WO2023171619A1 - 電池監視装置 - Google Patents

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WO2023171619A1
WO2023171619A1 PCT/JP2023/008350 JP2023008350W WO2023171619A1 WO 2023171619 A1 WO2023171619 A1 WO 2023171619A1 JP 2023008350 W JP2023008350 W JP 2023008350W WO 2023171619 A1 WO2023171619 A1 WO 2023171619A1
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WO
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current
ocv
impedance
unit
soc
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/008350
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English (en)
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智寛 岡地
仁 小林
圭一 藤井
進 吉川
Original Assignee
ヌヴォトンテクノロジージャパン株式会社
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Publication date
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    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • the present disclosure relates to a battery monitoring device, and specifically relates to a technique for estimating the deterioration state of a secondary battery such as a lithium ion secondary battery.
  • LiB Lithium-ion secondary batteries
  • Patent Document 1 describes a battery monitoring device that can monitor the state of batteries, which monitors the voltage, current, and temperature of all batteries in an assembled battery composed of secondary batteries. , a technique for monitoring the condition of each battery using these measurement data has been disclosed.
  • the battery monitoring device diagnoses the deterioration state of the secondary battery by periodically estimating the internal state of the assembled battery.
  • examples include a method of measuring the internal resistance of a secondary battery using AC impedance measurement disclosed in Patent Document 2, or DC resistance measurement disclosed in Patent Document 3. .
  • the deterioration state of the secondary battery is determined by checking the correlation between the behavior of the internal resistance and the SOC (State of Charge) and SOH (State of Health).
  • an object of the present disclosure is to provide a battery monitoring device that can accurately estimate the SOC and SOH of a secondary battery even when the secondary battery is used in a constantly charged and discharged state.
  • a battery monitoring device is a battery monitoring device that monitors the state of an assembled battery composed of a plurality of secondary batteries connected in series or in parallel, a measurement unit that measures the states of the plurality of secondary batteries; and a measurement unit that measures the SOC (State of Charge) and SOH (State of Health) of the plurality of secondary batteries based on the measured states of the plurality of secondary batteries.
  • a calculation unit that calculates and estimates, and the measurement unit includes a voltage measurement unit that measures the voltage of the plurality of secondary batteries, and a current measurement unit that measures the current flowing through the plurality of secondary batteries.
  • the calculation unit includes a storage unit that retains at least first relationship data indicating a relationship between SOC and OCV (Open Circuit Voltage) regarding the assembled battery, and second relationship data indicating a relationship between impedance and SOH. Then, a low current section is specified, which is a period during which the current flowing through the plurality of secondary batteries is below a threshold value, and the voltage obtained by the voltage measuring section in the low current section is specified as a temporary OCV. an impedance calculation unit that calculates the impedance of the plurality of secondary batteries from the temporary OCV and the voltage value obtained by the voltage measurement unit and the current value obtained by the current measurement unit in a transient current response; and the impedance calculation unit. an SOH estimation section that estimates the SOH of the plurality of secondary batteries by referring to the second relational data using the impedance obtained in the section; and an SOC estimation unit that estimates the SOC of the plurality of secondary batteries by doing so.
  • SOC Open Circuit Voltage
  • the present disclosure provides a battery monitoring device that can accurately estimate the SOC and SOH of a secondary battery even when the secondary battery is used in a constantly charged and discharged state.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing the configuration of a battery monitoring device according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the main operations of the battery monitoring device according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating the relationship between the operation of an AGV equipped with the battery monitoring device according to the embodiment and the operation of the battery monitoring device.
  • FIG. 4 is a flowchart showing detailed operations of the battery monitoring device according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the detailed procedure of step S30 (preparation of second related data) in FIG.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the detailed procedure of step S31 (current SOH estimation) in FIG.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the detailed procedure of step S32 in FIG.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of initial information of the assembled battery.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of determining a low current section by the battery monitoring device (an example using the number of investigations).
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of determination of a low current section by the battery monitoring device (example using investigation time).
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a method for calculating Warburg impedance by the battery monitoring device.
  • FIG. 12 is a diagram showing SOH dependence of a secondary battery.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating second relationship data showing the relationship between impedance and SOH, which is created using the characteristics of the secondary battery shown in FIG. 12.
  • FIG. 12 is a diagram showing SOH dependence of a secondary battery.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating second relationship data showing the relationship between impedance and SOH, which is created using the characteristics of the secondary battery shown in FIG. 12.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating the basis for calculating the current OCV from the temporary OCV using the total impedance of the secondary battery.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a method of updating the SOC-OCV correlation curve stored in the storage unit.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating an example of operation of a drone equipped with an assembled battery and a battery monitoring device.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating an example of operation of a cleaning robot equipped with an assembled battery and a battery monitoring device.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of communication between the battery monitoring device and the external storage device.
  • a and B are connected means that A and B are electrically or communicably connected, and not only when A and B are directly connected; This also includes a case where A and B are indirectly connected with another circuit element or a communication device interposed between them.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing the configuration of a battery monitoring device 20 according to an embodiment. This figure also shows the assembled battery 1 monitored by the battery monitoring device 20, the host system (load section and charging section) 15 connected to the assembled battery 1, and the external storage device 12 that is the communication partner. Illustrated.
  • the battery monitoring device 20 is a device that monitors the state of the assembled battery 1, which is installed in a device such as an AGV and is composed of batteries C0 to C7 (hereinafter also simply referred to as "battery Cn") that are constantly charged and discharged. It includes a thermistor 7, a measurement unit (also referred to as a “CMU (Cell Management Unit)”) 13, and a calculation unit (also referred to as a “BMU (Battery Management Unit)”) 14.
  • CMU Cell Management Unit
  • BMU Battery Management Unit
  • Batteries C0 to C7 constitute a battery pack 1 by being connected in series or in parallel, and are specifically lithium ion secondary batteries, but may be other secondary batteries such as nickel-hydrogen batteries. .
  • the assembled battery 1 functions as a power source for the host system (load section and charging section) 15, and supplies power to the host system (load section and charging section) 15.
  • the batteries C0 to C7 are connected in series, but they are not limited to this, and may be connected in parallel.
  • the measurement unit 13 mainly includes a temperature measurement unit 2 that measures the temperature of the assembled battery 1, a voltage measurement unit 3 that measures the voltage of the batteries C0 to C7, and a current measurement unit that measures the current flowing through the batteries C0 to C7. 4.
  • the temperature measurement unit 2 measures the temperature T of the thermistor 7.
  • the thermistor 7 is arranged at a terminal portion of the assembled battery 1, a portion of a bus bar connecting the batteries C0 to C7 in series connection or parallel connection, and the like. Note that the thermistor 7 may be a temperature sensor using other elements such as a thermocouple.
  • the voltage measuring unit 3 measures the voltages V0 to V7 of the batteries C0 to C7 that constitute the assembled battery 1.
  • the voltage measurement section 3 includes a plurality of AD converters.
  • the timing signal generation section 6 controls the measurement timing of current and voltage in the current measurement section 4 and the voltage measurement section 3.
  • the reference bias source 5 provides a reference bias to the plurality of AD converters included in the voltage measuring section 3.
  • the current measurement unit 4 measures the current I flowing through a reference resistor (for example, a shunt resistor) 4a connected in series with the assembled battery 1. Specifically, the current measurement unit 4 measures the current by measuring the voltage across the reference resistor. The current measurement unit 4 periodically measures the current even when the application that charges and discharges the assembled battery 1 is stopped or on standby.
  • a reference resistor for example, a shunt resistor
  • the calculation unit 14 includes a calculation unit 8 having an impedance calculation unit 8a and a current integration unit 8b, an estimation unit 9 having an SOH estimation unit 9a and an SOC estimation unit 9b, a storage unit 10, and a communication unit 11. Note that the calculation unit 8 and the estimation unit 9 are realized by a processor or the like that executes a program.
  • the storage unit 10 stores first relationship data (also referred to as "SOC-OCV correlation curve") that indicates the relationship between SOC and OCV (Open Circuit Voltage) regarding the assembled battery 1, and first relationship data that indicates the relationship between Warburg impedance and SOH. 2 relationship data (also referred to as “impedance-SOH correlation table”) and other previously prepared data, the voltage, current, and temperature of the assembled battery 1 measured by the measurement unit 13, the impedance calculated by the calculation unit 8, and the estimation.
  • the battery parameters such as OCV, SOC, and SOH estimated in section 9 are stored. Note that "estimate" has the same meaning as calculate.
  • the impedance calculation unit 8a identifies a low current section that is a period in which the current flowing through the batteries C0 to C7 is below a threshold value, and identifies the voltage obtained by the voltage measurement section 3 in the low current section as a temporary OCV.
  • Various types including the Warburg impedance and total impedance (that is, internal impedance) of the batteries C0 to C7 are calculated from the temporary OCV and the voltage value obtained by the voltage measurement unit 3 and the current value obtained by the current measurement unit 4 in the transient current response. Calculate impedance (that is, impedance between two points). Further, based on the temperature of the assembled battery 1 measured by the temperature measurement unit 2, the impedance calculation unit 8a calculates a predetermined temperature (e.g. , 25°C).
  • the impedance calculation unit 8a determines that the current value repeatedly obtained by the current measurement unit 4 is below the threshold value and that the state is continuous if the state that matches within a predetermined range continues for a predetermined number of times or more. If the current value repeatedly obtained by the current measurement unit 4 is below the threshold value and continues for a predetermined time or more, the period during which the current value continues is determined as the low current section. Specify as. At that time, for example, a period in which the current flowing through the batteries C0 to C7 is 0.2C or less is specified as a low current section.
  • the current integration unit 8b calculates the integrated value of the current value by integrating the current values of the batteries C0 to C7 measured by the current measurement unit 4 over time.
  • the SOH estimation unit 9a estimates the SOH of the batteries C0 to C7 by using the impedance obtained by the impedance calculation unit 8a and referring to the second relational data stored in the storage unit 10. More specifically, the SOH estimation unit 9a calculates the increase rate of the Warburg impedance calculated by the impedance calculation unit 8a with respect to the initial Warburg impedance of the batteries C0 to C7 determined in advance, and uses the calculated increase rate to calculate the second SOH is estimated by referring to related data.
  • the SOC estimation unit 9b estimates the SOC of the batteries C0 to C7 based on the temporary OCV by referring to the first relational data stored in the storage unit 10. More specifically, the SOC estimation unit 9b calculates the OCV of the batteries C0 to C7 using the temporary OCV, the impedance obtained by the impedance calculation unit 8a, and the current value obtained by the current measurement unit 4 in the transient current response. 1 OCV, and using the estimated first OCV, the SOC of the batteries C0 to C7 is estimated by referring to the first relational data stored in the storage unit 10.
  • the SOC estimating unit 9b identifies the OCV corresponding to the SOC obtained by subtracting the integrated value obtained by the current integrating unit 8b from the SOC corresponding to the temporary OCV as the initial OCV. , when the difference between the specified initial OCV and the first OCV is greater than or equal to the threshold, the first OCV is used to update the initial OCV in the first relational data.
  • the communication unit 11 is a communication interface that communicates with the external storage device 12, and is, for example, an NFC (Near Field) interface that outputs battery parameters such as SOC and SOH stored in the storage unit 10 to the external storage device 12 by wireless communication. communication) module, etc.
  • NFC Near Field
  • the external storage device 12 stores battery parameters such as SOC and SOH output from the battery monitoring device 20 via the communication unit 11.
  • Battery parameters such as SOC and SOH held in the external storage device 12 are read out by the host system 15, for example, and are used by the host system 15 to control and monitor charging and discharging of the assembled battery 1. This prevents the assembled battery 1 from being overcharged or overdischarged, and allows the assembled battery 1 to be used efficiently for a long time.
  • the battery monitoring device 20 calculates the OCV, SOC, and SOH for each of the batteries C0 to C7 that constitute the assembled battery 1 (in other words, in units of batteries Cn), but the calculation is not limited to this. Instead, the OCV, SOC, and SOH may be calculated by regarding the assembled battery 1 as one battery (that is, in units of the assembled battery 1).
  • FIG. 2 is a flowchart showing the main operations (that is, estimation of SOC and SOH) of the battery monitoring device 20 according to the embodiment.
  • the impedance calculation unit 8a identifies a low current section that is a period during which the current flowing through the batteries C0 to C7 is below a threshold value, and acquires the voltage obtained by the voltage measurement section 3 in the low current section as a temporary OCV ( S10).
  • the SOC estimation unit 9b performs the following processing (S11 to S15) for each of the batteries C0 to C7 to estimate the OCV and SOC of the battery Cn.
  • the SOC estimating unit 9b calculates the first OCV, which is the OCV obtained by correcting the temporary OCV, using the two voltages measured by the voltage measuring unit 3 at the start and end of the charging/discharging period (S11), The difference voltage between the first OCV and the initial OCV stored in the storage unit 10 is calculated (S12), and it is determined whether the difference voltage is greater than or equal to a set value (for example, 10 mV) (S13).
  • a set value for example, 10 mV
  • the SOC estimation unit 9b updates the initial OCV stored in the storage unit 10 by overwriting it with the first OCV.
  • the SOC corresponding to the first OCV is identified by referring to the first relationship data indicating the relationship between the SOC and OCV stored in the storage unit 10, and the identified SOC is estimated to be the SOC of the battery Cn. (S15). Note that if it is determined that the differential voltage is not greater than or equal to the set value (No in S13), the SOC estimation unit 9b repeats steps S11 to S13.
  • the SOH estimation unit 9a performs the following processing (S20 to S24) for each of the batteries C0 to C7 to estimate the SOH of the battery Cn. . That is, the SOH estimator 9a measures the transient current response starting from the low current section (S20), calculates the Warburg impedance from the transient current response (S21), and calculates the Warburg impedance of the predetermined batteries C0 to C7 based on the calculated Warburg impedance.
  • the SOH is estimated (S24).
  • FIG. 3 is a diagram illustrating the relationship between the operation of the AGV 30 equipped with the battery monitoring device 20 according to the embodiment and the operation of the battery monitoring device 20.
  • the battery monitoring device 20 While the assembled battery 1 is being charged and discharged by an application of the AGV 30 using the assembled battery 1 mounted on the AGV 30, the voltage, current, and temperature of the assembled battery 1 are periodically measured by the battery monitoring device 20.
  • the application that is, the AGV 30
  • the battery monitoring device 20 detects a preset low current section, and calculates the temporary OCV of the assembled battery 1 in the low current section.
  • the transient response voltage is confirmed, so the battery monitoring device 20 moves to the flow of calculating the impedance of the batteries C0 to C7. Then, the SOH of batteries C0 to C7 is estimated from the rate of increase in Warburg impedance Zw.
  • the battery monitoring device 20 updates the initial OCV stored in the storage unit 10 with the first OCV derived from the temporary OCV, and uses the updated OCV to update the assembled battery 1.
  • Calculate and monitor the SOC and SOH of The calculated OCV, SOC, and SOH are stored in the storage unit 10 and the external storage device 12.
  • FIG. 4 is a flowchart showing detailed operations of the battery monitoring device 20 according to the embodiment.
  • Second relationship data indicating the relationship between Warburg impedance and SOH is created and stored in the storage unit 10 of the battery monitoring device 20 (S30).
  • the battery monitoring device 20 specifies the low current section, and in the specified low current section, the temporary OCV and Warburg impedance of the batteries C0 to C7 are determined. is calculated, and the current SOH is estimated from the rate of increase in Warburg impedance (S31).
  • the battery monitoring device 20 calculates the difference voltage between the first OCV obtained by correcting the temporary OCV in consideration of the total impedance (that is, internal impedance) of the battery Cn and the initial OCV stored in the storage unit 10. It is determined whether or not the differential voltage is greater than or equal to the set value (S32), and if the differential voltage is greater than or equal to the set value, the initial OCV stored in the storage unit 10 is updated by overwriting with the first OCV (Yes in S32). ), the process proceeds to step S62 in FIG. 6 showing the details of step S31, and on the other hand, if the differential voltage is not greater than or equal to the set value (No in S32), steps S31 and S32 are repeated.
  • the battery monitoring device can estimate the OCV, SOC, and SOH of the assembled battery 1 by using the low current section. 20 is realized.
  • the process of storing data in the storage unit 10 may be stored in the external storage device 12 via the communication unit 11 instead of or in addition to the storage unit 10. .
  • FIG. 5 is a flowchart showing the detailed procedure of step S30 (preparation of second related data) in FIG. 4.
  • step S30 preparation of second related data
  • FIG. 5 will be given assuming that the calculation unit 14 of the battery monitoring device 20 mainly executes the process of this flowchart, but the process is not limited to this, and a computer etc. that can communicate with the battery monitoring device 20 mainly executes the process. You may.
  • the initial information of the assembled battery 1 that is known in advance is stored in the storage unit 10 (S41).
  • the initial information of the assembled battery 1 is information in the initial state of the batteries C0 to C7 that constitute the assembled battery 1, and specifically, the SOC-OCV correlation curve (first (related data), constant current charge/discharge curve, initial FCC (Full Charge Capacity) which is the initial full charge capacity, etc. (see FIG. 8 described later).
  • the impedance of the battery Cn changes exponentially as the ambient temperature of the assembled battery 1 changes, a correlation equation between the impedance of the battery Cn and the temperature may also be stored for temperature correction of the impedance.
  • the degree of deterioration of the assembled battery 1 is brought to a new state (for example, the SOH of the battery Cn is in one state from 0 to 100% in 10% increments) ( S42).
  • the assembled battery 1 is deactivated (for example, left for 60 minutes or more after the current stops) (S43), and the measuring unit 13 periodically (for example, at intervals of 1 ms to several ms) measures the temperature of the assembled battery 1.
  • the voltage, current, and temperature are measured (S44), and the current OCV (that is, voltage V0) and start value are determined for the battery Cn from the SOC-OCV correlation curve stored in the storage unit 10 and the voltage data measured in step S44.
  • the SOC is specified (S45, see FIG. 10 described later), and the specified current OCV and start SOC are stored in the storage unit 10 (S46).
  • a constant current is applied (that is, charged or discharged) to the assembled battery 1 using an external charger or load (S47).
  • the current measurement unit 4 detects that the application of the current 60A ⁇ 10% is applied 10 times.
  • the impedance Z0' is calculated from the calculated differential voltage value ⁇ V0 and the current I0 at the start of the charging/discharging period according to the following formula (S49).
  • the Warburg impedance Zw of the battery Cn is calculated by calculating the difference value between the impedance Z0' calculated in step S49 and the impedance Zx calculated in step S51 according to the following formula (S52, see FIG. 11 described later). ).
  • initial second relationship data indicating the relationship between Warburg impedance, SOC, and SOH is created and stored in the storage unit 10.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the detailed procedure of step S31 (current SOH estimation) in FIG. 4. Here, processing that is mainly executed by the calculation unit 14 of the battery monitoring device 20 is shown. Further, the same process as the process for battery Cn is performed for each of batteries C0 to C7.
  • the measurement unit 13 periodically (for example, at intervals of 1 ms to several ms) measures the voltage of the assembled battery 1, By measuring the current and temperature (S62), it is determined whether a low current section lasting longer than a certain period of time has been detected (S63, see FIGS. 9 and 10 described later). For example, it is determined whether a current of 1 A or less has been detected 10 times.
  • the measured voltage obtained in step S62 for battery Cn is set as a temporary OCV (voltage V0) and stored in the storage unit 10.
  • the SOC is calculated (S64) and stored in the storage unit 10 as the start SOC (S65).
  • the Warburg impedance Zw of the battery Cn is calculated by calculating the difference value between the impedance Z0' calculated in step S68 and the impedance Zx calculated in step S70 according to the following formula (S71, see FIG. 11 described later) ).
  • the second relationship data indicating the relationship between Warburg impedance, SOC, and SOH is updated. Note that if it is determined that neither value is greater than or equal to the set value (No in S75), it is determined that the deterioration of the battery Cn has not progressed, and the processing from step S62 onwards is repeated.
  • step S31 current SOH estimation
  • FIG. 4 current SOH estimation
  • OCV means the terminal voltage of the battery Cn in an open circuit state, that is, the terminal voltage in a no-load state.
  • the voltage of the battery Cn measured in the low current section is determined to be an approximate OCV (that is, a temporary OCV), and the state of the assembled battery 1 is monitored.
  • the measurement unit 13 periodically measures the voltage, current, and temperature of the assembled battery 1, and measures the state in which the assembled battery 1 is constantly being charged and discharged (in other words, assuming that the application is in use for 24 hours).
  • the measurement unit 13 investigates a preset low current section. In the investigated low current section, the calculation unit 14 calculates the tentative OCV. In a state where the battery is constantly being charged and discharged, the correlation state between the OCV and the SOC can be managed using the temporary OCV.
  • the measuring unit 13 determines whether the low current section has switched to a transient current (that is, pulse current), and measures the voltage, current, and time during which the current is flowing.
  • the calculation unit 14 calculates impedance from the voltage and current measured in the transient response and the time during which the current is flowing, and calculates the voltage, current, and time during which the current flows in the transient response shown in FIG. Warburg impedance Zw is calculated from the equivalent circuit model.
  • the SOH at the time of application operation is calculated from the SOH conversion table (second related data) stored in the storage unit 10.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the detailed procedure of step S32 in FIG. 4 (judgment using the difference voltage between the first OCV and the initial OCV).
  • processing that is mainly executed by the calculation unit 14 of the battery monitoring device 20 is shown. Further, the same process as the process for battery Cn is performed for each of batteries C0 to C7.
  • Vocv Ix ⁇ Zall+V0 This is to calculate the current first OCV (voltage Vocv) by correcting the voltage drop across the total impedance Zall due to the charging/discharging current with respect to the temporary OCV (voltage V0).
  • the calculation unit 14 calculates the OCV corresponding to the SOC obtained by subtracting the integrated value obtained by the current integration unit 8b from the start SOC corresponding to the temporary OCV. is specified as the initial OCV, and it is determined whether the difference between the specified initial OCV and the first OCV is greater than or equal to a threshold value (for example, 10 mV) (S83), and if there is a difference (Yes in S83), the first OCV is determined. After updating the initial OCV in the first relationship data using 1OCV (S84), the process returns to step S62 in FIG. 6. On the other hand, if there is no difference (No in S83), the process returns to step S31 in FIG.
  • a threshold value for example, 10 mV
  • the current first OCV voltage Vocv
  • the OCV that is, If the difference from the initial OCV (initial OCV) is large, the SOC-OCV correlation curve (first relational data) stored in the storage unit 10 is updated with the current first OCV (voltage Vocv).
  • the SOC when the application is first started, the SOC is monitored using the initial OCV stored in the storage unit 10, but after the OCV is updated by the process shown in FIG. 7, the SOC can be monitored more accurately using the updated OCV. be monitored.
  • FIGS. 8 to 18 referred to in the flowcharts of FIGS. 4 to 7 will be explained.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of initial information of the assembled battery 1. More specifically, the initial information of the assembled battery 1 is initial information about the same type of secondary batteries as the batteries C0 to C7 that constitute the assembled battery 1, and (a) in FIG. 8 is the initial information of the secondary battery. An example of FCC data is shown, and (b) in FIG. 8 shows an example of the SOC-OCV correlation curve (first relationship data) of a secondary battery, and (c) in FIG. 8 is a constant current charge/discharge curve, that is, , shows an example of a battery capacity-voltage (terminal voltage during charging, terminal voltage during discharging, and OCV) correlation curve. These are stored in advance in the storage unit 10 (and/or external storage device 12) of the battery monitoring device 20 (S41 in FIG. 5).
  • 8Ah is registered as the initial FCC, which is the initial full charge capacity of the secondary battery.
  • the SOC-OCV correlation curve shown in FIG. 8(b) has SOC as the horizontal axis, and OCV, which is the terminal voltage of the secondary battery in an open circuit state, that is, the voltage of the secondary battery with no current flowing through it. It is a curve with the vertical axis.
  • the SOC of a secondary battery is defined based on the OCV of the secondary battery. For example, the lower limit voltage of OCV is defined as a state where SOC is 0%, and the upper limit voltage of OCV is defined as a state where SOC is 100%.
  • the battery capacity is the discharge capacity from a state where the SOC is 100% to a state where the SOC is 0%, or the charging capacity from a state where the SOC is 0% to a state where the SOC is 100%. Then, the ratio of the remaining charge amount to the battery capacity until the SOC becomes 0% is defined as the SOC. Therefore, the SOC of the secondary battery can be calculated based on the OCV and charge/discharge capacity of the secondary battery. If there is an SOC-OCV correlation curve, the approximate SOC can be determined by measuring the voltage of the secondary battery.
  • the constant current charge/discharge curve shown in FIG. 8(c) shows the current pattern used in the application, and is a correlation curve between the battery capacity of the secondary battery (horizontal axis) and the voltage of the secondary battery (vertical axis). It is.
  • information accompanying a constant current charge/discharge curve includes conditions regarding the operating voltage range of the secondary battery during charging and discharging, conditions for the current flowing through the secondary battery during charging and discharging (C rate of the secondary battery), and conditions regarding the operating voltage range of the secondary battery during charging and discharging. Conditions regarding the temperature of the secondary battery, conditions for terminating charging and discharging, etc. are included.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of determining a low current section by the battery monitoring device 20 (an example using the number of investigations). More specifically, FIG. 9(a) shows an example of measurement data of the voltage and current of the battery Cn, and FIG. 9(b) shows the SOC determination process using the SOC-OCV correlation curve.
  • the calculation unit 14 of the battery monitoring device 20 When calculating the OCV, SOC, and SOH of the battery Cn, the calculation unit 14 of the battery monitoring device 20 first determines whether the current time is in a low current section by the determination shown in FIG. 9 (S10 in FIG. 2). , S63 in FIG. 6).
  • the calculation unit 14 periodically measures the voltage and current of the assembled battery 1, so that the current flowing through the assembled battery 1 is reduced to a low current ( In other words, in (a) of FIG. 9, the C rate is 0.2C (that is, if the initial battery capacity is 8Ah, the current value is 1A) or less) for a predetermined number of times (in (a) of FIG. 9, 10 times), it is determined that the current is in a low current section. If it is determined that the current is in the low current section, the calculation unit 14 uses the voltage V of the battery Cn immediately after making the determination (that is, the provisional OCV) as the OCV, as shown in FIG. 9(b). Then, the SOC (or start SOC) is calculated by comparing it with the SOC-OCV correlation curve stored in the storage unit 10.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of determining a low current section by the battery monitoring device 20 (an example using investigation time). More specifically, FIG. 10(a) shows an example of measurement data of the voltage and current of battery Cn, and FIG. 10(b) shows the SOC determination process using the SOC-OCV correlation curve.
  • the calculation unit 14 of the battery monitoring device 20 When calculating the OCV, SOC, and SOH of the battery Cn, the calculation unit 14 of the battery monitoring device 20 first determines whether or not the current period is a low current section by the determination shown in FIG. , S63 in FIG. 6).
  • the calculation unit 14 uses a built-in timer to repeatedly measure the voltage and current of the assembled battery 1, thereby increasing the current flowing through the assembled battery 1.
  • the state where the current is low (that is, in (a) of FIG. 10, the current rate is 0.2C (that is, if the initial battery capacity is 8Ah, the current value is 1A) or less) is maintained for a predetermined time (that is, in (a) of FIG. In (a), if it is detected continuously for 60 minutes, it is determined that the current is in a low current section.
  • the calculation unit 14 uses the voltage V of the battery Cn immediately after making this determination (that is, the temporary OCV) as the OCV, as shown in FIG. 10(b). Then, the SOC (or start SOC) is calculated by comparing it with the SOC-OCV correlation curve stored in the storage unit 10.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a method for calculating Warburg impedance by the battery monitoring device 20. More specifically, FIG. 11(a) shows the voltage and current waveforms of the battery Cn when the assembled battery 1 is discharging, and FIG. 11(b) shows the voltage and current waveforms of the battery Cn when the assembled battery 1 is being charged. FIG. 11C shows the relationship between the current and voltage waveforms during discharging of the battery Cn and the model parameters in the equivalent circuit of the battery Cn (that is, a lithium ion secondary battery).
  • the internal impedance of the battery Cn (that is, a lithium ion secondary battery) is determined by the impedance Z0' of the electrolyte, the negative electrode, and the positive electrode, and the other Warburg impedance Zw. It is expressed as a series connection with an impedance Zx.
  • FIG. 12 is a diagram showing SOH dependence of a secondary battery. More specifically, (a) of FIG. 12 shows the SOH dependence in the constant current charge/discharge curve, that is, the battery capacity (horizontal axis)-voltage (OCV, vertical axis) correlation curve, and (b) of FIG. , shows the SOH dependence in the battery capacity (horizontal axis)-Warburg impedance Zw (vertical axis) correlation curve. When these curves are obtained by measurement, they are stored in the storage unit 10.
  • a factor that reduces the SOH is an increase in impedance. As shown in the SOH dependence of the battery capacity-voltage correlation curve in FIG. 12(a), the smaller the SOH, the greater the rate of increase in voltage with respect to battery capacity. Further, as shown in the SOH dependence of the battery capacity-Warburg impedance Zw correlation curve in FIG. 12(b), the smaller the SOH, the greater the rate of increase of the Warburg impedance Zw with respect to the battery capacity.
  • the SOH of the secondary battery can be estimated from the battery capacity (or current SOC) and the rate of increase in Warburg impedance Zw.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an impedance-SOH correlation table (that is, second relationship data) showing the relationship between impedance and SOH, which is created using the characteristics of the secondary battery shown in FIG. 12. More specifically, (a) of FIG. 13 shows an example of data of the current SOH of battery Cn, and (b) of FIG. 13 shows an example of the data of the current SOH of battery Cn, and (b) of FIG. 13(c) shows the SOH dependence of the SOC-OCV correlation curve, and FIG. 13(d) shows the constant current charge/discharge curve, that is, the second relational data. , shows the SOH dependence and charge/discharge dependence of the battery capacity-voltage (terminal voltage during charging, terminal voltage during discharging, OCV) correlation curve. These data are stored in the storage unit 10.
  • the calculation unit 14 calculates the SOH of the battery Cn from the Warburg impedance Zw (strictly speaking, the rate of increase in the Warburg impedance Zw) and the current SOC by referring to the second relational data shown in FIG. 13(b). (S24 in FIG. 2, S31 in FIG. 4, S74 in FIG. 6). At this time, in addition to or instead of the second relational data shown in FIG. 13(b), the SOH dependence of the SOC-OCV correlation curve shown in FIG. 13(c) or the ( By referring to the SOH dependence of the constant current charge/discharge curve shown in d), the SOH of battery Cn can be estimated from the terminal voltage of battery Cn, current SOC, or battery capacity (or current SOC). good. Further, the second relational data shown in FIG. 13(b) may be a table expressed by the increase rate of SOH, SOC, and Warburg impedance Zw.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating the basis for calculating the current OCV (that is, the first OCV) from the temporary OCV using the total impedance (that is, the internal impedance) Zall of the secondary battery. More specifically, (a) in FIG. 14 shows the SOH dependence of the correlation curve between the battery capacity (horizontal axis) and total impedance Zall (vertical axis) of the secondary battery, and (b) in FIG. The SOH dependence of the constant current charge/discharge curve regarding the terminal voltage and OCV during discharge is shown.
  • the total impedance Zall increases as the battery capacity increases.
  • the calculation unit 14 calculates the extra voltage (i.e., Ix ⁇ Zall) from the calculated total impedance Zall, and calculates the extra voltage (i.e., Ix ⁇ Zall) from the initial OCV (i.e., voltage V0) stored in the storage unit 10 at the time of charging.
  • FIG. 14B shows an example in which OCV is estimated from the terminal voltage during charging at SOH 70% (dotted line), for example.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a method of updating the SOC-OCV correlation curve (that is, first relational data) stored in the storage unit 10.
  • the calculation unit 14 calculates the OCV corresponding to the SOC obtained by subtracting the integrated value obtained by the current integration unit 8b from the start SOC corresponding to the temporary OCV. is specified as the initial OCV, and when the difference between the specified initial OCV and the first OCV is greater than or equal to a threshold value (for example, 10 mV), the initial OCV in the first related data is updated using the first OCV. Then, the calculation unit 14 monitors the SOC of the battery Cn using the updated OCV stored in the storage unit 10. That is, when the application is first started, the SOC is monitored using the initial OCV stored in the storage unit 10, but thereafter, the OCV stored in the storage unit 10 is repeatedly updated. By updating the OCV in this manner, unintended suspension of applications due to erroneous recognition of the SOC is suppressed.
  • a threshold value for example, 10 mV
  • FIG. 16 is a diagram illustrating an example of operation of the drone 31 equipped with the assembled battery 1 and the battery monitoring device 20.
  • the battery monitoring device 20 is mounted on a drone 31 and periodically measures voltage, current, and temperature while the assembled battery 1 is being charged and discharged by an application, and when the application is on standby, the battery monitoring device 20 periodically measures voltage, current, and temperature.
  • the temporary OCV is measured at that point, and when constant current is applied (i.e., charging or discharging) during application operation, the flow shifts to calculating the impedance of the assembled battery 1, Estimate SOH deterioration.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating an example of operation of the cleaning robot 32 equipped with the assembled battery 1 and the battery monitoring device 20.
  • a temporary OCV is measured at that point, and constant current is applied (that is, charging or discharging) when the application is running.
  • the flow shifts to calculating the impedance of the assembled battery 1, and the SOH deterioration is estimated.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of communication between the battery monitoring device 20 and the external storage device 12.
  • the battery monitoring device 20 is installed in the AGV 30 and communicates with an external storage device 12 forming a cloud via the communication section 11 regarding various data stored in the storage section 10.
  • data between the storage unit 10 and the external storage device 12 can be synchronized, or data according to the latest type of secondary battery can be output.
  • highly accurate battery state estimation can be maintained.
  • the external storage device 12 is connected to or installed in a computer (server) connected via a communication network such as the Internet, or a server in a cloud environment.
  • the battery monitoring device 20 may download a program necessary for estimating the battery state via the communication network.
  • the battery monitoring device 20 is a device that monitors the state of the assembled battery 1 composed of the secondary batteries C0 to C7 connected in series or parallel.
  • a measurement unit 13 that measures the states of C0 to C7, and a calculation unit 14 that calculates and estimates the SOC and SOH of the secondary batteries C0 to C7 based on the measured states of the secondary batteries C0 to C7
  • the measurement unit 13 includes a voltage measurement unit 3 that measures the voltage of the secondary batteries C0 to C7, and a current measurement unit 4 that measures the current flowing through the secondary batteries C0 to C7
  • the calculation unit 14 includes at least the following:
  • a storage unit 10 that holds first relational data indicating the relationship between SOC and OCV regarding the assembled battery 1 and second relational data indicating the relationship between impedance and SOH, and a threshold value of the current flowing through the secondary batteries C0 to C7.
  • An impedance calculation unit 8a calculates the impedance of the secondary batteries C0 to C7 from the voltage value obtained by the current measurement unit 4 and the current value obtained by the current measurement unit 4, and second relation data is generated using the impedance obtained by the impedance calculation unit 8a.
  • An SOH estimation unit 9a that estimates the SOH of the secondary batteries C0 to C7 by referring to it, and an SOC estimation unit that estimates the SOC of the secondary batteries C0 to C7 by referring to the first relational data based on the tentative OCV. 9b.
  • a low current section which is a period in which the current flowing through secondary batteries C0 to C7 is below a threshold value, is specified, and by using the voltage of secondary batteries C0 to C7 in the low current section as a temporary OCV, SOC and SOH can be Therefore, the SOC and SOH of the secondary battery can be accurately estimated even when the secondary battery is used in a state where it is constantly being charged and discharged.
  • the SOH is estimated from the impedance of the secondary batteries C0 to C7 obtained from the transient response current, charging of the assembled battery 1 or SOH can be estimated using the timing of discharge.
  • the SOC estimation unit 9b calculates the OCV of the secondary batteries C0 to C7 using the temporary OCV, the impedance obtained by the impedance calculation unit 8a, and the current value obtained by the current measurement unit 4 in the transient current response.
  • the estimated first OCV is estimated as the first OCV
  • the SOC of the secondary batteries C0 to C7 is estimated by referring to the first relational data using the estimated first OCV.
  • the SOC of the secondary batteries C0 to C7 is estimated using the corrected first OCV that takes into account the voltage drop due to the internal impedance of the secondary batteries C0 to C7 with respect to the tentative OCV, so it is more accurate. Estimation of SOC becomes possible.
  • the battery monitoring device 20 further includes a current integration unit 8b that calculates an integrated value of the current values obtained by the current measurement unit 4, and the SOC estimation unit 9b temporarily calculates the integrated value by referring to the first related data.
  • the OCV corresponding to the SOC obtained by subtracting the integrated value obtained by the current integration unit 8b from the SOC corresponding to the OCV is specified as the initial OCV, and when the difference between the specified initial OCV and the first OCV is greater than or equal to the threshold value, The first OCV is used to update the initial OCV in the first relational data.
  • the first relationship data stored in the storage unit 10 is dynamically updated using the accurate first OCV, and accurate estimation of the SOC is maintained.
  • the impedance calculation unit 8a reduces the period during which the state continues. Specify as a current section. Thereby, a low current section is specified based on the number of times low current is detected.
  • the impedance calculation unit 8a identifies the period during which the current value continues as a low current section. Thereby, a low current section is specified based on the duration of time during which low current is detected.
  • the second relationship data indicates the relationship between the Warburg impedance and the SOH
  • the impedance calculation unit 8a calculates the Warburg impedance of the secondary batteries C0 to C7
  • the SOH estimation unit 9a calculates the Warburg impedance of the secondary battery C0 calculated in advance.
  • the increase rate of the Warburg impedance calculated by the impedance calculation unit 8a with respect to the Warburg impedance at the beginning of ⁇ C7 is calculated, and the SOH is estimated by referring to the second relational data using the calculated increase rate.
  • the SOH of the secondary batteries C0 to C7 can be estimated from the rate of increase in Warburg impedance by referring to the second relational data stored in the storage unit 10, so that the SOH can be easily and accurately estimated. Ru.
  • the measurement unit 13 further includes a temperature measurement unit 2 that measures the temperature of the secondary batteries C0 to C7, and the impedance calculation unit 8a calculates the temperature value obtained by the temperature measurement unit 2. Correct the calculated impedance using As a result, the temperature dependence of the impedance of the secondary batteries C0 to C7 is suppressed, and more accurate SOC and SOH can be estimated.
  • the calculation unit 14 further includes a communication unit 11 that outputs at least the SOC estimated by the SOC estimation unit 9b and the SOH estimated by the SOH estimation unit 9a to the outside.
  • a host system such as an AGV equipped with the battery monitoring device 20 acquires the SOC and SOH of the assembled battery 1 through communication, and uses the information to control and monitor the charging and discharging of the assembled battery 1. 1 is prevented from being overcharged or overdischarged, and the assembled battery 1 can be used efficiently for a long time.
  • the communication unit 11 outputs data stored in the storage unit 10 to the external storage device 12, and receives data stored in the external storage device 12 and stores it in the storage unit 10. This enables highly accurate battery state estimation by synchronizing the data between the storage unit 10 and the external storage device 12, and by downloading and updating the latest data according to the type of secondary battery to the storage unit 10. You can maintain it.
  • the impedance calculation unit 8a specifies a period in which the current flowing through the secondary batteries C0 to C7 is 0.2C or less as a low current section. As a result, a terminal voltage of the secondary batteries C0 to C7 in an open circuit state, that is, a value close to the original OCV, can be obtained as a temporary OCV, and accurate SOC and SOH can be estimated.
  • the present disclosure is not limited to this embodiment.
  • the scope of the present disclosure also includes various modifications that can be thought of by those skilled in the art to the present embodiment, and other forms constructed by combining some of the constituent elements of the embodiments, as long as they do not depart from the spirit of the present disclosure. contained within.
  • the SOC of the battery Cn is estimated by referring to the first related data using the first OCV corrected for the voltage drop due to the internal impedance of the battery Cn from the temporary OCV obtained in the low current section.
  • the SOC of the battery Cn may be estimated by using the temporary OCV and referring to the first relational data.
  • the low current section may be specified by a combination of the C rate that is determined to be low current, the number of times of investigation, and the investigation time.
  • the present disclosure is applicable to a battery monitoring device that monitors the state of an assembled battery composed of a plurality of secondary batteries such as lithium ion secondary batteries, especially when the secondary battery is used in a state where it is constantly being charged and discharged.
  • the present invention can be used as a battery monitoring device capable of estimating the SOC and SOH of a secondary battery even if there is a battery, for example, as a battery monitoring device that monitors the state of assembled batteries installed in AGVs, drones, cleaning robots, etc.

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Abstract

電池監視装置（２０）は、測定部（１３）と計算部（１４）とを備え、測定部（１３）は、電圧測定部（３）と電流測定部（４）とを有し、計算部（１４）は、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を示す第１関係データ、及び、インピーダンスとＳＯＨとの関係を示す第２関係データを保持する記憶部（１０）と、低電流区間を特定し、低電流区間において得られた電圧を仮ＯＣＶとし、過渡電流応答において電圧値及び電流値とから二次電池（Ｃ０～Ｃ７）のインピーダンスを算出するインピーダンス算出部（８ａ）と、インピーダンスを用いて第２関係データを参照することでＳＯＨを推定するＳＯＨ推定部（９ａ）と、仮ＯＣＶに基づいて第１関係データを参照することでＳＯＣを推定するＳＯＣ推定部（９ｂ）とを備える。

Description

電池監視装置
　本開示は、電池監視装置に関し、詳しくは、リチウムイオン二次電池等の二次電池の劣化状態を推定する技術に関する。
　近年、車両、蓄電装置、定置用電源装置、無人搬送車（ＡＧＶ：Ａｕｔｏｍａｔｅｄ　Ｇｕｉｄｅｄ　Ｖｅｈｉｃｌｅ）、ロボット及びドローン等の電池搭載機器に、二次電池（以下、単に「電池」ともいう）を使用したアプリケーションが急増している。リチウムイオン二次電池（ＬｉＢ：Ｌｉｔｈｉｕｍ－ｉｏｎ　Ｂａｔｔｅｒｙ）は、エネルギー密度が高いことから、このようなアプリケーションに採用されることが多い。車載用電池や蓄電池の多くは、複数の電池が並べて配置され、その複数の電池が直列、又は並列に接続され、組電池が構成されている。リチウムイオン二次電池が使用される場合は、過充電、過放電又は温度によって劣化が加速することが知られており、最悪の場合では発煙発火、さらには爆発等の危険な状態に至ることもある。そのため、通常は電池監視装置（ＢＭＳ：Ｂａｔｔｅｒｙ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｙｓｔｅｍ）が組み込まれて適切な制御下に置かれる。
　従来、このようなＢＭＳとして、特許文献１には、電池の状態を監視することができる電池監視装置として、二次電池で構成される組電池のすべての電池の電圧と電流と温度を監視し、これらの測定データを用いて、各電池の状態を監視する技術が開示されている。
　また、前述のような二次電池は、長期間使用すると、使用開始時から内部状態が変化する等して劣化する。
　このため、電池監視装置は、組電池の内部状態を定期的に推定する等して、二次電池の劣化状態を診断する。例えば、二次電池の劣化状態の診断では、特許文献２に開示された交流インピーダンス測定や、特許文献３に開示された、直流抵抗測定等で二次電池の内部抵抗を測定する方法が挙げられる。これらの技術では、内部抵抗の挙動とＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ：充電状態）及びＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｈｅａｌｔｈ：健康状態）の相関を確認することで、二次電池の劣化状態が判定される。
特許第５４０３４３７号公報 特許第６８４２２１２号公報 特開２００９－２８８０３９号公報
　しかしながら、無人搬送車、ドローン、掃除ロボット、監視ロボット等、常時稼働しているアプリケーションでは、電池が常に充放電される状態であるため、電池のインピーダンスを測定することが難しく、正確なＳＯＣ及びＳＯＨを把握することが難しい。
　そこで、本開示は、二次電池が常に充放電される状態で使用される場合であっても、二次電池のＳＯＣ及びＳＯＨを正確に推定できる電池監視装置を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本開示の一形態に係る電池監視装置は、直列又は並列に接続された複数の二次電池で構成される組電池の状態を監視する電池監視装置であって、前記複数の二次電池の状態を測定する測定部と、測定された前記複数の二次電池の状態に基づいて前記複数の二次電池のＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）及びＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｈｅａｌｔｈ）を計算して推定する計算部とを備え、前記測定部は、前記複数の二次電池の電圧を測定する電圧測定部と、前記複数の二次電池に流れる電流を測定する電流測定部とを有し、前記計算部は、少なくとも、前記組電池に関するＳＯＣとＯＣＶ（Ｏｐｅｎ　Ｃｉｒｃｕｉｔ　Ｖｏｌｔａｇｅ）との関係を示す第１関係データ、及び、インピーダンスとＳＯＨとの関係を示す第２関係データを保持する記憶部と、前記複数の二次電池に流れる電流が閾値以下となる期間である低電流区間を特定し、前記低電流区間において前記電圧測定部で得られた電圧を仮ＯＣＶとして特定し、特定した前記仮ＯＣＶと、過渡電流応答において前記電圧測定部で得られた電圧値及び前記電流測定部で得られた電流値とから前記複数の二次電池のインピーダンスを算出するインピーダンス算出部と、前記インピーダンス算出部で得られた前記インピーダンスを用いて前記第２関係データを参照することで前記複数の二次電池のＳＯＨを推定するＳＯＨ推定部と、前記仮ＯＣＶに基づいて、前記第１関係データを参照することで前記複数の二次電池のＳＯＣを推定するＳＯＣ推定部とを備える。
　本開示により、二次電池が常に充放電される状態で使用される場合であっても、二次電池のＳＯＣ及びＳＯＨを正確に推定できる電池監視装置が提供される。
図１は、実施の形態に係る電池監視装置の構成を示す機能ブロック図である。 図２は、実施の形態に係る電池監視装置の主要な動作を示すフローチャートである。 図３は、実施の形態に係る電池監視装置を搭載するＡＧＶの動作と電池監視装置の動作との関連を説明する図である。 図４は、実施の形態に係る電池監視装置の詳細な動作を示すフローチャートである。 図５は、図４のステップＳ３０（第２関係データの事前準備）の詳細な手順を示すフローチャートである。 図６は、図４のステップＳ３１（現在ＳＯＨの推定）の詳細な手順を示すフローチャートである。 図７は、図４のステップＳ３２（第１ＯＣＶと初期ＯＣＶとの差分電圧を用いた判断）の詳細な手順を示すフローチャートである。 図８は、組電池の初期情報の例を示す図である。 図９は、電池監視装置による低電流区間の判断例（調査回数を用いる例）を説明する図である。 図１０は、電池監視装置による低電流区間の判断例（調査時間を用いる例）を説明する図である。 図１１は、電池監視装置によるワールブルグインピーダンスの算出方法を説明する図である。 図１２は、二次電池のＳＯＨ依存性を示す図である。 図１３は、図１２に示される二次電池の特性を利用して作成されるインピーダンスとＳＯＨとの関係を示す第２関係データを説明する図である。 図１４は、二次電池の全インピーダンスを用いて仮ＯＣＶから現在ＯＣＶを算出する根拠を説明する図である。 図１５は、記憶部に格納されているＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線の更新方法を説明する図である。 図１６は、組電池及び電池監視装置を搭載したドローンの稼働事例を説明する図である。 図１７は、組電池及び電池監視装置を搭載した掃除ロボットの稼働事例を説明する図である。 図１８は、電池監視装置と外部記憶装置との通信例を示す図である。
　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、ステップの順序等は、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施例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又は簡略化される場合がある。また、「ＡとＢとが接続されている」とは、ＡとＢとが電気的又は通信可能に接続されている意味であり、ＡとＢとが直接接続される場合だけでなく、ＡとＢとの間に他の回路要素又は通信装置等を介在させた状態でＡとＢとが間接的に接続される場合も含まれる。
　図１は、実施の形態に係る電池監視装置２０の構成を示す機能ブロック図である。本図には、電池監視装置２０が監視する組電池１、組電池１に接続される上位システム（負荷部及び充電部）１５、及び、通信の相手先である外部記憶装置１２も、併せて図示されている。
　電池監視装置２０は、ＡＧＶ等の装置に搭載され、常に充放電される電池Ｃ０～Ｃ７（以下、単に「電池Ｃｎ」ともいう）から構成される組電池１の状態を監視する装置であり、サーミスタ７、測定部（「ＣＭＵ（Ｃｅｌｌ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｕｎｉｔ」ともいう）１３、及び、計算部（「ＢＭＵ（Ｂａｔｔｅｒｙ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｕｎｉｔ」ともいう）１４を備える。
　電池Ｃ０～Ｃ７は、直列又は並列に接続されることで組電池１を構成し、具体的には、リチウムイオン二次電池であるが、ニッケル水素電池等その他の二次電池であってもよい。組電池１は、上位システム（負荷部及び充電部）１５の電源として機能し、上位システム（負荷部及び充電部）１５に電力を供給する。なお、本実施の形態では、電池Ｃ０～Ｃ７は、直列に接続されているが、これに限られず、並列に接続されていてもよい。
　測定部１３は、主に、組電池１の温度を測定する温度測定部２と、電池Ｃ０～Ｃ７の電圧を測定する電圧測定部３と、電池Ｃ０～Ｃ７を流れる電流を測定する電流測定部４とを有する。
　温度測定部２は、サーミスタ７の温度Ｔを測定する。サーミスタ７は、組電池１の端子部や、電池Ｃ０～Ｃ７同士を直列接続や並列接続でつなぐバスバーの部分等に配置される。なお、サーミスタ７は、熱電対等のその他の素子を用いた温度センサであってもよい。
　電圧測定部３は、組電池１を構成する電池Ｃ０～Ｃ７の電圧Ｖ０～Ｖ７を測定する。例えば、電圧測定部３は、複数のＡＤ変換器を含む。タイミング信号生成部６は、電流測定部４及び電圧測定部３における電流及び電圧の測定タイミングを制御する。基準バイアス源５は、電圧測定部３が有する複数のＡＤ変換器に基準バイアスを提供する。
　電流測定部４は、組電池１と直列に接続された参照抵抗（例えば、シャント抵抗）４ａに流れる電流Ｉを測定する。電流測定部４は、具体的には、参照抵抗の両端の電圧を測定することで電流を測定する。電流測定部４は、組電池１の充放電を行うアプリケーションが停止又は待機時であっても、周期的に電流を測定する。
　計算部１４は、インピーダンス算出部８ａ及び電流積算部８ｂを有する演算部８と、ＳＯＨ推定部９ａ及びＳＯＣ推定部９ｂを有する推定部９と、記憶部１０と、通信部１１とを有する。なお、演算部８及び推定部９は、プログラムを実行するプロセッサ等によって実現される。
　記憶部１０は、組電池１に関するＳＯＣとＯＣＶ（Ｏｐｅｎ　Ｃｉｒｃｕｉｔ　Ｖｏｌｔａｇｅ）との関係を示す第１関係データ（「ＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線」ともいう）、及び、ワールブルグインピーダンスとＳＯＨとの関係を示す第２関係データ（「インピーダンス－ＳＯＨ相関テーブル」ともいう）等の予め準備されたデータと、測定部１３で測定された組電池１の電圧、電流及び温度、演算部８で算出されたインピーダンス、推定部９で推定されたＯＣＶ、ＳＯＣ及びＳＯＨ等の電池パラメータを記憶する。なお、「推定」するとは、算出すると同義である。
　インピーダンス算出部８ａは、電池Ｃ０～Ｃ７に流れる電流が閾値以下となる期間である低電流区間を特定し、低電流区間において電圧測定部３で得られた電圧を仮ＯＣＶとして特定し、特定した仮ＯＣＶと、過渡電流応答において電圧測定部３で得られた電圧値及び電流測定部４で得られた電流値とから電池Ｃ０～Ｃ７のワールブルグインピーダンス及び全インピーダンス（つまり、内部インピーダンス）を含む各種インピーダンス（つまり、２点間インピーダンス）を算出する。また、インピーダンス算出部８ａは、温度測定部２で測定される組電池１の温度に基づいて、電池の内部抵抗が温度に依存して指数関数的に変化することを利用し、所定温度（例えば、２５℃）でのインピーダンスへの補正を行う。
　低電流区間の特定では、インピーダンス算出部８ａは、電流測定部４で繰り返し得られる電流値が閾値以下で、かつ、所定範囲内で一致する状態が所定回数以上連続する場合に、状態が連続している期間を低電流区間として特定する、あるいは、電流測定部４で繰り返し得られる電流値が閾値以下で、かつ、所定時間以上継続する場合に、電流値が継続している期間を低電流区間として特定する。そのときに、例えば、電池Ｃ０～Ｃ７に流れる電流が０．２Ｃ以下となる期間を、低電流区間として、特定する。
　電流積算部８ｂは、電流測定部４で測定された電池Ｃ０～Ｃ７の電流値を時間的に積算することで電流値の積算値を算出する。
　ＳＯＨ推定部９ａは、インピーダンス算出部８ａで得られたインピーダンスを用いて、記憶部１０に格納されている第２関係データを参照することで電池Ｃ０～Ｃ７のＳＯＨを推定する。より詳しくは、ＳＯＨ推定部９ａは、予め求めた電池Ｃ０～Ｃ７の初期におけるワールブルグインピーダンスに対する、インピーダンス算出部８ａで算出されたワールブルグインピーダンスの増加率を算出し、算出した増加率を用いて第２関係データを参照することでＳＯＨを推定する。
　ＳＯＣ推定部９ｂは、仮ＯＣＶに基づいて、記憶部１０に格納されている第１関係データを参照することで、電池Ｃ０～Ｃ７のＳＯＣを推定する。より詳しくは、ＳＯＣ推定部９ｂは、仮ＯＣＶ、インピーダンス算出部８ａで得られたインピーダンス、及び、過渡電流応答において電流測定部４で得られた電流値を用いて電池Ｃ０～Ｃ７のＯＣＶを第１ＯＣＶとして推定し、推定した第１ＯＣＶを用いて、記憶部１０に格納されている第１関係データを参照することで電池Ｃ０～Ｃ７のＳＯＣを推定する。
　また、ＳＯＣ推定部９ｂは、第１関係データを参照することで、仮ＯＣＶに対応するＳＯＣから、電流積算部８ｂで得られた積算値だけ差し引いたＳＯＣに対応するＯＣＶを初期ＯＣＶとして特定し、特定した初期ＯＣＶと第１ＯＣＶとの差分が閾値以上である場合に、第１ＯＣＶを用いて第１関係データにおける初期ＯＣＶを更新する。
　通信部１１は、外部記憶装置１２と通信し合う通信インタフェースであり、例えば、記憶部１０に格納されているＳＯＣ及びＳＯＨ等の電池パラメータを無線通信によって外部記憶装置１２に出力するＮＦＣ（Ｎｅａｒ　Ｆｉｅｌｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）モジュール等である。
　外部記憶装置１２は、電池監視装置２０から通信部１１を介して出力されたＳＯＣ及びＳＯＨ等の電池パラメータを保存する。外部記憶装置１２が保持するＳＯＣ及びＳＯＨ等の電池パラメータは、例えば、上位システム１５によって読み出され、上位システム１５による組電池１の充放電の制御及び監視に利用される。これによって、組電池１が過充電や過放電されることが抑制され、組電池１が効率的に長時間使うことが可能となる。
　なお、本実施の形態に係る電池監視装置２０は、組電池１を構成する電池Ｃ０～Ｃ７のそれぞれについて（つまり、電池Ｃｎの単位で）、ＯＣＶ、ＳＯＣ及びＳＯＨを算出するが、これに限られず、組電池１を１個の電池とみなして（つまり、組電池１の単位で）、ＯＣＶ、ＳＯＣ及びＳＯＨを算出してもよい。
　次に、以上のように構成された本実施の形態に係る電池監視装置２０の動作について、説明する。
　図２は、実施の形態に係る電池監視装置２０の主要な動作（つまり、ＳＯＣ及びＳＯＨの推定）を示すフローチャートである。
　まず、インピーダンス算出部８ａは、電池Ｃ０～Ｃ７に流れる電流が閾値以下となる期間である低電流区間を特定し、低電流区間において電圧測定部３で得られた電圧を仮ＯＣＶとして取得する（Ｓ１０）。
　そして、ＳＯＣ推定部９ｂは、電池Ｃ０～Ｃ７のそれぞれについて、次の処理（Ｓ１１～Ｓ１５）を行って、電池ＣｎのＯＣＶ及びＳＯＣを推定する。つまり、ＳＯＣ推定部９ｂは、充放電区間の開始時及び終了時に電圧測定部３で測定された２つの電圧を用いて、仮ＯＣＶを補正したＯＣＶである第１ＯＣＶを算出し（Ｓ１１）、算出した第１ＯＣＶと、記憶部１０に格納されている初期ＯＣＶとの差分電圧を算出し（Ｓ１２）、差分電圧が設定値（例えば、１０ｍＶ）以上か否かを判断する（Ｓ１３）。
　その結果、差分電圧が設定値以上であると判断した場合に（Ｓ１３でＹｅｓ）、ＳＯＣ推定部９ｂは、記憶部１０に格納されている初期ＯＣＶを、第１ＯＣＶで上書きすることで、更新し（Ｓ１４）、記憶部１０に格納されているＳＯＣとＯＣＶとの関係を示す第１関係データを参照することで、第１ＯＣＶに対応するＳＯＣを特定し、特定したＳＯＣを電池ＣｎのＳＯＣと推定する（Ｓ１５）。なお、差分電圧が設定値以上ではないと判断した場合に（Ｓ１３でＮｏ）、ＳＯＣ推定部９ｂは、ステップＳ１１～Ｓ１３を繰り返す。
　一方、低電流区間及び仮ＯＣＶが特定された（Ｓ１０）後に、ＳＯＨ推定部９ａは、電池Ｃ０～Ｃ７のそれぞれについて、次の処理（Ｓ２０～Ｓ２４）を行って、電池ＣｎのＳＯＨを推定する。つまり、ＳＯＨ推定部９ａは、低電流区間から始まる過渡電流応答を測定し（Ｓ２０）、過渡電流応答からワールブルグインピーダンスを算出し（Ｓ２１）、算出したワールブルグインピーダンスの、予め求めた電池Ｃ０～Ｃ７の初期におけるワールブルグインピーダンスに対する増加率を算出し（Ｓ２２）、算出した増加率を用いて、記憶部１０に格納されているワールブルグインピーダンスとＳＯＨとの関係を示す第２関係データを参照することで（Ｓ２３）、ＳＯＨを推定する（Ｓ２４）。
　このように、本実施の形態では、電池Ｃ０～Ｃ７に流れる電流が閾値以下となる期間である低電流区間を特定し、低電流区間で測定した電池Ｃｎの電圧を仮ＯＣＶとして用いることで、組電池１のＯＣＶ、ＳＯＣ及びＳＯＨを推定している。よって、組電池１が常に充放電される状態で使用される場合であっても、組電池１のＯＣＶ、ＳＯＣ及びＳＯＨを正確に推定することができる。
　図３は、実施の形態に係る電池監視装置２０を搭載するＡＧＶ３０の動作と電池監視装置２０の動作との関連を説明する図である。
　ＡＧＶ３０に搭載された組電池１を用いるＡＧＶ３０のアプリケーションによって組電池１が充放電されている状態で、電池監視装置２０により周期的に組電池１の電圧と電流と温度とが測定される。アプリケーション（つまり、ＡＧＶ３０）が停止又は待機時に、電池監視装置２０は、予め設定した低電流区間を検知し、その低電流区間において、組電池１の仮ＯＣＶを算出する。一方、アプリケーションによってＡＧＶ３０が走行し、放電が生じた時、又は、充電を受けた時に、過渡応答電圧が確認されるので、電池監視装置２０は、電池Ｃ０～Ｃ７のインピーダンスを算出するフローに移行し、ワールブルグインピーダンスＺｗの増加率から、電池Ｃ０～Ｃ７のＳＯＨを推定する。また、電池監視装置２０は、ワールブルグインピーダンスＺｗを算出した後、仮ＯＣＶから導出した第１ＯＣＶで、記憶部１０に格納されている初期ＯＣＶを更新し、更新後のＯＣＶを用いて、組電池１のＳＯＣ及びＳＯＨを算出して監視する。算出されたＯＣＶ、ＳＯＣ、及び、ＳＯＨは、記憶部１０及び外部記憶装置１２に保存される。
　次に、本実施の形態に係る電池監視装置２０の詳細な動作を、図４～図７のフローチャートを用いて説明する。
　図４は、実施の形態に係る電池監視装置２０の詳細な動作を示すフローチャートである。
　まず、事前のデータ準備として、ワールブルグインピーダンスとＳＯＨとの関係を示す第２関係データを作成し、電池監視装置２０の記憶部１０に格納しておく（Ｓ３０）。
　次に、電池監視装置２０が搭載されたＡＧＶのアプリケーションが稼働した後に、電池監視装置２０は、低電流区間を特定し、特定した低電流区間において、電池Ｃ０～Ｃ７について、仮ＯＣＶ及びワールブルグインピーダンスを算出し、ワールブルグインピーダンスの増加率から、現在のＳＯＨを推定する（Ｓ３１）。
　続いて、電池監視装置２０は、電池Ｃｎの全インピーダンス（つまり、内部インピーダンス）を考慮して仮ＯＣＶを補正することで得られる第１ＯＣＶと記憶部１０に格納している初期ＯＣＶとの差分電圧が設定値以上か否かを判断し（Ｓ３２）、差分電圧が設定値以上の場合に、記憶部１０に格納されている初期ＯＣＶを第１ＯＣＶで上書きすることで更新した上で（Ｓ３２でＹｅｓ）、ステップＳ３１の詳細を示す図６のステップＳ６２に進み、一方、差分電圧が設定値以上でない場合に（Ｓ３２でＮｏ）、ステップＳ３１～Ｓ３２を繰り返す。
　これにより、組電池１が常に充放電される状態で使用される場合であっても、低電流区間を利用することで、組電池１のＯＣＶ、ＳＯＣ及びＳＯＨを推定することができる電池監視装置２０が実現される。
　なお、図４～図７において、記憶部１０に格納する処理は、記憶部１０に代えて、あるいは、記憶部１０に加えて、通信部１１を介して外部記憶装置１２に格納してもよい。
　図５は、図４のステップＳ３０（第２関係データの事前準備）の詳細な手順を示すフローチャートである。ここでは、電池監視装置２０の計算部１４が主体となって本フローチャートの処理を実行するものとして説明するが、これに限られず、電池監視装置２０と通信可能なコンピュータ等が主体となって実行してもよい。
　まず、予め分かっている組電池１の初期情報を記憶部１０に格納しておく（Ｓ４１）。ここで、組電池１の初期情報とは、組電池１を構成する電池Ｃ０～Ｃ７の初期状態における情報であり、具体的には、ＳＯＨが１００％の時におけるＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線（第１関係データ）、定電流充放電曲線、初期の満充電容量である初期ＦＣＣ（Ｆｕｌｌ　Ｃｈａｒｇｅ　Ｃａｐａｃｉｔｙ）等である（後述する図８参照）。なお、組電池１の周囲温度の変化に伴い電池Ｃｎのインピーダンスは指数関数的に変化するので、インピーダンスの温度補正のために、電池Ｃｎのインピーダンスと温度との相関式も格納されてもよい。
　次に、組電池１の充放電を調整することで、組電池１の劣化度を新たな状態（例えば、電池ＣｎのＳＯＨが０～１００％までの１０％刻みの一つの状態）にする（Ｓ４２）。
　次に、組電池１を非活性化状態に（例えば、電流停止から６０分以上放置）し（Ｓ４３）、測定部１３で周期的に（例えば、１ｍｓ～数ｍｓ間隔で）、組電池１の電圧、電流及び温度を測定し（Ｓ４４）、記憶部１０に格納しているＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線とステップＳ４４で測定した電圧データとから、電池Ｃｎについて、現在ＯＣＶ（つまり、電圧Ｖ０）及びスタートＳＯＣを特定し（Ｓ４５、後述する図１０参照）、特定した現在ＯＣＶ及びスタートＳＯＣを記憶部１０に格納する（Ｓ４６）。
　次に、外部の充電器又は負荷を用いて、組電池１に対して定電流を印加（つまり、充電又は放電）する（Ｓ４７）。例えば、電流測定部４によって、電流６０Ａ±１０％の印加が１０回一致することを検知する。
　そして、ステップＳ４６で得た現在ＯＣＶ（電圧Ｖ０）と、時間Ｔの充放電区間の開始時の電圧ＶＢとから、下記の式に従って、差分電圧値ΔＶ０を算出し（Ｓ４８）、
　ΔＶ０＝Ｖ０－ＶＢ
　算出した差分電圧値ΔＶ０と充放電区間の開始時の電流Ｉ０とから、以下の式に従って、インピーダンスＺ０’を算出する（Ｓ４９）。
　Ｚ０’＝ΔＶ０／Ｉ０
　また、ステップＳ４５で得た現在ＯＣＶ（電圧Ｖ０）と、時間Ｔが経過した充放電区間の終了時での電圧Ｖｘとから、以下の式に従って、差分電圧値ΔＶｘを算出し（Ｓ５０）、
　ΔＶｘ＝Ｖ０－Ｖｘ
　算出した差分電圧値ΔＶｘと、充放電区間の終了時での電流Ｉｘとから、以下の式に従って、インピーダンスＺｘを算出するとともに、時間Ｔ（充放電区間）での電流値を積算することで電流積算値を算出する（Ｓ５１）。
　Ｚｘ＝ΔＶｘ／Ｉｘ
　そして、以下の式に従って、ステップＳ４９で算出したインピーダンスＺ０’とステップＳ５１で算出したインピーダンスＺｘとの差分値を算出することで、電池ＣｎのワールブルグインピーダンスＺｗを算出する（Ｓ５２、後述する図１１参照）。
　Ｚｗ＝Ｚ０’－Ｚｘ
　スタートＳＯＣから、ステップＳ５１で算出した電流積算値を差し引いて得られる電池容量（あるいは、現在ＳＯＣ）と、ステップＳ５２で得られたワールブルグインピーダンスＺｗとの関係で定まる点をプロットし（Ｓ５３、後述する図１２の（ｂ）参照）、その結果を、ワールブルグインピーダンス、ＳＯＣ及びＳＯＨの関係を示す初期の第２関係データとして、記憶部１０に格納する（Ｓ５４、後述する図１３参照）。
　次に、全ての異なる劣化度の組電池１（例えば、電池ＣｎのＳＯＨが０～１００％までの１０％刻み）についての処理を終えたか否かを判断し（Ｓ５５）、終えていないと判断した場合には（Ｓ５５でＮｏ）、ステップＳ４２～Ｓ５５の処理を繰り返し、終えたと判断した場合には（Ｓ５５でＹｅｓ）、本図に示される処理を終了し、次のステップ（図４のステップＳ３１）に進む。
　このようにして、ワールブルグインピーダンス、ＳＯＣ及びＳＯＨの関係を示す初期の第２関係データが作成され、記憶部１０に格納される。
　図６は、図４のステップＳ３１（現在ＳＯＨの推定）の詳細な手順を示すフローチャートである。ここでは、電池監視装置２０の計算部１４が主体となって実行される処理が示されている。また、電池Ｃｎに対する処理は、電池Ｃ０～Ｃ７のそれぞれに対して、同様の処理が行われる。
　ＡＧＶ３０のアプリケーションにより稼働が開始されると（Ｓ６１、図３、後述する図１６及び図１７参照）、測定部１３で周期的に（例えば、１ｍｓ～数ｍｓ間隔で）、組電池１の電圧、電流及び温度を測定することで（Ｓ６２）、一定時間以上の低電流区間を検知できたか否かを判断する（Ｓ６３、後述する図９及び図１０参照）。例えば、電流１Ａ以下を１０回検知できたか否かを判断する。
　その結果、一定時間以上の低電流区間を検知できた場合には（Ｓ６３でＹｅｓ）、電池Ｃｎについて、ステップＳ６２で得た測定電圧を仮ＯＣＶ（電圧Ｖ０）とし、記憶部１０に格納しているＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線を参照することで、ＳＯＣを算出し（Ｓ６４）、スタートＳＯＣとして、記憶部１０に格納する（Ｓ６５）。
　次に、外部の充電器又は負荷を用いた定電流印加（つまり、充電又は放電）を検知したか否かを判断する（Ｓ６６）。例えば、電流６０Ａ±１０％の印加が１０回一致したか否かを判断する。
　その結果、定電流印加を検知したと判断した場合には（Ｓ６６でＹｅｓ）、ステップＳ６４で得た仮ＯＣＶ（電圧Ｖ０）と、時間Ｔの充放電区間の開始時の電圧ＶＢとから、下記の式に従って、差分電圧値ΔＶ０を算出し（Ｓ６７）、
　ΔＶ０＝Ｖ０－ＶＢ
　算出した差分電圧値ΔＶ０と充放電区間の開始時の電流Ｉ０とから、以下の式に従って、インピーダンスＺ０’を算出する（Ｓ６８）。
　Ｚ０’＝ΔＶ０／Ｉ０
　また、ステップＳ６４で得た仮ＯＣＶ（電圧Ｖ０）と、時間Ｔが経過した充放電区間の終了時での電圧Ｖｘとから、以下の式に従って、差分電圧値ΔＶｘを算出し（Ｓ６９）、
　ΔＶｘ＝Ｖ０－Ｖｘ
　算出した差分電圧値ΔＶｘと、充放電区間の終了時での電流Ｉｘとから、以下の式に従って、インピーダンスＺｘを算出するとともに、時間Ｔ（充放電区間）での電流値を積算することで電流積算値を算出する（Ｓ７０）。
　Ｚｘ＝ΔＶｘ／Ｉｘ
　そして、以下の式に従って、ステップＳ６８で算出したインピーダンスＺ０’とステップＳ７０で算出したインピーダンスＺｘとの差分値を算出することで、電池ＣｎのワールブルグインピーダンスＺｗを算出する（Ｓ７１、後述する図１１参照）。
　Ｚｗ＝Ｚ０’－Ｚｘ
　スタートＳＯＣから、ステップＳ７０で算出した電流積算値を差し引いて得られる電池容量（あるいは、現在ＳＯＣ）と、ステップＳ７１で得られたワールブルグインピーダンスＺｗとの関係で定まる点をプロット（つまり、記憶部１０に格納）する（Ｓ７２、後述する図１２の（ｂ）参照）。
　次に、ステップＳ７１で得たワールブルグインピーダンス（つまり、現在Ｚｗ）と、図５のステップＳ５２で得たワールブルグインピーダンス（つまり、初期Ｚｗ）とから、以下の式に従って、Ｚｗ増加率を算出し（Ｓ７３）、
　Ｚｗ増加率＝現在Ｚｗ÷初期Ｚｗ
　算出したＺｗ増加率及び現在ＳＯＣを用いて、記憶部１０に格納されている第２関係データ（後述する図１３参照）を参照することで、現在ＳＯＨを推定する（Ｓ７４）。そして、Ｚｗ増加率と記憶部１０に格納されている初期ＦＣＣとから、以下の式に従って、現在ＦＣＣを算出する。
　現在ＦＣＣ＝初期ＦＣＣ÷Ｚｗ増加率
　次に、Ｚｗ増加率が設定値以上あるか否か、又は、上記式で算出した現在ＦＣＣと初期ＦＣＣとの差異が設定値以上あるか否かを判断し（Ｓ７５）、いずれかの値が設定値以上あると判断した場合に（Ｓ７５でＹｅｓ）、電池Ｃｎの劣化が進んだと判断し、現在ＦＣＣ、ステップＳ７２で得た電池容量（あるいは、現在ＳＯＣ）及びワールブルグインピーダンスＺｗで、記憶部１０に格納されている第２関係データを更新する（Ｓ７６、後述する図１２及び図１３参照）。これにより、電池Ｃｎの劣化が進んだと判断された場合に、ワールブルグインピーダンス、ＳＯＣ及びＳＯＨの関係を示す第２関係データが更新される。なお、いずれの値も設定値以上ではないと判断した場合には（Ｓ７５でＮｏ）、電池Ｃｎの劣化が進んでいないと判断し、ステップＳ６２以降の処理を繰り返す。
　以上のような図６に示される、図４のステップＳ３１（現在ＳＯＨの推定）の処理では、以下の特徴がある。
　一般に、ＯＣＶは、電池Ｃｎの開放回路状態時での端子電圧、つまり、無負荷状態での端子電圧を意味するが、本実施の形態では、組電池１が低電流区間にあることを判断し、その低電流区間で測定された電池Ｃｎの電圧を近似的なＯＣＶ（つまり、仮ＯＣＶ）と判断し、組電池１の状態を監視する。測定部１３で、組電池１の電圧、電流及び温度を周期的に測定し、組電池１が常に充放電されている状態（つまり、アプリケーションが２４時間稼働して使用されている状態を想定している）において、測定部１３が予め設定した低電流区間を調査する。調査した低電流区間において、計算部１４は仮ＯＣＶを計算する。常に充放電されている状態では、仮ＯＣＶを用いて、ＯＣＶとＳＯＣの相関状態を管理することができる。
　低電流区間から過渡電流（つまり、パルス電流）に切替わった状態を測定部１３で判断し、電圧と電流と電流が流れている時間とを測定する。計算部１４は、過渡応答で測定した電圧と電流と電流が流れている時間とから、インピーダンスを算出し、図１１に示す過渡応答の電圧と電流と電流が流れている時間と、電池Ｃｎの等価回路モデルからワールブルグインピーダンスＺｗを算出する。そして、記憶部１０に格納されている初期のワールブルグインピーダンス（初期Ｚｗ）とアプリケーションが稼働時のワールブルグインピーダンス（現在Ｚｗ）とから、ワールブルグインピーダンスの増加率（＝現在Ｚｗ÷初期Ｚｗ）を算出し、記憶部１０に格納されているＳＯＨ換算表（第２関係データ）から、アプリケーション稼働時のＳＯＨを算出する。
　図７は、図４のステップＳ３２（第１ＯＣＶと初期ＯＣＶとの差分電圧を用いた判断）の詳細な手順を示すフローチャートである。ここでは、電池監視装置２０の計算部１４が主体となって実行される処理が示されている。また、電池Ｃｎに対する処理は、電池Ｃ０～Ｃ７のそれぞれに対して、同様の処理が行われる。
　図６のステップＳ６８で算出したインピーダンスＺ０’と、図６のステップＳ７０で算出したインピーダンスＺｘとから、以下の式に従って、電池Ｃｎの全インピーダンス（つまり、内部インピーダンス）Ｚａｌｌを算出し（Ｓ８１）、
　Ｚａｌｌ＝Ｚ０’＋Ｚｘ
　算出した全インピーダンスＺａｌｌと、図６のステップＳ７０で用いた充放電区間の終了時での電流Ｉｘと、図６のステップＳ６４で得た仮ＯＣＶ（つまり、電圧Ｖ０）とから、以下の式に従って、現在のＯＣＶである第１ＯＣＶ（つまり、電圧Ｖｏｃｖ）を算出する（Ｓ８２、後述する図１４参照）。
　Ｖｏｃｖ＝Ｉｘ×Ｚａｌｌ＋Ｖ０
　これは、仮ＯＣＶ（電圧Ｖ０）に対して、充放電電流による全インピーダンスＺａｌｌでの電圧降下を補正することで、現在の第１ＯＣＶ（電圧Ｖｏｃｖ）を算出するためである。
　計算部１４は、記憶部１０に格納されている第１関係データを参照することで、仮ＯＣＶに対応するスタートＳＯＣから、電流積算部８ｂで得られた積算値だけ差し引いたＳＯＣに対応するＯＣＶを初期ＯＣＶとして特定し、特定した初期ＯＣＶと第１ＯＣＶとの差分が閾値（例えば、１０ｍＶ）以上であるか否かを判断し（Ｓ８３）、差異がある場合には（Ｓ８３でＹｅｓ）、第１ＯＣＶを用いて第１関係データにおける初期ＯＣＶを更新したうえで（Ｓ８４）、図６のステップＳ６２に戻り、一方、差異がない場合には（Ｓ８３でＮｏ）、図４のステップＳ３１に戻る。
　このようにして、ＡＧＶ３０のアプリケーションの稼働時において、現在の第１ＯＣＶ（電圧Ｖｏｃｖ）が推定され、記憶部１０に格納されているＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線（第１関係データ）でのＯＣＶ（つまり、初期ＯＣＶ）との差異が大きい場合には、記憶部１０に格納されているＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線（第１関係データ）は、現在の第１ＯＣＶ（電圧Ｖｏｃｖ）で更新される。つまり、アプリケーション初動時には記憶部１０に格納されている初期のＯＣＶでＳＯＣが監視されるが、図７に示される処理によってＯＣＶが更新された後は、更新後のＯＣＶで、より正確にＳＯＣが監視される。
　次に、図４～図７のフローチャートにおいて参照している図８～図１８について説明する。
　図８は、組電池１の初期情報の例を示す図である。より詳しくは、組電池１の初期情報とは、組電池１を構成する電池Ｃ０～Ｃ７と同種類の二次電池についての初期情報であり、図８の（ａ）は、二次電池の初期ＦＣＣのデータ例を示し、図８の（ｂ）は、二次電池のＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線（第１関係データ）の例を示し、図８の（ｃ）は、定電流充放電曲線、つまり、電池容量－電圧（充電時の端子電圧、放電時の端子電圧及びＯＣＶ）相関曲線の例を示す。これらは、予め、電池監視装置２０の記憶部１０（及び／又は、外部記憶装置１２）に格納される（図５のＳ４１）。
　図８の（ａ）に示されるデータ例では、二次電池の初期の満充電容量である初期ＦＣＣとして、８Ａｈが登録された例が示されている。
　図８の（ｂ）に示されるＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線は、ＳＯＣを横軸とし、二次電池の開放回路状態での端子電圧、つまり、電流を流していない二次電池の電圧であるＯＣＶを縦軸とする曲線である。二次電池のＳＯＣは、二次電池のＯＣＶに基づいて規定される。例えば、ＯＣＶの下限電圧が、ＳＯＣが０％の状態として規定され、ＯＣＶの上限電圧が、ＳＯＣが１００％の状態として規定される。また、ＳＯＣが１００％の状態からＳＯＣが０％の状態までの放電容量、又は、ＳＯＣが０％の状態からＳＯＣが１００％の状態までの充電容量が電池容量となる。そして、電池容量に対するＳＯＣが０％の状態までの残充電量の比率がＳＯＣとして規定される。したがって、二次電池のＳＯＣは、二次電池のＯＣＶと充放電容量に基づいて算出可能である。ＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線があれば、二次電池の電圧を測定することでおおよそのＳＯＣを判断することができる。
　図８の（ｃ）に示される定電流充放電曲線は、アプリケーションで使用される電流パターンを示し、二次電池の電池容量（横軸）と二次電池の電圧（縦軸）との相関曲線である。一般に、定電流充放電曲線に付随する情報には、充放電における二次電池の作動電圧範囲に関する条件、充放電で二次電池に流れる電流（二次電池のＣレート）の条件、充放電における二次電池の温度に関する条件、充放電を終了する条件等が、含まれる。
　図９は、電池監視装置２０による低電流区間の判断例（調査回数を用いる例）を説明する図である。より詳しくは、図９の（ａ）は、電池Ｃｎの電圧及び電流の測定データ例を示し、図９の（ｂ）は、ＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線を用いたＳＯＣの決定プロセスを示す。
　電池監視装置２０の計算部１４は、電池ＣｎのＯＣＶ、ＳＯＣ及びＳＯＨの算出に際して、図９に示される判断によって、まず、現在が低電流区間であるか否かを判断する（図２のＳ１０、図６のＳ６３）。
　具体的には、図９の（ａ）に示されるように、計算部１４は、周期的に組電池１の電圧及び電流を測定することで、組電池１に流れている電流が低電流（つまり、図９の（ａ）では、Ｃレートとして、０．２Ｃ（つまり、初期の電池容量が８Ａｈの場合は、電流値１Ａ）以下）の状態を所定回数（図９の（ａ）では、１０回）連続して検知された場合に、現在、低電流区間であると判断する。低電流区間であると判断した場合には、計算部１４は、図９の（ｂ）に示されるように、その判断をした直後における電池Ｃｎの電圧Ｖ（つまり、仮ＯＣＶ）をＯＣＶとして用いて、記憶部１０に格納されているＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線と照合することで、ＳＯＣ（あるいは、スタートＳＯＣ）を算出する。
　図１０は、電池監視装置２０による低電流区間の判断例（調査時間を用いる例）を説明する図である。より詳しくは、図１０の（ａ）は、電池Ｃｎの電圧及び電流の測定データ例を示し、図１０の（ｂ）は、ＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線を用いたＳＯＣの決定プロセスを示す。
　電池監視装置２０の計算部１４は、電池ＣｎのＯＣＶ、ＳＯＣ及びＳＯＨの算出に際して、図１０に示される判断によって、まず、現在が低電流区間であるか否かを判断する（図２のＳ１０、図６のＳ６３）。
　具体的には、図１０の（ａ）に示されるように、計算部１４は、内蔵のタイマーを用いて、組電池１の電圧及び電流の測定を繰り返すことで、組電池１に流れている電流が低電流（つまり、図１０の（ａ）では、電流レート０．２Ｃ（つまり、初期の電池容量が８Ａｈの場合は、電流値１Ａ）以下）の状態が所定時間（つまり、図１０の（ａ）では、６０分）連続して検知された場合に、現在、低電流区間であると判断する。低電流区間であると判断した場合には、計算部１４は、図１０の（ｂ）に示されるように、その判断をした直後における電池Ｃｎの電圧Ｖ（つまり、仮ＯＣＶ）をＯＣＶとして用いて、記憶部１０に格納されているＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線と照合することで、ＳＯＣ（あるいは、スタートＳＯＣ）を算出する。
　図１１は、電池監視装置２０によるワールブルグインピーダンスの算出方法を説明する図である。より詳しくは、図１１の（ａ）は、組電池１の放電時における電池Ｃｎの電圧及び電流の波形を示し、図１１の（ｂ）は、組電池１の充電時における電池Ｃｎの電圧及び電流の波形を示し、図１１の（ｃ）は、電池Ｃｎの放電時の電流及び電圧の波形と電池Ｃｎ（つまり、リチウムイオン二次電池）の等価回路におけるモデルパラメータとの関係を示す。
　図１１の（ｃ）の等価回路に示されるように、電池Ｃｎ（つまり、リチウムイオン二次電池）の内部インピーダンスは、電解液、負極及び正極のインピーダンスＺ０’と、それ以外のワールブルグインピーダンスＺｗを含むインピーダンスＺｘとの直列接続と表現される。
　このことから、電池Ｃｎについて、非活性化状態又は低電流区間で得た現在ＯＣＶ（電圧Ｖ０）と充放電区間の開始時の電圧ＶＢとの差分電圧値ΔＶ０（＝Ｖ０－ＶＢ）に対して、充放電区間の開始時の電流Ｉ０で除することで、図１１の（ｃ）に示される等価回路の抵抗Ｒ０’に相当するインピーダンスＺ０’（＝ΔＶ０／Ｉ０）が算出される（図２のＳ２１、図５のＳ４８、図６のＳ６７）。なお、電流Ｉ０で除することに代えて、電流Ｉ０と低電流区間における電流ＩＬとの差分電流ΔＩ（＝Ｉ０－ＩＬ）で除してもよい。
　一方、現在ＯＣＶ（電圧Ｖ０）と、充放電区間の終了時での電圧Ｖｘとの差分電圧値ΔＶｘ（＝Ｖ０－Ｖｘ）に対して、充放電区間の終了時の電流Ｉｘで除することで、図１１の（ｃ）に示される等価回路におけるインピーダンスＺｘ（＝ΔＶｘ／Ｉｘ）が算出される（図２のＳ２１、図５のＳ５１、図６のＳ７０）。なお、電流Ｉｘで除することに代えて、電流Ｉｘと低電流区間における電流ＩＬとの差分電流ΔＩ（＝Ｉｘ－ＩＬ）で除してもよい。
　よって、前者のインピーダンスＺ０’と後者のインピーダンスＺｘとの差分を算出することで、電池ＣｎのワールブルグインピーダンスＺｗ（＝Ｚ０’－Ｚｘ）が得られる（図２のＳ２１、図５のＳ５２、図６のＳ７１）。なお、電池Ｃｎの全インピーダンス（つまり、内部インピーダンス）Ｚａｌｌは、Ｚａｌｌ＝Ｚ０’＋Ｚｘで、表される。
　図１２は、二次電池のＳＯＨ依存性を示す図である。より詳しくは、図１２の（ａ）は、定電流充放電曲線、つまり、電池容量（横軸）－電圧（ＯＣＶ、縦軸）相関曲線におけるＳＯＨ依存性を示し、図１２の（ｂ）は、電池容量（横軸）－ワールブルグインピーダンスＺｗ（縦軸）相関曲線におけるＳＯＨ依存性を示す。これらの曲線は、測定によって得られた場合には、記憶部１０に格納される。
　ＳＯＨが小さくなる要因には、インピーダンスの増大がある。図１２の（ａ）の電池容量－電圧相関曲線のＳＯＨ依存性に示されるように、ＳＯＨが小さくなるほど電圧の電池容量に対する増加率が大きくなる。また、図１２の（ｂ）の電池容量－ワールブルグインピーダンスＺｗ相関曲線のＳＯＨ依存性に示されるように、ＳＯＨが小さくなるほどワールブルグインピーダンスＺｗの電池容量に対する増加率が大きくなる。
　これらのことから、電池容量（あるいは、現在ＳＯＣ）とワールブルグインピーダンスＺｗの増加率とから、二次電池のＳＯＨを推定できることが分かる。
　図１３は、図１２に示される二次電池の特性を利用して作成されるインピーダンスとＳＯＨとの関係を示すインピーダンス－ＳＯＨ相関テーブル（つまり、第２関係データ）を説明する図である。より詳しくは、図１３の（ａ）は、電池Ｃｎの現在のＳＯＨのデータ例を示し、図１３の（ｂ）は、電池Ｃｎの各ＳＯＨにおけるＳＯＣと定電流値ごとのワールブルグインピーダンスＺｗとの関係を示すテーブル（つまり、第２関係データ）を示し、図１３の（ｃ）は、ＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線のＳＯＨ依存性を示し、図１３の（ｄ）は、定電流充放電曲線、つまり、電池容量－電圧（充電時の端子電圧、放電時の端子電圧、ＯＣＶ）相関曲線のＳＯＨ依存性及び充放電依存性を示す。これらのデータは、記憶部１０に格納される。
　計算部１４は、図１３の（ｂ）に示される第２関係データを参照することで、ワールブルグインピーダンスＺｗ（厳密には、ワールブルグインピーダンスＺｗの増加率）と、現在ＳＯＣとから、電池ＣｎのＳＯＨを推定する（図２のＳ２４、図４のＳ３１、図６のＳ７４）。このとき、図１３の（ｂ）に示される第２関係データに加えて、あるいは、代えて、図１３の（ｃ）に示されるＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線のＳＯＨ依存性、又は、図１３の（ｄ）に示される定電流充放電曲線のＳＯＨ依存性を参照することで、電池Ｃｎの端子電圧、現在ＳＯＣ、あるいは、電池容量（あるいは、現在ＳＯＣ）から、電池ＣｎのＳＯＨを推定してもよい。また、図１３の（ｂ）に示される第２関係データでは、ＳＯＨ、ＳＯＣ及びワールブルグインピーダンスＺｗの増加率で表現されるテーブルであってもよい。
　図１４は、二次電池の全インピーダンス（つまり、内部インピーダンス）Ｚａｌｌを用いて仮ＯＣＶから現在ＯＣＶ（つまり、第１ＯＣＶ）を算出する根拠を説明する図である。より詳しくは、図１４の（ａ）は、二次電池の電池容量（横軸）と全インピーダンスＺａｌｌ（縦軸）との相関曲線のＳＯＨ依存性を示し、図１４の（ｂ）は、充放電時の端子電圧及びＯＣＶについての定電流充放電曲線のＳＯＨ依存性を示す。
　図１４の（ａ）に示されるように、二次電池の劣化が進むと（つまり、ＳＯＨが減少していくと）、電池容量が高くなるほど全インピーダンスＺａｌｌが大きくなる。
　このことから、図１４の（ｂ）に示されるように、二次電池に対して充電や放電による電流を流すと、全インピーダンスＺａｌｌに起因する余分な電圧（つまり、電圧降下）が発生し、その電圧分が充電時には加算され、放電時には減算されて、端子電圧として測定される。計算部１４では、算出された全インピーダンスＺａｌｌから、余分な電圧（つまり、Ｉｘ×Ｚａｌｌ）を算出し、記憶部１０に格納されている初期のＯＣＶ（つまり、電圧Ｖ０）に対して、充電時には加算、放電時には減算することで、劣化後の二次電池のＯＣＶ、つまり、第１ＯＣＶ（＝Ｉｘ×Ｚａｌｌ＋Ｖ０）を算出する。この劣化後の第１ＯＣＶで、記憶部１０に格納されている初期のＯＣＶを更新し、更新後のＯＣＶを用いて、二次電池の状態を監視する。図１４の（ｂ）では、例えば、ＳＯＨ７０％（点線）の充電時の端子電圧からＯＣＶを推定する例が示されている。
　図１５は、記憶部１０に格納されているＳＯＣ－ＯＣＶ相関曲線（つまり、第１関係データ）の更新方法を説明する図である。
　計算部１４は、記憶部１０に格納されている第１関係データを参照することで、仮ＯＣＶに対応するスタートＳＯＣから、電流積算部８ｂで得られた積算値だけ差し引いたＳＯＣに対応するＯＣＶを初期ＯＣＶとして特定し、特定した初期ＯＣＶと第１ＯＣＶとの差分が閾値（例えば、１０ｍＶ）以上である場合に、第１ＯＣＶを用いて第１関係データにおける初期ＯＣＶを更新する。そして、計算部１４は、記憶部１０に格納された更新後のＯＣＶを用いて、電池ＣｎのＳＯＣを監視する。つまり、アプリケーション初動時には、記憶部１０に格納された初期のＯＣＶでＳＯＣが監視されるが、その後は、記憶部１０に格納されているＯＣＶが更新されることが繰り返される。このようなＯＣＶの更新によって、ＳＯＣの誤認識による意図しないアプリケーションの停止が抑制される。
　図１６は、組電池１及び電池監視装置２０を搭載したドローン３１の稼働事例を説明する図である。この例では、電池監視装置２０は、ドローン３１に搭載され、組電池１を用いるアプリケーションにより充放電されている状態で周期的に電圧と電流と温度とを測定し、アプリケーションの待機時において低電流区間であることを検知すると、そのポイントで仮ＯＣＶを測定し、アプリケーション稼働時の定電流印加（つまり、充電又は放電）が行われた時に、組電池１のインピーダンスを算出するフローに移行し、ＳＯＨの劣化推定を行う。
　図１７は、組電池１及び電池監視装置２０を搭載した掃除ロボット３２の稼働事例を説明する図である。この例でも、図１６に示されるドローン３１の稼働事例と同様に、電池監視装置２０は、掃除ロボット３２に搭載され、組電池１を用いるアプリケーションにより充放電されている状態で周期的に電圧と電流と温度とを測定し、アプリケーションの待機時において低電流区間であることを検知すると、そのポイントで仮ＯＣＶを測定し、アプリケーション稼働時の定電流印加（つまり、充電又は放電）が行われた時に、組電池１のインピーダンスを算出するフローに移行し、ＳＯＨの劣化推定を行う。
　図１８は、電池監視装置２０と外部記憶装置１２との通信例を示す図である。電池監視装置２０は、ＡＧＶ３０に搭載され、記憶部１０に格納された各種データについて、通信部１１を介して、クラウドを構成する外部記憶装置１２と通信する。例えば、記憶部１０に格納されたＳＯＣ及びＳＯＨを外部記憶装置１２に出力することで記憶部１０と外部記憶装置１２とのデータを同期させたり、最新の二次電池の種類に応じたデータを外部記憶装置１２からダウンロードして記憶部１０のデータ（例えば、第１関係データ、第２関係データ、初期情報、電池モデルパラメータ）を更新することで高精度な電池状態推定を維持できたりする。外部記憶装置１２は、インターネット等の通信ネットワークを介して接続されたコンピュータ（サーバ）、又は、クラウド環境のサーバ等に接続又は搭載される。このようなケースでは、電池監視装置２０は、通信ネットワーク経由で、電池状態の推定に必要なプログラムをダウンロードしてもよい。
　以上のように、本実施の形態に係る電池監視装置２０は、直列又は並列に接続された二次電池Ｃ０～Ｃ７で構成される組電池１の状態を監視する装置であって、二次電池Ｃ０～Ｃ７の状態を測定する測定部１３と、測定された二次電池Ｃ０～Ｃ７の状態に基づいて二次電池Ｃ０～Ｃ７のＳＯＣ及びＳＯＨを計算して推定する計算部１４とを備え、測定部１３は、二次電池Ｃ０～Ｃ７の電圧を測定する電圧測定部３と、二次電池Ｃ０～Ｃ７に流れる電流を測定する電流測定部４とを有し、計算部１４は、少なくとも、組電池１に関するＳＯＣとＯＣＶとの関係を示す第１関係データ、及び、インピーダンスとＳＯＨとの関係を示す第２関係データを保持する記憶部１０と、二次電池Ｃ０～Ｃ７に流れる電流が閾値以下となる期間である低電流区間を特定し、低電流区間において電圧測定部３で得られた電圧を仮ＯＣＶとして特定し、特定した仮ＯＣＶと、過渡電流応答において電圧測定部３で得られた電圧値及び電流測定部４で得られた電流値とから二次電池Ｃ０～Ｃ７のインピーダンスを算出するインピーダンス算出部８ａと、インピーダンス算出部８ａで得られたインピーダンスを用いて第２関係データを参照することで二次電池Ｃ０～Ｃ７のＳＯＨを推定するＳＯＨ推定部９ａと、仮ＯＣＶに基づいて、第１関係データを参照することで二次電池Ｃ０～Ｃ７のＳＯＣを推定するＳＯＣ推定部９ｂとを備える。
　これにより、二次電池Ｃ０～Ｃ７に流れる電流が閾値以下となる期間である低電流区間が特定され、低電流区間における二次電池Ｃ０～Ｃ７の電圧を仮ＯＣＶとして用いることでＳＯＣ及びＳＯＨが推定されるので、二次電池が常に充放電される状態で使用される場合であっても、二次電池のＳＯＣ及びＳＯＨが正確に推定される。また、過渡応答電流から得た二次電池Ｃ０～Ｃ７のインピーダンスからＳＯＨを推定しているので、交流インピーダンス測定で必要とされる交流信号源等を必要とすることなく、組電池１の充電又は放電のタイミングを利用してＳＯＨを推定できる。
　ここで、ＳＯＣ推定部９ｂは、仮ＯＣＶ、インピーダンス算出部８ａで得られたインピーダンス、及び、過渡電流応答において電流測定部４で得られた電流値を用いて二次電池Ｃ０～Ｃ７のＯＣＶを第１ＯＣＶとして推定し、推定した第１ＯＣＶを用いて第１関係データを参照することで二次電池Ｃ０～Ｃ７のＳＯＣを推定する。これにより、仮ＯＣＶに対して、二次電池Ｃ０～Ｃ７の内部インピーダンスでの電圧降下を考慮した補正後の第１ＯＣＶを用いて二次電池Ｃ０～Ｃ７のＳＯＣが推定されるので、より正確なＳＯＣの推定が可能になる。
　また、電池監視装置２０は、さらに、電流測定部４で得られた電流値の積算値を算出する電流積算部８ｂを備え、ＳＯＣ推定部９ｂは、第１関係データを参照することで、仮ＯＣＶに対応するＳＯＣから、電流積算部８ｂで得られた積算値だけ差し引いたＳＯＣに対応するＯＣＶを初期ＯＣＶとして特定し、特定した初期ＯＣＶと第１ＯＣＶとの差分が閾値以上である場合に、第１ＯＣＶを用いて第１関係データにおける初期ＯＣＶを更新する。これにより、記憶部１０に格納された第１関係データが正確な第１ＯＣＶを用いて動的に更新され、正確なＳＯＣの推定が維持される。
　また、インピーダンス算出部８ａは、電流測定部４で繰り返し得られる電流値が閾値以下で、かつ、所定範囲内で一致する状態が所定回数以上連続する場合に、状態が連続している期間を低電流区間として特定する。これにより、低電流が検知される回数に基づいて低電流区間が特定される。
　あるいは、インピーダンス算出部８ａは、電流測定部４で繰り返し得られる電流値が閾値以下で、かつ、所定時間以上継続する場合に、電流値が継続している期間を低電流区間として特定する。これにより、低電流が検知される継続時間に基づいて低電流区間が特定される。
　また、第２関係データは、ワールブルグインピーダンスとＳＯＨとの関係を示し、インピーダンス算出部８ａは、二次電池Ｃ０～Ｃ７のワールブルグインピーダンスを算出し、ＳＯＨ推定部９ａは、予め求めた二次電池Ｃ０～Ｃ７の初期におけるワールブルグインピーダンスに対する、インピーダンス算出部８ａで算出されたワールブルグインピーダンスの増加率を算出し、算出した増加率を用いて第２関係データを参照することでＳＯＨを推定する。これにより、記憶部１０に格納されている第２関係データを参照することで、ワールブルグインピーダンスの増加率から二次電池Ｃ０～Ｃ７のＳＯＨが推定されるので、簡易に、正確なＳＯＨが推定される。
　また、電池監視装置２０は、測定部１３は、さらに、二次電池Ｃ０～Ｃ７の温度を測定する温度測定部２を有し、インピーダンス算出部８ａは、温度測定部２で得られた温度値を用いて、算出したインピーダンスを補正する。これにより、二次電池Ｃ０～Ｃ７のインピーダンスの温度依存性が抑制され、より正確なＳＯＣ及びＳＯＨが推定される。
　また、計算部１４は、さらに、少なくとも、ＳＯＣ推定部９ｂで推定されたＳＯＣ、及び、ＳＯＨ推定部９ａで推定されたＳＯＨを外部に出力する通信部１１を有する。これにより、電池監視装置２０を搭載しているＡＧＶ等の上位システムは、通信によって組電池１のＳＯＣ及びＳＯＨを取得し、組電池１の充放電の制御及び監視に利用することで、組電池１が過充電や過放電されることを抑制し、組電池１を効率的に長時間使うことが可能になる。
　また、通信部１１は、記憶部１０に格納されたデータを外部記憶装置１２に出力すること、及び、外部記憶装置１２に格納されたデータを受け取って記憶部１０に格納することを行う。これにより、記憶部１０と外部記憶装置１２とのデータを同期させたり、最新の二次電池の種類に応じたデータを記憶部１０にダウンロードして更新することで、高精度な電池状態推定を維持したりできる。
　また、インピーダンス算出部８ａは、二次電池Ｃ０～Ｃ７に流れる電流が０．２Ｃ以下となる期間を、低電流区間として、特定する。これにより、仮ＯＣＶとして、二次電池Ｃ０～Ｃ７の開放回路状態での端子電圧、つまり、本来のＯＣＶに近い値が得られ、正確なＳＯＣ及びＳＯＨが推定され得る。
　以上、本開示に係る電池監視装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の主旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、実施の形態における一部の構成要素を組み合わせて構築される別の形態も、本開示の範囲内に含まれる。
　例えば、上記実施の形態では、低電流区間で得た仮ＯＣＶから電池Ｃｎの内部インピーダンスでの電圧降下を補正した第１ＯＣＶを用いて第１関係データを参照することで電池ＣｎのＳＯＣを推定したが、低電流区間で流れる電流が小さい場合には、仮ＯＣＶを用いて第１関係データを参照することで電池ＣｎのＳＯＣを推定してもよい。
　また、上記実施の形態では、低電流区間の特定では、図９に示される調査回数を用いる例、あるいは、図１０に示される調査時間を用いる例が示されたが、いずれかの方法だけに限られず、例えば、低電流と判断するＣレート、調査回数及び調査時間の組み合わせによって低電流区間を特定してもよい。
　本開示は、リチウムイオン二次電池等の複数の二次電池で構成される組電池の状態を監視する電池監視装置として、特に、二次電池が常に充放電される状態で使用される場合であっても二次電池のＳＯＣ及びＳＯＨを推定できる電池監視装置として、例えば、ＡＧＶ、ドローン、掃除ロボット等に搭載される組電池の状態を監視する電池監視装置として、利用できる。
　１　組電池
　２　温度測定部
　３　電圧測定部
　４　電流測定部
　５　基準バイアス源
　６　タイミング信号生成部
　７　サーミスタ
　８　演算部
　８ａ　インピーダンス算出部（２点間）
　８ｂ　電流積算部
　９　推定部
　９ａ　ＳＯＨ推定部
　９ｂ　ＳＯＣ推定部
　１０　記憶部
　１１　通信部
　１２　外部記憶装置
　１３　測定部（ＣＭＵ）
　１４　計算部（ＢＭＵ）
　１５　上位システム
　２０　電池監視装置（ＢＭＳ）
　３０　ＡＧＶ
　３１　ドローン
　３２　掃除ロボット

Claims (10)

  1. 　直列又は並列に接続された複数の二次電池で構成される組電池の状態を監視する電池監視装置であって、
    　前記複数の二次電池の状態を測定する測定部と、
    　測定された前記複数の二次電池の状態に基づいて前記複数の二次電池のＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）及びＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｈｅａｌｔｈ）を計算して推定する計算部とを備え、
    　前記測定部は、
    　前記複数の二次電池の電圧を測定する電圧測定部と、
    　前記複数の二次電池に流れる電流を測定する電流測定部とを有し、
    　前記計算部は、
    　少なくとも、前記組電池に関するＳＯＣとＯＣＶ（Ｏｐｅｎ　Ｃｉｒｃｕｉｔ　Ｖｏｌｔａｇｅ）との関係を示す第１関係データ、及び、インピーダンスとＳＯＨとの関係を示す第２関係データを保持する記憶部と、
    　前記複数の二次電池に流れる電流が閾値以下となる期間である低電流区間を特定し、前記低電流区間において前記電圧測定部で得られた電圧を仮ＯＣＶとして特定し、特定した前記仮ＯＣＶと、過渡電流応答において前記電圧測定部で得られた電圧値及び前記電流測定部で得られた電流値とから前記複数の二次電池のインピーダンスを算出するインピーダンス算出部と、
    　前記インピーダンス算出部で得られた前記インピーダンスを用いて前記第２関係データを参照することで前記複数の二次電池のＳＯＨを推定するＳＯＨ推定部と、
    　前記仮ＯＣＶに基づいて、前記第１関係データを参照することで前記複数の二次電池のＳＯＣを推定するＳＯＣ推定部とを備える、
    　電池監視装置。
  2. 　前記ＳＯＣ推定部は、前記仮ＯＣＶ、前記インピーダンス算出部で得られた前記インピーダンス、及び、前記過渡電流応答において前記電流測定部で得られた前記電流値を用いて前記複数の二次電池のＯＣＶを第１ＯＣＶとして推定し、推定した前記第１ＯＣＶを用いて前記第１関係データを参照することで前記複数の二次電池のＳＯＣを推定する、
    　請求項１記載の電池監視装置。
  3. 　さらに、前記電流測定部で得られた電流値の積算値を算出する電流積算部を備え、
    　前記ＳＯＣ推定部は、前記第１関係データを参照することで、前記仮ＯＣＶに対応するＳＯＣから、前記電流積算部で得られた前記積算値だけ差し引いたＳＯＣに対応するＯＣＶを初期ＯＣＶとして特定し、特定した前記初期ＯＣＶと前記第１ＯＣＶとの差分が閾値以上である場合に、前記第１ＯＣＶを用いて前記第１関係データにおける初期ＯＣＶを更新する、
    　請求項２記載の電池監視装置。
  4. 　前記インピーダンス算出部は、前記電流測定部で繰り返し得られる電流値が閾値以下で、かつ、所定範囲内で一致する状態が所定回数以上連続する場合に、前記状態が連続している期間を前記低電流区間として特定する、
    　請求項１～３のいずれか１項に記載の電池監視装置。
  5. 　前記インピーダンス算出部は、前記電流測定部で繰り返し得られる電流値が閾値以下で、かつ、所定時間以上継続する場合に、前記電流値が継続している期間を前記低電流区間として特定する、
    　請求項１～３のいずれか１項に記載の電池監視装置。
  6. 　前記第２関係データは、ワールブルグインピーダンスとＳＯＨとの関係を示し、
    　前記インピーダンス算出部は、前記複数の二次電池のワールブルグインピーダンスを算出し、
    　前記ＳＯＨ推定部は、予め求めた前記複数の二次電池の初期におけるワールブルグインピーダンスに対する、前記インピーダンス算出部で算出された前記ワールブルグインピーダンスの増加率を算出し、算出した前記増加率を用いて前記第２関係データを参照することで前記ＳＯＨを推定する、
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の電池監視装置。
  7. 　前記測定部は、さらに、前記複数の二次電池の温度を測定する温度測定部を有し、
    　前記インピーダンス算出部は、前記温度測定部で得られた温度値を用いて、算出した前記インピーダンスを補正する、
    　請求項１～６のいずれか１項に記載の電池監視装置。
  8. 　前記計算部は、さらに、少なくとも、前記ＳＯＣ推定部で推定された前記ＳＯＣ、及び、前記ＳＯＨ推定部で推定された前記ＳＯＨを外部に出力する通信部を有する、
    　請求項１～７のいずれか１項に記載の電池監視装置。
  9. 　前記通信部は、前記記憶部に格納されたデータを外部記憶装置に出力すること、及び、前記外部記憶装置に格納されたデータを受け取って前記記憶部に格納することを行う、
    　請求項８に記載の電池監視装置。
  10. 　前記インピーダンス算出部は、前記複数の二次電池に流れる電流が０．２Ｃ以下となる期間を、前記低電流区間として、特定する、
    　請求項１～９のいずれか１項に記載の電池監視装置。
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