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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】2024-10-23
(45)【発行日】2024-10-31
(54)【発明の名称】バッテリユニット
(51)【国際特許分類】
G01R 31/392 20190101AFI20241024BHJP
G01R 31/382 20190101ALI20241024BHJP
H01M 10/42 20060101ALI20241024BHJP
H01M 10/48 20060101ALI20241024BHJP
H02J 7/00 20060101ALI20241024BHJP
【ＦＩ】
G01R31/392
G01R31/382
H01M10/42 P
H01M10/48 P
H02J7/00 Y
【請求項の数】
6
(21)【出願番号】P 2021154383
(22)【出願日】2021-09-22
(65)【公開番号】P2023045804
(43)【公開日】2023-04-03
【審査請求日】2023-11-28
(73)【特許権者】
【識別番号】000005326
【氏名又は名称】本田技研工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100106002
【弁理士】
【氏名又は名称】正林 真之
(74)【代理人】
【識別番号】100120891
【弁理士】
【氏名又は名称】林 一好
(74)【代理人】
【識別番号】100160794
【弁理士】
【氏名又は名称】星野 寛明
(72)【発明者】
【氏名】千葉 一毅
(72)【発明者】
【氏名】大田 正弘
【審査官】小川 浩史
(56)【参考文献】
【文献】特表２０１５－５２２８９９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１６－１３３４１３（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１８／２３５８４６（ＷＯ，Ａ１）
【文献】中国特許出願公開第１１２９２４８７２（ＣＮ，Ａ）
【文献】特開２０１９－２１６０７４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２２－１５５２３１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２３－４５８９３（ＪＰ，Ａ）
【文献】ASSAT, Gaurav; GLAZIER, Stephen L.; DELACOURT, Charles; TARASCON, Jean-Marie，“Probing the thermal effects of voltage hysteresis in anionic redox-based lithium-rich cathodes using isothermal calorimetry”，Nature Energy，2019年07月01日，Vol. 4，pp. 647-656，DOI: https://doi.org/10.1038/s41560-019-0410-6
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｒ ３１／３６－３１／３９６
Ｈ０１Ｍ １０／４２－１０／４８
Ｈ０２Ｊ ７／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
バッテリセルを有するバッテリモジュールを備えるバッテリユニットであって、前記バッテリセルの熱流量を検出するバッテリ熱流量検出部と、
前記バッテリセルの熱流量ＨＦ－充電状態ＳＯＣの初期特性を記憶する記憶部と、
前記バッテリセルの劣化状態ＳＯＨを推定するバッテリ状態推定部と、
を備え、
前記バッテリ状態推定部は、
前記バッテリセルの充電時に、前記バッテリ熱流量検出部によって検出された前記バッテリセルのＨＦから、前記バッテリセルのＨＦ－ＳＯＣの現在特性を測定し、
測定した前記ＨＦ－ＳＯＣの現在特性の微分特性におけるＳＯＣ軸上のピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈと、前記記憶部に記憶された前記ＨＦ－ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるＳＯＣ軸上の前記ピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈとの比から、前記バッテリセルの第１劣化状態ＳＯＨ（Ｒ）を推定する、
バッテリユニット。
【請求項2】
バッテリセルを有するバッテリモジュールを備えるバッテリユニットであって、前記バッテリセルの熱流量を検出するバッテリ熱流量検出部と、
前記バッテリセルの閉回路電圧を検出する電圧検出部と、
前記バッテリセルの電流を検出する電流検出部と、
前記バッテリセルのエンタルピーポテンシャルＵＨ－充電状態ＳＯＣの初期特性を記憶する記憶部と、ここで、ＵＨは、閉回路電圧ＣＣＶ、熱流量ＨＦおよび電流Ｉに基づく下記式より算出され、
ＵＨ＝ＣＣＶ－ＨＦ／Ｉ・・・（式）
前記バッテリセルの劣化状態ＳＯＨを推定するバッテリ状態推定部と、
を備え、
前記バッテリ状態推定部は、
前記バッテリセルの充電時に、前記バッテリ熱流量検出部、前記電圧検出部および前記電流検出部によって検出された前記バッテリセルのＨＦ、ＣＣＶおよびＩから、前記バッテリセルのＵＨ－ＳＯＣの現在特性を測定し、
測定した前記ＵＨ－ＳＯＣの現在特性の微分特性におけるＳＯＣ軸上のピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈと、前記記憶部に記憶された前記ＵＨ－ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるＳＯＣ軸上の前記ピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈとの比から、前記バッテリセルの第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）を推定する、
バッテリユニット。
【請求項3】
バッテリセルを有するバッテリモジュールを備えるバッテリユニットであって、前記バッテリセルの熱流量を検出するバッテリ熱流量検出部と、
前記バッテリセルの閉回路電圧を検出する電圧検出部と、
前記バッテリセルの電流を検出する電流検出部と、
前記バッテリセルのエンタルピーポテンシャルＵＨ－充電状態ＳＯＣの初期特性を記憶する記憶部と、ここで、ＵＨは、閉回路電圧ＣＣＶ、熱流量ＨＦおよび電流Ｉに基づく下記式より算出され、
ＵＨ＝ＣＣＶ－ＨＦ／Ｉ・・・（式）
前記バッテリセルの劣化状態ＳＯＨを推定するバッテリ状態推定部と、
を備え、
前記バッテリ状態推定部は、
前記バッテリセルの充電時に、前記バッテリ熱流量検出部、前記電圧検出部および前記電流検出部によって検出された前記バッテリセルのＨＦ、ＣＣＶおよびＩから、前記バッテリセルのＵＨ－ＳＯＣの現在特性を測定し、
測定した前記ＵＨ－ＳＯＣの現在特性から、前記記憶部に記憶された前記ＵＨ－ＳＯＣの初期特性を差し引いた差分エンタルピーポテンシャルΔＵＨ－ＳＯＣ特性を算出し、
算出した前記ΔＵＨ－ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさから、前記バッテリセルの第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）を推定する、
バッテリユニット。
【請求項4】
前記バッテリセルの閉回路電圧を検出する電圧検出部と、前記バッテリセルの電流を検出する電流検出部と、
を更に備え、
前記記憶部は、前記バッテリセルのエンタルピーポテンシャルＵＨ－ＳＯＣの初期特性を更に記憶し、ここで、ＵＨは、閉回路電圧ＣＣＶ、熱流量ＨＦおよび電流Ｉに基づく下記式より算出され、
ＵＨ＝ＣＣＶ－ＨＦ／Ｉ・・・（式）
前記バッテリ状態推定部は、更に、
前記バッテリセルの充電時に、前記バッテリ熱流量検出部、前記電圧検出部および前記電流検出部によって検出された前記バッテリセルのＨＦ、ＣＣＶおよびＩから、前記バッテリセルのＵＨ－ＳＯＣの現在特性を測定し、
測定した前記ＵＨ－ＳＯＣの現在特性から、前記記憶部に記憶された前記ＵＨ－ＳＯＣの初期特性を差し引いた差分エンタルピーポテンシャルΔＵＨ－ＳＯＣ特性を算出し、
算出した前記ΔＵＨ－ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさから、前記バッテリセルの第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）を推定し、
前記第１劣化状態ＳＯＨ（Ｒ）と前記第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）との差から、前記バッテリセルの劣化に伴う抵抗損失Ｒの増加を推定する、
請求項１に記載のバッテリユニット。
【請求項5】
前記記憶部は、前記バッテリセルの所定の第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）における前記差分エンタルピーポテンシャルΔＵＨ－ＳＯＣの微分特性を予め記憶しており、前記バッテリ状態推定部は、
前記記憶部に記憶された前記所定の第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）における前記ΔＵＨ－ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさから、前記第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）と前記ピークの大きさとは比例関係にあると仮定し、
前記比例関係に基づいて、算出した前記ΔＵＨ－ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさから、前記バッテリセルの第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）を推定する、
請求項３または４に記載のバッテリユニット。
【請求項6】
前記バッテリユニットの熱流量を基準熱流量として検出する基準熱流量検出部を更に備え、前記バッテリ状態推定部は、前記バッテリ熱流量検出部によって検出された熱流量から前記基準熱流量検出部によって検出された基準熱流量を減算することによって、前記バッテリユニット内の熱流量の影響を除去した熱流量を、前記バッテリセルの熱流量として用いる、
請求項１～５のいずれか１項に記載のバッテリユニット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、バッテリユニットに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、自動車、パソコン、情報端末等の大小さまざまな電気・電子機器の普及により、これら機器の駆動用エネルギー源として、バッテリユニットが広く用いられるようになった。特に、自動車においては、地球環境上の悪影響を軽減するため、また、気候関連災害や自然災害の観点からＣＯ２削減や地球環境改善のため、電気自動車への関心が高まっており、車載用途としてもバッテリユニットの使用が検討されている。
【0003】
電子・電気機器を効率よくかつ、安全に使用するため、バッテリユニットにおいて、充電状態（State Of Charge：ＳＯＣ）または劣化状態（State Of Health：ＳＯＨ）等のバッテリセルの状態を推定する技術が、非常に重要である。例えば、ＳＯＣまたはＳＯＨ等のバッテリセルの状態とバッテリセルの電圧とには相関があることが知られている。そこで、バッテリセルの電圧に基づいて、ＳＯＣまたはＳＯＨ等のバッテリセルの状態を推定する技術が知られている（例えば、特許文献１、２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特許第５２８７８４４号公報
【文献】特許第５０４４５１１号公報
【非特許文献】
【0005】
【文献】G.Assat et al．、“Probing the thermal effects of voltage hysteresis in anionic redox-based lithium-rich cathodes using isothermal calorimetry”、Nature Energy、volume 4、August 2019、pp647‐656
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
本発明は、バッテリセルの状態のうちＳＯＨを推定する技術に関する。ＳＯＨは下記式で定義される。
ＳＯＨ＝｛現在（劣化時）の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）｝／｛初期の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）｝・・・（式）
これより、従来、最もシンプルなＳＯＨ推定として、初期の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）を予め記憶しておき、実使用時に、現在（劣化時）の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）を測定し、上記式よりＳＯＨ推定を行うことが知られている。
ＳＯＨ＝｛現在（劣化時）の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）｝／｛初期の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）｝・・・（式）
これより、従来、最もシンプルなＳＯＨ推定として、初期の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）を予め記憶しておき、実使用時に、現在（劣化時）の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）を測定し、上記式よりＳＯＨ推定を行うことが知られている。
【0007】
しかし、実使用における充電時に、ＳＯＣ０％から充電が行われることはない。また、実使用における充電時に、ＳＯＣ１００％まで充電が行われるとは限らない。そのため、現在（劣化時）の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）を測定するためには、例えばバッテリセルの使用を停止して、ＳＯＣ０％まで放電した後、ＳＯＣ０％－１００％の充電を行う必要がある。なお、充電を定電流かつ低レートで行うことにより、この充電電流ｍＡと充電時間ｈとから容量ｍＡｈを求めることができる。
【0008】
この点に関し、本願発明者らは、閉回路電圧（Closed Circuit Voltage：ＣＣＶ） versus ＳＯＣ特性の一部に基づいてＳＯＨ推定を行うことを考案している。例えば、負極の材料としてグラファイトを用いたリチウムイオンバッテリでは、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性、すなわちＳＯＣについてのＣＣＶ特性ＣＣＶ＝ｆ（ＳＯＣ）の微分特性ｄ（ＣＣＶ）／ｄ（ＳＯＣ）には、相転移等に伴うピークが存在する。ＳＯＣ０％が主に負極の電位によって決定されるリチウムイオンバッテリでは、これらのピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈは、バッテリセルの全体容量ｍＡｈと相関する。
【0009】
そこで、考案のＳＯＨ推定では、ＣＣＶ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを予め記憶しておき、実使用における充電時に、ＣＣＶ versus ＳＯＣの現在（劣化時）特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを測定し、下記式よりＳＯＨ推定を行う。
ＳＯＨ＝｛ＣＣＶ versus ＳＯＣの現在（劣化時）特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝／｛ＣＣＶ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝・・・（式）
なお、実使用における充電は定電流かつ低レートであるため、この充電電流ｍＡと充電時間ｈとからピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを求めることができる。この考案のＳＯＨ推定によれば、ＳＯＣ０％からの充電を必要としないため、またＳＯＣ１００％までの充電を必要としないため、実使用における充電時に行うことができる。
ＳＯＨ＝｛ＣＣＶ versus ＳＯＣの現在（劣化時）特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝／｛ＣＣＶ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝・・・（式）
なお、実使用における充電は定電流かつ低レートであるため、この充電電流ｍＡと充電時間ｈとからピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを求めることができる。この考案のＳＯＨ推定によれば、ＳＯＣ０％からの充電を必要としないため、またＳＯＣ１００％までの充電を必要としないため、実使用における充電時に行うことができる。
【0010】
しかし、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性では、ピークの大きさが比較的に小さく、スペクトルが比較的に鈍く、Ｓ／Ｎ比が比較的に小さい。そのため、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性に基づいてバッテリセルのＳＯＨを推定する考案のＳＯＨ推定では、推定精度が比較的に低いことが予想される。
【0011】
本発明は、バッテリセルのＳＯＨの推定精度を高めるバッテリユニット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】
【0012】
本願発明者らは、バッテリセルのＳＯＣと電極材料の活物質の相転移等に伴うバッテリセルの熱流量（Heat Flow：ＨＦ）とにも相関があるとの知見を得ている。また、本願発明者らは、ＨＦ versus ＳＯＣの微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈは、バッテリセルの全体容量ｍＡｈと相関し、ＨＦ versus ＳＯＣの微分特性では、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性と比較して、
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンは一定のパターンを維持する、換言すれば、劣化してもＳＯＣに対するピークの位置がずれ難い、
との知見を得ている。そこで、本願発明者らは、バッテリセルの熱流量、詳細にはＨＦ versus ＳＯＣ特性、より詳細にはＨＦ versus ＳＯＣの微分特性に基づいて、バッテリセルのＳＯＨを推定する手法を考案する。
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンは一定のパターンを維持する、換言すれば、劣化してもＳＯＣに対するピークの位置がずれ難い、
との知見を得ている。そこで、本願発明者らは、バッテリセルの熱流量、詳細にはＨＦ versus ＳＯＣ特性、より詳細にはＨＦ versus ＳＯＣの微分特性に基づいて、バッテリセルのＳＯＨを推定する手法を考案する。
【0013】
（１）そこで、本発明に係るバッテリユニットは、バッテリセルを有するバッテリモジュールを備えるバッテリユニットであって、前記バッテリセルの熱流量ＨＦを検出するバッテリ熱流量検出部と、前記バッテリセルのＨＦ versus ＳＯＣの初期特性を記憶する記憶部と、前記バッテリセルの劣化状態ＳＯＨを推定するバッテリ状態推定部とを備える。前記バッテリ状態推定部は、前記バッテリセルの充電時に、前記バッテリ熱流量検出部によって検出された前記バッテリセルのＨＦから、前記バッテリセルのＨＦ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定した前記ＨＦ versus ＳＯＣの現在特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈと、前記記憶部に記憶された前記ＨＦ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性における前記ピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈとの比から、前記バッテリセルの第１劣化状態ＳＯＨ（Real：Ｒ）を推定する。
【0014】
また、本願発明者らは、閉回路電圧ＣＣＶ、熱流量ＨＦ、および電流Ｉに基づく下記式によって求められるエンタルピーポテンシャル（Enthalpy Potential：ＵＨ）に着目する。
ＵＨ＝ＣＣＶ－ＨＦ／Ｉ・・・（式）
本願発明者らは、ＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈも、バッテリセルの全体容量ｍＡｈと相関し、ＵＨ versus ＳＯＣの微分特性でも、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性と比較して、
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンは一定のパターンを維持する、換言すれば、劣化してもＳＯＣに対するピークの位置がずれ難い、
との知見を得ている。そこで、本願発明者らは、バッテリセルのエンタルピーポテンシャルＵＨ、詳細にはＵＨ versus ＳＯＣ特性、より詳細にはＵＨ versus ＳＯＣの微分特性に基づいて、バッテリセルのＳＯＨを推定する手法を考案する。
ＵＨ＝ＣＣＶ－ＨＦ／Ｉ・・・（式）
本願発明者らは、ＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈも、バッテリセルの全体容量ｍＡｈと相関し、ＵＨ versus ＳＯＣの微分特性でも、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性と比較して、
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンは一定のパターンを維持する、換言すれば、劣化してもＳＯＣに対するピークの位置がずれ難い、
との知見を得ている。そこで、本願発明者らは、バッテリセルのエンタルピーポテンシャルＵＨ、詳細にはＵＨ versus ＳＯＣ特性、より詳細にはＵＨ versus ＳＯＣの微分特性に基づいて、バッテリセルのＳＯＨを推定する手法を考案する。
【0015】
（２）そこで、本発明に係る別のバッテリユニットは、バッテリセルを有するバッテリモジュールを備えるバッテリユニットであって、前記バッテリセルの熱流量を検出するバッテリ熱流量検出部と、前記バッテリセルの閉回路電圧を検出する電圧検出部と、前記バッテリセルの電流を検出する電流検出部と、前記バッテリセルのＵＨ versus ＳＯＣの初期特性を記憶する記憶部であって、ここで、エンタルピーポテンシャルＵＨは、閉回路電圧ＣＣＶ、熱流量ＨＦおよび電流Ｉに基づく下記式より算出される、記憶部と、前記バッテリセルの劣化状態ＳＯＨを推定するバッテリ状態推定部と、を備える。
ＵＨ＝ＣＣＶ－ＨＦ／Ｉ・・・（式）
前記バッテリ状態推定部は、前記バッテリセルの充電時に、前記バッテリ熱流量検出部、前記電圧検出部および前記電流検出部によって検出された前記バッテリセルの熱流量ＨＦ、閉回路電圧ＣＣＶおよび電流Ｉから、前記バッテリセルのＵＨ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定した前記ＵＨ versus ＳＯＣの現在特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈと、前記記憶部に記憶された前記ＵＨ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性における前記ピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈとの比から、前記バッテリセルの第２劣化状態ＳＯＨ（Ideal：Ｉ）を推定する。
ＵＨ＝ＣＣＶ－ＨＦ／Ｉ・・・（式）
前記バッテリ状態推定部は、前記バッテリセルの充電時に、前記バッテリ熱流量検出部、前記電圧検出部および前記電流検出部によって検出された前記バッテリセルの熱流量ＨＦ、閉回路電圧ＣＣＶおよび電流Ｉから、前記バッテリセルのＵＨ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定した前記ＵＨ versus ＳＯＣの現在特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈと、前記記憶部に記憶された前記ＵＨ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性における前記ピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈとの比から、前記バッテリセルの第２劣化状態ＳＯＨ（Ideal：Ｉ）を推定する。
【0016】
また、本願発明者らは、エンタルピーポテンシャルの現在特性からエンタルピーポテンシャルの初期特性を差し引いた差分エンタルピーポテンシャルΔＵＨに着目する。本願発明者らは、ΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさは、バッテリセルの全体容量ｍＡｈと相関し、ΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性では、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性と比較して、
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンは一定のパターンを維持する、換言すれば、劣化してもＳＯＣに対するピークの位置がずれ難い、
との知見を得ている。そこで、本願発明者らは、バッテリセルの差分エンタルピーポテンシャル、詳細にはΔＵＨ versus ＳＯＣ特性、より詳細にはΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性に基づいて、バッテリセルのＳＯＨを推定する手法を考案する。
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンは一定のパターンを維持する、換言すれば、劣化してもＳＯＣに対するピークの位置がずれ難い、
との知見を得ている。そこで、本願発明者らは、バッテリセルの差分エンタルピーポテンシャル、詳細にはΔＵＨ versus ＳＯＣ特性、より詳細にはΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性に基づいて、バッテリセルのＳＯＨを推定する手法を考案する。
【0017】
（３）そこで、本発明に係る更に別のバッテリユニットは、バッテリセルを有するバッテリモジュールを備えるバッテリユニットであって、前記バッテリセルの熱流量を検出するバッテリ熱流量検出部と、前記バッテリセルの閉回路電圧を検出する電圧検出部と、前記バッテリセルの電流を検出する電流検出部と、前記バッテリセルのＵＨ versus ＳＯＣの初期特性を記憶する記憶部であって、ここで、エンタルピーポテンシャルＵＨは、閉回路電圧ＣＣＶ、熱流量ＨＦおよび電流Ｉに基づく下記式より算出される、記憶部と、前記バッテリセルの劣化状態ＳＯＨを推定するバッテリ状態推定部と、を備える。
ＵＨ＝ＣＣＶ－ＨＦ／Ｉ・・・（式）
前記バッテリ状態推定部は、前記バッテリセルの充電時に、前記バッテリ熱流量検出部、前記電圧検出部および前記電流検出部によって検出された前記バッテリセルのＨＦ、ＣＣＶおよびＩから、前記バッテリセルのＵＨ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定した前記ＵＨ versus ＳＯＣの現在特性から、前記記憶部に記憶された前記ＵＨ versus ＳＯＣの初期特性を差し引いたΔＵＨ versus ＳＯＣ特性を算出し、算出した前記ΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさから、前記バッテリセルの第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）を推定する。
ＵＨ＝ＣＣＶ－ＨＦ／Ｉ・・・（式）
前記バッテリ状態推定部は、前記バッテリセルの充電時に、前記バッテリ熱流量検出部、前記電圧検出部および前記電流検出部によって検出された前記バッテリセルのＨＦ、ＣＣＶおよびＩから、前記バッテリセルのＵＨ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定した前記ＵＨ versus ＳＯＣの現在特性から、前記記憶部に記憶された前記ＵＨ versus ＳＯＣの初期特性を差し引いたΔＵＨ versus ＳＯＣ特性を算出し、算出した前記ΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさから、前記バッテリセルの第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）を推定する。
【0018】
ここで、上述した閉回路電圧ＣＣＶまたは熱流量ＨＦは、単独では抵抗損失（ＩＲ損）を含むので、ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性またはＨＦ versus ＳＯＣ特性から推定するＳＯＨは、劣化に伴う内部抵抗Ｒの増加に起因する抵抗損失の増加も含む。一方、上述したＵＨでは、ＣＣＶに含まれる抵抗損失とＨＦに含まれる抵抗損失とがキャンセルされるので、ＵＨ versus ＳＯＣ特性から推定するＳＯＨは、劣化に伴う内部抵抗の増加に起因する抵抗損失の増加がキャンセルされた、理想の容量となる。そこで、本願発明者らは、本発明（１）のＳＯＨ推定により推定される第１劣化状態ＳＯＨ（Ｒ）と、本発明（３）のＳＯＨ推定により推定される第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）とから、劣化に伴う内部抵抗の増加に起因する抵抗損失の増加を推定することを考案する。
【0019】
（４）そこで、本発明（１）に係るバッテリユニットは、前記バッテリセルの閉回路電圧を検出する電圧検出部と、前記バッテリセルの電流を検出する電流検出部とを更に備え、本発明（１）に係るバッテリユニットにおいて、前記記憶部は、前記バッテリセルのＵＨ versus ＳＯＣの初期特性を更に記憶し、ここで、エンタルピーポテンシャルＵＨは、閉回路電圧ＣＣＶ、熱流量ＨＦおよび電流Ｉに基づく下記式より算出され、
ＵＨ＝ＣＣＶ－ＨＦ／Ｉ・・・（式）
前記バッテリ状態推定部は、更に、前記バッテリセルの充電時に、前記バッテリ熱流量検出部、前記電圧検出部および前記電流検出部によって検出された前記バッテリセルのＨＦ、ＣＣＶおよびＩから、前記バッテリセルのＵＨ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定した前記ＵＨ versus ＳＯＣの現在特性から、前記記憶部に記憶された前記ＵＨ versus ＳＯＣの初期特性を差し引いた差分エンタルピーポテンシャルΔＵＨ versus ＳＯＣ特性を算出し、算出した前記ΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさから、前記バッテリセルの第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）を推定し、前記第１劣化状態ＳＯＨ（Ｒ）と前記第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）との差から、前記バッテリセルの劣化に伴う抵抗損失（ＩＲ損）の増加を推定してもよい。
ＵＨ＝ＣＣＶ－ＨＦ／Ｉ・・・（式）
前記バッテリ状態推定部は、更に、前記バッテリセルの充電時に、前記バッテリ熱流量検出部、前記電圧検出部および前記電流検出部によって検出された前記バッテリセルのＨＦ、ＣＣＶおよびＩから、前記バッテリセルのＵＨ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定した前記ＵＨ versus ＳＯＣの現在特性から、前記記憶部に記憶された前記ＵＨ versus ＳＯＣの初期特性を差し引いた差分エンタルピーポテンシャルΔＵＨ versus ＳＯＣ特性を算出し、算出した前記ΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさから、前記バッテリセルの第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）を推定し、前記第１劣化状態ＳＯＨ（Ｒ）と前記第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）との差から、前記バッテリセルの劣化に伴う抵抗損失（ＩＲ損）の増加を推定してもよい。
【0020】
（５）本発明（３）または（４）に係るバッテリユニットにおいて、前記記憶部は、前記バッテリセルの所定の第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）における前記ΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性を予め記憶しており、前記バッテリ状態推定部は、前記記憶部に記憶された前記所定の第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）における前記ΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさから、前記第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）と前記ピークの大きさとは比例関係にあると仮定し、前記比例関係に基づいて、算出した前記ΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさから、前記バッテリセルの第２劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）を推定してもよい。
【0021】
（６）本発明に係るバッテリユニットは、前記バッテリユニットの熱流量を基準熱流量として検出する基準熱流量検出部を更に備え、本発明に係るバッテリユニットにおいて、前記バッテリ状態推定部は、前記バッテリ熱流量検出部によって検出された熱流量から前記基準熱流量検出部によって検出された基準熱流量を減算することによって、前記バッテリユニット内の熱流量の影響を除去した熱流量を、前記バッテリセルの熱流量として用いてもよい。
【発明の効果】
【0022】
（１）～（３）、（５）に記載の発明によれば、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性に基づくバッテリセルのＳＯＨ推定と比較して、バッテリセルのＳＯＨの推定精度を高めることができる。
また、（２）～（３）に記載の発明によれば、抵抗劣化分を含まない理想的な容量劣化分のみによるＳＯＨ推定を行うことができる。
また、（４）に記載の発明によれば、劣化に伴う内部抵抗Ｒの増加に起因する抵抗損失（ＩＲ損）の増加を推定することができる。
また、（６）に記載の発明によれば、バッテリユニット内のノイズを除去した熱流量に基づくので、バッテリセルのＳＯＨの推定精度をより高めることができる。
また、（２）～（３）に記載の発明によれば、抵抗劣化分を含まない理想的な容量劣化分のみによるＳＯＨ推定を行うことができる。
また、（４）に記載の発明によれば、劣化に伴う内部抵抗Ｒの増加に起因する抵抗損失（ＩＲ損）の増加を推定することができる。
また、（６）に記載の発明によれば、バッテリユニット内のノイズを除去した熱流量に基づくので、バッテリセルのＳＯＨの推定精度をより高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【0023】
【図1】本実施形態に係るバッテリユニットを分解して示す分解斜視図である。
【図3A】本実施形態の初期状態におけるＨＦ versus ＳＯＣ特性およびＵＨversus ＳＯＣ特性の一例を示す図である。
【図3B】本実施形態の劣化小状態におけるＨＦ versus ＳＯＣ特性およびＵＨ versus ＳＯＣ特性の一例を示す図である。
【図3C】本実施形態の劣化中状態におけるＨＦ versus ＳＯＣ特性およびＵＨ versus ＳＯＣ特性の一例を示す図である。
【図3D】図３Ａに示す初期状態のＨＦ versus ＳＯＣ特性、図３Ｂに示す劣化小状態のＨＦ versus ＳＯＣ特性、および図３Ｃに示す劣化中状態のＨＦ versus ＳＯＣ特性を重ねて示す図である。
【図4】本実施形態のＨＦ versus ＳＯＣの微分特性（劣化小状態）の一例を示す図である。
【図5】本実施形態のＵＨ versus ＳＯＣの微分特性（劣化小状態）の一例を示す図である。
【図6A】本実施形態のΔＵＨ versus ＳＯＣ特性の一例を示す図である。
【図6B】本実施形態のΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性の一例を示す図である。
【図7】比較例のＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性（劣化小状態）の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0024】
以下、添付の図面を参照して本発明の実施形態の一例について説明する。なお、各図面において同一または相当の部分に対しては同一の符号を附すこととする。
【0025】
（バッテリユニット）
図１は、本実施形態に係るバッテリユニットを分解して示す分解斜視図であり、図２Ａは、図１に示すバッテリユニットにおけるバッテリモジュールの一例の側面図である。図１に示すバッテリユニット１００は、ハイブリット式電動自動車（Hybrid Electric Vehicle：ＨＥＶ）、外部給電機能付きハイブリット式電動自動車（Plug-in Hybrid Vehicle：ＰＨＥＶ）、または、バッテリ式電動自動車（Battery Electric Vehicle：ＢＥＶ）等の電動車両に搭載されるバッテリパック（Intelligent Power Unit：ＩＰＵともいう。）である。
図１は、本実施形態に係るバッテリユニットを分解して示す分解斜視図であり、図２Ａは、図１に示すバッテリユニットにおけるバッテリモジュールの一例の側面図である。図１に示すバッテリユニット１００は、ハイブリット式電動自動車（Hybrid Electric Vehicle：ＨＥＶ）、外部給電機能付きハイブリット式電動自動車（Plug-in Hybrid Vehicle：ＰＨＥＶ）、または、バッテリ式電動自動車（Battery Electric Vehicle：ＢＥＶ）等の電動車両に搭載されるバッテリパック（Intelligent Power Unit：ＩＰＵともいう。）である。
【0026】
図１および図２Ａに示すように、バッテリユニット１００は、主に、バッテリモジュール１１０と、バッテリ熱流量検出部１２０と、基準熱流量検出部１３０と、電圧検出部１４１と、電流検出部１４２と、温度検出部１４３と、バッテリマネジメントシステム（Battery Management System：ＢＭＳ）２００とを備える。図１の例では、バッテリユニット１００の構成要素は、ケース１０１に収容されて、カバー１０２で覆われている。
【0027】
また、図１の例では、バッテリユニット１００は、下部フレーム１０３と上部フレーム１０４とを備えている。また、バッテリユニット１００は、バッテリモジュール１１０を冷却するための下部冷却プレート１０５を備えている。また、バッテリユニット１００は、バッテリモジュール１１０を冷却するために空気を導入する機構（例えば、ファン、導風ダクトおよび吸気ダクト等）１０６を備えている。
【0028】
図２Ａに示すように、バッテリモジュール１１０は、主に、複数のバッテリセル１１１が積層された積層体１１２と、積層体１１２を積層方向において挟み込む一対のエンドプレート１１３と、複数のバッテリセル１１１を接続するセルバスバー１１４とを有する。なお、図１に示すように、複数のバッテリモジュール１１０がモジュールバスバー１１９によって接続された構成であってもよい。
【0029】
バッテリセル１１１としては、特に限定されないが、例えばリチウムイオンバッテリが挙げられる。リチウムイオンバッテリの中でも、負極の材料としてグラファイトのような相転移等に伴う熱流量が生じる材料を用いたリチウムイオンバッテリ、または正極の材料として層状化合物のコバルト酸リチウム（Lithium Cobalt Oxide：ＬＣＯ）またはニッケル酸リチウム（Lithium Nickel Oxide：ＬＮＯ）のような相転移等に伴う熱流量が生じる材料を用いたリチウムイオンバッテリが好ましい。
以下では、負極の材料としてグラファイト、相転移等に伴う熱流量が生じる材料、正極の材料として層状化合物のニッケルコバルトマンガン酸リチウム（Lithium Nickel Cobalt Manganese Oxide：ＮＣＭ）を用いたリチウムイオンバッテリ（ＳＯＣ０％が主に負極の電位によって決定される：負極カット）について説明するが、本発明は、正極の材料としてＬＣＯまたはＬＮＯのような相転移等に伴う熱流量が生じる材料を用いたリチウムイオンバッテリ（ＳＯＣ０％が主に正極の電位によって決定される：正極カット）にも同様に適用可能である。
以下では、負極の材料としてグラファイト、相転移等に伴う熱流量が生じる材料、正極の材料として層状化合物のニッケルコバルトマンガン酸リチウム（Lithium Nickel Cobalt Manganese Oxide：ＮＣＭ）を用いたリチウムイオンバッテリ（ＳＯＣ０％が主に負極の電位によって決定される：負極カット）について説明するが、本発明は、正極の材料としてＬＣＯまたはＬＮＯのような相転移等に伴う熱流量が生じる材料を用いたリチウムイオンバッテリ（ＳＯＣ０％が主に正極の電位によって決定される：正極カット）にも同様に適用可能である。
【0030】
バッテリ熱流量検出部１２０は、バッテリセル１１１およびバッテリユニット１００の熱流量、すなわちバッテリセル１１１の熱流量のみならず、バッテリユニット１００内の様々な熱流量の影響、すなわちノイズの影響を受けている熱流量、を検出する熱流量センサである。
【0031】
熱流量センサとしては、特に限定されないが、例えば、ペルチェ素子、サーモパイル、熱電対等の温度センサが挙げられる。これらの中でも、熱流感度が高く、温度調節デバイスにも兼用が可能なペルチェ素子が好ましい。図２Ａに示すように、バッテリセル１１１の冷却のために、バッテリセル１１１と冷却プレート１０５との間にペルチェ素子を設けることがある。このような場合に、このペルチェ素子を、熱流量検出と冷却とで兼用することができる。例えば、熱流量検出時にはペルチェ素子を熱流量センサとして用い、それ以外では冷却として用いることができる。
【0032】
バッテリ熱流量検出部１２０は、バッテリモジュール１１０におけるバッテリセル１１１のうちの少なくとも１つに配置されていればよい。なお、図２Ａに示すように、バッテリ熱流量検出部１２０は、バッテリセル１１１のうちのエンドプレート１１３に隣接する２つのバッテリセル１１１にそれぞれ配置されてもよい。また、バッテリ熱流量検出部１２０は、エンドプレート１１３に隣接する２つのバッテリセル１１１に加え、更にバッテリセル１１１の積層方向における中央に位置するバッテリセル１１１に配置されてもよい。
【0033】
基準熱流量検出部１３０は、バッテリユニット１００の熱流量、すなわちバッテリユニット１００内の様々な熱流量、すなわちノイズの熱流量、を基準熱流量として検出する熱流量センサである。
【0034】
上述同様に、熱流量センサとしては、特に限定されないが、例えば、ペルチェ素子、サーモパイル、熱電対等の温度センサが挙げられる。これらの中でも、ペルチェ素子が好ましい。これにより、バッテリセル１１１の冷却のためのペルチェ素子を、熱流量検出と冷却とで兼用することができる。
【0035】
基準熱流量検出部１３０は、バッテリユニット１００において、温度変動が小さくかつ熱容量が大きい箇所に配置されている。例えば、基準熱流量検出部１３０の配置箇所としては、以下の（Ａ）～（Ｆ）のいずれかが挙げられる。
【0036】
（Ａ）バッテリモジュール１１０を冷却するための冷却プレート１０５
例えば、図１に示すように、冷却プレート１０５はバッテリモジュール１１０の底面に接して配置されており、基準熱流量検出部１３０は、冷却プレート１０５において、バッテリセル１１１の底面と対向しない面側に配置されている。複数のバッテリセル１１１に対する配置は、特に限定されないが、例えばバッテリセル１１１の積層方向における中央に位置するバッテリセル１１１に対応して配置されてもよい。
例えば、図１に示すように、冷却プレート１０５はバッテリモジュール１１０の底面に接して配置されており、基準熱流量検出部１３０は、冷却プレート１０５において、バッテリセル１１１の底面と対向しない面側に配置されている。複数のバッテリセル１１１に対する配置は、特に限定されないが、例えばバッテリセル１１１の積層方向における中央に位置するバッテリセル１１１に対応して配置されてもよい。
【0037】
（Ｂ）バッテリモジュール１１０におけるエンドプレート１１３
図２Ｂは、図１に示すバッテリユニットにおけるバッテリモジュールの他の一例の側面図である。図２Ｂに示すように、例えば、基準熱流量検出部１３０は、エンドプレート１１３において、バッテリセル１１１と対向しない面側に配置されてもよい。
図２Ｂは、図１に示すバッテリユニットにおけるバッテリモジュールの他の一例の側面図である。図２Ｂに示すように、例えば、基準熱流量検出部１３０は、エンドプレート１１３において、バッテリセル１１１と対向しない面側に配置されてもよい。
【0038】
（Ｃ）バッテリモジュール１１０におけるバスバー１１４，１１９
例えば、基準熱流量検出部１３０は、バッテリセル１１１同士を接続するセルバスバー１１４において（図２Ａ参照）、バッテリセル１１１と対向しない面側に配置されてもよい。また、例えば、基準熱流量検出部１３０は、バッテリモジュール１１０同士を接続するモジュールバスバー１１９において（図１参照）、バッテリセル１１１と対向しない面側に配置されてもよい。複数のバッテリセル１１１に対する配置は、特に限定されないが、例えばバッテリセル１１１の積層方向における中央に位置するバッテリセル１１１に対応して配置されてもよい。
例えば、基準熱流量検出部１３０は、バッテリセル１１１同士を接続するセルバスバー１１４において（図２Ａ参照）、バッテリセル１１１と対向しない面側に配置されてもよい。また、例えば、基準熱流量検出部１３０は、バッテリモジュール１１０同士を接続するモジュールバスバー１１９において（図１参照）、バッテリセル１１１と対向しない面側に配置されてもよい。複数のバッテリセル１１１に対する配置は、特に限定されないが、例えばバッテリセル１１１の積層方向における中央に位置するバッテリセル１１１に対応して配置されてもよい。
【0039】
（Ｄ）バッテリユニット１００内のフランジ
図１に示すように、例えば、基準熱流量検出部１３０は、バッテリユニット１００内のバッテリモジュールを固定するフランジ（継ぎ手）に配置されてもよい。
図１に示すように、例えば、基準熱流量検出部１３０は、バッテリユニット１００内のバッテリモジュールを固定するフランジ（継ぎ手）に配置されてもよい。
【0040】
（Ｅ）バッテリユニット１００内の空間
図１に示すように、例えば、基準熱流量検出部１３０は、バッテリユニット１００内の空間に、浮かした状態で配置されてもよい。
図１に示すように、例えば、基準熱流量検出部１３０は、バッテリユニット１００内の空間に、浮かした状態で配置されてもよい。
【0041】
（Ｆ）高圧導線を保護するパイプ
図１に示すように、例えば、基準熱流量検出部１３０は、高圧導線を保護するパイプの中もしくは外（例えば、外気に暴露されていれば中、外気に暴露されていなければ外）に配置されてもよい。
図１に示すように、例えば、基準熱流量検出部１３０は、高圧導線を保護するパイプの中もしくは外（例えば、外気に暴露されていれば中、外気に暴露されていなければ外）に配置されてもよい。
【0042】
なお、バッテリ熱流量検出部１２０が、バッテリセル１１１のうちのエンドプレート１１３に隣接する２つのバッテリセル１１１に配置され、基準熱流量検出部１３０が、バッテリセル１１１のうちのバッテリ熱流量検出部１２０が配置されたバッテリセル１１１以外のバッテリセル１１１、例えばバッテリセル１１１の積層方向における中央に位置するバッテリセル１１１に配置されてもよい。
【0043】
電圧検出部１４１は、バッテリセル１１１の閉回路電圧を検出する電圧センサである。電圧検出部１４１の配置は、特に限定されないが、例えば図２Ａに示すように、バッテリモジュール１１０に配置されてもよい。
【0044】
電流検出部１４２は、バッテリセル１１１の電流を検出する電流センサである。電流検出部１４２の配置は、特に限定されないが、例えば図２Ａに示すように、バッテリモジュール１１０に配置されてもよい。
【0045】
温度検出部１４３は、各部温度を検出する温度センサである。温度センサとしては、特に限定されないが、例えば熱電対が挙げられる。図２Ａに示すように、温度検出部１４３は、各バッテリセル１１１に配置され、各バッテリセル１１１の温度を検出する。また、温度検出部１４３は、バッテリ熱流量検出部１２０が配置された位置に配置され、熱流量検出位置の温度を検出する。また、図１および図２Ｂに示すように、温度検出部１４３は、基準熱流量検出部１３０が配置された位置に配置され、熱流量検出位置の温度を検出する。
【0046】
（バッテリマネジメントシステム：バッテリ状態推定部）
バッテリマネジメントシステム（ＢＭＳ）２００は、バッテリセル１１１の充放電制御、過充電保護、過放電保護、ＳＯＣ（State Of Charge）またはＳＯＨ（State of Health）等のバッテリの状態の監視等のバッテリセル１１１の全体制御を行う（Electronic Control Unit：ＥＣＵともいう）。バッテリマネジメントシステム２００は、主に、バッテリ状態推定部２１０と、記憶部２２０とを備える。
バッテリマネジメントシステム（ＢＭＳ）２００は、バッテリセル１１１の充放電制御、過充電保護、過放電保護、ＳＯＣ（State Of Charge）またはＳＯＨ（State of Health）等のバッテリの状態の監視等のバッテリセル１１１の全体制御を行う（Electronic Control Unit：ＥＣＵともいう）。バッテリマネジメントシステム２００は、主に、バッテリ状態推定部２１０と、記憶部２２０とを備える。
【0047】
バッテリ状態推定部２１０は、例えば、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の演算プロセッサで構成される。バッテリ状態推定部２１０の各種機能は、例えば記憶部２２０に格納された所定のソフトウェア（プログラム）を実行することで実現される。バッテリ状態推定部２１０の各種機能は、ハードウェアとソフトウェアとの協働で実現されてもよいし、ハードウェア（電子回路）のみで実現されてもよい。
【0048】
記憶部２２０は、例えばＥＥＰＲＯＭ等の書き換え可能なメモリである。記憶部２２０は、上述したバッテリ状態推定部２１０の各種機能を実行するための所定のソフトウェア（プログラム）を格納する。
【0049】
また、記憶部２２０は、図３Ａに示すように、バッテリセル１１１の初期状態における熱流量ＨＦとＳＯＣとの相関に関する特性（ＨＦ versus ＳＯＣの初期特性）であって、バッテリセル１１１の温度ごとおよび電流（充電）ごとの複数の特性を、テーブルマップ形式で記憶する。また、記憶部２２０は、図３Ａに示すように、バッテリセル１１１の初期状態におけるエンタルピーポテンシャルＵＨとＳＯＣとの相関に関する特性（ＵＨ versus ＳＯＣの初期特性）であって、バッテリセル１１１の温度ごとおよび電流（充電）ごとの複数の特性を、テーブルマップ形式で記憶する。なお、記憶部２２０は、図３Ａに示すように、バッテリセル１１１の初期状態における閉回路電圧ＣＣＶとＳＯＣとの相関に関する特性（ＣＣＶ versus ＳＯＣの初期特性）であって、バッテリセル１１１の温度ごとおよび電流（充電）ごとの複数の特性を、テーブルマップ形式で記憶していてもよい。
【0050】
ここで、エンタルピーポテンシャルＵＨとは、バッテリセル１１１の熱流量ＨＦ、閉回路電圧ＣＣＶ、および電流Ｉに基づく下記式より算出されるパラメータである（非特許文献１参照）。
ＵＨ＝ＣＣＶ－ＨＦ／Ｉ・・・（式）
ＵＨ＝ＣＣＶ－ＨＦ／Ｉ・・・（式）
【0051】
バッテリ状態推定部２１０は、例えば実使用における充電時、図３Ｂおよび図３Ｃに示すように、バッテリセル１１１の熱流量ＨＦ versus ＳＯＣの実特性を測定する。バッテリ状態推定部２１０は、測定したＨＦ versus ＳＯＣの実特性と、記憶部２２０に記憶されたＨＦ versus ＳＯＣの初期特性とに基づいて、バッテリセルの劣化状態ＳＯＨを推定する。詳細は後述する（ＳＯＨ推定１）。
【0052】
また、バッテリ状態推定部２１０は、例えば実使用における充電時、図３Ｂおよび図３Ｃに示すように、バッテリセル１１１のエンタルピーポテンシャルＵＨ versus ＳＯＣの実特性を測定する。バッテリ状態推定部２１０は、測定したＵＨ versus ＳＯＣの実特性と、記憶部２２０に記憶されたＵＨ versus ＳＯＣの初期特性とに基づいて、バッテリセルの劣化状態ＳＯＨを推定する。詳細は後述する（ＳＯＨ推定２）。
【0053】
なお、バッテリセル１１１の熱流量ＨＦとしては、バッテリ熱流量検出部１２０によって検出された熱流量がそのまま用いられてもよい。或いは、バッテリセル１１１の熱流量ＨＦとしては、バッテリ熱流量検出部１２０によって検出された熱流量から基準熱流量検出部１３０によって検出された基準熱流量を減算した熱流量が用いられてもよい。これにより、バッテリユニット１００内の様々な熱流量の影響、すなわちノイズの影響を除去したバッテリセル１１１の熱流量を得ることができる。なお、正極側のバッテリセル１１１の熱流量と負極側のバッテリ１１１の熱流量とを平均化してバッテリセル１１１の熱流量ＨＦとしてもよい。
【0054】
ここで、ＳＯＨは下記式で定義される。
ＳＯＨ＝｛現在（劣化時）の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）｝／｛初期の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）｝・・・（式）
これより、従来、最もシンプルなＳＯＨ推定として、初期の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）を予め記憶しておき、実使用時に、現在（劣化時）の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）を測定し、上記式よりＳＯＨ推定を行うことが知られている。
ＳＯＨ＝｛現在（劣化時）の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）｝／｛初期の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）｝・・・（式）
これより、従来、最もシンプルなＳＯＨ推定として、初期の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）を予め記憶しておき、実使用時に、現在（劣化時）の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）を測定し、上記式よりＳＯＨ推定を行うことが知られている。
【0055】
しかし、実使用における充電時に、ＳＯＣ０％から充電が行われることはない。また、実使用における充電時に、ＳＯＣ１００％まで充電が行われるとは限らない。そのため、現在（劣化時）の満充電容量（ＳＯＣ０％－１００％）を測定するためには、例えばバッテリセルの使用を停止して、ＳＯＣ０％まで放電した後、ＳＯＣ０％－１００％の充電を行う必要がある。なお、充電を定電流かつ低レートで行うことにより、この充電電流ｍＡと充電時間ｈとから容量ｍＡｈを求めることができる。
【0056】
この点に関し、本願発明者らは、ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性の一部に基づいてＳＯＨ推定を行うことを考案している。図７は、比較例のＣＣＶ versus ＳＯＣ特性、およびその微分特性、すなわちＳＯＣについてのＣＣＶ特性ＣＣＶ＝ｆ（ＳＯＣ）の微分特性ｄ（ＣＣＶ）／ｄ（ＳＯＣ）の一例を示す図である。図７に示すように、例えば、負極の材料としてグラファイト、正極の材料としてＮＣＭを用いたリチウムイオンバッテリでは、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性には、グラファイトに対応する複数の相転移等に伴うピークが存在する。しかし、明瞭なのは２つのピークである。
【0057】
これらのピーク間の線分の長さは、負極カットのリチウムイオンバッテリではバッテリセルの全体容量と相関する。よって、ピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈがわかれば、バッテリセルの全体容量ｍＡｈがわかる。例えば、ＳＯＣ０％－１００％の初期容量が１００ｍＡｈであり、ピーク間の線分の長さに相当する容量が４０ｍＡｈだったとする。なお、ピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈは、充電電流と充電時間とから算出されればよい。バッテリセルの劣化が進み、ピーク間の線分の長さに相当する容量が２０ｍＡｈとなると、バッテリセルの全体容量は５０ｍＡｈになる。
【0058】
そこで、比較例のＳＯＨ推定では、ＣＣＶ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを予め記憶しておき、実使用における充電時に、ＣＣＶ versus ＳＯＣの現在（劣化時）特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを測定し、下記式よりＳＯＨ推定を行う。
ＳＯＨ＝｛ＣＣＶ versus ＳＯＣの現在（劣化時）特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝／｛ＣＣＶ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝・・・（式）
なお、実使用における充電は定電流かつ低レートであるため、この充電電流ｍＡと充電時間ｈとからピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを求めることができる。この比較例のＳＯＨ推定によれば、ＳＯＣ０％からの充電を必要としないため、またＳＯＣ１００％までの充電を必要としないため、実使用における充電時に行うことができる。
ＳＯＨ＝｛ＣＣＶ versus ＳＯＣの現在（劣化時）特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝／｛ＣＣＶ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝・・・（式）
なお、実使用における充電は定電流かつ低レートであるため、この充電電流ｍＡと充電時間ｈとからピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを求めることができる。この比較例のＳＯＨ推定によれば、ＳＯＣ０％からの充電を必要としないため、またＳＯＣ１００％までの充電を必要としないため、実使用における充電時に行うことができる。
【0059】
しかし、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性では、ピークの大きさが比較的に小さく、スペクトルが比較的に鈍く、Ｓ／Ｎ比が比較的に小さい。そのため、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性に基づいてバッテリセルのＳＯＨを推定する考案のＳＯＨ推定では、推定精度が比較的に低いことが予想される。
【0060】
ここで、本願発明者らは、バッテリセルのＳＯＣと電極材料の活物質の相転移等に伴うバッテリセルの熱流量ＨＦとにも相関があるとの知見を得ている。また、本願発明者らは、ＨＦ versus ＳＯＣの微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈは、バッテリセルの全体容量ｍＡｈと相関し、ＨＦ versus ＳＯＣの微分特性では、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性と比較して、
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンは一定のパターンを維持する、換言すれば、劣化してもＳＯＣに対するピークの位置がずれ難い、
との知見を得ている。そこで、本願発明者らは、バッテリセルの熱流量、詳細にはＨＦ versus ＳＯＣ特性、より詳細にはＨＦ versus ＳＯＣの微分特性に基づいて、バッテリセルのＳＯＨを推定する手法を考案する（後述するＳＯＨ推定１）。
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンは一定のパターンを維持する、換言すれば、劣化してもＳＯＣに対するピークの位置がずれ難い、
との知見を得ている。そこで、本願発明者らは、バッテリセルの熱流量、詳細にはＨＦ versus ＳＯＣ特性、より詳細にはＨＦ versus ＳＯＣの微分特性に基づいて、バッテリセルのＳＯＨを推定する手法を考案する（後述するＳＯＨ推定１）。
【0061】
また、本願発明者らは、ＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈも、バッテリセルの全体容量ｍＡｈと相関し、ＵＨ versus ＳＯＣの微分特性でも、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性と比較して、
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンは一定のパターンを維持する、換言すれば、劣化してもＳＯＣに対するピークの位置がずれ難い、
との知見を得ている。そこで、本願発明者らは、バッテリセルのエンタルピーポテンシャル、詳細にはＵＨ versus ＳＯＣ特性、より詳細にはＵＨ versus ＳＯＣの微分特性に基づいて、バッテリセルのＳＯＨを推定する手法を考案する（後述するＳＯＨ推定２）。
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンは一定のパターンを維持する、換言すれば、劣化してもＳＯＣに対するピークの位置がずれ難い、
との知見を得ている。そこで、本願発明者らは、バッテリセルのエンタルピーポテンシャル、詳細にはＵＨ versus ＳＯＣ特性、より詳細にはＵＨ versus ＳＯＣの微分特性に基づいて、バッテリセルのＳＯＨを推定する手法を考案する（後述するＳＯＨ推定２）。
【0062】
ここで、実際に測定する容量は、以下に示すようにバッテリセルの内部抵抗Ｒに起因する抵抗損失（ＩＲ損）を含む。
実際の容量＝理想の容量＋抵抗損失・・・（式）
バッテリセルの内部抵抗は劣化に伴い増加し、その結果、抵抗損失は劣化に伴い増加する。
実際の容量＝理想の容量＋抵抗損失・・・（式）
バッテリセルの内部抵抗は劣化に伴い増加し、その結果、抵抗損失は劣化に伴い増加する。
【0063】
上述した閉回路電圧ＣＣＶまたは熱流量ＨＦは、単独では抵抗損失（ＩＲ損）を含むので、ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性またはＨＦ versus ＳＯＣ特性から推定するＳＯＨは、劣化に伴う内部抵抗Ｒの増加に起因する抵抗損失の増加も含む。一方、上述したエンタルピーポテンシャルＵＨでは、ＣＣＶに含まれる抵抗損失とＨＦに含まれる抵抗損失とがキャンセルされるので、ＵＨ versus ＳＯＣ特性から推定するＳＯＨは、劣化に伴う内部抵抗の増加に起因する抵抗損失の増加がキャンセルされた、理想の容量となる。
【0064】
これより、以下では、ＨＦから推定されるＳＯＨをＳＯＨ（Ｒ）とし、ＵＨから推定されるＳＯＨをＳＯＨ（Ｉ）として、それぞれ推定されるＳＯＨを区別することもある。
【0065】
（ＳＯＨ推定１）
まず、バッテリ状態推定部２１０による、バッテリセル１１１の熱流量ＨＦ、具体的にはＨＦ versus ＳＯＣ特性、より具体的にはＨＦ versus ＳＯＣの微分特性に基づくバッテリセル１１１のＳＯＨ推定の一例について説明する。
まず、バッテリ状態推定部２１０による、バッテリセル１１１の熱流量ＨＦ、具体的にはＨＦ versus ＳＯＣ特性、より具体的にはＨＦ versus ＳＯＣの微分特性に基づくバッテリセル１１１のＳＯＨ推定の一例について説明する。
【0066】
バッテリ状態推定部２１０は、実使用における充電時、定期的に、ＨＦ versus ＳＯＣの現在特性を測定する。バッテリ状態推定部２１０は、図３Ｂまたは図３Ｃに示す測定したＨＦ versus ＳＯＣの現在特性と、図３Ａに示す予め記憶したＨＦ versus ＳＯＣの初期特性とに基づいて、バッテリセルの劣化状態ＳＯＨ（Ｒ）を推定する。
なお、図３Ｄに、図３Ａに示すＨＦ versus ＳＯＣの初期特性、図３Ｂに示す劣化小状態のＨＦ versus ＳＯＣ特性、および図３Ｃに示す劣化中状態のＨＦ versus ＳＯＣ特性を重ねて示す。
なお、図３Ｄに、図３Ａに示すＨＦ versus ＳＯＣの初期特性、図３Ｂに示す劣化小状態のＨＦ versus ＳＯＣ特性、および図３Ｃに示す劣化中状態のＨＦ versus ＳＯＣ特性を重ねて示す。
【0067】
ここで、図４は、本実施形態のＨＦ versus ＳＯＣ特性、およびその微分特性、すなわちＳＯＣについてのＨＦ特性ＨＦ＝ｆ（ＳＯＣ）の微分特性ｄ（ＨＦ）／ｄ（ＳＯＣ）の一例を示す図である。図４に示すように、例えば、負極の材料としてグラファイト、正極の材料としてＮＣＭを用いたリチウムイオンバッテリでは、ＨＦ versus ＳＯＣの微分特性には、グラファイトの相転移等に伴う複数のピーク１～７が存在する。
【0068】
これらのピーク間の線分の長さは、負極カットのリチウムイオンバッテリではバッテリセルの全体容量と相関する。よって、これらのピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈがわかれば、バッテリセルの全体容量ｍＡｈがわかる。例えば、ＳＯＣ０％－１００％の初期容量が１００ｍＡｈであり、複数のピークにおけるいずれか２つのピーク間の線分の長さに相当する容量が２０ｍＡｈだったとする。なお、ピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈは、充電電流と充電時間とから算出されればよい。バッテリセルの劣化が進み、この２つのピーク間の線分の長さに相当する容量が１０ｍＡｈとなると、バッテリセルの全体容量は５０ｍＡｈになる。
【0069】
そこで、本実施形態のＳＯＨ推定では、バッテリ状態推定部２１０は、ＨＦ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性における各ピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを予め記憶しておく。そして、バッテリ状態推定部２１０は、実使用における充電時に、ＨＦ versus ＳＯＣの現在（劣化時）特性の微分特性におけるいずれか２つのピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを測定し、下記式よりＳＯＨ推定を行う。
ＳＯＨ＝｛ＨＦ versus ＳＯＣの現在（劣化時）特性の微分特性における２つのピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝／｛ＨＦ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性における対応の２つのピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝・・・（式）
なお、実使用における充電は定電流かつ低レートであるため、この充電電流ｍＡと充電時間ｈとからピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを求めることができる。
ＳＯＨ＝｛ＨＦ versus ＳＯＣの現在（劣化時）特性の微分特性における２つのピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝／｛ＨＦ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性における対応の２つのピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝・・・（式）
なお、実使用における充電は定電流かつ低レートであるため、この充電電流ｍＡと充電時間ｈとからピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを求めることができる。
【0070】
本実施形態のＳＯＨ推定によれば、上述した比較例のＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性のピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈに基づくＳＯＨ推定と同様に、ＳＯＣ０％からの充電を必要としないため、またＳＯＣ１００％までの充電を必要としないため、実使用における充電時に行うことができる。
【0071】
また、本実施形態のＳＯＨ推定では、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性に代えて、ＨＦ versus ＳＯＣの微分特性に基づいて、バッテリセルのＳＯＨを推定する。上述したように、ＨＦ versus ＳＯＣの微分特性では、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性と比較して、
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンが一定のパターンを維持する、換言すれば、劣化してもＳＯＣに対するピークの位置がずれ難い。
そのため、バッテリセルのＳＯＨの推定精度を高めることができる。
特に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さいため、実使用における様々なＳＯＣからの充電時でもＳＯＨ推定が可能であり、実使用における短時間の充電時でもＳＯＨ推定が可能である。
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンが一定のパターンを維持する、換言すれば、劣化してもＳＯＣに対するピークの位置がずれ難い。
そのため、バッテリセルのＳＯＨの推定精度を高めることができる。
特に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さいため、実使用における様々なＳＯＣからの充電時でもＳＯＨ推定が可能であり、実使用における短時間の充電時でもＳＯＨ推定が可能である。
【0072】
ところで、ＳＯＣ、ＳＯＨの推定に関して一般には、バッテリセルの数学的モデルを構築し、モデルから作成した状態推定器を用いてＳＯＣ、ＳＯＨを推定する技術が知られている。この推定では、バッテリモデルに誤差が存在した場合には、精度が悪くなると言う根本的な問題が生じる。また、バッテリ使用中に、推定値が正しいかどうかの判断ができない。この点に関し、本発明によれば、ＨＦの特性を計測することにより、バッテリの数学モデルの誤差が生じても、それをバッテリ使用中に補正することが可能である。
【0073】
（ＳＯＨ推定２）
次に、バッテリ状態推定部２１０による、バッテリセル１１１のエンタルピーポテンシャル、具体的にはＵＨ versus ＳＯＣ特性、より具体的にはＵＨ versus ＳＯＣの微分特性に基づくバッテリセル１１１のＳＯＨ推定の一例について説明する。
次に、バッテリ状態推定部２１０による、バッテリセル１１１のエンタルピーポテンシャル、具体的にはＵＨ versus ＳＯＣ特性、より具体的にはＵＨ versus ＳＯＣの微分特性に基づくバッテリセル１１１のＳＯＨ推定の一例について説明する。
【0074】
バッテリ状態推定部２１０は、実使用における充電時、定期的に、ＵＨ versus ＳＯＣの現在特性を測定する。バッテリ状態推定部２１０は、図３Ｂまたは図３Ｃに示す測定したＵＨ versus ＳＯＣの現在特性と、図３Ａに示す予め記憶したＵＨ versus ＳＯＣの初期特性とに基づいて、バッテリセルの劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）を推定する。
【0075】
ここで、図５は、本実施形態のＵＨ versus ＳＯＣ特性、およびその微分特性、すなわちＳＯＣについてのＵＨ特性ＵＨ＝ｆ（ＳＯＣ）の微分特性ｄ（ＵＨ）／ｄ（ＳＯＣ）の一例を示す図である。図５に示すように、例えば、負極の材料としてグラファイト、正極の材料としてＮＣＭを用いたリチウムイオンバッテリでは、ＵＨ versus ＳＯＣの微分特性にも、グラファイトの相転移等に伴う複数のピーク１～７が存在する。
【0076】
これらのピーク間の線分の長さは、バッテリセルの全体容量と相関する。よって、これらのピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈがわかれば、バッテリセルの全体容量ｍＡｈがわかる。例えば、ＳＯＣ０％－１００％の初期容量が１００ｍＡｈであり、複数のピークにおけるいずれか２つのピーク間の線分の長さに相当する容量が２０ｍＡｈだったとする。なお、ピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈは、充電電流と充電時間とから算出されればよい。バッテリセルの劣化が進み、この２つのピーク間の線分の長さに相当する容量が１０ｍＡｈとなると、バッテリセルの全体容量は５０ｍＡｈになる。
【0077】
そこで、本実施形態のＳＯＨ推定では、バッテリ状態推定部２１０は、ＵＨ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性における各ピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを予め記憶しておく。そして、バッテリ状態推定部２１０は、実使用における充電時に、ＵＨ versus ＳＯＣの現在（劣化時）特性の微分特性におけるいずれか２つのピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを測定し、下記式よりＳＯＨ推定を行う。
ＳＯＨ＝｛ＵＨ versus ＳＯＣの現在（劣化時）特性の微分特性における２つのピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝／｛ＵＨ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性における対応の２つのピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝・・・（式）
なお、実使用における充電は定電流かつ低レートであるため、この充電電流ｍＡと充電時間ｈとからピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを求めることができる。
ＳＯＨ＝｛ＵＨ versus ＳＯＣの現在（劣化時）特性の微分特性における２つのピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝／｛ＵＨ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性における対応の２つのピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈ｝・・・（式）
なお、実使用における充電は定電流かつ低レートであるため、この充電電流ｍＡと充電時間ｈとからピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈを求めることができる。
【0078】
本実施形態のＳＯＨ推定によれば、上述した比較例のＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性のピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈに基づくＳＯＨ推定と同様に、ＳＯＣ０％からの充電を必要としないため、またＳＯＣ１００％までの充電を必要としないため、実使用における充電時に行うことができる。
【0079】
また、本実施形態のＳＯＨ推定では、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性に代えて、ＵＨ versus ＳＯＣの微分特性に基づいて、バッテリセルのＳＯＨを推定する。上述したように、ＵＨ versus ＳＯＣの微分特性でも、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性と比較して、
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンが一定のパターンを維持する、換言すれば、劣化してもＳＯＣに対するピークの位置がずれ難い。
そのため、バッテリセルのＳＯＨの推定精度を高めることができる。
特に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さいため、実使用における様々なＳＯＣからの充電時でもＳＯＨ推定が可能であり、実使用における短時間の充電時でもＳＯＨ推定が可能である。
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンが一定のパターンを維持する、換言すれば、劣化してもＳＯＣに対するピークの位置がずれ難い。
そのため、バッテリセルのＳＯＨの推定精度を高めることができる。
特に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さいため、実使用における様々なＳＯＣからの充電時でもＳＯＨ推定が可能であり、実使用における短時間の充電時でもＳＯＨ推定が可能である。
【0080】
更に、上述したように、エンタルピーポテンシャルＵＨでは、閉回路電圧ＣＣＶに含まれる抵抗損失（ＩＲ損）と熱流量ＨＦに含まれる抵抗損失とがキャンセルされるので、ＵＨ versus ＳＯＣ特性から推定されるＳＯＨは、劣化に伴う内部抵抗Ｒの増加に起因する抵抗損失の増加がキャンセルされた、理想の容量となる。これにより、劣化時の正味の容量がわかる。
【0081】
（ＳＯＨ推定２の変形例）
上述したＳＯＨ推定２で用いたエンタルピーポテンシャルに関し、本願発明者らは、エンタルピーポテンシャルの現在（劣化時）特性からエンタルピーポテンシャルの初期特性を差し引いた差分エンタルピーポテンシャルΔＵＨに着目する。本願発明者らは、ΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさは、バッテリセルの全体容量ｍＡｈと相関し、ΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性では、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性と比較して、
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンは一定のパターンを維持する、
との知見を得ている。そこで、本願発明者らは、バッテリセルの差分エンタルピーポテンシャル、詳細にはΔＵＨ versus ＳＯＣ特性、より詳細にはΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性に基づいて、バッテリセルのＳＯＨを推定する手法を考案する。
上述したＳＯＨ推定２で用いたエンタルピーポテンシャルに関し、本願発明者らは、エンタルピーポテンシャルの現在（劣化時）特性からエンタルピーポテンシャルの初期特性を差し引いた差分エンタルピーポテンシャルΔＵＨに着目する。本願発明者らは、ΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさは、バッテリセルの全体容量ｍＡｈと相関し、ΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性では、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性と比較して、
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きい、
・更に、ピークの数が多く、ピークの間隔が小さい、
・更に、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有し、劣化しても特定のパターンは一定のパターンを維持する、
との知見を得ている。そこで、本願発明者らは、バッテリセルの差分エンタルピーポテンシャル、詳細にはΔＵＨ versus ＳＯＣ特性、より詳細にはΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性に基づいて、バッテリセルのＳＯＨを推定する手法を考案する。
【0082】
上述したように、エンタルピーポテンシャルＵＨでは、閉回路電圧ＣＣＶに含まれる抵抗損失（ＩＲ損）と熱流量ＨＦに含まれる抵抗損失とがキャンセルされるので、ΔＵＨ versus ＳＯＣ特性から推定するＳＯＨは、劣化に伴う内部抵抗Ｒの増加に起因する抵抗損失の増加がキャンセルされた、理想の容量となる。これにより、劣化時の正味の容量がわかる。
【0083】
バッテリ状態推定部２１０は、実使用における充電時、定期的に、ＵＨ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、図３Ｂまたは図３Ｃに示す測定したＵＨ versus ＳＯＣの現在特性から、図３Ａに示す予め記憶したＵＨ versus ＳＯＣの初期特性を差し引いたΔＵＨ versus ＳＯＣ特性を算出する。バッテリ状態推定部２１０は、算出したΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性と、予め記憶した所定のＳＯＨにおけるΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性とに基づいて、バッテリセルの劣化状態ＳＯＨ（Ｉ）を推定する。
【0084】
ここで、図６Ａは、本実施形態のΔＵＨ versus ＳＯＣ特性の一例を示す図であり、図６Ｂは、本実施形態のΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性、すなわちＳＯＣについてのΔＵＨ特性ΔＵＨ＝ｆ（ＳＯＣ）の微分特性ｄ（ΔＵＨ）／ｄ（ＳＯＣ）の一例を示す図である。図６Ｂに示すように、例えば、負極の材料としてグラファイト、正極の材料としてＮＣＭを用いたリチウムイオンバッテリでは、ΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性にも、複数のピークが存在する。
【0085】
これらのピークの大きさ（高さ）は、バッテリセルの全体容量と相関する。具体的には、バッテリセルの劣化に伴いバッテリセルの全体容量が低減するほど、これらのピークの大きさは大きくなる。また、上述したように、正数のピークと負数のピークとは特定のパターンを有する。よって、これらのピークの大きさおよび正負がわかれば、バッテリセルの全体容量ｍＡｈおよびＳＯＨがわかる。
【0086】
そこで、本実施形態のＳＯＨ推定では、記憶部２２０は、所定のＳＯＨにおけるΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性を予め記憶しておき、バッテリ状態推定部２１０は、初期状態（ＳＯＨ１００％）におけるΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性のピークの大きさ（０）と、所定のＳＯＨにおけるΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性のピークの大きさとから、ＳＯＨとピークの大きさとは比例関係にあると仮定する。
【0087】
そして、バッテリ状態推定部２１０は、実使用における充電時に、ＵＨ versus ＳＯＣの現在（劣化時）特性からＵＨ versus ＳＯＣの初期特性を差し引いた差分エンタルピーポテンシャルΔＵＨ versus ＳＯＣ特性を算出する。バッテリ状態推定部２１０は、予め記憶した所定のＳＯＨにおけるΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性に基づく比例関係を参照して、算出したΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性のいずれかのピークの大きさに対応するＳＯＨを推定する。
【0088】
以上説明したように、本変形例のＳＯＨ推定でも、上述した本実施形態のＳＯＨ推定２と同様の利点を得ることができる。
【0089】
（ＳＯＨ推定１の変形例）
上述したように、図６ＢのΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさ（高さ）から推定されるＳＯＨは、図４のＨＦ versus ＳＯＣの微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈと相関する。そこで、本願発明者らは、上述のＳＯＨ推定１により推定される、劣化に伴う内部抵抗の増加に起因する抵抗損失の増加を含むＳＯＨ（Ｒ）と、上述のＳＯＨ推定３により推定される、劣化に伴う内部抵抗の増加に起因する抵抗損失の増加がキャンセルされたＳＯＨ（Ｉ）とから、劣化に伴う内部抵抗の増加に起因する抵抗損失の増加を推定することを考案する。
上述したように、図６ＢのΔＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークの大きさ（高さ）から推定されるＳＯＨは、図４のＨＦ versus ＳＯＣの微分特性におけるピーク間の線分の長さに相当する容量ｍＡｈと相関する。そこで、本願発明者らは、上述のＳＯＨ推定１により推定される、劣化に伴う内部抵抗の増加に起因する抵抗損失の増加を含むＳＯＨ（Ｒ）と、上述のＳＯＨ推定３により推定される、劣化に伴う内部抵抗の増加に起因する抵抗損失の増加がキャンセルされたＳＯＨ（Ｉ）とから、劣化に伴う内部抵抗の増加に起因する抵抗損失の増加を推定することを考案する。
【0090】
具体的には、バッテリ状態推定部２１０は、上述のＳＯＨ推定１により推定したＳＯＨ（Ｒ）と、上述のＳＯＨ推定３により推定したＳＯＨ（Ｉ）との差から、劣化に伴う内部抵抗の増加に起因する抵抗損失の増加を推定する。
【0091】
推定された、内部抵抗の増加に起因する抵抗損失の増加は、以下の制御に利用することができる。
・バッテリセルの出力電圧、換言すれば放電電流、の制御
・バッテリセルの充電時の冷却、換言すれば放熱、の制御
・バッテリセルの出力電圧、換言すれば放電電流、の制御
・バッテリセルの充電時の冷却、換言すれば放熱、の制御
【0092】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されることなく、種々の変更および変形が可能である。
【符号の説明】
【0093】
１００ バッテリユニット
１０１ ケース
１０２ カバー
１０３ 下部フレーム
１０４ 上部フレーム
１０５ 冷却プレート
１０６ 空気導入機構
１１０ バッテリモジュール
１１１ バッテリセル
１１２ 積層体
１１３ エンドプレート
１１４ セルバスバー
１１９ モジュールバスバー
１２０ バッテリ熱流量検出部
１３０ 基準熱流量検出部
１４１ 電圧検出部
１４２ 電流検出部
１４３ 温度検出部
２００ バッテリマネジメントシステム（ＢＭＳ）
２１０ バッテリ状態推定部
２２０ 記憶部
１０１ ケース
１０２ カバー
１０３ 下部フレーム
１０４ 上部フレーム
１０５ 冷却プレート
１０６ 空気導入機構
１１０ バッテリモジュール
１１１ バッテリセル
１１２ 積層体
１１３ エンドプレート
１１４ セルバスバー
１１９ モジュールバスバー
１２０ バッテリ熱流量検出部
１３０ 基準熱流量検出部
１４１ 電圧検出部
１４２ 電流検出部
１４３ 温度検出部
２００ バッテリマネジメントシステム（ＢＭＳ）
２１０ バッテリ状態推定部
２２０ 記憶部
【図1】
【図2A】
【図2B】
【図3A】
【図3B】
【図3C】
【図3D】
【図4】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図7】