WO2022249916A1 - 電池異常予測システム、電池異常予測方法、及び電池異常予測プログラム - Google Patents

電池異常予測システム、電池異常予測方法、及び電池異常予測プログラム Download PDF

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WO2022249916A1
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battery
temperature
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current
abnormality
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佑輔 板倉
睦彦 武田
慎哉 西川
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • the present disclosure relates to a battery abnormality prediction system, a battery abnormality prediction method, and a battery abnormality prediction program for predicting abnormal heat generation of a battery.
  • the battery temperature is detected at predetermined time intervals, and based on the temperature difference or temperature rise rate, it is determined whether an abnormal temperature rise has occurred.
  • a blocking method has been proposed (see Patent Document 1, for example).
  • the above method obtains the temperature difference or temperature rise rate at the set timing from the start of charging, and determines whether there is an abnormality.
  • the allowable range of temperature change is determined assuming a normal charging pattern. For this reason, if the temperature change during charging does not increase beyond expectations, it is basically not determined to be abnormal. If the battery is charged in an unusual pattern, the pattern of temperature change will be different from usual, making it difficult to detect an abnormality. Also, in a case where the temperature change during charging is small, there is a possibility that a sign of abnormal heat generation may be overlooked.
  • the present disclosure has been made in view of this situation, and its purpose is to provide a technique for early detection of signs of abnormal battery heat generation.
  • a battery abnormality prediction system includes: an acquisition unit that acquires a current flowing through a battery; a temperature of the battery; a prediction unit that predicts occurrence of an abnormality in the battery based on a relationship with temperature rise of the battery in a period.
  • a sign of abnormal heat generation of the battery can be detected early.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining a detailed configuration of a power supply system mounted on an electric vehicle;
  • FIG. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a figure which shows the structural example of the battery abnormality prediction system which concerns on embodiment.
  • FIG. 4A is a diagram showing an example of changes in determination scores of a normal battery and a battery before ignition during charging.
  • FIG. 4B is a diagram showing an example of changes in determination scores of a normal battery and a battery before ignition during charging.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of a battery abnormality prediction system 1 according to an embodiment.
  • a battery abnormality prediction system 1 according to an embodiment is a system for detecting a sign of abnormal heat generation of a secondary battery mounted on an electric vehicle 3 .
  • the electric vehicle 3 includes an electric vehicle (EV), a plug-in hybrid vehicle (PHV), and a hybrid vehicle (HV), but the embodiment assumes a pure electric vehicle (EV).
  • EV electric vehicle
  • PGV plug-in hybrid vehicle
  • HV hybrid vehicle
  • the battery abnormality prediction system 1 is a system used by at least one delivery company.
  • the battery abnormality prediction system 1 may be constructed, for example, on a company server installed in a company facility or data center of a service provider that provides an operation management support service for the electric vehicle 3 .
  • the battery abnormality prediction system 1 may be built on a cloud server used based on a cloud service contract.
  • the battery abnormality prediction system 1 may be constructed on a plurality of servers distributed and installed at a plurality of bases (data centers, company facilities).
  • the plurality of servers may be a combination of a plurality of in-house servers, a combination of a plurality of cloud servers, or a combination of in-house servers and cloud servers.
  • a delivery company owns multiple electric vehicles 3 and multiple chargers 4, and uses multiple electric vehicles 3 for its delivery business.
  • the electric vehicle 3 can also be charged from a charger 4 other than the charger 4 installed at the delivery base.
  • a plurality of electric vehicles 3 have a wireless communication function and can be connected to the network 2 to which the battery abnormality prediction system 1 is connected.
  • the electric vehicle 3 can transmit battery data of a secondary battery mounted therein to the battery abnormality prediction system 1 via the network 2 .
  • Network 2 is a general term for communication paths such as the Internet, leased lines, and VPN (Virtual Private Network), regardless of communication medium or protocol.
  • communication media for example, a mobile phone network (cellular network), wireless LAN, wired LAN, optical fiber network, ADSL network, CATV network, etc. can be used.
  • communication protocol for example, TCP (Transmission Control Protocol)/IP (Internet Protocol), UDP (User Datagram Protocol)/IP, Ethernet (registered trademark), etc. can be used.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the detailed configuration of the power supply system 40 mounted on the electric vehicle 3.
  • the power system 40 is connected to the motor 34 via the first relay RY ⁇ b>1 and the inverter 35 .
  • the inverter 35 converts the DC power supplied from the power supply system 40 into AC power and supplies the AC power to the motor 34 .
  • AC power supplied from the motor 34 is converted into DC power and supplied to the power supply system 40 .
  • the motor 34 is a three-phase AC motor, and rotates according to the AC power supplied from the inverter 35 during power running. During regeneration, rotational energy due to deceleration is converted into AC power and supplied to the inverter 35 .
  • the vehicle control unit 30 is a vehicle ECU (Electronic Control Unit) that controls the entire electric vehicle 3, and may be composed of, for example, an integrated VCM (Vehicle Control Module).
  • the wireless communication unit 36 performs signal processing for wireless connection to the network 2 via the antenna 36a.
  • Wireless communication networks to which the electric vehicle 3 can be wirelessly connected include, for example, mobile phone networks (cellular networks), wireless LANs, V2I (Vehicle-to-Infrastructure), V2V (Vehicle-to-Vehicle), ETC systems (Electronic Toll Collection System) and DSRC (Dedicated Short Range Communications) can be used.
  • the first relay RY1 is a contactor inserted between the wiring connecting the power supply system 40 and the inverter 35.
  • the vehicle control unit 30 controls the first relay RY1 to be in the ON state (closed state) to electrically connect the power system 40 and the power system of the electric vehicle 3 .
  • the vehicle control unit 30 controls the first relay RY1 to be in the OFF state (open state) to electrically disconnect the power system 40 and the power system of the electric vehicle 3 .
  • switches such as semiconductor switches may be used instead of relays.
  • the battery module 41 in the power supply system 40 can be externally charged.
  • electric vehicle 3 is connected to charger 4 via charging adapter 6 .
  • the charging adapter 6 is attached to the tip of the terminal of the charger 4, for example.
  • the controller in the charging adapter 6 establishes a communication channel with the controller in the charger 4 .
  • the charging adapter 6 is preferably configured with a small housing.
  • the driver of the electric vehicle 3 can easily carry the charging adapter 6, and can attach and use the charging adapter 6 to a charger 4 other than the charger 4 installed at the delivery base.
  • the charger 4 installed in public facilities, commercial facilities, gas stations, car dealers, or highway service areas is equipped with the charging adapter 6. can be used as a charger 4 other than the charger 4 installed at a delivery base.
  • the battery module 41 inside the electric vehicle 3 can be charged from the charger 4 .
  • the charging adapter 6 passes through the electric power supplied from the charger 4 to the electric vehicle 3 .
  • the charging adapter 6 has a wireless communication function and can exchange data with the battery abnormality prediction system 1 via the network 2 .
  • the charging adapter 6 functions as a gateway that relays communication between the electric vehicle 3 and the charger 4 , between the electric vehicle 3 and the battery abnormality prediction system 1 , and between the charger 4 and the battery abnormality prediction system 1 .
  • the charger 4 is connected to the commercial power system 5 and charges the power supply system 40 inside the electric vehicle 3 .
  • a second relay RY ⁇ b>2 is inserted between wiring connecting the power supply system 40 and the charger 4 .
  • switches such as semiconductor switches may be used instead of relays.
  • the battery management unit 42 turns on the second relay RY2 via the vehicle control unit 30 or directly before charging starts, and turns off the second relay RY2 after charging ends.
  • alternating current for example, single-phase 100/200 V
  • AC/DC converter (not shown) inserted between the second relay RY2 and the power supply system 40 converts the alternating current power into direct current power.
  • DC the charger 4 generates DC power by full-wave rectifying AC power supplied from the commercial power system 5 and smoothing it with a filter.
  • CHAdeMO registered trademark
  • ChaoJi GB/T
  • Combo Combined Charging System
  • CHAdeMO, ChaoJi, and GB/T employ CAN (Controller Area Network) as a communication method.
  • PLC Power Line Communication
  • communication lines are also included in the charging cable that uses the CAN method.
  • the vehicle control unit 30 establishes a communication channel with the control unit in the charging adapter 6 .
  • the communication signal is superimposed on the power line and transmitted.
  • the vehicle control unit 30 establishes a communication channel with the battery management unit 42 via an in-vehicle network (eg, CAN or LIN (Local Interconnect Network)). If the communication standard between the vehicle control unit 30 and the control unit in the charging adapter 6 is different from the communication standard between the vehicle control unit 30 and the battery management unit 42, the vehicle control unit 30 serves as a gateway function.
  • an in-vehicle network eg, CAN or LIN (Local Interconnect Network)
  • a power supply system 40 mounted on the electric vehicle 3 includes a battery module 41 and a battery management unit 42 .
  • Battery module 41 includes a plurality of cells E1-En connected in series.
  • the battery module 41 may include a plurality of cells connected in series and parallel.
  • the battery module 41 may be configured by combining a plurality of battery modules. Lithium-ion battery cells, nickel-hydrogen battery cells, lead-acid battery cells, and the like can be used for the cells.
  • an example using a lithium-ion battery cell (nominal voltage: 3.6-3.7V) will be assumed in this specification.
  • the number of cells E1-En connected in series is determined according to the driving voltage of the motor 34.
  • a shunt resistor Rs is connected in series with a plurality of cells E1-En. Shunt resistor Rs functions as a current sensing element. A Hall element may be used instead of the shunt resistor Rs.
  • a plurality of temperature sensors T1 and T2 for detecting the temperatures of the plurality of cells E1-En are installed in the battery module 41. FIG. One temperature sensor may be installed in each battery module, or one temperature sensor may be installed in each of a plurality of cells. A thermistor, for example, can be used as the temperature sensors T1 and T2.
  • the battery management unit 42 includes a voltage measurement unit 43, a temperature measurement unit 44, a current measurement unit 45, and a battery control unit 46.
  • Each node of a plurality of cells E1-En connected in series and the voltage measurement unit 43 are connected by a plurality of voltage lines.
  • the voltage measurement unit 43 measures the voltage of each cell E1-En by measuring the voltage between two adjacent voltage lines.
  • the voltage measurement unit 43 transmits the measured voltage of each cell E1-En to the battery control unit 46.
  • the voltage measurement unit 43 Since the voltage measurement unit 43 has a higher voltage than the battery control unit 46, the voltage measurement unit 43 and the battery control unit 46 are connected by a communication line while being insulated.
  • the voltage measurement unit 43 can be configured with an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or a general-purpose analog front-end IC.
  • the voltage measurement section 43 includes a multiplexer and an A/D converter. The multiplexer sequentially outputs voltages between two adjacent voltage lines to the A/D converter. The A/D converter converts the analog voltage input from the multiplexer into a digital value.
  • the temperature measurement unit 44 includes voltage dividing resistors and an A/D converter.
  • the A/D converter sequentially converts a plurality of analog voltages divided by the plurality of temperature sensors T1 and T2 and a plurality of voltage dividing resistors into digital values and outputs the digital values to the battery control unit 46 .
  • the battery control unit 46 estimates the temperatures of the plurality of cells E1-En based on the digital values. For example, the battery control unit 46 estimates the temperature of each cell E1-En based on the value measured by the temperature sensor closest to each cell E1-En.
  • the current measurement unit 45 includes a differential amplifier and an A/D converter.
  • the differential amplifier amplifies the voltage across the shunt resistor Rs and outputs it to the A/D converter.
  • the A/D converter converts the analog voltage input from the differential amplifier into a digital value and outputs the digital value to the battery control unit 46 .
  • the battery control unit 46 estimates currents flowing through the plurality of cells E1-En based on the digital values.
  • the temperature measurement unit 44 and the current measurement unit 45 transmit analog voltages to the battery control unit. 46 and converted into a digital value by an A/D converter in the battery control unit 46 .
  • the battery control unit 46 determines the states of the plurality of cells E1-En based on the voltage, temperature, and current of the plurality of cells E1-En measured by the voltage measurement unit 43, the temperature measurement unit 44, and the current measurement unit 45. to manage.
  • the battery control unit 46 turns off the second relay RY2 or a protective relay (not shown) in the battery module 41 when overvoltage, undervoltage, overcurrent, or temperature abnormality occurs in at least one of the plurality of cells E1-En. to protect the cell.
  • the battery control unit 46 can be composed of a microcontroller and a nonvolatile memory (for example, EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), flash memory).
  • the battery control unit 46 estimates the SOC, FCC (Full Charge Capacity), and SOH (State Of Health) of each of the plurality of cells E1-En.
  • the battery control unit 46 estimates the SOC by combining the OCV (Open Circuit Voltage) method and the current integration method.
  • the OCV method is a method of estimating the SOC based on the OCV of each cell E1-En measured by the voltage measuring unit 43 and the SOC-OCV curve of the cell E1-En.
  • the SOC-OCV curves of the cells E1-En are created in advance based on characteristic tests by the battery manufacturer and registered in the internal memory of the microcontroller at the time of shipment.
  • the current integration method is a method of estimating the SOC based on the OCV at the start of charging/discharging of each cell E1-En and the integrated value of the current measured by the current measurement unit 45.
  • the measurement error of the current measurement unit 45 accumulates as the charge/discharge time increases. Therefore, it is preferable to correct the SOC estimated by the current integration method using the SOC estimated by the OCV method.
  • the battery control unit 46 can estimate the FCC by dividing the current integrated value from the start to the end of charging/discharging by the change in SOC during that period.
  • the SOC at the start of charging/discharging and the SOC at the end of charging/discharging can be obtained from the measured OCV and the SOC-OCV curve, respectively.
  • the SOH is defined as the ratio of the current FCC to the initial FCC (Full Charge Capacity), and the lower the value (closer to 0%), the more advanced the deterioration.
  • the battery control unit 46 transmits the voltage, current, temperature, SOC, FCC and SOH of each cell E1-En to the vehicle control unit 30 via the in-vehicle network.
  • the vehicle control unit 30 can use the wireless communication unit 39 to transmit battery data to the battery abnormality prediction system 1 in real time while the electric vehicle 3 is running.
  • Battery data includes voltage, current, temperature, SOC, and SOH of multiple cells E1-En.
  • the vehicle control unit 30 periodically (for example, every 10 seconds) samples these data and transmits them to the battery abnormality prediction system 1 each time.
  • the vehicle control unit 30 may store the battery data of the electric vehicle 3 in an internal memory and collectively transmit the battery data stored in the memory at a predetermined timing. For example, the vehicle control unit 30 collectively transmits the battery data accumulated in the memory to the terminal device of the business office after the end of business for the day. The terminal device at the sales office transmits battery data of the plurality of electric vehicles 3 to the battery abnormality prediction system 1 at a predetermined timing.
  • the vehicle control unit 30 may collectively transmit the battery data stored in the memory to the charging adapter 6 or the charger 4 having a network communication function via the charging cable when charging from the charger 4. .
  • the charging adapter 6 or charger 4 having a network communication function transmits the received battery data to the battery abnormality prediction system 1 . This example is effective for the electric vehicle 3 that does not have a wireless communication function.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of the battery abnormality prediction system 1 according to the embodiment.
  • the battery abnormality prediction system 1 includes a processing section 11 and a storage section 12 .
  • the processing unit 11 includes a battery data acquisition unit 111 , a score calculation unit 112 and an abnormality prediction unit 113 .
  • the functions of the processing unit 11 can be realized by cooperation of hardware resources and software resources, or only by hardware resources.
  • hardware resources CPU, ROM, RAM, GPU (Graphics Processing Unit), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), and other LSIs can be used.
  • Programs such as operating systems and applications can be used as software resources.
  • the storage unit 12 includes a battery data holding unit 121.
  • the storage unit 12 includes non-volatile recording media such as HDDs (Hard Disk Drives) and SSDs (Solid State Drives), and records various data.
  • HDDs Hard Disk Drives
  • SSDs Solid State Drives
  • the battery data acquisition unit 111 acquires battery data from the electric vehicle 3, the charger 4, or the charging adapter 6 via the network 2.
  • the acquired battery data must include at least current and temperature.
  • the score calculation unit 112 calculates a determination score for detecting a sign of ignition based on the current, temperature, and elapsed time of each cell E1-En.
  • the judgment score is calculated based on thermal energy theory.
  • the self-heating amount due to the charging current is defined by Q (I, R, T).
  • the internal resistance R of the battery depends on the SOC, temperature and SOH.
  • the internal resistance R increases as the SOC is higher, the temperature is lower, or the SOH is lower.
  • the amount of heat generated by the battery is defined by Q (m, c, ⁇ Tp).
  • the heat generation amount Q of the battery increases as the heat capacity C increases or as the temperature ⁇ Tp that rises during the elapsed time T increases.
  • the battery data acquired by the battery data acquisition unit 111 basically does not include the material, mass, and internal resistance of each cell E1-En.
  • the score calculation unit 112 calculates a determination score that indicates the relationship between the amount of current flowing through each cell E1-En for a certain period of time and the temperature rise of each cell E1-En for that certain period of time.
  • the determination score is calculated from the current I, the temperature Tp, and the elapsed time T without using the internal resistance and heat capacity of each cell E1-En.
  • the determination score may be defined by the ratio of the current integrated amount and the temperature rise in a certain period. In this example, when the temperature rise is large relative to the charging current, the determination score is high when the integrated current amount is used as the reference, and the determination score is low when the temperature rise is used as the reference.
  • the abnormality prediction unit 113 compares the judgment score calculated by the score calculation unit 112 and the threshold determined based on the data of the battery that has fired, and predicts the occurrence of an abnormality in each cell E1-En.
  • FIGS. 4A and 4B show an example of changes in determination scores of normal batteries and pre-ignition batteries during charging.
  • FIG. 4B shows changes in determination scores of batteries that actually caught fire. The transition of the determination score of the battery that has caught fire is based on the data collected from the actual electric vehicle 3 . In order to increase the number of data, changes in determination scores of batteries that have caught fire based on experiments or simulations may be included.
  • the designer determines the above threshold based on transition data of the determination score of at least one battery that has caught fire.
  • judgment score transition data of a plurality of ignited batteries are collected, the plurality of judgment score transition data are synthesized to generate standard data, and the threshold is determined based on the standard data.
  • the threshold is set to the value at the time point temporally before the value at the point of ignition of the judgment score.
  • the determination score is based on the integrated current amount, so the threshold is set to a value lower than the determination score at the time of ignition by a predetermined margin.
  • the threshold is set to a value higher than the determination score at the time of ignition by a predetermined margin.
  • the predetermined margin is set to a value that can secure the time necessary for the battery abnormality prediction system 1 to send an ignition warning signal to the electric vehicle 3 and for the battery management unit 42 to cut off the current.
  • the judgment score also reflects the temperature rise due to external factors such as cooling system failures.
  • the type of battery used, the model number of the battery, the configuration inside the battery pack, and the configuration of the cooling system are often the same.
  • the designer may collect transition data of determination scores of batteries that have caught fire for each vehicle model, and determine the above threshold for each vehicle model.
  • the type of battery is the same, the active material and voltage are basically the same, so the heat capacity and internal resistance of the battery are similar.
  • the designer may collect transition data of the judgment score of the battery that has caught fire for each battery type, and determine the above threshold for each battery type. For example, the thresholds for lithium-ion batteries and nickel-metal hydride batteries may be determined separately.
  • the designer may collect transition data of judgment scores of batteries that have caught fire for each region, and determine the above threshold for each region. For example, the thresholds for cold regions and warm regions may be determined separately.
  • the abnormality prediction unit 113 transmits an ignition warning signal to the electric vehicle 3, the charger 4, or the charging adapter 6 via the network 2.
  • the vehicle control unit 30 or the battery control unit 46 turns off the second relay RY2 or a protective relay (not shown) in the battery module 41 to cut off the current.
  • a sign of battery ignition can be detected at an early stage.
  • the present embodiment by considering not only the temperature rise but also the current, it is possible to detect a sign of ignition with a gradual temperature rise rate. In other words, it is possible to detect a sign of ignition in which the charging current is not large and the temperature rises gently. In this way, a sign of ignition can be detected without depending on the charging pattern.
  • the charging pattern differs between quick charging and normal charging. Also, the charging pattern differs depending on the model of the charger 4 . As described above, in the present embodiment, it is possible to detect a sign of ignition independently of the charging pattern.
  • the determination score is always calculated based on the current, elapsed time, and temperature.
  • abnormality is determined for each predetermined timing.
  • the determination score since the determination score is constantly calculated, an abnormality can be detected without being limited to the timing of determination.
  • the temperature difference or temperature rise rate threshold is determined on the premise of a specific charging pattern, so it is difficult to detect an abnormality when charging is performed in a different charging pattern than expected.
  • a sign of ignition can be detected without depending on the charge/discharge pattern.
  • a sign of ignition can be detected at a stage that does not involve a rapid temperature rise, so a sign of ignition can be detected at a stage where the progress of the abnormality is slight.
  • the battery abnormality prediction system 1 connected to the network 2 detects a sign of ignition of the cells E1-En mounted on the electric vehicle 3.
  • the battery abnormality prediction system 1 may be incorporated in the battery control section 46 .
  • the battery control unit 46 sets the threshold based on the C rate during charging and the temperature rise value per unit time allowed for charging at the C rate. It may be calculated each time.
  • the battery abnormality prediction system 1 may be incorporated in the charger 4 or the charging adapter 6. In this case, since the battery to be charged is unspecified, the threshold is determined based on the data of the ignited battery.
  • the battery abnormality prediction system 1 according to the present disclosure can also be applied to secondary batteries other than the secondary battery mounted on the electric vehicle 3.
  • a secondary battery mounted on a portable device may be charged by a charger different from the charger normally used.
  • the battery abnormality prediction system 1 according to the present disclosure can also be applied to secondary batteries installed in electric ships, multicopters (drone), electric motorcycles, electric bicycles, smartphones, tablets, notebook PCs, and the like.
  • the embodiment may be specified by the following items.
  • a battery abnormality prediction system (1) comprising:
  • a sign of abnormal heat generation of the battery (E1) can be detected at an early stage.
  • the prediction unit (113) compares the ratio of the integrated current amount and the temperature rise in the fixed period with a threshold value determined based on the data of the battery (E1) that has ignited, and The battery abnormality prediction system (1) according to item 1, characterized by detecting a sign of.
  • the battery (E1) is a secondary battery (E1) mounted on an electric vehicle (3),
  • the battery abnormality prediction system (1) according to item 1 or 2 wherein the acquisition unit (111) acquires current and temperature of a secondary battery (E1) mounted on the electric vehicle (3). .
  • the battery (E1) is a secondary battery (E1) mounted on an electric vehicle
  • the acquisition unit (111) acquires the current and temperature of the secondary battery (E1) mounted on the electric vehicle (3) via the network (2), 3.
  • a battery abnormality prediction method comprising:
  • a sign of abnormal heat generation of the battery (E1) can be detected at an early stage.
  • [Item 6] a process of acquiring the current flowing through the battery (E1) and the temperature of the battery (E1); A process of predicting the occurrence of an abnormality in the battery (E1) based on the relationship between the amount of current flowing in the battery (E1) for a certain period of time and the temperature rise of the battery (E1) for the certain period of time; A battery abnormality prediction program characterized by causing a computer to execute.
  • a sign of abnormal heat generation of the battery (E1) can be detected at an early stage.
  • Battery abnormality prediction system 2 Network 3 Electric vehicle 4 Charger 5 Commercial power system 6 Charging adapter 11 Processing unit 111 Battery data acquisition unit 112 Score calculation unit 113 Abnormality prediction unit 12 Storage unit 121 battery data storage unit, 30 vehicle control unit, 34 motor, 35 inverter, 36 wireless communication unit, 36a antenna, 40 power supply system, 41 battery module, 42 battery management unit, 43 voltage measurement unit, 44 temperature measurement unit, 45 current Measurement unit 46 Battery control unit E1-En cells RY1 1st relay RY2 2nd relay T1 1st temperature sensor T2 2nd temperature sensor Rs shunt resistor.

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Abstract

電池異常予測システムにおいて、取得部は、電池に流れる電流と、電池の温度を取得する。予測部は、電池に一定期間に流れる電流量と、一定期間における電池の温度上昇との関係をもとに、電池の異常発生を予測する。予測部は、一定期間における電流積算量と温度上昇との比率と、発火した電池のデータに基づき決定された閾値とを比較して、電池の発火の予兆を検出してもよい。

Description

電池異常予測システム、電池異常予測方法、及び電池異常予測プログラム
　本開示は、電池の異常発熱を予測するための電池異常予測システム、電池異常予測方法、及び電池異常予測プログラムに関する。
　二次電池を充電する際には、自己発熱などによる熱暴走対策が必要となる。例えば、所定の時間間隔で電池温度を検出し、その温度差または温度上昇率に基づき異常な温度上昇が発生しているか否かを判定し、異常な温度上昇が発生している場合は充電を遮断する手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００８－２０４８６７号公報
　上記の手法は充電開始から設定されたタイミングで、温度差または温度上昇率を求め、異常であるか否かを判別している。また、通常時の充電パターンを想定して温度変化の許容範囲が決定されている。このため充電時の温度変化が、想定を逸脱して大きく上昇しない場合は基本的に異常と判定されない。通常と異なるパターンで充電された場合、温度変化のパターンが通常と異なるため異常を判別することが難しくなる。また、充電時の温度変化が小さいケースでは、異常発熱の予兆を見落とす可能性がある。
　本開示はこうした状況に鑑みなされたものであり、その目的は、電池の異常発熱の予兆を早期に検出する技術を提供することにある。
　上記課題を解決するために、本開示のある態様の電池異常予測システムは、電池に流れる電流と、前記電池の温度を取得する取得部と、前記電池に一定期間に流れる電流量と、前記一定期間における前記電池の温度上昇との関係をもとに、前記電池の異常発生を予測する予測部と、を備える。
　なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本開示の表現を装置、方法、システム、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。
　本開示によれば、電池の異常発熱の予兆を早期に検出することができる。
実施の形態に係る電池異常予測システムの概略を説明するための図である。 電動車両に搭載された電源システムの詳細な構成を説明するための図である。 実施の形態に係る電池異常予測システムの構成例を示す図である。 図４Ａは、充電時における、正常な電池と、発火前の電池の判定スコアの推移の一例を示す図である。 図４Ｂは、充電時における、正常な電池と、発火前の電池の判定スコアの推移の一例を示す図である。
　図１は、実施の形態に係る電池異常予測システム１の概略を説明するための図である。実施の形態に係る電池異常予測システム１は、電動車両３に搭載された二次電池の異常発熱の予兆を検出するためのシステムである。電動車両３には、電気自動車（ＥＶ）、プラグインハイブリッド車（ＰＨＶ）、ハイブリッド車（ＨＶ）が含まれるが、実施の形態では純粋な電気自動車（ＥＶ）を想定する。
　実施の形態に係る電池異常予測システム１は、少なくとも一つの配送事業者に利用されるシステムである。電池異常予測システム１は例えば、電動車両３向けの運行管理支援サービスを提供するサービス提供主体の自社施設またはデータセンタに設置された自社サーバ上に構築されてもよい。また、電池異常予測システム１は、クラウドサービス契約に基づき利用するクラウドサーバ上に構築されてもよい。また、電池異常予測システム１は、複数の拠点（データセンタ、自社施設）に分散して設置された複数のサーバ上に構築されてもよい。当該複数のサーバは、複数の自社サーバの組み合わせ、複数のクラウドサーバの組み合わせ、自社サーバとクラウドサーバの組み合わせのいずれであってもよい。
　配送事業者は複数の電動車両３と複数の充電器４を保有し、複数の電動車両３を配送事業に活用している。なお、電動車両３は配送拠点に設置されている充電器４以外の充電器４からも充電することができる。
　複数の電動車両３は無線通信機能を有し、電池異常予測システム１が接続されたネットワーク２に接続可能である。電動車両３は搭載している二次電池の電池データを、ネットワーク２を介して、電池異常予測システム１に送信することができる。
　ネットワーク２は、インターネット、専用線、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｐｒｉｖａｔｅ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの通信路の総称であり、その通信媒体やプロトコルは問わない。通信媒体として例えば、携帯電話網（セルラー網）、無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮ、光ファイバ網、ＡＤＳＬ網、ＣＡＴＶ網などを使用することができる。通信プロトコルとして例えば、ＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）／ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ＵＤＰ（Ｕｓｅｒ　Ｄａｔａｇｒａｍ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）／ＩＰ、イーサネット（登録商標）などを使用することができる。
　図２は、電動車両３に搭載された電源システム４０の詳細な構成を説明するための図である。電源システム４０は、第１リレーＲＹ１及びインバータ３５を介してモータ３４に接続される。インバータ３５は力行時、電源システム４０から供給される直流電力を交流電力に変換してモータ３４に供給する。回生時、モータ３４から供給される交流電力を直流電力に変換して電源システム４０に供給する。モータ３４は三相交流モータであり、力行時、インバータ３５から供給される交流電力に応じて回転する。回生時、減速による回転エネルギーを交流電力に変換してインバータ３５に供給する。
　車両制御部３０は電動車両３全体を制御する車両ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）であり、例えば、統合型のＶＣＭ（Ｖｅｈｉｃｌｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｍｏｄｕｌｅ）で構成されていてもよい。無線通信部３６は、アンテナ３６ａを介してネットワーク２に無線接続するための信号処理を行う。電動車両３が無線接続可能な無線通信網として、例えば、携帯電話網（セルラー網）、無線ＬＡＮ、Ｖ２Ｉ（Ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）、Ｖ２Ｖ（Ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－Ｖｅｈｉｃｌｅ）、ＥＴＣシステム（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｔｏｌｌ　Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ）、ＤＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ　Ｓｈｏｒｔ　Ｒａｎｇｅ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）を使用することができる。
　第１リレーＲＹ１は、電源システム４０とインバータ３５を繋ぐ配線間に挿入されるコンタクタである。車両制御部３０は、走行時、第１リレーＲＹ１をオン状態（閉状態）に制御し、電源システム４０と電動車両３の動力系を電気的に接続する。車両制御部３０は非走行時、原則として第１リレーＲＹ１をオフ状態（開状態）に制御し、電源システム４０と電動車両３の動力系を電気的に遮断する。なお、リレーの代わりに、半導体スイッチなどの他の種類のスイッチを用いてもよい。
　電動車両３は充電器４に接続することにより、電源システム４０内の電池モジュール４１を外部から充電することができる。本実施の形態では、電動車両３は充電アダプタ６を介して充電器４に接続される。充電アダプタ６は例えば、充電器４の端子の先端に装着される。充電アダプタ６が充電器４に装着されると、充電アダプタ６内の制御部は、充電器４内の制御部と通信チャンネルを確立する。
　充電アダプタ６は、小型筐体で構成されることが好ましい。その場合、電動車両３の運転者は、充電アダプタ６を容易に持ち運ぶことができ、配送拠点に設置された充電器４以外の充電器４にも充電アダプタ６を装着して使用することができる。例えば、配送拠点に設置された充電器４以外の充電器４として、公共施設、商業施設、ガソリンスタンド、カーディーラー、または高速道路のサービスエリアに設置された充電器４に、充電アダプタ６を装着して使用することができる。
　充電器４に装着された充電アダプタ６と電動車両３が充電ケーブルで接続されると、充電器４から電動車両３内の電池モジュール４１を充電可能な状態となる。充電アダプタ６は、充電器４から供給される電力を電動車両３にパススルーする。充電アダプタ６は、無線通信機能を有し、ネットワーク２を介して電池異常予測システム１とデータの授受が可能である。充電アダプタ６は、電動車両３と充電器４間、電動車両３と電池異常予測システム１間、及び充電器４と電池異常予測システム１間の通信を中継するゲートウェイとして機能する。
　充電器４は商用電力系統５に接続され、電動車両３内の電源システム４０を充電する。電動車両３において、電源システム４０と充電器４を繋ぐ配線間に第２リレーＲＹ２が挿入される。なお、リレーの代わりに、半導体スイッチなどの他の種類のスイッチを用いてもよい。電池管理部４２は、充電開始前に、車両制御部３０を介してまたは直接、第２リレーＲＹ２をオン状態に制御し、充電終了後に第２リレーＲＹ２をオフ状態に制御する。
　一般的に、普通充電の場合は交流で、急速充電の場合は直流で充電される。交流（例えば、単相１００／２００Ｖ）で充電される場合、第２リレーＲＹ２と電源システム４０との間に挿入されるＡＣ／ＤＣコンバータ（不図示）により、交流電力が直流電力に変換される。直流で充電される場合、充電器４は、商用電力系統５から供給される交流電力を全波整流し、フィルタで平滑化することにより直流電力を生成する。
　急速充電規格として例えば、ＣＨＡｄｅＭＯ（登録商標）、ＣｈａｏＪｉ、ＧＢ／Ｔ、Ｃｏｍｂｏ（Ｃｏｍｂｉｎｅｄ　Ｃｈａｒｇｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）を使用することができる。ＣＨＡｄｅＭＯ２．０では、最大出力（仕様）が１０００Ｖ×４００Ａ＝４００ｋＷと規定されている。ＣＨＡｄｅＭＯ３．０では、最大出力（仕様）が１５００Ｖ×６００Ａ＝９００ｋＷと規定されている。ＣｈａｏＪｉでは、最大出力（仕様）が１５００Ｖ×６００Ａ＝９００ｋＷと規定されている。ＧＢ／Ｔでは、最大出力（仕様）が７５０Ｖ×２５０Ａ＝１８５ｋＷと規定されている。Ｃｏｍｂｏでは、最大出力（仕様）が９００Ｖ×４００Ａ＝３５０ｋＷと規定されている。ＣＨＡｄｅＭＯ、ＣｈａｏＪｉ、ＧＢ／Ｔでは、通信方式としてＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）が採用されている。Ｃｏｍｂｏでは、通信方式としてＰＬＣ（Ｐｏｗｅｒ　Ｌｉｎｅ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）が採用されている。
　ＣＡＮ方式を採用した充電ケーブル内には電力線に加えて通信線も含まれている。当該充電ケーブルで電動車両３と充電アダプタ６が接続されると、車両制御部３０は充電アダプタ６内の制御部と通信チャンネルを確立する。なお、ＰＬＣ方式を採用した充電ケーブルでは、通信信号が電力線に重畳されて伝送される。
　車両制御部３０は電池管理部４２と、車載ネットワーク（例えば、ＣＡＮやＬＩＮ（Ｌｏｃａｌ　Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ　Ｎｅｔｗｏｒｋ））を介して通信チャンネルを確立する。車両制御部３０と充電アダプタ６内の制御部間の通信規格と、車両制御部３０と電池管理部４２間の通信規格が異なる場合、車両制御部３０がゲートウェイ機能を担う。
　電動車両３に搭載された電源システム４０は、電池モジュール４１と電池管理部４２を備える。電池モジュール４１は、直列接続された複数のセルＥ１－Ｅｎを含む。なお、電池モジュール４１は、直並列接続された複数のセルを含んでいてもよい。なお、電池モジュール４１は、複数の電池ジュールが組み合わされて構成されていてもよい。セルには、リチウムイオン電池セル、ニッケル水素電池セル、鉛電池セルなどを用いることができる。以下、本明細書ではリチウムイオン電池セル（公称電圧：３．６－３．７Ｖ）を使用する例を想定する。セルＥ１－Ｅｎの直列数は、モータ３４の駆動電圧に応じて決定される。
　複数のセルＥ１－Ｅｎと直列にシャント抵抗Ｒｓが接続される。シャント抵抗Ｒｓは電流検出素子として機能する。なお、シャント抵抗Ｒｓの代わりにホール素子を用いてもよい。また、電池モジュール４１内に、複数のセルＥ１－Ｅｎの温度を検出するための複数の温度センサＴ１、Ｔ２が設置される。温度センサは、電池モジュールに一つ設置されてもよいし、複数のセルごとに一つ設置されてもよい。温度センサＴ１、Ｔ２には例えば、サーミスタを使用することができる。
　電池管理部４２は、電圧計測部４３、温度計測部４４、電流計測部４５、及び電池制御部４６を備える。直列接続された複数のセルＥ１－Ｅｎの各ノードと、電圧計測部４３との間は複数の電圧線で接続される。電圧計測部４３は、隣接する二本の電圧線間の電圧をそれぞれ計測することにより、各セルＥ１－Ｅｎの電圧を計測する。電圧計測部４３は、計測した各セルＥ１－Ｅｎの電圧を電池制御部４６に送信する。
　電圧計測部４３は電池制御部４６に対して高圧であるため、電圧計測部４３と電池制御部４６間は絶縁された状態で、通信線で接続される。電圧計測部４３は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）または汎用のアナログフロントエンドＩＣで構成することができる。電圧計測部４３はマルチプレクサ及びＡ／Ｄ変換器を含む。マルチプレクサは、隣接する二本の電圧線間の電圧を上から順番にＡ／Ｄ変換器に出力する。Ａ／Ｄ変換器は、マルチプレクサから入力されるアナログ電圧をデジタル値に変換する。
　温度計測部４４は、分圧抵抗及びＡ／Ｄ変換器を含む。Ａ／Ｄ変換器は、複数の温度センサＴ１、Ｔ２と複数の分圧抵抗によりそれぞれ分圧された複数のアナログ電圧を順次、デジタル値に変換して電池制御部４６に出力する。電池制御部４６は、当該デジタル値をもとに複数のセルＥ１－Ｅｎの温度を推定する。例えば、電池制御部４６は、各セルＥ１－Ｅｎの温度を、各セルＥ１－Ｅｎに最も隣接する温度センサで計測された値をもとに推定する。
　電流計測部４５は、差動アンプ及びＡ／Ｄ変換器を含む。差動アンプは、シャント抵抗Ｒｓの両端電圧を増幅してＡ／Ｄ変換器に出力する。Ａ／Ｄ変換器は、差動アンプから入力されるアナログ電圧をデジタル値に変換して電池制御部４６に出力する。電池制御部４６は、当該デジタル値をもとに複数のセルＥ１－Ｅｎに流れる電流を推定する。
　なお、電池制御部４６内にＡ／Ｄ変換器が搭載されており、電池制御部４６にアナログ入力ポートが設置されている場合、温度計測部４４及び電流計測部４５はアナログ電圧を電池制御部４６に出力し、電池制御部４６内のＡ／Ｄ変換器でデジタル値に変換してもよい。
　電池制御部４６は、電圧計測部４３、温度計測部４４、及び電流計測部４５により計測された複数のセルＥ１－Ｅｎの電圧、温度、及び電流をもとに複数のセルＥ１－Ｅｎの状態を管理する。電池制御部４６は、複数のセルＥ１－Ｅｎの少なくとも１つに、過電圧、過小電圧、過電流または温度異常が発生すると、第２リレーＲＹ２または電池モジュール４１内の保護リレー（不図示）をターンオフさせて当該セルを保護する。
　電池制御部４６は、マイクロコントローラ及び不揮発メモリ（例えば、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ）により構成することができる。電池制御部４６は、複数のセルＥ１－ＥｎのそれぞれのＳＯＣ、ＦＣＣ（Ｆｕｌｌ　Ｃｈａｒｇｅ　Ｃａｐａｃｉｔｙ）及びＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ　Ｏｆ　Ｈｅａｌｔｈ）を推定する。
　電池制御部４６は、ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ　Ｃｉｒｃｕｉｔ　Ｖｏｌｔａｇｅ）法と電流積算法を組み合わせて、ＳＯＣを推定する。ＯＣＶ法は、電圧計測部４３により計測される各セルＥ１－ＥｎのＯＣＶと、セルＥ１－ＥｎのＳＯＣ－ＯＣＶカーブをもとにＳＯＣを推定する方法である。セルＥ１－ＥｎのＳＯＣ－ＯＣＶカーブは、電池メーカによる特性試験に基づき予め作成され、出荷時にマイクロコントローラの内部メモリ内に登録される。
　電流積算法は、各セルＥ１－Ｅｎの充放電開始時のＯＣＶと、電流計測部４５により計測される電流の積算値をもとにＳＯＣを推定する方法である。電流積算法は、充放電時間が長くなるにつれて、電流計測部４５の計測誤差が累積していく。したがって、ＯＣＶ法により推定されたＳＯＣを用いて、電流積算法により推定されたＳＯＣを補正することが好ましい。
　電池制御部４６は、充放電の開始から終了までの電流積算値を、当該期間のＳＯＣ変化で割ることによりＦＣＣを推定することができる。充放電開始時のＳＯＣと終了時のＳＯＣは、計測されたＯＣＶとＳＯＣ－ＯＣＶカーブからそれぞれ求めることができる。
　ＳＯＨは、初期のＦＣＣ（Ｆｕｌｌ　Ｃｈａｒｇｅ　Ｃａｐａｃｉｔｙ）に対する現在のＦＣＣの比率で規定され、数値が低いほど（０％に近いほど）劣化が進行していることを示す。
　電池制御部４６は、各セルＥ１－Ｅｎの電圧、電流、温度、ＳＯＣ、ＦＣＣ及びＳＯＨを、車載ネットワークを介して車両制御部３０に送信する。
　車両制御部３０は、電動車両３の走行中、無線通信部３９を使用して電池データを電池異常予測システム１にリアルタイムに送信することができる。電池データには、複数のセルＥ１－Ｅｎの電圧、電流、温度、ＳＯＣ、ＳＯＨが含まれる。車両制御部３０は、これらのデータを定期的（例えば、１０秒間隔）にサンプリングし、電池異常予測システム１に都度送信する。
　なお車両制御部３０は、電動車両３の電池データを内部のメモリに蓄積し、所定のタイミングでメモリに蓄積されている電池データを一括送信してもよい。例えば、車両制御部３０は、一日の営業終了後に、メモリに蓄積されている電池データを営業所の端末装置に一括送信する。営業所の端末装置は、所定のタイミングで複数の電動車両３の電池データを電池異常予測システム１に送信する。
　また車両制御部３０は、充電器４からの充電時に充電ケーブルを介して、メモリに蓄積されている電池データを、ネットワーク通信機能を備えた充電アダプタ６または充電器４に一括送信してもよい。ネットワーク通信機能を備えた充電アダプタ６または充電器４は、受信した電池データを電池異常予測システム１に送信する。この例は、無線通信機能を搭載していない電動車両３に有効である。
　図３は、実施の形態に係る電池異常予測システム１の構成例を示す図である。電池異常予測システム１は、処理部１１及び記憶部１２を備える。処理部１１は、電池データ取得部１１１、スコア算出部１１２及び異常予測部１１３を含む。処理部１１の機能はハードウェア資源とソフトウェア資源の協働、またはハードウェア資源のみにより実現できる。ハードウェア資源として、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、その他のＬＳＩを利用できる。ソフトウェア資源としてオペレーティングシステム、アプリケーションなどのプログラムを利用できる。
　記憶部１２は、電池データ保持部１２１を含む。記憶部１２は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）などの不揮発性の記録媒体を含み、各種データを記録する。
　電池データ取得部１１１は、電動車両３、充電器４または充電アダプタ６からネットワーク２を介して電池データを取得する。本実施の形態では、取得される電池データに少なくとも電流と温度が含まれている必要がある。
　スコア算出部１１２は充電時において、各セルＥ１－Ｅｎの電流と温度と経過時間をもとに、発火の予兆を検出するための判定スコアを算出する。判定スコアは、熱エネルギー理論に基づき算出される。
　充電電流による自己発熱量は、Ｑ（Ｉ、Ｒ、Ｔ）で規定される。
　Ｑ：発熱量［Ｊ］、Ｉ：電流［Ａ］、Ｒ：内部抵抗［Ω］、Ｔ：経過時間［ｓ］
　充電電流による自己発熱量Ｑは、電流Ｉが大きいほど、内部抵抗Ｒが大きいほど、または経過時間Ｔが長いほど大きくなる。
　なお、電池の内部抵抗Ｒは、ＳＯＣ、温度及びＳＯＨに依存する。内部抵抗Ｒは、ＳＯＣが高いほど、温度が低いほど、またはＳＯＨが低いほど大きくなる。
　電池の発熱量は、Ｑ（ｍ、ｃ、ΔＴｐ）で規定される。
　Ｑ：発熱量［Ｊ］、ｍ：電池の質量［ｇ］、ｃ：電池全体の比熱［Ｊ／（ｇ・Ｋ）］、ΔＴｐ：Ｔ期間に上昇する温度［℃］
　ｍとｃはまとめて熱容量Ｃ：［Ｊ／Ｋ］と考えることができる。
　電池の発熱量Ｑは、熱容量Ｃが大きいほど、または経過時間Ｔに上昇する温度ΔＴｐが大きいほど大きくなる。
　充電電流による自己発熱量Ｑが、電池の発熱量Ｑ以下に収まっていれば、自己発熱による熱暴走を防止することができる。しかしながら、電池データ取得部１１１により取得される電池データには、基本的に各セルＥ１－Ｅｎの材料、質量、内部抵抗は含まれていない。
　スコア算出部１１２は、各セルＥ１－Ｅｎに一定期間に流れる電流量と、当該一定期間における各セルＥ１－Ｅｎの温度上昇との関係性を示す判定スコアを算出する。判定スコアは、各セルＥ１－Ｅｎの内部抵抗と熱容量は用いずに、電流Ｉと温度Ｔｐと経過時間Ｔから算出される。例えば判定スコアは、一定期間における電流積算量と温度上昇との比率で規定されてもよい。この例では、充電電流の割に温度上昇が大きい場合において、電流積算量を基準にした場合は判定スコアが高くなり、温度上昇を基準にした場合は判定スコアが低くなる。
　異常予測部１１３は、スコア算出部１１２により算出された判定スコアと、発火した電池のデータに基づき決定された閾値を比較して各セルＥ１－Ｅｎの異常発生を予測する。
　図４Ａ－図４Ｂは、充電時における、正常電池と、発火前電池の判定スコアの推移の一例を示す。図４Ｂは、実際に発火した電池の判定スコアの推移を示している。発火した電池の判定スコアの推移は、実際の電動車両３から収集されたデータをもとにしている。なおデータ数を増やすために、実験やシミュレーションに基づく、発火した電池の判定スコアの推移を含めてもよい。
　設計者は、少なくとも一つの発火した電池の判定スコアの推移データをもとに上記閾値を決定する。複数の発火した電池の判定スコアの推移データが収集されている場合、複数の判定スコアの推移データを合成して標準データを生成し、標準データをもとに上記閾値を決定する。
　当該閾値は、判定スコアの発火時点の値より時間的に前の時点の値に設定される。図４Ｂに示す例では、電流積算量を基準にした判定スコアであるため、当該閾値は発火時点の判定スコアより所定のマージン低い値に設定される。なお、温度上昇を基準にした判定スコアが使用される場合、当該閾値は発火時点の判定スコアより所定のマージン高い値に設定される。所定のマージンは、電池異常予測システム１から電動車両３に発火予兆信号を送信し、電池管理部４２が電流を遮断するのに必要な時間を確保できる値に設定される。
　判定スコアには、自己発熱による温度上昇以外の、冷却システムの故障停止などの外部要因による温度上昇も反映されている。同じ車種であれば、使用している電池の種類、電池の型番、電池パック内の構成、及び冷却システムの構成が一致していることが多い。設計者は、発火した電池の判定スコアの推移データを車種ごとに収集し、車種ごとに上記閾値を決定してもよい。
　また、電池の種別が同じであれば、活物質や電圧が基本的に共通するため、電池の熱容量や内部抵抗が近似してくる。設計者は、発火した電池の判定スコアの推移データを電池の種別ごとに収集し、電池の種別ごとに上記閾値を決定してもよい。例えば、リチウムイオン電池とニッケル水素電池の上記閾値をそれぞれ別に決定してもよい。
　また、電池が使用される地域の気温が高い場合、電池が外部から受ける熱が大きくなる。設計者は、発火した電池の判定スコアの推移データを地域ごとに収集し、地域ごとに上記閾値を決定してもよい。例えば、寒冷地と温暖地の上記閾値をそれぞれ別に決定してもよい。
　異常予測部１１３は、スコア算出部１１２により算出された判定スコアが上記閾値を超えた場合、ネットワーク２を介して電動車両３、充電器４、または充電アダプタ６に発火予兆信号を送信する。車両制御部３０または電池制御部４６は、当該発火予兆信号を受信すると、第２リレーＲＹ２または電池モジュール４１内の保護リレー（不図示）をターンオフして電流を遮断する。
　以上説明したように本実施の形態によれば、電池の発火の予兆を早期に検出することができる。本実施の形態では、温度上昇だけでななく電流を加味することにより、温度上昇率が緩やかな発火の予兆も検出することができる。即ち、充電電流が大きくなく緩やかに温度上昇するタイプの発火の予兆も検出することができる。このように、充電パターンに依存せずに発火の予兆を検出することができる。
　電動車両３の場合、急速充電と普通充電の場合で充電パターンが異なってくる。また充電器４の機種によっても充電パターンが異なってくる。上述したように本実施の形態では、充電パターンに依存せずに発火の予兆を検出することができる。
　また本実施の形態では、電流、経過時間、温度をもとに常時、判定スコアを算出する。上記特許文献１では、予め定められたタイミング毎に異常を判定している。本実施の形態では判定スコアを常時算出しているため、判定タイミングの時点に限定されずに異常を検出することができる。
　また、上記特許文献１では特定の充電パターンを前提に温度差または温度上昇率の閾値を決定しているため、想定と異なる充電パターンで充電された場合の異常検出が難しかった。これに対して本実施の形態では、充放電パターンに依存せずに発火の予兆を検出することができる。
　また本実施の形態では、急激な温度上昇を伴わない段階で発火の予兆を検出することができるため、異常の進行が軽微な段階で発火の予兆を検出することができる。
　以上、本開示を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本開示の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
　上記実施の形態では、ネットワーク２に接続された電池異常予測システム１で、電動車両３に搭載されたセルＥ１－Ｅｎの発火の予兆を検出する例を説明した。この点、電池異常予測システム１は、電池制御部４６内に組み込まれていてもよい。
　この場合、使用する電池が特定されているため、電池制御部４６は、充電時のＣレートと、当該Ｃレートの充電で許容される単位時間当たりの温度上昇値をもとに、上記閾値をその都度、算出してもよい。
　また電池異常予測システム１は、充電器４または充電アダプタ６内に組み込まれていてもよい。この場合、充電する電池が不特定であるため、上記閾値は、発火した電池のデータに基づき決定される。
　また本開示に係る電池異常予測システム１は、電動車両３に搭載された二次電池以外の二次電池にも適用可能である。特に、可搬性のある機器に搭載される二次電池は、通常使用している充電器と異なる充電器で充電される可能性がある。例えば、電動船舶、マルチコプタ（ドローン）、電動バイク、電動自転車、スマートフォン、タブレット、ノートＰＣなどに搭載された二次電池にも、本開示に係る電池異常予測システム１を適用可能である。
　なお、実施の形態は、以下の項目によって特定されてもよい。
　［項目１］
　電池（Ｅ１）に流れる電流と、前記電池（Ｅ１）の温度を取得する取得部（１１１）と、
　前記電池（Ｅ１）に一定期間に流れる電流量と、前記一定期間における前記電池（Ｅ１）の温度上昇との関係をもとに、前記電池（Ｅ１）の異常発生を予測する予測部（１１３）と、
　を備えることを特徴とする電池異常予測システム（１）。
　これによれば、電池（Ｅ１）の異常発熱の予兆を早期に検出することができる。
　［項目２］
　前記予測部（１１３）は、前記一定期間における電流積算量と温度上昇との比率と、発火した電池（Ｅ１）のデータに基づき決定された閾値とを比較して、前記電池（Ｅ１）の発火の予兆を検出することを特徴とする項目１に記載の電池異常予測システム（１）。
　これによれば、電池（Ｅ１）の発火の予兆を早期に検出することができる。
　［項目３］
　前記電池（Ｅ１）は、電動車両（３）に搭載された二次電池（Ｅ１）であり、
　前記取得部（１１１）は、前記電動車両（３）に搭載された二次電池（Ｅ１）の電流と温度を取得することを特徴とする項目１または２に記載の電池異常予測システム（１）。
　これによれば、電動車両（３）に搭載された二次電池（Ｅ１）の異常発熱の予兆を早期に検出することができる。
　［項目４］
　前記電池（Ｅ１）は、電動車両に搭載された二次電池（Ｅ１）であり、
　前記取得部（１１１）は、前記電動車両（３））に搭載された二次電池（Ｅ１）の電流と温度を、ネットワーク（２）を介して取得し、
　前記閾値は、車種ごとに決定されることを特徴とする項目２に記載の電池異常予測システム（１）。
　これによれば、電動車両（３）に搭載された二次電池（Ｅ１）の発火の予兆を、より高精度に検出することができる。
　［項目５］
　電池（Ｅ１）に流れる電流と、前記電池（Ｅ１）の温度を取得するステップと、
　前記電池（Ｅ１）に一定期間に流れる電流量と、前記一定期間における前記電池（Ｅ１）の温度上昇との関係をもとに、前記電池（Ｅ１）の異常発生を予測するステップと、
　を有することを特徴とする電池異常予測方法。
　これによれば、電池（Ｅ１）の異常発熱の予兆を早期に検出することができる。
　［項目６］
　電池（Ｅ１）に流れる電流と、前記電池（Ｅ１）の温度を取得する処理と、
　前記電池（Ｅ１）に一定期間に流れる電流量と、前記一定期間における前記電池（Ｅ１）の温度上昇との関係をもとに、前記電池（Ｅ１）の異常発生を予測する処理と、
　をコンピュータに実行させることを特徴とする電池異常予測プログラム。
　これによれば、電池（Ｅ１）の異常発熱の予兆を早期に検出することができる。
　１　電池異常予測システム、　２　ネットワーク、　３　電動車両、　４　充電器、　５　商用電力系統、　６　充電アダプタ、　１１　処理部、　１１１　電池データ取得部、　１１２　スコア算出部、　１１３　異常予測部、　１２　記憶部、　１２１　電池データ保持部、　３０　車両制御部、　３４　モータ、　３５　インバータ、　３６　無線通信部、　３６ａ　アンテナ、　４０　電源システム、　４１　電池モジュール、　４２　電池管理部、　４３　電圧計測部、　４４　温度計測部、　４５　電流計測部、　４６　電池制御部、　Ｅ１－Ｅｎ　セル、　ＲＹ１　第１リレー、　ＲＹ２　第２リレー、　Ｔ１　第１温度センサ、　Ｔ２　第２温度センサ、　Ｒｓ　シャント抵抗。

Claims (6)

  1. 　電池に流れる電流と、前記電池の温度を取得する取得部と、
    　前記電池に一定期間に流れる電流量と、前記一定期間における前記電池の温度上昇との関係をもとに、前記電池の異常発生を予測する予測部と、
    　を備えることを特徴とする電池異常予測システム。
  2. 　前記予測部は、前記一定期間における電流積算量と温度上昇との比率と、発火した電池のデータに基づき決定された閾値とを比較して、前記電池の発火の予兆を検出することを特徴とする請求項１に記載の電池異常予測システム。
  3. 　前記電池は、電動車両に搭載された二次電池であり、
    　前記取得部は、前記電動車両に搭載された二次電池の電流と温度を取得することを特徴とする請求項１または２に記載の電池異常予測システム。
  4. 　前記電池は、電動車両に搭載された二次電池であり、
    　前記取得部は、前記電動車両に搭載された二次電池の電流と温度を、ネットワークを介して取得し、
    　前記閾値は、車種ごとに決定されることを特徴とする請求項２に記載の電池異常予測システム。
  5. 　電池に流れる電流と、前記電池の温度を取得するステップと、
    　前記電池に一定期間に流れる電流量と、前記一定期間における前記電池の温度上昇との関係をもとに、前記電池の異常発生を予測するステップと、
    　を有することを特徴とする電池異常予測方法。
  6. 　電池に流れる電流と、前記電池の温度を取得する処理と、
    　前記電池に一定期間に流れる電流量と、前記一定期間における前記電池の温度上昇との関係をもとに、前記電池の異常発生を予測する処理と、
    　をコンピュータに実行させることを特徴とする電池異常予測プログラム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118395875A (zh) * 2024-06-20 2024-07-26 深圳三晖能源科技有限公司 一种电池包健康智能管理方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008099411A (ja) * 2006-10-11 2008-04-24 Sanyo Electric Co Ltd 放電制御装置および充電制御装置
JP2008204867A (ja) 2007-02-21 2008-09-04 Sanyo Electric Co Ltd 組電池
JP2009264779A (ja) * 2008-04-22 2009-11-12 Panasonic Corp 電池状態検出回路、電池パック、及び充電システム
CN109459654A (zh) * 2018-09-20 2019-03-12 华为技术有限公司 一种连接异常确定的方法、装置及系统
JP2020045668A (ja) * 2018-09-18 2020-03-26 日立建機株式会社 異常予兆通知システム
WO2021033481A1 (ja) * 2019-08-21 2021-02-25 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 管理システム、管理プログラム、及び電動車両

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008099411A (ja) * 2006-10-11 2008-04-24 Sanyo Electric Co Ltd 放電制御装置および充電制御装置
JP2008204867A (ja) 2007-02-21 2008-09-04 Sanyo Electric Co Ltd 組電池
JP2009264779A (ja) * 2008-04-22 2009-11-12 Panasonic Corp 電池状態検出回路、電池パック、及び充電システム
JP2020045668A (ja) * 2018-09-18 2020-03-26 日立建機株式会社 異常予兆通知システム
CN109459654A (zh) * 2018-09-20 2019-03-12 华为技术有限公司 一种连接异常确定的方法、装置及系统
WO2021033481A1 (ja) * 2019-08-21 2021-02-25 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 管理システム、管理プログラム、及び電動車両

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP4350941A4

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118395875A (zh) * 2024-06-20 2024-07-26 深圳三晖能源科技有限公司 一种电池包健康智能管理方法及系统

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