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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022190868
(43)【公開日】2022-12-27
(54)【発明の名称】バッテリ制御装置
(51)【国際特許分類】
G01R 31/387 20190101AFI20221220BHJP
G01R 31/3828 20190101ALI20221220BHJP
G01R 31/3842 20190101ALI20221220BHJP
G01R 31/367 20190101ALI20221220BHJP
H01M 10/48 20060101ALI20221220BHJP
H02J 7/00 20060101ALI20221220BHJP
【ＦＩ】
G01R31/387
G01R31/3828
G01R31/3842
G01R31/367
H01M10/48 P
H02J7/00 X
【審査請求】未請求
【請求項の数】2
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021099356
(22)【出願日】2021-06-15
(71)【出願人】
【識別番号】000003207
【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000110
【氏名又は名称】弁理士法人 快友国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】藤本 健大
(72)【発明者】
【氏名】吉田 寛史
(72)【発明者】
【氏名】須貝 信一
【テーマコード（参考）】
2G216
5G503
5H030
【Ｆターム（参考）】
2G216AB01
2G216BA02
2G216BA03
2G216BA65
5G503AA01
5G503AA07
5G503BA01
5G503BB02
5G503DA04
5G503DA08
5G503EA05
5G503FA06
5G503GD03
5G503GD06
5H030AA10
5H030AS08
5H030FF22
5H030FF41
5H030FF42
5H030FF43
5H030FF44
5H030FF52
(57)【要約】
【課題】本明細書は、バッテリの満充電容量を高い精度で推定する技術を提供する。
【解決手段】バッテリ制御装置は、バッテリの満充電容量を学習する。バッテリ制御装置は、充放電電流の積算値に基づいて、充電が終了した各タイミングで満充電容量の推定値を算出する算出部を備える。バッテリ制御装置は、満充電容量の今回の推定値を算出することに応じて、満充電容量の今回の学習値を算出する学習部を備える。今回の学習値は、「今回の学習値＝前回の推定値×（１－反映係数）＋今回の推定値×反映係数」の数式に基づいて算出される加重移動平均値である。反映係数は、前回の学習値に対する今回の推定値の比率である変化比率が１より大きくなることに応じて大きくなる係数である。
【選択図】図２
【解決手段】バッテリ制御装置は、バッテリの満充電容量を学習する。バッテリ制御装置は、充放電電流の積算値に基づいて、充電が終了した各タイミングで満充電容量の推定値を算出する算出部を備える。バッテリ制御装置は、満充電容量の今回の推定値を算出することに応じて、満充電容量の今回の学習値を算出する学習部を備える。今回の学習値は、「今回の学習値＝前回の推定値×（１－反映係数）＋今回の推定値×反映係数」の数式に基づいて算出される加重移動平均値である。反映係数は、前回の学習値に対する今回の推定値の比率である変化比率が１より大きくなることに応じて大きくなる係数である。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
バッテリの満充電容量を学習するバッテリ制御装置であって、
充放電電流の積算値に基づいて、充電が終了した各タイミングで満充電容量の推定値を算出する算出部と、
満充電容量の今回の推定値を算出することに応じて、満充電容量の今回の学習値を算出する学習部であって、前記今回の学習値は、「今回の学習値＝前回の推定値×（１－反映係数）＋今回の推定値×反映係数」の数式に基づいて算出される加重移動平均値である、前記学習部と、
を備え、
前記反映係数は、前回の学習値に対する今回の推定値の比率である変化比率が１より大きくなることに応じて大きくなる係数である、バッテリ制御装置。
充放電電流の積算値に基づいて、充電が終了した各タイミングで満充電容量の推定値を算出する算出部と、
満充電容量の今回の推定値を算出することに応じて、満充電容量の今回の学習値を算出する学習部であって、前記今回の学習値は、「今回の学習値＝前回の推定値×（１－反映係数）＋今回の推定値×反映係数」の数式に基づいて算出される加重移動平均値である、前記学習部と、
を備え、
前記反映係数は、前回の学習値に対する今回の推定値の比率である変化比率が１より大きくなることに応じて大きくなる係数である、バッテリ制御装置。
【請求項2】
前記変化比率の１からの増分量が予め定められたしきい値以上になることに応じて、前記反映係数が非連続的に大きくなっている、請求項１に記載のバッテリ制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本明細書が開示する技術は、再充電が可能なバッテリの制御装置に関する。特に、満充電容量を正確に推定することのできるバッテリ制御装置に関する。
【背景技術】
【0002】
バッテリは、経時劣化により満充電容量が変化する。満充電容量とは、充電率１００％に対応するバッテリの電気容量を意味する。満充電容量が変化すると、バッテリの充電率（残容量と満充電容量の比）と、バッテリの実際の残容量が整合しなくなる。従ってバッテリ制御装置は、定期的に満充電容量を再推定して学習値を更新することが望ましい。
【0003】
特許文献１の技術では、満充電容量の前回の学習値に、満充電容量の今回の測定値に対して重み係数を乗じた値を加算することで、満充電容量の学習値を更新している。重み係数を用いた加重移動平均をとることで、センサのエラーなどが原因による、満充電容量の学習値の急激な変化を防止することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１１－１０６９５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
満充電容量の実容量よりも満充電容量の学習値を高い側に学習してしまうと、過充電や過放電の懸念がある。そのため電池保護の観点から、満充電容量の学習値を実容量よりも低い側に学習（補正）する場合がある。学習値が実容量よりも低い側に更新され続けると、学習値が実容量に対して大きく低下した値に設定されてしまう場合がある。満充電容量の学習値が実容量から乖離してしまい、バッテリの容量を有効に活用することができなくなるおそれがある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本明細書が開示するバッテリ制御装置は、バッテリの満充電容量を学習する装置である。バッテリ制御装置は、充放電電流の積算値に基づいて、充電が終了した各タイミングで満充電容量の推定値を算出する算出部を備える。バッテリ制御装置は、満充電容量の今回の推定値を算出することに応じて、満充電容量の今回の学習値を算出する学習部を備える。今回の学習値は、「今回の学習値＝前回の推定値×（１－反映係数）＋今回の推定値×反映係数」の数式に基づいて算出される加重移動平均値である。反映係数は、前回の学習値に対する今回の推定値の比率である変化比率が１より大きくなることに応じて大きくなる係数である。
【0007】
変化比率が１より大きくなるほど（すなわち、前回の学習値よりも今回の推定値の方が大きくなるほど）、前回の学習値が実容量に対して低い側へ乖離していると判断することができる。この場合に、反映係数を大きくすることによって、今回の学習値を算出する際の今回の推定値の重みを大きくすることができる。今回の推定値は前回の学習値よりも大きいため、今回の推定値の影響を大きくすることにより、今回の学習値を前回の学習値よりも高くなるように学習（補正）することができる。学習値を実容量に近づけることが可能となる。
【0008】
変化比率の１からの増分量が予め定められたしきい値以上になることに応じて、反映係数が非連続的に大きくなっていてもよい。
【0009】
本明細書が開示する技術の詳細とさらなる改良は以下の「発明を実施するための形態」にて説明する。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】車両１の電力系のブロック図である。
【図2】満充電容量の学習値の算出フローチャートである。
【図3】反映係数マップの例である。
【図4】第１の具体例を説明する図である。
【図5】第２の具体例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
（車両１の構成）
図１に、車両１の電力系のブロック図を示す。車両１には、バッテリ制御装置（制御装置１０）が搭載されている。車両１は、例えば、プラグインハイブリッド自動車（ＰＨＶ）や電気自動車（ＥＶ）である。車両１は、モータ２５、メインバッテリ２１、インバータ２６を備えている。
メインバッテリ２１には、充放電可能に構成されたリチウムイオン電池などの二次電池が用いられる。インバータ２６が、メインバッテリ２１の出力電力（直流電力）をモータ２５の駆動電力（三相交流電力）に変換する。モータ２５は、車両の慣性エネルギを使って回生電力を発電する場合がある。回生電力は、インバータ２６にて直流電力に変換されてメインバッテリ２１に充電される。
図１に、車両１の電力系のブロック図を示す。車両１には、バッテリ制御装置（制御装置１０）が搭載されている。車両１は、例えば、プラグインハイブリッド自動車（ＰＨＶ）や電気自動車（ＥＶ）である。車両１は、モータ２５、メインバッテリ２１、インバータ２６を備えている。
メインバッテリ２１には、充放電可能に構成されたリチウムイオン電池などの二次電池が用いられる。インバータ２６が、メインバッテリ２１の出力電力（直流電力）をモータ２５の駆動電力（三相交流電力）に変換する。モータ２５は、車両の慣性エネルギを使って回生電力を発電する場合がある。回生電力は、インバータ２６にて直流電力に変換されてメインバッテリ２１に充電される。
【0012】
また、メインバッテリ２１は、家庭用コンセントなどの外部電源５０によって充電される場合がある。メインバッテリ２１には、高電圧リレー２７を介して電力注入口２８が接続されている。電力注入口２８には、外部電源５０が接続され得る。図１では、外部電源５０は仮想線で描いてある。
【0013】
メインバッテリ２１には降圧コンバータ４１も接続されている。降圧コンバータ４１は、メインバッテリ２１の出力電力の電圧を補器バッテリ４２の電圧へ下げる。降圧コンバータ４１で降圧された電力は、補器バッテリ４２に供給されるとともに、複数の補器４３、４４に供給される。補器４３、４４とは、補器バッテリ４２の電力で駆動されるデバイスの総称である。
【0014】
車両１は、メインバッテリ２１のＯＣＶ（Open Circuit Voltage）を計測する電圧センサ２２、メインバッテリ２１に出入りする積算電流を計測する電流センサ２３、メインバッテリ２１の温度を計測する温度センサ２４、を備えている。センサ２２～２４の計測値は、制御装置１０に送られる。
【0015】
制御装置１０は、コンピュータ１１、記憶装置１２、イグニションオフ時間カウンタ１３、を備えている。制御装置１０は、車両１の走行駆動系（すなわち、インバータ２６）を制御するとともに、センサ２２～２４の計測値に基づいてメインバッテリ２１を制御する装置である。記憶装置１２は、例えばＥＥＰＲＯＭを備えている。記憶装置１２は、各種のプログラム（例：満充電容量の推定値や学習値の算出プログラム）や、各種のデータ（例：満充電容量の推定値および学習値の履歴データ、イグニションオフ時間、反映係数マップ）を記憶する。イグニションオフ時間カウンタ１３は、イグニションスイッチがオフ状態とされている期間（イグニションオフ時間）を計測する装置である。
【0016】
記憶装置１２に格納された算出プログラムをコンピュータ１１が実行するとき、制御装置１０は、満充電容量の推定値を算出する算出部、および、満充電容量の学習値を算出する学習部として機能する。満充電容量の推定値および学習値は、ユーザの日々の使用（充電）タイミングで取得することができる。取得された推定値および学習値の履歴は、記憶装置１２に記憶される。
【0017】
【0018】
ステップＳ１０において制御装置１０は、メインバッテリ２１の充電が終了したか否かを判断する。ＳＯＣが上限値に到達するか、電力注入口２８が外部電源５０から取り外された場合に、終了判断してもよい。
【0019】
ステップＳ２０において制御装置１０は、充電が終了したタイミングで、満充電容量の今回の推定値ＥＶｎを算出する。満充電容量の推定値は、センサ２２～２４の計測値、および、イグニションオフ時間を用いて算出することができる。推定値の算出方法には、周知の各種の方法を用いることができる。本実施例では、デルタＳＯＣ（State Of Charge）法を用いて算出している。なお、ＳＯＣの単位は［％］である。デルタＳＯＣ法では、開始ＳＯＣ、終了ＳＯＣ、ステップＳ４で積算した電流（充電された電流量）を用いて、満充電容量を算出することができる。デルタＳＯＣ法は周知であるため、詳細な説明を省略する。
【0020】
ステップＳ３０において制御装置１０は、前回の学習値ＬＶｎ－１に対する今回の推定値ＥＶｎの比率である変化比率ＣＲを算出する。学習値ＬＶは、後述するように、推定値ＥＶの加重移動平均値である。ステップＳ４０において制御装置１０は、算出した変化比率ＣＲが１よりも大きいか否かを判断する。否定判断される場合にはステップＳ６０へ進み、肯定判断される場合にはステップＳ４５へ進む。
【0021】
ステップＳ４５において制御装置１０は、変化比率ＣＲの１からの増分量が、予め定められたしきい値ＴＶ以上であるか否かを判断する。本実施例では、しきい値ＴＶは０．１とした。よってステップＳ４５では、変化比率ＣＲが１．１以上であるか否かが判断される。換言すると、今回の推定値ＥＶｎが前回の学習値ＬＶｎ－１の１．１倍（１１０％）以上であるか否かが判断される。
【0022】
しきい値ＴＶの設定方法は様々であって良い。しきい値ＴＶは、推定値ＥＶを算出する場合の誤差見積量以上としてもよい。推定値ＥＶの誤差見積量は、電圧センサ２２の誤差、電流センサ２３の誤差、充電電流値の誤差、分極影響、劣化ＳＯＣ－ＯＣＶカーブ影響、などの各種の誤差を積算した量である。今回の推定値ＥＶｎの前回の学習値ＬＶｎ－１に対する増分量が、しきい値ＴＶ以上である場合には、誤差見積量を超過するため、今回の推定値ＥＶｎの測定誤差に問題があるのではなく、前回の学習値ＬＶｎ－１の算出時の誤差に問題があることを特定することができる。すなわち、前回の学習値ＬＶｎ－１が必要以上に低く学習されてしまった場合であり、今回の学習値ＬＶｎを高く学習（補正）する必要がある場合であると判断することができる。
【0023】
またしきい値ＴＶは、制限値ＩｗｉｎやＤｗｉｎを考慮して定めることができる。制限値Ｉｗｉｎは、メインバッテリ２１の充電時において、メインバッテリ２１に含まれるセルの負極表面にリチウム金属が析出しないように設定される充電電力の制限値である。制限値Ｄｗｉｎは、各セルのハイレート劣化を抑制するために設定される充電電力の制限値である。制限値ＩｗｉｎおよびＤｗｉｎは、学習値ＬＶに基づいて調整される。この制限値ＩｗｉｎおよびＤｗｉｎの調整では、満充電容量の実容量と学習値ＬＶとの間の誤差に対して、許容マージンが設定されている。しきい値ＴＶは、この許容マージン以下に設定すればよい。これにより、今回の推定値ＥＶｎの前回の学習値ＬＶｎ－１に対する増分量が、しきい値ＴＶ以上である場合には、実容量と学習値ＬＶとの間の誤差が許容マージンを超過してしまう可能性があると特定することができる。この場合にも、今回の前回の学習値ＬＶｎを高く学習（補正）する必要があると判断することができる。
【0024】
ステップＳ４５において否定判断される場合には、ステップＳ５０をスキップしてステップＳ６０へ進む。一方ステップＳ４５において肯定判断される場合には、ステップＳ５０へ進む。ステップＳ５０において制御装置１０は、充電終了時の終了ＳＯＣが予め定められた所定値以下であるか否かを判断する。終了ＳＯＣが所定値以下の場合には、充電された電流量が少ないため、満充電容量の今回の推定値ＥＶｎの誤差が大きい場合であると判断できる。所定値は適宜定めることができる。本実施例では、所定値を７８％とした。ステップＳ５０において肯定判断される場合には、フローを終了する。これにより、信頼性の低い今回の推定値ＥＶｎを用いて、学習値ＬＶが高く補正されてしまうことを防止できる。
【0025】
一方、ステップＳ５０において否定判断される場合には、ステップＳ６０へ進む。ステップＳ６０において制御装置１０は、ステップＳ３０で求めた変化比率ＣＲに対応する反映係数ＲＣを取得する。反映係数ＲＣの求め方は様々であってよい。本実施例では、記憶装置１２に記憶されている反映係数マップを用いて求めている。
【0026】
図３に、反映係数マップの例を示す。横軸は変化比率ＣＲであり、縦軸は反映係数ＲＣである。変化比率ＣＲの１からの増分量がしきい値ＴＶ（０．１）以上の領域を、第１領域Ｒ１とする。すなわち第１領域Ｒ１は、変化比率ＣＲが１．１以上の領域である。また、第１領域よりも変化比率ＣＲが小さい領域を、第２領域Ｒ２とする。すなわち第２領域Ｒ２は、変化比率ＣＲが１．１より小さい領域である。第２領域Ｒ２から第１領域Ｒ１に遷移することに応じて、反映係数ＲＣが非連続的に大きくなっていることが分かる。すなわち、変化比率ＣＲが第１領域Ｒ１内である場合に、反映係数ＲＣを上昇させる（すなわち学習値ＬＶを高く補正する）ことが分かる。これにより、前回の学習値ＬＶｎ－１の算出時に誤差が発生したと判断される場合にのみ、今回の学習値ＬＶｎを高く補正することが可能となる。
【0027】
ステップＳ４５において変化比率ＣＲが１．１より小さいと判断された場合には、第２領域Ｒ２内の反映係数ＲＣ（０．０５～０．１）が読み出される。一方、ステップＳ４５において変化比率ＣＲが１．１以上であると判断された場合には、第１領域Ｒ１内の反映係数ＲＣ（０．５）が読み出される。変化比率ＣＲが１．１以上である場合の反映係数ＲＣは、変化比率ＣＲが１．１より小さい場合の反映係数ＲＣに比して大きい。
【0028】
ステップＳ７０において制御装置１０は、ステップＳ６０で読み出した反映係数ＲＣを用いて、満充電容量の今回の学習値ＬＶｎを算出する。具体的には、下式（１）を用いて、加重移動平均値を算出する。
今回の学習値ＬＶｎ＝前回の推定値ＥＶｎ－１×（１－反映係数ＲＣ）＋今回の推定値ＥＶｎ×反映係数ＲＣ ・・・式（１）
今回の学習値ＬＶｎ＝前回の推定値ＥＶｎ－１×（１－反映係数ＲＣ）＋今回の推定値ＥＶｎ×反映係数ＲＣ ・・・式（１）
【0029】
ステップＳ８０において制御装置１０は、今回の推定値ＥＶｎおよび今回の学習値ＬＶｎを記憶装置１２に記憶させる。そしてフローを終了する
【0030】
（第１の具体例）
図４を用いて、第１の具体例を説明する。第１の具体例は、変化比率ＣＲが１．０５である場合（前回の学習値ＬＶｎ－１に対して今回の推定値ＥＶｎが１．０５倍である場合）である。すなわち第１の具体例では、変化比率ＣＲは、１より大きいが１．１よりも小さい。図４の縦軸は満充電容量（％）であり、横軸は算出履歴である。本具体例では、ｎ－１番目（前回）の学習値ＬＶｎ－１に基づいて、ｎ番目（今回）の学習値ＬＶｎを算出する場合について、説明する。また上限値ＬＶｎ－１＿Ｕは、前回の学習値ＬＶｎ－１を１．１倍した値である。すなわち、前回の学習値ＬＶｎ－１から上限値ＬＶｎ－１＿Ｕまでの増分ＩＡは、しきい値ＴＶに相当している。そして今回の推定値ＥＶｎが上限値ＬＶｎ－１＿Ｕ以上である場合には、学習値ＬＶが高く補正される。なお、第１の具体例では変化比率ＣＲが１．０５であるため、今回の推定値ＥＶｎは上限値ＬＶｎ－１＿Ｕよりも小さい。
図４を用いて、第１の具体例を説明する。第１の具体例は、変化比率ＣＲが１．０５である場合（前回の学習値ＬＶｎ－１に対して今回の推定値ＥＶｎが１．０５倍である場合）である。すなわち第１の具体例では、変化比率ＣＲは、１より大きいが１．１よりも小さい。図４の縦軸は満充電容量（％）であり、横軸は算出履歴である。本具体例では、ｎ－１番目（前回）の学習値ＬＶｎ－１に基づいて、ｎ番目（今回）の学習値ＬＶｎを算出する場合について、説明する。また上限値ＬＶｎ－１＿Ｕは、前回の学習値ＬＶｎ－１を１．１倍した値である。すなわち、前回の学習値ＬＶｎ－１から上限値ＬＶｎ－１＿Ｕまでの増分ＩＡは、しきい値ＴＶに相当している。そして今回の推定値ＥＶｎが上限値ＬＶｎ－１＿Ｕ以上である場合には、学習値ＬＶが高く補正される。なお、第１の具体例では変化比率ＣＲが１．０５であるため、今回の推定値ＥＶｎは上限値ＬＶｎ－１＿Ｕよりも小さい。
【0031】
第１の具体例では、ステップＳ４５において変化比率ＣＲが１．１より小さいと判断される（Ｓ４５：ＮＯ）。そしてステップＳ６０において、反映係数ＲＣが「０．０５」であると判断される（図３、領域Ａ１参照）。そしてステップＳ７０に進み、下式（２）によって今回の学習値ＬＶｎが算出される。
今回の学習値ＬＶｎ＝前回の推定値ＥＶｎ－１×０．９５＋今回の推定値ＥＶｎ×０．０５ ・・・式（２）
今回の学習値ＬＶｎ＝前回の推定値ＥＶｎ－１×０．９５＋今回の推定値ＥＶｎ×０．０５ ・・・式（２）
【0032】
上式（２）から分かるように、今回の推定値ＥＶｎに比して前回の推定値ＥＶｎ－１の影響が十分に大きい。よって今回の学習値ＬＶｎは、前回の推定値ＥＶｎ－１に近づくため、前回の学習値ＬＶｎ－１よりも低く補正される。（矢印Ｙ１参照）。
【0033】
（第２の具体例）
図５を用いて、第２の算出例を説明する。第２の具体例は、変化比率ＣＲが１．１５である場合（前回の学習値ＬＶｎ－１に対して今回の推定値ＥＶｎが１．１５倍である場合）である。すなわち第２の具体例では、今回の推定値ＥＶｎは、上限値ＬＶｎ－１＿Ｕよりも大きい。また第２の具体例では、終了ＳＯＣが所定値より大きい場合を説明する。
図５を用いて、第２の算出例を説明する。第２の具体例は、変化比率ＣＲが１．１５である場合（前回の学習値ＬＶｎ－１に対して今回の推定値ＥＶｎが１．１５倍である場合）である。すなわち第２の具体例では、今回の推定値ＥＶｎは、上限値ＬＶｎ－１＿Ｕよりも大きい。また第２の具体例では、終了ＳＯＣが所定値より大きい場合を説明する。
【0034】
第２の具体例では、ステップＳ４５において変化比率ＣＲが１．１以上であると判断される（Ｓ４５：ＹＥＳ）。ステップＳ５０において、終了ＳＯＣが所定値より大きいと判断される（Ｓ５０：ＹＥＳ）。ステップＳ６０において、反映係数ＲＣが「０．５０」であると判断される（図３、領域Ａ２参照）。そしてステップＳ７０に進み、下式（３）によって今回の学習値ＬＶｎが算出される。
今回の学習値ＬＶｎ＝前回の推定値ＥＶｎ－１×０．５０＋今回の推定値ＥＶｎ×０．５０ ・・・式（３）
今回の学習値ＬＶｎ＝前回の推定値ＥＶｎ－１×０．５０＋今回の推定値ＥＶｎ×０．５０ ・・・式（３）
【0035】
上式（３）から分かるように、今回の推定値ＥＶｎの影響を前回の推定値ＥＶｎ－１と同等にすることができる。よって今回の学習値ＬＶｎは、今回の推定値ＥＶｎに近づくため、前回の学習値ＬＶｎ－１よりも高く補正することができる。（矢印Ｙ２参照）。
【0036】
（効果）
満充電容量の実容量よりも満充電容量の学習値ＬＶを高い側に学習してしまうと、過充電や過放電の懸念がある。そのため電池保護の観点から、学習値ＬＶの大半が、実容量よりも低い側ばらつくように学習（補正）する場合がある。すると、学習値ＬＶが実容量よりも低い側に学習され続けることで誤差が蓄積し、学習値ＬＶが実容量に対して大きく低下した値になってしまう場合がある。そこで本明細書の技術では、変化比率ＣＲ（前回の学習値ＬＶｎ－１に対する今回の推定値ＥＶｎの比率）が１より大きくなるほど（すなわち、前回の学習値ＬＶｎ－１よりも今回の推定値ＥＶｎの方が大きくなるほど）、前回の学習値ＬＶｎ－１が実容量に対して低い側へ乖離していると判断する。そして、変化比率ＣＲの１からの増分量がしきい値ＴＶ以上になった場合に、前回の学習値ＬＶｎ－１が誤差により低く学習されてしまっていると判断し、反映係数ＲＣを通常よりも大きくすることができる。これにより、今回の学習値ＬＶｎを算出する際の今回の推定値ＥＶｎの重みを大きくすることができるため、今回の学習値ＬＶｎを今回の推定値ＥＶｎに近づくように高くすることができる。その結果、今回の学習値ＬＶｎが前回の学習値ＬＶｎ－１よりも高くなるように学習（補正）することが可能となる。今回の学習値ＬＶｎを実容量に近づけることが可能となる。
満充電容量の実容量よりも満充電容量の学習値ＬＶを高い側に学習してしまうと、過充電や過放電の懸念がある。そのため電池保護の観点から、学習値ＬＶの大半が、実容量よりも低い側ばらつくように学習（補正）する場合がある。すると、学習値ＬＶが実容量よりも低い側に学習され続けることで誤差が蓄積し、学習値ＬＶが実容量に対して大きく低下した値になってしまう場合がある。そこで本明細書の技術では、変化比率ＣＲ（前回の学習値ＬＶｎ－１に対する今回の推定値ＥＶｎの比率）が１より大きくなるほど（すなわち、前回の学習値ＬＶｎ－１よりも今回の推定値ＥＶｎの方が大きくなるほど）、前回の学習値ＬＶｎ－１が実容量に対して低い側へ乖離していると判断する。そして、変化比率ＣＲの１からの増分量がしきい値ＴＶ以上になった場合に、前回の学習値ＬＶｎ－１が誤差により低く学習されてしまっていると判断し、反映係数ＲＣを通常よりも大きくすることができる。これにより、今回の学習値ＬＶｎを算出する際の今回の推定値ＥＶｎの重みを大きくすることができるため、今回の学習値ＬＶｎを今回の推定値ＥＶｎに近づくように高くすることができる。その結果、今回の学習値ＬＶｎが前回の学習値ＬＶｎ－１よりも高くなるように学習（補正）することが可能となる。今回の学習値ＬＶｎを実容量に近づけることが可能となる。
【0037】
学習値ＬＶが予め定められた保証値よりも低い場合に、メインバッテリ２１の保証（例：交換、返品、修理）を行う場合がある。しかし、学習値ＬＶが実容量に対して大きく低下している場合には、保証の可否について正確に判断することが困難である。そこで本明細書の技術を用いることで、学習値ＬＶが実容量に近づくように高くなるように学習（補正）することで、学習値ＬＶと実容量との乖離を縮小することができる。本明細書の技術により信頼性が高められた学習値ＬＶを保証値と比較することにより、保証の可否についてより正確な判断を行うことが可能となる。
【0038】
以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示に過ぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時請求項記載の組合せに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成し得るものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。
【0039】
（変形例）
図３では、変化比率ＣＲが１より大きくなる場合の反映係数ＲＣの変化が、非連続的である場合を説明したが、この形態に限られない。変化比率ＣＲが１より大きくなることに応じて、反映係数ＲＣが連続的に大きくなってもよい。反映係数ＲＣは、変化比率ＣＲの増加に対して直線的に大きくなってもよいし、曲線的に大きくなってもよい。
図３では、変化比率ＣＲが１より大きくなる場合の反映係数ＲＣの変化が、非連続的である場合を説明したが、この形態に限られない。変化比率ＣＲが１より大きくなることに応じて、反映係数ＲＣが連続的に大きくなってもよい。反映係数ＲＣは、変化比率ＣＲの増加に対して直線的に大きくなってもよいし、曲線的に大きくなってもよい。
【0040】
図３では、第１領域Ｒ１における反映係数ＲＣの値が０．５０である場合を説明したが、この形態に限られない。第１領域Ｒ１における反映係数ＲＣの値は、適宜定めることが可能である。
【符号の説明】
【0041】
１：車両 １０：制御装置 １１：コンピュータ １２：記憶装置 １３：イグニションオフ時間カウンタ ２１：メインバッテリ ２２：電圧センサ ２３：電流センサ ２４：温度センサ ＣＲ：変化比率 ＥＶ：推定値 ＬＶ：学習値 ＴＶ：しきい値 ＲＣ：反映係数
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】