照して、経過時間に対応する劣化度を、保存劣化として算出する。
劣化度推定部40は、抵抗増加率、保存劣化度及び容量維持率の対応関係をマップとして予め記憶している。マップで表される対応関係は、抵抗増加率が大きいほど容量維持率は小さくなる。また、抵抗増加率を一定値にした場合に、保存劣化度が大きいほど、容量維持率は小さくなる。劣化度推定部40は、マップを参照し、保存劣化度及び抵抗増加率に対応する容量維持率をバッテリ1の現在の容量維持率として推定する。抵抗増加率が同一値である場合に、保存劣化度が大きいほどバッテリ1の劣化度が大きくなるように、劣化度推定部40は、バッテリ1の現在の劣化度を推定する。これにより、劣化度推定部40は、バッテリ1の内部抵抗に基づき算出した抵抗劣化度に対して、保存劣化が大きいほど抵抗劣化度が大きくなるように補正し、補正後の抵抗劣化度を、現在の劣化として推定する。
上記のように、本実施形態は、バッテリ1の内部抵抗を演算し、バッテリ1の保存劣化を管理し、バッテリ1の内部抵抗の増加率に基づきバッテリ1の劣化度を推定する。そして、保存劣化が大きいほど、バッテリ1の推定劣化度を大きくする。これにより、バッテリ1の劣化度の推定精度を高めることができる。
なお、保存劣化管理部50は、車両に搭載されたタイマーを用いて時間を計測しているため、電池製造過程において電極が電解質に触れた時点から車両タイマーで計時を開始するまでの時間は、計時できない。そこで、電極が電解質に触れた時点から車両タイマーで計時を開始するまでの時間を、一定時間に管理して、その一定時間を、タイマーの計時時間に加算すればよい。なお、電極が電解質に触れた時点から車両タイマーで計時を開始するまでの時間は、バッテリ1の寿命に比すれば極小であるので、簡易的には無視してもよい。
なお、本実施形態の変形例として、保存劣化管理部50は、バッテリ1の温度に基づいて保存劣化を補正してもよい。バッテリ1の特性として、保存劣化は、図6に示すように温度依存性をもっている。
図6は、劣化係数の時間特性を示すグラフである。図6の横軸は時間の平方根を示し、縦軸は劣化係数を示す。劣化係数は容量維持率に乗算される係数である。劣化係数が小さいほど、容量維持率が小さく、劣化度は大きくなる。また、時間が同じ長さであれば、温度が高いほど、劣化係数は小さくなる。保存劣化管理部50は、保存劣化と温度との関係を表す補正係数を予め記憶している。この補正係数は、劣化係数と対応している。ただし、図6の特性で示す劣化係数は容量維持率に乗算ずる係数であるが、補正係数は、図6の特性で示される関係を維持しつつ、劣化度を算出できる係数に設定されている。
保存劣化管理部50は、バッテリ1の温度センサが出力する温度情報を、タイマーの時間情報に基づき、これまでの温度の頻度を一定期間単位でメモリに記憶する。保存劣化管理部50は、メモリに記憶されている温度情報を用いて、保存劣化度を補正する。具体的には、たとえば、保存劣化管理部50は、記憶されている温度の発生頻度情報を用いて、バッテリ1がその温度に晒された時間を求める。次に、保存劣化管理部50は、求めた時間に対して保存劣化度を算出し、当該保存劣化度に補正係数を乗ずる。保存劣化管理部50は、温度区間毎に同様の演算を行い、区間毎の保存劣化度を算出する。そして、保存劣化管理部50は、区間毎の保存劣化度を積算することで、最終的な保存劣化度を算出する。これにより、保存劣化管理部50は、バッテリ1の温度に基づいて保存劣化を補正する。本実施形態では、バッテリ1の保存劣化に温度感度を適用することで、保存劣化度の演算精度を高めることができる。
なお、本実施形態の変形例として、保存劣化管理部50は、バッテリ1のSOCに基づいて保存劣化を補正してもよい。バッテリ1の特性として、保存劣化は、図7に示すようにSOCに対する依存性をもっている。
図7は、劣化係数の時間特性を示すグラフである。図7の横軸は時間の平方根を示し、縦軸は劣化係数を示す。劣化係数は、図6で示した劣化係数と同様である。劣化係数が小さいほど、容量維持率が小さく、劣化度は大きくなる。また、時間が同じ長さであれば、SOCが高いほど、劣化係数は小さくなる。
保存劣化管理部50は、保存劣化とSOCとの関係を表す補正係数を予め記憶している。保存劣化管理部50は、SOCを、タイマーの時間情報に基づき、これまでのSOCの頻度を一定期間単位でメモリに記憶する。保存劣化管理部50は、メモリに記憶されているSOC情報を用いて、保存劣化度を補正する。具体的には、たとえば、保存劣化管理部50は、記憶されているSOCの頻度情報を用いて、バッテリ1がそのSOCを維持した時間を求める。次に、保存劣化管理部50は、求めた時間に対して保存劣化度を算出し、当該保存劣化度に補正係数を乗ずる。保存劣化管理部50は、SOC区間毎に同様の演算を行い、区間毎の保存劣化度を算出する。そして、保存劣化管理部50は、区間毎の保存劣化度を積算することで、最終的な保存劣化度を算出する。これにより、保存劣化管理部50は、バッテリ1のSOCに基づいて保存劣化を補正する。本実施形態では、バッテリ1の保存劣化にSOC感度を適用することで、保存劣化度の演算精度を高めることができる。
なお、保存劣化管理部50は、上述した2つの変形例を組み合わせて、バッテリ1の温度及びSOCに基づき、保存劣化度を補正してもよい。
上記の保存劣化管理部50が本発明の劣化管理部に相当する。
1…バッテリ
2…負荷
3…電流センサ
4…電圧センサ
10…バッテリコントローラ
20…内部抵抗管理部
21…内部抵抗検出部
22…抵抗増加率算出部
30…劣化管理部
31…実電流積算値算出部
32…時間管理部
33…基準電流積算値算出部
34…積算値比率算出部
40…劣化度推定部
50…保存劣化管理部

Claims (8)

  1. バッテリの内部抵抗を検出する内部抵抗検出部と、
    前記バッテリのサイクル劣化を管理する劣化管理部と、
    前記内部抵抗の増加率に基づき前記バッテリの劣化度を推定劣化度として推定する劣化度推定部とを備え、
    前記劣化度推定部は、
    前記サイクル劣が大きいほど前記推定劣化度が小さくなるように、又は、前記サイクル劣が小さいほど前記推定劣化度が大きくなるように前記推定劣化度を推定する
    劣化度推定装置。
  2. 前記劣化管理部は、前記バッテリの電流積算値を算出することで、前記サイクル劣化を管理する
    請求項1記載の劣化度推定装置。
  3. 前記劣化度推定部は、
    前記内部抵抗の増加率、前記電流積算値、及び、前記推定劣化度の対応関係を表すマップを記憶し、前記マップを参照して前記推定劣化度を推定する
    請求項2記載の劣化度推定装置。
  4. 前記劣化度推定部は、前記電流積算値に基づき前記内部抵抗の増加率を補正する
    請求項2又は3記載の劣化度推定装置。
  5. 前記劣化度推定部は、
    前記内部抵抗の増加率に対応する前記バッテリの劣化度を基準劣化度として演算し、前記電流積算値に基づき前記基準劣化度を補正し、補正された前記基準劣化度を前記推定劣化度として推定する
    請求項2又は3記載の劣化度推定装置。
  6. 前記劣化度推定部は、前記バッテリの温度に基づき前記推定劣化度を補正する
    請求項1〜5のいずれか一項に記載の劣化度推定装置。
  7. 前記劣化度推定部は、前記バッテリの充電状態に基づき前記推定劣化度を補正する
    請求項1〜5のいずれか一項に記載の劣化度推定装置。
  8. バッテリの状態を管理するコントローラにより、前記バッテリの劣化度を推定する劣化度推定方法において、
    バッテリの内部抵抗を検出し、
    前記バッテリのサイクル劣化を管理し、
    前記内部抵抗の増加率に基づき前記バッテリの劣化度を推定劣化度として推定し、
    前記サイクル劣が大きいほど前記推定劣化度が小さくなるように、又は、前記サイクル劣が小さいほど前記推定劣化度が大きくなるように前記推定劣化度を推定する
    劣化度推定方法。
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Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6844464B2 (ja) * 2017-07-25 2021-03-17 トヨタ自動車株式会社 電池システム
US11214168B2 (en) * 2017-07-31 2022-01-04 Nissan Motor Co., Ltd. Deterioration state computation method and deterioration state computation device
US10948546B2 (en) * 2017-10-02 2021-03-16 Semiconductor Components Industries, Llc Methods and apparatus for battery management
JP2019113410A (ja) * 2017-12-22 2019-07-11 三菱自動車工業株式会社 二次電池の劣化状態推定装置
JP2020060453A (ja) * 2018-10-10 2020-04-16 本田技研工業株式会社 導出装置、導出方法、及びプログラム
JP7119882B2 (ja) * 2018-10-15 2022-08-17 富士通株式会社 劣化予測プログラム、劣化予測方法、および劣化予測装置
KR102521577B1 (ko) * 2019-03-18 2023-04-12 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 상태 추정 장치
KR102520673B1 (ko) * 2019-03-18 2023-04-10 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 상태 추정 장치
JP6722955B1 (ja) * 2019-04-02 2020-07-15 東洋システム株式会社 バッテリー残存価値表示装置
JP6722954B1 (ja) * 2019-04-02 2020-07-15 東洋システム株式会社 バッテリー残存価値決定システム
JP7363086B2 (ja) * 2019-04-26 2023-10-18 株式会社Gsユアサ 推定装置、推定方法
WO2020250342A1 (ja) * 2019-06-12 2020-12-17 三菱電機株式会社 充放電制御装置および充放電制御方法
JP7312636B2 (ja) * 2019-07-24 2023-07-21 株式会社日立産機システム 経過時間表示システム、電動機械、及びその経過時間算出方法
KR20230019315A (ko) * 2021-07-29 2023-02-08 현대자동차주식회사 차량의 배터리 열화도 예측 방법 및 시스템

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3807965B2 (ja) 2001-09-19 2006-08-09 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション インテリジェント電池、電気機器、コンピュータ装置及び電池の劣化度を求める方法
JP4736317B2 (ja) * 2003-11-14 2011-07-27 ソニー株式会社 バッテリーパック及びバッテリー残量算出方法
JP4311168B2 (ja) 2003-11-14 2009-08-12 ソニー株式会社 バッテリーパック及びバッテリー残量算出方法
DE102004007904B4 (de) * 2004-02-18 2008-07-03 Vb Autobatterie Gmbh & Co. Kgaa Verfahren zur Bestimmung mindestens einer Kenngröße für den Zustand einer elektrochemischen Speicherbatterie und Überwachungseinrichtung
JP2008228492A (ja) 2007-03-14 2008-09-25 Sanyo Electric Co Ltd リチウムイオン二次電池の充電方法
US7714736B2 (en) * 2007-10-30 2010-05-11 Gm Global Technology Operations, Inc. Adaptive filter algorithm for estimating battery state-of-age
JP2009193919A (ja) * 2008-02-18 2009-08-27 Panasonic Corp 残寿命推定回路、及び残寿命推定方法
US8283891B2 (en) * 2008-03-21 2012-10-09 Rochester Institute Of Technology Power source health assessment methods and systems thereof
WO2011135609A1 (ja) * 2010-04-26 2011-11-03 トヨタ自動車株式会社 蓄電素子の劣化推定装置および劣化推定方法
US8452556B2 (en) * 2010-09-22 2013-05-28 GM Global Technology Operations LLC Method and apparatus for estimating SOC of a battery
JP5342583B2 (ja) * 2011-03-08 2013-11-13 三菱重工業株式会社 電池セル制御装置及び電池セル
EP2746796B1 (en) * 2011-08-03 2016-07-20 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Device for estimating state of deterioration of secondary battery and method for estimating state of deterioration
KR101687305B1 (ko) * 2011-09-28 2016-12-16 도요타 지도샤(주) 비수 이차 전지의 제어 장치 및 제어 방법
WO2013054414A1 (ja) * 2011-10-13 2013-04-18 トヨタ自動車株式会社 二次電池の制御装置および制御方法
JP5839052B2 (ja) * 2012-02-17 2016-01-06 トヨタ自動車株式会社 電池システムおよび劣化判別方法
WO2013141100A1 (ja) * 2012-03-21 2013-09-26 三洋電機株式会社 電池状態推定装置
JP6155781B2 (ja) * 2012-05-10 2017-07-05 株式会社Gsユアサ 蓄電素子管理装置、及び、soc推定方法
US9018913B2 (en) * 2012-05-18 2015-04-28 Caterpillar Inc. System for determining battery impedance
JP2013247003A (ja) * 2012-05-28 2013-12-09 Sony Corp 二次電池の充電制御装置、二次電池の充電制御方法、二次電池の充電状態推定装置、二次電池の充電状態推定方法、二次電池の劣化度推定装置、二次電池の劣化度推定方法、及び、二次電池装置
US10359474B2 (en) * 2012-09-21 2019-07-23 Nissan Motor Co., Ltd. Charge state calculation device and charge state calculation method
JP5840116B2 (ja) 2012-11-22 2016-01-06 古河電気工業株式会社 二次電池の状態推定装置及び方法
JPWO2014083856A1 (ja) * 2012-11-30 2017-01-05 三洋電機株式会社 電池管理装置、電源装置およびsoc推定方法
JP5708668B2 (ja) * 2013-01-18 2015-04-30 トヨタ自動車株式会社 蓄電システム
JP5803965B2 (ja) * 2013-03-25 2015-11-04 トヨタ自動車株式会社 車両
WO2014178108A1 (ja) * 2013-04-30 2014-11-06 三菱電機株式会社 蓄電池状態検知装置および蓄電池状態検知方法
JP5765375B2 (ja) * 2013-07-25 2015-08-19 トヨタ自動車株式会社 制御装置及び制御方法
FR3009093B1 (fr) * 2013-07-29 2017-01-13 Renault Sa Estimation de l'etat de vieillissement d'une batterie electrique
JP5862631B2 (ja) * 2013-10-08 2016-02-16 トヨタ自動車株式会社 蓄電システム
JP6110771B2 (ja) * 2013-10-22 2017-04-05 三菱重工業株式会社 劣化量算出装置、劣化量算出方法及びプログラム
JP2015155859A (ja) * 2014-02-21 2015-08-27 ソニー株式会社 電池残量推定装置、電池パック、蓄電装置、電動車両および電池残量推定方法
JP6154352B2 (ja) * 2014-04-21 2017-06-28 トヨタ自動車株式会社 電池システム
JP6164168B2 (ja) * 2014-06-26 2017-07-19 トヨタ自動車株式会社 車両用制御装置
JP6245094B2 (ja) * 2014-06-30 2017-12-13 日立化成株式会社 電池システム

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