WO2012066688A1 - 組電池の制御装置 - Google Patents

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WO2012066688A1
WO2012066688A1 PCT/JP2010/072074 JP2010072074W WO2012066688A1 WO 2012066688 A1 WO2012066688 A1 WO 2012066688A1 JP 2010072074 W JP2010072074 W JP 2010072074W WO 2012066688 A1 WO2012066688 A1 WO 2012066688A1
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WO
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soc
voltage
difference data
assembled battery
time
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PCT/JP2010/072074
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智也 久保田
泰仁 宮崎
行成 加藤
下井田　良雄
Original Assignee
日産自動車株式会社
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    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries

Definitions

  • the present invention relates to an assembled battery control device including a plurality of unit cells.
  • a technique for adjusting the capacity of a plurality of unit cells constituting the assembled battery is known.
  • a time interval for performing the capacity adjustment is as follows. There has been proposed a technique for detecting that an assembled battery is in a state close to an abnormal state when it becomes a predetermined threshold value or less.
  • the time interval for capacity adjustment needs to be equal to or less than a predetermined threshold value, so the assembled battery is in a state close to the abnormal state.
  • the problem to be solved by the present invention is to appropriately predict the time when an assembled battery including a plurality of single cells is in an abnormal state.
  • the present invention relates to voltage difference data detected in a voltage region different from a target voltage, which is a voltage for equalizing the voltages of a plurality of single cells constituting an assembled battery, by a predetermined voltage or more, or in an SOC region corresponding to the voltage region. Or the said subject is solved by estimating the time when an assembled battery will be in an abnormal state based on the time-dependent change of SOC difference data.
  • a change in voltage difference or SOC difference is obtained by obtaining a voltage difference detected in a voltage region different from a target voltage by a predetermined voltage or more, or a time difference of the SOC difference detected in the SOC region corresponding to the voltage region. It is possible to accurately grasp the tendency, and thus it is possible to appropriately predict the time when the assembled battery is in an abnormal state.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing an assembled battery system according to the present invention.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the battery controller 500.
  • FIG. 3 is a table showing a relationship between the SOC and the terminal voltage of a lithium ion battery as an example of a unit cell.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of an SOC section table showing the relationship between the SOC and the SOC section S sec .
  • FIG. 5 is a flowchart (part 1) illustrating the flow of an abnormal time prediction process according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart (part 2) illustrating the flow of the abnormal time prediction process according to the first embodiment.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing an assembled battery system according to the present invention.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the battery controller 500.
  • FIG. 3 is a table showing a relationship between the SOC and the terminal voltage of a lithium ion battery as an example of a unit cell.
  • FIG. 4 is a diagram showing
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a regression line obtained by performing linear regression on the relationship between the data of the voltage difference ⁇ V and the measurement time.
  • FIG. 8 is a flowchart (part 1) illustrating the flow of an abnormal time prediction process according to the second embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart (part 2) illustrating the flow of an abnormal time prediction process according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the relationship between the SOC region and the voltage difference.
  • FIG. 11 is a flowchart showing a flow of a calculation process of the standardized voltage difference between the single cells.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining the calculation process of the normalized voltage difference.
  • FIG. 13 is a flowchart showing a flow of an abnormal time prediction process according to the third embodiment.
  • FIG. 14 is a flowchart showing a flow of an abnormal time prediction process according to the fourth embodiment.
  • FIG. 15 is a flowchart (part 1) illustrating the flow of the minute short-circuit abnormality detection process.
  • FIG. 16 is a flowchart (part 2) illustrating the flow of the minute short-circuit abnormality detection process.
  • FIG. 1 is a configuration diagram illustrating an assembled battery system according to the present embodiment.
  • the assembled battery system according to the present embodiment is used as a battery for a vehicle such as a hybrid vehicle or an electric vehicle will be described as an example.
  • the assembled battery system is electrically connected to both ends of the assembled battery 100 and the assembled battery 100 including a plurality of unit cells C1, C2,.
  • the assembled battery 100 is configured by connecting N unit cells C1, C2,..., CN in series.
  • Each of the single cells C1, C2,..., CN includes an alkaline storage battery such as a nickel metal hydride battery, an organic electrolyte secondary battery such as a lithium ion battery, etc.
  • the single cells C1, C2, ..., a case where a lithium ion battery is used as CN will be described as an example.
  • the single cells C1, C2,..., CN are connected in parallel, and include a plurality of batteries that have the same terminal voltage that can be measured and can be regarded as single cells. Note that the number N of unit cells is not particularly limited, and can be appropriately set as desired.
  • the assembled battery 100 includes a temperature sensor 102 for measuring the temperatures of the single cells C1, C2,..., CN constituting the assembled battery 100. The battery temperature measured by the temperature sensor 102 is transmitted to the battery controller 500.
  • a capacity adjustment circuit 400 is connected in parallel to each of the N unit cells C1, C2,..., CN constituting the assembled battery 100.
  • the capacity adjustment circuit 400 includes a resistor 401 and a switch 402.
  • the capacity adjustment of the unit cell can be performed by closing the switch 402 and performing the capacity adjustment discharge of the unit cell.
  • the opening / closing of each switch 402 is controlled by the battery controller 500.
  • the load 200 is, for example, a motor and an inverter mounted on a hybrid vehicle, an electric motor vehicle, or the like.
  • the load 200 is reversely converted into electric energy via the motor and the inverter, and the assembled battery 100 is charged It is possible.
  • the assembled battery 100 can be charged by being connected to an external power source (not shown), for example.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the battery controller 500.
  • the battery controller 500 includes a voltage detection unit 501, a current detection unit 502, a battery temperature detection unit 503, a capacity adjustment unit 504, a control unit 505, an abnormality determination unit 506, a prediction unit 507, and voltage difference data storage.
  • Unit 508 communication unit 509, and SOC table storage unit 510.
  • the voltage detection unit 501 time-series the terminal voltages of the individual cells C1, C2,..., CN constituting the assembled battery 100 in a predetermined cycle via a plurality of terminal wires connected to the individual cells.
  • the measured terminal voltage of each single cell is converted from an analog signal to a digital signal and sent to the control unit 505.
  • a flying capacitor system etc. are mentioned, for example.
  • the current detection unit 502 acquires the charging / discharging current measured by the current sensor 300 at a predetermined period, converts the acquired charging / discharging current from an analog signal to a digital signal, and sends it to the control unit 505.
  • the current sensor 300 includes, for example, a resistance element, a current transformer, and the like.
  • the battery temperature detection unit 503 acquires the temperature of each unit cell C1, C2,..., CN measured by the temperature sensor 102 provided in the assembled battery 100 at a predetermined period, and acquires each unit cell C1, The temperature of C2,..., CN is converted from an analog signal to a digital signal and sent to the control unit 505.
  • the capacity adjustment unit 504 is configured to select each capacity adjustment circuit based on the capacity adjustment command from the control unit 505 when the variation in the terminal voltage between the single cells C1, C2,.
  • the opening and closing of each switch 402 provided in 400 is controlled, and thereby the capacity of the assembled battery 100 is adjusted.
  • the control unit 505 supplies the capacity adjustment unit 504 with the capacity based on the terminal voltage, charge / discharge current, and battery temperature data received from the voltage detection unit 501, current detection unit 502, and battery temperature detection unit 503. Control to make adjustments. Specifically, the control unit 505 first sets a target equalization voltage V tar that is a voltage for making the voltages of the individual cells C1, C2,..., CN constituting the assembled battery 100 uniform. .
  • the target equalization voltage V tar is not particularly limited and can be arbitrarily set. For example, a predetermined voltage near the full charge of the assembled battery 100 can be set as the target equalization voltage V tar. .
  • a predetermined voltage for example, a full charge voltage or a predetermined voltage near the full charge voltage
  • the target equalization voltage V tar set in this way is stored in a memory (not shown) provided in the battery controller 500.
  • the control part 505 calculates
  • each single cell C1, C2,..., CN constituting the assembled battery 100 is supplied to the capacity adjustment unit 504 with a uniform voltage at the target uniform voltage V tar .
  • the capacity adjustment command for performing the control to become is generated, and the generated capacity adjustment command is sent to the capacity adjustment unit 504.
  • the capacity adjustment unit 504 performs capacity adjustment based on the capacity adjustment command. Specifically, the capacity adjustment unit 504 controls the opening and closing of each switch 402 based on the capacity adjustment command, so that the voltages of the single cells C1, C2,. In tar , the capacity can be adjusted by performing uniform control. Alternatively, the capacity adjustment unit 504 controls the opening and closing of each switch 402 based on the capacity adjustment command, so that each of the single cells C1, C2,..., CN has a predetermined voltage, respectively. After that, the assembled battery 100 is repeatedly charged and discharged, so that the voltages of the individual cells C1, C2,..., CN become uniform at the target equalization voltage Vtar . It can also be done.
  • control unit 505 receives the data of the terminal voltage, charge / discharge current, and battery temperature of each unit cell received from the voltage detection unit 501, the current detection unit 502, and the battery temperature detection unit 503, the abnormality determination unit 506, and The data is sent to the prediction unit 507.
  • the abnormality determination unit 506 uses the data of the terminal voltage, charge / discharge current, and battery temperature of each single cell transmitted from the control unit 505, and the assembled battery 100 is in an abnormal state (a state in which usage restrictions are required). It is determined whether or not.
  • a method for determining whether or not an abnormal state is present is not particularly limited, and a conventionally known method can be used.
  • the assembled battery 100 is charged and discharged within a predetermined time.
  • the absolute value of the current value is integrated, the total amount (total charge / discharge capacity) is obtained as an abnormality judgment value, and it is determined whether the obtained abnormality judgment value is greater than or equal to a predetermined threshold value. Judgment can be made.
  • the predicting unit 507 predicts the abnormal time for predicting the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state based on the terminal voltage, charging / discharging current, and battery temperature data transmitted from the control unit 505. Perform processing. Specifically, the prediction unit 507 calculates the maximum voltage V max that is the terminal voltage of the single cell having the maximum terminal voltage among the terminal voltages of the individual cells C1, C2 ,. The lowest voltage V min that is the terminal voltage of the unit cell that is the minimum is detected, the voltage difference ⁇ V that is the difference between these is calculated, and the time when the assembled battery 100 becomes abnormal using the calculated voltage difference ⁇ V. An abnormal time prediction process for prediction is performed. Then, the obtained prediction result is sent to the communication unit 509.
  • the abnormal time prediction process according to this embodiment will be described later. Further, in the present embodiment, as the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state, for example, the capacity of one or more of the single cells constituting the assembled battery 100 is reduced, and use restrictions are necessary. It is possible to predict the time when the state becomes the abnormal time as the time when the state becomes abnormal.
  • the voltage difference data storage unit 508 stores the data of the voltage difference ⁇ V calculated by the prediction unit 507 in a memory (not shown) provided in the battery controller 500.
  • FIG. 3 shows a table showing the relationship between the SOC and the terminal voltage of a lithium ion battery as an example of the cells C1, C2,..., CN.
  • This table is stored in the SOC table storage unit 510.
  • the ratio of the terminal voltage change to the battery SOC change increases. In other SOC regions, the ratio of the terminal voltage change to the battery SOC change is small.
  • the entire SOC range from the full charge S FULL to the discharge lower limit S L_LIM is divided into a plurality of SOC sections S sec , and such SOC and SOC sections
  • An SOC section table showing the relationship with S sec is prepared in advance, and such an SOC section table is stored in the voltage difference data storage unit 508 in advance.
  • each SOC range divided by a broken line corresponds to each SOC section S sec .
  • the SOC range in which the ratio of the terminal voltage change to the battery SOC change is larger, the SOC range constituting the SOC section S sec is set narrower, and the battery SOC change is reduced.
  • the SOC range constituting the SOC section S sec is set wider as the SOC region has a smaller terminal voltage change ratio.
  • the voltage difference data storage unit 508 stores the data of the voltage difference ⁇ V calculated by the prediction unit 507 in the memory provided in the battery controller 500, first, as shown in FIG. Corresponding to the voltages of the plurality of cells C1, C2,..., CN (or the assembled battery 100) when the data of the voltage difference ⁇ V is calculated by referring to the SOC section table showing such a relationship The SOC section S sec to which the SOC area to be assigned belongs is determined. Then, the voltage difference data storage unit 508 stores the data of the voltage difference ⁇ V calculated by the prediction unit 507 in a memory provided in the battery controller 500 in association with the determined SOC section S sec .
  • the communication unit 509 uses the prediction result of the time when the assembled battery 100 obtained by the abnormal time prediction process by the prediction unit 507 is in an abnormal state as a wireless communication terminal such as a mobile phone of the user, or an in-vehicle device provided in the vehicle. And the prediction result is notified to the user via the wireless communication terminal or the in-vehicle device.
  • FIG. 5 and FIG. 6 are flowcharts showing the flow of the abnormal time prediction process according to the present embodiment.
  • the abnormal time prediction process described below is started, for example, when a vehicle equipped with the assembled battery system according to the present embodiment is turned on or charged.
  • the following processing is mainly executed by the prediction unit 507 of the battery controller 500.
  • step S1 the terminal voltages of the individual cells C1, C2,..., CN and the battery temperature are acquired.
  • step S2 the target uniformization voltage Vtar set by the control unit 505 is compared with the terminal voltages of the individual cells C1, C2 ,. single batteries C1, C2, ⁇ , is determined difference between the terminal voltage of the CN is whether or not the predetermined voltages V 1 or more is performed. If these differences are the predetermined voltages V 1 or more, the process proceeds to step S3. On the other hand, when these differences are less than the predetermined voltage V 1 , the present process is terminated, and the process returns to step S1 again.
  • the targeted equalization voltage V tar, each cell C1, C2, ⁇ ⁇ ⁇ , the difference between the terminal voltage of the CN is whether or not the predetermined voltages V 1 or judgment, the single cell C1, C2, ⁇ ⁇ ⁇ , of CN, the terminal voltage of all the unit cells, the target uniform voltage V tar, when the predetermined voltages V 1 or more different, these differences are the predetermined voltages V 1 or more It can be determined that.
  • the present invention is not limited to this.
  • the terminal voltage of a predetermined number or more of the single cells is a predetermined voltage V 1 with respect to the target equalization voltage V tar .
  • the predetermined voltage V 1 is not particularly limited, and is a voltage at which it can be determined that the target equalization voltage V tar and the terminal voltages of the single cells C1, C2,. For example, it can be set in the range of 1 mV to several tens of mV.
  • a voltage difference ⁇ V that is a difference between the terminal voltages of the single cells C1, C2,..., CN is calculated. Specifically, first, based on the terminal voltage of each unit cell C1, C2,..., CN acquired in step S1, the maximum voltage V max that is the terminal voltage of the unit cell having the maximum terminal voltage; A process of detecting the lowest voltage V min that is the terminal voltage of the unit cell having the smallest terminal voltage is performed. Then, the voltage difference ⁇ V is calculated by calculating the difference between the detected maximum voltage V max and the minimum voltage V min . Then, the data of the calculated voltage difference ⁇ V is sent to the voltage difference data storage unit 508.
  • step S4 the voltage difference data storage unit 508 of the battery controller 500 refers to the SOC section table showing the relationship as shown in FIG. 4, and this voltage difference is calculated from the data of the voltage difference ⁇ V calculated in step S3.
  • the SOC section S sec to which the SOC region corresponding to the terminal voltage of each of the cells C1, C2,..., CN when the ⁇ V data is calculated is determined.
  • the voltage difference data storage unit 508 stores the data of the voltage difference ⁇ V in a memory provided in the battery controller 500 in association with the determined SOC section S sec .
  • the data of the voltage difference ⁇ V includes the determined SOC section S together with the data of the measurement times of the terminal voltages of the individual cells C1, C2,..., CN used for the calculation of the voltage difference ⁇ V. It is associated with sec and stored in a memory provided in the battery controller 500.
  • step S5 the data of the voltage difference ⁇ V calculated in the previous process and stored in the memory is read.
  • the voltage difference ⁇ V belonging to the same SOC section S sec as the voltage difference ⁇ V in the current process which is determined in step S4. Read only the data.
  • step S6 the data of the voltage difference ⁇ V calculated in the previous process and belonging to the same SOC section S sec as the voltage difference ⁇ V in the current process, and the data of the voltage difference ⁇ V calculated in the current process
  • the regression line is obtained by performing linear regression on the relationship between these data and the measurement time.
  • FIG. 7 shows an example of a regression line obtained by this embodiment.
  • the measurement time is the x-axis
  • the data of the voltage difference ⁇ V is the y-axis
  • each data is plotted, and then the obtained plot is linearly regressed.
  • a straight line can be obtained.
  • Well-known methods such as the least squares method, can be used.
  • step S7 we calculate the correlation coefficient R 2 of the obtained regression line in step S6, on the basis of the correlation coefficient R 2 calculated, to evaluate the reliability of the obtained regression line in step S6 .
  • the threshold in this case can be set based on whether or not the reliability of the regression line is sufficient.
  • step S9 based on the regression line obtained in step S5, the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state is predicted. Specifically, a process for extrapolating the regression line obtained in step S6 is performed, and a time at which the voltage difference ⁇ V is equal to or greater than a predetermined threshold value ⁇ V ⁇ is calculated from the extrapolated regression line and calculated. The time when the battery pack 100 is in an abnormal state.
  • the threshold value ⁇ V ⁇ is set to the battery pack 100 in an abnormal state (for example, the capacity of one or two or more of the cells constituting the battery pack 100 is reduced, and the usage limit is set. It can be set to a value that can be determined to be in a required state. Then, information on the time when the assembled battery 100 obtained in this way is in an abnormal state is transmitted from the prediction unit 507 to the communication unit 510, and the communication unit 510 uses the wireless communication terminal such as a mobile phone possessed by the user, The information is transmitted to the in-vehicle device provided in the vehicle, and information about the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state is provided to the user via the wireless communication terminal or the in-vehicle device. In this way, by providing the user with information on the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state, it is urged to replace some of the single cells constituting the assembled battery 100. For example, the assembled battery 100 can be used longer and safely by the user.
  • the error flag is a flag for determining whether or not data of the voltage difference ⁇ V in which the error probability P (the error probability P will be described later) is equal to or higher than a predetermined threshold has occurred.
  • the error flag is set for each SOC section S sec . That is, in the present embodiment, an error flag is set according to the number of SOC sections S sec .
  • step S7 a threshold correlation coefficient R 2 predefined obtained regression line in step S6, when it is determined that the reliability is low, the flow proceeds to step S10.
  • step S10 the error probability P of the data of the voltage difference ⁇ V calculated in the current process is calculated.
  • the error probability P is calculated in the previous process and data of the voltage difference ⁇ V belonging to the same SOC section S sec as the voltage difference ⁇ V in the current process, and data of the voltage difference ⁇ V calculated in the current process.
  • Average value AVE ( ⁇ V) and standard deviation STDV ( ⁇ V) are calculated, and from “(voltage difference ⁇ V calculated in this process) ⁇ average value AVE ( ⁇ V)” and “standard deviation STDV ( ⁇ V)”, It is calculated by calculating the probability density.
  • step S11 it is determined whether or not the error probability P of the data of the voltage difference ⁇ V calculated in the current process is equal to or higher than a predetermined threshold value. If the error probability P is greater than or equal to the predetermined threshold, the process proceeds to step S12. On the other hand, if the error probability P is less than the predetermined threshold value, the process is terminated and the process returns to step S1 again.
  • the predetermined threshold the data of the voltage difference ⁇ V calculated in the current process is a value that is clearly deviated from the distribution of the data of the voltage difference ⁇ V calculated before the previous process. It is set to a value that can be determined.
  • step S12 it is determined whether or not the error flag is set to 1 or more.
  • the error probability P is calculated at the time of the previous process (step S10), and it is determined that the error probability P is equal to or higher than a predetermined threshold (step S11), which will be described later.
  • step S13 determine whether or not the error flag is set to 2.
  • step S14 when it is determined that the error probability P is equal to or greater than the predetermined threshold value three times consecutively for the data of the voltage difference ⁇ V in the same SOC section S sec , the process proceeds to step S14.
  • step S14 the relationship between the voltage difference ⁇ V and the measurement time is shown in the same manner as in step S6, using data for three points from the initial voltage difference ⁇ V data obtained three times in succession. Calculate a regression line.
  • step S15 similarly to step S7 described above, the correlation coefficient R 2 of the regression line obtained in step S14 is calculated, and the regression line obtained in step S14 is calculated based on the calculated correlation coefficient R 2.
  • the process proceeds to step S16, whereas, the predetermined correlation coefficient R 2 of the regression line If it is less than the threshold value, the process is terminated and the process returns to step S1 again.
  • step S16 the error flag is set to 0, and then the process proceeds to step S17.
  • step S17 based on the regression line obtained in step S14, the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state is predicted as in step S9 described above. Specifically, a process for extrapolating the regression line obtained in step S14 is performed, and a time at which the voltage difference ⁇ V is equal to or greater than a predetermined threshold value ⁇ V ⁇ is calculated from the extrapolated regression line and calculated. The time when the battery pack 100 is in an abnormal state.
  • information on the time when the assembled battery 100 obtained in this way is in an abnormal state is transmitted from the prediction unit 507 to the communication unit 510, and the communication unit 510 uses the wireless communication terminal such as a mobile phone possessed by the user,
  • the information is transmitted to the in-vehicle device provided in the vehicle, and information about the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state is provided to the user via the wireless communication terminal or the in-vehicle device.
  • the data of the voltage difference ⁇ V used in the error processing is read in step S5 described above, while the SOC for which error processing has not been performed.
  • the data of the voltage difference ⁇ V used in the previous process is read as usual, not the data of the voltage difference ⁇ V used in the error process.
  • step S15 if the correlation coefficient R 2 of the regression line is determined to be less than the predetermined threshold value, in the processing of the next time, further, the error probability P are calculated ( Step S10), and when it is determined that the error probability P is equal to or higher than a predetermined threshold (Step S11), a total of four points for which it is determined that the error probability P is equal to or higher than the predetermined threshold (in addition, By performing linear regression on the voltage difference data of 5 points or more), a regression line is obtained in the same manner, and the above-described steps S14 to S17 are performed.
  • step S10 the error probability P is calculated (step S10), and it is determined that the error probability P is greater than or equal to a predetermined threshold (step S11).
  • step S15 repeating until the correlation coefficient R 2 of the regression line is determined to be a predetermined threshold or more, so that the processing in steps S14 ⁇ S17 described above is performed.
  • the voltages of the individual cells C1, C2,..., CN are used for capacity adjustment, and the voltages of the individual cells C1, C2,.
  • the voltage difference ⁇ V between the single cells C1, C2, is grasped by obtaining the change with time of the calculated voltage difference ⁇ V. Therefore, according to the present embodiment, the tendency of the change in the voltage difference ⁇ V can be grasped with high accuracy, so that the assembled battery 100 is in an abnormal state (for example, 1 or 2 of the single cells constituting the assembled battery 100).
  • each cell C1, C2, ⁇ ⁇ ⁇ , voltage of CN is the case in the targeted equalization voltage V tar and predetermined voltages V 1 or more different voltage region, the voltage difference ⁇ V
  • each cell C1 when the data of the voltage difference ⁇ V is calculated from the data of the calculated voltage difference ⁇ V with reference to the SOC section table showing the relationship as shown in FIG.
  • the SOC section S sec to which the SOC region corresponding to the terminal voltage of C2,.
  • only the data of the voltage difference ⁇ V belonging to the SOC section S sec is used, and the time-dependent change of the data of the voltage difference ⁇ V belonging to the same SOC section S sec is obtained, so that the assembled battery 100 enters an abnormal state. Predict the time.
  • each SOC section S sec to partition the data of the voltage difference [Delta] V, for each SOC section S sec, determined the time course of the data of the voltage difference [Delta] V, thereby, the battery pack 100 is abnormal state Predict when it will be. Therefore, according to the present embodiment, only the voltage difference ⁇ V data belonging to the same SOC section S sec is used to obtain the change over time of the voltage difference ⁇ V, so that the voltage difference ⁇ V calculated at each time point is appropriately compared. Accordingly, the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state can be predicted with higher accuracy.
  • the time difference of the voltage difference ⁇ V is obtained, and the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state is predicted, so that the assembled battery 100 is abnormal regardless of the charged state of the assembled battery 100. Therefore, it is possible to predict the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state without being influenced by the usage habit of the assembled battery 100 by the driver.
  • the regression between the data of the voltage difference ⁇ V and the measurement time of the voltage difference ⁇ V is linearly regressed. Since the time when the voltage difference ⁇ V is equal to or greater than the threshold value ⁇ V ⁇ is predicted from the straight line as the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state, the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state relatively easily and with high accuracy Can be predicted.
  • the correlation coefficient of the regression line R 2 is equal to or higher than a predetermined value, when the reliability of the regression line is sufficiently ensured, the time when the assembled battery 100 becomes an abnormal state prediction By doing so, the reliability of the prediction can be increased.
  • the voltage difference ⁇ V is spreading relatively steeply, and therefore, when the correlation coefficient R 2 of the regression line becomes low, the error probability P becomes equal to or greater than a predetermined threshold value. More than 3 points of continuous voltage difference data are collected, another new regression line is calculated, and the newly calculated regression line is used to predict when the battery pack 100 will be in an abnormal state. In addition, it is possible to predict when the assembled battery 100 is in an abnormal state.
  • the battery pack 100 In the above-described embodiment, among the SOC section S sec shown in FIG. 4, to keep the voltage difference ⁇ V calculated in all SOC section S sec, in all SOC section S sec, the battery pack 100 In the example shown in FIG. 4, only the voltage difference ⁇ V calculated in a part of the SOC sections S sec is stored in the SOC section S sec shown in FIG. Alternatively, a configuration may be adopted in which the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state is predicted in the partial SOC section S sec .
  • the SOC section S sec corresponding to the SOC region in which the ratio of the terminal voltage change to the SOC change of the battery is equal to or greater than a predetermined ratio (that is, the SOC section in which the SOC range constituting the SOC section S sec is set narrow)
  • a predetermined ratio that is, the SOC section in which the SOC range constituting the SOC section S sec is set narrow
  • the voltage difference ⁇ V is set to a large value even when the capacity difference is the same as in the SOC region where the change rate is low.
  • the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state can be predicted with higher accuracy than the SOC region where the change rate is low. For this reason, by adopting such a configuration, it is possible to reduce the number of data stored in the memory and reduce the calculation load, and to predict when the assembled battery 100 is in an abnormal state with high accuracy. It becomes possible.
  • the SOC section S sec to which the target equalization voltage V tar belongs is in the SOC region near the full charge S FULL , the SOC section S sec in the SOC region near the discharge lower limit S L_LIM is obtained.
  • the SOC section S sec to which the target equalization voltage V tar belongs is in the SOC region in the vicinity of the discharge lower limit S L_LIM , it is in the SOC region in the vicinity of the full charge S FULL.
  • the voltage difference ⁇ V is detected in the SOC region of the SOC section S sec to which the target uniform voltage V tar belongs, and the opposite SOC region, and this is used to predict when the assembled battery 100 is in an abnormal state. It is more preferable. In this case, the voltage difference between the homogenized cells is sufficiently eliminated at the target equalization voltage V tar , so that the data stored in the memory and the calculation load can be reduced. However, the prediction accuracy in predicting the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state can be significantly increased.
  • FIGS. 8 and 9 are flowcharts showing the flow of the abnormal time prediction process in the second embodiment.
  • the abnormal time prediction process described below is started, for example, when a vehicle equipped with the assembled battery system according to the present embodiment is turned on or charged.
  • the following processing is mainly executed by the prediction unit 507 of the battery controller 500.
  • step S101 as in step S1 of the first embodiment described above, the terminal voltages of the individual cells C1, C2,..., CN, and the battery temperature are acquired.
  • step S102 as in step S1 of the first embodiment described above, the target equalization voltage V tar set by the control unit 505 and the terminal voltages of the individual cells C1, C2,. the difference is performed is determined whether the predetermined voltages V 1 or, if these differences are the predetermined voltages V 1 or more, the process proceeds to step S103. On the other hand, if these differences are less than the predetermined voltage V 1 , the present process is terminated, and the process returns to step S101 again.
  • step S103 a standardized voltage difference calculation process is performed in which the voltage difference, which is the difference between the terminal voltages of the individual cells C1, C2,..., CN, is normalized and calculated to a predetermined specific SOC. It is.
  • the terminal voltage with respect to the change in the SOC The ratio of the change of is not constant.
  • the ratio of the terminal voltage change to the SOC change of the battery is large, while other SOC regions ( In the plateau region), the ratio of the terminal voltage change to the SOC change is relatively small. For example, as shown in FIG.
  • the specific SOC ⁇ is not particularly limited and can be arbitrarily set.
  • the specific SOC ⁇ is an SOC region in which the ratio of voltage change to SOC change is large, specifically, , A predetermined SOC in the SOC region near the full charge S FULL or the SOC region near the discharge lower limit S L_LIM is set.
  • the specific SOC ⁇ is set to a predetermined SOC in the SOC region where the ratio of the voltage change to the SOC change is large, as can be understood from FIG. 10, the obtained normalized voltage difference is relatively large. It can be calculated as a difference.
  • steps S106 to S109 which will be described later, the calculation accuracy when calculating the regression line of the standardized voltage difference, and further, based on this, the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state is predicted.
  • the prediction accuracy can be further increased.
  • the specific SOC ⁇ when the target equalization voltage V tar is in the SOC region near the full charge S FULL , the specific SOC ⁇ is set to a predetermined SOC in the SOC region near the discharge lower limit S L_LIM.
  • the target equalization voltage V tar when the target equalization voltage V tar is in the SOC region near the discharge lower limit S L_LIM , it can be set to a predetermined SOC in the SOC region near the full charge S FULL . That is, the specific SOC ⁇ can be set to a predetermined SOC in the SOC region of the target equalization voltage V tar and the opposite SOC region.
  • step S201 shown in FIG. 11 the terminal voltage of the single cell having the maximum terminal voltage is higher than the terminal voltage of each single cell C1, C2,..., CN acquired in step S101 shown in FIG. A process of detecting the voltage V max and the lowest voltage V min that is the terminal voltage of the unit cell having the smallest terminal voltage is performed.
  • step S202 the maximum voltage V max, and a minimum voltage V min is detected in step S201, the battery temperature acquired in step S101, are stored in the SOC table storage unit 510, the unit cell C1 shown in FIG. 3, C2, ⁇ ⁇ ⁇ , based on a table showing a relationship between the SOC and the terminal voltage of the CN, SOC of the unit cell having the highest voltage V max (hereinafter referred to as SOC max.), the unit cell having the lowest voltage V min The SOC is calculated (hereinafter referred to as SOC min ).
  • SOC max SOC of the unit cell having the highest voltage V max
  • SOC min the unit cell having the lowest voltage V min
  • SOC min the relationship between the SOC of the single cells C1, C2,..., CN and the terminal voltage generally has a property of depending on the battery temperature.
  • step S203 based on the SOC max and SOC min calculated in step S202, a capacity difference ⁇ Ah between the single cell having the highest voltage V max and the single cell having the lowest voltage V min is calculated.
  • the capacity difference ⁇ Ah is, for example, the battery capacity (rated capacity or actual capacity) of each unit cell M1, M2,... MN constituting the assembled battery 100, and the SOC max and SOC min calculated in step S202. It can be calculated by multiplying the difference.
  • step S204 based on the SOC of the single cell having the lowest voltage V min and the specific SOC ⁇ , based on a table showing the relationship between the SOC of the single cells C1, C2,..., CN shown in FIG. Then, the normalized capacity difference ⁇ Ah nor corresponding to the difference capacity between the SOC of the single cell having V min and the specific SOC ⁇ is calculated.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining the calculation processing of the normalized voltage difference. That is, in step S204, as shown in FIG. 12, the terminal voltage of the cell having the lowest voltage V min is standardized in particular SOC alpha, is the normalized minimum voltage V min_nor.
  • step S205 based on the SOC of the unit cell having the maximum voltage V max and the table showing the relationship between the SOC of the unit cells C1, C2,... from the capacity of the unit cell having a max, subtracted normalized capacity difference .DELTA.Ah nor calculated in step S204 described above, definitive after subtracting the normalized capacity difference .DELTA.Ah nor, voltage and SOC of the cells having a high voltage V max ( Hereinafter, the normalized maximum voltage V max — nor and SOC max — nor are calculated. That is, at step S205, as shown in FIG. 12, the terminal voltage of the cell having the highest voltage V max is standardized by normalizing capacitance difference .DELTA.Ah nor, it is the normalized highest voltage V max_nor.
  • step S206 the calculated normalized minimum voltage V Min_nor in step S204, based on the calculated normalized highest voltage V Max_nor in step S205, the calculation of the normalized voltage difference [Delta] V nor is performed.
  • the standardized voltage difference ⁇ V nor is calculated by calculating the difference between the standardized maximum voltage V max — nor and the standardized minimum voltage V min — nor .
  • the standardized voltage difference ⁇ V nor between the single cells C1, C2,..., CN is calculated.
  • the standardized voltage difference ⁇ V nor calculated in this way is a predetermined voltage difference corresponding to the capacity difference ⁇ Ah between the unit cell having the highest voltage V max and the unit cell having the lowest voltage V min . Since it is standardized with the specific SOC ⁇ , it is possible to enable comparison between data measured in different SOC regions.
  • the voltage difference data storage unit 508 of the battery controller 500 stores the data of the normalized voltage difference ⁇ V nor calculated by the above-described normalized voltage difference calculation process. Processing to be stored in the unit 508 is performed.
  • the data of the normalized voltage difference [Delta] V nor is each cell used for calculation of the normalized voltage difference ⁇ V nor C1, C2, ⁇ , together with the data of the measurement time of the terminal voltage of the CN, the battery controller
  • the data is stored in a memory provided in 500.
  • the voltage difference data storage unit 508 does not perform the process of associating with the SOC section S sec as in the first embodiment, and does not associate with the SOC section S sec.
  • the nor data is stored in a memory provided in the battery controller 500.
  • step S105 the process of reading the data of the normalized voltage difference ⁇ V nor calculated in the previous process (the process so far) stored in the voltage difference data storage unit 508 in association with the measurement time is performed. Done.
  • step S106 similarly to step S6 in the first embodiment described above, previous previous data of the calculated normalized voltage difference [Delta] V nor in the processing, and data of the normalized voltage difference [Delta] V nor calculated in the process of this
  • the regression line is obtained by performing linear regression on the relationship between these data and the measurement time.
  • step S107 it is determined whether or not the correlation coefficient R 2 of the regression line is equal to or greater than a predetermined threshold value, and the correlation coefficient R 2 is determined. Is equal to or greater than a predetermined threshold value, the error flag is set to 0 in step S108, and the normalized voltage difference ⁇ V nor is set in advance in step S109 as in step S9 of the first embodiment described above.
  • the predetermined threshold value ⁇ V ⁇ is exceeded, the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state is predicted.
  • step S107 If it is determined in step S107 that the correlation coefficient R 2 of the regression line is less than a predetermined threshold value, the processes of steps S110 to S119 shown in FIG. 9 are performed.
  • the processing in steps S110 to S119 shown in FIG. 9 is the same as the processing in steps S10 to S19 in the first embodiment shown in FIG.
  • each SOC section S sec sets the error flag for each SOC section S sec, rather than performing such processing, a single One error flag is set, and such processing is performed for all data of the voltage difference ⁇ V (the same applies to third and fourth embodiments described later).
  • the present processing is terminated and the process returns to step S101 again.
  • the second embodiment when calculating the voltage difference between the single cells C1, C2,..., CN, the normalized voltage difference ⁇ V obtained by normalizing the SOC of each single cell with the specific SOC ⁇ . nor is calculated, and the standardized voltage difference ⁇ V nor is used to predict when the battery pack 100 is in an abnormal state. Therefore, according to the second embodiment, the data compatibility between the voltage difference data detected under different SOC conditions can be improved, and thereby the voltage difference data is compared with high accuracy. It is possible to obtain the change with time of the voltage difference between the single cells with higher accuracy.
  • FIG. 13 is a flowchart showing the flow of the abnormal time prediction process in the third embodiment.
  • the abnormal time prediction process described below is started, for example, when a vehicle equipped with the assembled battery system according to the present embodiment is turned on or charged.
  • the following processing is mainly executed by the prediction unit 507 of the battery controller 500.
  • step S301 as in step S1 of the first embodiment described above, the terminal voltages of the individual cells C1, C2,..., CN, and the battery temperature are acquired.
  • step S302 as in step S1 of the first embodiment described above, the target equalization voltage V tar set by the control unit 505 and the terminal voltages of the individual cells C1, C2,. difference is performed is determined whether the predetermined voltages V 1 or, if these differences are the predetermined voltages V 1 or more, the process proceeds to step S303. On the other hand, when these differences are less than the predetermined voltage V 1 , the present process is terminated, and the process returns to step S301 again.
  • step S303 whether each cell C1, C2, ⁇ ⁇ ⁇ , from the terminal voltage of the CN, each cell C1, C2, ⁇ ⁇ ⁇ , SOC of CN is in a predetermined SOC region S r predetermined A determination of whether or not is made.
  • Each cell is the case in the predetermined SOC region S r that are determined in advance, the process proceeds to step S305.
  • each cell is, when not in the predetermined SOC region S r that are determined in advance, the process is terminated, again, the flow returns to step S301.
  • the predetermined SOC region S r with a predetermined but are not limited to, in the present embodiment, a large SOC region the ratio of the change in voltage with respect to the change of the SOC, specifically, near the full charge S FULL
  • a predetermined SOC range is set in the SOC region or the SOC region near the discharge lower limit S L_LIM .
  • step S304 similarly to step S3 of the first embodiment described above, a voltage difference ⁇ V that is a difference between the terminal voltages of the individual cells C1, C2,..., CN is calculated.
  • step S305 the voltage difference data storage unit 508 of the battery controller 500 performs processing for causing the voltage difference data storage unit 508 to store the data of the voltage difference ⁇ V calculated in step S304.
  • the data of the voltage difference ⁇ V is stored in the memory provided in the battery controller 500 together with the data of the measurement times of the terminal voltages of the single cells C1, C2,. Saved in.
  • the voltage difference data storage unit 508 does not perform the process of associating with the SOC section S sec as in the first embodiment, and the data of the voltage difference ⁇ V without associating with the SOC section S sec. Are stored in a memory provided in the battery controller 500.
  • step S306 the process of reading the data of the voltage difference ⁇ V calculated in the previous process (the process so far) stored in the voltage difference data storage unit 508 in association with the measurement time is performed.
  • step S307 as in step S6 of the first embodiment described above, the voltage difference ⁇ V data calculated in the previous process, the voltage difference ⁇ V data calculated in the current process, and the data A regression line is obtained by performing linear regression on the relationship with the measurement time.
  • step S308 it is determined whether or not the correlation coefficient R 2 of the regression line is equal to or greater than a predetermined threshold value, and the correlation coefficient R 2 is determined. Is equal to or greater than a predetermined threshold value, the error flag is set to 0 in step S309, and the voltage difference ⁇ V is determined in advance in step S310, as in step S9 of the first embodiment described above.
  • the threshold value ⁇ V ⁇ is greater than or equal to, the time when the battery pack 100 is in an abnormal state is predicted.
  • step S308 when the correlation coefficient R 2 of the regression line is determined to be less than the predetermined threshold value, the processing of steps S110 ⁇ S119 shown in FIG. 9 in the second embodiment described above is carried out (However, in the third embodiment, the voltage difference ⁇ V is used instead of the normalized voltage difference ⁇ V nor in steps S110 to S119). Further, after the processing related to steps S110 to S119 shown in FIG. 9 is completed, the present processing is terminated and the processing returns to step S301 again.
  • the target equalization voltage V tar when the target equalization voltage V tar is in the SOC region in the vicinity of the full charge S FULL as the predetermined SOC region S r determined in advance, it is in the vicinity of the discharge lower limit S L_LIM .
  • the target equalization voltage V tar when the target equalization voltage V tar is in the SOC region near the discharge lower limit S L_LIM , it may be set in the SOC region near the full charge S FULL . That is, the predetermined SOC region S r predetermined, and SOC region of the targeted equalization voltage V tar, can also be set to the opposite of the SOC region.
  • the voltage difference between the homogenized cells is sufficiently eliminated at the target equalization voltage V tar , so that the data stored in the memory and the calculation load can be reduced.
  • the prediction accuracy in predicting the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state can be significantly increased.
  • FIG. 14 is a flowchart showing the flow of abnormal time prediction processing in the fourth embodiment.
  • step S2 of the first embodiment the target equalization voltage V tar set by the control unit 505 and the individual cells C1, C2,.
  • the process proceeds to step S400 and abnormalities are detected by detecting a minute short circuit. It is the same as that of 1st Embodiment except performing the short circuit abnormality detection process for predicting the time which will be in a state. That is, in the fourth embodiment, in step S2, the difference between the target equalization voltage V tar set by the control unit 505 and the terminal voltages of the individual cells C1, C2,.
  • steps S1 to S9 and step S10 shown in FIG. 6 are performed as in the first embodiment described above. Processes S20 to S20 are performed.
  • the target uniform voltage V tar, each cell C1, C2, ⁇ ⁇ ⁇ , when the difference between the terminal voltage of the CN is less than the predetermined voltage V 1 was in targeted equalization voltage V tar, each single It can be determined that the terminal voltages of the batteries C1, C2,..., CN are in a uniform state (or in a state in which almost no charge / discharge has been performed since the terminal voltage has been made uniform). Normally, it is considered that the terminal voltages of the individual cells C1, C2,..., CN are uniform. However, on the other hand, in the case where a minute short circuit has occurred in the unit cells constituting the assembled battery 100, the unit cell in which the minute short circuit has occurred may have a lower terminal voltage than other unit cells. is assumed.
  • the targeted equalization voltage V tar, each cell C1, C2, ⁇ ⁇ ⁇ , when the difference between the terminal voltage of the CN is less than the predetermined voltage V 1 was, in the following.
  • 15 and 16 are flowcharts showing the flow of the minute short-circuit abnormality detection process.
  • step S401 in FIG. 15 in the same manner as in step S3 in the first embodiment described above, the difference between the terminal voltages of the individual cells C1, C2,.
  • the voltage difference ⁇ V s is calculated.
  • step S402 the voltage difference data storage unit 508 of the battery controller 500 performs processing for storing the data of the minute short-circuiting detection voltage difference ⁇ V s calculated in step S402 in the voltage difference data storage unit 508.
  • the data of a micro short circuit detection voltage difference [Delta] V s is each cell C1 which is used for calculating the micro short circuit detection voltage difference [Delta] V s, C2, ⁇ ⁇ ⁇ , data of the measurement time of the terminal voltage of the CN At the same time, it is stored in a memory provided in the battery controller 500.
  • step S403 the process of reading the micro short-circuit detection voltage difference ⁇ V s calculated in the previous micro short-circuit abnormality detection process stored in the voltage difference data storage unit 508 in association with the measurement time is performed. Done.
  • step S404 as in step S6 of the first embodiment described above, the data of the micro short-circuit detection voltage difference ⁇ V s calculated in the previous short-circuit abnormality detection process and the micro-short circuit calculated in the current process are used.
  • a regression line is obtained by performing linear regression on the relationship between the data of the detection voltage difference ⁇ V s and the measurement time of these data.
  • step S405 it is determined whether or not the correlation coefficient R 2 of the regression line is equal to or greater than a predetermined threshold value, and the correlation coefficient R 2 is determined. Is equal to or greater than a predetermined threshold value, the error flag for minute short circuit detection is set to 0 in step S406. Then, the process proceeds to step S407.
  • step S407 based on the regression line obtained in step S404, the timing of the abnormal state is predicted by increasing the degree of minute short circuit. Specifically, a regression line obtained in step S404 extrapolation processing is performed, the extrapolated regression line, a micro short circuit detection voltage difference [Delta] V s is the threshold value [Delta] V beta for micro short circuit detecting a predetermined The above time is calculated, and the calculated time is set as a time when the degree of micro short-circuit becomes large and an abnormal state occurs.
  • the micro short-circuit detection threshold [Delta] V beta that degree of micro short circuit is increased, may be set to such a value can be determined that an abnormal state, for example, a threshold [Delta] V alpha described above The same value or different values may be used. Then, the information on the time when the abnormal state is caused by the degree of the micro short-circuit obtained in this way is transmitted from the prediction unit 507 to the communication unit 510, and the communication unit 510 uses the mobile phone held by the user. It is transmitted to a wireless communication terminal such as a telephone or an in-vehicle device provided in the vehicle, and provided to the user via the wireless communication terminal or the in-vehicle device. Thereafter, the micro short circuit abnormality detection process is terminated, and the process returns to step S1 again.
  • a wireless communication terminal such as a telephone or an in-vehicle device provided in the vehicle
  • step S405 when the correlation coefficient R 2 of the regression line is determined to be less than the predetermined threshold value, the processing of steps S408 ⁇ S417 shown in FIG. 16 is performed.
  • the processing of steps S408 to S417 shown in FIG. 16 is performed by replacing the short-circuit detection voltage difference ⁇ V s with the error instead of the standardized voltage difference ⁇ V nor in steps S110 to S119 of the second embodiment shown in FIG. 9 is the same as steps S110 to S119 of the second embodiment shown in FIG. 9 except that a micro short-circuit detection error flag is used instead of the flag.
  • the minute short circuit abnormality detection processing is finished, and the process returns to step S1 again.
  • step S2 of the first embodiment the targeted equalization voltage V tar, each cell C1, C2, ⁇ ⁇ ⁇ , the difference between the terminal voltage of the CN is less than the predetermined voltages V 1
  • the process of performing the micro short-circuit abnormality detection process is exemplified, but the process is not particularly limited.
  • the process of performing such a micro short-circuit abnormality detection process may be performed. In this case as well, similar effects can be achieved.
  • the prediction unit 507 is the internal state detection unit and prediction unit of the present invention
  • the voltage difference data storage unit 508 is the time-series data storage unit of the present invention
  • the capacity adjustment unit 504 and the control unit 505 are The controller 505 corresponds to the target voltage setting means of the present invention
  • the SOC table storage unit 510 corresponds to the SOC-voltage table storage means of the present invention.
  • the mode of predicting the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state based on the change over time of the voltage difference of each unit cell is exemplified, but instead of the change over time of the voltage difference, A mode in which the time when the assembled battery 100 enters an abnormal state is predicted based on the time-dependent change in the SOC difference of each unit cell, the time-dependent change in the capacity difference of each unit cell, or the time-dependent change in internal resistance of each unit cell. It is good. In particular, there is a certain correlation between the voltage difference and the SOC difference of each unit cell. Therefore, in the above-described embodiment, the SOC difference of each unit cell is used instead of the voltage difference of each unit cell. Even in such a case, it is possible to employ almost the same configuration, which is preferable.
  • targeted equalization voltage V tar and each cell C1, C2, ⁇ ⁇ ⁇ instead of directly comparing the terminal voltage of the CN, after a targeted equalization voltage V tar, after more than a predetermined time If you are (is less than a predetermined time), the target uniform voltage V tar, each cell C1, C2, ⁇ ⁇ ⁇ , the difference between the terminal voltage of the CN is less than becomes a predetermined voltages V 1 or ( A voltage difference ⁇ V (a voltage difference ⁇ V for minute short-circuit detection) is calculated, and based on this, the time when the assembled battery 100 is in an abnormal state may be predicted.
  • a voltage difference ⁇ V a voltage difference ⁇ V for minute short-circuit detection
  • time series data of the voltage difference of other assembled batteries other than the assembled battery 100 is acquired, and the time series data of the voltage difference of other assembled batteries is obtained. It is good also as a structure which estimates the time when the assembled battery 100 will be in an abnormal state with reference.
  • the configuration in which another regression line is newly calculated when three or more voltage difference data having the error probability P equal to or greater than the predetermined threshold is continuously collected is illustrated.
  • the voltage difference data having the error probability P equal to or higher than a predetermined threshold is not particularly limited when three or more points are continuously collected. For example, when four or more points of such voltage difference data are collected, When more than that is collected, another regression line may be newly calculated.
  • the embodiment in which the abnormal time prediction process according to the present embodiment is performed by the battery controller 500 has been exemplified.
  • the abnormality detection apparatus removes the assembled battery 100 from the battery controller 500 via a wireless communication terminal such as a mobile phone or an in-vehicle device owned by the user of the assembled battery 100 or a networked charging facility.
  • the terminal voltage of each unit cell to be configured is acquired.
  • the abnormality detection device detects the voltage difference between the single cells under a predetermined condition from the acquired terminal voltage information, and performs the above-described method based on the detected voltage difference data. Therefore, it can be set as the structure which estimates the time when the assembled battery 100 will be in an abnormal state, and transmits a prediction result to the mobile telephone, the vehicle equipment, etc. which the user of the assembled battery 100 has.

Abstract

　複数の単電池を備えた組電池の制御装置であって、複数の単電池の電圧を均一にするための目標電圧を設定する目標電圧設定手段と、目標電圧において、複数の単電池の電圧が均一となるように、容量調整を行なう容量調整手段と、複数の単電池の端子電圧またはＳＯＣを検出し、検出した端子電圧またはＳＯＣに基づいて、複数の単電池間の電圧差またはＳＯＣ差を、電圧差データまたはＳＯＣ差データとして検出する内部状態検出手段と、電圧差データまたはＳＯＣ差データを、時系列ごとに、記憶する時系列データ記憶手段と、時系列データ記憶手段に記憶されている電圧差データまたはＳＯＣ差データのうち、目標電圧と所定電圧以上異なる電圧領域または該電圧領域に対応するＳＯＣ領域にて検出された電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化に基づいて、組電池が第１の異常状態となる時期を予測する予測手段と、を備える。この制御装置は、複数の単電池を備えた組電池が異常状態となる時期を適切に予測する。

Description

組電池の制御装置
　本発明は、複数の単電池を備えた組電池の制御装置に関するものである。
　従来、複数の単電池を備えた組電池において、組電池を構成する複数の単電池の容量調整を行なう技術が知られており、たとえば、特許文献１では、この容量調整を行なう時間間隔が、予め定められた閾値以下となった場合に、組電池が異常状態に近い状態にあることを検出する技術が提案されている。
　しかしながら、上記従来技術においては、組電池の異常状態を検出するためには、容量調整を行なう時間間隔が、予め定められた閾値以下となる必要があるため、組電池が異常状態に近い状態にあることを検出するのに時間がかかってしまうという問題や、異常状態に近い状態にあることは検出できても、実際に異常状態となる時期について予測ができないという問題があった。
　本発明が解決しようとする課題は、複数の単電池を備えた組電池が異常状態となる時期を適切に予測することにある。
特開２００８－１３４０６０号公報
　本発明は、組電池を構成する複数の単電池の電圧を均一にするための電圧である目標電圧と所定電圧以上異なる電圧領域または該電圧領域に対応するＳＯＣ領域にて検出された電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化に基づいて、組電池が異常状態となる時期を予測することにより、上記課題を解決する。
　本発明によれば、目標電圧と所定電圧以上異なる電圧領域または該電圧領域に対応するＳＯＣ領域にて検出された電圧差またはＳＯＣ差の経時変化を求めることで、電圧差またはＳＯＣ差の変化の傾向を精度良く把握することができ、これにより、組電池が異常状態となる時期を適切に予測することが可能となる。
図１は、本発明に係る組電池システムを示す構成図である。 図２は、バッテリコントローラ５００の機能ブロック図である。 図３は、単電池の一例としてのリチウムイオン電池のＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルを示す図である。 図４は、ＳＯＣと、ＳＯＣセクションＳsecとの関係を示すＳＯＣセクションテーブルの一例を示す図である。 図５は、第１実施形態に係る異常時期予測処理の流れを示すフローチャート（その１）である。 図６は、第１実施形態に係る異常時期予測処理の流れを示すフローチャート（その２）である。 図７は、電圧差ΔＶのデータと、測定時刻との関係を直線回帰することで得られる回帰直線の一例を示す図である。 図８は、第２実施形態に係る異常時期予測処理の流れを示すフローチャート（その１）である。 図９は、第２実施形態に係る異常時期予測処理の流れを示すフローチャート（その２）である。 図１０は、ＳＯＣ領域と電圧差との関係を説明するための図である。 図１１は、各単電池間の規格化電圧差の算出処理の流れを示すフローチャートである。 図１２は、規格化電圧差の算出処理を説明するための図である。 図１３は、第３実施形態に係る異常時期予測処理の流れを示すフローチャートである。 図１４は、第４実施形態に係る異常時期予測処理の流れを示すフローチャートである。 図１５は、微小短絡異常検出処理の流れを示すフローチャート（その１）である。 図１６は、微小短絡異常検出処理の流れを示すフローチャート（その２）である。
　以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
《第１実施形態》
　図１は、本実施形態に係る組電池システムを示す構成図である。以下においては、本実施形態に係る組電池システムが、ハイブリッド車両や電気自動車などの車両用の電池として用いられる場合を例示して説明する。
　図１に示すように、本実施形態に係る組電池システムは、直列接続された複数の単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮを備える組電池１００、組電池１００の両端に電気的に接続された負荷２００、組電池１００の容量調整を行なうための容量調整回路４００、および組電池システム全体を制御するバッテリコントローラ５００を備えている。
　組電池１００は、Ｎ個の単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮを直列に接続して構成されている。各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮとしては、ニッケル水素電池などのアルカリ蓄電池、リチウムイオン電池などの有機電解質二次電池などが挙げられるが、本実施形態では、単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮとして、リチウムイオン電池を用いた場合を例示して説明する。また、単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮとしては並列接続されており、測定できる端子電圧が同一となり、単電池とみなせる状態の複数の電池をも含む。なお、単電池の数Ｎは、特に限定されず、所望に応じて適宜設定することができる。また、組電池１００は、組電池１００を構成する単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの温度を測定するための温度センサ１０２を備えている。温度センサ１０２により測定された電池温度は、バッテリコントローラ５００に送信される。
　組電池１００を構成するＮ個の単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮには、容量調整回路４００が並列にそれぞれ接続されている。容量調整回路４００は、抵抗４０１およびスイッチ４０２から構成されており、スイッチ４０２を閉じて、単電池の容量調整放電を行なうことで、単電池の容量調整が可能となっている。なお、各スイッチ４０２の開閉は、バッテリコントローラ５００により制御される。
　負荷２００は、たとえば、ハイブリッド車両や電気自動車両などに搭載されるモータおよびインバータであり、たとえば、回生制御の際に、モータおよびインバータを介して、電気エネルギーに逆変換され、組電池１００が充電可能となっている。また、組電池１００は、たとえば、不図示の外部電源と接続されることによっても、充電できるようになっている。
　図２は、バッテリコントローラ５００の機能ブロック図である。図２に示すように、バッテリコントローラ５００は、電圧検出部５０１、電流検出部５０２、電池温度検出部５０３、容量調整部５０４、制御部５０５、異常判定部５０６、予測部５０７、電圧差データ記憶部５０８、通信部５０９、およびＳＯＣテーブル記憶部５１０を備える。
　電圧検出部５０１は、組電池１００を構成する各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧を、各単電池に接続された複数の端子線を介して、所定の周期で時系列的に測定し、測定された各単電池の端子電圧をアナログ信号からデジタル信号に変換して、制御部５０５に送出する。なお、各単電池の端子電圧を測定する方法としては、たとえば、フライングキャパシタ方式などが挙げられる。
　電流検出部５０２は、電流センサ３００により測定された充放電電流を所定の周期で取得し、取得した充放電電流をアナログ信号からデジタル信号に変換して、制御部５０５に送出する。なお、電流センサ３００は、たとえば、抵抗素子、電流変成器などで構成される。
　電池温度検出部５０３は、組電池１００に備えられた温度センサ１０２により測定された各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの温度を所定の周期で取得し、取得した各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの温度をアナログ信号からデジタル信号に変換して、制御部５０５に送出する。
　容量調整部５０４は、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮ間において、端子電圧のバラツキが所定値以上となった場合に、制御部５０５からの容量調整指令に基づき、各容量調整回路４００に備えられた各スイッチ４０２の開閉を制御し、これにより組電池１００の容量調整を行なう。
　制御部５０５は、電圧検出部５０１、電流検出部５０２、および電池温度検出部５０３から受信した各単電池の端子電圧、充放電電流、電池温度の各データに基づいて、容量調整部５０４に容量調整を行なわせるための制御を行う。具体的には、制御部５０５は、まず、組電池１００を構成する各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの電圧を均一にするための電圧である目標均一化電圧Ｖtarを設定する。なお、目標均一化電圧Ｖtarとしては特に限定されず、任意に設定することができるが、たとえば、組電池１００の満充電付近の所定の電圧を目標均一化電圧Ｖtarとして設定することができる。あるいは、予め定められた所定の電圧（たとえば、満充電電圧や、満充電電圧近傍の所定の電圧）を、目標均一化電圧Ｖtarとして予め設定してもよい。このようにして設定された目標均一化電圧Ｖtarは、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリ（不図示）に記憶される。そして、制御部５０５は、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子間電圧の中から最大電圧値および最小電圧値を求め、さらにその電圧差を算出する。そして、その電圧差が所定量発生した場合に、容量調整部５０４に、組電池１００を構成する各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮが、目標均一化電圧Ｖtarにおいて、均一な電圧となるような制御を行わせるための容量調整指令を生成し、生成した容量調整指令を容量調整部５０４に、送出する。
　そして、容量調整部５０４は、該容量調整指令に基づき容量調整を行なう。具体的には、容量調整部５０４は、容量調整指令に基づいて、各スイッチ４０２の開閉を制御することで、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの電圧が、目標均一化電圧Ｖtarにおいて、均一となるような制御を行うことで容量調整を行なうことができる。あるいは、容量調整部５０４は、容量調整指令に基づいて、各スイッチ４０２の開閉を制御することで、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮが、それぞれ所定の電圧となるように容量調整を行い、その後、組電池１００において、繰り返し充放電が行なわれることで、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの電圧が、目標均一化電圧Ｖtarにおいて、均一となるような制御を行うこともできる。
　また、制御部５０５は、電圧検出部５０１、電流検出部５０２、および電池温度検出部５０３から受信した各単電池の端子電圧、充放電電流、電池温度の各データを、異常判定部５０６、および予測部５０７に送出する。
　異常判定部５０６は、制御部５０５から送信された各単電池の端子電圧、充放電電流、電池温度の各データを用いて、組電池１００が異常状態（使用制限が必要となる状態）にあるか否かの判定を行なう。なお、本実施形態において、異常状態にあるか否かを判定する方法としては特に限定されず、従来公知の方法を用いることができるが、たとえば、所定時間内において、組電池１００に充放電される電流値の絶対値を積算し、その総量（総充放電容量）を異常判定値として求め、求めた異常判定値が、予め定められた閾値以上であるか否かを判定することにより、異常判定を行なうことができる。
　予測部５０７は、制御部５０５から送信された各単電池の端子電圧、充放電電流、および電池温度の各データに基づいて、組電池１００が異常状態となる時期の予測するための異常時期予測処理を行なう。具体的には、予測部５０７は、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧のうち、端子電圧が最大である単電池の端子電圧である最高電圧Ｖmaxと、端子電圧が最小である単電池の端子電圧である最低電圧Ｖminとを検出し、これらの差である電圧差ΔＶを算出し、算出した電圧差ΔＶを用いて、組電池１００が異常状態となる時期を予測するための異常時期予測処理を行なう。そして、得られた予測結果を、通信部５０９に送出する。なお、本実施形態に係る異常時期予測処理については、後述する。また、本実施形態においては、組電池１００が異常状態となる時期として、たとえば、組電池１００を構成する単電池のうち１または２以上の単電池の容量が低下してしまい、使用制限が必要となる状態となる時期を異常状態となる時期として予測することができる。
　電圧差データ記憶部５０８は、予測部５０７により算出された電圧差ΔＶのデータを、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリ（不図示）に記憶させる。
　ここで、図３に、単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの一例としてのリチウムイオン電池のＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルを示す。なお、このテーブルは、ＳＯＣテーブル記憶部５１０に記憶されている。図３に示すように、リチウムイオン電池においては、満充電ＳFULLの近傍のＳＯＣ領域、および放電下限ＳL_LIMの近傍のＳＯＣ領域において、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が大きくなる一方で、それ以外のＳＯＣ領域においては、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が小さくなるという性質を有している。
　一方で、本実施形態では、図４に示すように、満充電ＳFULLから放電下限ＳL_LIMまでの全ＳＯＣ範囲を、複数のＳＯＣセクションＳsecに区分けするとともに、このようなＳＯＣと、ＳＯＣセクションＳsecとの関係を示すＳＯＣセクションテーブルを予め作製しておき、そして、このようなＳＯＣセクションテーブルを、電圧差データ記憶部５０８に予め記憶させている。なお、図４中においては、破線で区切られた各ＳＯＣ範囲が、各ＳＯＣセクションＳsecに対応している。また、本実施形態では、図４に示すように、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が大きくなるＳＯＣ領域ほど、ＳＯＣセクションＳsecを構成するＳＯＣ範囲を狭く設定し、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が小さくなるＳＯＣ領域ほど、ＳＯＣセクションＳsecを構成するＳＯＣ範囲を広く設定している。
　そして、本実施形態では、電圧差データ記憶部５０８は、予測部５０７により算出された電圧差ΔＶのデータを、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに記憶させる際には、まず、図４に示すような関係を示すＳＯＣセクションテーブルを参照し、該電圧差ΔＶのデータの算出が行なわれた際における、複数の単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮ（または組電池１００）の電圧に対応するＳＯＣ領域の属するＳＯＣセクションＳsecを決定する。そして、電圧差データ記憶部５０８は、予測部５０７により算出された電圧差ΔＶのデータを、決定されたＳＯＣセクションＳsecと関連付けて、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに記憶させる。
　通信部５０９は、予測部５０７による異常時期予測処理により得られた組電池１００が異常状態となる時期の予測結果を、ユーザの有する携帯電話などの無線通信端末や、車両に備えられた車載装置に送信し、無線通信端末や車載装置を介して、ユーザに対して、予測結果の報知を行なう。
　次いで、バッテリコントローラ５００の予測部５０７により実行される、本実施形態に係る異常時期予測処理について、詳細に説明する。ここで、図５、図６は、本実施形態に係る異常時期予測処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下に説明する異常時期予測処理は、たとえば、本実施形態に係る組電池システムが搭載されている車両がイグニッションオンされたときやチャージオンされたときに、開始される。なお、以下の処理は、主として、バッテリコントローラ５００の予測部５０７により実行される。
　まず、ステップＳ１では、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧、および電池温度の取得が行なわれる。
　次いで、ステップＳ２では、制御部５０５により設定された目標均一化電圧Ｖtarと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧とを比較し、目標均一化電圧Ｖtarと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ1以上であるか否かの判定が行なわれる。これらの差が所定電圧Ｖ1以上である場合には、ステップＳ３に進む。一方、これらの差が所定電圧Ｖ1未満である場合には、本処理を終了し、再び、ステップＳ１に戻る。なお、本実施形態では、目標均一化電圧Ｖtarと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ1以上であるか否かの判断は、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのうち、全ての単電池の端子電圧が、目標均一化電圧Ｖtarに対して、所定電圧Ｖ1以上異なる場合に、これらの差が所定電圧Ｖ1以上であると判断するようにすることができる。ただし、これに限定されず、たとえば、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのうち、所定数以上の単電池の端子電圧が、目標均一化電圧Ｖtarに対して、所定電圧Ｖ1以上異なる場合に、これらの差が所定電圧Ｖ1以上であると判断するような態様としてもよい。また、所定電圧Ｖ1としては、特に限定されず、目標均一化電圧Ｖtarと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧とが実質的に異なると判断できるような電圧とすればよいが、たとえば、１ｍＶ～数十ｍＶの範囲で設定することができる。
　次いで、ステップＳ３では、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の差分である電圧差ΔＶの算出が行なわれる。具体的には、まず、ステップＳ１で取得した各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧に基づいて、端子電圧が最大である単電池の端子電圧である最高電圧Ｖmaxと、端子電圧が最小である単電池の端子電圧である最低電圧Ｖminとを検出する処理が行われる。そして、検出した最高電圧Ｖmaxと、最低電圧Ｖminとの差を演算することで、電圧差ΔＶが算出される。そして、算出された電圧差ΔＶのデータが、電圧差データ記憶部５０８に送出される。
　次いで、ステップＳ４では、バッテリコントローラ５００の電圧差データ記憶部５０８により、図４に示すような関係を示すＳＯＣセクションテーブルを参照し、ステップＳ３で算出された電圧差ΔＶのデータから、この電圧差ΔＶのデータを算出した際における各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧に対応するＳＯＣ領域の属するＳＯＣセクションＳsecが決定される。そして、電圧差データ記憶部５０８は、電圧差ΔＶのデータを、決定されたＳＯＣセクションＳsecと関連付けて、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存させる。また、この際において、電圧差ΔＶのデータは、電圧差ΔＶの算出に用いられた各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の測定時刻のデータとともに、決定されたＳＯＣセクションＳsecと関連付けられて、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存される。
　次いで、ステップＳ５では、メモリに保存された、前回以前の処理において算出された電圧差ΔＶのデータの読出しが行なわれる。なお、本実施形態では、前回以前の処理において算出された電圧差ΔＶのデータを読み出す際には、ステップＳ４で決定された、今回処理における電圧差ΔＶと同じＳＯＣセクションＳsecに属する電圧差ΔＶのデータのみを読み出す。
　次いで、ステップＳ６では、前回以前の処理において算出され、かつ、今回処理における電圧差ΔＶと同じＳＯＣセクションＳsecに属する電圧差ΔＶのデータ、および今回の処理において算出された電圧差ΔＶのデータと、これらのデータの測定時刻との関係を直線回帰することで、回帰直線を求める。図７に、本実施形態により求められる回帰直線の一例を示す。本実施形態においては、図７に示すように、測定時刻をｘ軸とし、電圧差ΔＶのデータをｙ軸として、各データをプロットし、次いで、得られたプロットを直線回帰することで、回帰直線を求めることができる。なお、直線回帰する方法としては、特に限定されず、最小二乗法など周知の方法を用いることができる。
　次いで、ステップＳ７では、ステップＳ６で得られた回帰直線の相関係数Ｒ2を算出し、算出した相関係数Ｒ2に基づいて、ステップＳ６で得られた回帰直線の信頼性の評価を行う。回帰直線の相関係数Ｒ2が予め定められた閾値以上であり、信頼性が充分であると判断できる場合には、ステップＳ８に進み、一方、回帰直線の相関係数Ｒ2が予め定められた閾値未満である場合には、ステップＳ１０に進む。なお、この場合の閾値としては、回帰直線の信頼性が充分であるか否かに基づいて、設定することができる。
　ステップＳ６で得られた回帰直線の信頼性が充分であると判断された場合には、ステップＳ８に進み、ステップＳ８において、エラーフラグが０に設定され、次いで、ステップＳ９に進む。ステップＳ９では、ステップＳ５で得られた回帰直線に基づいて、組電池１００が異常状態となる時期の予測が行なわれる。具体的には、ステップＳ６で得られた回帰直線を外挿する処理が行なわれ、外挿された回帰直線から、電圧差ΔＶが予め定められた閾値ΔＶα以上となる時刻を算出し、算出された時刻を、組電池１００が異常状態となる時期とする。なお、本実施形態において、閾値ΔＶαとしては、組電池１００が異常状態（たとえば、組電池１００を構成する単電池のうち１または２以上の単電池の容量が低下してしまい、使用制限が必要となる状態）にあると判断できるような値に設定することができる。そして、このようにして求められた組電池１００が異常状態となる時期の情報は、予測部５０７から、通信部５１０に送信され、通信部５１０により、ユーザの有する携帯電話などの無線通信端末や、車両に備えられた車載装置に送信され、無線通信端末や車載装置を介して、ユーザに対して、組電池１００が異常状態となる時期の情報の提供が行なわれる。このように、ユーザに対して、組電池１００が異常状態となる時期の情報の提供を行なうことにより、組電池１００を構成する単電池のうち、一部の単電池の交換を促がすことなどにより、ユーザに、より長く、安全に組電池１００を使用させることができる。
　なお、エラーフラグは、エラー確率Ｐ（エラー確率Ｐについては、後述する。）が所定の閾値以上となった電圧差ΔＶのデータが発生したか否かを判定するためのフラグであり、本実施形態では、エラーフラグは、ＳＯＣセクションＳsecごとに設定される。すなわち、本実施形態では、ＳＯＣセクションＳsecの数に応じて、エラーフラグが設定されることとなる。
　一方、ステップＳ７において、ステップＳ６で得られた回帰直線の相関係数Ｒ2が予め定められた閾値であり、信頼性が低いと判定された場合には、ステップＳ１０に進む。ステップＳ１０では、今回処理において算出された電圧差ΔＶのデータのエラー確率Ｐの算出が行なわれる。なお、エラー確率Ｐは、前回以前の処理において算出され、かつ、今回処理における電圧差ΔＶと同じＳＯＣセクションＳsecに属する電圧差ΔＶのデータ、および今回の処理において算出された電圧差ΔＶのデータの平均値ＡＶＥ（ΔＶ）および標準偏差ＳＴＤＶ（ΔＶ）を算出し、「（今回処理において算出された電圧差ΔＶ）－平均値ＡＶＥ（ΔＶ）」と、「標準偏差ＳＴＤＶ（ΔＶ）」とから確率密度を計算することにより、算出される。
　ステップＳ１１では、今回処理において算出された電圧差ΔＶのデータのエラー確率Ｐが所定の閾値以上であるか否かの判定が行なわれる。エラー確率Ｐが所定の閾値以上である場合には、ステップＳ１２に進む。一方、エラー確率Ｐが所定の閾値未満である場合には、本処理を終了し、再度、ステップＳ１に戻る。なお、ステップＳ１１において、所定の閾値としては、今回処理において算出された電圧差ΔＶのデータが、前回処理以前において算出された電圧差ΔＶのデータの分布から明らかに外れた値となっていると判断できるような値に設定される。
　ステップＳ１２では、エラーフラグが１以上に設定されているか否かの判断が行なわれる。なお、本実施形態においては、前回処理時において、エラー確率Ｐが算出されており（ステップＳ１０）、かつ、エラー確率Ｐが所定の閾値以上であると判定された場合（ステップＳ１１）において、後述するステップＳ１８において、エラーフラグが１に設定されることとなる。そして、エラーフラグが１以上に設定されている場合には、ステップＳ１３に進む。一方、エラーフラグが１以上に設定されていない場合（すなわち、エラーフラグ＝０の場合）には、ステップＳ１８に進み、エラーフラグ＝１に設定され、本処理を終了し、再度、ステップＳ１に戻る。
　エラーフラグが１以上に設定されている場合、ステップＳ１３に進み、エラーフラグが２に設定されているか否かの判断が行われる。なお、本実施形態においては、前回処理時に、上述したステップＳ１８において、エラーフラグ１が設定されている状態において、さらに、エラー確率Ｐが算出されており（ステップＳ１０）、かつ、エラー確率Ｐが所定の閾値以上であると判定された場合（ステップＳ１１）に、後述するステップＳ１９において、エラーフラグが２に設定されることとなる。そして、エラーフラグが２に設定されている場合には、ステップＳ１４に進む。一方、エラーフラグが２に設定されていない場合（すなわち、エラーフラグ＝１の場合）には、ステップＳ１９に進み、エラーフラグ＝２に設定され、組電池１００が異状状態となる時期を予測せずに、本処理を終了し、再度、ステップＳ１に戻る。
　すなわち、本実施形態においては、同じＳＯＣセクションＳsecの電圧差ΔＶのデータについて、３回連続で、エラー確率Ｐが所定の閾値以上であると判定された場合には、ステップＳ１４に進む。
　ステップＳ１４では、３回連続で得られた、その初めの電圧差ΔＶのデータから３点分のデータを用いて、上述したステップＳ６と同様にして、電圧差ΔＶと測定時刻との関係を示す回帰直線を算出する。
　ステップＳ１５では、上述したステップＳ７と同様にして、ステップＳ１４で得られた回帰直線の相関係数Ｒ2を算出し、算出した相関係数Ｒ2に基づいて、ステップＳ１４で得られた回帰直線の信頼性の評価を行う。回帰直線の相関係数Ｒ2が予め定められた閾値以上であり、信頼性が充分であると判断できる場合には、ステップＳ１６に進み、一方、回帰直線の相関係数Ｒ2が予め定められた閾値未満である場合には、本処理を終了し、再度、ステップＳ１に戻る。
　ステップＳ１４で得られた回帰直線の信頼性が充分であると判断された場合には、ステップＳ１６に進み、ステップＳ１６において、エラーフラグが０に設定され、次いで、ステップＳ１７に進む。ステップＳ１７では、ステップＳ１４で得られた回帰直線に基づいて、上述したステップＳ９と同様に、組電池１００が異常状態となる時期の予測が行なわれる。具体的には、ステップＳ１４で得られた回帰直線を外挿する処理が行なわれ、外挿された回帰直線から、電圧差ΔＶが予め定められた閾値ΔＶα以上となる時刻を算出し、算出された時刻を、組電池１００が異常状態となる時期とする。そして、このようにして求められた組電池１００が異常状態となる時期の情報は、予測部５０７から、通信部５１０に送信され、通信部５１０により、ユーザの有する携帯電話などの無線通信端末や、車両に備えられた車載装置に送信され、無線通信端末や車載装置を介して、ユーザに対して、組電池１００が異常状態となる時期の情報の提供が行なわれる。
　なお、上述したステップＳ１４～Ｓ１７の処理（以下、エラー処理とする。）が行われた場合には、次回以降の処理においては、上述したステップＳ５において、前回以前の処理において算出された電圧差ΔＶのデータのうち、同じＳＯＣセクションＳsecに属する電圧差ΔＶのデータを、測定時刻と対応付けて読み出す処理を行なう際には、エラー処理において用いた電圧差ΔＶのデータを読出し、これを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なう。なお、本実施形態では、エラーフラグを、ＳＯＣセクションＳsecごとに設定し、上述したエラー処理を、ＳＯＣセクションＳsecごとに行なう。そのため、本実施形態においては、エラー処理が行なわれたＳＯＣセクションＳsecについては、上述したステップＳ５において、エラー処理において用いた電圧差ΔＶのデータを読み出す一方で、エラー処理が行なわれていないＳＯＣセクションＳsecについては、エラー処理において用いた電圧差ΔＶのデータを読み出すのではなく、通常通り、前回以前の処理において算出された電圧差ΔＶのデータを読み出すこととなる。
　また、上述したステップＳ１５において、回帰直線の相関係数Ｒ2が予め定められた閾値未満であると判断された場合には、次回以降の処理において、さらに、エラー確率Ｐが算出されており（ステップＳ１０）、かつ、エラー確率Ｐが所定の閾値以上であると判定された場合（ステップＳ１１）には、エラー確率Ｐが所定の閾値以上であると判断された合計４点分（さらには、５点分以上）の電圧差データを直線回帰することで、同様にして回帰直線を求め、上述したステップＳ１４～Ｓ１７の処理が行なわれることとなる。そして、この際に、次回以降の処理において、エラー確率Ｐの算出が行なわれ（ステップＳ１０）、かつ、エラー確率Ｐが所定の閾値以上であると判定される（ステップＳ１１）状態が続く場合には、ステップＳ１５において、回帰直線の相関係数Ｒ2が予め定められた閾値以上であると判断されるまで繰り返し、上述したステップＳ１４～Ｓ１７の処理が行なわれることとなる。
　本実施形態においては、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの電圧が、容量調整のために用いられる、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの電圧を均一にするための電圧である目標均一化電圧Ｖtarと異なる電圧領域にある場合に、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの電圧差ΔＶを算出する。そして、本実施形態においては、算出した電圧差ΔＶの経時変化を求めることで、電圧差ΔＶの変化の傾向を把握する。そのため、本実施形態によれば、電圧差ΔＶの変化の傾向を精度良く把握することができ、これにより、組電池１００が異常状態（たとえば、組電池１００を構成する単電池のうち１または２以上の単電池の容量が低下してしまい、使用制限が必要となる状態）となる時期を適切に予測することが可能となる。特に、本実施形態によれば、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの電圧が、目標均一化電圧Ｖtarと所定電圧Ｖ1以上異なる電圧領域にある場合に、電圧差ΔＶを算出し、これを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうことにより、容量調整と、組電池１００の異常状態の予測とを良好に両立させることが可能となる。すなわち、本実施形態によれば、容量調整を適切に行ないながら、しかも、組電池１００が異常状態となる時期の予測を、容量調整の影響を受けることなく行なうことができる。
　また、本実施形態においては、図４に示すような関係を示すＳＯＣセクションテーブルを参照し、算出された電圧差ΔＶのデータから、この電圧差ΔＶのデータを算出した際における各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧に対応するＳＯＣ領域の属するＳＯＣセクションＳsecを決定する。そして、本実施形態では、ＳＯＣセクションＳsecに属する電圧差ΔＶのデータのみを用い、同じＳＯＣセクションＳsecに属する電圧差ΔＶのデータの経時変化を求めることで、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なう。すなわち、本実施形態では、ＳＯＣセクションＳsecごとに、電圧差ΔＶのデータを区分けし、ＳＯＣセクションＳsecごとに、電圧差ΔＶのデータの経時変化を求め、これにより、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なう。そのため、本実施形態によれば、同じＳＯＣセクションＳsecに属する電圧差ΔＶのデータのみを用いて、電圧差ΔＶの経時変化を求めることで、各時点で算出された電圧差ΔＶを適切に比較することができ、これにより、組電池１００が異常状態となる時期をより精度良く予測することができる。また、ＳＯＣセクションＳsecごとに、電圧差ΔＶの経時変化を求めて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうことにより、組電池１００の充電状態に拘わらず、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうことができ、そのため、運転者の組電池１００の使用習慣に左右されることなく、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうことができる。
　さらに、本実施形態によれば、図４に示すように、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が大きくなるＳＯＣ領域ほど、ＳＯＣセクションＳsecを構成するＳＯＣ範囲を狭く設定し、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が小さくなるＳＯＣ領域ほど、ＳＯＣセクションＳsecを構成するＳＯＣ範囲を広く設定することで、同じＳＯＣセクションＳsecに属する電圧差ΔＶのデータの比較精度をより高めることができ、結果として、組電池１００が異常状態となる時期の予測精度をより高めることができる。
　加えて、本実施形態によれば、組電池１００が異常状態となる時期を予測する際に、電圧差ΔＶのデータと、電圧差ΔＶの測定時刻との関係を直線回帰し、得られた回帰直線から、電圧差ΔＶが閾値ΔＶα以上となる時刻を、組電池１００が異常状態となる時期として予測するため、比較的簡便に、かつ、高精度に、組電池１００が異常状態となる時期の予測をすることができる。特に、本実施形態によれば、回帰直線の相関係数Ｒ2が所定値以上であり、回帰直線の信頼性が充分確保されている場合に、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうようにすることで、該予測の信頼性を高めることができる。
　あるいは、本実施形態によれば、電圧差ΔＶが比較的急峻に広がりつつあり、これにより、回帰直線の相関係数Ｒ2が低くなった場合においては、エラー確率Ｐが所定閾値以上となった連続した電圧差データを３点以上収集し、新たに別の回帰直線を算出し、新たに算出された回帰直線を用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうため、より適切に、組電池１００が異常状態となる時期を予測することができる。
　なお、上述の実施形態においては、図４に示すＳＯＣセクションＳsecのうち、全てのＳＯＣセクションＳsecで算出された電圧差ΔＶを保存しておき、全てのＳＯＣセクションＳsecにおいて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうような構成を例示したが、たとえば、図４に示すＳＯＣセクションＳsecのうち、一部のＳＯＣセクションＳsecで算出された電圧差ΔＶのみを保存しておき、該一部のＳＯＣセクションＳsecにおいて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうような構成としてもよい。具体的には、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が所定比率以上であるＳＯＣ領域に対応するＳＯＣセクションＳsec（すなわち、ＳＯＣセクションＳsecを構成するＳＯＣ範囲が狭く設定されているＳＯＣセクションＳsec）で得られた電圧差ΔＶのみを保存しておき、これを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうような構成としてもよい。特に、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が所定比率以上であるＳＯＣ領域においては、該変化の比率が低いＳＯＣ領域と比較して、容量差が同じ場合でも、電圧差ΔＶを大きな値として検出できるため（たとえば、後述の図１０参照）、該変化の比率が低いＳＯＣ領域と比較して、組電池１００が異常状態となる時期の予測を高い精度で行なうことができる。そのため、このような構成を採用することにより、メモリに保存されるデータ数の削減、および演算負荷の削減を可能としながら、組電池１００が異常状態となる時期の予測を高い精度で行なうことが可能となる。
　なお、この場合においては、上記効果をより高めることができるという点より、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が所定比率以上であるＳＯＣ領域に対応するＳＯＣセクションＳsecであることに加えて、目標均一化電圧Ｖtarの属するＳＯＣセクションＳsecとは異なるＳＯＣセクションＳsecにおいて、得られた電圧差ΔＶのみを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測をすることが好ましい。
　さらには、目標均一化電圧Ｖtarの属するＳＯＣセクションＳsecが、満充電ＳFULLの近傍のＳＯＣ領域にある場合には、放電下限ＳL_LIMの近傍のＳＯＣ領域にあるＳＯＣセクションＳsecにおいて、得られた電圧差ΔＶのみを用いるとともに、目標均一化電圧Ｖtarの属するＳＯＣセクションＳsecが、放電下限ＳL_LIMの近傍のＳＯＣ領域にある場合には、満充電ＳFULLの近傍のＳＯＣ領域にあるＳＯＣセクションＳsecにおいて、得られた電圧差ΔＶのみを用いることが、より好ましい。すなわち、目標均一化電圧Ｖtarの属するＳＯＣセクションＳsecのＳＯＣ領域と、反対のＳＯＣ領域において、電圧差ΔＶを検出し、これを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうことがより好ましい。この場合においては、目標均一化電圧Ｖtarにおいて、均一化された各単電池の電圧差が充分に解消されることとなるため、メモリに保存されるデータの削減、および演算負荷の削減を可能としながら、組電池１００が異常状態となる時期を予測する際における予測精度を顕著に高めることができる。
《第２実施形態》
　次いで、本発明の第２実施形態について説明する。
　第２実施形態においては、図１、図２に示す組電池システムにおいて、異常時期予測処理が後述する方法により実行される以外は、上述の第１実施形態と同様である。
　以下、第２実施形態における異常時期予測処理について説明する。
　図８、図９に、第２実施形態における異常時期予測処理の流れを示すフローチャートを示す。なお、以下に説明する異常時期予測処理は、たとえば、本実施形態に係る組電池システムが搭載されている車両がイグニッションオンされたときやチャージオンされたときに、開始される。また、以下の処理は、主として、バッテリコントローラ５００の予測部５０７により実行される。
　まず、ステップＳ１０１において、上述の第１実施形態のステップＳ１と同様に、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧、および電池温度の取得が行なわれる。
　次いで、ステップＳ１０２において、上述の第１実施形態のステップＳ１と同様に、制御部５０５により設定された目標均一化電圧Ｖtarと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ1以上であるか否かの判定が行なわれ、これらの差が所定電圧Ｖ1以上である場合には、ステップＳ１０３に進む。一方、これらの差が所定電圧Ｖ1未満である場合には、本処理を終了し、再び、ステップＳ１０１に戻る。
　次いで、ステップＳ１０３では、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の差分である電圧差を予め定められた特定のＳＯＣに規格化して算出する、規格化電圧差算出処理が行なわれる。ここで、図３に示すように、単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの一例として、ある正極材料とある負極材料とを組み合わせてなるリチウムイオン電池においては、ＳＯＣの変化に対する、端子電圧の変化の比率は、一定ではないという性質を有している。具体的には、満充電ＳFULLの近傍のＳＯＣ領域、および放電下限ＳL_LIMの近傍のＳＯＣ領域においては、電池のＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率が大きくなる一方で、それ以外のＳＯＣ領域（プラトー領域）においては、ＳＯＣ変化に対する端子電圧変化の比率は比較的小さくなるという性質を有している。たとえば、図１０に示すように、プラトー領域において、端子電圧がＶaである単電池Ａと、端子電圧がＶbである単電池Ｂとが存在している場合において、プラトー領域では、これらの電圧差（Ｖa－Ｖb）は、比較的小さい場合でも、放電下限ＳL_LIMの近傍のＳＯＣ領域では、それぞれ、端子電圧がＶa’ ，Ｖb’となり、これらの電圧差（Ｖa’－Ｖb’）は比較的大きなものとなる。そのため、たとえば、ある一定の容量差ΔＡｈを有する２つの単電池が存在していたとした場合、容量差としては、いずれもΔＡｈで同じであったとしても、これら２つの単電池の電圧差は、満充電ＳFULLの近傍のＳＯＣ領域と、プラトー領域とで異なる値となることとなる。言い換えれば、同じ電圧差ΔＶであっても、満充電ＳFULLの近傍のＳＯＣ領域と、プラトー領域とで異なる容量差を示すこととなる。そのため、第２実施形態では、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮ間の電圧差を算出する際に、予め定められた特定のＳＯＣ（以下、特定ＳＯＣαとする。）に規格化するＳＯＣ規格化処理を行ない、特定ＳＯＣαに規格化した際における、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮ間の電圧差である規格化電圧差を算出する。
　なお、特定ＳＯＣαとしては、特に限定されず、任意に設定することができるが、本実施形態では、特定ＳＯＣαとして、ＳＯＣの変化に対する電圧の変化の比率が大きなＳＯＣ領域、具体的には、満充電ＳFULLの近傍のＳＯＣ領域、または、放電下限ＳL_LIMの近傍のＳＯＣ領域のうちの所定のＳＯＣに設定する。特定ＳＯＣαを、ＳＯＣの変化に対する電圧の変化の比率が大きなＳＯＣ領域のうちの所定のＳＯＣに設定することにより、図１０からも理解できるように、得られる規格化電圧差を、比較的大きな差として算出することができる。そして、これにより、後述するステップＳ１０６～Ｓ１０９において、規格化電圧差の回帰直線を算出する際の算出精度、さらには、これに基づいて、組電池１００が異常状態となる時期を予測する際における予測精度をより高めることができる。
　加えて、特定ＳＯＣαとしては、目標均一化電圧Ｖtarが満充電ＳFULLの近傍のＳＯＣ領域にある場合には、放電下限ＳL_LIMの近傍のＳＯＣ領域のうちの所定のＳＯＣに設定するとともに、目標均一化電圧Ｖtarが放電下限ＳL_LIMの近傍のＳＯＣ領域にある場合には、満充電ＳFULLの近傍のＳＯＣ領域のうちの所定のＳＯＣに設定にすることもできる。すなわち、特定ＳＯＣαを、目標均一化電圧ＶtarのＳＯＣ領域と、反対のＳＯＣ領域のうちの所定のＳＯＣに設定にすることもできる。
　以下、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮ間の規格化電圧差の算出処理方法について、図１１に示すフローチャートに基づいて、説明する。
　まず、図１１に示すステップＳ２０１では、図８に示すステップＳ１０１で取得した各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧より、端子電圧が最大である単電池の端子電圧である最高電圧Ｖmaxと、端子電圧が最小である単電池の端子電圧である最低電圧Ｖminとを検出する処理が行われる。
　ステップＳ２０２では、ステップＳ２０１で検出された最高電圧Ｖmax、および最低電圧Ｖminと、ステップＳ１０１で取得した電池温度から、ＳＯＣテーブル記憶部５１０に記憶されている、図３に示す単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルに基づいて、最高電圧Ｖmaxを有する単電池のＳＯＣ（以下、ＳＯＣmaxとする。）、最低電圧Ｖminを有する単電池のＳＯＣ（以下、ＳＯＣminとする。）を算出する処理を行なう。なお、単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣと端子電圧との関係は、一般的に、電池温度に依存するという性質を有する。そのため、本実施形態の規格化電圧差の算出処理においては、ＳＯＣmaxおよびＳＯＣminを算出する際には、ステップＳ１０１で取得した電池温度を考慮して、図３に示す単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルに基づいて、算出を行なう。
　ステップＳ２０３では、ステップＳ２０２で算出したＳＯＣmaxおよびＳＯＣminに基づいて、最高電圧Ｖmaxを有する単電池と、最低電圧Ｖminを有する単電池との容量差ΔＡｈを算出する。なお、容量差ΔＡｈは、たとえば、組電池１００を構成する各単電池Ｍ１、Ｍ２、・・・、ＭＮの電池容量（定格容量または実容量）と、ステップＳ２０２で算出したＳＯＣmaxとＳＯＣminとの差を乗じることで、算出することができる。
　ステップＳ２０４では、最低電圧Ｖminを有する単電池のＳＯＣと、特定ＳＯＣαとから、図３に示す単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルに基づいて、Ｖminを有する単電池のＳＯＣと特定ＳＯＣαとの差分容量に該当する規格化容量差ΔＡｈnorを算出する。そして、算出した規格化容量差ΔＡｈnorより、最低電圧Ｖminを有する単電池のＳＯＣが、特定ＳＯＣαであるとした場合における、最低電圧Ｖminを有する単電池の電圧（以下、規格化最低電圧Ｖmin_norとする。）を、図３に示す単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルに基づいて、求める。ここで、図１２は、規格化電圧差の算出処理を説明するための図である。すなわち、ステップＳ２０４では、図１２に示すように、最低電圧Ｖminを有する単電池の端子電圧が、特定ＳＯＣαで規格化され、規格化最低電圧Ｖmin_norとされる。
　ステップＳ２０５では、最高電圧Ｖmaxを有する単電池のＳＯＣ、および、図３に示す単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルに基づいて、最高電圧Ｖmaxを有する単電池の容量から、上述したステップＳ２０４で算出した規格化容量差ΔＡｈnorを差し引き、規格化容量差ΔＡｈnorを差し引いた後における、高電圧Ｖmaxを有する単電池の電圧およびＳＯＣ（以下、それぞれ、規格化最高電圧Ｖmax_nor、およびＳＯＣmax_norとする。）を算出する。すなわち、ステップＳ２０５では、図１２に示すように、最高電圧Ｖmaxを有する単電池の端子電圧が、規格化容量差ΔＡｈnorで規格化され、規格化最高電圧Ｖmax_norとされる。
　ステップＳ２０６では、ステップＳ２０４で算出した規格化最低電圧Ｖmin_nor、ステップＳ２０５で算出した規格化最高電圧Ｖmax_norに基づいて、規格化電圧差ΔＶnorの算出が行なわれる。具体的には、規格化電圧差ΔＶnorは、規格化最高電圧Ｖmax_norと、規格化最低電圧Ｖmin_norとの差分を計算することで、算出される。
　以上のようにして、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮ間の規格化電圧差ΔＶnorの算出が行なわれる。なお、このように算出された規格化電圧差ΔＶnorは、最高電圧Ｖmaxを有する単電池と、最低電圧Ｖminを有する単電池との容量差ΔＡｈに応じた電圧差を、予め定められた特定ＳＯＣαで規格化したものであるため、異なるＳＯＣ領域において測定したデータ間の比較を可能とすることができるものである。
　次いで、図８に戻り、ステップＳ１０４では、バッテリコントローラ５００の電圧差データ記憶部５０８により、上述した規格化電圧差の算出処理により算出された規格化電圧差ΔＶnorのデータを、電圧差データ記憶部５０８に保存させる処理が行なわれる。この際において、規格化電圧差ΔＶnorのデータは、規格化電圧差ΔＶnorの算出に用いられた各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の測定時刻のデータとともに、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存される。なお、第２実施形態では、電圧差データ記憶部５０８は、第１実施形態のように、ＳＯＣセクションＳsecと関連付ける処理を行なわずに、ＳＯＣセクションＳsecと関連付けることなく、規格化電圧差ΔＶnorのデータを、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存させる。
　ステップＳ１０５では、電圧差データ記憶部５０８に保存されている、前回以前の処理（今までの処理）において算出された規格化電圧差ΔＶnorのデータを、測定時刻と対応付けて読出す処理が行なわれる。
　ステップＳ１０６では、上述した第１実施形態のステップＳ６と同様に、前回以前の処理において算出された規格化電圧差ΔＶnorのデータ、および今回の処理において算出された規格化電圧差ΔＶnorのデータと、これらのデータの測定時刻との関係を直線回帰することで、回帰直線を求める。
　次いで、ステップＳ１０７において、上述した第１実施形態のステップＳ７と同様に、回帰直線の相関係数Ｒ2が予め定められた閾値以上であるか否かの判断が行なわれ、相関係数Ｒ2が予め定められた閾値以上である場合には、ステップＳ１０８で、エラーフラグが０に設定され、ステップＳ１０９において、上述した第１実施形態のステップＳ９と同様に、規格化電圧差ΔＶnorが予め定められた閾値ΔＶα以上となる時刻を算出することで、組電池１００が異常状態となる時期の予測が行なわれる。
　また、ステップＳ１０７において、回帰直線の相関係数Ｒ2が予め定められた閾値未満であると判断された場合には、図９に示すステップＳ１１０～Ｓ１１９の処理が行なわれる。なお、図９に示すステップＳ１１０～Ｓ１１９の処理は、図６に示す第１実施形態のステップＳ１０～Ｓ１９の処理と同様である。ただし、第２実施形態においては、上述した第１実施形態のように、ＳＯＣセクションＳsecごとに、エラーフラグを設定し、ＳＯＣセクションＳsecごとに、このような処理を行なうのではなく、単一のエラーフラグを設定し、全ての電圧差ΔＶのデータについて、このような処理を行なう（後述する第３実施形態、第４実施形態においても同様。）。また、図９に示すステップＳ１１０～Ｓ１１９に係る処理が終了した後には、本処理を終了し、再度、ステップＳ１０１に戻ることとなる。
　第２実施形態によれば、上述した第１実施形態における利点に加えて、次の利点を有する。
　すなわち、第２実施形態においては、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮ間の電圧差を算出する際に、各単電池のＳＯＣを特定ＳＯＣαで規格化した、規格化電圧差ΔＶnorを算出し、規格化電圧差ΔＶnorを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なう。そのため、第２実施形態によれば、異なるＳＯＣ条件において検出された電圧差データ間における、データの互換性を良好なものとすることができ、これにより、電圧差データを、高い精度で比較することができ、各単電池間の電圧差の経時変化をより高い精度で求めることができる。
《第３実施形態》
　次いで、本発明の第３実施形態について説明する。
　第３実施形態においては、図１、図２に示す組電池システムにおいて、異常時期予測処理が後述する方法により実行される以外は、上述の第１実施形態と同様である。
　以下、第３実施形態における異常時期予測処理について説明する。
　図１３に、第３実施形態における異常時期予測処理の流れを示すフローチャートを示す。なお、以下に説明する異常時期予測処理は、たとえば、本実施形態に係る組電池システムが搭載されている車両がイグニッションオンされたときやチャージオンされたときに、開始される。なお、以下の処理は、主として、バッテリコントローラ５００の予測部５０７により実行される。
　まず、ステップＳ３０１において、上述の第１実施形態のステップＳ１と同様に、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧、および電池温度の取得が行なわれる。
　次いで、ステップＳ３０２において、上述の第１実施形態のステップＳ１と同様に、制御部５０５により設定された目標均一化電圧Ｖtarと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ1以上であるか否かの判定が行なわれ、これらの差が所定電圧Ｖ1以上である場合には、ステップＳ３０３に進む。一方、これらの差が所定電圧Ｖ1未満である場合には、本処理を終了し、再び、ステップＳ３０１に戻る。
　ステップＳ３０３では、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧から、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣが、予め定められた所定のＳＯＣ領域Ｓrにあるか否かの判定が行なわれる。各単電池が、予め定められた所定のＳＯＣ領域Ｓrにある場合には、ステップＳ３０５に進む。一方、各単電池が、予め定められた所定のＳＯＣ領域Ｓrにない場合には、本処理を終了し、再び、ステップＳ３０１に戻る。なお、予め定められた所定のＳＯＣ領域Ｓrとしては、特に限定されないが、本実施形態では、ＳＯＣの変化に対する電圧の変化の比率が大きなＳＯＣ領域、具体的には、満充電ＳFULLの近傍のＳＯＣ領域、または、放電下限ＳL_LIMの近傍のＳＯＣ領域のうち所定のＳＯＣ範囲が設定される。また、本実施形態においては、制御部５０５により設定された目標均一化電圧Ｖtarに対応するＳＯＣが、満充電ＳFULLの近傍のＳＯＣ領域内にある場合には、上記所定のＳＯＣ領域Ｓrは、放電下限ＳL_LIMの近傍のＳＯＣ領域に設定する。一方、制御部５０５により設定された目標均一化電圧Ｖtarに対応するＳＯＣが、放電下限ＳL_LIMの近傍のＳＯＣ領域内にある場合には、上記所定のＳＯＣ領域Ｓrは、満充電ＳFULLの近傍のＳＯＣ領域に設定する。
　次いで、ステップＳ３０４では、上述した第１実施形態のステップＳ３と同様にして、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の差分である電圧差ΔＶの算出が行なわれる。
　次いで、ステップＳ３０５では、バッテリコントローラ５００の電圧差データ記憶部５０８により、ステップＳ３０４で算出された電圧差ΔＶのデータを、電圧差データ記憶部５０８に保存させる処理が行なわれる。この際において、電圧差ΔＶのデータは、電圧差ΔＶの算出に用いられた各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の測定時刻のデータとともに、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存される。なお、第３実施形態では、電圧差データ記憶部５０８は、第１実施形態のように、ＳＯＣセクションＳsecと関連付ける処理を行なわずに、ＳＯＣセクションＳsecと関連付けることなく、電圧差ΔＶのデータを、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存させる。
　ステップＳ３０６では、電圧差データ記憶部５０８に保存されている、前回以前の処理（今までの処理）において算出された電圧差ΔＶのデータを、測定時刻と対応付けて読出す処理が行なわれる。
　ステップＳ３０７では、上述した第１実施形態のステップＳ６と同様に、前回以前の処理において算出された電圧差ΔＶのデータ、および今回の処理において算出された電圧差ΔＶのデータと、これらのデータの測定時刻との関係を直線回帰することで、回帰直線を求める。
　次いで、ステップＳ３０８において、上述した第１実施形態のステップＳ７と同様に、回帰直線の相関係数Ｒ2が予め定められた閾値以上であるか否かの判断が行なわれ、相関係数Ｒ2が予め定められた閾値以上である場合には、ステップＳ３０９で、エラーフラグが０に設定され、ステップＳ３１０において、上述した第１実施形態のステップＳ９と同様に、電圧差ΔＶが予め定められた閾値ΔＶα以上となる時刻を算出することで、組電池１００が異常状態となる時期の予測が行なわれる。
　また、ステップＳ３０８において、回帰直線の相関係数Ｒ2が予め定められた閾値未満であると判断された場合には、上述の第２実施形態における図９に示すステップＳ１１０～Ｓ１１９の処理が行なわれる（ただし、第３実施形態では、ステップＳ１１０～Ｓ１１９において、規格化電圧差ΔＶnorの代わりに、電圧差ΔＶを用いる。）。また、図９に示すステップＳ１１０～Ｓ１１９に係る処理が終了した後には、本処理を終了し、再度、ステップＳ３０１に戻ることとなる。
　第３実施形態によれば、上述した第１実施形態における利点に加えて、次の利点を有する。
　すなわち、第３実施形態によれば、予め定められた所定のＳＯＣ領域Ｓrにある場合に、電圧差ΔＶを算出し、算出した電圧差ΔＶを用いて、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行なうため、メモリに保存されるデータ数の削減、および演算負荷の削減を可能としながら、組電池１００が異常状態となる時期の予測を高い精度で行なうことが可能となる。
　なお、第３実施形態においては、予め定められた所定のＳＯＣ領域Ｓrとして、目標均一化電圧Ｖtarが満充電ＳFULLの近傍のＳＯＣ領域にある場合には、放電下限ＳL_LIMの近傍のＳＯＣ領域に設定するとともに、目標均一化電圧Ｖtarが放電下限ＳL_LIMの近傍のＳＯＣ領域にある場合には、満充電ＳFULLの近傍のＳＯＣ領域に設定してもよい。すなわち、予め定められた所定のＳＯＣ領域Ｓrを、目標均一化電圧ＶtarのＳＯＣ領域と、反対のＳＯＣ領域に設定にすることもできる。この場合においては、目標均一化電圧Ｖtarにおいて、均一化された各単電池の電圧差が充分に解消されることとなるため、メモリに保存されるデータの削減、および演算負荷の削減を可能としながら、組電池１００が異常状態となる時期を予測する際における予測精度を顕著に高めることができる。
《第４実施形態》
　次いで、本発明の第４実施形態について説明する。
　第４実施形態においては、図１、図２に示す組電池システムにおいて、異常時期予測処理が後述する方法により実行される以外は、上述の第１実施形態と同様である。
　以下、第４実施形態における異常時期予測処理について説明する。
　図１４に、第４実施形態における異常時期予測処理の流れを示すフローチャートを示す。
　第４実施形態においては、図１４に示すように、第１実施形態のステップＳ２において、制御部５０５により設定された目標均一化電圧Ｖtarと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ1以上であるか否かの判定の結果、これらの差が、所定電圧Ｖ1未満である場合に、ステップＳ４００に進み、微小短絡を検出することで異常状態となる時期を予測するための微小短絡異常検出処理を行う以外は、第１実施形態と同様である。すなわち、第４実施形態においては、ステップＳ２において、制御部５０５により設定された目標均一化電圧Ｖtarと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ1以上であるか否かの判定の結果、これらの差が、所定電圧Ｖ1以上である場合には、上述した第１実施形態と同様に、ステップＳ１～Ｓ９、および図６に示すステップＳ１０～Ｓ２０の処理が行なわれる。
　なお、目標均一化電圧Ｖtarと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ1未満である場合には、目標均一化電圧Ｖtarにおいて、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧が均一にされた状態（あるいは、均一にされてからほとんど充放電が行なわれていない状態）にあると判断でき、そのため、この場合には、通常、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧は均一となっていると考えられる。しかしその一方で、組電池１００を構成する単電池に微小短絡が発生している場合には、微小短絡が発生している単電池は、他の単電池に比べて端子電圧が低くなることが想定される。そのため、第４実施形態においては、目標均一化電圧Ｖtarと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ1未満である場合には、以下に説明する微小短絡異常検出処理を行なうことで、微小短絡の度合いが大きくなり、異常状態となる時期の予測を行なう。
　以下、微小短絡を検出することで異常状態となる時期を予測するための微小短絡異常検出処理について説明する。図１５、図１６は、微小短絡異常検出処理の流れを示すフローチャートである。
　まず、図１５のステップＳ４０１では、上述した第１実施形態のステップＳ３と同様にして、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の差分を演算することで、微小短絡検出用電圧差ΔＶsの算出が行なわれる。
　次いで、ステップＳ４０２では、バッテリコントローラ５００の電圧差データ記憶部５０８により、ステップＳ４０２で算出された微小短絡検出用電圧差ΔＶsのデータを、電圧差データ記憶部５０８に保存させる処理が行なわれる。この際において、微小短絡検出用電圧差ΔＶsのデータは、微小短絡検出用電圧差ΔＶsの算出に用いられた各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧の測定時刻のデータとともに、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存される。なお、微小短絡異常検出処理においては、ＳＯＣセクションＳsecと関連付ける処理を行なわずに、ＳＯＣセクションＳsecと関連付けることなく、微小短絡検出用電圧差ΔＶsのデータを、バッテリコントローラ５００に備えられたメモリに保存させる。
　ステップＳ４０３では、電圧差データ記憶部５０８に保存されている、前回以前の微小短絡異常検出処理において算出された微小短絡検出用電圧差ΔＶsのデータを、測定時刻と対応付けて読出す処理が行なわれる。
　ステップＳ４０４では、上述した第１実施形態のステップＳ６と同様に、前回以前の微小短絡異常検出処理において算出された微小短絡検出用電圧差ΔＶsのデータ、および今回の処理において算出された微小短絡検出用電圧差ΔＶsのデータと、これらのデータの測定時刻との関係を直線回帰することで、回帰直線を求める。
　次いで、ステップＳ４０５において、上述した第１実施形態のステップＳ７と同様に、回帰直線の相関係数Ｒ2が予め定められた閾値以上であるか否かの判断が行なわれ、相関係数Ｒ2が予め定められた閾値以上である場合には、ステップＳ４０６で、微小短絡検出用エラーフラグが０に設定される。そして、ステップＳ４０７に進む。
　ステップＳ４０７では、ステップＳ４０４で得られた回帰直線に基づいて、微小短絡の度合いが大きくなることで、異常状態となる時期の予測が行なわれる。具体的には、ステップＳ４０４で得られた回帰直線を外挿する処理が行なわれ、外挿された回帰直線から、微小短絡検出用電圧差ΔＶsが予め定められた微小短絡検出用閾値ΔＶβ以上となる時刻を算出し、算出された時刻を、微小短絡の度合いが大きくなり、異常状態となる時期とする。なお、本実施形態において、微小短絡検出用閾値ΔＶβとしては、微小短絡の度合いが大きくなることで、異常状態となると判断できるような値に設定すればよく、たとえば、上述した閾値ΔＶαと同じ値であってもよいし、異なる値であってもよい。そして、このようにして求められた、微小短絡の度合いが大きくなることで、異常状態となる時期の情報は、予測部５０７から、通信部５１０に送信され、通信部５１０により、ユーザの有する携帯電話などの無線通信端末や、車両に備えられた車載装置に送信され、無線通信端末や車載装置を介して、ユーザに対して、提供される。その後、微小短絡異常検出処理を終了し、再度、ステップＳ１に戻ることとなる。
　また、ステップＳ４０５において、回帰直線の相関係数Ｒ2が予め定められた閾値未満であると判断された場合には、図１６に示すステップＳ４０８～Ｓ４１７の処理が行なわれる。なお、図１６に示すステップＳ４０８～Ｓ４１７の処理は、図９に示す第２実施形態のステップＳ１１０～Ｓ１１９において、規格化電圧差ΔＶnorの代わりに、微小短絡検出用電圧差ΔＶsを、エラーフラグの代わりに、微小短絡検出用エラーフラグを用いる以外は、図９に示す第２実施形態のステップＳ１１０～Ｓ１１９と同様である。また、図１６に示すステップＳ４０８～Ｓ４１７に係る処理が終了した後には、微小短絡異常検出処理を終了し、再度、ステップＳ１に戻ることとなる。
　第４実施形態によれば、上述した第１実施形態における利点に加えて、次の利点を有する。
　すなわち、第４実施形態によれば、目標均一化電圧Ｖtarと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ1未満である場合に、微小短絡検出用電圧差ΔＶsを算出し、算出した微小短絡検出用電圧差ΔＶsを用いることで、第１実施形態で予測可能な異常状態（たとえば、組電池１００を構成する単電池のうち１または２以上の単電池の容量が低下してしまい、使用制限が必要となる状態）とは異なる異常状態、すなわち、微小短絡の度合いが大きくなることで、異常状態となる時期を適切に予測することができる。
　なお、上述した実施形態では、第１実施形態のステップＳ２において、目標均一化電圧Ｖtarと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ1未満である場合に、微小短絡異常検出処理を行う処理を例示したが、特に限定されず、第２実施形態および第３実施形態においても、このような微小短絡異常検出処理を行う処理をしてももちろんよく、この場合にも同様の作用効果を奏することができる。
　なお、上述した実施形態において、予測部５０７は本発明の内部状態検出手段および予測手段に、電圧差データ記憶部５０８は本発明の時系列データ記憶手段に、容量調整部５０４および制御部５０５は本発明の容量調整手段に、制御部５０５は本発明の目標電圧設定手段に、ＳＯＣテーブル記憶部５１０は本発明のＳＯＣ－電圧テーブル記憶手段に、それぞれ相当する。
　以上、本発明の実施形態について説明したが、これらの実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
　たとえば、上述した各実施形態においては、各単電池の電圧差の経時変化に基づいて、組電池１００が異常状態となる時期を予測する態様を例示したが、電圧差の経時変化に代えて、各単電池のＳＯＣ差の経時変化、各単電池の容量差の経時変化、または、各単電池の内部抵抗の経時変化に基づいて、組電池１００が異常状態となる時期を予測するような態様としてもよい。特に、各単電池の電圧差とＳＯＣ差との間には、一定の相関関係があり、そのため、上述した実施形態において、各単電池の電圧差に代えて、各単電池のＳＯＣ差を用いた場合においても、ほぼ同様の構成を採用することが可能であるため、好ましい。
　さらに、上述した各実施形態においては、目標均一化電圧Ｖtarと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ1以上（未満）である場合に、電圧差ΔＶ（微小短絡検出用電圧差ΔＶ）を算出し、これに基づいて、組電池１００が異常状態となる時期の予測をするような構成を例示したが、目標均一化電圧Ｖtarに対応するＳＯＣと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮのＳＯＣとの差が、所定値以上（未満）である場合に、電圧差ΔＶ（微小短絡検出用電圧差ΔＶ）を算出し、これに基づいて、組電池１００が異常状態となる時期の予測をするような構成としてもよい。さらには、目標均一化電圧Ｖtarと各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧とを直接比較する代わりに、目標均一化電圧Ｖtarとなってから、所定時間以上経過している場合（所定時間未満である場合）に、目標均一化電圧Ｖtarと、各単電池Ｃ１、Ｃ２、・・・、ＣＮの端子電圧との差が所定電圧Ｖ1以上となった（未満である）と判定し、電圧差ΔＶ（微小短絡検出用電圧差ΔＶ）を算出し、これに基づいて、組電池１００が異常状態となる時期の予測をするような構成としてもよい。
　さらに、組電池１００が異常状態となる時期を予測する際には、組電池１００以外の他の組電池の電圧差の時系列データを取得し、他の組電池の電圧差の時系列データを参照して、組電池１００が異常状態となる時期を予測するような構成としてもよい。特に、このような構成を採用することにより、統計的な情報を多く収集することができ、また、他の組電池における情報を活用することで、現在の組電池の状態が他の組電池を含めた全体の傾向に対する該等組電池の異常の程度を事前に判断することができると同時に、組電池１００が異常状態となる時期を高い精度で予測することができる。
　また、上述した実施形態では、エラー確率Ｐが所定閾値以上となった電圧差データが連続して３点以上収集された場合に、新たに別の回帰直線を算出するような構成を例示したが、エラー確率Ｐが所定閾値以上となった電圧差データが連続して３点以上収集された場合に特に限定されず、たとえば、このような電圧差データが４点以上収集された場合、さらには、それ以上収集された場合に、新たに別の回帰直線を算出するような構成としてもよい。
　また、上述した実施形態においては、本実施形態に係る異常時期予測処理をバッテリコントローラ５００で行なう態様を例示したが、外部の異常検出装置にて、上述した異常時期予測処理を行なうような構成としてもよい。この場合においては、たとえば、異常検出装置は、組電池１００のユーザの有する携帯電話や車載機などの無線通信端末、またはネットワーク化された充電設備を介して、バッテリコントローラ５００から、組電池１００を構成する各単電池の端子電圧を取得する。そして、異常検出装置は、取得した端子電圧の情報から、予め定められた一定の条件下における、各単電池間の電圧差を検出し、検出した電圧差のデータに基づいて、上述した方法にしたがって、組電池１００が異常状態となる時期の予測を行い、予測結果を、組電池１００のユーザの有する携帯電話や車載機などに送信するような構成とすることができる。

Claims (16)

  1. 　複数の単電池を備えた組電池の制御装置であって、
    　前記組電池を構成する複数の単電池の電圧を均一にするための電圧である目標電圧を設定する目標電圧設定手段と、
    　前記目標電圧において、前記組電池を構成する複数の単電池の電圧が均一となるように、容量調整を行なう容量調整手段と、
    　前記複数の単電池の端子電圧またはＳＯＣを検出し、検出した端子電圧またはＳＯＣに基づいて、前記複数の単電池間の電圧差またはＳＯＣ差を、電圧差データまたはＳＯＣ差データとして検出する内部状態検出手段と、
    　前記内部状態検出手段で検出された前記電圧差データまたはＳＯＣ差データを、時系列ごとに、記憶する時系列データ記憶手段と、
    　前記時系列データ記憶手段に記憶されている前記電圧差データまたはＳＯＣ差データのうち、前記目標電圧と所定電圧以上異なる電圧領域または該電圧領域に対応するＳＯＣ領域にて検出された電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化に基づいて、前記組電池が第１の異常状態となる時期を予測する予測手段と、を備える組電池の制御装置。
  2. 　請求項１に記載の組電池の制御装置において、
    　前記時系列データ記憶手段は、前記単電池の満充電から放電下限までのＳＯＣ範囲を、複数のＳＯＣセクションに区分けしたＳＯＣセクションテーブルを備え、
    　前記時系列データ記憶手段は、前記内部状態検出手段で検出された前記電圧差データまたはＳＯＣ差データを、時系列ごとに、記憶する際に、前記ＳＯＣセクションテーブルに基づいて、前記電圧差データまたはＳＯＣ差データの検出を行った際におけるＳＯＣに対応するＳＯＣセクションと関連付けて記憶し、
    　前記予測手段は、前記電圧差データまたはＳＯＣ差データのうち、同じＳＯＣセクションに属する電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化に基づいて、前記組電池が第１の異常状態となる時期を予測する組電池の制御装置。
  3. 　請求項２に記載の組電池の制御装置において、
    　前記複数のＳＯＣセクションは、ＳＯＣ変化に対する電圧変化の比率が大きい領域ほど、狭いＳＯＣ範囲をとるように設定されている組電池の制御装置。
  4. 　請求項３に記載の組電池の制御装置において、
    　前記予測手段は、ＳＯＣ範囲の大きさが所定範囲以下であるＳＯＣセクションに属する電圧差データまたはＳＯＣ差データのうち、同じＳＯＣセクションに属する電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化に基づいて、前記組電池が異常状態となる時期を予測する組電池の制御装置。
  5. 　請求項４に記載の組電池の制御装置において、
    　前記予測手段は、ＳＯＣ範囲の大きさが所定範囲以下であり、かつ、前記目標電圧に対応するＳＯＣの属するＳＯＣセクションと異なる、ＳＯＣ変化に対する電圧変化の比率を有するＳＯＣセクションに属する電圧差データまたはＳＯＣ差データのうち、同じＳＯＣセクションに属する電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化に基づいて、前記組電池が第１の異常状態となる時期を予測する組電池の制御装置。
  6. 　請求項１～５のいずれかに記載の組電池の制御装置において、
    　前記複数の単電池のＳＯＣと端子電圧との関係を示すテーブルを記憶するＳＯＣ－電圧テーブル記憶手段をさらに備え、
    　前記内部状態検出手段は、前記電圧差データを検出する際に、前記ＳＯＣ－電圧テーブル記憶手段に記憶された前記テーブルを用いて、検出の対象となる複数の単電池のＳＯＣを、所定のＳＯＣに規格化することにより、規格化端子電圧を算出し、得られた規格化端子電圧に基づいて、前記電圧差データの検出を行う組電池の制御装置。
  7. 　請求項６に記載の組電池の制御装置において、
    　規格化を行うための前記所定のＳＯＣが、ＳＯＣ変化に対する電圧変化の比率が所定値以上であるＳＯＣ領域にある所定のＳＯＣである組電池の制御装置。
  8. 　請求項７に記載の組電池の制御装置において、
    　規格化を行うための前記所定のＳＯＣが、ＳＯＣ変化に対する電圧変化の比率が所定値以上であり、かつ、前記目標電圧に対応するＳＯＣ領域における、ＳＯＣ変化に対する電圧変化の比率と異なる比率を有するＳＯＣ領域にある所定のＳＯＣである組電池の制御装置。
  9. 　請求項１～８のいずれかに記載の組電池の制御装置において、
    　前記内部状態検出手段は、ＳＯＣ変化に対する電圧変化の比率が所定値以上であり、かつ、前記目標電圧に対応するＳＯＣ領域における、ＳＯＣ変化に対する電圧変化の比率と異なる比率を有するＳＯＣ領域または該ＳＯＣ領域に対応する電圧領域にて、前記電圧差データまたはＳＯＣ差データを検出する組電池の制御装置。
  10. 　請求項１～９のいずれかに記載の組電池の制御装置において、
    　前記予測手段は、前記目標電圧に対する変化が所定電圧未満である電圧領域または前記電圧領域に対応するＳＯＣ領域にて検出された電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化に基づいて、前記組電池が、前記第１の異常状態とは異なる第２の異常状態となる時期を予測する組電池の制御装置。
  11. 　請求項１～９のいずれかに記載の組電池の制御装置において、
    　前記予測手段は、前記時系列データ記憶手段に記憶された前記電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化を直線回帰することで、回帰直線を得て、得られた回帰直線に基づいて、前記組電池が第１の異常状態となる時期を予測する組電池の制御装置。
  12. 　請求項１０に記載の組電池の制御装置において、
    　前記予測手段は、前記時系列データ記憶手段に記憶された前記電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化を直線回帰することで、回帰直線を得て、得られた回帰直線に基づいて、前記組電池が第２の異常状態となる時期を予測する組電池の制御装置。
  13. 　請求項１１または１２に記載の組電池の制御装置において、
    　前記予測手段は、前記回帰直線の信頼性の判定を行ない、前記回帰直線の信頼性が所定値以上の場合に、前記回帰直線より、前記複数の単電池間の電圧差またはＳＯＣ差が、所定の閾値以上となる時期を算出し、前記閾値以上となる時期を、前記組電池が第１の異常状態または第２の異常状態となる時期として予測する組電池の制御装置。
  14. 　請求項１１～１３のいずれかに記載の組電池の制御装置において、
    　前記予測手段は、前記回帰直線の信頼性が前記所定値未満である場合には、前記時系列データ記憶手段に記憶されている前記電圧差データまたはＳＯＣ差データのうち、他の電圧差データまたはＳＯＣ差データの分布から所定値以上外れた電圧差データまたはＳＯＣ差データが所定数以上検出されたか否かの判断を行ない、前記他の電圧差データまたはＳＯＣ差データの分布から所定値以上外れた電圧差データまたはＳＯＣ差データが所定数以上検出された場合には、該電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化を直線回帰することで、回帰直線を得て、
    　前記予測手段は、得られた回帰直線の信頼性の判定を行ない、前記回帰直線の信頼性が所定値以上の場合に、前記回帰直線より、前記複数の単電池間の電圧差またはＳＯＣ差が、所定の閾値以上となる時期を算出し、前記閾値以上となる時期を、前記組電池が第１の異常状態または第２の異状態となる時期として予測する組電池の制御装置。
  15. 　請求項１～１４のいずれかに記載の組電池の制御装置において、
    　前記制御装置の制御の対象である組電池とは異なる、他の組電池の複数の単電池間の電圧差データまたはＳＯＣ差データを取得する取得手段をさらに備え、
    　前記予測手段は、前記組電池が異常状態となる時期を予測する際に、前記取得手段により取得された前記他の組電池の電圧差データまたはＳＯＣ差データを参照して、予測を行なうと同時に、現在の組電池の状態が他の組電池を含めた全体の傾向に対する該等組電池の異常の程度を事前に判断する組電池の制御装置。
  16. 　請求項１～１５のいずれかに記載の組電池の制御装置において、
    　前記予測手段により予測された前記組電池が異常状態となる時期の情報を、無線通信端末または車載機を介して、ユーザに報知する報知手段をさらに備える組電池の制御装置。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114633664A (zh) * 2020-11-30 2022-06-17 宁德时代新能源科技股份有限公司 一种充电预警方法、电池管理系统以及车辆

Families Citing this family (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9269994B2 (en) * 2011-12-29 2016-02-23 Blackberry Limited Power pack remaining capacity level detection
DE102012211125A1 (de) * 2012-06-28 2014-01-02 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Datenübertragung zwischen elektronischen Steuergeräten, Batterie und Kraftfahrzeug mit einer solchen Batterie
DE102012013405A1 (de) * 2012-07-05 2014-01-09 Audi Ag Diagnoseeinrichtung zur Überprüfung einer Steuersignalleitung
JP6118555B2 (ja) * 2012-12-20 2017-04-19 中国電力株式会社 土壌固有熱抵抗測定装置、土壌固有熱抵抗測定方法、及び土壌固有熱抵抗測定システム
US20150355286A1 (en) * 2013-01-22 2015-12-10 Sanyo Electric Co., Ltd. System for estimating failure in cell module
WO2014136593A1 (ja) * 2013-03-07 2014-09-12 古河電気工業株式会社 二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法
CN103336248B (zh) * 2013-07-25 2015-08-19 哈尔滨工业大学 基于电池退化状态模型的锂离子电池循环寿命预测方法
JP6206117B2 (ja) * 2013-11-21 2017-10-04 日産自動車株式会社 電池モジュールの制御装置及び電池モジュールの状態判別方法
US10033213B2 (en) * 2014-09-30 2018-07-24 Johnson Controls Technology Company Short circuit wake-up system and method for automotive battery while in key-off position
KR102268638B1 (ko) * 2014-10-13 2021-06-23 현대모비스 주식회사 배터리 교체 시기 판단 시스템 및 방법
DE102016107448A1 (de) * 2016-04-21 2017-10-26 enfas GmbH Energiespeichersystem
CN109313235B (zh) * 2016-06-22 2021-07-06 株式会社村田制作所 组电池电路、容量系数检测方法
CN107870301B (zh) * 2016-09-27 2020-09-04 华为技术有限公司 一种电池微短路的检测方法及装置
CN106556802A (zh) * 2016-11-01 2017-04-05 东软集团股份有限公司 一种蓄电池组异常单体电池识别方法及装置
KR102038610B1 (ko) 2016-12-05 2019-10-30 주식회사 엘지화학 배터리 관리 장치 및 방법
US9774197B1 (en) * 2017-02-22 2017-09-26 Bordrin Motor Corporation, Inc. Battery internal short-circuit detection method based on cell charge balancing
DE102017208770B4 (de) * 2017-05-23 2019-03-28 Audi Ag Verfahren zur Prüfung eines Batteriezustands und Prüfvorrichtung zur Prüfung eines Batteriezustands
CN107599858B (zh) * 2017-08-31 2021-01-29 西安特锐德智能充电科技有限公司 一种充换电一体的动力电池系统和工作方法和应用
KR102239365B1 (ko) 2017-10-20 2021-04-09 주식회사 엘지화학 배터리 충전 상태 추정 장치
CN107831443A (zh) * 2017-10-20 2018-03-23 开沃新能源汽车集团有限公司 基于相关系数的电池系统短路故障诊断方法
CN111492555B (zh) * 2017-12-22 2023-09-15 三洋电机株式会社 管理装置和电源系统
TWI692173B (zh) * 2018-04-09 2020-04-21 茂達電子股份有限公司 非窄電壓直流充電器及其控制方法
KR102361334B1 (ko) * 2018-05-09 2022-02-09 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 제어 장치 및 이를 포함하는 에너지 저장 시스템
WO2019243950A1 (ja) * 2018-06-22 2019-12-26 株式会社半導体エネルギー研究所 蓄電装置の異常検知方法、及び蓄電装置の制御装置
JP7289113B2 (ja) * 2018-07-25 2023-06-09 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 管理装置、及び電源システム
US11949257B2 (en) * 2018-07-25 2024-04-02 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Management device and power supply system
US10608442B1 (en) * 2018-09-24 2020-03-31 Texas Instruments Incorporated Adaptive cell-balancing
KR102569897B1 (ko) 2018-10-08 2023-08-23 현대자동차주식회사 배터리 진단방법 및 장치
JP7056513B2 (ja) * 2018-10-26 2022-04-19 トヨタ自動車株式会社 電池制御装置
US10992147B2 (en) * 2019-09-25 2021-04-27 GM Global Technology Operations LLC Diagnostic method for electric propulsion system with reconfigurable battery system
KR20220100684A (ko) * 2019-11-20 2022-07-15 데크라 에스에 트랙션 배터리의 상태 값을 결정하는 방법
KR20210079020A (ko) * 2019-12-19 2021-06-29 주식회사 엘지화학 불량 배터리 셀 조기 검출 장치 및 방법
US20220026499A1 (en) * 2020-07-23 2022-01-27 Guangzhou Automobile Group Co., Ltd. Method and System for Monitoring Health Condition of Battery Pack
WO2022075655A1 (en) * 2020-10-06 2022-04-14 Samsung Electronics Co., Ltd. Methods and systems for detecting faulty behavior in a battery
CN112319305A (zh) * 2020-10-10 2021-02-05 蔚来汽车科技(安徽)有限公司 车辆的安全监控方法、监控系统和装置
US11565605B2 (en) * 2020-10-29 2023-01-31 Wing Aviation Llc Systems and methods for battery capacity management in a fleet of UAVs
KR20220089969A (ko) * 2020-12-22 2022-06-29 삼성전자주식회사 배터리의 단락 검출 장치 및 방법
CN112737049B (zh) * 2021-01-04 2023-04-14 珠海格力电器股份有限公司 一种电池均衡控制方法、装置及电池模组
KR20220100442A (ko) * 2021-01-08 2022-07-15 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 진단 장치, 배터리 시스템 및 배터리 진단 방법
US11967851B2 (en) * 2021-02-25 2024-04-23 GM Global Technology Operations LLC Electrified powertrain with method for determining battery limits based on cell factors
CN113433458B (zh) * 2021-07-16 2023-06-27 北京现代汽车有限公司 电池健康状态的确定方法和装置
EP4123321A1 (de) 2021-07-23 2023-01-25 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren, vorrichtung und computerprogrammprodukt zur restwertbestimmung von batteriespeichern
CN113554229A (zh) * 2021-07-23 2021-10-26 国网青海省电力公司信息通信公司 三相电压不平衡异常检测方法及装置
EP4123319B1 (de) 2021-07-23 2024-02-14 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren, vorrichtung und computerprogrammprodukt zur lebensdauerabschätzung von batteriespeichern
CN113625176B (zh) * 2021-08-02 2024-02-09 合肥国轩高科动力能源有限公司 一种锂离子电池模块soc差计算方法及设备
CN113945753B (zh) * 2021-09-01 2023-11-28 力高(山东)新能源技术有限公司 一种判断电池组电芯电压异常的方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62100670A (ja) * 1985-10-28 1987-05-11 Matsushita Electric Ind Co Ltd アルカリ畜電池パツクの容量減劣化の検出方法
JP2003204627A (ja) * 2001-09-14 2003-07-18 Matsushita Electric Ind Co Ltd バッテリ制御装置

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS59158276U (ja) * 1983-04-08 1984-10-24 日本電池株式会社 蓄電池寿命判定器
JPH08140206A (ja) * 1994-11-09 1996-05-31 Fuji Heavy Ind Ltd 電気自動車のバッテリ管理方法
JPH08140209A (ja) * 1994-11-11 1996-05-31 Fuji Heavy Ind Ltd 電気自動車のバッテリ管理システム
JPH08308114A (ja) * 1995-05-10 1996-11-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd シール鉛蓄電池の寿命判定方法
JP3273714B2 (ja) * 1995-06-30 2002-04-15 松下電器産業株式会社 二次電池の保護装置
JPH0973922A (ja) * 1995-09-06 1997-03-18 Matsushita Electric Ind Co Ltd 蓄電池の作動方法
JP2001110459A (ja) * 1999-10-06 2001-04-20 Nec Mobile Energy Kk 容量補正機能を備えた電池パック
US6366054B1 (en) * 2001-05-02 2002-04-02 Honeywell International Inc. Method for determining state of charge of a battery by measuring its open circuit voltage
JP4019815B2 (ja) * 2002-06-26 2007-12-12 日産自動車株式会社 組電池の異常診断装置および方法
US7081737B2 (en) * 2003-06-19 2006-07-25 O2Micro International Limited Battery cell monitoring and balancing circuit
JP4130425B2 (ja) 2003-07-29 2008-08-06 パナソニックＥｖエナジー株式会社 二次電池の充放電電気量推定方法および装置、二次電池の分極電圧推定方法および装置、並びに二次電池の残存容量推定方法および装置
JP4283615B2 (ja) * 2003-08-14 2009-06-24 パナソニックＥｖエナジー株式会社 二次電池の電圧補正方法および装置、並びに二次電池の残存容量推定方法および装置
JP2005278249A (ja) * 2004-03-23 2005-10-06 Nissan Motor Co Ltd 組電池の容量調整装置および容量調整方法
JP4767558B2 (ja) * 2005-03-07 2011-09-07 日立ビークルエナジー株式会社 電源装置用状態検知装置，電源装置及び電源装置に用いられる初期特性抽出装置
JP2007018871A (ja) * 2005-07-07 2007-01-25 Toyota Motor Corp 二次電池の制御装置及びこの装置を搭載するシステム
JP5460943B2 (ja) * 2005-08-19 2014-04-02 株式会社Ｎｔｔファシリティーズ 劣化判定装置、劣化判定方法、コンピュータプログラム
JP4548289B2 (ja) * 2005-09-26 2010-09-22 日産自動車株式会社 組電池の容量調整装置
JP2007240182A (ja) * 2006-03-06 2007-09-20 Sony Corp バッテリパックおよびその残容量情報供給装置
JP2007311255A (ja) * 2006-05-19 2007-11-29 Fuji Electric Systems Co Ltd 組電池状態測定装置、組電池劣化判定方法および組電池劣化判定プログラム
JP5248764B2 (ja) * 2006-11-02 2013-07-31 パナソニック株式会社 蓄電素子の異常検出装置、蓄電素子の異常検出方法及びその異常検出プログラム
JP5179047B2 (ja) * 2006-11-27 2013-04-10 パナソニック株式会社 蓄電装置の異常検出装置、蓄電装置の異常検出方法及びその異常検出プログラム
WO2008096771A1 (ja) * 2007-02-08 2008-08-14 Panasonic Ev Energy Co., Ltd. 蓄電装置の異常検出装置及び方法
CN101622769B (zh) 2007-03-07 2012-06-06 丰田自动车株式会社 二次电池的控制装置及车辆
US8163411B2 (en) * 2007-11-21 2012-04-24 Denso Corporation Abnormality detection apparatus for battery pack
BRPI0910105A2 (pt) * 2008-03-31 2015-12-15 A123 Systems Inc método para detecção de divergência do estado de descarga e estado de carga de célula de uma série em cadeia de baterias ou capacitores
JP2010164510A (ja) * 2009-01-19 2010-07-29 Toyota Motor Corp 組電池の異常検出装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62100670A (ja) * 1985-10-28 1987-05-11 Matsushita Electric Ind Co Ltd アルカリ畜電池パツクの容量減劣化の検出方法
JP2003204627A (ja) * 2001-09-14 2003-07-18 Matsushita Electric Ind Co Ltd バッテリ制御装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP2642307A4 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114633664A (zh) * 2020-11-30 2022-06-17 宁德时代新能源科技股份有限公司 一种充电预警方法、电池管理系统以及车辆

Also Published As

Publication number Publication date
KR101465380B1 (ko) 2014-11-26
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