WO2014119328A1 - 電池状態推定装置 - Google Patents

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    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • the present invention relates to a battery state estimation device that estimates a stable value of a battery state that changes with time.
  • a battery Since a battery has a capacity component in an equivalent circuit, it takes time to stabilize the voltage between its terminals when charging and discharging.
  • Patent Document 1 describes that the estimation of the open circuit voltage of a battery uses a linear approximation with data of 20 to 30 minutes from the end of charging and discharging. Further, Patent Document 2 describes that a coefficient of an exponential decay function of the fourth order or higher is determined and used as an approximate expression of the open circuit voltage of the secondary battery. Patent Document 3 describes that an inverse function is used for estimating a stable open circuit voltage of a battery.
  • the battery state estimation apparatus includes an actual value acquisition unit that acquires actual values for a measurement period in which a battery state that changes with time is predetermined for a charged / discharged battery, and a plurality of battery state models Based on the results of the model function determination unit that determines the function form of the model function based on the actual measurement value, the multiple prediction unit that predicts the change in the battery state for each of the multiple model functions for which the function form is determined, and the multiple prediction unit And an estimation unit for calculating an estimated stable value of the battery state.
  • a battery state that changes with time can be accurately predicted for a charged / discharged battery.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a battery charge / discharge control system including a battery state estimation device in an example of an embodiment according to the present invention. It is a figure which shows an example of the some model function used with the battery state estimation apparatus in an example of embodiment which concerns on this invention. It is a figure which shows the other example of the some model function used with the battery state estimation apparatus in an example of embodiment which concerns on this invention. It is a flowchart which shows the procedure of the battery state estimation performed with the battery state estimation apparatus in an example of embodiment which concerns on this invention. It is a figure which shows the weight used with the battery state estimation apparatus in an example of embodiment which concerns on this invention.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a battery charge / discharge control system 1.
  • the battery charge / discharge control system 1 includes a battery charge / discharge unit 2.
  • the battery charging / discharging unit 2 includes a battery 3, a current detection unit 6 that detects a current that is input to and output from the battery 3 when the battery 3 is connected to the discharge load 4 or the charging power source 5, and a terminal voltage of the battery 3.
  • a voltage detection unit 7 for detection is included.
  • the battery charge / discharge control system 1 further includes a charge / discharge control device 8, a battery state estimation device 10, and a storage unit 11 connected to the battery state estimation device 10.
  • FIG. 1 shows the discharge load 4 and the charging power source 5 connected to the battery charging / discharging unit 2.
  • the battery 3 to be subjected to battery state estimation is a secondary battery in which the battery state changes with time, and is a chargeable / dischargeable battery here.
  • a lithium ion battery can be the target of battery state estimation.
  • a nickel metal hydride battery, an alkaline battery, a lead storage battery, or the like may be the target of battery state estimation.
  • the discharge load 4 is a device that uses the discharge power supplied from the battery 3.
  • examples include household electric lamps, electric devices such as personal computers, factory lighting fixtures, electric devices, and the like.
  • it may be a rotating electric machine, an electric device or the like mounted on a vehicle.
  • the charging power source 5 is a power generation device such as a commercial power source 12 or a solar cell 13, and these are connected to the battery 3 via a charger 14.
  • the current detection unit 6 is a current detection unit that distinguishes and detects the charging current input from the charging power source 5 to the battery 3 and the discharging current output from the battery 3 to the discharge load 4.
  • an appropriate ammeter can be used as the current detection unit 6, an appropriate ammeter can be used.
  • the current value detected by the current detection unit 6 is transmitted to the charge / discharge control device 8 through an appropriate signal line, with the charge current value as a positive current value and the discharge current value as a negative current value, and the charge / discharge command value and the actual measurement value are measured. It is used for control of the battery charging / discharging unit 2 such as confirmation of deviation between values.
  • the current value detected by the current detection unit 6 is a current characteristic value that is one of the battery states
  • the battery state estimation device 10 performs estimation related to the current characteristic value
  • the current detected by the current detection unit 6 The value is transmitted to the battery state estimation device 10 through an appropriate signal line as an actual measurement current value used as a basis for estimation, and is used for estimation processing such as calculating SOC (State Of Charge) indicating the state of charge of the battery. .
  • SOC State Of Charge
  • the voltage detection unit 7 is voltage detection means for detecting the voltage between the terminals of the battery 3. As the voltage detector 7, an appropriate voltmeter can be used. The voltage value detected by the voltage detector 7 is transmitted to the charge / discharge control device 8 through an appropriate signal line, and is used for monitoring the voltage state of the battery. In addition, since the voltage value detected by the voltage detection unit 7 is a voltage characteristic value that is one of the battery states, the voltage detected by the voltage detection unit 7 is used when the battery state estimation device 10 performs estimation regarding the voltage characteristic value. The value is transmitted as an actually measured voltage value used as a basis for estimation to the battery state estimation device 10 through an appropriate signal line.
  • the charging / discharging control device 8 controls charging / discharging of the battery 3 by outputting a charging / discharging command according to the request of the discharging load 4 and the charging power source 5.
  • the charge / discharge control device 8 can be configured by a suitable computer.
  • the battery state estimation device 10 is a device that estimates the stable value of the battery state that changes with time using the detected value of the current detection unit 6 or the detection value of the voltage detection unit 7 that has been transmitted. Such a battery state estimation device 10 can be configured by an appropriate computer.
  • the battery state that changes with time means that when the battery 3 is charged / discharged, the input / output current value and the inter-terminal voltage value change with time depending on the capacity component, inductance component, and resistance component of the battery 3. Is the state of the battery 3 according to Therefore, the battery state that changes with time includes SOC (State Of Charge) indicating the state of charge of the battery in addition to the current state and voltage state of the battery 3.
  • SOC State Of Charge
  • open circuit state Looking at the open circuit voltage, the voltage between the terminals decreases with time. Conversely, a discharge command is output from the charge / discharge control device 8 to the battery 3, a predetermined discharge is performed from the battery 3 to the discharge load 4, and the battery 3 is disconnected from the discharge load 4 when the discharge is completed. Open circuit state.
  • the voltage between the terminals of the battery 3 in the open circuit state is an open circuit voltage (Open Circuit Voltage: OCV). Looking at the open circuit voltage, the open circuit voltage gradually decreases with time after the completion of charging, and the open circuit voltage gradually increases with time after the completion of discharging. Thus, open circuit voltage is one of the battery states that change over time.
  • the open circuit voltage is described as a battery state that changes with time.
  • the battery state estimation device 10 estimates a stable value of the open circuit voltage in a short time by calculation.
  • the battery state estimation device 10 determines an actual measurement value acquisition unit 20 that acquires an actual measurement value for a predetermined measurement period for a battery state that changes with time, and a function form of a plurality of model functions that model the battery state based on the actual measurement value.
  • a model function determination unit 21 that performs the calculation, a plurality of prediction units 22 that predict changes in the battery state for each of the plurality of model functions whose function forms have been determined, and an estimated stable value of the battery state based on the results of the plurality of prediction units
  • the estimation part 23 to be configured is provided.
  • Such a function can be realized by the battery state estimation device 10 executing software. Specifically, these functions can be realized by the battery state estimation device 10 executing a battery state estimation program. Some of these functions may be realized by hardware.
  • the storage unit 11 connected to the battery state estimation device 10 is a memory that stores programs used in the battery state estimation device 10.
  • a plurality of model functions for modeling the battery state are stored as the model function file 25.
  • the estimation unit 23 of the battery state estimation device 10 selects two or more appropriate model functions from among a plurality of model functions stored in the model function file 25 of the storage unit 11, and a plurality of predicted values predicted by these model functions. Based on this, the stable value of the battery state is estimated.
  • a plurality of model functions are used because the voltage behavior after charging / discharging of the battery 3 is complicatedly influenced by the type of battery 3, the environmental temperature, the amount of current during charging / discharging, the SOC value, etc., and the same model in these cases This is because functions are not always suitable. This is also because the battery state of the battery 3 cannot be modeled by one model function over the entire charge / discharge region. Even when one model function can be used, the same value is not always suitable as a parameter for determining the function form of the model function.
  • the model function file 25 stores a plurality of model functions. One of them is a first model function 26 in which the battery state changes exponentially with respect to time. Further, a second model function 27 in which the battery state changes logarithmically with respect to time is stored. Other model functions include a linear model function in which the battery state changes linearly with respect to time, an inversely proportional model function in which the battery state is inversely proportional to time, a function using a linear sum of powers of elapsed time t, A sigmoid function or the like in which the battery state asymptotically approaches the convergence value with respect to time is stored.
  • the first model function 26 and the second model function 27 are used as a plurality of model functions in the battery state estimation device 10 will be described.
  • the storage unit 11 is described as being independent of the battery state estimation device 10, but these may be configured to be included in the battery state estimation device 10. Further, although the battery state estimation device 10 is described as an independent device different from the charge / discharge control device 8, the battery state estimation device 10 may be configured as a part of the charge / discharge control device 8.
  • the first model function 26 and the second model function 27 stored in the model function file 25 will be described with reference to FIGS.
  • the first model function 26 and the second model function 27 are functions indicating the relationship between the predicted value V EST of the open circuit voltage of the battery 3 and the elapsed time t from the completion of discharge.
  • FIG. 2 is a diagram showing the first model function 26.
  • the first model function 26 has a function form represented by equation (1) when an open circuit voltage at time t 0 is given as V 0 as an initial value.
  • a and time constant ⁇ are parameters that determine a specific function form.
  • the first model function 26 has a function form in which the open circuit voltage as the battery state changes exponentially with respect to time.
  • FIG. 3 is a diagram showing the second model function 27.
  • the second model function 27 as an initial value, the open circuit voltage when the time t 0 V 0, the open circuit voltage when the time t 1 V 1, the open circuit voltage when the time t 2 at V 2 When given, it has the function form shown in equation (2).
  • R, T, and ⁇ V are parameters that determine a specific function form. R is given by equation (3).
  • the second model function 27 has a function form in which the open circuit voltage in the battery state changes logarithmically in terms of time.
  • ⁇ V is a unit in which the open circuit voltage rises with respect to time
  • the elapsed time when the nth ⁇ occurs is TR It has a function form of (n-1) .
  • the function form of the second model function 27 is determined using R, T, and ⁇ V as parameters.
  • the first model function 26 Comparing the first model function 26 and the second model function 27, when the time constant ⁇ when the open circuit voltage decreases with time is large, the first model function 26 is used to estimate the stable value of the open circuit voltage. Even if applied, there is little error.
  • applying the first model function 26 to the estimation of the stable value of the open circuit voltage greatly affects the measured initial value and the error of ⁇ . To do. In that case, it is less error to use the second model function 27 having a gradual function form to estimate the stable value of the open circuit voltage.
  • the first model function 26 in FIG. 2 and the second model function 27 in FIG. 3 are stored in the model function file 25 of the storage unit 11. 2 and 3 show the case of discharging, but even in the case of charging, the function forms of the first model function 26 and the second model function 27 are the same, and only the parameters, symbols, and the like are changed. It is.
  • the format of the first model function 26 and the second model function 27 stored in the model function file 25 has been described as a map.
  • the format of the model function file 25 may be a format other than the map as long as the value indicating the battery state and the time are associated with each other.
  • a format such as a ROM that outputs a value indicating a battery state when a lookup table, a mathematical expression, and a time t are input may be used.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a procedure for estimating the battery state.
  • the procedure in FIG. 4 corresponds to each processing procedure of the battery state estimation program.
  • FIG. 5 is a diagram showing how the estimated stable value is calculated in FIG.
  • the battery state is estimated when a charge / discharge command is output from the charge / discharge control device 8 (S1).
  • a discharge command is output from the charge / discharge control device 8.
  • the battery 3 executes the discharge of the content of the discharge command to the discharge load 4.
  • the battery state estimation device 10 does nothing.
  • the battery state estimation device 10 determines whether or not the measurement timing has been reached (S2).
  • the measurement timing is a timing at which an actual measured value of the voltage between the terminals of the battery 3 that is the premise can be measured in order to estimate the stable value of the open circuit voltage after the battery 3 is completely discharged. In this case, when the battery 3 is in an open circuit state, the determination in S2 is affirmed.
  • the determination of S2 can be affirmed.
  • the discharge completion time is included in the discharge command output from the charge / discharge control device 8
  • the determination of S2 can be affirmed when the discharge completion time has elapsed.
  • S3 an actual measurement value of the open circuit voltage of the battery 3 is acquired (S3).
  • This processing procedure is executed by the function of the actual measurement value acquisition unit 20 of the battery state estimation device 10.
  • the detection value transmitted from the voltage detection unit 7 is acquired.
  • a plurality of actual measurement values are acquired at different times depending on sampling.
  • the measurement period is set so that the measured value data acquired in S3 is sufficient to determine the function-type parameters of the first model function 26 and the function-type parameters of the second model function 27.
  • a measurement period is set including not only the number of data but also that the acquired actual measurement value is an appropriate voltage interval. If the measurement period is too long, it will be close to the stable value of the open circuit voltage, and the value of the estimation will be reduced, so the measurement period should be the minimum necessary in consideration of the required accuracy of estimation of the stable value of the open circuit voltage. Is preferred.
  • the function parameters of the first model function 26 and the function parameters of the second model function 27 are then determined (S5).
  • This processing procedure is executed by the function of the model function determination unit 21 of the battery state estimation device 10.
  • calculation is performed to determine A and ⁇
  • R, T, and ⁇ V are determined.
  • a known technique such as a least square method can be used to determine a plurality of parameters of a function using a plurality of actually measured values.
  • the value of the open circuit voltage at the predetermined prediction time t S is changed to the first model function 26 and the second model.
  • each is calculated as a predicted value (S6).
  • This processing procedure is executed by the function of the multiple prediction unit 22 of the battery state estimation device 10.
  • the predicted time t S is set to a time when the open circuit voltage of the battery 3 is considered to be a sufficiently stable value.
  • the predicted time t S can be obtained experimentally in advance for the battery 3. As an example, the measurement period can be 10 minutes and the predicted time t S can be one hour later.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating calculation of the predicted value V S1 by the first model function 26 and the predicted value V S2 by the second model function 27 at time t 0 .
  • the horizontal axis represents time
  • the vertical axis represents the open circuit voltage V.
  • the measurement period is from time t 0 to time t 4 , and in this case, five actually measured values V 0 to V 4 are acquired.
  • FIG. 5 shows a function form 30 of the first model function 26 and a function form 31 of the second model function 27 determined based on the five actually measured values V 0 to V 4 .
  • the value at time t S is the predicted value V S1 by the first model function 26.
  • the value at time t S is the predicted value V S2 by the second model function 27.
  • a weight value is determined.
  • the weighting value ⁇ can be determined based on a parameter value that is a function type of the first model function 26 and a parameter value that is a function type coefficient of the second model function 27. As an example of the determination of the weight value ⁇ , it can be determined according to the time constant ⁇ when the open circuit voltage rises with time. As described above, when the time constant ⁇ is large, the first model function 26 is preferably applied to estimate the stable value of the open circuit voltage. When the time constant ⁇ is small, the second model function 27 is applied. It is preferable. Therefore, the weighting value ⁇ can be determined according to the equation (4).
  • the weighting value ⁇ is fixed, but may be determined in consideration of the type of battery 3, the environmental temperature, the amount of current during charging / discharging, the SOC value, the predicted time t S, and the like. it can. It can also be determined by learning. For example, learning can be performed using data collected in advance using a machine learning method such as a neural network, and the weighted value ⁇ can be calculated using the learned model.
  • the weighting value ⁇ is determined in S7, the most probable open circuit voltage stability is obtained using the predicted value V S1 calculated by the first model function 26 and the predicted value V S2 calculated by the second model function 27 in S6.
  • FIG. 5 shows the stable estimated value V S0 using the weighting value ⁇ .
  • the SOC of the battery 3 after the discharge is completed can be calculated using the relationship between the open circuit voltage and the SOC obtained in advance (S9). ).
  • the open circuit voltage is estimated by sampling the voltage between the terminals of the battery 3 after charging and discharging, the calculation of the SOC based on the voltage can be calculated in a shorter time than before.
  • the open circuit voltage is estimated by using multiple model functions used for prediction and weighting between them, it is possible to flexibly cope with the behavior of the open circuit voltage that varies in a complex manner under various conditions, and the estimation accuracy is improved. .
  • weighting is performed using two predicted values based on two model functions.
  • N weighted values ⁇ 1 to ⁇ are used.
  • N can be used to weight according to equation (5).
  • the sum of N weighting values 1.
  • the open circuit voltage is estimated based on the actual measurement values obtained in one measurement period after the end of charge / discharge, but this is performed for several measurement periods and the results are updated sequentially. By doing so, estimation accuracy can be improved.
  • 1 battery charge / discharge control system 2 battery charge / discharge unit, 3 battery, 4 discharge load, 5 charge power supply, 6 current detection unit, 7 voltage detection unit, 8 charge / discharge control device, 10 battery state estimation device, 11 storage unit, 12 commercial power supply, 13 solar cell, 14 charger, 20 actual measurement value acquisition unit, 21 model function determination unit, 22 multiple prediction unit, 23 estimation unit, 25 model function file, 26 first model function, 27 second model function, 30 (first model function) function form, 31 (second model function) function form.

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Abstract

　電池状態推定装置（１０）は、充放電を行った電池（３）に対し、時間と共に変化する電池状態を予め定めた計測期間について実測値を取得する実測値取得部（２０）と、電池状態をモデル化する複数のモデル関数の関数形を実測値によって決定するモデル関数決定部（２１）と、関数形が決定された複数のモデル関数のそれぞれについて電池状態の変化を予測する複数予測部（２２）と、複数予測部（２２）の結果に基づき、電池状態の推定安定値を算出する推定部（２３）とを備える。

Description

電池状態推定装置
　本発明は、時間と共に変化する電池状態の安定値を推定する電池状態推定装置に関する。
　電池は、等価回路的に容量成分を有するため、充放電を行うとその端子間電圧が安定するのに時間がかかる。
　そこで、特許文献１には、バッテリの開回路電圧の推定に、充放電終了時から２０～３０分のデータで直線近似したものを用いることが述べられている。また、特許文献２には、二次電池の開回路電圧の近似式として、４次以上の指数減衰関数の係数を決定して用いることが述べられている。また、特許文献３には、バッテリの安定開回路電圧の推定に逆数関数を用いることが述べられている。
特開２００２－２５０７５７号公報 特開２００５－４３３３９号公報 特開２００８－２６８１６１号公報
　充放電を行った電池について、時間と共に変化する電池状態を的確に予測することが要望される。
　本発明に係る電池状態推定装置は、充放電を行った電池に対し、時間と共に変化する電池状態を予め定めた計測期間について実測値を取得する実測値取得部と、電池状態をモデル化する複数のモデル関数の関数形を実測値によって決定するモデル関数決定部と、関数形が決定された複数のモデル関数のそれぞれについて電池状態の変化を予測する複数予測部と、複数予測部の結果に基づき、電池状態の推定安定値を算出する推定部と、を備える。
　上記構成によれば、充放電を行った電池について、時間と共に変化する電池状態を的確に予測することができる。
本発明に係る実施の形態の一例における電池状態推定装置を含む電池充放電制御システムの構成図である。 本発明に係る実施の形態の一例における電池状態推定装置で用いられる複数のモデル関数の一例を示す図である。 本発明に係る実施の形態の一例における電池状態推定装置で用いられる複数のモデル関数の他の例を示す図である。 本発明に係る実施の形態の一例における電池状態推定装置で実行される電池状態推定の手順を示すフローチャートである。 本発明に係る実施の形態の一例における電池状態推定装置で用いられる重みづけを示す図である。
　以下に図面を用いて本発明に係る実施の形態につき、詳細に説明する。以下で述べる電池の開回路電圧特性、複数のモデル関数の関数形等は、説明のための一例であって、電池状態推定装置の対象となる電池の仕様や特性等によって、適宜変更することができる。
　以下では、全ての図面において対応する要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
　図１は、電池充放電制御システム１の構成図である。電池充放電制御システム１は、電池充放電部２を備える。電池充放電部２は、電池３と、電池３が放電負荷４あるいは充電電源５と接続されるときに電池３に入出力する電流を検出する電流検出部６と、電池３の端子間電圧を検出する電圧検出部７を含む。電池充放電制御システム１はさらに、充放電制御装置８と、電池状態推定装置１０と、電池状態推定装置１０に接続される記憶部１１を含んで構成される。なお、図１には、電池充放電制御システム１の構成要素ではないが、電池充放電部２に接続される放電負荷４と充電電源５が示される。
　電池状態推定の対象となる電池３は、電池状態が時間と共に変化するもので、ここでは充放電可能な二次電池である。二次電池としては、リチウムイオン電池を電池状態推定の対象とできる。これ以外に、ニッケル水素電池、アルカリ電池、鉛蓄電池等を電池状態推定の対象としてもよい。
　放電負荷４は、電池３から供給される放電電力を利用する機器である。ここでは、家庭用の電灯、パーソナルコンピュータ等の電気機器等、工場の照明器具、電気機器等が挙げられる。これ以外に、車両に搭載される回転電機、電気機器等であってもよい。
　充電電源５は、商用電源１２、太陽電池１３等の発電装置で、これらが充電器１４を介して電池３と接続される。
　電流検出部６は、充電電源５から電池３に入力される充電電流、電池３から放電負荷４に出力される放電電流を区別して検出する電流検出手段である。電流検出部６としては、適当な電流計を用いることができる。
　電流検出部６が検出した電流値は、充電電流値をプラスの電流値、放電電流値をマイナスの電流値として、適当な信号線で充放電制御装置８に伝送され、充放電指令値と実測値との間の偏差の確認等、電池充放電部２の制御に用いられる。また、電流検出部６が検出した電流値は、電池状態の１つである電流特性値であるので、電池状態推定装置１０が電流特性値に関する推定を行うときには、電流検出部６が検出した電流値は、推定の基礎として用いられる実測電流値として、適当な信号線で電池状態推定装置１０に伝送され、電池の充電状態を示すＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　Ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）を算出する等の推定処理に用いられる。
　電圧検出部７は、電池３の端子間電圧を検出する電圧検出手段である。電圧検出部７としては、適当な電圧計を用いることができる。電圧検出部７が検出した電圧値は、適当な信号線で充放電制御装置８に伝送され、電池の電圧状態の監視等に用いられる。また、電圧検出部７が検出した電圧値は、電池状態の１つである電圧特性値であるので、電池状態推定装置１０が電圧特性値に関する推定を行うときには、電圧検出部７が検出した電圧値は、推定の基礎として用いられる実測電圧値として、適当な信号線で電池状態推定装置１０に伝送される。
　充放電制御装置８は、放電負荷４、充電電源５の要求に従って充放電指令を出力して電池３の充放電を制御する。かかる充放電制御装置８は、適当なコンピュータで構成することができる。
　電池状態推定装置１０は、伝送されてきた電流検出部６の検出値または電圧検出部７の検出値を用いて、時間と共に変化する電池状態の安定値を推定する装置である。かかる電池状態推定装置１０は、適当なコンピュータで構成することができる。
　ここで、時間と共に変化する電池状態とは、電池３が充放電するときに、電池３の容量成分、インダクタンス成分、抵抗成分によって、入出力する電流値、端子間電圧値が時間と共に変化することによる電池３の状態のことである。したがって、時間と共に変化する電池状態とは、電池３の電流状態、電圧状態の他に、電池の充電状態を示すＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　Ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）等が含まれる。
　例えば、電池３に対し充放電制御装置８から充電指令が出力されて、電池３に対し充電電源から所定の充電が行われ、その充電が完了したとき、電池３は充電電源５から切り離された開回路状態となる。その開回路電圧を見ると、時間と共に端子間電圧が低下する。逆に、電池３に対し充放電制御装置８から放電指令が出力されて、電池３から放電負荷４に対し所定の放電が行われ、その放電が完了したとき、電池３は放電負荷４から切り離された開回路状態となる。開回路状態のときの電池３の端子間電圧が開回路電圧（Ｏｐｅｎ　Ｃｉｒｃｕｉｔ　Ｖｏｌｔａｇｅ：ＯＣＶ）である。開回路電圧を見ると、充電完了後は時間と共に開回路電圧が次第に低下し、放電完了後は時間と共に開回路電圧が次第に上昇する。このように、開回路電圧は、時間と共に変化する電池状態の１つである。
　充放電完了後に時間と共に変化する開回路電圧の安定値を得るには、安定までの時間を要する。安定までの時間は数分の場合もあるが、数時間かかることも少なくない。以下では、時間と共に変化する電池状態として開回路電圧を述べるが、その場合に、電池状態推定装置１０は、演算によって短時間に開回路電圧の安定値を推定する。
　電池状態推定装置１０は、時間と共に変化する電池状態を予め定めた計測期間について実測値を取得する実測値取得部２０と、電池状態をモデル化する複数のモデル関数の関数形を実測値によって決定するモデル関数決定部２１と、関数形が決定された複数のモデル関数のそれぞれについて電池状態の変化を予測する複数予測部２２と、複数予測部の結果に基づき、電池状態の推定安定値を算出する推定部２３を備えて構成される。
　かかる機能は、電池状態推定装置１０がソフトウェアを実行することで実現できる。具体的には、電池状態推定装置１０が電池状態推定プログラムを実行することでこれらの機能を実現できる。これらの機能の一部をハードウェアで実現するものとしてもよい。
　電池状態推定装置１０に接続される記憶部１１は、電池状態推定装置１０で用いられるプログラム等を格納するメモリである。ここでは、特に、電池状態をモデル化する複数のモデル関数をモデル関数ファイル２５として記憶する。電池状態推定装置１０の推定部２３は、記憶部１１のモデル関数ファイル２５に記憶される複数のモデル関数の中で、適当なモデル関数を２以上選択し、これらによって予測される複数の予測値に基いて、電池状態の安定値を推定する。
　複数のモデル関数を用いるのは、電池３の充放電後の電圧挙動が電池３の種類や環境温度、充放電時の電流量、ＳＯＣの値等によって複雑に影響され、これらの場合に同じモデル関数が適しているとは限らないためである。また、電池３の電池状態が充放電の全領域に渡って１つのモデル関数でモデル化できない場合が多いためである。また、１つのモデル関数を用いることができる場合でも、そのモデル関数の関数形を決めるパラメータが、常に同じ値が適しているとは限らない。
　モデル関数ファイル２５には複数のモデル関数が記憶される。その中の１つは、電池状態が時間に関し指数関数的に変化する第１モデル関数２６である。また、電池状態が時間に関し対数関数的に変化する第２モデル関数２７が記憶される。それ以外のモデル関数としては、電池状態が時間に関し直線的に変化する直線的モデル関数、電池状態が時間に対し反比例となる反比例的モデル関数、経過時間ｔのべき乗の線形和を用いた関数、電池状態が時間に対し漸近的に集束値に近づくシグモイド関数等が記憶される。以下では、電池状態推定装置１０において、複数のモデル関数として第１モデル関数２６と第２モデル関数２７が用いられる場合について述べる。
　上記では、記憶部１１を電池状態推定装置１０とは独立のものとして述べたが、これらを電池状態推定装置１０に含まれるものとして構成してもよい。また、電池状態推定装置１０を充放電制御装置８とは別の独立した装置として述べたが、電池状態推定装置１０を充放電制御装置８の一部として構成してもよい。
　次に、モデル関数ファイル２５に記憶されている第１モデル関数２６と第２モデル関数２７について、図２と図３を用いて説明する。第１モデル関数２６と第２モデル関数２７は、電池３の開回路電圧の予測値ＶESTと放電完了からの経過時間ｔとの関係を示す関数である。
　図２は、第１モデル関数２６を示す図である。第１モデル関数２６は、初期値として、時間ｔ0における開回路電圧をＶ0で与えるとき、式（１）で示される関数形を有する。Ａと時定数τは、具体的な関数形を決定するパラメータである。このように、第１モデル関数２６は、電池状態である開回路電圧が時間に関し指数関数的に変化する関数形を有する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　図３は、第２モデル関数２７を示す図である。第２モデル関数２７は、初期値として、時間ｔ0のときの開回路電圧をＶ0、時間ｔ1のときの開回路電圧をＶ1、時間ｔ2のときの開回路電圧をＶ2で与えるとき、式（２）で示される関数形を有する。ＲとＴとΔＶは、具体的な関数形を決定するパラメータである。Ｒは式（３）で与えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　第２モデル関数２７は、式（２）に示すように、電池状態である開回路電圧が時間に関し対数指数関数的に変化する関数形とするものである。ここでは、開回路電圧が時間に関し上昇する単位をΔＶとしたときに、そのΔＶが最初に生じる経過時間をＴ＝ｔ1－ｔ0とし、２度目のΔＶが生じる経過時間をＴＲ＝ｔ2－ｔ1として、式（３）で示すＲを求める。そして、３度目のΔが生じる経過時間をＴＲ2＝ｔ3－ｔ2、４度目のΔが生じる経過時間をＴＲ3＝ｔ4－ｔ3、以下、ｎ度目のΔが生じる経過時間をＴＲ(n-1)となる関数形を有する。このように、第２モデル関数２７は、ＲとＴとΔＶをパラメータとして関数形が決定される。
　第１モデル関数２６と第２モデル関数２７を比較すると、開回路電圧が時間の経過と共に低下するときの時定数τが大きいときは、開回路電圧の安定値の推定に第１モデル関数２６を適用しても誤差は少ない。開回路電圧が時間の経過と共に低下するときの時定数τが小さいときは、開回路電圧の安定値の推定に第１モデル関数２６を適用すると、実測された初期値やτの誤差が大きく影響する。その場合には、緩やかな関数形を有する第２モデル関数２７を開回路電圧の安定値の推定に用いる方が少ない誤差となる。
　図２の第１モデル関数２６、図３の第２モデル関数２７は、記憶部１１のモデル関数ファイル２５に格納される。なお、図２、図３は、放電の場合を示しているが、充電の場合でも、第１モデル関数２６、第２モデル関数２７の関数形は同じで、パラメータ、符号等が変更されるだけである。
　図２、図３では、モデル関数ファイル２５に格納される第１モデル関数２６と第２モデル関数２７の様式をマップとして説明した。モデル関数ファイル２５の様式は、電池状態を示す値と時間とが相互に関連付けられていれば、マップ以外の様式であってもよい。例えば、ルックアップテーブル、数式、時間ｔを入力すると電池状態を示す値が出力されるＲＯＭ等の様式であってもよい。
　上記構成の作用、特に、電池状態推定装置１０の各機能について、図４と図５を用いてさらに詳細に説明する。図４は、電池状態の推定の手順を示すフローチャートである。図４の手順は、電池状態推定プログラムの各処理手順にそれぞれ対応する。ここでは、一例として、電池３が放電を行ったときの開回路電圧の安定値の推定を行う手順を説明する。
図５は、図４の推定安定値算出の様子を示す図である。
　図４において、電池状態の推定を行うのは、まず充放電制御装置８からの充放電指令が出力されたときである（Ｓ１）。ここでは、充放電制御装置８から放電指令が出力される。放電指令が出力されると、電池３は放電負荷４に対して放電指令の内容の放電を実行する。この段階では、電池状態推定装置１０はなにも行っていない。Ｓ１の後で、電池状態推定装置１０は、計測タイミングに至ったか否かを判断する（Ｓ２）。計測タイミングとは、電池３が放電完了した後の開回路電圧の安定値を推定するために、その前提となる電池３の端子間電圧の実測値を計測することができるタイミングのことである。いまの場合、電池３が開回路状態となったときに、Ｓ２の判断が肯定される。例えば、電池３が放電を完了したか否かを判断し、放電完了と判断されるときに、Ｓ２の判断が肯定されるとすることができる。具体的には、充放電制御装置８が出力する放電指令に放電完了時間が含まれている場合、その放電完了時間が経過したことで、Ｓ２の判断が肯定されるものとできる。
　Ｓ２の判断が肯定されると、電池３の開回路電圧の実測値が取得される（Ｓ３）。この処理手順は、電池状態推定装置１０の実測値取得部２０の機能によって実行される。ここでは、電圧検出部７から伝送される検出値を取得する。実測値は、サンプリングによって異なる時間において複数取得される。
　次に、計測期間終了か否かが判断される（Ｓ４）。計測期間は、Ｓ３で取得される実測値のデータが、第１モデル関数２６の関数形のパラメータ、第２モデル関数２７の関数形のパラメータを決定するために十分となるように設定される。データ数のみならず、取得された実測値が適当な電圧間隔であること等を含めて、計測期間が設定される。計測期間が長すぎると、開回路電圧の安定値に近くなり、推定の価値が少なくなるので、計測期間は、開回路電圧の安定値推定の要求精度を考慮して、必要最小限とすることが好ましい。
　Ｓ４で十分な実測値が取得されると、次に、第１モデル関数２６の関数形のパラメータ、第２モデル関数２７の関数形のパラメータの決定が行われる（Ｓ５）。この処理手順は、電池状態推定装置１０のモデル関数決定部２１の機能によって実行される。ここでは、第１モデル関数２６の場合は、Ａとτ、第２モデル関数２７の場合は、Ｒ，Ｔ，ΔＶを決定するための演算が行われる。複数の実測値を用いて関数の複数のパラメータを決定するのは、最小二乗法等の公知技術を用いることができる。
　Ｓ５で第１モデル関数２６と第２モデル関数２７のパラメータが決定され、それぞれの関数形が定まると、予め定めた予測時間ｔSにおける開回路電圧の値が第１モデル関数２６と第２モデル関数２７を用いて、予測値としてそれぞれ算出される（Ｓ６）。この処理手順は、電池状態推定装置１０の複数予測部２２の機能によって実行される。予測時間ｔSは、電池３の開回路電圧が十分安定した値となると考えられる時間に設定される。予測時間ｔSは、電池３について、予め実験的に求めておくことができる。一例として、計測期間を１０分として、予測時間ｔSを１時間後とすることができる。
　図５は、時間ｔ0における第１モデル関数２６による予測値ＶS1と第２モデル関数２７による予測値ＶS2の算出を示す図である。図５の横軸は時間、縦軸は開回路電圧Ｖである。時間ｔ0から時間ｔ4までが計測期間で、この場合、５つの実測値Ｖ0からＶ4が取得されている。図５には、この５つの実測値Ｖ0からＶ4に基づいて決定された第１モデル関数２６の関数形３０と、第２モデル関数２７の関数形３１が示される。関数形３０において、時間ｔSのときの値が、第１モデル関数２６による予測値ＶS1である。同様に、関数形３１において、時間ｔSのときの値が、第２モデル関数２７による予測値ＶS2である。
　再び図４に戻り、Ｓ７では、重みづけ値の決定が行われる。重みづけ値とは、第１モデル関数２６による予測値ＶS1と第２モデル関数２７による予測値ＶS2を用いて、最も確からしい開回路電圧の安定推定値を算出するために、この２つの予測値のいずれに重きを置くかを決める値である。すなわち、重みづけ値αを用いて、安定推定値＝αＶS1＋（１－α）ＶS2として算出する。
　重みづけ値αは、第１モデル関数２６の関数形のパラメータ値、第２モデル関数２７の関数形の係数であるパラメータ値に基づいて定めることができる。重みづけ値αの決定の一例を挙げると、開回路電圧が時間の経過と共に上昇するときの時定数τに従って定めることができる。上記のように、時定数τが大きいときは、開回路電圧の安定値の推定に第１モデル関数２６を適用することが好ましく、時定数τが小さいときは、第２モデル関数２７を適用することが好ましい。そこで、式（４）に従って、重みづけ値αを定めることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　式（４）は、重みづけ値αを固定的なものとしているが、電池３の種類や環境温度、充放電時の電流量、ＳＯＣの値、予測時間ｔS等を考慮して定めることができる。また、これを学習によって決定するものとすることもできる。例えば、ニューラルネットワーク等の機械学習手法を用いて、事前に収集したデータを用いて学習し、学習したモデルを用いて重みづけ値αを計算するものとできる。
　Ｓ７で重みづけ値αが決定されると、Ｓ６で算出された第１モデル関数２６による予測値ＶS1と第２モデル関数２７による予測値ＶS2を用いて、最も確からしい開回路電圧の安定推定値の算出が行われる（Ｓ８）。この処理手順は、電池状態推定装置１０の推定部２３の機能によって実行される。すなわち、重みづけ値αを用いて、安定推定値＝αＶS1＋（１－α）ＶS2として算出する。なお、図５に重みづけ値αを用いた安定推定値ＶS0を図示した。
　Ｓ８で、電池３の開回路電圧の安定推定値が得られると、予め求められている開回路電圧とＳＯＣの関係を用いて、放電完了後の電池３のＳＯＣを算出することができる（Ｓ９）。
　このように、充放電後の電池３の端子間電圧をサンプリングして開回路電圧を推定するため、電圧に基いたＳＯＣの算出を従来よりも短時間で算出できる。また、予測に用いるモデル関数を複数用いてその間の重みづけを行って開回路電圧を推定するので、多様な条件で複雑に変動する開回路電圧の挙動に柔軟に対応でき、推定精度が向上する。
　上記では、２つのモデル関数による２つの予測値を用いて重みづけを行ったが、３以上のＮ個の予測値ＶS1からＶSNを用いるときは、Ｎ個の重みづけ値α1からαNを用い、式（５）に従った重みづけを行うことができる。ここで、Ｎ個の重みづけ値の総和＝１である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　なお、上記では、充放電終了後に、１回の計測期間で得られた実測値に基いて開回路電圧を推定するものとしたが、これを数回の計測期間について行って、結果を順次更新することで、推定精度を向上させることができる。
　１　電池充放電制御システム、２　電池充放電部、３　電池、４　放電負荷、５　充電電源、６　電流検出部、７　電圧検出部、８　充放電制御装置、１０　電池状態推定装置、１１　記憶部、１２　商用電源、１３　太陽電池、１４　充電器、２０　実測値取得部、２１　モデル関数決定部、２２　複数予測部、２３　推定部、２５　モデル関数ファイル、２６　第１モデル関数、２７　第２モデル関数、３０　（第１モデル関数の）関数形、３１　（第２モデル関数の）関数形。

Claims (5)

  1. 　充放電を行った電池に対し、時間と共に変化する電池状態を予め定めた計測期間について実測値を取得する実測値取得部と、
    　前記電池状態をモデル化する複数のモデル関数の関数形を前記実測値によって決定するモデル関数決定部と、
    　前記関数形が決定された前記複数のモデル関数のそれぞれについて前記電池状態の変化を予測する複数予測部と、
    　前記複数予測部の結果に基づき、前記電池状態の推定安定値を算出する推定部と、
    　を備える、電池状態推定装置。
  2. 　請求項１に記載の電池状態推定装置において、
    　前記複数のモデル関数は、
    　前記電池状態が時間に関し指数関数的に変化する第１モデル関数と、
    　前記電池状態が時間に関し対数関数的に変化する第２モデル関数と、
    　を少なくとも含む、電池状態推定装置。
  3. 　請求項１または２に記載の電池状態推定装置において、
    　前記推定部は、
    　前記複数の予測結果を、前記決定されたモデル関数の係数に基づいて定められた重みづけで加算して前記電池状態の推定安定値を算出する、電池状態推定装置。
  4. 　請求項１に記載の電池状態推定装置において、
    　前記電池状態は、電池の開回路電圧である、電池状態推定装置。
  5. 　請求項４に記載の電池状態推定装置において、
    　前記電池状態は、前記電池の開回路電圧に基づいて算出される電池の充電状態である、電池状態推定装置。
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