JP3873623B2 - 電池充電状態の推定手段及び電池劣化状態推定方法 - Google Patents
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Description
[技術分野]
本発明は電池充電状態の推定手段、特に推定誤差を小さくするために電池モデルを使用した電池充電状態の推定手段、及び電池モデルを使用した使用中の電池の劣化状態の推定方法の改良に関する。
【0002】
[背景技術]
従来より、電池の充電状態(SOC)を推定する方法として、電池の初期のSOCに対して、充放電電流値の積分値を加えていく方法が知られている。しかし、この方法では、充放電電流値の積分自体に誤差があり、誤差が集積されるとともに、電池の未使用状態での自己放電によるSOCの初期値の変化等もあり、電池のSOCを正確に推定することが困難であった。
【0003】
そこで、電池電圧からもSOCを推定し、充放電電流値の積分により得られたSOCの推定結果を補正して推定精度を向上させる方法も行われていた。例えば、特開平9−96665号公報にも、このような推定方法の改良技術が開示されている。
【0004】
しかし、上記従来例において、電池電圧からSOCを推定し、これにより充放電電流値の積算誤差を補正する方法によっても、必ずしも高い推定精度を得ることは困難であった。これは、電池電圧からSOCを推定すること自体が困難であるためである。
【0005】
図6には、SOCが68%である電池における電池電流と電池電圧の変化の関係が示される。図6に示されるように、電池の電流−電圧の関係は線形ではなく、大きなヒステリシスを有している。従って、この電流−電圧の関係からSOCを推定した場合には、電池電流と電池電圧とがどのように変化した時点でSOCを判定したかにより大きな誤差が生じることになる。図6に示された例では、実際のSOCが68%であるにもかかわらず、充電電流が増加していく段階ではSOCが80%と判定され、放電電流が増加していく段階ではSOCが20%と判定されている。
【0006】
このように、SOCが同じでも直前までの充放電状態を反映して電池電圧が大きく変化するので、電池電圧からSOCを推定すると大きな誤差が生じることになる。従って、従来の方法では正確にSOCを推定することができなかった。特に、充放電が短い周期で切り替わり、繰り返されるハイブリッド車においては、SOCの推定値の誤差が大きくなるという問題があった。
【0007】
また、電気自動車等で使用される電池は、その交換時期を判断したり、故障の発生の予測をする等のためにその劣化状態を推定することが行われている。
【0008】
この劣化状態の測定は、電池の内部抵抗を求めることにより行われる。内部抵抗を求める方法としては、例えば所定の充電状態(SOC)において、所定の放電電流で一定時間放電させた場合の電圧から内部抵抗を求める方法がある。また、電気自動車において、走行中のいくつかの電流/電圧値から以下の式により内部抵抗Rを求める方法もある。
【数1】
【0009】
しかし、上記所定のSOCで一定時間所定の放電電流により放電させる方法では、オフライン計測となるので、例えば電気自動車に使用される電池の場合には、走行中に電池の内部抵抗を推定することは不可能である。
【0010】
また、上記式(1)により電池の内部抵抗を求める方法では、電気自動車の走行中でも内部抵抗を測定することができる。しかし、この方法では電池の分極の影響を考慮していないので、内部抵抗の推定値の誤差が大きくなるという問題がある。すなわち、電池の充放電電流と電池電圧との関係は図10に示されるようになる。図10においては、電流値の正の部分が放電状態であり、負の部分が充電状態をあらわしている。図10に示されるように、電池の電流/電圧特性は、ヒステリシスを有しており、電圧/電流の傾きすなわち内部抵抗(−R)は測定するタイミングにより異なった値となる。これは、上述した分極の影響を考慮していないためである。したがって、この従来方法によって電池の内部抵抗を正確に推定することは困難である。
【0011】
以上より、本発明の目的は、充放電が短い周期で切り替わり、繰り返されても正確にSOCを推定することができる電池充電状態の推定手段を提供することにある。
【0012】
また、他の目的は、電池の使用中に正確に電池の内部抵抗の変化を測定でき、電池の劣化状態を正確に把握できる電池劣化状態推定方法を提供することにある。
【0013】
[発明の開示]
上記目的を達成するために、本発明は、電池充電状態の推定手段であって、電池の充電状態(SOC)の一応の値として疑似SOCを求め、この疑似SOCとともに電池の状態の変動を考慮して電池電圧を推定する電池モデルを有し、推定された電池電圧と実際に測定された電池電圧とが等しくなるように疑似SOCを修正して実際のSOCを推定することを特徴とする。
【0014】
また、上記電池充電状態の推定手段において、電池モデルは、電池の充放電電流と電池のSOCの初期値とから前記疑似SOCを求める疑似SOC推定手段と、前記疑似SOC推定手段から出力される前記疑似SOCにSOC修正量を加えたSOC推定値に基づき開放電圧を推定する起電力推定手段と、内部抵抗による電池電圧の変動を推定する電圧変動推定手段と、電池の充放電電流の変化に基づいて電池電圧の変動を推定する動的電圧変動推定手段と、を有し、前記起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段との出力値の合計から電池電圧を推定することを特徴とする。
【0015】
また、上記電池充電状態の推定手段において、さらに、前記起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段の出力値に基づいて推定された電池電圧と実際に測定された電池電圧との差に比例する成分とこの差の積分値に比例する成分とからなる前記SOC修正量を算出するSOC修正量算出手段を有することを特徴とする。
【0016】
また、上記電池充電状態の推定手段において、疑似SOC推定手段と起電力推定手段と電圧変動推定手段と動的電圧変動推定手段とは、各推定時に電池温度に応じた補正を行うことを特徴とする。
【0017】
また、上記電池充電状態の推定手段において、起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段とは、各推定時に前記推定されたSOCに応じた補正を行うことを特徴とする。
【0018】
また、上記電池充電状態の推定手段において、動的電圧変動推定手段は、フィードバック経路を有するニューラルネットワークにより構成されていることを特徴とする。
【0019】
また、電池劣化状態推定方法であって、電池の充放電電流と電池電圧とを測定し、この充放電電流の積算値から電池の充電状態(SOC)の推定値として疑似SOCを求め、疑似SOCにSOC修正量を加えたSOC推定値から電池の開放電圧Vocを推定し、電池の充放電電流の変化に基づいて電池電圧の動的変動分Vdynを推定し、開放電圧Vocと電池電圧の動的変動分Vdynとの和と電池電圧の測定値Vmesとの差Vrを以下の式により求め、
【数2】
この差Vrと充放電電流値とから最小2乗法により電池の内部抵抗を求めることを特徴とする。
【0020】
また、上記電池劣化状態推定方法において、最小2乗法は、重み付き最小2乗法であることを特徴とする。
【0021】
[発明を実施するための最良の形態]
以下、本発明の好適な実施の形態(以下、実施形態という)について、図面に基づいて説明する。
【0022】
実施形態1.
図1には、本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態1の構成のブロック図が示される。図1において、電池の充放電電流は電流検出手段10により検出される。また、そのときの電池電圧は電圧検出手段12により検出される。
【0023】
電流検出手段10により検出された充放電電流値は、疑似SOC推定手段14で積分され、あらかじめ求められていた電池のSOCの初期値に加算されてSOCの一応の値である疑似SOCが推定される。このSOCの初期値は、満充電時であれば100%となり、あるいは前回使用終了時のSOC推定値として与えることができる。このようにして求めた疑似SOCに基づき、起電力推定手段16により、その疑似SOCに対応する電池電圧を推定する。この起電力推定手段16によって推定される電池電圧は、電池の開放電圧の推定値Vocである。このような開放電圧Vocは、例えば、あらかじめSOCと開放電圧とのマップを電池毎に求めておき、疑似SOC推定手段14から与えられる疑似SOCに対応する開放電圧Vocとして推定することができる。
【0024】
また、電流検出手段10によって検出された電池の充放電電流値から、電池の内部抵抗による電圧変動が電圧変動推定手段18により推定される。この電圧変動推定手段18では、下に示す式により内部抵抗による電池電圧の変動を推定する。
【数3】
【0025】
ここでVrが電圧変動推定手段18によって推定される内部抵抗による電圧変動である。なお、電池の内部抵抗rは、あらかじめ電池毎に決定しておく。また、電流値Ibは、電流検出手段10によって検出された充放電電流値である。
【0026】
さらに、動的電圧変動推定手段20により、電池の充放電電流の変化に基づいた電池電圧の変動が推定される。動的電圧変動推定手段20では、下に示す式により電池の動的な電圧変動Vdynを推定する。
【数4】
【0027】
動的電圧変動推定手段20では、上記の状態方程式に基づいて、電池の過渡的な電圧の変動Vdynを推定する。この場合、係数マトリックスA,B,Cは各電池毎にその特性の測定からあらかじめ決定しておく。
【0028】
次に、上述した起電力推定手段16、電圧変動推定手段18、動的電圧変動推定手段20の出力値を加算器22で加算し、電池電圧の推定値である推定電圧Vestを求める。すなわち、
【数5】
となる。
【0029】
なお、以上に述べた疑似SOC推定手段14、起電力推定手段16、電圧変動推定手段18、動的電圧変動推定手段20、加算器22により、本発明に係る電池モデルが構成される。
【0030】
上述した電池モデルにより推定された電池の推定電圧Vestは、比較器24で、電圧検出手段12によって検出された実際の電池の測定電圧Vmesと比較され、その差がSOC修正量算出手段26に入力される。SOC修正量算出手段26では、下に示す式により、電池のSOCの推定値を算出する。
【数6】
【0031】
上式において、疑似SOC(SOCp)は疑似SOC推定手段14の出力値である。また、SOC修正量算出手段26では、上式の第2項及び第3項すなわち比較器24によって求められた推定電圧Vestと測定電圧Vmesとの差(Vmes−Vest)に比例する成分と、この差の積分値に比例する成分とを算出する。ここで、係数Kp,Kiはそれぞれあらかじめ電池特性から決定しておく。SOC修正量算出手段26によって算出された上記各成分は、上式に示されるように、加算器28により疑似SOC推定手段14の出力値SOCpに加算される。これにより電池のSOCの推定値を得ることができる。
【0032】
このように本実施形態においては、電池モデルを使用し、従来と同様の方法により求めた疑似SOCから電池の起電力を推定するとともに、電池電圧の内部抵抗による変動分と、充放電電流の変化による動的な電圧変動分とを推定し、これらの合計として電池の電圧を推定する。すなわち、電池モデルにより、疑似SOCとともに電池の状態の変動を考慮して電池電圧Vestを推定する。次に、この推定電圧Vestが実際に測定された電池の電圧Vmesと等しくなるように疑似SOCを修正して電池のSOCを推定している。したがって、単に充放電電流の積算のみならず、内部抵抗や電池の状態の変動を考慮したSOCの修正が行われるので、電池のSOCの推定精度を著しく向上することができる。
【0033】
なお、本実施形態では、推定電圧Vestと実際に測定された電池の電圧Vmesとが等しくなるように疑似SOCを修正していくので、仮に最初に与えられるSOCの初期値が大きな誤差を含んでいても、速やかに正確なSOCの推定値に収束することができる。
【0034】
図2には、図1に示された電池充電状態の推定手段によるSOCの推定動作のフローが示される。図2において、イグニッションスイッチがONとなった場合(S1)、電池が満充電であるか否か、あるいは前回使用終了時のSOC推定値等から電池の充電状態の一応の値として疑似SOCが疑似SOC推定手段14によってセットされる(S2)。
【0035】
次に、電流検出手段10及び電圧検出手段12により電池の充放電電流値Ibと電池の実際の電圧Vmesとが測定される(S3)。
【0036】
電流検出手段10により検出された充放電電流値Ibを積算することにより、疑似SOC推定手段14により疑似SOCの算出が行われる(S4)。この疑似SOC推定手段14により推定された疑似SOCから起電力推定手段16により電池の開放電圧Vocが推定される。また、電流検出手段10により検出された電池の充放電電流値Ibから電圧変動推定手段18により内部抵抗による電圧変動Vrが推定される。さらに、動的電圧変動推定手段20により電池の充放電電流の変化に基づく電圧変動分Vdynが推定される。これらの開放電圧Voc、内部抵抗による電圧変動分Vr、電池の充放電電流の変化に基づく電圧変動分Vdynの合計として電池の推定電圧Vestが算出される(S5)。
【0037】
次に、上述のようにして算出された推定電圧Vestと、電圧検出手段12によって実際に測定された電池の測定電圧Vmesとが、比較器24により比較される(S6)。この比較器24によって比較されたVmesとVestとの差に基づき、SOC修正量算出手段26により、疑似SOC推定手段14が推定した疑似SOCに対するSOC修正量が算出される(S7)。
【0038】
SOC修正量算出手段26によって算出されたSOC修正量を、疑似SOC推定手段14が推定した疑似SOCに、加算器28によって加算することにより疑似SOCの修正が行われ、SOCの推定値が算出される(S8)。
【0039】
次にイグニッションスイッチがOFFとなったか否かが確認され、イグニッションスイッチがOFFとなるまで上述したS3〜S8のステップが繰り返される(S9)。
【0040】
S9においてイグニッションスイッチがOFFとなった場合には、その時点での電池のSOCの推定値を不揮発性メモリに格納し、次回の疑似SOCの初期値として使用する(S10)。
【0041】
以上により本実施形態に係る電池充電状態の推定手段による電池のSOCの推定動作が終了する。
【0042】
実施形態2.
図3には、本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態2の構成のブロック図が示され、図1と同一要素には同一符号を付してその説明を省略する。図3において特徴的な点は、疑似SOC推定手段14、起電力推定手段16、電圧変動推定手段18、動的電圧変動推定手段20の各手段によりそれぞれの推定動作が行われる際に、電池温度Tbに応じた補正がなされることにある。すなわち、本実施形態においては、電池の温度を検出するための温度検出手段30が設けられており、この出力値がそれぞれ疑似SOC推定手段14、起電力推定手段16、電圧変動推定手段18、動的電圧変動推定手段20に入力されている。
【0043】
一般に、電池の特性は電池の温度によって変化するので、本実施形態のように、電池モデル内における各推定手段に電池温度Tbの情報を入力することにより、より高精度で電池のSOCを推定することができる。なお、温度検出手段30により検出された電池温度Tbにより、各推定手段でどのような補正を行うかは、電池特性に応じて予め決定しておく。
【0044】
実施形態3.
図4には、本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態3の構成のブロック図が示され、図1及び図3と同一要素には同一符号を付してその説明を省略する。
【0045】
図4において特徴的な点は、前述した電池モデルにおける各推定動作を行う際に、疑似SOCを修正して得たSOCの推定値に応じた補正を行う点にある。すなわち、SOC修正量算出手段26によって算出されたSOC修正量を、加算器28により、疑似SOC推定手段14が推定した疑似SOCに加えることにより電池のSOCを推定しているが、このSOCの推定値を起電力推定手段16、電圧変動推定手段18、動的電圧変動推定手段20のそれぞれに入力し、それぞれの推定動作を補正する。これにより、SOC変化による電池の特性変化を考慮することができ、より高精度で電池のSOCを推定することができる。なお、各推定手段でどのような補正を行うかは、実施形態2と同様に、電池特性に応じて予め決定しておけばよい。
【0046】
実施形態4.
図5には、本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態4に使用される動的電圧変動推定手段20の変形例が示される。なお、図5に示された構成以外の構成については、図1、図3、図4に示された実施形態1、2、3と同様である。
【0047】
図5において、動的電圧変動推定手段20は、ニューラルネットワークで構成されている。このニューラルネットワークは、入力層32、中間層34、出力層36により構成されており、入力層32の各ユニットは中間層34の全部または一部のユニットと結合し、中間層34の全部または一部のユニットが出力層36のユニットに結合されている。
【0048】
図5に示されたニューラルネットワークにおいて特徴的な点は、出力層36から入力層32へのフィードバック経路38を有するリカレント型である点にある。
【0049】
動的電圧変動推定手段20により推定される電池の動的な電圧変動Vdynを離散型で表すと、
【数7】
のようになる。上式で示されるように、動的な電圧変動Vdynは2つの時間ステップ[k]と[k+1]との間の関係で表される。したがって、これをニューラルネットワークで表す場合は上記リカレント型ニューラルネットワークとする必要がある。
【0050】
また、上式では、電圧変動Vdyn[k+1]は、Ib[k]、SOC[k]、Tb[k]、Vdyn[k]を変数とするある関数fで表されている。どのような関数になるかは、ニューラルネットワークの学習で決まる。
【0051】
このニューラルネットワークの入力層32には、ある時間ステップkにおけるフィードバック項Vdyn[k]と、電流検出手段10により検出された充放電電流値Ib[k]、SOC修正量算出手段26によって算出されたSOC修正量を加算器28で疑似SOCに加えることにより得たSOCの推定値SOC[k]、温度検出手段30により検出された電池温度Tb[k]が入力される。このような入力があると、所定の中間層34を介して出力層36から時間ステップ[k+1]の電圧変動Vdyn[k+1]が出力される。なお、図1に示された電池充電状態の推定手段に本実施形態のニューラルネットワークを使用する場合は、入力が充放電電流値Ib[k]のみとなり、図3に使用する場合には充放電電流値Ib[k]と電池温度Tb[k]となる。
【0052】
このような構成で、入力層32に電池内の化学反応に基づく非線形特性を含んだ教師データを与え、ニューラルネットワークの学習を行う。この学習により各ユニット間の結合の大きさが変化していき、電池の非線形な特性にも対応した結合状態を有するニューラルネットワークを得ることができる。すなわち、上述したように、動的な電圧変動Vdyn[k+1]は、ニューラルネットワークの各入力を変数とする関数fとなっているが、この関数の形式は単純な線形形式ではないので、電池の非線形な特性をより忠実に表現できる。
【0053】
このように、本実施形態では、電池内でも特に非線形要素の強い動的電圧変動推定手段20に、その非線形特性に十分対応できるリカレント型ニューラルネットワークを使用することにより、より正確な電池モデルを構成でき、正確な電池の充電状態の推定を行うことができる。
【0054】
実施形態5.
図7には、本発明に係る電池劣化状態推定方法を実施するための構成のブロック図が示される。前述したように、電池の劣化状態は内部抵抗の変化となってあらわれるので、内部抵抗を監視することによって電池の劣化状態を推定することができる。
【0055】
図7において、電流検出手段10により電池の充放電電流値Ibが測定され、電圧検出手段12により電池の電圧が測定される(Vmes)。電流検出手段10により検出された充放電電流値Ibは、疑似SOC推定手段14で積分され、あらかじめ求められていた電池のSOCの初期値に加算されてSOCの推定値である疑似SOCが推定される。このSOCの初期値としては、例えば電池の満充電時を100%として決定することができる。このようにして求めた疑似SOCに基づき、起電力推定手段16によりその疑似SOCに対応する電池電圧を推定する。この起電力推定手段16によって推定される電池電圧は、電池の開放電圧の推定値Vocである。このような開放電圧Vocは、例えば、あらかじめSOCと電池の開放電圧とのマップを電池毎に求めておき、疑似SOC推定手段14から与えられる疑似SOCに対応する開放電圧Vocとして推定することができる。
【0056】
また、電池の電圧は、充放電電流の変化によって動的に変動する。このような電池電圧の動的な変動分を動的電圧変動推定手段20により推定する。この動的電圧変動推定手段20では、下に示す式により電池の動的な電圧変動Vdynを推定する。
【数8】
【0057】
動的電圧変動推定手段20では、上記の状態方程式に基づいて、電池の過渡的な電圧の変動Vdynを推定する。この場合、係数マトリックスA,B,Cは各電池毎にその特性の測定からあらかじめ決定しておく。このように、本実施形態においては、電流検出手段10により検出した電池の充放電電流値Ibに基づき、疑似SOC推定手段14、起電力推定手段16、動的電圧変動推定手段20によって構成される電池モデルにより電池の開放電圧Voc及び動的な電圧の変動分Vdynを推定している。
【0058】
以上のように、電池モデルによって推定した電池の開放電圧Vocと電池電圧の動的変動分Vdynとを加算器40により加え、この値と、電圧検出手段12で検出した実際の電池電圧の測定値Vmesとの差Vrを減算器42で求める。すなわち、
【数9】
【0059】
このようにして求めた値Vrは、電池電圧の測定値VmesからそのときのSOCに対応する電池の起電力すなわち開放電圧Vocと充放電電流の変化に基づく電池電圧の動的変動分Vdynとを差し引いた値となっており、電池の内部抵抗に基づく電圧変動をあらわしている。したがって、この値Vrと、電流検出手段10で検出した電池の充放電電流値Ibとの関係を、例えば最小2乗法で求めることにより、その傾きとして電池の内部抵抗を求めることができる。電池劣化状態推定部44では、上述したような方法により電池の内部抵抗の推定を行っている。
【0060】
このように、本実施形態によれば、単に電池電圧の測定値Vmesと電池の充放電電流値Ibとの関係をプロットし、その傾きから内部抵抗を求めるのではなく、電池のSOCの変動や、充放電電流の変動に基づく電池電圧の変動分を除去し、内部抵抗に基づく電圧変動分のみを取り出して内部抵抗の推定を行っているので、高い精度で電池の内部抵抗を推定することができる。これにより電池の劣化状態を正確に把握することができる。また、電池の内部抵抗の変化を推定することにより、電池の劣化状態のみならず電池の短絡や断線等の異常の検出も行うことができる。
【0061】
なお、通常の最小2乗法では、過去の電流値すべての和を計算し保持する必要があるので、計算処理時に大量のメモリを必要とするという問題がある。このため、指数重み(忘れ項ρ:0<ρ<1)を導入した重み付き最小2乗法を採用するのが好適である。これを離散型の式であらわすと以下のようになる。
【数10】
【0062】
なお、上式においては、電流検出手段10で検出した電池の充放電電流をIbではなくIとして表現している。
【0063】
図8には、本実施形態に係る電池劣化状態推定方法の工程のフローが示される。図8において、イグニッションスイッチがONとなったか否かが確認され(S1)、ONになったところで疑似SOC推定手段14でSOCの初期値がセットされる(S2)。
【0064】
次に電流検出手段10及び電圧検出手段12により電池の充放電電流値Ibと電圧Vmesとが測定される(S3)。
【0065】
疑似SOC推定手段14では、充放電電流値Ibを積算し、S2でセットしたSOCの初期値に加算して疑似SOCを算出する(S4)。この疑似SOCにより、起電力推定手段16が電池の開放電圧Vocを算出する。また、充放電電流の変化に基づいて動的電圧変動推定手段20が電池電圧の動的変動分Vdynを算出する(S5)。
【0066】
S5で求めたVocとVdyn及び電圧検出手段12で測定した電池電圧の測定値Vmesとから前述した式(3)に基づいてVrを算出する(S6)。このVr及び電流検出手段10で検出した充放電電流値Ibとから、上述した式(4)に基づいて電池の内部抵抗Rを算出する(S7)。
【0067】
次に、S7で求めた内部抵抗Rが所定の値Rrefを超えていないか否かが確認される(S8)。電池の内部抵抗RがRrefより大きくなった場合には、電池の劣化が進んだりあるいはなんらかの故障が発生したと考えられるので、バッテリ異常モードとなり、所定の手段によりアラームを出す(S9)。
【0068】
S8において電池の内部抵抗RがRrefより小さい場合あるいはS9においてバッテリ異常モードとなった後、イグニッションスイッチがOFFであるか否かが確認される(S10)。S10においてイグニッションスイッチがOFFでない場合にはS3〜S9のステップが繰り返される。また、イグニッションスイッチがOFFとなった場合には電池劣化状態の推定動作を終了する。
【0069】
図9には、以上のようにして推定した電池の内部抵抗R及び電池の開放電圧Voc及び電池電圧の動的変動分Vdynを使用して電池のSOCを推定する手段の構成のブロック図が示されており、図7と同一要素には同一符号を付してその説明は省略する。
【0070】
図9において、電池劣化状態推定部44によって推定した電池の内部抵抗Rにより、電池の製造時等に測定してあらかじめ与えられていた電池の内部抵抗の値を修正する。これにより、電池モデルにおける電池の内部抵抗の値を常に正しい値に維持することができる。このような電池の内部抵抗Rの値と、電流検出手段10によって検出された電池の充放電電流値Ibとから、電池の内部抵抗による電圧変動が電圧変動推定手段18により推定される。この電圧変動推定手段18では、下に示す式により内部抵抗Rによる電池電圧の変動を推定する。
【数11】
【0071】
ここでVRが電圧変動推定手段18によって推定される、内部抵抗Rによる電圧変動である。また、電流値Ibは電流検出手段10によって検出された充放電電流値である。
【0072】
次に、上述した起電力推定手段16、動的電圧変動推定手段20、電圧変動推定手段18の各出力値を加算器22で加算し、電池電圧の推定値である推定電圧Vestを求める。すなわち、
【数12】
となる。
【0073】
なお、疑似SOC推定手段14、起電力推定手段16、動的電圧変動推定手段20、電圧変動推定手段18、加算器22により、実際の電池をモデル化した電池モデルが構成される。
【0074】
以上のようにして推定された電池の推定電圧Vestは、比較器24で、電圧検出手段12によって検出された実際の電池の測定電圧Vmesと比較され、その差がSOC修正量算出手段26に入力される。SOC修正量算出手段26では、測定電圧Vmesと推定電圧Vestとが等しくなるように電池のSOCの修正量を算出する。これにより、下に示す式により電池のSOCの推定値が算出される。
【数13】
【0075】
上式において、疑似SOC(SOCp)は疑似SOC推定手段14の出力値である。また、SOC修正量算出手段26では、上式の第2項及び第3項すなわち比較器24によって求められた推定電圧Vestと測定電圧Vmesとの差(Vmes−Vest)に比例する成分と、この差の積分値に比例する成分とを算出する。ここで、係数Kp,Kiはそれぞれあらかじめ電池特性から決定しておく。SOC修正量算出手段26によって算出された上記各成分は、上式に示されるように、加算器28により疑似SOC推定手段14の出力値SOCpに加算される。これにより電池のSOCの推定値を得ることができる。
【0076】
このように本実施形態においては、電池モデルを使用し、疑似SOCから電池の起電力を推定するとともに、電池電圧の内部抵抗による変動分と、充放電電流の変化による動的な電圧変動分とを推定し、これらの合計として電池の電圧を推定する。すなわち、電池モデルにより、疑似SOCとともに電池の状態の変動を考慮して電池電圧Vestを推定する。次に、この推定電圧Vestが実際に測定された電池の電圧Vmesと等しくなるように疑似SOCを修正して電池のSOCを推定している。したがって、単に充放電電流の積算のみならず、内部抵抗や電池の状態の変動を考慮したSOCの修正が行われるので、電池のSOCの推定精度を著しく向上することができる。また、この際に使用される電池の内部抵抗Rは、電池劣化状態推定部により補正された値が使用されるので、さらにSOCの推定精度を向上することができる。
【0077】
[産業上の利用可能性]
以上説明したように、本発明によれば、電池のSOCを推定する際に、電池の充放電電流の変化等の動的な電池状態の変動を考慮して推定を行うので、ハイブリッド車のように充放電が短い周期で切り替わり、繰り返されるような使用条件下でも、高い精度でSOCの推定を行うことが可能となる。
【0078】
また、特に非線形要素の強い動的電圧変動推定手段をリカレント型ニューラルネットワークで構成すれば、より正確な電池の充電状態の推定を行うことができる。
【0079】
また、電池電圧の測定値から、SOCの変動に基づく起電力の変動分と充放電電流の変化に基づく電池電圧の動的変動分とを除いて、内部抵抗に基づく電圧変動分のみを求め、これから内部抵抗を推定するので、電池の内部抵抗を精度よく推定することができる。この結果、電池の劣化状態を正確に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態1の構成のブロック図である。
【図2】図1に示された電池充電状態の推定手段による電池のSOCの推定動作のフローを示す図である。
【図3】本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態2の構成のブロック図である。
【図4】本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態3の構成のブロック図である。
【図5】本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態4に使用される動的電圧変動推定手段の変形例を示す図である。
【図6】電池における電流と電圧の変化の関係を示す図である。
【図7】本発明に係る電池劣化状態推定方法を実施するための構成のブロック図である。
【図8】本発明に係る電池劣化状態推定方法の工程のフロー図である。
【図9】本発明に係る電池劣化状態推定方法により推定した内部抵抗を使用して電池のSOCを推定する構成のブロック図である。
【図10】電池の電圧−電流の関係を示す図である。
【符号の説明】
10 電流検出手段、14 疑似SOC推定手段、16 起電力推定手段、18 電圧変動推定手段、20 動的電圧変動推定手段、22,28 加算器、24 比較器、26 SOC修正量算出手段。
Claims (7)
- 電池の充電状態(SOC)の一応の値として疑似SOCを求め、この疑似SOCとともに電池の状態の変動を考慮して電池電圧を推定する電池モデルを有し、前記推定された電池電圧と実際に測定された電池電圧とが等しくなるように前記疑似SOCを修正して実際のSOCを推定する電池充電状態の推定手段であって、
前記電池モデルは、
電池の充放電電流と電池のSOCの初期値とから前記疑似SOCを求める疑似SOC推定手段と、
前記疑似SOC推定手段から出力される前記疑似SOCにSOC修正量を加えたSOC推定値に基づき開放電圧を推定する起電力推定手段と、
内部抵抗による電池電圧の変動を推定する電圧変動推定手段と、
電池の充放電電流の変化に基づいて電池電圧の変動を推定する動的電圧変動推定手段と、
を有し、前記起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段との出力値の合計から電池電圧を推定することを特徴とする電池充電状態の推定手段。 - 請求項1記載の電池充電状態の推定手段において、さらに、前記起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段の出力値に基づいて推定された電池電圧と実際に測定された電池電圧との差に比例する成分とこの差の積分値に比例する成分とからなる前記SOC修正量を算出するSOC修正量算出手段を有することを特徴とする電池充電状態の推定手段。
- 請求項1記載の電池充電状態の推定手段において、前記疑似SOC推定手段と前記起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段とは、各推定時に電池温度に応じた補正を行うことを特徴とする電池充電状態の推定手段。
- 請求項1から3のいずれか1項記載の電池充電状態の推定手段において、前記起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段とは、各推定時に前記推定されたSOCに応じた補正を行うことを特徴とする電池充電状態の推定手段。
- 請求項1から4のいずれか一項記載の電池充電状態の推定手段において、前記動的電圧変動推定手段は、フィードバック経路を有するニューラルネットワークにより構成されていることを特徴とする電池充電状態の推定手段。
- 電池の充放電電流と電池電圧とを測定し、
前記充放電電流の積算値から電池の充電状態(SOC)の推定値として疑似SOCを求め、
前記疑似SOCにSOC修正量を加えたSOC推定値から電池の開放電圧Vocを推定し、
電池の充放電電流の変化に基づいて電池電圧の動的変動分Vdynを推定し、
前記開放電圧Vocと電池電圧の動的変動分Vdynとの和と前記電池電圧の測定値Vmesとの差Vrを以下の式により求め、
Vr=Vmes−(Voc+Vdyn)
この差Vrと充放電電流値とから最小2乗法により電池の内部抵抗を求め、所定値との比較により劣化状態を推定することを特徴とする電池劣化状態推定方法。 - 請求項6記載の電池劣化状態推定方法において、前記最小2乗法は、重み付き最小2乗法であることを特徴とする電池劣化状態推定方法。
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