[go: up one dir, main page]

WO2022014124A1 - 電池管理装置、電池管理方法、電力貯蔵システム - Google Patents

電池管理装置、電池管理方法、電力貯蔵システム Download PDF

Info

Publication number
WO2022014124A1
WO2022014124A1 PCT/JP2021/017554 JP2021017554W WO2022014124A1 WO 2022014124 A1 WO2022014124 A1 WO 2022014124A1 JP 2021017554 W JP2021017554 W JP 2021017554W WO 2022014124 A1 WO2022014124 A1 WO 2022014124A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
battery
state
value
parameter
temperature
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2021/017554
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
ファニー マテ
健士 井上
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP2022536144A priority Critical patent/JP7389258B2/ja
Publication of WO2022014124A1 publication Critical patent/WO2022014124A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/374—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC] with means for correcting the measurement for temperature or ageing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
    • G01R31/3842—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC combining voltage and current measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/389—Measuring internal impedance, internal conductance or related variables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • 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 management device, a battery management method, and an energy storage system.
  • BESS Battery Energy Storage System
  • Conventional general energy storage systems include a battery that combines multiple battery cells, a cooling system that cools the battery to control the temperature, and a battery that controls the charging and discharging of the battery to maintain the system in a safe state. It is configured with a management device.
  • the battery state such as the state of charge (SOC), the state of deterioration (SOH), and the maximum allowable power.
  • SOC state of charge
  • SOH state of deterioration
  • the usable energy represents the total amount of electric energy remaining in the battery, and corresponds to the electric energy that can be discharged before the battery reaches the allowable usage limit. For example, in the case of a power storage system mounted on a train or an aircraft, this usable energy is used to calculate the distance traveled or the flight distance until the battery is completely discharged (usage limit). Further, for example, in the case of a power storage system used in a power transmission / distribution system, the available energy is used for optimizing the power transmission schedule of each connected microgrid and estimating the spare time until a power outage. ..
  • the discharge current of the battery is not always constant. Therefore, in such a system, the usable energy of the battery is calculated in real time, and the calculation result is sequentially transmitted to the system administrator (train driver, aircraft pilot, power transmission / distribution system management center, etc.) to ensure the safety of the system. It is necessary to secure sex and improve efficiency.
  • system administrator train driver, aircraft pilot, power transmission / distribution system management center, etc.
  • Patent Document 1 The technique described in Patent Document 1 is known for calculating the usable energy of a battery.
  • the initial usable energy of the battery is acquired using a map based on the temperature and the state of charge when the ignition switch of the vehicle is turned on, and the cumulative energy consumption of the battery consumed while the vehicle is running is calculated.
  • a method of calculating the mileage of a vehicle by subtracting the cumulative energy consumption from the initial usable energy is disclosed.
  • Patent Document 1 does not consider the behavior of the lithium ion battery at low temperature. Therefore, it is difficult to accurately estimate the usable energy of the battery at low temperature.
  • the battery management device manages a battery that can be charged and discharged, and is predicted by an internal parameter prediction unit that predicts internal parameters according to the state of the battery in the future and an internal parameter prediction unit. Based on the internal parameters, the discharge curve estimation unit that estimates the discharge curve representing the change in the discharge voltage from the current charge state to the minimum charge state of the battery, and the usable energy of the battery based on the discharge curve.
  • the internal parameter prediction unit includes a usable energy calculation unit for calculating, and the internal parameter prediction unit calculates the internal parameters using a correlation map showing the relationship between the temperature and charge state of the battery and each parameter value of the Butler-Volmer equation. Predict.
  • the battery management method is a method for managing a battery that can be charged and discharged, and a correlation map showing the relationship between the temperature and charge state of the battery and each parameter value of the Butler-Volmer equation is generated by a computer. It is used to predict future internal parameters according to the state of the battery, and based on the predicted internal parameters, estimate a discharge curve representing the change in discharge voltage from the current state of charge to the minimum state of charge of the battery. Then, the usable energy of the battery is calculated based on the estimated discharge curve.
  • the power storage system includes a battery management device, a battery that can be charged and discharged, and a charging / discharging device that charges / discharges the battery based on the usable energy of the battery calculated by the battery management device. To prepare for.
  • the usable energy of the battery at low temperature can be accurately estimated.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an energy storage system according to an embodiment of the present invention.
  • the power storage system (BESS) 1 shown in FIG. 1 includes an assembled battery 101, a battery management device 102, a current sensor 103, a cell controller 104, a voltage sensor 105, a temperature sensor 106, and a relay 107.
  • the power storage system 1 is connected to a load 3 such as an AC motor via an inverter 2.
  • the power storage system 1 and the inverter 2 are connected to the host controller 4 via a communication line (not shown).
  • the assembled battery 101 is configured by connecting a plurality of chargeable and dischargeable battery cells in series and parallel.
  • the DC power discharged from the assembled battery 101 is converted into AC power by the inverter 2 and supplied to the load 3. Further, when the load 3 is regeneratively operated, the AC power output from the load 3 is converted into DC power by the inverter 2 and charged to the assembled battery 101.
  • the assembled battery 101 is charged and discharged.
  • the operation of the inverter 2 is controlled by the host controller 4.
  • the current sensor 103 detects the current flowing through the assembled battery 101 and outputs the detection result to the battery management device 102.
  • the cell controller 104 detects the voltage of each battery cell of the assembled battery 101, and outputs the detection result to the battery management device 102.
  • the voltage sensor 105 detects the voltage (total voltage) of the assembled battery 101 and outputs the detection result to the battery management device 102.
  • the temperature sensor 106 detects the temperature of the assembled battery 101 and the ambient temperature of the assembled battery 101, and outputs the detection result to the battery management device 102.
  • the relay 107 switches the connection state between the power storage system 1 and the inverter 2 according to the control of the host controller 4.
  • the battery management device 102 performs charge / discharge control of the assembled battery 101 based on the detection results of the current sensor 103, the cell controller 104, the voltage sensor 105, and the temperature sensor 106. At that time, the battery management device 102 calculates various types of battery states as an index indicating the state of the assembled battery 101.
  • the battery state calculated by the battery management device 102 includes, for example, a charging state (SOC), a deterioration state (SOH), a maximum allowable power, and usable energy. By controlling the charge and discharge of the assembled battery 101 using these battery states, the battery management device 102 can safely control the assembled battery 101.
  • the battery management device 102 performs information communication with the host controller 4 necessary for charge / discharge control of the assembled battery 101.
  • the usable energy is defined as the total amount of electric energy that can be released by the assembled battery 101 among the electric energy stored in the assembled battery 101.
  • This is the SOC min , which is the minimum SOC value allowed for each battery cell, when each battery cell of the assembled battery 101 is discharged at a predetermined discharge current I C0, DCh.
  • each battery cell corresponds to the total amount of power (Wh) that can be discharged without falling below the predetermined minimum voltage V min.
  • the discharge current values I C0 and DCh are preset according to the operation mode of the power storage system 1 and the like.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram of usable energy.
  • the broken line indicated by reference numeral 700 represents an SOC-OCV curve showing the relationship between the SOC and the open circuit voltage (OCV) in each battery cell of the assembled battery 101.
  • the solid line indicated by reference numeral 701 represents a discharge curve when each battery cell of the assembled battery 101 is discharged from the current SOC to SOC min with a constant discharge current I C0, DCh.
  • the current SOC is shown by the broken line 703
  • the SOC min is shown by the broken line 705.
  • the discharge curve 701 shows the relationship between the SOC and the closed circuit voltage (CCV) at the time of discharge in each battery cell of the assembled battery 101. That is, the CCV of each battery cell when the assembled battery 101 is discharged is a dotted line 707 from the voltage value 704 corresponding to the current SOC to the voltage value 706 corresponding to the SOC min at the end of discharge according to the discharge curve 701. It changes continuously within the range not below the indicated minimum voltage V min.
  • Ah rated represents the rated capacity of each battery cell.
  • CCV (t) represents the CCV of each battery cell at time t, that is, the value of the discharge voltage, t present is the current time, and t end is the SOC of each battery reaching SOC min and discharging. It represents the time when it ended.
  • This (Equation 1) represents the integral value of the discharge curve 701 from the current SOC to SOC min shown in FIG. That is, in FIG. 2, the area of the region 702 indicated by hatching surrounded by the discharge curve 701, the broken line 703, and the broken line 705 corresponds to the usable energy of each battery cell.
  • the power storage system 1 when the power storage system 1 is mounted on an electric aircraft, it is necessary to calculate the usable energy of the assembled battery 101 in real time in order to realize safe control and an appropriate flight path.
  • the calculation formula (Equation 1) assuming complete discharge with a constant discharge current I C0, DCh cannot be applied as it is.
  • electric aircraft are sometimes used in low temperature environments such as 0 ° C or lower, but at low temperatures the behavior of the battery changes due to complex electrochemical reactions, so this point is also calculated on the premise of constant battery behavior.
  • the equation (Equation 1) cannot be applied as it is. Therefore, in the present invention, the usable energy of the assembled battery 101 can be calculated in real time by the calculation method as described below.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of an equivalent circuit model of a battery cell.
  • the equivalent circuit of the battery cell shown in FIG. 3 is a parallel circuit of an open circuit voltage source 708, a DC resistance 709 having a resistance value Ro, a polarization capacity 710 having a capacitance value Cp, and a polarization resistance 711 having a resistance value Rp.
  • the models are connected in series with each other. In this equivalent circuit, when the temperature of the battery cell is low, the resistance values Ro and Rp become very large.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of usable energy at low temperature.
  • the SOC-OCV curve 700 corresponds to that of FIG.
  • the resistance values Ro and Rp of the DC resistance 709 and the polarization resistance 711 become larger in the equivalent circuit of the battery cell as described above, so that the discharge curve 701 is on the lower voltage side as a whole than in the state of FIG. 2 (Fig. 2). Shift downward).
  • the discharge curve 701 reaches the minimum voltage V min at the SOC end , which is a SOC value larger than the SOC min described above.
  • the SOC end is indicated by a broken line 712.
  • the discharge curve 701 that changes at low temperature can be accurately predicted by the method described below.
  • the usable energy of each battery cell has been described above, in the present embodiment, it is preferable to calculate the usable energy of the entire assembled battery 101.
  • the usable energy of each battery cell constituting the assembled battery 101 is calculated for each battery cell, and the calculated usable energy of each battery cell is totaled to obtain the usable energy of the entire assembled battery 101. be able to.
  • the usable energy may be calculated for each assembled battery 101 by applying the above calculation method to the entire assembled battery 101.
  • FIG. 5 is a diagram showing a functional block of the battery management device 102 related to the usable energy calculation process according to the first embodiment of the present invention.
  • the battery management device 102 of the present embodiment has each functional block of a battery state calculation unit 501, an internal parameter prediction unit 502, a discharge curve estimation unit 503, and a usable energy calculation unit 504. These functional blocks are realized, for example, by executing a predetermined program on a computer.
  • the battery state calculation unit 501 acquires the current I, the closed circuit voltage CCV, and the battery temperature T cell detected when the assembled battery 101 is charging / discharging from the current sensor 103, the voltage sensor 105, and the temperature sensor 106, respectively. Then, based on this information, each state value of the charge state SOC representing the current state of the assembled battery 101 and the charge capacity decrease amount SOHQ is calculated. The details of the method of calculating these state values by the battery state calculation unit 501 will be described later with reference to FIG.
  • the internal parameter prediction unit 502 acquires each state value of the assembled battery 101 calculated by the battery state calculation unit 501, that is, the charging state SOC and the charge capacity decrease amount SOHQ, and the battery temperature T of the assembled battery 101 is obtained from the temperature sensor 106. Obtain the cell and ambient temperature Tamb. Then, based on these acquired information, the DC resistance 709 and the polarization resistance 711 resistance values Ro, Rp and the open circuit voltage source 708 described with reference to FIG. 3 are used as parameters according to the internal state of the assembled battery 101 at each time point in the future. Predict the voltage value (open circuit voltage) OCV of.
  • the internal parameter prediction unit 502 predicts these internal parameter values on the assumption that the assembled battery 101 is discharged at a predetermined discharge current I C0, DCh. The details of the method of predicting each internal parameter by the internal parameter prediction unit 502 will be described later with reference to FIG. 7.
  • the discharge curve estimation unit 503 acquires each internal parameter value of the assembled battery 101 predicted by the internal parameter prediction unit 502. Then, by applying each acquired internal parameter value to the equivalent circuit model described with reference to FIG. 3, the voltage of the assembled battery 101 at each time point in the future is predicted, and the discharge curve 701 is estimated. The details of the method of estimating the discharge curve 701 by the discharge curve estimation unit 503 will be described later.
  • the usable energy calculation unit 504 calculates the usable energy of the assembled battery 101 by applying the discharge curve 701 estimated by the discharge curve estimation unit 503 to the above-mentioned (Equation 1).
  • the usable energy of the assembled battery 101 calculated by the battery management device 102 is transmitted from the battery management device 102 to the host controller 4, and is used for controlling the inverter 2. As a result, the usable energy of the assembled battery 101 is calculated in real time in the power storage system 1, and the charging / discharging control of the assembled battery 101 is performed.
  • FIG. 6 is a diagram showing a functional block of the battery state calculation unit 501.
  • the battery state calculation unit 501 includes a battery model unit 611 and a deterioration state detection unit 612.
  • the battery model unit 611 stores a battery model that models the assembled battery 101, and uses this battery model to obtain the charge state SOC.
  • the battery model in the battery model unit 611 is set according to, for example, the number of series connections and the number of parallel connections of the battery cells in the actual assembled battery 101, and the equivalent circuit of each battery cell shown in FIG.
  • the battery model unit 611 applies the current I, the closed circuit voltage CCV, and the battery temperature T cell obtained from the current sensor 103, the voltage sensor 105, and the temperature sensor 106, respectively, to this battery model to obtain the state of the assembled battery 101. It is possible to obtain the charge state SOC according to the above.
  • the voltage across the open circuit voltage source 708 corresponds to the open circuit voltage OCV
  • the voltage across the parallel circuit of the polarization capacitance 710 and the polarization resistance 711 corresponds to the polarization voltage Vp.
  • the values obtained by adding the applied voltage I ⁇ Ro of the DC resistance 709 and the polarization voltage Vp when the current I flows through this equivalent circuit to the open circuit voltage OCV correspond to the closed circuit voltage CCV.
  • the value of each circuit constant in the equivalent circuit of FIG. 3 is determined according to the battery temperature T cell.
  • the battery model unit 611 obtains the open circuit voltage OCV and the polarization voltage Vp for the entire assembled battery 101 from the current I, the closed circuit voltage CCV, and the battery temperature T cell, and further obtains the open circuit voltage OCV.
  • the state of charge SOC can be obtained from the calculation result of.
  • the deterioration state detection unit 612 detects the deterioration state of the assembled battery 101, and obtains the charge capacity reduction amount SOHQ according to the deterioration state.
  • Each battery cell of the assembled battery 101 is deteriorated by repeating charging and discharging, and the charge capacity is reduced according to the deteriorated state.
  • the deterioration state detection unit 612 stores, for example, information indicating the relationship between the current, voltage, and temperature of the assembled battery 101 and the deterioration state in advance, and by using this information, the current sensor 103, the voltage sensor 105, and the temperature
  • the deterioration state of the assembled battery 101 is detected based on the current I, the closed circuit voltage CCV, and the battery temperature T cell obtained from the sensors 106, respectively. Then, based on the relationship between the deterioration state stored in advance and the charge capacity reduction amount SOHQ, the charge capacity reduction amount SOHQ corresponding to the detection result of the deterioration state of the assembled battery 101 can be obtained.
  • FIG. 7 is a diagram showing a functional block of the internal parameter prediction unit 502.
  • the internal parameter prediction unit 502 includes a temperature prediction unit 601, a SOC prediction unit 602, an electrochemical reaction model calculation unit 603, and an OCV prediction unit 604.
  • the temperature predicting unit 601 the current and the battery temperature T cell and the ambient temperature T amb acquired from the temperature sensor 106, a constant discharge current I C0, DCh a preset is input.
  • the temperature prediction unit 601 predicts the value of the battery temperature T cell at a future time point at a predetermined time interval starting from the present by solving a predetermined thermal energy balance equation based on the input information, and the value thereof is predicted. and outputs the prediction result as a temperature prediction value T predict.
  • a predetermined thermal energy balance equation which is expressed by the following equation (2), it is possible to calculate the temperature prediction value T predict.
  • Equation 2 is known as Bernardi's equation, and for example, Reference 1 (D. Bernardi et al., “A general energy balance for battery systems”, Journal of the Electrochemical Society, 132 (1), 5-12 (1985)).
  • Equation 2 m is the weight of the assembled battery 101, c is the specific heat capacity, h is the heat transfer coefficient, and A is the surface area of the assembled battery 101. Further, Ro represents the resistance value of the DC resistance 709, and Vp represents the polarization voltage applied to the parallel circuit of the polarization capacitance 710 and the polarization resistance 711. Note that (Equation 2) is a differential equation, and discretization can be used as necessary when solving it.
  • the SOC prediction unit 602 the current charge state SOC of the assembled battery 101 calculated by the battery state calculation unit 501, the charge capacity reduction amount SOHQ, and the preset constant discharge currents I C0, DCh are input. .. Based on these input information, the SOC prediction unit 602 predicts the value of the charge state SOC at each time point in the future at predetermined time intervals starting from the present, and the prediction result is the charge state prediction value SOC predict. Is output as.
  • the discharge current I C0, DCh it is possible to calculate the state of charge estimated value SOC predict when it is constant.
  • Electrochemical reaction model calculating unit 603, based on the temperature estimated value T predict and state of charge estimated value SOC predict the temperature predicting unit 601 and SOC estimation unit 602 is calculated, the future predetermined time intervals the current starting resistance Ro of the polarization resistance 711 and the DC resistance 709 at each time point, to predict Rp, and outputs the prediction result resistance predicted value Ro predict, as Rp predict.
  • the resistance predicted value Ro predict it is possible to calculate the Rp predict.
  • the resistance predicted value Ro predict the electrochemical reaction model computing unit 603, a time range Delta] t prediction for calculating the Rp predict may be set to the same value as calculated time range of the state of charge estimated value SOC predict by SOC estimating unit 602 Can be done.
  • OCV prediction unit 604 based on the state of charge estimated value SOC predict the SOC estimation unit 602 is calculated, the voltage value of the open voltage source 708 of the current at the future each time point for each predetermined time interval, starting from (open circuit voltage ) predicts OCV, and outputs the prediction result OCV estimated value OCV predict.
  • OCV map information preset, it is possible to obtain the OCV estimated value OCV predict corresponding to state of charge estimated value SOC predict.
  • the OCV map information is information showing the relationship between SOC and OCV in the assembled battery 101, and is preset based on the characteristic information of the assembled battery 101 measured at the time of manufacture.
  • Internal parameter prediction unit 502 the respective functional blocks described above, as a prediction result of the internal parameter according to the state of the future of the assembled battery 101, the resistance predicted value Ro predict, it is obtained Rp predict and OCV estimated value OCV predict can.
  • the details of the electrochemical reaction model calculation unit 603 in the internal parameter prediction unit 502 will be described below.
  • the Butler-Volmer phenomenon occurs inside the assembled battery 101.
  • the resistance values Ro and Rp of the DC resistance 709 and the polarization resistance 711 have high current dependence, respectively.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the current dependence of the internal resistance at a low temperature.
  • the curves of reference numerals 713 and 714 show an example of the relationship between the current of the DC resistance 709 and the resistance value Ro at the temperatures T1 and T2, and the curves of the reference numerals 715 and 716 are shown at the temperatures T1 and T2.
  • An example of the relationship between the current of the polarization resistance 711 and the resistance value Rp is shown.
  • the temperatures T1 and T2 are both low temperatures of less than 0 ° C., and T1 ⁇ T2.
  • the resistance value at low temperature is determined by the following (Equation 3) and (Equation 4), which are functions of the charge state SOC, the temperature T, and the current I of the assembled battery 101. Predicted values of Ro and Rp Ro predict and Rp predict are calculated respectively. Note that (Equation 3) and (Equation 4) are arithmetic expressions called Butler-Volmer equations, which represent the electrochemical reaction inside the battery at a low temperature as shown in FIG.
  • the curve 713 in FIG. 8 represents the resistance value Ro of the DC resistance 709 calculated by (Equation 3) for a specific combination of SOC and temperature T1.
  • the curve 714 in FIG. 8 represents the resistance value Ro of the DC resistance 709 calculated by (Equation 3) for a temperature T2 higher than T1 at the same SOC.
  • the curves 715 and 716 in FIG. 8 represent the resistance value Rp of the polarization resistance 711 calculated by (Equation 4) for a specific combination of SOC and temperatures T1 and T2, respectively.
  • the parameter values of V o, map , I o, map , R SEI, and map in (Equation 3) and the parameter values of V ⁇ o, map , I ⁇ o, map in (Equation 4) are in the state of charge.
  • the SOC and the temperature T are each determined according to the characteristics of the assembled battery 101. Therefore, in the electrochemical reaction model calculation unit 603, a map showing the relationship between the charge state SOC and the temperature T and each parameter value for various combinations of the charge state SOC and the temperature T that the assembled battery 101 can take in the power storage system 1. Store the information in advance.
  • the electrochemical reaction model calculating unit 603 is able to identify each parameter value corresponding to the temperature prediction value T predict state of charge predicted value SOC predict at each time in the future. Then, each parameter value identified (Formula 3), it is possible to calculate the By applying the equation (4), the resistance value Ro of the DC resistance 709 and polarization resistance 711, the predicted value Ro predict for Rp, Rp predict ..
  • V ⁇ o of V o (Equation 3), the map (Equation 4), map represents the surface overvoltage of the battery pack 101, respectively
  • I o (Equation 3), the map (Equation 4) I ⁇ o, map represent the exchange current of the assembled battery 101, respectively.
  • the R SEI and map of (Equation 3) represent the resistance component due to the SEI (Solid Electrolyte Interphase) formed in the assembled battery 101.
  • FIG. 9 is a diagram showing a functional block of the electrochemical reaction model calculation unit 603 according to the first embodiment of the present invention.
  • the electrochemical reaction model calculation unit 603 includes a DC resistance parameter map 801 and a DC resistance value prediction unit 802, a polarization resistance parameter map 803, and a polarization resistance value prediction unit 804.
  • the parameter map 801 for DC resistance includes the Vo, map , I o, map , R SEI, and map parameters of (Equation 3) relating to the temperature T and charge state SOC of the assembled battery 101 and the resistance value Ro of the DC resistance 709. Map information that represents the relationship with the value. For example, the map information preset based on the characteristic information of the assembled battery 101 measured at the time of manufacture is stored in the electrochemical reaction model calculation unit 603 as the DC resistance parameter map 801.
  • the temperature prediction value T predict at each time point in the time range Delta] t prediction state of charge predicted value SOC predict are input .
  • the DC resistance parameter map 801 identifies each parameter value of (Equation 3) corresponding to the combination of the input temperature prediction value T predict and the charge state prediction value SOC predict at each time point by map search, and DC resistance. Output to the value prediction unit 802.
  • the DC resistance value prediction unit 802 performs the calculation of (Equation 3) using the parameter value input from the DC resistance parameter map 801 to obtain the resistance value Ro of the DC resistance 709 at each time point in the time range ⁇ t prediction. Is predicted, and the prediction result is output as the resistance prediction value Ro predict.
  • the parameter map 803 for polarization resistance includes the temperature T and charge state SOC of the assembled battery 101, and the parameter values of V to o, map , I to o, and map of the resistance value Rp of the polarization resistance 711. Map information that represents the relationship. Similar to the above-mentioned DC resistance parameter map 801, for example, the map information preset based on the characteristic information of the assembled battery 101 measured at the time of manufacture is used as the polarization resistance parameter map 803 in the electrochemical reaction model calculation unit. It is stored in 603.
  • the polarization resistance parameter map 803 identifies each parameter value of (Equation 4) corresponding to the combination of the input temperature prediction value T predict and the charge state prediction value SOC predict at each time point by map search, and the polarization resistance. Output to the value prediction unit 804.
  • the polarization resistance value prediction unit 804 performs the calculation of (Equation 4) using the parameter value input from the polarization resistance parameter map 803, and thereby performs the resistance value Rp of the polarization resistance 711 at each time point in the time range ⁇ t prediction. Is predicted, and the prediction result is output as the resistance prediction value Rp predict.
  • the DC resistance parameter map 801 and the polarization resistance parameter map 803, which are correlation maps showing the relationship with each parameter value of (Equation 4) the inside of the assembled battery 101 for each future time point.
  • the resistance values Ro and Rp of the DC resistance 709 and the polarization resistance 711, which are the parameters, can be predicted.
  • Discharge curve estimating unit of FIG. 5 503 thus internal parameter calculated by an electrochemical reaction model computing unit 603 in the prediction unit 502 the resistance predicted value Ro predict, Rp predict and, OCV prediction value calculated by the OCV estimating unit 604 based on the predicted values of the internal parameters of the OCV predict, by using the equivalent circuit model of FIG. 3, it is possible to estimate the discharge curve 701 of FIG.
  • the predictive value of these internal parameters by substituting the following equation (5), calculates the voltage predicted value V predict the prediction value of the closed circuit voltage CCV of the battery pack 101 at each time in the future. Then, plot the relationship between the obtained voltage estimated value V predict the state of charge estimated value SOC predict.
  • the discharge curve 701 when the assembled battery 101 is discharged from the current SOC to the SOC end in FIG. 4 is reflected in the prediction results of the DC resistance 709 and the resistance values Ro and Rp of the polarization resistance 711 at low temperature.
  • the estimation result can be obtained.
  • ⁇ represents the time constant of the polarization circuit composed of the parallel circuit of the polarization capacitance 710 and the polarization resistance 711 in FIG.
  • the value of this time constant ⁇ is preset based on the characteristic information of the assembled battery 101 measured at the time of manufacture and the like.
  • the usable energy calculation unit 504 specifies the value of SOC whose predicted voltage value V predict is less than a predetermined minimum voltage V min as the SOC end based on the discharge curve 701 estimated by the discharge curve estimation unit 503. Then, the usable energy of the assembled battery 101 can be calculated by the above-mentioned (Equation 1).
  • the battery management device 102 is a device that manages the rechargeable and dischargeable assembled battery 101, and has an internal parameter prediction unit 502 that predicts internal parameters according to the state of the assembled battery 101 in the future, and an internal parameter prediction unit. Based on the discharge curve estimation unit 503 that estimates the discharge curve 701 that represents the change in the discharge voltage from the current charge state to the minimum charge state of the assembled battery 101 based on the internal parameters predicted by the 502, and the discharge curve 701. It is provided with a usable energy calculation unit 504 for calculating the usable energy of the assembled battery 101.
  • the internal parameter prediction unit 502 uses a correlation map showing the relationship between the temperature T and charge state SOC of the assembled battery 101 and the parameter values of the Butler-Bolmer equations of (Equation 3) and (Equation 4), and the assembled battery 101.
  • the resistance values Ro and Rp of the DC resistance 709 and the polarization resistance 711, which are the internal parameters of the above, are predicted. Since this is done, the usable energy of the assembled battery 101 at a low temperature can be accurately estimated.
  • the temperature prediction value T predict future battery pack 101 Future charging of the assembled battery 101 based on the calculated temperature prediction unit 601 and the charge capacity reduction amount SOHQ indicating the current charging state SOC of the assembled battery 101 and the deteriorated state of the assembled battery 101 and the discharge current I C0, DCh.
  • SOC (state of charge) prediction unit 602 that calculates a state estimated value SOC predict, using a correlation map of the foregoing based upon the temperature prediction value T predict and state of charge predicted value SOC predict, which is an internal parameter of the assembled battery 101 DC resistance It has a 709 and an electrochemical reaction model calculation unit 603 for predicting the resistance values Ro and Rp of the polarization resistance 711. Since this is done, it is possible to accurately predict the internal parameters according to the state of the assembled battery 101 in the future.
  • the internal parameters include the DC resistance value Ro and the polarization resistance value Rp of the assembled battery 101.
  • the correlation map is for DC resistance showing the relationship between the temperature T and charge state SOC of the assembled battery 101 and the parameter values V o, map , I o, map , R SEI, map of the Butler-Volmer equation regarding the DC resistance value Ro.
  • Parameter map 801 and parameter map for polarization resistance showing the relationship between the temperature T and charge state SOC of the assembled battery 101 and the parameter values V ⁇ o, map , I ⁇ o, map of the Butler-Volmer equation regarding the polarization resistance value Rp. 803 and is included.
  • the internal parameters further include the open circuit voltage OCV of the assembled battery 101.
  • Internal parameter prediction unit 502 further includes a OCV (open circuit voltage) prediction unit 604 that predicts the open circuit voltage OCV corresponding to the state of the future of the battery pack 101 based on the state of charge estimated value SOC predict. Therefore, as internal parameters necessary for estimating the discharge curve 701, the open circuit voltage OCV can be further predicted in addition to the DC resistance value Ro and the polarization resistance value Rp.
  • OCV open circuit voltage
  • the battery management device 102 includes a battery state calculation unit 501 that calculates the charge state SOC and the deterioration state (charge capacity decrease amount) SOHQ of the current assembled battery 101.
  • the internal parameter prediction unit 502 predicts internal parameters based on the current temperature T cell and ambient temperature Tamb of the assembled battery 101, and the charge state SOC and deterioration state SOHQ calculated by the battery state calculation unit 501. By doing so, it is possible to surely acquire the information necessary for predicting the internal parameters.
  • the resistance values Ro and Rp of the DC resistance 709 and the polarization resistance 711 gradually increase as the deterioration progresses with the passage of use time. Therefore, in order to improve the prediction accuracy of the usable energy over time, the parameter map 801 for DC resistance and the parameter map 803 for polarization resistance are appropriately updated in the electrochemical reaction model calculation unit 603 in the internal parameter prediction unit 502. There is a need to.
  • FIG. 10 is a diagram showing a functional block of the electrochemical reaction model calculation unit 603 according to the second embodiment of the present invention.
  • the electrochemical reaction model calculation unit 603 includes the DC resistance parameter map 801 and the DC resistance value prediction unit 802, the polarization resistance parameter map 803 and the polarization resistance value prediction unit 804 described in the first embodiment.
  • a map update unit 810 is further provided.
  • the map update unit 810 has an internal parameter calculation unit 805, a data storage unit 806, and an electrochemical reaction model application unit 807.
  • the internal parameter calculation unit 805 acquires the current I, the closed circuit voltage CCV, and the battery temperature T cell detected when the assembled battery 101 is charging / discharging from the current sensor 103, the voltage sensor 105, and the temperature sensor 106, respectively.
  • the internal parameter calculation unit 805 has a Kalman filter of a state space model that reflects the characteristics of the assembled battery 101, and using this Kalman filter, the resistance values of the DC resistance 709 and the polarization resistance 711 during charging and discharging of the assembled battery 101. Calculate Ro and Rp. If the resistance values Ro and Rp of the DC resistance 709 and the polarization resistance 711 can be appropriately calculated, these may be obtained by a method other than the Kalman filter calculation.
  • the data storage unit 806 charges the DC resistance 709 and the resistance values Ro and Rp of the polarization resistance 711 calculated by the internal parameter calculation unit 805 at a low temperature when the temperature of the assembled battery 101 is equal to or lower than a predetermined value. Stores the state SOC, current I, and temperature T in association with each other. As a result, every time the assembled battery 101 is used in a low temperature state, data representing the relationship between the charge state SOC, the current I and the temperature T and the resistance values Ro and Rp at that time is accumulated in the data storage unit 806. ..
  • the electrochemical reaction model application unit 807 applies the data to the above-mentioned (Equation 3) and (Equation 4), respectively, to obtain the charging state SOC and the charging state SOC. Relationship between temperature T and each parameter value V o, map , I o, map , R SEI, map of (Equation 3) and each parameter value V ⁇ o, map , I ⁇ o, map of (Equation 4) get. Then, based on these acquired relationships, the DC resistance parameter map 801 and the polarization resistance parameter map 803 are updated.
  • the DC resistance parameter is changed according to the change in the internal state due to the deterioration progress of the assembled battery 101.
  • the map 801 and the parameter map 803 for polarization resistance can be updated.
  • the battery management device 102 calculates the resistance values Ro and Rp of the DC resistance 709 and the polarization resistance 711 as internal parameters according to the current state of the assembled battery 101. Then, based on these calculated internal parameters, a correlation map (DC) showing the relationship between the temperature T and charge state SOC of the assembled battery 101 and the parameter values of the Butler-Bolmer equations of (Equation 3) and (Equation 4).
  • a map update unit 810 for updating the resistance parameter map 801 and the polarization resistance parameter map 803) is provided. Since this is done, the correlation map can be updated as appropriate to improve the accuracy of predicting available energy.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)
  • Tests Of Electric Status Of Batteries (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)

Abstract

充放電可能な電池を管理する電池管理装置は、将来の前記電池の状態に応じた内部パラメータを予測する内部パラメータ予測部と、前記内部パラメータ予測部により予測された前記内部パラメータに基づいて、前記電池の現在の充電状態から最小充電状態までの放電電圧の変化を表す放電曲線を推定する放電曲線推定部と、前記放電曲線に基づいて前記電池の使用可能エネルギーを算出する使用可能エネルギー算出部と、を備え、前記内部パラメータ予測部は、前記電池の温度および充電状態とバトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す相関マップを用いて、前記内部パラメータを予測する。

Description

電池管理装置、電池管理方法、電力貯蔵システム
　本発明は、電池管理装置、電池管理方法および電力貯蔵システムに関する。
　近年、地球温暖化問題の観点から、太陽光や風力などの再生可能エネルギーを利用して発電を行い、電力貯蔵システム（Battery Energy Storage System：ＢＥＳＳ）を用いて出力の安定化を図った発送電システムの利用が拡大している。また、電車や航空機等の移動交通システムにおいても、排ガス規制の観点から、こうした電力貯蔵システムが広く用いられている。
　従来の一般的な電力貯蔵システムは、複数の電池セルを組み合わせた電池と、電池を冷却して温度調節を行う冷却システムと、電池の充放電制御を行ってシステムを安全な状態に維持する電池管理装置とを備えて構成される。
　電力貯蔵システムでは、電池を安全な状態に維持しつつ最高の性能で使用するために、充電状態（SOC）、劣化状態（SOH）、最大許容電力等の電池状態を正確に求める必要がある。これらの電池状態は、センサによる電流、電圧、温度等の測定値に基づいて求められる。こうした電力貯蔵システムにおいて用いられる電池状態の一つに、使用可能エネルギーがある。使用可能エネルギーは、電池内に残っている電気エネルギーの総量を表しており、電池が許容された使用限界に達するまでに放電可能な電気エネルギーに相当する。例えば電車や航空機に搭載されて使用される電力貯蔵システムの場合、この使用可能エネルギーは、電池が完全放電（使用限界）状態となるまでの移動距離や飛行距離の算出などに利用される。また、例えば送配電システムにおいて用いられる電力貯蔵システムの場合、使用可能エネルギーは、接続されている各マイクログリッドの発送電スケジュールの最適化や、停電に至るまでの余裕時間の推定などに利用される。
　電車や航空機、送配電システム等を含む数多くのシステムでは、電池の放電電流が一定とは限らない。そのため、こうしたシステムでは、電池の使用可能エネルギーをリアルタイムに算出し、その算出結果をシステム管理者（電車の運転手、航空機のパイロット、送配電システムの管理センター等）に逐次伝えて、システムの安全性確保や効率性改善を図る必要がある。しかしながら、電力貯蔵システムにおいて使用されることが多いリチウムイオン電池では、低温時において複雑な電気化学反応が生じるため、使用可能エネルギーを正確に算出するのが困難となる。
　電池の使用可能エネルギーの算出に関して、特許文献１に記載の技術が知られている。特許文献１には、車両のイグニッションスイッチをオンした時の温度と充電状態に基づきマップを用いて電池の初期使用可能エネルギーを取得するとともに、車両の走行中に消費した電池の累積消費エネルギーを演算し、初期使用可能エネルギーから累積消費エネルギーを減算することで、車両の走行可能距離を算出する方法が開示されている。
米国特許第９０３７３２７号明細書
　特許文献１の方法では、リチウムイオン電池の低温時の挙動が考慮されていない。そのため、低温時における電池の使用可能エネルギーを正確に推定するのが困難である。
　本発明による電池管理装置は、充放電可能な電池を管理するものであって、将来の前記電池の状態に応じた内部パラメータを予測する内部パラメータ予測部と、前記内部パラメータ予測部により予測された前記内部パラメータに基づいて、前記電池の現在の充電状態から最小充電状態までの放電電圧の変化を表す放電曲線を推定する放電曲線推定部と、前記放電曲線に基づいて前記電池の使用可能エネルギーを算出する使用可能エネルギー算出部と、を備え、前記内部パラメータ予測部は、前記電池の温度および充電状態とバトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す相関マップを用いて、前記内部パラメータを予測する。
　本発明による電池管理方法は、充放電可能な電池を管理するための方法であって、コンピュータにより、前記電池の温度および充電状態とバトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す相関マップを用いて、将来の前記電池の状態に応じた内部パラメータを予測し、予測した前記内部パラメータに基づいて、前記電池の現在の充電状態から最小充電状態までの放電電圧の変化を表す放電曲線を推定し、推定した前記放電曲線に基づいて前記電池の使用可能エネルギーを算出する。
　本発明による電力貯蔵システムは、電池管理装置と、充放電可能な電池と、前記電池管理装置により算出された前記電池の使用可能エネルギーに基づいて、前記電池の充放電を行う充放電装置と、を備える。
　本発明によれば、低温時における電池の使用可能エネルギーを正確に推定することができる。
本発明の一実施形態に係る電力貯蔵システムの概略構成図である。 使用可能エネルギーの説明図である。 電池モデルにおける電池セルの等価回路の例を示す図である。 低温時における使用可能エネルギーの説明図である。 本発明の第１の実施形態に係る使用可能エネルギー算出処理に関する電池管理装置の機能ブロックを示す図である。 電池状態算出部の機能ブロックを示す図である。 内部パラメータ予測部の機能ブロックを示す図である。 低温時における内部抵抗の電流依存性の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る電気化学反応モデル演算部の機能ブロックを示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る電気化学反応モデル演算部の機能ブロックを示す図である。
　以下では、本発明の実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
　図１は、本発明の一実施形態に係る電力貯蔵システムの概略構成図である。図１に示す電力貯蔵システム（ＢＥＳＳ）１は、組電池１０１、電池管理装置１０２、電流センサ１０３、セルコントローラ１０４、電圧センサ１０５、温度センサ１０６、およびリレー１０７を備える。電力貯蔵システム１は、インバータ２を介して、交流モータ等の負荷３に接続されている。電力貯蔵システム１およびインバータ２は、不図示の通信回線を介して上位コントローラ４に接続されている。
　組電池１０１は、充放電可能な複数の電池セルを直並列に接続して構成されている。負荷３を力行運転する際には、組電池１０１から放電された直流電力がインバータ２により交流電力に変換され、負荷３に供給される。また、負荷３を回生運転する際には、負荷３から出力された交流電力がインバータ２により直流電力に変換され、組電池１０１に充電される。こうしたインバータ２の動作により、組電池１０１の充放電が行われる。インバータ２の動作は、上位コントローラ４により制御される。
　電流センサ１０３は、組電池１０１に流れる電流を検出し、その検出結果を電池管理装置１０２に出力する。セルコントローラ１０４は、組電池１０１の各電池セルの電圧を検出し、その検出結果を電池管理装置１０２に出力する。電圧センサ１０５は、組電池１０１の電圧（総電圧）を検出し、その検出結果を電池管理装置１０２に出力する。温度センサ１０６は、組電池１０１の温度と、組電池１０１の周囲温度とを検出し、その検出結果を電池管理装置１０２に出力する。リレー１０７は、上位コントローラ４の制御に応じて、電力貯蔵システム１とインバータ２の間の接続状態を切り替える。
　電池管理装置１０２は、電流センサ１０３、セルコントローラ１０４、電圧センサ１０５および温度センサ１０６の各検出結果に基づき、組電池１０１の充放電制御を行う。その際に電池管理装置１０２は、組電池１０１の状態を表す指標として、様々な種類の電池状態を算出する。電池管理装置１０２が算出する電池状態には、例えば、充電状態（SOC）、劣化状態（SOH）、最大許容電力、使用可能エネルギー等が含まれる。これらの電池状態を用いて組電池１０１の充放電制御を行うことで、電池管理装置１０２は組電池１０１を安全に制御することができる。その結果、電力貯蔵システム１が搭載されている上位システム（電車、航空機、送配電網等）を、効率的に制御することが可能となる。電池管理装置１０２は、上位コントローラ４との間で、組電池１０１の充放電制御に必要な情報通信を行う。
　なお、本実施形態において、上記の使用可能エネルギーとは、組電池１０１に蓄積されている電気エネルギーのうち、組電池１０１が放出可能な電気エネルギーの総量として定義される。これは、組電池１０１の各電池セルを所定の放電電流IC0,DChで放電したときに、各電池セルのSOCが各電池セルに対して許容された最小のSOC値であるSOCminとなるまでの間に、各電池セルが所定の最小電圧Vminを下回ることなく放電可能な電力量（Wh）の合計に相当する。なお、放電電流値IC0,DChは、電力貯蔵システム１の運用形態等に応じて予め設定されている。
　図２は、使用可能エネルギーの説明図である。図２において、符号７００で示した破線は、組電池１０１の各電池セルにおけるSOCと開回路電圧（OCV）の関係を示すSOC-OCV曲線を表している。また、符号７０１で示した実線は、組電池１０１の各電池セルを一定の放電電流IC0,DChで現在のSOCからSOCminまで放電させたときの放電曲線を表している。なお、図２では現在のSOCを破線７０３、SOCminを破線７０５でそれぞれ示している。
　放電曲線７０１は、組電池１０１の各電池セルにおける放電時のSOCと閉回路電圧（CCV）の関係を示している。すなわち、組電池１０１を放電させたときの各電池セルのCCVは、放電曲線７０１に従って、現在のSOCに対応する電圧値７０４から放電終了時のSOCminに対応する電圧値７０６まで、点線７０７で示した最小電圧Vminを下回らない範囲で連続的に変化する。
　ここで、放電曲線７０１に対応する放電時のＣレートをC0と表すと、放電電流IC0,DChは、IC0,DCh ＝ C0 × Ahratedと表すことができる。この式において、Ahratedは各電池セルの定格容量を表している。
　また、放電時の各電池セルの使用可能エネルギーは、以下の（式１）で定義される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　（式１）において、CCV(t)は時刻tにおける各電池セルのCCV、すなわち放電電圧の値を表し、tpresentは現在の時刻、tendは各電池のSOCがSOCminに達して放電が終了したときの時刻をそれぞれ表している。この（式１）は、図２で示した現在のSOCからSOCminまでの放電曲線７０１の積分値を表している。すなわち、図２において、放電曲線７０１、破線７０３および破線７０５で囲われた、ハッチングで示した領域７０２の面積が、各電池セルの使用可能エネルギーに相当する。
　例えば、電力貯蔵システム１が電動航空機に搭載される場合、安全な制御や適切な飛行経路を実現するためには、組電池１０１の使用可能エネルギーをリアルタイムで算出する必要がある。しかしながら、飛行中には電流が逐次変化するため、一定の放電電流IC0,DChによる完全放電を前提とした算出式である（式１）をそのまま適用することができない。また、電動航空機は０℃以下のような低温環境で使用されることがあるが、低温時には複雑な電気化学反応によって電池の挙動が変化するため、この点でも一定の電池挙動を前提とした算出式である（式１）をそのまま適用することができない。そこで本発明では、以下で説明するような算出方法により、組電池１０１の使用可能エネルギーをリアルタイムで算出できるようにしている。
　図３は、電池セルの等価回路モデルの例を示す図である。図３に示す電池セルの等価回路は、開放電圧源７０８と、抵抗値Roを有する直流抵抗７０９と、容量値Cpを有する分極容量７１０と抵抗値Rpを有する分極抵抗７１１の並列回路である分極モデルとが、互いに直列接続されて構成されている。この等価回路において、電池セルの温度が低い場合には、抵抗値Ro，Rpが非常に大きくなる。
　図４は、低温時における使用可能エネルギーの説明図である。図４において、SOC-OCV曲線７００は、図２のものに対応している。低温時には、上記のように電池セルの等価回路において直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpが大きくなることで、放電曲線７０１が図２の状態よりも全体的に低電圧側（図の下方向）にシフトする。その結果、図４に示すように、放電曲線７０１は前述のSOCminよりも大きいSOC値であるSOCendにおいて、最小電圧Vminに達する。なお、図２ではSOCendを破線７１２で示している。
　以上説明したように、低温時に放電曲線７０１が変化する場合において使用可能エネルギーを正確に算出するためには、将来の電池セルの状態を予測し、その予測結果に応じて、電池セルの電圧が最小電圧Vminに達するまでの放電曲線７０１を正確に予測する必要がある。本発明では、以下で説明する方法により、低温時に変化する放電曲線７０１を正確に予測できるようにしている。
　なお、上記では電池セル単位の使用可能エネルギーを説明したが、本実施形態では、組電池１０１全体での使用可能エネルギーを算出することが好ましい。例えば、組電池１０１を構成する各電池セルについて電池セル単位で使用可能エネルギーを算出し、各電池セルの使用可能エネルギーの算出結果を合計することで、組電池１０１全体での使用可能エネルギーを求めることができる。あるいは、上記の算出方法を組電池１０１全体に適用することで、組電池１０１単位で使用可能エネルギーを算出してもよい。
　続いて、本実施形態の使用可能エネルギーの算出方法について説明する。
　図５は、本発明の第１の実施形態に係る使用可能エネルギー算出処理に関する電池管理装置１０２の機能ブロックを示す図である。本実施形態の電池管理装置１０２は、電池状態算出部５０１、内部パラメータ予測部５０２、放電曲線推定部５０３および使用可能エネルギー算出部５０４の各機能ブロックを有する。これらの機能ブロックは、例えば所定のプログラムをコンピュータで実行することにより実現される。
　電池状態算出部５０１は、電流センサ１０３、電圧センサ１０５および温度センサ１０６から、組電池１０１が充放電中のときに検出された電流I、閉回路電圧CCVおよび電池温度Tcellをそれぞれ取得する。そして、これらの情報に基づき、組電池１０１の現在の状態を表す充電状態SOCおよび充電容量減少量SOHQの各状態値を算出する。なお、電池状態算出部５０１によるこれらの状態値の算出方法の詳細については、後で図６を参照して説明する。
　内部パラメータ予測部５０２は、電池状態算出部５０１で算出された組電池１０１の各状態値、すなわち充電状態SOCおよび充電容量減少量SOHQを取得すると共に、温度センサ１０６から組電池１０１の電池温度Tcellおよび周囲温度Tambを取得する。そして、取得したこれらの情報に基づき、将来の各時点における組電池１０１の内部状態に応じたパラメータとして、図３で説明した直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpおよび開放電圧源７０８の電圧値（開回路電圧）OCVを予測する。このとき内部パラメータ予測部５０２は、組電池１０１を所定の放電電流IC0,DChで放電するものと仮定して、これらの内部パラメータ値を予測する。なお、内部パラメータ予測部５０２による各内部パラメータの予測方法の詳細については、後で図７を参照して説明する。
　放電曲線推定部５０３は、内部パラメータ予測部５０２で予測された組電池１０１の各内部パラメータ値を取得する。そして、取得した各内部パラメータ値を図３で説明した等価回路モデルに対して適用することで、将来の各時点における組電池１０１の電圧を予測し、放電曲線７０１を推定する。なお、放電曲線推定部５０３による放電曲線７０１の推定方法の詳細については、後で説明する。
　使用可能エネルギー算出部５０４は、放電曲線推定部５０３で推定された放電曲線７０１を前述の（式１）に対して適用することで、組電池１０１の使用可能エネルギーを算出する。
　電池管理装置１０２により算出された組電池１０１の使用可能エネルギーは、電池管理装置１０２から上位コントローラ４に送信され、インバータ２の制御等に利用される。これにより、電力貯蔵システム１において組電池１０１の使用可能エネルギーがリアルタイムで算出され、組電池１０１の充放電制御が行われる。
　図６は、電池状態算出部５０１の機能ブロックを示す図である。電池状態算出部５０１は、電池モデル部６１１および劣化状態検出部６１２を備える。
　電池モデル部６１１は、組電池１０１をモデル化した電池モデルを記憶しており、この電池モデルを用いて、充電状態SOCを求める。電池モデル部６１１における電池モデルは、例えば、実際の組電池１０１における電池セルの直列接続数および並列接続数や、図３に示した各電池セルの等価回路に応じて設定されている。電池モデル部６１１は、電流センサ１０３、電圧センサ１０５および温度センサ１０６からそれぞれ取得した電流I、閉回路電圧CCVおよび電池温度Tcellをこの電池モデルに対して適用することで、組電池１０１の状態に応じた充電状態SOCを求めることができる。
　図３に示した電池セルの等価回路において、開放電圧源７０８の両端電圧は開回路電圧OCVに相当し、分極容量７１０と分極抵抗７１１の並列回路の両端電圧は分極電圧Vpに相当する。また、この等価回路に電流Iが流れたときの直流抵抗７０９の印加電圧I×Roおよび分極電圧Vpを開回路電圧OCVに加えた値は、閉回路電圧CCVに相当する。さらに、図３の等価回路における各回路定数の値は、電池温度Tcellに応じて定まる。したがって、電池モデル部６１１では、これらの関係に基づき、電流I、閉回路電圧CCVおよび電池温度Tcellから、組電池１０１全体での開回路電圧OCVおよび分極電圧Vpを求め、さらに開回路電圧OCVの算出結果から充電状態SOCを求めることができる。
　劣化状態検出部６１２は、組電池１０１の劣化状態を検出し、その劣化状態に応じた充電容量減少量SOHQを求める。組電池１０１の各電池セルは、充放電を繰り返すことで劣化が進行し、その劣化状態に応じて充電容量の減少が生じる。劣化状態検出部６１２は、例えば、組電池１０１の電流、電圧および温度と劣化状態との関係を表す情報を予め記憶しており、この情報を用いることで、電流センサ１０３、電圧センサ１０５および温度センサ１０６からそれぞれ取得した電流I、閉回路電圧CCVおよび電池温度Tcellに基づいて、組電池１０１の劣化状態を検出する。そして、予め記憶された劣化状態と充電容量減少量SOHQとの関係に基づき、組電池１０１の劣化状態の検出結果に対応する充電容量減少量SOHQを求めることができる。
　図７は、内部パラメータ予測部５０２の機能ブロックを示す図である。内部パラメータ予測部５０２は、温度予測部６０１、SOC予測部６０２、電気化学反応モデル演算部６０３、およびOCV予測部６０４を備える。
　温度予測部６０１には、温度センサ１０６から取得した現在の電池温度Tcellおよび周囲温度Tambと、予め設定された一定の放電電流IC0,DChとが入力される。温度予測部６０１は、入力されたこれらの情報に基づき所定の熱エネルギーバランス方程式を解くことで、現在を起点として所定の時間間隔ごとに将来時点での電池温度Tcellの値を予測し、その予測結果を温度予測値Tpredictとして出力する。ここでは、例えば以下の（式２）で表される熱エネルギーバランス方程式を用いて、温度予測値Tpredictを算出することができる。なお、（式２）はBernardiの式として公知のものであり、例えば参考文献１（D. Bernardi et al., “A general energy balance for battery systems”, Journal of the Electrochemical Society, 132(1), 5-12 (1985)）に記載されている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　（式２）において、mは組電池１０１の重量、cは比熱容量、hは熱伝達率、Aは組電池１０１の表面積をそれぞれ表している。また、Roは直流抵抗７０９の抵抗値を、Vpは分極容量７１０と分極抵抗７１１の並列回路にかかる分極電圧をそれぞれ表している。なお、（式２）は微分方程式であり、これを解く際には、必要に応じて離散化を用いることができる。
　SOC予測部６０２には、電池状態算出部５０１により算出された現在の組電池１０１の充電状態SOCおよび充電容量減少量SOHQと、予め設定された一定の放電電流IC0,DChとが入力される。SOC予測部６０２は、入力されたこれらの情報に基づき、現在を起点として所定の時間間隔ごとに将来の各時点での充電状態SOCの値を予測し、その予測結果を充電状態予測値SOCpredictとして出力する。ここでは、例えば周知の電流積算法を用いて、放電電流IC0,DChが一定である場合の充電状態予測値SOCpredictを算出することができる。なお、SOC予測部６０２により充電状態予測値SOCpredictを算出する時間範囲Δtpredictionは、放電電流IC0,DChに応じて定まる。例えば、放電電流IC0,DChに対応する放電レートの値をCoとすると、Δtprediction ＝ 1/Coと表すことができる。
　電気化学反応モデル演算部６０３は、温度予測部６０１とSOC予測部６０２がそれぞれ算出した温度予測値Tpredictおよび充電状態予測値SOCpredictに基づいて、現在を起点として所定の時間間隔ごとに将来の各時点での直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを予測し、その予測結果を抵抗予測値Ropredict，Rppredictとして出力する。ここでは、バトラー・ボルマー式と呼ばれる周知の演算式を用いて、後述するような方法により、抵抗予測値Ropredict，Rppredictを算出することができる。なお、電気化学反応モデル演算部６０３により抵抗予測値Ropredict，Rppredictを算出する時間範囲Δtpredictionは、SOC予測部６０２による充電状態予測値SOCpredictの算出時間範囲と同一の値に設定することができる。
　OCV予測部６０４は、SOC予測部６０２が算出した充電状態予測値SOCpredictに基づいて、現在を起点として所定の時間間隔ごとに将来の各時点での開放電圧源７０８の電圧値（開回路電圧）OCVを予測し、その予測結果をOCV予測値OCVpredictとして出力する。ここでは、予め設定されたOCVマップ情報を用いて、充電状態予測値SOCpredictに対応するOCV予測値OCVpredictを求めることができる。OCVマップ情報は、組電池１０１におけるSOCとOCVの関係を表した情報であり、製造時に測定された組電池１０１の特性情報等に基づいて予め設定されている。
　内部パラメータ予測部５０２は、以上説明した各機能ブロックにより、将来の組電池１０１の状態に応じた内部パラメータの予測結果として、抵抗予測値Ropredict，RppredictおよびOCV予測値OCVpredictを求めることができる。
　次に、内部パラメータ予測部５０２における電気化学反応モデル演算部６０３の詳細について以下に説明する。組電池１０１の温度が低いときには、組電池１０１の内部において、バトラー・ボルマー現象が発生する。その結果、直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpがそれぞれ高い電流依存性を有するようになる。
　図８は、低温時における内部抵抗の電流依存性の例を示す図である。図８において、符号７１３、７１４の各曲線は、温度T1、T2における直流抵抗７０９の電流と抵抗値Roの関係の例を示しており、符号７１５、７１６の各曲線は、温度T1、T2における分極抵抗７１１の電流と抵抗値Rpの関係の例を示している。ここで、温度T1、T2はいずれも０℃未満の低温であり、T1＜T2である。
　図８の曲線７１３～７１６に示すように、低温時には、直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpの両方に高い電流依存性が認められる。こうした電流依存性は、電池内部の電気化学反応によって生じるものであり、温度に応じてその様子が変化する。したがって、前述のように放電電流IC0,DChを一定と仮定した場合、組電池１０１の温度に応じて抵抗値Ro，Rpが変化することになる。
　そこで本実施形態では、電気化学反応モデル演算部６０３において、組電池１０１の充電状態SOC、温度T、電流Iの関数である以下の（式３）、（式４）により、低温時における抵抗値Ro，Rpの予測値Ropredict，Rppredictをそれぞれ算出する。なお、（式３）、（式４）は、バトラー・ボルマー式と呼ばれる演算式であり、図８で示したような低温時における電池内部の電気化学反応を表している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　例えば、図８の曲線７１３は、ある特定のSOCと温度T1の組み合わせに対して（式３）により計算される直流抵抗７０９の抵抗値Roを表している。また、図８の曲線７１４は、同じSOCでT1よりも高い温度T2に対して（式３）により計算される直流抵抗７０９の抵抗値Roを表している。同様に、図８の曲線７１５、７１６は、ある特定のSOCと温度T1、T2の組み合わせに対して（式４）により計算される分極抵抗７１１の抵抗値Rpをそれぞれ表している。
　（式３）のVo,map、Io,map、RSEI,mapの各パラメータ値と、（式４）のV~o,map、I~o,mapの各パラメータ値とは、充電状態SOCと温度Tにより、組電池１０１の特性に従ってそれぞれ決定される。したがって、電気化学反応モデル演算部６０３では、電力貯蔵システム１において組電池１０１が取り得る様々な充電状態SOCと温度Tの組み合せについて、充電状態SOCおよび温度Tと各パラメータ値との関係を表すマップ情報を予め記憶しておく。このマップ情報を参照することで、電気化学反応モデル演算部６０３は、将来の各時点における温度予測値Tpredictと充電状態予測値SOCpredictに対応する各パラメータ値を特定することができる。そして、特定した各パラメータ値を（式３）、（式４）に適用することで、直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpに対する予測値Ropredict，Rppredictを算出することができる。
　なお、（式３）のVo,mapと（式４）のV~o,mapは、組電池１０１の表面過電圧をそれぞれ表しており、（式３）のIo,mapと（式４）のI~o,mapは、組電池１０１の交換電流をそれぞれ表している。また、（式３）のRSEI,mapは、組電池１０１において形成されるSEI（Solid Electrolyte Interphase）による抵抗成分を表している。
　図９は、本発明の第１の実施形態に係る電気化学反応モデル演算部６０３の機能ブロックを示す図である。本実施形態において、電気化学反応モデル演算部６０３は、直流抵抗用パラメータマップ８０１、直流抵抗値予測部８０２、分極抵抗用パラメータマップ８０３、および分極抵抗値予測部８０４を備える。
　直流抵抗用パラメータマップ８０１は、組電池１０１の温度Tおよび充電状態SOCと、直流抵抗７０９の抵抗値Roに関する（式３）のVo,map、Io,map、RSEI,mapの各パラメータ値との関係を表すマップ情報である。例えば、製造時に測定された組電池１０１の特性情報等に基づいて予め設定されたマップ情報が、直流抵抗用パラメータマップ８０１として電気化学反応モデル演算部６０３に記憶されている。
　図７の温度予測部６０１およびSOC予測部６０２から電気化学反応モデル演算部６０３に対して、時間範囲Δtpredictionの各時点における温度予測値Tpredictと充電状態予測値SOCpredictがそれぞれ入力されると、直流抵抗用パラメータマップ８０１は、入力された温度予測値Tpredictと充電状態予測値SOCpredictの各時点での組み合わせに対応する（式３）の各パラメータ値をマップ検索により特定し、直流抵抗値予測部８０２へ出力する。
　直流抵抗値予測部８０２は、直流抵抗用パラメータマップ８０１から入力されたパラメータ値を用いて（式３）の演算を行うことで、時間範囲Δtpredictionの各時点での直流抵抗７０９の抵抗値Roを予測し、その予測結果を抵抗予測値Ropredictとして出力する。
　分極抵抗用パラメータマップ８０３は、組電池１０１の温度Tおよび充電状態SOCと、分極抵抗７１１の抵抗値Rpに関する（式４）のV~o,map、I~o,mapの各パラメータ値との関係を表すマップ情報である。前述の直流抵抗用パラメータマップ８０１と同様に、例えば、製造時に測定された組電池１０１の特性情報等に基づいて予め設定されたマップ情報が、分極抵抗用パラメータマップ８０３として電気化学反応モデル演算部６０３に記憶されている。
　図７の温度予測部６０１およびSOC予測部６０２から電気化学反応モデル演算部６０３に対して、時間範囲Δtpredictionの各時点における温度予測値Tpredictと充電状態予測値SOCpredictがそれぞれ入力されると、分極抵抗用パラメータマップ８０３は、入力された温度予測値Tpredictと充電状態予測値SOCpredictの各時点での組み合わせに対応する（式４）の各パラメータ値をマップ検索により特定し、分極抵抗値予測部８０４へ出力する。
　分極抵抗値予測部８０４は、分極抵抗用パラメータマップ８０３から入力されたパラメータ値を用いて（式４）の演算を行うことで、時間範囲Δtpredictionの各時点での分極抵抗７１１の抵抗値Rpを予測し、その予測結果を抵抗予測値Rppredictとして出力する。
　電気化学反応モデル演算部６０３は、以上説明した各機能ブロックにより、将来の各時点における温度予測値Tpredictおよび充電状態予測値SOCpredictに基づき、組電池１０１の温度Tおよび充電状態SOCと（式３）、（式４）の各パラメータ値との関係を表す相関マップである直流抵抗用パラメータマップ８０１および分極抵抗用パラメータマップ８０３を用いて、将来の各時点に対して、組電池１０１の内部パラメータである直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを予測することができる。
　図５の放電曲線推定部５０３は、こうして内部パラメータ予測部５０２内の電気化学反応モデル演算部６０３により算出された抵抗予測値Ropredict，Rppredictと、OCV予測部６０４により算出されたOCV予測値OCVpredictとの各内部パラメータの予測値に基づき、図３の等価回路モデルを用いることで、図４の放電曲線７０１を推定することができる。例えば、これらの内部パラメータの予測値を以下の（式５）に代入することで、将来の各時点における組電池１０１の閉回路電圧CCVの予測値である電圧予測値Vpredictを算出する。そして、得られた電圧予測値Vpredictと充電状態予測値SOCpredictの関係をプロットする。これにより、低温時における直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpの予測結果を反映して、組電池１０１を現在のSOCから図４のSOCendまで放電させたときの放電曲線７０１の推定結果を得ることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　（式５）において、τは、図３の分極容量７１０と分極抵抗７１１の並列回路により構成される分極回路の時定数を表している。この時定数τの値は、製造時に測定された組電池１０１の特性情報等に基づいて予め設定されている。
　使用可能エネルギー算出部５０４は、放電曲線推定部５０３で推定された放電曲線７０１に基づき、電圧予測値Vpredictが所定の最小電圧Vminを下回るSOCの値をSOCendとして特定する。そして、前述の（式１）により、組電池１０１の使用可能エネルギーを算出することができる。
　以上説明した本発明の第１の実施形態によれば、以下の作用効果を奏する。
（１）電池管理装置１０２は、充放電可能な組電池１０１を管理する装置であって、将来の組電池１０１の状態に応じた内部パラメータを予測する内部パラメータ予測部５０２と、内部パラメータ予測部５０２により予測された内部パラメータに基づいて、組電池１０１の現在の充電状態から最小充電状態までの放電電圧の変化を表す放電曲線７０１を推定する放電曲線推定部５０３と、放電曲線７０１に基づいて組電池１０１の使用可能エネルギーを算出する使用可能エネルギー算出部５０４とを備える。内部パラメータ予測部５０２は、組電池１０１の温度Tおよび充電状態SOCと（式３）、（式４）のバトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す相関マップを用いて、組電池１０１の内部パラメータである直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを予測する。このようにしたので、低温時における組電池１０１の使用可能エネルギーを正確に推定することができる。
（２）内部パラメータ予測部５０２は、現在の組電池１０１の温度Tcellおよび周囲温度Tambと所定の放電電流IC0,DChとに基づいて、将来の組電池１０１の温度予測値Tpredictを算出する温度予測部６０１と、現在の組電池１０１の充電状態SOCおよび組電池１０１の劣化状態を表す充電容量減少量SOHQと放電電流IC0,DChとに基づいて、将来の組電池１０１の充電状態予測値SOCpredictを算出するSOC（充電状態）予測部６０２と、温度予測値Tpredictおよび充電状態予測値SOCpredictに基づき前述の相関マップを用いて、組電池１０１の内部パラメータである直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを予測する電気化学反応モデル演算部６０３とを有する。このようにしたので、将来の組電池１０１の状態に応じた内部パラメータを正確に予測することができる。
（３）内部パラメータは、組電池１０１の直流抵抗値Roおよび分極抵抗値Rpを含む。相関マップは、組電池１０１の温度Tおよび充電状態SOCと直流抵抗値Roに関するバトラー・ボルマー式の各パラメータ値Vo,map、Io,map、RSEI,mapとの関係を表す直流抵抗用パラメータマップ８０１と、組電池１０１の温度Tおよび充電状態SOCと分極抵抗値Rpに関するバトラー・ボルマー式の各パラメータ値V~o,map、I~o,mapとの関係を表す分極抵抗用パラメータマップ８０３とを含む。電気化学反応モデル演算部６０３は、温度予測値Tpredictおよび充電状態予測値SOCpredictに基づき、直流抵抗用パラメータマップ８０１と分極抵抗用パラメータマップ８０３とをそれぞれ用いて、直流抵抗値Roと分極抵抗値Rpを予測する。このようにしたので、バトラー・ボルマー式を用いた内部パラメータの予測値の演算を容易に実現することができる。
（４）内部パラメータは、組電池１０１の開回路電圧OCVをさらに含む。内部パラメータ予測部５０２は、充電状態予測値SOCpredictに基づいて将来の組電池１０１の状態に応じた開回路電圧OCVを予測するOCV（開回路電圧）予測部６０４をさらに有する。このようにしたので、放電曲線７０１を推定するために必要な内部パラメータとして、直流抵抗値Roおよび分極抵抗値Rpに加えて、さらに開回路電圧OCVを予測することができる。
（５）電池管理装置１０２は、現在の組電池１０１の充電状態SOCおよび劣化状態（充電容量減少量）SOHQを算出する電池状態算出部５０１を備える。内部パラメータ予測部５０２は、現在の組電池１０１の温度Tcellおよび周囲温度Tambと、電池状態算出部５０１により算出された充電状態SOCおよび劣化状態SOHQとに基づいて、内部パラメータを予測する。このようにしたので、内部パラメータの予測に必要な情報を確実に取得することができる。
（第２の実施形態）
　次に、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態では、第１の実施形態で説明した相関マップ、すなわち直流抵抗用パラメータマップ８０１および分極抵抗用パラメータマップ８０３を、組電池１０１の劣化状態に応じて更新する例を説明する。なお、本実施形態に係る電力貯蔵システムの構成は、第１の実施形態で説明した図１の電力貯蔵システム（ＢＥＳＳ）１と同様であるため、説明を省略する。
　組電池１０１では、使用時間の経過に伴う劣化の進行により、直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpが次第に増加する。したがって、経年時の使用可能エネルギーの予測精度を改善するためには、内部パラメータ予測部５０２内の電気化学反応モデル演算部６０３において、直流抵抗用パラメータマップ８０１および分極抵抗用パラメータマップ８０３を適宜更新する必要がある。
　図１０は、本発明の第２の実施形態に係る電気化学反応モデル演算部６０３の機能ブロックを示す図である。本実施形態において、電気化学反応モデル演算部６０３は、第１の実施形態で説明した直流抵抗用パラメータマップ８０１、直流抵抗値予測部８０２、分極抵抗用パラメータマップ８０３および分極抵抗値予測部８０４に加えて、さらにマップ更新部８１０を備える。マップ更新部８１０は、内部パラメータ演算部８０５、データ記憶部８０６、および電気化学反応モデル適用部８０７を有する。
　内部パラメータ演算部８０５は、電流センサ１０３、電圧センサ１０５および温度センサ１０６から、組電池１０１が充放電中のときに検出された電流I、閉回路電圧CCVおよび電池温度Tcellをそれぞれ取得する。内部パラメータ演算部８０５は、組電池１０１の特性を反映した状態空間モデルのカルマンフィルタを有しており、このカルマンフィルタを用いて、組電池１０１の充放電中に直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを算出する。なお、直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを適切に算出できれば、カルマンフィルタ演算以外の方法でこれらを求めてもよい。
　データ記憶部８０６は、組電池１０１の温度が所定値以下である低温時において、内部パラメータ演算部８０５により演算された直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを、その時点での充電状態SOC、電流Iおよび温度Tと互いに関連付けて記憶する。これにより、組電池１０１が低温状態で使用される度に、そのときの充電状態SOC、電流Iおよび温度Tと抵抗値Ro，Rpとの関係を表すデータが、データ記憶部８０６において蓄積される。
　データ記憶部８０６に十分なデータが蓄積されると、電気化学反応モデル適用部８０７は、そのデータを前述の（式３）、（式４）に対してそれぞれ適用することで、充電状態SOCおよび温度Tと、（式３）の各パラメータ値Vo,map、Io,map、RSEI,mapおよび（式４）の各パラメータ値V~o,map、I~o,mapとの関係を取得する。そして、取得したこれらの関係に基づき、直流抵抗用パラメータマップ８０１および分極抵抗用パラメータマップ８０３を更新する。
　本実施形態では、以上説明したようなマップ更新部８１０の各機能ブロックの処理により、電気化学反応モデル演算部６０３において、組電池１０１の劣化進行による内部状態の変化に応じて、直流抵抗用パラメータマップ８０１および分極抵抗用パラメータマップ８０３を更新することができる。
　以上説明した本発明の第２の実施形態によれば、電池管理装置１０２は、現在の組電池１０１の状態に応じた内部パラメータとして、直流抵抗７０９と分極抵抗７１１の抵抗値Ro，Rpを演算し、演算したこれらの内部パラメータに基づいて、組電池１０１の温度Tおよび充電状態SOCと（式３）、（式４）のバトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す相関マップ（直流抵抗用パラメータマップ８０１、分極抵抗用パラメータマップ８０３）を更新するマップ更新部８１０を備える。このようにしたので、相関マップを適宜更新し、使用可能エネルギーの予測精度を改善することができる。
　なお、上記の各実施形態では、電車や航空機、送配電システム等に搭載される電力貯蔵システムにおける適用例を説明したが、他の用途で用いられる電力貯蔵システムにおいても、本発明を同様に適用可能である。
　本発明は上述した実施形態や変形例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
　　１　電力貯蔵システム（ＢＥＳＳ）
　　２　インバータ
　　３　負荷
　　４　上位コントローラ
１０１　組電池
１０２　電池管理装置
１０３　電流センサ
１０４　セルコントローラ
１０５　電圧センサ
１０６　温度センサ
１０７　リレー
５０１　電池状態算出部
５０２　内部パラメータ予測部
５０３　放電曲線推定部
５０４　使用可能エネルギー算出部
６０１　温度予測部
６０２　SOC予測部
６０３　電気化学反応モデル演算部
６０４　OCV予測部
６１１　電池モデル部
６１２　劣化状態検出部
８０１　直流抵抗用パラメータマップ
８０２　直流抵抗値予測部
８０３　分極抵抗用パラメータマップ
８０４　分極抵抗値予測部
８０５　内部パラメータ演算部
８０６　データ記憶部
８０７　電気化学反応モデル適用部
８１０　マップ更新部

Claims (8)

  1. 　充放電可能な電池を管理する電池管理装置であって、
    　将来の前記電池の状態に応じた内部パラメータを予測する内部パラメータ予測部と、
    　前記内部パラメータ予測部により予測された前記内部パラメータに基づいて、前記電池の現在の充電状態から最小充電状態までの放電電圧の変化を表す放電曲線を推定する放電曲線推定部と、
    　前記放電曲線に基づいて前記電池の使用可能エネルギーを算出する使用可能エネルギー算出部と、を備え、
    　前記内部パラメータ予測部は、前記電池の温度および充電状態とバトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す相関マップを用いて、前記内部パラメータを予測する電池管理装置。
  2. 　請求項１に記載の電池管理装置において、
    　前記内部パラメータ予測部は、
    　現在の前記電池の温度および周囲温度と所定の放電電流とに基づいて、将来の前記電池の温度予測値を算出する温度予測部と、
    　現在の前記電池の充電状態および劣化状態と前記放電電流とに基づいて、将来の前記電池の充電状態予測値を算出する充電状態予測部と、
    　前記温度予測値および前記充電状態予測値に基づき前記相関マップを用いて、前記内部パラメータを予測する電気化学反応モデル演算部と、を有する電池管理装置。
  3. 　請求項２に記載の電池管理装置において、
    　前記内部パラメータは、前記電池の直流抵抗値および分極抵抗値を含み、
    　前記相関マップは、前記電池の温度および充電状態と前記直流抵抗値に関する前記バトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す直流抵抗用パラメータマップと、前記電池の温度および充電状態と前記分極抵抗値に関する前記バトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す分極抵抗用パラメータマップと、を含み、
    　前記電気化学反応モデル演算部は、前記温度予測値および前記充電状態予測値に基づき、前記直流抵抗用パラメータマップと前記分極抵抗用パラメータマップとをそれぞれ用いて、前記直流抵抗値と前記分極抵抗値を予測する電池管理装置。
  4. 　請求項３に記載の電池管理装置において、
    　前記内部パラメータは、前記電池の開回路電圧をさらに含み、
    　前記内部パラメータ予測部は、前記充電状態予測値に基づいて将来の前記電池の状態に応じた開回路電圧を予測する開回路電圧予測部をさらに有する電池管理装置。
  5. 　請求項１に記載の電池管理装置において、
    　現在の前記電池の充電状態および劣化状態を算出する電池状態算出部を備え、
    　前記内部パラメータ予測部は、現在の前記電池の温度および周囲温度と、前記電池状態算出部により算出された前記充電状態および前記劣化状態とに基づいて、前記内部パラメータを予測する電池管理装置。
  6. 　請求項１に記載の電池管理装置において、
    　現在の前記電池の状態に応じた内部パラメータを演算し、演算した前記内部パラメータに基づいて前記相関マップを更新するマップ更新部を備える電池管理装置。
  7. 　充放電可能な電池を管理するための方法であって、
    　コンピュータにより、
    　前記電池の温度および充電状態とバトラー・ボルマー式の各パラメータ値との関係を表す相関マップを用いて、将来の前記電池の状態に応じた内部パラメータを予測し、
    　予測した前記内部パラメータに基づいて、前記電池の現在の充電状態から最小充電状態までの放電電圧の変化を表す放電曲線を推定し、
    　推定した前記放電曲線に基づいて前記電池の使用可能エネルギーを算出する電池管理方法。
  8. 　請求項１から請求項６までのいずれか一項に記載の電池管理装置と、
    　充放電可能な電池と、
    　前記電池管理装置により算出された前記電池の使用可能エネルギーに基づいて、前記電池の充放電を行う充放電装置と、を備える電力貯蔵システム。
PCT/JP2021/017554 2020-07-16 2021-05-07 電池管理装置、電池管理方法、電力貯蔵システム Ceased WO2022014124A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022536144A JP7389258B2 (ja) 2020-07-16 2021-05-07 電池管理装置、電池管理方法、電力貯蔵システム

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020122382 2020-07-16
JP2020-122382 2020-07-16

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022014124A1 true WO2022014124A1 (ja) 2022-01-20

Family

ID=79554673

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2021/017554 Ceased WO2022014124A1 (ja) 2020-07-16 2021-05-07 電池管理装置、電池管理方法、電力貯蔵システム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP7389258B2 (ja)
WO (1) WO2022014124A1 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7317247B1 (ja) * 2022-06-10 2023-07-28 三菱電機株式会社 並列電池管理装置および並列電池制御システム
CN116660752A (zh) * 2023-05-29 2023-08-29 广州汽车集团股份有限公司 电池界面反应电压修正方法、装置、可读介质及电子设备
CN118659050A (zh) * 2024-07-08 2024-09-17 无锡广盈集团有限公司 一种储能soc均衡控制策略优化方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011041441A (ja) * 2009-08-18 2011-02-24 Toyota Central R&D Labs Inc 充電電力制限値演算装置
JP2016126999A (ja) * 2014-12-26 2016-07-11 株式会社デンソー 電池電力予測装置
JP2016173281A (ja) * 2015-03-17 2016-09-29 株式会社デンソー 電池エネルギ予測装置
JP2017138128A (ja) * 2016-02-01 2017-08-10 株式会社デンソー 電池状態推定装置
US20180059190A1 (en) * 2016-08-25 2018-03-01 GM Global Technology Operations LLC State estimation of an energy system
JP2019100897A (ja) * 2017-12-05 2019-06-24 日立化成株式会社 デバイス状態検知装置、電源システムおよび自動車
JP2020041949A (ja) * 2018-09-12 2020-03-19 株式会社東芝 電池状態推定装置、電池状態推定方法、プログラム、制御回路及び蓄電システム
JP2020047587A (ja) * 2018-09-14 2020-03-26 トヨタ自動車株式会社 二次電池システムおよび二次電池の内部状態推定方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011041441A (ja) * 2009-08-18 2011-02-24 Toyota Central R&D Labs Inc 充電電力制限値演算装置
JP2016126999A (ja) * 2014-12-26 2016-07-11 株式会社デンソー 電池電力予測装置
JP2016173281A (ja) * 2015-03-17 2016-09-29 株式会社デンソー 電池エネルギ予測装置
JP2017138128A (ja) * 2016-02-01 2017-08-10 株式会社デンソー 電池状態推定装置
US20180059190A1 (en) * 2016-08-25 2018-03-01 GM Global Technology Operations LLC State estimation of an energy system
JP2019100897A (ja) * 2017-12-05 2019-06-24 日立化成株式会社 デバイス状態検知装置、電源システムおよび自動車
JP2020041949A (ja) * 2018-09-12 2020-03-19 株式会社東芝 電池状態推定装置、電池状態推定方法、プログラム、制御回路及び蓄電システム
JP2020047587A (ja) * 2018-09-14 2020-03-26 トヨタ自動車株式会社 二次電池システムおよび二次電池の内部状態推定方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7317247B1 (ja) * 2022-06-10 2023-07-28 三菱電機株式会社 並列電池管理装置および並列電池制御システム
CN116660752A (zh) * 2023-05-29 2023-08-29 广州汽车集团股份有限公司 电池界面反应电压修正方法、装置、可读介质及电子设备
CN116660752B (zh) * 2023-05-29 2024-03-19 广州汽车集团股份有限公司 电池界面反应电压修正方法、装置、可读介质及电子设备
CN118659050A (zh) * 2024-07-08 2024-09-17 无锡广盈集团有限公司 一种储能soc均衡控制策略优化方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP7389258B2 (ja) 2023-11-29
JPWO2022014124A1 (ja) 2022-01-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Kumar et al. Advances in batteries, battery modeling, battery management system, battery thermal management, SOC, SOH, and charge/discharge characteristics in EV applications
JP7201792B2 (ja) 電池管理装置、電池管理方法、電力貯蔵システム
Awadallah et al. Accuracy improvement of SOC estimation in lithium-ion batteries
Tarhan et al. Hybrid battery management system design for electric aircraft
JP7097336B2 (ja) 二次電池モジュールの温度推定方法、劣化状態推定方法及び寿命予測方法、二次電池モジュールの温度推定装置、劣化状態推定装置及び寿命予測装置並びに充電装置
CN103502829B (zh) 用于电化学存储系统热管理的优化方法
EP1798100B1 (en) Battery management system
KR101805514B1 (ko) 배터리의 동적 엔트로피 추정 방법
CN100547849C (zh) 估计电池充电状态的方法、电池管理系统及其驱动方法
JP7066390B2 (ja) 蓄電池の経済性推定装置および経済性推定方法
CN101013822B (zh) 用于补偿电池充电状态的方法和使用该方法的电池管理系统
JP7231657B2 (ja) 電池制御装置
CN113325316A (zh) 信息计算系统和信息计算方法
US20160039419A1 (en) Battery state estimation systems and methods using a nonlinear resistance element
US20100121587A1 (en) Health Management of Rechargeable Batteries
KR102448627B1 (ko) 차량용 배터리 충전 상태(soc) 추정 장치 및 방법
US20150197164A1 (en) Receding horizon regression analysis for battery impedance parameter estimation
JP7389258B2 (ja) 電池管理装置、電池管理方法、電力貯蔵システム
JP2022547751A (ja) バッテリの充放電特性を用いてバッテリに電気エネルギーを蓄えるためのエネルギー貯蔵システム（ｅｓｓ）
US20140239914A1 (en) Battery controller
CN107533109A (zh) 电池控制装置以及电动车辆系统
KR102101002B1 (ko) 배터리 수명 예측 방법
KR101329915B1 (ko) 하이브리드 전기 자동차용 배터리의 주행 중 최대 출력파워 예측 방법 및 장치
WO2021157120A1 (ja) 電池管理装置、電池管理方法、電力貯蔵システム
KR20170084607A (ko) 배터리 관리 장치 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21841799

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2022536144

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 21841799

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1