蓄電デバイスの状態推定方法及び状態推定装置
【課題】比較的簡単な演算により、蓄電デバイスのＳＯＣ等を高精度に推定可能とした状態推定方法及び状態推定装置を提供する。
【解決手段】オンライン状態で蓄電デバイスの状態を推定する状態推定装置において、電池１０の電流及び端子電圧を計測する電圧／電流計測手段２０と、電流の変化率が変化率設定値を超える範囲の電流データと当該電流データに対応する電圧データとを抽出するデータ抽出手段４０と、抽出した電流データ及び電圧データを用いて電池１０の等価モデルの回路定数を同定する等価モデル定数同定手段４３と、同定した回路定数と抽出した電流データ及び電圧データを用いて電池１０の開放電圧を推定し、ＳＯＣを推定する状態推定演算手段４４と、を備える。
【解決手段】オンライン状態で蓄電デバイスの状態を推定する状態推定装置において、電池１０の電流及び端子電圧を計測する電圧／電流計測手段２０と、電流の変化率が変化率設定値を超える範囲の電流データと当該電流データに対応する電圧データとを抽出するデータ抽出手段４０と、抽出した電流データ及び電圧データを用いて電池１０の等価モデルの回路定数を同定する等価モデル定数同定手段４３と、同定した回路定数と抽出した電流データ及び電圧データを用いて電池１０の開放電圧を推定し、ＳＯＣを推定する状態推定演算手段４４と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二次電池や電気二重層キャパシタ等の蓄電デバイスの状態推定方法及び状態推定装置に関し、詳しくは、蓄電デバイスの等価モデルの回路定数を同定してエネルギー残量（ＳＯＣ）等の状態推定を行なう技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、二次電池や電気二重層キャパシタ等の蓄電デバイスは、小型軽量化・高エネルギー密度化が進み、電力変換装置等の電源として広く利用されている。
このような蓄電デバイスを有効に活用するためには、蓄電デバイスのＳＯＣや劣化状態（ＳＯＨ）等を正確に把握することが必要となる。
【０００３】
蓄電デバイスの状態推定に関する第１の従来技術としては、電池の等価モデルの回路定数（抵抗やコンデンサからなる内部インピーダンス）をシステム同定して電池の劣化予測、性能評価、良否判定を行なうものが知られている。
図１１は、この第１の従来技術を示す構成図である。同図において、１０は診断対象である電池（二次電池）であり、内部インピーダンス１１及び電圧源１２（その起電力は開放電圧にほぼ等しい）からなる等価モデルとして示してある。また、１３は状態推定を行うための矩形波信号を生成する電流源、１４，１５は切替スイッチ、１６は負荷を示す。
【０００４】
また、２０は電圧／電流計測手段であり、電池１０を流れる電流を検出する電流検出手段２１と、電池１０の端子電圧を検出する電圧検出手段２２とを備え、各検出手段２１，２２による電流，電圧検出値を計測データ２３として保持可能である。２４は、前記計測データ２３を用いて電池１０の回路定数を同定する等価モデル定数同定手段、２５は同定結果に基づいて電池１０の状態を推定する状態推定演算手段である。
【０００５】
次に、この従来技術の動作を略述する。
図１１において、電池の状態推定を行なう場合には、まず、電池１０を電源とする装置の運転を停止して切替スイッチ１５をオフし、電池１０と負荷１６とを切り離す（すなわち、オフラインにする）。次に、切替スイッチ１４をオンし、電流源１３により入力信号（矩形波電流）を電池１０に供給する。この状態で電圧/電流計測手段２０を動作させ、電流検出手段２１、電圧検出手段２２により電池１０に流れる電流ｉｂ（入力）と電池１０の端子電圧ｖｂ（出力）とを計測する。
【０００６】
電流ｉｂ及び電圧ｖｂの計測データ２３は等価モデル定数同定手段２４に取り込まれ、電池１０の回路定数が同定される。状態推定演算手段２５は、こうして同定された回路定数を用いて、電池１０のＳＯＣや劣化状態等を推定することができる。
この種の従来技術としては、例えば特許文献１に開示された電池状態診断装置及び電池状態診断方法が知られている。
【０００７】
次に、図１２は、蓄電デバイスの状態推定に関する第２の従来技術を示す構成図である。この従来技術は、電池を電源とした装置の運転中、すなわちオンライン状態において、電池の回路定数を同定して電池の開放電圧を推測することにより状態推定を行う第１の推定方法と、電池の電流積算値から状態推定を行う第２の推定方法とを併用し、第１，第２の推定方法による推定結果を重み付けして合成することにより、最終的に電池の劣化度等を推定するものである。
【０００８】
図１２において、図１１と同一機能の構成要素には同一の番号を付して詳述を省略し、以下では図１１と異なる部分を中心に説明する。
図１２における２６は第１の状態推定演算手段であり、等価モデル定数同定手段２４により同定した回路定数に基づいて電池１０の開放電圧を推測して状態推定を行う。また、２７は第２の状態推定演算手段であり、電池１０に流れる電流ｉｂの積算値に基づいて状態推定を行う。
【０００９】
また、２８は、第１，第２の状態推定演算手段２６，２７による演算結果に重み付けを行うための計算ウェイトｗを算出する計算ウェイト算出手段であり、電池１０の電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）と補正係数テーブル２９内の温度補正係数とを用いて計算ウェイトｗを算出する。
更に、３０は第３の状態推定演算手段であり、上記計算ウェイトｗを用いて、第１，第２の状態推定演算手段２６，２７による演算結果にそれぞれ（１−ｗ），ｗを乗算して合成し、最終的な推定結果を出力するように構成されている。
【００１０】
この従来技術の動作を略述すると、装置の運転中に、電圧／電流計測手段２０内の計測データ２３が等価モデル定数同定手段２４に取り込まれ、この等価モデル定数同定手段２４では、計算ウェイト算出手段２８により電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）から演算した周波数情報を考慮して、電池１０の回路定数を同定する。
この回路定数に基づき、第１の状態推定演算手段２６が電池１０の開放電圧を推測して状態推定演算を行なう。これと同時に、第２の状態推定演算手段２７が計測データ２３から電流積算値を算出し、状態推定演算を行なう。
【００１１】
計算ウェイトｗは、例えば、電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が小さいときは第１の状態推定演算手段２６による演算結果に大きなウェイトを持たせ、電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が大きいときは第２の状態推定演算手段２７による演算結果に大きなウェイトを持たせるように作用しており、第３の状態推定演算手段３０では、上記のように重み付けされた第１，第２の状態推定演算手段２６，２７による演算結果を合成し、最終的に、電池１０の劣化度等の状態を推定して出力する。これにより、オンライン状態で電池１０の状態を推定することが可能である。
この種の従来技術としては、例えば特許文献２に開示されたバッテリの劣化度推定装置が知られている。
【００１２】
更に、図示しないが、第３の従来技術として、例えば特許文献３に開示されたバッテリ管理システムが知られている。
この従来技術は、データベースに格納されたバッテリ情報を用い、任意の時刻間でのバッテリ電圧から求めた残存容量（ＳＯＣ）の変化量とバッテリ電流の積算値から求めた残存容量の変化量とに基づいてバッテリの電流容量を算出し、算出した電流容量の初期値に対する変化割合を、バッテリの劣化状態を表す電流容量変化率として算出することによりバッテリの劣化状態を算出するようにしたものである。この従来技術では、上記電流容量変化率に加えて、バッテリのインピーダンスの初期値に対する変化割合としてのインピーダンス変化率を電流容量変化率との相関関係に基づいて算出し、このインピーダンス変化率を電流容量変化率と共に用いて劣化状態を算出することも可能にしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２００４−２４１３２５号公報（段落［００３８］〜［００８８］、図１〜図５等）
【特許文献２】特開２００６−９８１３５号公報（段落［０００６］〜［００１６］、図１〜図４等）
【特許文献３】特開２００７−２４６８７号公報（段落［００４４］〜［００５７］、図３等）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
図１１に示した第１の従来技術では、電池１０と負荷１６とを切り離すことによりオフライン状態にして、予め設定した電流負荷（例えば矩形波電流）を電池１０に与えるため、電池１０の状態を正確に推定できる反面、電池１０を電源とする装置の運転中にオンラインにて状態推定を行なうことができないという問題がある。
これに対し、図１２に示した第２の従来技術では、オンライン状態で電池１０の状態推定を行なうことが可能である。しかし、状態推定の精度を向上させるために、電池１０の等価モデルの回路定数を同定して推測した開放電圧に基づき状態推定する第１の推定方法と、電池１０の電流積算値から状態推定する第２の推定方法とを併用して同時に演算を行ない、その演算結果を合成する方法を採っているため、演算処理が複雑化し、処理時間や使用メモリ容量が増大するおそれがある。
【００１５】
更に、第３の従来技術は、バッテリの電流容量変化率を求めて劣化状態を推定するものであるが、バッテリの残存容量の推定方法として第２の従来技術と基本的に同一の方法を用いているため、やはり演算処理が複雑になるという問題があった。
【００１６】
そこで本発明の解決課題は、比較的簡単な演算により、蓄電デバイスのＳＯＣ等を高精度に推定可能とした状態推定方法及び状態推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記課題を解決するため、請求項１に係る蓄電デバイスの状態推定方法は、いわゆるオンライン状態で蓄電デバイスの状態を推定する状態推定方法において、
前記蓄電デバイスの電流及び端子電圧を計測する工程と、
前記電流の変化率が所定の変化率設定値を超える範囲の電流データと当該電流データに対応する電圧データとを抽出する工程と、
抽出した電流データ及び電圧データを用いて前記蓄電デバイスの等価モデルの回路定数を同定する工程と、
同定した前記回路定数を少なくとも用いて前記蓄電デバイスの状態を推定する工程と、を有するものである。
【００１８】
また、請求項２に係る状態推定方法は、上述した電流データ及び電圧データの抽出条件として、更に、電流の変化量が所定の変化量設定値を超えることを追加したものである。
【００１９】
なお、請求項３に記載するように、同定した回路定数と、抽出した電流データ及び電圧データとを用いて蓄電デバイスの開放電圧を推定し、この開放電圧に基づいて蓄電デバイスのエネルギー残量を推定することが望ましい。
【００２０】
請求項４に係る蓄電デバイスの状態推定装置は、いわゆるオンライン状態で蓄電デバイスの状態を推定する状態推定装置において、
前記蓄電デバイスの電流及び端子電圧を計測する電圧／電流計測手段と、
前記電流の変化率が所定の変化率設定値を超える範囲の電流データと当該電流データに対応する電圧データとを抽出するデータ抽出手段と、
前記データ抽出手段により抽出した電流データ及び電圧データを用いて前記蓄電デバイスの等価モデルの回路定数を同定する等価モデル定数同定手段と、
前記等価モデル定数同定手段により同定した前記回路定数を少なくとも用いて前記蓄電デバイスの状態を推定する状態推定演算手段と、を備えたものである。
【００２１】
請求項５に係る状態推定装置は、データ抽出手段における電流データ及び電圧データの抽出条件として、更に、電流の変化量が所定の変化量設定値を超えることを追加したものである。
【００２２】
なお、請求項６に記載するように、状態推定演算手段は、前記回路定数と、データ抽出手段により抽出した電流データ及び電圧データとを用いて蓄電デバイスの開放電圧を推定し、この開放電圧に基づいて蓄電デバイスのエネルギー残量を推定することが望ましい。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、蓄電デバイスを電源とする装置の運転中において、蓄電デバイスを流れる電流の変化率や変化量が所定の設定値を超える範囲の電流データ及び電圧データを抽出し、これらの抽出データを用いて蓄電デバイスの回路定数を同定することで、この回路定数に基づき蓄電デバイスのＳＯＣ等を高精度に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の第１実施形態に係る状態推定装置の構成図である。
【図２】図１における電池の詳細な等価回路図である。
【図３】第１実施形態の動作を説明するための端子電圧及び電流の波形図である。
【図４】本発明の第２実施形態に係る状態推定装置の構成図である。
【図５】第２実施形態の動作を説明するための端子電圧及び電流の波形図である。
【図６】比較例によるＳＯＣ推定のフローチャートである。
【図７】第２実施形態によるＳＯＣ推定のフローチャートである。
【図８】ＳＯＣの推定方法の評価に用いた測定システムの主要部の構成図である。
【図９】図６の比較例により推定したＳＯＣの誤差の説明図である。
【図１０】図７の第２実施形態により推定したＳＯＣの誤差の説明図である。
【図１１】第１の従来技術を示す構成図である。
【図１２】第２の従来技術を示す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、図に沿って本発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明の第１実施形態に係る状態推定装置の構成図であり、図１１，図１２と同一機能の構成要素には同一の番号を付してある。
図１において、１０は状態推定の対象となる蓄電デバイスとしての電池（二次電池）であり、前記同様に内部インピーダンス１１及び電圧源１２からなる等価モデルとして示してある。ここで、図２に示すように、内部インピーダンス１１は、正負電極に相当する抵抗Ｒ１及びコンデンサＣ１の並列回路と、電解質に相当する抵抗Ｒ２との直列回路によって構成されるものとする（以後、Ｒ１，Ｒ２は抵抗値としても用い、Ｃ１は容量値としても用いることとする）。この電池１０の両端には、図１に示す如く負荷１６が接続されている。
【００２６】
２０は電圧／電流計測手段であり、前記同様に電池１０を流れる電流ｉｂを検出する電流検出手段２１と、電池１０の端子電圧ｖｂを検出する電圧検出手段２２とを備え、これらによる検出値は計測データ２３として保持される。
４０は、電流変化率演算手段４１と必要データ判別手段４２とからなるデータ抽出手段である。ここで、電流変化率演算手段４１は電流検出手段２１により検出した電流ｉｂの変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）を検出して必要データ判別手段４２に送り、必要データ判別手段４２は、電流ｉｂ及び電圧ｖｂのすべての計測データ２３の中から、上記電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が所定の設定値を超える範囲の電流データ、電圧データを必要データと判別し、これらのデータを抽出して出力するように構成されている。
【００２７】
４３は、データ抽出手段４０から出力される抽出データを用いて電池１０の等価モデルの回路定数（以下、単に電池１０の回路定数ともいう）を同定する等価モデル定数同定手段、４４は、同定結果に基づいて電池１０のＳＯＣや劣化状態等の状態推定を行う状態推定演算手段である。
【００２８】
次に、この実施形態の動作を、図３を参照しつつ説明する。図３は、電池１０を電源とする装置を運転して負荷１６に給電している時の電流ｉｂ及び端子電圧ｖｂの波形図である。なお、これらの電流ｉｂ及び電圧ｖｂは図１の電圧／電流計測手段２０により計測されるものである。
ここで、電池１０の回路定数を同定するために用いる電流、電圧のデータは、電流がある程度の傾きで変化しているときのデータでなくてはならない。これは、電流が常に一定値であると、回路定数としての抵抗値や容量値を推定することができず、特に、容量値については、電流の変化率がある程度大きくないと推定不可能なためであり、この条件を満たさないデータを使用して同定された回路定数は精度が低く、結果的にＳＯＣ等の推定精度も低いものとなる。
【００２９】
そこで、本実施形態では、図１における必要データ判別手段４２により、電流変化率演算手段４１から送られた電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が変化率設定値（ｄｉ０／ｄｔ）を超える範囲の電流ｉｂ及び電圧ｖｂのデータをすべての計測データ２３の中から判別、抽出し、これらの抽出データを回路定数の同定に用いることとした。
すなわち、電流ｉｂ及び電圧ｖｂが図３のように変化している場合、ｄｉｂ／ｄｔ＞ｄｉ０／ｄｔが成立している範囲の電流データとこれに対応する範囲の電圧データとを有効データとして同定に用い、それ以外を無効データとして同定には用いないこととする。
【００３０】
こうして必要データ判別手段４２により抽出された有効データは、等価モデル定数同定手段４３に取り込まれ、電池１０の回路定数（図２に示した内部インピーダンス１１内の抵抗値Ｒ１，Ｒ２及び容量値Ｃ１）を同定する。状態推定演算手段４４では、同定された回路定数を用いて電池１０の状態（ＳＯＣや劣化状態など）を推定し、出力する。
なお、状態推定演算手段４４によるＳＯＣの推定方法については後述する。また、電池１０の劣化状態は、内部抵抗の増加率から推定することができる。
【００３１】
次に、図４は本発明の第２実施形態に係る状態推定装置の構成図であり、図１と同一機能の構成要素には同一の番号を付してある。
この実施形態は、第１実施形態よりも同定精度を向上させることを目的として、電池１０の回路定数を同定するために用いるデータの抽出条件を二つ設け、第１の条件としては、第１実施形態と同様に電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が変化率設定値（ｄｉ０／ｄｔ）を超えることとし、新たな第２の条件としては、電流ｉｂの所定の基準値からの変化量（Δｉｂ）が変化量設定値（Δｉ０）を超えることとしたものである。
【００３２】
前述した第１実施形態により、電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が設定値を超える範囲の電流データ、電圧データを用いて回路定数を同定することができ、これによって電池１０の状態推定を行うことができるが、同定精度を更に向上させるためには、電流ｉｂの値自体もある程度大きい方が望ましい。第２実施形態はこのような観点に基づくものである。
【００３３】
すなわち、図４において、４０Ａは、電流変化率及び電流変化量演算手段４１Ａと必要データ判別手段４２Ａとからなるデータ抽出手段である。ここで、電流変化率及び電流変化量演算手段４１Ａは電流検出手段２１により検出した電流ｉｂの変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）と変化量（Δｉｂ）を検出して必要データ判別手段４２Ａに送り、必要データ判別手段４２Ａは、電流ｉｂ及び端子電圧ｖｂのすべての計測データ２３の中から、上記電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が所定の変化率設定値を超え、かつ、電流変化量（Δｉｂ）が所定の変化量設定値を超える範囲の電流データとこれに対応する範囲の電圧データとを必要データと判別し、これらのデータを抽出して出力するように構成されている。
【００３４】
この実施形態の動作を、図５を参照しつつ説明する。図５は、図３と同様に、装置を運転中で電池１０から負荷１６に給電している時の電池１０の電流ｉｂ及び端子電圧ｖｂの波形図である。
本実施形態では、第１実施形態における電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）と変化率設定値（ｄｉ０／ｄｔ）との比較に加えて、電流ｉｂの変化量（Δｉｂ）を変化量設定値（Δｉ０）と比較するアルゴリズムを追加している。
【００３５】
つまり、図４における必要データ判別手段４２Ａにより、電流変化率演算手段４１Ａから送られた電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が変化率設定値（ｄｉ０／ｄｔ）を超え、かつ、電流変化量（Δｉｂ）が変化量設定値（Δｉ０）を超える範囲の電流ｉｂとこれに対応する範囲の端子電圧ｖｂのデータをすべての計測データ２３から判別、抽出し、これらの抽出データを回路定数の同定に用いる。
例えば、電流ｉｂ及び電圧ｖｂが図５のように変化している場合、ｄｉｂ／ｄｔ＞ｄｉ０／ｄｔが成立し、かつ、Δｉｂ＞Δｉ０が成立している範囲の電流データとこれに対応する範囲の電圧データのみを有効データとして同定に用い、それ以外を無効データとして同定には用いないこととする。なお、図５において、変化量設定値（Δｉ０）は所定の基準値に対する電流ｉｂの最大値等により設定される。
図４における等価モデル定数同定手段４３及び状態推定演算手段４４の動作は、第１実施形態と同様である。
【００３６】
次いで、この実施形態による作用効果について検証する。
まず、図６は、比較例として、電池１０の電流、端子電圧のすべての計測データを用いて電池１０のＳＯＣを推定する場合のフローチャートである。例えば、Ｔ秒ごとにＮ個ずつ電圧ｖｂ及び電流ｉｂを取得し（ステップＳ１）、これらすべての取得データを用いて電池１０の内部インピーダンス（図２における抵抗値Ｒ１，Ｒ２及び容量値Ｃ１）を同定すると共に（ステップＳ２）、これらの値とｖｂ，ｉｂとを用いて開放電圧ｖｏｃを計算し（ステップＳ３）、更にこの開放電圧ｖｏｃから電池１０の残存容量ＳＯＣを計算する（ステップＳ４）。
【００３７】
なお、ステップＳ２における抵抗値Ｒ１，Ｒ２及び容量値Ｃ１の同定は、船渡寛人ほか３名による「システム同定を用いたニッケル水素およびニッケルカドミウム電池の残存容量診断」（電気学会論文誌Ｄ、１２６巻３号、２００６年、ｐ.２８５−ｐ.２９１）の第２節「電池のモデリング」に記載されている方法を用いた。
また、ステップＳ３における開放電圧ｖｏｃの計算には以下の数式１を用い（Ｃ１の影響は無視する）、ステップＳ４におけるＳＯＣの計算には、予め実験的に求めた数式２の近似式を用いた。
[数１]
ｖｏｃ＝ｖｂ＋ｉｂ（Ｒ１＋Ｒ２）
[数２]
ＳＯＣ＝５．０３ｅｘｐ（０．２５ｖｏｃ−１０．８）−７．９６
【００３８】
これに対し、図７は、本発明の第２実施形態により電池１０のＳＯＣを推定する場合のフローチャートである。
第２実施形態では、まず、ステップＳ１により得た電流ｉｂのＮ個の取得データを用いて、変化量Δｉｂを計算する（ステップＳ１Ａ）。ここで、変化量Δｉｂは、例えばＮ個の取得データの最大値から最小値を減算して求めることができる。
次に、変化量Δｉｂが変化量設定値Δｉ０より大きいか否かを判断し（ステップＳ１Ｂ）、大きい場合にはステップＳ１Ｃに進み、小さい場合にはステップＳ３にジャンプする。なお、変化量Δｉｂが変化量設定値Δｉ０より小さい場合（ステップＳ１Ｂ ＮＯ）には、内部インピーダンスを同定せずに、それ以前のサイクルで同定した内部インピーダンスを用いて開放電圧ｖｏｃを計算する（ステップＳ３）。
【００３９】
変化量Δｉｂが変化量設定値Δｉ０より大きい場合（ステップＳ１Ｂ ＹＥＳ）には、電流変化率の最大値ｍａｘ（ｄｉｂ／ｄｔ）を計算し（ステップＳ１Ｃ）、このｍａｘ（ｄｉｂ／ｄｔ）が変化率設定値（ｄｉ０／ｄｔ）より大きいか否かを判定する（ステップＳ１Ｄ）。
そして、ｍａｘ（ｄｉｂ／ｄｔ）が変化率設定値（ｄｉ０／ｄｔ）より小さい場合（ステップＳ１Ｄ ＮＯ）には、内部インピーダンスを同定せずにステップＳ３にジャンプし、それ以前のサイクルで同定した内部インピーダンスを用いて開放電圧ｖｏｃを計算する。
ｍａｘ（ｄｉｂ／ｄｔ）が変化率設定値（ｄｉ０／ｄｔ）より大きい場合（ステップＳ１Ｄ ＹＥＳ）には、図６の場合と同様の方法によって抵抗値Ｒ１，Ｒ２及び容量値Ｃ１を同定する（ステップＳ２）。以下のステップＳ３，Ｓ４は、図６と同様である。
なお、図７において、ステップＳ１Ａ，Ｓ１ＢはステップＳ１Ｃ，Ｓ１Ｄの後に設けても良い。つまり、電流変化率によるデータ抽出処理を電流変化量によるデータ抽出処理よりも先に行っても良い。
【００４０】
上記のように、図７では、電流の変化量及び変化率が設定値を超えない場合に内部インピーダンスの同定を実施せず、それ以前に同定した内部インピーダンスを用いることにより、精度が低いと思われるデータに基づいて開放電圧ｖｏｃひいてはＳＯＣを計算することを防止している。すなわち、精度低下の原因となるような電流データ、電圧データを事前に排除することにより、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる。
【００４１】
次いで、本発明の第２実施形態及び比較例によるＳＯＣの推定結果を評価する。図８は、この評価に用いた測定システムの主要部を示す構成図であり、電気自動車の駆動用電動機５４の電源である電池５０の電圧及び電流を、電池５０が満充電から放電終始電圧（使用を停止するべき最低電圧）になるまでノートパソコン５６からなるデータレコーダにより測定した。図８において、５１は電圧センサ、５２は電流センサ、５３はコントローラ、５５はＰＣカードである。
【００４２】
各センサ５１，５２による電圧、電流の測定データに基づき、前述した図６、図７のそれぞれの方法を用いて電池５０の開放電圧ｖｏｃ（数式１）を計算し、ＳＯＣ（数式２）を推定した。なお、数式２により求めたＳＯＣの推定値に対し、その時点の実際の残存容量である真値を、それ以降の放電電流測定値から求め、推定値と真値との誤差を測定した。
図６の比較例による推定方法を用いた場合の誤差を図９に示し、図７の第２実施形態による推定方法を用いた場合の誤差を図１０に示す。
図９及び図１０の比較から明らかなように、精度低下の原因となるようなデータを事前に排除した第２実施形態（図１０）の方が比較例（図９）より誤差が少なく、ＳＯＣを高精度に推定できていることがわかる。
【００４３】
更に、図９及び図１０のそれぞれについて、誤差の分散Ｓ２を下記の数式３により求めた。この数式３において、ＳＯＣｅｓｔｉｍａｔｅは推定値を、ＳＯＣｒｅａｌは真値を示す。
結果として、図９の比較例では分散Ｓ２が４．１１であるのに対し、図１０の第２実施形態では０．７５９と１／５以下に減少しており、明らかに誤差が小さくなっている。
【００４４】
【数３】
【００４５】
以上述べたように、本発明の第１または第２実施形態によれば、比較的簡単な演算により、蓄電デバイスとしての電池１０のＳＯＣ等を高精度に推定することが可能である。
【符号の説明】
【００４６】
１０：電池
１１：内部インピーダンス
１２：電圧源
１６：負荷
２０：電圧／電流計測手段
２１：電流検出手段
２２：電圧検出手段
２３：計測データ
４０，４０Ａ：データ抽出手段
４１：電流変化率演算手段
４１Ａ：電流変化率及び電流変化量演算手段
４２，４２Ａ：必要データ判別手段
４３：等価モデル定数同定手段
４４：状態推定演算手段
５０：電池
５１：電圧センサ
５２：電流センサ
５３：コントローラ
５４：電動機
５５：ＰＣカード
５６：ノートパソコン
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二次電池や電気二重層キャパシタ等の蓄電デバイスの状態推定方法及び状態推定装置に関し、詳しくは、蓄電デバイスの等価モデルの回路定数を同定してエネルギー残量（ＳＯＣ）等の状態推定を行なう技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、二次電池や電気二重層キャパシタ等の蓄電デバイスは、小型軽量化・高エネルギー密度化が進み、電力変換装置等の電源として広く利用されている。
このような蓄電デバイスを有効に活用するためには、蓄電デバイスのＳＯＣや劣化状態（ＳＯＨ）等を正確に把握することが必要となる。
【０００３】
蓄電デバイスの状態推定に関する第１の従来技術としては、電池の等価モデルの回路定数（抵抗やコンデンサからなる内部インピーダンス）をシステム同定して電池の劣化予測、性能評価、良否判定を行なうものが知られている。
図１１は、この第１の従来技術を示す構成図である。同図において、１０は診断対象である電池（二次電池）であり、内部インピーダンス１１及び電圧源１２（その起電力は開放電圧にほぼ等しい）からなる等価モデルとして示してある。また、１３は状態推定を行うための矩形波信号を生成する電流源、１４，１５は切替スイッチ、１６は負荷を示す。
【０００４】
また、２０は電圧／電流計測手段であり、電池１０を流れる電流を検出する電流検出手段２１と、電池１０の端子電圧を検出する電圧検出手段２２とを備え、各検出手段２１，２２による電流，電圧検出値を計測データ２３として保持可能である。２４は、前記計測データ２３を用いて電池１０の回路定数を同定する等価モデル定数同定手段、２５は同定結果に基づいて電池１０の状態を推定する状態推定演算手段である。
【０００５】
次に、この従来技術の動作を略述する。
図１１において、電池の状態推定を行なう場合には、まず、電池１０を電源とする装置の運転を停止して切替スイッチ１５をオフし、電池１０と負荷１６とを切り離す（すなわち、オフラインにする）。次に、切替スイッチ１４をオンし、電流源１３により入力信号（矩形波電流）を電池１０に供給する。この状態で電圧/電流計測手段２０を動作させ、電流検出手段２１、電圧検出手段２２により電池１０に流れる電流ｉｂ（入力）と電池１０の端子電圧ｖｂ（出力）とを計測する。
【０００６】
電流ｉｂ及び電圧ｖｂの計測データ２３は等価モデル定数同定手段２４に取り込まれ、電池１０の回路定数が同定される。状態推定演算手段２５は、こうして同定された回路定数を用いて、電池１０のＳＯＣや劣化状態等を推定することができる。
この種の従来技術としては、例えば特許文献１に開示された電池状態診断装置及び電池状態診断方法が知られている。
【０００７】
次に、図１２は、蓄電デバイスの状態推定に関する第２の従来技術を示す構成図である。この従来技術は、電池を電源とした装置の運転中、すなわちオンライン状態において、電池の回路定数を同定して電池の開放電圧を推測することにより状態推定を行う第１の推定方法と、電池の電流積算値から状態推定を行う第２の推定方法とを併用し、第１，第２の推定方法による推定結果を重み付けして合成することにより、最終的に電池の劣化度等を推定するものである。
【０００８】
図１２において、図１１と同一機能の構成要素には同一の番号を付して詳述を省略し、以下では図１１と異なる部分を中心に説明する。
図１２における２６は第１の状態推定演算手段であり、等価モデル定数同定手段２４により同定した回路定数に基づいて電池１０の開放電圧を推測して状態推定を行う。また、２７は第２の状態推定演算手段であり、電池１０に流れる電流ｉｂの積算値に基づいて状態推定を行う。
【０００９】
また、２８は、第１，第２の状態推定演算手段２６，２７による演算結果に重み付けを行うための計算ウェイトｗを算出する計算ウェイト算出手段であり、電池１０の電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）と補正係数テーブル２９内の温度補正係数とを用いて計算ウェイトｗを算出する。
更に、３０は第３の状態推定演算手段であり、上記計算ウェイトｗを用いて、第１，第２の状態推定演算手段２６，２７による演算結果にそれぞれ（１−ｗ），ｗを乗算して合成し、最終的な推定結果を出力するように構成されている。
【００１０】
この従来技術の動作を略述すると、装置の運転中に、電圧／電流計測手段２０内の計測データ２３が等価モデル定数同定手段２４に取り込まれ、この等価モデル定数同定手段２４では、計算ウェイト算出手段２８により電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）から演算した周波数情報を考慮して、電池１０の回路定数を同定する。
この回路定数に基づき、第１の状態推定演算手段２６が電池１０の開放電圧を推測して状態推定演算を行なう。これと同時に、第２の状態推定演算手段２７が計測データ２３から電流積算値を算出し、状態推定演算を行なう。
【００１１】
計算ウェイトｗは、例えば、電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が小さいときは第１の状態推定演算手段２６による演算結果に大きなウェイトを持たせ、電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が大きいときは第２の状態推定演算手段２７による演算結果に大きなウェイトを持たせるように作用しており、第３の状態推定演算手段３０では、上記のように重み付けされた第１，第２の状態推定演算手段２６，２７による演算結果を合成し、最終的に、電池１０の劣化度等の状態を推定して出力する。これにより、オンライン状態で電池１０の状態を推定することが可能である。
この種の従来技術としては、例えば特許文献２に開示されたバッテリの劣化度推定装置が知られている。
【００１２】
更に、図示しないが、第３の従来技術として、例えば特許文献３に開示されたバッテリ管理システムが知られている。
この従来技術は、データベースに格納されたバッテリ情報を用い、任意の時刻間でのバッテリ電圧から求めた残存容量（ＳＯＣ）の変化量とバッテリ電流の積算値から求めた残存容量の変化量とに基づいてバッテリの電流容量を算出し、算出した電流容量の初期値に対する変化割合を、バッテリの劣化状態を表す電流容量変化率として算出することによりバッテリの劣化状態を算出するようにしたものである。この従来技術では、上記電流容量変化率に加えて、バッテリのインピーダンスの初期値に対する変化割合としてのインピーダンス変化率を電流容量変化率との相関関係に基づいて算出し、このインピーダンス変化率を電流容量変化率と共に用いて劣化状態を算出することも可能にしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２００４−２４１３２５号公報（段落［００３８］〜［００８８］、図１〜図５等）
【特許文献２】特開２００６−９８１３５号公報（段落［０００６］〜［００１６］、図１〜図４等）
【特許文献３】特開２００７−２４６８７号公報（段落［００４４］〜［００５７］、図３等）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
図１１に示した第１の従来技術では、電池１０と負荷１６とを切り離すことによりオフライン状態にして、予め設定した電流負荷（例えば矩形波電流）を電池１０に与えるため、電池１０の状態を正確に推定できる反面、電池１０を電源とする装置の運転中にオンラインにて状態推定を行なうことができないという問題がある。
これに対し、図１２に示した第２の従来技術では、オンライン状態で電池１０の状態推定を行なうことが可能である。しかし、状態推定の精度を向上させるために、電池１０の等価モデルの回路定数を同定して推測した開放電圧に基づき状態推定する第１の推定方法と、電池１０の電流積算値から状態推定する第２の推定方法とを併用して同時に演算を行ない、その演算結果を合成する方法を採っているため、演算処理が複雑化し、処理時間や使用メモリ容量が増大するおそれがある。
【００１５】
更に、第３の従来技術は、バッテリの電流容量変化率を求めて劣化状態を推定するものであるが、バッテリの残存容量の推定方法として第２の従来技術と基本的に同一の方法を用いているため、やはり演算処理が複雑になるという問題があった。
【００１６】
そこで本発明の解決課題は、比較的簡単な演算により、蓄電デバイスのＳＯＣ等を高精度に推定可能とした状態推定方法及び状態推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記課題を解決するため、請求項１に係る蓄電デバイスの状態推定方法は、いわゆるオンライン状態で蓄電デバイスの状態を推定する状態推定方法において、
前記蓄電デバイスの電流及び端子電圧を計測する工程と、
前記電流の変化率が所定の変化率設定値を超える範囲の電流データと当該電流データに対応する電圧データとを抽出する工程と、
抽出した電流データ及び電圧データを用いて前記蓄電デバイスの等価モデルの回路定数を同定する工程と、
同定した前記回路定数を少なくとも用いて前記蓄電デバイスの状態を推定する工程と、を有するものである。
【００１８】
また、請求項２に係る状態推定方法は、上述した電流データ及び電圧データの抽出条件として、更に、電流の変化量が所定の変化量設定値を超えることを追加したものである。
【００１９】
なお、請求項３に記載するように、同定した回路定数と、抽出した電流データ及び電圧データとを用いて蓄電デバイスの開放電圧を推定し、この開放電圧に基づいて蓄電デバイスのエネルギー残量を推定することが望ましい。
【００２０】
請求項４に係る蓄電デバイスの状態推定装置は、いわゆるオンライン状態で蓄電デバイスの状態を推定する状態推定装置において、
前記蓄電デバイスの電流及び端子電圧を計測する電圧／電流計測手段と、
前記電流の変化率が所定の変化率設定値を超える範囲の電流データと当該電流データに対応する電圧データとを抽出するデータ抽出手段と、
前記データ抽出手段により抽出した電流データ及び電圧データを用いて前記蓄電デバイスの等価モデルの回路定数を同定する等価モデル定数同定手段と、
前記等価モデル定数同定手段により同定した前記回路定数を少なくとも用いて前記蓄電デバイスの状態を推定する状態推定演算手段と、を備えたものである。
【００２１】
請求項５に係る状態推定装置は、データ抽出手段における電流データ及び電圧データの抽出条件として、更に、電流の変化量が所定の変化量設定値を超えることを追加したものである。
【００２２】
なお、請求項６に記載するように、状態推定演算手段は、前記回路定数と、データ抽出手段により抽出した電流データ及び電圧データとを用いて蓄電デバイスの開放電圧を推定し、この開放電圧に基づいて蓄電デバイスのエネルギー残量を推定することが望ましい。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、蓄電デバイスを電源とする装置の運転中において、蓄電デバイスを流れる電流の変化率や変化量が所定の設定値を超える範囲の電流データ及び電圧データを抽出し、これらの抽出データを用いて蓄電デバイスの回路定数を同定することで、この回路定数に基づき蓄電デバイスのＳＯＣ等を高精度に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の第１実施形態に係る状態推定装置の構成図である。
【図２】図１における電池の詳細な等価回路図である。
【図３】第１実施形態の動作を説明するための端子電圧及び電流の波形図である。
【図４】本発明の第２実施形態に係る状態推定装置の構成図である。
【図５】第２実施形態の動作を説明するための端子電圧及び電流の波形図である。
【図６】比較例によるＳＯＣ推定のフローチャートである。
【図７】第２実施形態によるＳＯＣ推定のフローチャートである。
【図８】ＳＯＣの推定方法の評価に用いた測定システムの主要部の構成図である。
【図９】図６の比較例により推定したＳＯＣの誤差の説明図である。
【図１０】図７の第２実施形態により推定したＳＯＣの誤差の説明図である。
【図１１】第１の従来技術を示す構成図である。
【図１２】第２の従来技術を示す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、図に沿って本発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明の第１実施形態に係る状態推定装置の構成図であり、図１１，図１２と同一機能の構成要素には同一の番号を付してある。
図１において、１０は状態推定の対象となる蓄電デバイスとしての電池（二次電池）であり、前記同様に内部インピーダンス１１及び電圧源１２からなる等価モデルとして示してある。ここで、図２に示すように、内部インピーダンス１１は、正負電極に相当する抵抗Ｒ１及びコンデンサＣ１の並列回路と、電解質に相当する抵抗Ｒ２との直列回路によって構成されるものとする（以後、Ｒ１，Ｒ２は抵抗値としても用い、Ｃ１は容量値としても用いることとする）。この電池１０の両端には、図１に示す如く負荷１６が接続されている。
【００２６】
２０は電圧／電流計測手段であり、前記同様に電池１０を流れる電流ｉｂを検出する電流検出手段２１と、電池１０の端子電圧ｖｂを検出する電圧検出手段２２とを備え、これらによる検出値は計測データ２３として保持される。
４０は、電流変化率演算手段４１と必要データ判別手段４２とからなるデータ抽出手段である。ここで、電流変化率演算手段４１は電流検出手段２１により検出した電流ｉｂの変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）を検出して必要データ判別手段４２に送り、必要データ判別手段４２は、電流ｉｂ及び電圧ｖｂのすべての計測データ２３の中から、上記電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が所定の設定値を超える範囲の電流データ、電圧データを必要データと判別し、これらのデータを抽出して出力するように構成されている。
【００２７】
４３は、データ抽出手段４０から出力される抽出データを用いて電池１０の等価モデルの回路定数（以下、単に電池１０の回路定数ともいう）を同定する等価モデル定数同定手段、４４は、同定結果に基づいて電池１０のＳＯＣや劣化状態等の状態推定を行う状態推定演算手段である。
【００２８】
次に、この実施形態の動作を、図３を参照しつつ説明する。図３は、電池１０を電源とする装置を運転して負荷１６に給電している時の電流ｉｂ及び端子電圧ｖｂの波形図である。なお、これらの電流ｉｂ及び電圧ｖｂは図１の電圧／電流計測手段２０により計測されるものである。
ここで、電池１０の回路定数を同定するために用いる電流、電圧のデータは、電流がある程度の傾きで変化しているときのデータでなくてはならない。これは、電流が常に一定値であると、回路定数としての抵抗値や容量値を推定することができず、特に、容量値については、電流の変化率がある程度大きくないと推定不可能なためであり、この条件を満たさないデータを使用して同定された回路定数は精度が低く、結果的にＳＯＣ等の推定精度も低いものとなる。
【００２９】
そこで、本実施形態では、図１における必要データ判別手段４２により、電流変化率演算手段４１から送られた電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が変化率設定値（ｄｉ０／ｄｔ）を超える範囲の電流ｉｂ及び電圧ｖｂのデータをすべての計測データ２３の中から判別、抽出し、これらの抽出データを回路定数の同定に用いることとした。
すなわち、電流ｉｂ及び電圧ｖｂが図３のように変化している場合、ｄｉｂ／ｄｔ＞ｄｉ０／ｄｔが成立している範囲の電流データとこれに対応する範囲の電圧データとを有効データとして同定に用い、それ以外を無効データとして同定には用いないこととする。
【００３０】
こうして必要データ判別手段４２により抽出された有効データは、等価モデル定数同定手段４３に取り込まれ、電池１０の回路定数（図２に示した内部インピーダンス１１内の抵抗値Ｒ１，Ｒ２及び容量値Ｃ１）を同定する。状態推定演算手段４４では、同定された回路定数を用いて電池１０の状態（ＳＯＣや劣化状態など）を推定し、出力する。
なお、状態推定演算手段４４によるＳＯＣの推定方法については後述する。また、電池１０の劣化状態は、内部抵抗の増加率から推定することができる。
【００３１】
次に、図４は本発明の第２実施形態に係る状態推定装置の構成図であり、図１と同一機能の構成要素には同一の番号を付してある。
この実施形態は、第１実施形態よりも同定精度を向上させることを目的として、電池１０の回路定数を同定するために用いるデータの抽出条件を二つ設け、第１の条件としては、第１実施形態と同様に電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が変化率設定値（ｄｉ０／ｄｔ）を超えることとし、新たな第２の条件としては、電流ｉｂの所定の基準値からの変化量（Δｉｂ）が変化量設定値（Δｉ０）を超えることとしたものである。
【００３２】
前述した第１実施形態により、電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が設定値を超える範囲の電流データ、電圧データを用いて回路定数を同定することができ、これによって電池１０の状態推定を行うことができるが、同定精度を更に向上させるためには、電流ｉｂの値自体もある程度大きい方が望ましい。第２実施形態はこのような観点に基づくものである。
【００３３】
すなわち、図４において、４０Ａは、電流変化率及び電流変化量演算手段４１Ａと必要データ判別手段４２Ａとからなるデータ抽出手段である。ここで、電流変化率及び電流変化量演算手段４１Ａは電流検出手段２１により検出した電流ｉｂの変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）と変化量（Δｉｂ）を検出して必要データ判別手段４２Ａに送り、必要データ判別手段４２Ａは、電流ｉｂ及び端子電圧ｖｂのすべての計測データ２３の中から、上記電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が所定の変化率設定値を超え、かつ、電流変化量（Δｉｂ）が所定の変化量設定値を超える範囲の電流データとこれに対応する範囲の電圧データとを必要データと判別し、これらのデータを抽出して出力するように構成されている。
【００３４】
この実施形態の動作を、図５を参照しつつ説明する。図５は、図３と同様に、装置を運転中で電池１０から負荷１６に給電している時の電池１０の電流ｉｂ及び端子電圧ｖｂの波形図である。
本実施形態では、第１実施形態における電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）と変化率設定値（ｄｉ０／ｄｔ）との比較に加えて、電流ｉｂの変化量（Δｉｂ）を変化量設定値（Δｉ０）と比較するアルゴリズムを追加している。
【００３５】
つまり、図４における必要データ判別手段４２Ａにより、電流変化率演算手段４１Ａから送られた電流変化率（ｄｉｂ／ｄｔ）が変化率設定値（ｄｉ０／ｄｔ）を超え、かつ、電流変化量（Δｉｂ）が変化量設定値（Δｉ０）を超える範囲の電流ｉｂとこれに対応する範囲の端子電圧ｖｂのデータをすべての計測データ２３から判別、抽出し、これらの抽出データを回路定数の同定に用いる。
例えば、電流ｉｂ及び電圧ｖｂが図５のように変化している場合、ｄｉｂ／ｄｔ＞ｄｉ０／ｄｔが成立し、かつ、Δｉｂ＞Δｉ０が成立している範囲の電流データとこれに対応する範囲の電圧データのみを有効データとして同定に用い、それ以外を無効データとして同定には用いないこととする。なお、図５において、変化量設定値（Δｉ０）は所定の基準値に対する電流ｉｂの最大値等により設定される。
図４における等価モデル定数同定手段４３及び状態推定演算手段４４の動作は、第１実施形態と同様である。
【００３６】
次いで、この実施形態による作用効果について検証する。
まず、図６は、比較例として、電池１０の電流、端子電圧のすべての計測データを用いて電池１０のＳＯＣを推定する場合のフローチャートである。例えば、Ｔ秒ごとにＮ個ずつ電圧ｖｂ及び電流ｉｂを取得し（ステップＳ１）、これらすべての取得データを用いて電池１０の内部インピーダンス（図２における抵抗値Ｒ１，Ｒ２及び容量値Ｃ１）を同定すると共に（ステップＳ２）、これらの値とｖｂ，ｉｂとを用いて開放電圧ｖｏｃを計算し（ステップＳ３）、更にこの開放電圧ｖｏｃから電池１０の残存容量ＳＯＣを計算する（ステップＳ４）。
【００３７】
なお、ステップＳ２における抵抗値Ｒ１，Ｒ２及び容量値Ｃ１の同定は、船渡寛人ほか３名による「システム同定を用いたニッケル水素およびニッケルカドミウム電池の残存容量診断」（電気学会論文誌Ｄ、１２６巻３号、２００６年、ｐ.２８５−ｐ.２９１）の第２節「電池のモデリング」に記載されている方法を用いた。
また、ステップＳ３における開放電圧ｖｏｃの計算には以下の数式１を用い（Ｃ１の影響は無視する）、ステップＳ４におけるＳＯＣの計算には、予め実験的に求めた数式２の近似式を用いた。
[数１]
ｖｏｃ＝ｖｂ＋ｉｂ（Ｒ１＋Ｒ２）
[数２]
ＳＯＣ＝５．０３ｅｘｐ（０．２５ｖｏｃ−１０．８）−７．９６
【００３８】
これに対し、図７は、本発明の第２実施形態により電池１０のＳＯＣを推定する場合のフローチャートである。
第２実施形態では、まず、ステップＳ１により得た電流ｉｂのＮ個の取得データを用いて、変化量Δｉｂを計算する（ステップＳ１Ａ）。ここで、変化量Δｉｂは、例えばＮ個の取得データの最大値から最小値を減算して求めることができる。
次に、変化量Δｉｂが変化量設定値Δｉ０より大きいか否かを判断し（ステップＳ１Ｂ）、大きい場合にはステップＳ１Ｃに進み、小さい場合にはステップＳ３にジャンプする。なお、変化量Δｉｂが変化量設定値Δｉ０より小さい場合（ステップＳ１Ｂ ＮＯ）には、内部インピーダンスを同定せずに、それ以前のサイクルで同定した内部インピーダンスを用いて開放電圧ｖｏｃを計算する（ステップＳ３）。
【００３９】
変化量Δｉｂが変化量設定値Δｉ０より大きい場合（ステップＳ１Ｂ ＹＥＳ）には、電流変化率の最大値ｍａｘ（ｄｉｂ／ｄｔ）を計算し（ステップＳ１Ｃ）、このｍａｘ（ｄｉｂ／ｄｔ）が変化率設定値（ｄｉ０／ｄｔ）より大きいか否かを判定する（ステップＳ１Ｄ）。
そして、ｍａｘ（ｄｉｂ／ｄｔ）が変化率設定値（ｄｉ０／ｄｔ）より小さい場合（ステップＳ１Ｄ ＮＯ）には、内部インピーダンスを同定せずにステップＳ３にジャンプし、それ以前のサイクルで同定した内部インピーダンスを用いて開放電圧ｖｏｃを計算する。
ｍａｘ（ｄｉｂ／ｄｔ）が変化率設定値（ｄｉ０／ｄｔ）より大きい場合（ステップＳ１Ｄ ＹＥＳ）には、図６の場合と同様の方法によって抵抗値Ｒ１，Ｒ２及び容量値Ｃ１を同定する（ステップＳ２）。以下のステップＳ３，Ｓ４は、図６と同様である。
なお、図７において、ステップＳ１Ａ，Ｓ１ＢはステップＳ１Ｃ，Ｓ１Ｄの後に設けても良い。つまり、電流変化率によるデータ抽出処理を電流変化量によるデータ抽出処理よりも先に行っても良い。
【００４０】
上記のように、図７では、電流の変化量及び変化率が設定値を超えない場合に内部インピーダンスの同定を実施せず、それ以前に同定した内部インピーダンスを用いることにより、精度が低いと思われるデータに基づいて開放電圧ｖｏｃひいてはＳＯＣを計算することを防止している。すなわち、精度低下の原因となるような電流データ、電圧データを事前に排除することにより、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる。
【００４１】
次いで、本発明の第２実施形態及び比較例によるＳＯＣの推定結果を評価する。図８は、この評価に用いた測定システムの主要部を示す構成図であり、電気自動車の駆動用電動機５４の電源である電池５０の電圧及び電流を、電池５０が満充電から放電終始電圧（使用を停止するべき最低電圧）になるまでノートパソコン５６からなるデータレコーダにより測定した。図８において、５１は電圧センサ、５２は電流センサ、５３はコントローラ、５５はＰＣカードである。
【００４２】
各センサ５１，５２による電圧、電流の測定データに基づき、前述した図６、図７のそれぞれの方法を用いて電池５０の開放電圧ｖｏｃ（数式１）を計算し、ＳＯＣ（数式２）を推定した。なお、数式２により求めたＳＯＣの推定値に対し、その時点の実際の残存容量である真値を、それ以降の放電電流測定値から求め、推定値と真値との誤差を測定した。
図６の比較例による推定方法を用いた場合の誤差を図９に示し、図７の第２実施形態による推定方法を用いた場合の誤差を図１０に示す。
図９及び図１０の比較から明らかなように、精度低下の原因となるようなデータを事前に排除した第２実施形態（図１０）の方が比較例（図９）より誤差が少なく、ＳＯＣを高精度に推定できていることがわかる。
【００４３】
更に、図９及び図１０のそれぞれについて、誤差の分散Ｓ２を下記の数式３により求めた。この数式３において、ＳＯＣｅｓｔｉｍａｔｅは推定値を、ＳＯＣｒｅａｌは真値を示す。
結果として、図９の比較例では分散Ｓ２が４．１１であるのに対し、図１０の第２実施形態では０．７５９と１／５以下に減少しており、明らかに誤差が小さくなっている。
【００４４】
【数３】
【００４５】
以上述べたように、本発明の第１または第２実施形態によれば、比較的簡単な演算により、蓄電デバイスとしての電池１０のＳＯＣ等を高精度に推定することが可能である。
【符号の説明】
【００４６】
１０：電池
１１：内部インピーダンス
１２：電圧源
１６：負荷
２０：電圧／電流計測手段
２１：電流検出手段
２２：電圧検出手段
２３：計測データ
４０，４０Ａ：データ抽出手段
４１：電流変化率演算手段
４１Ａ：電流変化率及び電流変化量演算手段
４２，４２Ａ：必要データ判別手段
４３：等価モデル定数同定手段
４４：状態推定演算手段
５０：電池
５１：電圧センサ
５２：電流センサ
５３：コントローラ
５４：電動機
５５：ＰＣカード
５６：ノートパソコン
【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄電デバイスを電源とする装置の運転中に前記蓄電デバイスの状態を推定する状態推定方法において、
前記蓄電デバイスの電流及び端子電圧を計測する工程と、
前記電流の変化率が所定の変化率設定値を超える範囲の電流データと当該電流データに対応する電圧データとを抽出する工程と、
抽出した電流データ及び電圧データを用いて前記蓄電デバイスの等価モデルの回路定数を同定する工程と、
同定した前記回路定数を少なくとも用いて前記蓄電デバイスの状態を推定する工程と、
を有することを特徴とする蓄電デバイスの状態推定方法。
【請求項２】
蓄電デバイスを電源とする装置の運転中に前記蓄電デバイスの状態を推定する状態推定方法において、
前記蓄電デバイスの電流及び端子電圧を計測する工程と、
前記電流の変化率が所定の変化率設定値を超え、かつ、前記電流の変化量が所定の変化量設定値を超える範囲の電流データと当該電流データに対応する電圧データとを抽出する工程と、
抽出した電流データ及び電圧データを用いて前記蓄電デバイスの等価モデルの回路定数を同定する工程と、
同定した前記回路定数を少なくとも用いて前記蓄電デバイスの状態を推定する工程と、
を有することを特徴とする蓄電デバイスの状態推定方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載した蓄電デバイスの状態推定方法において、
同定した前記回路定数と、抽出した電流データ及び電圧データを用いて前記蓄電デバイスの開放電圧を推定し、この開放電圧に基づいて前記蓄電デバイスのエネルギー残量を推定することを特徴とする蓄電デバイスの状態推定方法。
【請求項４】
蓄電デバイスを電源とする装置の運転中に前記蓄電デバイスの状態を推定する状態推定装置において、
前記蓄電デバイスの電流及び端子電圧を計測する電圧／電流計測手段と、
前記電流の変化率が所定の変化率設定値を超える範囲の電流データと当該電流データに対応する電圧データとを抽出するデータ抽出手段と、
前記データ抽出手段により抽出した電流データ及び電圧データを用いて前記蓄電デバイスの等価モデルの回路定数を同定する等価モデル定数同定手段と、
前記等価モデル定数同定手段により同定した前記回路定数を少なくとも用いて前記蓄電デバイスの状態を推定する状態推定演算手段と、
を備えたことを特徴とする状態推定装置。
【請求項５】
蓄電デバイスを電源とする装置の運転中に前記蓄電デバイスの状態を推定する状態推定装置において、
前記蓄電デバイスの電流及び端子電圧を計測する電圧／電流計測手段と、
前記電流の変化率が所定の変化率設定値を超え、かつ、前記電流の変化量が所定の変化量設定値を超える範囲の電流データと当該電流データに対応する電圧データとを抽出するデータ抽出手段と、
前記データ抽出手段により抽出した電流データ及び電圧データを用いて前記蓄電デバイスの等価モデルの回路定数を同定する等価モデル定数同定手段と、
前記等価モデル定数同定手段により同定した前記回路定数を少なくとも用いて前記蓄電デバイスの状態を推定する状態推定演算手段と、
を備えたことを特徴とする状態推定装置。
【請求項６】
請求項４または５に記載した蓄電デバイスの状態推定装置において、
前記状態推定演算手段は、前記等価モデル定数同定手段により同定した前記回路定数と、前記データ抽出手段により抽出した電流データ及び電圧データとを用いて前記蓄電デバイスの開放電圧を推定し、この開放電圧に基づいて前記蓄電デバイスのエネルギー残量を推定することを特徴とする状態推定装置。
【請求項１】
蓄電デバイスを電源とする装置の運転中に前記蓄電デバイスの状態を推定する状態推定方法において、
前記蓄電デバイスの電流及び端子電圧を計測する工程と、
前記電流の変化率が所定の変化率設定値を超える範囲の電流データと当該電流データに対応する電圧データとを抽出する工程と、
抽出した電流データ及び電圧データを用いて前記蓄電デバイスの等価モデルの回路定数を同定する工程と、
同定した前記回路定数を少なくとも用いて前記蓄電デバイスの状態を推定する工程と、
を有することを特徴とする蓄電デバイスの状態推定方法。
【請求項２】
蓄電デバイスを電源とする装置の運転中に前記蓄電デバイスの状態を推定する状態推定方法において、
前記蓄電デバイスの電流及び端子電圧を計測する工程と、
前記電流の変化率が所定の変化率設定値を超え、かつ、前記電流の変化量が所定の変化量設定値を超える範囲の電流データと当該電流データに対応する電圧データとを抽出する工程と、
抽出した電流データ及び電圧データを用いて前記蓄電デバイスの等価モデルの回路定数を同定する工程と、
同定した前記回路定数を少なくとも用いて前記蓄電デバイスの状態を推定する工程と、
を有することを特徴とする蓄電デバイスの状態推定方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載した蓄電デバイスの状態推定方法において、
同定した前記回路定数と、抽出した電流データ及び電圧データを用いて前記蓄電デバイスの開放電圧を推定し、この開放電圧に基づいて前記蓄電デバイスのエネルギー残量を推定することを特徴とする蓄電デバイスの状態推定方法。
【請求項４】
蓄電デバイスを電源とする装置の運転中に前記蓄電デバイスの状態を推定する状態推定装置において、
前記蓄電デバイスの電流及び端子電圧を計測する電圧／電流計測手段と、
前記電流の変化率が所定の変化率設定値を超える範囲の電流データと当該電流データに対応する電圧データとを抽出するデータ抽出手段と、
前記データ抽出手段により抽出した電流データ及び電圧データを用いて前記蓄電デバイスの等価モデルの回路定数を同定する等価モデル定数同定手段と、
前記等価モデル定数同定手段により同定した前記回路定数を少なくとも用いて前記蓄電デバイスの状態を推定する状態推定演算手段と、
を備えたことを特徴とする状態推定装置。
【請求項５】
蓄電デバイスを電源とする装置の運転中に前記蓄電デバイスの状態を推定する状態推定装置において、
前記蓄電デバイスの電流及び端子電圧を計測する電圧／電流計測手段と、
前記電流の変化率が所定の変化率設定値を超え、かつ、前記電流の変化量が所定の変化量設定値を超える範囲の電流データと当該電流データに対応する電圧データとを抽出するデータ抽出手段と、
前記データ抽出手段により抽出した電流データ及び電圧データを用いて前記蓄電デバイスの等価モデルの回路定数を同定する等価モデル定数同定手段と、
前記等価モデル定数同定手段により同定した前記回路定数を少なくとも用いて前記蓄電デバイスの状態を推定する状態推定演算手段と、
を備えたことを特徴とする状態推定装置。
【請求項６】
請求項４または５に記載した蓄電デバイスの状態推定装置において、
前記状態推定演算手段は、前記等価モデル定数同定手段により同定した前記回路定数と、前記データ抽出手段により抽出した電流データ及び電圧データとを用いて前記蓄電デバイスの開放電圧を推定し、この開放電圧に基づいて前記蓄電デバイスのエネルギー残量を推定することを特徴とする状態推定装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１１−６４４７１（Ｐ２０１１−６４４７１Ａ）
【公開日】平成２３年３月３１日（２０１１．３．３１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２１２８８６（Ｐ２００９−２１２８８６）
【出願日】平成２１年９月１５日（２００９．９．１５）
【出願人】（０００００５２３４）富士電機ホールディングス株式会社 (3,146)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年３月３１日（２０１１．３．３１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年９月１５日（２００９．９．１５）
【出願人】（０００００５２３４）富士電機ホールディングス株式会社 (3,146)
【Ｆターム（参考）】
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