JP4638211B2 - 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。

また、ハイブリッド車等に適用する場合には、運転状態によってモータ等の負荷の状態が、エンジンのアシスト、発電、回生といったように様々に変化し、モータの仕事量（発電やアシスト量）が多い高負荷時や低温時には、電池セル特有の電圧ヒステリシスの影響が顕著となり、この電圧ヒステリシスの影響によって開放電圧の推定精度が悪化して残存容量の演算精度が低下する虞がある。また、ブレーキを踏む等の一時的な負荷変動による過渡的な電圧変化が発生すると、このような過渡的な電圧変化はバッテリの充放電状態に殆ど影響を与えないにも拘らずバッテリの状態変化として検出してしまい、残存容量の演算精度が低下する虞がある。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、蓄電デバイスの充放電状態と蓄電デバイスに接続される電気負荷の状態との双方の状態を考慮し、電流積算に基づく残存容量と開放電圧の推定値に基づく残存容量との双方の利点を生かして精度高く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、蓄電デバイスの充放電電流の積算値に基づいて第１の残存容量を算出する第１の演算手段と、上記蓄電デバイスの内部インピーダンスから推定した開放電圧に基づいて第２の残存容量を算出する第２の演算手段と、上記第１の残存容量と上記第２の残存容量とを合成する際の互いの重みを決定するウェイトを、上記蓄電デバイスの充放電電流の電流変化率と上記蓄電デバイスに接続される電気負荷の使用状況とのうちのいずれか一者に応じて設定するウェイト設定手段と、上記第１の残存容量と上記第２の残存容量とを上記ウェイトを用いて重み付け合成し、合成した第３の残存容量を上記蓄電デバイスの最終的な残存容量として算出する第３の演算手段とを備えたことを特徴とする。

その際、蓄電デバイスの内部インピーダンスを、蓄電デバイスの充放電電流の電流変化率と蓄電デバイスに接続される電気負荷の使用状況とのうちのいずれか一者に応じて算出することが望ましく、特に、蓄電デバイスに接続される電気負荷をハイブリッド車両に搭載されるモータとする場合に、残存容量の演算精度を効果的に向上することができる。

本発明による蓄電デバイスの残存容量演算装置は、蓄電デバイスの充放電状態と蓄電デバイスに接続される電気負荷の状態との双方の状態を考慮し、電流積算による残存容量と開放電圧に基づく残存容量との双方の利点を生かして精度高く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１３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は等価回路モデルを示す回路図、図４は電流の移動平均処理無しの場合の残存容量を示す説明図、図５は電流の移動平均処理有りの場合の残存容量を示す説明図、図６は実車走行時の残存容量演算結果を示す説明図、図７はバッテリ残存容量推定処理のフローチャート、図８は電流容量テーブルの説明図、図９は通常用インピーダンステーブルの説明図、図１０は高負荷時用インピーダンステーブルの説明図、図１１は残存容量テーブルの説明図、図１２は通常用ウェイトテーブルの説明図、図１３は高負荷時用ウェイトテーブルの説明図である。

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とを１つの筐体内にパッケージしたものであり、ＨＥＶの車両制御を行うＨＥＶ制御用電子制御ユニット（ＨＥＶ制御用ＥＣＵ）１０に接続されている。

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Ｖ、電流センサ５で測定したバッテリ２の充放電電流Ｉ、温度センサ６で測定したバッテリ２の温度（セル温度）Ｔによるバッテリ状態を基本として、ＨＥＶ制御用ＥＣＵ１０から入力されるブレーキ量、アクセル開度、モータトルク等によるモータの使用状況を考慮し、所定時間ｔ毎に充電状態(State of charge;SOC）すなわち残存容量ＳＯＣ(t)を演算する。この残存容量ＳＯＣ(t)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。

尚、後述するように、演算ＥＣＵ３は、残存容量ＳＯＣの演算に際し、周期的な演算における１演算周期前のデータ（後述する電流積算による残存容量演算の際のベース値）ＳＯＣ(t-1)を用いている。

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、エンジン３０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、バッテリ２で測定可能なパラメータ、すなわち、端子電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔを基本として、第１，第２，第３の演算手段としての機能により、電流積算に基づく第１の残存容量としての残存容量ＳＯＣｃと、バッテリ開放電圧の推定値に基づく第２の残存容量としての残存容量ＳＯＣｖとを並行して演算し、これらの残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖを重み付けて合成した第３の残存容量としての残存容量ＳＯＣを、バッテリ２の残存容量として算出する。残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖを合成する際の重み付けは、ウェイト設定手段としての機能により、バッテ２の電圧、電流、温度を基本とするバッテリ状態とモータ１５の使用状況とを考慮して設定したウェイトｗにより決定される。

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く、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ときには、残存容量の算出値が振動し易いという欠点がある。

また、バッテリの負荷としてモータを搭載するハイブリッド車においては、バッテリの状態変化にモータの状況が大きく関与しており、端子電圧、電流、温度といったバッテリ状態を考慮するのみでは、残存容量の演算精度を悪化させる要因を排除しきれない。すなわち、モータの仕事量（発電やアシスト量）が多い高負荷時や低温時には、電池セル特有の電圧ヒステリシスの影響が顕著となり、この電圧ヒステリシスの影響によってバッテリ開放電圧を推定する際のインピーダンスが不正確となって開放電圧に基づく残存容量の演算精度が低下する虞がある。また、ブレーキを踏む等の一時的な負荷変動による過渡的な電圧変化が発生すると、このような過渡的な電圧変化はバッテリの充放電状態に殆ど影響を与えないにも拘らずバッテリ状態変化として検出してしまい、残存容量の演算精度が低下する虞がある。

従って、本ＳＯＣ推定アルゴリズムでは、電流Ｉを積算して求めた残存容量ＳＯＣｃ(t)と、バッテリ開放電圧の推定値から求めた残存容量ＳＯＣｖ(t)とをウェイトｗを用いて重み付け合成する際に、ウェイトｗを、バッテリ２の状態とモータ１５の使用状況とに応じて随時変化させる（ｗ＝０〜１）ことにより、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃと開放電圧の推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖ双方の欠点を打消して互いの利点を最大限に引き出すようにしている。合成後の最終的な残存容量ＳＯＣ(t)は、以下の（１）式で与えられる。
ＳＯＣ(t)＝ｗ・ＳＯＣｃ(t)＋(１−ｗ)・ＳＯＣｖ(t)…（１）

ウェイトｗを決定するための基本要因となるバッテリ状態は、例えばバッテリの充放電電流の電流変化率を用いて把握することができる。この場合、単位時間当たりの電流変化率は、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。スパイク的な電流の変化の影響は、所定のサンプリング数の単純平均、移動平均、加重平均等の処理を施した電流変化率を用いることで防止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ことが望ましい。

そして、移動平均による電流変化率を基本としてウェイトｗを決定することにより、電流Ｉの移動平均値が大きいときには、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃのウェイトを高くして開放電圧の推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖのウェイトを下げ、負荷変動の影響を電流積算によって正確に反映すると共に、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Ｉの移動平均値が小さいときには、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃのウェイトを下げ、開放電圧の推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖのウェイトを高くすることにより、電流積算時の誤差の累積による影響を回避し、開放電圧の推定により正確な残存容量を算出することができる。

すなわち、電流Ｉ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。これにより、バッテリ状態をより的確に把握することができ、残存容量ＳＯＣｃ，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、残存容量の演算精度を大幅に向上することができる。

以上の移動平均による電流変化率に基づくウェイトｗは、モータ１５による負荷の影響を無視できる通常の状態では、バッテリの使用状況に応じて残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖの重み付けを適切に設定することができるが、高負荷時には、バッテリ２の電圧ヒステリシスや過渡的な電圧変化の影響が大きくなり、特に、低温時には、電圧ヒステリシスやバッテリ端子電圧の過渡的な変化の影響を受け、開放電圧の推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖの精度が悪化する虞がある。

このため、演算ＥＣＵ３は、ＨＥＶ制御用ＥＣＵ１０から入力されるモータトルク、アクセル開度、ブレーキ量に基づいてモータ１５のアシスト、回生、発電状況を判定し、モータ１５の仕事量が多い場合には、移動平均による電流変化率ΔＩ／Δｔ（以下、単に「電流変化率ΔＩ／Δｔ」と記載する）に基づくウェイトｗに代えて、モータトルクΔｑ／Δｔとバッテリ温度Ｔとに基づいて設定したウェイトｗを用い、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃの重みを大きくして開放電圧の推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖの重みを０或いは０に近い値となるように設定することで、合成後の最終的な残存容量ＳＯＣの演算精度を確保する。

具体的には、バッテリ温度Ｔと電流変化率ΔＩ／Δｔとをパラメータとして設定したウェイトｗを格納するテーブルと、バッテリ温度ＴとモータトルクΔｑ／Δｔとをパラメータとして設定したウェイトｗを格納するテーブルとを、それぞれ、通常時に使用する通常用ウェイトテーブル、高負荷時に使用する高負荷用ウェイトテーブルとして予め作成しておく。そして、この２つのウェイトテーブル（図１２，図１３参照）を、モータ１５の使用状況に応じて切換えることで、低温高負荷時の電圧ヒステリシスやバッテリ端子電圧の過渡的な変化による残存容量の演算精度の低下を防止する。

尚、後述するように、本形態においては、通常用のウェイトと高負荷用のウェイトとの切換えに対応して、インピーダンス算出手段としての機能により、バッテリ２の充放電状態とモータ１５の使用状況とに応じて、開放電圧を推定する際のインピーダンスを算出するようにしている。このインピーダンスの算出は、テーブルを参照して行い、通常用のインピーダンステーブルと高負荷用のインピーダンステーブルとの２つのテーブルを保有し、これらを切換えるようにしている。

更に、本ＳＯＣ推定アルゴリズムの特徴として、電池理論に基づいてバッテリ内部状況を電気化学的に把握し、バッテリ開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣｖの演算精度の向上を図っている。次に、本推定アルゴリズムによる残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖの演算について詳述する。

先ず、電流積算による残存容量ＳＯＣｃは、以下の（２）式に示すように、ウェイトｗを用いて合成した残存容量ＳＯＣをベース値として、所定時間毎に電流Ｉを積算して求められる。
ＳＯＣｃ(t)＝ＳＯＣ(t-1)−∫[(１００ηＩ／Ａｈ)＋ＳD]ｄｔ／３６００…（２）
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

（２）式における電流効率η及び自己放電率ＳDは、それぞれ定数と見なすことができるが（例えば、η＝１、ＳD＝０）、電流容量Ａｈは、温度に依存して変化する。従って、この電流積算による残存容量ＳＯＣｃの算出に際しては、温度によるセル容量の変動を関数化して算出した電流容量Ａｈを用いている。

また、（２）式による残存容量ＳＯＣｃ(t)の演算は、具体的には演算ＥＣＵ３における離散時間処理によって実行され、１演算周期前の合成残存容量ＳＯＣ(t-1)を、電流積算のベース値（初期値）として入力している（図２のブロック図における遅延演算子Ｚ^-1）。従って、誤差が累積したり、発散することがなく、万一、初期値が真値と大きく異なっていても、所定の時間経過後（例えば、数分後）には、真値に収束させることができる。

一方、開放電圧の推定に基づく残存容量ＳＯＣｖを求めるには、先ず、バッテリのインピーダンスＺと、実測した端子電圧Ｖと電流Ｉとから、以下の（３）式を用いてバッテリ開放電圧Ｖｏの推定値を求める。
Ｖｏ＝Ｖ＋Ｉ・Ｚ…（３）

バッテリのインピーダンスＺは、図３に示す等価回路モデルを用いて作成したインピーダンステーブルを用いて求めることができる。図３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、前述の電流変化率ΔＩ／Δｔを周波数成分の置き換えとして採用し、電流変化率ΔＩ／Δｔと温度Ｔ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、バッテリ温度Ｔと電流変化率ΔＩ／Δｔとに基づいてインピーダンスＺのテーブルを作成する。

尚、電流Ｉの移動平均値は、例えば、電流Ｉ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して求められる。前述したように、電流Ｉの移動平均値は、ウェイトｗを決定するパラメータとしても用いられ、ウェイトｗ、インピーダンスＺの演算を容易としているが、詳細には、低温になる程、バッテリの内部インピーダンスが増加して電流変化率が小さくなるため、ウェイトｗ、インピーダンスＺは、直接的には、電流変化率ΔＩ／Δｔを温度補正した補正後電流変化率ｋΔＩ／Δｔを用いて決定する。

以上のインピーダンステーブルは、バッテリ２が定常状態下にあることを前提として作成した通常用のインピーダンステーブルであり、低温高負荷時には、テーブル値Ｚを補正する必要がある。従って、バッテリ温度Ｔと補正後電流変化率ｋΔＩ／Δｔとに基づく通常用インピーダンステーブルと、バッテリ温度ＴとモータトルクΔｑ／Δｔとに基づく高負荷用インピーダンステーブルとの２つのインピーダンステーブル（図９，図１０参照）を作成しておき、高負荷時には、通常用インピーダンステーブルから高負荷用インピーダンステーブルに切換えて等価回路のインピーダンスＺを決定することにより、低温高負荷時の電圧ヒステリシスやバッテリ端子電圧の過渡的な変化による開放電圧Ｖｏの推定精度を確保する。

開放電圧Ｖｏの推定後は、バッテリ内の電気化学的な関係に基づいて残存容量ＳＯＣｖを演算する。具体的には、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、開放電圧Ｖｏと残存容量ＳＯＣｖとの関係を表すと、以下の（４）式を得ることができる。
Ｖｏ＝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、ＳＯＣ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）式により、残存容量ＳＯＣｖには、開放電圧Ｖｏのみならず温度Ｔとの間にも強い相関性があることがわかる。この場合、開放電圧Ｖｏと温度Ｔ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ＳＯＣ−Ｖｏ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Ｖｏと温度Ｔとをパラメータとする残存容量ＳＯＣｖのテーブル（後述する図１１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。そして、前述の（１）式に示したように、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃと開放電圧Ｖｏの推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖとがウェイトｗを用いて重み付け合成され、最終的な残存容量ＳＯＣが算出される。

ここで、残存容量の演算における電流の移動平均処理の有無の影響を比較すると、電流の移動平均処理を行うことなく残存容量ＳＯＣｖを算出した場合には、図４に示すように、電流のスパイク成分の影響を受けて局所的な残存容量ＳＯＣｖの急激な変化が発生し、最終的な合成残存容量ＳＯＣの精度を低下させる原因となる。これに対し、電流の移動平均処理を行って残存容量ＳＯＣｖを算出した場合には、図５に示すように、残存容量ＳＯＣｖから電流のスパイク成分の影響が除去され、比較的負荷変動が小さい条件下での残存容量を正確に把握することが可能となる。

実走行時の残存容量の演算結果は、図６に示され、比較的アップダウンの多い走行条件でセル温度が略４５°Ｃの状態において、電流積算による残存容量ＳＯＣｃと合成後の残存容量ＳＯＣの変化が示されている。図６に示され経過時間１５００ｓｅｃ付近までのバッテリの充放電が繰返される状態においては、電流積算による残存容量ＳＯＣｃの演算結果が合成後の残存容量ＳＯＣに良好に反映されている。また、経過時間１５００ｓｅｃ以後、バッテリへの充電量が増加傾向にある状態において、電流積算による残存容量ＳＯＣｃの上昇が鈍化して誤差が拡大する傾向にあるが、開放電圧の推定による残存容量ＳＯＣｖ（図示せず）が合成後の残存容量ＳＯＣに重みを増して反映され、充電量の増加に応じて合成後の残存容量ＳＯＣが上昇し、精度良く残存容量の変化を捉えている。

次に、以上のＳＯＣ推定アルゴリズムに従った残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖの演算及び合成処理について、図７のフローチャートを用いて説明する。

図７のフローチャートは、電源ユニット１の演算ＥＣＵ３におけるバッテリ残存容量推定の基本的な処理を示すものであり、同図においては、説明の都合上、電流積算による残存容量ＳＯＣｃの演算に続いて開放電圧Ｖｏの推定による残存容量ＳＯＣｖの演算を行うようにしているが、実際には、残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖの演算は、並行して実行される。

図７のバッテリ残存容量推定処理は、所定時間毎（例えば、０．１ｓｅｃ毎）に実行され、先ず、ステップＳ１において、バッテリ２の端子電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔ、及び、前回の演算処理時に推定・合成した残存容量ＳＯＣ(t-1)のデータ入力の有無を調べる。尚、端子電圧Ｖは複数の電池パックの平均値、電流Ｉ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Ｔは、例えば１０ｓｅｃ毎に取得するものとする。

その結果、ステップＳ１において新たなデータ入力がない場合には、そのまま本処理を抜け、新たなデータ入力がある場合、ステップＳ１からステップＳ２へ進んで、バッテリ電流容量を、図８に示す電流容量テーブルを参照して演算する。この電流容量テーブルは、温度Ｔをパラメータとして、所定の基準とする定格容量（例えば、１つの電池パック内の所定セル数を基準単位とした場合の定格電流容量）に対する容量比Ａｈ’を格納したものであり、常温（２５°Ｃ）における容量比Ａｈ’（＝１．００）に対し、低温になる程、電流容量が減少するため、容量比Ａｈ’の値が大きくなる。この電流容量テーブルから参照した容量比Ａｈ’を用い、計測対象毎の温度Ｔにおける電流容量Ａｈを算出する。

次に、ステップＳ３へ進み、電流容量テーブルから求めた電流容量Ａｈ、電流Ｉの入力値、１演算周期前の合成残存容量ＳＯＣ(t-1)を用い、前述の（２）式に従って、電流積算による残存容量ＳＯＣｃ(t)を算出する。そして、ステップＳ４において、モータ１５の発電、回生、アシスト量が基準（判定しきい値）以下の通常の状態か基準を越えた高負荷状態にあるか否かを、アクセル開度やブレーキ量から判定する。

その結果、モータ１５による負荷が基準以下の通常の状態である場合には、ステップＳ４からステップＳ５へ進み、通常状態に対応したインピーダンスＺ及びウェイトｗの算出処理を行い、モータ１５による負荷が基準を越えて高負荷状態にある場合には、ステップＳ４からステップＳ９へ分岐し、高負荷時に対応したインピーダンスＺ及びウェイトｗの算出処理を行う。

先ず、通常状態でのステップＳ５以降の処理について説明すると、ステップＳ５では、電流Ｉを移動平均して単位時間当りの電流変化率ΔＩ／Δｔを取得する。この移動平均は、例えば、電流Ｉ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。続くステップＳ６では、通常状態でのバッテリ等価回路のインピーダンスＺを、図９に示す通常用インピーダンステーブルを参照して演算する。

この通常用インピーダンステーブルは、電流変化率ΔＩ／Δｔ（単位時間当たりの電流Ｉの移動平均値）を温度補正した補正後電流変化率ｋΔＩ／Δｔと温度Ｔとをパラメータとして、等価回路のインピーダンスＺを格納したものであり、概略的には、補正後電流変化率ｋΔＩ／Δｔが同じ場合には、温度Ｔ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ｋΔＩ／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。

その後、ステップＳ７へ進み、電圧−ＳＯＣ特性の演算を行い、残存容量ＳＯＣｖを算出する。すなわち、バッテリ温度ＴとインピーダンスＺから推定したバッテリ２の開放電圧Ｖｏとをパラメータとして、図１１に示す残存容量テーブルを参照し、残存容量ＳＯＣｖを算出する。この残存容量テーブルは、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テーブルであり、概略的には、温度Ｔ及び開放電圧Ｖｏが低くなる程、残存容量ＳＯＣｖが小さくなり、温度Ｔ及び開放電圧Ｖｏ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。

次に、ステップＳ８へ進み、図１２に示す通常用ウェイトテーブルを参照して、通常状態に対応するウェイトｗ求める。通常用ウェイトテーブルは、補正後電流変化率ｋΔＩ／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ｋΔＩ／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ＳＯＣｃの重みを小さくする特性に設定されている。

そして、通常状態に対応するウェイトｗを算出した後は、ステップＳ８からステップＳ１３へ進み、前述の（１）式に従って、電流積算による残存容量ＳＯＣｃと開放電圧Ｖｏの推定による残存容量ＳＯＣｖとをウェイトｗを用いて重み付けし、最終的な残存容量ＳＯＣ(t)を合成して算出することにより、１サイクルの本演算処理を終了する。

一方、ステップＳ４において、モータ１５による負荷が高負荷状態であると判定された場合には、ステップＳ９において、アクセル開度とブレーキ量とから把握されるモータ１５の使用状況に応じた発電量、回生量、或いはアシスト量と、モータ回転数とから演算される現在のモータトルクΔｑ／Δｔを読込む。そして、ステップＳ１０へ進み、モータトルクΔｑ／Δｔとバッテリ温度Ｔとをパラメータとして図１０に示す高負荷用インピーダンステーブルを参照し、バッテリ等価回路のインピーダンスＺを演算する。

高負荷用インピーダンステーブルは、モータトルクΔｑ／Δｔと温度Ｔとをパラメータとして、等価回路のインピーダンスＺを格納したものであり、モータトルクΔｑ／Δｔ（放電側及び充電側の絶対値）が大きくなる程、インピーダンスＺの値が小さくなり、その減少率も、通常用インピーダンステーブルでの電流変化率ΔＩ／Δｔの増加に対するテーブル値の減少率よりも小さく設定されている。概略的には、同じバッテリ温度では、高負荷用インピーダンステーブルに格納されているインピーダンスＺは、通常用インピーダンステーブルに格納されているインピーダンスＺよりも小さく設定されており（但し、最大値は同じ）、電圧ヒステリシスや過渡的な電圧変動に対して、（３）式から算出される開放電圧Ｖｏの振動を抑制するように設定されている。

その後、ステップＳ１１へ進み、高負荷時に対応したインピーダンスＺから推定したバッテリ開放電圧Ｖｏを用いて電圧−ＳＯＣ特性の演算を行い、残存容量ＳＯＣｖを算出する。この残存容量ＳＯＣｖの算出には、前述の通常状態でのステップＳ７の処理と同様、図１１の残存容量テーブルを用いる。

続くステップＳ１２では、モータトルクΔｑ／Δｔと温度Ｔとをパラメータとして高負荷用ウェイトテーブルを参照し、高負荷時に対応したウェイトｗを算出する。高負荷用ウェイトテーブルは、パラメータが相違するものの通常用ウェイトテーブルに対し相対的に大きい値のウェイトｗが格納されており、モータトルクΔｑ／Δｔ（放電側及び充電側の絶対値）の増加に伴い、通常用ウェイトテーブルに対し、早期にウェイトｗの値が１に近づく特性に設定されており、開放電圧の推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖの重みを極力０に近づけて電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃの重みを大きくすることにより、残存容量ＳＯＣの精度低下を補償する。

そして、ステップＳ１２からステップＳ１３へ進み、開放電圧Ｖｏの推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖの重みを通常時よりも小さくした高負荷時のウェイトｗを用いて、電圧ヒステリシスや過渡的な電圧変動の影響を受けにくい電流積算による残存容量ＳＯＣｃを主体とする最終的な残存容量ＳＯＣを算出し、１サイクルの本演算処理を終了する。

以上のように、電流積算による残存容量ＳＯＣｃと開放電圧の推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖとを用いて残存容量を演算する際に、バッテリの状態とモータの使用状況とに応じて設定したウェイトｗを用いて互いの重み付けを最適化している。これにより、負荷変動時や低温時の電圧ヒステリシス等による演算精度の低下を防止すると共に、真値への収束性を向上することができ、常時、均一な精度でバッテリ（蓄電デバイス）の残存容量を求めることができる。

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 等価回路モデルを示す回路図 電流の移動平均処理無しの場合の残存容量を示す説明図 電流の移動平均処理有りの場合の残存容量を示す説明図 実車走行時の残存容量演算結果を示す説明図 バッテリ残存容量推定処理のフローチャート 電流容量テーブルの説明図 通常用インピーダンステーブルの説明図 高負荷時用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 通常用ウェイトテーブルの説明図 高負荷時用ウェイトテーブルの説明図

符号の説明

１ 電源ユニット
２ バッテリ
３ 演算ユニット（第１，第２，第３の演算手段）
１５ モータ
Ｉ 充放電電流
ＳＯＣ 残存容量（第３の残存容量）
ＳＯＣｃ 残存容量（第１の残存容量）
ＳＯＣｖ 残存容量（第２の残存容量）
Ｖ 端子電圧
Ｖｏ 開放電圧
Ｚ インピーダンス
ｗ ウェイト
代理人 弁理士 伊 藤 進

Claims (3)

1. 蓄電デバイスの充放電電流の積算値に基づいて第１の残存容量を算出する第１の演算手段と、
   上記蓄電デバイスの内部インピーダンスから推定した開放電圧に基づいて第２の残存容量を算出する第２の演算手段と、
   上記第１の残存容量と上記第２の残存容量とを合成する際の互いの重みを決定するウェイトを、上記蓄電デバイスの充放電電流の電流変化率と上記蓄電デバイスに接続される電気負荷の使用状況とのうちのいずれか一者に応じて設定するウェイト設定手段と、
   上記第１の残存容量と上記第２の残存容量とを上記ウェイトを用いて重み付け合成し、合成した第３の残存容量を上記蓄電デバイスの最終的な残存容量として算出する第３の演算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. 更に、上記蓄電デバイスの内部インピーダンスを、上記蓄電デバイスの充放電電流の電流変化率と上記蓄電デバイスに接続される電気負荷の使用状況とのうちのいずれか一者に応じて算出するインピーダンス算出手段を備えた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. 上記蓄電デバイスに接続される電気負荷を、ハイブリッド車両に搭載されるモータと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。

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