JP-2026076736-A - 充電状態推定方法

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Abstract

【課題】充電池の充電状態（ＳＯＣ）を推定するに先だって分極解消を確実に行わせるための待機時間（レスト時間）を確実に把握し、より短時間で充電状態を推定することが可能な充電状態推定方法を提供する。【解決手段】実施形態の充電状態推定方法は、バッテリに対する充放電の終了から所定時間が経過したかに基づいて前記バッテリの分極が解消したか否かを判断し、前記分極が解消されたと判断した場合に前記バッテリの開回路電圧に基づいて前記バッテリの充電状態を推定する充電状態推定方法であって、前記所定時間は、充放電終了後の前記バッテリの開回路電圧と端子電圧との差が所定の閾値以下になるまでの時間であり、前記所定の閾値は、前記バッテリの充電状態が所定割合変化した際の前記開回路電圧の変化量の最小値とした。【選択図】図３

Inventors

大森晃平

Assignees

ダイハツ工業株式会社

Dates

Publication Date: 20260512
Application Date: 20241024

Claims (3)

バッテリに対する充放電の終了から所定時間が経過したかに基づいて前記バッテリの分極が解消したか否かを判断し、前記分極が解消されたと判断した場合に前記バッテリの開回路電圧に基づいて前記バッテリの充電状態を推定する充電状態推定方法であって、前記所定時間は、充放電終了後の前記バッテリの開回路電圧と端子電圧との差が所定の閾値以下になるまでの時間であり、前記所定の閾値は、前記バッテリの充電状態が所定割合変化した際の前記開回路電圧の変化量の最小値とした、充電状態推定方法。
前記閾値を所定の充電状態に応じて可変とするとともに、前記充電状態の誤差範囲を設定し、前記誤差範囲に対応する前記閾値のうち、最小の値を用いる、請求項１に記載の充電状態推定方法。
前記バッテリの温度、充電状態、Ｃレート等の充電状態に影響を与えるパラメータを変化させて評価試験を行った結果に基づいて、前記所定の閾値の候補となる値を格納したテーブルを予め作成し、前記パラメータを参照して、前記閾値を決定する、請求項１に記載の充電状態推定方法。

Description

本発明の実施形態は、充電状態推定方法に関する。従来、時間経過によって分極解消を判定し、電池のＳＯＣ（State Of Charge）の変化に対してＯＣＶ（Open Circuit Voltage）の変化が大きい領域ではＯＣＶに基づきＳＯＣを推定することが提案されている。特開２０１５－１１８０６０号公報図１は、実施形態の充電状態推定システムの概要構成図である。図２は、三元系（ＮＭＣ系）電池のＳＯＣ－ＯＣＶ曲線の一例を示す図である。図３は、実施形態の原理説明図である。図４は、放電時の車載バッテリの端子電圧の説明図である。図５は、閾値テーブル群の説明図である。図６は、閾値テーブルの説明図である。図７は、実施形態のＳＯＣ推定処理の処理フローチャートである。図８は、放電時における実効的な分極解消時間と閾値との関係を説明する図である。図９は、充電時における実効的な分極解消時間と閾値との関係を説明する図である。以下では、本発明の実施の形態について、添付図面を参照しつつ詳細に説明する。図１は、実施形態の充電状態推定システムの概要構成図である。実施形態の充電状態推定システム１０は、車両に搭載されており、車両状態取得部１１と、分極判定部１２と、電流検出部１３と、電圧検出部１４と、充電容量推定部１５と、を備えている。この場合において、車両には、エンジンＥＮ、発電機ＧＮ、車載充電器ＣＨＧ、バッテリ監視ＩＣ＿ＢＳが搭載されており、エンジンＥＮにより発電機ＧＮが駆動されると、発電機ＧＮの供給電力により車載充電器ＣＨＧが車載バッテリＢＴの充電を行う様になっている。このとき、バッテリ監視ＩＣ＿ＢＳは、車載バッテリＢＴの電圧、電流及び温度を監視している。そして、バッテリ監視ＩＣ＿ＢＳは、得られた温度を温度データとして、充電容量推定部１５に出力している。車両状態取得部１１は、他ＥＣＵ２０からＣＡＮ（Controller Area Network）を介して車両状態を取得して、車両状態データＳＴを出力する。分極判定部１２は、車両状態データＳＴに基づいて車両がレスト状態にある場合に、レスト状態の継続時間をカウントし、レスト状態が所定時間以上継続したか否か、すなわち、車載バッテリＢＴの分極状態が実効的に解消しているか否かを判定し、分極判定データＰＯを充電容量推定部１５に出力する。電流検出部１３は、車載バッテリＢＴに流れる電流（充電／放電電流）Ｉを検出する電流センサＳＣの出力に基づいて、電流検出データＤＩを充電容量推定部１５に出力する。電圧検出部１４は、車載バッテリＢＴの電圧Ｖを検出する電圧センサＳＶの出力に基づいて、電圧検出データＤＶを充電容量推定部１５に出力する。充電容量推定部１５は、車載バッテリＢＴのＳＯＣを推定して車載バッテリＢＴを管理しているＥＣＵに推定したＳＯＣを出力する。充電容量推定部１５は、第１推定部１５－１と、第２推定部１５－２と、を備えている。第１推定部１５－１は、ＳＯＣ－ＯＣＶ推定により車載バッテリＢＴのＳＯＣを推定する。ＳＯＣ－ＯＣＶ推定は、ＳＯＣとＯＣＶ（Open Circuit Voltage）との関係が、充電池の状態、より詳細には、劣化状態、温度状態、Ｃレート（充放電レート）にほとんど影響されないことを利用している。ここで、ＯＣＶは、無負荷状態で長時間放置した場合の電池電圧のことであり、ＯＣＶに到るまでの時間は、電池の使用履歴に影響される。図２は、三元系（ＮＭＣ系）電池のＳＯＣ－ＯＣＶ曲線の一例を示す図である。電池のＳＯＣ－ＯＣＶ曲線は、電池の構成が同じであれば、常に同様の曲線を描くこととなっている。したがって、ＯＣＶが測定できれば、ＳＯＣを正確に推定することができるのである。第２推定部１５－２は、クーロンカウント推定により車載バッテリＢＴのＳＯＣを推定する。クーロンカウント推定は、車載バッテリＢＴに流入した電流と、車載バッテリＢＴから流出した電流をカウントすることで、車載バッテリＢＴのＳＯＣを推定する。しかしながら、クーロンカウント推定では、ＳＯＣの初期値を推定することはできないので、ＳＯＣ－ＯＣＶ推定により推定された車載バッテリＢＴのＳＯＣをＳＯＣ基準値として用い、この基準値に対して、車載バッテリＢＴに流入した電流と、車載バッテリＢＴから流出した電流をカウントすることで、車載バッテリＢＴのＳＯＣを推定することとなる。ここで、実施形態の充電状態推定システム１０の概要動作を説明する。車両状態取得部１１は、他ＥＣＵ２０から車両状態を取得して、車両状態データＳＴを分極判定部１２に出力する。分極判定部１２は、車両状態データＳＴに基づいて車両のレスト状態が所定時間以上継続したか否か、すなわち、車載バッテリＢＴの分極状態が実効的に解消しているか否かを判定し、分極判定データＰＯを充電容量推定部１５に出力する。充電容量推定部１５は、分極判定データＰＯに基づいて、車載バッテリＢＴの分極状態が実効的に解消している場合には、電圧検出部１４により出力された電圧検出データＤＶがＯＣＶであるとして、第１推定部１５－１によるＳＯＣ－ＯＣＶ推定を行い、車載バッテリＢＴのＳＯＣを推定する。また、充電容量推定部１５は、分極判定データＰＯに基づいて、車載バッテリＢＴの分極状態が解消していない場合には、第２推定部１５－２は、前回の第１推定部１５－１により推定されたＳＯＣを基準値として、電流検出部１３が出力した電流検出データＤＩＯＣＶに基づいて、車載バッテリＢＴに流入した電流と、車載バッテリＢＴから流出した電流をカウントするクーロンカウント推定を行うことで、車載バッテリＢＴのＳＯＣを推定する。ここで、車載バッテリＢＴの分極状態が実効的に解消しているか否かを判定するためのレスト状態の継続時間の閾値（分極解消時間閾値）としての所定時間の設定方法について詳細に説明する。まずは、実施形態の所定時間の設定方法の原理を説明する。図３は、実施形態の原理説明図である。図３（Ａ）は、車載バッテリの初期状態におけるＳＯＣ－ＯＣＶ曲線である。また、図３（Ｂ）は、図３（Ａ）の状態において、ＳＯＣが１％変化した場合のＯＣＶ変化量ΔＯＣＶを示す図である。図４は、放電時の車載バッテリの端子電圧の説明図である。図４において、縦軸は、車載バッテリＢＴの端子電圧（Ｖ）であり、横軸は、放電終了からの経過時間（ｓ）である。放電終了（時間＝０）から車載バッテリＢＴの分極が収まり、平衡状態に到れば、端子電圧はＯＣＶとなるはずである。しかしながら、図４に示すように、車載バッテリＢＴの端子電圧は徐々に下がり続けているものの、端子電圧は、ＯＣＶに到らないこととなっている。基本的に、車載バッテリＢＴの電圧が厳密な意味でＯＣＶに到るには、非常に長いレスト時間が必要である。しかしながら、実務的には、徐々に端子電圧の変化量は少なくなるので、車載バッテリＢＴのＳＯＣ－ＯＣＶ曲線において、ＳＯＣの時間的な変化量がｎ％以下（例えば、ｎ＝１）となった場合を車載バッテリＢＴがＯＣＶに到達したとみなしても問題はない。すなわち、ＳＯＣ変化量＝ｎ％のときの、ＯＣＶ変化量ΔＶが設計上の許容値（例えば、最小値ΔＶｍｉｎ）以下となった場合に、当該ＯＣＶ変化量ΔＶを閾値として、ＳＯＣ変化量＝ｎ％の時の端子電圧とＯＣＶとの差電圧がＯＣＶ変化量ΔＶ以下となった時刻を分極解消時刻と判定し、分極解消時刻までの時間、すなわち、レスト時間の所定時間（閾値）として設定して処理するようにすればよい。この場合において、ｎの値は、ＳＯＣの推定値に対する許容誤差範囲として設定される。すなわち、ＳＯＣの推定値の許容誤差を１％とした場合には、ｎ＝１と設定される。ところで、分極解消時間は、車載バッテリＢＴの温度、ＳＯＣ、Ｃレート（充放電レート）、充放電時間及びＳＯＨ（State of Health：電池初期状態のＳＯＣ／電池劣化状態のＳＯＣ）等多くのパラメータに依存していることが知られている。したがって、分極解消時刻までの時間、ひいては、レスト時間を直接的に求めることは困難である。そこで、本実施形態においては、端子電圧の時間的変化の傾き、すなわち、単位時間当たりの端子電圧の変化を監視し、この電圧変化がより零に近づき、所定の閾値よりも小さくなった時点で分極が解消し、端子電圧がＯＣＶに到ったとみなして処理を行う様にしている。上述した様に、分極解消時間は多くのパラメータに依存しているが、これらのうち、特に分極解消時間に影響を与えるのは、温度Ｔ、ＳＯＣ及びＣレートであると考えられる。そこで、本実施形態においては、温度Ｔ、ＳＯＣ及びＣレートをパラメータとして、予め分極が解消したと見なした時点の車載バッテリＢＴの端子電圧の単位時間当たりの電圧差を閾値ＴＨとする閾値テーブルを予め用意し、これに基づいて、分極解消に到ったか否かを判断するようにしているのである。ここで、閾値テーブルの作成について説明する。具体的には、例えば、温度Ｔ、ＳＯＣ及びＣレートをそれぞれ一定値としたまま、放電あるいは充電を行う評価試験を行って、図３（Ｂ）に示すように、ＳＯＣが予め定めたｎ％（図３（Ｂ）の例では、１％）変化したときの、ＯＣＶ変化量ΔＶをＳＯＣ＝０％～ＳＯＣ＝１００％の範囲で求め、得られたＯＣＶ変化量ΔＶが最も小さくなったときのＯＣＶ変化量ΔＶ（＝ＯＣＶ変化量ΔＶの最小値）を閾値ＴＨとする。そして、例えば、Ｃレートを固定したまま温度Ｔと、ＳＯＣとをパラメータとして閾値ＴＨを求めて当該Ｃレートにおける閾値テーブルとする。そして、この閾値テーブルをＣレート毎に複数作成し、閾値テーブル群とする。数学的には、ＯＣＶ－ＳＯＣ曲線を微分して得られるＯＣＶ－ＳＯＣ曲線の傾きがより小さくなった時に相当するＯＣＶ変化量ΔＶを閾値ＴＨとして設定する。このとき、ＯＣＶ変化量ΔＶは、ＳＯＣ推定における分極由来の誤差に相当する。したがって、分極由来の誤差をｎ％以下（上述の例では、１％）とすることができる。ここで、閾値テーブル群及び閾値テーブルについて説明する。図５は、閾値テーブル群の説明図である。閾値テーブル群ＴＢＧは、放電時用閾値テーブル群と、充電時用閾値テーブル群と、の二つが設けられているが、図５では、放電時用閾値テーブル群を示すものとする。閾値テーブル群ＴＢＧは、例えば、放電時Ｃレート＝０．５Ｃ、１．０Ｃ、１．５Ｃ、……、３．０Ｃの６個の閾値テーブルＴＢ１～ＴＢ６を備えて構成されている。図６は、閾値テーブルの説明図である。図６においては、閾値テーブルとしてＣレート＝０．５Ｃの場合の閾値テーブルＴＢ１を例として説明する。閾値テーブルＴＢ１は、放電レート＝０．５Ｃで放電を行わせた場合に、温度Ｔ＝－３０～１２０℃まで、１０℃単位で温度を変化させ、各々の温度において、それぞれＳＯＣを０、１０、……、９０、１００において、それぞれ放電終了時刻から車載バッテリＢＴと同一仕様のバッテリの端子電圧の単位時間毎のＯＣＶ変化量ΔＶが最も小さくなったときの値（＝単位時間毎のＯＣＶ変化量ΔＶの最小値）を閾値ＴＨ１１～ＴＨ１１１（温度－３０℃）、ＴＨ２１～ＴＨ２１１（温度－２０℃）、……、閾値ＴＨ１６１～ＴＨ１６１１（温度１２０℃）として、温度Ｔ及びＳＯＣに対応づけて格納している。したがって、車載バッテリＢＴの温度、ＳＯＣ及び放電レートであるＣレートが定まれば、一意に閾値ＴＨを求めることができる様になっている。次に実施形態の動作を説明する。図７は、実施形態のＳＯＣ推定処理の処理フローチャートである。図７の処理フローチャートは、いわゆる割り込み処理を行うものであり、所定時間毎に繰