JP2010175484A - バッテリの内部抵抗成分推定方法及び充電容量推定方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 複数の単位電池で構成したバッテリ5の内部抵抗成分推定方法であって、バッテリ5の内部抵抗成分に、バッテリ5の内部でのイオン物質の拡散移動による偏在で生じる電圧を考慮した拡散分極抵抗を設定し、拡散物質の濃度の時間変化を用いて、拡散分極抵抗を推定した。
【選択図】 図1
Description
また、充放電を行う際に、電流及び電圧の一方を階段状又は矩形波状に変化させ、二次電池の内部抵抗でコンデンサ成分を測定しているものもある(例えば、特許文献3参照。)。
また、上記従来公報の特開2006−162283号公報により内部抵抗を正確に測定することは、作動時では電流と電圧の変動により困難であった。
図1は実施例1のバッテリの内部抵抗成分推定方法及び充電容量推定方法を用いたバッテリ装置の構成を示すブロック図である。
実施例1のバッテリ装置1は、バッテリコントローラ2、電圧センサ3、電流センサ4、バッテリ5、負荷6、温度センサ7を備えている。
バッテリコントローラ2は、バッテリ5の全体の容量(バッテリ容量)や、入出力可能電力などを計算する。
電圧センサ3は、バッテリ5から出力される電圧を測定する。
電流センサ4は、バッテリ5から出力される電流を測定する。
バッテリ5は、単位電池セルを複数、例えば数十個を接続してバッテリとしたものであり、以下本明細書では、バッテリ5として説明する。実施例1では、リチウムイオンバッテリとする。
温度センサ7は、バッテリ5の電池温度を測定する。
[バッテリ容量SOCの計算処理]
図2に示すのは、実施例1のバッテリの内部抵抗成分推定方法を用いたバッテリ容量SOCの計算処理の流れを示すフローチャートであり、以下各ステップについて説明する。
ステップS1では、電圧センサ3と電流センサ4から、電圧値V、電流値Iを入力する。尚、電流センサは放電電流を負、充電電流を正の値として検出する。
(数1)
Eo=V−IR−ΔV (ΔVの符号はIと同じ)
図3に示すのは、図2のステップS9における拡散分極電圧の算出処理の流れを示すフローチャートであり、以下各ステップについて説明する。
実施例1のバッテリの内部抵抗成分推定方法では、拡散分極電圧ΔVを算出する。
拡散分極電圧ΔVは、バッテリ5であるリチウムイオンバッテリにおいて、リチウムイオンの拡散で濃度差を生じることによる分極電圧を拡散分極電圧ΔVとし、この電圧降下を生じさせる抵抗成分を分極抵抗とする。そして、バッテリの内部抵抗成分として、この分極抵抗を考慮することにより、推定精度を向上させる。
図4はバッテリ内部で生じている拡散状態の説明図である。
例えば、図4に示すように拡散物質が初期位置を濃度算出位置とし、初期濃度c0となっているとし、距離2Lを限界距離にしているとする。
すると、物質は拡散し時間の経過とともに均一に向かうことになる(図4(a)〜(c)参照)。
物質の拡散を時間軸に対して考え、図4の濃度算出位置における濃度変化を時間に対して表現し、濃度値を初期濃度で割って(除算)、初期値を1とすると、図5(a)のようになり、f(t)の関数として設定できる。
cを濃度(g/m3)、Dを拡散係数(m2/t)、xは位置(m)、tは時間(s)とすると拡散方程式は、次のようになる。
c=c0(1-exp(-4×z2/π))0.5
ΔV=ΔVo(1-exp(-4×z2/π))0.5
f(t)=(1-exp(-4×z2/π))0.5
ここで、ΔVoは図6のように実験で、波形を求めておき、電流Iにより決定する値である。図6のような実験を行い、測定した電圧の結果とΔVの近似解において、Dを10−8〜10−10として電池の電極厚みを考慮しながら、フィッティングにより、L/D0.5を決定する。もしくは、電池電極材料や電極の厚み、多孔度などにより、LとDを算出できる場合は、その値を用いる。
図7は物質濃度が拡散と反応により時間とともに減少する状態の説明図である。
図7において、拡散する距離が2Lの位置で反応が起き拡散物質が消費される場合は、その場所で物質の濃度が0になる。バッテリ5では反応と拡散が同時に起こるため、上記説明した拡散方程式の解を補正する必要がある。
拡散方程式の解を図示すると、図8のf(t)のようになるが、図9のような一定電流を流す実験データと比較すると、電流が大きくなるにつれて、ずれが生じる。このため、図9のような実験によりフィッティングを行って、補正係数と電流の関係を算出する。補正係数でf(t)をべき乗することで補正後の曲線を算出することができる。この曲線は図9の電流Iから決まるΔVoを掛ける(乗算)と、補正前の曲線に比べて図9のΔV曲線に近い値となる。
さらに、ΔVはアレニウス則に従うものとすると、25℃を温度係数の基準にした場合、温度係数は次の式のようになる。
温度係数=exp(-U/kT)/(exp(-U/k×298))
D'=D×温度係数
図11はセンサで測定した電池電流変化の例を示すグラフ図である。図12はセンサで測定した電池電流から算出した平均電流を示すグラフ図である。
図11のようにセンサ電流の符号が変わるまでの時間をカウントしていく。なお、0Aになった場合も符号が変化したとみなす(ステップS91)。
つまり、電源供給する負荷6により、測定する電池電流は符号の反転を繰り返すものとなったり、0Aと所定値を繰り返すものとなったりする。ここでは、電流の符号変化が0Aになった場合を含むようにして、様々な負荷6への電源供給状態において、平均電流を演算できるようにしている。
図13は平均電流とΔVoの関係を示すグラフ図である。図14は平均電流と拡散方程式の解から算出した分極電圧を示すグラフ図である。図15は分極電圧の算出状態を示すグラフ図である。
図16は平均電流と補正係数の関係の例を示すグラフ図である。
補正係数は、一定電流充電または放電後に電流を0Aにした場合の電圧変化を測定し、基本曲線f(t)と平均電流を用いて予め算出しておいた値を使用する(図16参照)。
ΔVa=ΔVo×{1−f(t)}補正係数
図17はΔVと拡散方程式の解から算出した分極電圧(ΔVb)の説明グラフ図である。図18は分極電圧(ΔVb)を算出する状態のグラフ図である。
拡散方程式の解から算出した基本曲線f(t)を補正したカーブから、電流の符号が変化する直前までのΔVbを以下の式により算出する(ステップS94、図18参照)。なお、f(t)は拡散方程式の解から算出した基本曲線であり、補正係数はΔVを用いて、図13の関係でΔVoをΔVとし平均電流を決定し、その平均電流と図16の関係から算出した値である。
ΔVb=ΔV×{1−f(t)}補正係数
図19は分極電圧ΔVの算出状態を示す説明図である。
ΔV=ΔVa+ΔVb
図20は内部抵抗を含んだ電池の回路の説明図である。図21は電流電圧特性の説明図である。
電池の直流内部抵抗について説明する。直流抵抗の場合、電池から流れる電流Iに応じて、内部抵抗Rによる電流低下IRが生じる(図21参照)。Eoは電池に内部抵抗が存在しない場合の理想の電池電圧で、回路の電流Iが0の場合に測定することができる。これを開放電圧(開放起電力)と呼ぶ(図21参照)。
リチウムイオン電池の場合、図21に示すようなバッテリ開放電圧とSOCの関係があるため、開放電圧を測定することによって、SOCを知ることができる。
バッテリ作動時には、電流が流れているため開放電圧を電圧センサ等によって直接測定する事は容易には出来ないが、バッテリの端子電圧V、電流I、内部抵抗Rと開放電圧Eoには図22に示す関係があるので内部抵抗値が動作時に検出できれば、開放電圧を計算することができる。
図23に電池の直流抵抗以外の成分を含む場合の内部抵抗等価回路の一例を示す。図23において、抵抗RAは電池の接続線による接触抵抗や電解液中をイオンが通過する時の抵抗、セパレータと電極接合界面をイオンが通過する時の抵抗(すなわち定常成分)である。抵抗RBは、電極反応の速度に起因する抵抗(例えば、Liイオンとe−の反応)と、イオン又は、ガスの拡散速度に起因する抵抗から形成され、すなわち過渡時に表れる過渡成分である。
図25にはリチウムイオン2次電池において、放電が持続した場合の電池内部の状態を示す。放電の場合、正極の近傍でリチウムイオンの濃度が増加している。これは充電(放電)が続くことにより電極反応が安定し、リチウムイオンの拡散が律速になっているためである。このように生じるリチウムイオン濃度勾配が、分極電圧(抵抗)の一つである濃度分極電圧(抵抗)として現れることになる。
実際は、電流と電圧、温度の測定において、サンプリング時間間隔でデータが取得されるので、図28に示すようになる。従って、計算は、次の式のようになるが、直流抵抗Rを算出することができる。
なお、このフローチャートでは、実際のデータがサンプリング時間間隔で取得されることを考慮し、電圧センサ3で検出される電圧をVi、電流センサ4で検出される電流をIi、温度センサ7で検出される温度をTiとする。ここで、iは、取得するデータ数とともに増加していく数とする。
また、異常値を除去し、温度補正を行った抵抗値に対して加重平均を取るようにして内部抵抗値Rを算出するので、より正確な値となり、電池劣化判定や入出力電力の算出精度を高める。
例えば、バッテリの充電容量計算に用いている内部抵抗の値として、図30に示すような等価回路の直流抵抗Rと抵抗rのみのものを考えることができる。
開放電圧Eoは、内部抵抗を使って電圧センサ3で測定する測定電圧Vから算出するので、直流抵抗のみを考えると図33(a)のようになる。従って、直流抵抗のみを考えると、リセット用SOCを算出するために必要な開放電圧Eoを、正確に算出できず、バッテリ容量計に誤差を大きく生じることになる。
これに対して、実施例1のように分極抵抗成分を考慮した内部抵抗を使って、開放電圧Eoを算出すると、図33(b)のようになり、図32(c)のEoに近い誤差の少ない推定を行うことができる。
図30のような直流抵抗のみを考慮した等価回路を考えると、Eo=V−IR−Irとなる。
しかし実際には、図32(c)のように差が生じるため、図31に示すように分極成分を考慮したものを考える。
ここで、I(A)を測定電流、V(v)を端子間測定電圧、R(Ω)を直流成分の内部抵抗、ΔV(v)を拡散分極電圧、Eo(v)をバッテリ開放電圧とする。
この場合には、Eo=V−ΔVとなる。ここで、ΔVは時間tの関数であり、I=0のときは、ΔVは拡散方程式の解として与えられる曲線にしたがって減少する。
つまり、拡散分極電圧が算出できれば、バッテリ開放電圧Eoの推定精度が向上することになる。
直流成分(R)は、上記図26、図27、数12により精度よく求めることができるため、バッテリの内部抵抗を精度よく推定できることになる。
実施例1では、図34のように分極電圧の影響でバッテリ電圧がゆっくり変化する期間であっても、分極電圧を考慮することで、開放電圧Eoの算出制度が向上し、バッテリ充電容量を精度よく計算することができる。
実施例1のバッテリの内部抵抗成分推定方法にあっては、下記に列挙する効果を得ることができる。
構成は実施例1と同様であるので、説明を省略する。
作用を説明する。
本実施例2では、バッテリ動作中で時間が経過し、電流積算から算出した開放電圧Eoに誤差が生じており、平均電流を用いる方法である。
図35は実施例2においてセンサで測定した電池電流変化の例を示すグラフ図である。図36は実施例2においてセンサで測定した電池電流から算出した平均電流を示すグラフ図である。
実施例2では、センサ電流変化が規定値より小さい期間の時間をカウントしていく。なお、図35では、例として規定値を10Aとしている。
そして、カウントした時間カウントtx(s)と、数式9から、平均電流Ia(A)を算出できる(図36参照)。
図37は実施例2の平均電流と時間の関係を示すグラフ図である。なお図37(b)は、図37(a)の一部拡大説明図である。図38は実施例2の分極電圧の算出状態を示すグラフ図である。図39は実施例2において平均電流と拡散方程式の解から算出分極電圧を算出した状態を示すグラフ図である。
算出された平均電流Ia(A)と時間の関係は、時間t_nとすると、測定間隔tcから、図37(b)のように表すことができる。
そして、拡散方程式の解から算出した基本曲線f(t)を補正したカーブと、図13(実施例1と同様)の関係から、電流の変化が規定値を超えるまでのΔVaを以下の式により算出する(図38、図39参照)。
ΔVa_n=ΔVo_n×{1−f(t)}補正係数
補正係数は、一定電流充電または放電後に電流を0Aにした場合の電圧変化を測定し、基本曲線f(t)と平均電流を用いて予め算出しておいた値を使用する(実施例1の図16と同様のため図を省略する)。
図40は実施例2におけるΔVと拡散方程式の解から算出した分極電圧(ΔVb)の説明グラフ図である。図41は実施例2における分極電圧(ΔVb_n)を算出する状態のグラフ図である。なお、図41は、図40のA1部分の拡大図である。
拡散方程式の解から算出した基本曲線f(t)を補正したカーブから、電流の変化が規定値を超えるまでのΔVb_nを以下の式により算出する(図41参照)。なお、f(t)は拡散方程式の解から算出した基本曲線であり、補正係数は以下で計算するΔV_nを用いて、図13(実施例1と同様)の関係でΔVo_nをΔV_nとし平均電流を決定し、その平均電流と図13(実施例1と同様)の関係から算出した値である。
ΔVb_n=ΔV_n×f(t)補正係数
図42は実施例2における分極で電圧ΔVの算出状態を示す説明図である。図43は実施例2における分極電圧ΔV_nの算出状態を示す説明図である。なお、図42のA2部分の拡大図は、図39と同様となり、図42のA3部分の拡大図は、図43となる。
時間t_n間において、算出したΔVa_nとΔVb_nを用いて、次の式によりtnでのΔV_nを算出する。
ΔV_n=ΔVa_n+ΔVb_n
図43に示すように分極電圧ΔV_nは、ΔV_1〜ΔV_4に示すように、拡散方程式が考慮されたΔVa_nとΔVb_nにより算出されている。
時間カウントがリセットされる直前で算出されるΔV_nは、ΔVb_nの計算をするために用いられる(ΔVb_nの初期値となる)。また、電流が0Aを継続している場合は、ΔVb_nの変化から電圧(電流)測定時間間隔でΔV_nを算出できる(ΔVa_n=0のため)。
(7)平均電流Iaを演算する時間間隔txは、バッテリ5が供給する電流値を検出し、検出電流の符号変化で複数に区切るのに加えて、同じ符号における電流変化量が規定値より小さい期間で複数に区切るため、変動の少ない複数データの平均として平均電流Iaが演算されるようにし、データとの乖離が生じないように正確な平均電流Iaとなるようにすることで、精度を向上させ、これにより内部抵抗推定値の精度を向上することができ、ひいてはバッテリ容量であるSOCの算出精度を向上できる。
その他作用効果は実施例1と同様であるので、説明を省略する。
構成を説明する。
図44は実施例3のバッテリの内部抵抗成分推定方法及び放電容量推定方法を用いたバッテリ装置の構成を示すブロック図である。
実施例3のバッテリ装置1は、バッテリコントローラ2、電圧センサ3、電流センサ4、バッテリ5、負荷6、温度センサ7、出力制限装置8、使用可能時間表示装置9を備えている。
使用可能時間表示装置9は、バッテリ5が連続的に放電する使用状態の際に、あとどれくらい使用可能かを時間で表示する。なお、使用可能時間表示装置9は、他の表示装置の一部であっても、他の表示装置が機能として備えるものであってもよい。
図45のブロック構成は、バッテリコントローラ2の内部にプログラムや回路として構成される。
このブロック構成は、直流抵抗計算部21、拡散分極電圧計算部22、電池容量算出電圧計算部23、使用可能時間計算部24を備えている。
そして、図45のブロック構成では、電圧センサ3で検出するバッテリ電圧V、電流センサ4で検出する電流値I、温度センサ7で検出するバッテリ温度Tが入力される。
拡散分極電圧計算部22は、電流値I、バッテリ温度Tから拡散分極電圧ΔVを算出し、電池容量算出電圧計算部23へ出力する。
電池容量算出電圧計算部23は、直流抵抗R、バッテリ電圧V,電流値I、拡散分極電圧ΔVから、電池容量算出電圧Vcを算出し、使用可能時間計算部24へ出力する。
使用可能時間計算部24は、電池容量算出電圧Vcから使用可能時間を算出し、使用可能時間表示装置9へ出力する。
その他構成は、実施例1と同様であるので説明を省略する。
[バッテリの使用可能時間の算出処理]
図46に示すのは、実施例3のバッテリコントローラ2で実行される使用可能時間の算出処理の流れを示すフローチャートで、以下各ステップについて説明する。
これまでの説明はバッテリの劣化を無視した場合で、DOD100%での放電容量(Ah)=フル容量(Ah)となっている。実際、フル容量(Ah)は、電池の使用期間や高温での保存、充放電サイクルにより減少するが、これは別途劣化して容量の減少したバッテリにおいて充放電試験を行い、DOD100%で定めるフル容量を測定して、バッテリの劣化状態に応じてフル容量の値を更新しておくことで、同様に放電可能フル容量が計算できる。
図47は実施例3における電池容量算出電圧Vcの算出状態を示す説明図である。図48は実施例3における使用可能電池フル容量の算出状態を示す説明図である。
直流抵抗R、分極抵抗電圧ΔVの算出については、実施例1、実施例2と同様のため、説明を省略する。実施例3では、さらに、実施例1の図10と同様に、アレニウス則から算出した温度係数による温度補正と、SOC0%相当への補正を行っている(ステップS32、S33)。
ここで、図47を参照して説明すると、電池容量算出電圧Vcは、満充電電圧と放電停止電圧の間の値を取ることになり、その値は、放電停止電圧−I×R''−ΔV''により算出される。(ここでも、I<0ならΔV<0となる。)
なお、図48に示すように、DOD_VCから、放電停止電圧のDOD(放電容量)、つまりDOD=100%からDOD_VCを引くとΔSOCを示すことになる。なお、抵抗値R''、電圧ΔV''に、温度補正と容量補正を行うことにより、予め実験等により求め、設定した図48に示す開放電圧EoとSOCの関係を用いることができる。
このように実施例3では、拡散分極抵抗により、精度よく内部抵抗推定値を得ることにより、使用可能なDOD(DOD_VC)の精度を向上させ、ひいては使用可能時間を精度よく算出、表示させる。
図49は実施例3における20℃での放電曲線を示すグラフ図である。図50は実施例3における0℃での放電曲線を示すグラフ図である。
20℃のバッテリ5は、図49に示すように曲線で放電する。ここで、図49に、バッテリの電流値Iが0.2C(360mA)、1.0C(1800mA)、2.0C(3600mA)の場合の放電曲線を示す。バッテリ5の電流が大きくなるにつれ、放電容量が減少することがわかる。また、図50には、0℃のバッテリ5の放電曲線を示す。バッテリ5の温度が減少すると、放電容量も減少することが分かる。これはバッテリ5の直流抵抗や分極抵抗の影響で、電池の端子電圧が降下し、放電停止電圧に達するのが早くなるためである。
図51は内部抵抗が直流抵抗のみの回路を示す説明図である。図52は内部抵抗が直流抵抗のみを考慮した場合の放電曲線を示すグラフ図である。図52にでは、電流値が0.2C(360mA)、0.5C(900mA)、1.0C(1800mA)、2.0C(3600mA)の場合の放電曲線を示す。
図53に示すように、実施例3では内部抵抗が直流抵抗と分極抵抗を考慮しているので、放電曲線は図54のようになる。図54の放電曲線では、電流が変化すると分極抵抗の影響が現れ、電流が増加した場合でも放電容量をより正確に算出できる。このため、使用者はバッテリ5で駆動される機器の使用可能な時間を正確に把握する。
バッテリの状態表示には、充電容量(SOC)や、充放電回数、使用可能時間などを考えることができる。バッテリ5は、劣化やバッテリ温度の低下により、取り出せるエネルギーが減少するため、同じ出力をした場合でも使用状況によって放電時間が変化する。
つまり、バッテリ5は、現在の使用状況やそれまでの使い方により、内部状態が変化するため、使用可能なバッテリ容量を算出するが難しい。しかしながら、例えば、車両の駆動に用いる場合や、車両の評価に影響する車室温度環境に用いられる空調機器など重要度のある場合は、より正確な使用可能時間の表示が求められる。実施例3では、分極抵抗の影響を考慮することにより精度の高い使用可能時間を提供している。
(9)上記(1)〜(7)により推定した内部抵抗成分による電圧降下ΔVと、検出電流Iと直流成分Rとの積と、満充電電圧から放電容量の限界として予め設定される放電停止電圧へ到る放電特性に基づいて放電停止電圧までの使用可能な放電可能容量DOD_VCを推定演算し、検出電流Iと放電可能容量DOD_VCから、現在のバッテリの使用状態が継続した場合におけるバッテリの使用可能な時間を推定演算するため、精度よく推定された内部抵抗推定値により、バッテリ使用時間の算出精度を向上できる。
実施例1では、実際に推定したい値をEoとしているため、拡散分極抵抗成分による電圧降下分ΔVを求めているが、用い方によっては、拡散分極抵抗を求めるようにすればよい。
バッテリは、1次電池、2次電池、単電池を直列や並列に組合せた場合を含む。
2 バッテリコントローラ
3 電圧センサ
4 電流センサ
5 バッテリ
6 負荷
7 温度センサ
8 出力制限装置
9 使用可能時間表示装置
Claims (9)
- 複数の単位電池セルで構成したバッテリの内部抵抗成分推定方法であって、
前記バッテリの内部抵抗成分に、前記バッテリ内部でのイオン物質の拡散移動による偏在で生じる電圧を考慮した拡散分極抵抗を設定し、
拡散物質の濃度の時間変化を用いて、前記拡散分極抵抗を推定することを特徴とするバッテリの内部抵抗成分推定方法。 - 請求項1に記載のバッテリの内部抵抗成分推定方法において、
拡散物質の濃度の時間変化を、拡散方程式を用いて推定する、
ことを特徴とするバッテリの内部抵抗成分推定方法。 - 請求項1又は請求項2に記載のバッテリの内部抵抗成分推定方法において、
前記バッテリの内部抵抗成分に、前記拡散分極抵抗と、直列して電圧降下を生じる直流内部抵抗を設定し、
検出電流の変化、端子間電圧から前記内部抵抗成分を推定することを特徴とするバッテリの内部抵抗成分推定方法。 - 請求項1〜請求項3のいずれか1項に記載のバッテリの内部抵抗成分推定方法において、
前記拡散分極抵抗は、前記バッテリが供給する電流値を検出し、検出電流の符号変化で複数の時間間隔に区切り、それぞれの時間間隔における平均電流Iaを演算し、予め求めた関係から前記平均電流Iaの飽和分圧電圧Voを算出し、前記拡散方程式の解から算出した曲線f(t)を用いて、時間経過に従って電位差が正又は負の大きい方向で且つ飽和分圧電圧Voへ向かう拡散分極の進行変化を、前記時間間隔ごとの前記検出電流の符号が変化する直前までの拡散分極電圧ΔVaとして演算し、推定を行う、
ことを特徴とするバッテリの内部抵抗成分推定方法。 - 請求項4に記載のバッテリの内部抵抗成分推定方法において、
前記拡散分極抵抗は、前の時間間隔の拡散分極電圧ΔVが、次の時間間隔で、前記拡散方程式の解から算出した曲線f(t)を用いて、時間経過に従って電位差が小さくなる方向へ向かう拡散分極の解消変化を、前記時間間隔ごとの前記検出電流の符号が変化する直前までの拡散分極電圧ΔVbとして演算し、同じ時間間隔における前記検出電流の符号が変化する直前までの前記拡散分極電圧ΔVaと前記拡散分極電圧ΔVbを加算して拡散分極電圧ΔVを算出し、推定を行う、
ことを特徴とするバッテリの内部抵抗成分推定方法。 - 請求項4又は請求項5に記載のバッテリの内部抵抗成分推定方法において、
検出される所定値の電流を充電後又は放電後に、検出される電流値を0Aにした場合の電圧変化を測定し、前記曲線f(t)を補正する補正係数を求め、曲線f(t)の補正を行う、
ことを特徴とするバッテリの内部抵抗成分推定方法。 - 請求項4〜請求項6のいずれか1項に記載のバッテリの内部抵抗成分推定方法において、
平均電流Iaを演算する時間間隔は、前記バッテリが供給する電流値を検出し、検出電流の符号変化で複数に区切るのに加えて、同じ符号における電流変化量が所定値より小さい期間で複数に区切る、
ことを特徴とするバッテリの内部抵抗成分推定方法。 - 前記バッテリの非動作状態では、開放電圧Eoを測定し、
前記バッテリが動作状態では、請求項1〜請求項6のいずれか1項に記載のバッテリの内部抵抗成分推定方法により推定した内部抵抗成分と、検出電流から前記開放電圧Eoを推定演算し、
予め求めた関係により動作状態にかかわらず開放電圧Eoから前記バッテリの充電容量を算出する、
ことを特徴とする前記バッテリの充電容量推定方法。 - 請求項1〜請求項7のいずれか1項に記載のバッテリの内部抵抗成分推定方法により推定した内部抵抗成分と、検出電流と、
満充電電圧から放電容量の限界として予め設定される放電停止電圧へ到る放電特性と、
に基づいて前記放電停止電圧までの使用可能な放電可能容量を推定演算し、
検出電流と前記放電可能容量から、現在のバッテリの使用状態が継続した場合におけるバッテリの使用可能な時間を推定演算する、
ことを特徴とするバッテリの使用可能時間推定方法。
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---|---|---|---|
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