JPWO2016158396A1 - 電池制御装置、および電動車両システム - Google Patents

Abstract

電池のSOCを精度よく推定することができる電池制御装置、および、電動車両システムの提供。電池制御装置１９０は、電池の充放電パターンを表す特徴量を演算する特徴量演算部１５２と、第１電池状態量に基づいて、電池の第１充電状態量であるSOCiを演算する第１充電状態量演算部１５１−１と、第２電池状態量に基づいて、電池の第２充電状態量であるSOCvを演算する第２充電状態量演算部１５１−２と、特徴量と第１充電状態量と第２充電状態量とに基づいて、第３充電状態量SOC(t)を演算する第３充電状態量演算部１５１−３とを備える。

Description

本発明は、電池制御装置、および、当該電池制御装置を搭載した電動車両システムに関する。

電気自動車(EV)、プラグインハイブリッド自動車(PHEV)、ハイブリッド自動車(HEV)等の電動車両に搭載する電動車両システムには、電池の性能を最大限に引き出すために、電池の電圧、電流、温度を検出し、これらに基づいて電池の充電状態(State of Charge：SOC)や劣化状態(State of Health：SOH)を演算する電池制御装置を備えている。電池のSOCを演算する方式には、以下の２つがある。
１．一般に閉回路電圧（Close Circuit Voltage：CCV）である電池電圧と電池を流れる電流に基づいて開回路電圧(Open Circuit Voltage：OCV)を求め、求めたOCVからSOCを演算する方式（SOCv方式と呼ぶことにする）
２．車両システム始動直後のOCVとみなせる電池電圧と電流の積算結果と電池の満充電容量に基づいてSOCを演算する電流積算方式（SOCi方式と呼ぶことにする）

SOCv方式では、電池電圧からOCVを求める際に電池の内部抵抗の値が必要であり、通常、内部抵抗の推定値が用いられる。しかしながら、電池の内部抵抗特性は電池温度への依存度が大きく、特に低温では特性が複雑化する傾向がある。その結果、内部抵抗の推定精度が低くなるおそれがあり、それに伴い、OCVの推定精度やSOCの推定精度も低くなるおそれがある。

そのため、特許文献１では、電池の構成部材それぞれの分極特性をモデル化することで、低温時においてもSOCv方式における推定値を高精度化する発明が開示されている。しかしながら、分極特性は、電池に流れる電流の履歴（走行履歴）や劣化に応じてその見え方が様々に異なる。複雑な特性を有する電池の内部抵抗特性を高精度にモデル化すると、モデルが複雑化し、演算負荷の高い処理が必要となる可能性がある。また、材料変更の度に、複雑な分極モデルに含まれる電池パラメータを取得する必要があり、開発工数が大きくなることが懸念される。

一方、SOCi方式では、電流の読み取り誤差が時間積算されることに起因するSOC誤差が生じる可能性がある。

特開２００３−６８３７０号公報

このように、SOCv方式、SOCi方式のそれぞれにおける問題を解決し、高精度なSOCを推定することが望まれていた。

（１）本発明の好ましい態様による電池制御装置は、電池の充放電パターンを表す特徴量を演算する特徴量演算部と、第１電池状態量に基づいて、電池の第１充電状態量（SOCi）を演算する第１充電状態量演算部と、第２電池状態量に基づいて、電池の第２充電状態量（SOCv）を演算する第２充電状態量演算部と、特徴量と第１充電状態量と第２充電状態量とに基づいて、電池の第３充電状態量(SOC)を演算する第３充電状態量演算部とを備える。
（２）本発明の好ましい態様による電動車両システムは、電池からの直流電流をインバータで交流電流に変換して走行モータに供給するようにした電動車両システムにおいて、電池の充放電が充電または放電に偏って使用されているか否かを判定し、充電または放電に偏って使用されていると判定された場合に、充放電の調整を要求する指令を出力する充放電要求指令決定部と、電池が充電または放電に偏っていた場合に、充電と放電の頻度が等しくなるようにインバータおよび走行モータの動作を制御する駆動制御装置とを備える。（３）本発明の他の好ましい態様による電動車両システムは、電池からの直流電流をインバータで交流電流に変換して走行モータに供給するようにした電動車両システムにおいて、電池の充放電が充電または放電に偏って使用されているか否かを判定し、充電または放電に偏って使用されていると判定された場合に、充放電の調整を要求する指令を出力する充放電要求指令決定部と、電池の充電および放電のいずれかの頻度が高い第１走行モード、および、電池の充電および放電の頻度が同程度の第２走行モードのいずれかを電動車両の走行モードとして選択する走行モード選択部とを備る。走行モード選択部は、第１走行モードが選択されている第１条件と、充放電要求指令決定部が、電池が充電または放電に偏っていると判定した第２条件とが成立するとき、第１走行モードを第２走行モードに変更する。

本発明による電池制御装置によれば、電池のSOCを精度よく推定することができるので、電池を効率良く使用して長寿命化を図ることができる。
また、本発明による電動車両システムによれば、SOC演算精度が良好となるようにインバータやモータを駆動することができ、その信頼性を向上することができる。

第１実施形態であるプラグインハイブリッド自動車の電動車両システムを示すブロック図 図１の電池システムを構成する単電池制御部を示すブロック図 図１の電池システムを構成する組電池制御部を示すブロック図 電池のSOCとOCVの関係を示すグラフ SOCとOCVの関係を表すデータテーブルを説明する図 第１実施形態における組電池制御部を構成する電池状態演算部を示すブロック図 電流をベースとしたSOC演算方式を説明するための説明図 電池の等価回路モデルの一例を示す図 電池の等価回路モデルのモデル化誤差によるSOC演算誤差を説明するための図（その１） 電池の等価回路モデルのモデル化誤差によるSOC演算誤差を説明するための図（その２） 負荷特徴量演算部の機能の一例を示すブロック図 放電カウント率を説明するための図 放電カウント率に対応した重み係数を示す図 第１実施形態の効果を説明する図 移動平均電流の推移を示した図 第２実施形態における電池状態演算部を示すブロック図 任意の電流波形に対する電流をベースとしたSOCと電圧をベースとしたSOCの演算結果例を示す図 任意の電流波形に対応した放電カウント率と電流をベースとしたSOCと電圧をベースとしたSOCの演算結果の関係を示した図 第２実施形態の効果を説明する図 第３実施形態における組電池制御部を示すブロック図 第３実施形態における車両制御部を示すブロック図 EV走行モードにおける電流波形に対する放電カウント率と電流をベースとしたSOCと電圧をベースとしたSOCの演算結果の関係を示した図 第３実施形態の効果を説明する図 第４実施形態における車両制御部を示すブロック図 第４実施形態の効果を説明する図（その１） 第４実施形態の効果を説明する図（その２）

以下、本発明をプラグインハイブリッド自動車(ＰＨＥＶ)における電動車両システムおよび電池制御装置に適用した例で説明する。

―第１実施形態―
図１は、第１実施形態におけるプラグインハイブリッド自動車の電動車両システム８００、駆動系７００、および、充電器５００を示している。電動車両システム８００は、電池システム１００と、インバータ４００と、モータ４１０と、モータ／インバータ制御部４２０と、リレー３００，３１０，３２０，３３０と、エンジン６１０と、エンジン制御部６２０と、車両制御部２００とを備えている。

駆動系７００は、図示していないが、車輪、ドライブシャフト、プロペラシャフト、デファレンシャルギア、油圧ブレーキ等を備える。駆動系７００は、モータ４１０からの動力、および、エンジン６１０からの動力を受けて電動車両を走行駆動する。
モータ４１０は、駆動系７００から回生エネルギーを受けて発電し、インバータ４００を介して単電池１１１に電力を供給する。

車両制御部２００は、組電池制御部１５０、モータ／インバータ制御部４２０、および、エンジン制御部６２０と通信する。これらと通信することで、電池のSOC、電動車両の速度などの各種情報を得る。車両制御部２００は、上記の各種情報に応じて、組電池制御部１５０、モータ／インバータ制御部４２０、および、エンジン制御部６２０を制御し、その結果、駆動系７００に動力を与えて走行駆動力を得る。車両制御部２００は、たとえば、エンジン６１０とモータ４１０の駆動系７００への動力配分を決定し、また、駆動系７００からの回生エネルギーを用いてモータ４１０を発電モードで運転する。

モータ／インバータ制御部４２０は、インバータ４００をスイッチング制御して組電池１１０の直流電力を交流電力に変換する。変換された交流電力がモータ４１０に供給され、モータ４１０が駆動制御される。
エンジン制御部６２０は、エンジン６１０の出力を制御し、その動力により駆動系７００を駆動させるとともに、発電要求があるときはモータ４１０を駆動する。

電池システム１００の構成について説明する。電池システム１００は、複数の単電池１１１から構成される単電池群１１２ａ、１１２ｂを有する組電池１１０と、単電池１１１の状態を監視する単電池管理部１２０と、電池システム１００に流れる電流を検知する電流検知部１３０と、組電池１１０の総電圧を検知する電圧検知部１４０と、組電池１１０の制御を行う組電池制御部１５０と、組電池１１０、単電池１１１、および単電池群１１２の電池特性に関する情報を格納する記憶部１８０とを備える。

なお、以下では、電流検知部１３０と、電圧検知部１４０と、記憶部１８０と、単電池管理部１２０と、組電池制御部１５０とを備えたシステム構成を電池制御装置１９０として説明する。

組電池制御部１５０には以下のような複数の信号が入力されている。複数の信号は、単電池管理部１２０から出力される単電池１１１の電池電圧や温度の計測値、単電池１１１が過充電もしくは過放電であるかの診断結果、単電池管理部１２０に通信エラーなどが発生した場合に出力される異常信号、電流検知部１３０から送信される電流値、電圧検知部１４０から送信される組電池１１０の総電圧値、上位の制御装置である車両制御部２００から出力された信号を含む。組電池制御部１５０は、これらの入力情報に基づいて組電池１１０の状態検知などを行う。また、組電池制御部１５０が行う処理の結果は、単電池管理部１２０や車両制御部２００に送信される。

組電池１１０は、電気エネルギーの蓄積および放出（直流電力の充放電）が可能な複数の単電池１１１、たとえばリチウムイオン電池を電気的に直列に接続して構成される。１つの単電池１１１は、出力電圧が３．０〜４．２Ｖ（平均出力電圧：３．６Ｖ）であり、単電池１１１のOCVとSOCには図４に示すような相関関係があるが、複数の単電池１１１を有する組電池１１０も全体として図４に示すようなOCV-SOCの相関関係を有する。
なお、単電池１１１の仕様は上記のものに限定されない。

組電池１１０を構成する単電池１１１は、所定の単位数にグループ分けされ、グループ分けされた単電池１１１は、電気的に直列に接続され、単電池群１１２を構成する。所定の単位数は、たとえば１個、４個、６個・・・というように、等区分とする場合もあれば、４個と６個とを組み合わせる、というように、複合区分とする場合もある。

単電池管理部１２０は、組電池１１０を構成する単電池１１１の状態を監視する。単電池管理部１２０は、単電池群１１２毎に設けられた単電池制御部１２１を備える。図１では、単電池群１２１ａと１１２ｂに対応して、単電池制御部１２１ａと１２１ｂが設けられている。単電池制御部１２１は、単電池群１１２を構成する単電池１１１の状態を監視および制御する。

本実施形態では、説明を簡単にするために、組電池１１０は、４個の単電池１１１を電気的に直列に接続して単電池群１１２ａおよび１１２ｂを構成し、さらに電気的に直列に接続し、合計８個の単電池１１１を備えるものとした。また、単電池群１１２ａおよび１１２ｂに対応して、単電池１１１の状態を監視するための単電池制御部１２１ａおよび１２１ｂが設置されている。

組電池１１０は、リレー３２０、３３０を介して充電器５００から供給される電力により充電される。また、組電池１１０は、駆動系７００の回生エネルギーをモータ４１０により変換した電力によっても充電される。

図２は、単電池制御部１２１の回路構成を示す図である。単電池制御部１２１は、電圧検出回路１２２、制御回路１２３、信号入出力回路１２４、温度検知部１２５を備える。電圧検出回路１２２は、各単電池１１１の端子間電圧を測定する。温度検知部１２５は、単電池群１１２の温度を測定する。制御回路１２３は、電圧検出回路１２２および温度検知部１２５からの測定結果を受け取り、信号入出力回路１２４を介して組電池制御部１５０に送信する。

なお、単電池制御部１２１に一般的に実装されるバランシング回路、すなわち、自己放電や消費電流ばらつき等に伴い発生する単電池１１１間の電圧やSOCばらつきを均等化する回路構成は、周知であり図示を省略した。

図２における単電池制御部１２１が備える温度検知部１２５は、単電池群１１２の温度を測定する機能を有する。温度検知部１２５は、単電池群１１２全体として１つの温度を測定し、単電池群１１２を構成する単電池１１１の温度代表値としてその温度を取り扱う。温度検知部１２５が測定した温度は、単電池１１１、単電池群１１２、または組電池１１０の状態を検知するための各種演算に用いられる。
単電池１１１毎に温度検知部１２５を設けて単電池１１１毎に温度を測定し、単電池１１１毎の温度に基づいて各種演算を実行することもできる。

図２では、簡易的に温度検知部１２５を示しているが、その具体的な機能は以下のとおりである。実際は温度測定対象に温度センサが設置され、設置した温度センサが温度情報を電圧として出力する。この測定結果は制御回路１２３を介して信号入出力回路１２４に送信され、信号入出力回路１２４が単電池制御部１２１の外に測定結果を出力する。この一連の流れを実現する機能が単電池制御部１２１に温度検知部１２５として実装されている。
温度情報（電圧）の測定には電圧検出回路１２２を用いることもできる。

組電池制御部１５０の構成について図３に基づいて説明する。
組電池制御部１５０は、電池状態演算部１５１と負荷特徴量演算部１５２とを備える。電池状態演算部１５１には、電圧検知部１４０からの総電圧、電流検知部１３０からの電流、および、単電池制御部１２１からの単電池１１１の端子間電圧と温度が入力されている。電流は負荷特徴量演算部１５２にも入力され、負荷特徴量演算部１５２は、電流に基づき、充放電パターンの特徴量（負荷特徴量）を演算して電池状態演算部１５１に出力する。電池状態演算部１５１は、予め記憶されている単電池１１１のSOCとOCVの関係（図４）を含む電池パラメータ、および負荷特徴量演算部１５２からの負荷特徴量に基づいて、電池のSOCなどの各種電池状態を演算する。そして、SOC演算結果やこれに基づく指令を、単電池管理部１２０や車両制御部２００に出力する。これら演算部１５１、１５２の詳細は後述する。

図１に示した記憶部１８０には、組電池１１０、単電池１１１、単電池群１１２の内部抵抗特性、満充電時の容量、分極抵抗特性、劣化特性、個体差情報、SOCとOCVの対応関係などの情報が格納される。
なお、本実施形態では、記憶部１８０は組電池制御部１５０または単電池管理部１２０の外部に設置する構成としたが、組電池制御部１５０または単電池管理部１２０が記憶部を備える構成とし、これに上記情報を格納してもよい。

図５は、記憶部１８０に格納されているSOCテーブル１８１の一例を示す図である。SOCテーブル１８１は、単電池１１１のOCVと、単電池１１１のSOCとの対応関係を温度に応じて記述したデータテーブルである。上述したように記憶部１８０には、SOCテーブル１８１とは別のデータテーブルも記憶されている。たとえば、SOCテーブル１８１と同様に、内部抵抗特性や分極抵抗特性などの各種電池特性情報を、SOCや温度等各種パラメータと対応させて記述したデータテーブルである。
なお、本実施形態の説明ではデータテーブルを用いたが、OCVとSOCとの対応関係を数式などで表現しても良く、データテーブルという形に限定されるものではない。

図１の車両制御部２００は、組電池制御部１５０の情報に基づいて、リレー３００および３１０を介して電池システム１００と接続されるインバータ４００と、リレー３２０および３３０を介して電池システム１００と接続される充電器５００の制御を行う。電動車両が走行しているとき、電池システム１００はインバータ４００と接続され、組電池１１０が蓄えているエネルギーを用いてモータ４１０が駆動される。充電の際には、電池システム１００は充電器５００と接続され、家庭用の電源または充電スタンドから電力供給を受けて充電される。

組電池制御部１５０と単電池管理部１２０は、フォトカプラのような絶縁素子１７０を介して信号通信ライン１６０で接続され、各種信号の送受信を行う。絶縁素子１７０を設けるのは、組電池制御部１５０と単電池管理部１２０との間で動作電源が異なるためである。すなわち、単電池管理部１２０は、組電池１１０から電力を受けて動作するのに対して、組電池制御部１５０は、車載補機用の電池（たとえば１２Ｖ系電池）から電力を受けて動作する。

絶縁素子１７０は、単電池管理部１２０を構成する回路基板に実装しても良いし、組電池制御部１５０を構成する回路基板に実装しても良い。なお、システム構成によっては、前記絶縁素子１７０を省略することも可能である。

本実施形態における組電池制御部１５０と、単電池制御部１２１ａおよび１２１ｂとの通信について説明する。
単電池制御部１２１ａおよび１２１ｂは、それぞれが監視する単電池群１１２ａおよび１１２ｂの電位の高い順に従って直列に接続されている。組電池制御部１５０が送信した信号は、絶縁素子１７０を介して、信号通信ライン１６０により単電池制御部１２１ａに入力される。単電池制御部１２１ａの出力と単電池制御部１２１ｂの入力との間も同様に、信号通信ライン１６０により接続され、信号の伝送を行う。
なお、本実施形態では、単電池制御部１２１ａと１２１ｂとの間の信号通信ライン１６０に絶縁素子１７０を設けていないが、絶縁素子１７０を設けても良い。

組電池制御部１５０の出力は、絶縁素子１７０を介して信号通信ライン１６０により単電池制御部１２１ａに伝送され、さらに、信号通信ライン１６０により単電池制御部１２１ｂに伝送される。そして、単電池制御部１２１ｂの出力は、絶縁素子１７０を介して信号通信ライン１６０により組電池制御部１５０に伝送される。このように、組電池制御部１５０と、単電池制御部１２１ａ，１２１ｂは、信号通信ライン１６０により、ループ状に接続されている。このループ接続は、デイジーチェーン接続あるいは数珠繋ぎ接続もしくは芋づる式接続と呼ぶ場合もある。

組電池制御部１５０を構成する電池状態演算部１５１について、図６に基づき説明する。
電池状態演算部１５１は、SOCi演算部１５１−１、SOCv演算部１５１−２、および組合せ演算部１５１−３を備える。
SOCi演算部１５１−１は、式（１Ａ）〜（１Ｃ）を使用したSOCi演算方式でSOCを出力する。すなわち、SOCi演算部１５１−１には、計測された電池電圧および電流が入力され、SOCi演算部１５１−１は、車両起動時の開放電圧と電流の積算値などに基づいてSOC(以下、SOCi)を演算して出力する。
SOCv演算部は、式（２Ａ）〜（２Ｄ）を使用したSOCv演算方式でSOCを出力する。すなわち、SOCv演算部は、車両走行時に計測した電池電圧、電流、および温度に基づきOCVを推定して、推定したOCVに基づきSOC(以下、SOCv)を演算して出力する。
組合せ演算部１５１−３には、SOCiとSOCvと負荷特徴量が入力され、組合せ演算部１５１−３は、充放電パターン、すなわち負荷特徴量に応じて、SOCiとSOCvを重み付け平均して合成して出力する。電池状態演算部１５１−１は、合成したSOC演算結果を最終的なSOC演算値として出力する。
SOCiを第１電池状態量、SOCvを第２電池状態量、これらを合成して得るSOCを第３電池状態量と呼ぶ。

SOCi演算部１５１−１で行われる演算について、図７に基づき説明する。
SOCiは以下のように算出される。車両起動時の安定した電圧(OCV)から、図４に示したSOCとOCVの関係に基づきSOC(以下、SOCi(0))が算出される（式１Ｂ）。電池の電流積分値
と電池の満充電容量とに基づいてSOCの変化量(以下、ΔSOC(t))が算出される（式（１Ｃ））。SOCi(0)とΔSOC(t)を加算してSOCi(t)が算出される (式(１Ａ))。
SOCi(t) = SOCi(0) + ΔSOC(t) ・・・（１Ａ）
SOCi(0) = SOCMap(OCV(0)) ・・・（１Ｂ）
ΔSOC(t) = 100×∫(I(t)/Qmax) dt ・・・（１Ｃ）
ここで、Iは電流[A]、Qmaxは、単電池１１１の満充電容量[Ah]である。SOCiは電流の積算値をもとにΔSOCを求めるため、電流検知部１３０が計測する電流に含まれる誤差が時間の経過と共に累積し、SOC演算誤差が拡大するおそれがある。

SOCv演算部１５１−２で行われる演算について、図８、９に基づき説明する。図８は単電池１１１の等価回路モデルを示している。単電池１１１は、電池の開回路電圧を表すOCVを模擬した直流電源と、電極や電解液などの抵抗成分を表すRoと、電池の電気化学的な反応に伴う抵抗成分（分極成分）をモデル化したRpとCの並列回路とを直列に接続した等価回路としてモデル化することができる。

図８に示した等価回路から、OCVは、以下の式（２Ａ）で表すことができる。式（２Ａ）で表すOCVを推定OCVと呼ぶ。
OCV(t) = CCV(t) - (Vo(t) + Vp(t)) ・・・（２Ａ）
ただし、CCV(t)は、任意の時刻で計測された電池の閉回路電圧であり、Vo(t)は、抵抗成分Roに基づく電圧変化であり、以下の式（２Ａ）で算出される。Vp(t)は、抵抗成分Rpに基づく電圧変化（分極電圧）であり、以下の式（２Ｂ）で算出される。
Vo(t) = I(t)×RoMap(SOC(t),T(t)) ・・・（２Ｂ）
Vp(t) = Ip(t)×RpMap(SOC(t),T(t)) ・・・（２Ｃ）
SOCv(t) = SOCMap(OCV(t)) ・・・（２Ｄ）
上記の式（２Ｂ）、（２Ｃ）中に含まれるRoMap(SOC(t),T(t))、RpMap(SOC(t),T(t))は、予め記憶部１８０に記憶したデータテーブルであり、SOCや温度に応じてRoとRpがそれぞれ読み出される。上記式（２Ａ）〜（２Ｃ）からOCVを演算し、図４のSOCとOCVの関係からSOCvを演算する（式（２Ｄ））。

図９に基づき、RpとCの並列回路では表現しきれない分極成分の誤差（以下、分極モデリング誤差）の説明と分極モデリング誤差がSOCvの演算に与える影響を説明する。なお、図９は、説明を簡単にするため、図８の等価回路モデルにおける抵抗成分RoやOCVの誤差を含めず、分極電圧Vpの演算誤差および分極電圧Vpの演算誤差によるSOCvの誤差のみを説明するものである。図９（ａ）は電流の波形、図９（ｂ）は電圧の波形、図９(c)はSOCの波形を示す。

図９（ａ）に示したような電流が電池に流れる場合、すなわち電池が放電される場合、電池電圧の実測値は、図９（ｂ）の実線で示したように、電極や電解液の抵抗成分による電圧変化が生じた後、電気化学的な反応に伴う抵抗成分による電圧変化（分極電圧）によって、徐々に低下していく。図９（ｂ）の破線で示す線分は、図８の等価回路モデルを用いて電池電圧を推定した場合の結果を示す。図９（ｂ）から、放電連続時間の増加に伴い、複雑になる分極成分をモデル化出来ていないことにより、実線で示した電圧実測値との乖離が生じていることが分かる。電圧実測値との乖離の度合いは、電池の状態、例えば、SOCや温度、劣化状態によっても異なるし、充放電パターンによっても異なる。このため、分極電圧を如何なる条件においても高精度に推定するには、分極電圧を高度にモデル化する必要があるが、分極電圧のモデル化の高度化に伴い、演算処理の複雑化や開発工数の増大が懸念される。

上述した分極のモデリング誤差により、図９の例の場合、分極による電圧変化量を過小に見積もるため、OCV演算値が小さくなり、結果として、SOCvを小さく見積もることになる。一方で、図１０には、放電と充電のパルスが交互に入力された場合の波形を示している。分極のモデリング誤差が小さい、もしくは、分極による電圧変化量が小さい場合、たとえば、充電時に発生した分極誤差と放電時に発生した分極誤差が互いに打ち消しあうような場合、分極モデリング誤差は小さいため、SOCv演算への影響は小さく、SOCvの精度は良好な傾向となる。

本実施形態では、図９、１０で示したSOCv誤差の特徴を図３で説明した負荷特徴量演算部１５２で把握し、特徴に応じてSOCiとSOCvの合成演算を行う。
組合せ演算部１５１−３は、負荷特徴量演算部１５２で演算した負荷特徴量に応じて重み係数wを決定し、決定した重み係数wに基づき、以下の式（３）よりSOC(t)を演算する。
SOC(t) = (1-w(t))×SOCv(t) + w(t)×SOCi(t) ・・・（３）
重み係数wの決定方法については、負荷特徴量演算部１５２での処理内容説明と合わせて後述する。

負荷特徴量演算部１５２の演算について、図１１〜図１５に基づき説明する。負荷特徴量演算部１５２は、電池に流れる電流値に基づき負荷特徴量を演算する。本実施形態では、放電カウント率を負荷特徴量として用いる。

図１１は、第１実施形態の負荷特徴量である放電カウント率を演算する機能ブロック図である。放電カウント率は、電池に流れる電流の充電回数と放電回数をカウントし、ある任意の時間幅Tw(現時点からTw秒前までの期間)での全体の通電回数に対する放電回数の相対的な割合であり、具体的には、以下の式（４）で演算される。
放電カウント率 = 放電回数 / (充電回数 + 放電回数) ・・・（４）

式（４）によると、充電回数と放電回数が等しいとき、放電カウント率は0.5となり、放電回数が多い時には、放電カウント率は0.5よりも大きな値に、充電回数が多い時には、放電カウント率が0.5よりも小さな値となる。つまり、時間窓Tw内において、図９のような放電が継続する場合は、0.5よりも大きな値に、図１２のような放電電流と充電電流が交互に流れた場合には、0.5に近い値となる。

上述した式（３）の重み係数wは演算した放電カウント率に基づき算出される。図１３を参照して重み係数wの設定方法を説明する。
上述したように放電カウント率が0.5付近の場合は、充電と放電の頻度がほぼ等しい条件であり、SOCvの演算精度が好適な条件となる。一方で、0.5より大きな放電カウント率は放電頻度が高い条件であり、0.5より小さい放電カウント率は充電頻度が高い条件であり、それぞれ分極電圧の影響が大きくなる。そこで、図１３に示すように、放電カウント率が0.5付近の場合は、SOCvへ重みが大きくなるように重み係数wを設定する。

具体的には、放電カウント率が0.5の場合は重み係数wを0とすると、式（３）よりSOC演算結果はSOCvを採用することになる。一方で、放電もしくは充電の頻度が高いとき、たとえば、放電カウント率が1.0もしくは0の場合は、重み係数wを1.0に設定する。とSOCiを採用することになり、SOCvの演算誤差による影響を回避できる。
なお、放電カウント率が0.5から1.0の範囲、0.5から0の範囲では、重み係数wを0から1に向けて徐々に大きくなるように設定する。

図１２に示すように、時間窓Tw内の放電回数と充電回数とに基づいて放電カウント率を算出するが、放電カウント率を計算するための時間窓Tw内でSOCを算出する際は、放電カウント率0.5、すなわち、重み係数w＝0を設定する。時間窓Tw経過後は、次に放電カウント率を計算するデータのサンプリング開始時点に到達するまでは、前回の時間窓Twで演算された重み係数wを用いてSOCを算出する。
放電カウント率は、任意の時間幅Twが経過後に更新される。すなわち、放電カウント率は、時間幅Twの開始時刻のたびに、直前の時間幅Twで計算された放電カウント率で更新される。
ただし、説明を簡単にするため、時間幅Twが経過するまでの間、放電カウント率は0.5であり、SOC演算値の出力はSOCiを採用するものとして、以降の説明を進める。

図１４は、図９（ａ）に示したようなパルス電流が流れるとき、すなわち、放電のとき、本実施形態を適用してSOCを演算した結果の一例である。
放電電流が連続して流れているため、図１４（ａ）に示すように放電カウント率は、時間の経過とともに上昇していく。図１３に示したような放電カウント率と重み係数の関係を適用すると、放電カウント率が0.5に近い場合は、SOCvへ重みが大きくなるように重み係数wが小さい値となり、放電カウント率が1.0に近づくにつれ、SOCiへの重みが大きくなるように重み係数wが大きい値となる。
図１４（ｂ）は、図１４（ａ）のように放電カウント率が変化したときのSOC演算結果の波形を示す。図１４（ｂ）の細い線で示す破線はSOCiの演算結果を、太い線で示す破線はSOCvの演算結果を、実線はSOCiとSOCvの合成演算により算出されるSOCの演算結果の一例を示している。

本実施形態を適用した場合、重み付け平均により演算されるSOCは、SOCiとSOCvの間を通る波形となる。すなわち、放電開始時、重み係数wを0とするとSOCvがSOCの演算値となる。その後、放電カウント率が増加するにつれては重み係数wを漸増させると、連続放電時間の経過とともに、SOCiへの重みが大きくなり、SOCiの成分を多く含んだ演算結果がSOCの演算値となる。そのため、SOCvの精度が低下する分極モデリング誤差の影響が大きい領域をSOCiでカバーすることができ、結果として、高精度なSOCを演算することが可能となる。

第１実施形態の電池制御装置１９０は以下のような作用効果を奏する。
（１）電池制御装置１９０は、電池の充放電パターンを表す特徴量、たとえば放電カウント率を演算する負荷特徴量演算部１５２と、電流、電圧、満充電容量などの第１電池状態量に基づいて電池の第１充電状態量SOCiを演算する第１充電状態量演算部１５１−１と、電流、電圧などの第２電池状態量に基づいて電池の第２充電状態量SOCvを演算する第２充電状態量演算部１５１−２と、特徴量と第１充電状態量と第２充電状態量とに基づいて、第３充電状態量SOCを演算する第３充電状態量算部１５１−３とを備える。
第１実施形態の電池制御装置１９０では次のようにして第３充電状態量SOCが演算される。第１電池状態量で第１充電状態量SOCiが算出され、第２電池状態量で第２充電状態量SOCvが算出される。充放電パターンに応じて充放電の特徴量が演算され、特徴量と第１充電状態量SOCiと第２充電状態量SOCvとにより第３充電状態量SOCが演算される。第１充電状態量SOCiと第２充電状態量SOCvには誤差成分が含まれるが、その誤差成分量は充放電パターンに依存する。そこで、第３充電状態量演算部１５２−３は、充放電パターンに基づく特徴量によって誤差成分が抑制されるように第１充電状態量SOCiと第２充電状態量SOCvを合成する。
第１実施形態によれば、充放電パターンの特徴量に基づき第１充電状態量SOCiと第２充電状態量SOCvを組み合わせることで、SOCを高精度に演算することが可能となる。その結果、電動車両システム８００の信頼性を確保するとともに、電池を効率的に使用して電池の長寿命化を図ることもできる。

（２）負荷特徴量演算部１５２は、演算された特徴量に基づいて、電池の第１充電状態量SOCiと第２充電状態量SOCvに与える重み係数wを演算する。第３充電状態量演算部１５１−３は、たとえば式（３）のような合成演算式を用いて、重み係数wにより第１充電状態量SOCiと第２充電状態量SOCvとを合成して第３充電状態量であるSOCを演算する。第２充電状態量SOCvは、充放電電流の収支がバランスしているときには誤差成分が少ない。そこで、充放電パターンの特徴量が充放電電流の収支がバランスしていることを示す場合、たとえば、放電カウント率が0.5の場合、重み係数wは、第３充電状態量演算部１５１-３によるSOC合成演算結果で第２充電状態量SOCvの割合が多くなるように決定される。
充放電パターンの特徴量から重み係数wを演算して第１充電状態量SOCiと第２充電状態量SOCvの合成演算を行うようにした。すなわち、充放電パターンを重み係数という物理量に変換して第１充電状態量SOCiと第２充電状態量SOCvのどちらに重みを与えるかを決定するようにした。その結果、充放電パターンがSOCiの誤差に与える影響を検証し、その検証結果に応じて重み係数wを設定するだけでよく、種々の電池特性に迅速に対応することができる。

（３）負荷特徴量演算部１５２は、電池の充電回数と放電回数の割合に基づき充放電頻度、たとえば放電カウント率を算出し、この放電カウント率に基づいて重み係数wを演算する。放電カウント率が0.5のとき、充放電の収支はバランスしているので、第２充電状態量SOCvの誤差成分は小さい。第１実施形態では、放電カウント率が0.5のとき、重み係数wをゼロに設定している。第３充電状態量演算部１５１−３は、ゼロである重み係数wにより第２充電状態量SOCvがSOC演算値となる合成演算を行う。
充放電パターンを放電回数と充電回数の割合で定義するようにしたので、電流センサの信号を用いて充放電パターンの特徴量を簡単に捕捉することができる。すなわち、既存のセンサを利用してSOC演算精度を向上させることができる。

（４）第１充電状態量演算部１５１−１で用いる電圧値は、充放電電流が所定値より小さい運転時に実測した開放電圧である。第１実施形態では、車両起動時に実測した開放電圧OCVを用いている。また、第２充電状態量演算部１５１−２で用いる電圧値は、充放電電流が所定値以上の運転時に実測した閉回路電圧CCVに基づき推定された推定開回路電圧である。第１実施形態では、図８に示した等価回路モデルを採用し、式（２Ａ）〜式（２Ｃ）により推定開放電圧0CVが演算される。式（２Ｂ）は、電極や電解液などの抵抗成分を表すRoに起因する電圧変化Vo(t)である。式（２Ｃ）は、電池の電気化学的な反応に伴う抵抗成分（分極成分）Rpに起因する電圧変化（分極電圧）Vp(t)である。
第１充電状態量SOCiの演算も第２充電状態量SOCvの演算も、ともに開放電圧OCVを検出、もしくは高度な分極モデルを用いずにOCVを演算した結果に基づき、SOCを算出するので、演算アルゴリズムが複雑化しない。

―第１実施形態の変形例―
図１５は、第１実施形態の変形例を示す図である。第１実施形態では、放電カウント率に基づいて図１３に示すように重み係数wを設定し、設定した重み係数wを使用して式（３）に示したようなSOCvとSOCiの重み合成演算を行ってSOCを算出するようにした。重み係数wの算出方式はこれに限定されない。たとえば、図１５に示すように、電池電流を移動平均した電流値に基づいて重み係数wを求めてもよい。

移動平均電流値が負になるときは演算時間内では電池が放電されたことを示し、移動平均電流値が正になるときは演算時間内では電池が充電されたことを示す。移動平均電流値がゼロになるときは、図１０で説明したと同様に、演算時間内での電池の充放電電流の収支がバランスしていることを示す。したがって、移動平均電流値がゼロの時の重み係数wを0とし、移動平均電流値の絶対値が予め定めた所定値で重み係数wを１とする。移動平均電流値が0から所定値に達する間の重み係数wを0から1に向けて漸増させる。
この変形例では、放電カウント率に代えて、電流を移動平均化処理して得られる平均電流値に基づいて重み係数wを演算するようにした。所定時間内での放電回数と充電回数の割合に基づいて重み係数wを算出する第1実施形態と同様に、電流センサだけで充電パターンの特徴量を捕捉することができ、低コストで電池を効率良く使用して寿命を向上させることができる。この電池制御装置１９０を電動車両システム８００に搭載することにより、信頼性の高い電動車両を提供できる。

―第２実施形態―
本発明の第２実施形態を図１６〜図１９に基づき説明する。なお、本実施形態におけるプラグインハイブリッド自動車の電動車両システム８００の構成例は、図１に示した第１実施形態と同様の構成とし、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

第２実施形態における電池状態演算部１５１を図１６に基づき説明する。
第２実施形態における電池状態演算部１５１は、SOCi演算部１５１−１、SOCv演算部１５１−２、誤差検知部１５１−４とSOC補正部１５１−５を有する。組み合わせ演算部１５１−３の代わりに、誤差検知部１５１−４とSOC補正部１５１−５を有している点が第１実施形態と異なる。誤差検知部１５１−４は、SOCiとSOCvと負荷特徴量とに基づいてSOC補正量(SOCfix)を演算する。SOC補正部１５１−５は、SOCi 演算部１５１−１が演算したSOCiを、誤差検知部１５１−４が演算したSOCfixで補正してSOCを算出する。

誤差検知部１５１−４は、負荷特徴量、たとえば、第１実施形態で説明した放電カウント率に基づきSOCv演算精度が良好な条件にあると判定された場合に、SOCiとSOCvの差分SOCfixを算出する。SOCv演算精度が良好な条件とは、たとえば、積算カウント率が0.5のときのように、充放電電流の収支がバランスしているという条件である。

SOC補正部１５１−５は、誤差検知部１５１−４からの出力であるSOC補正量SOCfixによりSOCiを次式(5)で補正してSOCを出力する。
SOC(t) = SOCi(t) + SOCfix(t) ・・・（５）

図１７〜図１９に基づき第２実施形態の作用効果を説明する。
図１７は、任意の電流波形を入力した場合のSOC真値、SOCi、SOCvの演算結果を示している。図１８は、図１７に記載した電流波形を、第１実施形態で説明した任意の時間窓Tw内における放電カウント率に置き換えたグラフである。図１９は、放電カウント率に基づき、SOCiの補正処理を適用した場合のSOC演算結果の波形を示している。

図１７、図１８から以下の傾向が理解される。
（１）SOCiは、第１実施形態でも説明したように、電流の積算処理により電流誤差も累積するため、時間の経過に伴ってSOCiの誤差が大きくなる傾向がある。
（２）SOCvは、第１実施形態でも説明したように、放電カウント率に応じてSOCv演算精度が異なるため、放電カウント率0.5付近では精度が確保できているが、放電カウント率が0もしくは1に近づくにつれて、精度が低下する傾向がある。

図１９に基づき、第２実施形態におけるSOC補正処理の適用例を示す。ここでは、簡単のため、補正処理は放電カウント率が0.5となった場合に行われ、SOCiとSOCvの差分をそのまま補正量として用いることとした。

任意の時間Twが経過した後、放電カウント率が更新される。更新後に放電カウント率が0.5となった場合に、SOCiとSOCvの差分を計算し、差分量に基づき、SOCiを補正する。ここでは、SOCiとSOCvの差分量をそのまま補正量として取り扱うため、放電カウント率が0. 5となった時に、（５）式で演算されたSOCの演算結果はSOCvと等しくなる。従って、放電カウント率が0.5となった時に、これまで累積した電流誤差の累積値がリセットされることになり、補正処理前のSOCi演算値と比較して、精度よくSOCを演算できていることが分かる。

第２実施形態によれば、第1実施形態と同様の作用効果を奏することができるとともに、充放電電流の収支がバランスしているときにSOCiとSOCvとの差分量を算出し、この差分量を補正量として保存し、補正量でSOCを算出するようにした。したがって、式（１Ａ）〜（１Ｃ）で説明した電流積分方式で演算されたSOCiに含まれている累積誤差は、上記差分で補正される。

―第２実施形態の変形例―
第２実施形態では、上述したSOCiとSOCvの差分量SOCfixをそのままSOC補正量として用いた。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。以下、上述したSOCiとSOCvの差分量をそのまま用いる方法以外の補正量決定方法の例を説明する。
SOCiとSOCvの差分量には、電圧誤差や電流誤差によるSOCv自身の誤差が含まれる。そのため、SOCvの誤差を見込んだ形で、SOCiとSOCvの差分量に応じた補正量を予め見積もっておき、見積もった補正量をマップとして実装しておく。
このような演算方法であれば、SOCv自身に含まれる誤差の影響を考慮した形での補正が可能となる。

また、負荷特徴量に応じてSOC補正量を設定しても良い。負荷特徴量として第１実施形態で説明した放電カウント率を適用した場合、0.5の場合は、補正量を大きく設定し、放電カウント率が0に近づく、もしくは、1に近づくにつれて、補正量を小さく設定することで、放電カウント率に応じた適切な補正量を決定できる。

―第３実施形態―
本発明の第３実施形態について、図２０〜図２３に基づき説明する。なお、本実施形態におけるプラグインハイブリッド自動車の電動車両システム８００の構成例は、図１に示した第１実施形態と同様の構成とし、第１実施形態および第２実施形態の相違点を中心に説明する。

第３実施形態のシステムでは、電池の充放電のパターンを監視し、放電過多や充電過多のとき、インバータやモータの駆動制御方法を変更し、充放電電流の収支バランスを調整する。たとえば、EV走行モードのように放電がメインのモードにおいて、SOCiへの重みが大きい状態が継続した時、回生（充電）の配分をインバータとモータを制御して、増やすことで、充電電流と放電電流の収支バランスを調整する。

第１実施形態および第２実施形態では、充放電パターンから、負荷特徴量、たとえば、放電カウント率を算出し、負荷特徴量が所定の値、たとえば、放電カウント率が0.5の場合に、SOCvの演算精度が良好となることを利用したSOC演算方法について説明した。
第３実施形態では、電池状態演算部１５１におけるSOC演算では第２実施形態で記載した演算方式を使用するものとして説明する。すなわち、充放電電流の収支がバランスしているとき、たとえば放電カウント率が0.5のとき、SOCvとSOCiの差分を算出し、この差分ΔSOCでSOCiを補正した結果をSOC演算値として利用する。
第３実施形態では、たとえば、放電カウント率を0.5に近づけるように、つまり、SOCvの演算精度が良好となるように、車両制御部２００もしくは、モータ/インバータ制御部４２０が、電池システム１００の充放電を制御する。上述したように、第３実施形態では、SOC演算精度が良好となるように、充放電パターンを制御する点が第１実施形態及び第２実施形態と異なる。

図２０に第３実施形態における組電池制御部１５０を示す。
組電池制御部１５０は、第1実施形態と同様に電池状態演算部１５１および負荷特徴量演算部１５２を備え、これらに加え、充放電要求指令決定部１５３を備えている。充放電要求指令決定部１５３は、負荷特徴量演算部１５２から出力される負荷特徴量に基づいて充放電調整要求フラグを出力する。充放電調整要求フラグは、SOCや電池システム１００の入出力可能電力等の状態検知結果と共に、車両制御部２００へ入力される。

充放電調整要求フラグは、負荷特徴量に応じて、充放電の調整が必要ないと判断されれば、「0」をセットし、必要と判断されれば、充放電の状態に応じた値をセットする。たとえば、負荷特徴量として、第１実施形態および第２実施形態で説明した放電カウント率が0もしくは1.0、つまり、充放電パターンが、充電もしくは放電に大きく偏った状態が所定時間以上継続し、SOCvの演算精度が確保できない状況が継続した場合、次のように要求フラグを設定する。すなわち、充電に大きく偏った状態であれば、「1」を、放電に大きく偏った状態であれば、「2」を設定する。充放電の調整が終了し、調整が不要となったら、要求フラグを「0」に設定する。

図２１は、第３実施形態における車両制御部２００を示す図である。車両制御部２００は、充放電調整判定部２０１と、要求出力決定部２０２とを備える。充放電調整判定部２０１は、充放電調整要求フラグを基に充放電の調整が必要かどうかを判定する。要求出力決定部２０２は、充放電調整判定部２０１からの出力と、SOCと、入出力可能電力等の状態検知結果をもとにインバータ４００、モータ４１０への要求出力（駆動力）指令を決定する。要求出力決定部２０２からの出力は、モータ/インバータ制御部４２０へ送信される。

充放電調整判定部２０１は、組電池制御部１５０からの出力である充放電調整要求フラグが「1」の場合、充電への偏りが大きい状態であることから、エンジンよりもモータ４１０への出力配分を増加させるように調整する要求を要求出力決定部２０２へ送信する。一方で、充放電調整要求フラグが「2」の場合、放電への偏りが大きい状態であることから、モータ４１０への出力配分を減少させるように調整する要求を要求出力決定部２０２へ送信する。
なお、詳細は図示していないが、回生ブレーキと油圧ブレーキとの間の制動力の配分について、回生ブレーキによる制動力配分の割合を増加させる等で、電池システム１００の充電頻度を増加させ、放電への偏りを解消するように制御しても良い。

要求出力決定部２０２は、電池システム１００のSOC補正部１５１−５で演算されたSOC、および充放電調整判定部２０１からの出力配分に関する要求を入力とし、モータ４１０への出力（駆動力）指令を決定し、モータ/インバータ制御部４２０へ送信する。モータ/インバータ制御部４２０は、受信した出力（駆動力）指令を基に、インバータ４００、モータ４１０を制御する。

図２２および図２３を参照して第３実施形態の適用例と作用効果を説明する。なお、本実施形態における電池状態演算部１５１の処理内容については、第２実施形態で記載の手法を適用するものとする。すなわち、SOCvとSOCiの差分でSOCiを補正した値をSOCとする処理である。

図２２は、第３実施形態による制御を適用していない場合のSOC演算結果を示す。図２２に記載した電流波形は、PHEVにおけるEV走行モードを想定した放電過多（放電がメイン）のパターンであり、放電カウント率が1.0に近い状態が継続している。第１実施形態および第２実施形態で説明したように、このような状況下では、分極成分を演算することが困難となり、SOCの演算精度が確保できない。そのため、SOCiを採用することになる。しかし、SOCiをベースにSOCを演算する場合、電流の積分処理に伴う電流誤差の積算により誤差が拡大してしまう。

図２３は、第３実施形態による制御を適用した場合のSOC演算結果を示す。充放電が始まり、図２２と同様に放電過多で充放電が進むため、放電カウント率が0.5よりも大きな値となる。このため、SOC演算値としてSOCiが採用されるが、放電カウント率がある所定期間、継続して高い値となっていることを検出すると、充放電調整要求フラグが「2」に設定される。充放電調整要求フラグが「2」の場合、放電に大きく偏っていると判断され、充電の頻度を高めとなるように、充放電を制御する。結果として、放電カウント率が徐々に低下し、充電頻度と放電頻度が略等しくなる、つまり、SOCv演算精度が確保できる0. 5付近となり、SOCvとSOCiとの差分でSOCiが補正される。SOCiが補正されると、充放電調整要求フラグが「0」にセットされ、通常のEV走行モードにおける制御へ戻る。SOCiが補正されるまでに累積した誤差が、補正によりリセットされるため、SOCiの誤差拡大を抑制することが可能となる。

第３実施形態の電池制御装置によれば次のような作用効果を奏することができる。
第３実施形態の電池制御装置１９０は、負荷特徴量に基づいて電池が充電または放電に偏って使用されていると判定した場合に、車両制御部２００もしくはモータ/インバータ制御部４２０へ充放電の調整を要求する指令を送信する充放電要求指令決定部１５３を有し、充放電要求指令決定部１５３により電池が充電または放電に偏っていると判定された場合に、モータ/インバータ制御部４２０は、充電と放電の頻度が等しくなるようにインバータおよびモータの動作を制御する。
第３実施形態によれば、負荷特徴量、ここでは、放電カウント率という指標を基に、充電頻度もしくは放電頻度が高いことを検知した場合に、電池の充放電を、充電頻度もしくは放電頻度が略等しくなるように、インバータ４００およびモータ４１０を制御する。その結果、累積誤差の影響が懸念されるSOCiを補正することができるため、SOCを精度よく推定することが可能となる。結果として、電動車両システム８００の信頼性を確保すると共に効率的に電池を使用することができる。

なお、第３実施形態では、電池状態演算部１５１におけるSOC演算手法として、第２実施形態で記載した内容を踏襲して説明したが、第１実施形態に記載のSOC演算手法を適用しても良い。また、負荷特徴量として、放電カウント率を例として説明したが、これに限定されるものではなく、電流の平均値を用いても良い。たとえば、平均電流値がゼロ付近であれば、SOCvの演算は良好であると考えられるため、上記のような指標を基に、精度よくSOCを演算することが可能となる。

また、第３実施形態では、充放電調整要求フラグが「1」もしくは「2」となったとき、エンジンとの出力配分の調整を行うことで、充電と放電の割合を調整する場合を例に説明したが、インバータやモータ制御による充放電頻度の制御はこれに限定されるものではない。

―第４実施形態―
第４実施形態を図２４〜図２６に基づき説明する。なお、本実施形態におけるプラグインハイブリッド自動車の電動車両システム８００の構成例は、図１に示した第１実施形態と同様の構成とし、第３実施形態との相違点を中心に説明する。

第３実施形態では次の第１手順〜第４手順によりモータ、インバータを制御して充放電頻度を切替えた。
第１手順では、充放電パターンから、負荷特徴量、たとえば、放電カウント率を算出する。
第２手順では、負荷特徴量が所定の値、たとえば、放電カウント率が0.5の場合に、SOCvの演算精度が良好であると判定する。
第３手順では、SOCiが継続して採用されている状況であるか否かを判定する。
第４手順では、SOCiが継続して採用されている状況である判定した場合、放電カウント率が0.5となるように充放電を制御する。たとえば、エンジンとの出力配分を調整することで、SOC演算精度を確保する。

第４実施形態における組電池制御部１５０の構成例は、図２０に示した構成と同様とする。組電池制御部１５０を構成する電池状態演算部１５１のSOC演算処理は、第２実施形態で説明したSOCiとSOCvとを比較して補正する方式を例に挙げて説明する。

図２４に第４実施形態における車両制御部２００の一例を示す。
車両制御部２００は、モード判定部２０３と、要求出力決定部２０２とを備える。モード判定部２０３は、充放電調整要求フラグとSOCに基づいて電動車両の走行モードを判定する。要求出力決定部２０２は、モード判定部２０３の出力とSOCとに基づいて、モータ４１０の出力（駆動力）指令を出力する。要求出力決定部２０２の出力は、モータ/インバータ制御部４２０へ送信される。

モード判定部２０３は、充放電調整要求フラグが「1」もしくは「2」となったときや、SOCが低下したときなど、EVモードからHEVモードへの切り替え要求を出力し、要求出力決定部２０２へ出力する。上述したように、車両の走行モードを切り替えることで、充放電パターンを調整する点が第３実施形態と異なる。

要求出力決定部２０２には、電池システム１００のSOC、モード判定部２０３からのモード切替要求が入力される。要求出力決定部２０２は、モータ４１０への出力（駆動力）指令を決定し、モータ/インバータ制御部４２０へ送信する。モータ/インバータ制御部４２０は、受信した出力（駆動力）指令を基に、インバータ４００、モータ４１０を制御する。

図２５および図２６を参照して第４実施形態の適用例と作用効果を説明する。
図２５は、EVモードとHEVモードを有するPHEVに第４実施形態を適用した場合のSOC演算結果例を示す。
充放電が始まり、図２２と同様に放電過多で充放電が進むと、放電カウント率が0.5よりも大きな値となる。このため、SOC演算値としてSOCiが採用される。放電カウント率がある所定期間、継続して高い値となっていることを検出すると、充放電調整要求フラグが「2」に設定され、HEVモードへ移行する。HEVモードへ移行すると、充電と放電の割合が略均等になるため、SOCvに基づく補正が可能となる。SOCvに基づく補正後、充放電調整要求フラグは「0」に設定される。このとき、SOCiによる累積誤差はリセットされる。

以上説明した第４実施形態の電動車両システム８００は、電池が充電または放電に偏っていることを検出する充放電要求指令決定部１５３と、電池の充電および放電のいずれかの頻度が高い第１走行モード、たとえば、EVモード、および電池の充電および放電の頻度が同程度の第２走行モード、たとえばHEVモードのいずれかを電動車両の走行モードとして選択するモード判定部２０３とを備える。モード判定部２０３は、第１走行モードが選択されている第１条件と、充放電要求指令決定部１５３より電池の充放電が充電または放電に偏っていると判定された場合の第２条件とが成立するとき、電動車両の走行モードを第１走行モードから第２走行モードに変更する。

より具体的に第４実施形態のPHEVの電動車両システム８００の作用効果を説明すると以下のとおりである。
EVモード(放電メイン)で長時間走行していると判定したときHEVモードへ切り替える。HEVモードでは、充電と放電の頻度がほぼ同程度となり、SOCv演算精度が確保できる。第４実施形態では、走行モードを切り替えることで充放電を制御し、これによりSOC演算精度を確保する。
たとえば、第１充電状態量である上記式（１Ａ）〜（１Ｃ）でSOCvを演算して電池を管理し、制御する電池制御置を使用した電動車両システムにおいて、充放電電流の収支がバランスするような走行モード切替制御を行うようにした。その結果、第１実施形態で行っていたSOCv演算、SOCi演算、およびSOCvとSOCiの合成演算の３つのSOC演算を行う方法や、第２実施形態のように、SOCvとSOCiの差分でSOCiを補正する演算を行う方法を適用することで、SOC演算精度を確保でき、電池を効率良く使用することができる。その結果、電
動車両システムの信頼性の向上を図ることができる。

充放電要求指令決定部１５３は、第１実施形態と同様に、負荷特徴量演算部１５２が算出する、電池の充電回数と放電回数の割合や電池の電流を移動平均化処理して得られる電流値に基づいて、充放電の偏りを判定することができる。

図２５では、EVモードへは復帰せず、継続してHEVモードでの走行を継続している例を示したが、再びEVモードへ復帰しても良い。
第４実施の形態の制御により、SOCiが補正されるまでに累積した誤差がリセットされるため、SOCiの誤差拡大を抑制することが可能となる。

第４実施形態によれば、負荷特徴量、ここでは、放電カウント率という指標を基に電動車両の走行モードを判定し、SOCv演算精度が確保できるように充放電を制御する。その結果、累積誤差の影響が懸念されるSOCiを補正することができるため、SOCを精度よく推定することが可能となる。結果として、電動車両システム８００の信頼性を確保すると共に効率的に電池を使用することができる。

なお、本実施形態における走行モードは、EVモードとHEVモードに限定されたものではない。発電専用のエンジンを搭載した電気自動車(レンジエクステンダーEV(REEV))におけるREEVモード(エンジンを用いた発電により電池を充電するモード)においても本実施形態を適用できる。

第４実施形態をREEVに適用した場合のSOC演算結果例を図２６に示す。
充放電が始まり、図２５と同様に放電過多で充放電が進むため、放電カウント率が0.5よりも大きな値となる。0.5より大きな放電カウント率がある所定期間、継続して高い値となっていることを検出すると、充放電調整要求フラグが「2」に設定される。フラグが「2」に設定されると、発電専用のエンジンを駆動させるREEVモードへ移行する。REEVモードへ移行すると、充電と放電の割合が略均等もしくは充電の頻度が高くなるため、放電カウント率は0.5に近づき、SOCvに基づく補正が可能となる。SOCvに基づく補正後、充放電調整要求フラグは「0」に設定される。
図２６では、SOCiを補正後に、EVモードへ復帰する例を示した。
第４実施の形態の制御により、SOCiが補正されるまでに累積した誤差がリセットされるため、SOCiの誤差拡大を抑制することが可能となる。

また、本実施形態における組電池制御部１５０の構成例は図３もしくは図２０の何れの構成でも構わない。

以上の実施形態では、プラグインハイブリッド自動車(ＰＨＥＶ)の例で説明したが、本発明はこれに限定されない。本発明は、ハイブリッド自動車(ＨＥＶ)、電気自動車(ＥＶ)などの乗用車やハイブリッド鉄道車両といった産業用車両の電池制御装置および電動車両システムにも適用できる。

以上の実施形態では、単電池１１１はリチウムイオン電池であるとしたが、本発明はこれに限定されない。たとえば、ニッケル水素電池や鉛電池などにも本発明は適用できる。

本発明は、以上に示した内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

１００…電池システム、１１０…組電池、１１１…単電池、１１２…単電池群、１２０…単電池管理部、１２１…単電池制御部（４個の単電池１１１を監視）、１２２…電圧検出回路、１２３…制御回路、１２４…信号入出力回路、１２５…温度検知部、１３０…電流検知部、１４０…電圧検知部、１５０…組電池制御部、１５１…電池状態演算部、１５２…負荷特徴量演算部、１６０…信号通信部、１７０…絶縁素子、１８０…記憶部、１９０…電池制御装置、２００…車両制御部、２０１…充放電調整判定部、２０２…要求出力決定部、２０３…モード判定部、３００、３１０、３２０、３３０…リレー、４００…インバータ、４１０…モータ、４２０…モータ／インバータ制御部、５００…充電器、８００…電動車両システム

Claims (11)

1. 電池の充放電パターンを表す特徴量を演算する特徴量演算部と、
   第１電池状態量に基づいて、前記電池の第１充電状態量を演算する第１充電状態量演算部と、
   第２電池状態量に基づいて、前記電池の第２充電状態量を演算する第２充電状態量演算部と、
   前記特徴量と前記第１充電状態量と前記第２充電状態量とに基づいて、前記電池の第３充電状態量を演算する第３充電状態量演算部とを備える電池制御装置。
2. 請求項１に記載の電池制御装置において、
   前記第１電池状態量は、前記電池の電流、実測した開放電圧、および満充電容量を含み、
   前記第２電池状態量は、前記電池の電流、前記電池の等価回路モデルに基づき推定された開放電圧を含む電池制御装置。
3. 請求項１に記載の電池制御装置において、
   前記特徴量演算部は、前記演算された特徴量に基づいて、前記電池の第１充電状態量と前記第２充電状態量に与える重み係数を演算し、
   前記第３充電状態量演算部は、前記重み係数により前記第１充電状態量と前記第２充電状態量とを合成して前記第３充電状態量を演算する電池制御装置。
4. 請求項３に記載の電池制御装置において、
   前記特徴量演算部は、前記電池の充電回数と放電回数の割合に基づき充放電頻度を算出し、前記充放電頻度に基づいて前記重み係数を演算する電池制御装置。
5. 請求項３に記載の電池制御装置において、
   前記特徴量演算部は、前記電池の電流を移動平均化処理して得られる電流値に基づいて、前記重み係数を演算する電池制御装置。
6. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載の電池制御装置において、
   前記第１充電状態量演算部で用いる電圧値は、充放電電流が所定値より小さい運転時に実測した開放電圧であり、
   前記第２充電状態量演算部で用いる電圧値は、充放電電流が所定値以上の運転時に実測した電流に基づき推定された推定開放電圧である電池制御装置。
7. 請求項１または２に記載の電池制御装置において、
   前記第３充電状態量演算部は、前記第１充電状態量および前記第２充電状態量の差に基づいて補正量を演算し、前記補正量に基づいて前記第２充電状態量を補正することにより前記第３電池状態を演算する電池制御装置。
8. 電池からの直流電流をインバータで交流電流に変換して走行モータに供給するようにした電動車両システムにおいて、
   前記電池の充放電が充電または放電に偏って使用されているか否かを判定し、前記判定結果を送信する充放電要求指令決定部と、
   前記充放電要求指令決定部により電池の充放電が充電または放電に偏っていると判定された場合に、充電と放電の頻度が等しくなるように前記インバータおよび前記走行モータの動作を制御する駆動制御装置とを備える電動車両システム。
9. 電池からの直流電流をインバータで交流電流に変換して走行モータに供給するようにした電動車両システムにおいて、
   前記電池が充電または放電に偏って使用されているか否かを判定し、前記判定結果を送信する充放電要求指令決定部と、
   前記電池の充電および放電のいずれかのみを行う第１走行モード、および、前記電池の充電および放電のいずれも行う第２走行モードのいずれかを電動車両の走行モードとして選択する走行モード選択部とを備え、
   前記走行モード選択部は、前記第１走行モードが選択されている第１条件と、前記充放電要求指令決定部が、前記電池の充放電が充電または放電に偏っていると判定した第２条件とが成立するとき、前記第１走行モードを前記第２走行モードに変更する電動車両システム。
10. 請求項８または９に記載の電動車両システムにおいて、
    前記充放電要求指令決定部は、前記電池の充電回数と放電回数の割合にから算出される充放電頻度に基づき、充放電の偏りを判定する電動車両システム。
11. 請求項８または９に記載の電動車両システムにおいて、
    前記充放電要求指令決定部は、前記電池の電流を移動平均化処理して得られる電流値に基づいて充放電の偏りを判定する電動車両システム。
    

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