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  • 特許-推定装置および推定方法 図1A
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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-04-11
(45)【発行日】2023-04-19
(54)【発明の名称】推定装置および推定方法
(51)【国際特許分類】
   G01R 31/3828 20190101AFI20230412BHJP
   H01M 10/48 20060101ALI20230412BHJP
   H02J 7/00 20060101ALI20230412BHJP
【FI】
G01R31/3828
H01M10/48 P
H02J7/00 X
【請求項の数】 4
(21)【出願番号】P 2019002919
(22)【出願日】2019-01-10
(65)【公開番号】P2020112415
(43)【公開日】2020-07-27
【審査請求日】2021-09-30
(73)【特許権者】
【識別番号】000237592
【氏名又は名称】株式会社デンソーテン
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】小西 博之
(72)【発明者】
【氏名】渡辺 雄大
【審査官】青木 洋平
(56)【参考文献】
【文献】特開平09-171065(JP,A)
【文献】特開2012-247374(JP,A)
【文献】特開2018-151175(JP,A)
【文献】特開2014-157048(JP,A)
【文献】特開2001-307780(JP,A)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
G01R 31/36-31/396
H01M 10/48
H02J 7/00
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
電時又は放電時において車両に搭載された2次電池の電流が回生エネルギによる充電時の電流値に対応する特定の電流値で安定する定電流となる際の前記特定の電流値に対応する曲線であって、前記2次電池の閉回路電圧と充電率との関係を示す閉回路曲線を記憶する記憶部と、
前記2次電池の充電率を電流積算方式により推定し、前記2次電池の電流が前記特定の電流値で定電流となった場合に、前記記憶部に記憶された前記閉回路曲線に基づいて、前記推定された前記充電率を更新する制御部と
を備えることを特徴とする推定装置。
【請求項2】
前記制御部は、
記充電率更新した場合に、更新後の前記充電率から前記電流積算方式による前記充電率の推定を再開すること
を特徴とする請求項1に記載の推定装置。
【請求項3】
前記制御部は、
前記2次電池の充放電による前記2次電池内部の分極が安定した安定状態である場合、前記2次電池の電池電圧を開回路電圧と見做し、前記開回路電圧と前記充電率との関係を示す開回路曲線に基づいて、前記充電率を推定すること
を特徴とする請求項1または2に記載の推定装置。
【請求項4】
電時又は放電時において車両に搭載された2次電池の電流が回生エネルギによる充電時の電流値に対応する特定の電流値で安定する定電流となる際の前記特定の電流値に対応する曲線であって、前記2次電池の閉回路電圧と充電率との関係を示す閉回路曲線を記憶する記憶工程と、
前記2次電池の充電率を電流積算方式により推定し、前記2次電池の電流が前記特定の電流値で定電流となった場合に、前記記憶工程より記憶された前記閉回路曲線に基づいて、前記推定された前記充電率を更新する制御工程と
を含むことを特徴とする推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、推定装置および推定方法に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、HEV(Hybrid Electric Vehicle)やEV(Electric Vehicle)に搭載されるリチウム2次電池等の充電状態(SOC;State Of Charge)を推定する技術がある(例えば、特許文献1参照)。
【0003】
かかる技術では、電流積算方式によりSOCを求め、例えば、所定周期でCCV-SOC特性曲線に基づいて電流積算方式に含まれる誤差を取り除くことで、SOCの推定精度を保つことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開2013-190274号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、CCV-SOC特性曲線は、電流と電池温度とによって異なるため、従来技術では、膨大なデータ数のCCV-SOC特性曲線を予め記憶しておく必要があった。
【0006】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、CCV-SOC特性曲線のデータ数を削減することができる推定装置および推定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】
【0007】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、実施形態に係る推定装置は、推定部と、更新部とを備える。前記推定部は、2次電池の充電率を電流積算方式により推定する。前記更新部は、充電時又は放電時において前記2次電池の電流が特定の電流値で定電流となった場合に、前記特定の電流値に対応する曲線であって、前記2次電池の閉回路電圧と前記充電率との関係を示す閉回路曲線に基づいて、前記推定部によって推定された前記充電率を更新する。
【発明の効果】
【0008】
本発明によれば、CCV-SOC特性曲線のデータ数を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
図1A図1Aは、電源システムのブロック図である。
図1B図1Bは、推定方法の概要を示す図である。
図2図2は、推定装置のブロック図である。
図3図3は、OCV-SOC特性曲線の一例を示す図である。
図4図4は、CCV-SOC特性曲線の一例を示す図である。
図5A図5Aは、電池状態と推定部による推定アルゴリズムとの関係を示す図(その1)である。
図5B図5Bは、電池状態と推定部による推定アルゴリズムとの関係を示す図(その2)である。
図6図6は、推定装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する推定装置および推定方法の実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。なお、以下では、推定装置が、車両に搭載されるリチウムイオン電池(以下、LiBと記載する)の充電率、いわゆるSOC(State Of Charge)を推定する場合を一例に挙げて説明する。なお、推定装置の対象は、車両に搭載されるLiBに限定されず、任意の機器に搭載されるLiBであってもよい。
【0011】
まず、図1Aを用いて実施形態に係る推定装置を含む電源システムについて説明する。図1Aは、実施形態に係る電源システムSの構成を示すブロック図である。図1に示すように、電源システムSは、電源制御装置10と、発電機11と、スタータ12と、鉛バッテリ13と、補機14とを備える。電源制御装置10は、推定装置1と、LiB15と、DCDCコンバータ16と、第1スイッチ17と、第2スイッチ18とを備える。つまり、電源システムSは、鉛バッテリ13およびLiB15の2つの電池を備える2電源システムである。
【0012】
電源制御装置10は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。
【0013】
電源制御装置10は、例えば、推定装置1によって推定された充電状態に基づいて第1スイッチ17および第2スイッチ18を制御する。また、電源制御装置10は、例えば、LiB15から他機器(鉛バッテリ13および補機14)へ電力を供給する際に、DCDCコンバータ16を制御する。
【0014】
発電機11は、エンジンの回転を動力源として電力を生成する機器である。また、車両の減速時には回生ブレーキによる回生電力を生成する。なお、発電機11は、オルタネータやジェネレータとも呼ばれる。
【0015】
また、発電機11は、例えば図示しないエンジン制御装置からの指示に応じて電力を生成する。例えば発電した電力を鉛バッテリ13およびLiB15へ供給することで、鉛バッテリ13およびLiB15を充電する。
【0016】
スタータ12は、例えば電気モータを備え、エンジンを始動する始動装置である。なお、図1Aに示す例では、電源システムSがスタータ12と発電機11とを備える構成としたが、例えば、電源システムSがスタータ12および発電機11の代わりに、ISG(Integrated Starter Generator)を備えてもよい。
【0017】
鉛バッテリ13は、電極に鉛を用いた2次電池である。補機14は、車両に備わる電子機器等の負荷である。例えば、補機14として、ナビゲーション装置やオーディオ、エアーコンディショナ等が挙げられる。
【0018】
LiB15は、充電または放電を行う2次電池である。DCDCコンバータ16は、鉛バッテリ13とLiB15との間および補機14とLiB15との間に設けられる。例えば、LiB15から鉛バッテリ13に電力を供給する場合、DCDCコンバータ16は、LiB15の電圧を昇圧する。また、LiB15から補機14に電力を供給する場合、DCDCコンバータ16は、LiB15の電圧を昇圧または降圧する。
【0019】
第1スイッチ17および第2スイッチ18は、回路の短絡と開放を制御する開閉器(リレー)である。第1スイッチ17は、鉛バッテリ13と発電機11(またはスタータ12)とを切離可能に設けられる。第2スイッチ18は、LiB15と発電機11とを切離可能に設けられる。そして、第1スイッチ17および第2スイッチ18の開閉は、上記した電源制御装置10によって制御される。
【0020】
推定装置1は、実施形態に係るSOC推定方法を実行することで、LiB15から検出された電流および電圧に基づいてLiB15の充電状態(SOC)を推定する。なお、充電状態とは、LiB15の充電容量に対する充電残量の比率であり、充電率や充電残量とも呼ばれる。
【0021】
ところで、SOCを推定するアルゴリズムとして、電流積算方式や閉回路電圧(CCV;Closed Circuit Voltage)に基づいてSOCを推定するものが知られている。
【0022】
電流積算方式は、LiBの充放電電流を積算し、SOCを推定するアルゴリズムである。なお、充放電電流とは、LiBの充電電流と放電電流との差分を示す。
【0023】
また、CCVを用いるアルゴリズムでは、CCVとSOCとの関係を示すCCV-SOC特性曲線を予め記憶しておき、かかるCCV-SOC特性曲線に基づいて、SOCを推定するアルゴリズムである。なお、以下、電流積算方式を用いるアルゴリズムを第1アルゴリズムと記載し、CCVを用いるアルゴリズムについて第2アルゴリズムと記載する場合がある。また、CCV-SOC特性曲線は、閉回路曲線の一例に対応する。
【0024】
第1アルゴリズムでは、初期値誤差や電流センサの測定誤差等が蓄積されてしまうというデメリットがあり、誤差を補正する必要がある。また、第2アルゴリズムでは、充放電電流および電池温度のそれぞれに対応するCCV-SOC特性曲線を予め準備する必要がある。すなわち、充放電電流×電池温度のデータ数のCCV-SOC特性曲線を作成しておく必要がある。また、CCV-SOC特性曲線のデータ数が膨大となるため、大容量の記憶媒体を用いてCCV-SOC特性曲線を記憶する必要がある。
【0025】
そこで、実施形態に係る推定装置1は、LiB15の充放電状態が特定の定電流となった場合に、第2アルゴリズムを実施することで、予め記憶するCCV-SOC特性曲線のデータ数を削減することとした。
【0026】
つまり、実施形態に係る推定装置1は、車両の制御上、定電流となる頻度の高い特定電流のCCV-SOC特性曲線を選抜して記憶することとし、LiB15の充放電電流が上記の特定電流で定電流となった場合に、SOCを推定する。
【0027】
具体的には、図1Bに示すように、推定装置1は、時刻t1までのように、LiB15の充放電電流の変動が大きい場合、第1アルゴリズムa1を用いて、SOCを推定する。
【0028】
その後、推定装置1は、時刻t1から時刻t2までに示すように、LiB15の充放電電流が特定電流の定電流となった場合に、第2アルゴリズムa2を用いてSOCを推定する。これにより、第1アルゴリズムによって推定したSOCの時刻t1までの誤差を補正することができる。
【0029】
その後、推定装置1は、充放電電流が特定電流の定電流でなくなる時刻t2以降は、第1アルゴリズムを用いてSOCを推定する。また、推定装置1は、時刻t3~t4に示すように、充放電電流が定電流であるものの、特定電流でなければ、第2アルゴリズムを用いずに、第1アルゴリズムを継続してSOCを推定する。
【0030】
このように、実施形態に係る推定装置1は、予め選抜した特定電流のCCV-SOC特性曲線を記憶しておき、LiB15の充放電電流が特定電流となった場合に、第2アルゴリズムを用いてSOCを推定する。
【0031】
これにより、特定電流のCCV-SOC特性曲線だけを予め用意しておけばよいので、CCV-SOC特性曲線のデータ数を削減することができる。
【0032】
次に、図2を用いて推定装置1の構成例について説明する。図2は、推定装置1のブロック図である。また、図2には、LiB15、電圧センサSc1、電流センサSc2および温度センサSc3を併せて示す。
【0033】
電圧センサSc1は、LiB15の電池電圧を計測するセンサであり、電流センサSc2は、LiB15の充放電電流を計測するセンサである。また、温度センサSc3は、LiB15の電池温度を計測するセンサである。電圧センサSc1、電流センサSc2および温度センサSc3は、それぞれ計測結果を推定装置1へ入力する。
【0034】
図2に示すように、推定装置1は、制御部2と、記憶部3とを備える。制御部2は、推定部21と、更新部22とを備える。
【0035】
制御部2は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。
【0036】
コンピュータのCPUは、例えば、ROMに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部2の推定部21および更新部22として機能する。
【0037】
また、制御部2の推定部21および更新部22の少なくともいずれか一部または全部をASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアで構成することもできる。
【0038】
また、記憶部3は、例えば、データフラッシュや不揮発性メモリ、レジスタといった記憶デバイスである。記憶部3は、OCV-SOCマップ情報31およびCCV-SOCマップ情報32を記憶する。
【0039】
OCV-SOCマップ情報31は、LiB15の開放電圧、いわゆるOCV(Open Circuit Voltage)と、SOCとの関係を示すOCV-SOC特性曲線に関する情報である。後述の推定部21は、かかるOCV-SOC特性曲線に基づき、SOCを推定することも可能である。
【0040】
図3は、OCV-SOC特性曲線の一例を示す図である。図3に示すように、OCV-SOC特性曲線は、LiB15を充放電させたときのSOCとOCVの観測値に対して例えば、最小二乗法等によって導出された関数である。なお、OCV-SOC特性曲線は、開回路曲線の一例である。
【0041】
図2の説明に戻り、CCV-SOCマップ情報32について説明する。CCV-SOCマップ情報32は、LiB15の閉回路電圧、すなわち、CCVとSOCとの関係を示すCCV-SOC特性曲線に関する情報である。
【0042】
CCVに対してSOCは、充放電電流および電池温度の双方に応じて変動する。このため、一般的に、充放電電流毎に各電池温度に対応するCCV-SOC特性曲線を予め記憶しておく必要がある。
【0043】
これに対して、本実施形態では、上述のように、LiB15の充放電電流が特定の電流値で定電流である場合に、CCV-SOC特性曲線を用いてSOCを推定する。このため、CCV-SOCマップ情報32には、特定電流の各電池温度に対応するCCV-SOC特性曲線のみを記憶することができる。
【0044】
図4は、CCV-SOC特性曲線の一例を示す図である。なお、ここでは、説明を簡単にするため、異なる電池温度に対応する3つのCCV-SOC特性曲線f1~f3を示す。しかしながら、実際には、4つ以上の電池温度にそれぞれ対応するCCV-SOC特性曲線がCCV-SOCマップ情報32として記憶される。
【0045】
例えば、図4に示すように、CCV-SOC特性曲線f1~f3は、同一の放電電流において、それぞれ電池温度が異なるときのCCVおよびSOCの関係を示す。
【0046】
例えば、図4に示す「○○A」は、車両のモータアシスト走行時において、LiB15からモータ(不図示)へ供給される電流値や、エンジンを回転させたときの回生エネルギを用いてLiB15を充電するときのLiB15に供給される電流値に対応する。
【0047】
これら、モータアシスト走行時や、回生エネルギによるLiB15の充電時は、車両の制御上、比較的頻度が高く発生する。また、これらの状況においては、LiB15から決まった値の電流値で放電または充電が行われるため、LiB15の充放電電流が決まった電流値、すなわち特定の電流値(特定電流)で定電流となりやすい。
【0048】
本実施形態では、かかる点に着目し、モータアシスト走行時やLiB15の充電時における特定電流のCCV-SOC特性曲線をCCV-SOCマップ情報32として記憶部3に記憶する。
【0049】
これにより、記憶しておくCCV-SOC特性曲線のデータ数を削減したとしても、頻度高くCCV-SOC特性曲線を用いてSOCを推定することが可能となる。なお、CCV-SOCマップ情報32として記憶する特定電流のCCV-SOC特性曲線がモータアシスト走行時やLiB15の充電時に基づいて選抜される場合について説明したが、これらは一例であり、これに限定されるものではない。すなわち、LiB15の充放電電流がLiB15の充放電電流が特定電流の定電流となることが予め予測できるものについて、CCV-SOC特性曲線をCCV-SOCマップ情報32として記憶することにしてもよい。
【0050】
図2の説明に戻り、制御部2の構成について説明する。推定部21は、LiB15のSOCを電流積算方式により推定する。また、推定部21は、LiB15が安定状態である場合、CCVをOCVと見做し、OCV-SOC特性曲線に基づいてSOCを推定することもできる。LiB15の安定状態とは、IG-OFFから十分な時間が経過した状態である。例えば、IG-OFFから1時間以上後の状態である。
【0051】
図5Aおよび図5Bは、電池状態と推定部21による推定アルゴリズムとの関係を示す図である。なお、以下では、OCVを用いてSOCを推定するアルゴリズムについて「第3アルゴリズムa3」と記載する場合がある。
【0052】
図5Aに示すように、推定部21は、例えば、車両のイグニッションがオン(IG-ON)となったとき、前回のIG-OFFからの時間が所定時間T以上である場合、第3アルゴリズムを用いてSOCを推定する。所定時間Tは、IG-OFFの時間であり、例えば1時間である。
【0053】
すなわち、IG-OFFからIG-ONまでの時間が所定時間T以上である場合、LiB15が比較的安定している状態である。このため、LiB15の端子電圧をOCVと見做し、第3アルゴリズムa3を用いる場合であっても、SOCを精度よく推定することが可能である。
【0054】
一方、図5Bに示すように、IG-OFF(時刻t21)からIG-ON(時刻t22)までの時間が所定時間T以下である場合は、LiB15が上記の安定している状態にないため、第3アルゴリズムa3を用いると、SOCの推定精度が低下する。
【0055】
このため、推定部21は、IG-OFFからIG-ONまでの時間が所定時間T以下である場合は、第3アルゴリズムa3によるSOCの推定を選択せず、電流積算方式である第1アルゴリズムa1を用いてSOCの推定を開始する。
【0056】
時刻t22以降の第1アルゴリズムa1を用いて推定したSOCには、上述のように、AD変換の誤差成分などが含まれる。このため、第1アルゴリズムa1により推定したSOCは、後述の更新部22によって更新されることで、誤差成分が取り除かれる。
【0057】
その後、推定部21は、更新後のSOCから第1アルゴリズムa1によるSOCの推定を再開することとなる。すなわち、推定部21は、更新部22による更新後のSOCを引き継いでSOCを推定することで、SOCの推定誤差を抑えることができ、確度の高いSOCを推定することができる。
【0058】
また、LiB15の安定状態においては、1つのOCV-SOC特性曲線に基づいてSOCを推定することが可能である。すなわち、安定状態においては、OCV-SOC特性曲線を用いることで、安定状態に対応する複数のCCV-SOC特性曲線を必要としない。したがって、CCV-SOC特性曲線のデータ数を削減することが可能となる。
【0059】
図2の説明に戻り、更新部22について説明する。更新部22は、LiB15の充放電電流が特定電流の定電流となった場合に、CCV-SOC特性曲線に基づいて推定部21によって推定されたSOCを更新する。
【0060】
本実施形態において、記憶部3には、例えば、モータアシスト走行時の放電電流に対応するCCV-SOC特性曲線およびLiB15の回生充電時の充電電流に対応するCCV-SOC特性曲線が記憶される。
【0061】
このため、更新部22は、モータアシスト走行時または回生充電時に第2アルゴリズムa2を用いてSOCを判定することとなる。具体的には、例えば、更新部22は、電流センサSc2から入力されるセンサ値をモニタし、LiB15の充放電電流が特定電流の定電流となったか否かを判定する。
【0062】
更新部22は、LiB15の充放電電流が特定電流の定電流となったと判定した場合、特定電流の電流値および温度センサSc3から入力される電池温度に基づき、CCV-SOCマップ情報32から第2アルゴリズムa2に用いるCCV-SOC特性曲線を選択する。
【0063】
そして、更新部22は、選択したCCV-SOC特性曲線から現在の端子電圧に対応するSOCを参照することで、SOCを推定することができる。更新部22は、SOCを推定すると、推定部21の推定結果を更新する。
【0064】
これにより、推定部21によって第1アルゴリズムa1の推定結果に含まれる誤差成分を取り除くことができる。一方、更新部22は、電流センサSc2から入力されるセンサ値をモニタし、かかるセンサ値が特定電流の定電流でなかった場合、第2アルゴリズムa2を用いたSOCの推定は行わないこととなる。
【0065】
このように、更新部22は、LiB15の充放電電流が特定電流の定電流である場合にのみ、CCV-SOC特性曲線を用いてSOCを推定することで、CCV-SOC特性曲線のデータ数を抑制することが可能である。
【0066】
また、特定電流を定電流となる頻度の高い電流値に設定することで、データ数を削減した場合であっても、頻繁に第1アルゴリズムa1の推定結果に含まれる誤差成分を取り除くことができる。
【0067】
次に、図6を用いて実施形態に係る推定装置1が実行する処理手順について説明する。図6は、推定装置1が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、制御部2によって繰り返し実行される。
【0068】
図6に示すように、推定装置1は、まず、IGオフからオンへ切り替わったか否かを判定し(ステップS101)、IGオンへ切り替わった場合(ステップS101,Yes)、LiB15が安定状態か否かを判定する(ステップS102)。
【0069】
推定装置1は、LiB15が安定状態にないと判定した場合(ステップS102,No)、LiB15の充放電電流が特定電流の定電流となる更新条件が成立したか否かを判定する(ステップS103)。
【0070】
推定装置1は、更新条件が成立していない場合(ステップS103,No)、第1アルゴリズムa1によりSOCを推定し(ステップS104)、処理を終了する。
【0071】
また、推定装置1は、ステップS103の判定処理において、更新条件が成立した場合(ステップS103,Yes)、第2アルゴリズムa2によりSOCを更新し(ステップS105)、処理を終了する。
【0072】
また、推定装置1は、ステップS102の判定処理において、LiB15を安定状態と判定した場合(ステップS102,Yes)、第3アルゴリズムa3によりSOCを推定し(ステップS106)、処理を終了する。
【0073】
また、推定装置1は、ステップS101の判定処理において、IGオンへ切り替わっていない場合(ステップS101,No)、ステップS104の処理へ移行する。
【0074】
上述したように、実施形態に係る推定装置1は、推定部21と、更新部22とを備える。推定部21は、LiB15(2次電池の一例)の充電率を電流積算方式により推定する。更新部22は、充電時又は放電時においてLiB15の電流が特定の電流値で定電流となった場合に、特定の電流に対応する曲線であって、LiB15の閉回路電圧と充電率との関係を示す閉回路曲線に基づいて、推定部21によって推定された充電率を更新する。したがって、実施形態に係る推定装置1によれば、CCV-SOC特性曲線のデータ数を削減することができる。
【0075】
ところで、上述した実施形態では、推定装置1が車両に搭載されたLiB15のSOCを推定する場合について説明したが、これに限定されるものではない。すなわち、ノートパソコンやスマートフォンをはじめとする他の制御機器へ本発明を適用することも可能である。
【0076】
この場合、上記の制御機器の制御特性に応じて特定電流を決定し、かかる特定電流のCCV-SOC特性曲線のみを記憶しておくことも可能である。
【0077】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な様態は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲および、その均等物によって定義される統括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変化が可能である。
【符号の説明】
【0078】
1 推定装置
3 記憶部
15 LiB(2次電池の一例)
21 推定部
22 更新部
図1A
図1B
図2
図3
図4
図5A
図5B
図6