JP2017067788A

JP2017067788A - 電池状態推定装置

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Publication number: JP2017067788A
Application number: JP2016235717A
Authority: JP
Inventors: 智己竹上; Tomoki Takegami; 敏裕和田; Toshihiro Wada
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2015-02-19
Filing date: 2016-12-05
Publication date: 2017-04-06
Anticipated expiration: 2036-01-22
Also published as: JP6055960B1; US10386418B2; DE112016000834T5; JP6403746B2; WO2016132813A1; CN107250825A; US20180017628A1; CN107250825B; JPWO2016132813A1

Abstract

【課題】電池の内部状態を従来と比べて精度良く推定することのできる電池状態推定装置を得る。【解決手段】電流検出部が出力する検出電流と充電率推定用パラメータとを用いて第１充電率と第１充電率に対応する第１開回路電圧とを算出し、電圧検出部が出力する検出電圧と等価回路パラメータを含んで構成されるＯＣＶ推定用パラメータとを用いて第２開回路電圧と第２開回路電圧に対応する第２充電率とを算出し、第２充電率から第１充電率を減算した値である充電率誤差を用いて充電率推定用パラメータを逐次推定して更新し、第２開回路電圧から第１開回路電圧を減算した値である開回路電圧誤差を用いてＯＣＶ推定用パラメータを逐次推定して更新するように構成されている。【選択図】図１

Description

本発明は、電池の内部状態を推定するための電池状態推定装置に関し、特に、二次電池において、充電率および健全度などの電池の内部状態を推定するための電池状態推定装置に関する。

電気自動車、鉄道または定置型蓄電システムなどにおいて、二次電池を効率的に利用するためには、充電率（ＳＯＣ：ＳｔａｔｅｏｆＣｈａｒｇｅ）および健全度（ＳＯＨ：ＳｔａｔｅｏｆＨｅａｌｔｈ）などの電池の内部状態を精度良く推定する技術が重要となる。

ＳＯＣを推定する従来技術としては、一例として、ＳＯＣの初期値と、測定電流の積分値とを利用して、現在のＳＯＣを推定する電流積算法が知られている。また、別例として、電池等価回路モデルから電池の開回路電圧（ＯＣＶ：ＯｐｅｎＣｉｒｃｕｉｔＶｏｌｔａｇｅ）を推定し、ＯＣＶ−ＳＯＣ曲線を利用して、現在のＳＯＣを推定するＯＣＶ推定法が知られている。

上記の電流積算法およびＯＣＶ推定法の各手法には異なる特徴がある。具体的には、電流積算法は、短時間のＳＯＣの変化に対して精度良く追従することができる反面、初期電気量、ＳＯＨおよび電流オフセットの各パラメータの誤差の影響を受けてしまう。特に、電流オフセットの誤差は、積算されていくので、時間の経過とともにＳＯＣの推定精度が悪化してしまう。

一方、ＯＣＶ推定法は、主に、測定電圧を用いてＳＯＣを推定するので、電流積算法のように、各パラメータの誤差が蓄積することはない。しかしながら、等価回路パラメータの誤差および電圧測定の誤差の影響を強く受けてしまうので、ＳＯＣ推定値にとびが生じるなど、短時間でみたときの推定精度は、良くないことが知られている。

そこで、電流積算法およびＯＣＶ推定法をうまく組み合わせることで、双方の欠点を補いつつ利点を生かすことを目指したＳＯＣ推定手法が数多く提案されてきた。

ＳＯＣ推定手法の具体例としては、電流積算法によって推定されたＳＯＣ推定値と、ＯＣＶ推定法によって推定されたＳＯＣ推定値とを、電池の利用状況に応じて重み付けて合成することで、最終的なＳＯＣ推定値を算出する技術がある（例えば、特許文献１参照）。

また、前述したように、ＳＯＨを精度良く推定する技術も重要であり、ＳＯＨを精度良く推定することができれば、二次電池の交換時期を適切に把握することができるとともに、ＳＯＣの推定精度を向上させることが可能となる。

ＳＯＨ推定手法の具体例としては、充放電電流が所定の閾値を超える期間における、電流積算法充電率変化量とＯＣＶ推定法充電率変化量とを利用することで、電流積算誤差の影響の少ないＳＯＨ推定値（換言すると、電池容量推定値）を算出する技術がある（例えば、特許文献２参照）。

特許第４５８３７６５号公報特許第５４１９８３２号公報

足立修一著、「システム同定の基礎」、東京電機大学出版局、２０００９年９月、ｐ．１７０−１７７

しかしながら、従来技術には以下のような課題がある。
特許文献１に記載の従来技術では、２つのＳＯＣを合成する際の重みを、電流の移動平均値の大きさで決めている。このため、電流の変化が激しい時間が続くと、最終的なＳＯＣ推定値にも電流オフセットの誤差の影響が大きく出てしまう。

また、移動平均値が適切に変動したとしても、２つのＳＯＣ推定値を重み付けて合成するというアプローチをとる限り、電流積算法によって推定されたＳＯＣ推定値について、ＳＯＨおよび電流オフセットのそれぞれに起因する誤差を根本的に除去することはできない。

特許文献２に記載の従来技術では、電流値が閾値を超える時間の積算時間が十分に長くないと、ＳＯＨ推定値は、電流積算の誤差および等価回路パラメータの誤差の影響を強く受けてしまう。したがって、電流積算の誤差を低減することでＳＯＨの推定精度を高めるというアプローチをとる限り、電流積算の誤差の影響を根本的に除去することはできない。

本発明は、前記のような課題を解決するためになされたものであり、電池の内部状態を従来と比べて精度良く推定することのできる電池状態推定装置を得ることを目的とする。

本発明における電池状態推定装置は、少なくとも二次電池の充電率を推定充電率として推定する電池状態推定装置であって、二次電池の充放電電流を検出電流として検出する電流検出部と、二次電池の端子間電圧を検出電圧として検出する電圧検出部と、二次電池の健全度と、電流検出部のオフセット電流と、を含んで構成される充電率推定用パラメータを推定する第１逐次推定部と、電流検出部が出力する検出電流と、第１逐次推定部が出力する充電率推定用パラメータとに基づいて、少なくとも第１充電率を算出するＳＯＣ推定部と、ＳＯＣ推定部が出力する第１充電率を、第１開回路電圧に変換するＳＯＣ−ＯＣＶ変換部と、等価回路パラメータを含んで構成されるＯＣＶ推定用パラメータを推定する第２逐次推定部と、電流検出部が出力する検出電流と、電圧検出部が出力する検出電圧と、第２逐次推定部が出力するＯＣＶ推定用パラメータとに基づいて、第２開回路電圧と、ＯＣＶ推定用パラメータに対応した等価回路の状態変数とを算出するＯＣＶ推定部と、ＯＣＶ推定部が出力する第２開回路電圧を、第２充電率に変換するＯＣＶ−ＳＯＣ変換部と、ＯＣＶ推定部が出力する第２開回路電圧から、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部が出力する第１開回路電圧を減算した値を、開回路電圧誤差として出力するＯＣＶ減算部と、ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部が出力する第２充電率から、ＳＯＣ推定部が出力する第１充電率を減算した値を、充電率誤差として出力するＳＯＣ減算部と、を備え、第１逐次推定部は、少なくともＳＯＣ減算部が出力する充電率誤差に基づいて、充電率推定用パラメータを逐次推定して更新し、第２逐次推定部は、少なくともＯＣＶ減算部が出力する開回路電圧誤差に基づいて、ＯＣＶ推定用パラメータを逐次推定して更新し、第１充電率を推定充電率とするように構成されているものである。

本発明によれば、電流積算法およびＯＣＶ推定法の組み合わせを基本構成とした上で、推定結果に基づくフィードバック情報を活用した新たなＳＯＣ推定手法を用いて二次電池の充電率を推定するように構成することで、電池の内部状態を従来と比べて精度良く推定することのできる電池状態推定装置を得ることができる。

本発明の実施の形態１における電池状態推定装置の構成図である。本発明の実施の形態１におけるＳＯＣ推定部の構成図である。本発明の実施の形態１におけるＯＣＶ推定部に適用される、二次電池の等価回路モデルの構成例を示す回路図である。本発明の実施の形態１におけるＯＣＶ推定部の構成図である。本発明の実施の形態１における電池状態推定装置が実行する一連の動作を示すフローチャートである。本発明の実施の形態１におけるＳＯＣ推定部が実行する一連の動作を示すフローチャートである。本発明の実施の形態１におけるＯＣＶ推定部が実行する一連の動作を示すフローチャートである。本発明の実施の形態２における電池状態推定装置の構成図である。本発明の実施の形態２における電池状態推定装置が実行する一連の動作を示すフローチャートである。本発明の実施の形態３における電池状態推定装置の構成図である。本発明の実施の形態３におけるフィードバックＳＯＣ推定部の構成図である。本発明の実施の形態３における電池状態推定装置が実行する一連の動作を示すフローチャートである。本発明の実施の形態３におけるフィードバックＳＯＣ推定部が実行する一連の動作を示すフローチャートである。

以下、本発明による電池状態推定装置を、好適な実施の形態にしたがって図面を用いて説明する。なお、図面の説明においては、同一部分または相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。ここで、本発明による電池状態推定装置は、二次電池の内部状態を推定するものであり、より具体的には、電気自動車、鉄道車両または定置型蓄電システムなどで運用中の二次電池の内部状態を推定するものである。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における電池状態推定装置１００の構成図である。なお、図１には電池状態推定装置１００に接続される二次電池１０１も併せて図示している。

ここで、電池状態推定装置１００について説明するにあたって、二次電池１０１として、リチウムイオン電池を考えることとする。ただし、二次電池１０１は、充放電可能な蓄電池一般を含み、例えば、鉛蓄電池、ニッケル水素電池または電気二重層キャパシタなどであってもよい。

図１において、電池状態推定装置１００は、電流検出部１０２、電圧検出部１０３、オフセット電流減算部１０４、ＳＯＣ推定部１０５、ＯＣＶ推定部１０６、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部１０７、ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部１０８、ＳＯＣ減算部１０９、ＯＣＶ減算部１１０、第１逐次推定部１１１および第２逐次推定部１１２を備えて構成される。

電流検出部１０２は、電流検出処理を実行する。すなわち、電流検出部１０２は、二次電池１０１の充放電電流を検出電流Ｉとして検出し、検出電流Ｉを、オフセット電流減算部１０４およびＳＯＣ推定部１０５に出力する。

電圧検出部１０３は、電圧検出処理を実行する。すなわち、電圧検出部１０３は、二次電池１０１の充放電時の端子間電圧を、検出電圧Ｖとして検出し、検出電圧ＶをＯＣＶ推定部１０６に出力する。

オフセット電流減算部１０４は、電流オフセット減算処理を実行する。すなわち、オフセット電流減算部１０４は、電流検出部１０２から入力された検出電流Ｉから、第１逐次推定部１１１から入力されたオフセット電流Ｉ_ｏｆｆを減算した値を、補正電流Ｉ’として、ＯＣＶ推定部１０６および第２逐次推定部１１２に出力する。

ＳＯＣ推定部１０５は、電流積算法によるＳＯＣ推定処理を実行する。すなわち、ＳＯＣ推定部１０５は、電流積算法を用いて、第１充電率ＳＯＣ_１を推定する。具体的には、ＳＯＣ推定部１０５は、電流検出部１０２から入力された検出電流Ｉと、第１逐次推定部１１１から入力された、二次電池１０１の健全度ＳＯＨ、オフセット電流Ｉ_ｏｆｆおよび二次電池１０１の初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０とに基づいて、第１充電率ＳＯＣ_１と、経過時間ｔ_ｋと、積算電気量Ｑ_Ｃとを算出する。

なお、電流積算法でＳＯＣを算出するのに必要なパラメータを充電率推定用パラメータと表記する。また、ここでは、充電率推定用パラメータは、健全度ＳＯＨ、オフセット電流Ｉ_ｏｆｆおよび初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０で構成される場合を例示する。

ＳＯＣ推定部１０５は、算出した第１充電率ＳＯＣ_１をＳＯＣ−ＯＣＶ変換部１０７およびＳＯＣ減算部１０９に出力し、算出した経過時間ｔ_ｋおよび積算電気量Ｑ_Ｃを第１逐次推定部１１１に出力する。

また、電池状態推定装置１００によって推定される二次電池１０１の充電率は、ＳＯＣ推定部１０５が出力する第１充電率ＳＯＣ_１である。すなわち、電池状態推定装置１００による二次電池１０１の充電率の最終的な推定結果として、第１充電率ＳＯＣ_１が出力される。

次に、ＳＯＣ推定部１０５による第１充電率ＳＯＣ_１の算出の原理的な部分について、数式を用いながら説明する。

公知技術である電流積算法を用いて二次電池１０１の充電率を推定する場合、充電率の推定値をＳＯＣ_Ｃ、積算電気量をＱ_Ｃとすると、充電率推定値ＳＯＣ_Ｃは、以下の式（１）または式（２）のように表すことができる。

ただし、ｔ_ｓは、サンプリング周期、ｋは、サンプリング時刻、ＦＣＣは、満充電容量（ＦＣＣ：ＦｕｌｌＣｈａｒｇｅＣａｐａｃｉｔｙ）である。ＦＣＣは、初期満充電容量ＦＣＣ_０および健全度ＳＯＨを用いて以下の式（３）のように表すことができる。

続いて、二次電池１０１の電気量の真値をＱ^＊としたとき、Ｑ^＊を、積算電気量Ｑ_Ｃを用いて表すことを考える。

ここで、検出電流Ｉには、電流検出部１０２の検出誤差として、定数のオフセット電流Ｉ_ｏｆｆが加わっている。また、積算電気量Ｑ_Ｃの初期値には、Ｑ^＊との初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０（＝Ｑ_Ｃ（０）−Ｑ^＊（０））がある。したがって、積算電気量Ｑ_Ｃから、オフセット電流Ｉ_ｏｆｆに対応する電気量と初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０とを差し引くことで、Ｑ^＊が得られると考えることができる。すなわち、以下の式（４）の関係が成立する。

ただし、ｔ_ｋについて、ｔ_ｋ＝ｋｔ_ｓの関係が成立し、ｔ_ｋは、ｋ＝０に対応する初期時刻からの経過時間を表す。経過時間ｔ_ｋは、具体的には、二次電池１０１の充電率の推定を開始してからの経過時間を示し、より具体的には、後述する図５のフローチャートの処理の実行を開始してからの経過時間を示す。

また、式（３）および式（４）の関係を利用し、式（２）の第２式を修正することで、第１充電率ＳＯＣ_１を以下のように表す。

ＳＯＣ推定部１０５は、式（５）に従って、第１充電率ＳＯＣ_１を算出する。式（５）から分かるように、ＳＯＣ推定部１０５は、精度良く推定された充電率推定用パラメータ（すなわち、健全度ＳＯＨ、オフセット電流Ｉ_ｏｆｆおよび初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０）を用いれば、誤差を直接除去した高精度な充電率を算出することができる。

次に、ＳＯＣ推定部１０５の具体的な構成例について、図２を参照しながら説明する。図２は、本発明の実施の形態１におけるＳＯＣ推定部１０５の構成図である。

図２において、ＳＯＣ推定部１０５は、係数倍器２０１、積分器２０２、値格納部２０３、積分器２０４、値格納部２０５、乗算器２０６、減算器２０７、値格納部２０８、減算器２０９、係数倍器２１０および係数倍器２１１を有する。

係数倍器２０１は、サンプル周期乗算処理を実行する。すなわち、係数倍器２０１は、電流検出部１０２から入力された検出電流Ｉに、サンプリング周期ｔ_ｓを乗算した値を積分器２０２に出力する。

積分器２０２は、積算電気量計算処理を実行する。すなわち、積分器２０２は、係数倍器２０１の出力値に、１つ前の時刻での積分器２０２の出力値を加算して積算電気量Ｑ_Ｃを算出し、算出された積算電気量Ｑ_Ｃを出力する。すなわち、積分器２０２は、式（２）における第一式の計算を行っていることとなる。なお、今回の充電率推定の開始時において、Ｑ_Ｃ（０）の値には、前回の充電率推定の終了時に得られた第１充電率ＳＯＣ_１に満充電容量ＦＣＣを乗算した値を用いればよい。

ただし、前回の充電率推定の終了時から長時間経過しているのであれば、二次電池１０１の過電圧が十分に小さいと考えられるので、電圧検出部１０３によって検出された検出電圧Ｖを、二次電池１０１の開回路電圧とみなすことができる。そこで、後述するＯＣＶ−ＳＯＣ変換部１０８を利用して、この開回路電圧を充電率に変換し、変換後の充電率に満充電容量ＦＣＣを乗算した値を、Ｑ_Ｃ（０）の値とすることも可能である。

値格納部２０３は、格納サンプル周期出力処理を実行する。すなわち、値格納部２０３は、サンプリング周期ｔ_ｓを格納しており、格納されたサンプリング周期ｔ_ｓを積分器２０４に出力する。

積分器２０４は、経過時間計算処理を実行する。すなわち、積分器２０４は、値格納部２０３の出力値（すなわち、サンプリング周期ｔ_ｓ）を積算することで、経過時間ｔ_ｋを算出し、算出された経過時間ｔ_ｋを出力する。なお、積分器２０４において、値格納部２０３の出力値の積算を開始する前の初期値は０とする。

値格納部２０５は、格納電流オフセット出力処理を実行する。すなわち、値格納部２０５は、オフセット電流Ｉ_ｏｆｆを格納しており、格納されたオフセット電流Ｉ_ｏｆｆを乗算器２０６に出力する。

乗算器２０６は、経過時刻乗算処理を実行する。すなわち、乗算器２０６は、積分器２０４の出力値（すなわち、経過時間ｔ_ｋ）に、値格納部２０５の出力値（すなわち、オフセット電流Ｉ_ｏｆｆ）を乗算した値を、減算器２０７に出力する。

減算器２０７は、オフセット分減算処理を実行する。すなわち、減算器２０７は、積分器２０２の出力値から乗算器２０６の出力値を減算した値を、減算器２０９に出力する。

値格納部２０８は、格納初期電気量誤差出力処理を実行する。すなわち、値格納部２０８は、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０を格納しており、格納された初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０を減算器２０９に出力する。

減算器２０９は、初期電気量誤差分減算処理を実行する。すなわち、減算器２０９は、減算器２０７の出力値から値格納部２０８の出力値を減算した値を、係数倍器２１０に出力する。

係数倍器２１０は、初期ＦＣＣ逆数乗算処理を実行する。すなわち、係数倍器２１０は、減算器２０９の出力値に、初期満充電容量ＦＣＣ_０の逆数を乗算した値を、係数倍器２１１に出力する。なお、以降では、初期満充電容量ＦＣＣ_０の逆数を逆数ＦＣＣ_０ ^−１と表記する。

係数倍器２１１は、ＳＯＨ逆数乗算処理を実行する。すなわち、係数倍器２１１は、係数倍器２１０の出力値に、健全度ＳＯＨの逆数を乗算した値を、第１充電率ＳＯＣ_１として出力する。なお、以降では、ＳＯＨの逆数を逆数ＳＯＨ^−１と表記する。

なお、値格納部２０５および値格納部２０８のそれぞれに格納されている値と、係数倍器２１１が第１充電率ＳＯＣ_１を算出するのに用いる健全度ＳＯＨとは、後述する第１逐次推定部１１１の出力によって逐次更新される。

図１の説明に戻り、ＯＣＶ推定部１０６は、ＯＣＶ推定法によるＯＣＶ推定処理を実行する。すなわち、ＯＣＶ推定部１０６は、ＯＣＶ推定法を用いて、二次電池１０１の第２開回路電圧ＯＣＶ_２を推定する。具体的には、ＯＣＶ推定部１０６は、オフセット電流減算部１０４から入力された補正電流Ｉ’と、電圧検出部１０３から入力された検出電圧Ｖと、第２逐次推定部１１２から入力された等価回路パラメータとに基づいて、第２開回路電圧ＯＣＶ_２および二次電池１０１の電圧降下量νを算出する。

ＯＣＶ推定部１０６は、算出した第２開回路電圧ＯＣＶ_２をＯＣＶ−ＳＯＣ変換部１０８およびＯＣＶ減算部１１０に出力し、算出した電圧降下量νを第２逐次推定部１１２に出力する。

次に、ＯＣＶ推定部１０６による第２開回路電圧ＯＣＶ_２の算出の原理的な部分について、数式を用いるとともに、図３を参照しながら説明する。図３は、本発明の実施の形態１におけるＯＣＶ推定部１０６に適用される、二次電池１０１の等価回路モデルの構成例を示す回路図である。

ここで、第２開回路電圧ＯＣＶ_２は、二次電池１０１の端子間電圧に相当する検出電圧Ｖから二次電池１０１の過電圧ηを引くことで求められる。すなわち、以下の式（６）の関係が成立する。

また、二次電池１０１の等価回路モデルを用いれば、過電圧ηを近似的に算出することができる。

図３において、Ｒ_０は、溶液抵抗と、時定数の小さい電荷移動抵抗とをまとめた直流抵抗である。また、Ｒ_１は、拡散抵抗であり、Ｃ_１は、電気二重層容量である。この場合、Ｒ_０、Ｒ_１およびＣ_１は、等価回路パラメータである。また、電圧降下量νは、Ｒ_１とＣ_１との並列部分における電圧降下量である。

また、図３に示す等価回路モデルを考える場合、二次電池１０１の過電圧ηは、電圧降下量νを、等価回路の状態変数として、以下の式（７）に従って算出される。

なお、本実施の形態１では、図３に示す等価回路モデルを考えるが、等価回路モデルの構成は、図３に限られない。例えば、拡散を多段のＲＣ回路で表現することもできるし、サンプリング周期ｔ_ｓが短ければ、電荷移動抵抗を直流抵抗から分離することもできる。このように、二次電池１０１の等価回路モデルについて、さまざまな構成を考えることが可能である。

また、ここでは、等価回路の状態変数が電圧降下量νである場合を例示するが、電圧降下量νのかわりにキャパシタＣ_１の電荷量ｑを等価回路の状態変数とすることもできる。

次に、ＯＣＶ推定部１０６の具体的な構成例について、図４を参照しながら説明する。図４は、本発明の実施の形態１におけるＯＣＶ推定部１０６の構成図である。図４において、ＯＣＶ推定部１０６は、過電圧計算部４０１および減算器４０２を有する。

過電圧計算部４０１は、過電圧計算処理を実行する。すなわち、過電圧計算部４０１は、オフセット電流減算部１０４から入力された補正電流Ｉ’に基づいて、式（７）に従って、電圧降下量νおよび過電圧ηを算出する。また、過電圧計算部４０１は、算出された電圧降下量νを第２逐次推定部１１２に出力し、算出された過電圧ηを減算器４０２に出力する。

減算器４０２は、過電圧減算処理を実行する。すなわち、減算器４０２は、電圧検出部１０３から入力された検出電圧Ｖから過電圧ηを減算した値を、第２開回路電圧ＯＣＶ_２として出力する。

なお、過電圧計算部４０１が、式（７）に従って、電圧降下量νおよび過電圧ηを算出するのに用いる等価回路パラメータは、後述する第２逐次推定部１１２の出力によって逐次更新される。

図１の説明に戻り、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部１０７は、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換処理を実行する。すなわち、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部１０７は、ＳＯＣ推定部１０５から入力された第１充電率ＳＯＣ_１を二次電池１０１の第１開回路電圧ＯＣＶ_１に変換し、変換後の第１開回路電圧ＯＣＶ_１をＯＣＶ減算部１１０に出力する。

なお、充電率と開回路電圧との関係は、二次電池１０１の温度および劣化度合いにはほとんど依存しないことから、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部１０７は、予め取得しておいた計測データに基づいて開回路電圧を充電率に変換する。具体的には、例えば、有限個の計測データから線形補間関数または近似曲線を作成し、これを利用することで開回路電圧を充電率に変換する。

ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部１０８は、ＯＣＶ−ＳＯＣ変換処理を実行する。すなわち、ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部１０８は、ＯＣＶ推定部１０６から入力された第２開回路電圧ＯＣＶ_２を二次電池１０１の第２充電率ＳＯＣ_２に変換し、変換後の第２充電率ＳＯＣ_２をＳＯＣ減算部１０９に出力する。

また、ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部１０８は、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部１０７と同様の関数を利用することで、ＯＣＶ推定部１０６から入力された第２開回路電圧ＯＣＶ_２を第２充電率ＳＯＣ_２に変換することができる。

ＳＯＣ減算部１０９は、ＳＯＣ誤差計算処理を実行する。すなわち、ＳＯＣ減算部１０９は、ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部１０８から入力された第２充電率ＳＯＣ_２から、ＳＯＣ推定部１０５から入力された第１充電率ＳＯＣ_１を減算した値を、充電率誤差ε_１として、第１逐次推定部１１１に出力する。

ＯＣＶ減算部１１０は、ＯＣＶ誤差計算処理を実行する。すなわち、ＯＣＶ減算部１１０は、ＯＣＶ推定部１０６から入力された第２開回路電圧ＯＣＶ_２から、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部１０７から入力された第１開回路電圧ＯＣＶ_１を減算した値を、開回路電圧誤差ε_２として、第２逐次推定部１１２に出力する。

第１逐次推定部１１１は、充電率推定用パラメータの推定値を逐次更新するための電流積算補正用逐次推定処理を実行する。すなわち、第１逐次推定部１１１は、ＳＯＣ推定部１０５から入力された経過時間ｔ_ｋおよび積算電気量Ｑ_Ｃと、ＳＯＣ減算部１０９から入力された充電率誤差ε_１とから、逐次推定法を用いて、充電率推定用パラメータの推定値を算出する。また、第１逐次推定部１１１は、算出された充電率推定用パラメータをＳＯＣ推定部１０５に出力し、算出された充電率推定用パラメータのうちのオフセット電流Ｉ_ｏｆｆのみをオフセット電流減算部１０４に出力する。

なお、第１逐次推定部１１１が用いる逐次推定法としては、例えば、逐次最小二乗法（ＲＬＳ：ＲｅｃｕｒｓｉｖｅＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅｓ）を用いることができる（例えば、非特許文献１参照）。

ただし、逐次推定法としては、ＲＬＳに限られるものではなく、逐次全体最小二乗法（ＲＴＬＳ：ＲｅｃｕｒｓｉｖｅＴｏｔａｌＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅｓ）、逐次部分最小二乗法（ＲＰＬＳ：ＲｅｃｕｒｓｉｖｅＰａｒｔｉａｌＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅｓ）、またはカルマンフィルタなどを用いてもよい。

ここで、ＲＬＳの更新式は、以下の式（８）のように構成する。

ただし、式（８）において、説明変数の数をＮとしたとき、θ_１は、Ｎ×１説明変数ベクトル、φ_１は、Ｎ×１ベクトル、Ｐ_１は、Ｎ×Ｎ共分散行列、ε_１は、誤差信号、λ_１は、忘却係数である。

また、φ_１およびθ_１のそれぞれは、例えば、以下の式（９）のように設定すればよい。

このとき、式（５）より、
ＳＯＣ_１（ｋ）＝φ_１ ^Ｔ（ｋ）θ_１（ｋ−１）
と表すことができるので、ＳＯＣ減算部１０９の出力値である充電率誤差ε_１は、第２充電率ＳＯＣ_２を教師信号として、ＲＬＳの予測誤差を構成していることが分かる。

式（８）の第一式で得たθ_１（ｋ）を用いて、式（９）の第二式を解くことで、充電率推定用パラメータの推定値、すなわち、ＳＯＨ（ｋ）、Ｉ_ｏｆｆ（ｋ）およびΔＱ_Ｃ０（ｋ）が得られる。

説明変数ベクトルの初期値θ_１（０）については、ＳＯＨ（０）、Ｉ_ｏｆｆ（０）、ΔＱ_Ｃ０（０）に関する事前情報を利用して決めるか、事前情報がない場合には、例えば、ＳＯＨ（０）＝１、Ｉ_ｏｆｆ（０）＝０、ΔＱ_Ｃ０（０）＝０とすればよい。

なお、ここでは、充電率推定用パラメータは、健全度ＳＯＨ、オフセット電流Ｉ_ｏｆｆおよび初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０で構成される場合を例示したが、充電率推定用パラメータの構成は、これに限定されない。

すなわち、ここでは、式（５）のように健全度ＳＯＨを誤差要因の１つとして表し、健全度ＳＯＨを推定する場合を例示したが、健全度ＳＯＨにかえて、満充電容量ＦＣＣを誤差要因の１つとして表し、満充電容量ＦＣＣを推定するように構成してもよい。

また、ここでは、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０を電流積算法の誤差要因の１つとして表し、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０を推定する場合を例示したが、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０にかえて、初期電気量Ｑ_Ｃ０を電流積算法の誤差要因の１つとして表し、初期電気量Ｑ_Ｃ０を推定するように構成してもよい。

また、ここでは、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０を電流積算法の誤差要因の１つとして表し、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０を推定する場合を例示したが、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０にかえて、初期充電率ＳＯＣ_ｉｎｉを電流積算法の誤差要因の１つとして表し、初期充電率ＳＯＣ_ｉｎｉを推定するように構成してもよい。

また、ここでは、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０を電流積算法の誤差要因の１つとして表し、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０を推定する場合を例示したが、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０にかえて、初期充電率誤差ΔＳＯＣ_ｉｎｉを電流積算法の誤差要因の１つとして表し、初期充電率誤差ΔＳＯＣ_ｉｎｉを推定するように構成してもよい。

具体例として、健全度ＳＯＨにかえて満充電容量ＦＣＣを推定し、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０にかえて初期充電率ＳＯＣ_ｉｎｉを推定するように構成する場合、式（５）にかえて以下の式（１０）に従って、第１充電率ＳＯＣ_１が算出される。

また、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０が十分に小さいのであれば、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０を推定せず、健全度ＳＯＨおよびオフセット電流Ｉ_ｏｆｆのみを推定するように構成してもよい。

このように、充電率推定用パラメータは、健全度ＳＯＨと、満充電容量ＦＣＣと、オフセット電流Ｉ_ｏｆｆと、初期電気量Ｑ_Ｃ０と、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０と、初期充電率ＳＯＣ_ｉｎｉと、初期充電率誤差ΔＳＯＣ_ｉｎｉとのうち、少なくとも健全度ＳＯＨおよびオフセット電流Ｉ_ｏｆｆを含んで構成されれば、第１充電率ＳＯＣ_１の推定が可能となる。

また、充電率推定用パラメータは、健全度ＳＯＨと、満充電容量ＦＣＣと、オフセット電流Ｉ_ｏｆｆと、初期電気量Ｑ_Ｃ０と、初期電気量誤差ΔＱ_Ｃ０と、初期充電率ＳＯＣ_ｉｎｉと、初期充電率誤差ΔＳＯＣ_ｉｎｉとのうち、少なくとも満充電容量ＦＣＣおよびオフセット電流Ｉ_ｏｆｆを含んで構成されても同様に、第１充電率ＳＯＣ_１の推定が可能となる。

第２逐次推定部１１２は、等価回路パラメータの推定値を逐次更新するための等価回路補正用逐次推定処理を実行する。すなわち、第２逐次推定部１１２は、オフセット電流減算部１０４から入力された補正電流Ｉ’と、ＯＣＶ推定部１０６から入力された電圧降下量νと、ＯＣＶ減算部１１０から入力された開回路電圧誤差ε_２とから、逐次推定法を用いて、等価回路パラメータの推定値を算出する。また、第２逐次推定部１１２は、算出された等価回路パラメータをＯＣＶ推定部１０６に出力する。

ここで、第２逐次推定部１１２が用いる逐次推定法としては、例えば、第１逐次推定部１１１と同様にＲＬＳを用いる。この場合、ＲＬＳの更新式は、以下の式（１１）のように構成する。

ただし、式（１１）において、説明変数の数をＮとしたとき、θ_２は、Ｎ×１説明変数ベクトル、φ_２は、Ｎ×１ベクトル、Ｐ_２は、Ｎ×Ｎ共分散行列、ε_２は、誤差信号、λ_２は、忘却係数である。

また、φ_２およびθ_２のそれぞれは、例えば、以下の式（１２）のように設定すればよい。

このとき、式（６）および式（７）より、以下の式（１３）の関係が成立する。

式（１３）から分かるように、ＯＣＶ減算部１１０の出力値である開回路電圧誤差ε_２は、（Ｖ−ＯＣＶ_１）を教師信号として、ＲＬＳの予測誤差を構成している。

式（１１）の第一式で得たθ_２（ｋ）を用いて、式（１２）の第二式を解くことで、等価回路パラメータの推定値、すなわち、Ｒ_０（ｋ）、Ｒ_１（ｋ）およびＣ_１（ｋ）が得られる。

説明変数ベクトルの初期値θ_２（０）については、Ｒ_０（０）、Ｒ_１（０）、Ｃ_１（０）に関する事前情報として、例えば、各パラメータの電池温度ごとのマップデータをもっておけば、二次電池１０１の電池温度を入力として初期値を決定することができる。

なお、式（１２）から分かるように、第２逐次推定部１１２は、等価回路パラメータのすべてを推定するように構成されているが、これらのうちの一部、例えば、等価回路の時定数τ（＝Ｃ_１Ｒ_１）を固定した上で、等価回路パラメータのうちのＲ_０およびＲ_１のみを推定するように構成してもよい。

この場合、時定数τの値には、例えば、二次電池１０１の温度または劣化度合いごとのマップデータを利用する。また、式（７）に代えて、以下の式（１４）を考える。

このように、式（１４）を考える場合、式（１２）のかわりに、以下の式（１５）を用いることとなる。この場合、電圧降下量νのかわりに、キャパシタＣ_１の電荷量ｑが、等価回路の状態変数となる。

次に、本実施の形態１における電池状態推定装置１００が二次電池１０１の充電率を推定する場合に実行する一連の動作について、図５〜図７のフローチャートを参照しながら説明する。図５は、本発明の実施の形態１における電池状態推定装置１００が実行する一連の動作を示すフローチャートである。図６は、本発明の実施の形態１におけるＳＯＣ推定部１０５が実行する一連の動作を示すフローチャートである。図７は、本発明の実施の形態１におけるＯＣＶ推定部１０６が実行する一連の動作を示すフローチャートである。

なお、図５に示すステップＳ１０２〜Ｓ１１２までの一連の演算処理が、電池状態推定装置１００の一周期分の演算処理となっており、この演算処理がサンプリング周期ｔ_ｓごとに繰り返される。

また、図６に示すステップＳ２０１〜Ｓ２１１までの一連の演算処理は、図５に示すステップＳ１０５で実行される演算処理である。さらに、図７に示すステップＳ４０１およびＳ４０２の一連の演算処理は、図５に示すステップＳ１０６で実行される演算処理である。

ここで、図５〜図７のそれぞれのフローチャートの各ステップの番号は、電池状態推定装置１００の各構成部に対応している。すなわち、前述したように、電池状態推定装置１００の各構成部は、図５〜図７のそれぞれのフローチャートの各ステップの番号と同じ番号のステップを実行することとなる。

図５に示すように、電池状態推定装置１００は、サンプリング周期ｔ_ｓごとに、ステップＳ１０２〜Ｓ１１２までの一連の演算処理を実行する。

また、電池状態推定装置１００は、ステップＳ１０５では、図６に示すステップＳ２０１〜Ｓ２１１までの一連の演算処理を実行する。さらに、電池状態推定装置１００は、ステップＳ１０６では、図７に示すステップＳ４０１およびＳ４０２の一連の演算処理を実行する。

なお、図５〜図７のそれぞれのフローチャートの各ステップについて、電池状態推定装置１００によって実行される順序は、各図に図示された順序に限定されず、各ステップの依存関係を壊さない限り、実行順序の入れ替えは、許容される。

以上、本実施の形態１によれば、第１構成として、充電率推定用パラメータを推定して出力する第１逐次推定部と、電流検出部から入力された検出電流と、第１逐次推定部から入力された充電率推定用パラメータとに基づいて、第１充電率と、二次電池の充電率の推定を開始してからの経過時間および積算電気量とを算出して出力するＳＯＣ推定部と、電流検出部から入力された検出電流から、第１逐次推定部から入力されたオフセット電流を減算した値を、補正電流として出力するオフセット電流減算部と、オフセット電流減算部から入力された補正電流と、電圧検出部から入力された検出電圧とに基づいて、第２開回路電圧を算出して出力するＯＣＶ推定部と、ＯＣＶ推定部から入力された第２開回路電圧を、第２充電率に変換して出力するＯＣＶ−ＳＯＣ変換部と、ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部から入力された第２充電率から、ＳＯＣ推定部から入力された第１充電率を減算した値を、充電率誤差として出力するＳＯＣ減算部と、を備えた構成を有する。

また、第１構成において、第１逐次推定部は、ＳＯＣ推定部から入力された経過時間および積算電気量と、ＳＯＣ減算部から入力された充電率誤差とに基づいて、充電率推定用パラメータを逐次推定して更新し、ＳＯＣ推定部は、第１逐次推定部により更新された充電率推定用パラメータを用いて算出した第１充電率を二次電池の充電率として出力するように構成されている。

このように、ＳＯＣ推定問題を電流積算法のパラメータ（すなわち、電流オフセット、ＳＯＨおよび初期電気量誤差）の推定問題と捉え、各パラメータを安定的に精度よく推定する。その結果として、電流積算法で推定したＳＯＣも安定して高精度な値となる。

したがって、ＳＯＨおよび等価回路の抵抗値から二次電池の劣化度合いをリアルタイムで把握することができるうえに、電流積算法の誤差要因である、電流オフセット、ＳＯＨおよび初期電気量誤差を陽に考慮し、これらの影響を直接的に除去することで、高精度なＳＯＣ推定を行うことができる。

第２構成として、第１構成に対して、ＳＯＣ推定部から入力された第１充電率を、第１開回路電圧に変換して出力するＳＯＣ−ＯＣＶ変換部と、ＯＣＶ推定部から入力された第２開回路電圧から、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部から入力された第１開回路電圧を減算した値を、開回路電圧誤差として出力するＯＣＶ減算部と、等価回路パラメータを推定し、等価回路パラメータを出力する第２逐次推定部と、をさらに備えた構成を有する。

また、第２構成において、ＯＣＶ推定部は、オフセット電流減算部から入力された補正電流と、電圧検出部から入力された検出電圧と、第２逐次推定部から入力された等価回路パラメータとに基づいて、第２開回路電圧と、等価回路の状態変数とを算出して出力し、第２逐次推定部は、オフセット電流減算部から入力された補正電流と、ＯＣＶ推定部から入力された状態変数と、ＯＣＶ減算部から入力された開回路電圧誤差とに基づいて、等価回路パラメータを逐次推定して更新し、ＯＣＶ推定部は、第２逐次推定部により更新された等価回路パラメータを用いて第２開回路電圧および状態変数を算出するように構成されている。

このように、電流積算法のパラメータだけではなく、ＯＣＶ推定法のパラメータ（すなわち、等価回路パラメータ）も逐次推定しているので、二次電池の温度および劣化に依存した等価回路パラメータの変動にも対応した値を推定することができる。したがって、電流積算法のパラメータおよびＳＯＣの推定精度もさらに高くなる。

以上の内容をまとめると、本実施の形態１では、ＳＯＣ推定部およびＯＣＶ推定部での推定結果に基づいて、充電率推定用パラメータおよび等価回路パラメータを逐次推定して更新し、更新された各パラメータをフィードバック情報として活用し、推定結果を補正する構成を備えている。この結果、電池の内部状態を従来と比べて精度良く推定することのできる電池状態推定装置を実現することができる。

実施の形態２．
本発明の実施の形態２では、先の実施の形態１に対して、電池状態推定装置１００の構成が異なる。なお、本実施の形態２では、先の実施の形態１と同様である点の説明を省略し、先の実施の形態１と異なる点を中心に説明する。

図８は、本発明の実施の形態２における電池状態推定装置１００の構成図である。図８において、電池状態推定装置１００は、電流検出部１０２、電圧検出部１０３、オフセット電流減算部１０４、ＳＯＣ推定部１０５、ＯＣＶ推定部１０６、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部１０７、ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部１０８、ＳＯＣ減算部１０９、ＯＣＶ減算部１１０、フィードバック加算部５０１、高周波成分除去部５０２、係数倍部５０３、第１逐次推定部５０４および第２逐次推定部１１２を備えて構成される。

ＳＯＣ推定部１０５は、電流検出部１０２から入力された検出電流Ｉと、第１逐次推定部５０４から入力される充電率推定用パラメータとに基づいて、第１充電率ＳＯＣ_１と、経過時間ｔ_ｋと、積算電気量Ｑ_Ｃを算出する。また、ＳＯＣ推定部１０５は、算出された第１充電率ＳＯＣ_１をフィードバック加算部５０１に出力し、算出された経過時間ｔ_ｋおよび積算電気量Ｑ_Ｃを第１逐次推定部５０４に出力する。

フィードバック加算部５０１は、補正値加算処理を実行する。すなわち、フィードバック加算部５０１は、ＳＯＣ推定部１０５から入力された第１充電率ＳＯＣ_１と、係数倍部５０３から入力された充電率補正値Ｌとを加算した値を、第３充電率ＳＯＣ_３として、第１逐次推定部５０４、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部１０７およびＳＯＣ減算部１０９に出力する。

また、本実施の形態２では、電池状態推定装置１００によって推定される二次電池１０１の充電率は、フィードバック加算部５０１が出力する第３充電率ＳＯＣ_３である。すなわち、電池状態推定装置１００による二次電池１０１の充電率の最終的な推定結果として、第３充電率ＳＯＣ_３が出力される。

ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部１０７は、フィードバック加算部５０１から入力された第３充電率ＳＯＣ_３を第１開回路電圧ＯＣＶ_１に変換し、変換後の第１開回路電圧ＯＣＶ_１をＯＣＶ減算部１１０に出力する。

ＳＯＣ減算部１０９は、ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部１０８から入力された第２充電率ＳＯＣ_２から、フィードバック加算部５０１から入力された第３充電率ＳＯＣ_３を減算した値を、充電率誤差ｕとして、高周波成分除去部５０２に出力する。

高周波成分除去部５０２は、高周波成分除去処理を実行する。すなわち、高周波成分除去部５０２は、ＳＯＣ減算部１０９から入力された充電率誤差ｕから高周波成分を除去し、除去後の充電率誤差ｙを係数倍部５０３に出力する。

ここで、高周波成分除去部５０２としては、指数移動平均フィルタ、または忘却係数付き積分器、等を用いることができる。

ローパスフィルタとしては、例えば、以下の式（１６）で示されるフィルタ特性を有するものを用いればよい。

ただし、式（１６）において、ｗ_１とｗ_２は、あらかじめ設定された忘却係数であり、０＜ｗ_１＜１、ｗ_２＝１−ｗ_１とすれば指数移動平均フィルタ、０＜ｗ_１＝ｗ_２＜１とすれば忘却係数付き積分器、ｗ_１＝ｗ_２＝１とすれば通常の積分器となる。忘却係数の性質として、ｗ_１を大きくするほど、過去のｕを忘れにくくなる。

充電率誤差ｕは、第１充電率ＳＯＣ_１の電圧測定誤差の影響と、等価回路モデルの誤差および等価回路パラメータ推定誤差の影響とを受け、前者は、平均０の誤差であるのに対し、後者は、電流値と推定精度に依存し、とくに急峻な大電流が流れたときに大きなとびとなって現われる。したがって、前者の影響を平滑化しつつ、後者の影響を除去できるように忘却係数を設定する。

例えば、忘却係数をｗ_１＝ｅｘｐ（―ｔ_ｓ／Ｔ）として、Ｔを設定することを考えると、ＯＣＶ推定法の誤差を十分に低減することができるように、最低でも、Ｔ＝１０×ｔ_ｓ以上（すなわち、Ｔは、サンプリング周期ｔ_ｓの１０倍以上）の値に設定することが望ましい。

係数倍部５０３は、ゲイン乗算処理を実行する。すなわち、係数倍部５０３は、高周波成分除去部５０２から入力された充電率誤差ｙにゲインＫを乗算した値を、充電率補正値Ｌとして、フィードバック加算部５０１に出力する。

第１逐次推定部５０４は、電流積算補正用逐次推定処理を実行する。すなわち、第１逐次推定部５０４は、ＳＯＣ推定部１０５から入力された経過時間ｔ_ｋおよび積算電気量Ｑ_Ｃと、フィードバック加算部５０１から入力された第３充電率ＳＯＣ_３とに基づいて、充電率推定用パラメータの推定値を算出する。また、第１逐次推定部５０４は、算出された充電率推定用パラメータをＳＯＣ推定部１０５に出力し、算出された充電率推定用パラメータのうちのオフセット電流Ｉ_ｏｆｆのみをオフセット電流減算部１０４に出力する。

オフセット電流減算部１０４は、電流検出部１０２から入力された検出電流Ｉから、第１逐次推定部５０４から入力されたオフセット電流Ｉ_ｏｆｆを減算した値を、補正電流Ｉ’としてＯＣＶ推定部１０６および第２逐次推定部１１２に出力する。

ここで、第１逐次推定部５０４では、ε_１（ｋ）＝ＳＯＣ_３（ｋ）―φ_１ ^Ｔ（ｋ）θ_１（ｋ−１）とすれば、第３充電率ＳＯＣ_３を教師信号としたＲＬＳを構成することができる。なお、先の実施の形態１と同様に、第３充電率ＳＯＣ_３のかわりに第２充電率ＳＯＣ_２を、第１逐次推定部５０４に入力することで、第２充電率ＳＯＣ_２を教師信号とすることも可能である。

次に、フィードバック加算部５０１が出力する第３充電率ＳＯＣ_３について、さらに説明する。本実施の形態２における電池状態推定装置１００は、以下の式（１７）に従って、第３充電率ＳＯＣ_３を算出する。

式（１７）では、フィードバック補正項に相当する充電率補正値Ｌがなくとも、充電率推定用パラメータを、第１逐次推定部５０４によって正しく推定することができていれば、充電率を高精度に推定することができる。

しかしながら、実際には、第１逐次推定部５０４によって常に正しい推定値が得られるとは限らず、例えば、推定値の初期値が真値からずれていて、真値に収束するまで時間がかかるという場合、その間、高精度な充電率の推定値を得ることができないという問題がある。

このようなときでも、充電率補正値Ｌによって第１充電率ＳＯＣ_１が補正されることで、第３充電率ＳＯＣ_３を真の充電率に近い値に速やかに収束させることができる利点がある。

また、フィードバックされる充電率補正値Ｌの値は、電流オフセット誤差、ＳＯＨ誤差および初期電気量誤差の影響をほとんど受けないＯＣＶ推定法を用いて算出される第２充電率ＳＯＣ_２と、第３充電率ＳＯＣ_３との間の誤差に基づいて決定される。したがって、第３充電率ＳＯＣ_３は、中長時間では、第２充電率ＳＯＣ_２に従うことになる。

さらに、充電率補正値Ｌの値が高周波成分除去部５０２を通過することで得られる値であることから、第３充電率ＳＯＣ_３は、短時間では、第１充電率ＳＯＣ_１の充電率変化に従う。

第２充電率ＳＯＣ_２は、ＯＣＶ推定法に基づいて算出された値であり、誤差を積算しないので、中長時間でみれば精度が高い。一方、第１充電率ＳＯＣ_１は、電流積算法によって直接算出されているので、短時間の充電率変化に対して精度良く追従することができる。

以上から、第３充電率ＳＯＣ_３は、電流積算法およびＯＣＶ推定法双方の長所を利用した高精度な推定値であるということができる。

次に、本実施の形態２における電池状態推定装置１００が二次電池１０１の充電率を推定する場合に実行する一連の動作について、図９を参照しながら説明する。図９は、本発明の実施の形態２における電池状態推定装置１００が実行する一連の動作を示すフローチャートである。

なお、図９に示すステップＳ１０２〜Ｓ１１２と、ステップＳ５０１〜Ｓ５０４とまでの一連の演算処理が、本実施の形態２における電池状態推定装置１００の一周期分の演算処理となっており、この演算処理がサンプリング周期ｔ_ｓごとに繰り返される。

ここで、図９のそれぞれのフローチャートの各ステップの番号は、本実施の形態２における電池状態推定装置１００の各構成部に対応している。すなわち、前述したように、電池状態推定装置１００の各構成部は、図９のそれぞれのフローチャートの各ステップの番号と同じ番号のステップを実行することとなる。

図９に示すように、電池状態推定装置１００は、サンプリング周期ｔ_ｓごとに、ステップＳ１０２〜Ｓ１１２と、ステップＳ５０１〜Ｓ５０４とまでの一連の演算処理を実行する。

なお、図９のフローチャートの各ステップについて、電池状態推定装置１００によって実行される順序は、各図に図示された順序に限定されず、各ステップの依存関係を壊さない限り、実行順序の入れ替えは、許容される。

なお、本実施の形態２では、第１逐次推定部５０４は、フィードバック加算部５０１から入力された第３充電率ＳＯＣ_３を用いて充電率推定用パラメータを逐次推定して更新する場合を例示した。しかしながら、前述したように、第３充電率ＳＯＣ_３のかわりに第２充電率ＳＯＣ_２を、第１逐次推定部５０４に入力することで、第２充電率ＳＯＣ_２を教師信号とすることも可能である。すなわち、変形例として、第１逐次推定部５０４は、ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部１０８から第２充電率ＳＯＣ_２が入力され、入力された第２充電率ＳＯＣ_２を用いて充電率推定用パラメータを逐次推定して更新するように構成してもよい。

また、本実施の形態２では、電池状態推定装置１００によって推定される二次電池１０１の充電率は、フィードバック加算部５０１が出力する第３充電率ＳＯＣ_３となる場合を例示した。しかしながら、二次電池１０１の充電率は、第１逐次推定部５０４が出力する第１充電率ＳＯＣ_１となるように構成してもよい。

以上、本実施の形態２によれば、第１構成として、充電率推定用パラメータを推定して出力する第１逐次推定部と、電流検出部から入力された検出電流と、第１逐次推定部から入力された充電率推定用パラメータとに基づいて、第１充電率と、二次電池の充電率の推定を開始してからの経過時間と、二次電池の充電率の推定を開始してからの積算電気量とを算出して出力するＳＯＣ推定部と、電流検出部から入力された検出電流から、第１逐次推定部から入力されたオフセット電流を減算した値を、補正電流として出力するオフセット電流減算部と、オフセット電流減算部から入力された補正電流と、電圧検出部から入力された検出電圧とに基づいて、第２開回路電圧を算出して出力するＯＣＶ推定部と、ＯＣＶ推定部から入力された第２開回路電圧を、第２充電率に変換して出力するＯＣＶ−ＳＯＣ変換部と、ＳＯＣ推定部から入力された第１充電率と、入力された充電率補正値とを加算した値を、第３充電率として出力するフィードバック加算部と、ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部から入力された第２充電率から、フィードバック加算部から入力された第３充電率を減算した値を、充電率誤差として出力するＳＯＣ減算部と、ＳＯＣ減算部から入力された充電率誤差の高周波成分を除去した値を出力する高周波成分除去部と、高周波成分除去部の出力値にゲインを乗算した値を、充電率補正値として出力する係数倍部と、を備えた構成を有する。

また、第１構成において、第１逐次推定部は、ＳＯＣ推定部から入力された経過時間および積算電気量と、フィードバック加算部から入力された第３充電率またはＳＯＣ推定部から入力された第１充電率とに基づいて、充電率推定用パラメータを逐次推定して更新し、ＳＯＣ推定部は、第１逐次推定部により更新された充電率推定用パラメータを用いて第１充電率、経過時間および積算電気量を算出するように構成されている。

このように、フィードバック機構を備えているので、電流積算法の充電率推定用パラメータが真値付近に収束するのを待たずとも、第３充電率を用いることで、高精度なＳＯＣ推定を行うことができる。

すなわち、ＯＣＶ推定法に基づいて推定した第２充電率と、電流積算法に基づいて推定した第１充電率との差をとった値を、高周波成分除去部に通過させることで、第２充電率に含まれる、電圧測定誤差に起因する高周波成分および等価回路モデルの誤差に起因する値のとびを除去し、ＯＣＶ推定法において確度の高い中低周波領域における第２充電率と、第１充電率との誤差を得る。そして、この誤差の値にゲインをかけてフィードバックし、第１充電率を補正することで、最終的に出力される第３充電率は、短時間では確度の高い電流積算法のＳＯＣ変化に従いつつ、中長時間では、確度の高いＯＣＶ推定法のＳＯＣ変化に従うことが可能となる。

したがって、電流積算法によるＳＯＣ推定の誤差をフィードバックで除去することで、高精度にＳＯＣを推定することができる。

さらに、先に実施の形態１と同様に、電流積算法のパラメータに対し逐次推定を行っているので、各推定パラメータが真値に収束するにつれて、第１充電率の推定精度が向上して第３充電率の推定精度を上回る。したがって、非常に高精度なＳＯＣ推定が可能となるとともに、電流オフセット誤差の影響を除去した高精度なＳＯＨ推定値をリアルタイムで得ることができる。

第２構成として、第１構成に対して、フィードバック加算部から入力された第３充電率を、第１開回路電圧に変換して出力するＳＯＣ−ＯＣＶ変換部と、ＯＣＶ推定部から入力された第２開回路電圧から、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部から入力された第１開回路電圧を減算した値を、開回路電圧誤差として出力するＯＣＶ減算部と、等価回路パラメータを推定して出力する第２逐次推定部と、をさらに備えた構成を有する。

このように、電流積算法のパラメータだけではなく、ＯＣＶ推定法のパラメータ（すなわち、等価回路パラメータ）も逐次推定することで、二次電池の温度および劣化に依存した等価回路パラメータの変動にも対応した値を推定することができるようになる。したがって、電流積算法のパラメータおよびＳＯＣの推定精度もさらに高くなる。

以上の内容をまとめると、本実施の形態２では、ＳＯＣ推定部およびＯＣＶ推定部での推定結果に基づいて、充電率補正値を逐次更新し、更新された充電率補正値をフィードバック情報として活用し、推定結果を補正する構成を備えている。この結果、電池の内部状態を従来と比べて精度良く推定することのできる電池状態推定装置を実現することができる。

さらに、先の実施の形態１と同様に、ＳＯＣ推定部およびＯＣＶ推定部での推定結果に基づいて、充電率推定用パラメータおよび等価回路パラメータを逐次推定して更新し、更新された各パラメータをフィードバック情報として活用し、推定結果を補正する構成をさらに付加することで、推定精度のさらなる向上を実現することができる。

実施の形態３．
本発明の実施の形態３では、先の実施の形態１、２に対して、電池状態推定装置１００の構成が異なる。なお、本実施の形態３では、先の実施の形態１、２と同様である点の説明を省略し、先の実施の形態１、２と異なる点を中心に説明する。

図１０は、本発明の実施の形態３における電池状態推定装置１００の構成図である。図１０において、電池状態推定装置１００は、電流検出部１０２、電圧検出部１０３、フィードバックＳＯＣ推定部６０１、ＯＣＶ推定部１０６、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部１０７、ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部１０８、ＳＯＣ減算部１０９、ＯＣＶ減算部１１０、高周波成分除去部５０２、係数倍部５０３および第２逐次推定部１１２を備えて構成される。

フィードバックＳＯＣ推定部６０１は、電流検出部１０２から入力された検出電流Ｉと、係数倍部５０３から入力される充電率補正値Ｌとに基づいて、第１充電率ＳＯＣ_１を算出し、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部１０７およびＳＯＣ減算部１０９に出力する。

フィードバックＳＯＣ推定部６０１は、式（１）で表される通常の電流積算法に充電率補正値Ｌを足し合わせることで、充電率を推定する。すなわち、フィードバックＳＯＣ推定部６０１は、以下の式（１８）に従って、第１充電率ＳＯＣ_１を算出する。

本実施の形態３においては、このように、式（５）のような電流積算法の誤差モデルを仮定することなく、充電率補正値Ｌのみで電流積算法によって算出された充電率を補正する。電流積算法の主な誤差要因である、満充電容量ＦＣＣ、オフセット電流Ｉ_ｏｆｆおよび初期充電率誤差ΔＳＯＣ_ｉｎｉは、いずれも低周波誤差であるので、これらを直接推定せずとも、フィードバック補正のみで精度のよいＳＯＣ推定が可能である。

次に、フィードバックＳＯＣ推定部６０１の具体的な構成について、図１１を参照しながら説明する。図１１は、本発明の実施の形態３におけるフィードバックＳＯＣ推定部６０１の構成図である。

図１１において、フィードバックＳＯＣ推定部６０１は、係数倍器７０１、係数倍器７０２および総和器７０３を有する。

係数倍器７０１は、サンプル周期乗算処理を実行する。すなわち、係数倍器７０１は、電流検出部１０２から入力された検出電流Ｉに、サンプリング周期ｔ_ｓを乗算した値を係数倍器７０２に出力する。

係数倍器７０２は、ＦＣＣ逆数乗算処理を実行する。すなわち、係数倍器７０２は、係数倍器７０１の出力値に、満充電容量ＦＣＣの逆数を乗算した値を、総和器７０３に出力する。なお、満充電容量ＦＣＣの正確な値が分からなければ、例えば、初期満充電容量ＦＣＣ_０の値などを用いればよい。

総和器７０３は、総和計算処理を実行する。すなわち、総和器７０３は、係数倍器７０２の出力と、充電率補正値Ｌと、１サンプル時刻前の総和器７０３の出力とをすべて足し合わせた値を、第１充電率ＳＯＣ_１として出力する。なお、ＳＯＣ_１（０）の値には、前回の充電率推定の終了時に得られた第１充電率ＳＯＣ_１を用いればよい。

ただし、前回の充電率推定の終了時から長時間経過しているのであれば、電圧検出部１０３によって検出された検出電圧Ｖを二次電池１０１の開回路電圧とみなし、ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部１０８を利用して、この開回路電圧を充電率に変換した値をＳＯＣ_１（０）の値とすることも可能である。

フィードバックＳＯＣ推定部６０１をこのように構成することで、フィードバックＳＯＣ推定部６０１は、式（１８）の計算を実行することができる。

次に、本実施の形態３における電池状態推定装置１００が二次電池１０１の充電率を推定する場合に実行する一連の動作について、図１２および図１３を参照しながら説明する。図１２は、本発明の実施の形態３における電池状態推定装置１００が実行する一連の動作を示すフローチャートである。図１３は、本発明の実施の形態３におけるフィードバックＳＯＣ推定部６０１が実行する一連の動作を示すフローチャートである。

なお、図１２に示すステップＳ１０２およびＳ１０３と、ステップＳ６０１と、ステップＳ１０６〜Ｓ１１０と、ステップＳ１１２と、ステップＳ５０２およびＳ５０３とまでの一連の演算処理が、本実施の形態３における電池状態推定装置１００の一周期分の演算処理となっており、この演算処理がサンプリング周期ｔ_ｓごとに繰り返される。

また、図１３に示すステップＳ７０１〜Ｓ７０３までの一連の演算処理は、図１２に示すステップＳ６０１で実行される演算処理である。

ここで、図１２および図１３のそれぞれのフローチャートの各ステップの番号は、本実施の形態３における電池状態推定装置１００の各構成部に対応している。すなわち、前述したように、電池状態推定装置１００の各構成部は、図１２〜図１３のそれぞれのフローチャートの各ステップの番号と同じ番号のステップを実行することとなる。

図１２に示すように、電池状態推定装置１００は、サンプリング周期ｔ_ｓごとに、ステップＳ１０２およびＳ１０３と、ステップＳ６０１と、ステップＳ１０６〜Ｓ１１０と、ステップＳ１１２と、ステップＳ５０２およびＳ５０３とまでの一連の演算処理を実行する。

また、電池状態推定装置１００は、ステップＳ６０１では、図１３に示すステップＳ７０１〜Ｓ７０３までの一連の演算処理を実行する。

なお、図１２および図１３のそれぞれのフローチャートの各ステップについて、電池状態推定装置１００によって実行される順序は、各図に図示された順序に限定されず、各ステップの依存関係を壊さない限り、実行順序の入れ替えは、許容される。

以上、本実施の形態３によれば、第１構成として、電流検出部から入力された検出電流と、二次電池の充電率を補正するための充電率補正値とに基づいて、第１充電率を算出して出力するフィードバックＳＯＣ推定部と、電流検出部から入力された検出電流と、電圧検出部から入力された検出電圧とに基づいて、第２開回路電圧を算出して出力するＯＣＶ推定部と、ＯＣＶ推定部から入力された第２開回路電圧を、第２充電率に変換して出力するＯＣＶ−ＳＯＣ変換部と、ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部から入力された第２充電率から、フィードバックＳＯＣ推定部から入力された第１充電率を減算した値を、充電率誤差として出力するＳＯＣ減算部と、ＳＯＣ減算部から入力された充電率誤差の高周波成分を除去した値を出力する高周波成分除去部と、高周波成分除去部の出力値にゲインを乗算した値を、充電率補正値として出力する係数倍部と、を備えた構成を有する。

このように、フィードバック機構が存在するので、電流積算法の誤差要因であるＦＣＣ、電流オフセットおよび初期ＳＯＣの誤差の影響を補正して、高精度なＳＯＣ推定を行うことができる。

すなわち、電流積算法に基づく第１充電率は、ＯＣＶ推定法に基づいて推定した第２充電率と自身との誤差の中低周波成分をフィードバックした値を利用することで、中低周波領域では確度の高いＯＣＶ推定法の充電率ＳＯＣ_２に従いつつ、高周波領域では確度の高い電流積算法の充電率推定値に従うような充電率推定値となる。フィードバック機構において、高周波成分除去部を設けることで、ＳＯＣ_２とＳＯＣ_１の誤差のうち、ＯＣＶ推定法の電圧測定誤差および等価回路モデルの誤差に起因する高周波成分を除去することが可能となる。

したがって、電流積算法に対し逐次推定部を持たない簡素な仕組みであるにも関わらず、フィードバック補正の効果により、電流積算法に初期ＳＯＣ誤差があったとしてもわずかな時間でＳＯＣが真値付近に収束し、かつ、電流オフセット誤差またはＦＣＣの誤差がある場合にも、これらの影響を低減し、安定的に精度の良いＳＯＣ推定値を算出することができる。

また、本実施の形態３においては、充電率補正値Ｌを、先の実施の形態２のように第１充電率ＳＯＣ_１を補正して第３充電率ＳＯＣ_３を算出するために用いるのではなく、式（１８）のように直接第１充電率ＳＯＣ_１を算出するために用いている。このようにすることで、電流オフセット誤差の影響で、ＳＯＣ_１、ＳＯＣ_２とＳＯＣ_１の誤差、および充電率補正値Ｌが際限なく増加または減少していく現象を防ぐことができる。

第２構成として、第１構成に対して、ＯＣＶ推定部から入力された第２開回路電圧から、ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部から入力された第１開回路電圧を減算した値を、開回路電圧誤差として出力するＯＣＶ減算部と、等価回路パラメータを推定して出力する第２逐次推定部と、をさらに備えた構成を有する。

また、第２構成において、ＯＣＶ推定部は、電流検出部から入力された検出電流と、電圧検出部から入力された検出電圧と、第２逐次推定部から入力された等価回路パラメータとに基づいて、第２開回路電圧と、等価回路の状態変数とを算出して出力し、第２逐次推定部は、電流検出部から入力された検出電流と、ＯＣＶ推定部から入力された状態変数と、ＯＣＶ減算部から入力された開回路電圧誤差とに基づいて、等価回路パラメータを逐次推定して更新し、ＯＣＶ推定部は、第２逐次推定部により更新された等価回路パラメータを用いて第２開回路電圧および状態変数を算出するように構成されている。

このように、ＯＣＶ推定法のパラメータ（すなわち、等価回路パラメータ）を逐次推定する。したがって、二次電池の温度および劣化に依存した等価回路パラメータの変動にも対応した値を推定することができ、ＯＣＶ推定法の充電率推定精度が上がるとともに、これを参照しているフィードバックＳＯＣ推定部の算出する充電率の推定精度も向上することになる。

以上の内容をまとめると、本実施の形態３では、ＯＣＶ推定法が誤差を蓄積せず時間平均で比較したときにＳＯＣの真値との誤差が小さいということをフィードバック情報として活用し、電流積算法の誤差を補正する。これにより、先の実施の形態１、２における第１逐次推定部のような電流積算法の誤差要因を推定する機構をもたない簡素な仕組みでありながら、電池内部状態を従来と比べて精度良く推定することのできる電池状態推定装置を実現することができる。

さらに、フィードバックＳＯＣ推定部およびＯＣＶ推定部での推定結果に基づいて、先の実施の形態１、２と同様に、等価回路パラメータを逐次推定して更新し、更新された各パラメータをフィードバック情報として活用し、推定結果を補正する構成をさらに付加することで、推定精度のさらなる向上を実現することができる。

Claims

少なくとも二次電池の充電率を推定充電率として推定する電池状態推定装置であって、
前記二次電池の充放電電流を検出電流として検出する電流検出部と、
前記二次電池の端子間電圧を検出電圧として検出する電圧検出部と、
前記二次電池の健全度と、前記電流検出部のオフセット電流と、を含んで構成される充電率推定用パラメータを推定する第１逐次推定部と、
前記電流検出部が出力する前記検出電流と、前記第１逐次推定部が出力する前記充電率推定用パラメータとに基づいて、少なくとも第１充電率を算出するＳＯＣ推定部と、
前記ＳＯＣ推定部が出力する前記第１充電率を、第１開回路電圧に変換するＳＯＣ−ＯＣＶ変換部と、
等価回路パラメータを含んで構成されるＯＣＶ推定用パラメータを推定する第２逐次推定部と、
前記電流検出部が出力する前記検出電流と、前記電圧検出部が出力する前記検出電圧と、前記第２逐次推定部が出力する前記ＯＣＶ推定用パラメータとに基づいて、第２開回路電圧と、前記ＯＣＶ推定用パラメータに対応した等価回路の状態変数とを算出するＯＣＶ推定部と、
前記ＯＣＶ推定部が出力する前記第２開回路電圧を、第２充電率に変換するＯＣＶ−ＳＯＣ変換部と、
前記ＯＣＶ推定部が出力する前記第２開回路電圧から、前記ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部が出力する前記第１開回路電圧を減算した値を、開回路電圧誤差として出力するＯＣＶ減算部と、
前記ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部が出力する前記第２充電率から、前記ＳＯＣ推定部が出力する前記第１充電率を減算した値を、充電率誤差として出力するＳＯＣ減算部と、
を備え、
前記第１逐次推定部は、
少なくとも前記ＳＯＣ減算部が出力する前記充電率誤差に基づいて、前記充電率推定用パラメータを逐次推定して更新し、
前記第２逐次推定部は、
少なくとも前記ＯＣＶ減算部が出力する前記開回路電圧誤差に基づいて、前記ＯＣＶ推定用パラメータを逐次推定して更新し、
前記第１充電率を前記推定充電率とするように構成されている
電池状態推定装置。
前記電流検出部が出力する前記検出電流から、前記第１逐次推定部が出力する前記オフセット電流を減算した値を、補正電流として出力するオフセット電流減算部をさらに備え、
前記ＯＣＶ推定部は、
前記オフセット電流減算部が出力する前記補正電流と、前記電圧検出部が出力する前記検出電圧と、前記第２逐次推定部が出力する前記ＯＣＶ推定用パラメータとに基づいて、前記第２開回路電圧と、前記ＯＣＶ推定用パラメータに対応した等価回路の状態変数とを算出し、
前記第２逐次推定部は、
前記オフセット電流減算部が出力する前記補正電流と、前記ＯＣＶ推定部が出力する前記状態変数と、前記ＯＣＶ減算部が出力する前記開回路電圧誤差とに基づいて、前記ＯＣＶ推定用パラメータを逐次推定して更新し、
前記第１充電率を前記推定充電率とするように構成されている
請求項１に記載の電池状態推定装置。
前記ＳＯＣ推定部が出力する前記第１充電率を補正し、補正後の前記第１充電率を第３充電率として出力するフィードバック加算部と、
前記ＳＯＣ減算部が出力する前記充電率誤差の高周波成分を除去した値を出力する高周波成分除去部と、
前記高周波成分除去部の出力値にゲインを乗算した値を、充電率補正値として出力する係数倍部と、
をさらに備え、
前記フィードバック加算部は、
前記ＳＯＣ推定部が出力する前記第１充電率と、前記係数倍部が出力する前記充電率補正値とを加算した値を、前記第３充電率として出力し、
前記ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部は、
前記第１充電率の代わりに前記第３充電率を、前記第１開回路電圧に変換し、
前記ＳＯＣ減算部は、
前記第２充電率から、前記第１充電率の代わりに前記第３充電率を減算した値を、前記充電率誤差として出力し、
前記第１逐次推定部は、
少なくとも前記ＳＯＣ減算部が出力する前記充電率誤差の代わりとしての前記第３充電率または前記第２充電率に基づいて、前記充電率推定用パラメータを逐次推定して更新し、
前記第１充電率または前記第３充電率を前記推定充電率とするように構成されている
請求項１に記載の電池状態推定装置。
前記電流検出部が出力する前記検出電流から、前記第１逐次推定部が出力する前記オフセット電流を減算した値を、補正電流として出力するオフセット電流減算部をさらに備え、
前記ＯＣＶ推定部は、
前記オフセット電流減算部が出力する前記補正電流と、前記電圧検出部が出力する前記検出電圧と、前記第２逐次推定部が出力する前記ＯＣＶ推定用パラメータとに基づいて、前記第２開回路電圧と、前記ＯＣＶ推定用パラメータに対応した等価回路の状態変数とを算出し、
前記第２逐次推定部は、
前記オフセット電流減算部が出力する前記補正電流と、前記ＯＣＶ推定部が出力する前記状態変数と、前記ＯＣＶ減算部が出力する前記開回路電圧誤差とに基づいて、前記ＯＣＶ推定用パラメータを逐次推定して更新し、
前記第１充電率または前記第３充電率を前記推定充電率とするように構成されている
請求項３に記載の電池状態推定装置。
少なくとも二次電池の充電率を推定充電率として推定する電池状態推定装置であって、
前記二次電池の充放電電流を検出電流として検出する電流検出部と、
前記二次電池の端子間電圧を検出電圧として検出する電圧検出部と、
充電率補正値を算出する係数倍部と、
少なくとも前記電流検出部が出力する前記検出電流と、前記係数倍部が出力する前記充電率補正値と、に基づいて第１充電率を算出するフィードバックＳＯＣ推定部と、
前記フィードバックＳＯＣ推定部が出力する前記第１充電率を、第１開回路電圧に変換するＳＯＣ−ＯＣＶ変換部と、
等価回路パラメータを含んで構成されるＯＣＶ推定用パラメータを推定する第２逐次推定部と、
前記電流検出部が出力する前記検出電流と、前記電圧検出部が出力する前記検出電圧と、前記第２逐次推定部が出力する前記ＯＣＶ推定用パラメータとに基づいて、少なくとも第２開回路電圧を推定するＯＣＶ推定部と、
前記ＯＣＶ推定部が出力する前記第２開回路電圧を、第２充電率に変換するＯＣＶ−ＳＯＣ変換部と、
前記ＯＣＶ推定部が出力する前記第２開回路電圧から、前記ＳＯＣ−ＯＣＶ変換部が出力する前記第１開回路電圧を減算した値を、開回路電圧誤差として出力するＯＣＶ減算部と、
前記ＯＣＶ−ＳＯＣ変換部が出力する前記第２充電率から、前記フィードバックＳＯＣ推定部が出力する前記第１充電率を減算した値を、充電率誤差として出力するＳＯＣ減算部と、
前記ＳＯＣ減算部が出力する前記充電率誤差の高周波成分を除去した値を出力する高周波成分除去部と、
を備え、
前記係数倍部は、
前記高周波成分除去部の出力値にゲインを乗算した値を、前記充電率補正値として出力し、
前記第２逐次推定部は、
少なくとも前記ＯＣＶ減算部が出力する前記開回路電圧誤差に基づいて、前記ＯＣＶ推定用パラメータを逐次推定して更新し、
前記第１充電率を前記推定充電率とするように構成されている
電池状態推定装置。
前記ＯＣＶ推定部は、
前記電流検出部が出力する前記検出電流と、前記電圧検出部が出力する前記検出電圧と、前記第２逐次推定部が出力する前記ＯＣＶ推定用パラメータとに基づいて、前記第２開回路電圧と、前記ＯＣＶ推定用パラメータに対応した等価回路の状態変数とを算出し、
前記第２逐次推定部は、
前記電流検出部が出力する前記検出電流と、前記ＯＣＶ推定部が出力する前記状態変数と、前記ＯＣＶ減算部が出力する前記開回路電圧誤差とに基づいて、前記ＯＣＶ推定用パラメータを逐次推定して更新し、
前記第１充電率を前記推定充電率とするように構成されている
請求項５に記載の電池状態推定装置。