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JP6647111B2 - 二次電池劣化推定装置および二次電池劣化推定方法 - Google Patents

二次電池劣化推定装置および二次電池劣化推定方法 Download PDF

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Description

本発明は、二次電池劣化推定装置および二次電池劣化推定方法に関するものである。
従来から、二次電池の劣化状態を推定する技術が提案されている。例えば、特許文献１に開示された技術では、二次電池の使用履歴に基づいて劣化状態を推定する。
また、特許文献２，３に開示された技術では、二次電池の内部抵抗または等価回路を用い、これらの初期値からの変化を検出することで、二次電池の劣化を推定する。
特開２０１５−１４１１１７号公報 特開２００５−２２１４８７号公報 特開２００７−１８７５３４号公報
ところで、特許文献１に開示された技術では、劣化推定の対象となる二次電池の種類が変更されることなく固定である場合には、比較的高い精度で劣化状態を推定することができる。しかしながら、例えば、自動車等に搭載される二次電池を推定対象とする場合、当初とは異なる種類の二次電池が搭載されることがある。このような場合には、推定精度が低下するという問題点がある。
一方、特許文献２，３に開示された技術の場合、初期値からの変化を検出することから、推定対象となる二次電池の種類が変化した場合であっても、劣化状態を精度良く推定することができる。しかしながら、特許文献２，３に開示された技術では、複数の単位電気化学セルを直列に配置されて構成される二次電池の場合、各単位電気化学セル間で劣化の程度にばらつきが発生する。そのような場合、劣化状態は最も劣化した単位セルによって支配されるが、二次電池の内部抵抗や等価回路成分としては複数セル全体の内部抵抗や等価回路成分しか測定することができない。このため、劣化にばらつきが生じている場合には、劣化状態を正確に推定することができないという問題がある。
本発明は、以上のような状況に鑑みてなされたものであり、様々な種類の二次電池の劣化を正確に推定するとともに、セル間のばらつきが生じている場合でも二次電池の劣化を正確に推定することが可能な二次電池劣化推定装置および二次電池劣化推定方法を提供することを目的としている。
上記課題を解決するために、本発明は、二次電池の劣化を推定する二次電池劣化推定装置において、前記二次電池の等価回路を構成する成分を求出する求出手段と、前記二次電池の使用状態の履歴を記憶する記憶手段と、前記等価回路を構成する成分に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定する推定手段と、を有し、前記推定手段は、前記使用状態の履歴から、前記二次電池を構成するセルの劣化のばらつきに関する情報を求め、当該情報に基づいて前記等価回路を構成する成分による推定過程または推定結果を補正することにより、前記記憶手段に記憶されている前記使用状態の履歴に基づいて、前記等価回路を構成する成分による推定過程または推定結果を補正することを特徴とする。
このような構成によれば、二次電池のばらつきに基づいて、現実の値に近い劣化を推定することができる。
また、本発明は、二次電池の劣化を推定する二次電池劣化推定装置において、前記二次電池の等価回路を構成する成分を求出する求出手段と、前記二次電池の使用状態の履歴を記憶する記憶手段と、前記等価回路を構成する成分に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定する推定手段と、を有し、前記推定手段は、前記記憶手段に記憶されている前記使用状態の履歴に基づいて、前記等価回路を構成する成分による推定過程または推定結果を補正し、前記使用状態の履歴は、前記二次電池に対して充放電された電気量、所定の充電率以下になった時間または回数、所定の充電率以上になった時間または回数、および、前記二次電池の使用開始からの経過時間の少なくとも１つである、ことを特徴とする。
このような構成によれば、測定が容易なパラメータに基づいて、二次電池の劣化を正確に推定することができる。
また、本発明は、前記使用状態の履歴は、前記二次電池の充電率、電圧、電流、および、温度の少なくとも１つに基づいて層別されていることを特徴とする。
このような構成によれば、層別によって得られる所定の層の充放電量等に基づいて、二次電池の劣化を正確に推定することができる。
また、本発明は、前記二次電池の等価回路は、前記二次電池内部の導体要素および電解液抵抗に対応する抵抗成分、電極の活物質反応の反応抵抗に対応する抵抗成分、ならびに、電極と電解液の界面の電気二重層に対応する容量成分の少なくとも１つ、を有することを特徴とする。
このような構成によれば、等価回路のこれらの成分の少なくとも１つを用いることで、二次電池の種類に拘わらず劣化を正確に推定することができる。
また、本発明は、前記推定手段は、前記等価回路を構成する成分を、基準状態の温度および充電率における値に補正した後に、前記二次電池の劣化状態を推定することを特徴とする。
このような構成によれば、推定時の温度または充電率に拘わらず、二次電池の劣化を正確に推定することができる。
また、本発明は、二次電池の劣化を推定する二次電池劣化推定方法において、前記二次電池の等価回路を構成する成分を求出する求出ステップと、前記二次電池の使用状態の履歴を記憶手段に記憶させる記憶ステップと、前記等価回路を構成する成分に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定する推定ステップと、を有し、前記推定ステップは、前記使用状態の履歴から、前記二次電池を構成するセルの劣化のばらつきに関する情報を求め、当該情報に基づいて前記等価回路を構成する成分による推定過程または推定結果を補正することにより、前記記憶ステップによって前記記憶手段に記憶されている前記使用状態の履歴に基づいて、前記等価回路を構成する成分による推定過程または推定結果を補正することを特徴とする。
このような構成によれば、二次電池のばらつきに基づいて、現実の値に近い劣化を推定することができる。
また、本発明は、次電池の劣化を推定する二次電池劣化推定方法において、前記二次電池の等価回路を構成する成分を求出する求出ステップと、前記二次電池の使用状態の履歴を記憶手段に記憶させる記憶ステップと、前記等価回路を構成する成分に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定する推定ステップと、を有し、前記推定ステップは、前記記憶ステップによって前記記憶手段に記憶されている前記使用状態の履歴に基づいて、前記等価回路を構成する成分による推定過程または推定結果を補正し、前記使用状態の履歴は、前記二次電池に対して充放電された電気量、所定の充電率以下になった時間または回数、所定の充電率以上になった時間または回数、および、前記二次電池の使用開始からの経過時間の少なくとも１つであることを特徴とする。
このような構成によれば、測定が容易なパラメータに基づいて、二次電池の劣化を正確に推定することができる。
本発明によれば、様々な種類の二次電池の劣化を正確に推定するとともに、セル間のばらつきが生じている場合でも二次電池の劣化を正確に推定することが可能な二次電池劣化推定装置および二次電池劣化推定方法を提供することが可能となる。
本発明の実施形態に係る二次電池劣化推定装置の構成例を示す図である。 図１の制御部の詳細な構成例を示すブロック図である。 図１に示す二次電池の等価回路の一例を示す図である。 二次電池のセルの劣化の進行状況を示す図である。 使用履歴の一例を示す図である。 使用履歴の一例を示す図である。 従来例を用いて種々の二次電池を測定し場合の推定ＳＯＨと実測ＳＯＨの関係を示す図である。 本実施形態を用いて種々の二次電池を測定し場合の推定ＳＯＨと実測ＳＯＨの関係を示す図である。 図１に示す実施形態において実行される処理の流れを説明するフローチャートの一例である。 図１に示す実施形態において実行される処理の流れを説明するフローチャートの一例である。 図１に示す実施形態において実行される処理の流れを説明するフローチャートの一例である。
次に、本発明の実施形態について説明する。
（Ａ）本発明の実施形態の構成の説明
図１は、本発明の実施形態に係る二次電池劣化推定装置を有する車両の電源系統を示す図である。この図において、二次電池劣化推定装置１は、制御部１０、電圧センサ１１、電流センサ１２、温度センサ１３、および、放電回路１５を主要な構成要素としており、二次電池１４の充電状態を制御する。ここで、制御部１０は、電圧センサ１１、電流センサ１２、および、温度センサ１３からの出力を参照し、二次電池１４の状態を検出するとともに、オルタネータ１６の発電電圧を制御することで二次電池１４の充電状態を制御する。電圧センサ１１は、二次電池１４の端子電圧を検出し、制御部１０に通知する。電流センサ１２は、二次電池１４に流れる電流を検出し、制御部１０に通知する。温度センサ１３は、二次電池１４自体または周囲の環境温度を検出し、制御部１０に通知する。放電回路１５は、例えば、直列接続された半導体スイッチと抵抗素子等によって構成され、制御部１０によって半導体スイッチがオン／オフ制御されることにより二次電池１４を間欠的に放電させる。
二次電池１４は、例えば、鉛蓄電池、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、または、リチウムイオン電池等によって構成され、オルタネータ１６によって充電され、スタータモータ１８を駆動してエンジンを始動するとともに、負荷１９に電力を供給する。オルタネータ１６は、エンジン１７によって駆動され、交流電力を発生して整流回路によって直流電力に変換し、二次電池１４を充電する。オルタネータ１６は、制御部１０によって制御され、発電電圧を調整することが可能とされている。
エンジン１７は、例えば、ガソリンエンジンおよびディーゼルエンジン等のレシプロエンジンまたはロータリーエンジン等によって構成され、スタータモータ１８によって始動され、トランスミッションを介して駆動輪を駆動し、車両に推進力を与えるとともに、オルタネータ１６を駆動して電力を発生させる。スタータモータ１８は、例えば、直流電動機によって構成され、二次電池１４から供給される電力によって回転力を発生し、エンジン１７を始動する。負荷１９は、例えば、電動ステアリングモータ、デフォッガ、シートヒータ、イグニッションコイル、カーオーディオ、および、カーナビゲーション等によって構成され、二次電池１４からの電力によって動作する。
図２は、図１に示す制御部１０の詳細な構成例を示す図である。この図に示すように、制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｃ、通信部１０ｄ、Ｉ／Ｆ（Interface）１０ｅを有している。ここで、ＣＰＵ１０ａは、ＲＯＭ１０ｂに格納されているプログラム１０ｂａに基づいて各部を制御する。ＲＯＭ１０ｂは、半導体メモリ等によって構成され、プログラム１０ｂａ等を格納している。ＲＡＭ１０ｃは、半導体メモリ等によって構成され、プログラム１０ｂａを実行する際に生成されるデータや、後述する数式またはテーブル等のパラメータ１０ｃａを格納する。通信部１０ｄは、上位の装置であるＥＣＵ（Electronic Control Unit）等との間で通信を行い、検出した情報または制御情報を上位装置に通知する。Ｉ／Ｆ１０ｅは、電圧センサ１１、電流センサ１２、および、温度センサ１３から供給される信号をデジタル信号に変換して取り込むとともに、放電回路１５、オルタネータ１６、および、スタータモータ１８等に駆動電流を供給してこれらを制御する。
（Ｂ）本発明の実施形態の動作の説明
つぎに、本発明の実施形態の動作について説明する。なお、以下では、本発明の実施形態の動作原理について説明した後、詳細な動作について説明する。
まず、本実施形態の動作原理について説明する。本実施形態では、図３に示す二次電池１４の等価回路を学習処理またはフィッティング処理によって求出し、等価回路の成分を算出する。なお、図３の例では、等価回路は、二次電池１４内部の導体要素および電解液抵抗に対応する抵抗成分であるＲｏｈｍと、電極の活物質反応の反応抵抗に対応する抵抗成分であるＲｃｔ１，Ｒｃｔ２と、電極と電解液の界面の電気二重層に対応する容量成分であるＣ１，Ｃ２とを有している。二次電池１４の劣化に応じて、抵抗成分は値が増加し、容量成分は値が減少する。そこで、このようにして求めた等価回路成分を、以下に示す式（１）に代入することで、二次電池１４のＳＯＨ（State of Health）を算出して劣化状態を推定する。
ＳＯＨ＝ｆ（Ｒｏｈｍ，Ｒｃｔ１，Ｒｃｔ２，Ｃ１，Ｃ２） ・・・（１）
このように等価回路を構成する成分による方法は、二次電池の種類によらず、正確に劣化を推定することができるという特徴を有する。
しかし、一方で、このような方法による劣化推定では、二次電池１４を構成するセルの劣化にばらつきが生じている場合には正確に推定を行うことができない。
例えば、図４（Ａ）に示すように、新品時に全てのセルの容量が４０Ａｈである二次電池１４を推定対象とした場合に、使用によって、例えば、図４（Ｂ）に示すように全てのセルが３８Ａｈに劣化したとする。このような場合には、全てのセルが均等に劣化していることから前述した式（１）によって二次電池１４の劣化を正確に推定することができる。
しかしながら、図４（Ｃ）に示すように、左端のセルだけ２０Ａｈに劣化し、それ以外は３８Ａｈに劣化した場合、ＳＯＨは最も劣化が進んだ左端のセルによる影響が支配的となる。図３に示す等価回路は、二次電池１４の全てのセルを対象とする等価回路であることから、図４（Ｃ）に示すような劣化状態になった場合であっても、左端の劣化が進んだセルの影響は、平均化されてしまう。このため、図４（Ｃ）のように、劣化のばらつきが生じている場合には、式（１）によって算出されたＳＯＨは、左端の劣化が進んだセルの状態を十分に反映できないことから、正確ではなくなってしまう。
もう少し具体的に説明すると、等価回路を用いて劣化を推定する場合、推定される劣化は、全セルの平均の容量に対応するので、例えば、６つのセルの平均値を求める関数をａｖｅ（）とすると、図４（Ｃ）の場合にはａｖｅ（２０Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ）＝３５Ａｈに近い値が式（１）から推定される。一方、実際のＳＯＨは、最も劣化が進んだセルに依存するので、６つのセルの最小値を求める関数をｍｉｎ（）とすると、図４（Ｃ）の場合にはｍｉｎ（２０Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ）＝２０Ａｈが現実に近い値となる。なお、図４（Ｂ）の場合は、ａｖｅ（３８Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ）＝３８Ａｈであり、ｍｉｎ（３８Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ，３８Ａｈ）＝３８Ａｈであるので、式（１）で求めるＳＯＨは現実に近い値となる。
ところで、セル間で劣化のばらつきが生じている二次電池１４を調べると、使用方法に特定の傾向があることが分かった。すなわち、一例として、過充電または過放電がなされたり、短周期で充放電が繰り返されたりした場合には、セル間で劣化のばらつきが生じる傾向があることが明確になった。
そこで、本実施形態では、図３に示す等価回路を構成する成分を求めるための学習処理またはフィッティング処理を実行するとともに、二次電池１４の使用状態の履歴を記憶し、二次電池１４のセル間の劣化のばらつきを誘発するような使用履歴を有する場合には、式（１）を所定の関数によって補正することで、より現実に近いＳＯＨを求めることができる。なお、補正の方法としては、例えば、以下の式（２）を用いることができる。なお、ｇ（）は、１以下の値を有する関数であり、セル間の劣化のばらつきが少ない場合には１に近い値となり、セル間の劣化のばらつきが大きくなるにつれて値が小さくなる関数である。つまり、図４（Ａ）に示すように二次電池１４が新品時にはｇ（）＝１であり、また、劣化が進行した場合であっても図４（Ｂ）に示すように二次電池１４のばらつきがない場合にはｇ（）＝１となる。一方、図４（Ｃ）に示すように二次電池１４の劣化にばらつきがある場合には、ｇ（）は、例えば、ｍｉｎ（）／ａｖｅ（）に近い値を有するものとなる。
ＳＯＨ＝ｆ（Ｒｏｈｍ，Ｒｃｔ１，Ｒｃｔ２，Ｃ１，Ｃ２）×ｇ（使用履歴に応じた１または複数の変数） ・・・（２）
なお、使用履歴に応じた１または複数の変数としては、後述するように、所定のＳＯＣにおける充電量、放電量、充電時間、または、放電時間の少なくとも１つとすることができる。あるいは、所定の温度、電圧、電流における充電量、放電量、充電時間、または、放電時間の少なくとも１つとしてもよい。もちろん、これ以外の変数を用いるようにしてもよい。
つぎに、図５および図６を参照して、本発明の実施形態のより詳細な動作について説明する。
本実施形態では、例えば、放電回路１５によって二次電池１４を放電するタイミングまたはエンジン１７を始動するタイミングにおいて、二次電池１４の電圧および電流をＣＰＵ１０ａが測定し、測定結果に基づいて、図３に示す等価回路の成分を学習処理によって最適化する。なお、最適化の手法としては、例えば、特許第４５３２４１６号に記載されているように、拡張カルマンフィルタ演算により最適な状態ベクトルＸを推定し、推定された状態ベクトルＸから等価回路の調整パラメータ（成分）を最適なものに更新する。具体的には、ある状態における状態ベクトルＸから得られる調整パラメータを用いた等価回路に基づき、所定の電流パターンで二次電池１４に放電させたときの電圧降下ΔＶを計算し、これが実測値に近づくように状態ベクトルＸを更新する。そして、更新により最適化された状態ベクトルＸから、最適な調整パラメータを算出する。
あるいは、ＷＯ２０１４／１３６５９３に記載されるように、二次電池１４のパルス放電時に、電圧値の時間的変化を取得し、得られた電圧値の変化を、時間を変数とする所定の関数によってフィッティングすることで所定の関数のパラメータを算出し、算出された所定の関数のパラメータに基づいて、二次電池１４の等価回路の成分を求めることができる。
もちろん、前述した以外の方法によって、等価回路の成分を求めるようにしてもよい。
なお、このようにして求めた等価回路の成分は、標準状態における値に補正する。例えば、温度が２５℃で、ＳＯＣが１００％の状態を標準状態とする。学習処理またはフィッティング処理を実行した際には、そのときの温度とＳＯＣを測定し、前述した標準状態における値に補正する。このような補正を行うことで、異なる環境下で学習またはフィッティングが実行された場合でも、正確な値を求めることができる。
また、本実施形態では、例えば、二次電池１４が使用を開始してからの使用状態の履歴をＣＰＵ１０ａが取得して、ＲＡＭ１０ｃに格納する。使用状態の履歴としては、例えば、二次電池１４に充放電された電気量、所定の充電率以下になった頻度、所定の充電率以上になった頻度、および、二次電池１４が使用開始されてからの経過時間等がある。より詳細には、一例として、充電容量、放電容量、充電時間、および、放電時間を、ＳＯＣの値によって層別したものを使用することができる。このとき、使用状態の履歴としては、二次電池１４のセル間の劣化のばらつきの影響が表れるような比較的長期間の使用履歴に関する情報を用いることが好ましい。例えば、直近の一走行だけでなく、複数回の走行に関する情報を含んでいることが好ましく、二次電池１４を使用開始してからの使用状態の履歴に関する長期の情報であればより好ましい。
図５は、ＳＯＣを０〜１００％の間で、１０％刻みで１０分割し、それぞれの分割範囲において充電時間と放電時間をグラフ化したものである。より詳細には、図５（Ａ）は、ＳＯＣを１０％刻みで１０分割した場合に、各範囲における充電容量の積算値を示している。また、図５（Ｂ）は、ＳＯＣを１０％刻みで１０分割した場合に、各範囲における放電容量の積算値を示している。
図６は、ＳＯＣを０〜１００％の間で、１０％刻みで１０分割し、それぞれの分割範囲において充電時間と放電時間をグラフ化したものである。より詳細には、図６（Ａ）は、ＳＯＣを１０％刻みで１０分割した場合に、各範囲における充電時間の積算値を示している。また、図６（Ｂ）は、ＳＯＣを１０％刻みで１０分割した場合に、各範囲における放電時間の積算値を示している。
なお、ＣＰＵ１０ａは、例えば、ＳＯＣが低い状態（例えば、４０％未満の状態）において、所定の時間以上充放電がされた場合、または、所定の容量以上充電もしくは放電がされた場合には、過放電状態において充放電がされ、劣化のばらつきが生じる蓋然性が高まることから、式（２）のｇ（）の値が小さくなるように関数のパラメータ等を調整する。また、ＳＯＣが高い（例えば、９０％以上）において、所定の時間以上充電がされた場合、または、所定の容量以上充電がされた場合には、過充電状態において充電がされ、同様に、劣化のばらつきが生じる蓋然性が高まることから、式（２）のｇ（）の値が小さくなるように関数のパラメータ等を調整する。
そして、二次電池１４の劣化を推定する場合、ＣＰＵ１０ａは、前述した学習処理またはフィッティング処理によって得た等価回路の成分を、式（２）のｆ（）の括弧内に代入するとともに、使用状態の履歴に関する変数を式（２）のｇ（）の括弧内に代入し、二次電池１４のＳＯＨを求めることができる。
以上に説明したように、本発明の実施形態では、図３に示す等価回路に基づいて二次電池１４の劣化状態を推定するようにしたので、二次電池１４の種類に拘わらず、劣化を正確に推定することができる。
また、本発明の実施形態では、等価回路を用いるとともに、使用状態の履歴、すなわち二次電池１４を構成するセルの劣化のばらつき進行に関する情報に基づいて推定結果を補正するようにしたので、例えば、図４（Ｃ）に示すように、劣化がセル間でばらつきを有する場合であっても、劣化状態を正確に推定することができる。
図７は、使用状態の履歴によって補正しない場合の測定結果を示す図である。図７の横軸は使用履歴によって補正せずに等価回路パラメータから推定したＳＯＨを示し、縦軸は実測したＳＯＨを示している。また、丸で囲まれた数字は、様々な劣化条件の様々な二次電池の推定結果を示している。図７では、ｙ＝ｘの線分に近づく程推定精度が高いことを示す。図７に示すように、使用状態の履歴を考慮しない場合、ＳＯＨが低下するとｙ＝ｘの線分から乖離し、推定精度が低下している。
図８は、本実施形態（使用状態の履歴によって補正した場合）による測定結果を示す図である。図８では、図７と比較すると、ＳＯＨが低下した場合でも、推定精度は低下していない。すなわち、本実施形態では、使用状態の履歴によって補正することで、セル間の劣化のばらつきが生じた場合でも、ＳＯＨを正確に求めることができる。
つぎに、図９〜図１１を参照して、本発明の実施形態において実行される処理の一例について説明する。
図９は、等価回路を学習またはフィッティングする際に実行されるフローチャートである。図９に示すフローチャートの処理が開始されると、以下のステップが実行される。
ステップＳ１０では、ＣＰＵ１０ａは、二次電池１０の放電を開始する。例えば、ＣＰＵ１０ａは、放電回路１５をスイッチング制御することで、二次電池１４を放電させる。なお、放電回路１５ではなく、スタータモータ１８または負荷１９による放電の機会を利用してもよい。
ステップＳ１１では、ＣＰＵ１０ａは、電圧センサ１１の出力を参照して、二次電池１４の端子電圧を測定する。
ステップＳ１２では、ＣＰＵ１０ａは、電流センサ１２の出力を参照して、二次電池１４に流れる電流を測定する。
ステップＳ１３では、ＣＰＵ１０ａは、放電が終了したか否かを判定し、終了したと判定した場合（ステップＳ１３：Ｙ）にはステップＳ１４に進み、それ以外の場合（ステップＳ１３：Ｎ）にはステップＳ１１に戻って前述の場合と同様の処理を繰り返す。
ステップＳ１４では、ＣＰＵ１０ａは、等価回路の各成分の最適化を実行する。最適化の手法としては、例えば、特許第４５３２４１６号に記載されているように、拡張カルマンフィルタ演算により最適な状態ベクトルＸを推定し、推定された状態ベクトルＸから等価回路の調整パラメータ（成分）を最適なものに更新する。具体的には、ある状態における状態ベクトルＸから得られる調整パラメータを用いた等価回路に基づき、所定の電流パターンで二次電池に放電させたときの電圧降下ΔＶを計算し、これが実測値に近づくように状態ベクトルＸを更新する。そして、更新により最適化された状態ベクトルＸから、最適な調整パラメータを算出する。あるいは、ＷＯ２０１４／１３６５９３に記載されるように、二次電池１４のパルス放電時に、電圧値の時間的変化を取得し、得られた電圧値の変化を、時間を変数とする所定の関数によってフィッティングすることで所定の関数のパラメータを算出し、算出された所定の関数のパラメータに基づいて、二次電池１４の等価回路の成分を求めることができる。もちろん、これら以外の方法でもよい。
ステップＳ１５では、ＣＰＵ１０ａは、温度を測定する。より詳細には、ＣＰＵ１０ａは、温度センサ１３の出力を参照して、二次電池１４自体またはその周辺の温度を測定する。
ステップＳ１６では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１４で最適化した等価回路の各成分を、標準温度における値へ補正する。例えば、標準温度が２５℃である場合には、例えば、ステップＳ１５で測定した現在の温度と２５℃の差分値に対応する補正係数を乗算することによって、標準温度における値へ補正する。もちろん、標準温度は２５℃以外でもよい。
ステップＳ１７では、ＣＰＵ１０ａは、二次電池１４のＳＯＣを算出する。例えば、二次電池１４のＯＣＶ（Open Circuit Voltage）に基づいてＳＯＣを算出する。
ステップＳ１８では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１４で最適化した等価回路の各成分を、標準ＳＯＣにおける値へ補正する。例えば、標準ＳＯＣが１００％である場合には、例えば、ステップＳ１７で算出した現在のＳＯＣと１００％の差分値に対応する補正係数を乗算することによって、標準ＳＯＣにおける値へ補正する。もちろん、標準ＳＯＣは１００％以外でもよい。
つぎに、図１０を参照して、使用状態の履歴を記憶する処理について説明する。図１０に示すフローチャートの処理が開始されると、以下のステップが実行される。
ステップＳ３０では、ＣＰＵ１０ａは、二次電池１４のＳＯＣを算出する。例えば、二次電池１４のＯＣＶに基づいてＳＯＣを算出する。
ステップＳ３１では、ＣＰＵ１０ａは、二次電池１４の充電電流の積算処理を実行する。より詳細には、ＣＰＵ１０ａは、電流センサ１２の出力を参照し、二次電池１４に流入する電流を、ＳＯＣの範囲毎に積算処理する。この結果、図５（Ａ）に示すような履歴情報を得る。
ステップＳ３２では、ＣＰＵ１０ａは、二次電池１４の放電電流の積算処理を実行する。より詳細には、ＣＰＵ１０ａは、電流センサ１２の出力を参照し、二次電池１４から流出する電流を、ＳＯＣの範囲毎に積算処理する。この結果、図５（Ｂ）に示すような履歴情報を得る。
ステップＳ３３では、ＣＰＵ１０ａは、二次電池１４の充電時間の積算処理を実行する。より詳細には、ＣＰＵ１０ａは、電流センサ１２の出力を参照し、充電状態である場合には、その時間をＳＯＣの範囲毎に積算処理する。この結果、図６（Ａ）に示すような履歴情報を得る。
ステップＳ３４では、ＣＰＵ１０ａは、二次電池１４の放電時間の積算処理を実行する。より詳細には、ＣＰＵ１０ａは、電流センサ１２の出力を参照し、放電状態である場合には、その時間をＳＯＣの範囲毎に積算処理する。この結果、図６（Ｂ）に示すような履歴情報を得る。
ステップＳ３６では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ３１〜ステップＳ３４において算出した値を、ＲＡＭ１０ｃに履歴情報として格納する。
ステップＳ３７では、ＣＰＵ１０ａは、処理を繰り返すか否かを判定し、繰り返すと判定した場合（ステップＳ３７：Ｙ）にはステップＳ３０に戻って前述の場合と同様の処理を繰り返し、それ以外の場合（ステップＳ３７：Ｎ）には処理を終了する。
つぎに、図１１を参照して、図９に示すフローチャートによって得られた等価回路の成分と、図１０に示すフローチャートによって得られた履歴情報に基づいて、二次電池１４の劣化状態を推定する処理について説明する。図１１に示すフローチャートが開始されると、以下のステップが実行される。
ステップＳ５０では、ＣＰＵ１０ａは、等価回路の成分を取得する。より詳細には、ＣＰＵ１０ａは、図９のステップＳ１４の処理で最適化し、ステップＳ１６およびステップＳ１８において標準化した等価回路の成分（Ｒｏｈｍ，Ｒｃｔ１，Ｒｃｔ２，Ｃ１，Ｃ２）をＲＡＭ１０ｃから取得する。
ステップＳ５１では、ＣＰＵ１０ａは、使用履歴を取得する。より詳細には、ＣＰＵ１０ａは、図１０のステップＳ３５の処理によって記憶した使用履歴をＲＡＭ１０ｃから取得する。
ステップＳ５２では、ＣＰＵ１０ａは、使用履歴を加味してＳＯＨを算出する。より詳細には、ＣＰＵ１０ａは、前述した式（２）の右辺第１項に対して等価回路の成分の値を代入するとともに、右辺第２項に使用履歴に関する変数を代入することで、ＳＯＨを求める。換言すると、ＣＰＵ１０ａは、式（２）の右辺第１項に対して等価回路の成分を代入してＳＯＨを求めるとともに、このＳＯＨを右辺第２項に使用履歴を代入することで、ＳＯＨを使用履歴に基づいて補正する。なお、推定したＳＯＨをユーザに通知するようにしてもよい。
ステップＳ５３では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ５２で求めたＳＯＨが所定の閾値Ｔｈ未満であるか否かを判定し、閾値Ｔｈ未満と判定した場合（ステップＳ５３：Ｙ）にはステップＳ５４に進み、それ以外の場合（ステップＳ５３：Ｎ）にはステップＳ５５に進む。例えば、ＳＯＨが初期値の５０％未満である場合にはＹと判定してステップＳ５４に進む。
ステップＳ５４では、ＣＰＵ１０ａは、警告処理を実行する。例えば、ＣＰＵ１０ａは、通信部１０ｄを介して上位の装置にＳＯＨが低下した旨を通知する。この結果、上位の装置は運転者に対して警告を発する。
ステップＳ５５では、ＣＰＵ１０ａは、処理を繰り返すか否かを判定し、処理を繰り返すと判定した場合（ステップＳ５５：Ｙ）にはステップＳ５０に戻って前述の場合と同様の処理を繰り返し、それ以外の場合（ステップＳ５５：Ｎ）には処理を終了する。
以上の処理によれば、図３〜図６を参照して前述した動作を実現することができる。
（Ｃ）変形実施形態の説明
以上の実施形態は一例であって、本発明が上述したような場合のみに限定されるものでないことはいうまでもない。例えば、以上の実施形態では、図３に示す等価回路を用いるようにしたが、これ以外の等価回路を用いるようにしてもよい。例えば、図３では、正極と負極に対応して、Ｒｃｔ１とＣ１の並列素子とＲｃｔ２とＣ２の並列素子を有するようにしたが、これらのいずれか一方だけの等価回路としてもよい。あるいは、並列素子が３つ以上接続された等価回路を用いるようにしてもよい。また、内部抵抗Ｒだけの等価回路を用いるようにしてもよい。
また、以上の実施形態で用いた式（２）では、右辺の第１項の関数の変数としては、Ｒｏｈｍ，Ｒｃｔ１，Ｒｃｔ２，Ｃ１，Ｃ２の全てを用いるようにしたが、例えば、これらの少なくとも１つを用いるようにしてもよい。また、前述したように、Ｒｃｔ１とＣ１の並列素子とＲｃｔ２とＣ２の並列素子のいずれか一方だけを有する等価回路を用いる場合には、これらの並列素子の少なくとも一つを用いるようにしてもよい。さらに、並列素子が３つ以上接続された等価回路の場合には、これらの一部を用いるようにしてもよい。
また、以上の実施形態で用いた式（２）では、右辺の第１項の関数の変数としては、Ｒｏｈｍ，Ｒｃｔ１，Ｒｃｔ２，Ｃ１，Ｃ２を用いるようにしたが、これら全てまたは一部の成分の所定の時点（例えば、車両への二次電池１４の搭載時）からの変化値または変化率を用いるようにしてもよい。
また、以上の実施形態で用いた式（２）では、等価回路の成分を変数とする関数ｆ（）で求めた値に対して、使用履歴を変数とする関数ｇ（）を乗算することで、使用履歴による補正を行うようにした。すなわち、推定結果を補正するようにした。しかしながら、Ｒｏｈｍ，Ｒｃｔ１，Ｒｃｔ２，Ｃ１，Ｃ２の全てまたは一部に対して、使用履歴に基づく補正係数を等価回路成分のそれぞれに直接乗算するようにしてもよい。すなわち、推定過程を補正するようにしてもよい。
また、以上の実施形態では、使用履歴を変数とする関数ｇ（）は、関数ｆ（）に対して常に乗算するようにしたが、例えば、使用時間が所定の時間以上となった場合、または、関数ｆ（）の値が所定の閾値以下になった場合に乗算するようにしてもよい。
また、以上の実施形態では、使用履歴としては、充電容量、放電容量、充電時間、および、放電時間をＳＯＣで層別した値を用いるようにしたが、これ以外の履歴を用いるようにしてもよい。例えば、所定の充電率以下となった頻度（回数）や積算時間を用いたり、所定の充電率以上となった頻度（回数）や積算時間を用いたりしてもよい。また、充電率（ＳＯＣ）で層別するのではなく、例えば、二次電池１４の電圧、温度、電流によって層別するようにしてもよい。
また、二次電池１４は、図４に示すように、複数のセルを有する構成としたが、例えば、独立した複数の二次電池が直列接続されて構成されるようにしてもよい。
１ 二次電池劣化推定装置
１０ 制御部（求出手段、推定手段）
１０ａ ＣＰＵ
１０ｂ ＲＯＭ
１０ｃ ＲＡＭ（記憶手段）
１０ｄ 通信部
１０ｅ Ｉ／Ｆ
１１ 電圧センサ
１２ 電流センサ
１３ 温度センサ
１４ 二次電池
１５ 放電回路
１６ オルタネータ
１７ エンジン
１８ スタータモータ
１９ 負荷

Claims (7)

  1. 二次電池の劣化を推定する二次電池劣化推定装置において、
    前記二次電池の等価回路を構成する成分を求出する求出手段と、
    前記二次電池の使用状態の履歴を記憶する記憶手段と、
    前記等価回路を構成する成分に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定する推定手段と、を有し、
    前記推定手段は、前記使用状態の履歴から、前記二次電池を構成するセルの劣化のばらつきに関する情報を求め、当該情報に基づいて前記等価回路を構成する成分による推定過程または推定結果を補正することにより、前記記憶手段に記憶されている前記使用状態の履歴に基づいて、前記等価回路を構成する成分による推定過程または推定結果を補正する、
    ことを特徴とする二次電池劣化推定装置。
  2. 二次電池の劣化を推定する二次電池劣化推定装置において、
    前記二次電池の等価回路を構成する成分を求出する求出手段と、
    前記二次電池の使用状態の履歴を記憶する記憶手段と、
    前記等価回路を構成する成分に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定する推定手段と、を有し、
    前記推定手段は、前記記憶手段に記憶されている前記使用状態の履歴に基づいて、前記等価回路を構成する成分による推定過程または推定結果を補正し、
    前記使用状態の履歴は、前記二次電池に対して充放電された電気量、所定の充電率以下になった時間または回数、所定の充電率以上になった時間または回数、および、前記二次電池の使用開始からの経過時間の少なくとも１つである、
    ことを特徴とする二次電池劣化推定装置。
  3. 前記使用状態の履歴は、前記二次電池の充電率、電圧、電流、および、温度の少なくとも１つに基づいて層別されていることを特徴とする請求項２に記載の二次電池劣化推定装置。
  4. 前記二次電池の等価回路は、前記二次電池内部の導体要素および電解液抵抗に対応する抵抗成分、電極の活物質反応の反応抵抗に対応する抵抗成分、ならびに、電極と電解液の界面の電気二重層に対応する容量成分の少なくとも１つ、を有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の二次電池劣化推定装置。
  5. 前記推定手段は、前記等価回路を構成する成分を、基準状態の温度および充電率における値に補正した後に、前記二次電池の劣化状態を推定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の二次電池劣化推定装置。
  6. 二次電池の劣化を推定する二次電池劣化推定方法において、
    前記二次電池の等価回路を構成する成分を求出する求出ステップと、
    前記二次電池の使用状態の履歴を記憶手段に記憶させる記憶ステップと、
    前記等価回路を構成する成分に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定する推定ステップと、を有し、
    前記推定ステップは、前記使用状態の履歴から、前記二次電池を構成するセルの劣化のばらつきに関する情報を求め、当該情報に基づいて前記等価回路を構成する成分による推定過程または推定結果を補正することにより、前記記憶ステップによって前記記憶手段に記憶されている前記使用状態の履歴に基づいて、前記等価回路を構成する成分による推定過程または推定結果を補正する、
    ことを特徴とする二次電池劣化推定方法。
  7. 二次電池の劣化を推定する二次電池劣化推定方法において、
    前記二次電池の等価回路を構成する成分を求出する求出ステップと、
    前記二次電池の使用状態の履歴を記憶手段に記憶させる記憶ステップと、
    前記等価回路を構成する成分に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定する推定ステップと、を有し、
    前記推定ステップは、前記記憶ステップによって前記記憶手段に記憶されている前記使用状態の履歴に基づいて、前記等価回路を構成する成分による推定過程または推定結果を補正し、
    前記使用状態の履歴は、前記二次電池に対して充放電された電気量、所定の充電率以下になった時間または回数、所定の充電率以上になった時間または回数、および、前記二次電池の使用開始からの経過時間の少なくとも１つであることを特徴とする二次電池劣化推定方法。
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