JP2009146744A - 電池学習システム - Google Patents

Abstract

【課題】電池学習システムにおいて、より正確な出力特性線を得ることである。
【解決手段】燃料電池システム１０は、電源回路１１と、負荷である回転電機２２と、記憶装置３８と、制御部４０とで構成される。ここで、電池学習システムは、電源回路１１の構成要素である燃料電池３０と、高周波信号源３２と、電流検出手段３４と、電圧検出手段３６と、記憶装置３８と、制御部４０の構成要素である電池学習部４２とを含む部分に相当する。インピーダンス値は、電流検出手段３４と電圧検出手段３６のそれぞれの検出値の交流成分から取得される。電池学習部４２は、Ｉ−Ｖ特性線の学習を行うＩ−Ｖ特性線学習モジュール４４と、インピーダンス値の取得間隔が予め定めた所定の閾値間隔を超えているか否かを判断し、超えているときは学習を禁止する学習禁止判断モジュール４６とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、電池学習システムに係り、特に、電気化学反応によって作動する電池の出力特性を、実測された特性値の学習によって逐次更新する電池学習システムに関する。

例えば、燃料電池の制御を行う場合の動作点を求めるには、燃料電池の出力特性として、電流−電圧特性、あるいは電流−電力特性が用いられる。前者はいわゆるＩ−Ｖ特性であり、後者はいわゆるＩ−Ｐ特性である。燃料電池の出力特性は、燃料電池の運転状況によって変化するものであるので、時々刻々の実測によって学習を行いながら更新される。

例えば、特許文献１には、燃料電池の電源制御処理に用いられるＩ−Ｖ特性について、燃料電池の運転状態に応じてＩ−Ｖ特性の補正を行う学習について述べられている。ここでは、燃料電池システムが定常運転中であるか否かが判断され、定常運転中でないときはＩ−Ｖ特性の更新に適さないとして現在記録されているＩ−Ｖ特性に基いて電源制御処理が行われ、定常運転中であると判断されると、Ｉ−Ｖ特性更新のための処理に移行する。Ｉ−Ｖ特性更新のための処理では、現時点における燃料電池の出力電流値が予め定められた所定のステップ毎の値に該当するか否かが判断され、該当しないときには、現在記録されているＩ−Ｖ特性に基いて電源制御処理が行われ、該当するときには、電圧センサからの実電圧値に基いてＩ−Ｖ特性が更新されることが開示されている。

また、実施形態２として、燃料電池の交流インピーダンスを算出する手段を備え、交流インピーダンスに対応する内部抵抗による電圧降下を排除した理論Ｉ−Ｖ特性を取得することが述べられている。この理論Ｉ−Ｖ特性についても、定常運転中であって所定のステップ毎の電流値のときに更新が行われることが述べられている。

特開２００７−４８６２８号公報

特許文献１によれば、燃料電池の現時点の出力電流値と電圧値とを特性値として、出力特性線であるＩ−Ｖ特性線の学習を行うことができ、また、インピーダンス測定を用いることで理論Ｉ−Ｖ特性の学習も行うことができる。

ところで、実電流値と実電圧値の測定と異なり、インピーダンス値は、必ずしも真の値が常時取得できるわけでもない。すなわち、インピーダンス値は電流値と電圧値とに基いて算出されるものであるから、電流値または電圧値によっては、真のインピーダンスを表さない場合がある。例えば、電流がゼロの場合にはインピーダンスは見かけ上無限大となり、実際のインピーダンス値とは異なることがある。

真のインピーダンス値が取得されないときに、見かけ上のインピーダンス値に基いて理論Ｉ−Ｖ特性線を求めて出力特性線の更新を行うと、正しくない更新が行われ、出力特性線の精度が低下する。

本発明の目的は、より正確な出力特性線を得ることができる電池学習システムを提供することである。

本発明に係る電池学習システムは、電気化学反応によって作動する電池の出力特性について、予め定めた所定の特性ステップ点における出力値を特性値として各特性値を結んで離散的な出力特性線として作成し、実測された特性値の学習によって出力特性線を更新する電池学習システムであって、電池の実特性値を取得する手段と、電池のインピーダンス値を取得するインピーダンス値取得手段と、電池の出力特性線を記憶する記憶手段と、取得された実特性値に基き、記憶された出力特性線を予め定めた所定条件の下で更新する更新手段と、を備え、更新手段は、インピーダンス値取得手段によって取得されるインピーダンス値の取得間隔が予め定めた所定の閾値間隔を超えているか否かを判断する判断手段と、判断手段によって、取得間隔が閾値間隔を超えていると判断されたときに、出力特性線の更新を禁止する禁止手段と、を有することを特徴とする。

また、本発明に係る電池学習システムにおいて、電池の出力特性は、電池の電流−電圧特性であって、出力特性線はＩ−Ｖ特性線であり、電池のインピーダンス値に基いて求められる電池の内部抵抗による電圧降下分を実電圧値から排除し、排除後の値を活性化過電圧として算出する手段を備え、記憶手段は、電池の実出力値としての実電流値と実電圧値とを対応付けた実Ｉ−Ｖ特性線と、電池の実電流値と活性化過電圧とを対応付けた理論Ｉ−Ｖ特性線と、を記憶し、禁止手段は、判断手段によって、取得間隔が閾値間隔を超えていると判断されたときに、理論Ｉ−Ｖ特性線の更新の禁止と、理論Ｉ−Ｖ特性線に基いて学習される実Ｉ−Ｖ特性線の更新の禁止とを行うことが好ましい。

また、本発明に係る電池学習システムにおいて、インピーダンス値取得手段は、電池の実電流値がゼロの場合または実電流値の時間変化量が予め定めた所定の時間変化量を超える場合にインピーダンスの取得を行わないことが好ましい。

また、本発明に係る電池学習システムにおいて、電池は燃料電池であることが好ましい。

上記構成により、電池学習システムは、電池の実特性値を取得し、取得された実特性値に基き、記憶された出力特性線を予め定めた所定条件の下で更新する。そして、電池のインピーダンス値の取得間隔が予め定めた所定の閾値間隔を超えているか否かを判断して、取得間隔が閾値間隔を超えていると判断されたときに、出力特性線の更新を禁止する。真のインピーダンス値が取得されないときに、見かけ上のインピーダンス値に基いてＩ−Ｖ特性線等の出力特性線の更新を行うと、正しくない更新が行われることがあるが、上記構成によれば、インピーダンス値がある期間取得されないときには出力特性線の更新を禁止するので、正しくない更新を防止し、より正確な出力特性線を得ることができる。

また、電池学習システムにおいて、電池の出力特性が電池の電流−電圧特性のときに、電池のインピーダンス値に基いて求められる電池の内部抵抗による電圧降下分を実電圧値から排除し、排除後の値を活性化過電圧として算出する。そして、電流−活性化過電圧特性線を理論Ｉ−Ｖ特性線として、電池のインピーダンス値の取得間隔が予め定めた所定の閾値間隔を超えているときに、理論Ｉ−Ｖ特性線の更新の禁止と、理論Ｉ−Ｖ特性線に基いて学習される実Ｉ−Ｖ特性線の更新の禁止とを行う。これにより、インピーダンス値がある期間取得されないときには、理論Ｉ−Ｖ特性線の更新を禁止し、理論Ｉ−Ｖ特性線に基いて学習される実Ｉ−Ｖ特性線の更新を禁止するので、正しくない更新を防止し、より正確な出力特性線を得ることができる。

また、電池学習システムにおいて、電池は燃料電池であるので、燃料電池の出力特性線をより正確なものとすることが可能になる。

以下に図面を用いて本発明に係る実施の形態につき、詳細に説明する。以下では、出力特性線の学習を行う電池として、燃料電池を説明するが、これ以外の電池であっても、電気化学反応によって作動する電池であればよい。例えば、リチウムイオン２次電池、ニッケル水素２次電池、鉛蓄電池、アルカリ電池、マンガン電池等の２次電池であってもよい。

また、以下では、電池学習システムを備え、その学習によって得られる燃料電池の出力特性線に基いて燃料電池を含む電源の駆動制御を行う燃料電池システムを説明するが、燃料電池の駆動制御と切り離した電池学習システム単独の構成としてもよい。この場合には、燃料電池と学習を実行するコンピュータとで電池学習システムを構成することができ、また、その学習結果を、別途データ転送等で、燃料電池駆動制御装置に伝送することができる。

また、以下では、電源回路として、高電圧の蓄電装置、燃料電池、電圧変換器、高電圧作動のインバータを含む構成を説明するが、これ以外の要素を含むものとしてもよい。例えば、システムメインリレー、低電圧バッテリ、低電圧作動のＤＣ／ＤＣコンバータ等を含むものとできる。インバータは、モータ・ジェネレータ（Ｍ／Ｇ）である回転電機を負荷とするものとして説明するが、勿論、燃料電池用の補機を負荷とするインバータを設けるものとしてもよい。

図１は、電池学習システムを備える燃料電池システム１０の構成を示す図である。燃料電池システム１０は、電源回路１１と、負荷である回転電機２２と、記憶装置３８と、制御部４０とで構成される。ここで、電池学習システムは、電源回路１１の構成要素である燃料電池３０と、高周波信号源３２と、電流検出手段３４と、電圧検出手段３６と、記憶装置３８と、制御部４０の構成要素である電池学習部４２とを含む部分に相当する。

電源回路１１は、蓄電装置１２と、２次電池側の平滑コンデンサ１４と、電圧変換器１６と、燃料電池側の平滑コンデンサ１８と、燃料電池３０と、インバータ２０とを含んで構成される。また、電源回路１１には、燃料電池３０の側に、高周波信号源３２、電流検出手段３４、電圧検出手段３６が設けられる。

蓄電装置１２は、充放電可能な高電圧２次電池であって、電圧変換器１６を介して燃料電池３０との間で電力の融通を行い、回転電機２２等の負荷の変動に対応する機能を有する。かかる蓄電装置１２としては、例えば、約２００Ｖから約３００Ｖの端子電圧を有するリチウムイオン組電池あるいはニッケル水素組電池、またはキャパシタ等を用いることができる。なお、電池学習システムは、電池化学反応によって作動する電池の出力特性線の学習に適用することが可能であるので、リチウムイオン組電池あるいはニッケル水素組電池に適用することができるが、以下では、電池学習システムは燃料電池３０の出力特性線の学習にのみ適用されるものとして説明する。

電圧変換器１６は、蓄電装置１２と燃料電池３０の間に配置される回路である。例えば、燃料電池３０の電力が不足するときは、蓄電装置１２の側から電圧変換器１６を介して電力が負荷に供給され、蓄電装置１２を充電するときは電圧変換器１６を介して燃料電池３０の側から蓄電装置１２に電力が供給される。かかる電圧変換器１６としては、リアクトルを含む双方向型コンバータを用いることができる。

電圧変換器１６の両側にはそれぞれ平滑コンデンサが設けられる。すなわち、電圧変換器１６と蓄電装置１２とを結ぶ正極側母線と負極側母線との間に、２次電池側の平滑コンデンサ１４が設けられ、電圧変換器１６と燃料電池３０とを結ぶ正極側母線と負極側母線との間に、燃料電池側の平滑コンデンサ１８が設けられる。

燃料電池３０は、燃料電池セルを複数組み合わせて、約２００Ｖから約３００Ｖ程度の高電圧の発電電力を取り出せるように構成された一種の組電池で、燃料電池スタックと呼ばれる。ここで、各燃料電池セルは、アノード側に燃料ガスとして水素を供給し、カソード側に酸化ガスとして空気を供給し、固体高分子膜である電解質膜を通しての電池化学反応によって必要な電力を取り出す機能を有する。

インバータ２０は、制御部４０の制御の下で、高電圧直流電力を交流三相駆動電力に変換し、回転電機２２に供給する機能と、逆に回転電機２２からの交流三相回生電力を高電圧直流充電電力に変換する機能とを有する回路である。かかるインバータ２０は、スイッチング素子とダイオード等を含む回路で構成することができる。

電流検出手段３４は、燃料電池３０の出力電流値を検出する機能を有し、燃料電池３０の負極側母線に直列に配置される。場合によっては、燃料電池３０の正極側母線に電流検出手段３４を配置するものとしてもよい。かかる電流検出手段３４としては、適当な電流計を用いることができる。

電圧検出手段３６は、燃料電池３０の出力電圧値を検出する機能を有し、燃料電池３０の正極側母線と負極側母線との間に燃料電池３０と並列に配置される。かかる電圧検出手段３６としては、適当な電流計を用いることができる。

高周波信号源３２は、燃料電池３０のインピーダンスを測定するために、燃料電池３０の負極側母線に高周波信号を付与するためのものである。付与された高周波信号は、電流検出手段３４と電圧検出手段３６によって直流成分とは別に交流成分として検出される。直流成分からは、燃料電池３０の出力電流値としての直流電流値と、出力電圧値としての直流電圧値をそれぞれ得ることができる。そして、交流成分からは、周知の交流インピーダンス法によって、燃料電池３０のインピーダンスを算出することができる。

したがって、高周波信号源３２、電流検出手段３４、電圧検出手段３６が、インピーダンス値を求めるために用いられるインピーダンス値取得手段に相当する。具体的には、電流検出手段３４の検出値の交流成分、電圧検出手段３６の検出値の交流成分が制御部４０に伝送され、インピーダンス値が算出される。

回転電機２２は、例えば車両に搭載されるモータ・ジェネレータであって、電源回路側から電力が供給されるときはモータとして機能し、制動時には発電機として機能する三相同期型回転電機である。回転電機２２は、ここでは電源回路１１の負荷の例示として示されている。

記憶装置３８は、制御部４０で実行されるプログラム等を格納する機能を有するが、ここでは特に、燃料電池３０の出力特性線ファイル３９を記憶する機能を有する。ここで、燃料電池３０の出力特性線について、図２から図４を用いて説明する。以下では、図１の符号を用いて説明する。

燃料電池３０の出力特性線とは、燃料電池３０の出力特性について、予め定めた所定の特性ステップ点における出力値を特性値として各特性値を結んで得られる離散的な特性線である。

図２には、出力特性を電流−電圧特性として、横軸に電流（Ｉ）、縦軸に電圧（Ｖ）を取ったＩ−Ｖ平面上に、格子状に配置された特性ステップ点６０の様子が示されている。図２の例では、特性ステップ点６０の電流（Ｉ）に関する刻みΔＳは、一定として示されているが、この刻みΔＳは必ずしも一定値でなくてもよい。すなわち、特性ステップ点６０の配列は、予め定めてあればよく、その配列の刻みは電流（Ｉ）、電圧（Ｖ）に関し、一定値である必要はなく、測定領域によって粗い配列、細かい配列とすることができる。

図１で説明した電流検出手段３４によって検出された電流値、電圧検出手段３６によって検出された電圧値は、図２における特性ステップ点６０に一致する値のみが取得される。図２において黒丸で示された特性ステップ点が、測定によって取得された燃料電池３０の実測された特性値６２である。したがって、特性値は、（Ｉ＝実出力電流値、Ｖ＝実出力電圧値）の組合せで示される。そして、図２において破線で示される線が、実測された特性値６２を結んで得られる離散的な特性線６４で、これが燃料電池３０の出力特性線である。

図３は、燃料電池３０の出力特性線としての電流−電圧特性線を模式的に示す図である。なお、以下では、燃料電池３０の電流−電圧特性線をＩ−Ｖ特性線、電流−電圧特性をＩ−Ｖ特性と呼ぶことにする。燃料電池３０には内部抵抗があるので、Ｉ−Ｖ特性線は、この内部抵抗による電圧降下の影響を受ける。ここで、内部抵抗の大きさは、インピーダンスを測定し、その直流成分を抜き出すことで得ることができる。

図３には、燃料電池３０の内部抵抗の大きさによってＩ−Ｖ特性線がどのように変化するかが示されている。同じ電流値のとき、内部抵抗が少ないほど、電圧値は大きくなる。すなわち、内部抵抗をゼロとしたときのＩ−Ｖ特性線６６が最も電圧値が高い特性線となり、内部抵抗があるときのＩ−Ｖ特性線６７は、内部抵抗が大きいほど、電圧値が低下する特性線となる。

内部抵抗をゼロとしたＩ−Ｖ特性線６６は、燃料電池３０について実測された出力電圧値である実電圧値から、燃料電池３０の内部抵抗による電圧降下分を排除した電圧値を用いていることになる。実電圧値から内部抵抗による電圧降下を排除した電圧値は、活性化過電圧または理論電圧と呼ばれる。したがって、Ｉ−Ｖ特性線６６は、電流−活性化過電圧特性線、または理論Ｉ−Ｖ特性線と呼ばれる。

これに対し、電流検出手段３４によって実測された実電流値と、電圧検出手段３６によって実測された実電圧値とを用いるＩ−Ｖ特性線６７は、内部抵抗による電圧降下を排除する前の実測値そのままのＩ−Ｖ特性線であるので、これを実Ｉ−Ｖ特性線と呼ぶことができる。

電池の活性化過電圧特性は、上記のように、電池の内部抵抗の影響を排除したものであるので、電池の作動条件等の影響を比較的受けにくい。したがって、理論Ｉ−Ｖ特性線を実測されたインピーダンス値に基づいて学習し、学習された理論Ｉ−Ｖ特性線を用いて、既に得られている実Ｉ−Ｖ特性線を学習することが好ましい。すなわち、実測されたインピーダンス値に基づいて理論Ｉ−Ｖ特性線を更新し、更新された理論Ｉ−Ｖ特性線に基いて実Ｉ−Ｖ特性線を更新することが好ましい。

上記では、燃料電池の出力特性線として、Ｉ−Ｖ特性線を説明したが、燃料電池システム１０の電源駆動制御に用いることのできる出力特性線として、電流−電力特性線を用いることができる。電流−電力特性線はＩ−Ｐ特性線と呼ばれる。Ｉ−Ｐ特性線についても、実電流値と活性化過電圧との結果を用いる理論Ｉ−Ｐ特性線のほかに、電流検出手段３４によって実測された実電流値と、電圧検出手段３６によって実測された実電圧値との結果から実電力値を求める実Ｉ−Ｐ特性線がある。

再び図１に戻り、記憶装置３８には、出力特性線ファイル３９として、これらの出力特性線の学習結果等が記憶される。

出力特性線についての学習は、次のようにして行われる。以下では、Ｉ−Ｖ特性線の学習について説明する。Ｉ−Ｖ特性線の学習には、最初のＩ−Ｖ特性線を作成する初期学習と、既に得られているＩ−Ｖ特性線について、実測された特性値に基づいてＩ−Ｖ特性線を更新する通常学習とがある。

初期学習は、図２で説明した各特性ステップ点６０の上で実測される特性値を結ぶことで行われる。換言すれば、実測される特性値６２に該当する各特性ステップ点を結んで得られるものが、初期学習における最初のＩ−Ｖ特性線である。

通常学習は、初期学習等で既に得られているＩ−Ｖ特性線について、実測された実電流値に対応する電圧値を、既にある学習済みの電圧値から実測された実電圧値に置き換えることで行われる。

初期学習においても、通常学習においても、インピーダンス測定が行われる。したがって、実電流値、実電圧値、これらの交流成分から求められるインピーダンス値に基づいて理論Ｉ−Ｖ特性線と、実Ｉ−Ｖ特性線についてそれぞれ初期学習が行われる。そして、その後に実測された実電流値、実電圧値、これらの交流成分から求められるインピーダンス値に基づいて、既に得られた理論Ｉ−Ｖ特性線の学習が行われる。つまり、理論Ｉ−Ｖ特性線の更新が行われる。また、実電流値、実電流値に基づいて、既に得られた実Ｉ−Ｖ特性線の学習が行われる。つまり、実Ｉ−Ｖ特性線の更新が行われる。

ところで、インピーダンス値は、モデル的には、電圧値の交流成分を電流値の交流成分で除するものであるので、その性質上、必ずしも常に算出されるとは限らない。すなわち、電池の実電流値がゼロの場合には、インピーダンス値を取得することができない。また、電池の作動状況が正常でないとき等に、計算上はインピーダンス値が算出できても、物理的な値としてのインピーダンス値を示していない場合もある。例えば、電池の実電流値の時間変化量が大きすぎる場合等に計算上求められる値は、物理的なインピーダンス値が取得されたものでないことがある。このように、電池の実電流値がゼロの場合または実電流値の時間変化量が予め定めた所定の時間変化量を超える場合には、物理的な意味を有するインピーダンス値を取得することができない。

電池の学習は、ある所定の時間間隔で行われるが、インピーダンス値が取得できないことが生じると、実Ｉ−Ｖ特性値を更新しても、その基礎となる理論Ｉ−Ｖ特性値の学習及び更新を行うことができないので、更新された実Ｉ−Ｖ特性線が必ずしも正しい学習を行ったとはいえない場合がある。このような場合に、できるだけ正確な実Ｉ−Ｖ特性線を得るようにする必要がある。

図１に示す制御部４０は、燃料電池システム１０を構成する各要素を全体として統一された動作を行うように制御する機能を有するとともに、ここでは、燃料電池３０の出力特性線の学習を行い、インピーダンス値の取得が十分でないと判断されるときに、学習を禁止して、できるだけ正確な実Ｉ−Ｖ特性線を得るようにする機能を有する。 具体的には、制御部４０は、燃料電池３０の出力特性線について実測値に基く学習を行う電池学習部４２と、その結果に基づいて、燃料電池システム１０の電源駆動制御を行う電源駆動制御モジュール４８とを含んで構成される。そして、電池学習部４２は、Ｉ−Ｖ特性線の学習を行うＩ−Ｖ特性線学習モジュール４４と、インピーダンス値の取得間隔が予め定めた所定の閾値間隔を超えているか否かを判断し、超えているときは学習を禁止する学習禁止判断モジュール４６とを有する。

かかる機能は、ソフトウェアによって実現でき、具体的には、燃料電池学習プログラムを実行することで実現できる。かかる機能の一部をハードウェアで実現するものとしてもよい。

かかる構成の作用、特に制御部４０の電池学習部４２の各機能について、図４と図５とを用いて詳細に説明する。図４は、インピーダンス値の取得に関する電池学習の手順を示すフローチャートで、図５は、インピーダンス値の取得と学習禁止に関するタイムチャートである。以下では、図１の符号を用いて説明する。

図４は、燃料電池３０の学習において、インピーダンス値の取得間隔に応じて学習を進めるか禁止するかの判断の手順を示すフローチャートである。これらの各手順は、電池学習プログラムの中の該当する各処理手順に対応する。

燃料電池３０の電池学習プログラムが立上ると、予め定められた所定の時間間隔で、電流検出手段３４、電圧検出手段３６においてそれぞれ実電流値と実電圧値の検出が行われ、制御部４０の電池学習部４２に伝送される。そして、電流検出手段３４の検出値の交流成分と、電圧検出手段３６の検出値の交流成分とに基づいて、インピーダンス値が算出される。これに基づいて、Ｉ−Ｖ特性線の学習が行われる。学習の内容は、上記で述べたとおりである。学習の工程は、制御部４０の電池学習部４２におけるＩ−Ｖ特性線学習モジュール４４の機能によって行われる。

その学習の際に、インピーダンス値が取得されたか否かが判断される（Ｓ１０）。判断は、所定の時間間隔の経過の都度行われる。インピーダンス値の算出は、所定の時間間隔ごとに機械的に行われるが、算出された値が物理的意味を有するものでないときがあり、その場合に、その値をインピーダンス値として電池学習に用いるには好ましくない。この処理手順は、算出された値が、電池学習に用いることができるインピーダンス値として取得されたか否かを判断するものである。具体的には、電池の実電流値がゼロの場合には、インピーダンス値が取得されないと判断される。また、実電流値の時間変化量が予め定めた所定の時間変化量を超える場合にも、インピーダンス値が取得されないと判断される。

所定の時間間隔の都度、インピーダンス値が取得されたか否かの判断が行われると、その結果に基づいて、そのときにおいて、インピーダンス値の取得間隔が閾値間隔以下であるか否かが判断される（Ｓ１２）。この判断も、所定の時間間隔の都度行われる。閾間隔は、予め任意に定めることができる。

そして、Ｓ１２において、判断が肯定の場合、つまり、インピーダンス値が、閾値間隔以内できちんと取得されている場合には、その取得されたインピーダンス値に基づいて学習更新が行われる（Ｓ１４）。

Ｓ１２において、判断が否定の場合、つまり、インピーダンス値が、閾値間隔を超える長い期間をおいて取得されない場合には、インピーダンス値に基づく学習を禁止する（Ｓ１６）。具体的には、理論Ｉ−Ｖ特性線の更新の禁止と、理論Ｉ−Ｖ特性線に基いて学習される実Ｉ−Ｖ特性線の更新の禁止とが行われる。Ｓ１０、Ｓ１２，Ｓ１４，Ｓ１６の手順は、電池学習部４２の学習禁止判断モジュール４６の機能によって実行される。

図５は、インピーダンス値の取得間隔と、閾値間隔と、学習禁止との関係を説明するタイムチャートである。図５の横軸は時間で、１，２，３，・・・・１６は、インピーダンスのための測定が行われる所定の時間間隔、つまりサンプリングタイミングの時間である。縦軸は、下段の場合、インピーダンス値が取得されたと判断されてインピーダンス値等が更新されてから現在までの経過時間が取られている。また、上段の場合、縦軸は、学習禁止フラグの値が取られている。

上記のように、図５の下段においては、横軸は測定タイミングの時刻であり、縦軸はインピーダンス値の取得が行われてからの経過時間である。各測定タイミングの時刻で、それぞれインピーダンス値の取得が行われるときは、各測定タイミングにおいて、インピーダンス値の取得が行われてからの経過時間がゼロにリセットされ、改めて、そこから経過時間が起算される。図５の例では、時間１，２，３においてインピーダンス値の取得が行われ、そこで経過時間がリセットされていることが示されている。

また、測定タイミングにおいて、インピーダンス値の取得が行われないときは、その測定タイミングにおいて上記の経過時間がゼロにリセットされず、経過時間が累積され、次にインピーダンス値が取得されるまで、経過時間が増加する。図５の例では、時間４，５，６，７においてインピーダンス値が取得されず、経過時間がどんどん累積され、次の時間８においてインピーダンス値が取得されて経過時間がリセットされていることが示されている。

なお、図５の例では、さらに、時刻１０，１１，１２でインピーダンス値が取得されていることが示されている。そして、時刻１３，１４でインピーダンス値が取得されずに経過時間が累積されていることが示されている。そして、次の時間１５でインピーダンス値が取得され、経過時間がリセットされていることが示されている。

ここで、インピーダンス値の取得が行われてからの経過時間が、閾値と比較され、経過時間が閾値を超えると、学習禁止フラグが「１」、つまり禁止になり、経過時間が閾値以下となると、学習禁止フラグが「０」、つまり禁止解除となり学習が行われる。図５の例では、閾値が、測定タイミングの１．５倍の間隔時間に設定されている。したがって、２つの測定タイミングに渡って連続してインピーダンス値が取得されないと、学習禁止フラグが「１」の禁止となる。そして、つぎにインピーダンス値が取得されて経過時間がリセットされるとともに学習禁止フラグが「０」の禁止解除となり、取得されたインピーダンス値に基づいて学習が再開される。

このように、インピーダンス値がある期間取得されないときには出力特性線の学習及び更新を禁止するので、正しくない更新を防止し、より正確な出力特性線を得ることができる。なお、学習禁止の期間においては、その前に学習されたインピーダンス値に基づいて燃料電池の電源駆動制御が行われる。この場合でも、理論Ｉ−Ｖ特性線は、燃料電池の作動に対し比較的緩やかな変化をするので、インピーダンス値を更新しない理論Ｉ−Ｖ特性線をしばらくそのまま用いても、燃料電池の電源駆動制御に大きな影響を及ぼすことは少ない。したがって、理論Ｉ−Ｖ特性に基づいて、実Ｉ−Ｖ特性線を更新することとして、次にインピーダンス値が更新されるまで、学習を禁止しても、燃料電池の電源駆動制御に大きな影響を及ぼすことは少ない。

本発明に係る実施の形態の電池学習システムを備える燃料電池システムの構成を示す図である。 本発明に係る実施の形態の電池学習システムにおいて、出力特性を電流−電圧特性として、格子状に配置された特性ステップ点の様子を示す図である。 本発明に係る実施の形態の電池学習システムにおいて、燃料電池の電流−電圧特性線を模式的に示す図である。 本発明に係る実施の形態の電池学習システムにおいて、インピーダンス値の取得に関する電池学習の手順を示すフローチャートである。 本発明に係る実施の形態の電池学習システムにおいて、インピーダンス値の取得と学習禁止に関するタイムチャートである。

符号の説明

１０ 燃料電池システム、１１ 電源回路、１２ 蓄電装置、１４，１８ 平滑コンデンサ、１６ 電圧変換器、２０ インバータ、２２ 回転電機、３０ 燃料電池、３２ 高周波信号源、３４ 電流検出手段、３６ 電圧検出手段、３８ 記憶装置、３９ 出力特性線ファイル、４０ 制御部、４２ 電池学習部、４４ Ｉ−Ｖ特性線学習モジュール、４６ 学習禁止判断モジュール、４８ 電源駆動制御モジュール、６０ 特性ステップ点、６２ 特性値、６４ 特性線、６６，６７ Ｉ−Ｖ特性線。

Claims (4)

1. 電気化学反応によって作動する電池の出力特性について、予め定めた所定の特性ステップ点における出力値を特性値として各特性値を結んで離散的な出力特性線として作成し、実測された特性値の学習によって出力特性線を更新する電池学習システムであって、
   電池の実特性値を取得する手段と、
   電池のインピーダンス値を取得するインピーダンス値取得手段と、
   電池の出力特性線を記憶する記憶手段と、
   取得された実特性値に基き、記憶された出力特性線を予め定めた所定条件の下で更新する更新手段と、
   を備え、
   更新手段は、
   インピーダンス値取得手段によって取得されるインピーダンス値の取得間隔が予め定めた所定の閾値間隔を超えているか否かを判断する判断手段と、
   判断手段によって、取得間隔が閾値間隔を超えていると判断されたときに、出力特性線の更新を禁止する禁止手段と、
   を有することを特徴とする電池学習システム。
2. 請求項１に記載の電池学習システムにおいて、
   電池の出力特性は、電池の電流−電圧特性であって、出力特性線はＩ−Ｖ特性線であり、
   電池のインピーダンス値に基いて求められる電池の内部抵抗による電圧降下分を実電圧値から排除し、排除後の値を活性化過電圧として算出する手段を備え、
   記憶手段は、
   電池の実出力値としての実電流値と実電圧値とを対応付けた実Ｉ−Ｖ特性線と、
   電池の実電流値と活性化過電圧とを対応付けた理論Ｉ−Ｖ特性線と、
   を記憶し、
   禁止手段は、
   判断手段によって、取得間隔が閾値間隔を超えていると判断されたときに、理論Ｉ−Ｖ特性線の更新の禁止と、理論Ｉ−Ｖ特性線に基いて学習される実Ｉ−Ｖ特性線の更新の禁止とを行うことを特徴とする電池学習システム。
3. 請求項２に記載の電池学習システムにおいて、
   インピーダンス値取得手段は、
   電池の実電流値がゼロの場合または実電流値の時間変化量が予め定めた所定の時間変化量を超える場合にインピーダンスの取得を行わないことを特徴とする電池学習システム。
4. 請求項１に記載の電池学習システムにおいて、
   電池は燃料電池であることを特徴とする電池学習システム。

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