JP7036605B2 - 組電池の状態推定装置及び組電池の状態推定方法 - Google Patents
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Description
ところで、電気自動車やハイブリッド自動車等の電源装置として利用されている組電池は、電池状態が組電池毎に評価されると利便性が高い。そこで、組電池全体を1つの二次電池とみなして組電池の総電流や総電圧から評価することもできるが、総電流や総電圧に基づく評価であると、組電池を構成する各二次電池の影響が正しく評価されないおそれがある。一方、組電池を構成する個々の二次電池の電池状態を評価してから、これらの評価をとりまとめて組電池の電池状態を評価しようとすると演算が多くなるおそれがある。
このような構成によれば、複数の二次電池のうちの全部の二次電池がサンプル点に対応付けられるので最適フィルタにより推定される電池状態の精度の向上が期待される。
このような構成によれば、二次電池の端子間電圧、二次電池の温度、及び二次電池の電流の少なくとも1つを含んでいる電池情報から組電池の電池状態が推定できる。
好ましい構成として、前記二次電池の電池情報に基づいて推定される前記組電池の電池状態であって、前記複数の二次電池のそれぞれについて算出された複数の前記組電池の電池状態の間におけるばらつきの大きさを判定するばらつき判定部を備え、前記ばらつき判定部は、前記最適フィルタに基づいて算出される誤差共分散行列を、ばらつきを判定するための第2のばらつき判定値と比較することによりばらつきの大きさを判定する。
好ましい構成として、前記電池状態推定部は、前記サンプル点のうちの1つを代表値として選択するものであり、前記ばらつき判定部がばらつきが大きいと判定したとき、前記選択した代表値に対応するサンプル点以外のサンプル点を新たな代表値として選択してから再度前記組電池の電池状態を推定する。
好ましい構成として、前記電池状態推定部は、前記二次電池の電池情報に基づいて推定される前記組電池の電池状態に基づいて調整された重みを前記サンプル点のそれぞれに設定し、前記設定された重みを考慮するかたちで前記サンプル点に基づいて前記ゲインを算出する。
好ましい構成として、前記電池状態推定部は、前記組電池の長手方向における端部に対応する二次電池に付与する重みと、前記長手方向における中央部に対応する二次電池に付与する重みとの間の相対的な大小関係を、前記組電池の外部環境に応じて調整する。
図1に示すように、ハイブリッド自動車等の車両に搭載される電池パック10は、組電池15と、組電池15の電池状態を推定する組電池の状態推定装置としての電池ECU20とを備えている。電池ECU20は、状態推定部25で組電池15の電池状態を推定する。組電池15は、複数の二次電池としての電池モジュール160~16nが直列接続されている。ここで、nは1以上の整数であり、電池モジュールは0番目からn番目までのn+1個であるものとする。なお、以下では、各電池モジュール160~16nを区別する必要がない場合は、電池モジュール16と記す。電池モジュール16は、ニッケル水素二次電池やリチウムイオン二次電池であり、外形が直方体形状の密閉式電池である。組電池15は、複数の電池モジュール16の積層される方向(以下、積層方向)に長手方向を有する。
電池ECU20は、電流計測部22が計測した組電池15の入出力電流Ipを取得する。また、各電圧計測部21が計測した各電池モジュール16の各電圧V0~Vnを取得し、各温度計測部23が計測した各電池モジュール16の各温度T0~Tnを取得する。
状態方程式51は、状態ベクトルをx、入力ベクトルをuとする非線形関数であり、式(1)のように設定されている。また、出力方程式52は、非線形関数であり、式(2)のように設定されている。なお、「時刻k」はサンプリングしたタイミングであって、「時刻k-1」は「時刻k」に対して1回前のタイミングである。
x(k):時刻kにおける状態変数(ベクトル)である。組電池15の電池状態を示すモデル値である。本実施形態では、モデル値は各電池モジュール16の電池情報のそれぞれに基づいて推定された組電池15の各充電状態SOC0~SOCnである。
wk:観測雑音に対応する。例えば、電池情報取得部31等による電圧、電流、及び温度の計測誤差に対応するように設定される。
観測更新処理部34は、事前の状態変数と、出力の観測値と事前の推定値との差分と、カルマンゲインとに基づいて、状態変数の値を更新する。
時間更新処理部33は、UKF演算を行うため、状態の代表値設定部40と、シグマポイント設定部41と、事前状態推定値算出部42と、出力のシグマポイント算出部43と、事前出力推定値算出部44と、事前出力誤差共分散行列算出部45と、事前状態・出力誤差共分散行列算出部46と、カルマンゲイン算出部47とを備える。
一般に、シグマポイントは、式(3)及び式(4)に示すように、分布の平均とその標準偏差として自動的に定めることができる。
nx:x(k)の要素数であって、1以上の整数である。
r:スケーリングパラメータであって、平均のシグマポイントσ0からどれだけ遠くの値まで採用するかを示す値である。但し、ここでは平均のシグマポイントは、代表値である。
オーバーライン「 ̄」の付く変数等は、その値が更新前の予測値である。
P(k):時刻kにおける共分散行列である。
本実施形態では、シグマポイント設定部41は、任意に選択した電池モジュール160の電圧V0から推定される組電池15の充電状態SOC0を代表値とする。その他の電池モジュール16の電圧V1~Vnから推定される組電池15の充電状態SOC1~SOCnを代表値の近傍であると見なす。そして、その他の電池モジュール16の電圧から推定される組電池15の充電状態SOC1~SOCnをシグマポイントに設定するようにする。
事前出力誤差共分散行列算出部45は、シグマポイントから事前出力誤差共分散行列を算出する。
カルマンゲイン算出部47は、事前出力誤差共分散行列と、事前状態・出力誤差共分散行列とからカルマンゲインを算出する。
図4~図8を参照して、電池状態の推定処理の動作について説明する。
まず、図4を参照して、電池状態の推定処理の概略を説明する。なお、電池状態の推定処理に先立ち、記憶部27から電池モデル50が取得されて状態推定部25で利用可能に設定される(電池モデル設定工程)。
図5に示すように、初期状態設定処理では、状態推定値に初期値が設定(図5のステップS11)され、状態共分散行列に初期値が設定(図5のステップS12)される。状態推定値の初期値は式(5)に基づいて設定され、状態共分散行列の初期値は式(6)に基づいて設定される。例えば、x0には組電池15の充電状態SOCpackが設定される。
図6に示すように、重み設定処理(図4のステップS30)が開始されると、重みの設定(図4のステップS31)が行われる。重みの設定では、重み設定部32で算出した重みωiが推定値の算出用等に設定される。
図7に示すように、時間更新処理が開始されると、状態の代表値設定部40で状態の代表値設定処理(図7のステップS41)が行われる。状態の代表値は、式(7)に基づいて設定される。例えば、入力は代表値の電圧V0であり、状態変数は、代表値の電圧V0に基づいて推定される組電池15の充電状態SOCpackである。左辺の代表値は、代表値の電圧V0に基づく更新前の組電池15の充電状態SOCpackである。
つまり、図4に示すように、観測更新処理部34は、観測更新処理(図4のステップS50)を行う。観測更新処理では、式(16)に基づいて状態推定値が更新される。例えば、組電池15の事前の充電状態SOCから更新された充電状態SOCが算出される。
本実施形態では、シグマポイント設定部41は、任意に選択した電池モジュール160に基づいて推定される組電池15の充電状態SOC0を代表値とし、その他の電池モジュール161~16nに基づいて推定される組電池15の充電状態SOC1~SOCnを代表値の近傍であると見なす。そして、これら電池モジュール160~16nに基づいて推定される組電池15の充電状態SOC0~SOCnをシグマポイントに設定するようにする。よって、組電池15の電池状態の遷移が電池モジュール160~16nからの実測値により演算されるので精度の向上が望まれる。
本実施形態では、状態変数が電池モジュールの総数に応じて算出される複数の電池状態(各充電状態SOC0~SOCn)からなる。つまり、組電池15の電池状態は、各電池モジュール16の電池情報や電池状態が反映されたかたちで推定される。換言すると、組電池15の電池状態に各電池モジュール16の電池情報が含まれるかたちになることから、組電池15から組電池15のものとして得られる1つの電池情報を取得して電池状態を推定することに比べて、電池状態の推定精度を高くすることができる。
(1)組電池15の電池状態をそれを構成する複数の電池モジュール16の電池状態から求めることができるようになる。組電池15として使用されているとき、電池状態は組電池一体として取得されることが好適である。また、個別の電池モジュール16の各電池情報を利用しつつ組電池15としての電池状態が推定されるため、各電池モジュール16の電池状態をそれぞれ個別に推定するための演算が不要になる。また、組電池15の電池状態が各電池モジュール16の電池情報に基づいて推定されていることから組電池15に対して算出される電池状態の精度も高い。これにより、組電池15の電池状態を少ない演算で精度よく推定することができる。
(4)カルマンゲインに基づいて組電池15を構成する電池モジュールの電池状態に生じたばらつきを検出することができる。
(6)電池モジュール16の計測値を用いることで、状態変数の初期値の選択が容易である。また、状態変数としてもその初期値が適切である蓋然性が高まる。
なお、上記実施形態は、以下のように適宜変更して実施することもできる。
・上記実施形態では電池モジュール160に基づく組電池15の充電状態SOC0を代表値とする場合について例示した。しかしこれに限らず、電池状態推定部は、シグマポイントのうちの1つを代表値として選択してばらつきを判定したとき、ばらつき判定部が電池状態のばらつきが大きいと判定することがある。このとき、選択していた代表値以外のシグマポイントを新たな代表値として選択し、再度組電池の電池状態を推定するようにしてもよい。
・シグマポイントには任意の電池状態を設定してもよい。例えば、任意の電池状態には、SOCや電流、端子間電圧、温度の少なくとも1つが含まれる。
・上記実施形態では、1つの電池情報(電流、電圧及び温度)が、1つの電池モジュール16から取得される場合について例示した。しかしこれに限らず、1つの電池情報が複数の電池モジュールから取得されてもよい。
・組電池15の状態変数(ベクトル)は、SOCのみならず、電圧、電流、温度、SOH(State Of Health:劣化状態)、SOP(State of Power:充放電能力)、及びモデル化できるパラメータ等の少なくとも1つとしてもよい。
・上記実施形態では、最適フィルタが非線形のカルマンフィルタのアンセンテッドカルマンフィルタである場合について例示した。しかしこれに限らず、最適フィルタは、サンプル点の分布状態を用いて状態方程式における状態推定を行うことができるフィルタであればよく、例えば、EnKF(アンサンブルKF)、PF(パーティクルフィルタ)等であってもよい。
Claims (8)
- 複数の二次電池が直列接続された組電池において、
組電池を構成する複数の二次電池のそれぞれから、二次電池の端子間電圧、二次電池の温度の少なくとも1つを含んでいる情報である二次電池の電池情報をそれぞれ取得する電池情報取得部と、前記組電池に対して前記二次電池の電池情報を含んだ電池モデルが設定された記憶部と、前記電池情報取得部で取得した前記二次電池の電池情報と前記組電池の電池モデルとに基づいて前記組電池の電池状態を推定する電池状態推定部とを備える組電池の状態推定装置であって、
前記電池状態推定部は、前記電池情報取得部で取得した前記二次電池の電池情報を入力とし、前記入力した前記二次電池の電池情報に基づいて推定される前記組電池の電池状態を状態変数とし、該状態変数を用いて前記電池モデルに含まれる状態方程式及び出力方程式に複数のサンプル点の分布に基づく最適化を行う最適フィルタを適用して前記組電池の電池状態として前記推定される状態変数を修正するゲインを算出し、該ゲインを用いて前記組電池の電池状態を逐次推定するものであり、前記複数のサンプル点のそれぞれには、前記複数の二次電池から選択された1つの二次電池がそれぞれ対応付けられ、前記対応付けられた二次電池の電池情報に基づいて推定される前記組電池の電池状態が割り当てられる
ことを特徴とする組電池の状態推定装置。 - 前記電池状態推定部は、前記複数のサンプル点に前記複数の二次電池のうちの全部の二次電池が対応付けられている
請求項1に記載の組電池の状態推定装置。 - 前記二次電池の電池情報は、さらに、二次電池の電流を含んでいる情報である
請求項1又は2に記載の組電池の状態推定装置。 - 前記二次電池の電池情報に基づいて推定される前記組電池の電池状態であって、前記複数の二次電池のそれぞれについて算出された複数の前記組電池の電池状態の間におけるばらつきの大きさを判定するばらつき判定部を備え、
前記ばらつき判定部は、前記ゲインを、ばらつきを判定するための第1のばらつき判定値と比較することによりばらつきの大きさを判定する
請求項1~3のいずれか一項に記載の組電池の状態推定装置。 - 前記二次電池の電池情報に基づいて推定される前記組電池の電池状態であって、前記複数の二次電池のそれぞれについて算出された複数の前記組電池の電池状態の間におけるばらつきの大きさを判定するばらつき判定部を備え、
前記ばらつき判定部は、前記最適フィルタに基づいて算出される誤差共分散行列を、ばらつきを判定するための第2のばらつき判定値と比較することによりばらつきの大きさを判定する
請求項1~3のいずれか一項に記載の組電池の状態推定装置。 - 前記電池状態推定部は、前記サンプル点のうちの1つを代表値として選択するものであり、前記ばらつき判定部がばらつきが大きいと判定したとき、前記選択した代表値に対応するサンプル点以外のサンプル点を新たな代表値として選択してから再度前記組電池の電池状態を推定する
請求項4又は5に記載の組電池の状態推定装置。 - 前記電池状態推定部は、前記状態方程式の初期値に前記複数の二次電池のうちの1つの二次電池の電池情報に基づいて推定される前記組電池の電池状態を設定する
請求項1~6のいずれか一項に記載の組電池の状態推定装置。 - 複数の二次電池が直列接続された組電池において、
電池情報取得部で組電池を構成する複数の二次電池のそれぞれから、二次電池の端子間電圧、二次電池の温度の少なくとも1つを含んでいる情報である二次電池の電池情報をそれぞれ取得する電池情報取得工程と、記憶部に前記組電池に対して前記二次電池の電池情報を含んだ電池モデルを設定する電池モデル設定工程と、前記電池情報取得部で取得した前記二次電池の電池情報と前記組電池の電池モデルとに基づいて前記組電池の電池状態を推定する電池状態推定工程とを備える組電池の状態推定方法であって、
前記電池状態推定工程は、前記電池情報取得部で取得した前記二次電池の電池情報を入力とし、前記入力した前記二次電池の電池情報に基づいて推定される前記組電池の電池状態を状態変数とし、該状態変数を用いて前記電池モデルに含まれる状態方程式及び出力方程式に複数のサンプル点の分布に基づく最適化を行う最適フィルタを適用して前記組電池の電池状態として前記推定される状態変数を修正するゲインを算出し、該ゲインを用いて前記組電池の電池状態を逐次推定するものであり、前記複数のサンプル点のそれぞれには、前記複数の二次電池から選択された1つの二次電池がそれぞれ対応付けられ、前記対応付けられた二次電池の電池情報に基づいて推定される前記組電池の電池状態を割り当てる
ことを特徴とする組電池の状態推定方法。
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