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WO2015033504A1 - バッテリの健全度推定装置および健全度推定方法 - Google Patents

バッテリの健全度推定装置および健全度推定方法 Download PDF

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WO2015033504A1
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battery
soundness
charge
estimation
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厚志 馬場
修一 足立
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Keio University
Marelli Corp
Original Assignee
Calsonic Kansei Corp
Keio University
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    • G01R31/3842—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC combining voltage and current measurements
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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 a battery health estimation device and a health estimation method for estimating the health of a battery used in an electric vehicle or the like.
  • the current integration method (Coulomb count method) or the open-circuit voltage estimation method (sequential parameter method) is used.
  • the current integration method estimates the charging rate (ASOC: Absolute State of Charge) by detecting the charging / discharging current of the battery in time series and integrating the current.
  • the open-circuit voltage estimation method estimates the charge rate (RSOC: Relative State of charge) by estimating the open circuit voltage of the battery using an equivalent circuit model of the battery. Further, the SOH is estimated by taking the ratio of the amount of change in ASOC and the amount of change in RSOC (see, for example, Patent Document 1).
  • the ASOC calculated by the current integration method has a problem such as accumulation of current sensor errors. For this reason, the soundness calculated using the change amount of the ASOC also accumulates errors in the same manner, which causes the accuracy of soundness estimation to deteriorate.
  • An object of the present invention made in view of such circumstances is to provide a battery health estimation device and a health estimation method that improve the estimation accuracy of battery health.
  • a soundness estimation apparatus includes: A charge / discharge current detector for detecting a charge / discharge current value of the battery; A terminal voltage detector for detecting a terminal voltage value of the battery; A first charge rate estimator for integrating the charge / discharge current values and estimating a first charge rate; A second charge rate estimator that estimates a second charge rate based on a relationship between an open-circuit voltage value of the battery and a charge rate; A first health estimation unit that estimates a first health based on the first and second charging rates; A second health estimation unit that estimates a second health based on the relationship between the internal resistance value of the battery and the health; A first correction value calculation unit that calculates a first correction value for correcting the first charging rate based on a difference between the first soundness level and the second soundness level; , The first charging rate estimator corrects the first charging rate using the first correction value.
  • the soundness estimation apparatus includes: Second correction for calculating a second correction value for correcting the first charging rate or the second charging rate based on a difference between the first charging rate and the second charging rate. It further has a value calculation part.
  • the soundness estimation apparatus is Using the charge / discharge current value and the terminal voltage value, further comprising a parameter estimation unit for estimating an open circuit voltage value of the battery by an equivalent circuit model of the battery;
  • the second charging rate estimator estimates the second charging rate based on the relationship between the open voltage value and the charging rate using the open voltage value.
  • the second charging rate estimator uses the terminal voltage value to estimate the second charging rate based on the relationship between the open circuit voltage value and the charging rate.
  • the soundness level estimation method includes: Detecting a charge / discharge current value of the battery; Detecting a terminal voltage value of the battery; Integrating the charge / discharge current values to estimate a first charge rate; Estimating a second charging rate based on a relationship between an open-circuit voltage value of the battery and a charging rate; Estimating a first soundness level based on the first and second charge rates; Estimating a second soundness level based on the relationship between the internal resistance value of the battery and the soundness level; Calculating a first correction value for correcting the first charging rate based on a difference between the first soundness level and the second soundness level; Correcting the first charging rate using the first correction value; It is characterized by including.
  • the amount of change in the current integration method charging rate (first charging rate) and the amount of change in the open circuit voltage method charging rate (second charging rate) are calculated.
  • the current integration method charging rate is corrected based on the difference between the first soundness level estimated from the ratio and the second soundness level estimated based on the relationship between the internal resistance value of the battery and the soundness level. For this reason, the estimation accuracy of the current integration method charging rate can be improved, and as a result, the estimation accuracy of the soundness level of the battery can be improved.
  • the current integration method charging rate or the open voltage method charging rate is corrected based on the difference between the current integration method charging rate and the open circuit voltage method charging rate. For this reason, it is possible to improve the estimation accuracy of the current integration method charging rate or the open-circuit voltage method charging rate, and as a result, it is possible to further improve the estimation accuracy of the battery health.
  • an open circuit voltage value of a battery is estimated using an equivalent circuit model of the battery, and an open circuit voltage method charging rate is estimated using the estimated open circuit voltage value. . For this reason, it is possible to improve the estimation accuracy of the open-circuit voltage method charging rate, and as a result, it is possible to further improve the estimation accuracy of the battery health level.
  • the terminal voltage value of the battery is detected, and the detected terminal voltage value is regarded as the open voltage value to estimate the open circuit voltage method charging rate. For this reason, it is not necessary to estimate the open-circuit voltage value of the battery, and the soundness can be estimated by reducing the processing load.
  • the soundness estimation method the first soundness estimated by the ratio of the change amount of the current integration method charging rate and the change amount of the open-circuit voltage method charging rate, and the inside of the battery
  • the current integration method charging rate is corrected based on the difference between the second soundness level estimated based on the relationship between the resistance and the soundness level. For this reason, the estimation accuracy of the current integration method charging rate can be improved, and as a result, the estimation accuracy of the soundness level of the battery can be improved.
  • FIG. 1 is a block diagram of a battery soundness estimation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the battery health estimation device includes a charge / discharge current detection unit 1, a terminal voltage detection unit 2, a parameter estimation unit 3, and a current integration method charging rate estimation unit (first charging rate estimation unit). ) 4, open-circuit voltage method charge rate estimator (second charge rate estimator) 5, first soundness estimator 6, second soundness estimator 7, and first subtractor 8 And a first correction value calculation unit 9.
  • the battery B is connected to the soundness estimation apparatus.
  • the first correction value calculation unit 9 uses the first correction value for correcting the current integration method charging rate as the first health estimation. part 6 and the second sound level estimation unit 7 is calculated based on the difference between the first estimate respective soundness SOH 1 and the second sanity SOH 2. Then, the current integration method charging rate estimator 4 corrects the current integration method charging rate with the calculated first correction value.
  • Battery B is a rechargeable battery, and in the following description, it is assumed that a lithium ion battery is used. Needless to say, the battery B is not limited to a lithium ion battery, and other types of batteries such as a nickel hydrogen battery may be used.
  • the charge / discharge current detector 1 detects the value of the discharge current when power is supplied from the battery B to an electric motor (not shown) or the like.
  • the charging / discharging current detection unit 1 detects the value of the charging current when the electric motor functions as a generator at the time of braking to recover a part of the braking energy or to charge from the ground power supply facility. .
  • the charge / discharge current detection unit 1 detects a charge / discharge current value i flowing through the battery B using, for example, a shunt resistor.
  • the detected charge / discharge current value i is input as an input signal to both the parameter estimation unit 3 and the current integration method charging rate estimation unit 4. Note that the charge / discharge current detection unit 1 is not limited to the above-described configuration, and can be appropriately employed those having various structures and formats.
  • the terminal voltage detector 2 detects the voltage value between the terminals of the battery B.
  • the detected terminal voltage value v is input to the parameter estimation unit 3.
  • the terminal voltage detection unit 2 ones having various structures and formats can be adopted as appropriate.
  • the parameter estimation unit 3 estimates each parameter in the equivalent circuit model of the battery B based on the charge / discharge current value i and the terminal voltage value v input from the charge / discharge current detection unit 1 and the terminal voltage detection unit 2, respectively. Specifically, the parameter estimation unit 3 uses the equivalent circuit model of the battery B including a capacitor and an internal resistance, for example, based on the least square method or the like, the capacitance C of the capacitor, the internal resistance R, and the open circuit voltage (OCV : Open Circuit Voltage) OCV est is estimated. As the equivalent circuit model of the battery B, any mathematical model representing the inside of the battery can be adopted.
  • Current integration method charging rate estimation unit 4 a current integration method charging rate (first charging rate) to estimate the SOC i. Specifically, the current integration method charging rate estimation unit 4 integrates the charge / discharge current value i input from the charge / discharge current detection unit 1, and estimates SOC i as a state variable. The current integration method charging rate estimation unit 4 corrects the SOC i based on the first correction value input from the first correction value calculation unit 9. Details of the process for correcting the SOC i will be described later.
  • the open-circuit voltage method charging rate estimator 5 estimates the open-circuit voltage method charging rate (second charging rate) SOC v . Specifically, the open-circuit voltage method charge rate estimation unit 5 stores the relationship between the open-circuit voltage and the charge rate obtained in advance as an experiment as an OCV-SOC lookup table. Then, open-circuit voltage method charging rate estimation unit 5 estimates the charging rate corresponding to the value of estimated open-circuit voltage OCV est input from parameter estimation unit 3 as SOC v in the lookup table.
  • SOC 0 is a charging rate at the start of measurement of battery B.
  • the SOC 0 is determined by an arbitrary method such as measuring the terminal voltage value v 0 of the battery B at the start of the measurement of the battery B, and determining the measured terminal voltage value v 0 by checking with the OCV-SOC lookup table. Can be determined.
  • the second soundness level estimation unit 7 estimates the second soundness level SOH 2 based on the relationship between the internal resistance value of the battery B and the soundness level. Specifically, the second soundness level estimation unit 7 stores the relationship between the internal resistance of the battery B and the soundness level obtained in advance through experiments as an R-SOH lookup table. Then, the second soundness level estimation unit 7 estimates the soundness level corresponding to the internal resistance value R of the battery B estimated by the parameter estimation unit 3 as SOH 2 in the lookup table.
  • the first subtraction unit 8 subtracts SOH 1 estimated by the first soundness estimation unit 6 from SOH 2 estimated by the second soundness estimation unit 7.
  • the first correction value calculation unit 9 calculates the first correction value by multiplying the soundness difference (SOH 2 ⁇ SOH 1 ) input from the first subtraction unit 8 by the Kalman gain. Then, the first correction value calculation unit 9 inputs the calculated first correction value to the current integration method charging rate estimation unit 4.
  • This process is performed using, for example, a Kalman filter.
  • the Kalman filter designs a model of the target system, and compares the output of the model when the same input signal is input to the real system. If there is a difference between them, the Kalman filter multiplies the difference by the Kalman gain and feeds it back to the model, thereby correcting the model so that the difference between the two is minimized. The Kalman filter repeats this to estimate the true internal state quantity.
  • the observation noise is normal white noise. Therefore, in this case, since the system parameters are random variables, the true system is a stochastic system. Therefore, observation values are described in a linear regression model, and the sequential parameter estimation problem can be formulated using state space representation. For this reason, it is possible to estimate the time-varying parameter without recording the sequential state. In this way, a mathematical model can be created from the measured values of the input / output data of the target dynamic system to explain that it is the same as the target for a predetermined purpose, that is, system identification Is possible.
  • x is a state variable
  • y is an observed value
  • u is an input
  • k is a time in discrete time.
  • ⁇ and ⁇ are independent system noise and observation noise, which are N (0, ⁇ 2 ) and N (0, ⁇ 2 ), respectively.
  • the Kalman filter estimates the state variable x by the following algorithm.
  • FCC 0 is a full charge capacity.
  • the value of FCC 0 may be a design capacity DC (Design Capacity), that is, a nominal value of FCC when battery B is new, or may be a value that takes into account its degree of deterioration.
  • FIG. 2 shows a soundness estimation in which the second soundness estimation unit 7, the first subtraction unit 8, and the first correction value calculation unit 9 are removed from the soundness estimation device according to the first embodiment.
  • It is a block diagram which shows schematic structure of an apparatus.
  • Current integration method charging rate estimating section 4a of the sound level estimation apparatus shown in FIG. 2 since the first correction value from the first correction value calculator 9 is not input, to modify the value of the current integration method charging rate SOC i
  • the SOC i is estimated by accumulating the charge / discharge current i. Therefore, the SOC i estimated by the current integration method charging rate estimation unit 4a is different from the SOC i estimated by the current integration method charging rate estimation unit 4 shown in FIG. is doing.
  • the SOH 3 the first soundness output from soundness estimation apparatus shown in FIG.
  • FIG. 3A is a diagram showing a simulation result of SOH 3 estimated by the soundness estimation apparatus shown in FIG. 2, and errors are accumulated over time and gradually increase.
  • FIG. 3B is a diagram illustrating a simulation result of SOH 2 estimated by the soundness estimation apparatus according to Embodiment 1, and is an unstable value due to the influence of noise.
  • 3 (c) is a diagram showing a simulation result of SOH 1 estimated by the sound level estimation apparatus according to the first embodiment, the values are stable and soundness SOH can accurately estimate and from SOH 2 It shows that.
  • the current integration method charging rate estimating unit 4 estimates the current integration method charging rate SOC i, the open voltage method charging rate estimating unit 5, the open voltage method charging Estimate the rate SOC v . Further, the first soundness level estimation unit 6 estimates the first soundness level SOH 1 based on the SOC i and the SOC v , that is, the ratio of the change amount of the OC i and the change amount of the SOC v . Further, the second soundness level estimation unit 7 uses the internal resistance value of the battery B estimated by the parameter estimation unit 3, and based on the relationship between the internal resistance value of the battery B and the soundness level, the second soundness level SOH. Estimate 2 .
  • the first correction value calculation unit 9 calculates the first correction value by multiplying the difference between SOH 2 and SOH 1 by the Kalman gain K, and the current integration method charging rate estimation unit 4 calculates the SOC i . Correction is performed by adding the first correction value. In this way, it is possible to improve the estimation accuracy of SOH 1 to improve the estimation accuracy of the SOC i by modifying the SOC i estimated by current integration method charging rate estimating unit 4 estimates using SOC i it can.
  • the parameter estimation unit 3 uses the charging / discharging current value i and the terminal voltage value v input from the charging / discharging current detection unit 1 and the terminal voltage detection unit 2, respectively.
  • the open circuit voltage value OCV est of the battery is estimated by an equivalent circuit model.
  • the open-circuit voltage method charging rate estimation unit 5 estimates the open-circuit voltage method charging rate SOC v based on the relationship between the open-circuit voltage value and the charging rate using the OCV est estimated by the parameter estimation unit 3.
  • the estimation accuracy of SOH 1 estimated using SOC v Can be improved.
  • Embodiment 2 Next, a soundness estimation apparatus according to Embodiment 2 of the present invention will be described.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a soundness estimation apparatus according to Embodiment 2.
  • the soundness level estimation apparatus according to Embodiment 2 further includes a second subtraction unit 10, a second correction value calculation unit 11, and a third subtraction unit 12, as compared with Embodiment 1. The point is different.
  • the second correction value calculation unit 11 corrects SOC v based on the difference between current integration method charging rate SOC i and open-circuit voltage method charging rate SOC v. To calculate a second correction value.
  • the third subtracting unit 12 corrects the SOC v using the second correction value.
  • the second subtraction unit 10 subtracts the SOC i obtained by the current integration method charging rate estimation unit 4 from the SOC v obtained by the open circuit voltage method charging rate estimation unit 5.
  • the SOC i estimated by the current integration method charging rate estimation unit 4 is a value in which an estimation error (noise) n i is superimposed on the true charging rate SOC true .
  • the third subtracting unit 12 corrects the SOC v by open circuit voltage method charging rate estimating unit 5 subtracts the second correction value from the SOC v estimated, SOC v a first sound level estimation unit that fixes 6
  • n v can be estimated by a Kalman filter.
  • the second correction value calculation unit 11 sets the second correction value for correcting the open-circuit voltage method charging rate SOC v as the current integration method charging rate SOC. Calculation is based on the difference between i and the open circuit voltage method SOC v . Then, the third subtraction unit 12 corrects the second correction value by subtracting it from the SOC v .
  • the estimation accuracy of SOH 1 estimated using SOC v can be further improved.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a soundness estimation apparatus according to the first modification.
  • the soundness estimation apparatus according to the modification 1 is different from the first and second embodiments in that the terminal voltage value v detected by the terminal voltage detection unit 2 is input to the open-circuit voltage method charging rate estimation unit 5.
  • the open-circuit voltage method charging rate estimation unit 5 regards the terminal voltage value v input from the terminal voltage detection unit 2 as the open-circuit voltage value OCV and opens the circuit.
  • the voltage method charging rate SOC v is estimated.
  • the parameter estimation unit 3 it is not necessary for the parameter estimation unit 3 to estimate the open circuit voltage value OCV est, and it is possible to reduce the processing load and estimate the soundness level.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a soundness estimation apparatus according to the second modification.
  • the second correction value calculation unit 11a is the second for correcting the SOC i estimated by the current integration method charging rate estimation unit 4 as compared with the second embodiment. The difference is that n i is calculated as the correction value of the second and the third subtraction unit 12a corrects the SOC i using the second correction value.
  • n i can be estimated by a Kalman filter.
  • the second correction value calculation unit 11a sets the second correction value for correcting the current integration method charging rate SOC i to the current integration method. Calculation is based on the difference between the charging rate SOC i and the open-circuit voltage method charging rate SOC v . Then, the third subtraction unit 12a corrects by subtracting the second correction value from the SOC i .
  • the estimation accuracy of SOC i estimated by the current integration method charging rate estimation unit 4 can be further improved.
  • the Kalman filter is used for estimating the state quantity, but the state quantity may be estimated using another adaptive filter.
  • a temperature detection unit that detects the temperature of the battery may be further provided, and the detected battery temperature may be input to the parameter estimation unit 3.
  • the parameter estimation unit 3 estimates each parameter in the battery equivalent circuit model based on the charge / discharge current value i, the terminal voltage value v, and the battery temperature.

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Abstract

　バッテリの健全度の推定精度を向上するバッテリの健全度推定装置および健全度推定方法を提供する。　充放電電流値を検出する充放電電流検出部（１）と、端子電圧値を検出する端子電圧検出部（２）と、充放電電流値を積算して第１の充電率を推定する第１の充電率推定部（４）と、開放電圧値と充電率との関係に基づき第２の充電率を推定する第２の充電率推定部（５）と、第１及び第２の充電率に基づいて第１の健全度を推定する第１の健全度推定部（６）と、バッテリの内部抵抗値と健全度との関係に基づき第２の健全度を推定する第２の健全度推定部（７）と、第１の充電率を修正するための第１の修正値を、第１の健全度と第２の健全度との差に基づいて算出する第１の修正値算出部（９）と、を備える。第１の充電率推定部（４）は、第１の修正値を用いて第１の充電率を修正する。

Description

バッテリの健全度推定装置および健全度推定方法 関連出願へのクロスリファレンス
　本出願は、日本国特許出願２０１３－１８４４７９号（２０１３年９月５日出願）の優先権を主張するものであり、当該出願の開示全体を、ここに参照のために取込む。
　本発明は、電気自動車等に用いるバッテリの健全度を推定するバッテリの健全度推定装置および健全度推定方法に関する。
　従来から、バッテリのうち充放電が可能な二次電池が、電気自動車等に採用されている。電池によって電気自動車が走行可能な距離や、電池が充放電可能な電流値などを把握するためには、電池の内部状態量である電池の充電率（ＳＯＣ：State of Charge）や健全度（ＳＯＨ：State of Health）等を検出する必要がある。
　これらの内部状態量は直接検出できないため、電流積算法（クーロン・カウント法）や開放電圧推定法（逐次パラメータ法）が用いられる。電流積算法は、電池の充放電電流を時系列で検出し電流を積算することで充電率（ＡＳＯＣ：Absolute State of Charge）を推定する。また、開放電圧推定法は、電池の等価回路モデルを用いて電池の開放電圧を推定することで充電率（ＲＳＯＣ：Relative State of Charge）を推定する。また、ＳＯＨは、ＡＳＯＣの変化量とＲＳＯＣ変化量との比をとることによって推定する（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１２－５８０２８号公報
　しかしながら、電流積算法により算出するＡＳＯＣは、例えば電流センサ誤差が蓄積する等の問題があった。このため、ＡＳＯＣの変化量を用いて算出する健全度も同様に誤差が蓄積してしまい、健全度の推定精度が悪化する原因となっていた。
　かかる事情に鑑みてなされた本発明の目的は、バッテリの健全度の推定精度を向上するバッテリの健全度推定装置および健全度推定方法を提供することにある。
　上記課題を解決するために本発明の第１の側面に係る健全度推定装置は、
　バッテリの充放電電流値を検出する充放電電流検出部と、
　前記バッテリの端子電圧値を検出する端子電圧検出部と、
　前記充放電電流値を積算して第１の充電率を推定する第１の充電率推定部と、
　前記バッテリの開放電圧値と充電率との関係に基づき第２の充電率を推定する第２の充電率推定部と、
　前記第１及び第２の充電率に基づいて第１の健全度を推定する第１の健全度推定部と、
　前記バッテリの内部抵抗値と健全度との関係に基づき第２の健全度を推定する第２の健全度推定部と、
　前記第１の充電率を修正するための第１の修正値を、前記第１の健全度と前記第２の健全度との差に基づいて算出する第１の修正値算出部と、を備え、
　前記第１の充電率推定部は、前記第１の修正値を用いて前記第１の充電率を修正することを特徴とする。
　また、本発明の第２の側面に係る健全度推定装置は、
　前記第１の充電率又は前記第２の充電率を修正するための第２の修正値を、前記第１の充電率と前記第２の充電率との差に基づいて算出する第２の修正値算出部を更に備えることを特徴とする。
　また、本発明の第３の側面に係る健全度推定装置は、
　前記充放電電流値及び前記端子電圧値を用いて、前記バッテリの等価回路モデルにより前記バッテリの開放電圧値を推定するパラメータ推定部を更に備え、
　前記第２の充電率推定部は、前記開放電圧値を用いて、開放電圧値と充電率との関係に基づき前記第２の充電率を推定することを特徴とする。
　また、本発明の第４の側面に係る健全度推定装置において、
　前記第２の充電率推定部は、前記端子電圧値を用いて、開放電圧値と充電率との関係に基づき前記第２の充電率を推定することを特徴とする。
　また、本発明の第５の側面に係る健全度推定方法は、
　バッテリの充放電電流値を検出するステップと、
　前記バッテリの端子電圧値を検出するステップと、
　前記充放電電流値を積算して第１の充電率を推定するステップと、
　前記バッテリの開放電圧値と充電率との関係に基づき第２の充電率を推定するステップと、
　前記第１及び第２の充電率に基づいて第１の健全度を推定するステップと、
　前記バッテリの内部抵抗値と健全度との関係に基づき第２の健全度を推定するステップと、
　前記第１の充電率を修正するための第１の修正値を、前記第１の健全度と前記第２の健全度との差に基づいて算出するステップと、
　前記第１の修正値を用いて前記第１の充電率を修正するステップと、
を含むことを特徴とする。
　本発明の第１の側面に係る健全度推定装置によれば、電流積算法充電率（第１の充電率）の変化量と開放電圧法充電率（第２の充電率）の変化量との比により推定する第１の健全度と、バッテリの内部抵抗値と健全度の関係に基づいて推定する第２の健全度と、の差に基づいて、電流積算法充電率を修正する。このため、電流積算法充電率の推定精度を向上することができ、この結果、バッテリの健全度の推定精度を向上することができる。
　本発明の第２の側面に係る健全度推定装置によれば、電流積算法充電率と開放電圧法充電率との差に基づいて、電流積算法充電率又は開放電圧法充電率を修正する。このため、電流積算法充電率又は開放電圧法充電率の推定精度を向上することができ、この結果、バッテリの健全度の推定精度を更に向上することができる。
　本発明の第３の側面に係る健全度推定装置によれば、バッテリの等価回路モデルを用いてバッテリの開放電圧値を推定し、推定した開放電圧値を用いて開放電圧法充電率を推定する。このため、開放電圧法充電率の推定精度を向上することができ、この結果、バッテリの健全度の推定精度を更に向上することができる。
　本発明の第４の側面に係る健全度推定装置によれば、バッテリの端子電圧値を検出し、検出した端子電圧値を開放電圧値とみなして開放電圧法充電率を推定する。このため、バッテリの開放電圧値を推定する必要がなく、処理負担を低減して健全度を推定することができる。
　本発明の第５の側面に係る健全度推定方法によれば、電流積算法充電率の変化量と開放電圧法充電率の変化量との比により推定する第１の健全度と、バッテリの内部抵抗と健全度の関係に基づいて推定する第２の健全度と、の差に基づいて、電流積算法充電率を修正する。このため、電流積算法充電率の推定精度を向上することができ、この結果、バッテリの健全度の推定精度を向上することができる。
本発明の実施の形態１に係る健全度推定装置の概略構成を示すブロック図である。 図１の健全度推定装置から一部の構成要素を取り除いた健全度推定装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る健全度推定装置による健全度推定結果を説明するための図である。 本発明の実施の形態２に係る健全度推定装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の変形例１に係る健全度推定装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の変形例２に係る健全度推定装置の概略構成を示すブロック図である。
　以下、本発明の実施の形態について説明する。
（実施の形態１）
　図１は、本発明の実施の形態１に係るバッテリの健全度推定装置のブロック図である。実施の形態１に係るバッテリの健全度推定装置は、充放電電流検出部１と、端子電圧検出部２と、パラメータ推定部３と、電流積算法充電率推定部（第１の充電率推定部）４と、開放電圧法充電率推定部（第２の充電率推定部）５と、第１の健全度推定部６と、第２の健全度推定部７と、第１の減算部８と、第１の修正値算出部９と、を備える。また、健全度推定装置には、バッテリＢが接続されている。概略として、実施の形態１に係るバッテリの健全度推定装置において、第１の修正値算出部９が、電流積算法充電率を修正するための第１の修正値を、第１の健全度推定部６及び第２の健全度推定部７がそれぞれ推定する第１の健全度ＳＯＨ1と第２の健全度ＳＯＨ2との差に基づいて算出する。そして、電流積算法充電率推定部４が、算出された第１の修正値によって電流積算法充電率を修正する。
　バッテリＢは、リチャージャブル・バッテリであり、以下の説明にあっては、リチウム・イオン・バッテリを用いるものとして説明する。なお、バッテリＢがリチウム・イオン・バッテリであることに限られることはなく、ニッケル・水素バッテリ等、他の種類のバッテリを用いてもよいことは言うまでもない。
　充放電電流検出部１は、バッテリＢから図示しない電気モータ等へ電力を供給する場合の放電電流の値を検出する。また、充放電電流検出部１は、制動時に電気モータを発電機として機能させて制動エネルギの一部を回収したり、あるいは地上の電源設備から充電したりする場合の充電電流の値を検出する。充放電電流検出部１は、たとえば、シャント抵抗等を使ってバッテリＢに流れる充放電電流値ｉを検出する。検出した充放電電流値ｉは、入力信号としてパラメータ推定部３と電流積算法充電率推定部４との双方へ入力される。なお、充放電電流検出部１は、上記構成に限られず種々の構造・形式を有するものを適宜採用できる。
　端子電圧検出部２は、バッテリＢの端子間の電圧の値を検出する。ここで検出した端子電圧値ｖは、パラメータ推定部３へ入力される。なお、端子電圧検出部２は、種々の構造・形式を有するものを適宜採用できる。
　パラメータ推定部３は、充放電電流検出部１及び端子電圧検出部２からそれぞれ入力される充放電電流値ｉ及び端子電圧値ｖに基づいて、バッテリＢの等価回路モデルにおける各パラメータを推定する。具体的には、パラメータ推定部３は、コンデンサ及び内部抵抗を備えるバッテリＢの等価回路モデルを用いて、例えば最小二乗法等に基づきコンデンサの静電容量Ｃ、内部抵抗Ｒ、及び開放電圧（ＯＣＶ：Open Circuit Voltage）ＯＣＶestを推定する。なお、バッテリＢの等価回路モデルは、バッテリの内部を表す数学モデルであれば任意のものを採用することができる。
　電流積算法充電率推定部４は、電流積算法充電率（第１の充電率）ＳＯＣiを推定する。具体的には、電流積算法充電率推定部４は、充放電電流検出部１から入力される充放電電流値ｉを積算して、状態変数としてＳＯＣiを推定する。また、電流積算法充電率推定部４は、第１の修正値算出部９から入力される第１の修正値に基づいてＳＯＣiを修正する。なお、ＳＯＣiを修正する処理の詳細については後述する。
　開放電圧法充電率推定部５は、開放電圧法充電率（第２の充電率）ＳＯＣvを推定する。具体的には、開放電圧法充電率推定部５は、予め実験で求めた開放電圧と充電率との関係をＯＣＶ－ＳＯＣルックアップテーブルとして記憶しておく。そして、開放電圧法充電率推定部５は、当該ルックアップテーブルにおいて、パラメータ推定部３から入力される推定開放電圧ＯＣＶestの値に対応する充電率をＳＯＣvとして推定する。
　第１の健全度推定部６は、電流積算法充電率推定部４で推定したＳＯＣi及び開放電圧法充電率推定部５で推定したＳＯＣvに基づいて、第１の健全度ＳＯＨ1を推定する。具体的には、第１の健全度推定部６は、式（１）に示すように、バッテリＢの測定開始時点からの電流積算法充電率の変化量ΔＳＯＣiと開放電圧法充電率の変化量ΔＳＯＣvとの比によりＳＯＨ1を推定する。
　ＳＯＨ1＝ΔＳＯＣi／ΔＳＯＣv
　　　　　＝（ＳＯＣi－ＳＯＣ0）／（ＳＯＣv－ＳＯＣ0）　　　　　（１）
　ここで、ＳＯＣ0は、バッテリＢの測定開始時における充電率である。例えば、ＳＯＣ0は、バッテリＢの測定開始時にバッテリＢの端子電圧値ｖ0を測定し、測定した端子電圧値ｖ0をＯＣＶ－ＳＯＣルックアップテーブルと照合して決定する等、任意の方法により決定することができる。
　第２の健全度推定部７は、バッテリＢの内部抵抗値と健全度との関係に基づき第２の健全度ＳＯＨ2を推定する。具体的には、第２の健全度推定部７は、予め実験で求めたバッテリＢの内部抵抗と健全度との関係をＲ－ＳＯＨルックアップテーブルとして記憶しておく。そして、第２の健全度推定部７は、当該ルックアップテーブルにおいて、パラメータ推定部３で推定したバッテリＢの内部抵抗値Ｒに対応する健全度をＳＯＨ2として推定する。
　第１の減算部８は、第２の健全度推定部７で推定したＳＯＨ2から第１の健全度推定部６で推定したＳＯＨ1を減算する。
　第１の修正値算出部９は、第１の減算部８から入力された健全度の差分（ＳＯＨ2－ＳＯＨ1）にカルマンゲインを乗じて第１の修正値を算出する。そして、第１の修正値算出部９は、算出した第１の修正値を電流積算法充電率推定部４に入力する。
　ここで、第１の修正値を算出する処理及びＳＯＣiを修正する処理について説明する。当該処理は、例えばカルマンフィルタを用いて行う。カルマンフィルタは、対象となるシステムのモデルを設計し、このモデルと実システムに同一の入力信号が入力された場合の両者の出力を比較する。そして、カルマンフィルタは、それらに差があれば、この差にカルマンゲインを乗算してモデルへフィードバックすることで、両者の差が最小になるようにモデルを修正する。カルマンフィルタは、これを繰り返すことで、真の内部状態量を推定する。
　なお、カルマンフィルタにあっては、観測雑音が正規性白色雑音であるとの仮定を置く。したがって、この場合、システムのパラメータが確率変数となるため、真のシステムは確率システムとなる。そこで、観測値が線形回帰モデルで記述され、逐次パラメータ推定問題は状態空間表現を用いて定式化できる。このため、逐次状態を記録せずとも、時変パラメータを推定することができる。このようにして、対象とする動的システムの入出力データの測定値から、所定の目的のもとで、対象と同一であるということを説明できるような数学モデルが作成可能、すなわち、システム同定が可能となる。
　カルマンフィルタでは、以下のような離散システムを考える。
　　　ｘk+1＝ｆ（ｘk）＋ｂu（ｕk）＋ｂυk　　　　　　　（２）
　　　ｙk＝ｈ（ｘk，ｕk）＋ωk　　　　　　　　　　　　　（３）
　ここで、ｘは状態変数、ｙは観測値、ｕは入力を示し、ｋは離散時間の時刻である。また、υとωは、それぞれＮ（０，συ2）、Ｎ（０，σω2）である互いに独立なシステムノイズと観測ノイズである。
　上記システムに対して、カルマンフィルタは、以下のアルゴリズムにより状態変数ｘを推定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、式（２），（３）において以下の式を用いる電流積算モデルを考え、カルマンフィルタによりＳＯＣiを推定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ここで、τはサンプリング周期、ＦＣＣ0は満充電容量（Full Charge Capacity）である。ＦＣＣ0の値は、設計容量ＤＣ（Design Capacity）、即ちバッテリＢの新品時のＦＣＣの公称値を用いてもよく、或いはその劣化度を考慮した値を用いてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　次に、図２及び図３を参照して、実施の形態１に係る健全度推定装置を用いて行ったシミュレーションの結果について説明する。
　図２は、実施の形態１に係る健全度推定装置から、第２の健全度推定部７と、第１の減算部８と、第１の修正値算出部９と、を取り除いた健全度推定装置の概略構成を示すブロック図である。図２に示す健全度推定装置の電流積算法充電率推定部４ａは、第１の修正値算出部９から第１の修正値が入力されないため、電流積算法充電率ＳＯＣiの値を修正することなく、充放電電流ｉを積算してＳＯＣiを推定する。したがって、電流積算法充電率推定部４ａが推定するＳＯＣiには、図１に示す電流積算法充電率推定部４により推定されるＳＯＣiと異なり、充放電電流検出部の測定誤差等が蓄積している。なお、図２に示す健全度推定装置から出力される第１の健全度をＳＯＨ3とする。
　図３（ａ）は、図２に示す健全度推定装置により推定されるＳＯＨ3のシミュレーション結果を示す図であり、時間の経過とともに誤差が累積され、次第に増加している。図３（ｂ）は、実施の形態１に係る健全度推定装置により推定されるＳＯＨ2のシミュレーション結果を示す図であり、ノイズの影響により不安定な値となっている。図３（ｃ）は、実施の形態１に係る健全度推定装置により推定されるＳＯＨ1のシミュレーション結果を示す図であり、ＳＯＨ2よりも値が安定しており健全度ＳＯＨを精度良く推定できていることを示している。
　このように、本発明の実施の形態１によれば、電流積算法充電率推定部４が、電流積算法充電率ＳＯＣiを推定し、開放電圧法充電率推定部５が、開放電圧法充電率ＳＯＣvを推定する。また、第１の健全度推定部６が、ＳＯＣi及びＳＯＣvに基づいて、即ちＯＣiの変化量とＳＯＣvの変化量との比により第１の健全度ＳＯＨ1を推定する。また、第２の健全度推定部７が、パラメータ推定部３により推定されるバッテリＢの内部抵抗値を用いて、バッテリＢの内部抵抗値と健全度との関係に基づき第２の健全度ＳＯＨ2を推定する。そして、第１の修正値算出部９が、ＳＯＨ2とＳＯＨ1との差にカルマンゲインＫを乗算して第１の修正値を算出し、電流積算法充電率推定部４が、ＳＯＣiに第１の修正値を加算して修正する。このようにして、電流積算法充電率推定部４により推定されるＳＯＣiを修正することによりＳＯＣiの推定精度を向上し、ＳＯＣiを用いて推定するＳＯＨ1の推定精度を向上することができる。
　また、実施の形態１によれば、パラメータ推定部３が、充放電電流検出部１及び端子電圧検出部２からそれぞれ入力された充放電電流値ｉ及び端子電圧値ｖを用いて、バッテリＢの等価回路モデルによりバッテリの開放電圧値ＯＣＶestを推定する。また、開放電圧法充電率推定部５が、パラメータ推定部３が推定したＯＣＶestを用いて、開放電圧値と充電率との関係に基づき開放電圧法充電率ＳＯＣvを推定する。このように、バッテリの開放電圧値を推定し、推定した開放電圧値を用いてＳＯＣvを推定するため、ＳＯＣvの推定精度を向上し、ＳＯＣvを用いて推定するＳＯＨ1の推定精度を向上することができる。
（実施の形態２）
　次に、本発明の実施の形態２に係る健全度推定装置について説明する。
　図４は、実施の形態２に係る健全度推定装置の概略構成を示すブロック図である。以下、実施の形態１と同一の構成については同一の符号を付し、説明は省略する。実施の形態２に係る健全度推定装置は、実施の形態１と比較して、第２の減算部１０と、第２の修正値算出部１１と、第３の減算部１２と、を更に備える点が異なる。概略として、実施の形態２に係る健全度推定装置において、第２の修正値算出部１１が、電流積算法充電率ＳＯＣiと開放電圧法充電率ＳＯＣvとの差に基づいてＳＯＣvを修正するための第２の修正値を算出する。そして、第３の減算部１２が、第２の修正値を用いてＳＯＣvを修正する。
　第２の減算部１０は、開放電圧法充電率推定部５で得たＳＯＣvから、電流積算法充電率推定部４で得たＳＯＣiを減算する。ここで、電流積算法充電率推定部４が推定するＳＯＣiは、真の充電率ＳＯＣtrueに推定誤差（ノイズ）ｎiが重畳された値になっている。また、開放電圧法充電率推定部５が推定するＳＯＣvは、真の充電率ＳＯＣtrueに推定誤差（ノイズ）ｎvが重畳された値になっている。したがって、第２の減算部１０による減算結果は、ＳＯＣv－ＳＯＣi＝ｎv－ｎiとなり、推定誤差成分のみが残る。
　第２の修正値算出部１１は、第２の減算部１０から入力された充電率の差分（ＳＯＣv－ＳＯＣi＝ｎv－ｎi）にカルマンゲインを乗じて第２の修正値を算出する。第２の修正値を算出する処理の詳細については後述する。
　第３の減算部１２は、開放電圧法充電率推定部５が推定したＳＯＣvから第２の修正値を減算することでＳＯＣvを修正し、修正したＳＯＣvを第１の健全度推定部６に入力する。
　ここで、第２の修正値を算出する処理及びＳＯＣvを修正する処理について説明する。当該処理は、例えばカルマンフィルタを用いて行う。具体的には、式（２），（３）において以下の式を用いる誤差モデルを考え、カルマンフィルタによりｎvを推定することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　このように、本発明の実施の形態２によれば、第２の修正値算出部１１が、開放電圧法充電率ＳＯＣvを修正するための第２の修正値を、電流積算法充電率ＳＯＣiと開放電圧法充電率ＳＯＣvとの差に基づいて算出する。そして、第３の減算部１２が、ＳＯＣvから第２の修正値を減算して修正する。このようにして、開放電圧法充電率推定部５により推定されるＳＯＣvの推定精度を向上することにより、ＳＯＣvを用いて推定するＳＯＨ1の推定精度を更に向上することができる。
（変形例１）
　次に、本発明の実施の形態の変形例１について説明する。
　図５は、変形例１に係る健全度推定装置の概略構成を示すブロック図である。以下、実施の形態１と同一の構成については同一の符号を付し、説明は省略する。変形例１に係る健全度推定装置は、実施の形態１及び２と比較して、端子電圧検出部２が検出した端子電圧値ｖを開放電圧法充電率推定部５に入力する点が異なる。
　このように、本発明の実施の形態の変形例１によれば、開放電圧法充電率推定部５が、端子電圧検出部２から入力される端子電圧値ｖを開放電圧値ＯＣＶとみなして開放電圧法充電率ＳＯＣvを推定する。このようにして、パラメータ推定部３が開放電圧値ＯＣＶestを推定する必要がなく、処理負担を低減して健全度を推定することができる。
（変形例２）
　次に、本発明の実施の形態の変形例２について説明する。
　図６は、変形例２に係る健全度推定装置の概略構成を示すブロック図である。以下、実施の形態２と同一の構成については同一の符号を付し、説明は省略する。変形例２に係る健全度推定装置は、実施の形態２と比較して、第２の修正値算出部１１ａが、電流積算法充電率推定部４が推定するＳＯＣiを修正するための第２の修正値としてｎiを算出する点、及び、第３の減算部１２ａが、第２の修正値を用いてＳＯＣiを修正する点が異なる。
　変形例２における第２の修正値の算出は、実施の形態２と同様の処理により行うことができる。具体的には、式（２），（３）において以下の式を用いる誤差モデルを考え、カルマンフィルタによりｎiを推定することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　このように、本発明の実施の形態の変形例２によれば、第２の修正値算出部１１ａが、電流積算法充電率ＳＯＣiを修正するための第２の修正値を、電流積算法充電率ＳＯＣiと開放電圧法充電率ＳＯＣvとの差に基づいて算出する。そして、第３の減算部１２ａが、ＳＯＣiから第２の修正値を減算して修正する。このようにして、電流積算法充電率推定部４により推定されるＳＯＣiの推定精度を向上することにより、ＳＯＣiを用いて推定するＳＯＨ1の推定精度を更に向上することができる。
　本発明を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各手段、各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段やステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。
　例えば、上述の実施の形態においては、状態量の推定にカルマンフィルタを用いたが、他の適応フィルタを用いて状態量を推定するようにしてもよい。
　また、バッテリの温度を検出する温度検出部を更に備え、検出したバッテリの温度をパラメータ推定部３に入力するようにしてもよい。この場合、パラメータ推定部３は、充放電電流値ｉと、端子電圧値ｖと、バッテリ温度とに基づいてバッテリ等価回路モデルにおける各パラメータを推定する。
　Ｂ　　バッテリ
　１　　充放電電流検出部
　２　　端子電圧検出部
　３　　パラメータ推定部
　４，４ａ　　電流積算法充電率推定部（第１の充電率推定部）
　５　　開放電圧法充電率推定部（第２の充電率推定部）
　６　　第１の健全度推定部
　７　　第２の健全度推定部
　８　　第１の減算部
　９　　第１の修正値算出部
　１０，１０ａ　　第２の減算部
　１１，１１ａ　　第２の修正値算出部
　１２，１２ａ　　第３の減算部

Claims (7)

  1. 　バッテリの充放電電流値を検出する充放電電流検出部と、
    　前記バッテリの端子電圧値を検出する端子電圧検出部と、
    　前記充放電電流値を積算して第１の充電率を推定する第１の充電率推定部と、
    　前記バッテリの開放電圧値と充電率との関係に基づき第２の充電率を推定する第２の充電率推定部と、
    　前記第１及び第２の充電率に基づいて第１の健全度を推定する第１の健全度推定部と、
    　前記バッテリの内部抵抗値と健全度との関係に基づき第２の健全度を推定する第２の健全度推定部と、
    　前記第１の充電率を修正するための第１の修正値を、前記第１の健全度と前記第２の健全度との差に基づいて算出する第１の修正値算出部と、を備え、
    　前記第１の充電率推定部は、前記第１の修正値を用いて前記第１の充電率を修正する、
    バッテリの健全度推定装置。
  2. 　前記第１の充電率又は前記第２の充電率を修正するための第２の修正値を、前記第１の充電率と前記第２の充電率との差に基づいて算出する第２の修正値算出部を更に備える、請求項１に記載の健全度推定装置。
  3. 　前記充放電電流値及び前記端子電圧値を用いて、前記バッテリの等価回路モデルにより前記バッテリの開放電圧値を推定するパラメータ推定部を更に備え、
    　前記第２の充電率推定部は、前記開放電圧値を用いて、開放電圧値と充電率との関係に基づき前記第２の充電率を推定する、請求項１に記載の健全度推定装置。
  4. 　前記充放電電流値及び前記端子電圧値を用いて、前記バッテリの等価回路モデルにより前記バッテリの開放電圧値を推定するパラメータ推定部を更に備え、
    　前記第２の充電率推定部は、前記開放電圧値を用いて、開放電圧値と充電率との関係に基づき前記第２の充電率を推定する、請求項２に記載の健全度推定装置。
  5. 　前記第２の充電率推定部は、前記端子電圧値を用いて、開放電圧値と充電率との関係に基づき前記第２の充電率を推定する、請求項１に記載の健全度推定装置。
  6. 　前記第２の充電率推定部は、前記端子電圧値を用いて、開放電圧値と充電率との関係に基づき前記第２の充電率を推定する、請求項２に記載の健全度推定装置。
  7. 　バッテリの充放電電流値を検出するステップと、
    　前記バッテリの端子電圧値を検出するステップと、
    　前記充放電電流値を積算して第１の充電率を推定するステップと、
    　前記バッテリの開放電圧値と充電率との関係に基づき第２の充電率を推定するステップと、
    　前記第１及び第２の充電率に基づいて第１の健全度を推定するステップと、
    　前記バッテリの内部抵抗値と健全度との関係に基づき第２の健全度を推定するステップと、
    　前記第１の充電率を修正するための第１の修正値を、前記第１の健全度と前記第２の健全度との差に基づいて算出するステップと、
    　前記第１の修正値を用いて前記第１の充電率を修正するステップと、
    を含む、バッテリの健全度推定方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017142585A1 (en) * 2016-02-19 2017-08-24 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for directional capacity estimation of a rechargeable battery
JP2019013109A (ja) * 2017-06-30 2019-01-24 ニチコン株式会社 蓄電システム

Families Citing this family (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3017993B1 (en) * 2014-11-07 2021-04-21 Volvo Car Corporation Power and current estimation for batteries
JP6490414B2 (ja) * 2014-12-05 2019-03-27 古河電気工業株式会社 二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法
WO2016132813A1 (ja) * 2015-02-19 2016-08-25 三菱電機株式会社 電池状態推定装置
KR101925002B1 (ko) * 2015-08-21 2018-12-04 주식회사 엘지화학 이차 전지의 충전 조건 조정 장치 및 방법
JP6652743B2 (ja) * 2016-01-19 2020-02-26 日立化成株式会社 電池状態推定方法および装置
US10300807B2 (en) * 2016-02-04 2019-05-28 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for state of charge and capacity estimation of a rechargeable battery
KR102040880B1 (ko) * 2016-04-11 2019-11-05 주식회사 엘지화학 배터리 상태 추정 장치 및 방법
FR3051916B1 (fr) * 2016-05-31 2020-07-10 Renault S.A.S. Procede d'estimation de l'etat de sante d'une batterie
CN106597295B (zh) * 2016-11-18 2021-01-08 四川普力科技有限公司 一种锂电池soh的估算方法
JP6983227B2 (ja) * 2017-03-31 2021-12-17 三菱電機株式会社 蓄電池状態推定装置
US10399452B2 (en) * 2017-07-10 2019-09-03 Ford Global Technologies, Llc Battery charge management system
CN110998344B (zh) * 2017-07-31 2022-05-06 日产自动车株式会社 劣化状态运算方法和劣化状态运算装置
KR102179684B1 (ko) 2017-09-29 2020-11-17 주식회사 엘지화학 배터리 팩의 soh를 산출하는 장치 및 방법
CN108267703A (zh) * 2018-01-19 2018-07-10 深圳市道通智能航空技术有限公司 电量计量精度检测方法、其装置及计算机存储介质
CN108819747B (zh) * 2018-06-13 2021-11-02 蔚来(安徽)控股有限公司 多支路储能系统的多支路功率分配管理
EP3591800B1 (en) * 2018-07-03 2023-11-15 Schneider Electric IT Corporation Uninterruptible power suppy and non-transitory computer-readable medium
AT521643B1 (de) 2018-08-31 2020-09-15 Avl List Gmbh Verfahren und Batteriemanagementsystem zum Ermitteln eines Gesundheitszustandes einer Sekundärbatterie
KR102101002B1 (ko) * 2019-01-21 2020-04-14 (주)인텍에프에이 배터리 수명 예측 방법
CN110988690B (zh) * 2019-04-25 2021-03-09 宁德时代新能源科技股份有限公司 电池健康状态修正方法、装置、管理系统以及存储介质
US11397214B2 (en) 2020-01-17 2022-07-26 Semiconductor Components Industries, Llc Methods and apparatus for a battery
KR102892948B1 (ko) * 2020-10-22 2025-11-27 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 장치 및 저항 상태 추정 방법
JP7456393B2 (ja) * 2021-01-14 2024-03-27 トヨタ自動車株式会社 バッテリ制御システム、バッテリ制御方法、バッテリ制御プログラム、車両
EP3998486B1 (en) * 2021-02-19 2023-05-10 Lilium eAircraft GmbH Battery management system for an electric air vehicle
KR102634373B1 (ko) * 2021-03-17 2024-02-06 성균관대학교산학협력단 배터리의 이상징후 검출 방법
JP2022145273A (ja) * 2021-03-19 2022-10-03 本田技研工業株式会社 二次電池の状態推定装置
KR20220168920A (ko) * 2021-06-17 2022-12-26 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 soh 추정 장치 및 방법
TWI817167B (zh) * 2021-07-28 2023-10-01 佐茂股份有限公司 電池健康度檢測方法及其模組
US11719761B2 (en) 2021-08-20 2023-08-08 Stmicroelectronics S.R.L. Capacitor measurement
US11789046B2 (en) 2021-08-20 2023-10-17 Stmicroelectronics S.R.L. Measuring a change in voltage
CN114035075A (zh) * 2021-11-18 2022-02-11 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 一种基于权重组合法的自动调整电池状态检测方法及系统
DE112022006246T5 (de) * 2021-12-28 2024-10-10 Denso Corporation Batteriediagnosesystem
CN114371408B (zh) * 2022-01-26 2023-06-20 上海玫克生储能科技有限公司 电池荷电状态的估算方法、充电曲线的提取方法及装置
US20240310445A1 (en) * 2023-03-17 2024-09-19 GM Global Technology Operations LLC Lithium-ion battery diagnostic
CN117310537A (zh) * 2023-10-18 2023-12-29 南方电网调峰调频(广东)储能科技有限公司 储能系统健康评估与优化方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012058028A (ja) * 2010-09-07 2012-03-22 Calsonic Kansei Corp 電池容量算出装置および電池容量算出方法
WO2013051241A1 (ja) * 2011-10-07 2013-04-11 カルソニックカンセイ株式会社 バッテリの充電率推定装置及び充電率推定方法
JP2013104697A (ja) * 2011-11-11 2013-05-30 Calsonic Kansei Corp バッテリ・パックの入出力可能電力推定装置およびその方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002017045A (ja) * 2000-06-29 2002-01-18 Toshiba Battery Co Ltd 二次電池装置
JP4984382B2 (ja) * 2004-08-19 2012-07-25 トヨタ自動車株式会社 電池の残存容量推定システムおよび残存容量推定方法
CN1601295A (zh) * 2004-10-25 2005-03-30 清华大学 电动车用蓄电池荷电状态的估计及实现方法
TWI411796B (zh) * 2009-12-22 2013-10-11 Ind Tech Res Inst 電池循環壽命估測裝置
JP4845066B1 (ja) * 2010-08-18 2011-12-28 古河電気工業株式会社 蓄電デバイスの状態検知方法及びその装置
JP5318128B2 (ja) * 2011-01-18 2013-10-16 カルソニックカンセイ株式会社 バッテリの充電率推定装置
CN102230953B (zh) * 2011-06-20 2013-10-30 江南大学 蓄电池剩余容量及健康状况预测方法
CN103267950B (zh) * 2012-12-14 2015-11-11 惠州市亿能电子有限公司 一种电动汽车电池组soh值评估方法
KR101665566B1 (ko) * 2013-12-05 2016-10-12 주식회사 엘지화학 배터리 용량 퇴화 추정 장치 및 방법
KR102205293B1 (ko) * 2014-04-18 2021-01-20 삼성전자주식회사 배터리 수명의 추정에서 발생하는 오차를 보정하는 방법 및 장치

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012058028A (ja) * 2010-09-07 2012-03-22 Calsonic Kansei Corp 電池容量算出装置および電池容量算出方法
WO2013051241A1 (ja) * 2011-10-07 2013-04-11 カルソニックカンセイ株式会社 バッテリの充電率推定装置及び充電率推定方法
JP2013104697A (ja) * 2011-11-11 2013-05-30 Calsonic Kansei Corp バッテリ・パックの入出力可能電力推定装置およびその方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017142585A1 (en) * 2016-02-19 2017-08-24 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for directional capacity estimation of a rechargeable battery
EP3848714A1 (en) * 2016-02-19 2021-07-14 CPS Technology Holdings LLC Systems and methods for directional capacity estimation of a rechargeable battery
JP2019013109A (ja) * 2017-06-30 2019-01-24 ニチコン株式会社 蓄電システム

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