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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 31/382 20190101AFI20241024BHJP
G01R 31/392 20190101ALI20241024BHJP
H01M 10/48 20060101ALI20241024BHJP
H02J 7/00 20060101ALI20241024BHJP
【ＦＩ】
G01R31/382
G01R31/392
H01M10/48 P
H02J7/00 X
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2021154506
(22)【出願日】2021-09-22
(65)【公開番号】P2023045893
(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２０２３－４５８０４（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 usi，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開回路電圧および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熱流量を検出するバッテリ熱流量検出部と、
下記（Ａ１）および（Ａ２）を記憶する記憶部と、
（Ａ１）前記バッテリセルの開回路電圧ＯＣＶ－充電状態ＳＯＣ特性のテーブルマップ
（Ａ２）前記バッテリセルの熱流量ＨＦ－ＳＯＣの初期特性、および前記ＨＦ－ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピークのＳＯＣ
前記（Ａ１）に基づいて、検出された前記バッテリセルのＯＣＶに対応する前記バッテリセルのＳＯＣ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開始時に、前記（Ａ１）に基づいて、前記電圧検出部によって検出された前記バッテリセルのＯＣＶに対応する前記バッテリセルのＳＯＣをスタートＳＯＣとして推定し、
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ピークを検知し、前記（Ａ２）に基づいて、検知したピークのＳＯＣをＳＯＣ（ＨＦ）として求め、
前記電流検出部によって検出された充電電流および充電時間から、充電開始時からピーク検知時までの充電容量を算出し、算出した充電容量と、充電開始時に推定した前記スタートＳＯＣとから、ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出し、
前記ＳＯＣ（ＯＣＶ）が、前記ＳＯＣ（ＨＦ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいて前記（Ａ１）を補正する、
バッテリユニット。
【請求項2】
前記バッテリ状態推定部は、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ＳＯＨを推定し、
下記式から、算出した前記充電容量Ｑ（ｔ）に対応するΔＳＯＣを算出し、
ΔＳＯＣ＝Ｑ（ｔ）／Ｃ０（ｔ）・・・（式）
Ｃ０（ｔ）＝Ｃ０×ＳＯＨ・・・（式）
Ｃ０（ｔ）：現在の全体容量
Ｃ０：初期の全体容量
ｔ：経過時間
算出した前記ΔＳＯＣと、充電開始時に推定した前記スタートＳＯＣとから、前記ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出する、
請求項１に記載のバッテリユニット。
【請求項3】
前記記憶部は、下記（Ａ１１）を更に記憶し、（Ａ１１）前記バッテリセルの閉回路電圧ＣＣＶ－ＳＯＣ特性のテーブルマップ
前記バッテリ状態推定部は、
前記（Ａ１１）に基づいて、ピーク検知時に、前記電圧検出部によって検出したＣＣＶに対応するＳＯＣ（ＣＣＶ）を求め、
前記ＳＯＣ（ＣＣＶ）が、前記ＳＯＣ（ＨＦ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいて前記（Ａ１１）を補正する、
請求項１または２に記載のバッテリユニット。
【請求項4】
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開回路電圧および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熱流量を検出するバッテリ熱流量検出部と、
下記（Ａ１）および（Ａ３）を記憶する記憶部と、
（Ａ１）前記バッテリセルの開回路電圧ＯＣＶ－充電状態ＳＯＣ特性のテーブルマップ
（Ａ３）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、および前記ＵＨ－ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピークのＳＯＣ
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（Ａ１）に基づいて、検出された前記バッテリセルのＯＣＶに対応する前記バッテリセルのＳＯＣ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開始時に、前記（Ａ１）に基づいて、前記電圧検出部によって検出された前記バッテリセルのＯＣＶに対応する前記バッテリセルのＳＯＣをスタートＳＯＣとして推定し、
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ピークを検知し、前記（Ａ３）に基づいて、検知したピークのＳＯＣをＳＯＣ（ＵＨ）として求め、
前記電流検出部によって検出された充電電流および充電時間から、充電開始時からピーク検知時までの充電容量を算出し、算出した充電容量と、充電開始時に推定した前記スタートＳＯＣとから、ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出し、
前記ＳＯＣ（ＯＣＶ）が、前記ＳＯＣ（ＵＨ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいて前記（Ａ１）を補正する、
バッテリユニット。
【請求項5】
前記バッテリ状態推定部は、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ＳＯＨを推定し、
下記式から、算出した前記充電容量Ｑ（ｔ）に対応するΔＳＯＣを算出し、
ΔＳＯＣ＝Ｑ（ｔ）／Ｃ０（ｔ）・・・（式）
Ｃ０（ｔ）＝Ｃ０×ＳＯＨ・・・（式）
Ｃ０（ｔ）：現在の全体容量
Ｃ０：初期の全体容量
ｔ：経過時間
算出した前記ΔＳＯＣと、充電開始時に推定した前記スタートＳＯＣとから、前記ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出する、
請求項４に記載のバッテリユニット。
【請求項6】
前記記憶部は、下記（Ａ１１）を更に記憶し、（Ａ１１）前記バッテリセルの閉回路電圧ＣＣＶ－ＳＯＣ特性のテーブルマップ
前記バッテリ状態推定部は、
前記（Ａ１１）に基づいて、ピーク検知時に、前記電圧検出部によって検出したＣＣＶに対応するＳＯＣ（ＣＣＶ）を求め、
前記ＳＯＣ（ＣＣＶ）が、前記ＳＯＣ（ＵＨ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいて前記（Ａ１１）を補正する、
請求項４または５に記載のバッテリユニット。
【請求項7】
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１～６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ＳＯＣを推定する技術に関する。ＳＯＣ推定では、バッテリセルの開回路電圧（Open Circuit Voltage：ＯＣＶ） versus ＳＯＣ特性を、温度ごとに複数のテーブルマップとして予め記憶しておき、例えば充放電を行っていないときに、検出温度に対応するテーブルマップを参照して、検出したＯＣＶに対応するＳＯＣを、バッテリセルのＳＯＣとして推定する。
【0007】
これにより、負極の材料としてハードカーボンを用いたリチウムイオンバッテリのように、容量の変化に対して電圧が傾斜しているバッテリセルであれば、バッテリセルの電圧に基づいて、ＳＯＣを精度よく推定することができる。
【0008】
近年、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のように、容量の変化に対して電圧の変化が小さいバッテリセルがある。このようなバッテリセルを備えるバッテリユニットにおいて、バッテリセルの電圧に基づいて、ＳＯＣ推定を行うと、推定精度が低下する。
【0009】
また、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性は、バッテリセルの劣化に起因して次第に変化するため、初期特性から次第にずれてしまう。この点に関し、本願発明者らは、グラファイトを用いたリチウムイオンバッテリにおいて、実使用における充電時、定期的に、閉回路電圧（Closed Circuit Voltage：ＣＣＶ） versus ＳＯＣの現在特性を測定し、ＳＯＣ推定の誤差補正を行うことを考案している。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。
【0010】
具体的には、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、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。。そこで、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークのＳＯＣに対する、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから推定したＳＯＣのずれ量に応じて、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正する。なお、このようなＣＣＶ versus ＳＯＣ特性の微分特性に相転移等に伴うピークが存在する特徴は、ハードカーボンを用いたリチウムイオンバッテリにはない。
【0011】
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。特に、劣化すると、このような問題が顕著に現れる。そのため、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性に基づいてＳＯＣ推定の補正を行っても、補正精度が低く、推定精度が低いことが予想される。
【0012】
本発明は、バッテリセルのＳＯＣ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】
【0013】
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比が大きく、劣化してもこれらの特徴を維持する、
・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ＳＯＣ推定を補正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比が大きく、劣化してもこれらの特徴を維持する、
・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ＳＯＣ推定を補正する手法を考案する。
【0014】
（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開回路電圧または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熱流量を検出するバッテリ熱流量検出部と、下記（Ａ１）および（Ａ２）を記憶する記憶部と、
（Ａ１）前記バッテリセルの開回路電圧ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップ
（Ａ２）前記バッテリセルの熱流量ＨＦ versus ＳＯＣの初期特性、および前記ＨＦ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピークのＳＯＣ
前記（Ａ１）に基づいて、検出された前記バッテリセルのＯＣＶに対応する前記バッテリセルのＳＯＣ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、（ｉ）前記バッテリセルの充電開始時に、前記（Ａ１）に基づいて、前記電圧検出部によって検出された前記バッテリセルのＯＣＶに対応する前記バッテリセルのＳＯＣをスタートＳＯＣとして推定し、（ｉｉ）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を検知し、前記（Ａ２）に基づいて、検知したピークのＳＯＣをＳＯＣ（ＨＦ）として求め、（ｉｉｉ）前記電流検出部によって検出された充電電流および充電時間から、充電開始時からピーク検知時までの充電容量を算出し、算出した充電容量と、充電開始時に推定した前記スタートＳＯＣとから、ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出し、前記ＳＯＣ（ＯＣＶ）が、前記ＳＯＣ（ＨＦ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいて前記（Ａ１）を補正する。
（Ａ１）前記バッテリセルの開回路電圧ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップ
（Ａ２）前記バッテリセルの熱流量ＨＦ versus ＳＯＣの初期特性、および前記ＨＦ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピークのＳＯＣ
前記（Ａ１）に基づいて、検出された前記バッテリセルのＯＣＶに対応する前記バッテリセルのＳＯＣ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、（ｉ）前記バッテリセルの充電開始時に、前記（Ａ１）に基づいて、前記電圧検出部によって検出された前記バッテリセルのＯＣＶに対応する前記バッテリセルのＳＯＣをスタートＳＯＣとして推定し、（ｉｉ）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を検知し、前記（Ａ２）に基づいて、検知したピークのＳＯＣをＳＯＣ（ＨＦ）として求め、（ｉｉｉ）前記電流検出部によって検出された充電電流および充電時間から、充電開始時からピーク検知時までの充電容量を算出し、算出した充電容量と、充電開始時に推定した前記スタートＳＯＣとから、ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出し、前記ＳＯＣ（ＯＣＶ）が、前記ＳＯＣ（ＨＦ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいて前記（Ａ１）を補正する。
【0015】
（２）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、（ｉｖ）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ＳＯＨを推定し、（ｖ）下記式から、算出した前記充電容量Ｑ（ｔ）に対応するΔＳＯＣを算出し、
ΔＳＯＣ＝Ｑ（ｔ）／Ｃ０（ｔ）・・・（式）
Ｃ０（ｔ）＝Ｃ０×ＳＯＨ・・・（式）
Ｃ０（ｔ）：現在の全体容量
Ｃ０：初期の全体容量
ｔ：経過時間
（ｖｉ）算出した前記ΔＳＯＣと、充電開始時に推定した前記スタートＳＯＣとから、前記ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出してもよい。
ΔＳＯＣ＝Ｑ（ｔ）／Ｃ０（ｔ）・・・（式）
Ｃ０（ｔ）＝Ｃ０×ＳＯＨ・・・（式）
Ｃ０（ｔ）：現在の全体容量
Ｃ０：初期の全体容量
ｔ：経過時間
（ｖｉ）算出した前記ΔＳＯＣと、充電開始時に推定した前記スタートＳＯＣとから、前記ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出してもよい。
【0016】
（３）また、本発明に係るバッテリユニットにおいて、前記記憶部は、下記（Ａ１１）を更に記憶し、
（Ａ１１）前記バッテリセルの閉回路電圧ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップ
前記バッテリ状態推定部は、（ｖｉｉ）前記（Ａ１１）に基づいて、ピーク検知時に、前記電圧検出部によって検出したＣＣＶに対応するＳＯＣ（ＣＣＶ）を求め、（ｖｉｉｉ）前記ＳＯＣ（ＣＣＶ）が、前記ＳＯＣ（ＨＦ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいて前記（Ａ１１）を補正してもよい。
（Ａ１１）前記バッテリセルの閉回路電圧ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップ
前記バッテリ状態推定部は、（ｖｉｉ）前記（Ａ１１）に基づいて、ピーク検知時に、前記電圧検出部によって検出したＣＣＶに対応するＳＯＣ（ＣＣＶ）を求め、（ｖｉｉｉ）前記ＳＯＣ（ＣＣＶ）が、前記ＳＯＣ（ＨＦ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいて前記（Ａ１１）を補正してもよい。
【0017】
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比が大きく、劣化してもこれらの特徴を維持する、
・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ＳＯＣ推定を補正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比が大きく、劣化してもこれらの特徴を維持する、
・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ＳＯＣ推定を補正する手法を考案する。
【0018】
（４）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開回路電圧または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熱流量を検出するバッテリ熱流量検出部と、下記（Ａ１）および（Ａ３）を記憶する記憶部と、
（Ａ１）前記バッテリセルの開回路電圧ＯＣＶ versus ＳＯＣのテーブルマップ
（Ａ３）前記バッテリセルのエンタルピーポテンシャルＵＨ versus ＳＯＣの初期特性、および前記ＵＨ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピークのＳＯＣ
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（Ａ１）に基づいて、検出された前記バッテリセルのＯＣＶに対応する前記バッテリセルのＳＯＣ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、（ｉ）前記バッテリセルの充電開始時に、前記（Ａ１）に基づいて、前記電圧検出部によって検出された前記バッテリセルのＯＣＶに対応する前記バッテリセルのＳＯＣをスタートＳＯＣとして推定し、（ｉｉ）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の現在特性の微分特性におけるピークを検知し、前記（Ａ３）に基づいて、検知したピークのＳＯＣをＳＯＣ（ＵＨ）として求め、（ｉｉｉ）前記電流検出部によって検出された充電電流および充電時間から、充電開始時からピーク検知時までの充電容量を算出し、算出した充電容量と、充電開始時に推定した前記スタートＳＯＣとから、ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出し、前記ＳＯＣ（ＯＣＶ）が、前記ＳＯＣ（ＵＨ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいて前記（Ａ１）を補正する。
（Ａ１）前記バッテリセルの開回路電圧ＯＣＶ versus ＳＯＣのテーブルマップ
（Ａ３）前記バッテリセルのエンタルピーポテンシャルＵＨ versus ＳＯＣの初期特性、および前記ＵＨ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピークのＳＯＣ
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（Ａ１）に基づいて、検出された前記バッテリセルのＯＣＶに対応する前記バッテリセルのＳＯＣ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、（ｉ）前記バッテリセルの充電開始時に、前記（Ａ１）に基づいて、前記電圧検出部によって検出された前記バッテリセルのＯＣＶに対応する前記バッテリセルのＳＯＣをスタートＳＯＣとして推定し、（ｉｉ）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の現在特性の微分特性におけるピークを検知し、前記（Ａ３）に基づいて、検知したピークのＳＯＣをＳＯＣ（ＵＨ）として求め、（ｉｉｉ）前記電流検出部によって検出された充電電流および充電時間から、充電開始時からピーク検知時までの充電容量を算出し、算出した充電容量と、充電開始時に推定した前記スタートＳＯＣとから、ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出し、前記ＳＯＣ（ＯＣＶ）が、前記ＳＯＣ（ＵＨ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいて前記（Ａ１）を補正する。
【0019】
（５）本発明に係る別のバッテリユニットにおいて、前記バッテリ状態推定部は、（ｉｖ）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ＳＯＨを推定し、（ｖ）下記式から、算出した前記充電容量Ｑ（ｔ）に対応するΔＳＯＣを算出し、
ΔＳＯＣ＝Ｑ（ｔ）／Ｃ０（ｔ）・・・（式）
Ｃ０（ｔ）＝Ｃ０×ＳＯＨ・・・（式）
Ｃ０（ｔ）：現在の全体容量
Ｃ０：初期の全体容量
ｔ：経過時間
（ｖｉ）算出した前記ΔＳＯＣと、充電開始時に推定した前記スタートＳＯＣとから、前記ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出してもよい。
ΔＳＯＣ＝Ｑ（ｔ）／Ｃ０（ｔ）・・・（式）
Ｃ０（ｔ）＝Ｃ０×ＳＯＨ・・・（式）
Ｃ０（ｔ）：現在の全体容量
Ｃ０：初期の全体容量
ｔ：経過時間
（ｖｉ）算出した前記ΔＳＯＣと、充電開始時に推定した前記スタートＳＯＣとから、前記ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出してもよい。
【0020】
（６）また、本発明に係る別のバッテリユニットにおいて、前記記憶部は、下記（Ａ１１）を更に記憶し、
（Ａ１１）前記バッテリセルの閉回路電圧ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップ
前記バッテリ状態推定部は、（ｖｉｉ）前記（Ａ１１）に基づいて、ピーク検知時に、前記電圧検出部によって検出したＣＣＶに対応するＳＯＣ（ＣＣＶ）を求め、（ｖｉｉｉ）前記ＳＯＣ（ＣＣＶ）が、前記ＳＯＣ（ＵＨ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいて前記（Ａ１１）を補正してもよい。
（Ａ１１）前記バッテリセルの閉回路電圧ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップ
前記バッテリ状態推定部は、（ｖｉｉ）前記（Ａ１１）に基づいて、ピーク検知時に、前記電圧検出部によって検出したＣＣＶに対応するＳＯＣ（ＣＣＶ）を求め、（ｖｉｉｉ）前記ＳＯＣ（ＣＣＶ）が、前記ＳＯＣ（ＵＨ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいて前記（Ａ１１）を補正してもよい。
【0021】
（７）また、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）～（２）および（４）～（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ＳＯＣ推定の補正と比較して、バッテリセルのＳＯＣ推定の補正精度を高めることができ、バッテリセルのＳＯＣの推定精度を高めることができる。
更に、（３）、（６）に記載の発明によれば、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップのみならず、ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップも、劣化に応じて補正することができる。
更に、（７）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ＳＯＣ推定の補正精度をより高めることができ、バッテリセルのＳＯＣの推定精度をより高めることができる。
更に、（３）、（６）に記載の発明によれば、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップのみならず、ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップも、劣化に応じて補正することができる。
更に、（７）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ＳＯＣ推定の補正精度をより高めることができ、バッテリセルのＳＯＣ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ＵＨ versus 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6】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の開回路電圧または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、バッテリセル１１１の例えば初期状態における開回路電圧とＳＯＣとの相関に関する特性（ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性）であって、バッテリセル１１１の温度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の例えば初期状態における閉回路電圧とＳＯＣとの相関に関する特性（ＣＣＶ versus ＳＯＣ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熱流量と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。
【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車両の停車時等の充放電が行われていないときに、記憶部２２０に記憶されたＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを参照して、電圧検出部１４１によって検出されたバッテリセル１１１のＯＣＶに対応するバッテリセル１１１のＳＯＣを推定する。
また、バッテリ状態推定部２１０は、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電開始時、記憶部２２０に記憶されたＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを参照して、電圧検出部１４１によって検出されたバッテリセル１１１のＯＣＶに対応するバッテリセル１１１のＳＯＣをスタートＳＯＣとして推定する。
また、バッテリ状態推定部２１０は、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電開始時、記憶部２２０に記憶されたＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを参照して、電圧検出部１４１によって検出されたバッテリセル１１１のＯＣＶに対応するバッテリセル１１１のＳＯＣをスタートＳＯＣとして推定する。
【0052】
また、バッテリ状態推定部２１０は、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電時、図３Ｂおよび図３Ｃに示すように、バッテリセル１１１のＨＦ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定したＨＦ versus ＳＯＣの現在特性の微分特性におけるピークから、バッテリセルのＳＯＣ（ＨＦ）を求める。
また、このとき、バッテリ状態推定部２１０は、上述したＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから推定したスタートＳＯＣに基づいて、上述のＳＯＣ（ＨＦ）に対応するバッテリセルのＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出する。
そして、バッテリ状態推定部２１０は、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから算出したＳＯＣ（ＯＣＶ）が、ＨＦ versus ＳＯＣの現在特性の微分特性のピークから求めたＳＯＣ（ＨＦ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいてＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正する。詳細は後述する（ＳＯＣ推定の補正１）。
また、このとき、バッテリ状態推定部２１０は、上述したＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから推定したスタートＳＯＣに基づいて、上述のＳＯＣ（ＨＦ）に対応するバッテリセルのＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出する。
そして、バッテリ状態推定部２１０は、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから算出したＳＯＣ（ＯＣＶ）が、ＨＦ versus ＳＯＣの現在特性の微分特性のピークから求めたＳＯＣ（ＨＦ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいてＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正する。詳細は後述する（ＳＯＣ推定の補正１）。
【0053】
或いは、バッテリ状態推定部２１０は、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電時、図３Ｂおよび図３Ｃに示すように、バッテリセル１１１のＵＨ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定したＵＨ versus ＳＯＣの現在特性の微分特性におけるピークから、バッテリセルのＳＯＣ（ＵＨ）を求める。
また、このとき、バッテリ状態推定部２１０は、上述したＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから推定したスタートＳＯＣに基づいて、上述のＳＯＣ（ＵＨ）に対応するバッテリセルのＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出する。
そして、バッテリ状態推定部２１０は、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから算出したＳＯＣ（ＯＣＶ）が、ＵＨ versus ＳＯＣの現在特性の微分特性のピークから求めたＳＯＣ（ＵＨ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいてＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正する。詳細は後述する（ＳＯＣ推定の補正２）。
また、このとき、バッテリ状態推定部２１０は、上述したＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから推定したスタートＳＯＣに基づいて、上述のＳＯＣ（ＵＨ）に対応するバッテリセルのＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出する。
そして、バッテリ状態推定部２１０は、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから算出したＳＯＣ（ＯＣＶ）が、ＵＨ versus ＳＯＣの現在特性の微分特性のピークから求めたＳＯＣ（ＵＨ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいてＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正する。詳細は後述する（ＳＯＣ推定の補正２）。
【0054】
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。
【0055】
ここで、ＳＯＣ推定では、バッテリセルのＯＣＶ versus ＳＯＣ特性を、温度ごとに複数のテーブルマップとして予め記憶しておき、例えば実使用における車両の停車時等の充放電が行われていないときに、検出温度に対応するテーブルマップを参照して、検出したＯＣＶに対応するＳＯＣを、バッテリセルのＳＯＣとして推定する。
【0056】
これにより、負極の材料としてハードカーボンを用いたリチウムイオンバッテリのように、容量の変化に対して電圧が傾斜しているバッテリセルであれば、バッテリセルの電圧に基づいて、ＳＯＣを精度よく推定することができる。
【0057】
近年、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のように、容量の変化に対して電圧の変化が小さいバッテリセルがある。このようなバッテリセルを備えるバッテリユニットにおいて、バッテリセルの電圧に基づいて、ＳＯＣ推定を行うと、推定精度が低下する。
【0058】
また、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性は、バッテリセルの劣化に起因して次第に変化するため、初期特性から次第にずれてしまう。この点に関し、本願発明者らは、グラファイトを用いたリチウムイオンバッテリにおいて、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電時、ＣＣＶ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、ＳＯＣ推定の誤差補正を行うことを考案している。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。
【0059】
図６は、比較例のＣＣＶ versus ＳＯＣの基準特性、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６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。なお、このようなＣＣＶ－ＳＯＣ特性の微分特性に相転移等に伴うピークが存在する特徴は、ハードカーボンを用いたリチウムイオンバッテリにはない。
【0060】
そこで、比較例のＳＯＣ推定の補正では、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークのＳＯＣに対する、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから推定したＳＯＣのずれ量に応じて、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正する。
【0061】
具体的には、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電開始時、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを参照して、測定したＯＣＶに対応するＳＯＣをスタートＳＯＣとして推定する。
また、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電時、ＣＣＶ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定したＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークを検知する。例えば予め記憶されたＣＣＶ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピークのＳＯＣを参照して、検知したピークのＳＯＣを、ＳＯＣ（ＣＣＶ）として求める。
また、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電時、ＣＣＶ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定したＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークを検知する。例えば予め記憶されたＣＣＶ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピークのＳＯＣを参照して、検知したピークのＳＯＣを、ＳＯＣ（ＣＣＶ）として求める。
【0062】
また、このとき、充電電流、充電時間から、充電開始時からピーク検知時までの充電容量を算出し、算出した充電容量と、上述したように充電開始時にＯＣＶ versus ＳＯＣのテーブルマップから推定したスタートＳＯＣとから、ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出する。
【0063】
そして、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから算出したＳＯＣ（ＯＣＶ）が、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性のピークから求めたＳＯＣ（ＣＣＶ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいてＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正する。
【0064】
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。特に、劣化すると、このような問題が顕著に現れる。そのため、ＣＣＶ versus ＳＯＣの微分特性に基づいてスタートＳＯＣ推定の補正を行っても、補正精度が低く、推定精度が低いことが予想される。
【0065】
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比が大きく、劣化してもこれらの特徴を維持する、
・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ＳＯＣ推定を補正する手法を考案する（後述するＳＯＣ推定の補正１）。
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きく、劣化してもこれらの特徴を維持する、
・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ＳＯＣ推定を補正する手法を考案する（後述するＳＯＣ推定の補正１）。
【0066】
また、本願発明者らは、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比が大きく、劣化してもこれらの特徴を維持する、
・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ＳＯＣ推定を補正する手法を考案する（後述するＳＯＣ推定の補正２）。
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きく、劣化してもこれらの特徴を維持する、
・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ＳＯＣ推定を補正する手法を考案する（後述するＳＯＣ推定の補正２）。
【0067】
（ＳＯＣ推定の補正１）
まず、バッテリ状態推定部２１０による、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の微分特性に基づくバッテリセル１１１のＳＯＣ推定の補正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の微分特性に基づくバッテリセル１１１のＳＯＣ推定の補正の一例について説明する。
【0068】
バッテリ状態推定部２１０は、例えば実使用における車両の停車時等の充放電が行われていないときに、定期的に、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを参照して、検出したバッテリセル１１１のＯＣＶに対応するバッテリセル１１１のＳＯＣを推定する。
また、バッテリ状態推定部２１０は、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電開始時、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを参照して、検出したバッテリセル１１１のＯＣＶに対応するバッテリセル１１１のＳＯＣをスタートＳＯＣとして推定する。
また、バッテリ状態推定部２１０は、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電開始時、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを参照して、検出したバッテリセル１１１のＯＣＶに対応するバッテリセル１１１のＳＯＣをスタートＳＯＣとして推定する。
【0069】
その後、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電時、バッテリ状態推定部２１０は、図３Ｂおよび図３Ｃに示すように、バッテリセル１１１のＨＦ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定したＨＦ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークを検知する。
【0070】
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。これらのピークの位置（ＳＯＣ）は、バッテリが劣化してもずれ難い。なお、ピーク７、６、５、４、３、２、１の順でよりずれ難くなる。
これより、バッテリ状態推定部２１０は、記憶部２２０に記憶されたＨＦ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピークのＳＯＣを参照して、検知したピークのＳＯＣを、ＳＯＣ（ＨＦ）として求める。
これより、バッテリ状態推定部２１０は、記憶部２２０に記憶されたＨＦ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピークのＳＯＣを参照して、検知したピークのＳＯＣを、ＳＯＣ（ＨＦ）として求める。
【0071】
また、このとき、バッテリ状態推定部２１０は、充電電流、充電時間から、充電開始時からピーク検知時までの充電容量を算出し、算出した充電容量と、上述したように充電開始時にＯＣＶ versus ＳＯＣのテーブルマップから推定したスタートＳＯＣとから、ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出する。
【0072】
例えば、バッテリ状態推定部２１０は、下記式から、算出した充電容量Ｑ（ｔ）に対応するΔＳＯＣを算出し、算出したΔＳＯＣと、充電開始時にＯＣＶ versus ＳＯＣのテーブルマップから推定したスタートＳＯＣとから、ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出する。
ＳＯＣ（ＯＣＶ）＝スタートＳＯＣ＋ΔＳＯＣ・・・（式）
ΔＳＯＣ＝Ｑ（ｔ）／Ｃ０（ｔ）・・・（式）
Ｃ０（ｔ）＝Ｃ０×ＳＯＨ・・・（式）
Ｃ０（ｔ）：現在の全体容量
Ｃ０：初期の全体容量
ＳＯＨ：劣化状態
ｔ：経過時間
ここで、ＳＯＨが正確に推定できていれば、ΔＳＯＣも正確に推定できていると考えられ、ＳＯＣ（ＯＣＶ）は、ＯＣＶ versus ＳＯＣのテーブルマップから推定したスタートＳＯＣのずれを反映することとなる。
なお、ＳＯＨは、例えば以下の方法により求めることができる。
ＳＯＣ（ＯＣＶ）＝スタートＳＯＣ＋ΔＳＯＣ・・・（式）
ΔＳＯＣ＝Ｑ（ｔ）／Ｃ０（ｔ）・・・（式）
Ｃ０（ｔ）＝Ｃ０×ＳＯＨ・・・（式）
Ｃ０（ｔ）：現在の全体容量
Ｃ０：初期の全体容量
ＳＯＨ：劣化状態
ｔ：経過時間
ここで、ＳＯＨが正確に推定できていれば、ΔＳＯＣも正確に推定できていると考えられ、ＳＯＣ（ＯＣＶ）は、ＯＣＶ versus ＳＯＣのテーブルマップから推定したスタートＳＯＣのずれを反映することとなる。
なお、ＳＯＨは、例えば以下の方法により求めることができる。
【0073】
例えば、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ＳＯＨ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。
【0074】
ここで、図４に示すＨＦ versus ＳＯＣの微分特性における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。
【0075】
そこで、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、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。
これによれば、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ＳＯＨ推定を行うことができる。
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。
これによれば、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ＳＯＨ推定を行うことができる。
【0076】
そして、バッテリ状態推定部２１０は、上述したようにＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから算出したＳＯＣ（ＯＣＶ）が、上述したようにＨＦ versus ＳＯＣの微分特性のピークから求めたＳＯＣ（ＨＦ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいてＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正する。補正の仕方としては、テーブルマップにおいて、例えば全体的に一律（例えば、ずれ量分（ＳＯＣ％））、左右にずらせばよい。
【0077】
以上説明したように、本実施形態のＳＯＣ推定の補正では、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ＳＯＣ推定の補正を行う。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比が大きく、劣化してもこれらの特徴を維持する、
・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。
そのため、バッテリセルのＳＯＣ推定の補正精度を高めることができ、ＳＯＣ推定の推定精度を高めることができる。
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きく、劣化してもこれらの特徴を維持する、
・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。
そのため、バッテリセルのＳＯＣ推定の補正精度を高めることができ、ＳＯＣ推定の推定精度を高めることができる。
【0078】
特に、ＨＦ versus ＳＯＣの微分特性では、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ＳＯＣ推定の補正が可能であり、実使用における短時間の充電時でもＳＯＣ推定の補正が可能である。
【0079】
また、ＨＦ versus ＳＯＣの微分特性では、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有するため、実使用における様々なＳＯＣからの充電時でも、ピークの正負および大きさのパターンからＨＦ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークの位置（ＳＯＣ）を容易に認識することができ、容易にＳＯＣ推定の補正が可能である。
【0080】
ここで、実使用において、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップとして、寿命末期状態（End Of Life：ＥＯＬ）のテーブルマップを準備することがある。或いは、実使用において、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップとして、初期状態（Begin Of Life：ＢＯＬ）、寿命末期状態（End Of Life：ＥＯＬ）、およびこれらの中間劣化状態のように、劣化状態に応じて複数のテーブルマップを準備することがある。この点に関し、本実施形態のＳＯＣ推定の補正によれば、劣化に応じてＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正することができるので、例えば初期状態のテーブルマップのみを準備するだけでよい。
【0081】
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。
【0082】
（ＳＯＣ推定の補正２）
次に、バッテリ状態推定部２１０による、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の微分特性に基づくバッテリセル１１１のＳＯＣ推定の補正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の微分特性に基づくバッテリセル１１１のＳＯＣ推定の補正の一例について説明する。
【0083】
バッテリ状態推定部２１０は、例えば実使用における車両の停車時等の充放電が行われていないときに、定期的に、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを参照して、検出したバッテリセル１１１のＯＣＶに対応するバッテリセル１１１のＳＯＣを推定する。
また、バッテリ状態推定部２１０は、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電開始時、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを参照して、検出したバッテリセル１１１のＯＣＶに対応するバッテリセル１１１のＳＯＣをスタートＳＯＣとして推定する。
また、バッテリ状態推定部２１０は、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電開始時、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを参照して、検出したバッテリセル１１１のＯＣＶに対応するバッテリセル１１１のＳＯＣをスタートＳＯＣとして推定する。
【0084】
その後、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電時、バッテリ状態推定部２１０は、図３Ｂおよび図３Ｃに示すように、バッテリセル１１１のＵＨ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定したＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークを検知する。
【0085】
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。これらのピークの位置（ＳＯＣ）は、バッテリが劣化してもずれ難い。なお、ピーク７、６、５、４、３、２、１の順でよりずれ難くなる。
これより、バッテリ状態推定部２１０は、記憶部２２０に記憶されたＵＨ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピークのＳＯＣを参照して、検知したピークのＳＯＣを、ＳＯＣ（ＵＨ）として求める。
これより、バッテリ状態推定部２１０は、記憶部２２０に記憶されたＵＨ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピークのＳＯＣを参照して、検知したピークのＳＯＣを、ＳＯＣ（ＵＨ）として求める。
【0086】
また、このとき、バッテリ状態推定部２１０は、充電電流、充電時間から、充電開始時からピーク検知時までの充電容量を算出し、算出した充電容量と、上述したように充電開始時にＯＣＶ versus ＳＯＣのテーブルマップから推定したスタートＳＯＣとから、ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出する。
【0087】
例えば、バッテリ状態推定部２１０は、下記式から、算出した充電容量Ｑ（ｔ）に対応するΔＳＯＣを算出し、算出したΔＳＯＣと、充電開始時にＯＣＶ versus ＳＯＣのテーブルマップから推定したスタートＳＯＣとから、ＳＯＣ（ＯＣＶ）を算出する。
ＳＯＣ（ＯＣＶ）＝スタートＳＯＣ＋ΔＳＯＣ・・・（式）
ΔＳＯＣ＝Ｑ（ｔ）／Ｃ０（ｔ）・・・（式）
Ｃ０（ｔ）＝Ｃ０×ＳＯＨ・・・（式）
Ｃ０（ｔ）：現在の全体容量
Ｃ０：初期の全体容量
ＳＯＨ：劣化状態
ｔ：経過時間
ここで、ＳＯＨが正確に推定できていれば、ΔＳＯＣも正確に推定できていると考えられ、ＳＯＣ（ＯＣＶ）は、ＯＣＶ versus ＳＯＣのテーブルマップから推定したスタートＳＯＣのずれを反映することとなる。
なお、ＳＯＨは、例えば以下の方法により求めることができる。
ＳＯＣ（ＯＣＶ）＝スタートＳＯＣ＋ΔＳＯＣ・・・（式）
ΔＳＯＣ＝Ｑ（ｔ）／Ｃ０（ｔ）・・・（式）
Ｃ０（ｔ）＝Ｃ０×ＳＯＨ・・・（式）
Ｃ０（ｔ）：現在の全体容量
Ｃ０：初期の全体容量
ＳＯＨ：劣化状態
ｔ：経過時間
ここで、ＳＯＨが正確に推定できていれば、ΔＳＯＣも正確に推定できていると考えられ、ＳＯＣ（ＯＣＶ）は、ＯＣＶ versus ＳＯＣのテーブルマップから推定したスタートＳＯＣのずれを反映することとなる。
なお、ＳＯＨは、例えば以下の方法により求めることができる。
【0088】
例えば、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ＳＯＨを推定する。
【0089】
ここで、図５に示すＵＨ versus ＳＯＣの微分特性における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。
【0090】
そこで、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、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。
これによれば、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ＳＯＨ推定を行うことができる。
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。
これによれば、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ＳＯＨ推定を行うことができる。
【0091】
そして、バッテリ状態推定部２１０は、上述したようにＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから算出したＳＯＣ（ＯＣＶ）が、上述したようにＵＨ versus ＳＯＣの微分特性のピークから求めたＳＯＣ（ＵＨ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいてＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正する。補正の仕方としては、テーブルマップにおいて、例えば全体的に一律（例えば、すれ量分（ＳＯＣ％））、左右にずらせばよい。
【0092】
以上説明したように、本実施形態のＳＯＣ推定の補正では、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ＳＯＣ推定の補正を行う。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比が大きく、劣化してもこれらの特徴を維持する、
・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。
そのため、バッテリセルのＳＯＣ推定の補正精度を高めることができ、ＳＯＣ推定の推定精度を高めることができる。
・ピークの大きさが大きく、スペクトルが鋭く、Ｓ／Ｎ比が大きく、劣化してもこれらの特徴を維持する、
・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。
そのため、バッテリセルのＳＯＣ推定の補正精度を高めることができ、ＳＯＣ推定の推定精度を高めることができる。
【0093】
特に、ＵＨ versus ＳＯＣの微分特性では、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ＳＯＣ推定の補正が可能であり、実使用における短時間の充電時でもＳＯＣ推定の補正が可能である。
【0094】
また、ＵＨ versus ＳＯＣの微分特性では、正数のピークと負数のピークとの特定のパターンを有するため、実使用における様々なＳＯＣからの充電時でも、ピークの正負および大きさのパターンからＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークの位置（ＳＯＣ）を容易に認識することができ、容易にＳＯＣ推定の補正が可能である。
【0095】
また上述したように、実使用において、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップとして、寿命末期状態（End Of Life：ＥＯＬ）のテーブルマップを準備することがある。或いは、実使用において、ＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップとして、初期状態（Begin Of Life：ＢＯＬ）、寿命末期状態（End Of Life：ＥＯＬ）、およびこれらの中間劣化状態のように、劣化状態に応じて複数のテーブルマップを準備することがある。この点に関し、本実施形態のＳＯＣ推定の補正によれば、劣化に応じてＯＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正することができるので、例えば初期状態のテーブルマップのみを準備するだけでよい。
【0096】
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。例えば、上述したＳＯＣ推定の補正１において、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、ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正してもよい。
【0097】
具体的には、上述同様に、バッテリ状態推定部２１０は、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電時、図３Ｂおよび図３Ｃに示すように、バッテリセル１１１のＨＦ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定したＨＦ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークを検知する。バッテリ状態推定部２１０は、記憶部２２０に記憶されたＨＦ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピークのＳＯＣを参照して、検知したピークに対応するＳＯＣを、ＳＯＣ（ＨＦ）として求める。
【0098】
また、バッテリ状態推定部２１０は、記憶されたＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップであって、上述のピーク検知時に検出された温度および電流に対応するＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを参照して、上述のピーク検知時に検出されたＣＣＶに対応するＳＯＣを、ＳＯＣ（ＣＣＶ）として求める。
【0099】
そして、バッテリ状態推定部２１０は、上述したようにＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから算出したＳＯＣ（ＣＣＶ）が、上述したようにＨＦ versus ＳＯＣの微分特性のピークから求めたＳＯＣ（ＨＦ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいてＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正する。補正の仕方としては、テーブルマップにおいて、例えば全体的に一律（例えば、すれ量分（ＳＯＣ％））、左右にずらせばよい。
【0100】
実使用において、ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップとして、寿命末期状態（End Of Life：ＥＯＬ）のテーブルマップを準備することがある。或いは、実使用において、ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップとして、初期状態（Begin Of Life：ＢＯＬ）、寿命末期状態（End Of Life：ＥＯＬ）、およびこれらの中間劣化状態のように、劣化状態に応じて複数のテーブルマップを準備することがある。この点に関し、本変形例のＳＯＣ推定の補正によれば、劣化に応じてＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正することができるので、例えば初期状態のテーブルマップのみを準備するだけでよい。
【0101】
また、上述したＳＯＣ推定の補正２において、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、ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正してもよい。
【0102】
具体的には、上述同様に、バッテリ状態推定部２１０は、例えば実使用における車両の停車時に行われる充電時、図３Ｂおよび図３Ｃに示すように、バッテリセル１１１のＵＨ versus ＳＯＣの現在特性を測定し、測定したＵＨ versus ＳＯＣの微分特性におけるピークを検知する。バッテリ状態推定部２１０は、記憶部２２０に記憶されたＵＨ versus ＳＯＣの初期特性の微分特性におけるピークのＳＯＣを参照して、検知したピークに対応するＳＯＣを、ＳＯＣ（ＵＨ）として求める。
【0103】
また、バッテリ状態推定部２１０は、記憶されたＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップであって、上述のピーク検知時に検出された温度および電流に対応するＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを参照して、上述のピーク検知時に検出されたＣＣＶに対応するＳＯＣを、ＳＯＣ（ＣＣＶ）として求める。
【0104】
そして、バッテリ状態推定部２１０は、上述したようにＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップから算出したＳＯＣ（ＣＣＶ）が、上述したようにＵＨ versus ＳＯＣの微分特性のピークから求めたＳＯＣ（ＵＨ）に対して、所定値以上ずれている場合に、ずれ量に基づいてＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正する。補正の仕方としては、テーブルマップにおいて、例えば全体的に一律（例えば、すれ量分（ＳＯＣ％））、左右にずらせばよい。
【0105】
上述したように、実使用において、ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップとして、寿命末期状態（End Of Life：ＥＯＬ）のテーブルマップを準備することがある。或いは、実使用において、ＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップとして、初期状態（Begin Of Life：ＢＯＬ）、寿命末期状態（End Of Life：ＥＯＬ）、およびこれらの中間劣化状態のように、劣化状態に応じて複数のテーブルマップを準備することがある。この点に関し、本実施形態のＳＯＣ推定の補正によれば、劣化に応じてＣＣＶ versus ＳＯＣ特性のテーブルマップを補正することができるので、例えば初期状態のテーブルマップのみを準備するだけでよい。
【符号の説明】
【0106】
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6】