JP2009145065A - 二次電池の状態検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】二次電池の状態を高精度で検出する。
【解決手段】手段１０２は充放電中の所定期間を、二次電池４０が放電状態かつ電流増加状態に在る第１パターンと、放電状態かつ電流減少状態に在る第２パターンと、充電状態かつ電流増加状態に在る第３パターンと、充電状態かつ電流減少状態に在る第４パターンとの各分割期間に分割し、各分割期間に含まれる端子電流Ｉ０および端子電圧Ｖ０に基づいてその分割期間における充電率を推定する。手段１０４は上記所定期間がＳＯＣ増加期間である場合には、第２または第３パターンに分類されかつ分極指数の絶対値が分極しきい値以下であるという条件を満たす分割期間の推定ＳＯＣを抽出し、上記所定期間がＳＯＣ減少期間である場合には、第１または第４パターンに分類されかつ分極指数の絶対値が分極しきい値以下であるという条件を満たす分割期間の推定ＳＯＣを抽出する。
【選択図】図１

Description

本発明は二次電池の状態を検出する装置に係り、特に二次電池の状態の検出精度を向上可能な装置に関する。

複数回の充放電が可能な二次電池は過放電や過充電の状態になると電池性能が劣化してしまう。このため、従来より二次電池の状態、例えば充電率（State Of Charge：ＳＯＣ）や満充電容量を推定・検出する方式が種々提案されている。なお、満充電容量は二次電池の劣化に伴って減少するので、満充電容量の推定によって二次電池の劣化状態または寿命を推定することができる。

特許文献１に記載の方式では、二次電池についてＳＯＣと開放回路電圧（Open Circuit Voltage：ＯＣＶ）との関係を予め測定しておく。そして、二次電池の充放電開始直前および充放電終了後にＯＣＶを測定し、測定した各電圧に対応するＳＯＣを上記の予め測定した関係から取得する。一方、充放電中に二次電池に入出力された電荷の総量すなわち容量変化量を計測する。当該計測された容量変化量と、上記充放電開始前後のＳＯＣから得られるＳＯＣ変化量とによって、二次電池の満充電容量を算出する。

ここで、特許文献１では充放電中は分極がありＯＣＶを測定することは困難であると述べられており、上記方式ではＯＣＶを充放電が終了してからの休止期間中に所定の時間間隔で複数回測定し、その測定結果からＯＣＶの収束値を推測している。

特開２００１−２３１１７９号公報 特開２００５−８３９７０号公報 特開２００５−２２７１６４号公報

モータジェネレータと内燃機関とを搭載したハイブリッドシステム車両では、利便性と経済性とを両立するために、モータを駆動可能な電池容量を常時確保するとともに、回生電力を受け入れられるだけの空き容量を常時残しておくという制御が採用される場合がある。この場合、二次電池のＳＯＣは、電池容量の中間付近、例えば４０％〜８０％の範囲内になるように制御される。したがって、この制御方式では充放電前、すなわち車両走行前のＳＯＣと充放電後、すなわち車両走行後のＳＯＣとの変化量が小さい。このため、充放電前後でのＳＯＣ変化量を満充電容量の算出に利用する特許文献１に記載の上記方式では満充電容量の算出精度が低くなってしまうと考えられる。

また、上記のように二次電池の充放電中は分極が生じるので、充放電中にＯＣＶ、ＳＯＣ、満充電容量を正確に取得することは一般的に難しいと考えられている。このため、充放電中における二次電池の状態の推定については、現在も、種々の研究が続けられている（特許文献２，３参照）。

例えば特許文献２には、分極の度合いを推定し、分極状態が概略０（ゼロ）および充放電電流が概略０となる時点における電圧をＯＣＶとして推定とすることが提案されている。

例えば特許文献３に提案される方式では、充放電電流値の積算値を前回算出されたＳＯＣに加算した擬似ＳＯＣには充放電電流値の誤差が含まれているので、擬似ＳＯＣと実際のＳＯＣとの差を補正する。この補正では、充放電電流および電池温度に基づいて分極容量を算出し、この分極容量を前回算出されたＳＯＣに加算することによりＯＣＶ算出用ＳＯＣを算出し、このＯＣＶ算出用ＳＯＣに基づいてＯＣＶを算出する。そして、二次電池の内部抵抗によるドロップ電圧を算出し、このドロップ電圧にＯＣＶを加算して推定電圧を算出する。そして、この推定電圧と検出した充放電電圧との電圧偏差を算出し、この電圧偏差がなくなるように擬似ＳＯＣの補正値を算出する。

本発明は、二次電池の状態を高い精度で検出可能にする装置を提供することを目的とする。

本発明に係る二次電池の状態検出装置は、二次電池の状態を検出する装置であって、二次電池の状態に対応して変化する充放電中の充電率を二次電池の充放電中に測定された端子電流および端子電圧に基づいて推定し、推定充電率を取得する充電率推定手段と、二次電池の充放電中の所定期間について複数取得された推定充電率のうちから予め規定された条件に従って推定充電率を抽出することによって充放電中の充電率を検出する充電率検出手段と、を備え、充電率推定手段は、二次電池が放電状態かつ電流増加状態に在る第１パターンと、二次電池が放電状態かつ電流減少状態に在る第２パターンと、二次電池が充電状態かつ電流増加状態に在る第３パターンと、二次電池が充電状態かつ電流減少状態に在る第４パターンとの各分割期間に分割する期間分割手段を含み、各分割期間ごとにその分割期間に含まれる端子電流および端子電圧に基づいて充電率を推定し、充電率検出手段は、二次電池の分極電圧に対応して規定される分極指数を充放電中の端子電流に基づいて取得する分極指数取得手段と、前記充放電中の所定期間が充電率が増加する期間である場合には、第２パターンまたは第３パターンに分類されかつ分極指数の絶対値が予め定められた分極しきい値以下であるという条件を満たす分割期間の推定充電率を、充放電中の充電率として抽出し、前記充放電中の所定期間が充電率が減少する期間である場合には、第１パターンまたは第４パターンに分類されかつ分極指数の絶対値が分極しきい値以下であるという条件を満たす分割期間の推定充電率を、充放電中の充電率として抽出する充電率抽出手段と、を含むことを特徴とする。この構成によれば、充電率が増加する期間と減少する期間とでそれぞれ好適に規定された条件を用いて推定充電率の抽出を行うので、精度の高い充放電中の充電率を検出することができる。

ここで、二次電池の劣化に伴って減少する満充電容量を、第１の時刻と第２の時刻との間における二次電池の充電率変化量および容量変化量に基づいて検出する満充電容量検出手段をさらに備え、満充電容量検出手段は、第１の時刻と第２の時刻のうちの一方として、充電率検出手段が検出した充放電中の充電率の推定に用いられた端子電流および端子電圧の測定時刻を選定し、第１の時刻と第２の時刻のうちの他方として、充電率検出手段が検出した別個の充放電中の充電率の推定に用いられた端子電流および端子電圧の測定時刻または充放電休止中の時刻を選定することが好ましい。この構成によれば、推定誤差の小さい充電率に基づいて満充電容量を検出するので、精度の高い満充電容量を検出することができる。

また、充電率検出手段は、充電率の推定に用いられた端子電流測定値のうちで少なくとも一つの絶対値が予め定められた電流しきい値以下であるという条件をさらに満たす推定充電率を抽出することが好ましい。この構成によれば、充放電中の充電率の精度をさらに向上することができる。

また、充放電中の充電率を抽出するための前記条件における分極指数は、当該充電率の推定に用いられた端子電圧および端子電流の測定期間内で最大の絶対値を有する分極指数であることが好ましい。この構成によれば、充放電中の充電率の検出の信頼性を高くすることができる。

また、充電率推定手段は、前記各分割期間に含まれる端子電圧と端子電流の組を３組以上用いて充電率を推定することが好ましい。この構成によれば、推定充電率の推定精度を向上することができる。

また、充電率検出手段は、抽出前または抽出後の推定充電率を二次電池の電池温度に基づいて補正することによって充放電中の充電率を補償する温度補償手段をさらに含むことが好ましい。この構成によれば、充放電中の充電率の精度をさらに向上することができる。

また、温度補償手段は、電池温度に基づく補正を二次電池の劣化度に基づいて修正することが好ましい。この構成によれば、二次電池の劣化の影響を低減して温度補償の信頼性を向上することができる。

また、充電率検出手段は、分極しきい値を二次電池の劣化度に基づいて変更することが好ましい。この構成によれば、二次電池の劣化の影響を低減して充電率の精度を確保することができる。

本発明に係る他の二次電池の状態検出装置は、二次電池の状態を検出する装置であって、二次電池の状態に対応して変化する開放回路電圧を二次電池の充放電中に測定された端子電流および端子電圧に基づいて推定し、推定開放回路電圧を取得する開放回路電圧推定手段と、二次電池の充放電中の所定期間について複数取得された推定開放回路電圧のうちから予め規定された条件に従って推定開放回路電圧を抽出することによって、開放回路電圧を検出する開放回路電圧検出手段と、を備え、開放回路電圧推定手段は、二次電池が放電状態かつ電流増加状態に在る第１パターンと、二次電池が放電状態かつ電流減少状態に在る第２パターンと、二次電池が充電状態かつ電流増加状態に在る第３パターンと、二次電池が充電状態かつ電流減少状態に在る第４パターンとの各分割期間に分割する期間分割手段を含み、各分割期間ごとにその分割期間に含まれる端子電流および端子電圧に基づいて開放回路電圧を推定し、開放回路電圧検出手段は、二次電池の分極電圧に対応して規定される分極指数を充放電中の端子電流に基づいて取得する分極指数取得手段と、前記充放電中の所定期間が充電率が増加する期間である場合には、第２パターンまたは第３パターンに分類されかつ分極指数の絶対値が予め定められた分極しきい値以下であるという条件を満たす分割期間の推定開放回路電圧を、二次電池の開放回路電圧として抽出し、前記充放電中の所定期間が充電率が減少する期間である場合には、第１パターンまたは第４パターンに分類されかつ分極指数の絶対値が分極しきい値以下であるという条件を満たす分割期間の推定開放回路電圧を、二次電池の開放回路電圧として抽出する開放回路電圧抽出手段と、を含むことを特徴とする。この構成によれば、充電率が増加する期間と減少する期間とでそれぞれ好適に規定された条件を用いて推定開放回路電圧の抽出を行うので、精度の高い開放回路電圧を検出することができる。

上記構成によれば、二次電池の状態を高い精度で検出することができる。

以下に図面を用いて本発明に係る実施の形態について詳細に説明する。

図１に第１の実施の形態に係る二次電池の状態検出装置（以下「電池状態検出装置」と呼ぶ。）１００を説明する構成概略図を示す。図１には、説明を分かりやすくするために、二次電池４０と、モータ・ジェネレータ（Ｍ／Ｇ）５２と、パワー・コントール・ユニット（Power Control Unit：ＰＣＵ）５４も図示している。すなわち、ここでは二次電池４０がいわゆるハイブリッドシステム車両に搭載される場合を例示する。但し、二次電池４０の用途はこれに限定されるものではない。また、図１には電圧測定器６２、電流測定器６４、記憶手段９０等も図示している。

二次電池４０は、例えばリチウムイオン電池、ニッケル水素電池等である。図１では二次電池４０を１つの電池図記号で簡略に図示しているが、例えば車両用の高電圧大容量電池の場合、二次電池４０として、多数のリチウムイオン電池等を直列接続した組電池が用いられる。

Ｍ／Ｇ５２は、ＰＣＵ５４を介して二次電池４０に接続されている。Ｍ／Ｇ５２は、電力が供給されるときはモータとして機能し、制動時（減速時）には発電機として機能する回転電機である。ＰＣＵ５４は、Ｍ／Ｇ５２がモータとして機能するときには二次電池４０からの電力をＭ／Ｇ５２に供給し、Ｍ／Ｇ５２が発電機として機能するときは回生電力を受け取って二次電池４０を充電する。ＰＣＵ５４は、不図示の制御部、例えばＨＶ（Hybrid Vehicle）−ＥＣＵ（Electric Control Unit）からの信号によって制御され、当該制御信号は例えばアクセル開度、ブレーキ踏込み量、車速等の情報に基づいて決定される。

電圧測定器６２は、二次電池４０に並列に接続されており、二次電池４０の端子電圧（端子間電圧）Ｖ０を測定して出力する。電流測定器６４は、二次電池４０に直列に接続されており、二次電池４０の端子電流Ｉ０を測定して出力する。図１では二次電池４０に対して測定器６２，６４がそれぞれ１個ずつ設けられた場合を例示しているが、上記のように二次電池４０が組電池で構成される場合には各電池または各電池モジュールに測定器６２，６４を設けてもよい。

測定された端子電圧Ｖ０と端子電流Ｉ０はインターフェイス（Ｉ／Ｆ）手段７０へ送信され、Ｉ／Ｆ手段７０によって同じタイミングで間欠的にサンプリングされる。このようにＩ／Ｆ手段７０がサンプリング機能を有する場合、当該手段７０はサンプリング手段と呼ぶこともできる。

なお、各測定器６２，６４がサンプリング機能を有する場合には、これらの測定器６２，６４を同期させることによっても端子電圧Ｖ０と端子電流Ｉ０を同時刻にサンプリングすることは可能である。また、各測定器６２，６４がサンプリング機能を有する場合には、サンプリング機能を有さないＩ／Ｆ手段７０を用いることができ、またはＩ／Ｆ手段７０を省略することができる。

サンプリングされた端子電圧Ｖ０と端子電流Ｉ０の各データはサンプリング測定時刻のデータとともに例えば記憶手段９０に格納される。当該データの格納は、例えばＩ／Ｆ手段７０が実行するようにしてもよいし、または、例えばＩ／Ｆ手段７０が当該データを電池状態検出装置１００へ送信することによって電池状態検出装置１００が実行してもよい。

ここでは、端子電圧Ｖ０と端子電流Ｉ０と測定時刻の各データを１つのグループにして、たとえばベクトル形式にして記憶手段９０に格納する場合を例示する。なお、複数のデータを１組として関連付ける形式としては各種の形式が適用可能である。これによれば、例えば測定時刻（の値）を検索キーワードにして記憶手段９０を検索することにより、その測定時刻における端子電圧Ｖ０および端子電流Ｉ０を取得することが可能である。また、例えば端子電圧Ｖ０（の値）を検索キーワードにして記憶手段９０を検索することにより、その端子電圧Ｖ０の測定時刻および同時刻にサンプリングされた端子電流Ｉ０を取得することが可能である。

電圧測定器６２および電流測定器６４は二次電池４０が充放電中である場合と充放電休止中である場合とのいずれにおいても動作可能であり、測定されたデータＶ０，Ｉ０は記憶手段９０に蓄積される。

記憶手段９０は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、書き換え可能な不揮発性メモリ（ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）等）、ハードディスク装置、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の１つまたは複数で構成可能である。記憶手段９０は、各種のデータ、情報、プログラム等を格納するとともに、プログラムを実行するための作業領域を提供する。

記憶手段９０は、二次電池４０の開放回路電圧（Open Circuit Voltage：ＯＣＶ）と充電率（State Of Charge：ＳＯＣ）との相関についての情報が格納されている。この相関情報の一例を図２に示す。図２の特性図によれば、ＯＣＶはＳＯＣの増加にともなって増加する（換言すればＳＯＣはＯＣＶの増加にともなって増加する）ことが分かる。また、ＳＯＣが低い領域（図２の例では０％〜１０％）では他の領域に比べてＯＣＶの変化率（換言すればＳＯＣの変化率）が大きいこと、また、各領域ではそれぞれ変化率がほぼ一定であることが分かる。ＯＣＶとＳＯＣとの相関情報は、実験等によって予め取得することができ、例えばマップ形式で記憶手段９０に格納されている。

電池状態検出装置１００は、二次電池４０の状態を検出する装置であり、例えば二次電池の状態に対応して変化する物理量、二次電池の状態を表す指標となる物理量等を検出することによって二次電池４０の状態を検出する。なお、二次電池の状態を反映する物理量を二次電池の状態値と呼んでもよい。上記物理量として例えばＯＣＶ、ＳＯＣ、満充電容量等が挙げられる。

図１の例示では電池状態検出装置１００と記憶手段９０とがそれぞれバスライン８０に接続され、測定器６２，６４がＩ／Ｆ手段７０を介してバスライン８０に接続されている。かかるバス型のトポロジ以外のトポロジを適用することも可能である。

なお、図１の例示について、例えば、電池状態検出装置１００と、電圧測定器６２と、電流測定器６４と、Ｉ／Ｆ手段７０と、バスライン８０と、記憶手段９０とを含む構成を、電池状態検出システムと呼んでもよい。

電池状態検出装置１００は、ここでは、ＯＣＶ推定手段１２０と、変換手段１２２と、分極指数取得手段１２４と、期間分割手段１２６と、ＳＯＣ抽出手段１２８と、満充電容量検出手段１３０とを含む場合を例示する。ここで、図３に電池状態検出装置１００での処理を説明する模式図を示し、図３も参照して電池状態検出装置１００を説明する。

なお、各手段１２０，１２２，１２４，１２６，１２８，１３０はソフトウェアによって実現可能である。具体的には、電池状態検出装置１００をＣＰＵ（Central Processing Unit）等のコンピュータで構成し、そのコンピュータを各手段１２０，１２２，１２４，１２６，１２８，１３０として機能させることによって実現できる。この場合、各手段１２０，１２２，１２４，１２６，１２８，１３０に対応する各機能は、所定のプログラムを実行することで実現される。当該プログラムは例えば記憶手段９０に格納される。なお、各手段１２０，１２２，１２４，１２６，１２８，１３０の一部または全部をハードウェアによって実現することも可能である。

期間分割手段１２６は、充放電中の所定期間Ｘ（図３参照）を、図４の模式図に示すように、二次電池４０が放電状態かつ電流増加状態にある第１パターンの期間Ｙ１と、二次電池４０が放電状態かつ電流減少状態にある第２パターンの期間Ｙ２と、二次電池４０が充電状態かつ電流増加状態にある第３パターンの期間Ｙ３と、二次電池４０が充電状態かつ電流減少状態にある第４パターンの期間Ｙ４とに分割・分類する。なお、以下の説明で各分割期間Ｙ１〜Ｙ４を特に区別しない場合には符号Ｙを用いることにする。上記の第１ないし第４のパターンは、例えば車両の走行状態等の相違によって生じる。

かかる期間分割は、期間分割手段１２６が端子電流Ｉ０を取得し、当該電流Ｉ０の向きと増減とを分析し、その分析結果に応じて行うことができる。

例えば、二次電池４０が放電状態にあるか充電状態にあるかは端子電流Ｉ０の向きから判別することが可能であり、端子電流Ｉ０の向きはその測定値Ｉ０の符号すなわち正負から判別可能である。なお、図４の例では電流Ｉ０が正の場合を充電状態に対応させているが、例えば電流測定器６４の端子極性の設定によっては電流Ｉ０が負の場合が充電状態に対応することもある。

一方、例えば、二次電池４０の電流Ｉ０が増加状態にあるか減少状態にあるかは測定値Ｉ０の増減から判別することが可能であり、例えば｛Ｉ０_n−Ｉ０_n-1｝で算出される前回の測定値との差の符号すなわち正負から判別可能である。

期間分割手段１２６による期間分割処理の一例を図５の模式図を参照して説明する。図５には期間Ｙ４、期間Ｙ３および期間Ｙ４がこの順序で遷移する場合を例示している。

図５の例示の場合、期間分割手段１２６は、時刻ｔｂで測定された端子電流Ｉ０から時刻ｔｂにおいて二次電池４０は充電状態にあると判別し、測定時刻ｔａ，ｔｂ（ｔａ＜ｔｂ）での電流Ｉ０から時刻ｔａ，ｔｂ間の期間は電流減少状態にあると判別する。同様に、期間分割手段１２６は、時刻ｔｃでの電流Ｉ０から時刻ｔｃにおいて二次電池４０は充電状態にあると判別し、測定時刻ｔｂ，ｔｃ（ｔｂ＜ｔｃ）での電流Ｉ０から時刻ｔｂ，ｔｃ間の期間は電流増加状態にあると判別する。

このとき、時刻ｔｂを境界にして電流の増減傾向が異なっているので、期間分割手段１２６は時刻ｔｂにおいて第４パターンの分割期間Ｙ４から第３パターンの分割期間Ｙ３へ遷移したと判別する。

次に、期間分割手段１２６は、時刻ｔｄでの電流Ｉ０から時刻ｔｄにおいて二次電池４０は充電状態にあると判別し、測定時刻ｔｃ，ｔｄ（ｔｃ＜ｔｄ）での電流Ｉ０から時刻ｔｃ，ｔｄ間の期間は電流増加状態にあると判別する。このとき、期間分割手段１２６は、時刻ｔｄでは第３パターンの分割期間Ｙ３が継続していると判別する。時刻ｔｅ（ｔｄ＜ｔｅ）についても同様である。

その後、期間分割手段１２６は、時刻ｔｆ（ｔｅ＜ｔｆ）での測定電流Ｉ０を用いて上記と同様に、二次電池４０は充電状態かつ電流減少状態にあると判別するとともに、時刻ｔｅにおいて第３パターンの分割期間Ｙ３から第４パターンの分割期間Ｙ４へ遷移したと判別する。

図５には例示していないが、充電状態と放電状態の判別から、期間分割手段１２６は第２パターンの分割期間Ｙ２から第３パターンの分割期間Ｙ３への遷移または第４パターンの分割期間Ｙ４から第１パターンの分割期間Ｙ１への遷移を判別可能である。

なお、各分割期間Ｙには期間始点となる測定時刻と期間終点となる測定時刻とが少なくとも含まれる。

ここでは期間分割手段１２６が、分割の結果、すなわちどの測定時刻からどの測定時刻までが分割期間Ｙ１〜Ｙ４のいずれに分類されたのかについての情報を記憶手段９０に格納する場合を例示する。例えば、各測定時刻に対して、分割期間Ｙ１〜Ｙ４のいずれに分類されたのか、分割期間Ｙの境界を構成するのか等に関する情報を関連付けて記憶手段９０に記録することが可能である。また、例えば分割期間Ｙの境界に対応する測定時刻にのみ、どの分割期間Ｙとどの分割期間Ｙとの境界にあたるのかに関する情報を関連付けて記録するようにしてもよい。その他の種々のデータ様式を用いてもよい。

期間分割手段１２６により分割・分類の対象となる所定期間Ｘは種々に設定することが可能である。例えば、充放電開始直後から期間Ｘが始まるように設定してもよいし、充放電開始から一定時間経過後から期間Ｘが始まるようにしてもよい。また、例えば車両の走行開始から走行終了までの全期間または一部期間を期間Ｘに設定してもよい。また、例えば充放電中に複数回の期間Ｘを連続的または離散的に設定してもよい。

ＯＣＶ推定手段１２０は、二次電池４０の充放電中、例えば車両の走行中に測定された端子電圧Ｖ０および端子電流Ｉ０を取得し、当該測定値Ｖ０，Ｉ０の関係からＯＣＶを推定することによって、推定ＯＣＶを取得する。このとき、ＯＣＶ推定手段１２０は各分割期間ＹごとにＯＣＶを推定し、各分割期間ＹについてのＯＣＶ推定にはその分割期間Ｙ内に含まれる測定値Ｖ０，Ｉ０を用いる。ここでは、ＯＣＶ推定手段１２０が、取得した推定ＯＣＶを、ＯＣＶの推定に用いたデータＶ０，Ｉ０等に関連付けて記憶手段９０に格納する場合を例示する。

一例として、ＯＣＶ推定手段１２０は、充放電中の端子電圧Ｖ０と端子電流Ｉ０との相関を最小二乗法等によって一次関数式で近似し（直線近似し）、当該一次関数式において電流値が０の場合（二次電池４０の端子が開放状態にある場合に相当する）の電圧値を推定ＯＣＶとして取得する。かかる直線近似の様子を図６に模式的に図示し、図６中には推定ＯＣＶを□印（白抜き四角形）で図示している。

かかる直線近似においてはＯＣＶの推定精度を向上するため、端子電圧Ｖ０と端子電流Ｉ０との組を３組以上用いてＯＣＶを推定することがより好ましい。

上記の直線近似は、一般に端子電圧Ｖ０が次式（１）で表されることに基づく。

Ｖ０＝ＯＣＶ＋ｒ×Ｉ０＋Ｖｐ ・・・（１）

すなわち、Ｖ０はＯＣＶと、電池内部抵抗ｒによる電圧変化（ｒ×Ｉ０）と、分極電圧Ｖｐとの合算として表され、Ｖ０はＩ０を変数の一つとする一次関数式で表される。

ここで、二次電池４０が充放電中の場合は分極が生じており、上記式（１）によれば充放電中に測定された端子電圧Ｖ０は分極電圧Ｖｐの影響を受ける。このため、充放電中の測定電圧Ｖ０から取得される推定ＯＣＶはＯＣＶの真値に対して誤差を含んでいる。なお、分極電圧Ｖｐは充放電履歴等に依存するので（後述の式（２）参照）、測定値Ｖ０，Ｉ０が同じ値であっても分極電圧Ｖｐが同じとは限らない。

変換手段１２２は、推定ＯＣＶを取得し、当該推定ＯＣＶを記憶手段９０内の上記相関情報におけるＯＣＶに適用することによって、対応するＳＯＣを取得する。すなわち、変換手段１２２は推定ＯＣＶを推定ＳＯＣに変換する。また、変換手段１２２の変換対象は推定ＯＣＶに限られるものではなく、例えば充放電休止中に取得されるＯＣＶそのものであってもよい。ここでは、変換手段１２２が、取得した推定ＳＯＣおよび放電休止中のＳＯＣを、変換に用いた推定ＯＣＶおよび放電休止中のＯＣＶにそれぞれ関連付けて記憶手段９０に格納する場合を例示する。

分極指数取得手段１２４は、分極の度合いを示す分極指数Ｐを取得する手段である。分極指数Ｐは分極電圧Ｖｐに対応して規定され、ここでは分極指数Ｐの０（ゼロ）および正負は分極電圧Ｖｐの０および正負に一致し、分極指数Ｐの増減特性は分極電圧Ｖｐの増減特性に相関する場合を例示する。分極指数取得手段１２４は例えば、端子電流Ｉ０を取得し、当該測定値Ｉ０を予め規定された分極指数算出式に適用することによって分極指数Ｐを取得する。分極指数算出式として例えば次式（２）を利用することができる。

Ｐ_n＝Ｐ_n-1＋γ×Ｉ０_n×ｄｔ−Ｐ_n-1×ｄｔ／τ ・・・（２）

ここで、ｎは自然数であり、Ｉ０_nは任意の時刻に測定された端子電流Ｉ０を表し、当該任意の測定時刻に関連付けられた分極指数ＰがＰ_nで表わされ、当該任意の測定時刻の１つ前の測定時刻に関連付けられた分極指数ＰがＰ_n-1で表されている。また、γおよびτは充放電の効率および時定数をそれぞれ表し、ｄｔは端子電流Ｉ０等の測定間隔を表す。このとき、上記式（２）によれば、Ｐ_nは、Ｐ_n-1で与えられる項と、γとＩ０_nとｄｔとの積算で得られた項と、Ｐ_n-1とｄｔとの積算値をτで除算して得られる項とを加算することにより算出される。

上記式（２）によれば各端子電流Ｉ０に対して分極指数Ｐが取得され、その様子を図３に模式的に例示している。なお、他の算出式等を利用して分極指数Ｐを取得してもよい。ここでは、分極指数取得手段１２４が、取得した分極指数Ｐを、取得に用いた端子電流Ｉ０に関連付けて記憶手段９０に格納する場合を例示する。

ＳＯＣ抽出手段１２８は、充放電中の所定期間Ｘ内に測定された測定値Ｖ０，Ｉ０から推定された複数の推定ＳＯＣを取得し、当該複数の推定ＳＯＣのうちから予め定められた抽出条件に従って推定ＳＯＣを抽出する。上記抽出条件については後述する。ここでは、ＳＯＣ抽出手段１２８が例えば各推定ＳＯＣに抽出結果に関する情報を関連付けて記憶手段９０に格納する場合を例示する。

満充電容量検出手段１３０は、二次電池４０の容量変化量ΔＱおよびＳＯＣ変化量ΔＳＯＣを取得し、ΔＱとΔＳＯＣに基づいて満充電容量Ｑを取得する。例えば、ΔＱとΔＳＯＣ（％）を予め規定された満充電容量算出式に適用することによって、満充電容量Ｑを取得する。満充電容量算出式として例えば次式（３）を利用することができる。

Ｑ＝ΔＱ×１００／ΔＳＯＣ ・・・（３）

すなわち、式（３）によれば、ＱはΔＱを｛ΔＳＯＣ（％）／１００｝で除算することによって算出される。なお、他の算出式等によって満充電容量Ｑを取得してもよい。

上記変化量ΔＱ，ΔＳＯＣの取得については後述する。なお、ここでは満充電容量検出手段１３０が、取得した満充電容量Ｑを、ΔＱ，ΔＳＯＣの取得に関する情報（例えば後述の期間Ｚ等）に関連付けて記憶手段９０に格納する場合を例示する。

なお、二次電池４０の性能が経時劣化等によって劣化すると満充電容量Ｑが減少するので、満充電容量Ｑから二次電池４０の劣化度を取得することが可能である。

ここで、ＳＯＣ抽出手段１２８における上記抽出条件は次のように規定されている。すなわち、ＳＯＣを検出するための充放電中の所定期間Ｘ（図３参照）がＳＯＣが増加する期間である場合には、（ａ）第２パターンの分割期間Ｙ２または第３パターンの分割期間Ｙ３内の時刻に測定された測定データＶ０，Ｉ０に基づいて推定された推定ＳＯＣであるという条件と、（ｂ）分極指数Ｐの絶対値が予め定められた分極しきい値Ｐｔｈ以下となる分割期間Ｙの推定ＳＯＣであるという条件との両方を同時に満足する推定ＳＯＣを、充放電中のＳＯＣとして抽出する。一方、上記期間ＸがＳＯＣが減少する期間である場合には、（ｃ）第１パターンの分割期間Ｙ１または第４パターンの分割期間Ｙ４内の時刻に測定された測定データＶ０，Ｉ０に基づいて推定された推定ＳＯＣであるという条件と、（ｄ）分極指数Ｐの絶対値が上記分極しきい値Ｐｔｈ以下となる分割期間Ｙの推定ＳＯＣであるという条件との両方を同時に満足する推定ＳＯＣを、充放電中のＳＯＣとして抽出する。

ここで、分極しきい値Ｐｔｈは、例えば分極電圧Ｖｐが略０（ゼロ）であると規定可能な値に設定してもよいし、例えばＳＯＣの推定誤差の許容可能な値等に対応付けて設定してもよい（後述の図７参照）。

なお、例えば、分割期間Ｙ内の時刻に測定された測定データＶ０，Ｉ０に基づいて推定された推定ＳＯＣを、分割期間Ｙについての推定ＳＯＣ、分割期間Ｙに関連した推定ＳＯＣのように表現することにする。上記で例示した記憶手段９０に対するデータ保存形式によれば、分割期間Ｙと測定時刻と端子電圧Ｖ０と端子電流Ｉ０とが関連付けられている。

上記条件（ａ），（ｃ）について、充放電中の所定期間ＸにおいてＳＯＣが増加傾向にあるか減少傾向にあるかは、例えば容量変化量ΔＱから判別することが可能である。すなわち、容量変化量ΔＱの値が正の場合はＳＯＣが増加傾向にあり、容量変化量ΔＱの値が負の場合はＳＯＣが減少傾向にある。

容量変化量ΔＱは例えば端子電流Ｉ０の積分値（積算値）ΣＩ０として検知することが可能である。例えば、ＳＯＣ抽出手段１２８が、所定期間Ｘについて端子電流Ｉ０を取得し積分することによって容量変化量ΔＱを取得可能である。なお、容量変化量ΔＱの取得は他の方式を利用してもよい。ここではＳＯＣ抽出手段１２８が、取得した容量変化量ΔＱを、どの期間についてのΔＱであるのかに関する情報に関連付けて記憶手段９０に格納する場合を例示する。例えば容量変化量ΔＱと、ΔＱを取得する対象期間の始点および終点とを関連付けて記憶手段９０に記録することが可能である。

ＳＯＣ抽出手段１２８についての抽出条件は以下の知見に基づくものである。すなわち、上記のように、測定電圧Ｖ０は分極電圧Ｖｐの影響を受けるため（式（１）参照）、充放電中の測定電圧Ｖ０から取得される推定ＯＣＶ、さらには当該推定ＯＣＶから取得される推定ＳＯＣはＯＣＶおよびＳＯＣの真値に対して誤差を含んでいる。

かかる点について、分極と推定誤差との関係を評価したグラフ（分布図）を図７に示す。なお、図７では横軸が分極指数Ｐを示し、縦軸がＳＯＣの推定誤差を示す。また、図７では、各分割期間Ｙにおける、ＯＣＶの推定に用いた端子電圧Ｖ０および端子電流Ｉ０の測定期間において取得される分極指数Ｐのうちで最大の絶対値を有する分極指数（以下「最大分極指数」と呼ぶことにする。）Ｐｍａｘを、そのＯＣＶ推定値に対する分極指数として代表させている。図７から分極指数ＰとＳＯＣ推定誤差とはほぼ比例関係にあることが分かる。すなわち、分極指数Ｐの絶対値が小さいほどＳＯＣ推定誤差の絶対値が小さいことが分かる。なお、ＳＯＣ推定誤差の取得に際しては、満充電容量等が予め既知の二次電池４０を用いて評価した。

かかる点に鑑み、ＳＯＣ抽出手段１２８の抽出条件には上記条件（ｂ），（ｄ）が含まれている。これにより、推定誤差の小さい、すなわち推定精度の高い推定ＳＯＣを抽出することができる。

また、上記条件（ｂ)，（ｄ）で用いる分極指数Ｐ、すなわち分極しきい値Ｐｔｈと比較される分極指数Ｐは、上記の最大分極指数Ｐｍａｘであることがより好ましい。これによれば、推定誤差の最大値（上限値）を考慮して推定ＳＯＣを抽出することになるので、推定精度の信頼性が向上する。なお、図３の例示では最大分極指数Ｐｍａｘを○印（丸印）で囲んで図示している。また、図３の例示は各分割期間Ｙについて期間内の全ての測定値Ｖ０，Ｉ０を用いてその期間ＹのＯＣＶを推定した場合を示したものであり、このため当該期間内の全ての分極指数Ｐのうちから最大分極指数Ｐｍａｘが選定される。

最大分極指数Ｐｍａｘを取得する処理は、例えばＳＯＣ抽出手段１２８が抽出条件を適用する前に行ってもよいし、または、例えば分極指数取得手段１２４が行ってもよい。最大分極指数Ｐｍａｘの取得は、例えば、分極指数Ｐを取得する度に、取得した分極指数Ｐと、分割期間Ｙについてそれまでに暫定的に選定した最大分極指数Ｐｍａｘとを比較し更新する構成によって可能である。また、例えば、各分極指数Ｐを例えば記憶手段９０に蓄積した後に最大分極指数Ｐｍａｘを選定する構成にすることも可能である。但し、最大分極指数Ｐｍａｘの取得は、これらの例示に限定されるものではない。

なお、最大分極指数Ｐｍａｘの記憶手段９０への記録は、例えば最大分極指数Ｐｍａｘの選定に用いた各分極指数Ｐの値をその最大分極指数Ｐｍａｘの値で更新することによって、または、例えば最大分極指数Ｐｍａｘとして選定された分極指数Ｐに、その旨に関する情報を関連付けて記録することによって、行うことが可能である。この記録処理は例えばＳＯＣ抽出手段１２８や分極指数取得手段１２４によって行うことが可能である。

さらなる詳細な評価によれば、ＳＯＣ推定誤差は分割期間Ｙ１〜Ｙ４の種類に依存することが分かった。かかる点について図８および図９を参照して説明する。図８は二次電池４０に対して三角パルス試験を行った結果を説明するグラフである。図９は図７に対応する模式図であり、ＳＯＣ推定誤差の分割期間依存性を説明する模式図である。

図８によれば、第１パターンの分割期間Ｙ１と第４パターンの分割期間Ｙ４では、分極指数Ｐ＞０となる確率が高いこと、すなわち分極電圧Ｖｐ＞０となる充電分極状態にある確率が高いことが分かる。したがって、測定電圧Ｖ０は｛ＯＣＶ＋ｒ×Ｉ０｝の値よりも大きくなる確率が高くなり、測定値Ｖ０，Ｉ０に基づいて取得された推定ＯＣＶはＯＣＶの真値よりも大きくなる傾向がある。このため、第１パターンの分割期間Ｙ１と第４パターンの分割期間Ｙ４のみのデータを用いて図７と同様のグラフを作成すると、図９中の特性線Ｂのように縦軸の正方向にずれる。

なお、図９中の特性線Ａは図７の場合に対応し、分極指数Ｐが分極の度合いを正確に表現している場合に対応する。特性線Ａは、例えば図７の分布図についてのデータを用いて最小二乗法等によって取得可能であり、特性線Ｂおよび後述の特性線Ｃも同様にして取得可能である。

一方、図８によれば、第２パターンの分割期間Ｙ２と第３パターンの分割期間Ｙ３では、分極指数Ｐ＜０となる確率が高いこと、すなわち分極電圧Ｖｐ＜０となる放電分極状態にある確率が高いことが分かる。したがって、測定電圧Ｖ０は｛ＯＣＶ＋ｒ×Ｉ０｝の値よりも小さくなる確率が高くなり、上記推定ＯＣＶはＯＣＶの真値よりも小さくなる傾向がある。このため、第２パターンの分割期間Ｙ２と第３パターンの分割期間Ｙ３のみのデータを用いて図７と同様のグラフを作成すると、図９中の特性線Ｃのように縦軸の負方向にずれる。

加えて、充放電が繰り返され分割期間Ｙ１〜Ｙ４を多数含む任意の期間がＳＯＣが増加する期間である場合、当該期間中の全てのデータを用いて図７と同様のグラフを作成すると、図９中の特性線Ｂと同様になることが分かった。これは、ＳＯＣが増加する期間は微視的には充放電が繰り返されるとしても巨視的には充電期間として把握でき、このため充電分極状態にある確率が高いからと考えられる。一方、上記任意の期間がＳＯＣが減少する期間である場合には特性線Ｃと同様になることが分かった。これはＳＯＣが減少する期間は放電分極状態にある確率が高いからと考えられる。

このとき、特性線Ａからずれた特性線Ｂ，Ｃに対して単に上記条件（ｂ），（ｄ）を適用した場合には、推定誤差の大きい推定ＳＯＣも抽出されてしまうことになる。

かかる点に鑑み、ＳＯＣ抽出手段１２８の抽出条件には、ＳＯＣが増加する期間に対して好適な上記条件（ａ）が含まれている。また、同様の観点から、上記抽出条件には、ＳＯＣが減少する期間に対して好適な上記条件（ｃ）が含まれている。

すなわち、ＳＯＣ検出対象期間ＸがＳＯＣが増加する期間である場合、仮に当該期間Ｘについて取得された全ての推定ＳＯＣを用いて図７と同様のグラフを作成すると、特性線Ｂと同様の傾向になる。しかし、当該期間Ｘのうちで第２パターンの分割期間Ｙ２または第３パターンの分割期間Ｙ３についての推定ＳＯＣを用いることによって、上記のように特性線Ａが特性線Ｃ側へずれるのと同様に、特性線Ｂと比べて特性線Ａ側寄りの特性線が得られる。

このとき、特性線Ｂよりも特性線Ａ側寄りの特性線に対して上記条件（ｂ）を適用することによって、推定誤差の大きい推定ＳＯＣが抽出されてしまうことが防止される。その結果、推定精度の高いＳＯＣを抽出・検出することができる。

また、ＳＯＣ検出対象期間ＸがＳＯＣが減少する期間である場合についても、当該期間Ｘのうちで第１パターンの分割期間Ｙ１または第４パターンの分割期間Ｙ４についての推定ＳＯＣを用いることによって、特性線Ｃに比べて特性線Ａ側寄りの特性線が得られる。したがって、特性線Ｃよりも特性線Ａ側寄りの特性線に対して上記条件（ｄ）を適用することによって、推定精度の高いＳＯＣを抽出・検出することができる。

なお、ここでは説明を分かりやすくするために条件（ａ）を適用した後に条件（ｂ）を適用する場合を例示したが、条件（ａ），（ｂ）の適用順序が逆であっても同様の検出結果が得られる。かかる点は条件（ｃ），（ｄ）についても同様である。

ＳＯＣ抽出手段１２８によって抽出された推定精度の高い推定ＳＯＣは、例えば満充電容量Ｑの取得に利用される。

例えば、満充電容量検出手段１３０は、満充電容量Ｑの算出に用いるΔＳＯＣを、ＳＯＣ抽出手段１２８が抽出した２つのＳＯＣを利用して算出することが可能である。これにより、変化量ΔＳＯＣに含まれる推定誤差を小さくすることができる。一例として、満充電容量検出手段１３０は、ＳＯＣ抽出手段１２８が抽出した推定ＳＯＣすなわち充放電中のＳＯＣを２つ取得し、当該２つのＳＯＣの変化量を算出することによって、ΔＳＯＣを取得することが可能である。

また、他の一例として、満充電容量検出手段１３０は、ＳＯＣ抽出手段１２８が抽出した充放電中のＳＯＣを１つ取得するとともに、充放電休止中のＳＯＣを取得し、当該２つのＳＯＣの変化量を算出してΔＳＯＣとすることも可能である。充放電休止中のＳＯＣは、例えば、電圧測定器６２が充放電休止中に端子電圧Ｖ０（すなわちＯＣＶ）を測定し、当該測定電圧Ｖ０を変換手段１２２に適用することによって取得可能である。充放電休止中のＳＯＣの取得は、例えば変換手段１２２が実行するように構成可能である。

ＳＯＣの取得について充放電休止中の期間は、充放電の開始前の期間であってもよいし充放電の終了後の期間であってもよいが、前回の充放電で発生した分極が解消されている時刻に充放電休止中の端子電圧Ｖ０を測定するのが好ましい。これにより、充放電休止中のＳＯＣについても精度の高いものを取得することができ、ΔＳＯＣの推定誤差を小さくすることができる。なお、分極指数Ｐの算出式（２）は充放電休止中にも適用可能であるので、例えば充放電休止中のＯＣＶを取得する際に分極指数Ｐおよび分極しきい値Ｐｔｈを利用することによって良好なＳＯＣを取得することができる。

また、満充電容量検出手段１３０は、満充電容量Ｑの算出に用いる容量変化量ΔＱを取得する。上記のように容量変化量ΔＱは例えば端子電流Ｉ０の積分値（積算値）ΣＩ０として検知することが可能であり、満充電容量検出手段１３０はその積分対象期間Ｚを選定する。ΔＳＯＣを算出するために用いた上記２つのＳＯＣに関連付けられた時刻間を期間Ｚに選定する。すなわち、上記２つのＳＯＣのうちの一方のＳＯＣについての測定データＶ０，Ｉ０の測定時刻を期間Ｚの始点に選定し、上記２つのＳＯＣのうちの他方のＳＯＣについての測定データＶ０，Ｉ０の測定時刻を期間Ｚの終点に選定する。

換言すれば、満充電容量検出手段１３０は例えば、変化量の取得のための対象期間Ｚの始点（第１の時刻）と終点（第２の時刻）のうちの一方の時刻として、ＳＯＣ抽出手段１２８が抽出した充放電中のＳＯＣの推定に用いられたデータＩ０，Ｖ０の測定時刻を選定する。また、満充電容量検出手段１３０は、期間Ｚの始点と終点のうちの他方の時刻として、ＳＯＣ抽出手段１２８が抽出した充放電中のＳＯＣの推定に用いられたデータＩ０，Ｖ０の測定時刻と、充放電休止中の時刻とのいずれかを選定する。かかる選定は記憶手段９０に格納された上記各種データを検索することによって可能である。

なお、図３には、充放電中の所定期間ＸがＳＯＣが増加する期間である場合、すなわち抽出条件（ａ），（ｂ）が適用される場合について、変化量取得対象期間Ｚを種々例示している。

ここでは、満充電容量検出手段１３０が、取得した変化量ΔＳＯＣ，ΔＱを、どの期間についてのΔＳＯＣ，ΔＱであるのかに関する情報に関連付けて記憶手段９０に格納する場合を例示する。例えば変化量ΔＳＯＣ，ΔＱと、当該ΔＳＯＣ，ΔＱの取得で対象とした期間Ｚの始点および終点とを関連付けて記憶手段９０に記録することが可能である。

このように満充電容量検出手段１３０は、ＳＯＣ抽出手段１２８によって抽出された精度の高いＳＯＣを利用して満充電容量Ｑを取得するので、精度の高い満充電容量Ｑを推定し検出することができる。

ここで、電池状態検出装置１００の場合、例えば、期間分割手段１２６と、ＯＣＶ推定手段１２０と、変換手段１２２とを含んでＳＯＣ推定手段１０２が構成され、分極指数取得手段１２４と、ＳＯＣ抽出手段１２８とを含んでＳＯＣ検出手段１０４が構成される。この場合、上記構成により、ＳＯＣ推定手段１０２は、充放電中のＳＯＣを二次電池４０の充放電中に測定された端子電流Ｉ０および端子電圧Ｖ０に基づいて推定することが可能である。また、ＳＯＣ検出手段１０４は、二次電池４０の充放電中の所定期間Ｘについて複数取得された推定ＳＯＣのうちから予め規定された条件に従って推定ＳＯＣを抽出することによって、充放電中のＳＯＣを検出することが可能である。

図１〜図９に加えて図１０のフローチャートを参照して、電池状態検出装置１００の動作の一例を説明する。図１０の例ではステップＳ１０，Ｓ２０，Ｓ３０，Ｓ４０，Ｓ４５，Ｓ５０，Ｓ６０，Ｓ７０，Ｓ８０，Ｓ９０，Ｓ１００がこの順序で実行される。

ステップＳ１０では、充放電開始前に、電圧測定器６２が充放電休止中の端子電圧Ｖ０、すなわちＯＣＶを測定し、電池状態検出装置１００へ送信する。ステップＳ２０では、取得した充放電開始前の端子電圧Ｖ０を例えば変換手段１２２がＳＯＣに変換する。

例えば車両の走行により二次電池４０の充放電が開始された後、ステップＳ３０において、電圧測定器６２および電流測定器６４が充放電中の端子電圧Ｖ０および端子電流Ｉ０を測定し、電池状態検出装置１００へ送信する。

ステップＳ４０では期間分割手段１２６が、取得した充放電中の端子電流Ｉ０が第１パターンないし第４のパターンのいずれに分類されるのかを判別し、ＳＯＣ検出対象期間Ｘ（図３参照）を適宜、分割期間Ｙ１〜Ｙ４に分類する。また、期間分割手段１２６は分割期間Ｙ１〜Ｙ４が切り替わったか否かをステップＳ４５において判別する。ステップＳ４５において分割期間Ｙ１〜Ｙ４が切り替わったと判別された場合にはステップＳ５０へ移行し、切り替わっていないと判別された場合にはステップＳ７０へ移行する。

ステップＳ５０ではＯＣＶ推定手段１２０が各分割期間Ｙごとに充放電中の端子電圧Ｖ０および端子電流Ｉ０から充放電中のＯＣＶを推定し、当該推定ＯＣＶを用いて変換手段１２２がステップＳ６０において充放電中のＳＯＣを推定する。ステップＳ７０では分極指数取得手段１２４が、ステップＳ３０で得た端子電流Ｉ０を用いて分極指数Ｐを取得する。

その後、ステップＳ８０において期間分割手段１２６はＳＯＣ検出対象期間Ｘが終了したか否かを判別する。ステップＳ８０において期間Ｘが終了していないと判別された場合には電池状態検出装置１００の動作はステップＳ３０へ戻り、当該期間Ｘが終了したと判別された場合にはステップＳ９０へ移行する。

ステップＳ９０ではＳＯＣ抽出手段１２８が上記の抽出条件に従って推定ＳＯＣを抽出することにより、充放電中のＳＯＣが検出される。ステップＳ１００では満充電容量検出手段１３０が満充電容量Ｑを取得する。

なお、満充電容量検出手段１３０が上記の変化量取得対象期間Ｚの始点として充放電開始前の時刻を用いない場合、ステップＳ１０，Ｓ２０は省略することが可能である。また、満充電容量検出手段１３０が期間Ｚの終点として充放電終了後の時刻を用いる場合、ステップＳ１０，Ｓ２０は例えばステップＳ８０とステップＳ９０の間や、ステップＳ９０とステップＳ１００の間等で実行することが可能である。

なお、例えばＳＯＣ検出対象期間Ｘ中の電圧Ｖ０および電流Ｉ０を全て取得した後に記憶手段９０内に蓄積されたデータＶ０，Ｉ０を用いてステップＳ４０，Ｓ４５，Ｓ５０，Ｓ６０，Ｓ７０を実行するように構成することも可能である。

ここで、ＳＯＣ抽出手段１２８の上記抽出条件は、（ｅ）ＳＯＣが増加する期間とＳＯＣが減少する期間とのそれぞれについて、各分割期間ＹにおいてＯＣＶの推定に用いられた端子電流Ｉ０のうちで少なくとも一つの絶対値が予め定められた電流しきい値Ｉｔｈ（図３参照）以下であるＯＣＶ推定値から得た推定ＳＯＣを抽出するという条件をさらに含むことがより好ましい。

この条件（ｅ）は以下の知見に基づくものである。すなわち、詳細な評価によれば、ＳＯＣ推定誤差は端子電流Ｉ０に依存することが分かった。かかる点を図１１〜図１５のグラフ（分布図）を参照して説明する。

なお、図１１では横軸に第１パターンの分割期間Ｙ１についての始点電流Ｉ０を示し、図１２では横軸に第２パターンの分割期間Ｙ２についての終点電流Ｉ０を示し、図１３では横軸に第３パターンの分割期間Ｙ３についての始点電流Ｉ０を示し、図１４では横軸に第４パターンの分割期間Ｙ４についての終点電流Ｉ０を示している。ここで、始点電流Ｉ０とは、各分割期間Ｙにおいて、ＯＣＶの推定に用いた端子電流Ｉ０のうちで最初に測定された測定値Ｉ０を指し、終点電流Ｉ０とは、各分割期間Ｙにおいて、ＯＣＶの推定に用いた端子電流Ｉ０のうちで最後に測定された測定値Ｉ０を指す。なお、上記は各分割期間Ｙにおける端子電流Ｉ０および端子電圧Ｖ０の全ての測定値を用いてＯＣＶおよびＳＯＣを推定する場合について述べており、この場合、始点電流Ｉ０はその期間Ｙの期間始点における測定電流Ｉ０が該当し、終点電流Ｉ０はその期間Ｙの期間終点における測定電流Ｉ０が該当し、また、この場合、図１１〜図１４では横軸に分割期間Ｙにおいて絶対値が最小となる電流値Ｉ０を示している。図１１〜図１４において縦軸にはＳＯＣ推定誤差を示している。また、図１５は図７に対応するグラフであり、上段のグラフは上記条件（ｅ）を適用しない場合を示し、下段のグラフは上記条件（ｅ）を適用した場合を示している。

図１１〜図１４によれば、各分割期間ＹにおけるＯＣＶおよびＳＯＣの推定について、期間Ｙ１，Ｙ３では始点電流Ｉ０の絶対値が小さいほど、また、期間Ｙ２，Ｙ４では終点電流Ｉ０の絶対値が小さいほど、ＳＯＣ推定誤差が小さいことが分かる。したがって、上記条件（ｅ）の適用によって、推定精度の高い推定ＳＯＣを抽出することができる。かかる効果は、図１５に示されるように、上記条件（ｅ）を適用して対象とする電流値を絞込むことによって、分布の傾向・特性が顕在化することからも分かる。

電流しきい値Ｉｔｈは、例えば端子電流Ｉ０が略０（ゼロ）であると規定可能な値や、例えばＳＯＣの推定誤差の許容可能な値等に基づいて設定することができる。

ここで、詳細な評価により、図９の特性線Ａ〜Ｃの傾き、すなわち分極指数とＳＯＣ推定誤差との関係を示す近似直線の傾きは、二次電池４０の温度に依存することが分かった。すなわち、ＳＯＣ推定誤差は電池温度に対して依存性を有することが分かった。上記近似直線の傾きと電池温度との関係を図１６のグラフに示す。図１６によれば、電池温度が低いほど、上記近似直線の傾き、すなわち同じ最大分極指数Ｐｍａｘに対するＳＯＣ推定誤差が大きくなることが分かる。かかる知見に基づいた電池状態検出装置を第２の実施の形態として以下に説明する。

図１７に第２の実施の形態に係る電池状態検出装置１００Ｂを説明する構成概略図を示す。図１７に例示する構成では図１の構成に対して二次電池４０の電池温度を測定する電池温度測定器６６が追加されている。なお、図１７では電池温度測定器６６を模式的に図示している。なお、図１７の例示について、例えば、電池状態検出装置１００Ｂと、電圧測定器６２と、電流測定器６４と、電池温度測定器６６と、Ｉ／Ｆ手段７０と、バスライン８０と、記憶手段９０とを含む構成を、電池状態検出システムと呼んでもよい。

また、電池状態検出装置１００Ｂは、上記の電池状態検出装置１００（図１参照）に対して温度補償手段１３２を追加した構成を有している。ここでは温度補償手段１３２はＳＯＣ検出手段１０４に含まれる。温度補償手段１３２は、例えば上記のＯＣＶ推定手段１２０等と同様にソフトウェアによって実現可能であり、また、温度補償手段１３２の一部または全部をハードウェアによって実現することも可能である。

ここでは、電池状態検出装置１００Ｂのその他の構成は上記の電池状態検出装置１００と同様である場合を例示する。

電池温度測定器６６は、各種の温度センサ等で構成可能であり、二次電池４０の温度Ｔ０を測定して出力する。例えば電池温度測定器６６の感熱部は二次電池４０の筐体に接触させて設けられるが、電池温度測定器６６の配設形態はこれに限られるものではない。なお、図１７では二次電池４０に対して電池温度測定器６６が１個設けられる場合を例示しているが、二次電池４０が組電池で構成される場合には各電池または各電池モジュールに測定器６６を設けてもよい。図１７では電池温度測定器６６はＩ／Ｆ手段７０を介してバスライン８０に接続される場合を例示しているが、他のトポロジを用いてもよい。

測定された電池温度Ｔ０は、Ｉ／Ｆ手段７０へ送信され、Ｉ／Ｆ手段７０によって間欠的にサンプリングされる。ここでは、電池温度Ｔ０のサンプリングを端子電圧Ｖ０および端子電流Ｉ０のサンプリングと同期させる場合を例示する。電池温度測定器６６としてサンプリング機能を有する機器を用いることも可能であり、サンプリング機能を有する３つの測定器６２，６４，６６を相互に接続して測定タイミングを同期させることができる。

ここでは、サンプリングされた電池温度Ｔ０のデータがサンプリング測定時刻のデータに関連付けて記憶手段９０に格納される場合を例示する。この場合、同時刻に測定された電池温度Ｔ０と端子電圧Ｖ０と端子電流Ｉ０との各データを１つのグループにして記憶することが可能である。

温度補償手段１３２は、電池温度Ｔ０を取得し、当該電池温度Ｔ０に応じて推定ＳＯＣを補正することによって、推定ＳＯＣを補償する。換言すれば、電池温度Ｔ０を利用して、推定ＳＯＣから最大分極指数Ｐｍａｘつまり分極電圧Ｖｐの影響を低減する。例えば次の補正式（４）を用いることによって温度補償をすることができる。

（補正後の推定ＳＯＣ）＝（補正前の推定ＳＯＣ）−Ｐｍａｘ×（補正係数）
・・・（４）

すなわち、最大分極指数Ｐｍａｘと補正係数との乗算値を補正項とし、当該補正項を対応する推定ＳＯＣから減算することによって、補正された推定ＳＯＣを取得する。ここでは、式（４）中の補正係数として、最大分極指数ＰｍａｘとＳＯＣ推定誤差との関係（図７参照）を示す近似直線の傾き（図１６参照）の値を用いる。

補正式（４）によれば、最大分極指数Ｐｍａｘが同じ場合、電池温度Ｔ０が低いほど、補正項の値が大きくなり、その結果、推定ＳＯＣの値を減少させる補正が行われる。これにより、最大分極指数Ｐｍａｘが同じ場合、電池温度が低いほどＳＯＣ推定誤差が大きくなるという上記傾向が補償される。

この場合、例えば図１６に示した上記近似直線の傾きと電池温度Ｔ０との相関情報を記憶手段９０に格納しておき、温度補償手段１３２が当該相関情報に電池温度Ｔ０を適用することによって、上記近似直線の傾き、すなわち補正係数を取得可能である。これにより、同じサンプリング時刻によって互いに関連付けられた推定ＳＯＣと最大分極指数Ｐｍａｘと補正係数とを用いて、推定ＳＯＣを補正することができる。

補正式（４）中の補正前の推定ＳＯＣは、ＳＯＣ抽出手段１２８による抽出前と抽出後のいずれの推定ＳＯＣを用いてもよい。すなわち、温度補償手段１３２による処理はＳＯＣ抽出手段１２８による処理の前後いずれで実行してもよく、いずれの場合にもＳＯＣ検出手段１０４は温度補償された充放電中のＳＯＣを検出することができる。

温度補償手段１３２の適用により図７のグラフ（分布図）は図１８に示すようになる。つまり、電池温度Ｔ０の影響で、同じ分極指数Ｐ（最大分極指数Ｐｍａｘ）に対応する実際の分極電圧Ｖｐが増大した場合であっても、温度補償によって適正化された推定ＳＯＣを取得することができる。その結果、精度の高いＳＯＣを多数得ることができる。なお、他の補正式等を利用して推定ＳＯＣの温度補償を行ってもよい。

ここで、最大分極指数とＳＯＣ推定誤差との関係を示す近似直線の傾きは、二次電池４０の劣化度に依存し、二次電池４０の劣化が進むにつれて増大するとの知見が得られた。

上記のように温度補償手段１３２は上記近似直線の傾きの値を補正係数として利用するので、二次電池４０の劣化度に基づいて上記補正係数を修正することがより好ましい。

補正係数の修正は例えば、劣化度に応じた補正係数を実験等によって予め取得し、その情報をマップ形式等で記憶手段９０内に格納しておくことにより、当該情報を温度補償手段１３２が参照して行うことが可能である。

なお、二次電池の劣化度は例えば、温度補償手段１３２が記憶手段９０に蓄積された満充電容量Ｑを参照することにより、満充電容量Ｑの変化から取得可能である。これは、上記のように電池劣化が進むと満充電容量Ｑが減少することに基づく。例えば二次電池４０の内部抵抗ｒの変化から電池劣化度を検知することも可能であるし、その他の種々の技術によって電池劣化度を取得してもよい。

このように電池温度Ｔ０に基づく補正を二次電池４０の劣化度に基づいて修正することによって、電池劣化の影響を低減して温度補償の信頼性を向上することができる。

または、例えばＳＯＣ抽出手段１２８が、分極しきい値Ｐｔｈ（図３参照）を二次電池４０の劣化度に基づいて変更するようにしてもよい。具体的には、電池劣化度が大きくなるほど、分極しきい値Ｐｔｈを小さくするように変更を行う。これによれば、電池劣化の影響によって上記近似直線の傾きが増大した場合であっても、所定のＳＯＣ推定誤差内の推定ＳＯＣを抽出することができる（図７参照）。したがって、二次電池４０の劣化の影響を低減してＳＯＣの精度を確保することができる。

なお、劣化度に基づく分極しきい値Ｐｔｈの変更は、電池状態検出装置１００，１００Ｂのいずれにも適用可能である。

ところで、上記では推定誤差の小さい推定ＳＯＣを抽出する場合を例示したが、変換前の推定ＯＣＶを用いても上記と同様の処理を行うことは可能である。かかる観点に基づいた電池状態検出装置を第３の実施の形態として以下に説明する。

図１９に第３の実施の形態に係る電池状態検出装置１００Ｃを説明する構成概略図を示す。電池状態検出装置１００Ｃは、上記の電池状態検出装置１００（図１参照）において、ＯＣＶ推定手段１２０をＯＣＶ推定手段１３６に替え、ＳＯＣ抽出手段１２８をＯＣＶ抽出手段１３４に替えた構成を有している。電池状態検出装置１００Ｃのその他の構成は電池状態検出装置１００と同様であり、また、図１９の例示では電池状態検出装置１００Ｃ以外の構成は図１の例示と同様である。手段１３４，１３６は、例えばソフトウェアによって実現可能であり、また、各手段１３４，１３６の一部または全部をハードウェアによって実現することも可能である。

ＯＣＶ推定手段１３６は、上記のＯＣＶ推定手段１２０が期間分割手段１２６を含んだ構成を有しており、各分割期間Ｙごとにその期間Ｙ内に含まれる測定値Ｖ０，Ｉ０を用いてＯＣＶを推定する。

ＯＣＶ抽出手段１３４は、充放電中の所定期間Ｘ内に得られた複数の推定ＯＣＶを取得し、当該複数の推定ＯＣＶのうちから予め定められた抽出条件に従って推定ＯＣＶを抽出する。ここではＯＣＶ抽出手段１３４は例えば各推定ＯＣＶに抽出結果に関する情報を関連付けて記憶手段９０に格納する場合を例示する。

ＯＣＶ抽出手段１３４の上記抽出条件は次のように規定されている。すなわち、充放電中の所定期間Ｘ（図３参照）がＳＯＣが増加する期間である場合には、（ｈ）第２パターンの分割期間Ｙ２または第３パターンの分割期間Ｙ３内の時刻に測定された測定データＶ０，Ｉ０に基づいて推定された推定ＯＣＶであるという条件と、（ｉ）分極指数Ｐの絶対値が予め定められた分極しきい値Ｐｔｈ以下となる分割期間Ｙの推定ＯＣＶであるという条件との両方を同時に満足する推定ＯＣＶを、二次電池４０のＯＣＶとして抽出する。一方、上記期間ＸがＳＯＣが減少する期間である場合には、（ｊ）第１パターンの分割期間Ｙ１または第４パターンの分割期間Ｙ４内の時刻に測定された測定データＶ０，Ｉ０に基づいて推定された推定ＯＣＶであるという条件と、（ｋ）分極指数Ｐの絶対値が分極しきい値Ｐｔｈ以下となる分割期間Ｙの推定ＯＣＶであるという条件との両方を同時に満足する推定ＯＣＶを、二次電池４０のＯＣＶとして抽出する。

ＯＣＶ抽出手段１３４によれば、ＳＯＣが増加する期間と減少する期間とでそれぞれ好適に規定された上記条件を用いて推定ＯＣＶの抽出を行うので、精度の高いＯＣＶを抽出することができる。かかる精度の高いＯＣＶを変換手段１２２に適用することによって精度の高いＳＯＣを得ることができ、精度の高いＳＯＣを満充電容量検出手段１３０に適用することによって精度の高い満充電容量Ｑを得ることができる。

電池状態検出装置１００Ｃの場合、例えば、分極指数取得手段１２４と、ＯＣＶ抽出手段１３４とを含んでＯＣＶ検出手段１０６が構成される。この場合、ＯＣＶ検出手段１０６は、二次電池４０の充放電中の所定期間Ｘについて複数取得された推定ＯＣＶのうちから予め規定された条件に従って推定ＯＣＶを抽出することによって、二次電池４０のＯＣＶを検出することが可能である。

なお、上記では電池状態検出装置１００Ｃの基本的な構成について説明したが、第１および第２の実施の形態において説明した種々の構成等は電池状態検出装置１００Ｃにも応用可能である。例えば、推定ＳＯＣ抽出についての条件（ｅ）はＯＣＶ抽出手段１３４も応用可能である。すなわち、ＯＣＶ抽出手段１３４は（ｌ）ＳＯＣが増加する期間とＳＯＣが減少する期間とのそれぞれについて、各分割期間ＹについてＯＣＶの推定に用いられた端子電流Ｉ０のうちで少なくとも一つの絶対値が電流しきい値Ｉｔｈ（図３参照）以下である端子電流Ｉ０に基づいた推定ＯＣＶを抽出することがより好ましい。また、例えば電池状態検出装置１００Ｃに温度補償手段１３２等を追加することも可能である。

ここで、電池状態検出装置１００，１００Ｂ，１００Ｃは、例えば二次電池４０のＳＯＣが電池容量の中間付近、例えば４０％〜８０％の範囲内になるように制御される場合により好適である。例えばハイブリッドシステム車両では、モータを駆動可能な電池容量を常時確保するとともに、回生電力を受け入れられるだけの空き容量を常時残しておくために、二次電池のＳＯＣを上記範囲に制御する場合がある。この場合、ＳＯＣは充放電前後での変化量ΔＳＯＣが小さいので、これを用いて満充電容量Ｑを算出すると、算出精度が低くなってしまう。これに対して、電池状態検出装置１００，１００Ｂ，１００Ｃによれば、二次電池４０の充放電中の状態からＳＯＣ等を検出するので、上記に比べて大きいΔＳＯＣを取得可能であり、しかも取得した値は上記のように精度が高い。したがって、精度の高い満充電容量Ｑを得ることができる。

第１の実施の形態に係る電池状態検出装置を説明する構成概略図である。 二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性図である。 第１の実施の形態に係る電池状態検出装置での処理を説明する模式図である。 第１の実施の形態に係る分割手段による期間分割を説明する模式図である。 第１の実施の形態に係る分割手段による期間分割を説明する模式図である。 第１の実施の形態に係るＯＣＶ推定手段での処理を説明する模式図である。 分極指数とＳＯＣ推定誤差との関係を説明するグラフである。 二次電池に対して行った三角パルス試験の結果を説明するグラフである。 ＳＯＣ推定誤差の分割期間依存性を説明する模式図である。 第１の実施の形態に係る電池状態検出装置の動作を説明するフローチャートである。 端子電流とＳＯＣ推定誤差との関係を説明するグラフである。 端子電流とＳＯＣ推定誤差との関係を説明するグラフである。 端子電流とＳＯＣ推定誤差との関係を説明するグラフである。 端子電流とＳＯＣ推定誤差との関係を説明するグラフである。 電流値による絞込みの効果を説明するグラフである。 分極指数とＳＯＣ推定誤差との関係を示す近似直線の傾きの温度依存性を説明するグラフである。 第２の実施の形態に係る電池状態検出装置を説明する構成概略図である。 第２の実施の形態に係る温度補償手段による処理結果を説明するグラフである。 第３の実施の形態に係る電池状態検出装置を説明する構成概略図である。

符号の説明

４０ 二次電池、６２ 電圧測定器、６４ 電流測定器、６６ 電池温度測定器、１００，１００Ｂ，１００Ｃ 二次電池の状態検出装置、１０２ 充電率推定手段、１０４ 充電率検出手段、１０６ 開放回路電圧検出手段、１２０，１３６ 開放回路電圧推定手段、１２２ 変換手段、１２４ 分極指数取得手段、１２６ 期間分割手段、１２８ 充電率抽出手段、１３０ 満充電容量検出手段、１３２ 温度補償手段、１３４ 開放回路電圧抽出手段、Ｉ０ 端子電流、Ｉｔｈ 電流しきい値、Ｔ０ 電池温度、ＯＣＶ 開放回路電圧、Ｐ 分極指数、Ｐｍａｘ 最大分極指数、Ｐｔｈ 分極しきい値、Ｑ 満充電容量、ΔＱ 容量変化量、Ｖ０ 端子電圧、Ｖｐ 分極電圧、ＳＯＣ 充電率、ΔＳＯＣ 充電率変化量、Ｘ 充放電中の所定期間、Ｙ，Ｙ１〜Ｙ４ 分割期間、Ｚ 期間。

Claims (9)

1. 二次電池の状態を検出する装置であって、
   二次電池の状態に対応して変化する充放電中の充電率を二次電池の充放電中に測定された端子電流および端子電圧に基づいて推定し、推定充電率を取得する充電率推定手段と、
   二次電池の充放電中の所定期間について複数取得された推定充電率のうちから予め規定された条件に従って推定充電率を抽出することによって充放電中の充電率を検出する充電率検出手段と、
   を備え、
   充電率推定手段は、二次電池が放電状態かつ電流増加状態に在る第１パターンと、二次電池が放電状態かつ電流減少状態に在る第２パターンと、二次電池が充電状態かつ電流増加状態に在る第３パターンと、二次電池が充電状態かつ電流減少状態に在る第４パターンとの各分割期間に分割する期間分割手段を含み、各分割期間ごとにその分割期間に含まれる端子電流および端子電圧に基づいて充電率を推定し、
   充電率検出手段は、
   二次電池の分極電圧に対応して規定される分極指数を充放電中の端子電流に基づいて取得する分極指数取得手段と、
   前記充放電中の所定期間が充電率が増加する期間である場合には、第２パターンまたは第３パターンに分類されかつ分極指数の絶対値が予め定められた分極しきい値以下であるという条件を満たす分割期間の推定充電率を、充放電中の充電率として抽出し、前記充放電中の所定期間が充電率が減少する期間である場合には、第１パターンまたは第４パターンに分類されかつ分極指数の絶対値が分極しきい値以下であるという条件を満たす分割期間の推定充電率を、充放電中の充電率として抽出する充電率抽出手段と、
   を含むことを特徴とする二次電池の状態検出装置。
2. 請求項１に記載の二次電池の状態検出装置であって、
   二次電池の劣化に伴って減少する満充電容量を、第１の時刻と第２の時刻との間における二次電池の充電率変化量および容量変化量に基づいて検出する満充電容量検出手段をさらに備え、
   満充電容量検出手段は、
   第１の時刻と第２の時刻のうちの一方として、充電率検出手段が検出した充放電中の充電率の推定に用いられた端子電流および端子電圧の測定時刻を選定し、
   第１の時刻と第２の時刻のうちの他方として、充電率検出手段が検出した別個の充放電中の充電率の推定に用いられた端子電流および端子電圧の測定時刻または充放電休止中の時刻を選定することを特徴とする二次電池の状態検出装置。
3. 請求項１または２に記載の二次電池の状態検出装置であって、
   充電率検出手段は、充電率の推定に用いられた端子電流測定値のうちで少なくとも一つの絶対値が予め定められた電流しきい値以下であるという条件をさらに満たす推定充電率を抽出することを特徴とする二次電池の状態検出装置。
4. 請求項１ないし３のいずれか１項に記載の二次電池の状態検出装置であって、
   充放電中の充電率を抽出するための前記条件における分極指数は、当該充電率の推定に用いられた端子電圧および端子電流の測定期間内で最大の絶対値を有する分極指数であることを特徴とする二次電池の状態検出装置。
5. 請求項１ないし４のいずれか１項に記載の二次電池の状態検出装置であって、
   充電率推定手段は、前記各分割期間に含まれる端子電圧と端子電流の組を３組以上用いて充電率を推定することを特徴とする二次電池の状態検出装置。
6. 請求項１ないし５のいずれか１項に記載の二次電池の状態検出装置であって、
   充電率検出手段は、抽出前または抽出後の推定充電率を二次電池の電池温度に基づいて補正することによって充放電中の充電率を補償する温度補償手段をさらに含むことを特徴とする二次電池の状態検出装置。
7. 請求項６に記載の二次電池の状態検出装置であって、
   温度補償手段は、電池温度に基づく補正を二次電池の劣化度に基づいて修正することを特徴とする二次電池の状態検出装置。
8. 請求項１ないし７のいずれか１項に記載の二次電池の状態検出装置であって、
   充電率検出手段は、分極しきい値を二次電池の劣化度に基づいて変更することを特徴とする二次電池の状態検出装置。
9. 二次電池の状態を検出する装置であって、
   二次電池の状態に対応して変化する開放回路電圧を二次電池の充放電中に測定された端子電流および端子電圧に基づいて推定し、推定開放回路電圧を取得する開放回路電圧推定手段と、
   二次電池の充放電中の所定期間について複数取得された推定開放回路電圧のうちから予め規定された条件に従って推定開放回路電圧を抽出することによって、開放回路電圧を検出する開放回路電圧検出手段と、
   を備え、
   開放回路電圧推定手段は、二次電池が放電状態かつ電流増加状態に在る第１パターンと、二次電池が放電状態かつ電流減少状態に在る第２パターンと、二次電池が充電状態かつ電流増加状態に在る第３パターンと、二次電池が充電状態かつ電流減少状態に在る第４パターンとの各分割期間に分割する期間分割手段を含み、各分割期間ごとにその分割期間に含まれる端子電流および端子電圧に基づいて開放回路電圧を推定し、
   開放回路電圧検出手段は、
   二次電池の分極電圧に対応して規定される分極指数を充放電中の端子電流に基づいて取得する分極指数取得手段と、
   前記充放電中の所定期間が充電率が増加する期間である場合には、第２パターンまたは第３パターンに分類されかつ分極指数の絶対値が予め定められた分極しきい値以下であるという条件を満たす分割期間の推定開放回路電圧を、二次電池の開放回路電圧として抽出し、前記充放電中の所定期間が充電率が減少する期間である場合には、第１パターンまたは第４パターンに分類されかつ分極指数の絶対値が分極しきい値以下であるという条件を満たす分割期間の推定開放回路電圧を、二次電池の開放回路電圧として抽出する開放回路電圧抽出手段と、
   を含むことを特徴とする二次電池の状態検出装置。

Images