JP7392363B2 - 推定装置、推定方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
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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。
リチウムイオン二次電池等の蓄電素子（以下、電池という）は、充放電が繰り返されることで徐々に劣化する。この劣化の一つに、電池内部でのガスの発生による内圧の上昇、活物質の体積変化、セパレータの形状変化等に基づく、エレメントを収容したケースの厚みの増加がある。
リチウムイオン二次電池等の蓄電素子（以下、電池という）は、充放電が繰り返されることで徐々に劣化する。この劣化の一つに、電池内部でのガスの発生による内圧の上昇、活物質の体積変化、セパレータの形状変化等に基づく、エレメントを収容したケースの厚みの増加がある。
電池の使用可否、使用方法を決定する上で、電池のＳＯＨ（State of Health：容量維持率、抵抗値等）を容易に、かつ正確に推定することは重要な課題である。
電池のＳＯＨを推定する技術は多く開発されている。過去の使用履歴データに基づいて、高精度であるが推定に長時間を要し、高コストである方法、簡易ではあるが推定の精度が低い方法等が用いられており、課題を有する。
電池のＳＯＨを推定する技術は多く開発されている。過去の使用履歴データに基づいて、高精度であるが推定に長時間を要し、高コストである方法、簡易ではあるが推定の精度が低い方法等が用いられており、課題を有する。
特許文献１の劣化診断方法は、二次電池の充放電時の厚みＷを測定し、厚みＷと電圧Ｖ（又は電荷量Ｑ）との関係として表される厚み特性を取得し、厚みＷが増加し始める電圧（又は電荷量）である電圧ＶW （又はＱW）を特徴量として算出する。そして、電圧ＶW （又はＱW ）の劣化特性と比較して二次電池の容量劣化を診断する。
特許文献１の劣化診断方法では、電池の使用を停止して電池の厚みＷを求めており、電池の使用中に常時、劣化を推定できないという問題がある。そして、ＳＯＣ(State Of Charge)の変動パターンが複雑である場合を含め、劣化の推定の精度の向上が望まれている。
本発明の目的は、蓄電素子の劣化を精度良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、蓄電素子におけるＳＯＣの時系列データを取得する第１取得部と、蓄電素子の形状変化を取得する第２取得部と、前記時系列データの所定期間におけるＳＯＣの代表値と、ＳＯＣ変動量とを特定する特定部と、特定した前記代表値、及び前記ＳＯＣ変動量、並びに取得した前記形状変化に基づいて、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、蓄電素子におけるＳＯＣの時系列データを取得し、蓄電素子の形状変化を取得し、前記時系列データの所定期間におけるＳＯＣの代表値と、ＳＯＣ変動量とを特定し、特定した前記代表値、及び前記ＳＯＣ変動量、並びに取得した前記形状変化に基づいて、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、蓄電素子におけるＳＯＣの時系列データを取得し、蓄電素子の形状変化を取得し、前記時系列データの所定期間におけるＳＯＣの代表値と、ＳＯＣ変動量とを特定し、特定した前記代表値、及び前記ＳＯＣ変動量、並びに取得した前記形状変化に基づいて、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良く推定することができる。
（実施形態の概要）
実施形態に係る推定装置は、蓄電素子におけるＳＯＣの時系列データを取得する第１取得部と、蓄電素子の形状変化を取得する第２取得部と、前記時系列データの所定期間におけるＳＯＣの代表値と、ＳＯＣ変動量とを特定する特定部と、特定した前記代表値、及び前記ＳＯＣ変動量、並びに取得した前記形状変化に基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定する推定部とを備える。
実施形態に係る推定装置は、蓄電素子におけるＳＯＣの時系列データを取得する第１取得部と、蓄電素子の形状変化を取得する第２取得部と、前記時系列データの所定期間におけるＳＯＣの代表値と、ＳＯＣ変動量とを特定する特定部と、特定した前記代表値、及び前記ＳＯＣ変動量、並びに取得した前記形状変化に基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定する推定部とを備える。
ここで、ＳＯＣの代表値とは、時系列データの所定期間におけるＳＯＣの平均値、中心値、最頻値、最小値、又は最大値等をいう。
ここで、形状変化とは、電極体若しくはエレメントの膨れ等の変位量、電極体若しくはエレメントを収容するケース(密閉型、開放型のいずれでもよい)の変位量、外側に広がる力(反力)の変化、若しくは蓄電素子の少なくとも一面に印加されている圧力の変化、又はこれらの組み合わせをいう。
収容するケースとは、例えば角型ケースや円筒形ケース、パウチラミネートフィルム等が挙げられる。
蓄電素子が完全に拘束されている状態、フリーな状態、及びその中間の状態のいずれであっても、形状変化を取得して、蓄電素子の劣化を推定することができる。
ＳＯＣ変動量とは、ＳＯＣの変動量の積算値（合計ＳＯＣ）をいい、サイクル数に対応する。
ここで、形状変化とは、電極体若しくはエレメントの膨れ等の変位量、電極体若しくはエレメントを収容するケース(密閉型、開放型のいずれでもよい)の変位量、外側に広がる力(反力)の変化、若しくは蓄電素子の少なくとも一面に印加されている圧力の変化、又はこれらの組み合わせをいう。
収容するケースとは、例えば角型ケースや円筒形ケース、パウチラミネートフィルム等が挙げられる。
蓄電素子が完全に拘束されている状態、フリーな状態、及びその中間の状態のいずれであっても、形状変化を取得して、蓄電素子の劣化を推定することができる。
ＳＯＣ変動量とは、ＳＯＣの変動量の積算値（合計ＳＯＣ）をいい、サイクル数に対応する。
蓄電素子の形状変化は、蓄電素子の容量変化と強い相関関係を有する。本発明者等は、蓄電素子の使用停止時に、代表ＳＯＣに応じて、厚み増加量に対するＳＯＨの変化量が異なることを見出した。また、蓄電素子の使用時に、ＳＯＣの変動量が同一である場合、代表ＳＯＣに応じて、ＳＯＨの変化量が異なることを見出した。代表ＳＯＣが同一である場合、ＳＯＣ変動量に応じてＳＯＨの変化量が異なることを見出した。即ち蓄電素子の劣化を推定するに際し、ＳＯＣの時系列データの特徴値であるＳＯＣの代表値及びＳＯＣ変動量を考慮する必要があることを見出した。
上記構成によれば、ＳＯＣの時系列データの特徴値である前記代表値及び前記ＳＯＣ変動量、並びに取得した蓄電素子の形状変化に基づいて、蓄電素子の劣化を推定する。ＳＯＣの変動パターンが複雑である場合を含め、容易に、精度良く、蓄電素子の使用中に、任意の時点の劣化を推定できる。
推定に必要な情報は特徴値及び蓄電素子の形状変化であり、充放電装置等の大型の測定装置を用いる必要がなく、手数とコストとを抑制できる。蓄電素子の負荷パターンが予め概ね決まっている場合には、予め想定される中心ＳＯＣやＳＯＣ変動量、平均温度が分かっているため、運転時の形状変化の情報のみでＳＯＨの推定が可能である。最も使用頻度が高い負荷パターンにおける中心ＳＯＣやＳＯＣ変動量、平均温度の情報と形状変化の情報とによりＳＯＨの推定が可能である。
蓄電素子の形状変化により劣化を推定できるので、厚み又は内圧等を検出するセンサを設置するのみで、蓄電素子の劣化を常時監視することができ、推定の計算を簡素化でき、ＢＭＵ（Battery Management Unit）を簡素化できる。
蓄電素子の形状変化により劣化を推定できるので、厚み又は内圧等を検出するセンサを設置するのみで、蓄電素子の劣化を常時監視することができ、推定の計算を簡素化でき、ＢＭＵ（Battery Management Unit）を簡素化できる。
上述の推定装置において、前記推定部は、代表値、ＳＯＣ変動量、及び係数の関係を参照し、特定した前記代表値、及び前記ＳＯＣ変動量に基づいて、係数を特定し、特定した係数と、取得した前記形状変化とに基づいて、前記劣化を推定する。
上記構成によれば、代表値、ＳＯＣ変動量、及び係数の関係を参照し、特定した代表値及び代表値に基づき係数を特定して、劣化を推定するので、推定の精度が良好である。
上述の推定装置において、前記ＳＯＣ領域における前記蓄電素子の温度を取得する第３取得部を備え、前記特定部は、取得した温度に基づいて温度代表値を特定し、前記推定部は、特定した前記温度代表値に基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定する。
温度代表値としては、変動幅の区間の平均値、最頻値、中央値等が挙げられる。
代表ＳＯＣ及びＳＯＣ変動量が同一である場合、温度に応じてＳＯＨの変化量が異なる。
上記構成によれば、蓄電素子の平均温度等の温度代表値が一定していない場合等に、取得した温度に基づいて平均温度を特定し、平均温度に基づいて精度良く蓄電素子の劣化を推定できる。
代表ＳＯＣ及びＳＯＣ変動量が同一である場合、温度に応じてＳＯＨの変化量が異なる。
上記構成によれば、蓄電素子の平均温度等の温度代表値が一定していない場合等に、取得した温度に基づいて平均温度を特定し、平均温度に基づいて精度良く蓄電素子の劣化を推定できる。
実施形態に係る推定方法は、蓄電素子におけるＳＯＣの時系列データを取得し、蓄電素子の形状変化を取得し、前記時系列データの所定期間におけるＳＯＣの代表値と、ＳＯＣ変動量とを特定し、特定した前記代表値、及び前記ＳＯＣ変動量、並びに取得した前記形状変化に基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定する。
上記構成によれば、ＳＯＣの時系列データの特徴値である代表値及びＳＯＣ変動量、並びに取得した蓄電素子の形状変化に基づいて、蓄電素子の劣化を推定する。ＳＯＣの変動パターンが複雑である場合を含め、容易に、精度良く、蓄電素子の使用中に、任意の時点の劣化を推定できる。
実施形態に係るコンピュータプログラムは、蓄電素子におけるＳＯＣの時系列データを取得し、蓄電素子の形状変化を取得し、前記時系列データの所定期間におけるＳＯＣの代表値と、ＳＯＣ変動量とを特定し、特定した前記代表値、及び前記ＳＯＣ変動量、並びに取得した前記形状変化に基づいて、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。
上記構成によれば、ＳＯＣの時系列データの特徴値である代表値及びＳＯＣ変動量、並びに取得した蓄電素子の形状変化に基づいて、蓄電素子の劣化を推定する。ＳＯＣの変動パターンが複雑である場合を含め、容易に、精度良く、蓄電素子の使用中に、任意の時点の劣化を推定できる。
以下、具体的に蓄電素子の劣化の推定方法について説明する。
図１は、平均ＳＯＣ及び電池（電池モジュール）の温度を変えて電池を放置した場合の厚み増加量と容量低下率との関係を示すグラフである。横軸は厚み増加量（％）、縦軸は容量低下率（％）である。平均ＳＯＣが夫々２５％、５０％、１００％である場合につき、電池の温度が２５℃、３５℃、４５℃であるときの、厚み増加量と容量低下率の関係を実測により求めた結果を示す。平均ＳＯＣが１００％である場合については、温度が５℃、１５℃であるときの、厚み増加量と容量低下率の関係も求めた。
図１は、平均ＳＯＣ及び電池（電池モジュール）の温度を変えて電池を放置した場合の厚み増加量と容量低下率との関係を示すグラフである。横軸は厚み増加量（％）、縦軸は容量低下率（％）である。平均ＳＯＣが夫々２５％、５０％、１００％である場合につき、電池の温度が２５℃、３５℃、４５℃であるときの、厚み増加量と容量低下率の関係を実測により求めた結果を示す。平均ＳＯＣが１００％である場合については、温度が５℃、１５℃であるときの、厚み増加量と容量低下率の関係も求めた。
図１より、各実測点の近似曲線の傾きは、平均ＳＯＣにより異なり、同一の平均ＳＯＣにおいても温度により近似曲線の傾きが異なることが分かる。
図２は、平均ＳＯＣ及び温度を変えて充放電のサイクル試験を行った場合の厚み増加量と容量低下率との関係を示すグラフである。横軸は厚み増加量（％）、縦軸は容量低下率（％）である。電池の温度が４５℃である状態で、ＳＯＣが０－２５％、５０－７５％、７５－１００％の範囲でサイクル試験を行った結果を示す。即ち単位時間当たりのＳＯＣ変動量は同一である。温度が２０℃である状態で、ＳＯＣが７５－１００％の範囲でサイクル試験を行った結果も併せて示す
図２より、ＳＯＣ変動量が同一である場合、平均ＳＯＣによって近似曲線の傾きが異なることが分かる。平均ＳＯＣ及びＳＯＣ変動量が同一である場合、環境温度が４５℃のときより２０℃の時の方が、近似曲線の傾きが大きい。
図３は、ＳＯＣ変動量を変えて充放電のサイクル試験を行った場合の厚み増加量と容量低下率との関係を示すグラフである。横軸は厚み増加量（％）、縦軸は容量低下率（％）である。電池の温度が４５℃である状態で、ＳＯＣが５５－６５％、２０－１００％の範囲でサイクル試験を行った結果を示す。
図３より、平均ＳＯＣが同一である場合、ＳＯＣ変動量によって近似曲線の傾きが異なることが分かる。図３の場合、ＳＯＣ変動量が小さい方が、近似曲線の傾きが大きい。
図３より、平均ＳＯＣが同一である場合、ＳＯＣ変動量によって近似曲線の傾きが異なることが分かる。図３の場合、ＳＯＣ変動量が小さい方が、近似曲線の傾きが大きい。
以上のように、厚み増加量に対し容量変化をプロットした場合、平均ＳＯＣ等の代表ＳＯＣ、ＳＯＣ変動量、温度によって傾きが変わる。本発明者等は代表ＳＯＣ、ＳＯＣ変動量、温度を取得して傾きを特定し、蓄電素子の形状変化を取得することにより、容易に、形状変化の関数により、良好にＳＯＨを推定できることを見出し、本発明を完成した。
本実施形態に係る推定方法は、蓄電素子におけるＳＯＣの時系列データを取得し、蓄電素子の形状変化を取得する。時系列データの所定期間におけるＳＯＣの代表値と、単位時間当たりのＳＯＣ変動量とを特定し、特定した代表値及びＳＯＣ変動量、並びに取得した前記形状変化に基づいて、記蓄電素子の劣化を推定する。
（実施形態１）
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。
図４は、実施形態１に係る充放電システム１及びサーバ９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、ＢＭＵ４と、電圧センサ５と、電流センサ６と、制御装置７と、温度センサ８と、厚みセンサ１１と、圧力センサ１５とを備える。充放電システム１は、厚みセンサ１１及び圧力センサ１５のいずれか一方を備えてもよい。
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。
図４は、実施形態１に係る充放電システム１及びサーバ９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、ＢＭＵ４と、電圧センサ５と、電流センサ６と、制御装置７と、温度センサ８と、厚みセンサ１１と、圧力センサ１５とを備える。充放電システム１は、厚みセンサ１１及び圧力センサ１５のいずれか一方を備えてもよい。
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、セルという）２が直列に接続されている。制御装置７は、充放電システム１全体を制御する。
サーバ９は、制御部９１、及び通信部９２を備える。
制御装置７は、制御部７１、表示部７２、及び通信部７３を備える。
制御装置７の制御部７１は、通信部７３、ネットワーク１０、及び通信部９２を介し、制御部９１と接続されている。
負荷１4は、端子１２，１３を介し電池モジュール３に接続されている。充電する場合は電池モジュール３に充電器が接続される。
サーバ９は、制御部９１、及び通信部９２を備える。
制御装置７は、制御部７１、表示部７２、及び通信部７３を備える。
制御装置７の制御部７１は、通信部７３、ネットワーク１０、及び通信部９２を介し、制御部９１と接続されている。
負荷１4は、端子１２，１３を介し電池モジュール３に接続されている。充電する場合は電池モジュール３に充電器が接続される。
制御部７１、９１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、制御装置７、及びサーバ９の動作を夫々制御する。
通信部７３、９２は、ネットワーク１０を介して他の装置との間で通信を行う機能を有し、所要の情報の送受信を行うことができる。
制御装置７の表示部７２は、液晶パネル又は有機ＥＬ（Electro Luminescence）表示パネル等で構成することができる。制御部７１は、表示部７２に所要の情報を表示するための制御を行う。
通信部７３、９２は、ネットワーク１０を介して他の装置との間で通信を行う機能を有し、所要の情報の送受信を行うことができる。
制御装置７の表示部７２は、液晶パネル又は有機ＥＬ（Electro Luminescence）表示パネル等で構成することができる。制御部７１は、表示部７２に所要の情報を表示するための制御を行う。
本実施形態においては、ＢＭＵ４、制御装置７、及びサーバ９のいずれかが、本発明の推定装置として機能する。なお、サーバ９が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９に接続されていなくてもよい。
図４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が、電池モジュール３は、複数組、直列に接続してもよい。
ＢＭＵ４は、電池ＥＣＵであってもよい。
図４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が、電池モジュール３は、複数組、直列に接続してもよい。
ＢＭＵ４は、電池ＥＣＵであってもよい。
電圧センサ５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５は、各セル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、各セル２の端子２３，２６間の電圧Ｖ1 を測定し、各セル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３４間の電圧Ｖを検出する。
電流センサ６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の電流に応じた検出結果を出力する。
温度センサ８は、電池モジュール３の付近に設けられており、電池モジュール３の温度に応じた検出結果を出力する。
電流センサ６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の電流に応じた検出結果を出力する。
温度センサ８は、電池モジュール３の付近に設けられており、電池モジュール３の温度に応じた検出結果を出力する。
厚みセンサ１１は、Ｘ線ＣＴ装置、レーザ変位センサ、又は歪みセンサ（歪みゲージ）サ等からなる。厚みセンサ１１は電池モジュール３のセル２の並設方向の厚みを測定する。
圧力センサ１５は、電池モジュール３を並設方向に圧迫する状態で挟み込む一対のエンドプレート（不図示）の圧迫力を測定する。セル２の内圧が劣化により増大した場合、エンドプレート間の圧迫力が増大する。圧力センサ１５は、電池モジュール３の外側に広がる力(反力)、又は電池モジュール３の少なくとも一面に印加されている圧力を測定してもよい。
圧力センサ１５は、電池モジュール３を並設方向に圧迫する状態で挟み込む一対のエンドプレート（不図示）の圧迫力を測定する。セル２の内圧が劣化により増大した場合、エンドプレート間の圧迫力が増大する。圧力センサ１５は、電池モジュール３の外側に広がる力(反力)、又は電池モジュール３の少なくとも一面に印加されている圧力を測定してもよい。
図５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セル２とを備える。
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セル２とを備える。
セル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２３，２６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。
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、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、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、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 Ｍd ）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を満たすものであってもよい。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 （ａ＋ｂ＋ｃ＝１）で表されるＮＣＭであるのが好ましい。ＮＣＭとしては、ＮＣＭ１１１（ａ：ｂ：ｃ＝１：１：１）でもよく、Ｎｉ含有量が高いＮＣＭ５２３（ａ：ｂ：ｃ＝５：２：３）等でもよい。
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）。
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。
正極活物質は、ｄ＝０であり、Ｌｉx （Ｎｉa ＣｏcＭｎb）Ｏ2 （ａ＋ｂ＋ｃ＝１）で表されるＮＣＭであるのが好ましい。ＮＣＭとしては、ＮＣＭ１１１（ａ：ｂ：ｃ＝１：１：１）でもよく、Ｎｉ含有量が高いＮＣＭ５２３（ａ：ｂ：ｃ＝５：２：３）等でもよい。
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）。
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ＬｉＭｅＯ2-Ｌｉ2ＭｎＯ3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。
正極活物質は上述の場合に限定されない。
正極活物質は上述の場合に限定されない。
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の隣り合うセル２の隣り合う端子２３，２６がバスバー３２により電気的に接続されることで、複数のセル２が直列に接続されている。
電池モジュール３の両端のセル２の、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。
電池モジュール３の両端のセル２の、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６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、計時部４７と、入力部４８と、通信部４９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。
制御部４１は制御部７１と同様の構成を有する。
制御部４１は、後述するＳＯＨ推定プログラム４３を読み出して実行することにより、ＳＯＨ算出の処理を実行する処理部として機能する。
計時部４７は経過時間をカウントする。
入力部４８は、電圧センサ５、電流センサ６、温度センサ８、及び厚みセンサ１１からの検出結果の入力を受け付ける。
通信部４９は、ネットワーク１０を介して他の装置との間で通信を行う機能を有し、所要の情報の送受信を行うことができる。
制御部４１は、後述するＳＯＨ推定プログラム４３を読み出して実行することにより、ＳＯＨ算出の処理を実行する処理部として機能する。
計時部４７は経過時間をカウントする。
入力部４８は、電圧センサ５、電流センサ６、温度センサ８、及び厚みセンサ１１からの検出結果の入力を受け付ける。
通信部４９は、ネットワーク１０を介して他の装置との間で通信を行う機能を有し、所要の情報の送受信を行うことができる。
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、ＳＯＨ推定プログラム４３が格納されている。ＳＯＨ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ＳＯＨ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及び温度データ４５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。
温度データ４５は、電池モジュール３の温度の推移を記憶している。
温度データ４５は、電池モジュール３の温度の推移を記憶している。
記憶部４２には係数テーブル４６も記憶されている。
予め、複数の代表ＳＯＣ及び電池モジュール３の平均温度毎に、図７に示すように、厚み増加量とＳＯＨとの第１関係を実験により求めておく。ここで、代表ＳＯＣはＳＯＣの平均値（平均ＳＯＣ）、ＳＯＨは容量低下率であるとする。図７の横軸は厚み増加量（％）、縦軸は容量低下率（％）である。制御部４１は、第１関係の近似曲線の係数を係数ｋとして算出する。
予め、複数の代表ＳＯＣ及び電池モジュール３の平均温度毎に、図７に示すように、厚み増加量とＳＯＨとの第１関係を実験により求めておく。ここで、代表ＳＯＣはＳＯＣの平均値（平均ＳＯＣ）、ＳＯＨは容量低下率であるとする。図７の横軸は厚み増加量（％）、縦軸は容量低下率（％）である。制御部４１は、第１関係の近似曲線の係数を係数ｋとして算出する。
図８に示すように、温度毎に、平均ＳＯＣ別に、ＳＯＣ変動量と係数ｋとの第２関係を実験により求め、制御部４１は第２関係を係数テーブル４６に記憶する。図８の横軸はＳＯＣ（％／日）、縦軸はｋである。図８は、平均温度が４５℃である場合を示す。制御部４１は、平均ＳＯＣ、ＳＯＣ変動量、及び平均温度を特定し、係数テーブル４６に記憶した第２関係を参照して、係数ｋを特定する。
係数テーブル４６は、係数ｋを、平均ＳＯＣ、ＳＯＣ変動量、及び平均温度の関数として記憶してもよい。
係数ｋは、内挿計算により補間することができる。
代表ＳＯＣがＳＯＣの中心値、又はＳＯＣの最頻値である場合、制御部４１は、温度毎に、ＳＯＣの中心値又は最頻値別に、ＳＯＣ変動量と係数ｋとの第２関係を係数テーブル４６に記憶する。
係数テーブル４６は、係数ｋを、平均ＳＯＣ、ＳＯＣ変動量、及び平均温度の関数として記憶してもよい。
係数ｋは、内挿計算により補間することができる。
代表ＳＯＣがＳＯＣの中心値、又はＳＯＣの最頻値である場合、制御部４１は、温度毎に、ＳＯＣの中心値又は最頻値別に、ＳＯＣ変動量と係数ｋとの第２関係を係数テーブル４６に記憶する。
なお、温度毎に係数テーブル４６に係数ｋを記憶する代わりに、温度を所定温度に固定して係数ｋを求め、係数テーブル４６に記憶しておき、平均ＳＯＣ及びＳＯＣ変動量に基づいて係数ｋを特定した後、アレニウスプロットにより温度補正した係数ｋ（Ｔ）を求めてもよい。
厚みセンサ１１が電池モジュール３の圧迫力（電池モジュール３の内圧）を検出する場合、制御部４１は、圧迫力増加量を厚み増加量に換算し、係数テーブル４６に記憶した第２関係に基づいて、係数ｋを特定する。
又は、複数の平均ＳＯＣ及び温度毎に、圧迫力増加量と容量低下率との第３関係を実験により求めておく。制御部４１は、第３関係の近似曲線の係数を係数ｋとして算出する。温度毎に、平均ＳＯＣ別に、ＳＯＣ変動量と係数ｋとの第４関係を実験により求め、制御部４１は第４関係を係数テーブル４６に記憶する。
温度毎に係数テーブル４６に係数ｋを記憶する代わりに、温度を所定温度に固定して係数ｋを求め、係数テーブル４６に記憶しておき、平均ＳＯＣ及びＳＯＣ変動量に基づいて係数ｋを特定した後、アレニウスプロットにより温度補正した係数ｋ（Ｔ）を求めてもよい。
又は、複数の平均ＳＯＣ及び温度毎に、圧迫力増加量と容量低下率との第３関係を実験により求めておく。制御部４１は、第３関係の近似曲線の係数を係数ｋとして算出する。温度毎に、平均ＳＯＣ別に、ＳＯＣ変動量と係数ｋとの第４関係を実験により求め、制御部４１は第４関係を係数テーブル４６に記憶する。
温度毎に係数テーブル４６に係数ｋを記憶する代わりに、温度を所定温度に固定して係数ｋを求め、係数テーブル４６に記憶しておき、平均ＳＯＣ及びＳＯＣ変動量に基づいて係数ｋを特定した後、アレニウスプロットにより温度補正した係数ｋ（Ｔ）を求めてもよい。
図９は、制御部４１による容量低下率の算出処理の手順を示すフローチャートである。
制御部４１は、ＳＯＣの時系列データ、及び温度を取得する（Ｓ１）。制御部４１は、図１０に示すように、所定期間の時間とＳＯＣとの関係、及び時間と温度との関係を取得する。図１０において、横軸は時間、左側の縦軸はＳＯＣ（％）、右側の縦軸は温度（℃）である。
制御部４１は、ＳＯＣの時系列データ、及び温度を取得する（Ｓ１）。制御部４１は、図１０に示すように、所定期間の時間とＳＯＣとの関係、及び時間と温度との関係を取得する。図１０において、横軸は時間、左側の縦軸はＳＯＣ（％）、右側の縦軸は温度（℃）である。
制御部４１は、代表ＳＯＣとしての平均ＳＯＣ（％）、及びＳＯＣ変動量（％／日）を特定する（Ｓ２）。制御部４１は、時系列データに基づいて、ＳＯＣの標準偏差及び平均値を算出し、算出した平均値を代表ＳＯＣとして特定してもよい。平均値はＳＯＣの中心値に略等しい。
制御部４１は、時系列データから充電開始点と放電開始点とを取得し、充電開始点及び放電開始点間の中間のＳＯＣをＳＯＣの中心値として特定してもよい。
制御部４１は、図１１に示すＳＯＣの頻度マップを生成し、ＳＯＣの最頻値を代表ＳＯＣとして特定してもよい。図１１において、横軸はＳＯＣ（％）、縦軸は頻度である。
制御部４１は、時系列データから充電開始点と放電開始点とを取得し、充電開始点及び放電開始点間の中間のＳＯＣをＳＯＣの中心値として特定してもよい。
制御部４１は、図１１に示すＳＯＣの頻度マップを生成し、ＳＯＣの最頻値を代表ＳＯＣとして特定してもよい。図１１において、横軸はＳＯＣ（％）、縦軸は頻度である。
制御部４１は、時系列データに基づいて、平均温度を特定する（Ｓ３）。
制御部４１は、厚みセンサ１１により検出した厚みに基づいて、厚み増加量を取得する（Ｓ４）。
制御部４１は、厚みセンサ１１により検出した厚みに基づいて、厚み増加量を取得する（Ｓ４）。
制御部４１は、係数テーブル４６を読み出し、特定した代表ＳＯＣ及びＳＯＣ変動量に基づいて、係数ｋを特定する（Ｓ５）。制御部４１は、平均温度４５℃、平均ＳＯＣが２５％、ＳＯＣ変動量が５００（％／日）であると特定した場合、例えば図８の平均ＳＯＣが２５％のグラフにおいて、ＳＯＣ変動量が５００（％／日）であるときの係数ｋを読み取る。
制御部４１は、容量低下率を算出し（Ｓ６）、処理を終了する。図７に示すように、容量低下率は、係数ｋを因子とする、厚み増加量の関数で表される。制御部４１は、推定時点に取得した厚み増加量を前記関数の変数に代入し、容量低下率を算出する。
圧力センサにより電池モジュール３の圧迫力を検出する場合、上記と同様にして容量低下率を算出する。
圧力センサにより電池モジュール３の圧迫力を検出する場合、上記と同様にして容量低下率を算出する。
図１２は、厚み増加量を取得する推定時点を経過時間で表し、経過時間と、経過時間に対応して取得した厚み増加量に基づき算出した容量低下率との関係を示すグラフである。横軸は時間（日）、縦軸は容量低下率（％）である。図１２においては、複数の経過時間における容量低下率の実測値も示している。
図１２より、本実施形態の推定方法による容量低下率の推定の精度が良好であることが分かる。
図１２より、本実施形態の推定方法による容量低下率の推定の精度が良好であることが分かる。
本実施形態においては、ＳＯＣの時系列データの特徴値である代表ＳＯＣ及びＳＯＣ変動量、並びに平均温度を特定し、特定した代表ＳＯＣ、ＳＯＣ変動量、及び平均温度、並びに取得した電池モジュール３の厚み増加量に基づいて、電池モジュール３の劣化を推定する。ＳＯＣの変動パターンが複雑である場合を含め、電池モジュール３の使用中に、容易に、精度良く、任意の時点の劣化を推定できる。
推定したＳＯＨに基づいて、電池モジュール３の今後の使用方法を決定することができる。
推定したＳＯＨに基づいて、電池モジュール３の今後の使用方法を決定することができる。
推定に必要な情報は特徴値及び電池モジュール３の形状変化であり、充放電装置等の大型の測定装置を用いる必要がなく、手数とコストとを抑制できる。
電池モジュール３の形状変化のみにより劣化を推定できるので、厚み又は内圧等を検出するセンサを設置するのみで、電池モジュール３の劣化を常時監視することができる。推定の計算を簡素化でき、ＢＭＵ４を簡素化できる。
電池モジュール３の形状変化のみにより劣化を推定できるので、厚み又は内圧等を検出するセンサを設置するのみで、電池モジュール３の劣化を常時監視することができる。推定の計算を簡素化でき、ＢＭＵ４を簡素化できる。
前記実施形態は、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。
電池モジュール３の形状変化に基づいて容量低下率を推定する場合に限定されず、セル２の形状変化に基づいて容量低下率を推定してもよい。
電池モジュール３が完全に拘束されている状態において、圧迫力の変化を形状変化として推定する場合に限定されない。セル２はフリーな状態であってもよく、その中間の状態であってもよい。セル２の外側に広がる力(反力)の変化、セル２の少なくとも一面に印加されている圧力の変化を形状変化としてもよい。
ＳＯＣ代表値は中心ＳＯＣに限定されず、温度代表値は平均温度に限定されない。
ＳＯＨとして容量低下率を推定する場合に限定されず、容量維持率、抵抗値等を推定してもよい。この場合、厚み増加量と容量維持率又は抵抗値との関係を実験により求め、該関係の近似曲線の係数を係数ｋとして算出する。
電池モジュール３の形状変化に基づいて容量低下率を推定する場合に限定されず、セル２の形状変化に基づいて容量低下率を推定してもよい。
電池モジュール３が完全に拘束されている状態において、圧迫力の変化を形状変化として推定する場合に限定されない。セル２はフリーな状態であってもよく、その中間の状態であってもよい。セル２の外側に広がる力(反力)の変化、セル２の少なくとも一面に印加されている圧力の変化を形状変化としてもよい。
ＳＯＣ代表値は中心ＳＯＣに限定されず、温度代表値は平均温度に限定されない。
ＳＯＨとして容量低下率を推定する場合に限定されず、容量維持率、抵抗値等を推定してもよい。この場合、厚み増加量と容量維持率又は抵抗値との関係を実験により求め、該関係の近似曲線の係数を係数ｋとして算出する。
本発明に係る推定方法は、移動体、モバイル機器、発電設備、電力需要設備、鉄道用回生電力貯蔵装置等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。
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（第１取得部、第２取得部、第３取得部、特定部、推定部）
４２ 記憶部
４３ ＳＯＨ推定プログラム
４４ 履歴データ
４５ 温度データ
４６ 係数テーブル
４７ 計時部
４８ 入力部
４９、９２ 通信部
５ 電圧センサ
６ 電流センサ
７ 制御装置
８ 温度センサ
９ サーバ
９１ 制御部
１０ ネットワーク
１１ 厚みセンサ
１５ 圧力センサ
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（第１取得部、第２取得部、第３取得部、特定部、推定部）
４２ 記憶部
４３ ＳＯＨ推定プログラム
４４ 履歴データ
４５ 温度データ
４６ 係数テーブル
４７ 計時部
４８ 入力部
４９、９２ 通信部
５ 電圧センサ
６ 電流センサ
７ 制御装置
８ 温度センサ
９ サーバ
９１ 制御部
１０ ネットワーク
１１ 厚みセンサ
１５ 圧力センサ
Claims (5)
- 蓄電素子におけるＳＯＣの時系列データを取得する第１取得部と、
蓄電素子の形状変化を取得する第２取得部と、
前記時系列データの所定期間におけるＳＯＣの代表値と、ＳＯＣ変動量とを特定する特定部と、
特定した前記代表値、及び前記ＳＯＣ変動量と、前記代表値及びＳＯＣ変動量によって異なる前記蓄電素子の形状変化に対する劣化度の変化の関係と、前記第２取得部により取得した形状変化とに基づいて、前記蓄電素子の性能の劣化を推定する推定部と
を備える、推定装置。 - 前記推定部は、
代表値、ＳＯＣ変動量、及び前記蓄電素子の形状変化に対する性能の劣化度の変化率を示す係数の関係を参照し、特定した前記代表値及び前記ＳＯＣ変動量に基づいて、係数を特定し、
特定した係数と、取得した前記形状変化とに基づいて、前記劣化を推定する、請求項１に記載の推定装置。 - 前記時系列データを取得した期間の前記蓄電素子の温度を取得する第３取得部を備え、
前記特定部は、取得した温度に基づいて温度代表値を特定し、
前記推定部は、特定した前記温度代表値と、前記温度代表値によって異なる前記蓄電素子の形状変化に対する性能の劣化度の変化の関係とに基づいて、前記劣化を推定する、請求項１又は２に記載の推定装置。 - コンピュータが、
蓄電素子におけるＳＯＣの時系列データを取得し、
蓄電素子の形状変化を取得し、
前記時系列データの所定期間におけるＳＯＣの代表値と、ＳＯＣ変動量とを特定し、
特定した前記代表値、及び前記ＳＯＣ変動量と、前記代表値及びＳＯＣ変動量によって異なる前記蓄電素子の形状変化に対する劣化度の変化の関係と、取得した形状変化とに基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定する、推定方法。 - 蓄電素子におけるＳＯＣの時系列データを取得し、
蓄電素子の形状変化を取得し、
前記時系列データの所定期間におけるＳＯＣの代表値と、ＳＯＣ変動量とを特定し、
特定した前記代表値、及び前記ＳＯＣ変動量と、前記代表値及びＳＯＣ変動量によって異なる前記蓄電素子の形状変化に対する劣化度の変化の関係と、取得した形状変化とに基づいて、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コンピュータプログラム。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120200266A1 (en) | 2010-06-24 | 2012-08-09 | Fred Berkowitz | Method and Circuitry to Calculate the State of Charge of a Battery/Cell |
| JP2016093066A (ja) | 2014-11-11 | 2016-05-23 | 三菱自動車工業株式会社 | 二次電池の制御装置 |
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- 2019-09-30 JP JP2019180610A patent/JP7392363B2/ja active Active
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120200266A1 (en) | 2010-06-24 | 2012-08-09 | Fred Berkowitz | Method and Circuitry to Calculate the State of Charge of a Battery/Cell |
| JP2016093066A (ja) | 2014-11-11 | 2016-05-23 | 三菱自動車工業株式会社 | 二次電池の制御装置 |
| JP2016126943A (ja) | 2015-01-06 | 2016-07-11 | 株式会社日立製作所 | 蓄電装置および蓄電システム |
| JP2018085781A (ja) | 2016-11-21 | 2018-05-31 | 株式会社豊田自動織機 | 電池膨張量推定装置 |
| JP2018169393A (ja) | 2017-03-29 | 2018-11-01 | 株式会社Ｇｓユアサ | 劣化推定装置、劣化推定方法およびコンピュータプログラム |
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