JPWO2016129248A1 - 二次電池の充電状態推定装置および充電状態推定方法 - Google Patents

Abstract

充電状態推定装置は、検出部と、電流積算ＳＯＣ算出部と、状態推定ＳＯＣ算出部と、収束判定部と、ＳＯＣ選択部とを有する。検出部は、二次電池の充放電電流および端子間電圧を検出する。電流積算ＳＯＣ算出部は、二次電池の充電率を電流積算法により算出する。状態推定ＳＯＣ算出部は、二次電池の充電率を状態推定法により算出する。収束判定部は、状態推定ＳＯＣ算出部による状態推定の収束を判定する。ＳＯＣ選択部は、二次電池の充電率の推定値として、算出された充電率のいずれかを、収束判定部の判定結果に応じて選択する。収束判定部は、二次電池が充電中であり、且つ、所定の充電パラメータの変化が所定の閾値より少ないと判定した場合に、非収束と判定する。

Description

本開示は、二次電池の充電率を推定する二次電池の充電状態推定装置および充電状態推定方法に関する。

ＥＶ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ）、ＨＥＶ（Ｈｙｂｒｉｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ）、または、ガソリン車に搭載される二次電池の充電制御システムにおいて、二次電池を目的の充電状態に維持するために、二次電池の充電率（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ：ＳＯＣ）を高い精度で推定することが要求される。

充電率の推定方法としては、電流積算法が一般に知られている。電流積算法は、ある時点の二次電池の充電率を初期値として与え、その後、二次電池の充放電電流を時間積分して充電率を求める。システムは、二次電池の開回路電圧（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ：ＯＣＶ）と充電率との関係を示すマップデータを予め有する。初期値は、現在の二次電池の開回路電圧を計測して、これに対応する充電率をマップデータから読み取ることで求められる。

また、充電率の推定方法としては、逐次最小二乗法に基づく状態空間推定手法、または、カルマンフィルタおよび粒子フィルタに代表される適応フィルタに基づく状態空間推定手法を用いて二次電池の内部の状態を推定する方法が知られている（例えば特許文献１を参照）。システムは、内部の状態を小さい誤差で推定できると、充電率を高い精度で推定できる。

また、充電率の推定方法としては、ニューラルネットワークなどの学習手法を用いて、二次電池の内部の状態を推定し、充電率を推定する方法も知られている（例えば特許文献２〜４を参照）。

状態空間推定手法、または、ニューラルネットワークなどの学習手法を用いて、二次電池の内部の状態を推定し、充電率を推定する方法を、状態推定法と呼ぶ。

特開２０１３−０７２６７７号公報 特開２００８−２３２７５８号公報 特開平９−２４３７１６号公報 特開２００３−２４９２７１号公報

本開示は、高い精度で二次電池の充電率を推定できる二次電池の充電状態推定装置および充電状態推定方法を提供する。

本開示の一態様に係る二次電池の充電状態推定装置は、検出部と、電流積算ＳＯＣ算出部と、状態推定ＳＯＣ算出部と、収束判定部と、ＳＯＣ選択部とを有する。検出部は、二次電池の充放電電流および端子間電圧を検出する。電流積算ＳＯＣ算出部は、検出部の検出結果に基づき二次電池の充電率を電流積算法により算出する。状態推定ＳＯＣ算出部は、検出部の検出結果に基づき二次電池の充電率を状態推定法により算出する。収束判定部は、状態推定ＳＯＣ算出部による状態推定の収束を判定する。ＳＯＣ選択部は、二次電池の充電率の推定値として、電流積算ＳＯＣ算出部により算出された充電率、または、状態推定ＳＯＣ算出部により算出された充電率を、収束判定部の判定結果に応じて選択する。収束判定部は、二次電池が充電中であり、且つ、所定の充電パラメータの変化が所定の閾値より少ないと判定した場合に、非収束と判定する。

本開示の一態様に係る二次電池の充電状態推定方法では、まず二次電池の充放電電流および端子間電圧を検出する。そして、検出された充放電電流および端子間電圧に基づき二次電池の充電率を電流積算法により算出する。また、検出された充放電電流および端子間電圧に基づき二次電池の充電率を状態推定法により算出する。そして二次電池の充電率を算出する際の状態推定の収束を判定する。さらに、二次電池の充電率の推定値として電流積算法により算出された充電率、または、状態推定法により算出された充電率を、収束の判定結果に応じて選択する。収束を判定する際には、二次電池が充電中であり、且つ、所定の充電パラメータの変化が所定の閾値より少ないと判定した場合に、非収束と判定する。

本開示によれば、高い精度で二次電池の充電率を推定できる。

本開示の実施の形態に係る充電状態推定装置を示すブロック図 状態推定法に用いる二次電池の等価回路モデルの一例を示す図 実施の形態に係る充電状態推定装置の処理の流れを説明するフローチャート 状態推定の収束判定のステップの詳細を示すフローチャート 実施の形態に係る充電状態推定装置の動作を説明するタイムチャート 図５の定電圧充電の判定期間の詳細を示すタイムチャート

本開示の実施の形態の説明に先立ち、従来の技術における問題点を簡単に説明する。二次電池の端子間電圧を読み取る際には、二次電池の内部抵抗または電解液濃度分布が原因で生じる分極成分が電圧値に含まれる場合がある。このため、電流積算法では、開回路電圧の正確な測定ができず、推定した充電率にオフセット誤差が含まれてしまう。加えて、電流積算法では、充放電中の分極成分の変動を考慮することができないため、オフセット誤差が累積し、推定された充電率の誤差が大きくなる場合がある。

一方、二次電池の充電率を推定するために、状態推定法を用いることで、二次電池の分極成分の影響を除去した充電率の推定を行うことができる。

しかしながら、状態推定法による充電率の推定では、一般に、状態推定を開始して暫くの間、または、二次電池の充放電電流および端子間電圧の変動が小さい期間に、二次電池の等価回路モデルの各パラメータの推定値が収束しない。各パラメータの推定値が収束しないと、充電率を正確に推定することができない。パラメータの推定値が収束しないことを、状態推定が収束しないと呼ぶ。

以下、図面を参照しつつ本開示の実施の形態について説明する。なお、以下の実施の形態は、本開示の技術を具体化した一例であって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

図１は、本開示の実施の形態に係る充電状態推定装置１のブロック図である。

充電状態推定装置１は、二次電池１００の充電率を推定する。二次電池１００は、例えば車両に搭載される。二次電池１００は、典型的には鉛蓄電池であり、特に、アイドリングストップシステム（ＩＳＳ）用の車両に用いられるＩＳＳ用の鉛蓄電池が想定される。しかし、二次電池１００は、充電と放電とが可能な電池であれば、これに限られない。

充電状態推定装置１は、検出部１１と、演算装置２０とを有している。演算装置２０は、電流積算ＳＯＣ算出部２１と、状態推定ＳＯＣ算出部２２と、直流内部抵抗検出部２３と、定電圧充電判定部２４と、収束判定部２５と、ＳＯＣ選択部２６とを有する。

検出部１１は、二次電池１００の充放電電流と端子間電圧とを検出し、検出値を演算装置２０に出力する。加えて、検出部１１は、二次電池１００の温度を検出して、検出値を演算装置２０に出力してもよい。検出部１１は、これらの検出を所定のサンプリング周期で行う。サンプリング周期は、一定の周期でもよいし、条件に応じて所定の関数で変化する周期であってもよい。図１において、二次電池１００の充放電電流と端子間電圧とを、単に電流と電圧と記す。

演算装置２０は、演算処理を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）と、処理プログラムおよび制御データ等を格納するメモリと、ＣＰＵによる処理結果又は入力されたデータ等を一時記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）とを有する。演算装置２０の各ブロックの機能は、これらのハードウェアにより実現される。演算装置２０は、典型的には１チップのＬＳＩ（大規模半導体集積回路）または回路基板で構成されるが、これに限定されず、演算装置２０内の複数のブロックの一部が別体のチップにより構成されてもよいし、車両のＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）と一体的に構成されてもよい。

電流積算ＳＯＣ算出部２１は、電流積算法を用いて二次電池１００の充電率（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を算出する。電流積算ＳＯＣ算出部２１は、積算処理の開始時に、まず、充電率の初期値を計算する。充電率の初期値は、例えば、二次電池１００の端子間電圧からマップデータを用いて取得する。マップデータは、例えば、二次電池１００の開回路電圧と充電率とを対応づけたデータであり、予め計測等により求められて電流積算ＳＯＣ算出部２１が保持する。電流積算ＳＯＣ算出部２１は、初期値が取得されたら、計測された充放電電流を時間で積算し、充電率に換算した後、初期値に積算することで、各時点の充電率を算出する。算出された各時点の充電率（以下「電流積算ＳＯＣ」と呼ぶ）は、ＳＯＣ選択部２６および収束判定部２５へ送られる。

状態推定ＳＯＣ算出部２２は、状態推定法の１つである状態空間推定手法を用いて二次電池１００の内部の状態を推定し、充電率を推定する。この実施の形態では、状態空間推定手法として、カルマンフィルタを適応フィルタとして用いた例を示す。しかし、状態推定法として、例えば粒子フィルタを適応フィルタとして用いてもよい。また、逐次最小二乗法を用いた状態空間推定手法を用いてもよい。その他、状態推定ＳＯＣ算出部２２は、状態推定法として、ニューラルネットワークなどの学習手法を用いて、二次電池１００の内部の状態を推定し、充電率を推定する方法を適用してもよい。

状態推定ＳＯＣ算出部２２は、検出部１１から二次電池１００の充放電電流と端子間電圧との各値を、離散した時間間隔ごとに受け取ると、二次電池１００の内部の状態を推定し、充電率を算出する。状態推定ＳＯＣ算出部２２は、算出した充電率（以下「状態推定ＳＯＣ」と呼ぶ）を、ＳＯＣ選択部２６と収束判定部２５へ送る。また、状態推定ＳＯＣ算出部２２は、二次電池１００の内部の状態を推定するときに得られる内部パラメータ（以下「状態推定内部パラメータ」と呼ぶ）を収束判定部２５へ送る。状態推定ＳＯＣ算出部２２による算出の方法、および、収束判定部２５へ送られる内部パラメータについては、具体的な一例を挙げて、後に説明する。

直流内部抵抗検出部２３は、検出部１１から二次電池１００の充放電電流と端子間電圧と温度との各値を入力し、これらに基づいて二次電池１００の直流内部抵抗を推定する。推定された直流内部抵抗は、収束判定部２５に送られる。直流内部抵抗検出部２３は、種々の周知の手法、例えば状態空間推定手法を用いて二次電池１００の直流内部抵抗を推定することができる。

定電圧充電判定部２４は、検出部１１から二次電池１００の充放電電流と端子間電圧との各値を入力し、これらに基づいて二次電池１００が定電圧充電の状態にあるか否かを判定する。この判定手法については、後述する。定電圧充電判定部２４は、この判定結果を「定電圧充電判定結果」として収束判定部２５へ送る。

収束判定部２５は、上記のブロックから、電流積算ＳＯＣ、状態推定ＳＯＣ、状態推定内部パラメータ、直流内部抵抗、および、定電圧充電判定結果を受け取る。また、収束判定部２５は、検出部１１から、二次電池１００の充放電電流、端子間電圧、および、温度の各値を受け取る。収束判定部２５は、これらの値に基づいて、状態推定ＳＯＣ算出部２２による、二次電池１００の内部の状態推定が収束したか否かを判定する。この判定方法の詳細は後述する。収束判定部２５は、収束判定結果をＳＯＣ選択部２６へ送る。

ＳＯＣ選択部２６は、充電状態推定装置１の推定結果である充電率（「ＳＯＣ推定値」と呼ぶ）として、電流積算ＳＯＣまたは状態推定ＳＯＣを収束判定結果に基づいて選択し出力する。

＜状態推定＞
続いて、状態推定ＳＯＣ算出部２２による、カルマンフィルタを用いた状態推定法による充電率の算出法の一例を示す。続く説明は、状態推定法の一例であって、本開示に係る状態推定法を限定するものではない。

図２は、状態推定法に用いる二次電池の等価回路モデルの一例を示す図である。

状態推定ＳＯＣ算出部２２では、二次電池１００の内部モデルを、図２に示す等価回路モデルを用いて表わす。図２中、抵抗Ｒ_０は、オーミック抵抗および電荷移動抵抗などの内部抵抗成分を表わす。抵抗Ｒ_１と容量Ｃ_１とは拡散抵抗分極を表わし、Ｖ_ＲＣが分極電圧を表わす。容量Ｃ_ＯＣＶは、電池容量を表わし、電池容量Ｃ_ＯＣＶの開回路電圧Ｖ_ＯＣと充電率ＳＯＣとは、次式（１）の関係を有するものとする。Ｖ_Ｔは二次電池１００の端子間電圧を示す。ｉ_Ｌは二次電池１００の充放電電流を示す。

カルマンフィルタを適用した離散時間状態空間表現の状態方程式は、次式（２）のように表わされ、状態空間表現の出力方程式は、次式（３）のように表わされる。ここで、ｘ（ｋ）は状態ベクトル、ｙ（ｋ）は端子電圧Ｖ_Ｔ、ｕ（ｋ）は充放電電流ｉ_Ｌ、ｖ（ｋ）はシステム雑音、ｗ（ｋ）は観測雑音、ｋは検出結果が得られる離散的なタイミングを表わした序数を示す。

離散時間状態空間表現の状態ベクトルｘ（ｋ）は、例えば、次式（４）のように定義できる。

離散時間状態空間表現の各行列とベクトルとは、次式（５）〜（９）のように定義できる。ここで、ΔＴは離散時間を表わし、Ｑ_Ｒは二次電池１００の公称容量を表わす。

状態推定ＳＯＣ算出部２２は、状態推定の演算を開始すると、先ず、状態ベクトルの初期値ｘ（０）と、状態ベクトルおよび検出値の誤差の分散の初期値σ_ｖ ^２、σ_ｗ ^２を与える。充電率（ＳＯＣ）の初期値は、電流積算ＳＯＣ算出部２１で用いた方法を同様に適用できる。他の初期値および分散値の初期値は、予め推定される値を適用すればよい。

状態推定ＳＯＣ算出部２２は、検出部１１から二次電池１００の充放電電流と端子間電圧の各値を入力する際、事前の状態ベクトルｘ＾⁻（ｋ）の推定値と、事前の誤差共分散行列Ｐ⁻（ｋ）とを、それぞれ次式（１０）、（１１）により算出する。ここで、ハット記号「＾」は推定値を示し、マイナスの上付き記号「⁻」は、検出前の事前の算出値を示す。

状態推定ＳＯＣ算出部２２は、検出部１１から二次電池１００の充放電電流と端子間電圧の各値を入力すると、カルマンゲインｇ（ｋ）を算出し、事前に算出した状態ベクトルｘ＾⁻（ｋ）と事前に算出した誤差共分散行列Ｐ⁻（ｋ）とカルマンゲインｇ（ｋ）とを用いて、検出値が反映された更新される状態ベクトルｘ＾（ｋ）の推定値と、誤差共分散行列Ｐ（ｋ）とを算出する。算出は、例えば次式（１２）〜（１４）を用いて行うことができる。

状態推定ＳＯＣ算出部２２は、このように求めた状態ベクトルｘ＾（ｋ）および誤差共分散行列Ｐ（ｋ）を、離散タイミングｋの更新後の状態ベクトルおよび誤差共分散行列とする。

状態推定ＳＯＣ算出部２２は、検出部１１から検出値が入力されるごとに、上述した事前の状態ベクトルと誤差共分散行列との算出、カルマンゲインと更新後の状態ベクトルと誤差共分散行列との算出とを、繰り返し行う。そして、状態推定ＳＯＣ算出部２２は、状態ベクトルのＳＯＣの値を、状態推定ＳＯＣとして出力する。また、状態推定ＳＯＣ算出部２２は、誤差共分散行列Ｐ（ｋ）を、状態推定内部パラメータとして、収束判定部２５へ出力する。

誤差共分散行列Ｐ（ｋ）は対角成分に、状態ベクトルｘ（ｋ）の各成分の誤差の分散が示される行列となる。上述した例では、誤差共分散行列Ｐ（ｋ）の第１行・第１列には、充電率（ＳＯＣ（ｋ））の誤差の分散値が示され、第２行・第２列には、開回路電圧Ｖ_ＯＣと充電率ＳＯＣとの関係式の切片ｂ_０（ｋ）の誤差の分散値が示され、第３行・第３列には、分極電圧Ｖ_ＲＣ（ｋ）の誤差の分散値が示される。

＜収束判定＞
次に、収束判定部２５による収束判定について説明する。

収束判定部２５は、主に、電池特性に基づく判定と、状態推定内部パラメータによる判定とを行う。

［環境異常判定］
電池特性に基づく判定には、第１に、環境異常の判定が含まれる。環境異常とは、状態推定法の二次電池１００の等価回路モデルが対応できないような異常な環境を示す。環境異常の判定には、例えば、次の複数の判定の１つ又は複数を含めることができる。
・二次電池の温度 ＞ 閾値Ｔａ
ここで、閾値Ｔａは、異常な高温を示す。
・二次電池の温度 ＜ 閾値Ｔｂ
ここで、閾値Ｔｂは、異常な低温を示す。
・二次電池の直流内部抵抗 ＞ 閾値Ｒｔｈ
ここで、閾値Ｒｔｈは劣化した二次電池の直流内部抵抗を示す。
・クランキング時最低電圧 ＜ 閾値Ｖｔｈ
ここで、閾値Ｖｔｈは劣化した二次電池１００のクランキング時最低電圧を示す。クランキング時とは、例えばエンジン車両のエンジン始動時に二次電池１００の電力でスタータモータを駆動するときを示し、このとき二次電池１００から大きな電力が出力される。

収束判定部２５は、環境異常の判定結果が１つでも肯定となった場合には、状態推定ＳＯＣは収束していないと判定する。

［定電圧充電中であることの判定］
電池特性に基づく判定には、第２に、定電圧充電中の判定が含まれる。

定電圧充電中の判定は、定電圧充電判定部２４が行う。

定電圧充電中の判定には、例えば、次の複数の判定の１つ又は複数を含めることができる。
・電流変化量（ｄＩ）の過去Ｎ点の最大値と最小値との差 ＜ 閾値ｄＩｔｈ、且つ、
電圧変化量（ｄＶ）の過去Ｎ点の最大値と最小値との差 ＜ 閾値ｄＶｔｈ、且つ、
電圧 ＞ 閾値Ｖｃｖ
ここで、電流変化量は、二次電池１００の充放電電流の変化量を示す。電圧変化量は、二次電池１００の端子間電圧の変化量を示す。変化量は、サンプリング周期当たりの変化量としてもよいし、所定時間当たりの変化量としてもよい。過去Ｎ点の最大値と最小値との差とは、その量のバラツキの一例を示す。過去Ｎ点の数、閾値ｄＩｔｈ、閾値ｄＶｔｈは、状態推定が収束しにくい定電圧充電を示すように設定される。閾値Ｖｃｖは、定電圧充電を示す電圧値である。
・「充電電流 ＜ 閾値Ｉｔｈ」が所定時間以上継続
ここで、閾値Ｉｔｈは、充電過多を示す充電電流である。
・電流積算ＳＯＣ ＜ 閾値ＳＯＣｔｈ
ここで、閾値ＳＯＣｔｈは、例えば６０％以下など要充電の値を示す。

定電圧充電中には、電流変化量と電圧変化量との変動が小さい。二次電池１００の状態推定では、電流値と電圧値とを検出値として状態推定を行うため、電流値の変化または電圧値の変化が少ないと二次電池１００の内部状態の推定値が収束しにくい。よって、このような場合には、状態推定により算出された充電率は、誤差が大きい可能性が高い。

定電圧充電判定部２４は、上記の判定式に基づき定電圧充電中の判定を行い、判定結果を収束判定部２５に送る。収束判定部２５は、定電圧充電中である場合に、非収束と判定する。

定電圧充電中であることの判定において、電流、電圧は、本開示に係る所定の充電パラメータの一例であり、電流変化量のバラツキが閾値以下、電圧変化量のバラツキが閾値以下であることは、所定の充電パラメータの変化が所定の閾値より少ないことを示す。また、充電電流が充電過多を示す閾値Ｉｔｈ以下であることが所定時間以上経過した場合とは、充電電流が閾値Ｉｔｈ以上に変化せずに所定時間以上経過したことを示し、所定の充電パラメータの変化が所定の閾値より少ない場合を意味する。また、電流積算ＳＯＣが要充電となった場合には、定電圧充電が継続されるので、電圧または電流の変化量が所定の閾値以下となることを間接的に示す。

なお、上記の「電流積算ＳＯＣ ＜ 閾値ＳＯＣｔｈ」の判定式は、環境異常の判定に含めてもよい。

［状態推定の内部パラメータによる判定］
状態推定では、推定値の誤差の分散を計算しながら、二次電池１００の内部パラメータの推定を行っている。よって、収束判定部２５は、この誤差の分散に基づいて、推定値がどの程度収束したか判定を行う。内部パラメータに基づく判定は、例えば、次の複数の判定の一つ又は複数を含めることができる。
・推定誤差共分散行列のノルム ＜ 閾値α
・推定誤差共分散行列の少なくとも一つの対角要素 ＜ 閾値β
ここで、閾値α、βは、推定値が収束したと見なすことのできる値に設定される。推定誤差共分散行列の対角要素には、充電率に対応する要素が含まれるので、少なくとも充電率に対応する対角要素を比較するとよい。しかし、他の対角要素の推定値が収束していれば、充電率の推定値も収束している場合が多いので、充電率に対応する対角要素に制限しなくてもよい。

なお、上記の例は、逐次最小二乗法を用いた状態推定、カルマンフィルタなどの適応フィルタを用いた状態推定に対して適用できる。しかしながら、粒子フィルタを用いた状態推定、ニューラルネットワークを用いた学習手法など、他の手法を用いた状態推定手法においても、同様に推定値の誤差のバラツキが計算できる。よって、これを内部パラメータとして、同様の判定を行うことができる。

例えば、粒子フィルタを用いた状態推定の場合には、次の複数の判定の一つ又は複数を含めることができる。
・全粒子（状態変数のサンプリング値）の分散または標準偏差 ＜ 閾値α１
・全粒子の状態変数値の最大値と最小値との差 ＜ 閾値β１
また、ニューラルネットワークの場合には、次の判定を含めることができる。
・出力誤差関数の微分値 ＜ 閾値α２
収束判定部２５は、上記の内部パラメータによる判定が肯定であり、且つ、他に非収束と判断できる条件を満たされない場合に、状態推定が収束したと判定する。

［推定結果と実測値との比較に基づく判定］
収束判定部２５は、加えて、状態推定ＳＯＣ算出部２２により推定される内部パラメータの値と、検出部１１の検出結果に基づく値との比較に基づいて、状態推定が非収束であるか判定してもよい。実測値に基づく値も誤差を含むため、この比較に基づく判定は、推定値が、実測値に基づく値よりも、異常に離れた値になっていないかを確認する判定にすぎない。異常に離れた値になっていれば、推定値が大きな誤差を有している可能性があり、推定値が非収束であると判定できる。

推定結果と実測値とに基づく判定には、次の複数の判定の一つ又は複数を含めることができる。
・二次電池１００の端子間電圧の検出値と推定値とのバラツキ ＜ 閾値α３
ここで、バラツキとは、例えば、二乗平方根誤差、標準偏差、分散、および、誤差平均値が適用できる。閾値α３は、バラツキが異常に大きいことを識別できるように大きな値に設定される。
・｜電流積算ＳＯＣ−状態推定ＳＯＣ｜ ＜ 閾値β２
ここで、閾値β２は、差が異常に大きいことを識別するように大きな値に設定される。

収束判定部２５は、上記の判定式が否定である場合に、状態推定が非収束と判定する。

＜処理の流れ＞
続いて、充電状態推定装置１の全体的な処理の流れの一例について説明する。

図３は、充電状態推定装置の処理の流れを説明するフローチャートである。図４は、状態推定の収束判定のステップの詳細を示すフローチャートである。

図３のフローは、検出部１１による二次電池１００の充放電電流および電圧の各サンプリングタイミングに実行される。

フローが開始されると、先ず、初回起動時か確認され（ステップＳ１）、初回起動時であれば検出部１１が二次電池１００の端子間電圧を計測し（ステップＳ３）、開回路電圧（ＯＣＶ）と充電率（ＳＯＣ）との関係を示すマップデータに基づいて充電率（ＳＯＣ）の初期値を取得する。そして、電流積算ＳＯＣ算出部２１および状態推定ＳＯＣ算出部２２を初期化する（ステップＳ４）。ステップＳ１の確認は、電流積算ＳＯＣ算出部２１および状態推定ＳＯＣ算出部２２が行ってもよいし、他の統括的な制御部を設けて、この制御部が行うように構成してもよい。

ステップＳ１で初回起動時でないと判定されると、二次電池１００の分極が解消されたか判定を行う（ステップＳ２）。ここでは、例えば、二次電池１００が充電も放電も行わずに十分な時間放置された場合に、分極が解消されたと判定される。分極が解消されたと判定したら、初期化に関するステップＳ３、Ｓ４の処理を行ってからステップＳ５へ移行し、分極が解消されていないと判定したら、初期化に関するステップＳ３、Ｓ４を飛ばしてステップＳ５へ移行する。ステップＳ２の判定は、電流積算ＳＯＣ算出部２１および状態推定ＳＯＣ算出部２２が行ってもよいし、他の統括的な制御部を設けて、この制御部が行うように構成してもよい。

ステップＳ５では、検出部１１が検出した値を使用して、電流積算ＳＯＣ算出部２１と、状態推定ＳＯＣ算出部２２とが充電率の算出を行う。

ステップＳ６では、収束判定部２５が、状態推定ＳＯＣ算出部２２の状態推定の収束を判定する。

ステップＳ６の収束の判定は、図４に示すような、複数の判定ステップにより実現される。なお、図４のフローは、収束判定処理の一例を示すものであり、この一例が本開示の収束判定部の処理を限定するものではない。図４の各ステップで使用する判定式は、収束判定の箇所で説明したように、他の判定式に変更したり、他の判定式を追加したりすることができる。

収束判定ステップでは、先ず、収束判定部２５は、収束判定の項目で説明した環境異常の判定（ステップＳ１１）を行う。図４の例では、収束判定部２５は、ステップＳ１１において、二次電池１００の温度が極高温を示す閾値Ｔａより大きいか、或いは、二次電池１００の温度が極低温を示す閾値Ｔｂより小さいかを判定する。判定の結果、ＹＥＳであれば、収束判定部２５は、推定状態の判定結果を非収束とする（ステップＳ１５）。

環境異常の判定の結果が、ＮＯであれば、次に、収束判定部２５は、定電圧充電中であるかの判定を行う（ステップＳ１２）。例えば、定電圧充電判定部２４が、電流変化量（ｄＩ）の過去Ｎ点の最大値と最小値との差が、閾値ｄＩｔｈより小さく、且つ、電圧変化量（ｄＶ）の過去Ｎ点の最大値と最小値との差が、閾値ｄＶｔｈより小さく、且つ、二次電池１００の端子間電圧が充電を示す閾値Ｖｃｖより大きいか判定を行い、判定結果を収束判定部２５へ送る。収束判定部２５は、定電圧充電の判定結果を受けた場合に、推定状態の判定結果を非収束とする（ステップＳ１５）。

定電圧中であることの判定の結果が、ＮＯであれば、次に、収束判定部２５は、状態推定ＳＯＣ算出部２２の内部パラメータに基づく判定を行う（ステップＳ１３）。図４の例では、収束判定部２５は、状態推定ＳＯＣ算出部２２から受け取った誤差共分散行列Ｐ（ｋ）に基づき、この行列Ｐ（ｋ）のノルムを計算し、ノルムが閾値αより小さいか判定する。収束判定部２５は、ステップＳ１３の判定結果がＮＯであれば、推定状態の判定結果を非収束とする（ステップＳ１５）。

ステップＳ１３の判定結果が、ＹＥＳであれば、次に、収束判定部２５は、推定値と実測値との比較に基づく判定を行う（ステップＳ１４）。図４の例では、電流積算ＳＯＣと状態推定ＳＯＣとの差の絶対値が、閾値β２より大きいか判定する。閾値β２は、両者が異常に離れた値であることを示す値に設定されている。収束判定部２５は、ステップＳ１４の判定結果がＹＥＳであれば、推定状態の判定結果を非収束とする（ステップＳ１５）。一方、ステップＳ１４の判定結果がＮＯであれば、推定状態の判定結果を収束とする（ステップＳ１６）。

ステップＳ１５の判定結果およびステップＳ１６の判定結果は、図３のステップＳ６の判定ステップの結果となる。

ステップＳ６の判定結果が非収束であれば、ＳＯＣ選択部２６は、ＳＯＣ推定値として、電流積算ＳＯＣ算出部２１により算出された電流積算ＳＯＣを選択する（ステップＳ７）。

一方、ステップＳ６の判定結果が収束であれば、ＳＯＣ選択部２６は、ＳＯＣ推定値として、状態推定ＳＯＣ算出部２２により算出された状態推定ＳＯＣを選択する（ステップＳ８）。

ＳＯＣ選択部２６は、ステップＳ７又はステップＳ８で選択された状態推定ＳＯＣまたは電流積算ＳＯＣを、ＳＯＣ推定値として出力する（ステップＳ９）。

図５は、充電状態推定装置の動作を説明するタイムチャートである。図６は、定電圧充電の判定期間の詳細を示すタイムチャートである。

図３および図４のフローによれば、図５のタイムチャートに示されるように状態推定ＳＯＣと電流積算ＳＯＣとの切り替えが行われて、誤差の小さいＳＯＣ推定値を出力することができる。

図５のタイミングｔ１は、例えば、充電状態推定装置１のシステム起動時、或いは、二次電池１００の交換時などのタイミングである。タイミングｔ１には、電流積算ＳＯＣ算出部２１に充電率の初期値が与えられ、状態推定ＳＯＣ算出部２２に状態ベクトルｘ（ｋ）の初期値と分散値の初期値とが与えられる。

初期化時には、二次電池１００の分極の影響も小さく、電流積算ＳＯＣは真値からの誤差が比較的に小さい。

図５のタイミングｔ０−ｔ１の期間に示すように、初期化から車両のイグニションオフまたは車両の停止が続く期間では、二次電池１００から小さい放電電流の出力が続けられるだけである。この期間では、状態推定ＳＯＣ算出部２２で計算される誤差共分散行列Ｐ（ｋ）のノルムが初期値から下がっておらず、収束判定部２５の判定結果は非収束となる。よって、この期間では、ＳＯＣ選択部２６は、誤差の小さい電流積算ＳＯＣを出力する。

図５のタイミングｔ１−ｔ２の期間に示すように、イグニションオンとされた後、車両の走行が開始される期間には、スタータモータの起動により、二次電池１００から大きな放電が行われた後、オルタネータの駆動により二次電池１００に定電圧充電が行われる。図５の期間Ｔ１は定電圧充電の期間を示す。

二次電池１００から大きな放電が行われた際など、充放電電流と端子間電圧が大きく変動することで、状態推定ＳＯＣ算出部２２による二次電池１００の状態推定が前進し、一時的に、誤差共分散行列Ｐ（ｋ）のノルムが小さくなる場合がある。しかし、状態推定が前進した直後には、まだ、状態推定は収束していていない。しかも、このタイミングで二次電池１００が定電圧充電になると、二次電池１００の充放電電流と端子間電圧との変動が少なくなり、状態推定の収束は遠のく。

収束判定部２５は、このような期間において、たとえ誤差共分散行列Ｐ（ｋ）のノルムが一時的に小さい値を示した場合でも、定電圧充電中であることの判定により、状態推定は非収束と判定する。よって、誤差の大きな状態推定ＳＯＣがＳＯＣ推定値として出力されることが回避され、誤差の小さい電流積算ＳＯＣが出力される。

図６に示すように、定電圧充電中であることは、電流の時間変化のバラツキの最大が閾値ｄＩｔｈ以下、電圧の時間変化のバラツキの最大が閾値ｄＶｔｈ以下、且つ、電圧が充電を示す閾値Ｖｃｖ以上であることが確認されて判定される。電流の時間変化のバラツキの最大が閾値ｄＩｔｈ以下、電圧の時間変化のバラツキの最大が閾値ｄＶｔｈ以下だけの判定であると、期間Ｔ２のように、放電中にも該当する期間が生じるが、電圧が閾値Ｖｃｖ以上であることを確認することで、このような期間を誤って定電圧充電中と判定することを回避できる。

続いて、図５のタイミングｔ２−ｔ４の期間に示すように、車両の走行中、放電および充電が繰り返されると、状態推定が収束し、状態推定ＳＯＣが真値に近づいてくる。一方、二次電池１００の分極の影響が生じて、電流積算ＳＯＣの誤差が比較的に大きくなる。状態推定が収束すると、状態推定ＳＯＣ算出部２２が算出する誤差共分散行列Ｐ（ｋ）のノルムが小さくなるので、これにより、収束判定部２５は状態推定の収束を判定する。図５では、タイミングｔ３にこの状態推定の収束の判定タイミングを示している。これにより、ＳＯＣ選択部２６の選択が切り換わって、充電状態推定装置１からＳＯＣ推定値として状態推定ＳＯＣが出力される。

タイミングｔ４の前段に示すように、例えば、車両が停止したまま、長い時間、二次電池１００が放置されると、図３のステップＳ２により分極が解消されたと判定されて、再び電流積算ＳＯＣ算出部２１と状態推定ＳＯＣ算出部２２の初期化が行われる。初期化が行われると、状態推定ＳＯＣ算出部２２の分散値も初期化されるので、再び、誤差共分散行列Ｐ（ｋ）のノルムが大きくなって、収束判定部２５は状態推定が非収束と判定する。これにより、電流積算ＳＯＣが出力される。

以上のように、本実施の形態の充電状態推定装置１によれば、電流積算法による充電率の算出と、状態推定法による充電率の算出とを行い、状態推定が収束の判定結果に応じてＳＯＣ推定値を選択して出力する。よって、電流積算法の方が誤差の小さい期間には電流積算ＳＯＣを出力し、状態推定法の方が誤差の小さい期間には状態推定ＳＯＣを出力し、結果として誤差の小さい充電率の推定を行うことができる。

また、本実施の形態の充電状態推定装置１によれば、定電圧充電中であることが検出された場合に、状態推定が非収束と判定する。よって、電流および電圧の変化量が少なく状態推定が収束しにくい定電圧充電中に、状態推定が収束したと誤判定してしまうことを回避することができる。よって、充電率を高い精度で推定することができる。

なお、上記実施の形態では、状態推定法として、カルマンフィルタを用いた状態空間推定手法を適用した例を示したが、例えば逐次最小二乗法を用いた状態空間推定手法、粒子フィルタなどその他の適応フィルタを用いた状態空間推定手法、ニューラルネットワークなどの学習手法を用いた状態推定法を適用してもよい。

また、上記実施の形態では、定電圧充電中であることの検出法の一つとして、二次電池１００の端子間電圧が定電圧充電を示す閾値Ｖｃｖより大きく、電流変化量と電圧変化量と各バラツキが閾値より小さい場合を示したが、検出法は適宜変更可能である。例えば、電流が定電圧充電を示す所定範囲内であり、且つ、電圧変化量のバラツキが閾値より小さい場合を検出して、定電圧充電中であることを判定してもよい。

また、上記実施の形態では、車両に搭載される二次電池の充電率を推定する装置および方法を説明したが、車両以外に搭載される二次電池の充電率を推定する装置および方法に適用してもよい。その他、実施の形態で説明した細部は、開示の趣旨に逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

本開示は、二次電池の充電率を推定する装置に利用できる。

１ 充電状態推定装置
１１ 検出部
２０ 演算装置
２１ 電流積算ＳＯＣ算出部
２２ 状態推定ＳＯＣ算出部
２３ 直流内部抵抗検出部
２４ 定電圧充電判定部
２５ 収束判定部
２６ ＳＯＣ選択部
１００ 二次電池

Claims (12)

1. 二次電池の充放電電流および端子間電圧を検出する検出部と、
   前記検出部の検出結果に基づき前記二次電池の充電率を電流積算法により算出する電流積算ＳＯＣ算出部と、
   前記検出部の検出結果に基づき前記二次電池の充電率を状態推定法により算出する状態推定ＳＯＣ算出部と、
   前記状態推定ＳＯＣ算出部による状態推定の収束を判定する収束判定部と、
   前記二次電池の充電率の推定値として、前記電流積算ＳＯＣ算出部により算出された前記充電率、または、前記状態推定ＳＯＣ算出部により算出された前記充電率を、前記収束判定部の判定結果に応じて選択するＳＯＣ選択部と、を備え、
   前記収束判定部は、前記二次電池が充電中であり、且つ、所定の充電パラメータの変化が所定の閾値より少ないと判定した場合に、非収束と判定する、
   二次電池の充電状態推定装置。
2. 前記収束判定部は、
   前記二次電池の電流変化量のバラツキが第１閾値よりも小さく、前記二次電池の電圧変化量のバラツキが第２閾値よりも小さく、且つ、前記二次電池の端子間電圧が充電を示す第３閾値よりも大きいと判定した場合に、非収束と判定する、
   請求項１記載の二次電池の充電状態推定装置。
3. 前記収束判定部は、
   前記二次電池の電流が、充電過多を示す第４閾値より小さい値で、所定時間継続したと判定した場合に、非収束と判定する、
   請求項１記載の二次電池の充電状態推定装置。
4. 前記収束判定部は、
   前記二次電池が充電中であり、且つ、前記所定の充電パラメータの所定時間内の変化量が、定電圧充電を示す前記所定の閾値以下となる場合に、非収束と判定する、
   請求項１記載の二次電池の充電状態推定装置。
5. 前記状態推定ＳＯＣ算出部は、推定値の誤差の分散の演算を含む推定演算を行って前記二次電池の充電率を推定し、
   前記収束判定部は、前記誤差の分散の値に基づいて収束を判定する、
   請求項１〜４の何れか１項に記載の二次電池の充電状態推定装置。
6. 前記状態推定ＳＯＣ算出部は、前記誤差の分散の演算として、推定誤差共分散行列の演算を含みカルマンフィルタを用いた推定演算または推定誤差共分散行列の演算を含み逐次最小二乗法を用いた推定演算を行って前記二次電池の充電率を推定し、
   前記収束判定部は、前記推定誤差共分散行列のノルムが予め定められた第５閾値より小さく、且つ、前記非収束と判定する条件を満たさない場合に、収束と判定する、
   請求項５記載の二次電池の充電状態推定装置。
7. 前記状態推定ＳＯＣ算出部は、前記誤差の分散の演算として、推定誤差共分散行列の演算を含みカルマンフィルタを用いた推定演算または推定誤差共分散行列の演算を含み逐次最小二乗法を用いた推定演算を行って前記二次電池の充電率を推定し、
   前記収束判定部は、
   前記推定誤差共分散行列のうちの少なくとも１つの対角要素の値が、予め定められた第６閾値より小さく、且つ、前記非収束と判定する条件を満たさない場合に、収束と判定する、
   請求項５記載の二次電池の充電状態推定装置。
8. 前記収束判定部は、さらに、前記状態推定ＳＯＣ算出部により算出される推定値と、前記検出部の検出に基づく実測値との比較に基づいて、非収束と判定する、
   請求項５に記載の二次電池の充電状態推定装置。
9. 前記収束判定部は、さらに、前記状態推定ＳＯＣ算出部により算出される推定値と、前記検出部の検出に基づく実測値との比較に基づいて、非収束と判定する、
   請求項１〜４の何れか一項に記載の二次電池の充電状態推定装置。
10. 前記収束判定部は、
    前記検出部により検出された前記二次電池の前記端子間電圧または前記充放電電流の実測値からの、前記状態推定ＳＯＣ算出部により算出される前記二次電池の端子間電圧または充放電電流の推定値の誤差が、予め定められた第７閾値より大きい場合に、非収束と判定する、
    請求項９記載の二次電池の充電状態推定装置。
11. 前記収束判定部は、
    前記状態推定ＳＯＣ算出部により算出される充電率の推定値と、前記実測値として前記電流積算ＳＯＣ算出部により算出される充電率との差が、予め定められた第８閾値より大きい場合に、非収束と判定する、
    請求項９記載の二次電池の充電状態推定装置。
12. 二次電池の充放電電流および端子間電圧を検出するステップと、
    検出された充放電電流および端子間電圧に基づき前記二次電池の充電率を電流積算法により算出するステップと、
    検出された充放電電流および端子間電圧に基づき前記二次電池の充電率を状態推定法により算出するステップと、
    前記二次電池の充電率を算出する際の状態推定の収束を判定するステップと、
    前記二次電池の充電率の推定値として、前記電流積算法により算出された前記充電率、または、前記状態推定法により算出された前記充電率を、前記収束の判定結果に応じて選択するステップと、を備え、
    前記収束を判定する際に、前記二次電池が充電中であり、且つ、所定の充電パラメータの変化が所定の閾値より少ないと判定した場合に、非収束と判定する、
    二次電池の充電状態推定方法。

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