JP6512230B2 - 電池システムおよび推定システム - Google Patents

Description

本開示は、電池システムおよび推定システムに関し、より特定的には、車両に搭載可能に構成された電池システム、および、車両に搭載された二次電池の劣化状態を推定するための推定システムに関する。

近年、二次電池を備えた電池システムが搭載されたハイブリッド車両および電気自動車等の普及が進んでいる。二次電池は時間経過あるいは充放電に伴い劣化するので、二次電池の劣化状態（劣化の進行度合い）に応じて、二次電池の点検または交換等の必要な対策を施すことが望ましい。したがって、二次電池の劣化状態を高精度に推定するための技術が求められている。

二次電池の劣化への影響が大きいパラメータとして、二次電池の温度（以下「電池温度」とも略す）が知られている。そのため、電池温度を含む温度履歴データを記憶しておき、温度履歴データを用いて二次電池の劣化状態を推定することが提案されている。たとえば特開２０１２−１８５１２２号公報（特許文献１）に開示された電池セル制御装置は、電池セルの内部抵抗、ＳＯＣ（State Of Charge）および温度を含む履歴データを用いて電池セルの劣化状態を推定する。

特開２０１２−１８５１２２号公報 特開２０１４−１４９２８０号公報

二次電池の劣化状態の推定に温度履歴データを用いる場合、温度履歴データに含まれる電池温度に異常値が生じる可能性がある。一例として、二次電池の劣化状態を推定する推定装置（典型的にはＥＣＵ：Electronic Control Unit）には、車両の補機バッテリから供給される電力により動作するものがある。しかし、一般的な補機バッテリの寿命は数年程度であるため、補機バッテリは、その交換時には車両から一時的に取り外される。また、補機バッテリは、車両の修理時などにも車両から取り外される場合がある。

このように補機バッテリから電力が供給されなくなると、推定装置は、その動作を停止する。その結果、温度履歴データに欠損が生じる可能性がある。一方、二次電池の劣化は、補機バッテリが車両から取り外された状態であっても進行し得る。したがって、温度履歴データの異常（ここでは欠損）の可能性を考慮しない場合、温度履歴データに適切に反映されていない電池温度の影響により二次電池の劣化が進行し、二次電池の劣化状態の推定精度が低くなる可能性がある。

本開示は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、車両に搭載された二次電池の劣化状態を温度履歴データを用いて推定する電池システム（または推定システム）において、温度履歴データに異常が生じた場合の二次電池の劣化状態の推定精度を向上させることが可能な技術を提供することである。

本開示のある局面に従う電池システムは、車両に搭載可能に構成される。電池システムは、二次電池と、検出装置と、推定装置とを備える。検出装置は、二次電池の温度である電池温度を検出するために設けられる。推定装置は、電池温度と当該電池温度の検出時刻とを含む温度履歴データを用いて二次電池の劣化状態を推定する。推定装置は、上記車両以外の他車の温度履歴データを有する外部装置との通信を行なうように構成される。推定装置は、上記車両の温度履歴データに含まれる電池温度に異常値が生じた場合に、他車の温度履歴データのうち当該異常発生期間における温度履歴データを外部装置から取得し、取得した温度履歴データを用いて異常値を修正する。

好ましくは、異常値の修正は、上記車両の温度履歴データに生じた電池温度の欠損値の補完と、上記車両の温度履歴データに生じた電池温度の外れ値の置換とのうちの少なくとも一方を含む。

上記構成によれば、上記車両の温度履歴データに電池温度の異常値（より具体的には欠損値または外れ値）が生じた場合であっても、外部装置（たとえばサーバ）が有する他車の温度履歴データのうち当該異常発生期間における温度履歴データを用いて異常値が修正（補完または置換）される。これにより、異常発生期間における電池温度が上記車両の温度履歴データに適切に反映されるので、二次電池の劣化状態の推定精度を向上させることができる。

好ましくは、外部装置は、駐車中の複数の他車から温度履歴データを収集するサーバを含む。複数の他車の温度履歴データの各々は、電池温度および検出時刻に加えて、電池温度が検出されたときの他車の位置である検出位置を含む。推定装置は、異常発生期間における温度履歴データを検出時刻および検出位置を用いてサーバから取得する。

上記構成によれば、駐車中の複数の車両からサーバに収集された温度履歴データを用いて、電池温度の異常値が修正される。この温度履歴データは電池温度の検出位置を含むので、上記車両との距離が比較的近い他車（すなわち気候および気象条件等が同等の車両）から収集された温度履歴データにより異常値を修正することが可能になる。したがって、電池温度の修正精度が向上するため、二次電池の劣化状態の推定精度を一層向上させることができる。

好ましくは、外部装置は、上記車両の周囲に位置する他車である。推定装置は、異常発生期間における温度履歴データを他車から取得する。

上記構成によれば、上記車両と、その周囲に位置する他の車両との通信（いわゆる車車間通信）により取得された温度履歴データを用いて異常値が修正される。一般に、車車間通信の通信距離は、短距離（たとえば数１００ｍ）である。そのため、上記車両との距離が近い他車からの電池温度が取得されることになる。このような他車は、上記車両が検出すべきであった電池温度を含む温度履歴データ（異常値が生じた部分が正常であるもの）を有している可能性が高い。したがって、このような他車から温度履歴データを取得することで、電池温度の修正精度が向上するため、二次電池の劣化状態の推定精度を一層向上させることができる。

好ましくは、推定装置は、電池温度が複数の温度域の各々に保持された時間を用いて二次電池の内部抵抗の増加量を算出するとともに二次電池のＳＯＣ使用領域の変化に伴う内部抵抗の減少量を算出し、内部抵抗の初期値と増加量および減少量とから内部抵抗を算出することによって、二次電池の劣化状態を推定する。

二次電池の内部抵抗の増加量が二次電池の劣化状態を示す指標値であるところ、上記構成によれば、内部抵抗の増加量に加えて内部抵抗の減少量も考慮される。これにより、内部抵抗の初期値からの変化量を高精度に算出することができる。したがって、二次電池の劣化状態の推定精度を一層向上させることができる。

本開示によれば、車両に搭載された二次電池の劣化状態を温度履歴データを用いて推定する電池システム（または推定システム）において、温度履歴データに異常が生じた場合の二次電池の劣化状態の推定精度を向上させることができる。

本実施の形態に係る電池システムの全体構成を概略的に示す図である。 図１に示した車両およびデータセンタの構成をより詳細に示す図である。 温度履歴データのデータ形式の一例を説明するための図である。 温度履歴データの欠損を説明するための図である。 温度履歴データの補完手法の一例を説明するための図である。 温度履歴データのデータ形式の他の一例を説明するための図である。 欠損したレコードの補完結果の一例を説明するための図（ヒストグラム）である。 レコードの重み付けの一例を説明するための図である。 本実施の形態における温度履歴データの補完処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る二次電池の劣化状態推定処理（図９のＳ１６０参照）を示すフローチャートである。 図１０に示すフローチャートのＳ１６２の処理をより詳細に説明するための図である。 正極電位曲線および負極電位曲線の一例を示す図である。 正極抵抗とＳＯＣとの関係を模式的に示す図である。

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

＜電池システムの構成＞
図１は、本実施の形態に係る電池システムの全体構成を概略的に示す図である。電池システム９は、ユーザの車両（いわば自車）１と、車両１以外の複数の車両２（他車）と、データセンタ３とを含む。車両１および複数の車両２の各々は、二次電池１１０（図２参照）を搭載した電動車両であって、より具体的には、ハイブリッド車両、電気自動車または燃料電池車である。

データセンタ（外部装置）３は、サーバ３００を含む。車両１とサーバ３００とは、双方向に通信が可能なように構成されている。また、複数の車両２の各々とサーバ３００とも、双方向に通信が可能なように構成されている。これにより、サーバ３００は、車両１および複数の車両２から後述する温度履歴データＤ１，Ｄ２をそれぞれ収集する。

図２は、図１に示した車両１およびデータセンタ３の構成をより詳細に示す図である。なお、複数の車両２の各々は、車両１と共通の構成を有する。よって、図面が煩雑になるのを防ぐため、図２では車両２の図示を省略している。

車両１は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１００と、二次電池１１０と、監視装置１２０と、ナビゲーション装置１３０と、通信装置１４０と、補機バッテリ１５０とを備える。ＥＣＵ１００、監視装置１２０、ナビゲーション装置１３０および通信装置１４０は、車内ＬＡＮ（Local Area Network）１６０により互いに接続されている。

二次電池１１０は、リチウムイオン二次電池またはニッケル水素電池等の複数のセル（図示せず）を含む電池パックである。二次電池１１０は、電力制御装置を介してモータジェネレータ（いずれも図示せず）に駆動用の電力を供給する。このモータジェネレータは、回生制動によって発電することも可能である。モータジェネレータにより発電された交流電力は、電力制御装置により直流電力に変換されて二次電池１１０に充電される。

監視装置１２０は、二次電池１１０の状態を監視するために設けられ、電圧センサ１２１と、電流センサ１２２と、温度センサ１２３とを含んで構成される。電圧センサ１２１は、二次電池１１０の電圧Ｖｂを検出する。電流センサ１２２は、二次電池１１０に入出力される電流Ｉｂを検出する。温度センサ１２３は、たとえばサーミスタであって、二次電池１１０の温度Ｔｂを検出する。各センサの検出結果は、車内ＬＡＮ１６０を介してＥＣＵ１００に出力される。

なお、温度センサ１２３は、本開示に係る「検出装置」に相当する。しかし、検出装置は温度センサに限定されず、ＥＣＵ１００が温度Ｔｂを推定することを可能にするセンサであれば、たとえば外気温センサであってもよいし、車室内の温度センサ（いずれも図示せず）であってもよい。

ナビゲーション装置１３０は、人工衛星（図示せず）からの電波に基づいて車両１の位置を特定するためのＧＰＳ（Global Positioning System）受信機１３１を含む。ナビゲーション装置１３０は、車両１の位置Ｐを用いて、車両１の各種ナビゲーション処理を実行する。より具体的には、ナビゲーション装置１３０は、車両１の位置Ｐおよびメモリ（図示せず）に記憶された道路地図データに基づいて、車両１の周辺の道路地図に車両１の現在位置を重ね合わせてナビ画面（図示せず）に表示させる。また、ナビゲーション装置１３０は、車両１の現在位置から目的地までの推奨経路を案内する。車両１の位置Ｐは、車内ＬＡＮ１６０を介してＥＣＵ１００にも出力される。

通信装置１４０は、ＥＣＵ１００とサーバ３００とが双方向にデータ通信を行なうことが可能に構成されている。通信装置１４０の通信方式は特に限定されず、たとえば第３世代移動通信（いわゆる３Ｇ）のように比較的低速度の通信方式であってもよい。また、たとえば車両１がディーラまたは整備工場などに持ち込まれた場合に、ＥＣＵ１００とサーバ３００とが有線通信を行なってもよい。

ＥＣＵ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、メモリ１０２と、入出力バッファ１０３と、タイマ１０４とを含んで構成される。ＥＣＵ１００は、車両１が所望の状態となるように各機器を制御する。ＥＣＵ１００により実行される主要な処理として、二次電池１１０の劣化状態の推定処理が挙げられる。詳細は後述するが、ＥＣＵ１００は、車両１の駐車中（好ましくは駐車開始から所定時間経過後）に、二次電池１１０の温度Ｔｂを取得し、温度Ｔｂを含む温度履歴データＤ１を生成する。温度履歴データＤ１は、二次電池１１０の劣化状態の推定に用いるためにメモリ１０２に遂次記憶されるとともにサーバ３００に適宜送信される。なお、ＥＣＵ１００は、本開示に係る「推定装置」に相当する。

図３は、温度履歴データＤ１のデータ形式の一例を説明するための図である。図３に示すように、温度履歴データＤ１は、遂次取得された複数のレコードにより構成される。ｎ（ｎは自然数）番目に取得されたレコードを「ｄ_ｎ」と表す。レコードｄ_ｎは、車両１の識別情報と、温度センサ１２３により検出された二次電池１１０の温度Ｔｂ_ｎと、温度Ｔｂ_ｎが検出された時刻ｔ_ｎ（いわゆるタイムスタンプ）と、温度Ｔｂが検出されたときの車両１の位置Ｐ_ｎとを含む。以下では、各情報（パラメータ）の取得順序を特に区別しない場合に添字ｎを省略し、温度Ｔｂ、時刻ｔおよび位置Ｐ等とも記載する。

なお、温度履歴データＤ１をＥＣＵ１００のメモリ１０２に記憶させる際には、車両１の識別情報は必須ではない。温度履歴データＤ１をサーバ３００に送信する際に、車両１の識別情報を他の情報に付加すればよい。また、図３では、車両１からサーバ３００に送信される温度履歴データＤ１について説明したが、他の車両２も同様に温度履歴データＤ２を生成し、サーバ３００に送信する。車両２からサーバ３００に送信される温度履歴データＤ２は、車両１からサーバ３００に送信される温度履歴データＤ１と同種の情報を含むものであるため、説明は繰り返さない。

図２を再び参照して、データセンタ３は、サーバ（いわゆるアプリケーションサーバ）３００に加えて、地図データベース（いわゆるデータベースサーバ）３１０と、温度履歴データベース３２０と、通信装置３３０とをさらに備える。地図データベース３１０は、たとえばナビゲーション装置１３０からの要求に応じてサーバ３００が経路探索処理を実行するための道路地図データを記憶する。温度履歴データベース３２０は、車両１からの温度履歴データＤ１と、複数の車両２からの温度履歴データＤ２とを記憶する。通信装置３３０は、車両１に搭載された通信装置１４０と双方向のデータ通信を行なうことが可能に構成されている。

サーバ３００は、車両１の位置Ｐおよび目的地の情報に基づいて地図データベース３３０を参照して経路探索処理を実行し、求めた推奨経路を通信装置３３０により車両１に送信する。また、サーバ３００は、車両１および複数の車両２から受信した温度履歴データＤ１，Ｄ２を車両ＩＤ毎に層別して温度履歴データベース３２０に格納する。

＜温度履歴データの欠損＞
以上のように構成された電池システム９において、車両１の温度履歴データＤ１に含まれる二次電池１１０の温度Ｔｂに異常値が生じる可能性がある。たとえば、経年劣化等により補機バッテリ１５０の寿命が近づいた場合に、車両１が整備工場等に預けられ、車両１が駐車した状態で補機バッテリ１５０の交換が行なわれる状況が挙げられる。あるいは、車両１の他の箇所の修理のために、補機バッテリ１５０が車両１から一時的に取り外される状況も考えられる。このような状況下では、補機バッテリ１５０からＥＣＵ１００に電力が供給されなくなり、ＥＣＵ１００は、その動作を停止する。その結果、温度履歴データＤ１（より詳細にはレコード）の欠損が生じる可能性がある。

図４は、温度履歴データＤ１の欠損を説明するための図である。図４において、横軸は経過時間を示し、縦軸は二次電池１１０の温度Ｔｂを示す。図４には、車両１が駐車しており、車両１の電気システムが停止した状態が示されている。

時刻ｔａから時刻ｔｂまでの期間は、補機バッテリ１５０が車両１に接続された状態の期間である。以下では、この期間を「通常期間」とも称する。通常期間におけるＥＣＵ１００は、基本的には停止しているものの、所定期間Δｔ（たとえばΔｔ＝１時間）が経過する毎に間欠的に起動し、二次電池１１０の温度Ｔｂおよび車両１の位置Ｐを取得する。温度Ｔｂおよび位置Ｐならびに、それらを取得した時刻ｔにより、レコードｄが生成される。生成されたレコードｄは、ＥＣＵ１００のメモリ１０２に記憶されるとともにサーバ３００に送信される。

時刻ｔｂから時刻ｔｃまでの間の期間、補機バッテリ１５０が車両１から取り外される。これにより、補機バッテリ１５０からＥＣＵ１００に電力が供給されなくなるため、ＥＣＵ１００を起動すべき時刻が来てもＥＣＵ１００を起動することができなくなる。その結果、温度履歴データＤ１にレコードｄの欠損が生じる。以下、この期間を「欠損期間」とも称する。欠損期間は、本開示に係る「異常発生期間」の一例である。

時刻ｔｃ以降の期間は、補機バッテリ１５０の交換等が終了し、補機バッテリ１５０が車両１に再び接続された通常期間である。そのため、ＥＣＵ１００を間欠的に起動することが可能になり、レコードｄの生成およびサーバ３００への送信が行なわれる。

以上のような場合に、ＥＣＵ１００は、温度履歴データＤ１にレコードｄの欠損が生じたか否かを温度履歴データＤ１に含まれる時刻ｔに基づいて判定することができる。より具体的には、ＥＣＵ１００は、時刻ｔｃ以降の期間において、任意のｎ（すべてのｎ）について、連続するレコードｄ_ｎの時刻ｔ_ｎとレコードｄ_ｎ＋１の時刻ｔ_ｎ＋１とを比較する。そして、時刻ｔ_ｎと時刻ｔ_ｎ＋１との間隔が所定期間Δｔであった場合（上述の例では１時間であった場合）には、ＥＣＵ１００は、レコードｄ_ｎとレコードｄ_ｎ＋１との間にレコードの欠損は生じていないと判定することができる。一方、時刻ｔ_ｎと時刻ｔ_ｎ＋１との間に所定期間Δｔよりも長い間隔が空いていた場合（たとえば２時間以上の間隔が空いていた場合）には、ＥＣＵ１００は、レコードｄ_ｎとレコードｄ_ｎ＋１との間にレコードの欠損が生じたと判定することができる。

二次電池１１０の劣化は、補機バッテリ１５０が取り外された状態でも進行する。したがって、温度履歴データＤ１におけるレコードｄの欠損の可能性を考慮しない場合、温度履歴データＤ１に適切に反映されていない温度Ｔｂの影響により二次電池１１０の劣化が進行し、二次電池１１０の劣化状態の推定精度が低くなる可能性がある。

劣化状態の推定精度の低下を防止する対策として、温度履歴データＤ１にレコードｄの欠損が生じた場合には、欠損期間の前後の通常期間における二次電池１１０の温度Ｔｂを用いて、欠損期間における温度Ｔｂを補完することも考えられる。データの補完手法には様々な手法が存在するが、図４には線形補完の例が示されている。

欠損期間が短期間（たとえば数時間）であった場合には、温度Ｔｂの変化が相対的に小さいので、欠損期間の前後の通常期間における温度Ｔｂを用いる手法でも、温度Ｔｂの変化を正確に補完できる可能性がある。しかしながら、欠損期間が一定期間（たとえば１日以上）継続した場合、外気温の変化に伴い温度Ｔｂの上昇および低下が繰り返し起こるなど、温度Ｔｂが不規則に変化し得る（１点鎖線参照）。このような温度Ｔｂの変化を上述の手法で補完することは難しく、補完された温度Ｔｂと実際の温度Ｔｂとの間に誤差が生じる可能性がある。

そこで、本実施の形態においては、外部のサーバ３００に収集された他の車両２の温度履歴データＤ２のうち欠損期間における温度履歴データＤ２を取得する構成を採用する。上述のように、車両１以外の他の車両２もサーバ３００に温度履歴データＤ２を送信しているため、温度履歴データベース３２０には多数の車両２からの温度履歴データＤ２が蓄積されている。この温度履歴データＤ２から欠損期間における適切なレコードｄを取得することで、車両１の温度履歴データＤ１を補完することができる。

図５は、温度履歴データＤ１の補完手法の一例を説明するための図である。上述のように、時刻ｔ_ｉと時刻ｔ_ｊとの間に所定期間Δｔよりも長い間隔が空いていた場合、ＥＣＵ１００は、レコードｄの欠損が生じたと判定する。そして、ＥＣＵ１００は、温度履歴データベース３２０に蓄積された温度履歴データＤ２から、時刻ｔ_ｉと時刻ｔ_ｊとの間の期間におけるレコードｄを必要数だけ取得する。たとえば、１時間経過毎に１つのレコードｄを追加する例（所定期間Δｔ＝１時間の例）において欠損期間が約１日であった場合には、２４個のレコードｄを取得することにより温度履歴データＤ１が補完される。

温度履歴データベース３２０に蓄積された温度履歴データＤ２から取得するレコードｄを選択する際には、車両１，２の位置情報を用いることが好ましい。車両１と車両２との距離が近い場合、気候および気象条件等が同等であり、二次電池１１０の温度Ｔｂも互いに近い値となっている可能性が高いためである。したがって、本実施の形態では、車両１の位置Ｐの周辺地域（近隣地域）の車両２から収集されたレコードｄが選択的に取得され、車両１の温度履歴データＤ１の補完に用いられる。そのような車両２が車両１の周辺地域に複数台存在する場合には、複数の車両２の二次電池１１０の温度Ｔｂの平均値または中央値等を車両１の二次電池１１０の温度Ｔｂとして用いることができる。

なお、周辺地域とは、たとえば車両１を中心とした半径数１００ｍ〜数ｋｍの範囲内など、車両１の位置Ｐからの距離により規定することができる。あるいは、地図データベース３１０に記憶された道路地図データに基づいて、同一市内または同一町内等のように、行政区画により周辺地域を規定してもよい。

このように、車両１は、他の車両２からサーバ３００に送信され温度履歴データベース３２０に蓄積された温度履歴データＤ２を用いて、欠損が生じた温度履歴データＤ１を補完することができる。

図３および図５では、温度履歴データＤ１，Ｄ２が温度Ｔｂ、位置Ｐおよび時刻ｔの情報を含む構成を例に説明したが、温度履歴データＤ１，Ｄ２に含まれる情報の種類はこれらに限定されるものではない。

図６は、温度履歴データＤ１（およびＤ２）のデータ形式の他の一例を説明するための図である。温度履歴データＤ１は、図３および図５に示した各種情報に加えて、車両１の周囲の湿度Ｈと、車両１への日射量Ｌとに関する情報をさらに含んでもよい。

たとえば二次電池１１０がリチウムイオン二次電池の場合、二次電池１１０の周囲の湿度が過度に高くなると、負極からリチウムイオンが抜けることによる負極の不活性化が起こりやすくなる。また、車両１への日射量が大きくなると、二次電池１１０の温度Ｔｂが上昇しやすくなり、二次電池１１０の劣化が進みやすくなる。したがって、図示しないが、車両１に湿度センサおよび日射量センサを設け、温度Ｔｂに加えて、湿度Ｈおよび日射量Ｌを取得することが、より好ましい。湿度Ｈおよび日射量Ｌをさらに考慮することにより、二次電池１１０の劣化状態の推定精度を一層向上させることができる。なお、湿度Ｈおよび日射量Ｌのうちのいずれか一方のみを考慮してもよい。

図７は、温度履歴データＤ１の補完結果の一例を説明するための図（ヒストグラム）である。図７において、横軸は二次電池１１０の温度Ｔｂを表し、縦軸は、各温度Ｔｂの度数（頻度）を表す。

図７（Ａ）は、通常期間に正常に取得され、ＥＣＵ１００のメモリ１０２に記憶されたレコードｄに含まれる温度Ｔｂの分布を示す。図７（Ｂ）は、温度履歴データベース３２０に蓄積された温度履歴データＤ２から取得されたレコードｄに含まれる温度Ｔｂの分布を示す。図７（Ａ）に示す温度分布と図７（Ｂ）に示す温度分布とを組み合わせる（温度Ｔｂ毎に加算する）ことで、補機バッテリ１５０の交換等に伴い温度履歴データＤ１に欠損が生じた場合であっても、温度履歴データＤ１を補完することができる（図７（Ｃ）参照）。

なお、欠損が生じた温度履歴データＤ１を補完するためのレコードｄをサーバ３００から取得する際に、すべての車両２から収集されたレコードｄを同等に取り扱ってもよいが、車両２の構成に応じた重み付けをレコードｄに適宜行なうことが好ましい。

図８は、レコードｄの重み付けの一例を説明するための図である。レコードｄに重み付けを行なうための評価項目としては、図８に示すように、車両１と車両２とが同一車種であるか否かが挙げられる。それに加えて、車両１と車両２とを比較した場合に、二次電池１１０の型番（構成）が同じであるか否かを評価項目として用いてもよいし、二次電池１１０の車両上での搭載位置が同じであるか否かを評価項目として用いてもよい。

重み付けは、車両１，２からサーバ３００にそれぞれ送信される車両１，２の識別情報（車両ＩＤ）に基づいて行なうことができる。識別情報と、その車両の車名、年式、型式等とを紐付けた情報をデータベース（図示せず）に予め格納しておく。これにより、サーバ３００は、車両１の識別情報から車両１の車名等を特定することができる。車両２についても同様である。

重みは、たとえば０以上１以下の範囲内の値として表すことができる。一例として、重みが１のレコードｄは、車両１により取得されたレコードｄと同等に取り扱う。一方、重みが０のレコードｄについては実質的に使用しない。

図８には、車両１と車両２とが同一車種である場合の重みを１とした場合の例が示されている。図８に示すように、車両１と車両２との比較において、二次電池１１０の型番が同じであり、かつ二次電池１１０の搭載位置も同じであるときの重みをａ（０≦ａ≦１）とすることできる。また、二次電池１１０の型番が同じであり、かつ二次電池１１０の搭載位置が異なるときの重みをｂ（０≦ｂ＜ａ）とし、二次電池１１０の型番が異なり、かつ二次電池１１０の搭載位置が同じであるときの重みをｃ（０≦ｃ＜ａ）とすることができる。また、二次電池１１０の型番も搭載位置も異なるときの重みをｄ（０≦ｄ＜ｂあるいは０≦ｄ＜ｃ）とすることができる。

図９は、本実施の形態における温度履歴データＤ１の補完処理を示すフローチャートである。このフローチャートは、所定条件の成立時または所定時間が経過毎にメインルーチンから呼び出されて実行される。このフローチャートに含まれる各ステップ（以下「Ｓ」と略す）は、基本的にはＥＣＵ１００によるソフトウェア処理によって実現されるが、その一部または全部がＥＣＵ１００内に作製されたハードウェア（電気回路）によって実現されてもよい。

ＥＣＵ１００は、図９に示すフローチャートとは別に以下の処理を実行する。すなわち、ＥＣＵ１００は、所定期間Δｔが経過する度に、温度センサ１２３から二次電池１１０の温度Ｔｂを取得するとともに、ＧＰＳ受信機１３１から車両１の位置Ｐを取得する。さらに、ＥＣＵ１００は、温度Ｔｂおよび位置Ｐと、それらを取得した時刻ｔとからレコードｄを生成し、温度履歴データＤ１としてメモリ１０２に記憶するとともにサーバ３００に送信する。温度履歴データＤ１は、所定期間Δｔ毎に遂次送信されてもよいし、所定のタイミング（ディーラ入庫時など）で一括して送信されてもよい。サーバ３００は、車両１からの温度履歴データＤ１を受けると、温度履歴データＤ１を温度履歴データベース３２０に格納する。他の車両２からの温度履歴データＤ２についても同様である。

図９を参照して、Ｓ１１０において、ＥＣＵ１００は、温度履歴データＤ１内の連続するレコードｄの時刻ｔを比較することにより、温度履歴データＤ１にレコードｄの欠損が生じているか否かを判定する。この判定手法については図４にて詳細に説明したため、説明は繰り返さない。

温度履歴データＤ１にレコードｄの欠損が生じている場合（Ｓ１１０においてＹＥＳ）、ＥＣＵ１００は、処理をＳ１３０に進め、欠損期間における温度Ｔｂを含むレコードを送信するようにサーバ３００に要求する。この要求とともに、ＥＣＵ１００は、車両１の識別情報と、欠損期間の時刻ｔに関する情報（時刻情報）と、欠損期間における車両１の位置Ｐに関する情報（位置情報）とをサーバ３００に送信する。

サーバ３００は、車両１からの要求を受けると、要求された時刻情報および位置情報に対応するレコードｄを要求元の車両１に送信する。より具体的には、図５にて説明したように、サーバ３００は、温度履歴データベース３２０に格納された温度履歴データＤ２から、欠損期間に車両１の位置Ｐの周辺地域に存在した車両２から収集されたレコードｄを選択し、選択したレコードｄを車両１に送信する。この際、サーバ３００は、選択したレコードｄに対して図８にて説明したような重み付けを行なうことが好ましい。

ＥＣＵ１００は、サーバ３００からレコードｄを受信するまで待機し（Ｓ１４０においてＮＯ）、サーバ３００からレコードｄを受信すると（Ｓ１４０においてＹＥＳ）、受信したレコードｄによりメモリ１０２に記憶された温度履歴データＤ１に補完する（Ｓ１５０）。

Ｓ１６０において、ＥＣＵ１００は、温度履歴データＤ１を用いて二次電池１１０の劣化状態を推定する「劣化状態推定処理」を実行する。この処理の詳細については後述する。なお、Ｓ１２０にて温度履歴データＤ１にレコードｄの欠損が生じていない場合（Ｓ１２０においてＮＯ）には、ＥＣＵ１００は、Ｓ１３０〜Ｓ１５０の処理をスキップして処理をＳ１６０に進める。

以上のように、本実施の形態によれば、他の車両２からサーバ３００に収集された温度履歴データＤ２を用いて、欠損が生じた車両１の温度履歴データＤ１が補完される。温度履歴データＤ１，Ｄ２には時刻情報および位置情報が含まれるので、温度履歴データＤ１に欠損が生じた時刻に車両１の周辺地域に存在した車両２により取得された温度Ｔｂを選択的に取得することが可能になる。したがって、二次電池１１０の温度Ｔｂを高精度に補完することができる。その結果、後述の劣化状態推定処理による二次電池１１０の劣化状態の推定精度を向上させることができる。

なお、本実施の形態では、サーバ３００から温度履歴データＤ２を取得する構成を例に説明したが、温度履歴データＤ２の取得先はサーバ３００に限定されない。車両１と他の車両２との間の通信（車車間通信）が可能に構成されている場合、車両１は、周囲の車両２との通信により、必要な温度履歴データＤ２を取得することができる。一般に、車車間通信の通信距離は、短距離（たとえば数１００ｍ）である。そのため、車車間通信を用いることで、車両１との距離が近い車両２からの温度履歴データＤ２が取得されることになる。したがって、温度Ｔｂの修正精度が向上するため、二次電池１１０の劣化状態の推定精度を一層向上させることができる。

また、図４〜図９では温度履歴データＤ１の欠損が生じる場合について代表的に説明したが、温度履歴データＤ１に含まれる温度Ｔｂに異常値が生じる状況は、これに限定されない。たとえば、二次電池１１０の温度Ｔｂを検出した際に重畳したノイズなどに起因して、温度Ｔｂが外れ値（温度Ｔｂの分布あるいは前後の温度Ｔｂから大きく外れた値）となる場合がある。このような場合にも、他の車両２からサーバ３００に収集された温度履歴データＤ２を同様に取得することで（あるいは車両２との車車間通信により温度履歴データＤ２を取得することで）、温度Ｔｂの外れ値を置換することができる。このように、温度Ｔｂの異常値の修正は、温度Ｔｂの欠損値の補完と、温度Ｔｂの外れ値の置換とのうちの少なくとも一方を含む。

＜劣化状態推定処理＞
図１０は、本実施形態に係る二次電池１１０の劣化状態推定処理（図９のＳ１６０参照）を示すフローチャートである。本実施の形態では、二次電池１１０の劣化状態を示す指標値として二次電池１１０の内部抵抗Ｒを用いる。二次電池１１０の初期状態での内部抵抗（以下「初期抵抗」とも略す）Ｒ_０は、事前の測定により取得されているものとする。

Ｓ１６１〜Ｓ１６３の処理は、二次電池１１０の内部抵抗の増加量（以下「抵抗増加量」と略す）ΔＲ（＋）を算出する処理である。Ｓ１６１において、ＥＣＵ１００は、メモリ１０２に記憶された温度履歴データＤ１を参照し、二次電池１１０の温度Ｔｂが温度域ΔＴ_ｍ（たとえば数℃程度の温度域）にどの程度の時間保持されたかを温度域ΔＴ_ｍ毎に積算することによって、各温度域ΔＴ_ｍでの積算保持時間ｔ_ｍを算出する。

マイナー則（線形累積損傷則）によれば、劣化後の二次電池１１０の内部抵抗Ｒは、二次電池１１０の初期抵抗Ｒ_０に二次電池１１０が晒されてきた温度条件毎の抵抗増加量が積算されたものと考えることができる。したがって、ＥＣＵ１００は、たとえば第１の温度域ΔＴ_１〜第ｍの温度域ΔＴ_ｍの順に抵抗増加量を順次加算することにより、二次電池１１０の内部抵抗Ｒ（Ｒ_ｍ）を算出する（Ｓ１６２）。

図１１は、図１０に示すフローチャートのＳ１６２の処理をより詳細に説明するための図である。第１の温度域ΔＴ_１における積算保持時間をτ_１と表し、第１の温度域ΔＴ_１での抵抗増加係数をα_１と表す場合、第１の温度域ΔＴ_１にτ_１だけ保持された二次電池１１０の内部抵抗Ｒ_１は、初期抵抗Ｒ_０に抵抗増加係数α_１と積算保持時間τ_１とを乗算することにより算出することができる（Ｒ_１＝Ｒ_０×α_１×τ_１）。

なお、抵抗増加係数α_ｍは、二次電池１１０の単位時間当たりの抵抗増加量を示すパラメータであり、劣化速度と言い換えることもできる。抵抗増加係数α_ｍは、以下のようにして求められ、ＥＣＵ１００のメモリ１０２に記憶されている。すなわち、二次電池１１０に対して温度域ΔＴ_ｍ毎に耐久試験が実施され、耐久試験の実施前後の内部抵抗が測定される。そして、耐久試験の実施前後の内部抵抗の増加量（抵抗増加量）と耐久試験の実施時間とから、抵抗増加率α_ｍが算出される。

次に、第２の温度域ΔＴ_２にτ_２だけ保持された二次電池１１０の内部抵抗Ｒ_２は、第１の温度域ΔＴ_１での保持による内部抵抗Ｒ_１を初期値として、抵抗増加係数α_２と積算保持時間τ_２とを乗算することにより算出することができる（Ｒ_２＝Ｒ_１×α_２×τ_２）。説明は繰り返さないが、第ｍの温度域ΔＴ_ｍまでの全温度域に同様の処理を実施することにより、二次電池１１０の内部抵抗Ｒ_ｍを算出することができる（Ｒ_ｍ＝Ｒ_ｍ−１×α_ｍ×τ_ｍ）。

図１０に戻り、Ｓ１６３において、ＥＣＵ１００は、Ｓ１６２にて算出した内部抵抗Ｒ_ｍから初期抵抗Ｒ_０を減算することにより、抵抗増加量ΔＲ（＋）を算出する。

続くＳ１６４〜Ｓ１６８の処理では、ＳＯＣ使用領域の変化に伴う二次電池１１０の内部抵抗の減少量（以下「抵抗減少量」とも略す）ΔＲ（−）が算出される。なお、Ｓ１６１〜Ｓ１６３の処理と、Ｓ１６４〜Ｓ１６８の処理との順序は特に限定されず、処理の順序を入れ替えてもよい。以下、ＳＯＣ使用領域の変化について簡単に説明する。

図１２は、正極電位曲線および負極電位曲線の一例を示す図である。図１２において、横軸は二次電池１１０の容量を表し、縦軸は二次電池１１０の電極電位（より詳細にはＯＣＶ（Open Circuit Voltage））を表す。

一般に、二次電池では、時間経過あるいは充放電に伴い、正極および負極の劣化が別々に進行し得る。たとえばリチウムイオン二次電池においては、リチウムイオンが負極表面に析出して不活性化し得る。また、電解液の分解により負極表面に被膜が形成され得る。このような負極の劣化が進行すると、負極電位曲線は、初期状態での曲線Ｌｘから劣化後の曲線Ｌｙへと高容量側にシフトする。この負極電位曲線のシフトに伴い、正極電位Ｖｐの下限電位は、初期状態でのＶｘから、より高電位のＶｙまで上昇する。このことは、二次電池１１０のＳＯＣの下限（下限ＳＯＣ）が高ＳＯＣ側へとシフトすることを意味する。

図１３は、正極抵抗ＲｐとＳＯＣとの関係を模式的に示す図である。図１３において、横軸は二次電池１１０のＳＯＣを表し、縦軸は正極抵抗Ｒｐを表す。

二次電池１１０の下限ＳＯＣがＳｘからＳｙへと高ＳＯＣ側にシフトした場合、正極抵抗Ｒｐは、ＲｘからＲｙへと低下する。一方、負極電位曲線が高容量側にシフトした場合であっても、負極抵抗Ｒｎには大きな減少は見られないことが多い。そのため、本実施の形態では、二次電池１１０の内部抵抗Ｒの減少の主要因は正極にあるとする。そして、二次電池１１０全体としての抵抗減少量ΔＲ（−）は、正極抵抗Ｒｐの減少量に等しいとして以下の演算を行なう。なお、図１２および図１３では、正極電位Ｖｐの下限電位の変化に着目したが、負極電位曲線のシフトに伴う正極電位Ｖｐの変化が求まるのであれば、下限電位を用いることは必須でない。

Ｓ１６４において、ＥＣＵ１００は、正極電位の初期電位（初期正極電位）Ｖｐ_０を算出する。より具体的には、たとえば、二次電池１１０の温度ＴｂおよびＳＯＣと初期正極電位Ｖｐ_０との対応関係が実験により予め求められ、３次元マップ（図示せず）としてメモリ１０２に記憶されている。ＥＣＵ１００は、二次電池１１０の温度Ｔｂを取得するとともに、二次電池１１０のＳＯＣを算出する。そして、ＥＣＵ１００は、上記３次元マップを参照することで、二次電池１１０の温度ＴｂおよびＳＯＣから初期正極電位Ｖｐ_０を算出する。

Ｓ１６５において、ＥＣＵ１００は、劣化後の二次電池１１０の正極電位Ｖｐを取得する。正極電位Ｖｐ１は、たとえば二次電池１１０の電池モデルを構築し、シミュレーションにより取得してもよいし、二次電池１１０に含まれるセル（図示せず）のうちの幾つかのセルに参照電極を導入し、測定により取得してもよい。これらの手法については、公知であるため、詳細な説明は繰り返さない。

Ｓ１６６において、ＥＣＵ１００は、Ｓ１６５にて取得した正極電位ＶｐからＳ１６４にて算出した初期正極電位Ｖｐ_０を減算することにより、正極電位変化量ΔＶｐを算出する（ΔＶｐ＝Ｖｐ−Ｖｐ_０）。

正極電位変化量ΔＶｐと、二次電池１１０の下限ＳＯＣシフト量ΔＳＯＣとの間には、相関関係が存在する。典型的には、正極電位変化量ΔＶｐと下限ＳＯＣシフト量ΔＳＯＣと間には、１次の相関関係が存在する。そのため、この相関関係を予め求め、マップまたは関数の形式でＥＣＵ１００のメモリ１０２に記憶させておくことができる。ＥＣＵ１００は、メモリ１０２に記憶された相関関係を参照することによって、正極電位変化量ΔＶから下限ＳＯＣシフト量ΔＳＯＣを算出する（Ｓ１６７）。

Ｓ１６８において、ＥＣＵ１００は、下限ＳＯＣシフト量ΔＳＯＣから正極抵抗減少量ΔＲｐ（−）を算出する。図１３にて説明したように、下限ＳＯＣがＳｘからＳｙへと増加すると、正極抵抗Ｒｐは、ＲｘからＲｙへと減少する。このような関係を温度Ｔｂ毎に予め求めておくことで、温度Ｔｂと下限ＳＯＣシフト量ΔＳＯＣとから、正極抵抗減少量ΔＲｐ（−）を算出することができる。

Ｓ１６９において、ＥＣＵ１００は、Ｓ１６３にて算出した抵抗増加量ΔＲ（＋）と、Ｓ１６８にて算出した抵抗減少量ΔＲ（−）とを加算することにより、抵抗変化量ΔＲを算出する（ΔＲ＝ΔＲ（＋）＋Ｒ（−））。

Ｓ１７０において、ＥＣＵ１００は、初期抵抗Ｒ_０と、Ｓ１６９にて算出した抵抗変化量ΔＲとから、内部抵抗Ｒを算出する（Ｒ＝Ｒ_０＋ΔＲ）。

このように、本実施の形態における劣化状態推定処理によれば、二次電池１１０の内部抵抗の増加（ΔＲ（＋））および減少（ΔＲ（−））の両方を加味した上で、内部抵抗の変化量（ΔＲ）が算出される。これにより、内部抵抗の変化量を高精度に算出することが可能になるので、二次電池１１０の劣化状態を高精度に推定することができる。

今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１，２ 車両、３ データセンタ、９ 電池システム、１００ ＥＣＵ、１０１ ＣＰＵ、１０２ メモリ、１０３ 入出力バッファ、１０４ タイマ、１１０ 二次電池、１２０ 監視装置、１２１ 電圧センサ、１２２ 電流センサ、１２３ 温度センサ、１３０ ナビゲーション装置、１３１ 受信機、１４０，３３０ 通信装置、１５０ 補機バッテリ、３００ サーバ、３１０ 地図データベース、３２０ 履歴データベース。

Claims (6)

1. 車両に搭載可能に構成された電池システムであって、
   二次電池と、
   前記二次電池の温度である電池温度を検出するための検出装置と、
   前記電池温度と前記電池温度の検出時刻とを含む温度履歴データを用いて前記二次電池の劣化状態を推定する推定装置とを備え、
   前記推定装置は、
   前記車両以外の他車の温度履歴データを有する外部装置との通信を行なうように構成され、
   前記車両の温度履歴データに含まれる電池温度に異常値が生じた場合に、前記他車の温度履歴データのうち当該異常発生期間における温度履歴データを前記外部装置から取得し、取得した温度履歴データを用いて前記異常値を修正する、電池システム。
2. 前記異常値の修正は、前記車両の温度履歴データに生じた前記電池温度の欠損値の補完と、前記車両の温度履歴データに生じた前記電池温度の外れ値の置換とのうちの少なくとも一方を含む、請求項１に記載の電池システム。
3. 前記外部装置は、駐車中の複数の他車から温度履歴データを収集するサーバを含み、
   前記複数の他車の温度履歴データの各々は、前記電池温度および前記検出時刻に加えて、前記電池温度が検出されたときの前記他車の位置である検出位置を含み、
   前記推定装置は、前記異常発生期間における温度履歴データを前記検出時刻および前記検出位置を用いて前記サーバから取得する、請求項１または２に記載の電池システム。
4. 前記外部装置は、前記車両の周囲に位置する前記他車であり、
   前記推定装置は、前記異常発生期間における温度履歴データを前記他車から取得する、請求項１または２に記載の電池システム。
5. 前記推定装置は、
   前記電池温度が複数の温度域の各々に保持された時間を用いて前記二次電池の内部抵抗の増加量を算出するとともに、前記二次電池のＳＯＣ（State Of Charge）使用領域の変化に伴う前記内部抵抗の減少量を算出し、
   前記内部抵抗の初期値と前記増加量および前記減少量とから前記内部抵抗を算出することによって、前記二次電池の劣化状態を推定する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の電池システム。
6. 車両に搭載された二次電池の劣化状態を推定するための推定システムであって、
   前記二次電池の温度である電池温度と前記電池温度の検出時刻とを含む温度履歴データを用いて前記二次電池の劣化状態を推定する推定装置と、
   前記車両以外の複数の他車の温度履歴データを収集するサーバと、
   前記推定装置と前記サーバとが通信を行なうことが可能に構成された通信装置とを備え、
   前記推定装置は、前記車両の温度履歴データに含まれる電池温度に異常値が生じた場合に、前記複数の他車の温度履歴データのうち当該異常発生期間における温度履歴データを前記サーバから取得し、取得した温度履歴データを用いて前記異常値を修正する、推定システム。

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