WO2018003210A1 - 二次電池制御システム、二次電池制御方法 - Google Patents

二次電池制御システム、二次電池制御方法 Download PDF

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WO2018003210A1
WO2018003210A1 PCT/JP2017/011895 JP2017011895W WO2018003210A1 WO 2018003210 A1 WO2018003210 A1 WO 2018003210A1 JP 2017011895 W JP2017011895 W JP 2017011895W WO 2018003210 A1 WO2018003210 A1 WO 2018003210A1
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WO
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secondary battery
battery
data
control system
deterioration
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/011895
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English (en)
French (fr)
Inventor
修子 山内
耕平 本蔵
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • 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 secondary battery control system and a secondary battery control method.
  • a large-sized secondary battery typified by a power source for a hybrid electric vehicle or an electric vehicle needs to have a high output and a large capacity. Therefore, a storage battery module that constitutes such a large secondary battery is generally configured by connecting a plurality of battery cells in series and parallel. Moreover, a lithium ion battery is generally used for each battery cell.
  • Secondary batteries such as lithium ion batteries, deteriorate each time charging / discharging is repeated, and the output is fluctuated due to a decrease in capacity and an increase in internal resistance.
  • the degree of progress of deterioration in the secondary battery varies depending on the usage history of the secondary battery, such as the environment and method in which the secondary battery has been used up to now. Therefore, a technique for accurately estimating the deterioration state according to the usage history of the secondary battery is required. For example, a secondary battery deterioration estimation method as in Patent Document 1 is known.
  • Patent Document 1 considers a decrease in capacity due to deterioration of a secondary battery, but does not consider an increase in internal resistance. Therefore, the deterioration state according to the usage history of the secondary battery cannot be accurately estimated.
  • the secondary battery control system selects data to be stored from at least one measurement data of voltage, current, state of charge, amount of electricity, and temperature of a secondary battery measured in time series, and the selected data is selected. And a characteristic value of the secondary battery is obtained based on a value obtained by dividing the addition value of the accumulated data by the number of detections, and the obtained secondary battery is obtained. The secondary battery is controlled based on the characteristics.
  • the processor selects data to be stored from at least one measurement data of voltage, current, quantity of electricity, and temperature of the secondary battery measured in time series by the processor.
  • the added value of the collected data is stored in the storage medium together with the number of detections, and the characteristics of the secondary battery are determined by the processor based on the value obtained by dividing the added value of the data stored in the storage medium by the number of detections. Obtaining and controlling the secondary battery based on the obtained characteristics of the secondary battery.
  • the present invention it is possible to accurately estimate the deterioration state according to the usage history of the secondary battery.
  • FIG. 2 is a diagram showing a basic configuration of a secondary battery control system according to an embodiment of the present invention.
  • the secondary battery control system of FIG. 2 is for controlling the battery 1 which is a secondary battery, and includes a detection unit 20, a battery control unit 30, a life control unit 40, a host control unit 60, and a load control unit 70. Composed.
  • the battery 1 is configured by connecting a plurality of unit cells 1a having a positive electrode and a negative electrode in series.
  • the battery 1 is connected to a load (not shown) and supplies power to the load.
  • the detection unit 20 detects various information (data) related to the state of the battery 1. For example, data such as the total current, total voltage, environmental temperature, maximum temperature, average temperature, and minimum temperature of the battery 1, the temperature of each unit cell 1a, the cell voltage, and the like are detected. Data detected by the detection unit 20 is input to the battery control unit 30 and the life control unit 40, respectively.
  • the battery control unit 30 calculates the current state of charge (SOC) of the battery 1 based on the data input from the detection unit 20, detects an abnormal state, calculates input / output power, and generates a temperature control command. Etc. are executed. These pieces of information obtained by the battery control unit 30 are output to the load control unit 70.
  • SOC current state of charge
  • Life control unit 40 estimates the internal deterioration state of battery 1 based on the data input from detection unit 20 and the SOC value of battery 1 calculated by battery control unit 30. At this time, the SOC value of the battery 1 may be calculated in the life control unit 40 and the SOC value may be used. Then, based on the estimated current deterioration state of the battery 1 and the current operation state of the battery 1, a future deterioration prediction of the battery 1 is performed and compared with a preset expected life. Based on the comparison result, the life control unit 40 calculates recommended operation parameters for securing the expected life and outputs the calculated recommended operation parameters to the host control unit 60.
  • the upper control unit 60 calculates a control command for controlling the operation state of the load based on the recommended operation parameter obtained by the life control unit 40, and outputs it to the load control unit 70.
  • the load control unit 70 executes load control based on the control command input from the host control unit 60 and the information input from the battery control unit 30.
  • FIG. 1 is a diagram showing basic functional blocks of a life control unit 40 in a secondary battery control system according to an embodiment of the present invention.
  • the life control unit 40 includes functional blocks of a data storage unit 41, a data selection unit 42, an internal deterioration parameter calculation unit 43, and a deterioration state estimation unit 46.
  • the data storage unit 41 includes an SOC-OCV data storage unit 41a, an SOC-resistance data storage unit 41b, an operation parameter data storage unit 41c, and a database 44. Details of these functional blocks will be described below with reference to FIG.
  • FIG. 3 is a diagram showing an outline of a secondary battery control system according to an embodiment of the present invention.
  • the life control unit 40 includes functions of a data storage unit 41, a data selection unit 42, an internal deterioration parameter calculation unit 43, a database 44, an operation parameter calculation unit 45, a deterioration state estimation unit 46, and an operation condition setting unit 47.
  • the life control unit 40 can realize each function corresponding to these functional blocks by, for example, executing a program stored in advance by a processor.
  • the detection unit 20 detects (measures) measurement data such as the voltage, current, and temperature of the battery 1 in time series together with time information such as date and time, and outputs it to the life control unit 40.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of current, voltage, and SOC measurement data measured in time series by the detection unit 20 with respect to the usage time of the battery 1. At this time, information on the SOC value calculated by the battery control unit 30 is also input to the life control unit 40.
  • the data selection unit 42 stores data that matches a preset condition among the measurement data input from the detection unit 20 and the SOC value input from the battery control unit 30. The data is selected and output to the data storage unit 41. Details of the data selection method by the data selection unit 42 will be described later.
  • the data storage unit 41 includes an SOC-OCV data storage unit 41a, an SOC-resistance data storage unit 41b, an operation parameter data storage unit 41c, and a database 44.
  • the SOC-OCV data storage unit 41a is based on the data selected by the data selection unit 42, so that the SOC-OCV data of the battery 1 that matches the preset storage conditions, that is, the SOC of the battery 1 and the open circuit voltage (OCV) ) Is acquired and stored.
  • the SOC-resistance data storage unit 41b indicates the SOC-resistance data of the battery 1 that matches the preset storage condition, that is, the relationship between the SOC and the resistance of the battery 1 based on the data selected by the data selection unit 42. Acquire and accumulate data.
  • the data storage unit 41 is configured using a non-volatile storage medium such as a hard disk or a flash memory.
  • the operation parameter data accumulating unit 41c acquires and accumulates usage history data corresponding to the usage time of the battery 1, which is data for calculating the operation parameters of the battery 1 based on the data output from the detection unit 20. To do.
  • data such as current, energization time, and SOC fluctuation in a relatively short time such as several minutes is stored as usage history data of the battery 1.
  • the operation parameters of the battery 1 are calculated by analyzing these data stored in the operation parameter data storage unit 41 c and analyzing the data in the operation parameter calculation unit 45.
  • the database unit 44 includes various data used for estimating the deterioration of the battery 1 as a database. For example, data such as a prediction formula for estimating deterioration, an initial value of a parameter, and a change amount of the parameter are accumulated in the database unit 44.
  • the data accumulated in the database 44, the SOC-OCV data accumulating unit 41a, and the SOC-resistance data accumulating unit 41b are stored in the internal deterioration parameter calculating unit 43 of the battery 1. Used when calculating internal deterioration parameters. Based on the internal deterioration parameter obtained by the internal deterioration parameter calculation unit 43, the current deterioration state of the battery 1 is estimated by the deterioration state estimation unit 46 and output to the battery control unit 30 and the operating condition setting unit 47.
  • the predicted life and recommended conditions of the battery 1 are determined. Calculated. At this time, the predicted life of the battery 1 is obtained using the data stored in the database 44. The predicted life, recommended condition, and calculation result of the battery 1 by the operating condition setting unit 47 are output to the host control unit 60.
  • various operation parameters relating to the operation conditions of the battery 1 are determined based on the usage history data selected by the data selection unit 42 and accumulated in the operation parameter data accumulation unit 41 c in the data accumulation unit 41. calculate.
  • the operation parameters of the battery 1 are, for example, the operation center SOC during operation, the operation voltage range, the operation upper limit voltage, the operation lower limit voltage, the average current, the maximum / minimum current, the battery temperature, the environmental temperature, the heating factor, the effective current, and the operation.
  • the operating parameters are not limited to these.
  • the operation parameter calculation unit 45 can use parameters that can be derived from various operation conditions as the operation parameters of the battery 1.
  • the data selection unit 42 selects data in a predetermined range detected by the detection unit 20 as data for calculating a parameter relating to internal deterioration of the battery 1 and accumulates it in the data accumulation unit 41.
  • the data selection unit 42 can perform data selection by a method described below, for example. In the following description, a data selection method by the data selection unit 42 will be described using the example of the detection data shown in FIG.
  • FIG. 4 shows changes in measurement data of current, voltage, and SOC with respect to usage time of the battery 1 as an example of measurement data acquired in time series by the detection unit 20.
  • the data selection unit 42 specifies a time ta immediately before the current changes from predetermined Ij to 0, that is, immediately before the battery 1 enters an open circuit state in the measurement data of FIG.
  • the voltage Va and the charge state SOCa are acquired as the charge / discharge end voltage and the charge / discharge end charge state of the battery 1, respectively.
  • the data selection unit 42 specifies a time t1a after a certain time has elapsed since the battery 1 is in an open circuit state, and uses the voltage OCV1a at the time t1a of the battery 1 corresponding to the charge / discharge end charging state SOCa. Obtained as an open circuit voltage. Then, the acquired measurement data of the charge / discharge end voltage Va, the charge / discharge end charge state SOCa, and the open circuit voltage OCV1a are selected as data to be accumulated.
  • the charge / discharge end voltages Vb and Vc, the charge / discharge end charge states SOCb and SOCc, and the open circuit voltages OCV1b and OCV1c of the battery 1 are acquired and measured.
  • the addition value of each selected accumulation target data is recorded together with the number of detections, and accumulated in the data accumulation unit 41.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of accumulated data in the data accumulation unit 41.
  • the SOC-OCV data storage unit 41a includes an OCV addition value (integrated value) detected for each SOC value based on the SOC and OCV measurement data selected by the data selection unit 42. Is recorded together with the number of OCV detections (integrations). Thereby, for example, data as shown in FIG. 5A is stored in the SOC-OCV data storage unit 41a. It should be noted that data accumulation in the SOC-OCV data accumulation unit 41a is repeated until a certain period determined as a data analysis period.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 divides the accumulated OCV value recorded for each SOC value by the number of times of detection in the data accumulated in the SOC-OCV data accumulation unit 41a to obtain the value of each SOC. Get the average OCV value of. Thereby, for example, the average OCV as shown in FIG. 5B is obtained for each SOC value from the data shown in FIG. By graphing the average OCV value for each SOC thus obtained, an OCV curve with respect to the discharge capacity as shown in FIG. 6A can be obtained.
  • the SOC-resistance data storage unit 41 b stores the discharge voltage and the charge voltage detected for each SOC value based on the SOC and voltage measurement data selected by the data selection unit 42.
  • the added value (integrated value) is recorded together with the number of detections (integrated number).
  • the discharge capacity (discharge amount of electricity) and the charge capacity (charge amount of charge) are recorded for each SOC value, together with the number of detections (integration number). May be.
  • data as shown in FIG. 5C is stored in the SOC-resistance data storage unit 41b.
  • data accumulation in the SOC-resistance data accumulating unit 41b is repeatedly performed until a predetermined period determined as a data analysis period.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 divides the accumulated discharge voltage and accumulated charge voltage value recorded for each SOC value by the number of times of detection in the data accumulated in the SOC-resistance data accumulation unit 41b. Obtain the average discharge voltage and average charge voltage value for each SOC value. Then, the resistance value R is obtained by dividing the calculated average discharge voltage or the difference between the average charge voltage and the OCV by the current value. By graphing the resistance value R for each SOC thus obtained, a resistance curve with respect to the discharge capacity as shown in FIG. 6B can be obtained.
  • the voltage value Va at the time when the current polarity changes is obtained as the discharge voltage Va for SOCa. Then, by accumulating the acquired discharge voltage Vda together with the number of detections, the accumulated discharge voltage ⁇ Vda and the number of detections nda for the state of charge SOCa are accumulated. Also for charging, the accumulated charging voltage ⁇ Vca and the number of detections nca with respect to the charging state SOCa are accumulated by the same method. By performing such processing for various SOC values, data as shown in FIG. 5C can be stored in the SOC-resistance data storage unit 41b.
  • the accumulated data of the SOC-OCV data accumulation unit 41a as shown in FIG. 5A and the accumulated data of the SOC-resistance data accumulation unit 41b as shown in FIG. It is preferable to prepare a plurality of types according to the range. Thereby, the correction
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 divides the integrated OCV recorded for each SOC in the SOC-OCV data storage unit 41a by the number of detections n to obtain an average OCV value, and stores the SOC-resistance data storage.
  • the integrated discharge voltage recorded for each SOC in the unit 41b is divided by the number of discharge detections nd to obtain the average discharge voltage Vd.
  • the resistance value R is obtained by dividing the difference between the average discharge voltage Vd and OCV obtained by each SOC by a specific detected current value. Thereby, the SOC-resistance R relationship as shown in FIG. 6B is obtained.
  • the resistance curves indicated by Rt1, Rt2, and Rt are examples of a plurality of resistance values with respect to the energization time or open circuit time of the battery 1, respectively.
  • the resistance value of the battery 1 is obtained from at least one of them. Note that the resistance curve is not limited to three types, and any number can be acquired.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 obtains the internal relationship by approximating the SOC-OCV value relationship as shown in FIG. 6A and the SOC-R relationship as shown in FIG. A deterioration parameter is calculated.
  • the accumulated discharge amount ⁇ Qd for each SOC can be acquired by recording the number of times of SOC detection (time) and the discharge current at that time in the operation parameter data storage unit 41c.
  • the discharge electricity amount Qdt (Ah) used in the state determination period can be calculated.
  • the charge amount Qct (Ah) during the state determination period can be obtained by accumulating the accumulated charge amount ⁇ Qc for each SOC and adding the accumulated charge amount ⁇ Qc.
  • the total use capacity Qt of the battery 1 can be calculated
  • the average energization current Iave can be calculated for each SOC value, and the characteristics of the energization history of the battery 1 can be extracted.
  • the SOC integrated value detected for each current value and the number of detections may be recorded and stored in the operation parameter data storage unit 41c.
  • the number of detections for each current is equivalent to the detection time. Therefore, the energization amount at each current is obtained, and the characteristics at the time of energization such as obtaining the average value of the SOC using the energization amount for the integrated SOC can be extracted.
  • the operation parameter calculation unit 45 can also acquire the amount of electricity and the energization time changed at the time of energization from the current value at the time of energization accumulated as usage history data in the operation parameter data accumulation unit 41c.
  • the data selection unit 42 selects at least one of the measurement data such as current, voltage, SOC, time, time, and quantity of electricity as data to be accumulated, and the SOC-OCV
  • the data is accumulated in the data accumulation unit 41a, the SOC-resistance data accumulation unit 41b, and the operation parameter data accumulation unit 41c.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 is selected by the data selection unit 42 and the SOC-OCV data of the battery 1 stored in the SOC-OCV data storage unit 41a or the battery 1 stored in the SOC-resistance data storage unit 41b.
  • an internal deterioration parameter corresponding to the capacity of the battery 1 and the deterioration state of the internal resistance is calculated.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 calculates the internal deterioration parameter by a method as described below, for example.
  • the data selection unit 42 determines the charge / discharge end voltage curve as shown in FIG. 6A from the relationship between the charge / discharge end charge states SOCa, SOCb, the charge / discharge end voltages Va, Vb, and the open circuit voltages OCV1a, OCV1b.
  • the OCV and the charge / discharge end voltage in each SOC are detected and stored in the SOC-OCV data storage unit 41a and the SOC-resistance data storage unit 41b, respectively.
  • each black circle represents the charging / discharging end voltage of the battery 1 detected under a specific condition, and Va and Vb are also included therein.
  • Each white circle represents the open circuit voltage of the battery 1 detected under a specific condition, and OCV1a and OCV1b are included in this.
  • a charge / discharge end voltage curve is obtained from the regression curve of each black spot shown in FIG. 6A, and an OCV curve is obtained from the regression curve of each white spot.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 divides the voltage indicated by the difference between the OCV curve and the charge / discharge end voltage curve in FIG. 6A by the acquired current value, thereby obtaining the resistance value R of each SOC.
  • the average value OCVave of OCV and the average value Vdave of discharge voltage are obtained for each SOC, and by dividing these differences by the current I, the R for each SOC is obtained without obtaining the above regression curve. Can be obtained more easily. In this way, the calculation of the internal deterioration parameter calculation unit 43 can be simplified.
  • a resistance curve as shown in FIG. 6B can be created.
  • the resistance curve Rt1 shown in FIG. 6B shows a resistance value with respect to the SOC at the time of battery use t1 corresponding to the OCV curve and the charge / discharge end voltage curve of FIG. 6A.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 calculates an internal deterioration parameter corresponding to the deterioration state of the battery 1 based on the charge / discharge end voltage curve, the OCV curve, and the resistance curve obtained as described above.
  • the internal degradation parameters are the positive electrode active material usage amount mp and the positive electrode voltage deviation amount dp, which are parameters relating to the positive electrode capacity of the battery 1, and the negative electrode active material usage amount mn and the negative electrode voltage, which are parameters relating to the negative electrode capacity of the battery 1. Including the shift amount dn.
  • a coefficient ap that is a parameter related to the positive electrode resistance of the battery 1 a coefficient an that is a parameter related to the negative electrode resistance of the battery 1, and a coefficient R0 related to other resistance components are included.
  • These internal deterioration parameters are obtained from the battery voltage of the battery 1 by calculating the positive electrode voltage, the negative electrode voltage, the positive electrode capacity, and the negative electrode capacity that change as the battery 1 deteriorates.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 can calculate each of the internal deterioration parameters based on a data table or function prepared in advance and stored in the internal deterioration parameter calculation unit 43.
  • This data table or function represents the battery voltage of the battery 1, the open circuit potential of the positive electrode, the open circuit potential of the negative electrode, the internal resistance, the internal resistance of the positive electrode, and the internal resistance of the negative electrode in association with the electric quantity, respectively. It is.
  • the open circuit potentials of the positive electrode and the negative electrode are desirably a potential with respect to the reference potential indicated by the common reference electrode as shown in FIG.
  • the reference electrode lithium metal, lithium titanate, lithium iron phosphate, or the like can be used. Desirably, data when the same electrolytic solution as that of the battery 1 is used is used.
  • the internal resistance of the positive electrode and the negative electrode of the battery 1 has a value for at least one, more preferably two or more discharge times or charge times with respect to the amount of electricity x.
  • Rp (x, t) a (x) + b (x) * t It is.
  • the values of a (x) and b (x) are held in a database and a function as values for a specific discharge time t, respectively.
  • This equation is preferably an equation that also takes into account the dependency on the capacity value qp that the battery 1 can discharge from the positive electrode between the upper limit voltage and the lower limit voltage during operation.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the relationship between the capacity of the battery 1 and the battery voltage, positive electrode voltage, and negative electrode voltage.
  • the battery voltage is expressed as the difference between the positive electrode voltage and the negative electrode voltage.
  • the reference positive electrode capacity qp the positive electrode active material use amount (positive electrode use amount) mp, and the positive electrode voltage deviation amount dp are obtained.
  • a reference negative electrode capacity qn, a negative electrode active material usage amount (negative electrode usage amount) mn, and a negative electrode voltage deviation amount dn are obtained from the state of change of the negative electrode voltage with respect to the capacity of the battery 1.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the relationship between the discharge amount of the battery 1 and the internal resistance, the positive electrode resistance, and the negative electrode resistance.
  • each white circle represents a measured value Rm of the internal resistance of the battery 1.
  • the estimated value Rcell of the internal resistance represents the sum of the internal resistance Rp of the positive electrode, the internal resistance Rn of the negative electrode, and the resistance R 0 of other member electrolytes, etc., as shown in FIG. Approximately with each measured value Rm.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 can calculate the internal deterioration parameter of the battery 1 from the data selected by the data selection unit 42 and stored in the data storage unit 41. A specific method for calculating the internal deterioration parameter will be described in detail later.
  • the deterioration state estimation unit 46 estimates the deterioration state of the battery 1 based on the internal deterioration parameter calculated by the internal deterioration parameter calculation unit 43.
  • the deterioration state estimation unit 46 compares the battery capacity and battery resistance of the battery 1 calculated based on, for example, internal deterioration parameters with the battery capacity and battery resistance of the battery 1 at the start of operation, thereby deteriorating the battery 1.
  • a battery deterioration degree SOH representing the state is obtained.
  • the battery deterioration degree SOH is output from the deterioration state estimation unit 46 to the battery control unit 30 and used for the control of the battery 1 performed by the host control unit 60.
  • the operating condition setting unit 47 sets operating conditions for controlling charging / discharging of the battery 1 based on the deterioration state of the battery 1 estimated by the deterioration state estimating unit 46.
  • the operating condition setting unit 47 predicts the future deterioration state of the battery 1 from the estimated deterioration state by referring to the database 44 based on the operation parameter calculated by the operation parameter calculation unit 45, for example. Calculate the expected life.
  • information related to the current deterioration state of the positive electrode, the negative electrode, and the electrolytic solution can be acquired from the internal deterioration parameter calculated by the internal deterioration parameter calculation unit 43.
  • the operating condition setting unit 47 considers the required life of the battery 1 set in advance or designated by the user based on the calculated predicted life value, and accelerates or alleviates the deterioration of the battery 1 according to the internal deterioration factor. Select the operating condition and set it as the recommended operating condition. The recommended operating conditions set in this way are notified from the operating condition setting unit 47 to the upper control unit 60 together with the predicted life value.
  • the upper control unit 60 executes an optimum output command to the battery 1 based on the predicted life value and the operation condition notified from the operation condition setting unit 47. For example, in order to change the operating center SOC of the battery 1 downward, the control for discharging a certain amount of power to the battery 1 until the voltage of the battery 1 reaches the target voltage is performed once or a plurality of times. Alternatively, the current balance of the battery 1 is changed so that the absolute value of the accumulated discharge amount within a certain period is larger than the absolute value of the accumulated charge amount within a range in which the current balance between charge and discharge is changed and the system operation is not greatly affected. Adjust the current to control and lower the operating center voltage.
  • the life of the battery 1 can be extended.
  • the life of the battery 1 can be controlled by limiting the current value or changing the time ratio between energization and pause.
  • the host control unit 60 changes the operating condition of the battery 1 by executing, for example, the battery system profit calculation, energy efficiency, and fuel consumption calculation from the predicted life value and the operating condition data notified from the operating condition setting unit 47. You may decide whether to do it.
  • FIG. 14 is a diagram showing a control flow of the secondary battery control system according to the embodiment of the present invention.
  • 14 includes a data selection / accumulation process 2, an OCV extraction process 3, a resistance extraction process 4, a usage history analysis process 5, a resistance calculation internal deterioration parameter calculation process 6, a capacity calculation internal deterioration parameter calculation process 7,
  • the processing block includes a capacity calculation process 8, a resistance calculation process 9, a deterioration prediction process 10, and a recommended operating condition calculation process 11.
  • the correspondence relationship between each functional block of the life control unit 40 shown in FIG. 3 and each processing block in FIG. 14 is, for example, as follows.
  • the data storage unit 41 and the data selection unit 42 correspond to the data selection / storage process 2
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 includes the OCV extraction process 3, the resistance extraction process 4, the resistance calculation internal deterioration parameter calculation process 6, and the capacity.
  • the operation parameter calculation unit 45 corresponds to the use history analysis process 5
  • the deterioration state estimation unit 46 corresponds to the capacity calculation process 8 and the resistance calculation process 9
  • the operation condition setting unit 47 corresponds to the deterioration prediction process 10 and the recommended operating condition calculation process 11.
  • the correspondence relationship between the functional blocks in FIG. 3 and the processing blocks in FIG. 14 is not limited to the above example, and they may be associated with each other in any way.
  • various data related to the battery 1 are selected and accumulated based on the current, voltage, temperature, and time detected by the battery 1. For example, from the detected values before and after charging / discharging the battery 1 for a certain time at a certain current value, the battery voltage and SOC before the start of charging / discharging, the current amount and voltage during energization, Arbitrary data such as battery voltage and SOC is selected, and data satisfying a predetermined condition is stored therein.
  • the relationship between the SOC and the OCV is extracted from the data selected and accumulated in the data selection / accumulation process 2 as shown in the OCV curve shown in FIG.
  • the resistance extraction process 4 the relationship between the SOC and the resistance is extracted from the data selected and stored in the data selection / accumulation process 2 as shown in the resistance curve shown in FIG.
  • the resistance curve shown in FIG. 6B is an example in which the resistance values Rt, Rt1, and Rt2 of the battery 1 at times t, t1, and t2 are extracted from the SOC as described above.
  • the relationship between R and SOC can be expressed as a function or a table. Since the power of the battery 1 depends on the internal resistance value, when the battery 1 requires a particularly high output, the change in the resistance value R is important for stabilizing the control.
  • the internal deterioration parameter calculation process 7 for capacity calculation from the relationship between the SOC and the OCV extracted in the OCV extraction process 3, the internal deterioration parameters related to the positive electrode capacity and the negative electrode capacity, that is, the current use amount mp of the positive electrode active material, A negative electrode active material usage amount mn, a positive electrode voltage deviation amount dp, a negative electrode voltage deviation amount dn, and the like are calculated.
  • the capacity calculation process 8 the current capacity of the battery 1, that is, the maximum discharge amount is calculated using these internal deterioration parameters.
  • each internal deterioration parameter related to the positive electrode resistance and the negative electrode resistance that is, ap, an, R0, etc. Calculate coefficient parameters.
  • the current resistance value of the battery 1 is calculated using these internal deterioration parameters.
  • the relationship between the SOC and resistance extracted in the resistance extraction process 4 is converted into the relationship between the amount of electricity and the battery resistance.
  • Rp represents a resistance attributed to the positive electrode
  • Rn represents a resistance attributed to the negative electrode
  • R0 represents a fixed resistance value that does not depend on the SOC other than that.
  • the resistance calculation process 9 the deterioration of each of the positive electrode and the negative electrode is calculated based on the single electrode resistance Rp of the positive electrode and the single electrode resistance Rn of the negative electrode obtained from this equation. By such treatment, the resistance change of each of the positive electrode and the negative electrode can be separated from the resistance value of the battery 1.
  • an arbitrary analysis process is performed using the voltage, current, and time data selected and accumulated in the data selection / accumulation process 2. Thereby, the operation parameters for the battery 1 are extracted.
  • the deterioration prediction for the capacity and resistance of the battery 1 is performed based on the operation parameters extracted by the usage history analysis process 5 and the internal deterioration parameters calculated by the capacity calculation process 8 and the resistance calculation process 9, respectively. I do.
  • a future resistance change and capacity change of the battery 1 are predicted using a database representing the relationship between internal deterioration parameters and operation parameters stored in advance and deterioration progress of the battery 1.
  • the recommended operation condition of the battery 1 is calculated based on the result of the deterioration prediction by the deterioration prediction process 10.
  • recommended operating conditions as condition parameters for accelerating or suppressing deterioration from the deterioration state of the positive electrode, negative electrode and electrolyte inside the electrode And the allowable current at that time.
  • the recommended operating condition and the allowable current obtained by the recommended operating condition calculation process 11 are notified to the upper control unit 60. Based on these, the host controller 60 controls the operation of the PCS 200 and controls charging / discharging by changing the energization time and current value of the battery 1. Such control makes it possible to control the life of the battery 1.
  • FIG. 15 is a diagram showing a control flow of the secondary battery control system according to the modification of the present invention.
  • the control flow of FIG. 15 further includes a user requested life setting process 12 in addition to the processing blocks of the control flow shown in FIG.
  • the database 44 in FIG. 3 stores the relationship between the internal deterioration parameter of the battery 1 and the capacity and resistance.
  • the degradation state estimation unit 46 refers to the database 44 and calculates current values of capacitance and resistance corresponding to the internal degradation parameter.
  • the operation condition setting unit 47 refers to the database 44 based on the current capacity and resistance of the battery 1 calculated by the deterioration state estimation unit 46 and the operation parameters calculated by the operation parameter calculation unit 45.
  • the deterioration prediction of the battery 1 is executed.
  • the operating condition setting unit 47 further predicts the life of the battery 1 from the values of the maximum temperature and the minimum temperature of the battery 1 in consideration of variation in deterioration of each battery cell in the battery 1, and uses the prediction result as the predicted life. Notify the upper control unit 60.
  • the database 44 also stores information representing the relationship between internal deterioration parameters and operation parameters.
  • the operation condition setting unit 47 can calculate recommended operation conditions for accelerating or decelerating the deterioration of the battery 1 from the internal deterioration parameters corresponding to the current deterioration state of the battery 1 by referring to the information in the database 24. .
  • the database 44 can be further expanded and the accuracy of deterioration prediction calculation can be improved.
  • the required life from the user is set in advance, it is preferable to notify the host controller 60 of recommended operating conditions for reaching the required life while maximizing the supply energy of the battery 1.
  • the recommended operating conditions can be set using control items such as maximum power, maximum current, SOC fluctuation range, amount of electricity used ( ⁇ SOC), battery temperature, operation center voltage, energization stop time, and stop time ratio.
  • the user can input the desired required life according to the control flow shown in FIG. It may be.
  • the user requested life setting process 12 sets the requested life in the recommended operating condition calculation process 11 based on the user input.
  • the recommended operating condition calculation process 11 the recommended operating condition for satisfying the user's request is set by comparing this required life with the life at the time of deterioration prediction, and the higher control unit 60 is notified. By doing in this way, it becomes possible to use the battery 1 to the maximum within a desired period. Moreover, the change of the request
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 data necessary for calculating the internal deterioration parameter is as follows.
  • the life control unit 40 for example, the battery voltage, the open circuit potential of the positive electrode, the open circuit potential of the negative electrode, the internal resistance of the battery, the internal resistance of the positive electrode, A data table that associates the internal resistances with each other is stored in advance.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 can calculate each of the above-described internal deterioration parameters using this data table.
  • the state of charge of the battery 1 can be expressed as, for example, the discharge capacity from the fully charged state to the fully discharged state divided into 100, with the fully charged state being 100% and the fully discharged state being 0%. .
  • the life control unit 40 stores a relational expression or table of the battery voltage with respect to the SOC of the battery 1. Thereby, OCV acquired from the battery 1 can be converted into SOC, or SOC acquired from the battery 1 can be converted into OCV.
  • the open circuit voltage of the battery 1 is the difference between the positive open circuit potential and the negative open circuit potential, as shown in FIG.
  • Battery capacity Q is the amount of electricity when the battery voltage is between the fully charged voltage Vh and the fully discharged voltage Vl.
  • the positive electrode electric quantity Qp can be expressed by a reference positive electrode capacity qp, a positive electrode utilization amount mp, and a positive electrode voltage deviation amount dp.
  • the negative electrode electric quantity Qn can be represented by a reference negative electrode capacity qn, a negative electrode utilization amount mn, and a negative electrode voltage deviation amount dn.
  • the relationship between these internal deterioration parameters and the battery capacity Q can be expressed by the above equation (1).
  • the value S related to the amount of lithium deactivated due to the deterioration of the battery 1 can be expressed by the above formula (2).
  • the above equation (3) is an equation representing the battery voltage V (Q) at a certain battery capacity Q.
  • the battery voltage V (Q) is obtained from the difference between the positive electrode potential Vp (qp) that is a function of the positive electrode reference capacity qp and the negative electrode potential Vn (qn) that is a function of the negative electrode reference capacity qp. Desired.
  • the above equation (4) is an equation representing the resistance value R (Q, t) at the battery capacity Q at a certain time t.
  • the resistance value R (Q, t) is defined by a resistance value R 0 that does not depend on the battery capacity Q, ap [r p (q p , t)] representing the positive electrode resistance, and a negative electrode resistance. It is calculated as the sum of an [r n (q n , t)].
  • r p (q p , t) and r n (q n , t) are standard positive and negative resistances.
  • ap and an are parameters indicating the relationship between the reference resistance and the electrode resistance.
  • adjustment parameters rp0 and rn0 can be introduced into the positive and negative electrode resistances.
  • the above formulas (1) to (4) are examples showing the relationship between the internal deterioration parameter, the battery capacity, and the battery resistance.
  • the positive electrode resistance and the negative electrode resistance may be obtained by using a relational expression such as Expression (4), or may be obtained by using a map showing a correspondence relationship with each numerical value of the internal deterioration parameter. is there.
  • each internal deterioration parameter can be specified, for example, as follows.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 uses the amount of change in voltage of the positive electrode and the negative electrode of the battery 1 at the reference capacity and the amount of change in voltage of the battery 1 to charge / discharge the battery 1. Calculate the voltage curve. Then, the calculation of the charge / discharge voltage curve is continued until the difference between the calculation result of the charge / discharge voltage curve and the charge / discharge voltage curve obtained by actual measurement is within the specified error.
  • an internal deterioration parameter related to the capacity of the battery 1 is acquired based on the calculation result.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 calculates the resistance value R (Q, t) using the formula (4) from the reference values of the positive electrode resistance and the negative electrode resistance, Compare with actual measurement. Then, the calculation of the resistance value is continued until the difference between the calculation result of the resistance value and the actually measured value is within the specified error. When the calculation of the resistance value is completed, an internal deterioration parameter related to the resistance of the battery 1 is acquired based on the calculation result.
  • the deterioration state estimation unit 46 calculates the current capacity and resistance of the battery 1 based on the internal deterioration parameters acquired as described above, and compares these with initial values to estimate the deterioration state of the battery 1. To do.
  • internal deterioration parameters are accumulated in time series.
  • the state of change of the accumulated internal deterioration parameter reflects the deterioration state of the positive electrode, the negative electrode, the electrolytic solution, the member, and the like of the battery 1, and the deterioration portion can be specified based on this.
  • the operating condition setting unit 47 collates the accumulated change in internal deterioration parameter with a database stored in advance, thereby predicting future deterioration of the battery 1 based on the internal deterioration parameter and the operation parameter, and recommends from the prediction result. Operating conditions can be set.
  • the above database represents the relationship between operating parameters and changes in each internal deterioration parameter.
  • a teacher data map as shown in FIG. 9 may be used.
  • This teacher data map is composed of an operating condition parameter portion indicating the characteristics of the test conditions and a deterioration estimation information portion which is information for estimation at the time of deterioration.
  • the operating condition setting unit 47 evaluates the difference between the numerical value of each parameter in the operating condition parameter unit and the numerical value of the operating parameter extracted from the measurement history, and selects the combination of the operating parameters with the closest parameter transition pattern.
  • the internal deterioration parameter can be estimated.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of feature parameters generated from input conditions
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of feature parameters further normalized in the map.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example in which M feature parameters are extracted and standardized for combinations of N test conditions in the teacher data map of FIG. 9.
  • the degradation state estimation unit 46 uses the following equation (5) for each of the M operation parameters extracted from the measurement history for each feature parameter from k1 to km, for example, for each parameter value of the database shown in FIG. Euclidean distance between and is evaluated.
  • the internal deterioration parameter is predicted from the deterioration estimation formula using the operation parameter closest to the parameter value of the database, that is, the operation parameter having the shortest Euclidean distance.
  • the coefficients of capacity deterioration and resistance deterioration in the capacity deterioration formula differ depending on the temperature of the battery 1, for example, as shown in the deterioration coefficient table for each temperature illustrated in FIG. 13.
  • the degree of deterioration of the battery 1 changes according to various other conditions. Therefore, the accuracy of deterioration prediction is improved by using an estimation formula corresponding to each condition of the operation parameter.
  • a battery whose remaining battery level correlates with voltage, for example, organic electrolysis using a positive electrode active material as a lithium-containing oxide, a negative electrode active material as a non-graphitizable carbon material, and lithium hexafluorophosphate as an electrolyte.
  • a battery whose remaining battery level State Of Charge
  • organic electrolysis using a positive electrode active material as a lithium-containing oxide, a negative electrode active material as a non-graphitizable carbon material, and lithium hexafluorophosphate as an electrolyte.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating a configuration of a storage battery module mounted on the HEV.
  • a battery system 120 shown in FIG. 16 includes a battery 1, a battery cell management device 101, and a battery management device 102.
  • the battery cell management device 101 corresponds to, for example, the detection unit 20 in FIG. 2, and the battery management device 102 corresponds to, for example, the battery control unit 30 and the life control unit 40 in FIG.
  • two batteries 1 and two battery cell management devices 101 are provided in the battery system 120, but these may be one or three or more.
  • the battery 1 composed of a plurality of battery cells is connected to the battery cell management device 101, respectively.
  • the battery cell management device 101 detects the state of each battery cell of the battery 1.
  • the battery cell management device 101 is connected to the battery management device 102.
  • the battery management device 102 acquires the state of each battery cell of the battery 1 detected by the battery cell management device 101 from each battery cell management device 101.
  • the battery management device 102 calculates the battery capacity (SOC: State of Charge) and the battery deterioration state (SOH: State ⁇ of Health) of the battery 1 based on the acquired state of each battery cell, and outputs it to the host controller 60. To do.
  • the upper control unit 60 controls the operation of the inverter 203 and the relay box 400 based on these calculation results and the like.
  • the inverter 203 operates in accordance with the control of the host control unit 60, converts the DC power supplied from the battery 1 into AC power, and supplies the AC power to the motor 201.
  • the inverter 203 can also charge the battery 1 by converting AC power generated by the motor 201 into DC power.
  • the usage time of the battery 1 may be short during one day depending on the running state of the HEV, and there may be days when it is not used at all. Therefore, in order to accumulate data in a wide range of SOC, it is necessary to acquire data for a certain period.
  • the life control unit 40 estimates the deterioration state of the battery 1 by storing and analyzing time-series battery data in the data storage unit 41 in a certain range of time.
  • current, voltage, and battery temperature data captured at an arbitrary time is analyzed every two hours during vehicle operation, and a data range that satisfies a specific charge / discharge condition, for example, current I after discharging current I at time t
  • the data selection unit 42 selects a data range that is almost 0A and can be regarded as an open circuit. If such a data range can be selected, the data selection unit 42 extracts the SOC at the start of discharge with the current I and the subsequent open circuit voltage OCV, and stores them together with the voltage Vt during discharge and the SOC at the end of discharge. .
  • the data selection unit 42 acquires and accumulates these data over a SOC range of about several tens of percent until there are at least a plurality of combinations of OCV and discharge voltage Vt, preferably 4 to 50 or more. To do. At the same time, the temperature is recorded. By performing temperature correction on these acquired data, a charge / discharge voltage curve for analysis, that is, a charge / discharge end voltage curve and an OCV curve as shown in FIG. 6A can be created. Similarly, a resistance curve as shown in FIG. 6B can be created. Using these data, the internal deterioration parameter of the battery 1 is obtained.
  • the operation parameter calculation unit 45 analyzes the operation parameters from the data accumulation values of the current, voltage, and battery temperature every two hours during the vehicle operation described above.
  • the operation parameter calculation unit 45 for example, the start voltage Vini, the end voltage Vlast, the maximum voltage Vmax, the minimum voltage Vmin, the cell temperature Tc, the environmental temperature Ta, the charge capacity Qc, the discharge capacity Qd, the electric quantity fluctuation ⁇ Q per unit time, the maximum Current Imax, minimum current Imin, average current Iave, effective current Ie, operation center voltage Vcenter, stay time ratio Ratet of each voltage region, energization polarity ratio tp per unit time, energization time ratio ts, downtime ratio tr, up Various operating parameters such as lower limit SOC (SOCmax, SOCmin), upper and lower limit voltages (Vmax, Vmin), SOC fluctuation range ⁇ SOC, energization time ttotal, etc.
  • the energization polarity ratio is an index indicating how many times the polarity of charging and discharging has changed within a certain energizing time.
  • the effective current Ie is a current value obtained by dividing a value obtained by integrating the square of the current per time by the total time and taking the square root.
  • the SOC also varies with the variation of the charge / discharge current.
  • the SOC fluctuation range ⁇ SOC can be obtained from these differences.
  • the amount of electricity fluctuation ⁇ Q per unit time is extracted from the current waveform, for example, the amount of electricity ⁇ Qc of the portion where charging continues and the amount of electricity ⁇ Qd of the portion where discharging continues, and within these unit time Is obtained by adding up and dividing by the average value.
  • the operation parameter can be analyzed using the heat factor integrated value I 2 t defined as the heat generation index, the battery temperature change amount ⁇ T, or the like. Note that the number of data used for the analysis of the operating parameters can be determined according to the circuit scale or the like.
  • the operation parameter calculation unit 45 analyzes the operation parameters for several hours to several days corresponding to the accumulation period of the data accumulated in the data accumulation unit 41 in order to calculate the internal deterioration parameter, and corresponds to the operation state. Approximate the pattern. Furthermore, the result of analyzing the internal deterioration parameter and the operation parameter at that time may be accumulated as a third history set in time series, and the internal deterioration when the operation method changes and the change in capacity and resistance may be recorded. . By doing so, there is an effect that the abnormality of the battery 1 can be easily found.
  • the date and time and OCV at the time of key-on and key-off of the vehicle may be recorded, and the SOC-OCV acquisition points may be increased. Further, even when the vehicle is key-off, based on a signal input from the outside using a timer such as an external clock, the usage history data of the battery 1 is acquired every predetermined time and stored in the data storage unit 41. Also good. For example, the voltage of the battery 1 can be detected by the detection unit 20 (battery cell management device 101) using the power of the battery 1 itself, and OCV data can be acquired and accumulated from the detection result.
  • a stable OCV value can be acquired as usage history data of the battery 1 while preventing the battery 1 from being consumed. it can.
  • the deterioration state of the battery 1 is obtained by obtaining internal deterioration parameters related to the increase / decrease in capacity such as the positive electrode utilization rate, the negative electrode utilization rate, and the relative position from the battery capacity equation as shown in the above equation (1). Can be estimated. This is realized, for example, by a deterioration state estimation flow as shown in FIG.
  • the relationship between the positive electrode potential and the positive electrode capacity and the negative electrode potential and the negative electrode capacity is calculated from the OCV and the battery capacity of each electrode.
  • a positive electrode capacity difference, a negative electrode capacity difference, and a battery capacity change difference are calculated.
  • a slope (utilization rate) is calculated in which the positive electrode capacity difference and the battery capacity difference, and the negative electrode capacity difference and the battery capacity change difference are linear.
  • the relative position is calculated from the calculated utilization rate and single electrode capacity.
  • the relationship between the three internal deterioration parameters obtained in this way and the total amount of electricity used is stored in the database, and with reference to this, it is specified which part is effective for deterioration.
  • conditions for suppressing the deterioration of the battery 1 are calculated and notified to the host system as recommended operating conditions. By doing so, the life of the battery system can be extended.
  • the method for estimating the change in the internal deterioration parameter based on the usage history data of the battery 1 is, for example, as follows.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 first selects an appropriate battery 1 for these conditions. Select an estimation formula for characteristic changes.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 refers to, for example, the database 44 and selects an estimation formula for characteristic changes corresponding to the energization conditions and storage conditions applied to the battery 1.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 calculates the characteristic value of the battery 1 in the data section corresponding to the period in which the above-described energization condition and storage condition are applied, using the selected characteristic change estimation formula.
  • the database 44 is referred to An estimation formula for characteristic change corresponding to energization conditions and storage conditions in the subsequent section is selected.
  • the characteristic value in the subsequent section is calculated using the characteristic change estimation formula selected for the subsequent section.
  • the battery characteristic estimation method selects the first process in which the battery information that is switched in time series is input, and the estimation formula for the battery characteristic change according to the input battery information. And a second process. Furthermore, a third process of sequentially calculating the characteristic change based on the selected estimation formula and the previous calculation result is provided. That is, information such as the voltage, current, and temperature of the battery 1 that changes in time series according to the charge / discharge conditions is used as input information, and each time the condition changes, a plurality of deterioration relational expressions are used to change the previous condition. Is converted into an equivalent value (x ′) under the following conditions. The characteristic of the battery 1 is estimated according to the characteristic change estimation formula by adding the time series parameter value corresponding to the elapsed time and the number of cycles under the following conditions to the equivalent value (x ′).
  • the characteristic value is at least one of the above-described internal deterioration parameters. That is, parameters relating to capacity such as the usage amount mp of the positive electrode active material, the usage amount mn of the negative electrode active material, the deviation amount dp of the positive electrode voltage, the deviation amount dn of the negative electrode voltage, and the coefficient parameters such as ap, an and R0 relating to the resistance At least one of them is used as the characteristic value of the battery 1. Alternatively, a standardized internal deterioration parameter that represents a ratio to the initial value may be used as the characteristic value of the battery 1.
  • the time series parameter value (x) is a variable that includes time elements such as time, cycle, and integrated capacity and can be converted into time.
  • the estimation formula D f (x) for estimating each characteristic value D expressed as a function of this variable differs depending on the energization condition and storage condition related to deterioration.
  • the conditions relating to the deterioration are, for example, load current waveform, battery capacity ( ⁇ SOC), center value of the operating voltage of battery 1 (center SOC), start voltage ( Vini ), start SOC, charge current, discharge current, cycle It includes at least one of conditions such as time, pause time, energization time, long pause, heat generation, battery temperature, and environmental temperature.
  • an estimation formula stored in a database for each storage condition such as battery temperature and storage voltage may be used.
  • the internal deterioration parameters in a plurality of periods are sequentially calculated in order according to energization conditions and storage conditions that are switched in time series.
  • the time series parameter value at the time of switching between the energization condition and the storage condition is converted into the equivalent value of the time series parameter corresponding to the condition in the next period, and this is used to determine the internal deterioration parameter in the next period. Is calculated.
  • the estimation formula for each use condition stored in the database 44 may not use the same time series parameter.
  • a function expressed by any one of time series parameters that differ depending on use conditions, such as an accumulated electric quantity, time (day, hour, second), and cycle may be used as the characteristic value estimation formula.
  • D AX + C (A: degradation coefficient, X: cycle, C: constant)
  • D AX m + C (A: degradation coefficient, X: cycle, C: constant, m: order 0.5)
  • the time series parameter X may be time, integrated capacity, or the like in addition to the cycle.
  • the characteristic value D is expressed by a relational expression with a condition parameter, SOC, battery temperature, environmental temperature, battery usage, SOC fluctuation range, battery operation operation center voltage (center SOC), start voltage, charge / discharge
  • the estimation formula of the characteristic value D may be expressed using parameters such as a current value and heat generation.
  • not only one time series parameter X but also an estimation formula composed of a plurality of time series parameters such as X, Y, and Z may be used.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 calculates the characteristic value in each data section by performing the above calculation for each data section.
  • the change in the characteristic value under each condition is obtained by using the time / cycle elapsed under each condition and the deterioration estimation formula representing the change in the characteristic value within the elapsed time / elapsed cycle. Can do. Therefore, it becomes possible to calculate the change of the internal deterioration parameter due to the battery deterioration in a time series with high accuracy.
  • information regarding the deterioration state of the battery 1 can be appropriately detected without preparing special discharge means, and the internal state of the battery 1 and the capacity and resistance of the battery 1 can be detected. Deterioration factors can be identified. As a result, it is possible to provide a life control type battery system capable of maximally using a battery within a predetermined period under an appropriate condition from the expected life.
  • the secondary battery control system selects data to be stored from at least one measurement data of voltage, current, state of charge, amount of electricity, and temperature of the battery 1 measured in time series, and the selected data Is added together with the number of detections, the characteristics of the battery 1 are acquired based on the value obtained by dividing the accumulated value of the accumulated data by the number of detections, and the battery 1 is controlled based on the acquired characteristics of the battery 1 . Since it did in this way, the deterioration state according to the use log
  • the secondary battery control system includes a detection unit 20 that acquires measurement data from the battery 1 that is a secondary battery, and a data selection unit 42 that selects data to be accumulated from the measurement data acquired by the detection unit 20. And a data accumulation unit 41 that accumulates the added value of the data selected by the data selection unit 42 together with the number of detections. Further, the secondary battery control system calculates an internal deterioration parameter corresponding to the capacity of the battery 1 and the deterioration state of the internal resistance based on the value obtained by dividing the added value of the data stored in the data storage unit 41 by the number of detections.
  • a deterioration state estimation unit 46 that estimates the deterioration state of the battery 1 based on the internal deterioration parameter calculated by the internal deterioration parameter calculation unit 43. Since it did in this way, the deterioration state according to the use history of the battery 1 can be estimated correctly as mentioned above.
  • the present invention it is possible to determine the deterioration state based on the change in the material characteristics inside the battery or the change in the structure from the above configuration. Therefore, it is possible to provide a control means that realizes higher safety and suppression of characteristic deterioration of the secondary battery, particularly based on the internal resistance of the positive electrode and the negative electrode of the secondary battery.
  • a control means that realizes higher safety and suppression of characteristic deterioration of the secondary battery, particularly based on the internal resistance of the positive electrode and the negative electrode of the secondary battery.
  • it is necessary to accumulate data over a long period of time For example, data measured in a cycle of seconds or less is accumulated in a monthly accumulation period. For this reason, the amount of data to be stored becomes enormous and a large-capacity storage medium is required.
  • the secondary battery control system includes at least one measurement data of the voltage, current, amount of electricity, and temperature of the battery 1 measured for each state of charge of the battery 1 or the battery 1 measured for each current of the battery 1. At least one measurement data of the state of charge, voltage, quantity of electricity, and temperature is selected as data to be stored. Then, for example, as shown in FIG. 5, for each charging state or current of the battery 1, an addition value of data of any one of the open circuit voltage, the discharging voltage, the charging voltage, the discharging electricity amount, and the charging electricity amount of the battery 1 is detected. Accumulate with the number of times. Since it did in this way, the data made into accumulation
  • the secondary battery control system uses the open circuit voltage and internal resistance of the battery 1 with respect to the charge state or current of the battery 1 based on the value obtained by dividing the added value of the data accumulated as described above by the number of detections.
  • the characteristic of the battery 1 is acquired by obtaining the value of. Since it did in this way, the characteristic according to the internal degradation state of the battery 1 can be acquired correctly.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 represents the relationship between the SOC of the battery 1 and the charge / discharge end voltage based on the value obtained by dividing the added value of the data stored in the data storage unit 41 by the number of detections.
  • a charge / discharge end voltage curve as shown in (a) and an OCV curve as shown in FIG. 6 (a) representing the relationship between the SOC and OCV of the battery 1 are obtained for a plurality of usage times.
  • a resistance curve as shown in FIG. 6B representing the relationship between the SOC of the battery 1 and the internal resistance is obtained for a plurality of usage times. Ask for each.
  • an internal deterioration parameter is calculated. Since it did in this way, the internal deterioration parameter which represents the deterioration state of the battery 1 appropriately can be calculated.
  • the internal deterioration parameter calculated by the internal deterioration parameter calculation unit 43 is a parameter related to the positive electrode capacity of the battery 1, a parameter related to the negative electrode capacity of the battery 1, a parameter related to the positive electrode resistance of the battery 1, and a negative electrode resistance of the battery 1. Parameters. Therefore, the internal deterioration parameter can be calculated by accurately reflecting the capacity and resistance deterioration state of the battery 1.
  • the internal deterioration parameter calculation unit 43 relates to a parameter relating to the positive electrode capacity of the battery 1, a parameter relating to the negative electrode capacity of the battery 1, and a positive electrode resistance of the battery 1 based on a data table or function stored in advance in the database 44.
  • the parameter and the parameter relating to the negative electrode resistance of the battery 1 can be calculated respectively. In this way, each parameter can be calculated easily and accurately.
  • the secondary battery control system further includes an operation condition setting unit 47 that sets operation conditions for controlling charging / discharging of the battery 1 based on the deterioration state of the battery 1 estimated by the deterioration state estimation unit 46. Prepare. Since it did in this way, charging / discharging of the battery 1 can be appropriately controlled in consideration of the deterioration state of the battery 1.
  • the operating condition setting unit 47 sets operating conditions based on the deterioration state of the battery 1 and the required life for the battery 1. Since it did in this way, the driving
  • the secondary battery control system further includes an operation parameter calculation unit 45 that calculates an operation parameter of the battery 1 based on the data stored in the data storage unit 41.
  • the operation condition setting unit 47 sets the operation condition based on the deterioration state of the battery 1 and the operation parameter calculated by the operation parameter calculation unit 45.
  • the operating condition setting unit 47 can set the operating condition by performing the deterioration prediction of the battery 1 based on the internal deterioration parameter and the operating parameter using the database stored in advance in the database 44. Since it did in this way, the lifetime of the battery 1 is estimated in consideration of the driving
  • the data storage unit 41 may store data every predetermined time based on a signal input from the outside. In this way, data can be reliably stored regardless of the usage state of the battery 1.

Abstract

二次電池制御システムは、時系列に測定された二次電池の電圧、電流、充電状態、電気量および温度の少なくとも一つの測定データから蓄積対象とするデータを選択し、前記選択されたデータの加算値を検知回数と共に蓄積し、前記蓄積されたデータの前記加算値を前記検知回数で除算した値に基づいて、前記二次電池の特性を取得し、前記取得した前記二次電池の特性に基づいて前記二次電池を制御する。

Description

二次電池制御システム、二次電池制御方法
　本発明は、二次電池制御システムおよび二次電池制御方法に関する。
　現在、地球環境問題が大きくクローズアップされてきており、地球温暖化を防止するために、あらゆる場面で炭酸ガスの排出削減が求められている。こうした背景から、炭酸ガスの大きな排出源の一つであるガソリンエンジンを使用した自動車については、ハイブリッド電気自動車や電気自動車などへの代替が進んでいる。ハイブリッド電気自動車や電気自動車の動力用電源に代表される大型の二次電池は、高出力、大容量であることが必要である。そのため、こうした大型の二次電池を構成する蓄電池モジュールは、一般に複数の電池セルを直並列に接続して構成される。また、各電池セルには、一般にリチウムイオン電池が使用される。
　リチウムイオン電池等の二次電池は、充放電を繰り返すごとに劣化が進行し、容量が減少すると共に内部抵抗が上昇することで、出力の変動が生じる。二次電池における劣化進行の程度は、現在までに二次電池が使用された環境や方法など、二次電池の使用履歴によって異なる。そのため、二次電池の使用履歴に応じた劣化状態を正確に推定する技術が求められている。たとえば、特許文献１のような二次電池の劣化推定方法が知られている。
日本国特許第５４６６５６４号
　特許文献１に記載の方法は、二次電池の劣化による容量の減少については考慮されているが、内部抵抗の上昇については考慮されていない。したがって、二次電池の使用履歴に応じた劣化状態を正確に推定することができない。
　本発明による二次電池制御システムは、時系列に測定された二次電池の電圧、電流、充電状態、電気量および温度の少なくとも一つの測定データから蓄積対象とするデータを選択し、前記選択されたデータの加算値を検知回数と共に蓄積し、前記蓄積されたデータの前記加算値を前記検知回数で除算した値に基づいて、前記二次電池の特性を取得し、前記取得した前記二次電池の特性に基づいて前記二次電池を制御する。
　本発明による二次電池制御方法は、プロセッサにより、時系列に測定された二次電池の電圧、電流、電気量および温度の少なくとも一つの測定データから蓄積対象とするデータを選択し、前記選択されたデータの加算値を検知回数と共に記憶媒体に蓄積し、前記プロセッサにより、前記記憶媒体に蓄積されたデータの前記加算値を前記検知回数で除算した値に基づいて、前記二次電池の特性を取得し、前記取得した前記二次電池の特性に基づいて前記二次電池を制御する。
　本発明によれば、二次電池の使用履歴に応じた劣化状態を正確に推定できる。
本発明の一実施形態に係る二次電池制御システムにおける寿命制御部の基本機能ブロックを示す図である。 本発明の一実施形態に係る二次電池制御システムの基本構成を示す図である。 本発明の一実施形態に係る二次電池制御システムの概要を示す図である。 電池の使用時間に対して時系列的に測定される電流、電圧およびSOCの各測定データの一例を示す図である。 蓄積データの例を示す図である。 充放電終了電圧曲線、OCV曲線および抵抗曲線の例を示す図である。 電池の容量と電池電圧、正極電圧および負極電圧との関係の一例を示す図である。 電池の放電量と内部抵抗、正極抵抗および負極抵抗との関係の一例を示す図である。 教師データマップの例を示す図である。 入力条件から生成した特徴パラメータの例を示す図である。 マップ内で規格化した特徴パラメータの例を示す図である。 N個の試験条件の組合せについてM個の特徴パラメータを抽出して規格化した例を示す図である。 温度ごとの劣化係数表の例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る二次電池制御システムの制御フローを示す図である。 本発明の変形例に係る二次電池制御システムの制御フローを示す図である。 HEVに搭載される蓄電池モジュールの構成を示す図である。 共通の参照極が示す基準電位に対する正極および負極の開回路電位の例を示す図である。 劣化状態の推定フローを示す図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
（二次電池制御システムの基本構成および概要）
　図２は、本発明の一実施形態に係る二次電池制御システムの基本構成を示す図である。図２の二次電池制御システムは、二次電池である電池１を制御するためのものであり、検出部２０、電池制御部３０、寿命制御部４０、上位制御部６０および負荷制御部７０により構成される。
　電池１は、正極および負極を有する単電池１ａを複数直列に接続して構成される。電池１は、不図示の負荷と接続されており、負荷に対して電力を供給する。
　検出部２０は、電池１の状態に関する様々な情報（データ）を検出する。たとえば、電池１の総電流、総電圧、環境温度、最高温度、平均温度、最低温度や、各単電池１ａの温度、セル電圧等のデータを検出する。検出部２０で検出されたデータは、電池制御部３０と寿命制御部４０にそれぞれ入力される。
　電池制御部３０は、検出部２０から入力されたデータに基づいて、現在の電池１の充電状態（SOC）を計算すると共に、異常状態の検知、入出力可能電力の計算、温度コントロール指令の生成などの処理を実行する。電池制御部３０で求められたこれらの情報は、負荷制御部７０に出力される。
　寿命制御部４０は、検出部２０から入力されたデータと、電池制御部３０で演算された電池１のSOC値とに基づいて、電池１の内部の劣化状態を推定する。このとき、寿命制御部４０において電池１のSOC値を演算し、そのSOC値を使用してもよい。そして、推定した現在の電池１の劣化状態と、現在の電池１の運転状態とに基づいて、今後の電池１の劣化予測を実施し、予め設定された期待寿命と比較する。この比較結果に基づいて、寿命制御部４０は、期待寿命を確保するための推奨運転パラメータを算出し、上位制御部６０に出力する。
　上位制御部６０は、寿命制御部４０で求められた推奨運転パラメータに基づいて、負荷の動作状態を制御するための制御指令を演算し、負荷制御部７０に出力する。
　負荷制御部７０は、上位制御部６０から入力された制御指令と、電池制御部３０から入力された情報とに基づいて、負荷の制御を実行する。
　図１は、本発明の一実施形態に係る二次電池制御システムにおける寿命制御部４０の基本機能ブロックを示す図である。図１において、寿命制御部４０は、データ蓄積部４１、データ選択部４２、内部劣化パラメータ算出部４３および劣化状態推定部４６の各機能ブロックを有する。データ蓄積部４１は、SOC-OCVデータ蓄積部４１ａ、SOC-抵抗データ蓄積部４１ｂ、運転パラメータデータ蓄積部４１ｃおよびデータベース４４を有する。これらの機能ブロックの詳細については、図３を参照して以下に説明する。
　図３は、本発明の一実施形態に係る二次電池制御システムの概要を示す図である。図３において、寿命制御部４０は、データ蓄積部４１、データ選択部４２、内部劣化パラメータ算出部４３、データベース４４、運転パラメータ算出部４５、劣化状態推定部４６および運転条件設定部４７の各機能ブロックを有する。寿命制御部４０は、たとえば予め記憶されたプログラムをプロセッサにより実行することで、これらの機能ブロックに対応する各機能を実現することができる。
　検出部２０は、電池１の電圧、電流、温度等の測定データを、日時等の時間情報と共に時系列に検出（測定）し、寿命制御部４０に出力する。図４は、電池１の使用時間に対して検出部２０で時系列的に測定される電流、電圧およびSOCの各測定データの一例を示す図である。このとき、電池制御部３０で演算されたSOC値の情報も寿命制御部４０に入力される。
　寿命制御部４０において、データ選択部４２は、検出部２０から入力された各測定データおよび電池制御部３０から入力されたSOC値のうち、予め設定された条件に合致するデータを蓄積対象とするデータとして選択し、データ蓄積部４１に出力する。なお、データ選択部４２によるデータの選択方法の詳細については、後で説明する。
　データ蓄積部４１は、SOC-OCVデータ蓄積部４１ａ、SOC-抵抗データ蓄積部４１ｂ、運転パラメータデータ蓄積部４１ｃおよびデータベース４４を有する。SOC-OCVデータ蓄積部４１ａは、データ選択部４２で選択されたデータに基づいて、予め設定された蓄積条件に合致した電池１のSOC-OCVデータ、すなわち電池１のSOCと開回路電圧（OCV）の関係を示すデータを取得し、蓄積する。SOC-抵抗データ蓄積部４１ｂは、データ選択部４２で選択されたデータに基づいて、予め設定された蓄積条件に合致した電池１のSOC-抵抗データ、すなわち電池１のSOCと抵抗の関係を示すデータを取得し、蓄積する。なお、データ蓄積部４１は、たとえばハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体を用いて構成される。
　運転パラメータデータ蓄積部４１ｃは、検出部２０から出力されたデータに基づいて、電池１の運転パラメータを算出するためのデータである、電池１の使用時間に応じた使用履歴データを取得して蓄積する。運転パラメータデータ蓄積部４１ｃには、たとえば数分間など、比較的短時間での電流、通電時間、SOC変動などのデータが電池１の使用履歴データとして蓄積される。運転パラメータデータ蓄積部４１ｃに蓄積されたこれらのデータを分析し、運転パラメータ算出部４５において解析することで、電池１の運転パラメータが算出される。
　データベース部４４には、電池１の劣化推定に使用する各種データがデータベースとして備えられる。たとえば、劣化を推定する予測式、パラメータの初期値、パラメータの変化量などのデータが、データベース部４４に蓄積される。
　以上説明したデータ蓄積部４１の各蓄積データのうち、データベース４４、SOC-OCVデータ蓄積部４１ａ、SOC-抵抗データ蓄積部４１ｂにそれぞれ蓄積されたデータは、内部劣化パラメータ算出部４３で電池１の内部劣化パラメータを演算する際に使用される。内部劣化パラメータ算出部４３で得られた内部劣化パラメータに基づき、劣化状態推定部４６で現在の電池１の劣化状態が推定され、電池制御部３０と運転条件設定部４７に出力される。
　運転条件設定部４７では、運転パラメータ算出部４５から入力された電池１の運転パラメータと、内部劣化パラメータ算出部４３から入力された内部劣化パラメータの情報に基づき、電池１の予測寿命と推奨条件が算出される。このとき、データベース４４に蓄積されたデータを用いて、電池１の予測寿命が求められる。運転条件設定部４７による電池１の予測寿命と推奨条件と算出結果は、上位制御部６０に出力される。
　ここで運転パラメータ算出部４５の動作を詳細に説明する。運転パラメータ算出部４５では、データ選択部４２で選択されてデータ蓄積部４１内の運転パラメータデータ蓄積部４１ｃに蓄積された使用履歴のデータに基づいて、電池１の運転条件に関する様々な運転パラメータを算出する。電池１の運転パラメータとは、たとえば、稼働時の稼働中心SOC、稼働電圧範囲、稼働上限電圧、稼働下限電圧、平均電流、最大・最小電流、電池温度、環境温度、発熱ファクタ、実効電流、稼働平均電気量、充電容量、放電容量、SOC変動幅、単位時間当たりの通電極性比率、単位時間当たりの休止時間比率などである。なお、運転パラメータはこれらに限定されない。運転パラメータ算出部４５は、様々な運転条件から導き出せるパラメータを電池１の運転パラメータとして使用することができる。
　また、データ選択部４２は、検出部２０で検出した所定範囲のデータを、電池１の内部劣化に関するパラメータを算出するためのデータとして選択し、データ蓄積部４１に蓄積する。データ選択部４２は、たとえば以下に説明するような方法により、データ選択を行うことができる。なお、以下の説明では、図４に示した検出データの例を用いて、データ選択部４２によるデータ選択方法を説明する。
　前述のように、図４は、検出部２０で時系列的に取得される測定データの一例として、電池１の使用時間に対する電流、電圧およびSOCの各測定データの変化の様子を示している。最初にデータ選択部４２は、図４の測定データにおいて、電流があらかじめ決められたIjから0に変化する直前、すなわち電池１が開回路状態になる直前の時刻taを特定し、この時刻taにおける電圧Vaと充電状態SOCaを、電池１の充放電終了電圧および充放電終了充電状態としてそれぞれ取得する。次にデータ選択部４２は、電池１が開回路状態となってから一定時間経過の時刻t1aを特定し、この時刻t1aにおける電圧OCV1aを、上記の充放電終了充電状態SOCaに対応する電池１の開回路電圧として取得する。そして、取得した充放電終了電圧Va、充放電終了充電状態SOCa、開回路電圧OCV1aの各測定データを、蓄積対象とするデータとして選択する。同様に、時刻tbおよびtb1や、時刻tcおよびtc1についても、電池１の充放電終了電圧Vb，Vc、充放電終了充電状態SOCb，SOCc、開回路電圧OCV1b，OCV1cをそれぞれ取得し、これらの測定データを蓄積対象とするデータとして選択する。そして、選択した各蓄積対象データの加算値を検知回数と共に記録し、データ蓄積部４１に蓄積する。
　図５は、データ蓄積部４１の蓄積データの例を示す図である。データ蓄積部４１において、SOC-OCVデータ蓄積部４１ａには、データ選択部４２で選択されたSOCおよびOCVの測定データを基に、SOCの値ごとに検知されたOCVの加算値（積算値）を、OCVの検知回数（積算回数）と共に記録する。これにより、たとえば図５（ａ）に示すようなデータがSOC-OCVデータ蓄積部４１ａに蓄積される。なお、SOC-OCVデータ蓄積部４１ａへのデータ蓄積は、データの分析期間として定められた一定期間となるまでの間、繰り返し行われる。
　内部劣化パラメータ算出部４３は、SOC-OCVデータ蓄積部４１ａに蓄積されたデータにおいて、SOCの値ごとに記録された積算OCVの値をそれぞれの検知回数で除算することにより、各SOCの値での平均OCV値を取得する。これにより、たとえば図５（ａ）に示すデータから、図５（ｂ）に示すような平均OCVがSOCの値ごとに求められる。こうして得られたSOCごとの平均OCVの値をグラフ化することで、図６（ａ）に示すような放電容量に対するOCV曲線を取得することができる。
　一方、データ蓄積部４１において、SOC-抵抗データ蓄積部４１ｂには、データ選択部４２で選択されたSOCおよび電圧の測定データを基に、SOCの値ごとに検知された放電電圧および充電電圧の加算値（積算値）を、それぞれの検知回数（積算回数）と共に記録する。さらにこのとき、放電容量（放電電気量）や充電容量（充電電気量）についても、SOCの値ごとにこれらの加算値（積算値）を、それぞれの検知回数（積算回数）と共に記録するようにしてもよい。これにより、たとえば図５（ｃ）に示すようなデータがSOC-抵抗データ蓄積部４１ｂに蓄積される。なお、SOC-抵抗データ蓄積部４１ｂへのデータ蓄積は、データの分析期間として定められた一定期間となるまでの間、繰り返し行われる。
　内部劣化パラメータ算出部４３は、SOC-抵抗データ蓄積部４１ｂに蓄積されたデータにおいて、SOCの値ごとに記録された積算放電電圧や積算充電電圧の値をそれぞれの検知回数で除算することにより、各SOCの値での平均放電電圧や平均充電電圧の値を取得する。そして、算出した平均放電電圧または平均充電電圧とOCVとの差を電流値で除算することにより、抵抗値Rを求める。こうして得られたSOCごとの抵抗値Rをグラフ化することで、図６（ｂ）に示すような放電容量に対する抵抗曲線を取得することができる。
　たとえば、ある充電状態SOCaから特定の電流値Iで所定時間tp1だけ放電した後、電流極性が変化した時点での電圧値Vaを、SOCaに対する放電電圧Vaとして取得する。そして、取得した放電電圧Vdaを検知回数とともに積算することで、充電状態SOCaに対する積算放電電圧ΣVdaと検知回数ndaが蓄積される。充電についても同様の方法により、充電状態SOCaに対する積算充電電圧ΣVcaと検知回数ncaが蓄積される。こうした処理を様々なSOCの値について行うことで、図５（ｃ）に示すようなデータをSOC-抵抗データ蓄積部４１ｂに蓄積することができる。
　なお、図５（ａ）に示したようなSOC-OCVデータ蓄積部４１ａの蓄積データや、図５（ｃ）に示したようなSOC-抵抗データ蓄積部４１ｂの蓄積データは、電池１の温度レンジに合わせて複数種類用意されることが好ましい。これにより、電池１の温度による補正が可能となる。すなわち、図５のようなデータを、電池１の状態変化を判定する期間、たとえば１カ月の間、SOC-OCVデータ蓄積部４１ａおよびSOC-抵抗データ蓄積部４１ｂにそれぞれ蓄積しておく。この期間を経過したら、内部劣化パラメータ算出部４３により、SOC-OCVデータ蓄積部４１ａにおいてSOCごとに記録された積算OCVを検知回数nで除算して平均OCV値を求めると共に、SOC-抵抗データ蓄積部４１ｂにおいてSOCごとに記録された積算放電電圧を放電検知回数ndで除算して平均放電電圧Vdを求める。そして、各SOCで求めた平均放電電圧VdとOCVの差を特定の検出電流値で除算することで、抵抗値Rを求める。これにより、図６（ｂ）に示すようなSOC-抵抗Rの関係が得られる。
　図６（ｂ）において、Rt1,Rt2,Rtにそれぞれ示す抵抗曲線は、電池１の通電時間または開回路時間に対する複数の抵抗値の例である。電池１の抵抗値は、このうち少なくとも１つ以上から求められる。なお、抵抗曲線は３種類に限らず、任意の数だけ取得できる。内部劣化パラメータ算出部４３は、図６（ａ）に示すようなSOC-OCV値の関係と、図６（ｂ）に示すようなSOC-Rの関係とをそれぞれ近似して求めることで、内部劣化パラメータを算出する。
　なお、運転パラメータデータ蓄積部４１ｃにおいて、図５（ｃ）に示すように、SOCの検出回数（時間）とその時の放電電流を記録することで、SOCごとの積算放電量ΣQdを取得できる。この値を使用して、全取得SOC分の積算放電量ΣQdを足し合わせることで、状態判定期間に使用された放電電気量Qdt（Ah）を算出できる。充電電流でも同様に、SOCごとの積算充電量ΣQcを蓄積してこれを足し合わせることで、状態判定期間での充電電気量Qct（Ah）が得られる。そして、得られた放電電気量Qdtおよび充電電気量Qctから、電池１の全使用容量Qtを求めることができる。さらに、各SOCの積算放電量ΣQdを検知回数niで除算することで、平均通電電流Iaveを各SOCの値ごとに算出でき、電池１の通電履歴の特徴を抽出できる。
　また、図５（ｄ）に示すように、電流値ごとに検出されたSOCの積算値と検知回数とを運転パラメータデータ蓄積部４１ｃにおいて記録し、蓄積してもよい。このとき、各電流に対して検知回数は検知時間と等価となる。そのため、各電流での通電量が求められ、積算SOCについて、その通電量を利用してSOCの平均値を求めるなど、通電時の特徴が抽出できる。この他にも、電池温度や環境温度に関して同様のデータ蓄積を実施することで、運転パラメータデータ蓄積部４１ｃに使用履歴データとして蓄積することができる。運転パラメータ算出部４５は、運転パラメータデータ蓄積部４１ｃにおいて使用履歴データとしてこのように蓄積された通電時の電流値から、通電時に変化した電気量と通電時間も併せて取得できる。
　データ選択部４２は、以上説明したようにして、電流、電圧、SOC、時刻、時間、電気量などの各測定データから、いずれか少なくとも一つのデータを蓄積対象のデータとして選択し、SOC-OCVデータ蓄積部４１ａ、SOC-抵抗データ蓄積部４１ｂ、運転パラメータデータ蓄積部４１ｃにそれぞれ蓄積させる。内部劣化パラメータ算出部４３は、データ選択部４２により選択され、SOC-OCVデータ蓄積部４１ａに蓄積された電池１のSOC-OCVデータや、SOC-抵抗データ蓄積部４１ｂに蓄積された電池１のSOC-抵抗データを用いて、電池１の容量および内部抵抗の劣化状態に応じた内部劣化パラメータを算出する。内部劣化パラメータ算出部４３は、たとえば以下に説明するような方法により、内部劣化パラメータの算出を行う。
　データ選択部４２は、充放電終了充電状態SOCa，SOCbと、充放電終了電圧Va，Vbおよび開回路電圧OCV1a，OCV1bとの関係から、図６（ａ）に示すような充放電終了電圧曲線およびOCV曲線を内部劣化パラメータ算出部４３において求めるため、上述したように各SOCでのOCVと充放電終了電圧とを検知し、SOC-OCVデータ蓄積部４１ａ、SOC-抵抗データ蓄積部４１ｂにそれぞれ蓄積する。なお、図６（ａ）において、各黒丸は特定条件時に検知された電池１の充放電終了電圧を表しており、Va，Vbもこの中に含まれる。また、各白丸は特定条件時に検知された電池１の開回路電圧を表しており、OCV1a，OCV1bもこの中に含まれる。定性的には、図６（ａ）に示した各黒点の回帰曲線から充放電終了電圧曲線が求められ、各白点の回帰曲線からOCV曲線が求められる。
　さらに、内部劣化パラメータ算出部４３において、図６（ａ）のOCV曲線と充放電終了電圧曲線との差が示す電圧を取得電流値で除算することで、各SOCの抵抗値Rが得られる。なお、本発明では、OCVの平均値OCVaveと放電電圧の平均値VdaveとをSOCごとに求め、これらの差分を電流Iで除算することで、上記の回帰曲線を求めずに、各SOCに対するRをより簡単に求めることもできる。このようにすれば、内部劣化パラメータ算出部４３の演算を簡易化することができる。
　上記のようにして得られた電池１のSOCと抵抗値との算出結果から、図６（ｂ）に示すような抵抗曲線を作成することができる。ここで、図６（ｂ）に示した抵抗曲線Rt1は、図６（ａ）のOCV曲線および充放電終了電圧曲線に対応する電池使用時間t1のときのSOCに対する抵抗値を示している。
　次に内部劣化パラメータ算出部４３は、上記のようにして得られた充放電終了電圧曲線、OCV曲線および抵抗曲線に基づいて、電池１の劣化状態に応じた内部劣化パラメータを算出する。内部劣化パラメータは、電池１の正極容量に関するパラメータである正極活物質の利用量mpおよび正極電圧のずれ量dpと、電池１の負極容量に関するパラメータである負極活物質の利用量mnおよび負極電圧のずれ量dnとを含む。また、電池１の正極抵抗に関するパラメータである係数apと、電池１の負極抵抗に関するパラメータである係数anと、その他の抵抗成分に関する係数R0とを含む。これらの内部劣化パラメータは、電池１の電池電圧から、電池１の劣化に伴って変化する正極電圧、負極電圧、正極容量および負極容量を算出することで求められる。
　なお、内部劣化パラメータ算出部４３は、予め準備されて内部劣化パラメータ算出部４３に記憶されたデータテーブルまたは関数に基づいて、上記の各内部劣化パラメータを算出することができる。このデータテーブルや関数は、電池１の電池電圧、正極の開回路電位、負極の開回路電位、内部抵抗、正極の内部抵抗および負極の内部抵抗を、電気量に対してそれぞれ関連付けて表したものである。なお、データテーブルや関数において、正極および負極の開回路電位は、たとえば図１７に示すように、共通の参照極が示す基準電位に対する電位であることが望ましい。参照極としては、リチウム金属、チタン酸リチウム、リン酸鉄リチウムなどを用いることができ、望ましくは、電池１と同一の電解液を用いた場合のデータを利用する。
　また、電池１の正極および負極の内部抵抗は、電気量xに対して少なくとも一つ以上、より望ましくは二つ以上の放電時間または充電時間に対する値が示されていることが好ましい。たとえば、電池１の充電状態xと放電時間tに対する正極の内部抵抗をRp(x,t)と表すと、Rp(x,t)=a(x)+b(x)*tの式で示される。この式において、たとえばa(x)およびb(x)の値は、特定の放電時間tに対する値として、それぞれデータベースや関数に保持される。なお、この式は、動作時の上限電圧から下限電圧の間に電池１が正極から放電できる容量値qpに対する依存性も考慮された式となっていることが望ましい。
　図７は、電池１の容量と電池電圧、正極電圧および負極電圧との関係の一例を示す図である。図７に示すように、電池電圧は正極電圧と負極電圧の差として表される。また、電池１の容量に対する正極電圧の変化の様子から、基準正極容量qp、正極活物質の利用量（正極利用量）mpおよび正極電圧のずれ量dpが求められる。同様に、電池１の容量に対する負極電圧の変化の様子から、基準負極容量qn、負極活物質の利用量（負極利用量）mnおよび負極電圧のずれ量dnが求められる。
　図８は、電池１の放電量と内部抵抗、正極抵抗および負極抵抗との関係の一例を示す図である。図８において、各白丸は電池１の内部抵抗の測定値Rmを表している。また、内部抵抗の推定値Rcellは、正極の内部抵抗Rpと、負極の内部抵抗Rnと、その他の部材電解液などの抵抗R0との和を表しており、これは図８に示すように、各測定値Rmと概ね一致する。
　内部劣化パラメータ算出部４３は、以上説明したようにして、データ選択部４２により選択されてデータ蓄積部４１に蓄積されたデータから電池１の内部劣化パラメータを算出することができる。なお、内部劣化パラメータの具体的な算出方法については、後で詳しく説明する。
　劣化状態推定部４６は、内部劣化パラメータ算出部４３により算出された内部劣化パラメータに基づいて、電池１の劣化状態を推定する。劣化状態推定部４６は、たとえば内部劣化パラメータに基づいて算出される電池１の電池容量や電池抵抗と、運用開始時の電池１の電池容量や電池抵抗とを比較することで、電池１の劣化状態を表す電池劣化度SOHを求める。この電池劣化度SOHは、劣化状態推定部４６から電池制御部３０へ出力されると共に、上位制御部６０が行う電池１の制御に使用される。
　運転条件設定部４７は、劣化状態推定部４６により推定された電池１の劣化状態に基づいて、電池１の充放電を制御するための運転条件を設定する。運転条件設定部４７は、たとえば運転パラメータ算出部４５で算出された運転パラメータに基づいてデータベース4４を参照することで、推定された劣化状態から今後の電池１の劣化状態を予測し、電池１の寿命予測値を算出する。このとき、内部劣化パラメータ算出部４３で算出された内部劣化パラメータから、現在の正極、負極および電解液の劣化状態に関係する情報が取得できる。運転条件設定部４７は、算出した寿命予測値を基に、予め設定またはユーザーに指定された電池１の要求寿命を考慮して、内部劣化要因に合わせて、電池１の劣化を加速または緩和する運転条件を選択し、推奨運転条件として設定する。こうして設定された推奨運転条件は、寿命予測値と共に、運転条件設定部４７から上位制御部６０に通知される。
　上位制御部６０は、運転条件設定部４７から通知された寿命予測値と運転条件に基づいて、電池１に対して最適な出力指令を実行する。たとえば、電池１の稼働中心SOCを下方に変更するために、電池１の電圧が目標電圧に達するまで一定量の電力を電池１に放電させる制御を、一回または複数回に分けて実施する。あるいは、充電と放電の電流バランスを変更し、システム稼働に大きく影響を及ぼさない範囲で、一定期間内の積算放電量の絶対値が積算充電量の絶対値よりも大きくなるように、電池１の電流を制御し、稼働中心電圧を下げる調整をする。これにより、SOCが低い側で電池１の劣化速度が抑制されるため、電池１の長寿命化を実現できる。あるいは、通電電流の最大値が電池１の劣化に大きく関与する場合には、電流値を制限することや、通電と休止の時間比率を変えることで、電池１の寿命をコントロールすることができる。さらに上位制御部６０では、運転条件設定部４７から通知された寿命予測値と運転条件のデータから、電池システムの収益計算、エネルギー効率、燃費計算などを実行して、電池１の運転条件を変更するかどうかの判断を行ってもよい。
（電池寿命制御の詳細）
　次に、本発明の一実施形態における電池１の寿命制御の詳細について、図１４を参照して以下に説明する。図１４は、本発明の一実施形態に係る二次電池制御システムの制御フローを示す図である。図１４の制御フローは、データ選択・蓄積処理２、OCV抽出処理３、抵抗抽出処理４、使用履歴分析処理５、抵抗算出用内部劣化パラメータ算出処理６、容量算出用内部劣化パラメータ算出処理７、容量算出処理８、抵抗算出処理９、劣化予測処理１０および推奨運転条件算出処理１１の各処理ブロックにより構成される。なお、図３に示した寿命制御部４０の各機能ブロックと、図１４の各処理ブロックとの対応関係は、たとえば次のとおりである。すなわち、データ蓄積部４１およびデータ選択部４２はデータ選択・蓄積処理２に対応し、内部劣化パラメータ算出部４３はOCV抽出処理３、抵抗抽出処理４、抵抗算出用内部劣化パラメータ算出処理６および容量算出用内部劣化パラメータ算出処理７に対応し、運転パラメータ算出部４５は使用履歴分析処理５に対応し、劣化状態推定部４６は容量算出処理８および抵抗算出処理９に対応し、運転条件設定部４７は劣化予測処理１０および推奨運転条件算出処理１１に対応する。なお、図３の機能ブロックと図１４の処理ブロックとの対応関係は上記の例に限らず、これらをどのように相互に対応づけてもよい。
　データ選択・蓄積処理２では、電池１で検出された電流、電圧、温度、時刻に基づいて電池１に関する様々なデータを選択および蓄積する。たとえば、ある一定電流値で一定時間の充放電を電池１に対して行った前後での検出値から、充放電開始前の電池電圧およびSOC、通電中の電流量および電圧、充放電終了後の電池電圧およびSOCなど、任意のデータを選択し、その中で所定の条件を満たすデータを蓄積する。
　OCV抽出処理３では、データ選択・蓄積処理２により選択されて蓄積されたデータから、前述の図６（ａ）で示したOCV曲線のように、SOCとOCVの関係を抽出する。また、抵抗抽出処理４では、データ選択・蓄積処理２により選択されて蓄積されたデータから、前述の図６（ｂ）で示した抵抗曲線のように、SOCと抵抗の関係を抽出する。なお、電池１の充放電終了時の電圧と電流をそれぞれVlast，Ilastとし、充放電終了時から所定時間後に検出される電池１の開回路電圧をOCVとすると、抵抗曲線における抵抗値Rは、R=(|OCV-Vlast|)/Ilastの式で求められる。あるいは、充放電中の電池１の電流値Iが一定であり、そのときの電池１の閉回路電圧をCCVとすると、抵抗値Rは、R=（OCV-CCV)/Iの式で求めることもできる。また、電気量xに応じた電池１の電流と閉回路電圧をCCVとの関係により求められる線形近似式Ax+Cにおける係数Aから、抵抗値Rを求めることもできる。リチウムイオン電池では、これらの式で求められる抵抗値Rは、SOCに対して依存性があることが知られている。
　図６（ｂ）に示した抵抗曲線は、前述のように時刻t，t1，t2における電池１の各抵抗値Rt，Rt1，Rt2をSOCに対して抽出した例である。これらのRとSOCとの関係は、関数またはテーブルとして表すことができる。電池１の電力はこの内部抵抗値に左右されるため、電池１に対して特に高出力が必要とされる場合には、抵抗値Rの変化は制御の安定化に対して重要である。
　容量算出用内部劣化パラメータ算出処理７では、OCV抽出処理３で抽出されたSOCとOCVの関係から、前述の正極容量および負極容量に関する各内部劣化パラメータ、すなわち現在の正極活物質の利用量mp、負極活物質の利用量mn、正極電圧のずれ量dp、負極電圧のずれ量dnなどを算出する。容量算出処理８では、これらの内部劣化パラメータを使用して、電池１の現在の容量すなわち最大放電量を算出する。具体的には、OCV抽出処理３で抽出されたSOC-OCVの関係と、参照極基準の電気量に関する正極および負極の電位の関係とを算出するために、正極と負極の活物質重量mp，mnを用いて、電池の正極容量Qpと負極容量Qnを算出する。さらに、正極電圧と負極電圧のずれ量に関するパラメータdp，dnを使用して、電池電圧Vcell=Vp-Vnとなるように電池容量Qcellを求める。
　同様に、抵抗算出用内部劣化パラメータ算出処理６では、抵抗抽出処理４で抽出されたSOCと抵抗の関係から、前述の正極抵抗および負極抵抗に関する各内部劣化パラメータ、すなわちap，an，R0などの係数パラメータを算出する。抵抗算出処理９では、これらの内部劣化パラメータを使用して、電池１の現在の抵抗値を算出する。具体的には、抵抗抽出処理４で抽出されたSOCと抵抗の関係を、電気量と電池抵抗の関係に変換する。この変換で求められた抵抗値Rcellは、Rcell(x,t)=R0+Rp+Rnの式で表される。この式において、Rpは正極起因の抵抗、Rnは負極起因の抵抗、R0はそれ以外でSOCによらない固定の抵抗値を表す。抵抗算出処理９では、この式から求められる正極の単極抵抗Rpと負極の単極抵抗Rnを元に、正極、負極それぞれの劣化を算出する。こうした処理により、電池１の抵抗値から正極、負極それぞれの抵抗変化を分離できる。
　使用履歴分析処理５では、データ選択・蓄積処理２により選択されて蓄積された電圧、電流、時間のデータを使用して、任意の分析処理を実施する。これにより、電池１に対する運転パラメータを抽出する。
　劣化予測処理１０では、使用履歴分析処理５により抽出された運転パラメータと、容量算出処理８、抵抗算出処理９によりそれぞれ算出された内部劣化パラメータとに基づいて、電池１の容量および抵抗に対する劣化予測を行う。ここでは、たとえば予め記憶された内部劣化パラメータおよび運転パラメータと電池１の劣化進行との関係を表すデータベースを用いて、今後の電池１の抵抗変化と容量変化を予測する。
　推奨運転条件算出処理１１では、劣化予測処理１０による劣化予測の結果に基づき、電池１の推奨運転条件を算出する。ここでは、予めまたはユーザーの希望に応じて設定された電池１の要求寿命を基に、電極内部の正極、負極、電解液の劣化状態から、劣化を加速あるいは抑制する条件パラメータとしての推奨運転条件と、その時の許容電流とを算出する。
　推奨運転条件算出処理１１によって求められた推奨運転条件と許容電流は、上位制御部６０に通知される。上位制御部６０は、これらに基づいてＰＣＳ２００の動作を制御し、電池１への通電時間や電流値を変化させて充放電をコントロールする。こうした制御により、電池１の寿命コントロールが可能になる。
（電池寿命制御の変形例）
　次に、本発明による電池１の寿命制御の変形例について、図３および図１５を参照して説明する。図１５は、本発明の変形例に係る二次電池制御システムの制御フローを示す図である。図１５の制御フローは、図１４に示した制御フローの各処理ブロックに加えて、さらにユーザー要求寿命設定処理１２を有する。
　本変形例では、図３のデータベース４４において、電池１の内部劣化パラメータと容量および抵抗との関係が記憶されている。劣化状態推定部４６は、データベース４４を参照して、内部劣化パラメータに対応する容量と抵抗の現在値を算出する。運転条件設定部４７は、劣化状態推定部４６で算出された現在の電池１の容量および抵抗と、運転パラメータ算出部４５で算出された運転パラメータとに基づいて、データベース４４を参照することにより、電池１の劣化予測を実行する。運転条件設定部４７は、さらに電池１の最大温度や最小温度の値から、電池１における各電池セルの劣化のばらつきを考慮して、電池１の寿命を予測し、その予測結果を予測寿命として上位制御部６０に通知する。なお、データベース４４には、内部劣化パラメータと運転パラメータとの関係を表す情報も蓄積されている。運転条件設定部４７は、このデータベース２４の情報を参照することで、現在の電池１の劣化状態に対応する内部劣化パラメータから、電池１の劣化を加速または減速するための推奨運転条件を算出できる。
　上記のように、現在の運転条件と内部劣化パラメータの算出値との関係を表す情報をデータベース４４にさらに蓄積することで、データベース４４をより拡充させ、劣化予測計算の精度を向上することができる。なお、ユーザーからの要求寿命が予め設定されている場合には、電池１の供給エネルギーを最大化しつつ、その要求寿命に到達するための推奨運転条件を上位制御部６０に通知することが好ましい。たとえば、最大電力、最大電流、SOCの変動幅、使用電気量幅（ΔSOC）、電池温度、稼働中心電圧、通電休止時間、休止時間比率などの制御項目を用いて、推奨運転条件を設定できる。
　一方、ユーザーからの要求寿命が電池１の使用に伴って変化する場合や、要求寿命が予め設定されていない場合には、図１５に示す制御フローに従って、ユーザーが所望の要求寿命を入力できるようにしてもよい。この制御フローにおいて、ユーザー要求寿命設定処理１２では、ユーザーの入力に基づいて、推奨運転条件算出処理１１における要求寿命を設定する。推奨運転条件算出処理１１では、この要求寿命を劣化予測時の寿命と比較することで、ユーザーの要求を満たすための推奨運転条件を設定し、上位制御部６０に通知する。このようにすることで、所望の期間内で電池１を最大限に使用することが可能となる。また、電池１の使用中における要求寿命の変更にも対応でき、より効果的に電池１を使用することができる。
（内部劣化パラメータの算出方法）
　次に、図３の内部劣化パラメータ算出部４３における内部劣化パラメータの算出方法について説明する。
　内部劣化パラメータ算出部４３において、内部劣化パラメータの算出に必要なデータは以下のとおりである。寿命制御部４０内には、たとえば電池１の充電状態に対して、電池電圧と、正極の開回路電位と、負極の開回路電位と、電池の内部抵抗と、正極の内部抵抗と、負極の内部抵抗とを互いに対応付けるデータテーブルが予め記憶されている。内部劣化パラメータ算出部４３は、このデータテーブルを用いて、前述の各内部劣化パラメータを算出することができる。データテーブルにおいて、電池１の充電状態は、たとえば満充電状態を100%、全放電状態を0%として、満充電状態から全放電状態に至るまでの放電容量を百分割したものとして表すことができる。あるいは、満充電状態からの放電量や全放電状態からの充電量を、充電状態として用いることもできる。また、寿命制御部４０は、電池１のSOCに対する電池電圧の関係式またはテーブルを記憶している。これにより、電池１から取得したOCVをSOCに換算したり、あるいは電池１から取得したSOCをOCVに換算したりすることができる。なお、電池１の開回路電圧は、図７に示したように、正極開回路電位と負極開回路電位の差である。
　内部劣化パラメータと電池容量および電池抵抗との関係は、たとえば以下の式（１）～（４）により表される。
　Q=Qp-dp=mp*qp-dp=Qn-dn=mn*qn-dn　　・・・(１)
　S=Qn-Qp　　・・・（２）
　V(Q)=Vp(qp)-Vn(qn)　　・・・（３）
　R(Q,t)=R0+ap[rp(qp,t)]+an[rn(qn,t)]　　・・・（４）
　電池容量Qは、電池電圧が満充電電圧Vhと全放電状態の電圧Vlの間にあるときの電気量である。正極電気量Qpは、基準正極容量qp、正極利用量mpおよび正極電圧のずれ量dpで表すことができる。同様に、負極電気量Qnは、基準負極容量qn、負極利用量mnおよび負極電圧のずれ量dnで表すことができる。これらの内部劣化パラメータと電池容量Qとの関係は、上記の式（１）で表すことができる。また、電池１の劣化により失活したリチウム量に関する値Sは、上記の式（２）で表すことができる。
　上記の式（３）は、ある電池容量Qにおける電池電圧V(Q)を表す式である。この式で示されるように、電池電圧V(Q)は、正極基準容量qpの関数である正極電位Vp（qp）と、負極基準容量qpの関数である負極電位Vn（qn）との差から求められる。
　上記の式（４）は、ある時間tの電池容量Qにおける抵抗値R(Q,t)を表す式である。この式で示されるように、抵抗値R(Q,t)は、電池容量Qに依存しない抵抗値R0と、正極抵抗を表すap[rp(qp,t)]と、負極抵抗を表すan[rn(qn,t)]との和として求められる。rp(qp,t)，rn(qn,t)は基準の正極抵抗、負極抵抗である。ap,anは基準の抵抗と電極抵抗の関係を示すパラメータである。また、正極、負極抵抗に調整用のパラメータrp0,rn0を導入することもできる。
　なお、上記の式（１）～（４）は、内部劣化パラメータと電池容量および電池抵抗との関係を示した一例である。たとえば、正極抵抗や負極抵抗は、式（４）のような関係式を用いて求めてもよいし、内部劣化パラメータの各数値との対応関係を表したマップを使用して求めることも可能である。
　内部劣化パラメータ算出部４３において、各内部劣化パラメータの特定は、たとえば以下のようにして行うことができる。容量に関する内部劣化パラメータについて、内部劣化パラメータ算出部４３は、基準容量での電池１の正極、負極それぞれの電圧の変化量と、電池１の電圧変化量とを使用して、電池１の充放電電圧曲線を計算する。そして、充放電電圧曲線の計算結果と、実測により得られた充放電電圧曲線との差が規定誤差内となるまで、充放電電圧曲線の計算を続ける。充放電電圧曲線の計算が終了したら、その計算結果を基に、電池１の容量に関する内部劣化パラメータを取得する。同様に、抵抗に関する内部劣化パラメータについて、内部劣化パラメータ算出部４３は、正極抵抗、負極抵抗の基準値から式（４）を用いて抵抗値R(Q,t)を計算し、その計算結果と実測値とを比較する。そして、抵抗値の計算結果と実測値との差が規定誤差内となるまで、抵抗値の計算を続ける。抵抗値の計算が終了したら、その計算結果を基に、電池１の抵抗に関する内部劣化パラメータを取得する。
　劣化状態推定部４６は、上記のようにして取得された内部劣化パラメータに基づいて現在の電池１の容量および抵抗を算出し、これらを初期値と比較することで、電池１の劣化状態を推定する。なお、寿命制御部４０には、内部劣化パラメータが時系列的に蓄積される。蓄積された内部劣化パラメータの変化の様子は、電池１の正極、負極、電解液、部材等の劣化状態を反映しており、これを基に劣化箇所の特定が可能である。運転条件設定部４７では、蓄積された内部劣化パラメータの変化を予め記憶されたデータベースと照合することで、内部劣化パラメータおよび運転パラメータに基づく今後の電池１の劣化予測を行い、その予測結果から推奨運転条件を設定することができる。
　上記のデータベースは、運転パラメータと各内部劣化パラメータの変化との関係を表すものである。たとえば、運転パラメータと、通電時間、使用積算容量またはサイクルなどとの関係式をデータベース化し、これを用いて将来の内部劣化パラメータを推算することができる。または、図９に示すような教師データマップを用いてもよい。この教師データマップは、試験条件の特徴を示す運転条件パラメータ部と、劣化時推定用の情報である劣化推定用情報部から構成されている。運転条件設定部４７は、たとえば運転条件パラメータ部の各パラメータの数値と、測定履歴から抽出した運転パラメータの数値との差を評価して、パラメータの推移のパターンが最も近い運転パラメータの組み合わせを選択するパターンマッチングの手法を取ることで、内部劣化パラメータの推定が可能である。図１０は、入力条件から生成した特徴パラメータの例を示す図であり、図１１は、さらにマップ内で規格化した特徴パラメータの例を示す図である。
　図１２は、図９の教師データマップにおいて、N個の試験条件の組合せについて、M個の特徴パラメータを抽出して規格化した例を示す図である。劣化状態推定部４６は、たとえばk1からkmまでの各特徴パラメータに対して測定履歴から抽出したM個の運転パラメータについて、下記の式（５）を用いて、図１２に示すデータベースの各パラメータ値とのユークリッド距離を評価する。その結果、データベースのパラメータ値に最も近いもの、すなわちユークリッド距離が最も小さい運転パラメータを用いて、劣化推定式から内部劣化パラメータの予測を実施する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　なお、容量劣化式における容量劣化と抵抗劣化の係数は、たとえば図１３に例示する温度ごとの劣化係数表のように、電池１の温度によって異なる。電池１の劣化度合いは、他にも様々な条件に応じて変化する。そのため、運転パラメータの各条件に応じた推定式を用いることで、劣化予測の精度が向上する。
　上記のようなパターンマッチングの手法を採用すると、複雑な関係式を用いて数値計算を行う場合と比較して、計算負荷を軽くできるため、コンピュータやマイクロコンピュータに実装したときのメモリ量を減らすことが可能となる。そのため、システムの小型化や低コスト化に効果的である。また、電池残量（State Of Charge）が電圧と相関する電池、たとえば正極活物質をリチウム含有酸化物、負極活物質を難黒鉛化炭素材料とし、六フッ化リン酸リチウムを電解質とした有機電解液を使用したものを電池１に用いた場合には、より容易に内部劣化パラメータを抽出し、内部状態を精度よく推定することが可能となる。
（HEVへの適用例）
　次に、本発明の一実施形態に係る二次電池制御システムのHEVへの適用例について説明する。図１６は、HEVに搭載される蓄電池モジュールの構成を示す図である。図１６に示す電池システム１２０は、電池１、電池セル管理装置１０１および電池管理装置１０２により構成される。電池セル管理装置１０１は、たとえば図２の検出部２０に相当し、電池管理装置１０２は、たとえば図２の電池制御部３０および寿命制御部４０に対応する。なお、図１６では電池１と電池セル管理装置１０１がそれぞれ二つずつ電池システム１２０に設けられているが、これらは一つでもよく、また三つ以上であってもよい。
　複数の電池セルにより構成される電池１は、電池セル管理装置１０１とそれぞれ接続されている。電池セル管理装置１０１は、電池１の各電池セルの状態を検出する。電池セル管理装置１０１は、電池管理装置１０２に接続されている。電池管理装置１０２は、電池セル管理装置１０１が検出した電池１の各電池セルの状態を、各電池セル管理装置１０１から取得する。電池管理装置１０２は、取得した各電池セルの状態に基づいて、電池１の電池容量（SOC：State of Charge）や電池劣化状態（SOH：State of Health）を演算し、上位制御部６０に出力する。上位制御部６０は、これらの演算結果等に基づいて、インバータ２０３およびリレーボックス４００の動作を制御する。インバータ２０３は、上位制御部６０の制御に応じて動作し、電池１から供給される直流電力を交流電力に変換してモータ２０１に供給する。またインバータ２０３は、モータ２０１が発生した交流電力を直流電力に変換して電池１を充電することもできる。
　図２、３に示した二次電池制御システムをHEVに適用した場合、HEVの走行状態によっては１日の間に電池１の使用時間が短いことがあり、まったく使用されない日もある。したがって、広範囲のSOCでのデータを蓄積するためには、ある一定期間のデータを取得する必要がある。このとき寿命制御部４０は、時系列の電池データをある特定範囲の時間でデータ蓄積部４１に蓄積し分析することで、電池１の劣化状態を推定する。たとえば、任意の時間に取り込んだ電流、電圧、電池温度のデータを車両運転中に二時間毎に分析し、特定の充放電条件を満たすデータ範囲、たとえば電流Iを時刻tで放電した後に電流がほぼ0Aであり開回路とみなせるようなデータ範囲を、データ選択部４２により選択する。こうしたデータ範囲を選択できたら、データ選択部４２は、電流Iでの放電開始時のSOCと、その後の開回路電圧OCVとを抽出し、放電中の電圧Vtおよび放電終了時のSOCと共に蓄積する。なお、データ選択部４２は、数十％程度のSOC範囲に渡って、OCVと放電電圧Vtの組み合わせが少なくとも複数組、好ましくは４～５０組以上になるまで、これらのデータを取得して蓄積する。また同時に、温度も記録しておく。これらの取得データに対して温度補正を行うことで、解析用の充放電電圧曲線、すなわち図６（ａ）に示したような充放電終了電圧曲線およびOCV曲線を作成することができる。同様に、図６（ｂ）に示したような抵抗曲線も作成することができる。これらのデータを使用して、電池１の内部劣化パラメータが求められる。
　一方、運転パラメータ算出部４５は、先に述べた車両運転中の二時間ごとの電流、電圧、電池温度のデータ蓄積値から、運転パラメータを分析する。運転パラメータ算出部４５では、たとえば開始電圧Vini、終了電圧Vlast、最大電圧Vmax、最低電圧Vmin、セル温度Tc、環境温度Ta、充電容量Qc、放電容量Qd、単位時間当たりの電気量変動ΔQ、最大電流Imax、最小電流Imin、平均電流Iave、実効電流Ie、稼働中心電圧Vcenter、各電圧領域の滞在時間比率Ratet、単位時間当たりの通電極性比率tp、通電時間比率ts、休止時間比率tr、上下限SOC（SOCmax、SOCmin）、上下限電圧（Vmax、Vmin）、SOC変動幅ΔSOC、通電時間ttotalなど、多岐にわたる運転パラメータを分析することができる。なお、通電極性比率とは、一定の通電時間内に充電と放電の極性が何回変わったかを示す指標である。また、実効電流Ieは、時間当たりの電流の２乗値を積算した値を総時間で除し、平方根を取った電流値である。
　図４に示したように、電池１では、充放電電流の変動に対してSOCも変動する。このときのSOCの最大値を最大SOC、SOCの最小値を最小SOCとすることで、これらの差からSOC変動幅ΔSOCが求められる。また、単位時間当たりの電気量変動ΔQは、たとえば充電が継続している部分の電気量ΔQcと、放電が継続している部分の電気量ΔQdとを電流波形から抽出し、単位時間内でこれらの値を積算して平均値で割ることにより求められる。その他にも、発熱の指標として定義する発熱ファクタ積算値I2tや、電池温度の変化量ΔTなどを使用して、運転パラメータの分析を行うことができる。なお、運転パラメータの分析に用いるデータの数は、回路規模等に応じて決定することができる。
　運転パラメータ算出部４５は、内部劣化パラメータを算出するためにデータ蓄積部４１に蓄積されたデータの蓄積期間に対応して、数時間から数日分の運転パラメータを分析すし、運転状態に相当するパターンに近似する。さらに、内部劣化パラメータを分析した結果と、その時の運転パラメータとを時系列に第３の履歴セットとして蓄積し、運転方法が変化したときの内部劣化と容量、抵抗の変化を記録してもよい。こうすることで、電池１の異常を容易に発見できる効果がある。
　また、車両のキーオン、キーオフ時の日時とOCVを記録し、SOC-OCVの取得点を増やしてもよい。さらに、車両のキーオフ時においても、外部クロックなどのタイマーを利用して外部から入力される信号に基づいて、所定時間ごとに電池１の使用履歴データを取得し、データ蓄積部４１に蓄積してもよい。たとえば、電池１自らの電力を使用して、検出部２０（電池セル管理装置１０１）で電池１の電圧を検知し、その検知結果からOCVのデータを取得および蓄積することができる。この際、キーオフ時から適切な経過時間のときにデータ取得を行い、その後に電源を切ることで、電池１の消耗を防ぎつつ安定したOCVの値を電池１の使用履歴データとして取得することができる。こうして取得した安定なOCVの値を用いてデータ解析を行うことにより、劣化の推定精度をより向上させ、電池１を効果的に使用することが可能となる。
（劣化状態の推定フロー）
　電池１の劣化状態は、前述の式（１）に示したような電池容量の式から、正極利用率、負極利用率、相対位置などの容量の増減に関係する内部劣化パラメータを取得することによって推定できる。これは、たとえば図１８に示したような劣化状態の推定フローで実現される。
　図１８のフローでは、最初に、各電極のOCVと電池容量から、正極電位と正極容量、負極電位と負極容量の関係が算出される。次に、正極容量差分、負極容量差分と電池容量変化の差分が算出される。さらに、正極容量差分と電池容量差分、負極容量差分と電池容量変化差分を直線とする傾き（利用率）が算出される。そして、算出した利用率と単極容量から相対位置が算出される。このようにして得られた３つの内部劣化パラメータと、使用総電気量との関係がデータベースに蓄えられており、これを参照して、どの部位が劣化に効いているかが特定される。その後、電池１の劣化を抑制する条件が算出され、推奨運転条件として上位システムに通知される。こうすることで、電池システムの長寿命化を図ることができる。
（内部劣化パラメータの逐次計算）
　次に、電池１の使用履歴データに基づいて内部劣化パラメータを逐次計算する方法の一例について説明する。
　電池１の使用履歴データに基づいて内部劣化パラメータの変化を推定する方法は、たとえば以下のとおりである。電池１の通電条件や保存条件が時系列的に変化する場合、電池１の使用履歴データが入力されると、最初に内部劣化パラメータ算出部４３は、これらの条件に対して適切な電池１の特性変化の推定式を選択する。このとき内部劣化パラメータ算出部４３は、たとえばデータベース４４を参照して、電池１に適用される通電条件や保存条件に対応する特性変化の推定式を選択する。次に内部劣化パラメータ算出部４３は、選択した特性変化の推定式を用いて、前述の通電条件や保存条件が適用される期間に対応するデータ区間における電池１の特性値を計算する。このとき、特性値を計算済みのデータ区間を先行区間として、当該先行区間に続いて別の通電条件や保存条件が適用される後続のデータ区間がある場合は、データベース４４を参照して、当該後続区間における通電条件や保存条件に対応する特性変化の推定式を選択する。そして、先行区間の末尾における特性値の計算結果を基準として、後続区間に対して選択された特性変化の推定式により、後続区間における特性値を計算する。このようにしてデータ区間ごとに電池１の特性値を計算したら、内部劣化パラメータ算出部４３は、計算した特性値を時系列順に並べて出力する。
　上記のように、本実施形態に係る電池特性の推定方法は、時系列で切り替わる電池情報が入力される第一の過程と、入力された電池情報に応じた電池特性変化の推定式を選択する第二の過程とを有する。さらに、選択された推定式と直前の演算結果に基づいて特性変化を逐次演算する第三の過程を有する。すなわち、充放電の条件に応じて時系列的に変化する電池１の電圧、電流、温度などの情報を入力情報とし、その条件が変わるごとに、複数の劣化関係式を用いて、前の条件での時系列パラメータ値（ｘ）を次の条件での相当値（ｘ’）に換算する。この相当値（ｘ’）に対して、次の条件における経過時間やサイクル数などに応じた時系列パラメータ値を足し合わせて、特性変化の推定式に従って電池１の特性を推定する。
　上記の特性値は、前述の内部劣化パラメータの少なくとも一つ以上である。すなわち、正極活物質の利用量mp、負極活物質の利用量mn、正極電圧のずれ量dp、負極電圧のずれ量dnなどの容量に関するパラメータや、抵抗に関するap，an，R0などの各係数パラメータのうち少なくとも一つ以上が、電池１の特性値として用いられる。あるいは、初期値に対する比率を表す規格化された内部劣化パラメータを、電池１の特性値として用いてもよい。また、上記の時系列パラメータ値（ｘ）は、時間、サイクル、積算容量など、時間の要素が含まれて時間に変換できる変数である。この変数の関数として表される各特性値Ｄを推定するための推定式Ｄ＝ｆ（ｘ）は、劣化に関係する通電条件や保存条件によって異なる。劣化に関係する条件は、たとえば、負荷電流波形、利用電池容量（ΔSOC）、電池１の動作電圧の中心値（中心ＳＯＣ）、開始電圧（Ｖiｎi）、開始ＳＯＣ、充電電流、放電電流、サイクル時間、休止時間、通電時間、長時間休止、発熱量、電池温度、環境温度等の条件のうち、少なくとも１つ以上を含む。あるいは、電池温度や保存電圧などの保存条件ごとにデータベース化された推定式を利用してもよい。
　以上説明したように、内部劣化パラメータの逐次計算では、時系列的に切り替わる通電条件や保存条件に応じて、複数の期間における内部劣化パラメータを順番に逐次計算する。このとき、通電条件や保存条件の切り替え時点における時系列パラメータ値を、次の期間での条件に対応する時系列パラメータの相当値に換算し、これを利用して次の期間での内部劣化パラメータを演算する。こうした演算処理を条件が変わる毎に繰り返すことで、該当条件での劣化状況から、電池１の逐次特性変化を精度よく推定することができる。また、各条件で算出した内部劣化パラメータを用いて容量予測計算や抵抗予測計算を実施することで、電池１の稼働履歴に応じた容量や抵抗の予測を正確に行うことができる。
　データベース４４に記憶されている使用条件ごとの推定式は、同一の時系列パラメータを用いるものでなくてもよい。たとえば、積算電気量、時間（日、時、秒）、サイクルなど、使用条件ごとに異なるいずれかの時系列パラメータによって表現された関数を、特性値の推定式として用いても構わない。具体的には、たとえばＤ＝ＡＸ＋Ｃ（Ａ：劣化係数、Ｘ：サイクル、Ｃ：定数）、Ｄ＝ＡＸｍ＋Ｃ（Ａ：劣化係数、Ｘ：サイクル、Ｃ：定数、ｍ：次数０．５）、Ｄ＝ＡＸｍ＋ＢＸ＋Ｃ（Ａ，Ｂ：劣化係数、Ｘ：サイクル、Ｃ：定数、ｍ：次数０．５）などの式を、特性値Ｄの推定式として用いることができる。これらの推定式において、時系列パラメータＸには、サイクルの他に時間や積算容量などを用いてもよい。また、特性値Ｄが条件パラメータとの関係式で表される場合は、ＳＯＣ、電池温度、環境温度、電池使用量、ＳＯＣ変動幅、電池動作稼働中心電圧（中心ＳＯＣ）、開始電圧、充放電電流値、発熱などのパラメータを用いて、特性値Ｄの推定式を表現してもよい。さらに、１つの時系列パラメータＸだけでなく、Ｘ、Ｙ、Ｚのように複数の時系列パラメータで構成された推定式としていてもよい。
　内部劣化パラメータ算出部４３は、上記のような計算を各データ区間について行うことにより、各データ区間における特性値を計算する。
　以上説明したように、各条件で経過した時間／サイクルと、その経過時間／経過サイクル内での特性値の変化を表す劣化推定式とを用いて、各条件での特性値の変化を求めることができる。そのため、電池劣化による内部劣化パラメータの変化を精度よく、時系列で計算することが可能になる。
　以上のように、本実施形態によれば、特別な放電手段を準備しなくても、電池１の劣化状態に関する情報を適切に検出し、電池１の内部状態と、電池１の容量や抵抗の劣化要因とを特定できる。その結果、期待寿命から適切な条件で電池を所定期間内に最大限に使用することができる寿命制御型電池システムを提供することができる。
　以上説明した本発明の実施形態によれば、以下の作用効果を奏する。
（１）二次電池制御システムは、時系列に測定された電池１の電圧、電流、充電状態、電気量および温度の少なくとも一つの測定データから蓄積対象とするデータを選択し、選択されたデータの加算値を検知回数と共に蓄積し、蓄積されたデータの加算値を検知回数で除算した値に基づいて、電池１の特性を取得し、取得した電池１の特性に基づいて電池１を制御する。このようにしたので、電池１の使用履歴に応じた劣化状態を正確に推定できる。
（２）二次電池制御システムは、二次電池である電池１から測定データを取得する検出部２０と、検出部２０により取得された測定データから蓄積対象とするデータを選択するデータ選択部４２と、データ選択部４２により選択されたデータの加算値を検知回数と共に蓄積するデータ蓄積部４１と、を備える。また、二次電池制御システムは、データ蓄積部４１に蓄積されたデータの加算値を検知回数で除算した値に基づいて、電池１の容量および内部抵抗の劣化状態に応じた内部劣化パラメータを算出する内部劣化パラメータ算出部４３と、内部劣化パラメータ算出部４３により算出された内部劣化パラメータに基づいて、電池１の劣化状態を推定する劣化状態推定部４６と、を備える。このようにしたので、上記のように、電池１の使用履歴に応じた劣化状態を正確に推定できる。
　本発明では上記のような構成より、電池内部の材料特性の変化や構造の変化状態に基づき、劣化状態を判定することができる。そのため、特に二次電池の正極と負極の内部抵抗に基づいて、二次電池の高安全化かつ特性劣化抑制を実現する制御手段を提供することができる。また、一般に電池の履歴データを蓄積して電池の劣化を算出するためには、長期にわたるデータの蓄積が必要である。たとえば、秒単位以下の周期で測定されたデータが月単位の蓄積期間で蓄積される。そのため、蓄積されるデータが膨大となり、大容量の記憶媒体が必要となる。しかし、本発明を適用することで、蓄積データ量を減少しつつ、電池内部の劣化状態を正確に推定可能となる。したがって、履歴データを蓄積するためのコスト比率を低下させて小型化した電池制御部を使用して、電池の寿命を適切にコントロールできる。その結果、ユーザーの要求寿命を満たして有効活用できる電池システムを提供することができる。
（３）二次電池制御システムは、電池１の充電状態ごとに測定された電池１の電圧、電流、電気量および温度の少なくとも一つの測定データ、または電池１の電流ごとに測定された電池１の充電状態、電圧、電気量および温度の少なくとも一つの測定データを、蓄積対象とするデータとして選択する。そして、たとえば図５に示すように、電池１の充電状態または電流ごとに、電池１の開回路電圧、放電電圧、充電電圧、放電電気量および充電電気量のいずれかのデータの加算値を検知回数と共に蓄積する。このようにしたので、測定データから蓄積対象とするデータを適切に選択して、データ量を抑制しつつ蓄積することができる。
（４）二次電池制御システムは、上記のようにして蓄積されたデータの加算値を検知回数で除算した値に基づいて、電池１の充電状態または電流に対する電池１の開回路電圧および内部抵抗の値を求めることにより、電池１の特性を取得する。このようにしたので、電池１の内部劣化状態に応じた特性を正確に取得することができる。
（５）内部劣化パラメータ算出部４３は、データ蓄積部４１に蓄積されたデータの加算値を検知回数で除算した値に基づいて、電池１のＳＯＣと充放電終了電圧との関係を表す図６（ａ）のような充放電終了電圧曲線と、電池１のＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す図６（ａ）のようなＯＣＶ曲線とを、複数の使用時間についてそれぞれ求める。また、充放電終了電圧曲線およびＯＣＶ曲線と、電池１の電流とに基づいて、電池１のＳＯＣと内部抵抗との関係を表す図６（ｂ）のような抵抗曲線を、複数の使用時間についてそれぞれ求める。そして、求められた充放電終了電圧曲線、ＯＣＶ曲線および抵抗曲線に基づいて、内部劣化パラメータを算出する。このようにしたので、電池１の劣化状態を適切に表す内部劣化パラメータを算出することができる。
（６）内部劣化パラメータ算出部４３が算出する内部劣化パラメータは、電池１の正極容量に関するパラメータと、電池１の負極容量に関するパラメータと、電池１の正極抵抗に関するパラメータと、電池１の負極抵抗に関するパラメータとを含む。そのため、電池１の容量や抵抗の劣化状態を正確に反映して、内部劣化パラメータの算出を行うことができる。
（７）内部劣化パラメータ算出部４３は、データベース４４に予め記憶されたデータテーブルまたは関数に基づいて、電池１の正極容量に関するパラメータと、電池１の負極容量に関するパラメータと、電池１の正極抵抗に関するパラメータと、電池１の負極抵抗に関するパラメータとをそれぞれ算出することができる。このようにすれば、各パラメータを容易かつ正確に算出できる。
（８）二次電池制御システムは、劣化状態推定部４６により推定された電池１の劣化状態に基づいて、電池１の充放電を制御するための運転条件を設定する運転条件設定部４７をさらに備える。このようにしたので、電池１の劣化状態を考慮して、電池１の充放電を適切に制御することができる。
（９）運転条件設定部４７は、電池１の劣化状態と、電池１に対する要求寿命とに基づいて、運転条件を設定する。このようにしたので、要求寿命に応じた運転条件を設定することができる。
（１０）二次電池制御システムは、データ蓄積部４１に蓄積されたデータに基づいて、電池１の運転パラメータを算出する運転パラメータ算出部４５をさらに備える。運転条件設定部４７は、電池１の劣化状態と、運転パラメータ算出部４５により算出された運転パラメータとに基づいて、運転条件を設定する。このとき運転条件設定部４７は、データベース４４に予め記憶されたデータベースを用いて、内部劣化パラメータおよび運転パラメータに基づく電池１の劣化予測を行い、運転条件を設定することができる。このようにしたので、電池１の運転状況を考慮して電池１の寿命予測を行い、運転条件を設定することができる。
（１１）データ蓄積部４１は、外部から入力される信号に基づいて、所定時間ごとにデータを蓄積してもよい。このようにすれば、電池１の使用状態に関わらずデータを確実に蓄積することができる。
　なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。
　次の優先権基礎出願の開示内容は引用文としてここに組み込まれる。
　日本国特許出願２０１６年第１２７２２５号（２０１６年６月２８日出願）
　　　１・・・・電池
　　２０・・・・検出部
　　４１・・・・データ蓄積部
　　４２・・・・データ選択部
　　４３・・・・内部劣化パラメータ算出部
　　４４・・・・データベース
　　４５・・・・運転パラメータ算出部
　　４６・・・・劣化状態推定部
　　４７・・・・運転条件設定部
　　３０・・・・電池制御部
　　４０・・・・寿命制御部
　　６０・・・・上位制御部
　　７０・・・・負荷制御部

Claims (15)

  1. 　時系列に測定された二次電池の電圧、電流、充電状態、電気量および温度の少なくとも一つの測定データから蓄積対象とするデータを選択し、
    　前記選択されたデータの加算値を検知回数と共に蓄積し、
    　前記蓄積されたデータの前記加算値を前記検知回数で除算した値に基づいて、前記二次電池の特性を取得し、
    　前記取得した前記二次電池の特性に基づいて前記二次電池を制御する、二次電池制御システム。
  2. 　請求項１に記載の二次電池制御システムにおいて、
    　前記二次電池から前記測定データを取得する検出部と、
    　前記検出部により取得された前記測定データから前記蓄積対象とするデータを選択するデータ選択部と、
    　前記データ選択部により選択されたデータの前記加算値を前記検知回数と共に蓄積するデータ蓄積部と、を備える二次電池制御システム。
  3. 　請求項２に記載の二次電池制御システムにおいて、
    　前記データ蓄積部に蓄積されたデータの前記加算値を前記検知回数で除算した値に基づいて、前記二次電池の容量および内部抵抗の劣化状態に応じた内部劣化パラメータを算出する内部劣化パラメータ算出部と、
    　前記内部劣化パラメータ算出部により算出された前記内部劣化パラメータに基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定する劣化状態推定部と、を備える二次電池制御システム。
  4. 　請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の二次電池制御システムにおいて、
    　前記二次電池の充電状態ごとに測定された前記二次電池の電圧、電流、電気量および温度の少なくとも一つの測定データ、または前記二次電池の電流ごとに測定された前記二次電池の充電状態、電圧、電気量および温度の少なくとも一つの測定データを、前記蓄積対象とするデータとして選択する、二次電池制御システム。
  5. 　請求項４に記載の二次電池制御システムにおいて、
    　前記二次電池の充電状態または電流ごとに、前記二次電池の開回路電圧、放電電圧、充電電圧、放電電気量および充電電気量のいずれかのデータの加算値を前記検知回数と共に蓄積する、二次電池制御システム。
  6. 　請求項４または請求項５に記載の二次電池制御システムにおいて、
    　前記蓄積されたデータの前記加算値を前記検知回数で除算した値に基づいて、前記二次電池の充電状態または電流に対する前記二次電池の開回路電圧および内部抵抗の値を求めることにより、前記二次電池の特性を取得する、二次電池制御システム。
  7. 　請求項３に記載の二次電池制御システムにおいて、
    　前記内部劣化パラメータ算出部は、
    　前記データ蓄積部に蓄積されたデータの前記加算値を前記検知回数で除算した値に基づいて、前記二次電池のＳＯＣと充放電終了電圧との関係を表す充放電終了電圧曲線と、前記二次電池のＳＯＣとＯＣＶとの関係を表すＯＣＶ曲線とを、複数の使用時間についてそれぞれ求め、
    　前記充放電終了電圧曲線および前記ＯＣＶ曲線と、前記二次電池の電流とに基づいて、前記二次電池のＳＯＣと内部抵抗との関係を表す抵抗曲線を、前記複数の使用時間についてそれぞれ求め、
    　前記充放電終了電圧曲線、前記ＯＣＶ曲線および前記抵抗曲線に基づいて、前記内部劣化パラメータを算出する二次電池制御システム。
  8. 　請求項３または請求項７に記載の二次電池制御システムにおいて、
    　前記内部劣化パラメータは、前記二次電池の正極容量に関するパラメータと、前記二次電池の負極容量に関するパラメータと、前記二次電池の正極抵抗に関するパラメータと、前記二次電池の負極抵抗に関するパラメータとを含む二次電池制御システム。
  9. 　請求項８に記載の二次電池制御システムにおいて、
    　前記内部劣化パラメータ算出部は、予め記憶されたデータテーブルまたは関数に基づいて、前記二次電池の正極容量に関するパラメータと、前記二次電池の負極容量に関するパラメータと、前記二次電池の正極抵抗に関するパラメータと、前記二次電池の負極抵抗に関するパラメータとをそれぞれ算出する二次電池制御システム。
  10. 　請求項３および請求項７から請求項９までのいずれか一項に記載の二次電池制御システムにおいて、
    　前記劣化状態推定部により推定された前記二次電池の劣化状態に基づいて、前記二次電池の充放電を制御するための運転条件を設定する運転条件設定部をさらに備える二次電池制御システム。
  11. 　請求項１０に記載の二次電池制御システムにおいて、
    　前記運転条件設定部は、前記二次電池の劣化状態と、前記二次電池に対する要求寿命とに基づいて、前記運転条件を設定する二次電池制御システム。
  12. 　請求項１０に記載の二次電池制御システムにおいて、
    　前記データ蓄積部に蓄積されたデータに基づいて、前記二次電池の運転パラメータを算出する運転パラメータ算出部をさらに備え、
    　前記運転条件設定部は、前記二次電池の劣化状態と、前記運転パラメータ算出部により算出された前記運転パラメータとに基づいて、前記運転条件を設定する二次電池制御システム。
  13. 　請求項１２に記載の二次電池制御システムにおいて、
    　前記運転条件設定部は、予め記憶されたデータベースを用いて、前記内部劣化パラメータおよび前記運転パラメータに基づく前記二次電池の劣化予測を行い、前記運転条件を設定する二次電池制御システム。
  14. 　請求項３および請求項７から請求項１３までのいずれか一項に記載の二次電池制御システムにおいて、
    　前記データ蓄積部は、外部から入力される信号に基づいて、所定時間ごとに前記データを蓄積する二次電池制御システム。
  15. 　プロセッサにより、時系列に測定された二次電池の電圧、電流、電気量および温度の少なくとも一つの測定データから蓄積対象とするデータを選択し、
    　前記選択されたデータの加算値を検知回数と共に記憶媒体に蓄積し、
    　前記プロセッサにより、前記記憶媒体に蓄積されたデータの前記加算値を前記検知回数で除算した値に基づいて、前記二次電池の特性を取得し、
    　前記取得した前記二次電池の特性に基づいて前記二次電池を制御する、二次電池制御方法。
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