WO2022255480A1 - 電池状態推定装置、電池状態推定システム及び電池状態推定方法 - Google Patents

電池状態推定装置、電池状態推定システム及び電池状態推定方法 Download PDF

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WO2022255480A1
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battery
soc
state estimation
impedance
model parameters
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圭一 藤井
仁 小林
智寛 岡地
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ヌヴォトンテクノロジージャパン株式会社
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    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • the present disclosure relates to a battery state estimation device, a battery state estimation system, and a battery state estimation method.
  • Patent Literature 1 discloses a technique for calculating SOH based on a battery simulation model.
  • An object of the present disclosure is to provide a battery state estimation device, a battery state estimation system, and a battery state estimation method that can realize highly accurate battery state estimation.
  • a battery state estimation device includes: a first SOC calculation unit that calculates a first SOC (State of Charge) by a first method using battery model parameters of a battery; a second SOC calculation unit that calculates a second SOC by a method; an AC impedance measurement unit that measures the AC impedance of the battery when the error between the first SOC and the second SOC is greater than a predetermined threshold; and a battery model parameter calculator that calculates battery model parameters using the first SOC calculator that recalculates the first SOC using the calculated battery model parameters.
  • the present disclosure can provide a battery state estimation device, a battery state estimation system, and a battery state estimation method that can realize highly accurate battery state estimation.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of a battery state estimation system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram of the battery state estimation system according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram of a battery state estimation unit and a server device according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a flowchart of the operation of the battery state estimation system according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing an equivalent circuit of the battery according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing AC impedance of the battery according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing the relationship between changes in AC impedance of the battery and deterioration of the battery according to the embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart of second SOC calculation processing according to the embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of a battery state estimation system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram of the battery state estimation system according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram of a battery
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of temperature dependence of AC impedance according to the embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing the appearance of the battery according to the embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing the internal temperature of the battery during thermal equilibrium according to the embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram showing the internal temperature of the battery during thermal non-equilibrium according to the embodiment.
  • a battery state estimation device includes: a first SOC calculation unit that calculates a first SOC (State of Charge) by a first method using battery model parameters of a battery; a second SOC calculation unit that calculates a second SOC by a method; an AC impedance measurement unit that measures the AC impedance of the battery when the error between the first SOC and the second SOC is greater than a predetermined threshold; and a battery model parameter calculator that calculates battery model parameters using the first SOC calculator that recalculates the first SOC using the calculated battery model parameters.
  • the battery state estimation device can improve the accuracy of the first SOC and battery model parameters by using the second SOC as a reference. In this way, the battery state estimation device can realize highly accurate battery state estimation.
  • the battery state estimation device further converts the battery model parameter stored in the storage unit to the battery model parameter used to calculate the first SOC.
  • a controller may be provided for updating with battery model parameters.
  • the first method may be the KF (Kalman Filter) method.
  • the second method may be the CC (Coulomb Count) method.
  • the second method may be an OCV (Open Circuit Voltage) method.
  • OCV Open Circuit Voltage
  • the AC impedance measurement unit may measure the AC impedance during charging or discharging of the battery.
  • the AC impedance measurement unit may measure the AC impedance when the battery is in thermal equilibrium.
  • the storage unit is included in a server device installed at a location different from the battery state estimation device, and the battery state estimation device further includes a communication unit that communicates with the server device via a communication network.
  • a battery state estimation system includes the battery state estimation device and the server device, the storage unit further stores battery model parameters of the initial state of the battery, and the server The device estimates the deterioration state of the battery using the battery model parameters in the initial state and the updated battery model parameters.
  • a battery state estimation method calculates a first SOC (State of Charge) by a first method using battery model parameters of a battery, and calculates a second SOC by a second method different from the first method. If the error between the first SOC and the second SOC is greater than a predetermined threshold value, the AC impedance of the battery is measured, the battery model parameter is calculated using the AC impedance, and the calculated battery Recalculate the first SOC using the model parameters.
  • SOC State of Charge
  • the battery state estimation method can improve the accuracy of the first SOC and battery model parameters by using the second SOC as a reference.
  • the battery state estimation method can realize highly accurate battery state estimation.
  • each figure is a schematic diagram and is not necessarily strictly illustrated. Moreover, in each figure, the same code
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of battery state estimation system 200 according to the present embodiment.
  • battery state estimation system 200 includes battery state estimation device 100 and server device 300 .
  • Server device 300 is a server device arranged at a location remote from battery state estimation device 100 .
  • the server device 300 is a so-called cloud server.
  • the server device 300 is communicatively connected to other server devices via a cloud network 301, for example.
  • the battery state estimation device 100 is installed in an automobile 400 such as an EV, monitors an assembled battery 101 for driving a motor 401 of the automobile 400, and estimates the state of the assembled battery 101.
  • the communication unit 127 included in the battery state estimation device 100 transmits, for example, the calculated AC impedance of the assembled battery 101 to the server device 300 by wireless communication.
  • a relay device (not shown) may be interposed between the communication unit 127 and the server device 300 .
  • the battery state estimation system and the battery state estimation device according to the present disclosure are used in an EV is shown, but the present disclosure can be applied to any system using an assembled battery.
  • FIG. 2 is a block diagram of battery state estimation system 200 according to the present embodiment.
  • the assembled battery 101 includes a plurality of batteries B0 to B7 (hereinafter, any one of the batteries B0 to B7 is referred to as a battery B).
  • Battery B is, in other words, a battery cell.
  • Battery B is specifically a lithium ion battery, but may be another battery such as a nickel metal hydride battery.
  • the assembled battery 101 functions as a power source for the load 102 and supplies power to the load 102 .
  • the load 102 is, for example, an EV motor, but is not particularly limited.
  • a charging device for charging the assembled battery 101 may be connected to the position of the load 102 instead of the load 102 .
  • the battery state estimation system 200 includes a reference resistor 103, a transistor 104, a reference resistor 105, a load resistor 106, a temperature sensor 107, a battery state estimation device 100, and a server device 300.
  • the reference resistor 103 is a resistor arranged on a path different from the path of current flowing from the assembled battery 101 to the load 102 .
  • the reference resistor 103 is a resistor through which no current flows through the load 102 .
  • a transistor 104 is a transistor for causing current to flow from the assembled battery 101 to the reference resistor 103 .
  • the transistor 104 is, for example, an FET (Field Effect Transistor), but may be a bipolar transistor.
  • the drain of transistor 104 is connected to load resistor 106 , the source of transistor 104 is connected to reference resistor 103 , and the gate (ie, control terminal) of transistor 104 is connected to signal generator 114 .
  • the battery state estimation device 100 includes an AC impedance measurement section 110 and a battery state estimation section 120 .
  • the AC impedance measurement unit 110 measures AC impedance of the assembled battery 101 .
  • the battery state estimation unit 120 estimates the battery state of the assembled battery 101 using AC impedance.
  • the battery state estimation device 100 is composed of one or more integrated circuits.
  • the AC impedance measurement unit 110 is a subordinate CMU (Cell Management Unit) that measures and manages individual battery cells.
  • the battery state estimation unit 120 is a BMU (Battery Management Unit) of a host system that manages the entire assembled battery. It should be noted that the functional division here is an example, and the present invention is not limited to this.
  • AC impedance measurement section 110 includes temperature measurement section 111, current measurement section 112, load current measurement section 113, signal generation section 114, voltage measurement section 115, reference bias source 116, timing generation section 117, and an AC impedance calculator 118 .
  • the temperature measurement unit 111 measures the temperature Tmoni of the temperature sensor 107 .
  • the temperature sensor 107 is, for example, a temperature sensor using a thermistor, but may be a temperature sensor using other elements such as a thermocouple.
  • the current measurement unit 112 measures the current Iac flowing through the reference resistor 103 . Specifically, the current measurement unit 112 measures the current Iac by measuring the voltage across the reference resistor 103 .
  • Load current measurement unit 113 measures current Icc flowing through load 102 . Specifically, the load current measurement unit 113 measures the current Icc by measuring the voltage across the reference resistor 105 .
  • the signal generator 114 applies a control signal to the control terminal of the transistor 104 .
  • the voltage measurement unit 115 measures the voltages V0 to V7 of the batteries B0 to B7 that make up the assembled battery 101.
  • the voltage measurement unit 115 includes multiple AD converters.
  • a reference bias source 116 supplies reference voltages to a plurality of AD converters included in the voltage measurement section 115 .
  • the timing generator 117 supplies a timing signal for synchronizing measurement timings of the AD converters included in the voltage measurement unit 115 to the AD converters.
  • the AC impedance calculation unit 118 calculates the AC impedance of the batteries B0 to B7 based on the current Iac measured by the current measurement unit 112 and the voltages V0 to V7 measured by the voltage measurement unit 115. Specifically, AC impedance calculator 118 calculates AC impedance Zn of battery Bn by dividing voltage Vn by current Iac. where n is 0-7. Each AC impedance is complex and has a real component Zre and an imaginary component Zim.
  • the battery state estimation unit 120 uses the AC impedance calculated by the AC impedance calculation unit 118 to calculate the SOC and battery parameters of the batteries B0 to B7.
  • FIG. 3 is a block diagram of the battery state estimation unit 120 and the server device 300. As shown in FIG. Battery state estimation unit 120 includes battery model parameter calculation unit 121 , storage unit 122 , first SOC calculation unit 123 , second SOC calculation unit 124 , control unit 125 , temperature estimation unit 126 , and communication unit 127 . Prepare.
  • the battery model parameter calculator 121 calculates the battery model parameter 131 of the battery based on the AC impedance.
  • Storage unit 122 stores battery model parameters 131 .
  • First SOC calculator 123 calculates the first SOC by a first method (for example, KF (Kalman Filter) method) using battery model parameters 131 .
  • the second SOC calculator 124 calculates the second SOC by a second method (for example, CC (Coulomb Count) method).
  • the control unit 125 uses the first SOC and the second SOC to update the battery model parameter 131 and the like.
  • a temperature estimator 126 estimates the internal temperature of the battery.
  • the communication unit 127 is a communication circuit for the battery state estimation device 100 to communicate with the server device 300 and the like.
  • the communication unit 127 is used to transmit and receive battery model parameters to and from the server device 300 .
  • the communication performed by the communication unit 127 may be wireless communication or wired communication.
  • the communication standard of communication performed by the communication unit 127 is also not particularly limited.
  • the server device 300 includes a storage unit 311 and a deterioration estimation unit 312.
  • the storage unit 311 stores initial battery model parameters 321, which are battery model parameters in the initial state of the battery, and battery model parameters 322 in the current state of the battery.
  • Deterioration estimating section 312 estimates battery deterioration using initial battery model parameters 321 and battery model parameters 322 .
  • the deterioration estimation unit 312 uses the initial battery model parameters 321 and the battery model parameters 322 to calculate SOH.
  • the functions of the battery state estimating unit 120 and the processing units included in the server device 300 may be realized by a processor executing a program, may be realized by a dedicated circuit, or may be realized by a combination of these. may be
  • battery state estimation device 100 and server device 300 shown here is an example, and part of the functions of the processing unit included in battery state estimation device 100 may be included in server device 300. , part or all of the functions of the processing units included in the server device 300 may be included in the battery state estimation device 100 .
  • FIG. 4 is a flow chart showing the operation of battery state estimation system 200 .
  • the control unit 125 acquires battery model parameters from the server device 300 (S101).
  • the battery model parameters acquired here are the initial battery model parameters at the time of initial startup, and are the battery model parameters 322 (battery model parameters at the time of the previous measurement) in other cases. Further, the control unit 125 stores the acquired battery model parameters in the storage unit 122 as the battery model parameters 131 . Note that these battery model parameters include battery model parameters for each of the plurality of batteries B0 to B7.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a battery model, which is an equivalent circuit of battery B.
  • the battery B has a circuit configuration in which a resistor R0, a parallel-connected resistor R1 and a capacitive element C1, and a parallel-connected resistor R2 and a capacitive element C2 are connected in series.
  • the battery model parameters include the values of R0, R1, R2, C1, C2 shown in FIG.
  • the number of resistors and the number of capacities are not limited to this.
  • a battery model may be represented by four or more resistors and three or more capacities.
  • the numbers of resistors and capacitors may be the same or different.
  • the second SOC calculator 124 calculates the second SOC based on the current integrated value by the second method (CC method) (S102).
  • the second method another known SOC calculation method may be used.
  • the second method may be an OCV (Open Circuit Voltage) method.
  • the first SOC calculator 123 calculates the first SOC by the first method (KF method) using the battery model parameters 131 (S103).
  • KF method the first method for calculating the first SOC
  • a known method for calculating the SOC from battery model parameters other than the KF method may be used.
  • the control unit 125 calculates the error between the first SOC and the second SOC, and determines whether the calculated error is smaller than a predetermined threshold (S104).
  • the error may be the difference value (or the absolute value of the difference value) between the first SOC and the second SOC, or the difference value (or the absolute value of the difference value) divided by the first SOC or the second SOC. It may be a value (%).
  • the threshold is not particularly limited, but, for example, when the latter is used, it is about 1% to 5%.
  • control unit 125 instructs the AC impedance measurement unit 110 to measure the AC impedance, and the AC impedance measurement unit 110 measures the AC impedance (S105).
  • the signal generator 114 generates a control signal having multiple frequency components and applies the generated control signal to the control terminal of the transistor 104 .
  • current measuring section 112 measures current Iac flowing through reference resistor 103 .
  • voltage measurement unit 115 measures voltages V0 to V7 of batteries B0 to B7.
  • AC impedance calculator 118 then calculates the AC impedance of batteries B0-B7 based on the measured current Iac and the measured voltages V0-V7.
  • the AC impedance calculator 118 converts the current Iac into a complex current, and converts the voltages V0 to V7 into complex voltages.
  • the AC impedance calculator 118 performs the averaging process of the complex current and the averaging process of the complex voltage, and calculates the AC impedance by dividing the complex voltage after the averaging process by the complex current after the averaging process. For example, as the AC impedance of the battery B0, an impedance real part Z0re and an impedance imaginary part Z0im are output.
  • the AC impedance calculation unit 118 may correct the AC impedance based on the temperature Tmoni measured by the temperature measurement unit 111 .
  • the battery model parameter calculator 121 calculates battery model parameters from the AC impedance (S106). Also, the battery model parameter calculation unit 121 stores the calculated battery model parameters in the storage unit 122 .
  • FIG. 6 is a diagram showing the AC impedance of Battery B.
  • FIG. FIG. 6 is a diagram called a Cole-Cole plot, also called a Nyquist plot. Also, the characteristics of region A shown in FIG. 5 depend on R0 shown in FIG. 5, the characteristics of region B depend on R1 and C1, and the characteristics of region C depend on R2 and C2. Therefore, battery model parameters can be calculated from the characteristics of AC impedance at each frequency.
  • FIG. 7 is a diagram showing the relationship between changes in AC impedance of battery B and deterioration of battery B.
  • the AC impedance of battery B has an initial characteristic indicated by a solid line in FIG.
  • the electrode performance of battery B deteriorates
  • the AC impedance of battery B changes to the characteristic indicated by the dashed line in FIG.
  • the electrolyte performance of Battery B deteriorates
  • the AC impedance of Battery B changes to the characteristic indicated by the one-dot chain line in FIG.
  • the first SOC calculator 123 calculates the first SOC by the first method (KF method) using the battery model parameters 131 calculated in step S106 (S107).
  • the control unit 125 calculates the error between the first SOC and the second SOC, and determines whether the calculated error is smaller than a predetermined threshold (S108).
  • the threshold is not particularly limited, it is, for example, about 1% to 5%. Also, the threshold used here may be the same as or different from the threshold used in step S104.
  • the battery model parameter calculator 121 recalculates the battery model parameter from the AC impedance (S106). At this time, for example, the battery model parameters are calculated using calculation parameters different from those used in the previous calculation. Further, the process from step S107 onward is performed using the newly calculated battery model parameters. That is, steps S106 and S107 are repeated until the error becomes smaller than the threshold while changing the calculation parameters.
  • the control unit 125 sends the current battery model parameters 131 to the server device 300, and updates the battery model parameters 322 stored in the storage unit 311 (S109).
  • the battery model parameters 322 include battery model parameters for multiple dates and times to which date and time information is added. That is, the battery model parameters 322 include a plurality of previously calculated battery model parameters. Note that the battery model parameters 322 may include only the latest battery model parameters.
  • step S104 if the error is smaller than the threshold (Yes in S104), similarly, the control unit 125 sends the current battery model parameters 131 to the server device 300, and the battery model stored in the storage unit 311 The parameter 322 is updated (S109).
  • the deterioration estimation unit 312 calculates the current SOH of each battery using the initial battery model parameters 321 and the latest updated battery model parameters (S110).
  • S110 As a method for estimating SOH from the battery model parameters, various known calculation methods are used.
  • the calculated SOH may be stored in the storage unit 311 in association with date and time information. Further, S102 to S110 shown in FIG. 4 are repeatedly executed at predetermined intervals.
  • the SOC can be estimated with high accuracy.
  • the battery model parameters can be estimated with high accuracy, so the SOH can be estimated with high accuracy.
  • FIG. 8 is a flowchart showing details of the second SOC calculation process (S102 in FIG. 4).
  • AC impedance measurement unit 110 measures voltages V0 to V7, current Icc, and temperature Tmoni (S121).
  • the second SOC calculator 124 calculates the third SOC by a third method (for example, OCV method) (S122).
  • step S102 it is assumed that charging/discharging has not been performed for a certain period of time (no current is flowing through the load 102).
  • step S102 may be started when it is detected that charging and discharging have not been performed for a certain period of time.
  • no current flow means that the battery B is stable.
  • the third SOC (OCV), which is the true value of the battery B, can be calculated in step S122 using the voltages V0 to V7, current Icc, and temperature Tmoni measured in step S121.
  • control unit 125 determines whether the current Icc is equal to or greater than a predetermined threshold (S123). If the current Icc is less than the threshold (No in S123), steps S121 and subsequent steps are executed again after a predetermined period of time.
  • the second SOC calculator 124 calculates the second SOC by the second method (for example, the CC method) (S124).
  • the SOC calculated by the CC method depends on FCC (Full Charge Capacity).
  • FCC Full Charge Capacity
  • the SOC is represented by current charge amount/FCC. Therefore, when the FCC decreases due to deterioration, the second SOC also deviates. As a result, the flow of step S102 may loop infinitely.
  • FCC corrections are implemented. Specifically, the FCC is corrected using the values of the third SOC (OCV) calculated in step S122 and the second SOC (CC) calculated in step S124.
  • the control unit 125 calculates the error (change amount) between the second SOC and the third SOC, and determines whether the calculated error is equal to or less than a predetermined threshold (S125). For example, the control unit 125 determines whether the calculated error is within a predetermined range.
  • the threshold is not particularly limited, it is about 1% to 5% when the ratio of the second SOC and the third SOC is used, for example. Also, the threshold used here may be the same as or different from the threshold used in step S104 or S108.
  • steps S121 and subsequent steps are executed again after a predetermined period of time.
  • the second SOC calculated in step S124 is used in the processes after step S103 shown in FIG.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of temperature dependence of AC impedance.
  • FIG. 10 is a diagram showing the appearance of battery B (battery cell).
  • 11 and 12 are diagrams showing examples of temperatures along the XY line shown in FIG.
  • FIG. 11 shows the temperature at thermal equilibrium
  • FIG. 12 shows the temperature at thermal non-equilibrium.
  • the time of thermal equilibrium is a state in which the battery B is in a non-operating state and is not being charged or discharged.
  • the thermal non-equilibrium state is a state in which the battery is being charged or discharged.
  • Tmoni obtained by the temperature measurement unit 111 is the surface temperature of the battery B.
  • FIG. 12 Therefore, during thermal non-equilibrium, Tmoni differs from the actual internal temperature.
  • the AC impedance calculator 118 may calculate the AC impedance based on the current Iac, the voltages V0 to V7, and the temperature Tmoni obtained during thermal equilibrium. Thereby, AC impedance with high accuracy can be calculated.
  • the AC impedance calculator 118 may calculate the AC impedance based on the current Iac, the voltages V0 to V7, and the temperature Tmoni obtained during thermal non-equilibrium. As a result, the AC impedance calculation unit 118 can measure the AC impedance even during charging or discharging, so that the AC impedance can be measured without restricting the operation of the host system (for example, in the case of a vehicle, control of the vehicle, etc.). .
  • the determination as to whether the current is in thermal equilibrium or in thermal non-equilibrium may be made, for example, based on a control signal indicating whether the battery is operating or not, which is supplied from the host system. Further, based on the current Icc or the like, it may be determined whether to operate or not.
  • the AC impedance calculator 118 may calculate the AC impedance using the temperature estimated by the temperature estimator 126 . As a result, it is possible to calculate the AC impedance with high accuracy even in the case of thermal non-equilibrium.
  • the temperature estimating unit 126 uses a table showing a correspondence relationship between a preset temperature, SOC, and AC impedance, and from the second SOC (CC) obtained in step S102 and the AC impedance obtained in step S105, , to estimate the temperature.
  • the AC impedance calculation unit 118 uses, for example, the above table to calculate the relationship between the AC impedance at the estimated temperature and the AC impedance at room temperature (for example, at a predetermined temperature and at thermal equilibrium). The AC impedance obtained is corrected to the AC impedance corresponding to normal temperature.
  • the battery state estimation apparatus 100 includes the first SOC calculation unit 123 that calculates the first SOC (State of Charge) by the first method using the battery model parameters of the battery B, and the second a second SOC calculation unit 124 that calculates the second SOC by a method; an AC impedance measurement unit 110 that measures the AC impedance of the battery when the error between the first SOC and the second SOC is greater than a predetermined threshold; The first SOC calculator 123 recalculates the first SOC using the calculated battery model parameters.
  • the first SOC calculation unit 123 that calculates the first SOC (State of Charge) by the first method using the battery model parameters of the battery B
  • the second a second SOC calculation unit 124 that calculates the second SOC by a method
  • an AC impedance measurement unit 110 that measures the AC impedance of the battery when the error between the first SOC and the second SOC is greater than a predetermined threshold
  • the first SOC calculator 123 recalculates the first SOC using the calculated battery model parameters
  • the battery state estimation device 100 can improve the accuracy of the first SOC and the battery model parameters using the battery model parameters by using the second SOC as a reference. In this way, the battery state estimation device can realize highly accurate battery state estimation.
  • the battery state estimation device 100 when the error between the first SOC and the second SOC is smaller than the threshold, the battery state estimation device 100 further converts the battery model parameters stored in the storage unit 311 (or 123) into the battery model parameters used to calculate the first SOC.
  • a controller 125 is provided for updating with model parameters. According to this, for example, the battery state estimation device 100 can obtain the time-series transition of the battery model parameters.
  • the first method is the KF (Kalman Filter) method.
  • the battery state estimating apparatus 100 can compare the estimated value and the measured voltage, calculate the Kalman gain as a weighting coefficient of the error by the KF method, and correct the estimated value using the Kalman gain. This enables fitting mainly in the low frequency region.
  • the second method is the CC (Coulomb Count) method.
  • battery state estimation apparatus 100 can prevent the first SOC from becoming an erroneous value by setting the second SOC as a reference.
  • the second method is the OCV (Open Circuit Voltage) method.
  • OCV Open Circuit Voltage
  • the battery state estimation device 100 can estimate the SOC with high accuracy even when the application is stopped.
  • the AC impedance measurement unit 110 measures the AC impedance while the battery B is being charged or discharged.
  • the battery state estimation apparatus 100 can measure the AC impedance and detect the battery state even during charging or discharging without restricting the operation of the application.
  • the AC impedance measurement unit 110 measures the AC impedance when the battery B is in thermal equilibrium. According to this, the battery state estimation device 100 can measure the AC impedance with high accuracy.
  • the storage unit 311 is included in the server device 300 installed at a location different from the battery state estimation device 100 .
  • Battery state estimation device 100 further includes communication unit 127 that communicates with server device 300 via a communication network. According to this, the deterioration tendency can be visualized because the battery model parameters can be accessed from the outside.
  • Battery state estimation system 200 includes battery state estimation device 100 and server device 300.
  • Storage unit 311 further stores initial state battery model parameters of battery B.
  • Server device 300 stores initial state battery model parameters. Using the battery model parameters and the updated battery model parameters, the state of deterioration of the battery is estimated. According to this, the battery state estimation system 200 can determine the deterioration of the battery member by comparing the initial battery model parameters and the updated battery model parameters.
  • a battery state estimation device and a battery state estimation system for batteries used in automobiles such as EVs have been described. batteries may be targeted.
  • the circuit configurations described in the above embodiments are examples, and the present disclosure is not limited to the above circuit configurations.
  • the present disclosure also includes a circuit capable of realizing the characteristic functions of the present disclosure, as well as the circuit configuration described above.
  • an element such as a switching element (transistor), a resistive element, or a capacitive element is connected in series or parallel to a certain element. included.
  • the components included in the integrated circuit are realized by hardware.
  • some of the components contained in an integrated circuit may be implemented by executing software programs suitable for that component.
  • Some of the components included in the integrated circuit are implemented by a program execution unit such as a CPU (Central Processing Unit) or processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or semiconductor memory.
  • processing executed by a specific processing unit may be executed by another processing unit. Further, in the operations described in the above embodiments, the order of multiple processes may be changed, and multiple processes may be performed in parallel.
  • REFERENCE SIGNS LIST 100 battery state estimation device 101 assembled battery 102 load 103, 105 reference resistor 104 transistor 106 load resistor 107 temperature sensor 110 AC impedance measurement unit 111 temperature measurement unit 112 current measurement unit 113 load current measurement unit 114 signal generation unit 115 voltage measurement unit 116 Reference bias source 117 Timing generation unit 118 AC impedance calculation unit 120 Battery state estimation unit 121 Battery model parameter calculation unit 122 Storage unit 123 First SOC calculation unit 124 Second SOC calculation unit 125 Control unit 126 Temperature estimation unit 127 Communication unit 131 Battery model parameters 200 battery state estimation system 300 server device 301 cloud network 311 storage unit 312 deterioration estimation unit 321 initial battery model parameters 322 battery model parameters 400 automobile 401 motor B, B0 to B7 battery

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Abstract

電池状態推定装置（１００）は、電池（Ｂ）の電池モデルパラメータを用いた第１手法で第１ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）を算出する第１ＳＯＣ算出部（１２３）と、第１手法とは異なる第２手法で第２ＳＯＣを算出する第２ＳＯＣ算出部（１２４）と、第１ＳＯＣと第２ＳＯＣとの誤差が予め定められた閾値より大きい場合、電池（Ｂ）の交流インピーダンスを測定する交流インピーダンス測定部（１１０）と、交流インピーダンスを用いて電池モデルパラメータを算出する電池モデルパラメータ算出部（１２１）とを備え、第１ＳＯＣ算出部（１２３）は、算出された電池モデルパラメータを用いて第１ＳＯＣを再算出する。

Description

電池状態推定装置、電池状態推定システム及び電池状態推定方法
　本開示は、電池状態推定装置、電池状態推定システム及び電池状態推定方法に関する。
　ＨＥＶ（Ｈｙｂｒｉｄ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｖｅｈｉｃｌｅ）、または、ＥＶ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｖｅｈｉｃｌｅ）など、二次電池を電源として走行する自動車の開発が行われている。例えば、二次電池としてリチウムイオン電池（ＬｉＢ：Ｌｉｔｈｉｕｍ－ｉｏｎ　Ｂａｔｔｅｒｙ）が用いられる。また、二次電池を安全に使用するためにバッテリーマネージメントシステム（ＢＭＳ：Ｂａｔｔｅｒｙ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｙｓｔｅｍ）によって電池状態推定のためにＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）又はＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｈｅａｌｔｈ）が算出される。例えば、特許文献１には、電池シミュレーションモデルに基づいてＳＯＨを算出する技術が開示されている。
特開２０１１－２１４８４３号公報
　本開示は、高精度の電池状態推定を実現できる電池状態推定装置、電池状態推定システム及び電池状態推定方法を提供することを目的とする。
　本開示の一態様に係る電池状態推定装置は、電池の電池モデルパラメータを用いた第１手法で第１ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）を算出する第１ＳＯＣ算出部と、前記第１手法とは異なる第２手法で第２ＳＯＣを算出する第２ＳＯＣ算出部と、前記第１ＳＯＣと前記第２ＳＯＣとの誤差が予め定められた閾値より大きい場合、前記電池の交流インピーダンスを測定する交流インピーダンス測定部と、前記交流インピーダンスを用いて電池モデルパラメータを算出する電池モデルパラメータ算出部とを備え、前記第１ＳＯＣ算出部は、算出された前記電池モデルパラメータを用いて前記第１ＳＯＣを再算出する。
　本開示は、高精度の電池状態推定を実現できる電池状態推定装置、電池状態推定システム及び電池状態推定方法を提供できる。
図１は、実施の形態に係る電池状態推定システムの概要を示す図である。 図２は、実施の形態に係る電池状態推定システムのブロック図である。 図３は、実施の形態に係る電池状態推定部及びサーバ装置のブロック図である。 図４は、実施の形態に係る電池状態推定システムの動作のフローチャートである。 図５は、実施の形態に係る電池の等価回路を示す図である。 図６は、実施の形態に係る電池の交流インピーダンスを示す図である。 図７は、実施の形態に係る電池の交流インピーダンスの変化と電池の劣化との関係を示す図である。 図８は、実施の形態に係る第２ＳＯＣ算出処理のフローチャートである。 図９は、実施の形態に係る交流インピーダンスの温度依存性の例を示す図である。 図１０は、実施の形態に係る電池の外観を示す図である。 図１１は、実施の形態に係る熱平衡時における電池の内部温度を示す図である。 図１２は、実施の形態に係る熱非平衡時における電池の内部温度を示す図である。
　本開示の一態様に係る電池状態推定装置は、電池の電池モデルパラメータを用いた第１手法で第１ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）を算出する第１ＳＯＣ算出部と、前記第１手法とは異なる第２手法で第２ＳＯＣを算出する第２ＳＯＣ算出部と、前記第１ＳＯＣと前記第２ＳＯＣとの誤差が予め定められた閾値より大きい場合、前記電池の交流インピーダンスを測定する交流インピーダンス測定部と、前記交流インピーダンスを用いて電池モデルパラメータを算出する電池モデルパラメータ算出部とを備え、前記第１ＳＯＣ算出部は、算出された前記電池モデルパラメータを用いて前記第１ＳＯＣを再算出する。
　これによれば、当該電池状態推定装置は、第２ＳＯＣをリファレンスとして用いることで、第１ＳＯＣ及び電池モデルパラメータの精度を向上できる。このように、当該電池状態推定装置は、高精度の電池状態推定を実現できる。
　例えば、前記電池状態推定装置は、さらに、前記第１ＳＯＣと前記第２ＳＯＣとの前記誤差が前記閾値より小さい場合、記憶部に記憶される電池モデルパラメータを、前記第１ＳＯＣの算出に用いられた前記電池モデルパラメータで更新する制御部を備えてもよい。
　例えば、前記第１手法は、ＫＦ（Ｋａｌｍａｎ　Ｆｉｌｔｅｒ）法であってもよい。
　例えば、前記第２手法は、ＣＣ（Ｃｏｕｌｏｍｂ　Ｃｏｕｎｔ）法であってもよい。
　例えば、前記第２手法は、ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ　Ｃｉｒｃｕｉｔ　Ｖｏｌｔａｇｅ）法であってもよい。
　例えば、前記交流インピーダンス測定部は、前記電池の充電又は放電中に前記交流インピーダンスを測定してもよい。
　例えば、前記交流インピーダンス測定部は、前記電池が熱平衡状態にあるときに、前記交流インピーダンスを測定してもよい。
　例えば、前記記憶部は、前記電池状態推定装置とは異なる場所に設置されたサーバ装置に含まれ、前記電池状態推定装置は、さらに、前記サーバ装置と通信網を介して通信する通信部を備えてもよい。
　本開示の一態様に係る電池状態推定システムは、前記電池状態推定装置と前記サーバ装置とを含み、前記記憶部は、さらに、前記電池の初期状態の電池モデルパラメータを格納しており、前記サーバ装置は、前記初期状態の電池モデルパラメータと、更新された前記電池モデルパラメータとを用いて、前記電池の劣化状態を推定する。
　本開示の一態様に係る電池状態推定方法は、電池の電池モデルパラメータを用いた第１手法で第１ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）を算出し、前記第１手法とは異なる第２手法で第２ＳＯＣを算出し、前記第１ＳＯＣと前記第２ＳＯＣとの誤差が予め定められた閾値より大きい場合、前記電池の交流インピーダンスを測定し、前記交流インピーダンスを用いて電池モデルパラメータを算出し、算出された前記電池モデルパラメータを用いて前記第１ＳＯＣを再算出する。
　これによれば、当該電池状態推定方法は、第２ＳＯＣをリファレンスとして用いることで、第１ＳＯＣ及び電池モデルパラメータの精度を向上できる。このように、当該電池状態推定方法は、高精度の電池状態推定を実現できる。
　なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。
　（実施の形態）
　まず、本実施の形態に係る電池状態推定システムの構成を説明する。図１は、本実施の形態に係る電池状態推定システム２００の概要を示す図である。
　図１に示されるように、電池状態推定システム２００は、電池状態推定装置１００と、サーバ装置３００とを備える。サーバ装置３００は、電池状態推定装置１００と離れた場所に配置されたサーバ装置である。サーバ装置３００は、いわゆるクラウドサーバである。サーバ装置３００は、例えば、他のサーバ装置とクラウドネットワーク３０１によって通信接続されている。
　電池状態推定装置１００は、例えば、ＥＶなどの自動車４００に搭載され、自動車４００のモータ４０１を駆動するための組電池１０１を監視し、組電池１０１の状態を推定する。電池状態推定装置１００が備える通信部１２７は、例えば、計算した組電池１０１の交流インピーダンスを無線通信によってサーバ装置３００に送信する。なお、通信部１２７とサーバ装置３００との間には、図示されない中継装置が介在する場合がある。
　また、ここでは、本開示に係る電池状態推定システム及び電池状態推定装置が、ＥＶに用いられる例を示すが、組電池が用いられる任意のシステムに本開示は適用できる。
　図２は、本実施の形態に係る電池状態推定システム２００のブロック図である。組電池１０１は、複数の電池Ｂ０～Ｂ７（以下、電池Ｂ０～Ｂ７のうち任意の１つを電池Ｂと記載する）を含む。電池Ｂは、言い換えれば、電池セルである。電池Ｂは、具体的には、リチウムイオン電池であるが、ニッケル水素電池などその他の電池であってもよい。組電池１０１は、負荷１０２の電源として機能し、負荷１０２に電力を供給する。負荷１０２は、例えば、ＥＶのモータであるが、特に限定されない。なお、負荷１０２に代えて、組電池１０１を充電するための充電装置が負荷１０２の位置に接続される場合もある。
　電池状態推定システム２００は、参照抵抗１０３と、トランジスタ１０４と、参照抵抗１０５と、負荷抵抗１０６と、温度センサ１０７と、電池状態推定装置１００と、サーバ装置３００とを備える。
　参照抵抗１０３は、組電池１０１から負荷１０２に流れる電流の経路とは別の経路上に配置された抵抗である。つまり、参照抵抗１０３は、負荷１０２に流れる電流が流れない抵抗である。
　トランジスタ１０４は、組電池１０１から参照抵抗１０３へ電流を流すためのトランジスタである。トランジスタ１０４は、例えば、ＦＥＴ（Ｆｉｅｌｄ　Ｅｆｆｅｃｔ　Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）であるが、バイポーラトランジスタであってもよい。トランジスタ１０４のドレインは、負荷抵抗１０６に接続され、トランジスタ１０４のソースは、参照抵抗１０３に接続され、トランジスタ１０４のゲート（つまり、制御端子）は、信号生成部１１４に接続される。
　電池状態推定装置１００は、交流インピーダンス測定部１１０と、電池状態推定部１２０とを備える。交流インピーダンス測定部１１０は、組電池１０１の交流インピーダンスを測定する。電池状態推定部１２０は、交流インピーダンスを用いて組電池１０１の電池状態を推定する。例えば、電池状態推定装置１００は、１又は複数の集積回路で構成される。
　例えば、交流インピーダンス測定部１１０は、個々の電池セルを計測管理する下位のＣＭＵ（Ｃｅｌｌ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｕｎｉｔ：セルマネージメントユニット）である。これに対して、電池状態推定部１２０は、組電池全体を管理する上位システムのＢＭＵ（Ｂａｔｔｅｒｙ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｕｎｉｔ：バッテリーマネージメントユニット）である。なお、ここでの機能分割は一例であり、これに限定されない。
　交流インピーダンス測定部１１０は、温度測定部１１１と、電流測定部１１２と、負荷電流測定部１１３と、信号生成部１１４と、電圧測定部１１５と、基準バイアス源１１６と、タイミング生成部１１７と、交流インピーダンス算出部１１８と、を備える。
　温度測定部１１１は、温度センサ１０７の温度Ｔｍｏｎｉを測定する。温度センサ１０７は、例えば、サーミスタを用いた温度センサであるが、熱電対などのその他の素子を用いた温度センサであってもよい。
　電流測定部１１２は、参照抵抗１０３に流れる電流Ｉａｃを測定する。電流測定部１１２は、具体的には、参照抵抗１０３の両端の電圧を測定することで電流Ｉａｃを測定する。負荷電流測定部１１３は、負荷１０２に流れる電流Ｉｃｃを測定する。負荷電流測定部１１３は、具体的には、参照抵抗１０５の両端の電圧を測定することで電流Ｉｃｃを測定する。信号生成部１１４は、トランジスタ１０４の制御端子に制御信号を印加する。
　電圧測定部１１５は、組電池１０１を構成する複数の電池Ｂ０～Ｂ７の電圧Ｖ０～Ｖ７を測定する。例えば、電圧測定部１１５は、複数のＡＤ変換器を含む。
　基準バイアス源１１６は、電圧測定部１１５に含まれる複数のＡＤ変換器に基準電圧を供給する。タイミング生成部１１７は、電圧測定部１１５に含まれる複数のＡＤ変換器の測定タイミングの同期をとるためのタイミング信号を複数のＡＤ変換器に供給する。
　交流インピーダンス算出部１１８は、電流測定部１１２によって測定された電流Ｉａｃ、及び、電圧測定部１１５によって測定された電圧Ｖ０～Ｖ７に基づいて電池Ｂ０～Ｂ７の交流インピーダンスを計算する。具体的には、交流インピーダンス算出部１１８は、電圧Ｖｎを電流Ｉａｃで除算することで電池Ｂｎの交流インピーダンスＺｎを算出する。ここでｎは０～７である。各交流インピーダンスは複素数であり、実数成分Ｚｒｅと虚数成分Ｚｉｍとを持つ。
　電池状態推定部１２０は、交流インピーダンス算出部１１８によって計算された交流インピーダンスを用いて電池Ｂ０～Ｂ７のＳＯＣ及び電池パラメータを計算する。図３は、電池状態推定部１２０及びサーバ装置３００のブロック図である。電池状態推定部１２０は、電池モデルパラメータ算出部１２１と、記憶部１２２と、第１ＳＯＣ算出部１２３と、第２ＳＯＣ算出部１２４と、制御部１２５と、温度推定部１２６と、通信部１２７とを備える。
　電池モデルパラメータ算出部１２１は、交流インピーダンスに基づき電池の電池モデルパラメータ１３１を算出する。記憶部１２２は、電池モデルパラメータ１３１を格納する。第１ＳＯＣ算出部１２３は、電池モデルパラメータ１３１を用いた第１手法（例えば、ＫＦ（Ｋａｌｍａｎ　Ｆｉｌｔｅｒ）法）により第１ＳＯＣを算出する。第２ＳＯＣ算出部１２４は、第２手法（例えば、ＣＣ（Ｃｏｕｌｏｍｂ　Ｃｏｕｎｔ）法）により第２ＳＯＣを算出する。
　制御部１２５は、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣを用いて電池モデルパラメータ１３１の更新処理等を行う。温度推定部１２６は、電池の内部温度を推定する。
　通信部１２７は、電池状態推定装置１００が、サーバ装置３００等と通信を行うための通信回路である。例えば、通信部１２７は、サーバ装置３００との間で電池モデルパラメータの送受信を行うために用いられる。通信部１２７によって行われる通信は、無線通信であってもよいし、有線通信であってもよい。通信部１２７によって行われる通信の通信規格についても特に限定されない。
　サーバ装置３００は、記憶部３１１と、劣化推定部３１２とを備える。記憶部３１１は、電池の初期状態における電池モデルパラメータである初期電池モデルパラメータ３２１と、現在の電池の状況における電池モデルパラメータ３２２とを格納する。劣化推定部３１２は、初期電池モデルパラメータ３２１と電池モデルパラメータ３２２とを用いて電池の劣化を推定する。例えば、劣化推定部３１２は、初期電池モデルパラメータ３２１と電池モデルパラメータ３２２とを用いてＳＯＨを算出する。
　なお、電池状態推定部１２０及びサーバ装置３００に含まれる処理部の機能は、プロセッサがプログラムを実行することにより実現されてもよいし、専用回路により実現されてもよいし、これらの組み合わせにより実現されてもよい。
　また、ここで示す電池状態推定装置１００とサーバ装置３００との機能分割は一例であり、電池状態推定装置１００に含まれる処理部の機能の一部が、サーバ装置３００に含まれてもよいし、サーバ装置３００に含まれる処理部の機能の一部又は全てが、電池状態推定装置１００に含まれてもよい。
　次に、電池状態推定システム２００の動作を説明する。図４は、電池状態推定システム２００の動作を示すフローチャートである。
　まず、電源がオンされると、制御部１２５は、サーバ装置３００から電池モデルパラメータを取得する（Ｓ１０１）。ここで取得される電池モデルパラメータは、初回起動時は初期電池モデルパラメータであり、それ以外の場合には電池モデルパラメータ３２２（前回の測定時の電池モデルパラメータ）である。また、制御部１２５は、取得した電池モデルパラメータを電池モデルパラメータ１３１として記憶部１２２に格納する。なお、これらの電池モデルパラメータは複数の電池Ｂ０～Ｂ７の各々の電池モデルパラメータを含む。
　図５は、電池Ｂの等価回路である電池モデルの例を示す図である。図５に示されるように、電池Ｂは、抵抗Ｒ０と、並列接続された抵抗Ｒ１及び容量素子Ｃ１と、並列接続された抵抗Ｒ２及び容量素子Ｃ２と、が直列接続された回路構成であると考えることができる。例えば、電池モデルパラメータは図５に示すＲ０、Ｒ１、Ｒ２、Ｃ１、Ｃ２の値を含む。
　なお、ここでは、電池モデルが、３個の抵抗と２個の容量とで表される例を示すが、抵抗の数及び容量の数はこれに限らない。例えば、電池モデルは、４個以上の抵抗と、３個以上の容量とで表されてもよい。また、抵抗と容量との数は同じあってもよいし、異なってもよい。
　次に、第２ＳＯＣ算出部１２４は、第２手法（ＣＣ法）により電流積算値に基づく第２ＳＯＣを算出する（Ｓ１０２）。なお、第２手法として、他の公知のＳＯＣ算出手法が用いられてもよい。例えば、第２手法は、ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ　Ｃｉｒｃｕｉｔ　Ｖｏｌｔａｇｅ）法であってもよい。
　次に、第１ＳＯＣ算出部１２３は、電池モデルパラメータ１３１を用いて第１手法（ＫＦ法）により第１ＳＯＣを算出する（Ｓ１０３）。なお、第１ＳＯＣを算出する第１手法としてＫＦ法以外の電池モデルパラメータからＳＯＣを算出する公知の手法が用いられてもよい。
　次に、制御部１２５は、第１ＳＯＣと第２ＳＯＣとの誤差を算出し、算出した誤差が予め定められた閾値より小さいかを判定する（Ｓ１０４）。ここで、誤差とは、第１ＳＯＣと第２ＳＯＣとの差分値（又は差分値の絶対値）であってもよいし、差分値（又は差分値の絶対値）を第１ＳＯＣ又は第２ＳＯＣで除算した値（％）であってもよい。また、閾値は特に限定されてないが、例えば、後者が用いられる場合には、１％～５％程度である。
　誤差が閾値以上の場合（Ｓ１０４でＮｏ）、制御部１２５は、交流インピーダンス測定部１１０に交流インピーダンスの測定を指示し、交流インピーダンス測定部１１０は、交流インピーダンスの計測を行う（Ｓ１０５）。
　具体的には、信号生成部１１４は、複数の周波数成分を有する制御信号を生成し、生成した制御信号をトランジスタ１０４の制御端子に印加する。次に、電流測定部１１２は、参照抵抗１０３に流れる電流Ｉａｃを測定する。次に、電圧測定部１１５は、電池Ｂ０～Ｂ７の電圧Ｖ０～Ｖ７を測定する。そして、交流インピーダンス算出部１１８は、測定された電流Ｉａｃ、及び、測定された電圧Ｖ０～Ｖ７に基づいて電池Ｂ０～Ｂ７の交流インピーダンスを計算する。
　具体的には、交流インピーダンス算出部１１８は、電流Ｉａｃを複素電流に変換し、電圧Ｖ０～Ｖ７を複素電圧に変換する。交流インピーダンス算出部１１８は、複素電流の平均化処理および複素電圧の平均化処理を行い、平均化処理後の複素電圧を平均化処理後の複素電流で除算することにより交流インピーダンスを計算する。例えば、電池Ｂ０の交流インピーダンスとしては、インピーダンス実部Ｚ０ｒｅ、及び、インピーダンス虚部Ｚ０ｉｍが出力される。また、交流インピーダンス算出部１１８は、温度測定部１１１によって測定された温度Ｔｍｏｎｉに基づいて交流インピーダンスを補正してもよい。
　次に、電池モデルパラメータ算出部１２１は、交流インピーダンスから電池モデルパラメータを算出する（Ｓ１０６）。また、電池モデルパラメータ算出部１２１は、算出した電池モデルパラメータを記憶部１２２に格納する。
　図６は、電池Ｂの交流インピーダンスを示す図である。図６は、Ｃｏｌｅ－Ｃｏｌｅプロットと呼ばれる図であり、ナイキストプロットとも呼ばれる。また、同図に示す領域Ａの特性は、図５に示すＲ０に依存し、領域Ｂの特性はＲ１及びＣ１に依存し、領域Ｃの特性はＲ２及びＣ２に依存する。よって、交流インピーダンスの各周波数の特性から電池モデルパラメータを算出できる。
　ここで、電池モデルパラメータは、電池Ｂが劣化することにより変化する。つまり、電池Ｂの交流インピーダンスは、電池Ｂが劣化することにより変化する。図７は、電池Ｂの交流インピーダンスの変化と電池Ｂの劣化との関係を示す図である。電池Ｂの交流インピーダンスは、図７において実線で示される初期特性を有する。電池Ｂの電極性能が劣化すると、電池Ｂの交流インピーダンスは図７において破線で示される特性に変化する。また、電池Ｂの電解質性能が劣化すると、電池Ｂの交流インピーダンスは図７において一点鎖線で示される特性に変化する。
　次に、第１ＳＯＣ算出部１２３は、ステップＳ１０６で算出された電池モデルパラメータ１３１を用いて第１手法（ＫＦ法）により第１ＳＯＣを算出する（Ｓ１０７）。次に、制御部１２５は、第１ＳＯＣと第２ＳＯＣとの誤差を算出し、算出した誤差が予め定められた閾値より小さいかを判定する（Ｓ１０８）。なお、閾値は特に限定されてないが、例えば、１％～５％程度である。また、ここで用いられる閾値は、ステップＳ１０４で用いられる閾値と同じであってもよいし、異なってもよい。
　誤差が閾値以上の場合（Ｓ１０８でＮｏ）、電池モデルパラメータ算出部１２１は、交流インピーダンスから電池モデルパラメータを再度算出する（Ｓ１０６）。この時、例えば、先の算出時とは異なる計算パラメータを用いて電池モデルパラメータが算出される。また、新たに算出された電池モデルパラメータを用いてステップＳ１０７以降の処理が行われる。つまり、計算パラメータを変更しながら、誤差が閾値より小さくなるまでステップＳ１０６～Ｓ１０７が繰り返される。
　誤差が閾値より小さい場合（Ｓ１０８でＹｅｓ）、制御部１２５は、現在の電池モデルパラメータ１３１を、サーバ装置３００へ送り、記憶部３１１に格納されている電池モデルパラメータ３２２を更新する（Ｓ１０９）。例えば、電池モデルパラメータ３２２は、日時情報を付加された複数日時の電池モデルパラメータを含む。つまり、電池モデルパラメータ３２２は、過去に算出された複数の電池モデルパラメータを含む。なお、電池モデルパラメータ３２２は、最新の電池モデルパラメータのみを含んでもよい。
　また、ステップＳ１０４において、誤差が閾値より小さい場合（Ｓ１０４でＹｅｓ）、同様に、制御部１２５は、現在の電池モデルパラメータ１３１を、サーバ装置３００へ送り、記憶部３１１に格納されている電池モデルパラメータ３２２を更新する（Ｓ１０９）。
　次に、劣化推定部３１２は、初期電池モデルパラメータ３２１と、更新された最新の電池モデルパラメータとを用いて各電池の現在のＳＯＨを算出する（Ｓ１１０）。なお、電池モデルパラメータからＳＯＨを推定する手法としては、公知の各種計算方法が用いられる。また、算出されたＳＯＨは日時情報と対応付けられ記憶部３１１に格納されてもよい。また、図４に示すＳ１０２～Ｓ１１０は、所定の間隔で繰り返し実行される。
　以上のように、本実施の形態では、第２ＳＯＣ（ＣＣ）をリファレンスとして用いて、第２ＳＯＣ（ＫＲ）を算出することで、高精度にＳＯＣを推定することができる。これにより、高精度に電池モデルパラメータを推定できるので、高精度にＳＯＨを推定できる。
　次に、第２ＳＯＣの算出の詳細を説明する。図８は、第２ＳＯＣ算出処理（図４のＳ１０２）の詳細を示すフローチャートである。まず、交流インピーダンス測定部１１０は、電圧Ｖ０～Ｖ７、電流Ｉｃｃ及び温度Ｔｍｏｎｉを計測する（Ｓ１２１）。次に、第２ＳＯＣ算出部１２４は、第３手法（例えばＯＣＶ法）により第３ＳＯＣを算出する（Ｓ１２２）。
　ここで、ステップＳ１０２の開始時には、一定時間充放電が行われていない（負荷１０２に電流が流れていない）ことが前提である。例えば、一定時間充放電が行われていないことが検知された際に、ステップＳ１０２が開始されてもよい。ここで、電流が流れていないとは、電池Ｂが安定していることを意味している。
　以上のことから、ステップＳ１２１において計測された電圧Ｖ０～Ｖ７、電流Ｉｃｃ及び温度Ｔｍｏｎｉを用いて、ステップＳ１２２において電池Ｂの真値である第３ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出できる。
　次に、制御部１２５は、電流Ｉｃｃが予め定められた閾値以上であるかを判定する（Ｓ１２３）。電流Ｉｃｃが閾値未満である場合（Ｓ１２３でＮｏ）、所定の時間後に再度ステップＳ１２１以降が実行される。
　一方、電流Ｉｃｃが閾値以上である場合（Ｓ１２３でＹｅｓ）、第２ＳＯＣ算出部１２４は、第２手法（例えばＣＣ法）で第２ＳＯＣを算出する（Ｓ１２４）。例えば、ＣＣ法で算出されるＳＯＣは、ＦＣＣ（Ｆｕｌｌ　Ｃｈａｒｇｅ　Ｃａｐａｃｉｔｙ：満充電容量）に依存する。例えば、ＳＯＣは、現在電荷量／ＦＣＣで表される。そのため、ＦＣＣが劣化により減少すると第２ＳＯＣにもズレが発生する。これにより、ステップＳ１０２のフローが無限にループする可能性がある。その対応策として、ＦＣＣの補正が実施される。具体的には、ステップＳ１２２で算出された第３ＳＯＣ（ＯＣＶ）と、ステップＳ１２４で算出された第２ＳＯＣ（ＣＣ）との値を使用してＦＣＣが補正される。
　例えば、新品の電池において、満充電電圧４．１Ｖ、初期容量１０Ａｈ（ＦＣＣ０）であるとする。同電池を使用し、同電池が劣化した場合、現在の容量値Ａｈ（ＦＣＣｘ）は不明である。充電などで第３ＳＯＣ（ＯＣＶ）の値が満充電電圧４．１Ｖとなった場合、４．１Ｖまでの電流積算値（第２ＳＯＣ（ＣＣ））が現在の容量値Ａｈ（ＦＣＣｘ）として扱われる。
　次に、制御部１２５は、第２ＳＯＣと第３ＳＯＣとの誤差（変化量）を算出し、算出した誤差が予め定められた閾値以下かを判定する（Ｓ１２５）。例えば、制御部１２５は、算出した誤差が予め定められた範囲内か否かを判定する。なお、閾値は特に限定されてないが、例えば、第２ＳＯＣと第３ＳＯＣとの比率が用いられる場合には、１％～５％程度である。また、ここで用いられる閾値は、ステップＳ１０４又はＳ１０８で用いられる閾値と同じであってもよいし、異なってもよい。
　誤差が閾値より大きい場合（Ｓ１２５でＮｏ）、所定の時間後に再度ステップＳ１２１以降が実行される。一方、誤差が閾値以下である場合（Ｓ１２５でＹｅｓ）、ステップＳ１２４で算出された第２ＳＯＣが図４に示すステップＳ１０３以降の処理で用いられる。
　ここで、交流インピーダンスは、温度に応じて変化する。図９は、交流インピーダンスの温度依存性の例を示す図である。また、図１０は、電池Ｂ（電池セル）の外観を示す図である。図１１及び図１２は、図１０に示すＸ－Ｙ線における温度の例を示す図である。図１１は、熱平衡時における温度を示し、図１２は、熱非平衡時における温度を示す。なお、熱平衡時とは、電池Ｂが非稼働の状態であり、充電及び放電が行われていない状態である。また、熱非平衡時が稼働している状態であり、充電又は放電が行われている状態である。
　図１２に示すように熱非平衡時には、電池Ｂの表面と内部とで温度が異なる。また、温度測定部１１１で得られたＴｍｏｎｉは、電池Ｂの表面の温度である。よって、熱非平衡時には、Ｔｍｏｎｉは実際の内部温度とは異なる。
　よって、交流インピーダンス算出部１１８は、熱平衡時に得られた、電流Ｉａｃ、電圧Ｖ０～Ｖ７及び温度Ｔｍｏｎｉに基づいて交流インピーダンスを計算してもよい。これにより、精度の高い交流インピーダンスを算出できる。
　逆に、交流インピーダンス算出部１１８は、熱非平衡時に得られた、電流Ｉａｃ、電圧Ｖ０～Ｖ７及び温度Ｔｍｏｎｉに基づいて交流インピーダンスを計算してもよい。これにより、交流インピーダンス算出部１１８は、充電又は放電中にも交流インピーダンスを測定できるので、上位システムの動作（例えば、車載の場合には車両の制御等）を制限することなく交流インピーダンスを測定できる。
　なお、熱平衡時であるか熱非平衡時であるかの判断は、例えば、上位システムから供給される電池の稼働又は非稼働を示す制御信号に基づき行われてもよい。また、電流Ｉｃｃ等に基づき、稼働又は非稼働が判断されてもよい。
　また、交流インピーダンス算出部１１８は、温度推定部１２６で推定された温度を用いて交流インピーダンスを計算してもよい。これにより、熱非平衡時においても精度の高い交流インピーダンスを算出できる。
　例えば、温度推定部１２６は、予め設定された温度とＳＯＣと交流インピーダンスとの対応関係を示すテーブルを用い、ステップＳ１０２で得られた第２ＳＯＣ（ＣＣ）とステップＳ１０５で得られた交流インピーダンスとから、温度を推定する。また、交流インピーダンス算出部１１８は、例えば、上記テーブルを用いて、推定された温度における交流インピーダンスと常温時（例えば予め定められた温度かつ熱平衡時）の交流インピーダンスとの関係を用いて、算出された交流インピーダンスを常温時に相当する交流インピーダンスに補正する。
　以上のように、電池状態推定装置１００は、電池Ｂの電池モデルパラメータを用いた第１手法で第１ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）を算出する第１ＳＯＣ算出部１２３と、第１手法とは異なる第２手法で第２ＳＯＣを算出する第２ＳＯＣ算出部１２４と、第１ＳＯＣと第２ＳＯＣとの誤差が予め定められた閾値より大きい場合、電池の交流インピーダンスを測定する交流インピーダンス測定部１１０と、交流インピーダンスを用いて電池モデルパラメータを算出する電池モデルパラメータ算出部１２１とを備え、第１ＳＯＣ算出部１２３は、算出された電池モデルパラメータを用いて第１ＳＯＣを再算出する。
　これによれば、電池状態推定装置１００は、第２ＳＯＣをリファレンスとして用いて、電池モデルパラメータを用いた第１ＳＯＣ及び電池モデルパラメータの精度を向上できる。このように、当該電池状態推定装置は、高精度の電池状態推定を実現できる。
　例えば、電池状態推定装置１００は、さらに、第１ＳＯＣと第２ＳＯＣとの誤差が閾値より小さい場合、記憶部３１１（又は１２３）に記憶される電池モデルパラメータを、第１ＳＯＣの算出に用いられた電池モデルパラメータで更新する制御部１２５を備える。これによれば、例えば、電池状態推定装置１００は、時系列の電池モデルパラメータの推移を得ることができる。
　例えば、第１手法は、ＫＦ（Ｋａｌｍａｎ　Ｆｉｌｔｅｒ）法である。これによれば、電池状態推定装置１００は、推定値と実測電圧を比較し、ＫＦ法により誤差の重み付け係数であるカルマンゲインを算出し、カルマンゲインを用いて推定値を補正できる。これにより、主に低周波領域のフィッティングが可能となる。
　例えば、第２手法は、ＣＣ（Ｃｏｕｌｏｍｂ　Ｃｏｕｎｔ）法である。これによれば、電池状態推定装置１００は、第２ＳＯＣをリファレンスとして設定することで、第１ＳＯＣが誤った値になることを防止できる。
　例えば、第２手法は、ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ　Ｃｉｒｃｕｉｔ　Ｖｏｌｔａｇｅ）法である。これによれば、電池状態推定装置１００は、アプリケーションが停止中でも高精度にＳＯＣを推定できる。
　例えば、交流インピーダンス測定部１１０は、電池Ｂの充電又は放電中に交流インピーダンスを測定する。これによれば、電池状態推定装置１００は、アプリケーションの動作を制限させることなく、充電又は放電中においても交流インピーダンスの測定を実施し、電池状態の検出を行うことができる。
　例えば、交流インピーダンス測定部１１０は、電池Ｂが熱平衡状態にあるときに、交流インピーダンスを測定する。これによれば、電池状態推定装置１００は、高精度に交流インピーダンスを測定できる。
　例えば、記憶部３１１は、電池状態推定装置１００とは異なる場所に設置されたサーバ装置３００に含まれる。電池状態推定装置１００は、さらに、サーバ装置３００と通信網を介して通信する通信部１２７を備える。これによれば、電池モデルパラメータを外部からのアクセスできるので、劣化傾向を可視化できる。
　電池状態推定システム２００は、電池状態推定装置１００とサーバ装置３００とを含み、記憶部３１１は、さらに、電池Ｂの初期状態の電池モデルパラメータを格納しており、サーバ装置３００は、初期状態の電池モデルパラメータと、更新された電池モデルパラメータとを用いて、電池の劣化状態を推定する。これによれば、電池状態推定システム２００は、初期の電池モデルパラメータと更新された電池モデルパラメータを比較することで電池部材の劣化を判別できる。
　以上、実施の形態について説明したが、本開示は、上記実施の形態に限定されるものではない。
　例えば、上記実施の形態では、ＥＶなどの自動車に用いられる電池を対象とする電池状態推定装置及び電池状態推定システムについて説明されたが、電池状態推定装置及び電池状態推定システムは、どのような用途の電池を対象としてもよい。
　また、上記実施の形態で説明された回路構成は、一例であり、本開示は上記回路構成に限定されない。つまり、上記回路構成と同様に、本開示の特徴的な機能を実現できる回路も本開示に含まれる。例えば、上記回路構成と同様の機能を実現できる範囲で、ある素子に対して、直列又は並列に、スイッチング素子（トランジスタ）、抵抗素子、または容量素子等の素子が接続されたものも本開示に含まれる。
　また、上記実施の形態において、集積回路に含まれる構成要素は、ハードウェアによって実現された。しかしながら、集積回路に含まれる構成要素の一部は、当該構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。集積回路に含まれる構成要素の一部は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）またはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
　また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、上記実施の形態において説明された動作において、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して行われてもよい。
　その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。
　１００　電池状態推定装置
　１０１　組電池
　１０２　負荷
　１０３、１０５　参照抵抗
　１０４　トランジスタ
　１０６　負荷抵抗
　１０７　温度センサ
　１１０　交流インピーダンス測定部
　１１１　温度測定部
　１１２　電流測定部
　１１３　負荷電流測定部
　１１４　信号生成部
　１１５　電圧測定部
　１１６　基準バイアス源
　１１７　タイミング生成部
　１１８　交流インピーダンス算出部
　１２０　電池状態推定部
　１２１　電池モデルパラメータ算出部
　１２２　記憶部
　１２３　第１ＳＯＣ算出部
　１２４　第２ＳＯＣ算出部
　１２５　制御部
　１２６　温度推定部
　１２７　通信部
　１３１　電池モデルパラメータ
　２００　電池状態推定システム
　３００　サーバ装置
　３０１　クラウドネットワーク
　３１１　記憶部
　３１２　劣化推定部
　３２１　初期電池モデルパラメータ
　３２２　電池モデルパラメータ
　４００　自動車
　４０１　モータ
　Ｂ、Ｂ０～Ｂ７　電池

Claims (10)

  1. 　電池の電池モデルパラメータを用いた第１手法で第１ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）を算出する第１ＳＯＣ算出部と、
    　前記第１手法とは異なる第２手法で第２ＳＯＣを算出する第２ＳＯＣ算出部と、
    　前記第１ＳＯＣと前記第２ＳＯＣとの誤差が予め定められた閾値より大きい場合、前記電池の交流インピーダンスを測定する交流インピーダンス測定部と、
    　前記交流インピーダンスを用いて電池モデルパラメータを算出する電池モデルパラメータ算出部とを備え、
    　前記第１ＳＯＣ算出部は、算出された前記電池モデルパラメータを用いて前記第１ＳＯＣを再算出する
    　電池状態推定装置。
  2. 　前記電池状態推定装置は、さらに、
    　前記第１ＳＯＣと前記第２ＳＯＣとの前記誤差が前記閾値より小さい場合、記憶部に記憶される電池モデルパラメータを、前記第１ＳＯＣの算出に用いられた前記電池モデルパラメータで更新する制御部を備える
    　請求項１記載の電池状態推定装置。
  3. 　前記第１手法は、ＫＦ（Ｋａｌｍａｎ　Ｆｉｌｔｅｒ）法である
    　請求項１又は２記載の電池状態推定装置。
  4. 　前記第２手法は、ＣＣ（Ｃｏｕｌｏｍｂ　Ｃｏｕｎｔ）法である
    　請求項１～３のいずれか１項に記載の電池状態推定装置。
  5. 　前記第２手法は、ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ　Ｃｉｒｃｕｉｔ　Ｖｏｌｔａｇｅ）法である
    　請求項１～３のいずれか１項に記載の電池状態推定装置。
  6. 　前記交流インピーダンス測定部は、前記電池の充電又は放電中に前記交流インピーダンスを測定する
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の電池状態推定装置。
  7. 　前記交流インピーダンス測定部は、前記電池が熱平衡状態にあるときに、前記交流インピーダンスを測定する
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の電池状態推定装置。
  8. 　前記記憶部は、前記電池状態推定装置とは異なる場所に設置されたサーバ装置に含まれ、
    　前記電池状態推定装置は、さらに、前記サーバ装置と通信網を介して通信する通信部を備える
    　請求項２記載の電池状態推定装置。
  9. 　請求項８記載の電池状態推定装置と前記サーバ装置とを含み、
    　前記記憶部は、さらに、前記電池の初期状態の電池モデルパラメータを格納しており、
    　前記サーバ装置は、前記初期状態の電池モデルパラメータと、更新された前記電池モデルパラメータとを用いて、前記電池の劣化状態を推定する
    　電池状態推定システム。
  10. 　電池の電池モデルパラメータを用いた第１手法で第１ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）を算出し、
    　前記第１手法とは異なる第２手法で第２ＳＯＣを算出し、
    　前記第１ＳＯＣと前記第２ＳＯＣとの誤差が予め定められた閾値より大きい場合、前記電池の交流インピーダンスを測定し、
    　前記交流インピーダンスを用いて電池モデルパラメータを算出し、
    　算出された前記電池モデルパラメータを用いて前記第１ＳＯＣを再算出する
    　電池状態推定方法。
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