JP7389258B2 - 電池管理装置、電池管理方法、電力貯蔵システム - Google Patents

Description

本発明は、電池管理装置、電池管理方法および電力貯蔵システムに関する。

近年、地球温暖化問題の観点から、太陽光や風力などの再生可能エネルギーを利用して発電を行い、電力貯蔵システム（Battery Energy Storage System：ＢＥＳＳ）を用いて出力の安定化を図った発送電システムの利用が拡大している。また、電車や航空機等の移動交通システムにおいても、排ガス規制の観点から、こうした電力貯蔵システムが広く用いられている。

従来の一般的な電力貯蔵システムは、複数の電池セルを組み合わせた電池と、電池を冷却して温度調節を行う冷却システムと、電池の充放電制御を行ってシステムを安全な状態に維持する電池管理装置とを備えて構成される。

電力貯蔵システムでは、電池を安全な状態に維持しつつ最高の性能で使用するために、充電状態（SOC）、劣化状態（SOH）、最大許容電力等の電池状態を正確に求める必要がある。これらの電池状態は、センサによる電流、電圧、温度等の測定値に基づいて求められる。こうした電力貯蔵システムにおいて用いられる電池状態の一つに、使用可能エネルギーがある。使用可能エネルギーは、電池内に残っている電気エネルギーの総量を表しており、電池が許容された使用限界に達するまでに放電可能な電気エネルギーに相当する。例えば電車や航空機に搭載されて使用される電力貯蔵システムの場合、この使用可能エネルギーは、電池が完全放電（使用限界）状態となるまでの移動距離や飛行距離の算出などに利用される。また、例えば送配電システムにおいて用いられる電力貯蔵システムの場合、使用可能エネルギーは、接続されている各マイクログリッドの発送電スケジュールの最適化や、停電に至るまでの余裕時間の推定などに利用される。

電車や航空機、送配電システム等を含む数多くのシステムでは、電池の放電電流が一定とは限らない。そのため、こうしたシステムでは、電池の使用可能エネルギーをリアルタイムに算出し、その算出結果をシステム管理者（電車の運転手、航空機のパイロット、送配電システムの管理センター等）に逐次伝えて、システムの安全性確保や効率性改善を図る必要がある。しかしながら、電力貯蔵システムにおいて使用されることが多いリチウムイオン電池では、低温時において複雑な電気化学反応が生じるため、使用可能エネルギーを正確に算出するのが困難となる。

電池の使用可能エネルギーの算出に関して、特許文献１に記載の技術が知られている。特許文献１には、車両のイグニッションスイッチをオンした時の温度と充電状態に基づきマップを用いて電池の初期使用可能エネルギーを取得するとともに、車両の走行中に消費した電池の累積消費エネルギーを演算し、初期使用可能エネルギーから累積消費エネルギーを減算することで、車両の走行可能距離を算出する方法が開示されている。

米国特許第９０３７３２７号明細書

特許文献１の方法では、リチウムイオン電池の低温時の挙動が考慮されていない。そのため、低温時における電池の使用可能エネルギーを正確に推定するのが困難である。

本発明による電池管理装置は、充放電可能な電池を管理するものであって、将来の前記電池の状態に応じた内部パラメータを予測する内部パラメータ予測部と、前記内部パラメータ予測部により予測された前記内部パラメータに基づいて、前記電池の現在の充電状態から最小充電状態までの放電電圧の変化を表す放電曲線を推定する放電曲線推定部と、前記放電曲線に基づいて前記電池の使用可能エネルギーを算出する使用可能エネルギー算出部と、を備え、前記内部パラメータ予測部は、現在の前記電池の温度および周囲温度と所定の放電電流とに基づいて、将来の前記電池の温度予測値を算出する温度予測部と、現在の前記電池の充電状態および劣化状態と前記放電電流とに基づいて、将来の前記電池の充電状態予測値を算出する充電状態予測部と、前記温度予測値および前記充電状態予測値に基づき、前記電池の温度および充電状態とバトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す相関マップを用いて、前記内部パラメータを予測する電気化学反応モデル演算部と、を有する。
本発明による電池管理方法は、充放電可能な電池を管理するための方法であって、コンピュータにより、現在の前記電池の温度および周囲温度と所定の放電電流とに基づいて、将来の前記電池の温度予測値を算出し、現在の前記電池の充電状態および劣化状態と前記放電電流とに基づいて、将来の前記電池の充電状態予測値を算出し、前記温度予測値および前記充電状態予測値に基づき、前記電池の温度および充電状態とバトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す相関マップを用いて、将来の前記電池の状態に応じた内部パラメータを予測し、予測した前記内部パラメータに基づいて、前記電池の現在の充電状態から最小充電状態までの放電電圧の変化を表す放電曲線を推定し、推定した前記放電曲線に基づいて前記電池の使用可能エネルギーを算出する。
本発明による電力貯蔵システムは、電池管理装置と、充放電可能な電池と、前記電池管理装置により算出された前記電池の使用可能エネルギーに基づいて、前記電池の充放電を行う充放電装置と、を備える。

本発明によれば、低温時における電池の使用可能エネルギーを正確に推定することができる。

本発明の一実施形態に係る電力貯蔵システムの概略構成図である。 使用可能エネルギーの説明図である。 電池モデルにおける電池セルの等価回路の例を示す図である。 低温時における使用可能エネルギーの説明図である。 本発明の第１の実施形態に係る使用可能エネルギー算出処理に関する電池管理装置の機能ブロックを示す図である。 電池状態算出部の機能ブロックを示す図である。 内部パラメータ予測部の機能ブロックを示す図である。 低温時における内部抵抗の電流依存性の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る電気化学反応モデル演算部の機能ブロックを示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る電気化学反応モデル演算部の機能ブロックを示す図である。

以下では、本発明の実施形態について説明する。

（第１の実施形態）
図１は、本発明の一実施形態に係る電力貯蔵システムの概略構成図である。図１に示す電力貯蔵システム（ＢＥＳＳ）１は、組電池１０１、電池管理装置１０２、電流センサ１０３、セルコントローラ１０４、電圧センサ１０５、温度センサ１０６、およびリレー１０７を備える。電力貯蔵システム１は、インバータ２を介して、交流モータ等の負荷３に接続されている。電力貯蔵システム１およびインバータ２は、不図示の通信回線を介して上位コントローラ４に接続されている。

組電池１０１は、充放電可能な複数の電池セルを直並列に接続して構成されている。負荷３を力行運転する際には、組電池１０１から放電された直流電力がインバータ２により交流電力に変換され、負荷３に供給される。また、負荷３を回生運転する際には、負荷３から出力された交流電力がインバータ２により直流電力に変換され、組電池１０１に充電される。こうしたインバータ２の動作により、組電池１０１の充放電が行われる。インバータ２の動作は、上位コントローラ４により制御される。

電流センサ１０３は、組電池１０１に流れる電流を検出し、その検出結果を電池管理装置１０２に出力する。セルコントローラ１０４は、組電池１０１の各電池セルの電圧を検出し、その検出結果を電池管理装置１０２に出力する。電圧センサ１０５は、組電池１０１の電圧（総電圧）を検出し、その検出結果を電池管理装置１０２に出力する。温度センサ１０６は、組電池１０１の温度と、組電池１０１の周囲温度とを検出し、その検出結果を電池管理装置１０２に出力する。リレー１０７は、上位コントローラ４の制御に応じて、電力貯蔵システム１とインバータ２の間の接続状態を切り替える。

電池管理装置１０２は、電流センサ１０３、セルコントローラ１０４、電圧センサ１０５および温度センサ１０６の各検出結果に基づき、組電池１０１の充放電制御を行う。その際に電池管理装置１０２は、組電池１０１の状態を表す指標として、様々な種類の電池状態を算出する。電池管理装置１０２が算出する電池状態には、例えば、充電状態（SOC）、劣化状態（SOH）、最大許容電力、使用可能エネルギー等が含まれる。これらの電池状態を用いて組電池１０１の充放電制御を行うことで、電池管理装置１０２は組電池１０１を安全に制御することができる。その結果、電力貯蔵システム１が搭載されている上位システム（電車、航空機、送配電網等）を、効率的に制御することが可能となる。電池管理装置１０２は、上位コントローラ４との間で、組電池１０１の充放電制御に必要な情報通信を行う。

なお、本実施形態において、上記の使用可能エネルギーとは、組電池１０１に蓄積されている電気エネルギーのうち、組電池１０１が放出可能な電気エネルギーの総量として定義される。これは、組電池１０１の各電池セルを所定の放電電流I_C0,DChで放電したときに、各電池セルのSOCが各電池セルに対して許容された最小のSOC値であるSOC_minとなるまでの間に、各電池セルが所定の最小電圧V_minを下回ることなく放電可能な電力量（Wh）の合計に相当する。なお、放電電流値I_C0,DChは、電力貯蔵システム１の運用形態等に応じて予め設定されている。

図２は、使用可能エネルギーの説明図である。図２において、符号７００で示した破線は、組電池１０１の各電池セルにおけるSOCと開回路電圧（OCV）の関係を示すSOC-OCV曲線を表している。また、符号７０１で示した実線は、組電池１０１の各電池セルを一定の放電電流I_C0,DChで現在のSOCからSOC_minまで放電させたときの放電曲線を表している。なお、図２では現在のSOCを破線７０３、SOC_minを破線７０５でそれぞれ示している。

放電曲線７０１は、組電池１０１の各電池セルにおける放電時のSOCと閉回路電圧（CCV）の関係を示している。すなわち、組電池１０１を放電させたときの各電池セルのCCVは、放電曲線７０１に従って、現在のSOCに対応する電圧値７０４から放電終了時のSOC_minに対応する電圧値７０６まで、点線７０７で示した最小電圧V_minを下回らない範囲で連続的に変化する。

ここで、放電曲線７０１に対応する放電時のＣレートをC₀と表すと、放電電流I_C0,DChは、I_C0,DCh ＝ C₀ × Ah_ratedと表すことができる。この式において、Ah_ratedは各電池セルの定格容量を表している。

また、放電時の各電池セルの使用可能エネルギーは、以下の（式１）で定義される。

（式１）において、CCV(t)は時刻tにおける各電池セルのCCV、すなわち放電電圧の値を表し、t_presentは現在の時刻、t_endは各電池のSOCがSOC_minに達して放電が終了したときの時刻をそれぞれ表している。この（式１）は、図２で示した現在のSOCからSOC_minまでの放電曲線７０１の積分値を表している。すなわち、図２において、放電曲線７０１、破線７０３および破線７０５で囲われた、ハッチングで示した領域７０２の面積が、各電池セルの使用可能エネルギーに相当する。

例えば、電力貯蔵システム１が電動航空機に搭載される場合、安全な制御や適切な飛行経路を実現するためには、組電池１０１の使用可能エネルギーをリアルタイムで算出する必要がある。しかしながら、飛行中には電流が逐次変化するため、一定の放電電流I_C0,DChによる完全放電を前提とした算出式である（式１）をそのまま適用することができない。また、電動航空機は０℃以下のような低温環境で使用されることがあるが、低温時には複雑な電気化学反応によって電池の挙動が変化するため、この点でも一定の電池挙動を前提とした算出式である（式１）をそのまま適用することができない。そこで本発明では、以下で説明するような算出方法により、組電池１０１の使用可能エネルギーをリアルタイムで算出できるようにしている。

図３は、電池セルの等価回路モデルの例を示す図である。図３に示す電池セルの等価回路は、開放電圧源７０８と、抵抗値Roを有する直流抵抗７０９と、容量値Cpを有する分極容量７１０と抵抗値Rpを有する分極抵抗７１１の並列回路である分極モデルとが、互いに直列接続されて構成されている。この等価回路において、電池セルの温度が低い場合には、抵抗値Ro，Rpが非常に大きくなる。

図４は、低温時における使用可能エネルギーの説明図である。図４において、SOC-OCV曲線７００は、図２のものに対応している。低温時には、上記のように電池セルの等価回路において直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpが大きくなることで、放電曲線７０１が図２の状態よりも全体的に低電圧側（図の下方向）にシフトする。その結果、図４に示すように、放電曲線７０１は前述のSOC_minよりも大きいSOC値であるSOC_endにおいて、最小電圧V_minに達する。なお、図２ではSOC_endを破線７１２で示している。

以上説明したように、低温時に放電曲線７０１が変化する場合において使用可能エネルギーを正確に算出するためには、将来の電池セルの状態を予測し、その予測結果に応じて、電池セルの電圧が最小電圧V_minに達するまでの放電曲線７０１を正確に予測する必要がある。本発明では、以下で説明する方法により、低温時に変化する放電曲線７０１を正確に予測できるようにしている。

なお、上記では電池セル単位の使用可能エネルギーを説明したが、本実施形態では、組電池１０１全体での使用可能エネルギーを算出することが好ましい。例えば、組電池１０１を構成する各電池セルについて電池セル単位で使用可能エネルギーを算出し、各電池セルの使用可能エネルギーの算出結果を合計することで、組電池１０１全体での使用可能エネルギーを求めることができる。あるいは、上記の算出方法を組電池１０１全体に適用することで、組電池１０１単位で使用可能エネルギーを算出してもよい。

続いて、本実施形態の使用可能エネルギーの算出方法について説明する。

図５は、本発明の第１の実施形態に係る使用可能エネルギー算出処理に関する電池管理装置１０２の機能ブロックを示す図である。本実施形態の電池管理装置１０２は、電池状態算出部５０１、内部パラメータ予測部５０２、放電曲線推定部５０３および使用可能エネルギー算出部５０４の各機能ブロックを有する。これらの機能ブロックは、例えば所定のプログラムをコンピュータで実行することにより実現される。

電池状態算出部５０１は、電流センサ１０３、電圧センサ１０５および温度センサ１０６から、組電池１０１が充放電中のときに検出された電流I、閉回路電圧CCVおよび電池温度T_cellをそれぞれ取得する。そして、これらの情報に基づき、組電池１０１の現在の状態を表す充電状態SOCおよび充電容量減少量SOHQの各状態値を算出する。なお、電池状態算出部５０１によるこれらの状態値の算出方法の詳細については、後で図６を参照して説明する。

内部パラメータ予測部５０２は、電池状態算出部５０１で算出された組電池１０１の各状態値、すなわち充電状態SOCおよび充電容量減少量SOHQを取得すると共に、温度センサ１０６から組電池１０１の電池温度T_cellおよび周囲温度T_ambを取得する。そして、取得したこれらの情報に基づき、将来の各時点における組電池１０１の内部状態に応じたパラメータとして、図３で説明した直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpおよび開放電圧源７０８の電圧値（開回路電圧）OCVを予測する。このとき内部パラメータ予測部５０２は、組電池１０１を所定の放電電流I_C0,DChで放電するものと仮定して、これらの内部パラメータ値を予測する。なお、内部パラメータ予測部５０２による各内部パラメータの予測方法の詳細については、後で図７を参照して説明する。

放電曲線推定部５０３は、内部パラメータ予測部５０２で予測された組電池１０１の各内部パラメータ値を取得する。そして、取得した各内部パラメータ値を図３で説明した等価回路モデルに対して適用することで、将来の各時点における組電池１０１の電圧を予測し、放電曲線７０１を推定する。なお、放電曲線推定部５０３による放電曲線７０１の推定方法の詳細については、後で説明する。

使用可能エネルギー算出部５０４は、放電曲線推定部５０３で推定された放電曲線７０１を前述の（式１）に対して適用することで、組電池１０１の使用可能エネルギーを算出する。

電池管理装置１０２により算出された組電池１０１の使用可能エネルギーは、電池管理装置１０２から上位コントローラ４に送信され、インバータ２の制御等に利用される。これにより、電力貯蔵システム１において組電池１０１の使用可能エネルギーがリアルタイムで算出され、組電池１０１の充放電制御が行われる。

図６は、電池状態算出部５０１の機能ブロックを示す図である。電池状態算出部５０１は、電池モデル部６１１および劣化状態検出部６１２を備える。

電池モデル部６１１は、組電池１０１をモデル化した電池モデルを記憶しており、この電池モデルを用いて、充電状態SOCを求める。電池モデル部６１１における電池モデルは、例えば、実際の組電池１０１における電池セルの直列接続数および並列接続数や、図３に示した各電池セルの等価回路に応じて設定されている。電池モデル部６１１は、電流センサ１０３、電圧センサ１０５および温度センサ１０６からそれぞれ取得した電流I、閉回路電圧CCVおよび電池温度T_cellをこの電池モデルに対して適用することで、組電池１０１の状態に応じた充電状態SOCを求めることができる。

図３に示した電池セルの等価回路において、開放電圧源７０８の両端電圧は開回路電圧OCVに相当し、分極容量７１０と分極抵抗７１１の並列回路の両端電圧は分極電圧Vpに相当する。また、この等価回路に電流Iが流れたときの直流抵抗７０９の印加電圧I×Roおよび分極電圧Vpを開回路電圧OCVに加えた値は、閉回路電圧CCVに相当する。さらに、図３の等価回路における各回路定数の値は、電池温度T_cellに応じて定まる。したがって、電池モデル部６１１では、これらの関係に基づき、電流I、閉回路電圧CCVおよび電池温度T_cellから、組電池１０１全体での開回路電圧OCVおよび分極電圧Vpを求め、さらに開回路電圧OCVの算出結果から充電状態SOCを求めることができる。

劣化状態検出部６１２は、組電池１０１の劣化状態を検出し、その劣化状態に応じた充電容量減少量SOHQを求める。組電池１０１の各電池セルは、充放電を繰り返すことで劣化が進行し、その劣化状態に応じて充電容量の減少が生じる。劣化状態検出部６１２は、例えば、組電池１０１の電流、電圧および温度と劣化状態との関係を表す情報を予め記憶しており、この情報を用いることで、電流センサ１０３、電圧センサ１０５および温度センサ１０６からそれぞれ取得した電流I、閉回路電圧CCVおよび電池温度T_cellに基づいて、組電池１０１の劣化状態を検出する。そして、予め記憶された劣化状態と充電容量減少量SOHQとの関係に基づき、組電池１０１の劣化状態の検出結果に対応する充電容量減少量SOHQを求めることができる。

図７は、内部パラメータ予測部５０２の機能ブロックを示す図である。内部パラメータ予測部５０２は、温度予測部６０１、SOC予測部６０２、電気化学反応モデル演算部６０３、およびOCV予測部６０４を備える。

温度予測部６０１には、温度センサ１０６から取得した現在の電池温度T_cellおよび周囲温度T_ambと、予め設定された一定の放電電流I_C0,DChとが入力される。温度予測部６０１は、入力されたこれらの情報に基づき所定の熱エネルギーバランス方程式を解くことで、現在を起点として所定の時間間隔ごとに将来時点での電池温度T_cellの値を予測し、その予測結果を温度予測値T_predictとして出力する。ここでは、例えば以下の（式２）で表される熱エネルギーバランス方程式を用いて、温度予測値T_predictを算出することができる。なお、（式２）はBernardiの式として公知のものであり、例えば参考文献１（D. Bernardi et al., “A general energy balance for battery systems”, Journal of the Electrochemical Society, 132(1), 5-12 (1985)）に記載されている。

（式２）において、mは組電池１０１の重量、cは比熱容量、hは熱伝達率、Aは組電池１０１の表面積をそれぞれ表している。また、Roは直流抵抗７０９の抵抗値を、Vpは分極容量７１０と分極抵抗７１１の並列回路にかかる分極電圧をそれぞれ表している。なお、（式２）は微分方程式であり、これを解く際には、必要に応じて離散化を用いることができる。

SOC予測部６０２には、電池状態算出部５０１により算出された現在の組電池１０１の充電状態SOCおよび充電容量減少量SOHQと、予め設定された一定の放電電流I_C0,DChとが入力される。SOC予測部６０２は、入力されたこれらの情報に基づき、現在を起点として所定の時間間隔ごとに将来の各時点での充電状態SOCの値を予測し、その予測結果を充電状態予測値SOC_predictとして出力する。ここでは、例えば周知の電流積算法を用いて、放電電流I_C0,DChが一定である場合の充電状態予測値SOC_predictを算出することができる。なお、SOC予測部６０２により充電状態予測値SOC_predictを算出する時間範囲Δt_predictionは、放電電流I_C0,DChに応じて定まる。例えば、放電電流I_C0,DChに対応する放電レートの値をCoとすると、Δt_prediction ＝ 1/Coと表すことができる。

電気化学反応モデル演算部６０３は、温度予測部６０１とSOC予測部６０２がそれぞれ算出した温度予測値T_predictおよび充電状態予測値SOC_predictに基づいて、現在を起点として所定の時間間隔ごとに将来の各時点での直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを予測し、その予測結果を抵抗予測値Ro_predict，Rp_predictとして出力する。ここでは、バトラー・ボルマー式と呼ばれる周知の演算式を用いて、後述するような方法により、抵抗予測値Ro_predict，Rp_predictを算出することができる。なお、電気化学反応モデル演算部６０３により抵抗予測値Ro_predict，Rp_predictを算出する時間範囲Δt_predictionは、SOC予測部６０２による充電状態予測値SOC_predictの算出時間範囲と同一の値に設定することができる。

OCV予測部６０４は、SOC予測部６０２が算出した充電状態予測値SOC_predictに基づいて、現在を起点として所定の時間間隔ごとに将来の各時点での開放電圧源７０８の電圧値（開回路電圧）OCVを予測し、その予測結果をOCV予測値OCV_predictとして出力する。ここでは、予め設定されたOCVマップ情報を用いて、充電状態予測値SOC_predictに対応するOCV予測値OCV_predictを求めることができる。OCVマップ情報は、組電池１０１におけるSOCとOCVの関係を表した情報であり、製造時に測定された組電池１０１の特性情報等に基づいて予め設定されている。

内部パラメータ予測部５０２は、以上説明した各機能ブロックにより、将来の組電池１０１の状態に応じた内部パラメータの予測結果として、抵抗予測値Ro_predict，Rp_predictおよびOCV予測値OCV_predictを求めることができる。

次に、内部パラメータ予測部５０２における電気化学反応モデル演算部６０３の詳細について以下に説明する。組電池１０１の温度が低いときには、組電池１０１の内部において、バトラー・ボルマー現象が発生する。その結果、直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpがそれぞれ高い電流依存性を有するようになる。

図８は、低温時における内部抵抗の電流依存性の例を示す図である。図８において、符号７１３、７１４の各曲線は、温度T1、T2における直流抵抗７０９の電流と抵抗値Roの関係の例を示しており、符号７１５、７１６の各曲線は、温度T1、T2における分極抵抗７１１の電流と抵抗値Rpの関係の例を示している。ここで、温度T1、T2はいずれも０℃未満の低温であり、T1＜T2である。

図８の曲線７１３～７１６に示すように、低温時には、直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpの両方に高い電流依存性が認められる。こうした電流依存性は、電池内部の電気化学反応によって生じるものであり、温度に応じてその様子が変化する。したがって、前述のように放電電流I_C0,DChを一定と仮定した場合、組電池１０１の温度に応じて抵抗値Ro，Rpが変化することになる。

そこで本実施形態では、電気化学反応モデル演算部６０３において、組電池１０１の充電状態SOC、温度T、電流Iの関数である以下の（式３）、（式４）により、低温時における抵抗値Ro，Rpの予測値Ro_predict，Rp_predictをそれぞれ算出する。なお、（式３）、（式４）は、バトラー・ボルマー式と呼ばれる演算式であり、図８で示したような低温時における電池内部の電気化学反応を表している。

例えば、図８の曲線７１３は、ある特定のSOCと温度T1の組み合わせに対して（式３）により計算される直流抵抗７０９の抵抗値Roを表している。また、図８の曲線７１４は、同じSOCでT1よりも高い温度T2に対して（式３）により計算される直流抵抗７０９の抵抗値Roを表している。同様に、図８の曲線７１５、７１６は、ある特定のSOCと温度T1、T2の組み合わせに対して（式４）により計算される分極抵抗７１１の抵抗値Rpをそれぞれ表している。

（式３）のV_o,map、I_o,map、R_SEI,mapの各パラメータ値と、（式４）のV~_o,map、I~_o,mapの各パラメータ値とは、充電状態SOCと温度Tにより、組電池１０１の特性に従ってそれぞれ決定される。したがって、電気化学反応モデル演算部６０３では、電力貯蔵システム１において組電池１０１が取り得る様々な充電状態SOCと温度Tの組み合せについて、充電状態SOCおよび温度Tと各パラメータ値との関係を表すマップ情報を予め記憶しておく。このマップ情報を参照することで、電気化学反応モデル演算部６０３は、将来の各時点における温度予測値T_predictと充電状態予測値SOC_predictに対応する各パラメータ値を特定することができる。そして、特定した各パラメータ値を（式３）、（式４）に適用することで、直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpに対する予測値Ro_predict，Rp_predictを算出することができる。

なお、（式３）のV_o,mapと（式４）のV~_o,mapは、組電池１０１の表面過電圧をそれぞれ表しており、（式３）のI_o,mapと（式４）のI~_o,mapは、組電池１０１の交換電流をそれぞれ表している。また、（式３）のR_SEI,mapは、組電池１０１において形成されるSEI（Solid Electrolyte Interphase）による抵抗成分を表している。

図９は、本発明の第１の実施形態に係る電気化学反応モデル演算部６０３の機能ブロックを示す図である。本実施形態において、電気化学反応モデル演算部６０３は、直流抵抗用パラメータマップ８０１、直流抵抗値予測部８０２、分極抵抗用パラメータマップ８０３、および分極抵抗値予測部８０４を備える。

直流抵抗用パラメータマップ８０１は、組電池１０１の温度Tおよび充電状態SOCと、直流抵抗７０９の抵抗値Roに関する（式３）のV_o,map、I_o,map、R_SEI,mapの各パラメータ値との関係を表すマップ情報である。例えば、製造時に測定された組電池１０１の特性情報等に基づいて予め設定されたマップ情報が、直流抵抗用パラメータマップ８０１として電気化学反応モデル演算部６０３に記憶されている。

図７の温度予測部６０１およびSOC予測部６０２から電気化学反応モデル演算部６０３に対して、時間範囲Δt_predictionの各時点における温度予測値T_predictと充電状態予測値SOC_predictがそれぞれ入力されると、直流抵抗用パラメータマップ８０１は、入力された温度予測値T_predictと充電状態予測値SOC_predictの各時点での組み合わせに対応する（式３）の各パラメータ値をマップ検索により特定し、直流抵抗値予測部８０２へ出力する。

直流抵抗値予測部８０２は、直流抵抗用パラメータマップ８０１から入力されたパラメータ値を用いて（式３）の演算を行うことで、時間範囲Δt_predictionの各時点での直流抵抗７０９の抵抗値Roを予測し、その予測結果を抵抗予測値Ro_predictとして出力する。

分極抵抗用パラメータマップ８０３は、組電池１０１の温度Tおよび充電状態SOCと、分極抵抗７１１の抵抗値Rpに関する（式４）のV~_o,map、I~_o,mapの各パラメータ値との関係を表すマップ情報である。前述の直流抵抗用パラメータマップ８０１と同様に、例えば、製造時に測定された組電池１０１の特性情報等に基づいて予め設定されたマップ情報が、分極抵抗用パラメータマップ８０３として電気化学反応モデル演算部６０３に記憶されている。

図７の温度予測部６０１およびSOC予測部６０２から電気化学反応モデル演算部６０３に対して、時間範囲Δt_predictionの各時点における温度予測値T_predictと充電状態予測値SOC_predictがそれぞれ入力されると、分極抵抗用パラメータマップ８０３は、入力された温度予測値T_predictと充電状態予測値SOC_predictの各時点での組み合わせに対応する（式４）の各パラメータ値をマップ検索により特定し、分極抵抗値予測部８０４へ出力する。

分極抵抗値予測部８０４は、分極抵抗用パラメータマップ８０３から入力されたパラメータ値を用いて（式４）の演算を行うことで、時間範囲Δt_predictionの各時点での分極抵抗７１１の抵抗値Rpを予測し、その予測結果を抵抗予測値Rp_predictとして出力する。

電気化学反応モデル演算部６０３は、以上説明した各機能ブロックにより、将来の各時点における温度予測値T_predictおよび充電状態予測値SOC_predictに基づき、組電池１０１の温度Tおよび充電状態SOCと（式３）、（式４）の各パラメータ値との関係を表す相関マップである直流抵抗用パラメータマップ８０１および分極抵抗用パラメータマップ８０３を用いて、将来の各時点に対して、組電池１０１の内部パラメータである直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを予測することができる。

図５の放電曲線推定部５０３は、こうして内部パラメータ予測部５０２内の電気化学反応モデル演算部６０３により算出された抵抗予測値Ro_predict，Rp_predictと、OCV予測部６０４により算出されたOCV予測値OCV_predictとの各内部パラメータの予測値に基づき、図３の等価回路モデルを用いることで、図４の放電曲線７０１を推定することができる。例えば、これらの内部パラメータの予測値を以下の（式５）に代入することで、将来の各時点における組電池１０１の閉回路電圧CCVの予測値である電圧予測値V_predictを算出する。そして、得られた電圧予測値V_predictと充電状態予測値SOC_predictの関係をプロットする。これにより、低温時における直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpの予測結果を反映して、組電池１０１を現在のSOCから図４のSOC_endまで放電させたときの放電曲線７０１の推定結果を得ることができる。

（式５）において、τは、図３の分極容量７１０と分極抵抗７１１の並列回路により構成される分極回路の時定数を表している。この時定数τの値は、製造時に測定された組電池１０１の特性情報等に基づいて予め設定されている。

使用可能エネルギー算出部５０４は、放電曲線推定部５０３で推定された放電曲線７０１に基づき、電圧予測値V_predictが所定の最小電圧V_minを下回るSOCの値をSOC_endとして特定する。そして、前述の（式１）により、組電池１０１の使用可能エネルギーを算出することができる。

以上説明した本発明の第１の実施形態によれば、以下の作用効果を奏する。

（１）電池管理装置１０２は、充放電可能な組電池１０１を管理する装置であって、将来の組電池１０１の状態に応じた内部パラメータを予測する内部パラメータ予測部５０２と、内部パラメータ予測部５０２により予測された内部パラメータに基づいて、組電池１０１の現在の充電状態から最小充電状態までの放電電圧の変化を表す放電曲線７０１を推定する放電曲線推定部５０３と、放電曲線７０１に基づいて組電池１０１の使用可能エネルギーを算出する使用可能エネルギー算出部５０４とを備える。内部パラメータ予測部５０２は、組電池１０１の温度Tおよび充電状態SOCと（式３）、（式４）のバトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す相関マップを用いて、組電池１０１の内部パラメータである直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを予測する。このようにしたので、低温時における組電池１０１の使用可能エネルギーを正確に推定することができる。

（２）内部パラメータ予測部５０２は、現在の組電池１０１の温度T_cellおよび周囲温度T_ambと所定の放電電流I_C0,DChとに基づいて、将来の組電池１０１の温度予測値T_predictを算出する温度予測部６０１と、現在の組電池１０１の充電状態SOCおよび組電池１０１の劣化状態を表す充電容量減少量SOHQと放電電流I_C0,DChとに基づいて、将来の組電池１０１の充電状態予測値SOC_predictを算出するSOC（充電状態）予測部６０２と、温度予測値T_predictおよび充電状態予測値SOC_predictに基づき前述の相関マップを用いて、組電池１０１の内部パラメータである直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを予測する電気化学反応モデル演算部６０３とを有する。このようにしたので、将来の組電池１０１の状態に応じた内部パラメータを正確に予測することができる。

（３）内部パラメータは、組電池１０１の直流抵抗値Roおよび分極抵抗値Rpを含む。相関マップは、組電池１０１の温度Tおよび充電状態SOCと直流抵抗値Roに関するバトラー・ボルマー式の各パラメータ値V_o,map、I_o,map、R_SEI,mapとの関係を表す直流抵抗用パラメータマップ８０１と、組電池１０１の温度Tおよび充電状態SOCと分極抵抗値Rpに関するバトラー・ボルマー式の各パラメータ値V~_o,map、I~_o,mapとの関係を表す分極抵抗用パラメータマップ８０３とを含む。電気化学反応モデル演算部６０３は、温度予測値T_predictおよび充電状態予測値SOC_predictに基づき、直流抵抗用パラメータマップ８０１と分極抵抗用パラメータマップ８０３とをそれぞれ用いて、直流抵抗値Roと分極抵抗値Rpを予測する。このようにしたので、バトラー・ボルマー式を用いた内部パラメータの予測値の演算を容易に実現することができる。

（４）内部パラメータは、組電池１０１の開回路電圧OCVをさらに含む。内部パラメータ予測部５０２は、充電状態予測値SOC_predictに基づいて将来の組電池１０１の状態に応じた開回路電圧OCVを予測するOCV（開回路電圧）予測部６０４をさらに有する。このようにしたので、放電曲線７０１を推定するために必要な内部パラメータとして、直流抵抗値Roおよび分極抵抗値Rpに加えて、さらに開回路電圧OCVを予測することができる。

（５）電池管理装置１０２は、現在の組電池１０１の充電状態SOCおよび劣化状態（充電容量減少量）SOHQを算出する電池状態算出部５０１を備える。内部パラメータ予測部５０２は、現在の組電池１０１の温度T_cellおよび周囲温度T_ambと、電池状態算出部５０１により算出された充電状態SOCおよび劣化状態SOHQとに基づいて、内部パラメータを予測する。このようにしたので、内部パラメータの予測に必要な情報を確実に取得することができる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態では、第１の実施形態で説明した相関マップ、すなわち直流抵抗用パラメータマップ８０１および分極抵抗用パラメータマップ８０３を、組電池１０１の劣化状態に応じて更新する例を説明する。なお、本実施形態に係る電力貯蔵システムの構成は、第１の実施形態で説明した図１の電力貯蔵システム（ＢＥＳＳ）１と同様であるため、説明を省略する。

組電池１０１では、使用時間の経過に伴う劣化の進行により、直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpが次第に増加する。したがって、経年時の使用可能エネルギーの予測精度を改善するためには、内部パラメータ予測部５０２内の電気化学反応モデル演算部６０３において、直流抵抗用パラメータマップ８０１および分極抵抗用パラメータマップ８０３を適宜更新する必要がある。

図１０は、本発明の第２の実施形態に係る電気化学反応モデル演算部６０３の機能ブロックを示す図である。本実施形態において、電気化学反応モデル演算部６０３は、第１の実施形態で説明した直流抵抗用パラメータマップ８０１、直流抵抗値予測部８０２、分極抵抗用パラメータマップ８０３および分極抵抗値予測部８０４に加えて、さらにマップ更新部８１０を備える。マップ更新部８１０は、内部パラメータ演算部８０５、データ記憶部８０６、および電気化学反応モデル適用部８０７を有する。

内部パラメータ演算部８０５は、電流センサ１０３、電圧センサ１０５および温度センサ１０６から、組電池１０１が充放電中のときに検出された電流I、閉回路電圧CCVおよび電池温度T_cellをそれぞれ取得する。内部パラメータ演算部８０５は、組電池１０１の特性を反映した状態空間モデルのカルマンフィルタを有しており、このカルマンフィルタを用いて、組電池１０１の充放電中に直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを算出する。なお、直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを適切に算出できれば、カルマンフィルタ演算以外の方法でこれらを求めてもよい。

データ記憶部８０６は、組電池１０１の温度が所定値以下である低温時において、内部パラメータ演算部８０５により演算された直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを、その時点での充電状態SOC、電流Iおよび温度Tと互いに関連付けて記憶する。これにより、組電池１０１が低温状態で使用される度に、そのときの充電状態SOC、電流Iおよび温度Tと抵抗値Ro，Rpとの関係を表すデータが、データ記憶部８０６において蓄積される。

データ記憶部８０６に十分なデータが蓄積されると、電気化学反応モデル適用部８０７は、そのデータを前述の（式３）、（式４）に対してそれぞれ適用することで、充電状態SOCおよび温度Tと、（式３）の各パラメータ値V_o,map、I_o,map、R_SEI,mapおよび（式４）の各パラメータ値V~_o,map、I~_o,mapとの関係を取得する。そして、取得したこれらの関係に基づき、直流抵抗用パラメータマップ８０１および分極抵抗用パラメータマップ８０３を更新する。

本実施形態では、以上説明したようなマップ更新部８１０の各機能ブロックの処理により、電気化学反応モデル演算部６０３において、組電池１０１の劣化進行による内部状態の変化に応じて、直流抵抗用パラメータマップ８０１および分極抵抗用パラメータマップ８０３を更新することができる。

以上説明した本発明の第２の実施形態によれば、電池管理装置１０２は、現在の組電池１０１の状態に応じた内部パラメータとして、直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを演算し、演算したこれらの内部パラメータに基づいて、組電池１０１の温度Tおよび充電状態SOCと（式３）、（式４）のバトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す相関マップ（直流抵抗用パラメータマップ８０１、分極抵抗用パラメータマップ８０３）を更新するマップ更新部８１０を備える。このようにしたので、相関マップを適宜更新し、使用可能エネルギーの予測精度を改善することができる。

なお、上記の各実施形態では、電車や航空機、送配電システム等に搭載される電力貯蔵システムにおける適用例を説明したが、他の用途で用いられる電力貯蔵システムにおいても、本発明を同様に適用可能である。

本発明は上述した実施形態や変形例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。

１ 電力貯蔵システム（ＢＥＳＳ）
２ インバータ
３ 負荷
４ 上位コントローラ
１０１ 組電池
１０２ 電池管理装置
１０３ 電流センサ
１０４ セルコントローラ
１０５ 電圧センサ
１０６ 温度センサ
１０７ リレー
５０１ 電池状態算出部
５０２ 内部パラメータ予測部
５０３ 放電曲線推定部
５０４ 使用可能エネルギー算出部
６０１ 温度予測部
６０２ SOC予測部
６０３ 電気化学反応モデル演算部
６０４ OCV予測部
６１１ 電池モデル部
６１２ 劣化状態検出部
８０１ 直流抵抗用パラメータマップ
８０２ 直流抵抗値予測部
８０３ 分極抵抗用パラメータマップ
８０４ 分極抵抗値予測部
８０５ 内部パラメータ演算部
８０６ データ記憶部
８０７ 電気化学反応モデル適用部
８１０ マップ更新部

Claims (7)

1. 充放電可能な電池を管理する電池管理装置であって、
   将来の前記電池の状態に応じた内部パラメータを予測する内部パラメータ予測部と、
   前記内部パラメータ予測部により予測された前記内部パラメータに基づいて、前記電池の現在の充電状態から最小充電状態までの放電電圧の変化を表す放電曲線を推定する放電曲線推定部と、
   前記放電曲線に基づいて前記電池の使用可能エネルギーを算出する使用可能エネルギー算出部と、を備え、
   前記内部パラメータ予測部は、
   現在の前記電池の温度および周囲温度と所定の放電電流とに基づいて、将来の前記電池の温度予測値を算出する温度予測部と、
   現在の前記電池の充電状態および劣化状態と前記放電電流とに基づいて、将来の前記電池の充電状態予測値を算出する充電状態予測部と、
   前記温度予測値および前記充電状態予測値に基づき、前記電池の温度および充電状態とバトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す相関マップを用いて、前記内部パラメータを予測する電気化学反応モデル演算部と、を有する電池管理装置。
2. 請求項１に記載の電池管理装置において、
   前記内部パラメータは、前記電池の直流抵抗値および分極抵抗値を含み、
   前記相関マップは、前記電池の温度および充電状態と前記直流抵抗値に関する前記バトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す直流抵抗用パラメータマップと、前記電池の温度および充電状態と前記分極抵抗値に関する前記バトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す分極抵抗用パラメータマップと、を含み、
   前記電気化学反応モデル演算部は、前記温度予測値および前記充電状態予測値に基づき、前記直流抵抗用パラメータマップと前記分極抵抗用パラメータマップとをそれぞれ用いて、前記直流抵抗値と前記分極抵抗値を予測する電池管理装置。
3. 請求項２に記載の電池管理装置において、
   前記内部パラメータは、前記電池の開回路電圧をさらに含み、
   前記内部パラメータ予測部は、前記充電状態予測値に基づいて将来の前記電池の状態に応じた開回路電圧を予測する開回路電圧予測部をさらに有する電池管理装置。
4. 請求項１に記載の電池管理装置において、
   現在の前記電池の充電状態および劣化状態を算出する電池状態算出部を備え、
   前記内部パラメータ予測部は、現在の前記電池の温度および周囲温度と、前記電池状態算出部により算出された前記充電状態および前記劣化状態とに基づいて、前記内部パラメータを予測する電池管理装置。
5. 請求項１に記載の電池管理装置において、
   現在の前記電池の状態に応じた内部パラメータを演算し、演算した前記内部パラメータに基づいて前記相関マップを更新するマップ更新部を備える電池管理装置。
6. 充放電可能な電池を管理するための方法であって、
   コンピュータにより、
   現在の前記電池の温度および周囲温度と所定の放電電流とに基づいて、将来の前記電池の温度予測値を算出し、
   現在の前記電池の充電状態および劣化状態と前記放電電流とに基づいて、将来の前記電池の充電状態予測値を算出し、
   前記温度予測値および前記充電状態予測値に基づき、前記電池の温度および充電状態とバトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す相関マップを用いて、将来の前記電池の状態に応じた内部パラメータを予測し、
   予測した前記内部パラメータに基づいて、前記電池の現在の充電状態から最小充電状態までの放電電圧の変化を表す放電曲線を推定し、
   推定した前記放電曲線に基づいて前記電池の使用可能エネルギーを算出する電池管理方法。
7. 請求項１から請求項５までのいずれか一項に記載の電池管理装置と、
   充放電可能な電池と、
   前記電池管理装置により算出された前記電池の使用可能エネルギーに基づいて、前記電池の充放電を行う充放電装置と、を備える電力貯蔵システム。

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