WO2023238363A1

WO2023238363A1 - 並列電池管理装置および並列電池制御システム

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Publication number: WO2023238363A1
Application number: PCT/JP2022/023402
Authority: WO
Inventors: 智己竹上
Original assignee: 三菱電機株式会社
Priority date: 2022-06-10
Filing date: 2022-06-10
Publication date: 2023-12-14
Also published as: JPWO2023238363A1; JP7317247B1

Abstract

２以上の電池が並列接続された並列電池（２）を管理する並列電池管理装置（１）であって、電流検出装置（３）が検出する並列電池（２）の検出電流および電圧検出装置（４）が検出する並列電池（２）の検出電圧に基づき、並列電池（２）の電池情報を提供する電池情報提供部（１１）と、並列電池（２）の状態空間モデルを用いて、検出電流、検出電圧および電池情報に基づき、並列電池（２）の内部状態を推定し、状態推定値を出力する状態推定部（１２）と、並列電池（２）の充放電負荷に関する負荷情報を提供する負荷情報提供部（１３）と、状態推定値、電池情報および負荷情報に基づき、並列電池（２）を管理する指令値を出力する制御部（１４）と、を備える。

Description

並列電池管理装置および並列電池制御システム

　本願は、並列電池管理装置および並列電池制御システムに関するものである。

　環境負荷低減のため、ＥＶ（電気自動車：Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｖｅｈｉｃｌｅ）、ＨＥＶ（ハイブリッド電気自動車：Ｈｙｂｒｉｄ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｖｅｈｉｃｌｅ）、ＰＨＶ（プラグインハイブリッド自動車：Ｐｌｕｇ－ｉｎ　Ｈｙｂｒｉｄ　Ｖｅｈｉｃｌｅ）などの電動車両が実用化されている。さらには、電動航空機などの開発も進んでいる。また、再生可能エネルギーの活用のための定置用蓄電システムも普及している。

　これらの機器には、リチウムイオン電池をはじめとした電池が用いられている。電池の性能は個体差、劣化度、温度などに応じて変動することが知られている。また、電池は使用および時間の経過とともに劣化が進行し、その進行速度も使い方、使用環境などに左右されることが知られている。それゆえ、電池の最適な運用には、電池の現在性能の把握と、現在性能に応じた充放電制御が重要となる。

　近年、特にリチウムイオン電池の普及に伴い、中古電池が大量に発生しつつあり、中古電池を並列接続した並列電池のリユースが検討されている。特性の異なる電池を並列接続すると電流に分布が生じるため、使用方法によっては特定の電池に大電流が流れるなどして、劣化が促進される可能性がある。また、各電池の性能特性および内部状態に応じ、並列電池の入出力性能は時々刻々と変動する。そこで、並列電池の最適運用のための、現在性能と状態の把握と、現在性能と状態に応じた充放電制御が求められている。

　特許文献１に記載のハイブリッド二次電池の状態推定装置では、特性の異なる２つの電池を接続した並列電池を対象に、拡張カルマンフィルタを適用することで電圧と各電池の電流から各電池の充電状態（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　ｃｈａｒｇｅ）を求めている。また、特許文献２に記載の電池システムでは、並列接続された複数の二次電池を含んで構成される組電池を対象に、各電池の抵抗ばらつきにより生じる電流ばらつきを推定している。さらに、二次電池間の開回路電圧（ＯＣＶ：Ｏｐｅｎ　ｃｉｒｃｕｉｔ　ｖｏｌｔａｇｅ）の差から電池間の循環電流も算出し、電流ばらつきとＯＣＶ差に基づき最大電流を推定し制御に利用している。

特許第６２３８３２６号（段落００５２、図１）特開２０１８－１３７１７１号（段落００１３～００５８、図１）

　しかしながら、特許文献１の方法は、状態推定結果を並列電池の最適運用のために活用する具体的方法は説明されていないだけでなく、２並列の場合にしか適用することができないという問題があった。また、特許文献２の方法では、任意のＮ個の電池を並列接続したＮ並列電池の最適運用のための具体的制御方法が説明されているが、電流ばらつきと循環電流の推定には事前に用意されたマップまたはテーブルを用いるとされており、電池モデルに基づき並列電池の性能と状態を理論的に導出しているわけではない。それゆえ、電池の個体差、劣化度差、環境温度、充放電履歴などに応じた各電池の性能と状態を精度良く把握するには限界があるという問題があった。

　本願は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、Ｎ並列電池の性能・状態推定に基づく充放電制御による最適運用を可能とする並列電池管理装置および並列電池制御システムを提供することを目的とする。

　本願に開示される並列電池管理装置は、２以上の電池が並列接続された並列電池を管理する並列電池管理装置であって、前記並列電池の電流および前記並列電池の電圧に基づく前記並列電池の電池情報を提供する電池情報提供部と、前記並列電池の状態空間モデルを用いて、前記電流、前記電圧および前記電池情報に基づき、前記並列電池の内部状態を推定し、状態推定値を出力する状態推定部と、前記状態推定値および前記電池情報に基づき、前記並列電池を管理する指令値を出力する制御部と、を備えたことを特徴とする。

　本願に開示される並列電池管理制御システムは、上記記載の並列電池管理装置と、前記並列電池から前記電流を検出し前記並列電池管理装置に出力する電流検出装置と、前記並列電池から前記電圧を検出し前記並列電池管理装置に出力する電圧検出装置と、前記並列電池の充放電負荷を決定する電力変換装置と、前記電流および前記電圧に基づき前記並列電池管理装置から出力される前記指令値により前記電力変換装置を制御する制御装置と、を備えたことを特徴とする。

　本願によれば、２以上並列接続した並列電池の状態空間モデルに基づき各電池の状態を推定し、推定した状態に基づき充放電電流を制御することで、並列電池の最適な運用が可能となる。

実施の形態１に係る並列電池管理装置を含む並列電池制御システムの構成を示す図である。実施の形態１に係る並列電池管理装置で管理する並列電池の構成を示す図である。実施の形態１に係る並列電池管理装置の構成を示す図である。実施の形態１に係る並列電池管理装置のハードウエアの構成を示す図である。実施の形態１に係る並列電池管理装置での単電池の等価回路モデルを示す図である。実施の形態１に係る並列電池管理装置の動作を説明するためのフローチャート図である。実施の形態１に係る並列電池管理装置で用いられる式１８を示す図である。実施の形態１に係る並列電池管理装置で用いられる式１９を示す図である。実施の形態１に係る並列電池管理装置で用いられる式２０を示す図である。実施の形態１に係る並列電池管理装置で用いられる式２１を示す図である。実施の形態１に係る並列電池管理装置で用いられる式２２を示す図である。

　以下、本願を実施するための実施の形態に係る並列電池管理装置について、図面を参照して詳細に説明する。なお、各図において同一符号は同一もしくは相当部分を示している。

　実施の形態１．
　図１は、実施の形態１に係る並列電池管理装置１を含む並列電池制御システム１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、並列電池制御システム１００は、並列電池管理装置１と、並列電池２と、電流検出装置３と、電圧検出装置４と、制御装置５と、電力変換装置６とを備える。

　並列電池管理装置１は、並列電池２を管理する装置である。管理とは、並列電池２の性能、内部状態または劣化状態の把握と、並列電池２の充放電時の電流または最大電流の決定とを含む。管理対象の並列電池２は、Ｎ個（Ｎは２以上の任意の自然数）の電池が並列接続されて構成されているものとする。

　図２は、実施の形態１に係る並列電池管理装置１で管理する並列電池２の構成を示すブロック図である。図２に示すように、並列電池２は、２以上の電池２１_１、２１_２、・・・、２１_Ｎが並列に接続されている。また、必須ではないが、各電池の先にはそれぞれスイッチ２２_１、２２_２、・・・、２２_Ｎが備わっていてもよい。また、必須ではないが、１個以上の電池の電流を検出できるよう電流検出器（図示せず）が内部に備わっていてもよい。各列の電池２１_１、２１_２、・・・、２１_Ｎも、単電池とは限らず、単電池の任意の直並列接続で構成された電池モジュールであってもよい。つまり、Ｎ並列電池といっても、別の観点でみれば異なる並列接続数Ｍ（≠Ｎ）によるＭ並列電池であってもよい。以下では、ある観点での各列を構成するひとかたまりの直並列電池のことを便宜上単電池と呼び、並列電池２と区別する。また、各列の単電池は、異なる特性、異なる劣化度の同種電池であってもよいし、異なる種類、異なる電池製品による異種電池であってもよい。つまり、特性の相異なるＮ個の電池の並列接続によるＮ並列電池であってもよい。また、並列電池２が内部に含む電池セルは、典型的にはリチウムイオン電池である。他に、鉛電池、ニッケル水素電池、全固体電池、リチウムイオンキャパシタなどでもよく、任意の電池が含まれていても良い。

　次に、実施の形態１に係る並列電池管理装置１の構成について、図３を参照して説明する。図３は、実施の形態１に係る並列電池管理装置１の構成を示すブロック図である。図３に示すように、並列電池管理装置１は、電池情報提供部１１と、状態推定部１２と、負荷情報提供部１３と、制御部１４とを備える。

　なお、並列電池管理装置１は、ハードウエアの一例を図４に示すように、プロセッサ１５と記憶装置１６から構成される。記憶装置は図示していないが、ランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置と、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置とを具備する。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を具備してもよい。プロセッサ１５は、記憶装置１６から入力されたプログラムを実行する。この場合、補助記憶装置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ１５にプログラムが入力される。また、プロセッサ１５は、演算結果等のデータを記憶装置１６の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。

　並列電池管理装置１を構成する各部の機能、即ち電池情報提供部１１、状態推定部１２、負荷情報提供部１３、制御部１４の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせにより実現される。ソフトウェアおよびファームウェアは、プログラムとして記述されており、記憶装置１６に格納されている。プロセッサ１５は、記憶装置１６に記憶されたプログラムを読み出して、そのプログラムを実行することにより、並列電池管理装置１の各部の機能を実現する。

　電流検出装置３は、図１に示すように、並列電池２の電流Ｉを検出し出力する。ただし電流検出装置３は、並列電池２の電流Ｉに加え、１つ以上の単電池ｉ∈｛１，２，・・・，Ｎ｝の電流Ｉｉを検出し出力してもよい。単電池の電圧検出装置４は、並列電池２の電圧Ｖを検出し出力する。

　以下、時系列データのサンプリング周期はｔｓ秒であるとする。

　電池情報提供部１１は、図３に示すように、単電池に関する情報を提供する。典型的には、単電池のＳＯＣとＯＣＶとの関係、いわゆるＳＯＣ－ＯＣＶ特性の情報を提供する。または、電気量とＯＣＶとの関係の情報を提供してもよい。また、状態空間モデルに登場するモデルパラメータの一部または全部を提供してもよい。

　状態推定部１２は、検出電流と検出電圧と電池情報提供部１１から提供される情報に基づいて、並列電池２の状態空間モデルに基づき並列電池２の状態を推定する。具体的な状態空間モデルと状態推定手法については後述する。なお、電池情報提供部１１から提供されないモデルパラメータは、状態推定部１２が内部に保有しているか、後述する状態とモデルパラメータの同時推定などの公知の方法により推定する。

　負荷情報提供部１３は、並列電池２の充放電負荷要求に関する情報を提供する。具体的には、少なくとも並列電池２の電流、電圧、電力のうちの少なくとも２つを含む。負荷情報には、将来の任意の時刻までの予測情報が含まれていてもよい。

　制御部１４は、状態推定部１２が出力する状態推定値と、電池情報提供部１１が出力する電池情報と、負荷情報提供部１３が出力する負荷情報と、に基づいて、並列電池２の制御指令値を出力する。具体的には、最大電流および／または最大電力の指令値を出力する。並列電池２においては、同じ電流に対しても、内部状態に応じて、単電池に流れる電流はさまざまな値をとりうる。それゆえ、内部状態に応じて、単電池の仕様、特性などにより定まる単電池の電流上限値を超えないように並列電池２の電流を制限する。また、将来負荷予測が利用できる場合、出力する指令値は、将来の任意の時刻までの最大電流および／または最大電力の時変な指令値であってもよい。並列電池２に対する負荷および内部状態に応じて単電池に流れる電流は時々刻々と変わるため、単電池の電流上限値を超えないようにするための並列電池２への指令値もまた時変のものとなる。

　制御装置５は、制御部１４が出力する指令値に従うようにして、電力変換装置６を制御する。

　電力変換装置６は、制御装置５による制御により動作し、制御部１４が出力する指令値に従うようにして、並列電池２の充放電負荷を決定する。

　以下、並列電池２の状態空間モデル、状態推定方法、制御方法の詳細な技術内容を説明する。

　＜単電池と並列電池の特性＞
　並列電池２の電流と電圧の関係式は、並列電池２の電圧と全ての単電池の電圧が等しいから、

と表される。ここで、ｒ_ｉは単電池ｉの直流抵抗、η_ｉは単電池ｉの直流成分以外の過電圧、ＯＣＶ_ｉは単電池ｉのＯＣＶを表わす。

　過電圧η_ｉは、電池内部のＬｉイオンの拡散現象などに由来し、最も簡単には抵抗素子ｒ_ｄｉとコンデンサ素子ｃ_ｄｉの並列接続によりモデル化される。この場合、過電圧η_ｉは、

となる。ここで、τ_ｄｉ＝ｒ_ｄｉｃ_ｄｉは過電圧の時定数である。ただし、過電圧の計算には公知のさまざまなモデルが利用可能であり、過電圧の状態方程式は式（２）に限定されない。たとえば、複数個のＣＲ並列素子を直列接続した構成、カウエル型、フォスター型と呼ばれる構成など、さまざまな構成が利用可能である。

　図５は、式（１）および式（２）で仮定されている単電池ｉの等価回路モデルを示す図である。ここでは、単電池ｉの等価回路モデルとして、過電圧の直流成分を表わすｒ_ｉ、過渡的な応答を表わすｒ_ｄｉとｃ_ｄｉの並列素子、およびＯＣＶ_ｉを直列接続したものを用いている。

　単電池の開回路電圧ＯＣＶ_ｉは、単電池の電気量ｑ_ｉとの関係を表わす関数ｆ_ｉにより、

と求められる。ここで、ｆ_ｉはある単調非減少関数であり、区分線形関数、スプライン関数、多項式近似関数、その他任意の関数形であってよい。

　一方、並列電池の電流と単電池の電流とのあいだには、キルヒホッフの電流則により、等式、

が成り立つ。

　よって、式（１）、式（３）および式（４）より、並列電池の電流と電圧の関係は、

となる。

　また、式（１）と式（４）から電圧を消去すると、並列電池の電流と単電池の電流の関係は、

と表される。ここから、

を数値的に計算すれば単電池電流が求まる。しかしながら、計算の効率性、状態空間モデルの構築、状態推定技術の適用を考えたとき、逆行列Ｍ^∧－１を直接計算できることが望ましい。とくに、Ｎ＝２の場合などは容易に計算できるが、Ｎ≧３でＮが大きくなればなるほど、逆行列の数値計算に必要な計算量は指数的に大きくなる。逆行列Ｍ^∧－１は、以下のようにして導出可能である。

　＜逆行列の解析解による単電池電流の導出＞
　まず、行列Mを、ｍ１×ｍ１、ｍ１×ｍ２、ｍ２×ｍ１、ｍ２×ｍ２のブロック正方行列Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを用いて、

と表せるとする。このとき、Ｄが正則ならば、Ｓｃｈｕｒ補行列が、

と定義される。そして、Ｓが正則ならば、逆行列に関する等式、

が成り立つことが知られている。この等式を利用すれば、逆行列Ｍ^∧－１の計算が右辺の各ブロック要素の計算に帰着されるため、逆行列がより簡単に求まることがある。

　そこで、式（８）に対応するものとして、式（６）の行列Ｍを、

と表わす。ここで、

はそれぞれ（Ｎ－１）×１のベクトルであり、

は（Ｎ－１）×（Ｎ－１）の対角行列である。このとき、Ｄの対角成分は正の抵抗値であるからＤは正則であり、Ｓｃｈｕｒ補行列を、

と定義し計算することができる。このとき、ｓは明らかに正則だから、式（１０）の関係式を利用すると、

となる。ただし、二つ目の等号では、ｓ^∧－１がスカラーであることを用いた。

　以下、式（１５）の各ブロック要素を計算すると、（１，２）ブロック要素は、

となる。つぎに、（２，１）ブロック要素は、

となる。さらに、（２，２）ブロック要素は、

となる。

　最後に、各ブロック要素の計算結果に基づき、式（１５）を計算すると、

となる。以上より、逆行列を求めることができた。

　よって、単電池電流は

となる。

　＜並列電池の状態空間モデル＞
　式（３）と式（２０）より、単電池ｉの電気量ｑ_ｉに関する状態方程式は、

となる。

　また、単電池ｉの過電圧η_ｉに関する状態方程式は、式（２）、式（３）および式（２０）より、

となる。

　一方、式（５）を変形すると、出力方程式は、

となる。

　ただし、

である。

　よって、式（２１）、式（２２）および式（２３）をまとめると、並列電池の状態空間モデルは、

となる。

　＜並列電池の状態空間モデルの線形解析＞
　式（２５）の非線形性は単電池ｉのＯＣＶ関数ｆ_ｉの非線形性に由来するため、これを線形近似することを考える。そのためにまず、並列電池の電気量ｑ_ｂに対し並列電池のＯＣＶ特性を、

とする。

　このとき、並列電池の休止平衡時の単電池ｉの電気量を

とすると、ｑ_ｂと

との間には、

という関係が成り立ち、

はｑ_ｂに対し一意に決まる。

　なお、ＯＣＶ関数ｆ_ｂは、一般的なＯＣＶの計測方法を並列電池に対し適用することでも取得できるし、各単電池のＯＣＶ関数ｆ_ｉから算出することでも取得できる。後者の方法で算出する場合、具体的には、式（２６）および式（２８）より、複数のＯＣＶに対し、

の計算を実行し、ｑ_ｂとＯＣＶとの一対一の対応関係を取得のうえ関数化すればよい。

　さて、ＯＣＶ関数ｆ_ｉ（ｑ_ｉ）を点、

の周りで線形近似すると、

となる。よって、

となるから、式（２１）、式（２２）および式（３２）より、式（２５）の状態方程式は、係数行列Ａ_ｑ、Ａ_ηを用いて、

と線形状態方程式で表すことができる。出力方程式についても同様である。

　このとき、式（３３）の状態方程式の解は、初期時刻をｔ＝０、初期状態を、

とすると、

と表わされる。

　状態方程式の解は、並列電池の充放電制御に活用可能である。また、特殊な入力電流のときには式（３５）の解析解が得られるため、これを利用すれば精確かつ高速に式（３５）を計算することができる。

　一例として、定電流Ｉ_ｂ＝Ｉ_ｃが継続的に入力されることを仮定すると、式（３５）は、

となり、任意の時刻ｔでの状態が繰り返し計算不要で解析的に求まる。ただし、Ｅは単位行列である。さらに、

であることから、任意の時刻tでの

が求まる。

　別の例として、電流Ｉ_ｂ＝０の休止状態を考える。このとき、式（３５）から即座に、

となり、単電池の電流Ｉ_ｉについても、

から求まる。以上が線形解析の例である。

　なお、状態空間モデルの構築には自由度がある。たとえば、簡単な変換により、状態量として単電池ｉの電気量ｑ_ｉにかえて単電池ｉの充電状態ＳＯＣ_ｉ＝ｑ_ｉ／ＦＣＣ_ｉを用いた状態空間モデルを構築してもよい。ただし、ＦＣＣ_ｉは単電池ｉの満充電容量（ＦＣＣ：Ｆｕｌｌ　ｃｈａｒｇｅ　ｃａｐａｃｉｔｙ）である。

　たとえば、式（６）は単電池ｉ＝１を基準として立式しているため、そこから導かれた状態空間モデルもまた単電池ｉ＝１を基準とした式となっているが、ｉ≠１であるような単電池ｉを基準として立式してもよい。その場合も、本願と同様にして状態空間モデルを導出できる。

　また、状態方程式および／または出力方程式を追加しても良い。たとえば、並列電池の電気量ｑ_ｂに関する状態方程式、

を加えてもよい。並列電池の電気量ｑ_ｂと各単電池の電気量ｑ_ｉとの間には、

の関係が常に成り立つから、ｑ_ｂを状態変数に含める場合、ｑ_１、・・・、ｑ_Ｎのうちの任意の１個は必ずしも状態変数に含まなくてもよいことになる。

　また、ｑ_ｂとｑ_１、・・・、ｑ_ＮのＮ＋１個を全て状態変数に含めたうえで、式（４２）でｑ_ｂを右辺に移行した等式を出力方程式に含めてもよい。この場合、後述するカルマンフィルタなどの推定手法を適用するにあたっては、式（４２）に対する観測ノイズをゼロとすればよい。ただし、式（４２）をソフト制約と捉え、微小な観測ノイズを仮定してモデル化することも可能である。

　また、状態変数に他のモデルパラメータ、たとえばｒ_ｉ、ｒ_ｄｉ、ｃ_ｄｉ、τ_ｄｉなどを含めてもよい。こうした方法は、後述する推定手法を適用するにあたり、状態とパラメータの同時推定を実現する公知の技術である。この方法を用いれば、モデルパラメータの正しい値を事前に保有しておく必要がなくなり、モデルパラメータの個体差、温度依存性、劣化依存性などに由来する変動にも対応可能となる。

　また、ある単電池ｐの電流Ｉ_ｐが計測できる場合には、式（２０）より、

を出力方程式に加えてもよい。２個以上の単電池の電流が計測できる場合、各電池に対応する複数の式（４３）を出力方程式に加えてもよい。

　このように、単電池のモデルの種類、状態変数の設定などにより、状態空間モデルの数式は異なってくるが、本願と同様または類似の手順によりＮ並列電池の状態空間モデルを導出可能であり、Ｎ並列電池の状態空間モデルは本願に記述した表現のみに制限されない。

　＜状態・パラメータ推定手法の適用方法＞
　構築した状態空間モデルに対しては、既存のさまざまな状態・パラメータ推定手法が適用可能である。たとえば、典型的には最小二乗法、カルマンフィルタ、粒子フィルタ、ＭＣＭＣ（Ｍａｒｋｏｖ　ｃｈａｉｎ　Ｍｏｎｔｅ　Ｃａｒｌｏ　ｍｅｔｈｏｄｓ）等である。これらの技術には、オフラインデータ一括処理の手法、オンライン処理に適した逐次推定手法、両者の中間的な固定区間一括処理の手法など、さまざまなバリエーションが存在し、問題設定、利用可能な計算資源等に応じて使い分けることが可能である。

　また、状態空間モデルの種類に応じて異なる手法が知られている。たとえば、カルマンフィルタにおいては、線形状態空間モデルには線形カルマンフィルタ、非線形カルマンフィルタにはＥＫＦ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ　Ｋａｌｍａｎ　Ｆｉｌｔｅｒ）、ＵＫＦ（Ｕｎｓｃｅｎｔｅｄ　Ｋａｌｍａｎ　Ｆｉｌｔｅｒ）などの手法を適用することが可能である。

　推定技術は、公知の方法により連続時間の状態空間モデルを離散時間の状態空間モデルに変換することで適用可能となる。具体的には、微分方程式の数値解法であるオイラー法、ルンゲ＝クッタ法などが利用可能である。ゼロ次ホールドなどによる変換も利用可能である。

　これらの方法により、式（２５）は、

に変換される。ただし、離散時間ｋと連続時間ｔの間にはサンプリング周期ｔ_ｓに対しｔ＝ｋｔ_ｓの関係が成り立つ。

　＜並列電池管理装置による管理の一例＞
　並列電池管理装置１による管理の一例を、図６を用いて説明する。

　まず最初に、状態推定部１２が、並列電池２の電流・電圧データと電池情報を取得する（図６のステップＳ６０１）。

　続いて、状態推定部１２が、取得したデータから並列電池２の所定の状態空間モデルから所定の推定手法により並列電池２の状態を推定する（図６のステップＳ６０２）。

　次いで、制御部１４が、電池情報と状態推定値と負荷情報から制御指令値を決定する（図６のステップＳ６０３）。

　続いて、制御部１４が、決定した制御指令値を制御装置５に送信する（図６のステップＳ６０４）。

　次いで、制御装置５が、送信されてきた制御指令値に従い電力変換装置６を制御する（図６のステップＳ６０５）。

　最後に、電力変換装置６が、制御装置５の制御により動作し、並列電池２の充放電を制御する（図６のステップＳ６０６）。

　なお、負荷情報として並列電池への要求電力負荷ｐのみが与えられることもある。この場合にも、Ｐ_ｂ＝ＶＩ_ｂの関係と式（５）とから、以下のように電圧を消去して並列電池の電流を求めることができる。

　この等式を用いれば、電力負荷情報に対しても並列電池の状態空間モデルを利用可能である。

　このように、本願で定式化した状態空間モデルを用いることで、任意のＮに対するＮ並列電池動特性を高精度かつに算出できる。また、将来の負荷情報が与えられている場合、本モデルと将来負荷に基づき並列電池の将来に渡る電圧の算出することができ、充放電制御などに活用できる。とくに、Ｎ≧３であるような多並列電池であっても、Ｎの大きさに関わらず状態空間モデルを構築可能である。

　式（７）の逆行列Ｍ^∧－１の解析解を用いた並列電池の状態空間モデルを構成することで、Ｎが大きい場合にも少ない計算量で電池動作を計算可能である。一般に、Ｎ×Ｎの逆行列の数値計算には計算手法に応じて０（Ｎ^２）から０（Ｎ^３）程度の計算量が必要となるため、並列数Nが大きいほど逆行列の数値計算にはより大きな計算コストがかかる。ゆえに、とくにＮ≧３であるような多並列電池においては、逆行列の解析解を用いることのメリットが大きくなる。また、並列電池の電流を入力とした状態方程式を陽に記述でき、公知の推定技術を容易に適用することが可能である。

　単電池の過電圧をコンデンサ素子と抵抗素子の組み合わせで表現し、コンデンサの電圧または電気量を状態方程式に含めることで、より高精度に並列電池の過渡応答の算出、内部状態の推定などを実行可能となる。

　状態空間モデルを線形近似した線形状態空間モデルを構成することで、計算コストの削減および特別な条件下での解析解の導出が可能となる。導出した解析解は計算コストの削減につながり、かつ最適制御に活用可能となる。

　単電池の電流と並列電池の電流との関係式を出力方程式に含めることで、並列電池の電流に加え１個以上の単電池の電流も計測できる状況において、計測した単電池の電流を状態推定に活用し推定精度を向上させることが可能となる。

　状態空間モデルの状態推定において、たとえば非線形カルマンフィルタを用いることで、状態空間モデルが非線形であっても精度良く内部状態を推定可能となる。また、１個以上の単電池の電流も計測できる状況においては、カルマンフィルタにより計測値を最大限活用して推定精度を向上させることができる。

　非線形カルマンフィルタにおいて、少なくとも１つのモデルパラメータ、たとえば単電池の満充電容量ＦＣＣ_ｉ、抵抗素子ｒ_ｉ、ｒ_ｄｉ、コンデンサ素子ｃ_ｄｉなど、を状態変数に含めることで、モデルパラメータが未知の場合、あるいは変動する場合などにおいても推定することが可能となる。

　状態空間モデルに基づく状態推定値を用いることで、並列電池の充放電を最適に制御することが可能となる。並列電池のある電流と電圧を実現するにあたり、単電池の内部状態はさまざま組み合わせが考えられ、それに応じて単電池の電流もさまざまに異なる値となる。それゆえ、状態推定値を利用することで、単電池の電流を把握し、単電池が劣化しないように並列電池の電流を制限したり、逆に性能を高めるように電流制限を緩めたりすることが可能となる。たとえば、放電の時間が続き単電池のＯＣＶの偏りが大きくなっている場合、そこからさらに放電するときの並列電池の電流はより厳しく制限する必要がある。逆に、そこから充電に切り替わる場合は、放電側にＯＣＶの偏りが生じているぶん、短時間であれば通常時よりも大電流で充電できる可能性がある。状態空間モデルおよび状態推定結果を利用することで、こうした充放電制御を定量的に精度よく実行することができる。なお、単電池の最大電流は、仕様書で定められたＣレート、電池の温度、ＳＯＣ、劣化度などの条件を考慮して決めればよい。

　並列電池の制御指令値は、負荷要求に対し制限をかけるものとして常に行われる必要はなく、そのとき、あるいは将来のある時刻において並列電池が出せる最大電流または最大電力の値であってもよい。このようにすれば、通常時は負荷要求を満たしつつ、並列電池にとって過酷な条件で使用された場合にのみ並列電池の充放電が制限されることになるので、ユーザビリティの低下を最小限に抑えることができる。

　並列電池動作中の単電池のＯＣＶの偏りが並列電池の性能および単電池の劣化に影響を及ぼす。それゆえ、単電池のＯＣＶの推定値と、並列電池のＯＣＶ、すなわち単電池の平衡時のＯＣＶ、との差を把握し、それに基づいて制御指令値を決定するようにすれば、並列電池の予期せぬ性能低下を未然に防いだり、単電池の劣化を抑制することが可能となる。

　将来の負荷要求が利用可能な場合、状態空間モデルと将来負荷に基づき並列電池の将来に渡る電圧の算出することができ、充放電制御などに活用可能となる。

　定電流が続くときには、線形状態空間モデルの状態方程式の解析解が利用可能である。解析解を用いれば、数値計算不要で瞬時に将来の内部状態および単電池電流を算出可能であり、現在から将来に渡る制御指令値を決定するうえで有用である。

　同様に、電流ゼロの休止が続くときには、技術詳細で説明したとおり、線形状態空間モデルの状態方程式の解析解が利用可能である。とくに、休止中は並列電池のＯＣＶが一定であり、単電池のＯＣＶが並列電池のＯＣＶに漸近していくことから、並列電池のＯＣＶに対する電気量ｑ_ｂに対応する平衡時の単電池電気量

のまわりでの線形近似の近似精度は高いと考えられる。それゆえ、精度良く単電池ＯＣＶの変動を予測して制御指令値の算出に活用することができる。

　並列電池、電流検出装置、電圧検出装置、並列電池管理装置、制御装置、電力変換器を含む制御システムを構成することで、実際に電池の充放電を効率的に制御するシステムを実現することができる。

　以上のように、本実施の形態１に係る並列電池管理装置１によれば、２以上の電池が並列接続された並列電池２を管理する並列電池管理装置１であって、電流検出装置３が検出する並列電池２の検出電流および電圧検出装置４が検出する並列電池２の検出電圧に基づく並列電池２の電池情報を提供する電池情報提供部１１と、並列電池２の状態を表す状態方程式からなる状態空間モデルを用いて、検出電流、検出電圧および電池情報に基づき、並列電池２の内部状態を推定し、状態推定値を出力する状態推定部１２と、並列電池２の充放電負荷に関する負荷情報を提供する負荷情報提供部１３と、状態推定値、電池情報および負荷情報に基づき、並列電池２を管理する指令値を出力する制御部１４と、を備えるようにしたので、並列電池の最適な運用が可能となる。

　本願は、様々な例示的な実施の形態が記載されているが、実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。

　１　並列電池管理装置、２　並列電池、３　電流検出装置、４　電圧検出装置、５　制御装置、６　電力変換装置、１１　電池情報提供部、１２　状態推定部、１３　負荷情報提供部、１４　制御部、１００　並列電池制御システム。

Claims

　２以上の電池を並列接続した並列電池を管理する並列電池管理装置であって、
　電流検出装置が検出する前記並列電池の検出電流および電圧検出装置が検出する前記並列電池の検出電圧に基づき、前記並列電池の電池情報を提供する電池情報提供部と、
　前記並列電池の状態を表す状態方程式からなる状態空間モデルを用いて、前記検出電流、前記検出電圧および前記電池情報に基づき、前記並列電池の内部状態を推定し、状態推定値を出力する状態推定部と、
　前記状態推定値および前記電池情報に基づき、前記並列電池を制御する指令値を出力する制御部と、
を備えたことを特徴とする並列電池管理装置。
　前記並列電池は、３以上の前記電池を並列接続したことを特徴とする請求項１に記載の並列電池管理装置。
　前記電池情報は、前記並列電池を構成する電池のＳＯＣとＯＣＶとの関係および電気量とＯＣＶとの関係の情報を含むことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の並列電池管理装置。
　前記並列電池の充放電負荷に関する負荷情報を提供する負荷情報提供部を備え、前記制御部は、前記状態推定値、前記電池情報および前記負荷情報に基づき、前記並列電池を制御する指令値を出力することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の並列電池管理装置。
　前記負荷情報は、現在要求する前記並列電池の電流値、電圧値および電力値のうちの少なくとも２つの情報を含むことを特徴とする請求項４に記載の並列電池管理装置。
　前記負荷情報は、将来の予測される負荷の情報を含み、前記制御部は、前記負荷の予測に基づき前記指令値を算出することを特徴とする請求項５に記載の並列電池管理装置。
　前記状態空間モデルは、前記並列電池の電圧等式と電流等式で構成される連立方程式の解析解に基づくことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の並列電池管理装置。
　前記状態空間モデルは、前記並列電池の過電圧を抵抗素子とコンデンサ素子との組み合わせで表現した等価回路モデルを用い、前記コンデンサ素子の電荷量または電圧を状態量として含むことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の並列電池管理装置。
　前記状態空間モデルは、前記並列電池の線形状態空間モデルであることを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の並列電池管理装置。
　前記制御部は、前記並列電池を構成する前記電池のＯＣＶの推定値と前記並列電池のＯＣＶの推定値との差に基づき前記指令値を算出することを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の並列電池管理装置。
　前記制御部は、前記指令値を算出する際に前記線形状態空間モデルにおける定電流負荷時の解析解を利用することを特徴とする請求項９に記載の並列電池管理装置。
　前記制御部は、前記指令値を算出するに際に前記線形状態空間モデルにおける休止時の解析解を利用することを特徴とする請求項９に記載の並列電池管理装置。
　前記状態推定部は、前記電流検出装置により検出される前記並列電池を構成する少なくとも１の前記電池の検出電流を用いて前記内部状態を推定し、前記状態空間モデルは、出力方程式に前記電池の検出電流と前記並列電池の前記検出電流との関係式をさらに含むことを特徴とする請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の並列電池管理装置。
　前記状態推定部は、前記内部状態の推定において非線形カルマンフィルタを用いることを特徴とする請求項１から請求項１３のいずれか１項に記載の並列電池管理装置。
　前記状態空間モデルにモデルパラメータの少なくとも１つを状態変数として含めることを特徴とする請求項１から請求項１４のいずれか１項に記載の並列電池管理装置。
　前記指令値は、電流または電力の上限の指令値であることを特徴とする請求項１から請求項１５のいずれか１項に記載の並列電池管理装置。
　請求項１から請求項１６のいずれか１項に記載の並列電池管理装置と、
　前記並列電池から前記検出電流を検出し前記並列電池管理装置に出力する前記電流検出装置と、
　前記並列電池から前記検出電圧を検出し前記並列電池管理装置に出力する前記電圧検出装置と、
　前記並列電池の充放電負荷を決定する電力変換装置と、
　前記検出電流および前記検出電圧に基づき前記並列電池管理装置から出力される前記指令値により前記電力変換装置を制御する制御装置と、
を備えたことを特徴とする並列電池制御システム。