特開 2024-173205 電池状態の診断方法、電池診断装置、および、電池診断システム

(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】P2024173205

(43)【公開日】2024-12-12

(54)【発明の名称】電池状態の診断方法、電池診断装置、および、電池診断システム

(51)【国際特許分類】

   G01R 31/392 20190101AFI20241205BHJP

   H01M 10/48 20060101ALI20241205BHJP

   H01M 10/42 20060101ALI20241205BHJP

   G01R 31/367 20190101ALI20241205BHJP

   G01R 31/382 20190101ALI20241205BHJP

   G01R 31/385 20190101ALI20241205BHJP

   G01R 31/389 20190101ALI20241205BHJP

   H02J 7/00 20060101ALI20241205BHJP

   H02J 7/10 20060101ALI20241205BHJP

   H02J 7/04 20060101ALI20241205BHJP

【ＦＩ】

G01R31/392

H01M10/48 P

H01M10/48 301

H01M10/42 P

G01R31/367

G01R31/382

G01R31/385

G01R31/389

H02J7/00 Q

H02J7/10 L

H02J7/04 L

H02J7/10 C

H02J7/00 X

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023091458

(22)【出願日】2023-06-02

(71)【出願人】

【識別番号】501387839

【氏名又は名称】株式会社日立ハイテク

(74)【代理人】

【識別番号】110000350

【氏名又は名称】ポレール弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】小西 宏明

(72)【発明者】

【氏名】井上 健士

(72)【発明者】

【氏名】上田 克

(72)【発明者】

【氏名】堀越 伸也

(72)【発明者】

【氏名】米元 雅浩

(72)【発明者】

【氏名】望月 誠仁

(72)【発明者】

【氏名】澄川 陽介

【テーマコード（参考）】

2G216

5G503

5H030

【Ｆターム（参考）】

2G216AB01

2G216BA01

2G216BA21

2G216BA41

2G216BA51

5G503BB02

5G503CA01

5G503CA08

5G503CA11

5G503CB11

5G503EA05

5G503EA09

5G503FA06

5G503GD03

5G503GD06

5H030AA01

5H030AS20

5H030FF22

5H030FF42

5H030FF43

5H030FF44

(57)【要約】

【課題】 正極にＬｉＦｅＰＯ_４系の活物質を用いた電池系のように、充電状態の変化に伴う電圧変化の乏しい電池系を診断対象とする場合に、電池容量の劣化診断を高精度に行うことができる、電池状態の診断方法、および、電池状態の診断装置を提供する。
【解決手段】 機器に搭載した二次電池の劣化状態を診断する電池状態の診断方法であって、運用中の前記機器から前記二次電池の電圧データ、電流データ、温度データを取得するデータ取得ステップと、取得したデータに基づいて前記二次電池の容量劣化率と抵抗劣化率のテーブルを作成するテーブル作成ステップと、作成したテーブルを用いて、前記二次電池の劣化状態を診断する診断ステップと、を有する電池状態の診断方法。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

機器に搭載した二次電池の劣化状態を診断する電池状態の診断方法であって、
運用中の前記機器から前記二次電池の電圧データ、電流データ、温度データを取得するデータ取得ステップと、
取得したデータに基づいて前記二次電池の容量劣化率と抵抗劣化率のテーブルを作成するテーブル作成ステップと、
作成したテーブルを用いて、前記二次電池の劣化状態を診断する診断ステップと、
を有することを特徴とする電池状態の診断方法。

【請求項2】

請求項１に記載の電池状態の診断方法において、
前記テーブル作成ステップでは、さらに、
前記二次電池の充電率と開回路電圧のテーブルと、
前記二次電池の充電率と充電抵抗のテーブルと、
前記二次電池の温度と抵抗の温度換算係数のテーブルと、
を作成することを特徴とする電池状態の診断方法。

【請求項3】

請求項１に記載の電池状態の診断方法において、
前記テーブル作成ステップでは、充電開始時の充電率が特定の閾値以下であった前記二次電池のデータのみを用いて前記テーブルを作成することを特徴とする電池状態の診断方法。

【請求項4】

請求項３に記載の電池状態の診断方法において、
特定の閾値として、充電率が０から４０％の間において、充電率に対する開回路電圧の変化が最も小さくなる充電率を設定することを特徴とする電池状態の診断方法。

【請求項5】

請求項１に記載の電池状態の診断方法において、
前記テーブル作成ステップでは、充電終了時の充電率が特定の閾値以上であった前記二次電池のデータのみを用いて前記テーブルを作成することを特徴とする電池状態の診断方法。

【請求項6】

請求項５に記載の電池状態の診断方法において、
特定の閾値として、充電率が９０％以上であることを特徴とする電池状態の診断方法。

【請求項7】

請求項５に記載の電池状態の診断方法において、
特定の閾値として、充電電圧が３．５Ｖ以上であることを特徴とする電池状態の診断方法。

【請求項8】

機器に搭載した二次電池の劣化状態を診断する電池診断装置であって、
運用中の前記機器から前記二次電池の電圧データ、電流データ、温度データを取得する受信部と、
取得したデータに基づいて前記二次電池の容量劣化率と抵抗劣化率のテーブルを作成する演算部と、
作成したテーブルを用いて、前記二次電池の劣化状態を診断する診断部と、
を有することを特徴とする電池診断装置。

【請求項9】

請求項８の電池診断装置と、
前記電池診断装置で診断した前記二次電池の劣化状態を顧客へ通知する通知装置と、
を有することを特徴とする電池診断システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、蓄電池の容量劣化を推定する方法、電池状態の診断方法、電池診断装置、および、電池診断システムに関する。

【背景技術】

【0002】

蓄電池の一種であるリチウム二次電池は、電気自動車から携帯機器まで大小様々な機器の電源として利用される。リチウム二次電池を繰り返し利用すると、電池から取り出せるエネルギーが徐々に低下するため、電池の容量劣化の診断技術が求められている。特に、電気自動車においては、駆動モータの電源である電池パックのエネルギー容量が航続距離と密接にかかわるため、電池パックの容量劣化を正確に把握する技術が求められている。

【0003】

蓄電池の容量劣化を推定する技術として、特許文献１が知られている。例えば、同文献の要約には、「複数のセルが直列に接続された構成を有する電池パックの電流及び温度並びにそれぞれのセルの電圧を含む検出データを得るシステムを用いて電池パックを診断する方法であって、電流及び温度並びにそれぞれのセルの電圧、OCVのSOC関数及び抵抗テーブルを用いて、それぞれのセルの電荷容量及びSOCを算出し、電池パックを満充電にした場合におけるそれぞれのセルのSOCの推定値であるアンバランス量及び抵抗を算出する工程と、電荷容量、アンバランス量及び抵抗を用いて、電池パックのエネルギー容量を算出する工程と、を含む。これにより、アンバランス状態であっても、正確に電池パックのエネルギー容量を算出することができる。」と記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】国際公開第２０２２／０２４８８５号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

これまでのリチウム二次電池は、正極にＬｉ（Ｎｉ，Ｍｎ，Ｃｏ）Ｏ_２系の活物質を用い、負極に黒鉛系の活物質を用いる電池系が主流であった。この電池系は、充電状態の変化に伴い電圧が大きく変化するため、その性質を電池劣化診断に利用した特許文献１の診断技術が有効であった。

【0006】

一方、近年シェアを増やしている、正極にＬｉＦｅＰＯ_４系の活物質を用いた電池系では、前述の電池系と異なり、充電状態の変化に伴う電圧の変化が小さいため、特許文献１の技術を使用して電池劣化を診断することができなかった。

【0007】

そこで、本発明では、正極にＬｉＦｅＰＯ_４系の活物質を用いた電池系のように、充電状態の変化に伴う電圧変化の乏しい電池系を診断対象とする場合に、電池容量の劣化診断を高精度に行うことができる、電池状態の診断方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

機器に搭載した二次電池の劣化状態を診断する電池状態の診断方法であって、運用中の前記機器から前記二次電池の電圧データ、電流データ、温度データを取得するデータ取得ステップと、取得したデータに基づいて前記二次電池の容量劣化率と抵抗劣化率のテーブルを作成するテーブル作成ステップと、作成したテーブルを用いて、前記二次電池の劣化状態を診断する診断ステップと、を有する電池状態の診断方法。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、充電状態の変化に伴う電圧変化の乏しい電池系を診断対象とする場合も、電池容量の劣化診断を高精度に実施することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】一実施例の電池診断システムを示す概略構成図。

【図2】車両から受信するデータＤの一例。

【図3A】二次電池の充電状態と開回路電圧からなるテーブルの一例。

【図3B】二次電池の充電状態と抵抗からなるテーブルの一例。

【図3C】二次電池の温度と抵抗の温度換算係数からなるテーブルの一例。

【図3D】二次電池の容量劣化率と抵抗劣化率からなるテーブルの一例。

【図4】図３Ａのテーブルを作成するフローチャート。

【図5】図３Ｂと図３Ｃのテーブルを作成するフローチャート。

【図6】図３Ｄのテーブルを作成するフローチャート。

【図7】各テーブルを用いて二次電池の劣化状態を診断するフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下では、電気自動車ＥＶに搭載した電池パックのデータをサーバーに送信し、サーバーにて電池パックのエネルギー容量を診断する状況を例に、本発明の電池状態の診断方法について説明する。なお、本発明は、以下の実施例の形態に限定されることなく、本発明の技術的な概念の中で種々の変形例や応用例をもその範囲に含むものである。例えば、ＨＥＭＳ（Home energy management systems）用電池、ＢＥＭＳ（Building energy management systems）用電池、ＦＥＭＳ（Factory energy management systems）用電池、鉄道用電池、または、建設機械用電池などの各種電池の劣化状態の診断にも、本発明の電池状態の診断方法を適用することができる。

【0012】

図１は、本発明の一実施例に係る電池診断システム１００を示す概略構成図である。この電池診断システム１００は、携帯電話通信網等の公衆無線通信網を介して、運用中の電気自動車ＥＶと通信可能に接続された電池診断装置１と、電池診断装置１による診断結果を顧客に通知する液晶ディスプレイ等の通知装置２を有するシステムである。なお、図１では、充電中の電気自動車ＥＶ１からのデータＤ１と、停車中の電気自動車ＥＶ２からのデータＤ２と、走行中の電気自動車ＥＶ３からのデータＤ３が、電池診断装置１に送信される状況を例示しているが、他の運用中の電気自動車ＥＶからのデータＤも電池診断装置１に送信されても良い。なお、各電気自動車には、セルの正極にＬｉＦｅＰＯ_４系の活物質を用いた電池パックが搭載されているものとする。

【0013】

図１に示すように、本実施例の電池診断装置１は、電気自動車ＥＶから車両や電池に関するデータＤを受信する受信部１１と、データＤに基づいて電池劣化診断に必要なパラメータ群を作成するパラメータ演算部１２と、作成したパラメータ群をテーブル形式で記憶する記憶部１３と、データＤと各テーブルを用いて電池劣化状態を診断する診断部１４より構成される。なお、電池診断装置１は、ＣＰＵ等の演算装置、半導体メモリ等の主記憶装置、ハードディスク等の補助記憶装置、および、通信装置などのハードウェアを備えた、いわゆるサーバーであり、演算装置が所定のプログラムを実行することで、上記したパラメータ演算部１２等を実現するが、以下では、このような周知技術を適宜省略しながら各部の詳細を説明する。

【0014】

＜受信部１１の詳細＞
図２は、受信部１１が受信したデータＤの一例として、充電中の電気自動車ＥＶ１から受信したデータＤ１を例示したものである。なお、ここではＮｏ．１～１１９の各行データについて３列分のデータ値が登録されたデータＤ１を例示しているが、データＤの行数や列数はこの例に限定されない。以下、データＤの各行のデータ値の詳細を順次説明する。

【0015】

Ｎｏ．１のデータ値は、データＤを送信した電気自動車ＥＶの識別ＩＤを示す。

【0016】

Ｎｏ．２のデータ値は、電気自動車ＥＶが、電池パックの電流、電圧、温度を計測した時刻を示す。従って、図２の各データ列は、２０２３年１月１日の１２時１０分２０秒、１２時１０分２５秒、１２時１０分３０秒の各時刻に計測されたデータのデータ列である。

【0017】

Ｎｏ．３のデータ値は、電気自動車ＥＶの状態を示すフラグである。このフラグは、例えば、「充電中」、「停車中」、「走行中」などであり、電気自動車ＥＶ１からのデータＤ１の直近のデータ列には「充電中」のフラグが登録されている。また、電気自動車ＥＶ２からのデータＤ２の直近のデータ列には「停車中」のフラグが登録されており、電気自動車ＥＶ３からのデータＤ３の直近のデータ列には「走行中」のフラグが登録されている。

【0018】

Ｎｏ．４のデータ値は、Ｎｏ．２の各時刻に計測された、電池パックの入出力の電流値であり、充電を「＋」、放電を「－」で示している。従って、図２のデータＤ１は、電気自動車ＥＶの電池パックが１０Ａで充電されていることを示している。

【0019】

Ｎｏ．５のデータ値は、電気自動車ＥＶの電池パックの充電率ＳＯＣ（state of charge）を示す。従って、図２のデータＤ１は、時間経過に伴いＳＯＣが３０％から逓増している様子を示している。

【0020】

Ｎｏ．６のデータ値は、電気自動車ＥＶ１の電池パック内のセルの直列数Ｎであり、本例では１００である。

【0021】

Ｎｏ．７のデータ値は、電気自動車ＥＶ１の電池パック内の温度センサの数Ｍであり、本例では１０である。

【0022】

Ｎｏ．８のデータ値は、セルの初期Ａｈ容量×並列数Ｌで計算される、電池パックの初期Ａｈ容量の値を示し、本例では４０Ａｈである。

【0023】

Ｎｏ．９のデータ値は、セルの初期エネルギー容量×直列数Ｎ×並列数Ｌで計算される、電気自動車ＥＶ１の電池パック初期エネルギー容量の値を示し、本例では３０Ｗｈである。

【0024】

Ｎｏ．１０～１０９のデータ値は、電池パックの第１電池から第１００電池の電圧を示す。なお、各電池は、並列数Ｌのセルで構成された電池である。

【0025】

Ｎｏ．１１０～１１９のデータ値は、第１温度センサから第１０温度センサの検出温度を示す。

【0026】

なお、データＤは、電池パックの仕様に関するデータ行（Ｎｏ．６～９）を持たないデータであっても良い。その場合は、電池パックの仕様を電池診断装置１の記憶部１３に予め登録しておけば良い。

【0027】

＜パラメータ演算部１２の詳細＞
次に、図３Ａ～図３Ｄと図４～図６を用いて、パラメータ演算部１２による各種パラメータの演算方法と、電池の劣化状態診断に必要な４つのテーブルＴ１～Ｔ４の作成方法について説明する。

【0028】

＜＜第１テーブルＴ１＞＞
図３Ａは、電池パックの充電率ＳＯＣと開回路電圧ＯＣＶ（open circuit voltage）のパラメータ群からなる第１テーブルＴ１の一例である。また、図４は、図３Ａに示した第１テーブルＴ１を作成するフローチャートの一例である。以下、図４の各工程を順次説明する。

【0029】

工程Ｓ４１：パラメータ演算部１２は、受信部１１が受信したデータＤ（図２参照）を読み込む。

【0030】

工程Ｓ４２：パラメータ演算部１２は、読み込んだデータＤから、Ｎｏ．３（車両状態フラグ）が「停車中」であるデータ列の、Ｎｏ．５（ＳＯＣ）のデータと、Ｎｏ．１０～１０９（第１電池から第１００電池の電圧）のデータを抽出する。従って、車両状態フラグが「停車中」であるデータ列が複数あれば、各々のＳＯＣについて、第１電池から第１００電池の電圧のデータを抽出することができる。

【0031】

工程Ｓ４３：パラメータ演算部１２は、工程Ｓ４２で抽出した電圧データから、外れ値と判定される電圧データを取り除く。外れ値の判定には、スミルノフグラブス検定（竹内啓ほか「統計学辞典」，東洋経済新報社）又はディクソンの検定法（Ｇ．Ｋ．カンジ「逆引き統計学」，講談社２０１５年８月２０日第３刷）などを用いることができる。

【0032】

工程Ｓ４４：パラメータ演算部１２は、各ＳＯＣにおける電圧を平均化して、平均化したものを各ＳＯＣにおけるＯＣＶとする。なお、工程Ｓ４２でデータが得られなかったＳＯＣ範囲については、スプライン又は区分線形で補間し、ＳＯＣとＯＣＶのパラメータ群を作成する。そして、このパラメータ群ＯＣＶ_map（ＳＯＣ）を第１テーブルＴ１として記憶部１３に記憶する。

【0033】

なお、本テーブルの作成時に利用するＳＯＣや電圧のデータは、必ずしも１台の電気自動車ＥＶのデータＤから抽出したデータである必要は無く、同仕様の電池パックを搭載した他電気自動車から受信したデータＤを併用して本テーブルを作成しても良い。

【0034】

＜＜第２テーブルＴ２、第３テーブルＴ３＞＞
図３Ｂは、電池パックの充電に用いる各Ｃレートにおける充電率ＳＯＣと充電抵抗Ｒのパラメータ群からなる第２テーブルＴ２の一例であり、図３Ｃは、電池パックの各温度における抵抗の温度換算係数Ｋ_Ｔのパラメータ群からなる第３テーブルＴ３の一例である。また、図５は、図３Ｂに示した第２テーブルＴ２と図３Ｃに示した第３テーブルＴ３を作成するフローチャートの一例である。以下、図５の各工程を順次説明する。

【0035】

工程Ｓ５１：パラメータ演算部１２は、受信部１１が受信したデータＤ（図２参照）を読み込む。

【0036】

工程Ｓ５２：パラメータ演算部１２は、読み込んだデータＤから、Ｎｏ．３（車両状態フラグ）が「充電中」であるデータ列の、Ｎｏ．４（パック電流）のデータと、Ｎｏ．１０～１０９（第１電池から第１００電池の電圧）のデータと、Ｎｏ．１１０～１１９（第１温度センサから第１０温度センサの計測温度）のデータを抽出する。

【0037】

工程Ｓ５３：パラメータ演算部１２は、工程Ｓ５２で抽出した各データから、外れ値と判定されるデータを取り除く。外れ値の判定は工程Ｓ４３に示すような方法を用いる。

【0038】

工程Ｓ５４：パラメータ演算部１２は、各ＳＯＣにおける、充電抵抗Ｒを下記の式より計算する。

【0039】

充電抵抗Ｒ＝（電圧Ｖ－ＯＣＶ（各ＳＯＣ））÷充電電流Ｉ
工程Ｓ５５：パラメータ演算部１２は、各ＳＯＣの充電抵抗Ｒ、電流Ｉ、温度Ｔのデータより、下記の式を用いて、各電流における２５℃換算した抵抗、および温度換算係数Ｋ_Ｔを計算する。ここで、温度換算係数Ｋ_Ｔとは、基準温度（２５℃）の抵抗に対する、電池温度（Ｔ）における抵抗の割合を示すものである。（２５℃では１となる。）
各電流（Ｃレート（ＣＡ））としては、０．１ＣＡ相当、０．３ＣＡ相当、０．５ＣＡ相当、１．０ＣＡ相当などが挙げられる。ここでＣレート（ＣＡ）とは、電流値Ｉを電池パックの初期Ａｈ容量Ｑ_ratedで除算した値である。

【0040】

下記の式より得られた各電流（ＣＡ）におけるＳＯＣと充電抵抗Ｒのパラメータ群Ｒ_charge,map（ＳＯＣ，Ｃ_rate）を作成し、これを第２テーブルＴ２として記憶部１３に記憶する。また、温度と抵抗の温度換算係数Ｋ_Ｔのパラメータ群Ｋ_Ｔ,map（Ｔ）を作成し、これを第３テーブルＴ３として記憶部１３に記憶する。なお、Ｃ、Ｉ_０はそれぞれ任意の定数である。

【0041】

充電抵抗Ｒ＝Ｃ×ｅｘｐ［Ｋ_Ｔ／（Ｔ＋２７３．１５）－Ｋ_Ｔ／（２５＋２７３．１５）］×ａｓｉｎｈ（Ｉ／２Ｉ_０）／Ｉ
＜＜第４テーブルＴ４＞＞
図３Ｄは、電池パックの容量劣化率ＳＯＨＱ（state of health capacity）と抵抗劣化率ＳＯＨＲ（state of health resistance）のパラメータ群からなる第４テーブルＴ４の一例である。また、図６は、図３Ｄに示した第４テーブルＴ４を作成するフローチャートの一例である。以下、図６の各工程を順次説明する。

【0042】

工程Ｓ６１：パラメータ演算部１２は、受信部１１が受信したデータＤ（図２参照）を読み込む。

【0043】

工程Ｓ６２：パラメータ演算部１２は、読み込んだデータＤから、Ｎｏ．３（車両状態フラグ）が「充電中」であるデータ列の、Ｎｏ．４（パック電流）のデータと、Ｎｏ．１０～１０９（第１電池から第１００電池の電圧）のデータと、Ｎｏ．１１０～１１９（第１温度センサから第１０温度センサの計測温度）データを抽出する。

【0044】

なお、本工程では、全ての充電データを抽出しても良いが、より好ましくは使用する充電データにおける開始ＳＯＣおよび終了ＳＯＣにそれぞれ閾値を設定し、特定の充電データのみを使用する。開始ＳＯＣの閾値としては、充電率が０から４０％の間において、充電率による開回路電圧の変化が大きい低充電率の領域を含むことが好ましいため、その条件として充電率に対する開回路電圧の変化が最も小さくなる充電率を設定し、それ以下のデータを使用することとする。

【0045】

また終了ＳＯＣとしては、充電率に対する開回路電圧の関係において、変化が大きくみられる領域を含むことが好ましい。本領域としては充電率が９０％以上、または電圧３．５Ｖ以上の領域である。

【0046】

ここで示した充電率は、充電データの開始電圧と終了電圧を、図３Ａと比較して用いて求める。

【0047】

工程Ｓ６３：パラメータ演算部１２は、工程Ｓ６２で抽出した各データから、外れ値と判定されるデータを取り除く。外れ値の判定はＳ４３に示すような方法を用いる。

【0048】

工程Ｓ６４：パラメータ演算部１２は、抽出したデータより下記の式を用いて、各充電データ取得時の容量劣化率ＳＯＨＱを計算する。

【0049】

ＳＯＨＱ＝［∫Ｉｄｔ÷（充電終了ＳＯＣ－充電開始ＳＯＣ）×１００］÷セルの初期Ａｈ容量×１００
工程Ｓ６５：パラメータ演算部１２は、ＳＯＨＱとＳＯＨＲのパラメータ群を作成する。具体的には、複数の充電に対し、工程Ｓ５４で計算した充電抵抗ＲとＳＯＨＱの近似曲線を引き、近似式よりＳＯＨＱ＝１００の時点の充電抵抗Ｒを計算する。近似式の形状は直線、べき乗などが挙げられる。

【0050】

例えば、ＳＯＨＲ＝Ｓ５４で計算した充電抵抗÷ＳＯＨＱ１００の時点の充電抵抗
の式よりＳＯＨＲを計算する。

【0051】

上記の手順により、ＳＯＨＱとＳＯＨＲの近似曲線を引き、ＳＯＨＱとＳＯＨＲのパラメータ群ＳＯＨＱ_map（ＳＯＨＲ）を作成し、これを第４テーブルＴ４として記憶部１３に記憶する。

【0052】

＜診断部１４の詳細＞
次に、図７のフローチャートを用いて、診断部１４にて、記憶部１３に記憶した各テーブルと、受信部１１で受信したデータＤを用いて、電池の劣化診断をする工程を説明する。

【0053】

工程Ｓ７１：診断部１４は、受信部１１が受信したデータＤ（図２参照）を読み込む。

【0054】

工程Ｓ７２：診断部１４は、読み込んだデータＤから、Ｎｏ．３（車両状態フラグ）が「充電中」であるデータ列の、Ｎｏ．４（パック電流）のデータと、Ｎｏ．１０～１０９（第１電池から第１００電池の電圧）のデータと、Ｎｏ．１１０～１１９（第１温度センサから第１０温度センサの計測温度）データを抽出する。

【0055】

工程Ｓ７３：診断部１４は、工程Ｓ７２で抽出した各データから、外れ値と判定されるデータを取り除く。外れ値の判定はＳ４３に示すような方法を用いる。

【0056】

工程Ｓ７４：診断部１４は、記憶部１３に記憶されたテーブルＴ１～Ｔ４を読み出す。

【0057】

工程Ｓ７５：診断部１４は、工程Ｓ７４で読み出した各テーブルに基づいて、ＳＯＨＱを求める。具体的には、診断部１４は、下記の式１～４の連立方程式を解き、ＳＯＨＱを演算する。

【0058】

【数1】

【0059】

【数2】

【0060】

【数3】

【0061】

【数4】

【0062】

式１は、充電開始時の電流、電圧、温度、第１テーブルＴ１＝ＯＣＶ_map（ＳＯＣ）、第２テーブルＴ２＝Ｒ_charge,map（ＳＯＣ，Ｃ_rate）、第３テーブルＴ３＝Ｋ_Ｔ,map（Ｔ）を用いて、充電開始時のＳＯＨＲを求める数式である。

【0063】

なお、式１において、右辺の分子は実際の抵抗値、右辺の分母は未劣化電池における基準抵抗値をそれぞれ計算している。また、ＣＣＶ_startは、充電開始時の閉回路電圧ＣＣＶ（Closed Circuit Voltage）を示す。ＯＣＶ_map（ＳＯＣ_start）は、充電開始時のＳＯＣにおけるＯＣＶ（ＯＣＶ_map（ＳＯＣ）パラメータ群参照）である。Ｉ_startは、充電開始時の電流である。但し、充電開始時充電率ＳＯＣ_startは、充電開始時には未知の値である。充電開始時充電レートＣ_rate,startは充電開始時の充電レートである。Ｑ_ratedは電池のＳＯＨＱ＝１００％の基準となる容量（初期Ａｈ容量など）である。基準抵抗値Ｒ_charge,map（ＳＯＣ，Ｃ_rate,start）は、電池の未劣化時の基準温度における充電抵抗Ｒであり、充電開始時充電レートＣ_rate,startに対応する値である。充電開始温度Ｔ_startは充電開始時における電池温度Ｔである。温度換算係数Ｋ_Ｔ,map（Ｔ_start）は前述した温度と温度換算係数Ｋ_Ｔのパラメータ群を用いて求まる温度換算係数である。

【0064】

式２は、充電終了時の電流、電圧、温度、第１テーブルＴ１＝ＯＣＶ_map（ＳＯＣ）、第２テーブルＴ２＝Ｒ_charge,map（ＳＯＣ，Ｃ_rate）、第３テーブルＴ３＝Ｋ_Ｔ,map（Ｔ）を用いて、充電終了時のＳＯＨＲを求める数式である。

【0065】

なお、式２において、右辺の分子は充電終了時の実際の抵抗値、右辺の分母は充電終了時の未劣化電池における基準抵抗値をそれぞれ計算している。ＣＣＶ_end、ＳＯＣ_end、Ｃ_rate,endおよびＴ_endは、それぞれ、充電終了時の閉回路電圧、充電率、充電レートおよび電池温度である。この中でＳＯＣ_endが未知変数になる。

【0066】

式３は、充電開始時のＳＯＣ_startやＳＯＨＱを用いて充電終了時充電率ＳＯＣ_endを求める数式である。

【0067】

なお、式３の右辺第２項において、ｔ_startは充電開始時の時刻、ｔ_endは充電終了時の時刻であり、両者間の電流の積分結果を充電電気量と呼ぶ。

【0068】

式４は、ＳＯＨＲと、第４テーブルＴ４＝ＳＯＨＱ_map（ＳＯＨＲ）パラメータ群を用いてＳＯＨＱを求める数式である。第４のテーブルは、常時計算可能な抵抗と容量の関係をテーブル化して、状態診断に用いることで、車両データからＳＯＨＱを頻繁に計算できない電池系においても、電池の状態診断を可能とするものである。

【0069】

式１から式４の中にある４つの未知数（ＳＯＣ_start、ＳＯＣ_end、ＳＯＨＲ、ＳＯＨＱ）を求めるために、式１から式４の連立方程式を数値的に解く。これにより求めた容量劣化率ＳＯＨＱを電池劣化状態を示す情報として出力する。電池診断装置１が出力したＳＯＨＱは、個々の電気自動車ＥＶが備える通知装置２や、複数の電気自動車ＥＶを管理する管理センターに設置された通知装置２等を介して顧客に通知されるため、蓄電池の劣化状態を逐次把握することができる。

【0070】

＜本実施例の効果＞
以上で説明した本実施例によれば、正極にＬｉＦｅＰＯ_４系の活物質を用いた電池系のように充電状態の変化に伴う電圧変化の乏しい電池系を診断対象とする場合も、電池容量の劣化診断を高精度に実施することが可能となる。

【0071】

また、本実施例によれば、電池劣化の診断に必要な各種テーブルを、運用中の電気自動車から取得したデータに基づいて自動的に作成でき、各種テーブルを作成するためだけのデータ取集作業を要しないため、電池劣化診断作業を簡素化することができる。

【符号の説明】

【0072】

ＥＶ：電気自動車
１００：電池診断システム
１：電池診断装置
１１：受信部
１２：パラメータ演算部
１３：記憶部
１４：診断部
２：通知装置
ＳＯＣ：充電率
ＯＣＶ：開回路電圧
ＣＣＶ：閉回路電圧
Ｒ：充電抵抗
Ｋ_Ｔ：抵抗の温度換算係数
ＳＯＨＱ：容量劣化率
ＳＯＨＲ：抵抗劣化率

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図3C】

【図3D】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】