WO2023090180A1 - 電池管理装置、電池管理方法、電池管理プログラム - Google Patents

電池管理装置、電池管理方法、電池管理プログラム Download PDF

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WO2023090180A1
WO2023090180A1 PCT/JP2022/041327 JP2022041327W WO2023090180A1 WO 2023090180 A1 WO2023090180 A1 WO 2023090180A1 JP 2022041327 W JP2022041327 W JP 2022041327W WO 2023090180 A1 WO2023090180 A1 WO 2023090180A1
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WO
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battery
charging
time
difference
output voltage
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PCT/JP2022/041327
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English (en)
French (fr)
Inventor
亨 河野
諒 若林
博也 藤本
穣 植田
絵里 磯崎
慧土 秋月
Original Assignee
株式会社日立ハイテク
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Publication date
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    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
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    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
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    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • the present invention relates to technology for managing the state of batteries.
  • the voltage (cell voltage) output by a lithium-ion battery cell is generally measured or obtained by a battery management unit (BMU) that controls the battery cell (or a battery cell assembly in which multiple battery cells are connected).
  • BMU uses the measured value to calculate the state of charge (SOC) of the battery cell.
  • SOC state of charge
  • the BMU transmits the calculation result to the host device by CAN (Control Area Network) communication, for example.
  • the need to accurately estimate the SOC is increasing.
  • the SOC when transporting a lithium metal battery or a lithium ion battery, it may be required that the SOC be a predetermined percentage or less of the rated capacity (eg, 30% or less of the rated capacity).
  • the SOC when connecting a storage battery from the demand side to the power system, it is necessary to accurately grasp the SOC in order to drive the storage battery according to the operation schedule.
  • Patent Document 1 states, "SOC and SOH are accurately estimated by taking into account not only the process value of the battery but also the cross-correlation of SOC and SOH.
  • the BCIA 9 includes an internal resistance measurement unit 96 that measures the 25°C conversion value R25 of the internal resistance of the battery 5 and an open circuit voltage measurement unit that measures the 25°C conversion value OCV25 of the open voltage. 97.
  • the CPU 8 stores an equation storage unit 86 that stores a first equation representing the relationship between OCV25 and SOH and SOC, and a second equation representing the relationship between R25 and SOH and SOC, and the measurement results of R25 and OCV25. It is provided with a solving unit 87 that applies to the equations and obtains SOH and SOC as solutions of the simultaneous equations. (see abstract).
  • the upper device performs various operations based on the SOC obtained from the BMU. In principle, this is the same when transporting the above-mentioned lithium-ion batteries, etc., and in the case of storage batteries on the consumer side, and it is considered normal to realize each application based on the SOC obtained from the BMU. .
  • the SOC obtained from the BMU may be notified with some margin. For example, when the actual SOC is 80%, the BMU may report to the host device that the SOC is 70%.
  • An application executed by a host device eg, display of remaining capacity in an electric vehicle
  • the BMU performs noise removal processing on the measurement result and notifies the result to the host device. Along with this noise removal, there is a possibility that the measurement result reported by the BMU to the higher-level device will deviate from the actual SOC.
  • a battery management apparatus uses a variation in battery voltage in a first charging operation or a first discharging operation and a variation in battery voltage in a second charging operation or a second discharging operation to SOC is estimated by referring to data that describes the relationship between and SOC.
  • the battery management device of the present invention it is possible to obtain the correct SOC of the battery without relying solely on the SOC obtained by the BMU.
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing how a BMU acquires the SOC of a battery cell; 4 is an example of a battery voltage waveform measured or acquired by a BMU during a battery discharging operation; 1 is a configuration diagram of a battery management device 100 according to Embodiment 1.
  • FIG. An example of a discharging operation when the battery management device 100 estimates the SOC of the battery 200 is shown.
  • FIG. 4 is a diagram showing the relationship between the battery voltage and the SOC at the time when the battery voltage has stabilized over time after the start of the rest period; 4 is a diagram showing an example of data used by a computing unit 120 to estimate the SOC of a battery 200 and a procedure for estimating the SOC using this data; FIG. FIG.
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating a procedure for estimating an SOC using a battery voltage acquired from a BMU by a calculation unit 120;
  • FIG. 11 is a schematic diagram illustrating a procedure for estimating an SOC by the battery management device 100 according to the third embodiment;
  • 4 is a diagram showing another configuration example of the battery management device 100.
  • FIG. A configuration example in which the detection unit 130 is connected to the battery 200 is shown.
  • 4 is a flow chart for explaining a procedure for calculating Ri and SOH by a computing unit 120;
  • 4 is a graph showing changes over time in the current and voltage output by the battery 200 during a rest period after discharging.
  • 4 is a graph showing temporal changes in current and voltage output by the battery 200 during a rest period after charging.
  • FIG. 4 is a diagram showing the structure of a relationship table 141 and an example of data;
  • FIG. This is an example of a scene in which the battery management device 100 estimates the SOC of the battery 200.
  • FIG. This is an example of a scene in which the battery management device 100 estimates the SOC of the battery 200.
  • FIG. An example of discharge operation is shown.
  • 17 is a configuration diagram of a power system 1700 according to Embodiment 6.
  • FIG. It is an example of an operation schedule of the power system 1700.
  • FIG. It is an example of a user interface provided by the battery management device 100 .
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing how a BMU acquires the SOC of a battery cell.
  • the BMU is connected to one or more battery cells, calculates the SOC using the output voltage and output current of the battery cells, and reports the result to the host device.
  • the host device can visually display the SOC, for example, on a screen interface as shown in the lower part of FIG. If the SOC is close to full charge, the battery icon will be displayed as full. Alternatively, the SOC numerical value itself can also be presented.
  • FIG. 2 is an example of the battery voltage waveform measured or acquired by the BMU during the battery discharging operation.
  • a certain amount of noise is superimposed on the measured value of the battery voltage (output voltage from the battery). It is empirically known that large noise is superimposed especially during discharge operation. Although the noise in the rest period (period in which neither discharging nor charging is performed) following the discharging operation is relatively small, a certain amount of noise is superimposed on the measurement results.
  • the left diagram of FIG. 2 shows a voltage waveform on which noise is superimposed. Therefore, the BMU acquires a voltage waveform as shown in the right diagram of FIG. 2 by performing noise removal processing, reports this to the host device, or estimates the SOC based on this. The same is true during the charging operation.
  • the measurement results are offset by the noise removal processing, and the host device is not accurate. It may not be possible to obtain accurate measurement results. For example, according to the result of measuring the cell voltage during the discharge operation, the battery voltage monotonously decreases as the discharge progresses, but the battery voltage waveform output by the BMU quickly stabilizes. Therefore, it is presumed that there is an offset between the actual battery voltage and the value measured by the BMU. In the idle period, it is estimated that an offset is similarly superimposed on the measurement result by the BMU, although it is not as large as in the discharging operation.
  • FIG. 3 is a configuration diagram of the battery management device 100 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the battery management device 100 is a device that manages the state of the battery 200 .
  • the battery management device 100 includes a communication section 110 , a calculation section 120 , a detection section 130 and a storage section 140 .
  • the detection unit 130 acquires the output voltage, output current, temperature, and the like of the battery 200 .
  • the detection unit 130 itself does not necessarily need to measure these, and the measurement results may be obtained from the BMU, for example.
  • Operation unit 120 estimates the SOC of battery 200 using these measurement results.
  • Communication unit 110 transmits the estimation result to the external device.
  • the storage unit 140 is a device that stores data used by the calculation unit 120 .
  • FIG. 4 shows an example of a discharging operation when the battery management device 100 estimates the SOC of the battery 200.
  • the battery 200 performs the discharge operation and the subsequent rest period twice, respectively, as illustrated in FIG.
  • These operations may be controlled by the battery management device 100 or by another control device. That is, it suffices if the change over time of the battery voltage that accompanies these operations can be acquired.
  • calculation unit 120 has previously grasped the SOH (State Of Health: deterioration state) of the battery 200 at the time of starting estimation of the SOC of the battery 200 .
  • SOH State Of Health: deterioration state
  • Any known technique can be used as a technique for obtaining SOH, and one example thereof will be described later.
  • the calculation unit 120 acquires the battery voltage V1 at the time when the battery 200 starts the first discharging operation (first discharging operation).
  • the calculation unit 120 acquires the time length t1 during which the battery 200 performed the first discharge operation, and multiplies the discharge current by t1 to calculate the amount of discharge.
  • the calculation unit 120 can obtain the SOC changed by the first discharge operation from the ratio of the discharged amount and the full charge capacity.
  • the calculation unit 120 acquires the battery voltage V2 during the rest period (first rest period) after the first discharging operation. Calculation unit 120 obtains as V2 the battery voltage at the time when the battery voltage variation over time stabilizes in the first idle period.
  • the length of time from the start of the idle period until the battery voltage stabilizes is assumed to be about several seconds, and it is not necessary to adopt a voltage that takes several tens of minutes to stabilize like the open circuit voltage as V2.
  • the calculation unit 120 acquires the time length t2 during which the battery 200 performs the second discharge operation (second discharge operation), and multiplies the discharge current by t2 to calculate the amount of discharge.
  • the calculation unit 120 can obtain the SOC changed by the second discharge operation from the ratio of the discharged amount and the full charge capacity.
  • the calculation unit 120 acquires the battery voltage V3 during the rest period (second rest period) after the second discharge operation. Similar to V2, calculation unit 120 acquires as V3 the battery voltage at the time when the battery voltage variation over time stabilizes during the second rest period.
  • the length of time from the start of the first rest period to V2 and the length of time from the start of the second rest period to V3 may be the same or different.
  • FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the battery voltage and the SOC at the time when the battery voltage has stabilized over time after the start of the rest period.
  • the data shown in FIG. 5 can be acquired in advance by experiment, for example. By differentiating the relationship indicated by this data (obtaining the change in battery voltage with respect to the change in SOC), the data curve shown in FIG. 6 can be obtained.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of data used by the calculation unit 120 to estimate the SOC of the battery 200 and a procedure for estimating the SOC using this data.
  • This data describes the relationship between the battery voltage variations (eg, ⁇ V12, ⁇ V23) accompanying the discharge operation illustrated in FIG. 4 and the SOC.
  • This data is created in advance and stored in the storage unit 140 before estimating the SOC.
  • the computing unit 120 identifies data points corresponding to the voltage fluctuations ( ⁇ V12 and ⁇ V23) in each of the two discharge operations described in FIG. 4 from the data in FIG. The resulting two data points correspond to the SOC at the completion of each discharge operation. However, there may be a plurality of SOC candidates corresponding to each voltage fluctuation. In the data example of FIG. 6, there are two SOC candidates corresponding to ⁇ V12 and four SOC candidates corresponding to ⁇ V23.
  • the battery management apparatus 100 obtains V2 and calculates ⁇ V12 during the first rest period after the first discharge period, and obtains V3 and calculates ⁇ V23 during the second rest period after the second discharge period. are calculated, and the SOC of the battery 200 is estimated by referring to the data in FIG. 6 using these.
  • ⁇ V12 or ⁇ V23 which is the difference between V1 to V3 instead of V1 to V3 itself, even if an offset in the BMU measurement process is superimposed on each of V1 to V3, the effect can be canceled to some extent. can be done.
  • the SOC can be accurately obtained from the measurement results that are less dependent on the SOC measured by the BMU and are less affected by the offset.
  • the relational data (the data illustrated in FIG. 6) used by the battery management device 100 according to the first embodiment to estimate the SOC is the difference between the change in the SOC accompanying the charge/discharge operation and the change in the battery voltage at that time.
  • the calculation unit 120 identifies data points corresponding to ⁇ V12 and ⁇ V23 as SOC candidates, and identifies SOC candidates corresponding to the charge/discharge amount from among the SOC candidates, thereby estimating the SOC. . As a result, even when there are multiple SOC candidates, the SOC corresponding to the charge/discharge amount can be specified accurately.
  • the relational data (the data illustrated in FIG. 6) used by the battery management device 100 according to the first embodiment to estimate the SOC is the difference between the change in the SOC accompanying the charge/discharge operation and the change in the battery voltage at that time.
  • Calculation unit 120 identifies data points corresponding to ⁇ V12 and ⁇ V23 as SOC candidates, and calculates battery voltage variation (VR ) to estimate the SOC.
  • VR battery voltage variation
  • the battery voltage is obtained during the rest period after the discharging operation
  • the remaining capacity of the battery 200 is set to 0, and the change in battery voltage caused by each of the two charging operations may be acquired.
  • the battery voltage may be measured after a period of several seconds in which the battery voltage is stabilized.
  • Embodiment 2 In Embodiment 1, the procedure for more accurately estimating the SOC has been described in consideration of the fact that the battery voltage obtained from the BMU is not necessarily accurate. However, once the battery voltage history acquired from the BMU is accumulated to some extent, it is possible to estimate the correspondence relationship between the battery voltage acquired from the BMU and the accurate SOC. Therefore, in a second embodiment of the present invention, an operation example of learning the correspondence between the battery voltage obtained from the BMU and the accurate SOC and estimating the SOC using this will be described. Since the configuration of the battery management device 100 is the same as that of the first embodiment, the following mainly describes matters related to learning.
  • FIG. 7 is a schematic diagram illustrating a procedure for estimating the SOC using the battery voltage obtained from the BMU by the calculation unit 120.
  • FIG. Calculation unit 120 estimates the SOC of battery 200 using battery voltages V1 to V3 according to the procedure described in the first embodiment. V1 to V3 used at this time are acquired from, for example, the BMU. As described above, these V1 to V3 may be offset from the true values, but the calculation unit 120 uses V1 to V3 obtained from the BMU as they are to estimate the SOC.
  • the calculation unit 120 stores in the storage unit 140 the correspondence between the SOC estimation result and the set of V1 to V3 used for estimating it.
  • the calculation unit 120 stores the same correspondence relationship in the storage unit 140 each time the SOC is estimated. By accumulating the correspondence in this manner, the calculation unit 120 can estimate the SOC using the correspondence when acquiring new V1 to V3.
  • SOC estimation results are obtained as the output of the learner by learning by an appropriate machine learning method and inputting new V1 to V3 into the learning model obtained as a result;
  • V1 to V3 and plot the SOC estimation results using this, and calculate the equation that best approximates these correspondence relationships.
  • FIG. 8 is a schematic diagram illustrating a procedure for estimating the SOC by the battery management device 100 according to Embodiment 3 of the present invention.
  • learning the relationship between V1 to V3 obtained from the BMU and the SOC has been described.
  • the third embodiment instead of this, an example of learning the correspondence relationship between the SOC obtained from the BMU and the SOC estimated by the battery management device 100 will be described. Since the configuration of the battery management device 100 is the same as that of the first embodiment, the following mainly describes matters related to learning.
  • the BMU uses the battery voltage and battery current to calculate the SOC.
  • the calculation unit 120 acquires this SOC. Aside from this, the calculation unit 120 estimates the SOC of the battery 200 by the method described in the first embodiment.
  • the calculation unit 120 learns the correspondence relationship between the SOC obtained from the BMU and the SOC estimated by the calculation unit 120 in the same manner as in the second embodiment. After the learning result is accumulated to some extent, the calculation unit 120 can obtain the SOC estimation result by inputting the new SOC acquired from the BMU to the learning model.
  • Embodiment 4 of the present invention describes a method of estimating the SOH (or internal resistance Ri, hereinafter the same) of the battery 200 described in Embodiments 1-3.
  • the configuration of the battery management device 100 is similar to that of the above embodiment, the following modifications are also possible. Similar modifications can be adopted in other embodiments.
  • FIG. 9 is a diagram showing another configuration example of the battery management device 100.
  • the battery management device 100 does not necessarily have to be a device that is directly connected to the battery 200 to receive power supply, and shows a configuration that does not include the communication unit 110 and the detection unit 130 shown in FIG. .
  • battery management device 100 acquires voltage V, current I, and temperature T of battery 200 from communication unit 110 .
  • the detection unit 150 included in the battery management device 100 receives these detection values via, for example, a network, and the calculation unit 120 uses these detection values to calculate SOH.
  • FIG. 10 shows a configuration example when the detection unit 130 is connected to the battery 200.
  • the detection unit 130 may be configured as a part of the battery management device 100 or may be configured as a module separate from the battery management device 100 .
  • the detection unit 130 includes a voltage sensor 131, a temperature sensor 132, and a current sensor 133 in order to obtain the voltage V, temperature T, and current I when the battery 200 is charged and discharged.
  • the voltage sensor 131 measures the voltage across the battery 200 (the voltage output by the battery 200).
  • the temperature sensor 132 is connected to, for example, a thermocouple included in the battery 200 and measures the temperature of the battery 200 through this.
  • Current sensor 133 is connected to one end of battery 200 and measures the current output by battery 200 .
  • Temperature sensor 132 is optional and need not be provided.
  • FIG. 11 is a flow chart explaining the procedure for calculating Ri and SOH by the calculation unit 120.
  • the calculation unit 120 starts this flowchart at an appropriate timing such as, for example, when the battery management device 100 is activated, when instructed to start this flowchart, or at predetermined intervals. Each step in FIG. 11 will be described below.
  • Arithmetic unit 120 determines whether it is a rest period after charging or a rest period after discharging. If the current period is not the rest period, the flowchart ends. If it is the pause period, the process proceeds to S1102.
  • a rest period after discharging means that the current output by the battery 200 changes from a negative value (I ⁇ 0) toward zero, and (b) changes from a negative value to a value near zero and stabilizes. (
  • ⁇ Va is the amount of change in the output voltage of the battery 200 from the first calculation time after the end of the rest period to the first time when the first period ta has passed.
  • ⁇ Vb is the amount of change in the output voltage of battery 200 from the second time point after the first time point to the second time point after the second period tb has passed.
  • f Ri defines Ri as a function of ⁇ Va.
  • f Ri has a parameter (c_Ri_T) that varies with the temperature of the battery 200 and a parameter (c_Ri_I) that varies with the output current of the battery 200 .
  • f SOH defines SOH as a function of ⁇ Vb.
  • f SOH has a parameter (c_SOH_T) that varies with the temperature of the battery 200 and a parameter (c_SOH_I) that varies with the output current of the battery 200 .
  • fRi and fSOH are formulas formed based on, for example, experimental data for each lot.
  • FIG. 12 is a graph showing temporal changes in the current and voltage output by the battery 200 during the rest period after discharging.
  • ⁇ Va in S1102 is the amount of change in the output voltage of the battery 200 from the time when the discharge ends or after the first calculation time to the first time when the first period ta has passed.
  • the inventors have found that the output voltage immediately after the end of discharging clearly shows the voltage fluctuation due to the internal resistance of the battery 200 . That is, it can be said that the fluctuation ( ⁇ Va) of the output voltage during this period has a strong correlation with Ri. In the present embodiment, this fact is used to estimate Ri by ⁇ Va.
  • the optimum values for the start time and the time length of ta can be obtained based on the section from the end of discharge to the maximum point of the slope change rate in the voltage change curve over time.
  • ⁇ Vb in S1102 is the amount of variation in the output voltage of the battery 200 from the time when the period ta has passed or the second starting time after that until the second time when the second period tb has passed. It can be seen that ⁇ Va immediately after the end of discharge has a correlation with Ri, while the period after that in which the output voltage gradually fluctuates has a correlation with SOH. , the inventors have found. In the present embodiment, this fact is utilized to estimate SOH by ⁇ Vb.
  • the optimum values for the start time and time length of tb are based on the section from the maximum point of the rate of change in the slope of the voltage change curve over time after the end of the discharge until the slope change of the voltage change curve asymptotically becomes constant. can be obtained. Incidentally, when specifying the above-mentioned section, depending on the type of battery, the device, the accuracy, etc., it is possible to select a region in the vicinity of both ends of the above-mentioned section, or an area including both
  • the start time of ta does not necessarily have to be the same as the discharge end time, but it is desirable that it be close to the discharge end time.
  • the start time of tb does not necessarily have to be the same as the end time of ta.
  • ta and tb have a relationship of ta ⁇ tb.
  • ⁇ Va may be larger, and ⁇ Vb may be larger.
  • FIG. 13 is a graph showing temporal changes in the current and voltage output by the battery 200 during the rest period after charging.
  • ⁇ Va in S1102 may be the change in the output voltage of the battery 200 from the time when the charging is completed or after the first calculation time to the first time when the first period ta has passed, instead of the discharge.
  • ⁇ Vb in S1102 is the change in the output voltage of the battery 200 from the time when the period ta has passed or the second starting time after that until the second time when the second period tb has passed.
  • the present inventors have found that ⁇ Va has a correlation with Ri and ⁇ Vb has a correlation with SOH even in the rest period after charging. Therefore, in this embodiment, ⁇ Va and ⁇ Vb in S1102 may be obtained after either charging or discharging.
  • FIG. 14 is a diagram showing the structure of the relationship table 141 and an example of data.
  • the relationship table 141 is a data table that defines each parameter in Equations 1 and 2 and is stored in the storage unit 140 . Since c_Ri_I and c_SOH_I vary depending on the output current of the battery 200, they are defined for each output current value. Since c_Ri_T and c_SOH_T vary depending on the temperature of the battery 200, they are defined for each temperature. Since these parameters may have different characteristics between the rest period after discharging and the rest period after charging, the relationship table 141 defines each parameter for each of these periods.
  • Ri can be expressed, for example, by Equation 3 below. This is because the slope of Ri is affected by temperature and the intercept is affected by current. In this case, c_Ri_T and c_Ri_I are each one.
  • Equation 4 When f SOH is a linear function of ⁇ Vb, SOH can be expressed by Equation 4 below, for example. This is because the slope of SOH is affected by temperature and the intercept is affected by current. In this case, c_SOH_T and c_SOH_I are each one.
  • FIG. 15A is an example of a scene in which battery management device 100 estimates the SOC of battery 200 .
  • the charging operation described in the first embodiment can be performed, for example, by a charger that charges an electric device on which the battery 200 is mounted.
  • the battery 200 is installed in an electric vehicle 1500 (electrical equipment).
  • the operator connects charging port 1501 provided in electric vehicle 1500 with charger 1502 to charge battery 200 .
  • the measuring device 1503 arranged between the charger 1502 and the charging port 1501 measures the battery voltage and transmits the result to the battery management device 100 .
  • the battery management device 100 and the measuring instrument 1503 can be connected via a network, for example.
  • the calculation unit 120 estimates the SOC by the method described in the first embodiment using the battery voltage acquired from the measuring device 1503 .
  • the calculation unit 120 acquires the battery voltage from the measuring device 1503 during the pause period after each charging operation. A period after the operator stops the charging operation can be used as the rest period.
  • FIG. 15B is an example of a scene in which the battery management device 100 estimates the SOC of the battery 200.
  • the battery 200 is installed in, for example, an electric vehicle, and the operator performs a charging operation via a charging port. The operator also connects an OBD (On Board Diagnostics) terminal 1504 to the electric vehicle.
  • the OBD terminal 1504 measures the battery voltage and transmits the result to the battery management device 100 .
  • the battery management device 100 and OBD terminal 1504 can be connected via a network, for example.
  • the calculation unit 120 uses the battery voltage obtained from the OBD terminal 1504 to estimate the SOC by the method described in the first embodiment.
  • FIG. 16 shows an example of discharge operation.
  • a discharging operation can be performed by operating an electrical load connected to an electrical device in which battery 200 is mounted.
  • battery 200 can be discharged by operating an air conditioner provided in electric vehicle 1500, for example.
  • the air conditioner When the air conditioner is turned off, the battery 200 enters a rest period. The battery voltage during the idle period can be measured by the OBD terminal 1504, for example. Subsequent operations are the same.
  • An air conditioner is one example of an electrical load, and other electrical loads may be used to discharge battery 200 .
  • FIG. 17 is a configuration diagram of a power system 1700 according to Embodiment 6 of the present invention.
  • the power system 1700 is a system that supplies power output from the solar cell 1701 and the battery 200 to the power system.
  • Solar cell 1701 is driven by power controller 1702 and battery 200 is driven by power controller 1703 .
  • the power control device 1703 measures the output voltage of the battery 200 and the like, and uploads the measurement results to the data server.
  • Battery management device 100 estimates the SOC of battery 200 using the uploaded measurement results.
  • Management server 1704 controls the entire power system 1700 . Commands to power control devices 1702 and 1703 are sent from, for example, battery management device 100 or management server 1704 via PLCs (programmable logic controllers). Power controllers 1702 and 1703 control solar cell 1701 and battery 200, respectively, according to the instructions.
  • PLCs programmable logic controllers
  • FIG. 18 is an example of an operation schedule for the power system 1700.
  • FIG. When connecting the power system 1700 to the power grid, it may be required to submit an operation schedule (for example, the amount of power generation for each hour) to the regulatory authority in advance.
  • This operation schedule is created according to the power generation amount prediction result of the solar cell 1701 during the operation period.
  • the predicted value of the power generation amount of the solar cell 1701 has a relatively high possibility of deviating from the actual value.
  • the battery 200 can be used supplementarily so that the power supplied to the power grid by the power system 1700 conforms to the operation schedule. This is because the surplus power can be used to charge the battery 200 and the shortage of power can be compensated by discharging the battery 200 .
  • the battery management device 100 estimates the SOC by the method described in the above embodiments.
  • the operator of power system 1700 can prepare battery 200 in advance according to the estimation result.
  • the SOC of the battery 200 must be prepared before 06:00. In the example of FIG. 18, this is prepared during period 1802 . Further, as a premise, the SOC is estimated in period 1801 prior to period 1802 . In order to secure a sufficient preparation period, it is desirable that the period 1801 be as short as possible.
  • FIG. 19 is an example of a user interface provided by the battery management device 100.
  • the user interface can present the estimated SOC of the battery 200, the measurement results of ⁇ V12 and ⁇ V23 described in the first embodiment, the change in battery voltage over time acquired from the BMU, and the like.
  • the user interface may be generated by the computing unit 120 and displayed on an appropriate display device, or data describing the user interface (eg, data specifying a screen layout such as HTML data) may be generated by the computing unit 120. It may be generated and sent to another display terminal, which renders it. You may provide by other suitable methods.
  • the present invention is not limited to the embodiments described above, and includes various modifications.
  • the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
  • part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
  • the detection unit 130 acquires the measurement results of the battery voltages V1 to V3 from the BMU. 1504).
  • the arithmetic unit 120 can be configured by hardware such as a circuit device that implements the function, or software that implements the function is executed by an arithmetic unit such as a CPU (Central Processing Unit). It can also be configured by
  • Battery management device 110 Communication unit 120: Calculation unit 130: Detection unit 140: Storage unit

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Abstract

本発明は、ＢＭＵが取得するＳＯＣのみに依拠することなく、電池の正確なＳＯＣを取得することができる電池管理装置を提供することを目的とする。本発明に係る電池管理装置は、第１充電動作または第１放電動作における電池電圧の変動分と、第２充電動作または第２放電動作における電池電圧の変動分とを用いて、これらの変動分とＳＯＣとの間の関係を記述したデータを参照することにより、ＳＯＣを推定する（図６参照）。

Description

電池管理装置、電池管理方法、電池管理プログラム
　本発明は、電池の状態を管理する技術に関する。
　リチウムイオン電池セルが出力する電圧（セル電圧）は一般的に、電池セル（または複数の電池セルを接続した組電池セル）を制御するバッテリ管理装置（ＢＭＵ）によって測定または取得される。ＢＭＵは、その測定値を用いて電池セルの充電状態（Ｓｔａｔｅ　Ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ：ＳＯＣ）を計算する。ＢＭＵはその計算結果を例えばＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）通信によって上位装置に対して送信する。
　蓄電池が用いられる場面が多岐にわたるにつれて、ＳＯＣを正確に推定する必要性が増している。例えばリチウム金属電池やリチウムイオン電池を輸送する際には、ＳＯＣが定格容量に対して所定割合以下（例：定格容量の３０％以下）であることが求められる場合がある。あるいは電力系統に対して需要者サイドから蓄電池を接続する際に、蓄電池を運用スケジュールにしたがって駆動するために、ＳＯＣを正確に把握する必要がある。
　下記特許文献１は、『SOCおよびSOHを電池のプロセス値のみならず、SOCおよびSOHの相互相関も考慮して精度良く推定する。』ことを課題として、『バッテリコントローラ６BCにおいて、BCIA９は、電池５の内部抵抗の２５℃換算値R25を計測する内部抵抗計測部９６および開放電圧の２５℃換算値OCV25を計測する開放電圧計測部９７を具備する。CPU８は、OCV25とSOHおよびSOCとの関係を表す第１方程式、およびR25とSOHおよびSOCとの関係を表す第２方程式、を記憶する方程式記憶部８６ならびに前記R25およびOCV25の計測結果を前記各方程式に適用し、その連立方程式の解としてSOHおよびSOCを求める求解部８７を具備する。』という技術を開示している（要約参照）。
特開２０１７－１２９４０１号公報
　上位装置は、ＢＭＵから取得したＳＯＣに基づき、様々な動作を実施する。上述のリチウムイオン電池等を輸送する際や需要者サイドの蓄電池などの例においても、これは原則として同様であり、ＢＭＵから取得したＳＯＣに基づき各用途を実現するのが通常であると考えられる。しかしＢＭＵから取得するＳＯＣは、ある程度の余裕をもって通知される場合がある。例えば実際のＳＯＣは８０％であるとき、ＢＭＵは上位装置に対してＳＯＣが７０％である旨を報告する場合がある。上位装置が実行するアプリケーション（例：電気自動車における残容量表示）は、さらに余裕をもってＳＯＣを提示する場合がある。このように、ユーザが認識する時点におけるＳＯＣは、必ずしもＢＭＵが通知したＳＯＣと一致しているとは限らず、さらにＢＭＵが通知したＳＯＣは実際のＳＯＣと一致しているとは限らないことが、経験上分かっている。
　蓄電池が放電中（充電中も同様、以下同じ）において電池からの出力電圧を計測すると計測結果に対して大きなノイズが重畳される場合がある。ＢＭＵはその計測結果に対してノイズ除去処理を実施し、その結果を上位装置に対して通知する。このノイズ除去にともなって、ＢＭＵが上位装置に対して報告する計測結果も、実際のＳＯＣからずれてしまう可能性がある。
　本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、ＢＭＵが取得するＳＯＣのみに依拠することなく、電池の正確なＳＯＣを取得することができる電池管理装置を提供することを目的とする。
　本発明に係る電池管理装置は、第１充電動作または第１放電動作における電池電圧の変動分と、第２充電動作または第２放電動作における電池電圧の変動分とを用いて、これらの変動分とＳＯＣとの間の関係を記述したデータを参照することにより、ＳＯＣを推定する。
　本発明に係る電池管理装置によれば、ＢＭＵが取得するＳＯＣのみに依拠することなく、電池の正確なＳＯＣを取得することができる。
ＢＭＵが電池セルのＳＯＣを取得する様子を示す模式図である。 電池の放電動作時においてＢＭＵが計測または取得する電池電圧の波形例である。 実施形態１に係る電池管理装置１００の構成図である。 電池管理装置１００が電池２００のＳＯＣを推定する際における放電動作の例を示す。 休止期間が開始した後に電池電圧の経時変動が安定した時点における電池電圧とＳＯＣとの間の関係を示す図である。 演算部１２０が電池２００のＳＯＣを推定するために用いるデータの例とこのデータを用いたＳＯＣの推定手順を示す図である。 演算部１２０がＢＭＵから取得する電池電圧を用いてＳＯＣを推定する手順を説明する模式図である。 実施形態３に係る電池管理装置１００がＳＯＣを推定する手順を説明する模式図である。 電池管理装置１００の別構成例を示す図である。 検知部１３０が電池２００と接続されている場合における構成例を示す。 演算部１２０がＲｉとＳＯＨを計算する手順を説明するフローチャートである。 放電後の休止期間において電池２００が出力する電流と電圧の経時変化を示すグラフである。 充電後の休止期間において電池２００が出力する電流と電圧の経時変化を示すグラフである。 関係テーブル１４１の構成とデータ例を示す図である。 電池管理装置１００が電池２００のＳＯＣを推定する場面の１例である。 電池管理装置１００が電池２００のＳＯＣを推定する場面の１例である。 放電動作の１例を示す。 実施形態６に係る電力システム１７００の構成図である。 電力システム１７００の運用スケジュールの例である。 電池管理装置１００が提供するユーザインターフェースの例である。
＜実施の形態１＞
　図１は、ＢＭＵが電池セルのＳＯＣを取得する様子を示す模式図である。ＢＭＵは１以上の電池セルと接続されており、電池セルの出力電圧や出力電流を用いてＳＯＣを計算してその結果を上位装置に対して報告する。上位装置は例えば図１下段のような画面インターフェース上で、ＳＯＣを視覚的に表示することができる。ＳＯＣが満充電に近ければ電池アイコンが満たされた状態で表示される。あるいはＳＯＣの数値そのものを提示することもできる。
　図２は、電池の放電動作時においてＢＭＵが計測または取得する電池電圧の波形例である。電池電圧（電池からの出力電圧）の計測値には、ある程度のノイズが重畳されている。特に放電動作時においては、大きなノイズが重畳されることが、経験上分かっている。放電動作に続く休止期間（放電も充電も実施していない期間）におけるノイズは比較的小さいが、やはりある程度のノイズが計測結果に対して重畳されている。図２左図はノイズが重畳された電圧波形を示す。そこでＢＭＵは、ノイズ除去処理を実施することにより、図２右図のような電圧波形を取得し、これを上位装置へ報告し、あるいはこれに基づきＳＯＣを推定する。充電動作時においても同様である。
　図２に示すように、ＢＭＵが電池電圧に対してノイズ除去を実施した上で上位装置に対してその計測結果などを報告する場合、そのノイズ除去処理によって計測結果がオフセットされ、上位装置は正確な計測結果を得ることができない可能性がある。例えば放電動作時におけるセル電圧を計測した結果によれば、電池電圧は放電が進むにともなって単調減少するが、ＢＭＵが出力する電池電圧波形は速やかに安定している。したがって実際の電池電圧とＢＭＵによる計測値との間には、オフセットが存在していると推定される。休止期間においては、放電動作時ほど大きくはないものの、同様にＢＭＵによる計測結果にはオフセットが重畳されていると推定される。
　図３は、本発明の実施形態１に係る電池管理装置１００の構成図である。電池管理装置１００は、電池２００の状態を管理する装置である。電池管理装置１００は、通信部１１０、演算部１２０、検知部１３０、記憶部１４０を備える。検知部１３０は、電池２００の出力電圧、出力電流、温度などを取得する。必ずしも検知部１３０自体がこれらを計測する必要はなく、計測結果を例えばＢＭＵから取得してもよい。演算部１２０は、これらの計測結果を用いて電池２００のＳＯＣを推定する。通信部１１０は、その推定結果を外部装置に対して送信する。記憶部１４０は、演算部１２０が用いるデータを格納する装置である。
　図４は、電池管理装置１００が電池２００のＳＯＣを推定する際における放電動作の例を示す。電池２００は、電池管理装置１００が電池２００のＳＯＣを推定する際に、図４が例示するように放電動作とその後に続く休止期間をそれぞれ２回実施する。これらの動作は電池管理装置１００が制御してもよいし、別の制御装置が制御してもよい。すなわちこれらの動作にともなう電池電圧の経時変動を取得できればよい。
　演算部１２０は、電池２００のＳＯＣを推定開始する時点において、電池２００のＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ　Ｏｆ　Ｈｅａｌｔｈ：劣化状態）をあらかじめ把握しているものとする。ＳＯＨを取得する手法としては任意の公知技術を用いることができるが、その１例については後述する。演算部１２０は、電池２００の定格容量［Ａｈ］に対してそのＳＯＨを乗算することにより、その時点における電池２００の満充電容量［Ａｈ］を計算することができる。この満充電容量を、その時点におけるＳＯＣ＝１００％とみなすことができる。
　演算部１２０は、電池２００が１回目の放電動作（第１放電動作）を開始する時点における電池電圧Ｖ１を取得する。演算部１２０は、電池２００が第１放電動作を実施した時間長ｔ１を取得し、放電電流とｔ１を乗算することにより、放電量を計算する。演算部１２０は、この放電量と満充電容量の比率により、第１放電動作によって変化したＳＯＣを得ることができる。
　演算部１２０は、第１放電動作後の休止期間（第１休止期間）における電池電圧Ｖ２を取得する。演算部１２０は、第１休止期間において電池電圧の経時変動が安定した時点における電池電圧を、Ｖ２として取得する。休止期間が開始してから電池電圧が安定するまでの時間長は、数秒程度を想定しており、開回路電圧のように安定するまで数十分を要する電圧をＶ２として採用する必要はない。
　演算部１２０は、Ｖ１からＶ２に至る電圧変化（ΔＶ１２＝Ｖ１－Ｖ２）を計算する。これにより演算部１２０は、第１放電動作にともなうＳＯＣの変化量と、第１放電動作にともなう電池電圧の変化量との間の関係を得ることができる。
　演算部１２０は、電池２００が２回目の放電動作（第２放電動作）を実施した時間長ｔ２を取得し、放電電流とｔ２を乗算することにより、放電量を計算する。演算部１２０は、この放電量と満充電容量の比率により、第２放電動作によって変化したＳＯＣを得ることができる。
　演算部１２０は、第２放電動作後の休止期間（第２休止期間）における電池電圧Ｖ３を取得する。演算部１２０は、Ｖ２と同様に、第２休止期間において電池電圧の経時変動が安定した時点における電池電圧を、Ｖ３として取得する。第１休止期間が開始してからＶ２までの時間長と、第２休止期間が開始してからＶ３までの時間長は、同じであってもよいし異なってもよい。
　演算部１２０は、Ｖ２からＶ３に至る電圧変化（ΔＶ２３＝Ｖ２－Ｖ３）を計算する。これにより演算部１２０は、第２放電動作にともなうＳＯＣの変化量と、第２放電動作にともなう電池電圧の変化量との間の関係を得ることができる。
　図５は、休止期間が開始した後に電池電圧の経時変動が安定した時点における電池電圧とＳＯＣとの間の関係を示す図である。図５に示すデータは例えばあらかじめ実験によって取得することができる。このデータが示す関係を微分する（ＳＯＣの変化に対する電池電圧の変化を求める）ことにより、次の図６に示すデータ曲線を得ることができる。
　図６は、演算部１２０が電池２００のＳＯＣを推定するために用いるデータの例とこのデータを用いたＳＯＣの推定手順を示す図である。このデータは、図４で例示した放電動作にともなう電池電圧の変動（例えばΔＶ１２、ΔＶ２３）と、ＳＯＣとの間の関係を記述している。このデータは、ＳＯＣを推定する前にあらかじめ作成して記憶部１４０に格納しておく。
　演算部１２０は、図６のデータから、図４で説明した２回の放電動作それぞれにおける電圧変動（ΔＶ１２とΔＶ２３）に対応するデータ点を特定する。これにより得られる２つのデータ点は、各放電動作が完了した時点におけるＳＯＣに対応している。ただし、各電圧変動に対応するＳＯＣの候補が複数存在する場合もある。図６のデータ例においては、ΔＶ１２に対応するＳＯＣ候補が２つ存在し、ΔＶ２３に対応するＳＯＣ候補が４つ存在する。
　そこで演算部１２０はさらに、ＳＯＣ候補のうち、第２放電動作における放電量に対応するものを特定する。例えば第２放電動作における放電量がＳＯＣ１％に相当するものである場合、ΔＶ１２に対応するＳＯＣとΔＶ２３に対応するＳＯＣとの間の差分が１％であるＳＯＣ候補を特定する。これによって特定したＳＯＣ候補は、電池２００の真のＳＯＣを表していると推定することができる。図６のデータ例においては、ＳＯＣ＝２４％近傍のデータ点がこれに相当する。したがって演算部１２０は、電池２００のＳＯＣが約２４％であると推定することができる。
　演算部１２０は、より簡易的には、ＳＯＣ候補のうち、ΔＶ１２とΔＶ２３との間の差分ＶＲに対応するものを特定してもよい。ＶＲは第２放電動作における放電量に対応しているからである。図６のデータ例においては、同様にＳＯＣ＝２４％近傍のデータ点がこれに相当する。この場合、演算部１２０は放電動作にともなう放電量（Ｉ×ｔ１、Ｉ×ｔ２など）を計算する必要はなく、ΔＶ１２、ΔＶ２３、ＶＲに対応するデータ点を図６に示すデータ上で特定すれば足りる。
＜実施の形態１：まとめ＞
　本実施形態１に係る電池管理装置１００は、第１放電期間後の第１休止期間においてＶ２を取得するとともにΔＶ１２を計算し、第２放電期間後の第２休止期間においてＶ３を取得するとともにΔＶ２３を計算し、これらを用いて図６のデータを参照することにより電池２００のＳＯＣを推定する。Ｖ１～Ｖ３そのものではなくこれらの差分であるΔＶ１２またはΔＶ２３を用いることにより、Ｖ１～Ｖ３それぞれに対してＢＭＵの計測過程におけるオフセットが重畳されている場合であっても、その影響をある程度キャンセルすることができる。さらに、ＢＭＵが計測したＳＯＣに依拠することなく、かつオフセットの影響を緩和した計測結果により、ＳＯＣを正確に取得することができる。
　本実施形態１に係る電池管理装置１００がＳＯＣを推定する際に用いる関係データ（図６が例示するデータ）は、充放電動作にともなうＳＯＣの変化とそのときの電池電圧の変化との間の関係を記述しており、演算部１２０はΔＶ１２とΔＶ２３に対応するデータ点をＳＯＣ候補として特定するとともに、そのＳＯＣ候補のなかから充放電量に対応するものを特定することにより、ＳＯＣを推定する。これにより、ＳＯＣ候補が複数存在する場合であっても、充放電量に対応するＳＯＣを正確に特定することができる。
　本実施形態１に係る電池管理装置１００がＳＯＣを推定する際に用いる関係データ（図６が例示するデータ）は、充放電動作にともなうＳＯＣの変化とそのときの電池電圧の変化との間の関係を記述しており、演算部１２０はΔＶ１２とΔＶ２３に対応するデータ点をＳＯＣ候補として特定するとともに、そのＳＯＣ候補のなかから第２充電動作または第２放電動作による電池電圧の変動分（ＶＲ）に対応するものを特定することにより、ＳＯＣを推定する。これにより、充放電量そのものを計算しなくとも、充放電動作にともなう電池電圧の変動によって、充放電量に対応するＳＯＣを正確に特定することができる。
　本実施形態１においては、放電動作後の休止期間において電池電圧を取得する例を説明したが、充電動作後の休止期間において電池電圧を取得して同様の手法によりＳＯＣを推定することもできる。以後の実施形態においても同様である。例えば充電開始時は電池２００の残容量を０とし、２回の充電動作それぞれにともなう電池電圧の変動分を取得すればよい。充電動作後の休止期間についても、電池電圧が安定する数秒程度の時間長が経過した時点で電池電圧を計測すればよい。
＜実施の形態２＞
　実施形態１においては、ＢＭＵから取得した電池電圧が必ずしも正確ではないことを考慮して、ＳＯＣをより正確に推定する手順を説明した。ただしＢＭＵから取得する電池電圧の履歴がある程度蓄積されてくると、ＢＭＵから取得する電池電圧と正確なＳＯＣとの間の対応関係を推定することができると考えられる。そこで本発明の実施形態２では、ＢＭＵから取得する電池電圧と正確なＳＯＣとの間の対応関係を学習し、これを用いてＳＯＣを推定する動作例を説明する。電池管理装置１００の構成は実施形態１と同様であるので、以下では学習に関する事項について主に説明する。
　図７は、演算部１２０がＢＭＵから取得する電池電圧を用いてＳＯＣを推定する手順を説明する模式図である。演算部１２０は、実施形態１で説明した手順にしたがって、電池電圧Ｖ１～Ｖ３を用いて電池２００のＳＯＣを推定する。このとき用いるＶ１～Ｖ３は例えばＢＭＵから取得するものである。上述のようにこのＶ１～Ｖ３は真値からオフセットしている可能性があるが、演算部１２０はＢＭＵから取得したＶ１～Ｖ３をそのまま用いてＳＯＣを推定する。
　演算部１２０は、ＳＯＣの推定結果と、これを推定するために用いたＶ１～Ｖ３のセットとの間の対応関係を、記憶部１４０へ格納する。演算部１２０は、ＳＯＣを推定するごとに同様の対応関係を記憶部１４０へ格納する。このように対応関係を蓄積することにより、演算部１２０は新たなＶ１～Ｖ３を取得した際にその対応関係を用いてＳＯＣを推定することができる。
　演算部１２０がＶ１～Ｖ３を用いてＳＯＣを推定する手法としては、例えば以下のようなものが考えられる：（ａ）Ｖ１～Ｖ３とこれを用いたＳＯＣの推定結果との間の対応関係を適当な機械学習手法によって学習しておき、その結果として得られる学習モデルに対して新たなＶ１～Ｖ３を投入することにより、学習器の出力としてＳＯＣ推定結果を取得する；（ｂ）Ｖ１～Ｖ３とこれを用いたＳＯＣの推定結果をプロットし、これらの対応関係を最も近似する方程式を算出する。この方程式に対して新たなＶ１～Ｖ３を代入することにより、ＳＯＣ推定結果を取得する。
　本実施形態２の手法は、最初に実施形態１の手法にしたがって推定結果をある程度蓄積する必要があるが、Ｖ１～Ｖ３とＳＯＣとの間の対応関係を確定した以降は、Ｖ１～Ｖ３の計測値から直ちにＳＯＣを取得できる点が有用である。
＜実施の形態３＞
　図８は、本発明の実施形態３に係る電池管理装置１００がＳＯＣを推定する手順を説明する模式図である。実施形態２においては、ＢＭＵから取得するＶ１～Ｖ３とＳＯＣとの間の関係を学習することを説明した。本実施形態３においてはこれに代えて、ＢＭＵから取得するＳＯＣと電池管理装置１００が推定するＳＯＣとの間の対応関係を学習する例を説明する。電池管理装置１００の構成は実施形態１と同様であるので、以下では学習に関する事項について主に説明する。
　ＢＭＵは、電池電圧や電池電流を用いてＳＯＣを計算する。演算部１２０はこのＳＯＣを取得する。演算部１２０はこれとは別に、実施形態１で説明した手法により、電池２００のＳＯＣを推定する。演算部１２０は、ＢＭＵから取得したＳＯＣと演算部１２０が推定したＳＯＣとの間の対応関係を、実施形態２と同様に学習する。演算部１２０は、学習結果がある程度蓄積した時点以降は、ＢＭＵから取得した新たなＳＯＣをその学習モデルに対して投入することにより、ＳＯＣ推定結果を得ることができる。
＜実施の形態４＞
　本発明の実施形態４では、実施形態１～３で説明した電池２００のＳＯＨ（または内部抵抗Ｒｉ、以下同様）を推定する方法について説明する。電池管理装置１００の構成は以上の実施形態と同様であるが、以下のような変形例も可能である。その他の実施形態においても同様の変形例を採用可能である。
　図９は、電池管理装置１００の別構成例を示す図である。電池管理装置１００は、必ずしも電池２００と直接的に接続して電力供給を受ける装置でなくともよく、図３に記載された通信部１１０および検知部１３０が含まれていない形態を示すものである。図９において電池管理装置１００は、電池２００の電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔを通信部１１０から取得する。具体的には、電池管理装置１００が備える検知部１５０はこれらの検出値を例えばネットワーク経由で受け取り、演算部１２０はこれらの検出値を用いてＳＯＨを計算する。
　図１０は、検知部１３０が電池２００と接続されている場合における構成例を示す。検知部１３０は、電池管理装置１００の一部として構成してもよいし、電池管理装置１００とは別のモジュールとして構成してもよい。検知部１３０は、電池２００の充放電動作時における電圧Ｖ、温度Ｔ、電流Ｉを取得するために、電圧センサ１３１、温度センサ１３２、電流センサ１３３を備える。
　電圧センサ１３１は、電池２００の両端電圧（電池２００が出力する電圧）を測定する。温度センサ１３２は、例えば電池２００が備える熱電対と接続され、これを介して電池２００の温度を測定する。電流センサ１３３は、電池２００の一端と接続され、電池２００が出力する電流を測定する。温度センサ１３２はオプションであり、必ずしも備えていなくともよい。
　図１１は、演算部１２０がＲｉとＳＯＨを計算する手順を説明するフローチャートである。演算部１２０は、例えば電池管理装置１００が起動したとき、本フローチャートを開始するように指示されたとき、所定周期毎、などの適当なタイミングで、本フローチャートを開始する。以下図１１の各ステップを説明する。
（図１１：ステップＳ１１０１）
　演算部１２０は、充電後の休止期間または放電後の休止期間であるか否かを判定する。現在が休止期間ではない場合は本フローチャートを終了する。休止期間である場合はＳ１１０２へ進む。例えば放電後の休止期間であることは、電池２００が出力する電流が負値（Ｉ＜０）からゼロへ向かって変化している、（ｂ）負値からゼロ近傍の値へ変化して安定している（｜Ｉ｜＜閾値）、などによって判定することができる。
（図１１：ステップＳ１１０２）
　演算部１２０は、ΔＶａとΔＶｂを計算する。ΔＶａは、休止期間が終了した以後の第１起算時点から第１期間ｔａが経過した第１時刻までにおける、電池２００の出力電圧の変動分である。ΔＶｂは、第１時刻以後の第２起算時点から第２期間ｔｂが経過した第２時刻までにおける、電池２００の出力電圧の変動分である。これらの計算手順については後述する。
（図１１：ステップＳ１１０３）
　演算部１２０は、下記式１と式２にしたがって、ＲｉとＳＯＨを計算する。ｆＲｉは、ＲｉをΔＶａの関数として定義する。ｆＲｉは、電池２００の温度によって変動するパラメータ（ｃ＿Ｒｉ＿Ｔ）と、電池２００の出力電流によって変動するパラメータ（ｃ＿Ｒｉ＿Ｉ）を有する。ｆＳＯＨは、ＳＯＨをΔＶｂの関数として定義する。ｆＳＯＨは、電池２００の温度によって変動するパラメータ（ｃ＿ＳＯＨ＿Ｔ）と、電池２００の出力電流によって変動するパラメータ（ｃ＿ＳＯＨ＿Ｉ）を有する。これらのパラメータは関係テーブル１４１によって定義されている。各関数の具体例と関係テーブル１４１の具体例については後述する。ｆＲｉ及びｆＳＯＨは例えばロットごとの実験データを元に形成される式となる。
（図１１：ステップＳ１１０３：計算式）
　Ｒｉ＝ｆＲｉ（ΔＶａ，ｃ＿Ｒｉ＿Ｔ＿１，ｃ＿Ｒｉ＿Ｔ＿２，・・・，ｃ＿Ｒｉ＿Ｉ＿１，ｃ＿Ｒｉ＿Ｉ＿２，・・・）　（１）
　ＳＯＨ＝ｆＳＯＨ（ΔＶｂ，ｃ＿ＳＯＨ＿Ｔ＿１，ｃ＿ＳＯＨ＿Ｔ＿２，・・・，ｃ＿ＳＯＨ＿Ｉ＿１，ｃ＿ＳＯＨ＿Ｉ＿２，・・・）　（２）
　図１２は、放電後の休止期間において電池２００が出力する電流と電圧の経時変化を示すグラフである。Ｓ１１０２におけるΔＶａは、放電が終了した時点またはそれよりも後の第１起算時点から第１期間ｔａが経過した第１時刻までにおける、電池２００の出力電圧の変動分である。本発明者は、放電が終了した直後における出力電圧において、電池２００の内部抵抗による電圧変動がよく表れていることを見出した。すなわちこの期間における出力電圧の変動（ΔＶａ）は、Ｒｉとの間の相関が強いといえる。本実施形態においてはこのことを利用して、ΔＶａによってＲｉを推定することとした。ｔａの開始時刻と時間長それぞれの最適値は、放電の終了時点以後から電圧の経時変化曲線における傾き変化率の最大点までの区間に基づき取得することができる。なお前記区間の特定に際しては、電池の種類、装置、精度等によって、前記区間の両端付近、あるいは両端を含めた領域とするなど、適宜好ましい運用とすればよい。
　Ｓ１１０２におけるΔＶｂは、期間ｔａが経過した時点またはそれ以降の第２起算時点から第２期間ｔｂが経過した第２時刻までにおける、電池２００の出力電圧の変動分である。放電終了直後におけるΔＶａがＲｉとの間で相関を有しているのに対して、それよりも後の出力電圧が緩やかに変動する期間は、ＳＯＨとの間で相関を有していることを、本発明者は見出した。本実施形態においてはこのことを利用して、ΔＶｂによってＳＯＨを推定することとした。ｔｂの開始時刻と時間長それぞれの最適値は、放電の終了時点以後の電圧の経時変化曲線における傾き変化率の最大点から電圧の経時変化曲線の傾き変化が一定に漸近するまでの区間に基づき取得することができる。なお前記区間の特定に際しては、電池の種類、装置、精度等によって、前記区間の両端付近、あるいは両端を含めた領域とするなど、適宜好ましい運用とすればよい。
　ｔａの開始時刻は、必ずしも放電終了時刻と同じでなくともよいが、放電終了時刻と近接していることが望ましい。ｔｂの開始時刻は、必ずしもｔａの終了時刻と同じでなくともよい。いずれの場合であっても、ｔａとｔｂは、ｔａ＜ｔｂという関係がある。ΔＶａの大きさとΔＶｂの大きさについては、ΔＶａのほうが大きい場合もあり得るし、ΔＶｂのほうが大きい場合もあり得る。なお、ここではｔａ＜ｔｂとしたが、電池の種類、装置、精度等によって、ｔａ＞ｔｂ、あるいはｔａ＝ｔｂの場合もあり得るため、適宜好ましい関係とすればよい。
　ｔａとｔｂの合計が例えば数秒程度であっても、ＲｉとＳＯＨを精度よく推定できることが、本発明者による実験結果から分かった。したがって本実施形態によれば、休止期間において速やかにＲｉとＳＯＨをともに推定することができる。
　図１３は、充電後の休止期間において電池２００が出力する電流と電圧の経時変化を示すグラフである。Ｓ１１０２におけるΔＶａは、放電に代えて、充電が終了した時点またはそれよりも後の第１起算時点から第１期間ｔａが経過した第１時刻までにおける、電池２００の出力電圧の変動分でもよい。この場合、Ｓ１１０２におけるΔＶｂは、期間ｔａが経過した時点またはそれ以降の第２起算時点から第２期間ｔｂが経過した第２時刻までにおける、電池２００の出力電圧の変動分となる。充電後の休止期間においても、ΔＶａはＲｉとの間で相関を有し、ΔＶｂはＳＯＨとの間で相関を有していることを、本発明者は見出した。したがって本実施形態において、Ｓ１１０２におけるΔＶａとΔＶｂは、充放電いずれの後において取得してもよい。
　図１４は、関係テーブル１４１の構成とデータ例を示す図である。関係テーブル１４１は、式１と式２における各パラメータを定義するデータテーブルであり、記憶部１４０内に格納されている。ｃ＿Ｒｉ＿Ｉとｃ＿ＳＯＨ＿Ｉは電池２００の出力電流によって変動するので、出力電流値ごとに定義されている。ｃ＿Ｒｉ＿Ｔとｃ＿ＳＯＨ＿Ｔは電池２００の温度によって変動するので、温度ごとに定義されている。これらのパラメータは、放電後の休止期間と充電後の休止期間との間で異なる特性を有する場合があるので、関係テーブル１４１はこれらの期間ごとに各パラメータを定義している。
　ｆＲｉがΔＶａの１次関数である場合、Ｒｉは例えば下記式３によって表すことができる。Ｒｉの傾きは温度によって影響され、切片は電流によって影響されるからである。この場合、ｃ＿Ｒｉ＿Ｔとｃ＿Ｒｉ＿Ｉはそれぞれ１つである。
　Ｒｉ＝ｃ＿Ｒｉ＿Ｔ＿１×ΔＶａ＋ｃ＿Ｒｉ＿Ｉ＿１　（３）
　ｆＳＯＨがΔＶｂの１次関数である場合、ＳＯＨは例えば下記式４によって表すことができる。ＳＯＨの傾きは温度によって影響され、切片は電流によって影響されるからである。この場合、ｃ＿ＳＯＨ＿Ｔとｃ＿ＳＯＨ＿Ｉはそれぞれ１つである。
　ＳＯＨ＝ｃ＿ＳＯＨ＿Ｔ＿１×ΔＶｂ＋ｃ＿ＳＯＨ＿Ｉ＿１　（４）
＜実施の形態５＞
　図１５Ａは、電池管理装置１００が電池２００のＳＯＣを推定する場面の１例である。実施形態１で説明した充電動作は、例えば電池２００を搭載した電気機器を充電する充電器によって実施することができる。例えば電気自動車１５００（電気機器）内に電池２００が搭載されているものとする。オペレータは、電気自動車１５００が備える充電ポート１５０１と充電器１５０２を接続し、電池２００を充電する。このとき、充電器１５０２と充電ポート１５０１との間に配置された計測器１５０３は、電池電圧を計測してその結果を電池管理装置１００に対して送信する。電池管理装置１００と計測器１５０３は例えばネットワークを介して接続することができる。演算部１２０は、計測器１５０３から取得した電池電圧を用いて、実施形態１で説明した手法によりＳＯＣを推定する。
　実施形態１で説明した推定手法を用いるためには、充電器による充電動作を２回実施する必要がある。したがってオペレータは、実施形態１で説明したように２回の充電動作を実施する。演算部１２０は、各充電動作後の休止期間において、計測器１５０３から電池電圧を取得する。休止期間としては、オペレータが充電作業を停止した後の期間を用いることができる。
　図１５Ｂは、電池管理装置１００が電池２００のＳＯＣを推定する場面の１例である。図１５Ａと同様に、電池２００は例えば電気自動車内に搭載されており、オペレータは充電ポートを介して充電動作を実施する。オペレータはさらに、ＯＢＤ（Ｏｎ　Ｂｏａｒｄ　Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ）端末１５０４を電気自動車へ接続する。ＯＢＤ端末１５０４は電池電圧を計測してその結果を電池管理装置１００に対して送信する。電池管理装置１００とＯＢＤ端末１５０４は例えばネットワークを介して接続することができる。演算部１２０は、ＯＢＤ端末１５０４から取得した電池電圧を用いて、実施形態１で説明した手法によりＳＯＣを推定する。
　図１６は、放電動作の１例を示す。放電動作は、電池２００を搭載した電気機器と接続された電気的負荷を稼働させることによって実施できる。電池２００が電気自動車１５００内に搭載されている場合、例えば電気自動車１５００が備えるエアコンを動作させることによって、電池２００を放電させることができる。エアコンをＯＦＦすると電池２００は休止期間となる。休止期間の電池電圧は例えばＯＢＤ端末１５０４によって計測することができる。以後の動作は同様である。エアコンは電気的負荷の１例であり、その他の電気的負荷を用いて電池２００を放電させてもよい。
＜実施の形態６＞
　図１７は、本発明の実施形態６に係る電力システム１７００の構成図である。電力システム１７００は、太陽電池１７０１と電池２００が出力する電力をそれぞれ電力系統に対して供給するシステムである。太陽電池１７０１は電力制御装置１７０２によって駆動され、電池２００は電力制御装置１７０３によって駆動される。電力制御装置１７０３は、電池２００の出力電圧などを計測し、その計測結果をデータサーバに対してアップロードする。電池管理装置１００は、そのアップロードされた計測結果を用いて、電池２００のＳＯＣを推定する。管理サーバ１７０４は、電力システム１７００全体を制御する。電力制御装置１７０２と１７０３に対する指令は、例えば電池管理装置１００または管理サーバ１７０４から、ＰＬＣ（プログラマブルロジックコントローラ）を介して送信される。電力制御装置１７０２と１７０３は、その指令にしたがって、太陽電池１７０１と電池２００をそれぞれ制御する。
　図１８は、電力システム１７００の運用スケジュールの例である。電力システム１７００を電力系統に対して接続する際に、運用スケジュール（例えば時刻ごとの発電量）をあらかじめ規制当局に対して提出することが求められる場合がある。この運用スケジュールはその運用期間における太陽電池１７０１の発電量予測結果にしたがって作成される。しかし太陽電池１７０１の発電量の予測値は、実績値から乖離する可能性が比較的高い。この場合であっても電力システム１７００が電力系統に対して供給する電力を運用スケジュールに準拠させるために、電池２００を補助的に用いることができる。余剰電力は電池２００を充電するために用い、不足電力は電池２００から放電することによって補うことができるからである。
　電池２００をこのように用いるためには、電池２００のＳＯＣをあらかじめそれに適した状態に準備しておく必要がある。その前提として、電池２００のＳＯＣを正確に計測する必要がある。電池管理装置１００は、以上の実施形態で説明した手法により、そのＳＯＣを推定する。電力システム１７００の運用者は、その推定結果にしたがって、電池２００をあらかじめ準備しておくことができる。
　電力システム１７００の運用スケジュールが例えば０６：００～１８：００である場合は、０６：００よりも前に電池２００のＳＯＣを準備しておく必要がある。図１８の例においては、期間１８０２内にこれを準備する。さらにその前提として、期間１８０２よりも前の期間１８０１において、ＳＯＣを推定する。準備期間を十分確保するためには、期間１８０１は短いほうが望ましい。
＜実施の形態７＞
　図１９は、電池管理装置１００が提供するユーザインターフェースの例である。ユーザインターフェースは、電池２００のＳＯＣ推定結果、実施形態１で説明したΔＶ１２やΔＶ２３などの計測結果、ＢＭＵから取得する電池電圧の経時変化、などを提示することができる。ユーザインターフェースは、例えば演算部１２０が生成して適当な表示デバイス上に表示してもよいし、ユーザインターフェースを記述したデータ（例：ＨＴＭＬデータなどの画面レイアウトを指定するデータ）を演算部１２０が生成して別の表示端末に対して送信し、その表示端末がこれを描画してもよい。その他適当な手法によって提供してもよい。
＜本発明の変形例について＞
　本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　以上の実施形態において、検知部１３０はＢＭＵから電池電圧Ｖ１～Ｖ３の計測結果を取得することを説明したが、ＢＭＵ以外の任意の計測装置（例えば実施形態５で説明した計測器１５０３やＯＢＤ端末１５０４）からこれを取得してもよい。
　以上の実施形態において、演算部１２０は、その機能を実装した回路デバイスなどのハードウェアによって構成することもできるし、その機能を実装したソフトウェアをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などの演算装置が実行することによって構成することもできる。
１００：電池管理装置
１１０：通信部
１２０：演算部
１３０：検知部
１４０：記憶部

Claims (14)

  1. 　電池の状態を管理する電池管理装置であって、
    　前記電池が出力する電圧の検出値を取得する検知部、
    　前記電池の状態を推定する演算部、
    　を備え、
    　前記演算部は、前記電池が第１充電動作または第１放電動作を開始した時点における前記電池の出力電圧と、前記第１充電動作または前記第１放電動作を終了した後の第１休止期間が開始してから第１時間が経過した時点における前記電池の出力電圧との間の第１差分を計算し、
    　前記演算部は、前記第１休止期間が終了した後に前記電池が第２充電動作または第２放電動作を開始した時点における前記電池の出力電圧と、前記第２充電動作または前記第２放電動作が終了した後の第２休止期間が開始してから第２時間が経過した時点における前記電池の出力電圧との間の第２差分を計算し、
    　前記演算部は、前記第１差分、前記第２差分、および前記電池の充電状態の間の関係を記述したデータを参照することにより、前記電池の充電状態を推定する
    　ことを特徴とする電池管理装置。
  2. 　前記データは、前記電池が充電または放電を開始してから終了するまでの前記電池の充電量または放電量を前記充電状態に換算した値と、前記電池が充電または放電を開始してから終了するまでの前記電池の出力電圧の変化との間の関係を記述しており、
    　前記演算部は、前記第１差分を用いて前記データを参照することにより、前記第１充電動作または前記第１放電動作における前記電池の充電量または放電量に対応する前記充電状態の第１候補を取得し、
    　前記演算部は、前記第２差分を用いて前記データを参照することにより、前記第２充電動作または前記第２放電動作における前記電池の充電量または放電量に対応する前記充電状態の第２候補を取得し、
    　前記演算部は、前記第１候補と前記第２候補のうち、前記第２充電動作における充電量または前記第２放電動作における放電量に対応するものを特定することにより、前記充電状態を推定する
    　ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
  3. 　前記データは、前記電池が充電または放電を開始してから終了するまでの前記電池の充電量または放電量を前記充電状態に換算した値と、前記電池が充電または放電を開始してから終了するまでの前記電池の出力電圧の変化との間の関係を記述しており、
    　前記演算部は、前記データが記述しているデータ点のうち、前記第１差分、前記第２差分、および前記第１差分と前記第２差分との間の差分に対応するものを特定することにより、前記充電状態を推定する
    　ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
  4. 　前記演算部は、
    　　前記第１充電動作または前記第１放電動作が開始する時点における前記電池の第１出力電圧、
    　　前記第１休止期間が開始してから前記第１時間が経過した時点における前記電池の第２出力電圧、
    　　前記第２休止期間が開始してから前記第２時間が経過した時点における前記電池の第３出力電圧、
    　の組み合わせごとに前記充電状態を推定し、
    　前記演算部は、前記電池管理装置から独立して前記電池の出力電圧を計測する計測装置から、前記第１出力電圧、前記第２出力電圧、および前記第３出力電圧それぞれの計測結果を取得し、
    　前記演算部は、前記組み合わせごとに推定した前記充電状態と、前記計測結果との間の対応関係を学習し、
    　前記演算部は、前記学習した前記対応関係に対して、前記計測装置から取得した新たな前記計測結果を投入することにより、前記充電状態を推定する
    　ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
  5. 　前記演算部は、前記電池の劣化状態を推定し、
    　前記演算部は、前記劣化状態を用いて、前記第１充電動作が開始する時点における前記充電状態を計算する
    　ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
  6. 　前記検知部は、前記電池が出力する電流の検出値を取得し、
    　前記演算部は、前記電池が出力する電圧の経時変化を表す差分として、前記電池が充電または放電を終了した終了時点以後の第１起算時点における前記電圧と、前記第１起算時点から第１期間が経過した第１時点における前記電圧との間の第１差分を取得し、
    　前記演算部は、前記差分として、前記第１時点以後の第２起算時点における前記電圧と、前記第２起算時点から第２期間が経過した第２時点における前記電圧との間の第２差分を取得し、
    　前記演算部は、前記第１差分と前記電池の内部抵抗との間の関係を記述するとともに前記第２差分と前記劣化状態との間の関係を記述した関係データを取得し、
    　前記演算部は、前記第１差分を用いて前記関係データを参照することにより前記電池の内部抵抗を推定し、
    　前記演算部は、前記第２差分を用いて前記関係データを参照することにより前記劣化状態を推定する
    　ことを特徴とする請求項５記載の電池管理装置。
  7. 　前記第１充電動作と前記第２充電動作は、前記電池を搭載した電気機器の充電ポートを介して実施され、
    　前記演算部は、前記充電ポートを介して実施された前記第１充電動作と前記第２充電動作によって生じる前記第１差分と前記第２差分をそれぞれ計算する
    　ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
  8. 　前記演算部は、前記充電ポートと充電器との間に配置された計測器から、または前記電気機器と接続して前記電気機器に対するメンテナンス処理を実施する端末から、
    　　前記第１充電動作または前記第１放電動作が開始する時点における前記電池の第１出力電圧、
    　　前記第１休止期間が開始してから前記第１時間が経過した時点における前記電池の第２出力電圧、
    　　前記第２休止期間が開始してから前記第２時間が経過した時点における前記電池の第３出力電圧、
    　をそれぞれ取得する
    　ことを特徴とする請求項７記載の電池管理装置。
  9. 　前記第１放電動作と前記第２放電動作は、前記電池を搭載した電気機器が有する電気的負荷によって実施され、
    　前記演算部は、前記電気的負荷によって実施された前記第１放電動作と前記第２放電動作によって生じる前記第１差分と前記第２差分をそれぞれ取得する
    　ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
  10. 　前記第１充電動作と前記第２充電動作、または、前記第１放電動作と前記第２放電動作は、前記電池を駆動する制御装置によって実施され、
    　前記演算部は、前記制御装置によって実施された前記第１充電動作と前記第２充電動作によって生じる、または、前記制御装置によって実施された前記第１放電動作と前記第２放電動作によって生じる、前記第１差分と前記第２差分をそれぞれ取得する
    　ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
  11. 　前記制御装置は、電力需要に基づきあらかじめ定められた運用スケジュールにしたがって、前記電池の充電または放電を実施し、
    　前記制御装置は、前記運用スケジュールにしたがって前記電池の充電または放電を実施する前に、前記第１充電動作と前記第２充電動作、または、前記第１放電動作と前記第２放電動作を実施し、
    　前記演算部は、前記制御装置が前記運用スケジュールにしたがって前記電池の充電または放電を実施する前に、前記充電状態を推定する
    　ことを特徴とする請求項１０記載の電池管理装置。
  12. 　前記電池管理装置は、前記推定した前記充電状態を提示するユーザインターフェースを備える
    　ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
  13. 　電池の状態を管理する処理をコンピュータに実行させる電池管理プログラムであって、前記コンピュータに、
    　前記電池が出力する電圧の検出値を取得するステップ、
    　前記電池の状態を推定するステップ、
    　を実行させ、
    　前記推定するステップにおいては、前記コンピュータに、前記電池が第１充電動作または第１放電動作を開始した時点における前記電池の出力電圧と、前記第１充電動作または前記第１放電動作を終了した後の第１休止期間が開始してから第１時間が経過した時点における前記電池の出力電圧との間の第１差分を計算するステップを実行させ、
    　前記推定するステップにおいては、前記コンピュータに、前記第１休止期間が終了した後に前記電池が第２充電動作または第２放電動作を開始した時点における前記電池の出力電圧と、前記第２充電動作または前記第２放電動作が終了した後の第２休止期間が開始してから第２時間が経過した時点における前記電池の出力電圧との間の第２差分を計算するステップを実行させ、
    　前記推定するステップにおいては、前記コンピュータに、前記第１差分、前記第２差分、および前記電池の充電状態の間の関係を記述したデータを参照することにより、前記電池の充電状態を推定するステップを実行させる
    　ことを特徴とする電池管理プログラム。
  14. 　電池の状態を管理する電池管理装置を用いて前記電池の状態を管理する方法であって、　前記電池管理装置は、
    　前記電池が出力する電圧の検出値を取得する検知部、
    　前記電池の状態を推定する演算部、
    　を備え、
    　前記演算部は、前記電池が第１充電動作または第１放電動作を開始した時点における前記電池の出力電圧と、前記第１充電動作または前記第１放電動作を終了した後の第１休止期間が開始してから第１時間が経過した時点における前記電池の出力電圧との間の第１差分を計算し、
    　前記演算部は、前記第１休止期間が終了した後に前記電池が第２充電動作または第２放電動作を開始した時点における前記電池の出力電圧と、前記第２充電動作または前記第２放電動作が終了した後の第２休止期間が開始してから第２時間が経過した時点における前記電池の出力電圧との間の第２差分を計算し、
    　前記演算部は、前記第１差分、前記第２差分、および前記電池の充電状態の間の関係を記述したデータを参照することにより、前記電池の充電状態を推定し、
    　前記方法は、
    　前記電池を搭載した電気機器の充電ポートを介して前記第１充電動作と前記第２充電動作を実施するステップ、
    　前記充電ポートと充電器との間に配置された計測器を用いて、または前記電気機器と接続して前記電気機器に対するメンテナンス処理を実施する端末を用いて、前記電池の出力電圧を計測するステップ、
    　前記電池管理装置が前記出力電圧を用いて前記充電状態を推定するステップ、
    　を有する方法。
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