JP2008058278A

JP2008058278A - 二次電池の内部状態推定装置、二次電池の内部状態推定方法、プログラム、および記録媒体

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Publication number: JP2008058278A
Application number: JP2006239037A
Authority: JP
Inventors: Yuji Nishi; 勇二西
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2006-09-04
Filing date: 2006-09-04
Publication date: 2008-03-13
Also published as: US20090276172A1; WO2008029572A1; KR20090057300A; EP2063280A1; CN101512365A

Abstract

【課題】二次電池の内部状態を高精度に推定可能な二次電池の内部状態推定装置、二次電池の内部状態推定方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、および、そのプログラムを記録するコンピュータ読取可能な記録媒体を提供する。
【解決手段】電池モデル部６０は、パラメータ値に基づいて二次電池１０の内部反応を推定可能な電池モデルを用い、パラメータ生成部６２から取得したパラメータ値を電池モデルに与えて二次電池１０の内部状態を推定する。パラメータ生成部６２は、二次電池１０の使用状態を示す情報に基づいて、二次電池１０の材料物性値を含むパラメータ値を生成する。パラメータ値を更新することによって電池モデルが更新される。これにより実際の二次電池の内部状態と、電池モデルにより推定される二次電池の内部状態との違いを小さくできる。
【選択図】図５

Description

本発明は、二次電池の内部状態推定装置、二次電池の内部状態推定方法、プログラム、および、記録媒体に関する。より特定的には、本発明は、電池モデルに従って二次電池の内部状態を推定する二次電池の内部状態推定装置、二次電池の内部状態推定方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、および、そのプログラムを記録するコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。

二次電池の状態を推定するための様々な方法がこれまでに提案されている。たとえば特開２００３−３４６９１９号公報（特許文献１）は、二次電池の充電状態（ＳＯＣ：State of Charge）を推定する方法を開示する。この方法によれば、まず、蓄電池に流入する電流値に基づいてリチウムイオン電池を形成する活物質内のイオン濃度分布が算出される。次に、算出されたイオン濃度分布に基づいて蓄電装置の開放電圧が算出される。そして開放電圧に基づいてＳＯＣが推定される。
特開２００３−３４６９１９号公報特開２００６−４２４９７号公報特開２００６−１０５８２３号公報特開２００６−１０５８２１号公報

上記の方法では二次電池の材料物性値がモデル化されている。具体的に説明すると、上記の方法では活物質の形状は球形と仮定される。また、上記の方法では、イオン濃度分布は球の半径方向に分布し、円周方向にはイオン濃度分布は均一であると仮定される。

上記方法によれば、リチウムイオン電池の劣化度合いによる材料物性値の変化は考慮されていないため、劣化度合いによってはＳＯＣ等を正確に算出できないことが考えられる。しかしながらこのような問題に対する具体的な解決方法は特開２００３−３４６９１９号公報（特許文献１）には開示されていない。

また、二次電池の劣化状態は二次電池の使用環境に応じて異なる。等価回路に基づいた従来のＳＯＣ推定手法によれば、電池の容量と電池の内部抵抗とに関する情報を得ることができる。しかし内部抵抗の値および劣化に伴う変化率は測定方法ごとに異なる。

図２０は、測定方法の違いによる二次電池の内部抵抗の違いを説明する図である。
図２０を参照して、二次電池は、時刻ｔ０からｔ２の間に一定のバッテリ電流Ｉｂをパルス状に出力する。バッテリ出力電圧Ｖｂは、時刻ｔ０から時刻ｔ１にかけて減少し、パルス電流の遮断後（すなわち、時刻ｔ１以降）において徐々に復帰する。

ΔＶ１，ΔＶ２は時刻ｔａ，ｔｂのそれぞれにおけるバッテリ出力電圧Ｖｂの低下量を示す。図２０に示すように電流は一定であってもΔＶ１とΔＶ２とでは大きさが異なるため、時刻ｔａにおける電池の内部抵抗（＝ΔＶ２／Ｉｂ）と、時刻ｔｂにおける内部抵抗（ΔＶ２／Ｉｂ）とは異なる。

また、容量が低下した場合、同じＳＯＣでも劣化状態に応じて内部抵抗値は異なる。このように、従来の推定方法では二次電池の内部状態を精度よく推定できないという課題が
ある。

本発明の目的は、二次電池の内部状態を高精度に推定可能な二次電池の内部状態推定装置、二次電池の内部状態推定方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、および、そのプログラムを記録するコンピュータ読取可能な記録媒体を提供することである。

本発明は要約すれば、二次電池の内部状態推定装置であって、パラメータ生成部と、内部状態推定部とを備える。パラメータ生成部は、二次電池の使用状態を示す情報に基づいて、二次電池の材料物性値を含むパラメータ値を生成する。内部状態推定部は、パラメータ値に基づいて二次電池の内部反応を推定可能な電池モデルを用い、パラメータ生成部から取得したパラメータ値を電池モデルに与えて二次電池の内部状態を推定する。

好ましくは、二次電池の内部状態推定装置は、二次電池の出力を検出して、検出値を二次電池の使用状態を示す情報として出力するセンサをさらに備える。内部状態推定部は、推定した二次電池の内部状態に基づいて二次電池の出力の予測値を算出する。パラメータ生成部は、検出値と予測値とが等しくなるようにパラメータ値を推定するパラメータ推定部と、パラメータ値を記憶し、パラメータ推定部の推定結果に基づいて記憶するパラメータ値を更新して、更新したパラメータ値を内部状態推定部に与えるパラメータ記憶部とを含む。

より好ましくは、二次電池の内部状態推定装置は、劣化特性記憶部と、劣化推定部とをさらに備える。劣化特性記憶部は、二次電池の使用度に対するパラメータ値の標準的な劣化特性を予め記憶する。劣化推定部は、劣化特性と、パラメータ更新部により更新されたパラメータ値である更新パラメータ値とに基づいて、二次電池の劣化状態を推定する。

さらに好ましくは、劣化推定部は、パラメータ値の更新時における二次電池の使用度と劣化特性とに基づいて得られるパラメータ値を、更新パラメータ値の標準値に設定する。劣化推定部は、標準値と更新パラメータ値とを比較して二次電池が標準使用状態よりも劣化しているか否かを判定する。

さらに好ましくは、二次電池の内部状態推定装置は、劣化推定部の判定結果を表示する表示部をさらに備える。

さらに好ましくは、劣化特性には、パラメータ値の限界値が予め設定される。劣化推定部は、劣化特性に基づいて限界値と更新パラメータ値との使用度の差を求めて、使用度の差を二次電池の余寿命と推定する。

さらに好ましくは、二次電池の内部状態推定装置は、余寿命を表示する表示部をさらに備える。

好ましくは、二次電池は、リチウムイオン電池を含む。材料物性値は、イオン伝導度と、固層中電子伝導度と、活物質の拡散係数と、反応抵抗とを含む。

本発明の他の局面に従うと、二次電池の内部状態推定方法であって、二次電池の使用状態を示す情報に基づいて、二次電池の材料物性値を含むパラメータ値を生成するステップと、パラメータ値に基づいて二次電池の内部反応を推定可能な電池モデルを用い、パラメータ値を生成するステップにおいて生成されるパラメータ値を電池モデルに与えて二次電池の内部状態を推定するステップとを備える。

好ましくは、二次電池の内部状態推定方法は、二次電池に設けられるセンサを用いて二次電池の出力を検出し、センサの検出値を二次電池の使用状態を示す情報として出力するするステップをさらに備え、二次電池の内部状態を推定するステップにおいて、推定した二次電池の内部状態に基づいて二次電池の出力の予測値を算出する。パラメータ値を生成するステップは、検出値と予測値とが等しくなるようにパラメータ値を推定するステップと、パラメータ値の推定結果に基づいて、予め記憶されるパラメータ値を更新するステップとを含む。

より好ましくは、二次電池の内部状態推定方法は、二次電池の使用度に対するパラメータ値の標準的な劣化特性と、パラメータ値を更新するステップにおいて更新されたパラメータ値である更新パラメータ値とに基づいて、二次電池の劣化状態を推定するステップをさらに備える。

さらに好ましくは、二次電池の劣化状態を推定するステップにおいて、パラメータ値の更新時における二次電池の使用度と劣化特性とに基づいて得られるパラメータ値を、更新パラメータ値の標準値に設定し、標準値と更新パラメータ値とを比較して二次電池が標準使用状態よりも劣化しているか否かを判定する。

さらに好ましくは、二次電池の内部状態推定方法は、二次電池の劣化状態を推定するステップにおける判定結果を表示するステップをさらに備える。

さらに好ましくは、劣化特性には、パラメータ値の限界値が予め設定される。劣化状態を推定するステップにおいて、劣化特性に基づいて限界値と更新パラメータ値との使用度の差を求めて、使用度の差を二次電池の余寿命と推定する。

さらに好ましくは、二次電池の内部状態推定方法は、余寿命を表示するステップをさらに備える。

本発明のさらに他の局面に従うと、プログラムであって、上述のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させる。

本発明のさらに他の局面に従うと、コンピュータ読取り可能な記録媒体であって、上述のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録する。

本発明によれば、二次電池の内部状態を精度よく推定することができる。

以下において、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、以下では、図中の同一または相当部分には同一符号を付してその説明は原則として繰返さないものとする。

［実施の形態１］
図１は、本発明の実施の形態に従う二次電池の内部状態推定装置および二次電池を含む電源システムの構成例を説明する概略ブロック図である。

図１を参照して、電源システム５は、二次電池１０と、負荷２０と、二次電池の冷却ファン４０と、電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）５０とを備える。

充放電可能な二次電池１０としては、代表的にはリチウムイオン電池が用いられる。リチウムイオン電池は、電池内部でのリチウムイオン濃度の分布状態によってその出力特性が異なってくることから、本発明の適用に適している。

二次電池１０には、バッテリ温度Ｔｂを測定する温度センサ３０と、二次電池１０の入出力電流Ｉｂ（以下、バッテリ電流Ｉｂとも称する）を測定する電流センサ３２、ならびに、正極および負極間の端子間電圧Ｖｂ（以下、バッテリ出力電圧Ｖｂとも称する）を測定する電圧センサ３４が設けられている。

冷却ファン４０は、冷媒通路４１を介して二次電池１０と接続され、冷却風４５を冷媒通路４１へ供給する。図示しないが、二次電池１０には、冷媒通路４１を介して供給された冷却風４５によって二次電池１０の各セルを冷却可能なように冷媒路が適宜設けられている。冷却ファン４０の作動／停止および作動時の供給冷媒量は、ＥＣＵ５０によって制御される。

負荷２０は、二次電池１０からの出力電力によって駆動される。また、図示しない発電・給電要素が、負荷２０に含まれるように設けられ、あるいは、負荷２０とは別個に設けられるものとし、二次電池１０は、当該発電・給電要素からの充電電流によって充電可能であるものとする。したがって、二次電池１０の放電時にはバッテリ電流Ｉｂ＞０であり、二次電池１０の充電時にはバッテリ電流Ｉｂ＜０である。

ＥＣＵ５０は、二次電池１０に設けられたセンサ群３０，３２，３４からの検出値に基づき、二次電池１０の内部状態を動的に推定可能な電池モデルに従って、二次電池１０の内部状態を推定する電池モデル部６０を含んで構成される。さらに、ＥＣＵ５０は、電池モデル部６０の推定結果（たとえば二次電池１０のＳＯＣ）に基づいて、二次電池１０からの出力可能電力（放電電力上限値）Ｗｏｕｔおよび入力可能電力（充電電力上限値）Ｗｉｎを算出する。ＥＣＵ５０は、放電禁止時にはＷｏｕｔ＝０に設定し、放電可能時にはＷｏｕｔ＞０に設定する。同様に、ＥＣＵ５０は、充電禁止時にはＷｉｎ＝０に設定し、充電可能時にはＷｉｎ＞０に設定する。

ＥＣＵ５０によって設定された入出力可能電力Ｗｉｎ，出力可能電力Ｗｏｕｔは負荷２０の制御要素に送出される。これにより、負荷２０の動作は、この入出力可能電力Ｗｉｎ，Ｗｏｕｔの範囲内に制限される。なお、ＥＣＵ５０は、代表的には予めプログラムされた所定シーケンスおよび所定演算を実行するためのマイクロコンピュータおよびメモリ（ＲＡＭ，ＲＯＭ等）で構成される。

図２は、二次電池１０の概略構成を示す概念図である。
図２を参照して、二次電池１０は、負極１２と、セパレータ１４と、正極１５とを含む。セパレータ１４は、負極１２および正極１５の間に設けられた樹脂に電解液を浸透させることで構成される。

負極１２および正極１５の各々は、球状の活物質１８の集合体で構成される。負極１２の活物質１８の界面上では、リチウムイオンＬｉ+および電子ｅ-を放出する化学反応が行なわれる。一方、正極１５の活物質１８の界面上では、リチウムイオンＬｉ+および電子ｅ-を吸収する化学反応が行なわれる。

負極１２には電子ｅ-を吸収する電流コレクタ１３が設けられ、正極１５には電子ｅ-を
放出する電流コレクタ１６が設けられる。負極の電流コレクタ１３は、代表的には銅で構成され、正極の電流コレクタ１６は、代表的にはアルミで構成される。電流コレクタ１３には負極端子１１ｎが設けられ、電流コレクタ１６には正極端子１１ｐが設けられる。セパレータ１４を介したリチウムイオンＬｉ+の授受によって、二次電池（電池セル）１０では充放電が行なわれ、充電電流（Ｉｂ＞０）または放電電流（Ｉｂ＜０）が生じる。

したがって、二次電池内部の充放電状態は電極（正極および負極）におけるリチウムイオンの濃度分布によって異なってくる。

図３は、電池モデル部６０における二次電池のモデリングを説明する概念図である。
図３を参照して、電池モデル式では、二次電池１０の負極１２および正極１５のそれぞれにおいて、各活物質１８でのリチウムイオンＬｉ⁺の挙動が共通であるものと仮定して、負極１２および正極１５のそれぞれについて、代表的に１個ずつの活物質１８ｎおよび１８ｐを想定する。

放電時には、負極活物質１８ｎ表面での電極反応により、活物質１８ｎ内のリチウム原子Ｌｉが、電子ｅ^-の放出によりリチウムイオンＬｉ⁺となってセパレータ１４中の電解液に放出される。一方、正極活物質１８ｐ表面の電極反応では、電解液中のリチウムイオンがＬｉ⁺が取込まれて電子ｅ^-を吸収する。これにより、正極活物質１８ｐの内部にリチウム原子Ｌｉが取込まれる。負極活物質１８ｎからのリチウムイオンＬｉ⁺の放出および正極活物質１８ｐでのリチウムイオンＬｉ⁺の取込によって、正極の電流コレクタ１６から負極の電流コレクタ１３に向けて電流が流れる。

反対に、二次電池の放電時には、負極活物質１８ｎ表面での電極反応により電界液中のリチウムイオンＬｉ⁺が取込まれ、正極活物質１８ｐ表面での電極反応では、電界液へ、リチウムイオンＬｉ⁺が放出される。

電池モデル式では、充放電時における活物質１８ｐ，１８ｎの表面での電極反応、活物質１８ｐ，１８ｎ内部でのリチウムイオンの拡散（径方向）および電解液中のリチウムイオンの拡散や、各部位での電位分布をモデリングする。

以下に、電池モデル部６０で用いられる二次電池の内部状態を動的に推定可能な電池モデルの一例について説明する。この電池モデルは、電池モデル式（Ｍ１）〜（Ｍ１５）により構成される。

図４は、電池モデルに用いられる変数および定数を表形式により示す図である。
図４には、下記の電池モデル式（Ｍ１）〜（Ｍ１５）内で用いられる変数および定数の一覧表が示される。なお図４に示す各種の材料物性値のうち、活物質のイオン濃度、固層中電子伝導度、活物質の拡散係数、および反応抵抗（または交換電流密度）が電池モデルに入力されるパラメータ値に含まれる。なお、反応抵抗と交換電流密度とは逆数の関係にある。

式（Ｍ１）〜（Ｍ３）は、バトラーボルマーの式と呼ばれる、電極反応を示す式である。式（Ｍ１）において交換電流密度ｉ₀は、活物質１８の界面におけるリチウムイオン濃度の関数で与えられる。なお以下の説明に関する詳細は、たとえばグおよびワン（W.B.Gu
and C.Y.Wang）著「リチウムイオン電池の熱−電気化学結合モデリング（THERMAL-ELECTROCHEMICAL COUPLED MODELING OF A LITHIUM-ION CELL）」（ECS Proceedings Vol.99-25
(1),2000、発行国：米国、発行所：電気化学学会(ECS)、発行年：２０００年、該当頁：pp 743-762）に説明される。

式（Ｍ２）には式（Ｍ１）中のηの詳細が示され、式（Ｍ３）には式（Ｍ２）中のＵの詳細が示される。

式（Ｍ４）〜（Ｍ６）には、電界液中でのリチウムイオン保存則が示される。式（Ｍ５）においては電界液中での実効拡散係数の定義が示され、式（Ｍ６）では、反応電流ｊ^Liが電極の単位体積あたりの活物質表面積ａ_sと式（Ｍ１）に示された輸送電流密度／ｉ_njとの積で与えられることが示されている。なお、反応電流ｊ^Liの電極全体での体積積分は、バッテリ電流Ｉｂに対応する。

式（Ｍ７）および（Ｍ８）には、固相中でのリチウムイオン保存則が示される。式（Ｍ７）では球体である活物質１８中での拡散方程式が示され、式（Ｍ８）では、電極単位体
積あたりの活物質表面積ａ_sが示される。

式（Ｍ９）〜（Ｍ１１）には電界液中での電荷保存則より、電界液中での電位を示す式が導かれる。

式（Ｍ１０）には実効イオン伝導率κ^eff、式（Ｍ１１）には電界液中での拡散導電係数κ_D ^effが示されている。

式（Ｍ１２）および（Ｍ１３）では、活物質での電荷保存則より固相中での電位を求める式が示される。

式（Ｍ１４）および（Ｍ１５）では熱エネルギ保存則が表現される。これにより、充放電現象による二次電池内部への局所的な温度変化を解析することが可能となる。

なお、これらの電池モデル式（Ｍ１）〜（Ｍ１５）は上記文献に基づくものであり、各モデル式の詳細な説明については、上記文献に記載されている。

式（Ｍ１）〜（Ｍ１５）の電池モデル式を、活物質１８ｐ，１８ｎおよび電界液中の各点において、境界条件を適宜設定した差分方程式を逐次解くことにより、図４に示した各変数を逐次的に算出して、二次電池の内部反応を反映した電池状態の時間推移を推定できる。なお、各活物質１８ｐ，１８ｎ内でのリチウムイオン濃度は、活物質内の半径ｒの関数とされ、その周方向ではリチウムイオン濃度は一様なものとして扱われる。

上記電池モデルにおいて、ＳＯＣは、負極活物質１８ｎ内のリチウム原子数により求められる。また、活物質１８ｐ，１８ｎ内部のリチウムイオン濃度分布を推定することにより、過去の充放電履歴を反映した電池状態の予測が可能となる。たとえば、現在のＳＯＣが同一であっても、充電により現ＳＯＣとなった後に放電する場合には、放電により現ＳＯＣとなった後さらに放電する場合と比較して、出力電圧が相対的に低下し難くなるが、このような現象の予測を行なうことが可能となる。具体的には、充電直後には負極活物質１８ｎ内のリチウムイオン濃度が表面側で相対的に高くなる一方で、放電時には、負極活物質１８ｎ内リチウムイオン濃度が表面側で相対的に低下しているため、活物質内でのリチウムイオンの濃度分布を反映して、上記のような予測が可能となる。

なお、ＳＯＣについての演算精度を高めるために活物質１８ｐ，１８ｎと電解液との間に電気二重層が存在すると仮定してＳＯＣを求めてもよい。

図５は、実施の形態１に従う二次電池の内部状態推定装置の機能ブロック図である。
図５を参照して、実施の形態１に従う二次電池の内部状態推定装置は電圧センサ３４とＥＣＵ５０とを含む。ＥＣＵ５０は、電池モデル部６０と、パラメータ生成部６２と、比較部７５とを含む。パラメータ生成部６２は、パラメータ同定部６５と、パラメータ管理部８０とを含む。

電池モデル部６０は、パラメータ値に基づいて二次電池１０の内部反応を推定可能な電池モデルを用い、パラメータ生成部６２から取得したパラメータ値を電池モデルに与えて二次電池１０の内部状態を推定する。より詳細に説明すると、電池モデル部６０は二次電池の材料物性値を含むパラメータ値をパラメータ管理部８０から取得する。このパラメータ値により内部状態が規定された電池モデルには電圧センサ３４の検出値が入力される。電池モデル部６０は電池モデルを用いてＳＯＣを推定するとともに、電池モデルに基づいて二次電池１０から出力される電流を予測する。電池モデル部６０からは二次電池１０から出力される電流の予測結果が予測電流Ｉｂ♯として出力される。

比較部７５は、電流センサ３２によって検出された実際のバッテリ出力電流Ｉｂと、予測電流Ｉｂ♯とを比較し、両者の差が大きい場合には、パラメータ生成部６２に通知する。

なお、電池モデル部６０に電流センサ３２の検出値が入力された場合、電池モデル部６０は二次電池１０から出力される電圧を予測することができる。よって比較部７５は、電池モデル部６０から出力される予測結果（予測電圧）と、電圧センサ３４によって検出された実際のバッテリ出力電圧Ｖｂとを比較して、両者の差が大きい場合にパラメータ生成部６２に通知してもよい。

パラメータ生成部６２は、二次電池１０の使用状態を示す情報に基づいて、二次電池１０の材料物性値を含むパラメータ値を生成する。より詳細に説明するとパラメータ生成部６２は、電圧センサ３４が検出した実際のバッテリ出力電圧Ｖｂに基づいて、パラメータ値を生成する。すなわち電圧センサ３４が検出したバッテリ出力電圧Ｖｂの値は「二次電池１０の使用状態に基づく情報」に相当する。なお電池モデル部６０に電流センサ３２の検出値が入力される場合は、電流センサ３２によって検出された実際のバッテリ出力電流Ｉｂが「二次電池１０の使用状態に基づく情報」に相当する。

仮に二次電池１０の使用状態を考慮せずにパラメータ値を固定した場合には、電池モデルはある時点（たとえば二次電池が新品のとき）における二次電池の内部状態しか反映できない。よって二次電池の使用が進むにつれて、ＳＯＣ等の推定精度が低下する。本実施
の形態では、二次電池１０の使用状態に基づいてパラメータを更新することによって電池モデルが更新される。これにより実際の二次電池の内部状態と、電池モデルにより推定される二次電池の内部状態との違いを小さくできるので、ＳＯＣ等を精度よく推定することができる。

パラメータ生成部６２は、パラメータ同定部６５と、パラメータ管理部８０とを含む。なおパラメータ同定部６５と、パラメータ管理部８０とは、本発明における「パラメータ推定部」と「パラメータ更新部」とにそれぞれ対応する。

パラメータ同定部６５は、バッテリ出力電流Ｉｂと予測電流Ｉｂ♯とが一致する（もしくは両者の差が最小になる）ようにパラメータ値を最適化（同定）する。パラメータ同定部６５は、たとえばカルマンフィルタ理論を用いて最も確からしいパラメータ値を推定することによりパラメータ値を最適化する。なおパラメータ同定部６５は、他の最適化方法（たとえば最小二乗法等）を用いて最適なパラメータ値を推定してもよい。

パラメータ管理部８０は、電池モデルで使用するパラメータ値を管理（記憶）する。パラメータ管理部８０は、パラメータ同定部６５により同定されたパラメータ値（パラメータ同定値）を受けて、記憶するパラメータ値を更新する。パラメータ管理部８０は、記憶するパラメータ値を電池モデル部６０に与える。これにより電池モデル部６０に入力されるパラメータ値は適宜更新される。

図６は、実施の形態１に従う電池の内部状態推定装置による推定処理を説明するフローチャートである。

図６および図５を参照して、処理が開始されると、ステップＳ１において電圧センサ３４は二次電池１０の電圧を検出する。電池モデル部６０は、電圧センサ３４の検出値を取得する。

次にステップＳ２において、電池モデル部６０はパラメータ管理部８０からパラメータ値を取得する。

続いてステップＳ３において、電池モデル部６０はセンサの検出値とパラメータ値とを電池モデルに入力して二次電池１０の内部状態の推定値（二次電池１０のＳＯＣおよび予測電流Ｉｂ♯）を求める。

続いてステップＳ４において、パラメータ同定部６５は、予測電流Ｉｂ♯とバッテリ出力電流Ｉｂとのずれに基づいてパラメータ値を最適化する。これにより二次電池の劣化状態を電池モデルに反映させるためのパラメータ値が生成される。

続いてステップＳ５において、パラメータ同定部６５は、最適化したパラメータ値をパラメータ管理部８０に入力する。これによりパラメータ管理部８０が記憶するパラメータ値は更新される。よって、ステップＳ２において電池モデル部６０が取得するパラメータ値は二次電池１０の使用状態に基づいて生成されたパラメータとなる。

このように実施の形態１によれば二次電池の内部状態を精度よく推定できるので、二次電池の使用時において電池性能を最大限発揮させることができる。また、実施の形態１によれば二次電池からできるだけ多くの電力を取り出すことができるので、電池の小型化が可能になる。

［実施の形態２］
実施の形態２では、二次電池の使用状態に基づいてパラメータ値を更新するだけでなく、更新後のパラメータ値に基づいて二次電池の劣化状態を推定する。

図７は、実施の形態２に従う二次電池の内部状態推定装置の機能ブロック図である。
図７を参照して、実施の形態２に従う二次電池の内部状態推定装置は電圧センサ３４とＥＣＵ５０とを含む。

ＥＣＵ５０は、電池モデル部６０と、パラメータ生成部６２と、比較部７５とを含む。パラメータ生成部６２は、パラメータ同定部６５と、パラメータ管理部８０とを含む。

ＥＣＵ５０は、さらに、劣化特性記憶部８２と、劣化推定部８４とを含む。
劣化特性記憶部８２は、二次電池１０の使用度に対するパラメータ値の標準的な劣化特性を予め記憶する。劣化推定部８４は、劣化特性記憶部８２が記憶するパラメータ値の劣化特性と、パラメータ管理部８０により更新されたパラメータ値（更新パラメータ値）とに基づいて、二次電池１０の劣化状態を推定する。

図８は、図７の劣化特性記憶部８２および劣化推定部８４による二次電池の劣化状態の推定処理を説明する概念図である。

図８を参照して、更新対象パラメータについては、予め、二次電池の使用度に応じたパラメータ値の変化、すなわち劣化特性が求められている。更新対象パラメータは、具体的には活物質のリチウムイオン濃度、固層中電子伝導度、活物質の拡散係数、および反応抵抗（または交換電流密度）であるが図８では、例示的にＸ，Ｙと記載する。

二次電池の使用度としては、たとえば使用時間あるいは充放電電流積算値が用いられる。また本発明に従って充放電制御される二次電池がハイブリッド車両等の車両に搭載される場合には、バッテリの使用度として走行距離を用いることができる。

図８に示されるように、更新対象となるパラメータＸに関して劣化特性線２００が予め求められており、パラメータＹについては劣化特性線２１０が予め求められている。劣化特性線２００，２１０については、当該パラメータについての限界値が予め求められており、限界値を超えてパラメータ値が変化（低下あるいは上昇）した場合には、寿命領域であると判定される。

パラメータ更新の際には、更新時点におけるパラメータ値と劣化特性線とに基づいて二次電池の使用度、すなわち二次電池の劣化状態を推定することができる。

図９は、実施の形態２に従う二次電池の内部状態推定装置が行なう劣化状態推定処理を説明するフローチャートである。

図９に示すフローチャートは、図６に示すフローチャートのステップＳ５の後にステップＳ６が追加されたものである。図８に示すステップＳ１〜Ｓ５の処理は図６に示すステップＳ１〜Ｓ５の処理とそれぞれ同様の処理である。よって以下ではステップＳ１〜Ｓ５の処理は繰返さず、ステップＳ６における処理のみ説明する。

ステップＳ６において、劣化推定部８４は、パラメータ管理部８０から取得した更新パラメータ値と、劣化特性記憶部８２に記憶された劣化特性（図８の劣化特性線２００，２１０）とを用いて、図８に示す二次電池の劣化状態を推定する。

以上のように実施の形態２によれば、二次電池の使用状態に基づいて、電池モデルに入
力されるパラメータ値を更新し、更新後のパラメータとパラメータの劣化特性とを参照して劣化状態を求める。これにより二次電池の劣化状態を精度よく推定することができる。また二次電池の使用時において電池性能を最大限発揮させることができる。

［実施の形態３］
実施の形態３では、パラメータ値を更新するだけでなく、更新後のパラメータ値と、劣化曲線上のパラメータ値とを比較する。さらに実施の形態３では、比較結果を表示する。これにより、二次電池の使用者は二次電池の劣化が通常よりも進んでいるか否かを把握することができる。

図１０は、実施の形態３に従う二次電池の内部状態推定装置を含む電源システムの構成図である。

図１０を参照して、電源システム５は、二次電池１０と、負荷２０と、二次電池の冷却ファン４０と、ＥＣＵ５０と、表示部９０とを備える。表示部９０は、ＥＣＵ５０から二次電池の内部状態に関する情報を受け、その情報を表示する。

図１１は、実施の形態３に従う二次電池の内部状態推定装置の機能ブロック図である。
図１１を参照して、実施の形態３に従う二次電池の内部状態推定装置は電圧センサ３４とＥＣＵ５０と表示部９０とを含む。

ＥＣＵ５０は、さらに、劣化特性記憶部８２と、劣化推定部８４とを含む。表示部９０は劣化推定部８４から受ける情報を表示する。

図１２は、実施の形態３に従う二次電池の劣化判定を説明する概念図である。
図１２を参照して、実施の形態２と同様に、更新対象パラメータについては、予め劣化特性が求められている。

劣化推定部８４は、パラメータ値の更新時における二次電池の使用度と劣化特性とに基づいて更新パラメータ値の標準値（劣化特性線上のパラメータ値）を求める。劣化推定部８４は、標準値と更新パラメータ値とを比較して、二次電池が標準使用状態よりも劣化しているか否かを判定する。表示部９０は、劣化推定部８４から受ける判定結果を表示する。

二次電池の使用状態に応じて電池モデルに入力されるパラメータを更新することで、更新パラメータ値と劣化特性線上のパラメータ値との比較結果を正しいものにすることができる。よって、二次電池の劣化状況を精度よく推定できる。

図１３は、実施の形態３に従う二次電池の内部状態推定装置が行なう劣化状態表示処理を説明するフローチャートである。

図１３に示すフローチャートは、図６に示すフローチャートのステップＳ５の処理の後にステップＳ７〜Ｓ１０の処理が追加されたものである。図１３に示すフローチャートのステップＳ１〜Ｓ５の処理は、図６に示すフローチャートのステップＳ１〜Ｓ５の処理とそれぞれ同一である。よって、以下ではステップＳ７〜Ｓ１０の処理についてのみ説明するものとする。

ステップＳ７において、劣化推定部８４は、劣化特性記憶部８２に記憶される劣化特性を参照する。ステップＳ８において、劣化推定部８４は、更新パラメータの値と、そのパラメータに対応する劣化特性線上のパラメータ値とを比較して、二次電池の劣化が標準使用状態よりも進行しているか否かを判定する。

図１２および図１１を参照しながらステップＳ８の処理を説明すると、たとえば更新されたパラメータＸの値が劣化特性線２００の値よりも高ければ、劣化推定部８４は二次電池１０の劣化が標準使用状態よりも進んでいると判定する。一方、更新されたパラメータＸの値が劣化特性線２００の値よりも低ければ劣化推定部８４は二次電池１０の劣化が標準使用状態よりも進んでいないと判定する。

再び図１３に戻り、二次電池の劣化が標準使用状態よりも進行していると劣化推定部８４が判定した場合（ステップＳ８においてＹＥＳ）、劣化推定部８４は表示部９０に対して第１の判定結果を送る。ステップＳ９において表示部９０は第１の判定結果に基づき、二次電池の劣化が通常の使用状態（標準使用状態）よりも進んでいることを表示する。

一方、二次電池の劣化が標準使用状態よりも進行しないと劣化推定部８４が判定した場合（ステップＳ８においてＮＯ）、劣化推定部８４は表示部９０に対して第２の判定結果を送る。ステップＳ１０において表示部９０は第２の判定結果に基づき、二次電池の劣化が通常の使用状態よりも進んでいないことを表示する。

このように実施の形態３によれば、電池の劣化状態を表示することによりユーザの利便性を図ることができる。

たとえば二次電池の内部状態推定装置がハイブリッド自動車等の車両に搭載されている場合、運転者は二次電池の劣化状況を把握できる。また、二次電池の内部状態推定装置を搭載したハイブリッド自動車が中古車として販売される場合、二次電池の劣化状況に基づいて、その自動車の販売価格を設定することができる。また購入希望者がその中古車を購入する際に電池の劣化状況を示すことができるので、その購入希望者が電池の劣化状況に対して不安を抱くことを防ぐことができる。

［実施の形態４］
実施の形態４では、更新後のパラメータ値に基づいて二次電池の余寿命を推定する。さらに実施の形態４では推定した余寿命を表示する。

なお、実施の形態４に従う二次電池の内部状態推定装置を含む電源システムの構成は図１０に示す電源システムの構成と同様である。また、実施の形態４に従う二次電池の内部状態推定装置の機能ブロックの構成は図１１に示す機能ブロックの構成と同様である。

図１４は、実施の形態４に従う二次電池の余寿命推定を説明する概念図である。
図１４を参照して、実施の形態２，３と同様に、更新対象パラメータについては、予め劣化特性が求められている。

劣化特性線２００，２１０については、当該パラメータについての限界値が予め求められており、限界値を超えてパラメータ値が変化（低下あるいは上昇）した場合には、寿命領域であると判定される。このように劣化特性記憶部８２が記憶する劣化特性にはパラメータ値の限界値が予め設定される。

劣化推定部８４は、更新されたパラメータの値に対応する使用度を劣化特性線に従って求める。そして、劣化推定部８４は、その使用度と寿命領域に達したときの使用度との差
を求め、その差を二次電池の余寿命と推定する。更新パラメータ値を用いて二次電池の使用度を推定することで、パラメータ値の更新時点における二次電池の使用度を精度よく推定できる。この結果、余寿命も精度よく推定することができる。

図１５は、実施の形態４に従う二次電池の内部状態推定装置が行なう余寿命推定処理を説明するフローチャートである。

図１５に示すフローチャートは、図６に示すフローチャートのステップＳ５の処理の後にステップＳ１１，Ｓ１２の処理が追加されたものである。図１５に示すフローチャートのステップＳ１〜Ｓ５の処理は、図６に示すフローチャートのステップＳ１〜Ｓ５の処理とそれぞれ同一である。よって、以下ではステップＳ１１，Ｓ１２の処理についてのみ説明するものとする。

図１５および図１１を参照して、ステップＳ１１において、劣化推定部８４は劣化特性線２００，２１０を参照する。そして劣化推定部８４は更新パラメータ値に対応する使用度と、寿命領域に達したときの使用度との差に基づき二次電池の余寿命を推定する。

次にステップＳ１２において、パラメータ管理部８０は、表示部９０にその余寿命に関する情報を表示させる。

このように、実施の形態４によれば、二次電池の余寿命を表示することにより、実施の形態３と同様にユーザの利便性を図ることができる。

［ＥＣＵの構成例］
図１６は、ＥＣＵ５０のハードウェア構成例を説明する図である。

図１６を参照して、ＥＣＵ５０は、ＣＰＵ５０１と、ＲＯＭ５０２と、ＲＡＭ５０３と、バス５０４とを含む。ＣＰＵ５０１は予めプログラムされた所定シーケンスおよび所定演算を実行することで、図５，図７等に示す機能ブロックを備える二次電池の内部状態推定装置として動作する。

ＲＯＭ５０２は、ＣＰＵ５０１に推定処理を実行させるためのプログラムを不揮発的に記憶する。ＲＡＭ５０３は、ＣＰＵ５０１の処理の際に必要なデータを一時的に記憶する。ＣＰＵ５０１とＲＯＭ５０２（あるいはＲＡＭ５０３）とのデータの交換はバス５０４を介して実行される。このようにＲＯＭ５０２は、図６、図９、図１３および図１５のいずれかに示すフローチャートの各ステップを備えるプログラムを記録したコンピュータ（ＣＰＵ５０１）読取り可能な記録媒体に相当する。

［二次電池の搭載例］
以上説明してきた二次電池および二次電池の内部状態推定装置は、図１７に示すように、ハイブリッド駆動車両５００に搭載することが可能である。

図１７は、本発明の実施の形態に従う二次電池の内部状態推定装置を搭載するハイブリッド自動車の構成を説明するブロック図である。

図１７を参照して、ハイブリッド駆動車両５００は、エンジン５１０と、バッテリＥＣＵ５２５によって制御されるバッテリ５２０と、インバータ５３０と、車輪５４０ａと、トランスアクスル５５０と、ハイブリッド駆動車両５００の全体動作を制御する電子制御ユニット（ＨＶ−ＥＣＵ）５９０とを備える。ＨＶ−ＥＣＵ５９０とバッテリＥＣＵ５２５とは図１等に示すＥＣＵ５０に相当する。

エンジン５１０は、ガソリン等の燃料の燃焼エネルギを源として駆動力を発生する。バッテリ５２０は、電力ライン５５１へ直流電力を供給する。バッテリ５２０は、代表的にリチウムイオン二次電池で構成され、バッテリＥＣＵ５２５により制御される。すなわち、バッテリＥＣＵ５２５は、バッテリ５２０の内部状態を推定する電池モデルの推定結果に基づき、入出力可能電力Ｗｉｎ，Ｗｏｕｔを設定する。

インバータ５３０は、バッテリ５２０から供給された直流電力を交流電力に変換して電力ライン５５３へ出力する。あるいは、インバータ５３０は、電力ライン５５２，５５３に供給された交流電力を直流電力に変換して電力ライン５５１へ出力する。

トランスアクスル５５０は、トランスミッションとアクスル（車軸）とを一体構造として備えており、動力分割機構５６０と、減速機５７０と、モータジェネレータＭＧ１と、モータジェネレータＭＧ２とを有する。

動力分割機構５６０は、エンジン５１０によって生じた駆動力を、減速機５７０を介して車輪５４０ａ駆動用の駆動軸５４５へ伝達する経路と、モータジェネレータＭＧ１へ伝達経路とに分割可能である。

モータジェネレータＭＧ１は、動力分割機構５６０を介して伝達されたエンジン５１０からの駆動力によって回転されて発電する。モータジェネレータＭＧ１による発電電力は、電力ライン５５２を介してインバータ５３０に供給され、バッテリ５２０の充電電力として、あるいはモータジェネレータＭＧ２の駆動電力として用いられる。

モータジェネレータＭＧ２は、インバータ５３０から電力ライン５５３に供給された交流電力によって回転駆動される。モータジェネレータＭＧ２によって生じた駆動力は、減速機５７０を介して駆動軸５４５へ伝達される。また、回生制動動作時にモータジェネレータＭＧ２が車輪５４０ａの減速に伴って回転される場合には、モータジェネレータＭＧ２に生じた起電力（交流電力）が電力ライン５５３へ供給される。この場合は、インバータ５３０が電力ライン５５３へ供給された交流電力を直流電力に変換して電力ライン５５１へ出力することによりバッテリ５２０が充電される。

モータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２の各々は、発電機としても電動機としても機能し得るが、モータジェネレータＭＧ１は概ね発電機として動作することが多く、モータジェネレータＭＧ２は主として電動機として動作することが多い。

ＨＶ−ＥＣＵ５９０は、ハイブリッド駆動車両５００を運転者の指示に応じて運転させるために、自動車に搭載された機器・回路群の全体動作を制御する。ＨＶ−ＥＣＵ５９０は、代表的には予めプログラムされた所定シーケンスおよび所定演算を実行するためのマイクロコンピュータおよびメモリ（ＲＡＭ，ＲＯＭ等）で構成される。

上記のように、ハイブリッド駆動車両５００では、エンジン５１０によって発生された駆動力と、バッテリ５２０からの電気エネルギを源としてモータジェネレータＭＧ２によって駆動された駆動力との組合せによって、燃費を向上させた車両運転を行なう。

たとえば、発進時ならびに低速走行時あるいは緩やかな坂を下るとき等の軽負荷時には、ハイブリッド駆動車両５００は、エンジン効率の悪い領域を避けるために、基本的にはエンジンを作動させることなくモータジェネレータＭＧ２による駆動力のみで走行する。

通常走行時には、エンジン５１０から出力された駆動力は、動力分割機構５６０によっ
て、車輪５４０ａの駆動力とモータジェネレータＭＧ１での発電用駆動力とに分化される。モータジェネレータＭＧ１による発電電力は、モータジェネレータＭＧ２の駆動に用いられる。したがって、通常走行時には、エンジン５１０による駆動力をモータジェネレータＭＧ２による駆動力でアシストして、車輪５４０ａが駆動される。ＥＣＵ５９０は、エンジン５１０およびモータジェネレータＭＧ２間での駆動力分担割合を制御する。

全開加速時には、バッテリ５２０からの供給電力が第２のモータジェネレータＭＧ２の駆動にさらに用いることにより、車輪５４０ａを駆動力がさらに増加させることができる。

減速および制動時には、モータジェネレータＭＧ２は、車輪５４０ａの回転とは反対方向のトルクを発生することにより、回生発電を行なう発電機として作用する。モータジェネレータＭＧ２の回生発電によって回収された電力は、電力ライン５５３、インバータ５３０および電力ライン５５１を介してバッテリ５２０の充電に用いられる。さらに、車両停止時にはエンジン５１０は自動的に停止される。

このように、運転状況に応じて車両全体での出力要求パワーに対するエンジン５１０およびモータジェネレータＭＧ２の間での配分が決定される。具体的には、ＨＶ−ＥＣＵ５９０は、燃費の面からエンジン５１０の効率を考慮して、運転状況に応じて上記配分を決定する。

この際に、バッテリＥＣＵ５２５により設定された入出力可能電力Ｗｉｎ，Ｗｏｕｔの範囲内でバッテリ５２０の充放電が行なわれるように、エンジン５１０およびモータジェネレータＭＧ２の出力指令（あるいはトルク指令）を生成することにより、バッテリ５２０内部での局所的な電池劣化につながる現象を回避して、バッテリ５２０を長寿命化することができる。また、バッテリ５２０について、電池モデル式のパラメータ更新に伴う余寿命判定が可能となる。

また、バッテリ５２０の内部状態の推定については、たとえばハイブリッド駆動車両５００の始動時あるいは使用終了時に行なわれる。

表示部９０はＨＶ−ＥＣＵから二次電池の内部状態の推定結果を受けて、それを表示する。以下に表示部９０による表示例を具体的に説明する。

図１８は、二次電池の内部状態の推定結果の表示の一例を説明する図である。
図１８を参照して、表示部９０はタコメータである。このタコメータに二次電池の内部状態を示すための針９１が設けられる。針９１が目盛り「１」から「０」に移動するにしたがって、二次電池の寿命が近づいていることを示す。つまり針９１は二次電池の余寿命を表示する。なお、針９１が中央の位置から左右のいずれに動くかに応じて通常よりも劣化が進行しているか否かを表示してもよい。

図１９は、二次電池の内部状態の推定結果の表示の別の例を説明する図である。
図１９を参照して表示部９０は、車速や警告内容を表示するメータである。このメータにおいては電池の余寿命あるいは劣化状態を表示するためランプ９５が点灯する。たとえばランプ９５の色が「青」、「黄」、「赤」の順に変化するに従って、二次電池の余寿命が少なくなっていることを示す。なお、ランプ９５の色を変えることにより二次電池が通常よりも劣化しているか否かを示してもよい。

図１８、図１９に示す表示例以外にも、様々な方法により二次電池の内部状態を示すことは可能である。たとえば、メータの照明色を電池の劣化状態等に応じて変化させてもよ
い。また、ランプを備えたボタンスイッチ（たとえばイグニッションスイッチ）をオンにしたときのランプの点灯色により二次電池の劣化状態等を表示してもよい。また、タッチパネルを備える車両であれば、運転者がタッチパネルを操作して、タッチパネル上にメッセージを表示させてもよい。

図１８、図１９では運転者が見ることができる表示例を示したが、たとえばメンテナンスを行なう作業員（あるいはディーラー）が専用のツールを用いることにより二次電池の劣化状態あるいは余寿命を表示できるようにしてもよい。また、表示方法は音声による表示方法でもよい。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明の実施の形態に従う二次電池の内部状態推定装置および二次電池を含む電源システムの構成例を説明する概略ブロック図である。二次電池１０の概略構成を示す概念図である。電池モデル部６０における二次電池のモデリングを説明する概念図である。電池モデルに用いられる変数および定数を表形式により示す図である。実施の形態１に従う二次電池の内部状態推定装置の機能ブロック図である。実施の形態１に従う電池の内部状態推定装置による推定処理を説明するフローチャートである。実施の形態２に従う二次電池の内部状態推定装置の機能ブロック図である。図７の劣化特性記憶部８２および劣化推定部８４による二次電池の劣化状態の推定処理を説明する概念図である。実施の形態２に従う二次電池の内部状態推定装置が行なう劣化状態推定処理を説明するフローチャートである。実施の形態３に従う二次電池の内部状態推定装置を含む電源システムの構成図である。実施の形態３に従う二次電池の内部状態推定装置の機能ブロック図である。実施の形態３に従う二次電池の劣化判定を説明する概念図である。実施の形態３に従う二次電池の内部状態推定装置が行なう劣化状態表示処理を説明するフローチャートである。実施の形態４に従う二次電池の余寿命推定を説明する概念図である。実施の形態４に従う二次電池の内部状態推定装置が行なう余寿命推定処理を説明するフローチャートである。ＥＣＵ５０のハードウェア構成例を説明する図である。本発明の実施の形態に従う二次電池の内部状態推定装置を搭載するハイブリッド自動車の構成を説明するブロック図である。二次電池の内部状態の推定結果の表示の一例を説明する図である。二次電池の内部状態の推定結果の表示の別の例を説明する図である。測定方法の違いによる二次電池の内部抵抗の違いを説明する図である。

符号の説明

５電源システム、１０二次電池、１１ｐ正極端子、１１ｎ負極端子、１２負極、１３電流コレクタ（負極）、１４セパレータ、１５正極、１６電流コレクタ（正極）、１８活物質、２０負荷、３０温度センサ、３２電流センサ、３４電
圧センサ、４０冷却ファン、４１冷媒通路、４５冷却風、６０電池モデル部、６２パラメータ生成部、６５パラメータ同定部、７５比較部、８０パラメータ管理部、８２劣化特性記憶部、８４劣化推定部、９０表示部、９１針、９５ランプ、２００，２１０劣化特性線、５００ハイブリッド駆動車両、５０１ＣＰＵ、５０２ＲＯＭ、５０３ＲＡＭ、５１０エンジン、５２０バッテリ、５２５バッテリＥＣＵ、５３０インバータ、５４０ａ車輪、５４５駆動軸、５５０トランスアクスル、５５１〜５５３電力ライン、５６０動力分割機構、５７０減速機、５９０ＨＶ−ＥＣＵ、Ｓ１〜Ｓ１２ステップ。

Claims

二次電池の使用状態を示す情報に基づいて、前記二次電池の材料物性値を含むパラメータ値を生成するパラメータ生成部と、
前記パラメータ値に基づいて前記二次電池の内部反応を推定可能な電池モデルを用い、前記パラメータ生成部から取得した前記パラメータ値を前記電池モデルに与えて前記二次電池の内部状態を推定する内部状態推定部とを備える、二次電池の内部状態推定装置。
前記二次電池の内部状態推定装置は、
前記二次電池の出力を検出して、検出値を前記二次電池の使用状態を示す情報として出力するセンサをさらに備え、
前記内部状態推定部は、推定した前記二次電池の内部状態に基づいて前記二次電池の出力の予測値を算出し、
前記パラメータ生成部は、
前記検出値と前記予測値とが等しくなるように前記パラメータ値を推定するパラメータ推定部と、
前記パラメータ値を記憶し、前記パラメータ推定部の推定結果に基づいて記憶する前記パラメータ値を更新して、更新した前記パラメータ値を前記内部状態推定部に与えるパラメータ記憶部とを含む、請求項１に記載の二次電池の内部状態推定装置。
前記二次電池の使用度に対する前記パラメータ値の標準的な劣化特性を予め記憶する劣化特性記憶部と、
前記劣化特性と、前記パラメータ更新部により更新された前記パラメータ値である更新パラメータ値とに基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定する劣化推定部とをさらに備える、請求項２に記載の二次電池の内部状態推定装置。
前記劣化推定部は、前記パラメータ値の更新時における前記二次電池の使用度と前記劣化特性とに基づいて得られる前記パラメータ値を、前記更新パラメータ値の標準値に設定し、前記標準値と前記更新パラメータ値とを比較して前記二次電池が標準使用状態よりも劣化しているか否かを判定する、請求項３に記載の二次電池の内部状態推定装置。
前記劣化推定部の判定結果を表示する表示部をさらに備える、請求項４に記載の二次電池の内部状態推定装置。
前記劣化特性には、前記パラメータ値の限界値が予め設定され、
前記劣化推定部は、前記劣化特性に基づいて前記限界値と前記更新パラメータ値との使用度の差を求めて、前記使用度の差を前記二次電池の余寿命と推定する、請求項３に記載の二次電池の内部状態推定装置。
前記余寿命を表示する表示部をさらに備える、請求項６に記載の二次電池の内部状態推定装置。
前記二次電池は、リチウムイオン電池を含み、
前記材料物性値は、
イオン伝導度と、
固層中電子伝導度と、
活物質の拡散係数と、
反応抵抗とを含む、請求項１に記載の二次電池の内部状態推定装置。
二次電池の使用状態を示す情報に基づいて、前記二次電池の材料物性値を含むパラメー
タ値を生成するステップと、
前記パラメータ値に基づいて前記二次電池の内部反応を推定可能な電池モデルを用い、前記パラメータ値を生成するステップにおいて生成される前記パラメータ値を前記電池モデルに与えて前記二次電池の内部状態を推定するステップとを備える、二次電池の内部状態推定方法。
前記二次電池の内部状態推定方法は、
前記二次電池に設けられるセンサを用いて前記二次電池の出力を検出し、前記センサの検出値を前記二次電池の使用状態を示す情報として出力するするステップをさらに備え、
前記二次電池の内部状態を推定するステップにおいて、推定した前記二次電池の内部状態に基づいて前記二次電池の出力の予測値を算出し、
前記パラメータ値を生成するステップは、
前記検出値と前記予測値とが等しくなるように前記パラメータ値を推定するステップと、
前記前記パラメータ値の推定結果に基づいて、予め記憶される前記パラメータ値を更新するステップとを含む、請求項９に記載の二次電池の内部状態推定方法。
前記二次電池の使用度に対する前記パラメータ値の標準的な劣化特性と、前記パラメータ値を更新するステップにおいて更新された前記パラメータ値である更新パラメータ値とに基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定するステップをさらに備える、請求項１０に記載の二次電池の内部状態推定方法。
前記二次電池の劣化状態を推定するステップにおいて、前記パラメータ値の更新時における前記二次電池の使用度と前記劣化特性とに基づいて得られる前記パラメータ値を、前記更新パラメータ値の標準値に設定し、前記標準値と前記更新パラメータ値とを比較して前記二次電池が標準使用状態よりも劣化しているか否かを判定する、請求項１１に記載の二次電池の内部状態推定方法。
前記二次電池の劣化状態を推定するステップにおける判定結果を表示するステップをさらに備える、請求項１２に記載の二次電池の内部状態推定方法。
前記劣化特性には、前記パラメータ値の限界値が予め設定され、
前記劣化状態を推定するステップにおいて、前記劣化特性に基づいて前記限界値と前記更新パラメータ値との使用度の差を求めて、前記使用度の差を前記二次電池の余寿命と推定する、請求項１１に記載の二次電池の内部状態推定方法。
前記余寿命を表示するステップをさらに備える、請求項１４に記載の二次電池の内部状態推定方法。
前記二次電池は、リチウムイオン電池を含み、
前記材料物性値は、
イオン伝導度と、
固層中電子伝導度と、
活物質の拡散係数と
反応抵抗とを含む、請求項９に記載の二次電池の内部状態推定方法。
請求項９から１６のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるプログラム。
請求項９から１６のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるプログラム
を記録した、コンピュータ読取り可能な記録媒体。