JP4638251B2 - バッテリの管理装置 - Google Patents

Description

本発明は、バッテリの劣化に伴うインピーダンスの変化を把握してバッテリ管理に反映させるバッテリの管理装置に関する。

近年、自動車等の車両においては、ガソリン等を燃料とするエンジンを動力源とするものに対し、低公害、省資源の促進を目的として、バッテリからの電力によって駆動力を発生するモータをエンジンに加えて搭載し、エンジンとモータとを併用するハイブリッド車が開発されている。このようなハイブリッド車では、バッテリ状態を正確に把握して管理することが重要であり、バッテリの電圧、電流、温度といった基本的なパラメータに加えて、残存容量等を算出するようにしているが、残存容量はバッテリの劣化によって変化するため、長期間に渡って精度を維持することは困難である。

これに対処するに、例えば、特許文献１には、電気自動車の車両停止時の電池電圧から求めた開放電圧により停止時残存容量を求めると共に、電池の放電電流の積算値に基づいて放電電気容量を検出し、この放電電気容量と停止時残存容量とから満充電容量を算出し、この満充電容量と公称の満充電容量とから劣化度を算出し、この劣化度を考慮した残存容量を検出する技術が開示されている。
特開平６−２４２１９３号公報

しかしながら、特許文献１に開示の技術では、車両停止時の電池電圧から開放電圧を求めているが、バッテリの劣化時には内部インピーダンスが増大して開放電圧が変化する点が考慮されておらず、また、電気自動車においては、モータが停止していてもインバータ等の負荷には電流が流れていることから、必ずしも正確な開放電圧を検出できるとは限らない。すなわち、特許文献１に開示の技術では、適用範囲が限定されてしまい、広範な搭載条件に適応してバッテリの状態を管理するには、不十分である。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、バッテリのインピーダンスの変化を正確に把握し、バッテリ管理に反映させることのできるバッテリの管理装置を提供することを目的としている。

上記目的を達成するため、本発明によるバッテリの管理装置は、バッテリのインピーダンスの変化を把握してバッテリ管理に反映させるバッテリの管理装置であって、上記バッテリの電流変化量及び温度が設定範囲内にあるとき、上記バッテリの端子電圧と開放電圧と電流とインピーダンスとのそれぞれの時間変化量をパラメータとして上記バッテリのインピーダンスを算出するインピーダンス算出手段と、上記インピーダンス算出手段で算出したインピーダンスと、予め上記バッテリの初期状態で求めたインピーダンス初期値とを比較し、上記バッテリの劣化度に応じたインピーダンスの補正値を求めるインピーダンス補正値算出手段とを備えたことを特徴とする。

その際、インピーダンスの補正値は、算出したインピーダンスとインピーダンス初期値との比を加重平均した値に基づいて求めることができる。このインピーダンスの補正値は、処理終了時に学習値として保存し、保存した学習値を補正値として用いることが望ましい。

また、バッテリのインピーダンスは、バッテリの電流変化量と温度とに基づいて領域を設定し、設定した各領域毎に算出しても良く、領域毎のインピーダンスとインピーダンス初期値との比を加重平均した値に基づいて、補正値を求めても良い。この領域毎の加重平均値は、処理終了時に平均して、その平均値を学習値として保存することが望ましく、平均値を求めるときには、インピーダンスの算出回数が設定値以下の領域の補正値を除外することが望ましい。

インピーダンスの補正値は、バッテリの残存容量を算出する際に用いることができ、予め保有するテーブルから読出した電流容量やインピーダンスを補正し、補正後の電流容量、補正後のインピーダンスから推定した開放電圧に基づいて、高精度にバッテリの残存容量を算出することができる。

このとき、補正後の電流容量とバッテリの充放電電流の積算値とに基づく第１の残存容量と、補正後のインピーダンスを用いて推定した開放電圧に基づく第２の残存容量とを、バッテリの使用状況に応じて設定したウェイトを用いて重み付け合成して最終的な残存容量を算出することにより、電流積算による残存容量と開放電圧に基づく残存容量との双方の利点を生かした均一な精度の残量容量を得ることができる。

本発明によるバッテリの管理装置は、バッテリのインピーダンスの変化を正確に把握することができ、バッテリの残存容量や劣化度等の管理に反映させることができる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１〜図１１は本発明の実施の一形態に係り、図１はバッテリ管理装置の構成図、図２はバッテリ残存容量の推定アルゴリズムを示すブロック図、図３はバッテリ温度をパラメータとする電流容量テーブルの説明図、図４はインピーダンス補正係数学習値をパラメータとする電流容量補正係数テーブルの説明図、図５はバッテリ温度とインピーダンス補正係数学習値とをパラメータとする電流容量テーブルの説明図、図６は等価回路モデルを示す回路図、図７はインピーダンステーブルの説明図、図８は残存容量テーブルの説明図、図９はウェイトテーブルの説明図、図１０はインピーダンス算出処理を示すフローチャート、図１１はインピーダンスの学習状態を示す説明図である。

図１に示すバッテリ管理装置１は、例えば、エンジンのみ動力源とする自動車、エンジンとモータとを併用するハイブリッド自動車、モータのみを動力源とする電気自動車等にオンボードの装置として搭載されるものであり、オンボードで把握したバッテリ１０の状態を、バッテリ１０の冷却や充電の制御、異常検出及び異常検出時の保護動作等に反映させる。本形態においては、バッテリ管理装置１は、主として、バッテリ１０の充電状態(State of charge;SOC）で示される残存容量ＳＯＣを演算・推定する残存容量推定部２０、バッテリ１０の劣化状態を推定する劣化推定部３０を備えて構成されている。

尚、以下では、バッテリ１０として、リチウムイオン二次電池を例に取り、複数のセルを封止した電池パックを複数個直列に接続して構成されるものとするが、その他の二次電池やキャパシタ等にも適用可能である。

残存容量推定部２０と劣化推定部３０とは、マイクロコンピュータを中心として構成される単一の装置の各機能部として、或いは、それぞれ、マイクロコンピュータを中心として構成される個別の装置として形成され、バッテリ１０の劣化に伴うインピーダンスの増加割合をオンボードで学習し、バッテリ管理に反映させる。

すなわち、バッテリのインピーダンスＺは、基本的に、以下の（１）式に示すように、バッテリ１０の端子電圧Ｖ、開放電圧Ｖｏ、バッテリ電流Ｉの関係で表現することができる。但し、バッテリ電流Ｉは放電側を＋とする。
Ｖ＝Ｖｏ−Ｉ×Ｚ…（１）

（１）式を時間微分すると、以下の（２）式が得られ、（２）式から導かれる（３）式に示すように、開放電圧Ｖｏの時間微分値、端子電圧Ｖの時間微分値、電流Ｉの時間微分値、インピーダンスＺの時間微分値からインピーダンスＺを算出することができる。
ｄＶ/ｄｔ＝ｄＶｏ/ｄｔ−（ｄＩ/ｄｔ×Ｚ＋ｄＺ/ｄｔ×Ｉ）…（２）
Ｚ＝（ｄＶｏ/ｄｔ−ｄＶ/ｄｔ−ｄＺ/ｄｔ×Ｉ）／ｄＩ/ｄｔ…（３）

（３）式における開放電圧Ｖｏの時間微分値、端子電圧Ｖの時間微分値、電流Ｉの時間微分値、インピーダンスＺの時間微分値を、離散化した時間差分として求め、それぞれ、開放電圧時間変化量ＤＶＯＣ、端子電圧時間変化量ＤＶＢ、電流時間変化量ＤＩＢ、インピーダンス時間変化量ＤＺとすると、（３）式は、以下の（４）式で表現することができる。
Ｚｎ＝（ＤＶＯＣ−ＤＶＢ−ＤＺ×Ｉ）／ＤＩＢ…（４）

劣化推定部３０は、バッテリ１０の温度Ｔ及び電流時間変化量ＤＩＢが設定範囲内（例えば、温度Ｔ：３０〜４０°Ｃ、電流時間変化量ＤＩＢ：４０〜６０Ａ／ｓ）にある条件が成立したとき、インピーダンス算出手段としての制御を開始する。このインピーダンス算出制御においては、バッテリ１０の端子電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔ、残存容量推定部２０で算出した残存容量ＳＯＣ及び残存容量算出時に用いたインピーダンス（以下に説明する補正後インピーダンス）Ｚｃを用いて、各時間変化量ＤＶＯＣ，ＤＶＢ，ＤＩＢ，ＤＺを求め、（４）式に従ってインピーダンスＺｎを算出する。

（４）式で算出したインピーダンスＺｎは、インピーダンス補正値算出手段としての機能により、バッテリが初期状態（劣化していない状態）のときに、上述のインピーダンス算出条件と同じ条件で求めて予め記憶させてあるインピーダンス初期値Ｚｉと比較され、バッテリの劣化に応じたインピーダンスの増加割合を示す補正値としてのインピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌが算出される。

具体的には、以下の（５）式で示すように、算出したインピーダンスＺｎとインピーダンス初期値Ｚｉとのインピーダンス比Ｋｒｚを求め、このインピーダンス比Ｋｒｚから、以下の（６）式に示すように、加重平均値Ｋｒｃを算出する。そして、バッテリ管理装置１の処理を終了するシステム全体の終了時に、加重平均値Ｋｒｃの値をインピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌとしてメモリに格納することにより、バッテリの劣化に応じたインピーダンスの補正値として利用する。
Ｋｒｚ＝Ｚｎ／Ｚｉ…（５）
但し、Ｋｒｚ＞１
Ｋｒｃ＝（１−ａ）×Ｋｒｃ＋ａ・Ｋｒｚ…（６）
但し、ａ：加重平均の重み（０＜ａ＜１；例えば、ａ＝１／２５６）
尚、加重平均値Ｋｒｃの初期値は、インピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌとし、インピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌの初期値は１とする。

この場合、インピーダンスの算出を、電流時間変化量ＤＩＢ、温度Ｔに基づいて設定した複数の領域毎に実施するようにしても良い。この領域毎のインピーダンス算出制御は、上述のインピーダンス算出条件を細分化して補正の機会を増やし、バッテリの劣化状態をより精度高く把握するものであり、バッテリ温度Ｔ及び電流時間変化量ＤＩＢが上述の設定範囲内にあるとき、この設定範囲内で、温度Ｔの領域、或いは電流時間変化量ＤＩＢの領域を細分化して設定し、設定した領域毎にインピーダンス算出を実施する。

具体的には、インピーダンスを算出する領域数をｊ（ｊ＝１〜ｎ）とすると、各領域毎に、バッテリ電流Ｉ、開放電圧時間変化量ＤＶＯＣ、端子電圧時間変化量ＤＶＢ、電流時間変化量ＤＩＢ、インピーダンス時間変化量ＤＺを求め、（４）式を各領域に適用した以下の（４’）式により、領域毎のインピーダンスＺｎｊを算出する。
Ｚｎｊ＝（ＤＶＯＣ−ＤＶＢ−ＤＺ×Ｉ）／ＤＩＢ…（４’）

更に、以下の（５’）式に示すように、インピーダンスＺｎｊとインピーダンス初期値Ｚｉとのインピーダンス比Ｋｒｚｊを算出した後、以下の（６’）式に示すように、領域毎にインピーダンス比Ｋｒｚｊの加重平均値Ｋｒｃを算出する。尚、加重平均値Ｋｒｃの初期値は、インピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌとし、インピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌの初期値は１とする。
Ｋｒｚｊ＝Ｚｎｊ／Ｚｉ…（５’）
但し、Ｋｒｚｊ＞１
Ｋｒｃｊ＝（１−ａ）×Ｋｒｃｊ＋ａ・Ｋｒｚｊ…（６’）
但し、ａ：加重平均の重み（０＜ａ＜１；例えば、ａ＝１／２５６）

そして、システム終了時に、以下の（７）式に示すように、領域毎の加重平均値Ｋｒｃｊ（ｊ＝１，２，…，ｎ）の平均値Ｋｒｃｌを算出し、この平均値Ｋｒｃｌをインピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌとしてメモリに格納する。但し、平均値Ｋｒｃｌの算出に際しては、システム起動時からシステム終了時まで領域毎にインピーダンス算出回数をカウントし、設定回数に達していない領域は、平均値の算出から除外するようにしても良い。
Ｋｒｃｌ＝ΣＫｒｃｊ／ｎ…（７）

以上の処理で算出されたインピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌは、劣化推定部３０から残存容量推定部２０にフィードバックされる。残存容量推定部２０では、以下の（８）式に示すように、インピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌに基づいてインピーダンス初期値Ｚｉを補正し、補正後インピーダンスＺｃを求める。そして、このインピーダンスの変化を反映した補正後インピーダンスＺｃと、バッテリ１０の基本パラメータである端子電圧Ｖと電流Ｉと温度Ｔとを用いて、残存容量ＳＯＣを高精度に推定する。
Ｚｃ＝Ｚｉ×Ｋｒｌ…（８）

周知のように、バッテリの残存容量ＳＯＣは、充放電電流の積算値や、インピーダンスから求めた開放電圧Ｖｏに基づいて算出することができるが、バッテリが劣化するとインピーダンスが増大するため、バッテリの劣化時には残存容量の推定精度が悪化する。従って、インピーダンスの変化を算出して残存容量の推定に反映させることにより、バッテリの劣化時にも残存容量の算出精度を高精度に維持することができる。

本形態における残存容量は、図２に示す推定アルゴリズムに従って算出される。この推定アルゴリズムでは、バッテリ１０で測定可能なパラメータ、すなわち、端子電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔを用い、所定時間ｔ毎に、第１の残存容量算出手段としての機能により、電流積算に基づく第１の残存容量としての残存容量ＳＯＣｃ(t)を算出すると共に、第２の残存容量算出手段としての機能により、バッテリ開放電圧Ｖｏの推定値に基づく第２の残存容量としての残存容量ＳＯＣｖ(t)を並行して算出し、第３の残存容量算出手段としての機能により、それぞれを重み付けして合成した残存容量ＳＯＣ(t)を、バッテリ１０の残存容量としている。

電流Ｉの積算による残存容量ＳＯＣｃと、開放電圧Ｖｏの推定による残存容量ＳＯＣｖとは、それぞれに一長一短があり、電流積算による残存容量ＳＯＣｃは、誤差が累積し易く、特に高負荷継続時の誤差が大きい反面、突入電流等の負荷変動に強い。一方、開放電圧推定による残存容量ＳＯＣｖは、通常の使用時において、略正確な値を求めることが可能であるが、負荷が短時間で大きく変動したときに値が振動する可能性がある。

従って、本ＳＯＣ推定アルゴリズムでは、電流Ｉを積算して求めた残存容量ＳＯＣｃ(t)と、バッテリ開放電圧Ｖｏの推定値から求めた残存容量ＳＯＣｖ(t)とを、バッテリ１０の使用状況に応じて随時変化させるウェイト（重み係数）ｗにより重み付けして合成することにより、残存容量ＳＯＣｃ(t)，ＳＯＣｖ(t)双方の欠点を打消して互いの利点を最大限に引き出すようにしている。ウェイトｗは、ｗ＝０〜１の間で変化させ、合成後の最終的な残存容量ＳＯＣ(t)は、以下の（９）式で与えられる。
ＳＯＣ(t)＝ｗ・ＳＯＣｃ(t)＋(１−ｗ)・ＳＯＣｖ(t)…（９）

ウェイトｗは、現在のバッテリの使用状況を的確に表すことのできるパラメータを用いて決定する必要があり、そのパラメータとしては、単位時間当たりの電流の変化率や残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖの間の偏差等を用いることが可能である。単位時間当たりの電流変化率は、バッテリの負荷変動を直接的に反映しているが、単なる電流変化率では、スパイク的に発生する電流の急激な変化の影響を受けてしまう。

従って、本形態においては、瞬間的に発生する電流の変化の影響を防止するため、所定のサンプリング数の単純平均、移動平均、加重平均等の処理を施した電流変化率を用いるようにしており、特に、電流の遅れを考慮した場合、バッテリの充放電状態の変化に対して、過去の履歴を過剰となることなく適切に反映することのできる移動平均を用いてウェイトｗを決定するようにしている。

この電流Ｉの移動平均値に基づいてウェイトｗを決定することにより、電流Ｉの移動平均値が大きいときには、電流積算のウェイトを高くして開放電圧推定のウェイトを下げ、負荷変動の影響を電流積算によって正確に反映すると共に、開放電圧推定時の振動を防止することができる。逆に、電流Ｉの移動平均値が小さいときには、電流積算のウェイトを下げ、開放電圧推定のウェイトを高くすることにより、電流積算時の誤差の累積による影響を回避し、開放電圧の推定により正確な残存容量を算出することができる。

すなわち、電流Ｉの移動平均は、電流の高周波成分に対するローパスフィルタとなり、この移動平均のフィルタリングにより、走行中の負荷変動で発生する電流のスパイク成分を、遅れ成分を助長することなく除去することができる。これにより、バッテリ状態をより的確に把握することができ、残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖ双方の欠点を打消して互いの利点を最大限に引き出し、残存容量の推定精度を大幅に向上することができる。

更に、本ＳＯＣ推定アルゴリズムの特徴として、電池理論に基づいてバッテリ内部状況を電気化学的に把握し、バッテリ開放電圧Ｖｏに基づく残存容量ＳＯＣｖの演算精度の向上を図っている。次に、本推定アルゴリズムによる残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖの演算について詳述する。

先ず、電流積算による残存容量ＳＯＣｃは、以下の（１０）式に示すように、ウェイトｗを用いて合成した残存容量ＳＯＣをベース値として、所定時間毎に電流Ｉを積算して求められる。
ＳＯＣｃ(t)＝ＳＯＣ(t-1)−∫[(１００ηＩ／Ａｈ)＋ＳD]ｄｔ／３６００…（１０）
但し、η ：電流効率
Ａｈ：電流容量（温度による変数）
ＳD ：自己放電率

（１０）式における電流効率η及び自己放電率ＳDは、それぞれ定数と見なすことができるが（例えば、η＝１、ＳD＝０）、電流容量Ａｈは、温度に依存して変化する。従って、この電流積算による残存容量ＳＯＣｃの算出に際しては、温度によるセル容量の変動を関数化して算出した電流容量Ａｈを用いている。

図３は、温度Ｔをパラメータとして、所定の基準とする定格容量（例えば、所定セル数を基準単位とした場合の定格電流容量）に対する容量比Ａｈ’を格納した電流容量テーブルの例を示すものであり、常温（２５°Ｃ）における容量比Ａｈ’（＝１．００）に対し、低温になる程、電流容量が減少するため、容量比Ａｈ’の値が大きくなる。この電流容量テーブルから参照した容量比Ａｈ’を用い、計測対象毎の温度Ｔにおける電流容量Ａｈを算出することができる。

この場合、厳密には、バッテリの電流容量は、劣化等によりバッテリの内部インピーダンスが増加すると、減少する。従って、インピーダンス増加割合に応じて電流容量を補正するための電流容量補正係数ＫＡを導入し、この電流容量補正係数ＫＡを用いて図３に示す電流容量テーブルから算出した電流容量Ａｈを補正することが望ましい（Ａｈ＝Ａｈ×ＫＡ）。

電流容量補正係数ＫＡは、インピーダンス増加割合を示すインピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌを用いて決定することができ、図４に示すように、インピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌをパラメータとして電流容量補正係数ＫＡを格納した電流容量補正係数テーブルを用いる。この電流容量補正係数テーブルは、バッテリ新品時のＫｒｌ＝１を基準として（ＫＡ＝１）、インピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌが大きくなる程（バッテリの内部インピーダンスが増加する程）、電流容量補正係数ＫＡが減少する特性を有している。

更に、図３に示す電流容量テーブル及び図４に示す電流容量補正係数テーブルは、１つのテーブルに統合し、バッテリ温度Ｔとインピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌとをパラメータとする電流容量テーブルを用いて電流容量Ａｈを算出するようにしても良い。図５に示す電流容量テーブルは、図３の電流容量テーブルの特性を基準（Ｋｒｌ＝１）として、インピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌをパラメータとする特性を追加したものであり、同じ温度では、インピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌの値が大きくなる程、容量比Ａｈ’が大きくなり、電流容量が減少する。

以上のように、（１０）式に基づいて電流積算による残存容量ＳＯＣｃ(t)を算出する際に、バッテリのインピーダンス増加割合に応じて電流容量を補正することにより、電流積算誤差を抑制することができ、正確な残存容量ＳＯＣｃを得ることができる。

また、（１０）式による残存容量ＳＯＣｃ(t)の演算は、具体的には離散時間処理によって実行され、１演算周期前の合成残存容量ＳＯＣ(t-1)を、電流積算のベース値として入力している（図２のブロック図における遅延演算子Ｚ^-1）。従って、誤差が累積したり、発散することがなく、万一、初期値が真値と大きく異なっていても、所定の時間経過後（例えば、数分後）には、真値に収束させることができる。

一方、開放電圧Ｖｏの推定に基づく残存容量ＳＯＣｖを求めるには、先ず、バッテリ１０の劣化度合いに応じたインピーダンスを求め、このインピーダンスを用いて開放電圧Ｖｏの推定値を求める。バッテリの劣化度合いに応じたインピーダンスは、インピーダンス初期値Ｚｉをインピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌで補正した補正後インピーダンスＺｃ（（８）式参照）として求めることができる。そして、この補正後インピーダンスＺｃと実測した端子電圧Ｖと電流Ｉとを上述の（１）式に適用し、以下の（１’）式により、開放電圧Ｖｏの推定値を求める。
Ｖｏ＝Ｉ×Ｚｃ＋Ｖ…（１’）

すなわち、長期間の使用を考慮した場合、バッテリ１０が初期状態（劣化していない状態）で求めたインピーダンスを用いて開放電圧を推定すると、推定誤差が大きくなり、開放電圧に基づく残存容量の精度が低下する。従って、インピーダンス変化の学習結果を反映した補正後インピーダンスＺｃを用いて開放電圧Ｖｏを求めることにより、バッテリ１０が劣化しても残存容量ＳＯＣの推定精度を高精度に維持することができる。

開放電圧Ｖｏを求める際の補正後インピーダンスＺｃは、図６に示す等価回路モデルを用いて作成したインピーダンステーブルに格納されているテーブル値Ｚをインピーダンス初期値Ｚｉとして適用し、このテーブル値Ｚをインピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌで補正して求める。

図６に示す等価回路は、抵抗分Ｒ１〜Ｒ３、容量分Ｃ１，ＣＰＥ１，ＣＰＥ２（但し、ＣＰＥ１，ＣＰＥ２は二重層容量分）の各パラメータを、直列及び並列に組合わせた等価回路モデルであり、交流インピーダンス法における周知のCole-Coleプロットをカーブフィッティングすることにより、各パラメータを決定する。

これらのパラメータから求められるインピーダンスは、バッテリの温度や電気化学的な反応速度、充放電電流の周波数成分によって大きく変化する。従って、インピーダンスを決定するパラメータとして、前述の単位時間当たりの電流Ｉの移動平均値を周波数成分の置き換えとして採用し、電流Ｉの移動平均値と温度Ｔとを条件とするインピーダンス測定を行ってデータを蓄積した後、温度Ｔと単位時間当たりの電流Ｉの移動平均値とに基づいてインピーダンスのテーブルを作成する。

尚、電流Ｉの移動平均値は、例えば、電流Ｉのサンプリングを０．１ｓｅｃ毎、電流積算の演算周期を０．５ｓｅｃ毎とした場合、５個のデータを移動平均して求められる。前述したように、電流Ｉの移動平均値は、ウェイトｗを決定するパラメータとしても用いられ、ウェイトｗ、インピーダンスＺの演算を容易としているが、詳細には、低温になる程、バッテリの内部インピーダンスが増加して電流変化率が小さくなるため、ウェイトｗ、インピーダンスＺは、直接的には、電流Ｉの移動平均値を温度補正した補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔを用いて決定する。

図７は、電流変化率ΔＩ／Δｔ（単位時間当たりの電流Ｉの移動平均値）を温度補正した補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔと温度Ｔとをパラメータとして、インピーダンスＺを格納したインピーダンステーブルの例を示すものであり、概略的には、補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔが同じ場合には、温度Ｔが低くなる程、インピーダンスＺが増加し、同じ温度では、補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔが小さくなる程、インピーダンスＺが増加する傾向を有している。

尚、図７及び後述する図８に示すテーブルにおいては、通常の条件下で使用される範囲のデータを示し、他の範囲のデータは記載を省略してある。

開放電圧Ｖｏの推定後は、バッテリ内の電気化学的な関係に基づいて残存容量ＳＯＣｖを演算する。具体的には、平衡状態での電極電位とイオンの活量との関係を記述した周知のネルンストの式を適用し、開放電圧Ｖｏと残存容量ＳＯＣｖとの関係を表すと、以下の（１１）式を得ることができる。
Ｖｏ＝Ｅ＋[(Ｒｇ・Ｔ／Ｎｅ・Ｆ)×ｌｎＳＯＣｖ／(１００−ＳＯＣｖ)]＋Ｙ…（１１）
但し、Ｅ ：標準電極電位（例えば、リチウムイオン電池では、Ｅ＝３．７４５）
Ｒｇ：気体定数（８．３１４Ｊ／ｍｏｌ−Ｋ）
Ｔ ：温度（絶対温度Ｋ）
Ｎｅ：イオン価数（本形態のリチウムイオン電池では、Ｎｅ＝１）
Ｆ ：ファラデー定数（９６４８５Ｃ／ｍｏｌ）

尚、（１１）式におけるＹは補正項であり、常温における電圧−ＳＯＣ特性をＳＯＣの関数で表現したものである。ＳＯＣｖ＝Ｘとすると、以下の（１２）式に示すように、ＳＯＣの三次関数で表すことができる。
Ｙ＝−１０^-6Ｘ³＋９・１０^-5Ｘ²＋０．０１３Ｘ−０．７３１１…（１２）

以上の（１１）式により、残存容量ＳＯＣｖには、開放電圧Ｖｏのみならず温度Ｔとの間にも強い相関性があることがわかる。この場合、開放電圧Ｖｏと温度Ｔとをパラメータとして、直接、（１１）式を用いて残存容量ＳＯＣｖを算出することも可能であるが、実際には、使用する電池特有の充放電特性や使用条件等に対する考慮が必要となる。

従って、以上の（１１）式の関係から実際の電池の状態を把握する場合には、常温でのＳＯＣ−Ｖｏ特性を基準として、各温度域での充放電試験或いはシミュレーションを行い、実測データを蓄積する。そして、蓄積した実測データから開放電圧Ｖｏと温度Ｔとをパラメータする残存容量ＳＯＣｖのテーブルを作成しておき、このテーブルを利用して残存容量ＳＯＣｖを求める。図８は、残存容量テーブルの例を示すものであり、概略的には、温度Ｔ及び開放電圧Ｖｏが低くなる程、残存容量ＳＯＣｖが小さくなり、温度Ｔ及び開放電圧Ｖｏが高くなる程、残存容量ＳＯＣｖが大きくなる傾向を有している。

そして、残存容量ＳＯＣｃ,ＳＯＣｖを算出した後は、前述の（９）式に示したように、残存容量ＳＯＣｃ,ＳＯＣｖを、テーブル参照等によって決定したウェイトｗを用いて重み付け合成し、残存容量ＳＯＣを算出する。図９は、ウェイトｗを決定するためのウェイトテーブルの例を示し、補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔをパラメータとする一次元テーブルである。このウェイトテーブルは、概略的には、補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔが小さくなる程、すなわち、バッテリ負荷変動が小さい程、ウェイトｗの値を小さくして電流積算による残存容量ＳＯＣｃの重みを小さくする傾向を有している。

次に、バッテリの劣化に伴って変化するインピーダンスの算出処理について、図１０を用いて説明する。尚、図１０は、システムが稼動中に所定時間（所定周期）毎に実行されるインピーダンス算出処理のフローチャートである。

このインピーダンス算出処理がスタートすると、先ず、ステップＳ１において、システム起動時の初回の処理であるか否かを判断する。そして、システム起動時でない場合には、ステップＳ３へジャンプし、システム起動時（初回の処理）である場合、ステップＳ２で、メモリに格納されているインピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌを、今回の加重平均の初期値Ｋｒｃとしてセットし（Ｋｒｃ←Ｋｒｌ）、ステップＳ３へ進む。

ステップＳ３では、端子電圧Ｖ、電流Ｉ、補正後インピーダンスＺｃを読込み、それぞれの時間変化量として、端子電圧時間変化量ＤＶＢ、電流時間変化量ＤＩＢ、インピーダンス時間変化量ＤＺを算出する。そして、ステップＳ４で、インピーダンス算出条件が成立するか否かを判定する。このインピーダンス算出条件は、前述したように、バッテリ１０の温度Ｔ及び電流時間変化量ＤＩＢが設定範囲内内（例えば、温度Ｔ：３０〜４０°Ｃ、電流時間変化量ＤＩＢ：４０〜６０Ａ／ｓ）にあり、安定してインピーダンスを算出可能な状態にある条件である。

そして、インピーダンス算出条件を満足しない場合には、ステップＳ４から処理を抜け、インピーダンス算出条件を満足する場合、ステップＳ４からステップＳ５へ進み、開放電圧時間変化量ＤＶＯＣを求める。開放電圧時間変化量ＤＶＯＣは、残存容量ＳＯＣとバッテリ電流Ｉとに基づいて予め記憶してあるＤＶＯＣ＝ｆ(SOC,I)の関数或いはテーブルによって求める。

ステップＳ５に続くステップＳ６では、バッテリ電流Ｉ、開放電圧時間変化量ＤＶＯＣ、端子電圧時間変化量ＤＶＢ、電流時間変化量ＤＩＢ、インピーダンス時間変化量ＤＺを用いて、前述の（４）式によるインピーダンスＺｎ算出する。次いで、ステップＳ７へ進み、ステップＳ６で算出したインピーダンスＺｎと、図７のインピーダンステーブルから読出したインピーダンス初期値Ｚｉとの比Ｋｒｚを算出する。

その後、ステップＳ８へ進み、システム起動時にセットした初期値Ｋｒｃを用いて、インピーダンス比Ｋｒｚを加重平均し、加重平均値Ｋｒｃを算出する（（６）式参照）。そして、ステップＳ９でシステム終了か否かを調べ、未だシステム稼動中である場合には、ステップＳ９から処理を抜けて、インピーダンスＺｎの変化に基づく加重平均値Ｋｒｃの更新を続行する。また、システム終了の場合には、ステップＳ９からステップＳ１０へ進み、システム起動時からシステム終了時までに処理した加重平均値Ｋｒｃをインピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌとしてメモリに格納されている値を更新し（Ｋｒｌ←Ｋｒｃ）、処理を終了する。

尚、電流時間変化量ＤＩＢ、温度Ｔに基づいて複数の領域を設定し、領域毎のインピーダンス算出を実施する場合には、ステップＳ４で、領域毎に電流時間変化量ＤＩＢ或いは温度Ｔが設定範囲にある条件が成立したとき、インピーダンス算出制御を開始する。そして、ステップＳ６，７，８において、それぞれ、領域毎のインピーダンスＺｎｊ、領域毎のインピーダンス比Ｋｒｚｊ、領域毎の加重平均値Ｋｒｃｊを算出し、システム終了時にステップＳ１０で、領域毎の加重平均値Ｋｒｃｊの平均値Ｋｒｃｌを算出して、この平均値Ｋｒｃｌをインピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌとする。

以上の処理を図１１を用いて説明する。システムがＯＮ（起動）すると、所定時間（所定周期毎）にインピーダンス算出処理が実行されてインピーダンス算出条件がチェックされ、インピーダンス算出条件が成立してインピーダンスＺｎが算出される毎に、インピーダンス初期値Ｚｉと比較されて加重平均されてゆく。そして、システムがＯＦＦ（終了）されると、それまでの加重平均値Ｋｒｃによってインピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌが更新される。

インピーダンス補正係数学習値Ｋｒｌは、前述したように、開放電圧Ｖｏに基づく残存容量ＳＯＣｖを求める際に、バッテリ劣化を補償する補正値として用いられ、バッテリ劣化時にも高精度の残存容量ＳＯＣｖを得ることができる。すなわち、本実施の形態においては、バッテリのインピーダンスの変化を的確に捉えて劣化状態を正確に推定することができ、このインピーダンス変化を、残存容量等のバッテリ状態を表すパラメータに反映することで、常に的確なバッテリ管理を行うことができる。

バッテリ管理装置の構成図 バッテリ残存容量の推定アルゴリズムを示すブロック図 バッテリ温度をパラメータとする電流容量テーブルの説明図 インピーダンス補正係数学習値をパラメータとする電流容量補正係数テーブルの説明図 バッテリ温度とインピーダンス補正係数学習値とをパラメータとする電流容量テーブルの説明図 等価回路モデルを示す回路図 インピーダンステーブルの説明図 残存容量テーブルの説明図 ウェイトテーブルの説明図 インピーダンス算出処理を示すフローチャート インピーダンスの学習状態を示す説明図

符号の説明

１ バッテリ管理装置
１０ バッテリ
２０ 残存容量推定部
３０ 劣化推定部
Ｉ バッテリ電流
Ｔ バッテリ温度
Ｖ 端子電圧
Ｖｏ バッテリ開放電圧
ＤＩＢ 電流時間変化量
ＤＶＢ 端子電圧時間変化量
ＤＶＯＣ 開放電圧時間変化量
ＤＺ インピーダンス時間変化量
Ｋｒｃ 加重平均値
Ｋｒｃｊ 領域毎の加重平均値
Ｋｒｃｌ 平均値
Ｋｒｌ インピーダンス補正係数学習値（インピーダンスの補正値）
Ｋｒｚ インピーダンス比
Ｋｒｚｊ 領域毎のインピーダンス比
Ｚｃ 補正後インピーダンス
Ｚｉインピーダンス初期値
Ｚｎ インピーダンス
Ｚｎｊ 領域毎のインピーダンス
Ａｈ 電流容量
ＳＯＣｖ 開放電圧の推定値に基づく第２の残存容量
ＳＯＣｃ 電流積算に基づく第１の残存容量
ＳＯＣ 合成後の残存容量
ｗ ウェイト
代理人 弁理士 伊 藤 進

Claims (10)

1. バッテリのインピーダンスの変化を把握してバッテリ管理に反映させるバッテリの管理装置であって、
   上記バッテリの電流変化量及び温度が設定範囲内にあるとき、上記バッテリの端子電圧と開放電圧と電流とインピーダンスとのそれぞれの時間変化量をパラメータとして上記バッテリのインピーダンスを算出するインピーダンス算出手段と、
   上記インピーダンス算出手段で算出したインピーダンスと、予め上記バッテリの初期状態で求めたインピーダンス初期値とを比較し、上記バッテリの劣化度に応じたインピーダンスの補正値を求めるインピーダンス補正値算出手段とを備えたことを特徴とするバッテリの管理装置。
2. 上記インピーダンス補正値算出手段は、
   上記インピーダンス算出手段で算出したインピーダンスと上記インピーダンス初期値との比を加重平均した加重平均値に基づいて、上記補正値を求めることを特徴とする請求項１記載のバッテリの管理装置。
3. 上記インピーダンス補正値算出手段は、
   処理終了時に上記加重平均値を学習値として保存し、この学習値を上記補正値とすることを特徴とする請求項２記載のバッテリの管理装置。
4. 上記インピーダンス算出手段は、
   上記バッテリの電流変化量と温度とに基づいて領域を設定し、設定した各領域毎に上記バッテリのインピーダンスを算出することを特徴とする請求項１記載のバッテリの管理装置。
5. 上記インピーダンス補正値算出手段は、
   上記インピーダンス算出手段で算出した領域毎のインピーダンスと上記インピーダンス初期値との比を加重平均した加重平均値に基づいて、上記補正値を求めることを特徴とする請求項４記載のバッテリの管理装置。
6. 上記インピーダンス補正値算出手段は、
   処理終了時に上記領域毎の加重平均値を平均した平均値を学習値として保存し、この学習値を上記補正値とすることを特徴とする請求項５記載のバッテリの管理装置。
7. 上記インピーダンス補正値算出手段は、
   インピーダンスの算出回数が設定値以下の領域の補正値を除外して上記平均値を算出することを特徴とする請求項６記載のバッテリの管理装置。
8. 予め保有するテーブルから読出した電流容量を上記インピーダンス補正値算出手段で算出した上記補正値を用いて補正し、補正後の電流容量に基づいて、上記バッテリの残存容量を算出する残存容量算出手段を備えたことを特徴とする請求項１〜７の何れか一に記載のバッテリ管理システム。
9. 予め保有するテーブルから読出したインピーダンスを上記インピーダンス補正値算出手段で算出した上記補正値を用いて補正し、補正したインピーダンスを用いて上記バッテリの開放電圧を推定し、推定した開放電圧に基づいて上記バッテリの残存容量を算出する残存容量算出手段を、更に備えたことを特徴とする請求項１〜７の何れか一に記載のバッテリの管理装置。
10. 予め保有する電流容量テーブルから読出した電流容量を上記インピーダンス補正値算出手段で算出した上記補正値を用いて補正し、補正後の電流容量と上記バッテリの充放電電流の積算値とに基づく第１の残存容量を算出する第１の残存容量算出手段と、
    予め保有するインピーダンステーブルから読出したインピーダンスを上記インピーダンス補正値算出手段で算出した上記補正値を用いて補正し、補正後のインピーダンスを用いて推定した上記バッテリの開放電圧に基づく第２の残存容量を算出する第２の残存容量算出手段と、
    上記第１の残存容量算出手段で算出した第１の残存容量と、上記第２の残存容量算出手段で算出した第２の残存容量とを、上記バッテリの使用状況に応じて設定したウェイトを用いて重み付け合成し、上記バッテリの最終的な残存容量を算出する第３の残存容量算出手段とを備えたことを特徴とする請求項１〜７の何れか一に記載のバッテリ管理システム。

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