JP7354586B2 - 推定装置、推定方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

推定装置、推定方法及びコンピュータプログラム Download PDF

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Description

本発明は、蓄電素子の劣化を推定する推定装置、推定方法、及びコンピュータプログラムに関する。
電気エネルギーを蓄積し、必要な時に動力源としてエネルギーを供給できる蓄電素子が利用されている。蓄電素子は、携帯機器、電源装置、自動車や鉄道を含む輸送機器、航空・宇宙・建設用を含む産業用機器等に適用されている。必要な時に必要なだけ蓄積しておいたエネルギーを利用できるよう、蓄電素子の蓄電容量を常時把握することは重要である。蓄電素子は時間、及び使用頻度に応じて主に化学的に劣化することが知られている。そのため、活用できるエネルギーが時間、及び使用頻度に応じて減少する。必要な時に必要なだけエネルギーを利用するために、蓄電素子の劣化状態を把握することは重要である。これまでに、蓄電素子の劣化を推定するための技術が開発されている。
例えば、蓄電素子が風力発電設備において用いられる場合、風力によって発電量が頻繁に切り換わり、発電のパターンが複雑であるので、蓄電素子の充放電パターンも複雑になる。例えば太陽光発電の場合、昼間に発電するので、略一定の発電パターンを有し、蓄電素子の充放電パターンも略一定化する。このため、所定期間の充放電パターンを取得して、蓄電素子の劣化を推定することができる。車載用蓄電素子においても、所定期間の充放電パターンを取得して、蓄電素子の劣化を推定することが行われている。
特許文献1には、発電装置からの電流を複数の蓄電池ブロックに配分すると共に、少なくとも1つの蓄電池ブロックに対して定電流で配分し、定電流が配分される蓄電池ブロックの電流、電圧及び温度からSOCを推定する蓄電池システムの発明が開示されている。
国際公開第2013/099401号
従来の方法では、特に、充放電が頻繁に切り換わる、複雑な充放電パターンを有する場合、蓄電素子の劣化の推定精度が十分でない場合がある。特許文献1の蓄電池システムにおいては、測定時間に定電流を流してSOCを測定できるが、蓄電池の蓄積された劣化量を推定することはできない。
複雑な充放電パターンに対してもより良好に劣化を推定することが求められている。
本発明の目的は、蓄電素子の劣化を精度よく推定することが可能な推定装置、推定方法、及びコンピュータプログラムを提供することにある。
本発明の一態様に係る推定装置は、蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のSOCを取得する第1取得部と、複数のSOCの範囲に応じて、劣化係数を複数記憶した記憶部と、前記第1取得部が取得した開始時及び終了時のSOCに基づいて、対応する劣化係数を前記記憶部に記憶された複数の劣化係数から特定する特定部と、前記特定部が特定した劣化係数に基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定する推定部とを備える。
本発明の一態様に係る推定方法は、蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のSOCを取得し、取得した開始時及び終了時のSOCに基づいて、複数のSOCの範囲に応じて予め決められた劣化係数を用いて、前記蓄電素子の劣化を推定する。
本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のSOCを取得し、取得した開始時及び終了時のSOCに基づいて、複数のSOCの範囲に応じて予め決められた劣化係数を用いて、前記蓄電素子の劣化を推定する処理をコンピュータに実行させる。
本発明においては、蓄電素子の劣化を精度よく推定することができる。
風力発電の充放電パターンの一例を示すグラフである。 図1の一部拡大図である。 レートが1/3C、温度が45℃である場合の、最低のSOC及びΔSOCと、劣化係数との関係を示すグラフである。 劣化係数の特定方法を示す説明図である。 実施形態1に係る充放電システム及びサーバの構成を示すブロック図である。 電池モジュールの斜視図である。 BMUの構成を示すブロック図である。 推定装置の蓄電素子の劣化推定の処理手順を示すフローチャートである。 推定装置の蓄電素子の劣化推定の他の処理手順を示すフローチャートである。 開始時及び終了時のSOCの範囲を変えて、図8のフローチャートの処理により劣化量を求めた結果を示すグラフである。 温度15℃、レート1/3Cで、風力発電設備用蓄電素子を模擬し、充放電を行った場合の、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。 温度20℃、レート1/3Cで、風力発電設備用蓄電素子を模擬し、充放電を行った場合の、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。 温度25℃、レート1/3Cで、風力発電設備用蓄電素子を模擬し、充放電を行った場合の、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。 温度35℃、レート1/3Cで、風力発電設備用蓄電素子を模擬し、充放電を行った場合の、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。 温度45℃、レート1/3Cで、風力発電設備用蓄電素子を模擬し、充放電を行った場合の、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。 温度65℃、レート1/3Cで、風力発電設備用蓄電素子を模擬し、充放電を行った場合の、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。
(実施の形態の概要)
実施の形態に係る推定装置は、蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のSOCを取得する第1取得部と、複数のSOCの範囲に応じて、劣化係数を複数記憶した記憶部と、前記第1取得部が取得した開始時及び終了時のSOC(或いは、開始時から終了時までのSOCの差分)に基づいて、対応する劣化係数を前記記憶部に記憶された複数の劣化係数から特定する特定部と、前記特定部が特定した劣化係数に基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定する推定部とを備える。
ひと続きの充電又は放電又はフロート充電において、複数のSOC範囲に応じて劣化係数を複数記憶部に記憶しておく。開始時及び終了時のSOC(或いは、開始時から終了時までのSOCの差分)に基づいて、対応する劣化係数を前記記憶部に記憶された複数の劣化係数から特定し、蓄電素子の劣化を推定する。所定のSOCを中心としたSOCの変動量が大きい場合に劣化量が大きいこと、SOCの変動量が同一であっても中心SOCにより劣化値が変化するという、本出願人の特許第6428957号公報の知見を加味した上で、さらに、充電及び放電の都度、ΔSOC及びSOCの範囲に応じた劣化係数を用いたバッチ処理により劣化を推定する。充放電が頻繁に切り換わり、複雑な充放電パターンを有する場合においても、蓄電素子の劣化を精度よく推定できる。また、バッチ処理を行うことで、プロセッサの計算負荷を下げる、プロセッサの処理が高速化できる、或いは高速処理可能な高価なプロセッサではなく、安価なプロセッサを用いることができる、などの効果がある。
上述の推定装置において、前記記憶部は、SOC0から100%を異なる間隔で区分した複数のSOC範囲に応じて劣化係数を複数記憶し、前記特定部は、前記複数のSOC範囲のうち、前記第1取得部が取得した開始時及び終了時のSOCを含むSOC範囲であって、その範囲幅が最小であるSOC範囲の劣化係数を特定してもよい。
上記構成によれば、良好に劣化係数を特定できる。
上述の推定装置において、単位時間の電流、電圧、電力、又はSOCの変化量を取得する第2取得部と、前記第1取得部は、前記第2取得部が取得した電流、電圧、電力、又はSOCの変化量と、前記第2取得部が前回取得した電流、電圧、電力、又はSOCの変化量とに基づいて、前記SOCを取得してもよい。
上記構成によれば、単位時間の電流、電圧、電力、又はSOCの変化量に基づいて、状態の変遷を検知できる。
上述の推定装置において、前記第2取得部が取得した電流、電圧、電力、又はSOCの変化量と、前記第2取得部が前回取得した電流、電圧、電力、又はSOCの変化量とに基づいて、放置から充放電への切り換え、又は充放電間の切り換えの有無を判定する第1判定部を備え、前記第1取得部は、前記第1判定部が、前記切り換えがあったと判定した場合に、前記SOCを取得してもよい。
上記構成によれば、充放電の切り換えを確認して、充電又は放電の開始時及び終了時のSOCを取得し、充電及び放電毎に良好に劣化を推定できる。
上述の推定装置において、前記第2取得部が取得した単位時間の電流、電圧、電力、又はSOCの変化量に基づいて、充放電状態、放置状態、及びフロート状態のいずれの状態であるかを判定する第2判定部を備え、前記推定部は、前記第2判定部が判定した状態に基づいて、前記劣化を推定してもよい。
上記構成によれば、蓄電素子の状態に応じて、良好に劣化を推定できる。
本発明に係る推定方法は、蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のSOCを取得し、取得した開始時及び終了時のSOC(或いは、開始時から終了時までのSOCの差分)に基づいて、複数のSOCの範囲に応じて予め決められた劣化係数を用いて、前記蓄電素子の劣化を推定する。
上記構成によれば、開始時及び終了時のSOC(或いは、開始時から終了時までのSOCの差分)に基づいて、複数のSOCの範囲に応じて予め決められた劣化係数を用いて、、蓄電素子の劣化を推定する。充電及び放電の都度、ΔSOC及びSOCの範囲に応じた劣化係数を用いたバッチ処理により劣化を推定する。頻繁に充放電が切り換わり、複雑な充放電パターンを有する場合においても、蓄電素子の劣化を精度よく推定できる。
本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のSOCを取得し、取得した開始時及び終了時のSOC(或いは、開始時から終了時までのSOCの差分)に基づいて、複数のSOCの範囲に応じて予め決められた劣化係数を用いて、前記蓄電素子の劣化を推定する処理をコンピュータに実行させる。
なお、これまでの説明では、SOCを用いた蓄電素子の劣化推定に関する内容であったが、蓄電素子の容量、すなわち、蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時の蓄電素子の容量(或いは、開始時から終了時までの蓄電素子の容量変化)からも同様に劣化推定可能である。以降は、一例として、SOCを用いた蓄電素子の劣化推定について説明する。
以下、具体的に劣化の推定方法について説明する。
図1は、風力発電の充放電パターンの一例を示すグラフである。図1において、横軸は時間(日)、縦軸は電力(W)である。図1に示すように、風力発電は風力により発電量が細かく変化するので、充電及び放電が短い期間で切り換わり、複雑なパターンを有する。
図2は、図1の一部拡大図である。図2において、横軸は時間(日)、右側の縦軸はSOC(%)、左側の縦軸は電力(W)である。左側の縦軸は電流(A)にも対応する。図2に示すように、SOC及び電力が一定である放置状態、SOCが減少し、電力が負の値を示す放電状態、及びSOCが増加し、電力が正の値を示す充電状態に変遷している。図2に示されていないが、満充電後に、微小電流をバイパス回路に流し、蓄電素子に負荷をかけないようにするフロート状態も存在する。
風力発電設備においては、1地点に限れば風力発電の出力変動は大きいが、複数地点を重ね合わせると、ならし効果により出力変動は緩和されるという特徴がある。
また、ひとつの風力発電設備に例えば数百万個の蓄電素子が使用されており、劣化を精度良く推定して、数年後等に交換又は増設する蓄電素子の数量を精度良く決定したいという要請もある。
ならし効果も加味し、頻繁な充放電の変化に対応して、劣化を精度良く推定する必要がある。
本出願人は、特許第6428957号公報に示すように、充放電の中間(中心)のSOCが同一であってもSOCの変動量が異なる場合、劣化量が異なることを見出した。劣化量が、SOCの変動の大きさに応じて大きくなることを見出した。
また、SOCの変動量が同一であっても、中心SOCに応じて劣化量が大きく異なることも見出した。
本出願人はじめ、負極活物質の劣化を考慮した種々の劣化推定方法を開発してきた。
本出願人は、上述の特許第6428957号公報において、SOCの変動の大きさが大きいほど、負極の膨張(充電時)と収縮(放電時)が顕著になることで負極の表面に形成されたSEI被膜が部分的に破壊され、その結果として蓄電素子の通電による劣化量が大きくなるとの可能性を考察している。
風力発電設備用の蓄電素子においては、電流量を多くするために、正極活物質として、Lix (Nia CocMnb)O2 (a+b+c=1、a≧0.5、b≧0、c≧0、0<x≦1.1)で表される、Ni量を多くしたNCM(Ni+Co+Mn系の混合正極活物質、以下NCMとする)が多く用いられる。SOCの変動量が大きい場合、Liイオンの挿入・脱離に起因する前記NCMの結晶格子変化により、正極の活物質層がクラックしやすくなる。クラックによる活物質の孤立化により、導電パスの切断箇所が増大し、接触抵抗が増大する。したがって、充放電回数(サイクル数)が増えるにつれて蓄電素子としての機能が低下する。即ち、上述の負極活物質の劣化だけでなく、正極活物質の劣化も考慮する必要がある。
本実施形態においては、レート、温度別に、ひと続きの充電又は放電の開始時から終了時までのSOCの範囲と、開始時のSOC及び終了時のSOCの差(範囲)であるΔSOCとに応じて複数の劣化係数を記憶しておく。取得したひと続きの充電又は放電の開始から終了までのSOCの範囲、及びΔSOCに基づいて、記憶した劣化係数から対応する劣化係数を特定する。本発明者は、以上のように特定した劣化係数を用いて劣化を推定する場合、上述の正極及び負極の活物質に由来する劣化、並びにならし効果も加味し、頻繁な充放電の変化に対応して精度良く推定できることを見出し、本発明を完成するに至った。
本実施形態においては、電流、電力、又はSOCの変化量に基づいて、充放電状態、放置状態、及びフロート状態のいずれの状態であるかを判定する。
判定した状態に応じて、下記の式により劣化量Dを算出する。
充電状態又は放電状態の場合、劣化量は、以下の式(1)により算出される。
D=Dcal +Dcyc・・・(1)
ここで、Dcal :経時的劣化量
Dcyc:充放電を行うことによる劣化量
Dcal は、以下の式(2)により算出される。
Dcal =kc×√t・・・(2)
ここで、t:状態の経過時間
kc:経時劣化係数
劣化モデル則は、ルート則、直線則、或いはそれ以外の劣化モデル則であってもよい。
Dcycは、以下の式(3)により算出される。
Dcyc=kr×ΔSOC・・・(3)
ここで、kr:充放電時の劣化係数
krは、後述のようにして特定する。
劣化モデル則は、ルート則、直線則、或いはそれ以外の劣化モデル則であってもよい。
放置状態の場合、劣化量は、以下の式(4)により算出される。
D=Dcal・・・(4)
フロート状態で、ΔSOC>0である場合、劣化量は、以下の式(5)により算出される。
D=Dcal +Dcyc+Dflt ・・・(5)
Dfltはフロート状態における劣化量であり、以下の式(6)により算出される。
Dflt=kf×√t・・・(6)
ここで、kf:フロート時の劣化係数
フロート状態で、ΔSOC=0である場合、劣化量は、以下の式(7)により算出される。
D=Dcal +Dflt ・・・(7)
Dcal及びDfltはルート則により、Dcycは直線則によって求めているが、これは一例であって、Dcal及びDfltを直線則により、Dcycはルート則によって求めてもよい。
本実施形態では、フロート状態ではルート則を用いるが、劣化モデル則は、直線則、或いはそれ以外の劣化モデル則であってもよい。
劣化係数krは、以下のようにして特定する。
レート、温度別に、充電又は放電の開始時点及び終了時点を変えて、ΔSOCとSOH(State of Health)との関係を求め、充電の開始時点(充放電の最低のSOC、開始時から終了時までのSOCの範囲に対応する)及びΔSOC毎に劣化係数krを求めた。図3は、レートが1/3C、温度が45℃である場合の、最低のSOC及びΔSOCと、劣化係数krとの関係を示すグラフである。図3の横軸は、ΔSOC(%)、縦軸は充放電の最低のSOC(%)であり、各点の円の大きさが劣化係数krの値の大きさを示す。
図4は、劣化係数の特定方法を示す説明図である。図4の左右方向はSOC(%)である。図3の結果に基づき、ΔSOC毎に、劣化係数krが付与されている。ΔSOC25の場合、充電(又は)放電の開始時点及び終了時点に応じ、劣化係数krとしてa、b、c、dが付与され、ΔSOC50の場合、劣化係数krとしてe、fが付与され、ΔSOC100の場合、劣化係数krとしてgが付与されている。
図4の例に示すように、取得したSOCの範囲が10~30%である場合、SOC10~30%の範囲を全て含み、かつΔSOC(SOC範囲幅)が最も小さい劣化係数krを選択する。この場合、ΔSOC50の劣化係数eを選択する。
なお、記憶しているΔSOCは、25%、50%、及び100%の場合に限定されない。劣化係数は内挿計算により求めてもよい。
また、図4の矢印は各ΔSOCにおいて、SOC100%の範囲を等間隔に区切って設けてもよいし、等間隔でなくてもよい(矢印が重なってもよい)。SOCに応じて間隔を変えてもよい。
(実施形態1)
以下、実施形態1として、風力発電設備に用いられる充放電システムを例に挙げて説明する。
以下、蓄電素子がリチウムイオン二次電池である場合を説明するが、蓄電素子はリチウムイオン二次電池には限定されない。
図5は、実施形態1に係る充放電システム1及びサーバ13の構成を示すブロック図である。
充放電システム1は、電池モジュール3と、BMU(Battery Management Unit)4と、制御装置6と、電圧センサ8と、電流センサ9と、温度センサ10とを備える。充放電システム1により、負荷5に電力が供給される。
電池モジュール3は、複数の蓄電素子としてのリチウムイオン二次電池(以下、電池という)2が直列に接続されている。制御装置6は、充放電システム1全体を制御する。
サーバ13は、通信部14、及び制御部15を備える。
制御装置6は、制御部61、表示部62、及び通信部63を備える。
制御装置6は、通信部7、ネットワーク12、及び通信部14を介し、制御部15と接続されている。制御装置6は、ネットワーク12を介して制御部15との間でデータの送受信を行う。
本実施形態においては、BMU4、制御装置6、及び制御部15のいずれかが、本発明の推定装置として機能する。なお、制御部15が前記推定装置として機能しない場合、充放電システム1がサーバ13に接続されていなくてもよい。
図5においては、電池モジュール3を一組備える場合を示している。なお、電池モジュールの数はこの場合に限定されない。
BMU4は、電池ECUであってもよい。
電圧センサ8は、電池モジュール3に並列に接続されており、電池モジュール3の全体の電圧に応じた検出結果を出力する。電圧センサ8は、各電池2の後述する正極の端子23,負極の端子26に接続されており、各電池2の端子23,26間の電圧V1 を測定し、各電池2のV1 の合計値である電池モジュール3の後述する負極のリード33,正極のリード36間の電圧Vを検出する。
電流センサ9は、電池モジュール3に直列に接続されており、電池モジュール3に流れる電流Iを検出する。
温度センサ10は、電池モジュール3近傍の温度を検出する。
図6は、電池モジュール3の斜視図である。
電池モジュール3は、直方体状のケース31と、ケース31に収容された複数の前記電池2とを備える。
電池2は、直方体状のケース本体21と、蓋板22と、蓋板22に設けられた、端子23,端子26と、破裂弁24と、電極体25とを備える。電極体25は正極板、セパレータ、及び負極板を積層してなり、ケース本体21に収容されている。
電極体25は、正極板と負極板とをセパレータを介して扁平状に巻回して得られるものであってもよい。
正極板は、例えば、アルミニウムやアルミニウム合金等からなる板状(シート状)又は長尺帯状の金属箔である正極基材箔上に活物質層が形成されたものである。負極板は、例えば、銅及び銅合金等からなる板状(シート状)又は長尺帯状の金属箔である負極基材箔上に活物質層が形成されたものである。セパレータは、例えば、合成樹脂からなる微多孔性のシートである。
正極の活物質層に用いられる正極活物質は、例えばLix (NiaMnbCoc d )O2 (MはLi,Ni,Mn,Co以外の金属元素、0≦a≦1、0≦b<1、0≦c<1、a+b+c+d=1、0<x≦1.1、a,cは同時に0でない)で表される層状酸化物である。正極活物質は層状岩塩型の結晶構造を有する。前記aは0.5≦a≦1を満たすのが好ましい。この場合、遷移金属サイトにNiを多く含有する。
正極活物質は、d=0であり、Lix (Nia CocMnb)O2 で表されるNCMであるのが好ましい(a+b+c=1、a≧0.5、b≧0、c≧0、0<x≦1.1)。aは0.6以上であるのがより好ましく、0.8以上であるのがさらに好ましい。
正極活物質は、MがAl、b=0であり、Lix (Nia CocAld )O2 で表されるNCAであってもよい(a+c+d=1、a≧0.5、c≧0、d≧0、0<x≦1.1)。aは0.6以上であるのがより好ましく、0.8以上であるのがさらに好ましい。
なお、NCM又はNCAにおいて、Li、Ni以外の金属が夫々2種類の金属からなる場合に限定されず、3種類以上の金属からなるものでもよい。例えば、少量のTi、Nb、B、W、Zr、Ti、Mgなどが含まれてもよい。
正極活物質としては、例えばLiMeO-LiMnO固溶体、Li2O-LiMeO2固溶体、Li3NbO4 -LiMeO2固溶体、Li4 WO5 -LiMeO2固溶体、Li4 TeO5 -LiMeO2固溶体、Li3SbO4 -LiFeO2固溶体、Li2RuO3 -LiMeO2固溶体、Li2RuO3 -Li2 MeO3 固溶体等のLi過剰型活物質であってもよい。
以下、正極活物質として、Ni:Co:Mnが5:2:3であるNCMを用いた場合につき説明する。
負極活物質層に用いられる負極活物質としては、ハードカーボン、Si、Sn、Cd、Zn、Al、Bi、Pb、Ge、Ag等の金属若しくは合金、又はこれらを含むカルコゲン化物等が挙げられる。カルコゲン化物の一例として、SiOが挙げられる。
電池モジュール3の隣り合う電池2の隣り合う端子23,26は極性が異なり、この端子23,26同士がバスバー32により電気的に接続されることで、複数の電池2が直列に接続されている。
電池モジュール3の両端の電池2の、互いに極性が異なる端子23,26には、電力を取り出すためのリード34,33が設けられている。
図7は、BMU4の構成を示すブロック図である。BMU4は、制御部41と、記憶部42と、入力部46と、インタフェース部47とを備える。これらの各部は、バスを介して互いに通信可能に接続されている。本実施形態では、制御部41が、第1取得部、第2取得部、特定部、第1判定部、第2判定部として機能する。
入力部46は、電圧センサ8、電流センサ9、及び温度センサ10からの検出結果の入力を受け付ける。インタフェース部47は、例えば、LANインタフェース及びUSBインタフェース等により構成され、有線又は無線により例えば制御装置6等の他の装置との通信を行う。
記憶部42は、例えばハードディスクドライブ(HDD)等により構成され、各種のプログラム及びデータを記憶する。記憶部42には、例えば、後述する劣化の推定処理を実行するための推定プログラム43が格納されている。推定プログラム43は、例えば、CD-ROMやDVD-ROM、USBメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体50に格納された状態で提供され、BMU4にインストールすることにより記憶部42に格納される。また、通信網に接続されている図示しない外部コンピュータから推定プログラム43を取得し、記憶部42に記憶させることにしてもよい。
記憶部42には充放電の履歴データ44も記憶されている。充放電の履歴とは、電池モジュール3の運転履歴であり、電池モジュール3が充電又は放電を行った期間(使用期間)を示す情報、使用期間において電池モジュール3が行った充電又は放電に関する情報等を含む情報である。電池モジュール3の使用期間を示す情報とは、充電又は放電の開始及び終了の時点を示す情報、電池モジュール3が使用された累積使用期間等を含む情報である。電池モジュール3が行った充電又は放電に関する情報とは、電池モジュール3が行った充電時又は放電時の電圧、レート等を示す情報である。
記憶部42には、レート及び温度別に、予め実験により、複数のΔSOC及びSOCの範囲毎に求めた、劣化係数krを格納した劣化係数テーブル45も記憶されている。劣化係数テーブル45は、適宜、定法により更新されてもよい。なお、劣化係数テーブル45はレート及び温度別に記憶する場合には限定されない。また、SOCの範囲に代えて、充放電の開始時点、終了時点、又は中心時点のSOCをΔSOCに対応付け、劣化係数krを記憶してもよい。
記憶部42には、レート及び温度別に、上述の経時劣化係数kc及びフロート時の劣化係数kfも記憶されている。経時劣化係数kc及びフロート時の劣化係数kfは一定値であってもよい。
制御部41は、例えばCPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)等により構成され、記憶部42から読み出した推定プログラム43等のコンピュータプログラムを実行することにより、BMU4の動作を制御する。制御部41は、推定プログラム43を読み出して実行することにより、劣化の推定処理を実行する処理部として機能する。
図8は、推定装置としてのBMU4の蓄電素子の劣化推定の処理手順を示すフローチャートである。
まず、制御部41は、電流I及び電圧Vを取得する(S1)。
制御部41は、SOCを算出する(S2)。制御部41は、例えば、取得したV及びSOC-OCV曲線に基づいて、SOCを算出する。
制御部41は、前状態のSOCが記憶されているか否かを判定する(S3)。
制御部41は、前状態のSOCが記憶されていると判定した場合(S3:YES)、今回の状態のΔSOC(dS)を算出する(S4)。制御部41は、例えば電流Iと経過時間とによりΔSOC(dS)を算出する。前状態のSOCが記憶されている場合、今回の状態のSOCと前状態のSOCとの差分を算出する。
制御部41は、0<dS/dt<If であるかを判定する(S5)。dS/dtはIに相当する。If はフロート状態であるか否かを判定するための電流の閾値である。制御部41は0<dS/dt<If であると判定した場合(S5:YES)、処理をS15へ進める。
制御部41は0<dS/dt<If でないと判定した場合(S5:NO)、即ち、現在の状態がIf 以上の電流Iで充電を行っている状態、放電を行っている状態(dS/dt<0)、又は放置の状態(dS/dt=0)であると判定した場合、Dcal を算出する(S6)。制御部41は記憶部42に記憶された経時劣化係数kcを用い、上述の式(2)によりDcal を算出する。
制御部41は、前状態のΔSOC(dS0 )が記憶されているか否かを判定する(S7)。制御部41はdS0 が記憶されていないと判定した場合(S7:NO)、処理をS18へ進める。
制御部41はdS0 が記憶されていると判定した場合(S7:YES)、dS×dS0 が0以下であるか否かを判定する(S8)。制御部41はdS×dS0 が0以下であると判定した場合(S8:YES)、dS0 が0でないか否かを判定する(S9)。制御部41はdS0 が0でないと判定した場合(S9:YES)、即ち充電から放電へ、放電から充電へ、又は充放電から放置に切り換わったと判定した場合、充電又は放電の開始時、及び充電又は放電の終了時のSOCを取得する(S10)。終了時のSOCは、S2で算出したSOCに相当する。
今回のサンプリング時t2、前回のサンプリング時t1 、前々回のサンプリング時t0 のSOCをSOC2、SOC1 、SOC0 とした場合、dS=ΔSOC2 =SOC2 -SOC1であり、dS0 =ΔSOC1 =SOC1 -SOC0である。充電の場合、ΔSOCは正の値であり、放電の場合、ΔSOCは負の値であるので、dS×dS0 が負である場合、充電から放電、又は放電から充電に切り換わったと判定できる。dS=0の場合、充放電から放置に切り換わったと判定できる。
制御部41はdS0 が0であると判定した場合(S9:NO)、即ち放置の継続状態、又は放置から充放電に切り換わったと判定した場合、処理をS14へ進める。
制御部41は、充電又は放電における、開始時及び終了時の差分のΔSOCを算出する(S11)。
制御部41は劣化係数テーブル45を読み出し、開始時から終了時までのSOCの範囲、及び最小のΔSOCに基づいて、上述のようにして劣化係数krを特定する(S12)。
制御部41は、特定した劣化係数kr、及び充放電の時間tを用い、式(3)のDcyc=kr×ΔSOCによりDcycを算出する(S13)。
制御部41はdS×dS0 が0以下でないと判定した場合(S8:NO)、即ち充放電が連続していると判定した場合、処理をS18へ進める。
制御部41は、劣化量Dを算出する(S14)。今回の状態が充電又は放電状態である場合、上述の式(1)のD=Dcal +Dcycにより劣化量Dを算出する。今回の状態が放置状態である場合、上述の式(4)のD=Dcal により劣化量Dを算出する。
制御部41は0<dS/dt<If であると判定した場合(S5:YES)、Dflt を算出する(S15)。
制御部41はdS0 /dt≧If、又はdS0 /dt<0であるか否かを判定する(S16)。
制御部41はdS0 /dt≧If、又はdS0 /dt<0であると判定した場合(S16:YES)、即ち充放電からフロートに切り換わったと判定した場合、処理をS10へ進め、S14において、式(5)のD=Dcal +Dcyc+Dflt により劣化量Dを算出する。
制御部41はdS0 /dt≧If、又はdS0 /dt<0でないと判定した場合(S16:NO)、即ちフロート継続、又は放置からフロートに切り換わったと判定した場合、処理をS14へ進め、式(7)のD=Dcal +Dfltにより劣化量Dを算出する。
制御部41は開始SOCを更新する(S17)。
制御部41は、今回の状態のSOCを前状態のSOCに更新し(S18)、処理を終了する。
図9は、BMU4の蓄電素子の劣化推定の他の処理手順を示すフローチャートである。
まず、制御部41は、電流I及び電圧Vを取得する(S21)。
制御部41は、SOCを算出する(S22)。
制御部41は、0<I<If であるかを判定する(S23)。If はフロート状態であるか否かを判定するための電流の閾値である。制御部41は0<I<If であると判定した場合(S23:YES)、処理をS33へ進める。
制御部41は0<I<If でないと判定した場合(S23:NO)、即ち、現在の状態がIf 以上の電流Iで充電を行っている状態、放電を行っている状態(I<0)、又は放置の状態(I=0)であると判定した場合、Dcal を算出する(S24)。制御部41は記憶部42に記憶された経時劣化係数kcを用い、上述の式(2)によりDcal を算出する。
制御部41は、前状態のI0 が記憶されているか否かを判定する(S25)。制御部41はI0 が記憶されていないと判定した場合(S25:NO)、処理をS35へ進める。
制御部41はI0 が記憶されていると判定した場合(S25:YES)、I×I0 が0以下であるか否かを判定する(S26)。制御部41はI×I0 が0以下であると判定した場合(S26:YES)、I0 が0でないか否かを判定する(S27)。制御部41はI0 が0でないと判定した場合(S27:YES)、充電から放電へ、放電から充電へ、又は充放電から放置に切り換わったと判定した場合、充電又は放電の開始時、及び充電又は放電の終了時のSOCを取得する(S28)。
充電の場合、電流は正の値であり、放電の場合、電流は負の値であるので、I×I0 が負である場合、充電から放電、又は放電から充電に切り換わったと判定できる。I=0の場合、充放電から放置に切り換わったと判定できる。
制御部41はI0 が0であると判定した場合(S27:NO)、即ち放置の継続状態、又は放置から充放電に切り換わったと判定した場合、処理をS32へ進める。
制御部41は、充電又は放電における、開始時及び終了時の差分のΔSOCを算出する(S29)。
制御部41は劣化係数テーブル45を読み出し、開始時から終了時までのSOCの範囲、及び最小のΔSOCに基づいて、上述のようにして劣化係数krを特定する(S30)。
制御部41は、特定した劣化係数kr、及び充放電の時間tを用い、式(3)によりDcycを算出する(S31)。
制御部41はI×I0 が0以下でないと判定した場合(S26:NO)、即ち充放電が連続していると判定した場合、処理をS36へ進める。
制御部41は、劣化量Dを算出する(S32)。今回の状態が充電又は放電状態である場合、上述の式(1)のD=Dcal +Dcycにより劣化量Dを算出する。今回の状態が放置状態である場合、上述の式(4)のD=Dcal により劣化量Dを算出する。
制御部41は0<I<If であると判定した場合(S23:YES)、Dflt を算出する(S33)。
制御部41はI0 ≧If 、又はI0 <0であるか否かを判定する(S34)。
制御部41はI0 ≧If 、又はI0 <0であると判定した場合(S34:YES)、即ち前状態が充電状態又は放電状態であると判定した場合処理をS28へ進め、S32において、式(5)のD=Dcal +Dcyc+Dflt により劣化量Dを算出する。
制御部41はI0 ≧If 、又はI0 <0でないと判定した場合(S34:NO)、即ち0<I0 <Ifであると判定した場合処理をS32へ進め、式(7)のD=Dcal +Dfltにより劣化量Dを算出する。
制御部41は開始SOCを更新する(S35)。
制御部41は、今回のIをI0 に更新し(S36)、処理を終了する。
図9のフローチャートにおいて、電流に代えて、電力を用い、電流の場合と同様にして、劣化量を算出することができる。
本実施形態においては、一続きの充放電の開始時から終了時までのSOCの範囲、及び開始時及び終了時のΔSOCに基づいて、記憶部42に記憶した劣化係数krに対応する劣化係数krを特定し、電池モジュール3の劣化を推定する。充電及び放電の都度、ΔSOC及びSOCの範囲に応じた劣化係数krを用いたバッチ処理により劣化を推定する。充放電が頻繁に切り換わり、複雑な充放電パターンを有する場合においても、電池モジュール3の劣化を精度よく推定できる。
図10は、開始時及び終了時のSOCの範囲を変えて、図8のフローチャートの処理により劣化量を求めた結果を示すグラフである。縦軸は、劣化量としての容量劣化率(%)である。
図11は、温度15℃、レート1/3Cで、風力発電設備用蓄電素子を模擬し、電池モジュール3の充放電を行った場合の、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。横軸は試験日数(day)、縦軸は容量劣化率(%)である。図11において、実測値のグラフ、従来の推定方法により劣化量を算出した比較例のグラフ、及び実施形態の推定方法により劣化量を算出した実施例のグラフを夫々示す。
図12、図13、図14、図15、及び図16は、レート1/3Cで、温度を夫々20℃、25℃、35℃、45℃、及び65℃に代えて、図11と同様にして、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。
図11~図16より、実施例の場合、比較例より推定の精度が向上していることが分かる。
以上より、風力発電設備に用いられる蓄電素子のように、複数な充放電パターンを有する場合においても、実施例の場合、充電及び放電の都度、劣化量を算出して、良好に劣化を推定できることが確認された。正極及び負極の活物質に由来する劣化、並びにならし効果も加味し、頻繁な充放電の変化に対応して精度良く劣化を推定でき、所定期間後に交換する蓄電素子の数量を精度良く決定できる。省資源化、コストダウンを図ることも可能である。
前記実施の形態は、制限的なものではない。本発明の範囲は、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
例えば、本発明に係る推定装置は、風力発電用の充放電システムに限定されず、車載用、鉄道用回生電力貯蔵装置、太陽光発電システム等の他の充放電システムにも適用できる。
蓄電素子はリチウムイオン二次電池には限定されない。蓄電素子は、他の二次電池であってもよいし、一次電池であってもよいし、キャパシタ等の電気化学セルであってもよい。
1 充放電システム
2 電池(蓄電素子)
3 電池モジュール(蓄電素子)
4 BMU
41 制御部
42 記憶部
43 推定プログラム
44 履歴データ
6 制御装置
61 制御部
62 表示部
63 通信部
12 ネットワーク
13 サーバ
15 制御部

Claims (7)

  1. 蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のSOCを取得する第1取得部と、
    複数のSOCの範囲に応じて、劣化係数を複数記憶した記憶部と、
    前記第1取得部が取得した開始時及び終了時のSOCに基づいて、対応する劣化係数を前記記憶部に記憶された複数の劣化係数から特定する特定部と、
    前記特定部が特定した劣化係数に基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定する推定部と
    を備え
    前記記憶部は、SOC0から100%を異なる間隔で区分した複数のSOC範囲に応じて劣化係数を複数記憶し、
    前記特定部は、前記複数のSOC範囲のうち、前記第1取得部が取得した開始時及び終了時のSOCを含むSOC範囲であって、その範囲幅が最小であるSOC範囲の劣化係数を特定する、推定装置。
  2. 蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のSOCを取得する第1取得部と、
    単位時間の電流、電圧、電力、又はSOCの変化量を取得する第2取得部と、
    複数のSOCの範囲に応じて、劣化係数を複数記憶した記憶部と、
    前記第1取得部が取得した開始時及び終了時のSOCに基づいて、対応する劣化係数を前記記憶部に記憶された複数の劣化係数から特定する特定部と、
    前記第2取得部が取得した電流、電圧、電力、又はSOCの変化量と、前記第2取得部が前回取得した電流、電圧、電力、又はSOCの変化量とに基づいて、放置から充放電への切り換え、又は充放電間の切り換えの有無を判定する第1判定部と、
    前記第2取得部が取得した単位時間の電流、電圧、電力、又はSOCの変化量に基づいて、充放電状態、放置状態、及びフロート状態のいずれの状態であるかを判定する第2判定部と
    前記特定部が特定した劣化係数と、前記第2判定部が判定した状態とに基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定する推定部と、
    を備え、
    前記第1取得部は、前記第1判定部が、前記切り換えがあったと判定した場合に、前記SOCを取得する、推定装置。
  3. 前記記憶部は、SOC0から100%を異なる間隔で区分した複数のSOC範囲に応じて劣化係数を複数記憶し、
    前記特定部は、前記複数のSOC範囲のうち、前記第1取得部が取得した開始時及び終了時のSOCを含むSOC範囲であって、その範囲幅が最小であるSOC範囲の劣化係数を特定する、請求項に記載の推定装置。
  4. SOC0から100%を異なる間隔で区分した複数のSOC範囲に応じて劣化係数を複数記憶しておき、
    蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のSOCを取得し、
    取得した開始時及び終了時のSOCに基づいて、対応する劣化係数を記憶された複数の劣化係数から特定し、
    特定した劣化係数に基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定し、
    前記複数のSOC範囲のうち、取得した開始時及び終了時のSOCを含むSOC範囲であって、その範囲幅が最小であるSOC範囲の劣化係数を特定する
    推定方法。
  5. SOC0から100%を異なる間隔で区分した複数のSOC範囲に応じて劣化係数を複数記憶しておき、
    蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のSOCを取得し、
    取得した開始時及び終了時のSOCに基づいて、対応する劣化係数を記憶された複数の劣化係数から特定し、
    特定した劣化係数に基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定し、
    前記複数のSOC範囲のうち、取得した開始時及び終了時のSOCを含むSOC範囲であって、その範囲幅が最小であるSOC範囲の劣化係数を特定する
    処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
  6. 複数のSOCの範囲に応じて、劣化係数を複数記憶しておき、
    蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のSOCを取得し、
    単位時間の電流、電圧、電力、又はSOCの変化量を取得し、
    取得した開始時及び終了時のSOCに基づいて、対応する劣化係数を記憶された複数の劣化係数から特定し、
    取得した電流、電圧、電力、又はSOCの変化量と、前回取得した電流、電圧、電力、又はSOCの変化量とに基づいて、放置から充放電への切り換え、又は充放電間の切り換えの有無を判定し、
    取得した単位時間の電流、電圧、電力、又はSOCの変化量に基づいて、充放電状態、放置状態、及びフロート状態のいずれの状態であるかを判定し、
    特定した劣化係数と、判定した状態とに基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定し、
    前記切り換えがあったと判定した場合に、前記開始時及び終了時のSOCを取得する
    推定方法。
  7. 複数のSOCの範囲に応じて、劣化係数を複数記憶しておき、
    蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のSOCを取得し、
    単位時間の電流、電圧、電力、又はSOCの変化量を取得し、
    取得した開始時及び終了時のSOCに基づいて、対応する劣化係数を記憶された複数の劣化係数から特定し、
    取得した電流、電圧、電力、又はSOCの変化量と、前回取得した電流、電圧、電力、又はSOCの変化量とに基づいて、放置から充放電への切り換え、又は充放電間の切り換えの有無を判定し、
    取得した単位時間の電流、電圧、電力、又はSOCの変化量に基づいて、充放電状態、放置状態、及びフロート状態のいずれの状態であるかを判定し、
    特定した劣化係数と、判定した状態とに基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定し、
    前記切り換えがあったと判定した場合に、前記開始時及び終了時のSOCを取得する
    処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7293969B2 (ja) 2018-10-25 2023-06-20 株式会社デンソー ヒータ装置
JP2024056111A (ja) * 2022-10-10 2024-04-22 株式会社デンソー 電池管理システム、記憶部、表示プログラム、格納部

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001097150A (ja) 1999-10-01 2001-04-10 Nippon Soken Inc 車両用二次電池の残存容量算出装置、エンジン自動停止始動装置及び電気回転機制御装置
US20110112781A1 (en) 2009-11-12 2011-05-12 Gm Global Technology Operations, Inc. Method for estimating battery degradation in a vehicle battery pack
JP2012127938A (ja) 2010-11-24 2012-07-05 Mitsubishi Electric Corp 蓄電装置の劣化監視方法、及びその劣化監視装置
JP2015153656A (ja) 2014-02-17 2015-08-24 トヨタ自動車株式会社 電池システム
WO2015141500A1 (ja) 2014-03-18 2015-09-24 株式会社 東芝 劣化推定方法、劣化推定システム、及び劣化推定プログラム
WO2016092811A1 (ja) 2014-12-10 2016-06-16 株式会社Gsユアサ 蓄電素子状態推定装置及び蓄電素子状態推定方法
JP2016532866A (ja) 2013-07-29 2016-10-20 ルノー エス.ア.エス. 電気バッテリーの劣化状態の推定
CN107015153A (zh) 2017-03-23 2017-08-04 福建师范大学 一种蓄电池soh的电压和电流采样控制方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5890697A (ja) 1981-11-25 1983-05-30 松下電器産業株式会社 レベル補正変調ゲ−ト
WO2013099401A1 (ja) 2011-12-27 2013-07-04 新神戸電機株式会社 蓄電池システム

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001097150A (ja) 1999-10-01 2001-04-10 Nippon Soken Inc 車両用二次電池の残存容量算出装置、エンジン自動停止始動装置及び電気回転機制御装置
US20110112781A1 (en) 2009-11-12 2011-05-12 Gm Global Technology Operations, Inc. Method for estimating battery degradation in a vehicle battery pack
JP2012127938A (ja) 2010-11-24 2012-07-05 Mitsubishi Electric Corp 蓄電装置の劣化監視方法、及びその劣化監視装置
JP2016532866A (ja) 2013-07-29 2016-10-20 ルノー エス.ア.エス. 電気バッテリーの劣化状態の推定
JP2015153656A (ja) 2014-02-17 2015-08-24 トヨタ自動車株式会社 電池システム
WO2015141500A1 (ja) 2014-03-18 2015-09-24 株式会社 東芝 劣化推定方法、劣化推定システム、及び劣化推定プログラム
WO2016092811A1 (ja) 2014-12-10 2016-06-16 株式会社Gsユアサ 蓄電素子状態推定装置及び蓄電素子状態推定方法
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