CN116348740A - 运算***、充电计划创建程序以及放电计划创建程序 - Google Patents
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Abstract
路径搜索部在对搭载于电动移动体的二次电池进行充电时的目标SOC(State Of Charge:荷电状态)与当前SOC之间的SOC区间内设定多个节点,并在充电开始时刻与充电结束时刻之间的可充电时间内设定多个节点。成本分配部参照保存劣化特性、充电循环劣化特性以及按时间段划分的电费表中的至少一者,来对各节点之间的路径分配劣化量或电费的成本。路径搜索部搜索使节点之间的路径的成本的合计最小的充电路径。充电计划创建部基于所搜索出的充电路径来创建充电计划。
Description
技术领域
本公开涉及一种创建二次电池的充电计划或放电计划的运算***、充电计划创建程序以及放电计划创建程序。
背景技术
近年,电动汽车(EV)、插电混合动力车(PHV)逐渐普及。在这些电动车辆中,作为关键设备搭载有二次电池。为了抑制二次电池的劣化来使二次电池长寿命化,需要进行对二次电池的适当的充放电管理。
如果是配送车辆等营业车,则更加强烈地要求成本管理。希望将抑制了二次电池的劣化的充电计划创建在电费便宜的夜间的时间段。此时,需要针对每天都变化的充电前的SOC(State Of Charge:荷电状态)、充电所能够利用的时间的变化创建最佳的充电计划。
关于充电计划的创建,提出有一种根据内部参数的状态来实时地变更充电模式的控制。该控制是以快速充电为前提的控制,设定有使得不易发生劣化的上限电流值(例如,参照专利文献1)。另外,提出有一种考虑保存劣化和循环劣化而决定不进行充放电的保存时的SOC的控制(例如,参照专利文献2)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2020-092598号公报
专利文献2:日本专利第6651063号公报
发明内容
通过以往的控制,无法使电流控制、时间控制以及休止时的SOC控制同时最佳化。
本公开是鉴于这样的状况而完成的,其目的在于提供一种创建将二次电池的劣化等成本抑制到最小的充电计划或放电计划的技术。
为了解决上述问题,本公开的某个方式的运算***具备:路径搜索部,其在对搭载于电动移动体的二次电池进行充电时的目标SOC与当前SOC之间的SOC区间内设定多个节点,并在充电开始时刻与充电结束时刻之间的可充电时间内设定多个节点,搜索从所述充电开始时刻的所述当前SOC经由多个节点达到所述充电结束时刻的所述目标SOC的充电路径;充电计划创建部,其基于所搜索出的充电路径来创建充电计划;以及成本分配部,其参照保存劣化特性、充电循环劣化特性以及按时间段划分的电费表中的至少一者,来对各节点之间的路径分配劣化量或电费的成本,所述保存劣化特性是通过包括所述二次电池的SOC和温度中的至少一方在内的至少一个要素规定的,所述保存劣化特性规定了保存劣化速度,所述充电循环劣化特性是通过包括所述二次电池的SOC和充电电流的电流速率中的至少一方在内的至少一个要素规定的,所述充电循环劣化特性规定了充电时的循环劣化速度。所述路径搜索部搜索使节点之间的路径的成本的合计最小的充电路径。
此外,以上的结构要素的任意的组合、将本公开的表现在装置、方法、***、计算机程序等之间进行转换所得到的方式也作为本公开的方式而有效。
根据本公开,能够创建将二次电池的劣化等成本抑制到最小的充电计划或放电计划。
附图说明
图1是用于说明实施方式所涉及的运算***的概要的图。
图2是用于说明实施方式所涉及的搭载于电动车辆的电源***的详细结构的图。
图3是示出实施方式所涉及的运算***的结构例1的图。
图4A是示出保存劣化速度特性映射的概要例的图。
图4B是示出充电循环劣化速度特性映射的概要例的图。
图4C是示出放电循环劣化速度特性映射的概要例的图。
图5是示出充电路径搜索的一例的图。
图6是用于说明对路径的劣化成本的分配的一例的图。
图7是用于具体地说明路径的电流限制、时间限制的图。
图8A是用于说明使用了迪杰斯特拉算法的充电路径搜索的一例的图(其一)。
图8B是用于说明使用了迪杰斯特拉算法的充电路径搜索的一例的图(其一)。
图9A是用于说明使用了迪杰斯特拉算法的充电路径搜索的一例的图(其二)。
图9B是用于说明使用了迪杰斯特拉算法的充电路径搜索的一例的图(其二)。
图10A是示出串联连接的两个单体之间的SOC及SOH的偏差的具体例的图。
图10B是示出串联连接的两个单体之间的SOC及SOH的偏差的具体例的图。
图10C是示出串联连接的两个单体之间的SOC及SOH的偏差的具体例的图。
图11是示出两个单体的SOC及SOH不同的情况下的充电路径搜索的一例的图。
图12是示出由实施方式所涉及的运算***进行的充电计划创建处理的流程的流程图。
图13是示出实施方式所涉及的运算***的结构例2的图。
图14是示出放电路径搜索的一例的图。
图15是示出由实施方式所涉及的运算***进行的目标SOC的导出处理的流程的流程图。
图16是示出实施方式所涉及的运算***的结构例3的图。
图17是示出由实施方式所涉及的运算***进行的放电计划创建处理的流程的流程图。
具体实施方式
图1是用于说明实施方式所涉及的运算***1的概要的图。运算***1是供运营着配送事业、公交车事业、出租车事业、租赁车事业、车辆共享事业等的事业者使用的***。运算***1是用于管理事业者的业务的***。运算***1由1台或多台信息处理装置(例如,服务器、PC)构成。构成运算***1的信息处理装置的一部分或全部也可以存在于数据中心。例如,也可以由数据中心内的服务器与事业者内的客户端PC的组合构成。
事业者(在本说明书中,假定配送事业者)保有多个电动车辆3和多个充电器4,在配送事业中灵活使用多个电动车辆3。在本实施方式中,作为电动车辆3,假定未搭载有发动机的纯EV。
多个电动车辆3具有无线通信功能,能够与连接了运算***1的网络2连接。电动车辆3能够经由网络2向运算***1发送电动车辆3所搭载的二次电池的电池数据。电动车辆3既可以在停放在营业所的停车场、车库内时发送电池数据,也可以在行驶期间发送电池数据。
网络2是互联网、专用线等通信线路的总称,不问其通信介质、协议。作为通信介质,例如能够使用移动电话网(蜂窝网)、无线LAN、有线LAN、光纤网、ADSL网、CATV网等。作为通信协议,例如能够使用TCP(Transmission Control Protocol:传输控制协议)/IP(Internet Protocol:因特网协议)、UDP(User Datagram Protocol:用户数据报协议)/IP、以太网(注册商标)等。
此外,电动车辆3也可以通过P2P(Peer-to-Peer:对等网络)来与事业者的服务器或PC连接,直接向事业者内的服务器或PC发送电动车辆3所搭载的二次电池的电池数据。另外,还可以经由记录了电池数据的记录媒质来向事业者的服务器或PC转发该电池数据。另外,电动车辆3还可以经由后述的充电适配器6(参照图2)向事业者的服务器或PC发送电池数据。
图2是用于说明实施方式所涉及的搭载于电动车辆3的电源***40的详细结构的图。电源***40经由第一继电器RY1和逆变器35来与马达34连接。在动力运行时,逆变器35将从电源***40供给的直流电力转换为交流电力并供给到马达34。在再生时,将从马达34供给的交流电力转换为直流电力并供给到电源***40。马达34是三相交流马达,在动力运行时,与从逆变器35供给的交流电力相应地旋转。在再生时,将由于减速产生的旋转能量转换为交流电力并供给到逆变器35。
车辆控制部30是对电动车辆3整体进行控制的车辆ECU(Electronic ControlUnit:电子控制单元),例如可以由综合型的VCM(Vehicle Control Module:车辆控制模块)构成。无线通信部36进行用于经由天线36a来与网络2无线连接的信号处理。作为电动车辆3能够无线连接的无线通信网,例如能够使用移动电话网(蜂窝网)、无线LAN、ETC(Electronic Toll Collection System:电子收费***)、DSRC(Dedicated Short RangeCommunications:专用短程通信)、V2I(Vehicle-to-Infrastructure:车对基础设施通信)、V2V(Vehicle-to-Vehicle:车对车通信)。
第一继电器RY1是***于将电源***40与逆变器35相连的布线之间的接触器。在行驶时,车辆控制部30将第一继电器RY1控制为接通状态(闭合状态),来将电源***40与电动车辆3的动力***电连接。在未行驶时,车辆控制部30原则上将第一继电器RY1控制为断开状态(打开状态),来将电源***40与电动车辆3的动力***电切断。此外,也可以使用半导体开关等其它种类的开关来代替继电器。
电动车辆3通过与充电器4连接而能够从外部对电源***40内的电池模块41进行充电。在本实施方式中,电动车辆3经由充电适配器6来与充电器4连接。充电适配器6例如安装在充电器4的端子的前端。当充电适配器6被安装于充电器4时,充电适配器6内的控制部与充电器4内的控制部建立通信信道。
当安装于充电器4的充电适配器6与电动车辆3通过充电线缆连接时,成为能够从充电器4对电动车辆3内的电池模块41进行充电的状态。充电适配器6将从充电器4供给的电力直通给电动车辆3。充电适配器6具有无线通信功能,能够与运算***1之间进行数据的授受。充电适配器6作为对电动车辆3与充电器4之间的通信、电动车辆3与运算***1之间的通信以及充电器4与运算***1之间的通信进行中继的网关发挥功能。
充电器4与商用电力***5连接,对电动车辆3内的电源***40进行充电。在电动车辆3中,在将电源***40与充电器4相连的布线之间***有第二继电器RY2。此外,也可以使用半导体开关等其它种类的开关来代替继电器。在充电开始之前,电池管理部42经由车辆控制部30或直接将第二继电器RY2控制为接通状态,在充电结束之后,电池管理部42将第二继电器RY2控制为断开状态。
一般而言,在普通充电的情况下,以交流进行充电,在快速充电的情况下,以直流进行充电。在以交流(例如,单相100V/200V)进行充电的情况下,通过***于第二继电器RY2与电源***40之间的AC/DC转换器(未图示)来将交流电力转换为直流电力。在以直流进行充电的情况下,充电器4通过对从商用电力***5供给的交流电力进行全波整流并利用滤波器使其平滑化来生成直流电力。
作为快速充电标准,例如能够使用CHAdeMO(注册商标)、ChaoJi、GB/T、Combo(Combined Charging System:联合充电***)。在CHAdeMO2.0中,最大输出(规格)被规定为1000V×400A=400kW。在CHAdeMO3.0中,最大输出(规格)被规定为1500V×600A=900kW。在ChaoJi中,最大输出(规格)被规定为1500V×600A=900kW。在GB/T中,最大输出(规格)被规定为750V×250A=185kW。在Combo中,最大输出(规格)被规定为900V×400A=350kW。在CHAdeMO、ChaoJi、GB/T中,作为通信方式,采用了CAN(Controller Area Network:控制器局域网)。在Combo中,作为通信方式,采用了PLC(Power Line Communication:电力线通信)。
在采用了CAN方式的充电线缆内,除了包括电力线以外,还包括通信线。当通过该充电线缆将电动车辆3与充电适配器6进行了连接时,车辆控制部30与充电适配器6内的控制部建立通信信道。此外,在采用了PLC方式的充电线缆中,通信信号被以叠加于电力线的方式传输。
车辆控制部30与电池管理部42经由车载网络(例如CAN、LIN(Local InterconnectNetwork:局域互联网络))建立通信信道。在车辆控制部30与充电适配器6内的控制部之间的通信标准、同车辆控制部30与电池管理部42之间的通信标准不同的情况下,车辆控制部30承担网关功能。
在本实施方式中,运算***1具有创建最佳的充电计划(充电时间表)的功能,其详情在后文叙述。充电适配器6内的控制部当从运算***1接收到充电计划时,将所接收到的充电计划转发给充电器4内的控制部。在该情况下,充电适配器6内的控制部即使从车辆控制部30接收到充电电流的指令值,也不将指令值转发给充电器4内的控制部。此外,充电适配器6内的控制部在从车辆控制部30接收到电力、电流、电压的上限值(限制值)的情况下,将该上限值转发给充电器4内的控制部。
充电适配器6优选由小型壳体构成。在该情况下,电动车辆3的驾驶员能够容易地搬运充电适配器6,能够对除设置于事业所的充电器4以外的充电器4也安装充电适配器6来使用。例如,能够对作为除设置于事业所的充电器4以外的充电器4的、设置于公共设施、商业设施、加油站、汽车经销商、高速公路的服务区的充电器4安装充电适配器6来使用。在该情况下,能够还从事业所外的充电器4基于由运算***1创建出的充电计划来对电动车辆3内的电池模块41进行充电。
搭载于电动车辆3的电源***40具备电池模块41和电池管理部42。电池模块41包括串联连接的多个单体E1-En。此外,电池模块41也可以包括串并联连接的多个单体。此外,电池模块41也可以是多个电池模块组合而构成的。单体能够使用锂离子电池单体、镍氢电池单体、铅电池单体等。以下,在本说明书中,假定使用锂离子电池单体(标称电压:3.6V-3.7V)的例子。单体E1-En的串联数量根据马达34的驱动电压来决定。
与多个单体E1-En串联地连接有分流电阻Rs。分流电阻Rs作为电流检测元件发挥功能。此外,也可以使用霍尔元件来代替分流电阻Rs。另外,在电池模块41内设置有用于检测多个单体E1-En的温度的多个温度传感器T1、T2。既可以在电池模块设置一个温度传感器,也可以针对多个单体中的每个单体设置一个温度传感器。温度传感器T1、T2例如能够使用热敏电阻。
电池管理部42具备电压测量部43、温度测量部44、电流测量部45以及电池控制部46。串联连接的多个单体E1-En的各节点与电压测量部43之间通过多个电压线连接。电压测量部43通过分别测量相邻的两条电压线之间的电压,来测量各单体E1-En的电压。电压测量部43将测量出的各单体E1-En的电压发送到电池控制部46。
电压测量部43相对于电池控制部46而言为高电压,因此电压测量部43与电池控制部46之间以绝缘的状态通过通信线连接。电压测量部43能够由ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit:专用集成电路)或通用的模拟前端IC构成。电压测量部43包括多路转接器和A/D转换器。多路转接器将相邻的两条电压线之间的电压按从上到下的顺序依次输出到A/D转换器。A/D转换器将从多路转接器输入的模拟电压转换为数字值。
温度测量部44包括分压电阻和A/D转换器。A/D转换器将通过多个温度传感器T1、T2和多个分压电阻分别进行分压而得到的多个模拟电压依次转换为数字值并输出到电池控制部46。电池控制部46基于该数字值来估计多个单体E1-En的温度。例如,电池控制部46基于由与各单体E1-En最相邻的温度传感器测量出的值来估计各单体E1-En的温度。
电流测量部45包括差动放大器和A/D转换器。差动放大器将分流电阻Rs的两端电压放大并输出到A/D转换器。A/D转换器将从差动放大器输入的模拟电压转换为数字值并输出到电池控制部46。电池控制部46基于该数字值来估计流向多个单体E1-En的电流。
此外,在电池控制部46内搭载有A/D转换器、且在电池控制部46设置有模拟输入端口的情况下,温度测量部44和电流测量部45也可以向电池控制部46输出模拟电压,由电池控制部46内的A/D转换器将该模拟电压转换为数字值。
电池控制部46基于由电压测量部43、温度测量部44以及电流测量部45测量出的多个单体E1-En的电压、温度以及电流,来管理多个单体E1-En的状态。电池控制部46能够由微型计算机和非易失性存储器(例如,EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory:电可擦除可编程只读存储器)、快闪存储器)构成。电池控制部46估计多个单体E1-En的各个单体的SOC和SOH(State Of Health:健康状态)。
电池控制部46将OCV(Open Circuit Voltage:开路电压)法与电流积分法组合来估计SOC。OCV法是基于由电压测量部43测量的各单体E1-En的OCV和单体E1-En的SOC-OCV曲线来估计SOC的方法。单体E1-En的SOC-OCV曲线是基于电池制造商进行的特性试验预先制作的,在出厂时被登记在微型计算机的内部存储器内。
电流积分法是基于各单体E1-En的充放电开始时的OCV和由电流测量部45测量的电流的积分值来估计SOC的方法。在电流积分法中,随着充放电时间变长,电流测量部45的测量误差累积。因而,优选使用通过OCV法估计出的SOC,对通过电流积分法估计出的SOC进行校正。
SOH是通过当前的FCC(Full Charge Capacity:满充电容量)相对于初始的FCC的比率规定的,数值越低(越接近0%),则表示劣化越严重。SOH既可以通过基于完全充放电的容量测定来求出,也可以通过将保存劣化与循环劣化相加来求出。
另外,SOH还能够基于与单体的内阻的相关关系来估计。内阻能够通过将使单体中流过规定时间的规定的电流时产生的压降除以该电流值来估计。关于内阻,处于温度越高则该内阻越低的关系,处于SOH越低则该内阻越高的关系。
电池控制部46经由车载网络向车辆控制部30发送多个单体E1-En的电压、温度、电流、SOC以及SOH。车辆控制部30将包含多个单体E1-En的当前的SOC、SOH以及温度的电池数据发送到运算***1。
图3是示出实施方式所涉及的运算***1的结构例1的图。运算***1具备处理部11、存储部12、操作部13、显示部14以及通信部15。处理部11包括输入信息获取部111、电池数据获取部112、路径搜索部113、成本分配部114、充电计划创建部115以及充电计划输出部116。处理部11的功能能够通过硬件资源与软件资源的协作或仅通过硬件资源来实现。作为硬件资源,能够利用CPU、ROM、RAM、GPU(Graphics Processing Unit:图形处理单元)、ASIC、FPGA(Field Programmable Gate Array:现场可编程门阵列)以及其它LSI。作为软件资源,能够利用操作***、应用等程序。
存储部12包括保存劣化速度特性映射121、充电循环劣化速度特性映射122、放电循环劣化速度特性映射123以及按时间段划分的电费表124。存储部12包括SSD(SolidState Drive:固态驱动器)、HDD(Hard Disk Drive:硬盘驱动器)等非易失性的记录介质,用于记录各种程序和数据。
保存劣化速度特性映射121、充电循环劣化速度特性映射122以及放电循环劣化速度特性映射123是将搭载于电动车辆3的二次电池的保存劣化速度特性、充电循环劣化速度特性以及放电循环劣化速度特性映射化而得到的。二次电池的保存劣化速度特性、充电循环劣化速度特性以及放电循环劣化速度特性被根据电池制造商进行的实验、模拟而针对二次电池的每个产品预先导出。此外,也可以使用由其它评价机关导出的数据。
保存劣化是与二次电池在各时间点的温度、在各时间点的SOC相应地随时间加剧的劣化。无论是否正在充放电都随着时间推移而加剧。保存劣化主要是由于在负极形成覆膜(SEI(Solid Electrolyte Interphase:固体电解质界面)膜)而发生的。保存劣化依赖于在各时间点的SOC和温度。一般而言,在各时间点的SOC越高,另外在各时间点的温度越高,则保存劣化速度越增加。
循环劣化是随着充放电的次数增加而加剧的劣化。循环劣化主要是由于因活性物质的膨胀或收缩引起的龟裂、剥离等而发生的。循环劣化依赖于电流速率、使用的SOC范围以及温度。一般而言,电流速率越高,另外使用的SOC范围越大,另外温度越高,则循环劣化速度越增加。
图4A-4C是示出保存劣化速度特性映射、充电循环劣化速度特性映射以及放电循环劣化速度特性映射的概要例的图。图4A示出保存劣化速度特性映射的概要例。X轴表示SOC[%],Y轴表示温度[℃],Z轴表示保存劣化速度[%/√h]。已知保存劣化以时间h(hour:小时)的0.5乘方(平方根)加剧。如图4A所示,SOC越高,则保存劣化速度越快。
图4B示出充电循环劣化速度特性映射的概要例。X轴表示SOC的使用范围[%],Y轴表示电流速率[C],Z轴表示充电循环劣化速度[%/√Ah]。设为循环劣化以安培小时(Ah)的0.5乘方(平方根)加剧。如图4B所示,当在SOC低的区域进行充电时,充电循环劣化速度变快。另外,当在SOC高的区域进行充电的情况下,充电循环劣化速度虽然不如在SOC低的区域充电时那么快,但也变快。
图4C示出放电循环劣化速度特性映射的概要例。X轴表示SOC的使用范围[%],Y轴表示电流速率[C],Z轴表示放电循环劣化速度[%/√Ah]。越是在SOC低的区域进行放电,则放电循环劣化速度越快。
此外,循环劣化特性还受到温度的影响,尽管该温度的影响没有电流速率的贡献那么大。因而,为了提高循环劣化速度的估计精度,优选针对多个电流速率与多个温度的二维组合的每个二维组合准备规定了SOC的使用范围与循环劣化速度之间的关系的循环劣化特性。另一方面,在生成简易的循环劣化速度特性映射的情况下,温度视作常温,只要准备多个电流速率中的每个电流速率下的循环劣化速度特性即可。
此外,保存劣化速度特性、充电循环劣化速度特性以及放电循环劣化速度特性也可以不是通过映射规定的,而是通过函数规定的。
返回到图3。按时间段划分的电费表124是描述有与电力公司订立了合同的按时间段划分的电费的表。夜间的电费大多被设定得比白天的电费便宜。另外,白天的电费大多采用每1kWh的电费随着累计电力使用量的增加而梯度上升的从量制。
日本的电力公司提供各种各样的费用方案。例如提供以下等方案:(a)与时间段、周几无关,根据使用量设定费用;(b)将从深夜1点钟到早上9点钟为止的时间段的费用设定得便宜;(c)将从晚上9点钟到翌日早上5点钟为止的时间段的费用设定得便宜;(d)将从晚上9点钟到翌日早上9点钟为止的时间段的费用设定得便宜;(e)将从晚上11点钟到翌日早上7点钟为止的时间段的费用设定得便宜;(f)将从晚上10点钟到翌日早上8点钟为止的时间段的费用设定得便宜;(g)将周六、周日的费用设定得便宜;(h)作为夏季的方案,划分3个时间段,将峰时(白天1点钟到4点钟)设定得比较贵,将夜间(晚上11点钟到翌日早上7点钟)设定得比较便宜;(i)按“季节”和“时间段”细致地设定费用,并将晚上11点钟到翌日早上7点钟的时间段的费用设定得便宜。
在为如本实施方式所涉及的配送事业者那样的大宗事业者的情况下,还能够通过事业者与电力公司的个别合同来设定更为详尽的定制的费用方案。
操作部13是键盘、鼠标、触摸面板等用户接口,用于受理运算***1的用户的操作。显示部14具备液晶显示器、有机EL显示器等显示器,显示由处理部11生成的图像。通信部15执行用于经由网络2或者直接与充电适配器6、电动车辆3或充电器4进行通信的通信处理。
输入信息获取部111获取从操作部13输入的对搭载于电动车辆3的电池模块41进行充电时的目标SOC、充电开始时刻以及充电结束时刻。从充电开始时刻到充电结束时刻为止的时间为进行充电所能够利用的时间。
电池数据获取部112经由通信部15从电动车辆3的车辆控制部30获取电池模块41的电池数据。该电池数据中包含电池模块41所包括的多个单体E1-En的至少当前的SOC。该电池数据中也可以还包含多个单体E1-En的当前的SOH和温度。
路径搜索部113在所获取到的目标SOC与当前SOC之间的SOC区间内以规定的单位划分宽度(日语:刻み幅)设定多个节点。例如,按以0.5%为单位的划分设定节点。此外,也可以按以1%为单位的划分、以5%为单位的划分、以10%为单位的划分等以其它的单位划分宽度设定节点。
路径搜索部113在所获取到的充电开始时刻与充电结束时刻之间的可充电时间内以规定的单位划分宽度设定多个节点。例如,按以30分钟为单位的划分设定节点。此外,也可以按以3分钟为单位的划分、以5分钟为单位的划分、以10分钟为单位的划分、以15分钟为单位的划分等以其它的单位划分宽度设定节点。
路径搜索部113在所设定出的矩阵状的节点之间设定路径。成本分配部114参照保存劣化速度特性映射121和充电循环劣化速度特性映射122,来对各节点之间的路径分配劣化成本。路径搜索部113搜索使节点之间的路径的劣化成本的合计最小的充电路径。充电计划创建部115基于所搜索出的充电路径来创建充电计划。充电计划输出部116将所创建出的充电计划经由充电适配器6发送到充电器4。下面,举出具体例来进行说明。
图5是示出充电路径搜索的一例的图。图5示出开始SOC为40%、目标SOC为80%的例子。开始SOC被设定为由电池数据获取部112获取到的当前SOC。同目标SOC与开始SOC之间的SOC幅度对应的电力量对应于所需充电量。路径搜索部113搜索进行充电所能够利用的有限的时间内的、从开始SOC到目标SOC的最佳的路径。
图6是用于说明对路径的劣化成本的分配的一例的图。如图5所示,在本实施方式所涉及的充电路径中,能够以ΔT[s]为单位使充电休止。在充电休止的期间,只有保存劣化加剧。
如图6所示,成本分配部114参照保存劣化速度特性映射121,来计算在SOC为40%时停滞了单位时间(ΔT)的情况下的劣化量、在SOC为50%时停滞了单位时间(ΔT)的情况下的劣化量、在SOC为60%时停滞了单位时间(ΔT)的情况下的劣化量、在SOC为70%时停滞了单位时间(ΔT)的情况下的劣化量、以及在SOC为80%时停滞了单位时间(ΔT)的情况下的劣化量作为劣化成本。在休止期间中,SOC基本上不变化,因此成为横向的节点之间的移动。
在单体的温度为40°以下的情况下,温度对保存劣化速度带来的影响小,因此成本分配部114能够将温度假定为常温。在该情况下,成本分配部114基于常温温度和SOC来求各横向的节点之间的保存劣化速度。成本分配部114对各横向的节点之间的保存劣化速度分别乘以单位时间(ΔT)来计算各横向的节点之间的劣化量。
此外,成本分配部114也可以假定为由电池数据获取部112获取到的单体的当前的温度持续到充电结束时刻为止。在该情况下,成本分配部114基于所获取到的温度和SOC来求各横向的节点之间的保存劣化速度。成本分配部114对各横向的节点之间的保存劣化速度分别乘以单位时间(ΔT)来计算各横向的节点之间的劣化量。
另外,成本分配部114也可以从天气预报服务器(未图示)获取设置有充电器4的地域的天气预报信息,估计从充电开始时刻到充电结束时刻为止的各横向的节点之间的温度。在该情况下,成本分配部114基于各横向的节点之间的估计温度和SOC来求各横向的节点之间的保存劣化速度。成本分配部114对各横向的节点之间的保存劣化速度分别乘以单位时间(ΔT)来计算各横向的节点之间的劣化量。
另一方面,在充电期间,充电循环劣化和保存劣化这两方劣化加剧。如图6所示,成本分配部114分别计算用于以单位时间(ΔT)从SOC40%达到SOC50%的电流速率(在图6所示的例子中为0.1C)、用于以单位时间(ΔT)从SOC40%达到SOC60%的电流速率(在图6所示的例子中为0.2C)、用于以单位时间(ΔT)从SOC40%达到SOC70%的电流速率(在图6所示的例子中为0.3C)、以及用于以单位时间(ΔT)从SOC40%达到SOC80%的电流速率(在图6所示的例子中为0.4C)。在充电期间中,SOC上升,因此成为右上方向的节点间移动。
虽然在图6中没有被示出,但是成本分配部114还分别计算用于以单位时间(ΔT)从SOC50%达到SOC60%的电流速率、用于以单位时间(ΔT)从SOC50%达到SOC70%的电流速率、用于以单位时间(ΔT)从SOC50%达到SOC80%的电流速率、用于以单位时间(ΔT)从SOC60%达到SOC70%的电流速率、用于以单位时间(ΔT)从SOC60%达到SOC80%的电流速率、以及用于以单位时间(ΔT)从SOC70%达到SOC80%的电流速率。
成本分配部114针对右上方向的节点之间的每个路径,基于SOC范围和电流速率参照充电循环劣化速度特性映射122来确定充电循环劣化速度。成本分配部114基于SOC和温度参照保存劣化速度特性映射121来确定保存劣化速度。用于保存劣化速度的确定的SOC,例如可以使用SOC范围的上限值与下限值的平均值。
成本分配部114针对右上方向的节点之间的每个路径,对所确定出的充电循环劣化速度乘以与单位SOC(ΔSOC)对应的电流量(Ah)来计算右上方向的节点之间的路径的充电循环劣化量。成本分配部114针对右上方向的节点之间的每个路径,对所确定出的保存劣化速度乘以单位时间(ΔT)来计算右上方向的节点之间的路径的保存劣化量。成本分配部114针对右上方向的节点之间的每个路径,将所计算出的充电循环劣化量与保存劣化量进行合计,来计算最终的劣化量。
此外,实际上,作为充电路径,并不是能够通过所有节点之间的路径,会受到电流或时间的限制。
图7是用于具体地说明路径的电流限制、时间限制的图。首先,由于时间不会倒流,因此不存在向左迁移的路径。另外,在进行充电的情况下,基本上SOC不会降低,因此成为向右上或向右迁移的路径,而不存在向右下迁移的路径。
根据充电器4的规格,针对每个充电器4规定有充电电力、充电电流的上限值。因而,不能超过充电器4的充电电流的上限值地进行充电。同样,根据电动车辆3的规格,针对每个电动车辆3规定有充电电力、充电电流的上限值。因而,不能超过电动车辆3的充电电流的上限值地进行充电。
运算***1将每个充电器4的充电电力、充电电流的上限值以及每个电动车辆3的充电电力、充电电流的上限值保持于存储部12的上限值表(未图示)内。充电器4的充电电力、充电电流的上限值以及电动车辆3的充电电力、充电电流的上限值既可以由用户从操作部13输入,也可以是在运算***1与充电器4或电动车辆3第一次进行通信时从充电器4或电动车辆3获取。
成本分配部114将图6中计算出的各节点之间的路径中的、通过路径所需的电流速率超过充电器4或电动车辆3的充电电流的上限值的路径设定为无效的路径。
在图7所示的例子中,路径P1和路径P2由于电流限制而被设定为无效的路径。像这样,由于基于上限电流的限制,向右上方向的迁移角度受到限制。路径P3是由于基于剩余时间的限制和基于上限电流的限制而不能通过的路径。如果在路径P3通过,则无法在所容许的向右上方向的迁移角度的范围内在剩余时间内达到目标SOC。因而,路径P3被设定为无效的路径。
路径搜索部113搜索使节点之间的路径的劣化量的合计最小的充电路径。具体而言,路径搜索部113基于下述(式1)、(式2)来计算各充电路径的合计保存劣化量和合计充电循环劣化量。路径搜索部113将两者进行合计来计算各充电路径的合计劣化量。路径搜索部113选择使该合计劣化量最小的充电路径。
合计保存劣化量=√(Σ(ΔT*Ks^2))…(式1)
保存劣化速度Ks[%/√h]=保存劣化映射(SOC[%],温度[℃])
合计充电循环劣化量=√(Σ(ΔAh*Kc^2))…(式2)
充电循环劣化速度Kc[%/√Ah]=充电循环劣化映射(SOC[%],电流速率[C])
路径搜索部113能够使用现有的路径搜索算法来搜索使节点之间的路径的劣化量的合计最小的充电路径。例如,作为路径搜索算法,能够使用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法。路径搜索算法一般被利用于车辆导航。
图8A-8B是用于说明使用了迪杰斯特拉算法的充电路径搜索的一例的图(其一)。图9A-9B是用于说明使用了迪杰斯特拉算法的充电路径搜索的一例的图(其二)。首先,作为初始处理,路径搜索部113将到所有节点的距离均设定为未确定(∞)。接着,将到节点a的距离设定为0。下面为重复处理。
路径搜索部113从距离未确定的节点中选择距离最短的节点,并确定距离。在图8A所示的例子中,将到节点a的距离确定为0(参照星形标记)。接着,路径搜索部113分别计算到与节点a连接的节点b、c、d的距离。在图8A所示的例子中,到节点b、c、d的距离为2、4、6。如果到节点b、c、d的距离比目前为止的距离短,则路径搜索部113将目前为止的距离更新为新计算出的距离。在图8A所示的例子中,到节点b、c、d的距离从∞、∞、∞被更新为2、4、6。
接着,路径搜索部113从距离未确定的节点中选择距离最短的节点,并确定距离。在图8B所示的例子中,将到节点b的距离确定为2(参照星形标记)。接着,路径搜索部113关于与节点b连接的节点e、f、g,分别计算经由节点a-b的合计距离。在图8B所示的例子中,经由节点a-b到节点e、f、g的距离为5、6、8。如果到节点e、f、g的距离比目前为止的距离短,则路径搜索部113将目前为止的距离更新为新计算出的距离。在图8B所示的例子中,到节点e、f、g的距离从∞、∞、∞被更新为5、6、8。
接着,路径搜索部113从距离未确定的节点中选择距离最短的节点,并确定距离。在图9A所示的例子中,将到节点c的距离确定为4(参照星形标记)。接着,路径搜索部113关于与节点c连接的节点e、f、g,分别计算经由节点a-c的合计距离。在图9A所示的例子中,经由节点a-c到节点e、f、g的距离为4、5、7。如果到节点e、f、g的距离比目前为止的距离短,则路径搜索部113将目前为止的距离更新为新计算出的距离。在图9A所示的例子中,到节点e、f、g的距离从5、6、8被更新为4、5、7。
接着,路径搜索部113从距离未确定的节点中选择距离最短的节点,并确定距离。在图9B所示的例子中,将到节点e的距离确定为4(参照星形标记)。接着,路径搜索部113关于与节点e连接的节点h、i、j,分别计算经由节点a-c-e的合计距离。在图9B所示的例子中,经由节点a-c-e到节点h、i、j的距离为9、10、11。如果到节点h、i、j的距离比目前为止的距离短,则路径搜索部113将目前为止的距离更新为新计算出的距离。在图9A所示的例子中,到节点h、i、j的距离从∞、∞、∞被更新为9、10、11。下面,重复进行至到所有节点的距离确定为止。
当由路径搜索部113搜索出使劣化量最小的充电路径时,充电计划创建部115将所搜索出的充电路径转换为由充电开始时刻、每单位时间区间的电流值规定的充电计划。充电计划输出部116将由充电计划创建部115创建出的充电计划经由通信部15发送到充电适配器6、电动车辆3或充电器4。
例如,在充电计划的数据格式中包括充电开始时刻[s]和目标充电量[Ah],并且规定有用于保存每单位时间区间(例如,以3分钟为单位的划分)的电流值的多个数据槽(DataSlot)。
此外,运算***1也可以创建从充电器4对电动车辆3内的电池模块41进行充电时的电源***40内的温度调整的计划。在该情况下,从运算***1经由充电适配器6或者直接向电动车辆3内的电池管理部42发送温度调整计划。例如,在温度调整计划的数据格式中规定有用于保存每单位时间(例如,以3分钟为单位的划分)的温度的目标值的多个数据槽。电池管理部42当接收到该温度调整计划时,按照该温度调整计划来调整电池模块41内的温度。例如,电池管理部42对未图示的风扇、冷却器或加热器的输出进行控制来调整电池模块41内的温度。
在图5-图9所示的例子中,说明了在串联连接的多个单体E1-En的SOC及SOH理想地一致的状态下搜索使充电时的劣化量最小化的充电路径的例子。实际上,大多情况下串联连接的多个单体E1-En的SOC或SOH不一致。
图10A-10C是示出串联连接的两个单体E1、E2之间的SOC及SOH的偏差的具体例的图。图10A所示的例子是在串联连接的两个单体E1、E2之间SOH发生了偏差的例子。具体而言,SOC在单体E1中和在单体E2中相同,为100%。关于SOH,单体E1为100%,单体E2为90%,为单体E2一方的劣化加剧的状态。
图10B所示的例子是在串联连接的两个单体E1、E2之间SOC发生了偏差的例子。具体而言,SOH在单体E1中和在单体E2中相同,为100%。关于SOC,单体E1为100%,单体E2为80%,为单体E2一方的容量少的状态。
图10C所示的例子是在串联连接的两个单体E1、E2之间SOC和SOH两方发生了偏差的例子。具体而言,关于SOC,单体E1为80%,单体E2为100%,为单体E1一方的容量少的状态。关于SOH,单体E1为100%,单体E2为90%,为单体E2一方的劣化加剧的状态。
在串联连接的两个单体E1、E2之间具有偏差的情况下,可能发生使单体E1的劣化量最小化的充电路径与使单体E2的劣化量最小化的充电路径不同的情形。因此,需要设定决定串联连接的多个单体整体的充电路径时的指标。
第一指标是以使串联连接的多个单体整体的劣化量最小化为目的的指标。路径搜索部113搜索使串联连接的多个单体中的SOH最低的单体的劣化量最小的充电路径。在基于该充电路径的充电中,对SOH最低的单体的负担最得到抑制。在串联连接的多个单体中,SOH最低的单体成为瓶颈,SOH最低的单体的寿命决定多个单体整体的寿命。在使用第一指标的情况下,能够延长电池模块41整体的寿命。
第二指标是以使串联连接的多个单体之间的SOH的偏差最小化为目的的指标。路径搜索部113搜索使串联连接的多个单体之间的劣化量之差最小的充电路径。具体而言,路径搜索部113对各路径(在充电的情况下,是横向和右上方向的移动)设定劣化量的差值(与单体组合数相应的量的差之和)作为成本,搜索使劣化量的差值最小的充电路径。在基于该充电路径的充电中,能够使串联连接的多个单体之间的SOH的偏差缩小。串联连接的多个单体之间的SOH的偏差关系到该多个单体整体的可利用容量的缩小和寿命的缩短。对此,在使用第二指标决定的充电路径中,能够使SOH的偏差缩小,有助于可利用容量的增加和寿命的延长。尤其是在未搭载单体均衡电路(均等化电路)的电源***40的情况下,容易产生单体之间的SOH的偏差。
第三指标是以翌日的可行驶距离不会缩短为目的的指标。路径搜索部113搜索使串联连接的多个单体中的实际容量最低的单体的劣化量最小的充电路径。单体的实际容量(即,实际可放电的容量)是通过SOC×SOH定义的。在基于该充电路径的充电中,实际容量最低的单体可靠地被充电至目标SOC。串联连接的多个单体整体的可利用容量依赖于实际容量最低的单体的容量。对此,在使用第三指标决定的充电路径中,实际容量最低的单体可靠地被充电至目标SOC,因此能够抑制串联连接的多个单体整体的可利用容量降低。
图11是示出两个单体E1、E2之间的SOC及SOH不同的情况下的充电路径搜索的一例的图。在图11所示的例子中,充电开始前的单体E1的SOC为60%,SOH为100%。充电开始前的单体E2的SOC为50%,SOH为90%。在图11所示的例子中,单体E1的单位SOC(ΔSOC)被设定为以10%为单位的划分。单体E2的单位SOC(ΔSOC)被设定为以9%为单位的划分。单体E2的单位SOC(ΔSOC)是通过对单体E1的单位SOC(ΔSOC=10%)乘以单体E2的SOH/单体E1的SOH(=90%/100%)计算的。
例如,在对路径搜索部113设定了第一指标的情况下,路径搜索部113搜索使单体E2的劣化量最小的充电路径。另外,在对路径搜索部113设定了第三指标的情况下,路径搜索部113也是搜索使单体E2的劣化量最小的充电路径。
在图5-图11所示的例子中,路径搜索部113搜索了使充电时的劣化成本最小化的充电路径。关于这一点,路径搜索部113也可以搜索使充电所产生的电费最小化的充电路径。成本分配部114参照按时间段划分的电费表124来对各节点之间的路径分配费用成本。费用成本是通过各路径所需的电费。当在充电时间内包含从量制的时间段的情况下,在从量制的时间段,每1kWh的电费根据累计充电量而变化。
此外,在如美国的PJM(Pennsylvania New Jersey Maryland:宾夕法尼亚州-新泽西州-马里兰州)那样为电力被进行市场交易的国家、地区的情况下,成本分配部114获取进行充电的时间段的最新的市场价格,并对各节点之间的路径分配市场价格。
路径搜索部113搜索使节点之间的路径的费用成本的合计最小的充电路径。充电计划创建部115基于所搜索出的充电路径来创建充电计划。充电计划输出部116将所创建出的充电计划经由充电适配器6或者直接发送到充电器4。
图12是示出由实施方式所涉及的运算***1进行的充电计划创建处理的流程的流程图。用户从用于决定充电路径的四个指标中选择一个指标。(a)串联连接的多个单体中的SOH最低的单体的劣化量的最小化;(b)串联连接的多个单体之间的劣化量之差的最小化;(c)串联连接的多个单体中的实际容量最低的单体的劣化量的最小化;(d)电费的最小化。
输入信息获取部111当获取到从操作部13输入的、用户选择出的指标时,对路径搜索部113设定所选择出的指标(S10)。此外,用户能够在四个指标之间适当地进行切换。另外,也可以是,在处理部11设置指标切换部(未图示),指标切换部按照规定的规则来切换指标。指标切换部例如在电池模块41整体的SOH高于第一设定值的状态下选择指标(c),当变为该SOH低于第一设定值的状态时从指标(c)切换为指标(a)。另外,例如在电池模块41内的多个单体E1-En的SOH的偏差大小小于第二设定值的状态下选择指标(c),当变为该偏差大小大于第二设定值的状态时从指标(c)切换为指标(b)。
输入信息获取部111获取从操作部13输入的、对搭载于电动车辆3的电池模块41进行充电时的目标SOC、充电开始时刻以及充电结束时刻(S11)。电池数据获取部112经由通信部15从电动车辆3的车辆控制部30获取电池模块41所包括的多个单体E1-En的电池数据(包含当前SOC)(S12)。
路径搜索部113在所获取到的目标SOC与当前SOC之间的SOC区间内以规定的单位划分宽度设定多个节点(S13)。路径搜索部113在所获取到的充电开始时刻与充电结束时刻之间的可充电时间内以规定的单位划分宽度设定多个节点(S14)。
路径搜索部113在设定出的矩阵状的各节点之间设定路径。成本分配部114将不满足电流限制、时间限制的节点之间的路径设定为无效(S15)。成本分配部114参照保存劣化速度特性映射121、充电循环劣化速度特性映射122以及按时间段划分的电费表124中的至少一者,来对各节点之间的路径分配成本(S16)。
路径搜索部113应用路径搜索算法来搜索使与所设定的决定指标相应的成本最小的充电路径(S17)。充电计划创建部115基于所搜索出的充电路径来创建充电计划(S18)。充电计划输出部116将所创建出的充电计划经由充电适配器6或者直接发送到充电器4(S19)。
图13是示出实施方式所涉及的运算***1的结构例2的图。在图3所示的结构例1中,以目标SOC由用户输入为前提。在结构例2中,追加自动地计算目标SOC的功能。
在结构例2中,处理部11除了包括输入信息获取部111、电池数据获取部112、路径搜索部113、成本分配部114、充电计划创建部115以及充电计划输出部116以外,还包括配送计划创建部117、电力消耗量预测部118以及SOC使用范围确定部119。
配送计划创建部117基于来自未图示的订单管理***的订单信息,来针对配送事业者所保有的每个电动车辆3创建翌日的配送计划。配送计划中还包含配送路线。电力消耗量预测部118基于配送计划中包含的配送路线来计算翌日的配送所需的电动车辆3的行驶距离。电力消耗量预测部118计算行驶所计算出的距离所需的电力消耗量作为翌日的电力消耗量的预测值。
SOC使用范围确定部119基于所预测出的翌日的电力消耗量,来导出电池模块41的翌日的SOC使用范围的多个候选。例如,在所预测出的翌日的电力消耗量相当于电池模块41的50%的DOD(Depth of Discharge:放电深度)的情况下,SOC使用范围确定部119导出100%-50%、90%-40%、80%-30%、70%-20%、60%-10%以及50%-0%作为SOC使用范围的多个候选。在该例子中,按以10%为单位的划分导出候选,但是也可以按其它的单位划分宽度导出候选。
路径搜索部113针对多个SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选,在SOC使用范围内按规定的单位划分宽度设定多个节点。路径搜索部113基于翌日的配送计划来在配送开始时刻与配送结束时刻之间的配送时间内按规定的单位划分宽度设定多个节点。路径搜索部113在设定出的矩阵状的各节点之间设定路径。成本分配部114参照保存劣化速度特性映射121和放电循环劣化速度特性映射123,来对各节点之间的路径分配劣化成本。
路径搜索部113针对多个SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选搜索使节点之间的路径的劣化成本的合计最小的放电路径。路径搜索部113确定在多个SOC使用范围候选的使劣化成本的合计最小的放电路径中、使劣化成本的合计最小的放电路径的SOC使用范围。路径搜索部113将所确定出的SOC使用范围的上限SOC设定为充电时的目标SOC。
图14是示出放电路径搜索的一例的图。图14示出基于被预测DOD为40%的电力消耗的配送计划来创建放电计划的例子。路径搜索部113搜索翌日的配送时间内的、从最佳的上限SOC到最佳的下限SOC的最佳的路径。在图14所示的例子中,选择了上限SOC为80%、下限SOC为40%的放电路径作为最佳的路径。
关于对各节点之间的路径分配劣化成本的分配方法,除了成为上下相反的关系以外,与上述的搜索充电路径的情况是相同的。
图15是示出由实施方式所涉及的运算***1进行的目标SOC的导出处理的流程的流程图。配送计划创建部117基于来自未图示的订单管理***的订单信息来创建电动车辆3的翌日的配送计划(S20)。电力消耗量预测部118基于配送计划中包含的配送路线来计算翌日的配送所需的电动车辆3的行驶距离,预测行驶该距离所需的电力消耗量(S21)。
SOC使用范围确定部119基于所预测出的翌日的电力消耗量来导出电池模块41的翌日的SOC使用范围的多个候选(S22)。路径搜索部113针对多个SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选,在SOC使用范围的上限SOC与下限SOC之间的SOC区间内按规定的单位划分宽度设定多个节点(S23)。路径搜索部113在配送开始时刻与配送结束时刻之间的配送时间内按规定的单位划分宽度设定多个节点(S24)。
路径搜索部113在设定出的矩阵状的节点之间设定路径。成本分配部114将不满足电流限制、时间限制的节点之间的路径设定为无效(S25)。成本分配部114参照保存劣化速度特性映射121和放电循环劣化速度特性映射123来对各节点之间的路径分配劣化成本(S26)。
路径搜索部113应用路径搜索算法来搜索使与决定指标相应的劣化成本最小的放电路径(S27)。在结构例2中,决定指标从下述三个指标中选择。(a)串联连接的多个单体中的SOH最低的单体的劣化量的最小化;(b)串联连接的多个单体之间的劣化量之差的最小化;(c)串联连接的多个单体中的实际容量最低的单体的劣化量的最小化。
路径搜索部113确定在多个SOC使用范围候选的使劣化成本最小的放电路径中、使劣化成本最小的放电路径的SOC使用范围(S28)。路径搜索部113将所确定出的SOC使用范围的上限SOC设定为充电时的目标SOC(S29)。
在图15所示的流程图中,路径搜索部113确定了在多个SOC使用范围候选的使劣化成本最小的放电路径中、使劣化成本最小的放电路径的SOC使用范围。关于这一点,也可以通过以下处理来确定SOC使用范围。路径搜索部113针对多个(i个)SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选,计算使劣化成本最小的放电路径的合计劣化量[i]。路径搜索部113针对多个(i个)SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选,计算使从当前SOC到各SOC使用范围的上限SOC为止的劣化成本最小的充电路径的合计劣化量[i]。路径搜索部113针对多个(i个)SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选,将使劣化成本最小的放电路径的合计劣化量[i]与使劣化成本最小的充电路径的合计劣化量[i]相加。路径搜索部113确定使相加得到的合计劣化量[i]最小的SOC使用范围。在该情况下,无需新搜索充电路径,基于上述计算出的使劣化成本最小的充电路径来创建充电计划。
另外,也可以通过以下处理来确定SOC使用范围。路径搜索部113针对多个(i个)SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选,应用预测的放电模式来计算放电路径的合计劣化量[i]。例如,路径搜索部113针对100%-50%、90%-40%、80%-30%、70%-20%、60%-10%、50%-0%这些SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选,计算应用了与基于配送计划预测的行驶模式对应的放电模式时的放电路径的合计劣化量[i]。路径搜索部113针对多个(i个)SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选,计算使从当前SOC到各SOC使用范围候选的上限SOC为止的劣化成本最小的充电路径的合计劣化量[i]。路径搜索部113针对多个(i个)SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选,将放电路径的合计劣化量[i]与充电路径的合计劣化量[i]相加。路径搜索部113确定使相加得到的合计劣化量[i]最小的SOC使用范围。在该情况下,无需新搜索充电路径,基于上述计算出的使劣化成本最小的充电路径来创建充电计划。
图16是示出实施方式所涉及的运算***1的结构例3的图。在结构例3中,还具有创建放电计划的功能。在结构例3中,处理部11除了包括输入信息获取部111、电池数据获取部112、路径搜索部113、成本分配部114、充电计划创建部115、充电计划输出部116、配送计划创建部117、电力消耗量预测部118以及SOC使用范围确定部119以外,还包括放电计划创建部1110和放电计划输出部1111。
图17是示出由实施方式所涉及的运算***1进行的放电计划创建处理的流程的流程图。图17所示的流程图的步骤S20-步骤S28的处理与图15所示的流程图的步骤S20-步骤S28相同。
路径搜索部113确定在多个SOC使用范围候选的使劣化成本最小的放电路径中、使劣化成本最小的放电路径的SOC范围(S28)。放电计划创建部1110基于所确定出的SOC使用范围的使劣化成本最小的放电路径来创建放电计划(S210)。具体而言,放电计划创建部1110将所确定出的放电路径转换为通过行驶开始时刻(放电开始时刻)、每单位时间区间的电流值规定的放电计划。
例如,在放电计划的数据格式中包含行驶开始时刻[s]和预测电力消耗量[Ah],并且规定有用于保存每单位时间区间的电流值的多个数据槽。此外,放电计划创建部1110也可以将每单位时间区间的电流值换算成电动车辆3的速度,在多个数据槽保存每单位时间区间的电动车辆3的推荐速度。
放电计划输出部1111将所创建出的放电计划经由充电适配器6或者直接发送到电动车辆3(S211)。
电动车辆3的车辆控制部30当接收到放电计划时,在车内的显示器(例如,车辆导航***的显示器、仪表显示器)显示各时间段的推荐速度。此外,在电动车辆3是自动驾驶车辆的情况下,在安全基准的范围内以尽可能地接近各时间段的推荐速度的速度进行行驶。
图17中示出的流程图所示的处理是假定了能够预先在配送开始前充电至最佳的上限SOC的情况的处理。关于这一点,在将当前的SOC作为放电开始SOC来创建放电计划的情况下,如以下那样进行处理。SOC使用范围确定部119将由电力消耗量预测部1***出的电力消耗量换算成电池模块41的DOD。SOC使用范围确定部119将当前的SOC设定为SOC使用范围的上限SOC,将从该上限SOC减去上述DOD所得到的值设定为SOC使用范围的下限SOC。
路径搜索部113在由SOC使用范围确定部119决定出的SOC使用范围内设定多个节点,并在行驶开始时刻(放电开始时刻)与行驶结束时刻(放电结束时刻)之间的可行驶时间(可放电时间)内设定多个节点。成本分配部114参照保存劣化速度特性映射121和放电循环劣化速度特性映射123来对各节点之间的路径分配劣化成本。路径搜索部113搜索从行驶开始时刻的SOC使用范围的上限SOC经由多个节点达到行驶结束时刻的SOC使用范围的下限SOC的放电路径中的、使节点之间的路径的劣化成本的合计最小的放电路径。
如以上所说明的那样,根据本实施方式,能够创建将二次电池的劣化等成本抑制到最小限度的充电计划或放电计划。在配送事业等中使用的电动车辆3的充电中,希望将二次电池的劣化量抑制到最小的充电计划创建在电费便宜的夜间。充电开始时的SOC、进行充电所能够利用的可充电时间每天都变化。需要针对这样的充电开始时的SOC、可充电时间的变化创建最佳的充电计划。
在本实施方式中,将从当前SOC到目标SOC为止的充电置换为路径问题来考虑。即,能够通过参照保存劣化速度特性映射121和充电循环劣化速度特性映射122来对各路径的通过成本设定劣化量,并搜索使劣化量最小的路径,来创建最佳的充电计划。
通过该方法,能够搜索出在规定时间(可充电时间)内的使劣化量最小的充电模式,能够一并地进行电流控制、时间控制以及保存SOC这三个要素的最佳化控制。以往,无法通过一个规划同时计算电流控制、时间控制、保存SOC这三个要素的决定。
另外,在本实施方式中,输入多个单体E1-En的电池数据(SOC、SOH)后,能够进行控制使得将电池模块41整体的劣化量抑制到最小。另外,还能够进行控制使得抑制多个单体E1-En之间的SOH之差扩大。关于这些控制模式,能够通过根据目的切换路径的成本指标来容易地进行切换。
以上,基于实施方式对本公开进行了说明。本领域技术人员应当理解的是,实施方式是例示,这些各结构要素、各处理过程的组合能够存在各种各样的变形例,并且这样的变形例也处于本公开的范围内。
在上述的实施方式中,举出四个决定指标的例子。关于这一点,也可以设置以单体的劣化抑制和电费的节约这两者为目的的决定指标。例如,路径搜索部113针对可选择的每个充电路径计算劣化量的成本和电费的成本,对两者进行加权相加或加权平均来计算综合成本,确定使该综合成本最小的充电路径。
在上述的实施方式中,说明了从运算***1经由充电适配器6向充电器4发送充电计划的例子。关于这一点,充电适配器6不是必须的,能够被省略。在该情况下,从运算***1直接或者经由电动车辆3向充电器4发送充电计划。
另外,以电费的最小化为目的的指标不是必须的,能够被省略。在该情况下,按时间段划分的电费表124能够被省略。
在上述的实施方式中,说明了创建搭载于电动车辆3的电池模块41的充电计划或放电计划的例子。关于这一点,电动车辆3也可以是二轮的电动摩托车(电动踏板车)或电动自行车。另外,电动车辆3还包括高尔夫球车、在购物中心、娱乐设施等中使用的区域车(land car)等低速的电动车辆3。另外,搭载电池模块41的对象并不限于电动车辆3。例如,还包括电动船舶、铁道车辆、多旋翼直升机(无人机)等电动移动体。
此外,实施方式也可以通过以下项目确定。
[项目1]
一种运算***(1),其特征在于,具备:
路径搜索部(113),其在对搭载于电动移动体(3)的二次电池(41)进行充电时的目标SOC(State Of Charge:荷电状态)与当前SOC之间的SOC区间内设定多个节点,并在充电开始时刻与充电结束时刻之间的可充电时间内设定多个节点,搜索从所述充电开始时刻的所述当前SOC经由多个节点达到所述充电结束时刻的所述目标SOC的充电路径;
充电计划创建部(115),其基于所搜索出的充电路径来创建充电计划;以及
成本分配部(114),其参照保存劣化特性(121)、充电循环劣化特性(122)以及按时间段划分的电费表(124)中的至少一者,来对各节点之间的路径分配劣化量或电费的成本,保存劣化特性(121)是通过包括所述二次电池(41)的SOC和温度中的至少一方在内的至少一个要素规定的,充电循环劣化特性(122)是通过包括所述二次电池(41)的SOC和充电电流的电流速率中的至少一方在内的至少一个要素规定的,充电循环劣化特性(122)规定了充电时的循环劣化速度,
其中,所述路径搜索部(113)搜索使节点之间的路径的成本的合计最小的充电路径。
据此,能够创建使充电的成本最小的充电计划。
[项目2]
根据项目1所记载的运算***(1),其特征在于,
所述充电计划创建部(115)创建包含充电开始时刻和各时间区间的电流值的充电计划。
据此,能够将从充电器(4)向搭载于电动移动体(3)的二次电池(41)供给的电流控制为最佳。
[项目3]
根据项目1或2所记载的运算***(1),其特征在于,
所述成本分配部(114)将所述节点之间的路径中的、通过路径所需的电流速率超过充电电流的上限值的路径设定为无效的路径。
据此,能够防止创建无法实现的充电计划。
[项目4]
根据项目1至3中的任一项所记载的运算***(1),其特征在于,
所述二次电池(41)包括串联连接的多个单体(E1-En),
所述路径搜索部(113)搜索使所述多个单体(E1-En)中的SOH(State Of Health:健康状态)最低的单体的劣化量最小的充电路径。
据此,能够创建将多个单体(E1-En)整体的劣化量抑制到最小的充电计划。
[项目5]
根据项目1至3中的任一项所记载的运算***(1),其特征在于,
所述二次电池(41)包括串联连接的多个单体(E1-En),
所述路径搜索部(113)搜索使所述多个单体(E1-En)之间的劣化量之差最小的充电路径。
据此,能够创建关系到多个单体(E1-En)之间的劣化量的偏差的缩小的充电计划。
[项目6]
根据项目1至3中的任一项所记载的运算***(1),其特征在于,
所述二次电池(41)包括串联连接的多个单体(E1-En),
所述路径搜索部(113)搜索使所述多个单体(E1-En)中的实际容量最低的单体的劣化量最小的充电路径。
据此,能够创建能够避免电动车辆(3)的可行驶距离缩短的充电计划。
[项目7]
根据项目1至3中的任一项所记载的运算***(1),其特征在于,
所述路径搜索部(113)搜索使节点之间的路径的电费的合计最小的充电路径。
据此,能够创建使电费最小化的充电计划。
[项目8]
根据项目1至7中的任一项所记载的运算***(1),其特征在于,
所述路径搜索部(113)能够切换应最小化的充电路径的成本的决定指标。
据此,能够进行与状况相应的灵活的控制。
[项目9]
根据项目1至8中的任一项所记载的运算***(1),其特征在于,
还具备SOC使用范围确定部(119),该SOC使用范围确定部(119)基于被预测为在所述电动移动体(3)的下一次使用时所需的电力量,来导出所述二次电池(41)的SOC使用范围的多个候选,
所述路径搜索部(113)针对所导出的多个SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选,在SOC使用范围内设定多个节点,并在所述电动移动体(3)的下一次的使用开始时刻与使用结束时刻之间的使用时间内设定多个节点,
所述成本分配部(114)参照所述保存劣化特性(121)和放电循环劣化特性(123),来对各节点之间的路径分配劣化成本,放电循环劣化特性(123)是通过包括所述二次电池(41)的SOC和放电电流的电流速率中的至少一方在内的至少一个要素规定的,放电循环劣化特性(123)规定了放电时的循环劣化速度,
所述路径搜索部(113)针对所述多个SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选搜索使节点之间的路径的劣化成本的合计最小的放电路径,并确定在针对所述多个SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选的使该劣化成本的合计最小的放电路径中、使该劣化成本的合计最小的放电路径的SOC使用范围,将所确定出的SOC使用范围的上限值设定为所述目标SOC。
据此,能够自动地决定充电时的目标SOC。
[项目10]
根据项目1至8中的任一项所记载的运算***(1),其特征在于,
还具备SOC使用范围确定部(119),该SOC使用范围确定部(119)基于被预测为在所述电动移动体(3)的下一次使用时所需的电力量,来导出所述二次电池(41)的SOC使用范围的多个候选,
所述路径搜索部(113)针对所导出的多个SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选,基于预测的放电模式来计算放电路径的劣化量,并计算使从当前SOC到各SOC使用范围候选的上限SOC为止的劣化成本最小的充电路径的劣化量,决定使放电路径的劣化量与充电路径的劣化量之和最小的SOC使用范围,将所决定出的SOC使用范围的上限值设定为所述目标SOC。
据此,能够自动地决定充电时的目标SOC。
[项目11]
一种充电计划创建程序,其特征在于,使计算机执行以下处理:
在对搭载于电动移动体(3)的二次电池(41)进行充电时的目标SOC与当前SOC之间的SOC区间内设定多个节点,并在充电开始时刻与充电结束时刻之间的可充电时间内设定多个节点;
参照保存劣化特性(121)、充电循环劣化特性(122)以及按时间段划分的电费表(124)中的至少一者,来对各节点之间的路径分配劣化量或电费的成本,保存劣化特性(121)是通过包括所述二次电池(41)的SOC和温度中的至少一方在内的至少一个要素规定的,充电循环劣化特性(122)是通过包括所述二次电池(41)的SOC和充电电流的电流速率中的至少一方在内的至少一个要素规定的,充电循环劣化特性(122)规定了充电时的循环劣化速度;
搜索从所述充电开始时刻的所述当前SOC经由多个节点达到所述充电结束时刻的所述目标SOC的充电路径中的、使节点之间的路径的成本的合计最小的充电路径;以及
基于所搜索出的充电路径来创建充电计划。
据此,能够创建使充电的成本最小的充电计划。
[项目12]
一种运算***(1),其特征在于,具备:
路径搜索部(113),其在从搭载于电动移动体(3)的二次电池(41)进行放电时的SOC使用范围内设定多个节点,并在放电开始时刻与放电结束时刻之间的可放电时间内设定多个节点,搜索从所述放电开始时刻的所述SOC使用范围的上限SOC经由多个节点到达所述放电结束时刻的所述SOC使用范围的下限SOC的放电路径;
放电计划创建部(1110),其基于所搜索出的放电路径来创建放电计划;以及
成本分配部(114),其参照保存劣化特性(121)和放电循环劣化特性(123),来对各节点之间的路径分配劣化成本,保存劣化特性(121)是通过包括所述二次电池(41)的SOC和温度中的至少一方在内的至少一个要素规定的,放电循环劣化特性(123)是通过包括所述二次电池(41)的SOC和放电电流的电流速率中的至少一方在内的至少一个要素规定的,放电循环劣化特性(123)规定了放电时的循环劣化速度,
其中,所述路径搜索部(113)搜索使节点之间的路径的劣化成本的合计最小的放电路径。
据此,能够创建使放电的成本最小的放电计划。
[项目13]
一种放电计划创建程序,其特征在于,使计算机执行以下处理:
在从搭载于电动移动体(3)的二次电池(41)进行放电时的SOC使用范围内设定多个节点,并在放电开始时刻与放电结束时刻之间的可放电时间内设定多个节点;
参照保存劣化特性(121)和放电循环劣化特性(123),来对各节点之间的路径分配劣化成本,保存劣化特性(121)是通过包括所述二次电池(41)的SOC和温度中的至少一方在内的至少一个要素规定的,放电循环劣化特性(123)是通过包括所述二次电池(41)的SOC和放电电流的电流速率中的至少一方在内的至少一个要素规定的,放电循环劣化特性(123)规定了放电时的循环劣化速度;
搜索从所述放电开始时刻的所述SOC使用范围的上限SOC经由多个节点到达所述放电结束时刻的所述SOC使用范围的下限SOC的放电路径中的、使节点之间的路径的劣化成本的合计最小的放电路径;以及
基于所搜索出的放电路径来创建放电计划。
据此,能够创建使放电的成本最小的放电计划。
附图标记说明
1:运算***;2:网络;3:电动车辆;4:充电器;5:商用电力***;6:充电适配器;11:处理部;111:输入信息获取部;112:电池数据获取部;113:路径搜索部;114:成本分配部;115:充电计划创建部;116:充电计划输出部;117:配送计划创建部;118:电力消耗量预测部;119:SOC使用范围确定部;1110:放电计划创建部;1111:放电计划输出部;12:存储部;121:保存劣化速度特性映射;122:充电循环劣化速度特性映射;123:放电循环劣化速度特性映射;124:按时间段划分的电费表;13:操作部;14:显示部;15:通信部;30:车辆控制部;34:马达;35:逆变器;36:无线通信部;36a:天线;40:电源***;41:电池模块;42:电池管理部;43:电压测量部;44:温度测量部;45:电流测量部;46:电池控制部;E1-En:单体;RY1、RY2:继电器;T1、T2:温度传感器;Rs:分流电阻。
Claims (13)
1.一种运算***,其特征在于,具备:
路径搜索部,其在对搭载于电动移动体的二次电池进行充电时的目标荷电状态即目标SOC与当前SOC之间的SOC区间内设定多个节点,并在充电开始时刻与充电结束时刻之间的可充电时间内设定多个节点,搜索从所述充电开始时刻的所述当前SOC经由多个节点达到所述充电结束时刻的所述目标SOC的充电路径;
充电计划创建部,其基于所搜索出的充电路径来创建充电计划;以及
成本分配部,其参照保存劣化特性、充电循环劣化特性以及按时间段划分的电费表中的至少一者,来对各节点之间的路径分配劣化量或电费的成本,所述保存劣化特性是通过包括所述二次电池的SOC和温度中的至少一方在内的至少一个要素规定的,所述充电循环劣化特性是通过包括所述二次电池的SOC和充电电流的电流速率中的至少一方在内的至少一个要素规定的,所述充电循环劣化特性规定了充电时的循环劣化速度,
其中,所述路径搜索部搜索使节点之间的路径的成本的合计最小的充电路径。
2.根据权利要求1所述的运算***,其特征在于,
所述充电计划创建部创建包含充电开始时刻和各时间区间的电流值的充电计划。
3.根据权利要求1或2所述的运算***,其特征在于,
所述成本分配部将所述节点之间的路径中的、通过路径所需的电流速率超过充电电流的上限值的路径设定为无效的路径。
4.根据权利要求1~3中的任一项所述的运算***,其特征在于,
所述二次电池包括串联连接的多个单体,
所述路径搜索部搜索使所述多个单体中的健康状态即SOH最低的单体的劣化量最小的充电路径。
5.根据权利要求1~3中的任一项所述的运算***,其特征在于,
所述二次电池包括串联连接的多个单体,
所述路径搜索部搜索使所述多个单体之间的劣化量之差最小的充电路径。
6.根据权利要求1~3中的任一项所述的运算***,其特征在于,
所述二次电池包括串联连接的多个单体,
所述路径搜索部搜索使所述多个单体中的实际容量最低的单体的劣化量最小的充电路径。
7.根据权利要求1~3中的任一项所述的运算***,其特征在于,
所述路径搜索部搜索使节点之间的路径的电费的合计最小的充电路径。
8.根据权利要求1~7中的任一项所述的运算***,其特征在于,
所述路径搜索部能够切换应最小化的充电路径的成本的决定指标。
9.根据权利要求1~8中的任一项所述的运算***,其特征在于,
还具备SOC使用范围确定部,该SOC使用范围确定部基于被预测为在所述电动移动体的下一次使用时所需的电力量,来导出所述二次电池的SOC使用范围的多个候选,
所述路径搜索部针对所导出的多个SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选,在SOC使用范围内设定多个节点,并在所述电动移动体的下一次的使用开始时刻与使用结束时刻之间的使用时间内设定多个节点,
所述成本分配部参照所述保存劣化特性和放电循环劣化特性,来对各节点之间的路径分配劣化成本,所述放电循环劣化特性是通过包括所述二次电池的SOC和放电电流的电流速率中的至少一方在内的至少一个要素规定的,所述放电循环劣化特性规定了放电时的循环劣化速度,
所述路径搜索部针对所述多个SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选搜索使节点之间的路径的劣化成本的合计最小的放电路径,并确定在针对所述多个SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选的使该劣化成本的合计最小的放电路径中、使该劣化成本的合计最小的放电路径的SOC使用范围,将所确定出的SOC使用范围的上限值设定为所述目标SOC。
10.根据权利要求1~8中的任一项所述的运算***,其特征在于,
还具备SOC使用范围确定部,该SOC使用范围确定部基于被预测为在所述电动移动体的下一次使用时所需的电力量,来导出所述二次电池的SOC使用范围的多个候选,
所述路径搜索部针对所导出的多个SOC使用范围候选中的每个SOC使用范围候选,基于预测的放电模式来计算放电路径的劣化量,并计算使从当前SOC到各SOC使用范围候选的上限SOC为止的劣化成本最小的充电路径的劣化量,决定使放电路径的劣化量与充电路径的劣化量之和最小的SOC使用范围,将所决定出的SOC使用范围的上限值设定为所述目标SOC。
11.一种充电计划创建程序,其特征在于,使计算机执行以下处理:
在对搭载于电动移动体的二次电池进行充电时的目标荷电状态即目标SOC与当前SOC之间的SOC区间内设定多个节点,并在充电开始时刻与充电结束时刻之间的可充电时间内设定多个节点;
参照保存劣化特性、充电循环劣化特性以及按时间段划分的电费表中的至少一者,来对各节点之间的路径分配劣化量或电费的成本,所述保存劣化特性是通过包括所述二次电池的SOC和温度中的至少一方在内的至少一个要素规定的,所述充电循环劣化特性是通过包括所述二次电池的SOC和充电电流的电流速率中的至少一方在内的至少一个要素规定的,所述充电循环劣化特性规定了充电时的循环劣化速度;
搜索从所述充电开始时刻的所述当前SOC经由多个节点达到所述充电结束时刻的所述目标SOC的充电路径中的、使节点之间的路径的成本的合计最小的充电路径;以及
基于所搜索出的充电路径来创建充电计划。
12.一种运算***,其特征在于,具备:
路径搜索部,其在从搭载于电动移动体的二次电池进行放电时的荷电状态使用范围即SOC使用范围内设定多个节点,并在放电开始时刻与放电结束时刻之间的可放电时间内设定多个节点,搜索从所述放电开始时刻的所述SOC使用范围的上限SOC经由多个节点到达所述放电结束时刻的所述SOC使用范围的下限SOC的放电路径;
放电计划创建部,其基于所搜索出的放电路径来创建放电计划;以及
成本分配部,其参照保存劣化特性和放电循环劣化特性,来对各节点之间的路径分配劣化成本,所述保存劣化特性是通过包括所述二次电池的SOC和温度中的至少一方在内的至少一个要素规定的,所述保存劣化特性规定了保存劣化速度,所述放电循环劣化特性是通过包括所述二次电池的SOC和充电电流的电流速率中的至少一方在内的至少一个要素规定的,所述放电循环劣化特性规定了放电时的循环劣化速度,
其中,所述路径搜索部搜索使节点之间的路径的劣化成本的合计最小的放电路径。
13.一种放电计划创建程序,其特征在于,使计算机执行以下处理:
在从搭载于电动移动体的二次电池进行放电时的荷电状态使用范围即SOC使用范围内设定多个节点,并在放电开始时刻与放电结束时刻之间的可放电时间内设定多个节点;
参照保存劣化特性和放电循环劣化特性,来对各节点之间的路径分配劣化成本,所述保存劣化特性是通过包括所述二次电池的SOC和温度中的至少一方在内的至少一个要素规定的,所述放电循环劣化特性是通过包括所述二次电池的SOC和放电电流的电流速率中的至少一方在内的至少一个要素规定的,所述放电循环劣化特性规定了放电时的循环劣化速度;
搜索从所述放电开始时刻的所述SOC使用范围的上限SOC经由多个节点到达所述放电结束时刻的所述SOC使用范围的下限SOC的放电路径中的、使节点之间的路径的劣化成本的合计最小的放电路径;以及
基于所搜索出的放电路径来创建放电计划。
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