JP4509670B2 - 蓄電デバイスの残存容量演算装置 - Google Patents

Description

本発明は、二次電池や電気化学キャパシタ等の蓄電デバイスの残存容量を演算する蓄電デバイスの残存容量演算装置に関する。

近年、ニッケル水素電池やリチウムイオン電池等の二次電池、電気二重層キャパシタ等の電気化学キャパシタといった蓄電デバイスの小型軽量化・高エネルギー密度化が進み、携帯型の情報通信機器から電気自動車やハイブリッド自動車等の電源として活発に利用されている。

このような蓄電デバイスを有効に活用するには、その残存容量を正確に把握することが重要であり、従来から、蓄電デバイスの充放電電流を積算して残存容量を求める技術や、開放電圧に基づいて残存容量を求める技術が知られている。

例えば、特許文献１には、電気自動車の車両停止時の電池電圧から求めた開放電圧により停止時残存容量を求めると共に、電池の放電電流の積算値に基づいて放電電気容量を検出し、この放電電気容量と停止時残存容量とから満充電容量を算出し、この満充電容量と放電電気容量とから残存容量を求める技術が開示されている。

また、特許文献２には、リチウムイオン電池のような電池容量と電池電圧とに直線的な比例関係があるものにおいて、任意の時間のあいだ放電または充電したときの電流積算量と、放電または充電前の電圧、放電または充電後の電圧より、残存容量を求める技術が開示されている。

更に、特許文献３には、電池の充放電電流を積分して求めた残存容量と、電池の開放端子電圧に基づいて推定した残存容量との差の変化率に基づいて、残存容量の演算方法を補正する技術が開示されている。
特開平６−２４２１９３号公報 特開平８−１７９０１８号公報 特開平１１−２２３６６５号公報

しかしながら、充放電電流を積算して残存容量を求める技術と開放電圧の推定値に基づいて残存容量を求める技術とは、それぞれに一長一短があり、前者は、突入電流等の負荷変動に強く、安定した残存容量が得られる反面、誤差が累積し易い（特に、高負荷継続時には誤差が大きくなる）という欠点があり、また、後者は、通常の使用時において、正確な値を求めることができる反面、短時間で負荷が大きく変動した場合に演算値が変動しやすいという欠点がある。

従って、特許文献１，２，３のように、単に、両者の技術を組合わせただけでは、電流積算による誤差の累積を排除することは困難である。特に、ハイブリッド車等のように充放電が連続する状態では、残存容量の演算精度が低下したり、残存容量の演算値が急激に変化するといった事態が生じる虞があり、安定した精度を確保することは困難である。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、電流積算に基づく残存容量における誤差の累積を低減する共に、開放電圧に基づく残存容量における負荷変動の影響を低減し、常に安定した高精度な残存容量を求めることのできる蓄電デバイスの残存容量演算装置を提供することを目的としている。

上記目的を達成するため、本発明による蓄電デバイスの残存容量演算装置は、蓄電デバイスの開放電圧に基づく第１の残存容量の演算値と上記蓄電デバイスの充放電電流の積算値に基づく第２の残存容量の演算値との容量差に基づいて、上記蓄電デバイスの充放電電流の電流誤差を算出する電流誤差算出手段と、上記電流誤差算出手段で算出した電流誤差に基づいて、上記充放電電流の計測値を補正するための電流補正値を算出する電流補正値算出手段と、上記電流補正値算出手段で算出した電流補正値により、上記充放電電流の計測値を補正した電流推定値を算出する電流推定値算出手段と、上記電流推定値算出手段で算出した電流推定値と上記蓄電デバイスの内部インピーダンスとに基づいて開放電圧を推定し、推定した開放電圧に基づいて上記第１の残存容量を算出する第１の残存容量算出手段と、上記電流推定値算出手段で算出した電流推定値を積算して上記第２の残存容量を算出する第２の残存容量算出手段と、上記第１の残存容量と上記第２の残存容量とを上記蓄電デバイスの使用状況に応じて設定したウェイトを用いて重み付け合成し、上記蓄電デバイスの残存容量を算出する第３の残存容量算出手段とを備えたことを特徴とする。

その際、電流誤差は、第１の残存容量に含まれる電流誤差分を蓄電デバイスの電圧に対する残存容量の変化率とインピーダンスとから推定し、第２の残存容量に含まれる電流誤差分を蓄電デバイスの電流容量に基づいて推定することにより算出することができ、電流補正値は、電流誤差をフィルタ処理して算出することができる。

また、電流推定値は、電流誤差を学習し、その学習結果に応じて学習補正した電流補正値と電流誤差の学習値とを用いて算出することが望ましく、更に、電流補正値に基づいて充放電電流を計測するセンサの故障診断を行うことが望ましい。

本発明の蓄電デバイスの残存容量演算装置は、電流積算に基づく残存容量における誤差の累積を低減する共に、開放電圧に基づく残存容量における負荷変動の影響を低減することができ、常に安定した高精度な残存容量を求めることができる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１〜図１１は本発明の実施の一形態に係わり、図１はハイブリッド車への適用例を示すシステム構成図、図２はバッテリ残存容量の推定アルゴリズムを示すブロック図、図３はバッテリ電流容量と温度との関係を示す説明図、図４は等価回路モデルを示す回路図、図５は残存容量と開放電圧との関係を示す説明図、図６はバッテリ残存容量算出処理を示すフローチャート、図７はインピーダンステーブルの説明図、図８は残存容量テーブルの説明図、図９はウェイトテーブルの説明図、図１０は電流補正後の残存容量を示す説明図、図１１は電流センサの故障診断処理を示すフローチャートである。

図１は、本発明をエンジンとモータとを併用して走行するハイブリッド車両（ＨＥＶ）に適用した例を示し、同図において、符号１は、ＨＥＶの電源ユニットである。この電源ユニット１には、蓄電デバイスとして例えば複数のセルを封止した電池パックを複数個直列に接続して構成されるバッテリ２と、バッテリ２の残存容量の演算、バッテリ２の冷却や充電の制御、異常検出及び異常検出時の保護動作等のエネルギーマネージメントを行う演算ユニット（演算ＥＣＵ）３とが１つの筐体内にパッケージされている。

尚、本形態においては、蓄電デバイスとしてリチウムイオン二次電池を例に取って説明するが、本発明による残存容量の演算手法は、電気化学キャパシタやその他の二次電池にも適用可能である。

演算ＥＣＵ３は、マイクロコンピュータ等から構成され、電圧センサ４で測定したバッテリ２の端子電圧ＶＢ、電流センサ５で測定したバッテリ２の充放電電流ＩＢ、温度センサ６で測定したバッテリ２の温度（セル温度）温度ＴＢに基いて、所定時間毎に充電状態(State of charge;SOC）すなわち残存容量ＳＯＣを演算する。この残存容量ＳＯＣは、電源ユニット１の演算ＥＣＵ３から、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）通信等を介してＨＥＶ制御用電子制御ユニット（ＨＥＶ制御用ＥＣＵ）１０に出力され、車両制御用の基本データ、バッテリ残量や警告用の表示用データ等として使用される。

ＨＥＶ制御用ＥＣＵ１０は、同様にマイクロコンピュータ等から構成され、運転者からの指令に基づいて、ＨＥＶの運転、その他、必要な制御を行う。すなわち、ＨＥＶ制御用ＥＣＵ１０は、電源ユニット１からの信号や図示しないセンサ・スイッチ類からの信号により、車両の状態を検出し、バッテリ２の直流電力を交流電力に変換してモータ１５を駆動するインバータ２０を初めとして、図示しないエンジンや自動変速機等を、専用の制御ユニットを介して或いは直接的に制御する。

演算ＥＣＵ３における残存容量ＳＯＣの演算は、図２のブロック図に示す推定アルゴリズムに従って実行される。このＳＯＣ推定アルゴリズムでは、残存容量を算出する上での最も基本的なパラメータ、すなわち、電流センサ５によって測定するバッテリ電流ＩＢの誤差を補正し、この誤差を補正した電流を用いて、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣＩと、バッテリ端子電圧とバッテリ電流と内部インピーダンスとから推定される開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶとを並行して演算する。そして、残存容量ＳＯＣＩ，ＳＯＣＶをバッテリの使用状態に応じて重み付けして合成し、この合成した残存容量ＳＯＣをバッテリ２の残存容量として出力する。

一般的に、バッテリの残存容量を算出する技術としては、バッテリ電流の積算値に基づて残存容量を求める技術と、バッテリの開放電圧に基づいて残存容量を求める技術とがあり、それぞれに一長一短がある。前者は、突入電流等の負荷変動に強く、安定した残存容量が得られる反面、電流誤差が累積し易い（特に、高負荷継続時には誤差が大きくなる）という欠点がある。また、後者は、電流が安定している領域では、正確な値を求めることができる反面、短時間で負荷が大きく変動した場合には、バッテリの開放電圧を推定する際のインピーダンスを正確に求めることができず、残存容量の算出値が振動し易いという欠点がある。

従って、本ＳＯＣ推定アルゴリズムでは、電流センサ５による計測値を補正した電流値を用いて電流積算に基づく残存容量ＳＯＣＩと開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶとを算出し、負荷変動の少ない安定した状態では、開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶの重みを大きくすることにより、正確な残存容量ＳＯＣを取得し、負荷変動が比較的大きい状態では、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣＩの重みを大きくすることにより、電流誤差の累積を防止しつつ、負荷変動時にも安定した残存容量ＳＯＣを取得するようにしている。

このため、演算ＥＣＵ３には、ＳＯＣ推定アルゴリズムを形成する各機能として、開放電圧に基づく第１の残存容量としての残存容量ＳＯＣＶを算出する第１の残存容量算出手段としての第１の残存容量算出部３ａ、電流積算に基づく第２の残存容量としての残存容量ＳＯＣＩを算出する第２の残存容量算出手段としての第２の残存容量算出部３ｂ、第１の残存容量の演算値と第２の残存容量の演算値との容量差に基づいて、電流誤差ＩＤを算出する電流誤差算出手段としての電流誤差算出部３ｃ、電流誤差ＩＤを用いて電流センサ５で計測した電流値ＩＢを補正するための電流補正値ＩＤＦを算出する電流補正値算出手段としての電流補正値算出部３ｄ、この電流補正値ＩＤＦにより電流センサ５で計測した電流値ＩＢを補正し、計測誤差を排除した電流値としての電流推定値ＩＳを算出し、第１の残存容量算出部３ａ及び第２の残存容量算出部３ｂに出力する電流推定値算出手段としての電流推定値算出部３ｅ、第１の残存容量ＳＯＣＶと第２の残存容量ＳＯＣＩとを、バッテリ２の使用状況に応じて随時変化させるウェイト（重み係数）ｗにより重み付けして合成し、最終的な残存容量ＳＯＣを算出する第３の残存容量算出手段としての第３の残存容量算出部３ｆが備えられている。

詳細には、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣＩは、バッテリ電流Ｉにより、初期値ＳＯＣＩ(0)をベース値として以下の（１）式によって表現することができる。尚、以下の各式における電流Ｉ，電圧Ｖ，温度Ｔは、理論上のパラメータを表すものとする。
ＳＯＣＩ＝ＳＯＣＩ(0)−∫[(１００×η×Ｉ／ＡＨ)＋ＳＤ]ｄｔ／３６００…（１）
但し、η ：電流効率
ＡＨ：電流容量（温度による変数）
ＳＤ：自己放電率

電流効率η及び自己放電率ＳＤは、本形態のリチウムイオン電池では、それぞれ定数と見なすことができ、実用上、η＝１、ＳＤ＝０とすることができる。従って、（１）式は、以下の（１’）式で表現することができる。
ＳＯＣＩ＝ＳＯＣ(0)−(∫Ｉｄｔ)／(ＡＨ×３６００)…（１’）

ここで、バッテリ電流に誤差ＩＤが重合されている場合の残存容量ＳＯＣＩは、以下の（２）式で表すことができる。
ＳＯＣＩ＝ＳＯＣＩ(0)−[(∫Ｉｄｔ)／(ＡＨ×３６００)＋(∫ＩＤｄｔ)／(ＡＨ×３６００)]…（２）

一方、バッテリの開放電圧ＶＯＣは、端子電圧Ｖ、バッテリ電流Ｉ、インピーダンスＺにより、以下の（３）式で表現することができる。
ＶＯＣ＝Ｖ＋Ｉ×Ｚ…（３）

開放電圧ＶＯＣと、この開放電圧ＶＯＣに基づく残存容量ＳＯＣＶとの関係は、バッテリ内の電気化学的な関係、すなわち、平衡状態での電極電位とイオンの活量との関係を記述した周知のネルンストの式を適用し、以下の（４）式で表現することができる。
ＶＯＣ＝Ｅ＋[(Ｒｇ×Ｔ／Ｎｅ×Ｆ)×ｌｎＳＯＣＶ／(１００−ＳＯＣＶ)]＋Ｙ…（４）
但し、Ｅ ：標準電極電位（本形態のリチウムイオン電池では、Ｅ＝３．７４５）
Ｒｇ：気体定数（８．３１４Ｊ／ｍｏｌ−Ｋ）
Ｔ ：温度（絶対温度Ｋ）
Ｎｅ：イオン価数（本形態のリチウムイオン電池では、Ｎｅ＝１）
Ｆ ：ファラデー定数（９６４８５Ｃ／ｍｏｌ）

尚、（４）式におけるＹは補正項であり、常温における電圧−ＳＯＣ特性をＳＯＣの関数で表現したものである。ＳＯＣＶ＝Ｘとすると、以下の（５）式に示すように、ＳＯＣＶの三次関数で表すことができる。
Ｙ＝−１０^-6Ｘ³＋９・１０^-5Ｘ²＋０．０１３Ｘ−０．７３１１…（５）

以上の（４）式の関係から、残存容量ＳＯＣＶを、開放電圧ＶＯＣの関数Ｆによって表現すると、以下の（６）式の関係となり、バッテリ電流に誤差ＩＤが重合されている場合の残存容量ＳＯＣＶは、関数Ｆと、誤差電流による電圧の関数Ｇとを用い、以下の（７）式で近似することができる。
ＳＯＣＶ＝Ｆ(ＶＯＣ)…（６）
ＳＯＣＶ＝Ｆ(Ｖ＋Ｉ×Ｚ)＋Ｇ(ＩＤ×Ｚ)…（７）

ここで、誤差電流による電圧分（ＩＤ×Ｚ）は、端子電圧Ｖに比べて小さい値であるため、電圧に対する残存容量の変化率を考えた場合、関数Ｇによる容量分は、電圧に対する一次関数であると仮定することができる。従って、（７）式は、以下の（８）式に示すように、残存容量ＳＯＣをパラメータとする係数ＫＳＣを用いて表現することができる。
ＳＯＣＶ＝Ｆ(Ｖ＋Ｉ×Ｚ)＋ＫＳＣ×(ＩＤ×Ｚ)…（８）

以上の（８）式で表現される残存容量ＳＯＣＶと、（２）式で表現される残存容量ＳＯＣＩとから、両者の容量差ＥＳＯＣは、それぞれの電流誤差分、すなわち、電圧に対する残存容量の変化率とインピーダンスＺとから推定される電流誤差分と、電流容量ＡＨに基づいて推定される電流誤差分とが重合したものであると考えることができる。従って、この容量差ＥＳＯＣを用いて電流誤差ＩＤによる容量分を表現すると、以下の（９）式で表現することができ、更に、微分形式で表現した以下の（１０）式を得ることができる。
ＥＳＯＣ＝(∫ＩＤｄｔ)／(ＡＨ×３６００)＋ＫＳＣ×(ＩＤ×Ｚ)…（９）
ｄ(ＥＳＯＣ)／ｄｔ＝ＩＤ／(ＡＨ×３６００)＋ＫＳＣ×Ｚ×ｄ(ＩＤ)／ｄｔ…（１０）
但し、ＥＳＯＣ＝ＳＯＣＶ−ＳＯＣＩ

更に、連続時間系で表現される（１０）式を、周期的な演算処理で算出するため、サンプル時間ｋ毎の演算周期ＤＬＴＴで離散化し、以下の（１１）式に簡略化して電流誤差ＩＤを表現する。
ＩＤ(k)＝[１−ＤＬＴＴ／(ＫＳＣ×Ｚ×ＡＨ×３６００)]×ＩＤ(K-1)＋[１／(ＫＳＣ×Ｚ)]×[(ＥＳＯＣ(k)−ＥＳＯＣ(k-1)]…（１１）
但し、ＥＳＯＣ(k)＝ＳＯＣＶ(k-1)−ＳＯＣＩ(k-1)

尚、バッテリの電流容量ＡＨは、図３に示すように、温度に依存して変化し、低温になる程、バッテリ容量が減少するため、例えば、温度ＴＢをパラメータとするテーブルを作成しておき、このテーブルを参照して電流容量ＡＨを算出する。

この場合、前述したように、開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶは、負荷変動による振動成分を含んでいる可能性がある。従って、（１１）式による電流誤差ＩＤにフィルタ処理を施し、以下の（１２）式に示すように、電流センサ５によって計測したバッテリ電流を補正するための電流補正値ＩＤＦを算出する。
ＩＤＦ(k)＝(１−ＫＡ)×ＩＤＦ(k-1)＋ＫＡ×ＩＤ(k)…（１２）
但し、ＫＡ：フィルタ定数（０＜ＫＡ＜１）

そして、電流センサ５によるバッテリ電流の計測値ＩＢと、電流誤差ＩＤから算出した電流補正値ＩＤＦとを用い、計測誤差を排除した電流値としての電流推定値ＩＳを以下の（１３）式によって求める。
ＩＳ(k)＝ＩＢ(k)−ＩＤＦ(k)…（１３）

尚、詳細は後述するが、電流補正値ＩＤＦを算出する際に電流誤差ＩＤを学習するようにしても良い。電流推定値ＩＳは、学習結果を反映した電流補正値ＩＤＦと、電流誤差ＩＤを学習した学習値とを用いて算出することになる。また、電流補正値ＩＤＦは、電流センサ５によるバッテリ電流の実測値を補正するものであることから、電流補正値ＩＤＦの取り得る範囲は予め設定された範囲に制限され、この設定範囲を越えているか否かを調べることにより、電流センサ５の故障診断を行うことができる。

電流推定値ＩＳを求めた後は、この電流推定値ＩＳを前述の（１）式に適用し、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣＩと、開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶとを算出する。電流積算に基づく残存容量ＳＯＣＩは、以下の（１４）式によって算出される。
ＳＯＣＩ(k)＝ＳＯＣＩ(k-1)＋ＩＳ(k)×ＤＬＴＴ／(ＡＨ×３６００)…（１４）

また、開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶは、前述の（３）式において、端子電圧Ｖ、バッテリ電流Ｉを、それぞれ、電圧センサ４で測定した端子電圧ＶＢ、（１３）式で求めた電流推定値ＩＳを適用し、また、インピーダンスＺを用いて開放電圧ＶＯＣを求めた後、開放電圧ＶＯＣをパラメータとして残存容量ＳＯＣＶを求める。

ここで、バッテリのインピーダンスＺは、図４に示す等価回路モデルを用いて求めることができる。この等価回路は、抵抗分Ｒ１〜Ｒ３、容量分Ｃ１，ＣＰＥ１，ＣＰＥ２（但し、ＣＰＥ１，ＣＰＥ２は二重層容量分）の各パラメータを、直列及び並列に組合わせた等価回路モデルであり、交流インピーダンス法における周知のCole-Coleプロットをカーブフィッティングすることにより、各パラメータを決定する。

これらのパラメータから求められるインピーダンスＺは、バッテリの温度や電気化学的な反応速度、充放電電流の周波数成分によって大きく変化する。従って、インピーダンスＺを決定するパラメータとして、電流の変化率を周波数成分の置き換えとして採用する。電流変化率は、バッテリの負荷変動を直接的に反映しているが、単なる電流変化率では、スパイク的に発生する電流の急激な変化の影響を受けてしまう。

このスパイク的な電流の影響は、所定のサンプリング数の単純平均、移動平均、加重平均等の処理により軽減することができるが、特に、電流の遅れを考慮した場合、バッテリの充放電状態の変化に対して、過去の履歴を過剰となることなく適切に反映することのできる移動平均を用いるようにしている。すなわち、電流の移動平均は、電流の高周波成分に対するローパスフィルタとなり、この移動平均のフィルタリングにより、走行中の負荷変動で発生する電流のスパイク成分を、遅れ成分を助長することなく除去することができる。

具体的には、バッテリ電流の移動平均値をＩＭとすると、この移動平均値ＩＭの時間ｔにおける電流変化率ΔＩＭ／Δｔと温度ＴＢとを条件とするインピーダンス測定を行ってデータを蓄積した後、温度ＴＢと電流変化率ΔＩＭ／Δｔとに基づいてインピーダンスＺのテーブル（後述する図７のインピーダンステーブル）を作成する。そして、このテーブルを利用してインピーダンスＺを求め、このインピーダンスＺと、端子電圧ＶＢと電流推定値ＩＳとを前述の（３）式に適用して開放電圧ＶＯＣを求める。

尚、バッテリの内部インピーダンスＺは、詳細には、低温になるほど増加し、これに伴って電流変化率が小さくなることから、後述するように、直接的には、電流変化率ΔＩＭ／Δｔを温度補正した補正後電流変化率ＴＫΔＩＭ／Δｔを用いてインピーダンスＺを決定する。

開放電圧ＶＯＣと残存容量ＳＯＣＶとの関係は、ネルンストの式に基づく前述の（４）式から求めることができるが、具体的な相関関係は、電池の種類や特性によって異なり、例えば、リチウムイオン電池では、図５に示すような曲線で表すことができる。図５に示す開放電圧ＶＯＣと基準残存容量ＳＯＣＶとの関係は、開放電圧ＶＯＣの変化に対して基準残存容量ＳＯＣＶの変化が平坦となることなく、単調変化する曲線によって表される相関関係であり、開放電圧ＶＯＣの値を知ることで基準残存容量ＳＯＣＶの値を明確に把握することができる。

また、残存容量ＳＯＣＶは、開放電圧ＶＯＣのみならずバッテリ温度との間にも強い相関性があり、図５に示すように、開放電圧ＶＯＣが同じ値であっても、バッテリ温度が下がると基準残存容量ＳＯＣＶが減少する。この場合、開放電圧ＶＯＣと温度ＴＢとをパラメータとして、直接、（４）式を用いて残存容量ＳＯＣＶを算出することも可能であるが、実際には使用する電池特有の充放電特性や使用条件等に対する考慮が必要となる。

従って、以上の（４）式の関係から実際の電池の状態を把握する場合には、常温でのＳＯＣＶ−ＶＯＣ特性を基準として、各温度域での充放電試験或いはシミュレーションを行い、実測データを蓄積する。そして、蓄積した実測データから開放電圧ＶＯＣと温度ＴＢとをパラメータする残存容量ＳＯＣＶのテーブル（後述する図８の残存容量テーブル）を作成しておき、このテーブルを利用して残存容量ＳＯＣＶを求める。

以上の残存容量ＳＯＣＩ，ＳＯＣＶは、バッテリ２の使用状況に応じて随時変化させるウェイト（重み係数）ｗにより重み付けして合成され、最終的な残存容量ＳＯＣが算出される。ウェイトｗは、ｗ＝０〜１の間で変化させ、合成後の最終的な残存容量ＳＯＣ(k)は、以下の（１５）式で与えられる。
ＳＯＣ(k)＝ｗ×ＳＯＣＩ(k)＋(１−ｗ)×ＳＯＣＶ(k)…（１５）

ウェイトｗは、現在のバッテリの使用状況を的確に表すことのできるパラメータを用いて決定する必要があり、そのパラメータとしては、単位時間当たりの電流の変化率や残存容量ＳＯＣＩ，ＳＯＣＶの間の偏差等を用いることが可能である。好適には、前述した移動平均による電流変化率ΔＩＭ／Δｔを単位時間当たりの電流変化率として用いることができ、本形態においては、電流変化率ΔＩＭ／Δｔを用いてウェイトｗを決定する。

そして、電流変化率ΔＩＭ／Δｔが大きいときには、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣＩの重みを大きくして開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶの重みを小さくすることにより、負荷変動にも拘らず電流積算による正確な残存容量を得ることができると共に、開放電圧推定時の振動を防止することができる。逆に、電流変化率ΔＩＭ／Δｔが小さいときには、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣＩの重みを小さくして、開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶの重みを大きくすることにより、電流積算時の誤差の累積による影響を回避し、開放電圧に基づく正確な残存容量を得ることができる。

これにより、電流積算による誤差の累積を抑制すると共に、外乱が発生した場合にも、安定した正確な残存容量を求めることができ、残存容量ＳＯＣＩ，ＳＯＣＶ双方の欠点を打消して互いの利点を最大限に引き出し、残存容量の推定精度を大幅に向上することができる。

次に、以上の電流補正によるバッテリの残存容量ＳＯＣの算出処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。尚、図６に示す残存容量算出処理では、電流誤差ＩＤの学習制御を取入れている。

図６のフローチャートは、電源ユニット１の演算ＥＣＵ３における残存容量推定の基本的な処理を示すものであり、所定時間毎（例えば、０．１ｓｅｃ毎）に実行される。この処理がスタートすると、先ず、ステップＳ１において、バッテリのインピーダンスＺ、電流容量ＡＨをテーブル参照等により読込むと共に、電流誤差ＩＤの算出に用いる係数ＫＳＣを読込む。

尚、バッテリ２の端子電圧ＶＢは、複数の電池パックの平均値、電流ＩＢは複数の電池パックの電流の総和を取り、それぞれ、例えば０．１ｓｅｃ毎に、データを取得するものとする。また、温度ＴＢは、例えば１０ｓｅｃ毎に取得するものとする。

図７は、電流の移動平均による電流変化率ΔＩＭ／Δｔを温度補正した補正後電流変化率ＴＫΔＩＭ／Δｔと温度ＴＢとをパラメータとして、インピーダンスＺを格納したインピーダンステーブルの例であり、概略的には、補正後電流変化率ＴＫΔＩＭ／Δｔが同じ場合には、温度ＴＢが低くなる程、インピーダンスＺが増加し、同じ温度では、補正後電流変化率ＴＫΔＩＭ／Δｔが小さくなる程、インピーダンスＺが増加する傾向を有している。

尚、電流の移動平均は、例えば、電流のサンプリングを０．１ｓｅｃ毎、電流積算の演算周期を０．５ｓｅｃ毎とした場合、５個のデータを移動平均する。

次に、ステップＳ２へ進み、１演算周期前の残存容量ＳＯＣＩ(k-1)，ＳＯＣＶ(k-1)を読込む。今回読込んだ残存容量ＳＯＣＩ(k-1)，ＳＯＣＶ(k-1)は、前回の演算周期で読込んだ残存容量ＳＯＣＩ(k-2)，ＳＯＣＶ(k-2)と共に、容量差ＥＳＯＣ(k),ＥＳＯＣ(k-1)を算出する際に用いられる。そして、ステップＳ３において、インピーダンスＺ、電流容量ＡＨ、係数ＫＳＣ、容量差ＥＳＯＣ(k)、容量差ＥＳＯＣ（k-1)を用い、前述の（１１）式に従って、電流誤差ＩＤを算出する。そして、ステップＳ４で、前述の（１２）式に従い、電流誤差ＩＤをフィルタ定数ＫＡを用いてフィルタ処理し、電流補正値ＩＤＦを算出する。

ステップＳ４に続くステップＳ５からステップＳ１１までは、電流誤差ＩＤに対する学習制御の処理であり、先ず、ステップＳ５において、以下の（１６）式に示すように、電流補正値ＩＤＦに対してフィルタ処理を施し、電流誤差の学習値（電流誤差学習値）ＩＤＬを更新する際の基準値となる学習更新量基準値ＩＬＢを算出する。
ＩＬＢ(k)＝(１−ＫＡ)×ＩＬＢ(k-1)＋ＫＢ×ＫＬ×ＩＤ(k)…（１６）
但し、ＫＢ：フィルタ定数（０＜ＫＢ＜１）
ＫＬ：学習値定数（０＜ＫＬ＜１）

次いで、ステップＳ６へ進み、学習値更新のタイミングを決定するためのカウンタＣＬをカウントアップし（ＣＬ＝ＣＬ＋１）、ステップＳ７で、カウンタＣＬが設定値ＴＬ（例えば、１０ｍｉｎ程度に相当するカウンタ値）に達したか否かを調べる。その結果、ＣＬ＜ＴＬの場合には、ステップＳ７からステップＳ１２へジャンプし、ＣＬ＝ＴＬになった場合、ステップＳ７からステップＳ８へ進み、以下の（１７）式に示すように、メモリに格納されている前回までの電流誤差学習値ＩＤＬ(k-1)に、学習更新量基準値ＩＬＢ(k)を加算して新たな電流誤差学習値ＩＤＬ(k)を算出する。そして、この新たな電流誤差学習値ＩＤＬ(k)でメモリに格納されている電流誤差学習値ＩＤＬ(k-1)を書換え、学習値を更新する。
ＩＤＬ(k)＝ＩＤＬ(k-1)＋ＩＬＢ(k)…（１７）

電流誤差学習値ＩＤＬを更新した後は、ステップＳ９へ進み、以下の（１８）式に示すように、先にステップＳ４で算出した電流補正値ＩＤＦから学習更新量基準値ＩＬＢを減算して新たな電流補正値ＩＤＦに補正する。この電流補正値ＩＤＦの補正は、以下のステップＳ１２において電流補正値ＩＤＦにより電流推定値ＩＳを算出する際の段差をなくし、演算上の連続性を確保するためである。
ＩＤＦ＝ＩＤＦ−ＩＬＢ…（１８）

次に、ステップＳ１０，Ｓ１１において、それぞれ、学習更新量基準値ＩＬＢをリセットし（ＩＬＢ＝０）、また、カウンタＣＬをクリアし（ＣＬ＝０）、ステップＳ１２へ進む。ステップＳ１２では、バッテリ電流の計測値ＩＢ、電流補正値ＩＤＦ、電流誤差学習値ＩＤＬを用い、前述の（１３）式に電流誤差学習値ＩＤＬを取入れた以下の（１９）式により、電流推定値ＩＳを算出する。
ＩＳ＝ＩＢ−（ＩＤＦ＋ＩＤＬ）…（１９）

尚、学習制御を行わない場合には、上述のステップＳ５〜Ｓ１１を省略し、ステップＳ４で算出した電流補正値ＩＤＦとバッテリ電流の計測値ＩＢとから、前述の（１３）式、すなわち（１９）式においてＩＤＬ＝０とした式に従って電流推定値ＩＳを算出する。

その後、ステップＳ１３へ進み、前述の（１４）式に従って、電流推定値ＩＳを積算して残存容量ＳＯＣＩを算出する。更に、ステップＳ１４において、バッテリの温度ＴＢと開放電圧ＶＯＣとをパラメータとするテーブル参照により、開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶを算出する。図８は、前述したようにネルンストの式に基づいてバッテリ内の電気化学的な状態を把握して作成した残存容量テーブルであり、概略的には、温度ＴＢ及び開放電圧ＶＯＣが低くなる程、残存容量ＳＯＣＶが小さくなり、温度ＴＢ及び開放電圧ＶＯＣが高くなる程、残存容量ＳＯＣＶが大きくなる傾向を有している。

尚、図７，８においては、通常の条件下で使用される範囲のデータを示し、他の範囲のデータは記載を省略してある。

その後、ステップＳ１５へ進み、図９に示すウェイトテーブルを参照してウェイトｗを算出する。ウェイトテーブルは、補正後電流変化率ＴＫΔＩＭ／Δｔをパラメータとする一次元テーブルであり、概略的には、補正後電流変化率ＴＫΔＩＭ／Δｔが小さくなる程、すなわち、バッテリ負荷変動が小さい程、ウェイトｗの値を小さくして電流積算による残存容量ＳＯＣＩの重みを小さくする傾向を有している。そして、前述の（１５）式に従って、電流積算による残存容量ＳＯＣＩと開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶとをウェイトｗを用いて重み付けして合成し、最終的な残存容量ＳＯＣを算出して１サイクルの本演算処理を終了する。

以上の電流補正処理による残存容量ＳＯＣは、電流補正無しの場合の準残存容量、電流誤差が無い場合の理論上の残存容量と共に、図１０に示される。電流補正無しの残存容量は、時間の経過と共に電流誤差が累積してゆき、真の残存容量とのずれが大きくなって行くが、電流誤差を補正した本方式の残存容量では、負荷変動による振動もなく、電流誤差の累積を効果的に抑制することができ、真値に近い正確且つ安定した残存容量とすることができる。

また、以上の電流推定値ＩＳを用いた残存容量ＳＯＣの算出処理と並行して、図１１に示す電流センサ５の故障診断処理が実行される。

この電流センサ５の故障診断処理では、最初のステップＳ２１において、電流補正値ＩＤＦを読込み、ステップＳ２２で、電流補正値ＩＤＦの絶対値│ＩＤＦ│と予め設定した診断値ＩＤＭＡＸとを比較する。診断値ＩＤＭＡＸは、例えば、電流センサ５による測定値が通常取り得る範囲から逸脱した場合に生じる電流誤差の最大値である。

そして、│ＩＤＦ│≦ＩＤＭＡＸの場合は、電流センサ５は正常であると判定してステップＳ２２から処理を抜け、│ＩＤＦ│＞ＩＤＭＡＸの場合、ステップＳ２２からステップＳ２３へ進み、電流センサ５が異常であるとの故障判定を行って処理を抜ける。この故障判定がなされた場合には、演算ＥＣＵ３からＨＥＶ制御用ＥＣＵ１０にフェール信号が出力され、直ちにフェール制御に移行する。

この電流センサ異常時の残存容量ＳＯＣは、例えば、ウェイトｗを「０」に固定し、開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶのみを用いて推定した値とすることが可能である。この場合、開放電圧ＶＯＣの推定精度が低下するが、異常時の短時間のフェール制御を可能として安全を確保することができる。

ハイブリッド車への適用例を示すシステム構成図 バッテリ残存容量の推定アルゴリズムを示すブロック図 バッテリ電流容量と温度との関係を示す説明図 等価回路モデルを示す回路図 残存容量と開放電圧との関係を示す説明図 バッテリ残存容量算出処理を示すフローチャート インピーダンステーブルの説明図 残存容量テーブルの説明図 ウェイトテーブルの説明図 電流補正後の残存容量を示す説明図 電流センサの故障診断処理を示すフローチャート

符号の説明

１ 電源ユニット
２ バッテリ
３ 演算ユニット
３ａ 第１の残存容量算出部
３ｂ 第２の残存容量算出部
３ｃ 電流誤差算出部
３ｄ 電流補正値算出部
３ｅ 電流推定値算出部
３ｆ 第３の残存容量算出部
ＶＯＣ バッテリ開放電圧
ＳＯＣＶ 残存容量（第１の残存容量）
ＳＯＣＩ 残存容量（第２の残存容量）
ＳＯＣ 残存容量（最終的な残存容量）
ＥＳＯＣ 容量差
ＩＢ バッテリ電流の計測値
ＩＤ 電流誤差
ＩＤＬ 電流誤差学習値
ＩＤＦ 電流補正値
ＩＳ 電流推定値
代理人 弁理士 伊 藤 進

Claims (5)

1. 蓄電デバイスの開放電圧に基づく第１の残存容量の演算値と上記蓄電デバイスの充放電電流の積算値に基づく第２の残存容量の演算値との容量差に基づいて、上記蓄電デバイスの充放電電流の電流誤差を算出する電流誤差算出手段と、
   上記電流誤差算出手段で算出した電流誤差に基づいて、上記充放電電流の計測値を補正するための電流補正値を算出する電流補正値算出手段と、
   上記電流補正値算出手段で算出した電流補正値により、上記充放電電流の計測値を補正した電流推定値を算出する電流推定値算出手段と、
   上記電流推定値算出手段で算出した電流推定値と上記蓄電デバイスの内部インピーダンスとに基づいて開放電圧を推定し、推定した開放電圧に基づいて上記第１の残存容量を算出する第１の残存容量算出手段と、
   上記電流推定値算出手段で算出した電流推定値を積算して上記第２の残存容量を算出する第２の残存容量算出手段と、
   上記第１の残存容量と上記第２の残存容量とを上記蓄電デバイスの使用状況に応じて設定したウェイトを用いて重み付け合成し、上記蓄電デバイスの残存容量を演算する第３の残存容量算出手段とを備えたことを特徴とする蓄電デバイスの残存容量演算装置。
2. 上記電流誤差算出手段は、
   上記第１の残存容量に含まれる電流誤差分を、上記蓄電デバイスの電圧に対する残存容量の変化率とインピーダンスとから推定すると共に、上記第２の残存容量に含まれる電流誤差分を、上記蓄電デバイスの電流容量に基づいて推定し、上記電流誤差を算出することを特徴とする請求項１記載の蓄電デバイスの残存容量演算装置。
3. 上記電流補正値算出手段は、
   上記電流誤差をフィルタ処理して上記電流補正値を算出することを特徴とする請求項１又は２記載の蓄電デバイスの残存容量演算装置。
4. 上記電流補正値算出手段は、
   上記電流誤差を学習し、その学習結果に応じて上記電流補正値を学習補正し、
   上記電流推定値算出手段は、
   学習補正した上記電流補正値と上記電流誤差の学習値とを用いて上記電流推定値を算出することを特徴とする請求項１〜３の何れか一に記載の蓄電デバイスの残存容量演算装置。
5. 上記電流補正値算出手段で算出した電流補正値に基づいて上記充放電電流を計測するセンサの故障診断を行う故障診断手段を、更に備えたことを特徴とする請求項１〜４の何れか一に記載の蓄電デバイスの残存容量演算装置。

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