JP7311346B2 - 推定装置および推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、推定装置および推定方法に関する。

従来、ＨＥＶ（Hybrid Electric Vehicle）やＥＶ（Electric Vehicle）に搭載されるリチウムイオン二次電池（ＬＩＢ：Lithium-Ion rechargeable Battery）等の充電状態（ＳＯＣ：State Of Charge）を推定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。なお、従来技術にあっては、電流積算方式によりＳＯＣを推定している。

特開２０１１－１０６９５２号公報

しかしながら、電流積算方式では、電流センサの測定誤差が蓄積され、かかる測定誤差の蓄積によってＳＯＣの推定にも誤差が生じるなど、ＳＯＣの推定精度が低下するおそれがあった。このように、従来技術には、ＳＯＣの推定精度を向上させるという点で改善の余地があった。なお、上記したＳＯＣは、例えば電池の充電率である。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、電池の充電率の推定精度を向上させることができる推定装置および推定方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、推定装置において、検出部と、推定部とを備える。検出部は、電池の閉回路電圧を複数回検出する。推定部は、前記検出部によって複数回検出された前記閉回路電圧のうち、所定期間に検出された前記閉回路電圧の変化量を算出し、算出された前記変化量に基づいて前記電池の充電率を推定する。

本発明によれば、電池の充電率の推定精度を向上させることができる。

図１Ａは、実施形態に係る電池システムの構成を示すブロック図である。 図１Ｂは、実施形態に係るＳＯＣの推定方法の概要を示す図である。 図１Ｃは、実施形態に係るＳＯＣの推定方法の概要を示す図である。 図２は、実施形態に係る推定装置を含む電池システムの構成を示すブロック図である。 図３は、ＯＣＶ－ＳＯＣ特性曲線の一例を示す図である。 図４は、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線の一例を示す図である。 図５は、検出値情報の一例を示す図である。 図６は、推定装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本願の開示する推定装置および推定方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、以下では、推定装置が、車両に搭載されるリチウムイオン二次電池（以下、ＬＩＢと記載する）の充電率、すなわちＬＩＢのＳＯＣを推定する場合を一例に挙げて説明する。なお、推定装置の対象は、車両に搭載されるＬＩＢに限定されず、任意の機器に搭載されるＬＩＢであってよい。

先ず、図１Ａ～図１Ｃを用いて、実施形態に係るＳＯＣの推定方法の概要について説明する。図１Ａは、実施形態に係る電池システム１の構成を示すブロック図である。

図１Ａに示すように、電池システム１は、推定装置１０と、電池制御装置４０と、発電機１１と、スタータ１２と、鉛バッテリ１３と、補機１４と、ＬＩＢ１５と、ＤＣＤＣコンバータ１６と、第１スイッチ１７と、第２スイッチ１８とを備える。つまり、電池システム１は、鉛バッテリ１３およびＬＩＢ１５の２つの電池を備える２電源システムである。なお、電池システム１は、２電源システムに限定されるものではなく、少なくともリチウムイオン二次電池を備える電源システムであれば、電池の数が１つであっても、３つ以上であってもよい。

電池制御装置４０は、鉛バッテリ１３およびＬＩＢ１５の充電や放電を制御したり、発電機１１、スタータ１２および補機１４などの動作を制御したりする。電池制御装置４０は、例えば、上位ＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。

具体的には、電池制御装置４０は、例えば、推定装置１０によって推定されたＳＯＣに基づき、第１スイッチ１７や第２スイッチ１８、補機１４等を制御する。また、電池制御装置４０は、例えば、ＬＩＢ１５から他機器（鉛バッテリ１３および補機１４）へ電力を供給する際に、ＤＣＤＣコンバータ１６を制御する。

発電機１１は、エンジンの回転を動力源として電力を生成する機器である。また、車両の減速時には回生ブレーキによる回生電力を生成する。なお、発電機１１は、オルタネータやジェネレータとも呼ばれる。

また、発電機１１は、例えば電池制御装置４０からの指示に応じて電力を生成してもよい。そして、例えば発電した電力を鉛バッテリ１３やＬＩＢ１５へ供給することで、鉛バッテリ１３やＬＩＢ１５を充電する。

スタータ１２は、例えば電気モータを備え、エンジンを始動する始動装置である。かかるスタータ１２は、車両に備わる負荷である。なお、図１Ａに示す例では、電池システム１がスタータ１２と発電機１１とを備える構成としたが、例えば、電池システム１がスタータ１２および発電機１１の代わりに、ＩＳＧ（Integrated Starter Generator）などを備えてもよい。

鉛バッテリ１３は、電極に鉛を用いた二次電池である。補機１４は、車両に備わる電子機器等の負荷である。例えば、負荷である補機１４としては、ナビゲーション装置やオーディオ、エアーコンディショナ等が挙げられる。また、補機１４は、例えば、ＰＣＳ（Pre-crash Safety System）やＡＥＢ(Advanced Emergency Braking System)などの車両制御を行う車両制御装置、車両の窓の開閉などを行う種々の電気モータであってもよい。

ＬＩＢ１５は、充電または放電を行う二次電池である。なお、ＬＩＢ１５としては、鉄系のＬＩＢを用いることができるが、これに限定されるものではない。

ＤＣＤＣコンバータ１６は、鉛バッテリ１３とＬＩＢ１５との間および補機１４とＬＩＢ１５との間に設けられる。例えば、ＬＩＢ１５から鉛バッテリ１３に電力を供給する場合、ＤＣＤＣコンバータ１６は、ＬＩＢ１５の電圧を昇圧する。また、ＬＩＢ１５から補機１４に電力を供給する場合、ＤＣＤＣコンバータ１６は、ＬＩＢ１５の電圧を昇圧または降圧する。

第１スイッチ１７および第２スイッチ１８は、回路の短絡と開放を制御する開閉器（リレー）である。第１スイッチ１７は、鉛バッテリ１３と発電機１１（またはスタータ１２）との間に接続される。第２スイッチ１８は、ＬＩＢ１５と発電機１１（またはスタータ１２）との間に接続される。そして、第１スイッチ１７および第２スイッチ１８の開閉は、上記した電池制御装置４０によって制御される。

推定装置１０は、図１Ｂおよび図１Ｃに示す実施形態に係る推定方法により推定されたＳＯＣを電池制御装置４０へ通知する。

図１Ｂおよび図１Ｃは、実施形態に係るＳＯＣの推定方法の概要を示す図である。なお、図１Ｂでは、横軸が時間、縦軸がＳＯＣであるグラフを示すとともに、実施形態に係る推定方法により推定されたＳＯＣを「推定ＳＯＣ」として実線で示している。また、図１Ｃでは、横軸がＳＯＣ、縦軸がＬＩＢ１５の充放電中の閉回路電圧（ＣＣＶ（Closed Circuit Voltage）であるグラフを示している。

先ず、図１Ｂを参照しつつ説明を続けると、本実施形態に係る推定装置１０は、ＬＩＢ１５の電流値に基づいてＳＯＣを推定することができる。例えば、推定装置１０は、電流積算方式によりＬＩＢ１５のＳＯＣを推定することができる。具体的には、推定装置１０は先ず、起動時の時刻ｔ０において、初期ＳＯＣを算出する（ステップＳ１）。

例えば、推定装置１０は、起動時のＬＩＢ１５の電圧（正確には、開回路電圧。いわゆるＯＣＶ（Open Circuit Voltage））を検出する。推定装置１０は、検出されたＬＩＢ１５のＯＣＶと、ＯＣＶとＳＯＣとの関係を示す充電特性（ＯＣＶ－ＳＯＣ特性曲線（後述の図３参照））とに基づいて、初期ＳＯＣを算出する。続いて、推定装置１０は、算出された初期ＳＯＣを初期値とした、電流積算方式によるＳＯＣの推定処理を行う。

例えば、推定装置１０は、ＬＩＢ１５の電流値を電流センサ７１（後述する図２参照）で検出する（ステップＳ２）。なお、以下では、検出された電流値を「検出電流値」と記載する場合がある。次に、推定装置１０は、検出電流値を用いてＳＯＣを電流積算方式により推定する（ステップＳ３）。

ところで、電流積算方式では、ＳＯＣの推定精度が低下するおそれがあった。すなわち、例えば、電流センサで検出された電流値には、例えば電流センサや検出回路などハードウェアの特性による測定誤差が含まれることがある。そのため、電流センサの測定誤差が蓄積され、かかる測定誤差の蓄積によってＳＯＣの推定にも誤差が生じるなど、ＳＯＣの推定精度が低下するおそれがあった。

そこで、例えば、電流積算方式によるＳＯＣの推定に加え、ＬＩＢ１５の充放電中の電圧（正確には閉回路電圧（ＣＣＶ））に基づいたＳＯＣの推定も行い、電流積算方式により推定されたＳＯＣを、ＣＣＶを用いて推定されたＳＯＣに更新（補正）することで、ＳＯＣの推定精度の向上を図ることが考えらえる。

しかしながら、従来技術に係る推定装置においては、ＣＣＶを用いたＳＯＣの推定を精度良く行うことができないおそれがあった。

例えば、従来技術に係る推定装置は、図１Ｃに想像線で示すように、ＣＣＶとＳＯＣとの関係を示す充電特性（ＣＣＶ－ＳＯＣ特性曲線Ｍａ）を予め記憶しておく。そして、従来技術では、電圧センサ７２（後述する図２参照）で検出されたＣＣＶとＣＣＶ－ＳＯＣ特性曲線Ｍａとに基づいて、ＳＯＣの推定を行う。

ここで、ＬＩＢ１５には、個体によって内部抵抗が異なるなど、個体ばらつきがある。そのため、実際のＬＩＢ１５における充電特性（図１Ｃに実線で示す）が、ＣＣＶ－ＳＯＣ特性曲線Ｍａと一致しない場合がある。なお、図１Ｃでは、実際のＬＩＢ１５における充電特性が、ＣＣＶ－ＳＯＣ特性曲線Ｍａに対して、ＣＣＶが高くなる特性である例を示している。

従って、例えば、第２検出点で検出されるＣＣＶが値Ｋ２であった場合、実際のＬＩＢ１５のＳＯＣは値Ｊ２であるにもかかわらず、従来技術では、ＣＣＶの値Ｋ２とＣＣＶ－ＳＯＣ特性曲線Ｍａとに基づき、ＳＯＣを値Ｊ２ａと推定してしまい、誤差が生じ得る。このように、従来技術に係る推定装置においては、個体ばらつきなどの外乱の影響を受けて、ＣＣＶを用いたＳＯＣの推定を精度良く行うことができないおそれがあった。

そこで、本発明者は鋭意研究を重ねた結果、所定期間に検出されたＣＣＶの変化量は、個体ばらつきなどの外乱の影響を受けにくく、かかるＣＣＶの変化量を用いることで、ＳＯＣの推定精度を向上させることができるという知見を得た。これについて、図１Ｃを参照しつつ説明する。なお、ここでは、ＬＩＢ１５の放電時のＳＯＣの推定を例に挙げて説明する。

例えば、本実施形態にあっては、ＳＯＣが値Ｊ１から値Ｊ２まで変化した期間、言い換えれば、ＬＩＢ１５の放電によりＳＯＣが値Ｊ１から値Ｊ２まで所定ＳＯＣ分減少した期間を所定期間とする。なお、ここでの値Ｊ１や値Ｊ２は、例えば、電流積算方式によって推定されたＳＯＣを用いることができるが、これに限定されるものではない。

ＳＯＣが値Ｊ１である第１検出点（時刻ｔ１）のときに検出されるＣＣＶは、値Ｋ１である。ＳＯＣが値Ｊ２である第２検出点（時刻ｔ２）のときに検出されるＣＣＶは、値Ｋ２である。従って、実際のＬＩＢ１５において、所定期間に検出されたＣＣＶの変化量は、値Ｋ１から値Ｋ２を減算した「変化量Ｌ」となる。

他方、ＣＣＶ－ＳＯＣ特性曲線Ｍａで示されるような基準となるＬＩＢの場合、ＳＯＣが値Ｊ１である第１検出点（時刻ｔ１）のときのＣＣＶは、値Ｋａ１である。ＳＯＣが値Ｊ２である第２検出点（時刻ｔ２）のときのＣＣＶは、値Ｋａ２である。従って、基準となるＬＩＢ、言い換えると、実際のＬＩＢ１５とは異なるＬＩＢにおいて、所定期間に検出されたＣＣＶの変化量は、値Ｋａ１から値Ｋａ２を減算した「変化量Ｌａ」となる。

ここで、「変化量Ｌ」と「変化量Ｌａ」とを比較すると、「変化量Ｌ」と「変化量Ｌａ」とは、同様な値となっており、差は無いあるいはほとんど無い。すなわち、例えばＬＩＢ１５と基準となるＬＩＢとの間に個体ばらつきなどの外乱があったとしても、所定期間に検出されたＣＣＶの「変化量Ｌ」と「変化量Ｌａ」とは、同様な値となることが分かる。換言すれば、所定期間に検出されたＣＣＶの変化量は、個体ばらつきなどの外乱の影響を受けにくいことが分かる。

そこで、本実施形態に係る推定装置１０にあっては、個体ばらつきなどの外乱の影響を受けにくいＣＣＶの変化量を用いることで、ＳＯＣの推定精度を向上させるようにした。

図１Ｂに戻って説明を続けると、ステップＳ３で電流積算方式によるＳＯＣの推定が開始された後、ＬＩＢ１５は、充放電が行われるものとする。このとき、推定装置１０は、ＬＩＢ１５のＣＣＶを複数回検出し、検出されたＣＣＶを記憶部に記憶する（ステップＳ４）。

そして、例えば、時刻ｔ１から時刻ｔ２にかけてＬＩＢ１５の放電が行われ、ＳＯＣが所定ＳＯＣ分減少した場合、推定装置１０は、かかるＳＯＣが所定ＳＯＣ分減少した期間（変化した区間）を所定期間とし、所定期間に検出されたＣＣＶの変化量を算出する（ステップＳ５）。例えば、推定装置１０は、時刻ｔ１で検出されたＣＣＶ（図１Ｃの例では値Ｋ１）から、時刻ｔ２で検出されたＣＣＶ（値Ｋ２）を減算してＣＣＶの変化量（変化量Ｌ）を算出する。

次いで、推定装置１０は、算出されたＣＣＶの変化量に基づいてＳＯＣを推定する（ステップＳ６）。例えば、推定装置１０は、ＣＣＶの変化量と、ＣＣＶの変化量とＳＯＣとの関係を示す充電特性（ＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線（後述の図４参照））とに基づいて、ＳＯＣを推定する。

次いで、推定装置１０は、電流積算方式により推定されたＳＯＣを、ＣＣＶの変化量を用いて推定されたＳＯＣに更新（補正）する更新処理を実行する（ステップＳ７）。

このように、本実施形態に係る推定装置１０にあっては、ＣＣＶを複数回検出し、複数回検出されたＣＣＶのうち所定期間に検出されたＣＣＶの変化量を算出する。そして、推定装置１０にあっては、個体ばらつきなどの外乱の影響を受けにくい、ＣＣＶの変化量に基づいてＳＯＣを推定することで、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる。

次に、図２を参照して、実施形態に係る推定装置１０を含む電池システム１の構成について詳しく説明する。図２は、実施形態に係る推定装置１０を含む電池システム１の構成を示すブロック図である。なお、図２では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。

換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。

図２に示すように、電池システム１は、上記した推定装置１０と、電池制御装置４０と、電流センサ７１と、電圧センサ７２と、温度センサ７３と、各種機器８０と、スイッチ８１とを備える。なお、図２では、図示の簡略化のため、上記した発電機１１やスタータ１２、補機１４（図１Ａ参照）などを各種機器８０として１つのブロックで示すとともに、第１スイッチ１７および第２スイッチ１８（図１Ａ参照）をスイッチ８１として１つのブロックで示している。

電流センサ７１は、ＬＩＢ１５の充放電電流を計測するセンサである。電圧センサ７２は、ＬｉＢ１５の電池電圧を計測するセンサである。例えば、電圧センサ７２は、ＬｉＢ１５のＯＣＶやＣＣＶを測定することができる。温度センサ７３は、ＬｉＢ１５の電池温度を計測するセンサである。電流センサ７１、電圧センサ７２および温度センサ７３は、それぞれ計測結果を示す信号を推定装置１０へ出力する。

推定装置１０は、制御部２０と、記憶部３０とを備える。制御部２０は、検出部２１と、推定部２２とを備える。

制御部２０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。

コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部２０の検出部２１および推定部２２として機能する。

また、制御部２０の検出部２１および推定部２２の少なくともいずれか一部または全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成することもできる。

また、記憶部３０は、例えば、データフラッシュや不揮発性メモリ、レジスタといった記憶デバイスである。記憶部３０は、ＯＣＶ－ＳＯＣマップ情報３１と、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣマップ情報３２と、検出値情報３３とを記憶する。

ＯＣＶ－ＳＯＣマップ情報３１は、ＬｉＢ１５の開回路電圧（ＯＣＶ）とＳＯＣとの関係を示す充電特性に関する情報を含み、具体的には、ＯＣＶ－ＳＯＣ特性曲線に関する情報を含む。また、後述の推定部２２は、かかるＯＣＶ－ＳＯＣ特性曲線により、ＬｉＢ１５のＯＣＶからＳＯＣを推定することも可能である。

図３は、ＯＣＶ－ＳＯＣ特性曲線の一例を示す図である。図３に示すように、ＯＣＶ－ＳＯＣ特性曲線は、ＬｉＢ１５を充放電させたときのＳＯＣとＯＣＶの観測値に対して例えば、最小二乗法等によって導出された関数である。

図２の説明に戻ると、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣマップ情報３２は、ＬｉＢ１５の閉回路電圧（ＣＣＶ）の変化量とＳＯＣとの関係を示す充電特性に関する情報を含み、具体的には、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線に関する情報を含む。また、後述の推定部２２は、かかるＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線により、ＬｉＢ１５のＣＣＶの変化量からＳＯＣを推定することも可能である。

図４は、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線の一例を示す図である。図４に示すように、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線は、ＬｉＢ１５を充放電させたときのＳＯＣとＣＣＶの変化量の観測値に対して例えば、最小二乗法等によって導出された関数である。

図４に示すように、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線において、ＳＯＣが低くなるにつれて、ＣＣＶの変化量は大きくなる特性を有している。逆にいえば、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線において、ＳＯＣが大きくなるにつれて、ＣＣＶの変化量は小さくなる特性を有している。

従って、本実施形態にあっては、ＳＯＣが、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線においてＣＣＶの変化量が大きくなるような領域である場合に、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線を用いたＳＯＣの推定を行うようにしてもよい。換言すれば、ＳＯＣが所定値より低く、ＣＣＶの変化量が大きくなるような領域である場合に、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線を用いたＳＯＣの推定を行うようにしてもよい。これにより、例えば、ＣＣＶの変化量が比較的大きいときにＳＯＣの推定が行われることから、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる。なお、上記した所定値は、所定閾値であり、ＳＯＣがその所定値（所定閾値）未満のときＣＣＶの変化量が大きくなるような領域と推定可能な値に設定される。所定値は、上記に限定されるものではなく、任意の値に設定されてもよい。

また、ＣＣＶに対してＳＯＣは、ＬＩＢ１５の充放電時の電流値およびＬＩＢ１５の温度の双方に応じて変動する。このため、ＣＣＶの変化量に対するＳＯＣもＬＩＢ１５の充放電時の電流値およびＬＩＢ１５の温度の双方に応じて変動する。

そこで、本実施形態に係るＣＣＶ変化量－ＳＯＣマップ情報３２にあっては、ＬＩＢ１５の充放電時の電流値毎に設定されたＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線が、ＬＩＢ１５の温度毎に設定されるようにした。なお、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣマップ情報３２においては、図４に示すように、ＬＩＢ１５の充放電時の電流値が増加するにつれて、ＣＣＶ変化量に対するＳＯＣの変化量が緩やかになるような特性を示すが、これは例示であって限定されるものではない。

これにより、本実施形態にあっては、算出されたＣＣＶの変化量、ＬＩＢ１５の電流値、および、ＬＩＢ１５の温度などに基づいて、ＳＯＣを推定することが可能になり、ＳＯＣの推定精度を一層向上させることができる。

図２の説明に戻ると、検出値情報３３は、検出部２１によって検出された各種の検出値を示す情報を含む。ここで、図５を用いて、検出値情報３３について説明する。図５は、検出値情報３３の一例を示す図である。

図５に示すように、検出値情報３３には、「検出値ＩＤ」、「ＣＣＶ」、「電流値」、「温度」および「検出時刻」等の項目が含まれる。

「検出値ＩＤ」は、検出値を識別する識別情報である。「ＣＣＶ」は、電圧センサ７２によって検出された充放電時のＬＩＢ１５のＣＣＶを示す情報である。なお、図５に示す例では、便宜上、「ＣＣＶ」を「ＣＣＶ＿Ｂ０１」といったように抽象的な記載とするが、「ＣＣＶ＿Ｂ０１」には具体的な情報が記憶されるものとする。以下、他の情報についても抽象的に記載する場合がある。

「電流値」は、電流センサ７１によって検出された充放電時のＬＩＢ１５の電流値を示す情報である。「温度」は、温度センサ７３によって検出された充放電時のＬＩＢ１５の温度を示す情報である。「検出時刻」は、上記したＣＣＶなど各種の検出値が検出された時刻を示す情報である。

図５に示す例において、検出値ＩＤ「Ａ０１」で識別されるデータは、ＣＣＶが「ＣＣＶ＿Ｂ０１」、電流値が「電流値Ｃ０１」、温度が「温度Ｄ０１」、検出時刻が「時刻Ｅ０１」であることを示している。

図２の説明に戻ると、制御部２０の検出部２１は、ＬＩＢ１５の電流値や電圧、温度を検出する。例えば、検出部２１は、電流センサ７１から入力される信号に基づいてＬＩＢ１５の電流値を検出する。また、検出部２１は、電圧センサ７２から入力される信号に基づいてＬＩＢ１５の電圧値を検出する。なお、検出部２１は、電圧値として、上記したＯＣＶやＣＣＶを検出することができる。また、検出部２１は、温度センサ７３から入力される信号に基づいてＬＩＢ１５の温度を検出する。

また、検出部２１は、定期的または不定期に、ＬＩＢ１５の電流値や電圧を検出するため、ＬＩＢ１５の電流値や電圧を複数回検出する。そして、検出部２１は、検出された電流値や電圧、温度を検出値情報３３（図５参照）として記憶部３０に記憶する。具体的には、検出部２１は、ＬＩＢ１５の充放電時に検出された電流値や電圧、温度、検出された時刻などを検出値情報３３として記憶部３０に記憶する。なお、検出値情報３３は、例えばリングバッファ方式の記憶媒体に記憶され、古い検出値情報から順に新しい検出値情報へ随時上書きされるが、これに限定されるものではない。また、検出部２１は、検出されたＯＣＶなどを推定部２２へ通知してもよい。

推定部２２は、電流値に基づいてＳＯＣを推定する。例えば、推定部２２は、電流積算方式によりＳＯＣを推定する。詳しくは、推定部２２は、起動時のＬＩＢ１５のＯＣＶと、ＯＣＶ－ＳＯＣマップ情報３１のＯＣＶ－ＳＯＣ特性曲線とに基づいて、初期ＳＯＣを算出する。

そして、推定部２２は、算出された初期ＳＯＣを初期値として、ＳＯＣを推定する。なお、電流積算方式の演算式としては、例えば「ＳＯＣ（ｋ＋１）＝ＳＯＣ（ｋ）＋電流積分／ＦＣＣ」を用いることができる。ここで、ｋは、離散化した時間のインデックスであり、換言すれば、ステップ数である。また、ＦＣＣは、満充電容量と呼ばれる定数である。

また、推定部２２は、上記した電流積算方式によるＳＯＣの推定に加え、ＣＣＶの変化量に基づいたＳＯＣの推定を行うことができる。例えば、推定部２２は、検出部２１によって複数回検出されたＣＣＶのうち、所定期間に検出されたＣＣＶの変化量（図１Ｃの例では「変化量Ｌ」）を算出する。

詳しくは、推定部２２は、電流積算方式により推定されたＳＯＣが所定ＳＯＣ変化した場合に（図１Ｃの例ではＳＯＣが「値Ｊ１」から「Ｊ２」に変化した場合に）、ＳＯＣが所定ＳＯＣ変化した期間を所定期間とする。なお、所定ＳＯＣは、任意の値に設定され、例えば、ＳＯＣの変化に伴ってＣＣＶが変化するような値に設定される。

そして、推定部２２は、所定期間に検出されたＣＣＶの変化量（変化量Ｌ）を算出し、算出されたＣＣＶの変化量に基づいてＳＯＣを推定する。具体的には、推定部２２は、ＣＣＶの変化量と、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣマップ情報３２のＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線とに基づいて、ＳＯＣを推定する。

このように、本実施形態に係る推定部２２は、上記したように、個体ばらつきなどの外乱の影響を受けにくいＣＣＶの変化量を用いるようにしたことから、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる。

また、推定部２２は、ＣＣＶの変化量に加え、例えば所定期間に検出されたＬＩＢ１５の電流値に基づいて、ＳＯＣを推定することができる。例えば、推定部２２は、所定期間に検出されたＬＩＢ１５の電流値と、ＣＣＶの変化量と、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣマップ情報３２のＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線とに基づいて、ＳＯＣを推定することができる。

なお、上記した所定期間に検出されたＬＩＢ１５の電流値としては、例えば、所定期間に検出されたＬＩＢ１５の平均電流値が用いられるが、これに限られず、所定期間に検出されたＬＩＢ１５の最高電流値や最低電流値など、その他の電流値が用いられてもよい。

このように、推定部２２は、所定期間に検出されたＬＩＢ１５の電流値とＣＣＶの変化量とに基づいてＳＯＣを推定することで、ＳＯＣの推定精度をより一層向上させることができる。

また、推定部２２は、ＣＣＶの変化量に加え、例えば所定期間に検出されたＬＩＢ１５の温度に基づいて、ＳＯＣを推定することができる。例えば、推定部２２は、所定期間に検出されたＬＩＢ１５の温度と、ＣＣＶの変化量と、ＣＣＶ変化量－ＳＯＣマップ情報３２のＣＣＶ変化量－ＳＯＣ特性曲線とに基づいて、ＳＯＣを推定することができる。

なお、上記した所定期間に検出されたＬＩＢ１５の温度としては、例えば、所定期間に検出されたＬＩＢ１５の平均温度が用いられるが、これに限られず、所定期間に検出されたＬＩＢ１５の最高温度や最低温度など、その他の温度が用いられてもよい。

このように、推定部２２は、所定期間に検出されたＬＩＢ１５の温度とＣＣＶの変化量とに基づいてＳＯＣを推定することで、ＳＯＣの推定精度をより一層向上させることができる。

なお、上記では、ＬＩＢ１５の電流値を用いるＳＯＣの推定と、ＬＩＢ１５の温度を用いるＳＯＣの推定とを別々に説明したが、これらを適宜に組み合わせてもよい。すなわち、例えば、推定部２２は、所定期間に検出されたＬＩＢ１５の電流値と、所定期間に検出されたＬＩＢ１５の温度と、ＣＣＶの変化量とに基づいてＳＯＣを推定してもよい。

また、推定部２２は、ＣＣＶの変化量を用いてＳＯＣが推定された場合、電流積算方式により推定されたＳＯＣを、更新（補正）する更新処理を実行することができる。そして、推定部２２は、更新後のＳＯＣと更新後に検出部２１によって検出された電流値とに基づき、電流積算方式によるＳＯＣの推定を行ってもよい。言い換えると、推定部２２は、更新後のＳＯＣから電流積算方式によるＳＯＣの推定を再開してもよい。

電流積算方式では、例えば電流センサ７１の測定誤差が蓄積され、かかる測定誤差の蓄積によってＳＯＣの推定にも誤差が生じるおそれがあるが、上記した更新処理が実行されることで、測定誤差の蓄積をリセットすることが可能となる。これにより、更新処理後における、電流値を用いたＳＯＣの推定精度を向上させることができる。

図２の説明を続けると、電池制御装置４０は、制御部５０と、記憶部６０とを備える。制御部５０は、充放電制御部５１を備える。制御部５０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。

コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部５０の充放電制御部５１として機能する。また、制御部５０の充放電制御部５１をＡＳＩＣやＦＰＧＡ等のハードウェアで構成することもできる。また、記憶部６０は、例えば、データフラッシュや不揮発性メモリ、レジスタといった記憶デバイスであり、各種のプログラムなどを記憶する。

充放電制御部５１は、推定装置１０で推定されたＳＯＣ（推定ＳＯＣ）や車両状況に基づいて、たとえば各種機器８０やスイッチ８１などを制御する。これにより、充放電制御部５１は、ＬＩＢ１５の充放電を制御することができる。

次に、図６を用いて実施形態に係る推定装置１０が実行する処理手順について説明する。図６は、推定装置１０が実行する処理手順を示すフローチャートである。

図６に示すように、推定装置１０の制御部２０は先ず、ＬＩＢ１５の電流値を検出する（ステップＳ１０）。続いて、制御部２０は、検出されたＬＩＢ１５の電流値を用いて、電流積算方式によりＳＯＣを推定する（ステップＳ１１）。

次いで、制御部２０は、ＬＩＢ１５のＣＣＶを検出し、記憶部３０に記憶する（ステップＳ１２）。次いで、制御部２０は、電流積算方式により推定されたＳＯＣが、所定ＳＯＣ変化したか否かを判定する（ステップＳ１３）。

制御部２０は、ＳＯＣが所定ＳＯＣ変化していないと判定された場合（ステップＳ１３，Ｎｏ）、以降の処理をスキップし、電流積算方式によるＳＯＣの推定を継続する。

一方、制御部２０は、ＳＯＣが所定ＳＯＣ変化したと判定された場合（ステップＳ１３，Ｙｅｓ）、ＳＯＣが所定ＳＯＣ変化した期間である所定期間に検出されたＣＣＶの変化量を算出する（ステップＳ１４）。

次いで、制御部２０は、算出されたＣＣＶの変化量に基づいてＳＯＣを推定する（ステップＳ１５）。そして、制御部２０は、電流積算方式により推定されたＳＯＣを、ＣＣＶの変化量を用いて推定されたＳＯＣに更新する更新処理を実行する（ステップＳ１６）。

上述してきたように、実施形態に係る推定装置１０は、検出部２１と、推定部２２とを備える。検出部２１は、電池（ＬＩＢ１５）の閉回路電圧（ＣＣＶ）を複数回検出する。推定部２２は、検出部２１によって複数回検出された閉回路電圧のうち、所定期間に検出された閉回路電圧の変化量を算出し、算出された変化量に基づいて電池の充電率（ＳＯＣ）を推定する。これにより、電池（ＬＩＢ１５）の充電率の推定精度を向上させることができる。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１ 電池システム
１０ 推定装置
１５ ＬＩＢ（電池の一例）
２１ 検出部
２２ 推定部

Claims (5)

1. 電池の閉回路電圧および電流値を複数回検出し、
   検出された前記電流値に基づいて前記電池の充電率を推定するとともに、前記電流値に基づいて推定された前記電池の充電率の変化量が閾値を超えた場合の前記閉回路電圧の変化量を算出し、算出された前記閉回路電圧の変化量と、前記閉回路電圧の変化量と前記電池の充電率との関係を示す充電特性と、に基づいて前記電池の充電率を推定する制御部
   を備えることを特徴とする推定装置。
2. 前記制御部は、
   前記閉回路電圧の変化量と、前記閉回路電圧の変化量と前記電池の充電率との関係を示す充電特性と、に基づいて前記電池の充電率を推定した場合、前記電流値に基づいて推定された前記電池の充電率を、前記閉回路電圧の変化量と、前記閉回路電圧の変化量と前記電池の充電率との関係を示す充電特性と、に基づいて推定された前記電池の充電率に更新するとともに、更新後の前記電池の充電率と更新後に検出された前記電流値とに基づいて前記電池の充電率を推定すること
   を特徴とする請求項１に記載の推定装置。
3. 前記制御部は、
   前記電流値に基づいて推定された前記電池の充電率の変化量が前記閾値を超えた場合の前記電池の電流値と、前記閉回路電圧の変化量と、前記閉回路電圧の変化量と前記電池の充電率との関係を示す充電特性と、に基づいて、前記電池の充電率を推定すること
   を特徴とする請求項１または２に記載の推定装置。
4. 前記制御部は、
   前記電池の温度を検出し、
   前記電流値に基づいて推定された前記電池の充電率の変化量が前記閾値を超えた場合の前記電池の温度と、前記閉回路電圧の変化量と、前記閉回路電圧の変化量と前記電池の充電率との関係を示す充電特性と、に基づいて、前記電池の充電率を推定すること
   を特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の推定装置。
5. 電池の閉回路電圧および電流値を複数回検出する検出工程と、
   検出された前記電流値に基づいて前記電池の充電率を推定するとともに、前記電流値に基づいて推定された前記電池の充電率の変化量が閾値を超えた場合の前記閉回路電圧の変化量を算出し、算出された前記閉回路電圧の変化量と、前記閉回路電圧の変化量と前記電池の充電率との関係を示す充電特性と、に基づいて前記電池の充電率を推定する推定工程と
   を含むことを特徴とする推定方法。

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