JP7423566B2 - Secondary battery management method, secondary battery management device, secondary battery management system, battery-equipped equipment, and secondary battery management program - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、二次電池の管理方法、二次電池の管理装置、二次電池の管理システム、電池搭載機器及び二次電池の管理プログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to a secondary battery management method, a secondary battery management device, a secondary battery management system, a battery-equipped device, and a secondary battery management program.
近年、電力系統用の大型蓄電装置、スマートフォン、車両、定置用電源装置、ロボット及びドローン等の電池搭載機器に、リチウムイオン二次電池等の二次電池が搭載されている。前述のような二次電池は、長期間使用すると、使用開始時から内部状態が変化する等して劣化する。このため、電池搭載機器では、搭載される電池の内部状態を定期的に推定する等して、二次電池の劣化状態が定期的に診断される。二次電池の劣化状態の診断では、例えば、所定の条件で二次電池を充電又は放電させ、所定の条件での充電又は放電において二次電池の電流及び電圧を少なくとも計測する。そして、充電又は放電における二次電池の電流及び電圧の前述の計測結果、及び、二次電池の電流及び電圧に対する二次電池の内部状態の関係を示すデータを少なくとも用いてフィッティング計算等を行うことにより、二次電池の内部状態を推定する。そして、推定した内部状態に基づいて、二次電池の劣化状態が判定される。 In recent years, secondary batteries such as lithium ion secondary batteries have been installed in battery-equipped devices such as large power storage devices for power systems, smartphones, vehicles, stationary power supplies, robots, and drones. When a secondary battery as described above is used for a long period of time, its internal state changes and deteriorates from the time it is first used. Therefore, in battery-equipped devices, the deterioration state of the secondary battery is periodically diagnosed by periodically estimating the internal state of the installed battery. In diagnosing the deterioration state of a secondary battery, for example, the secondary battery is charged or discharged under predetermined conditions, and at least the current and voltage of the secondary battery are measured during charging or discharging under the predetermined conditions. Then, perform fitting calculations, etc. using at least the aforementioned measurement results of the current and voltage of the secondary battery during charging or discharging, and data indicating the relationship between the internal state of the secondary battery and the current and voltage of the secondary battery. The internal state of the secondary battery is estimated. Then, the deterioration state of the secondary battery is determined based on the estimated internal state.
前述のような二次電池では、二次電池の劣化状態についての定期的な診断の間においても、劣化が進行し、内部状態が変化する。このため、二次電池の劣化状態について定期的に行われる次回の診断の前において、二次電池の内部状態の更新を行う必要性が生じる場合がある。したがって、二次電池の劣化状態についての定期的な診断の間では、二次電池の内部状態を更新が必要か否か適切に判定することが、求められている。すなわち、二次電池の内部状態についての定期的な推定の間等において、二次電池の内部状態を更新するか否か適切に判定することが、求められている。 In the above-mentioned secondary battery, deterioration progresses and the internal state changes even during periodic diagnosis of the deterioration state of the secondary battery. For this reason, it may be necessary to update the internal state of the secondary battery before the next diagnosis that is periodically performed regarding the deterioration state of the secondary battery. Therefore, during periodic diagnosis of the deterioration state of the secondary battery, it is required to appropriately determine whether or not the internal state of the secondary battery needs to be updated. That is, it is required to appropriately determine whether or not to update the internal state of the secondary battery during periodic estimation of the internal state of the secondary battery.
本発明が解決しようとする課題は、二次電池の劣化状態についての診断の間において、二次電池の内部状態を更新するか否か適切に判定する二次電池の管理方法、二次電池の管理装置、二次電池の管理システム、電池搭載機器及び二次電池の管理プログラムを提供することにある。 The problem to be solved by the present invention is to provide a secondary battery management method that appropriately determines whether or not to update the internal state of the secondary battery during diagnosis of the deterioration state of the secondary battery; The purpose of the present invention is to provide a management device, a secondary battery management system, a battery-equipped device, and a secondary battery management program.
実施形態では、二次電池の管理方法が提供される。管理方法では、所定の条件での二次電池の充電又は放電における二次電池の電圧及び電流についての計測結果、及び、二次電池の電圧及び電流に対する二次電池の内部状態の関係を示すデータを少なくとも用いてフィッティング計算を行うことにより、二次電池の内部状態を推定する。管理方法では、二次電池の充電又は放電における二次電池の電圧に関して、推定した二次電池の内部状態及び二次電池の充電又は放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較する。管理方法では、予測データと計測データとの比較結果に基づいて、推定された二次電池の内部状態を更新するか否かを判定する。 In embodiments, a method for managing secondary batteries is provided. The management method requires measurement results of the voltage and current of the secondary battery when charging or discharging the secondary battery under predetermined conditions, and data showing the relationship between the internal state of the secondary battery and the voltage and current of the secondary battery. The internal state of the secondary battery is estimated by performing a fitting calculation using at least . In the management method, regarding the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery, predicted data based on the estimated internal state of the secondary battery and conditions during charging or discharging of the secondary battery and measured measurement data are combined. compare. In the management method, it is determined whether or not to update the estimated internal state of the secondary battery based on a comparison result between predicted data and measured data.
以下、実施形態について、図面を参照して説明する。 Embodiments will be described below with reference to the drawings.
図1は、実施形態に係る管理システムの一例を示す概略図である。図1に示すように、管理システム1は、電池搭載機器2及び管理装置3を備える。電池搭載機器2には、二次電池5、計測回路6及び電池制御部7が搭載される。電池搭載機器2としては、電力系統用の大型蓄電装置、スマートフォン、車両、定置用電源装置、ロボット及びドローン等が挙げられ、電池搭載機器2となる車両としては、鉄道用車両、電気バス、電気自動車、プラグインハイブリッド自動車及び電動バイク等が、挙げられる。 FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of a management system according to an embodiment. As shown in FIG. 1, the management system 1 includes a battery-equipped device 2 and a management device 3. The battery-equipped device 2 is equipped with a secondary battery 5, a measurement circuit 6, and a battery control section 7. Examples of battery-equipped devices 2 include large power storage devices for power systems, smartphones, vehicles, stationary power supplies, robots, and drones, and examples of vehicles that serve as battery-equipped devices 2 include railway vehicles, electric buses, and electric vehicles. Examples include automobiles, plug-in hybrid vehicles, and electric motorcycles.
二次電池5は、例えば、リチウムイオン二次電池等である。二次電池5は、単セル(単電池)から形成されてもよく、複数の単セルを電気的に接続することにより形成される電池モジュール又はセルブロックであってもよい。二次電池5が複数の単セルから形成される場合、二次電池5において、複数の単セルが電気的に直列に接続されてもよく、複数の単セルが電気的に並列に接続されてもよい。また、二次電池5において、複数の単セルが直列に接続される直列接続構造、及び、複数の単セルが並列に接続される並列接続構造の両方が形成されてもよい。また、二次電池5は、複数の電池モジュールが電気的に接続される電池ストリング、電池アレイ及び蓄電池のいずれかであってもよい。 The secondary battery 5 is, for example, a lithium ion secondary battery. The secondary battery 5 may be formed from a single cell (single cell), or may be a battery module or a cell block formed by electrically connecting a plurality of single cells. When the secondary battery 5 is formed from a plurality of single cells, the plurality of single cells may be electrically connected in series, or the plurality of single cells may be electrically connected in parallel. Good too. Further, in the secondary battery 5, both a series connection structure in which a plurality of single cells are connected in series and a parallel connection structure in which a plurality of single cells are connected in parallel may be formed. Further, the secondary battery 5 may be any one of a battery string, a battery array, and a storage battery in which a plurality of battery modules are electrically connected.
計測回路6は、二次電池5を充電又は放電している状態等において、二次電池5に関連するパラメータを検出及び計測する。計測回路6では、例えば、1回の二次電池5の充電又は放電等において、所定のタイミングで定期的にパラメータの計測が行われる。この場合、計測回路6は、1回の二次電池5の充電又は放電等において、複数の計測時点のそれぞれで二次電池5に関連するパラメータを計測し、二次電池5に関連するパラメータを、複数回計測する。二次電池5に関連するパラメータには、二次電池5を流れる電流、二次電池5の電圧、及び、二次電池5の温度等が含まれる。このため、計測回路6には、電流を計測する電流計、電圧を計測する電圧計、及び、温度を計測する温度センサ等が含まれる。 The measurement circuit 6 detects and measures parameters related to the secondary battery 5 while the secondary battery 5 is being charged or discharged. In the measurement circuit 6, parameters are periodically measured at a predetermined timing, for example, during one charging or discharging of the secondary battery 5. In this case, the measurement circuit 6 measures parameters related to the secondary battery 5 at each of a plurality of measurement points during one charging or discharging of the secondary battery 5, and measures parameters related to the secondary battery 5 at each of a plurality of measurement points. , measure multiple times. Parameters related to the secondary battery 5 include the current flowing through the secondary battery 5, the voltage of the secondary battery 5, the temperature of the secondary battery 5, and the like. Therefore, the measurement circuit 6 includes an ammeter that measures current, a voltmeter that measures voltage, a temperature sensor that measures temperature, and the like.
電池制御部7は、二次電池5の充電及び放電を制御する等して、二次電池5の作動を制御する処理装置(コンピュータ)を構成し、プロセッサ及び記憶媒体を備える。プロセッサは、CPU(Central Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、マイコン、FPGA(Field Programmable Gate Array)及びDSP(Digital Signal Processor)等のいずれかを含む。記憶媒体には、メモリ等の主記憶装置に加え、補助記憶装置が含まれ得る。記憶媒体としては、磁気ディスク、光ディスク(CD-ROM、CD-R、DVD等)、光磁気ディスク(MO等)、及び、半導体メモリ等が挙げられる。電池制御部7では、プロセッサ及び記憶媒体のそれぞれは、1つであってもよく、複数であってもよい。電池制御部7では、プロセッサは、記憶媒体等に記憶されるプログラム等を実行することにより、処理を行う。また、電池制御部7では、プロセッサによって実行されるプログラムは、インターネット等のネットワークを介して接続されたコンピュータ(サーバ)、又は、クラウド環境のサーバ等に格納されてもよい。この場合、プロセッサは、ネットワーク経由でプログラムをダウンロードする。 The battery control unit 7 constitutes a processing device (computer) that controls the operation of the secondary battery 5 by controlling charging and discharging of the secondary battery 5, and includes a processor and a storage medium. The processor includes any one of a CPU (Central Processing Unit), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a microcomputer, an FPGA (Field Programmable Gate Array), a DSP (Digital Signal Processor), and the like. The storage medium may include an auxiliary storage device in addition to a main storage device such as a memory. Examples of storage media include magnetic disks, optical disks (CD-ROM, CD-R, DVD, etc.), magneto-optical disks (MO, etc.), semiconductor memories, and the like. In the battery control unit 7, the number of processors and storage media may be one or more. In the battery control unit 7, a processor performs processing by executing a program or the like stored in a storage medium or the like. Further, in the battery control unit 7, the program executed by the processor may be stored in a computer (server) connected via a network such as the Internet, or a server in a cloud environment. In this case, the processor downloads the program via the network.
管理装置3は、二次電池5に関する情報に基づいて、二次電池5の診断を含む二次電池5の管理を行う。このため、二次電池5は、管理装置3による管理対象となる。図1の一例では、管理装置3は、電池搭載機器2の外部に設けられる。管理装置3は、送受信部11、内部状態推定部12、予測データ算出部13、データ比較部15、判定部16、時間予測部17及びデータ記憶部18を備える。管理装置3は、例えば、電池制御部7とネットワークを介して通信可能なサーバである。この場合、管理装置3は、電池制御部7と同様に、プロセッサ及び記憶媒体を備える。そして、送受信部11、内部状態推定部12、予測データ算出部13、データ比較部15、判定部16及び時間予測部17は、管理装置3のプロセッサ等によって行われる処理の一部を実施し、管理装置3の記憶媒体が、データ記憶部18として機能する。 The management device 3 manages the secondary battery 5 including diagnosis of the secondary battery 5 based on information regarding the secondary battery 5 . Therefore, the secondary battery 5 is subject to management by the management device 3. In the example of FIG. 1 , the management device 3 is provided outside the battery-equipped device 2 . The management device 3 includes a transmitting/receiving section 11 , an internal state estimating section 12 , a predicted data calculating section 13 , a data comparing section 15 , a determining section 16 , a time predicting section 17 , and a data storage section 18 . The management device 3 is, for example, a server that can communicate with the battery control unit 7 via a network. In this case, the management device 3 includes a processor and a storage medium, similar to the battery control unit 7. The transmitting/receiving unit 11, internal state estimating unit 12, predicted data calculating unit 13, data comparing unit 15, determining unit 16, and time predicting unit 17 perform part of the processing performed by the processor of the management device 3, etc. A storage medium of the management device 3 functions as a data storage unit 18.
なお、ある一例では、管理装置3は、クラウド環境に構成されるクラウドサーバであってもよい。クラウド環境のインフラは、仮想CPU等の仮想プロセッサ及びクラウドメモリによって、構成される。このため、管理装置3がクラウドサーバである場合、仮想プロセッサによって行われる処理の一部を、送受信部11、内部状態推定部12、予測データ算出部13、データ比較部15、判定部16及び時間予測部17が実施する。そして、クラウドメモリが、データ記憶部18として機能する。 Note that, in one example, the management device 3 may be a cloud server configured in a cloud environment. The infrastructure of the cloud environment is composed of virtual processors such as virtual CPUs and cloud memory. Therefore, when the management device 3 is a cloud server, part of the processing performed by the virtual processor is performed by the transmitter/receiver 11, the internal state estimator 12, the predicted data calculator 13, the data comparator 15, the determiner 16, and the timer. The prediction unit 17 performs the calculation. The cloud memory then functions as the data storage unit 18.
また、データ記憶部18は、電池制御部7及び管理装置3とは別のコンピュータに設けられてもよい。この場合、管理装置3は、データ記憶部18等が設けられるコンピュータに、ネットワークを介して接続される。また、管理装置3が、電池搭載機器2に搭載されてもよい。この場合、管理装置3は、電池搭載機器2に搭載される処理装置等から構成される。また、管理装置3が電池搭載機器2に搭載される場合、電池搭載機器2に搭載される1つの処理装置等が、後述する管理装置3の処理を行うとともに、二次電池5の充電及び放電の制御等の電池制御部7の処理を行ってもよい。以下、管理装置3の処理について説明する。 Furthermore, the data storage section 18 may be provided in a computer separate from the battery control section 7 and the management device 3. In this case, the management device 3 is connected via a network to a computer provided with a data storage section 18 and the like. Further, the management device 3 may be installed in the battery-equipped device 2. In this case, the management device 3 is composed of a processing device and the like installed in the battery-equipped device 2. Further, when the management device 3 is installed in the battery-equipped device 2, one processing device or the like installed in the battery-equipped device 2 performs the processing of the management device 3, which will be described later, and also charges and discharges the secondary battery 5. The battery control unit 7 may perform processing such as control. The processing of the management device 3 will be explained below.
管理装置3のプロセッサ等は、対象となる二次電池5について、内部状態の推定を含む劣化状態の診断を定期的に実施する。二次電池5の劣化状態についての定期的な診断は、例えば、1年ごとに行われる。送受信部11は、ネットワークを介して、管理装置3以外の処理装置等と通信する。二次電池5の劣化状態についての診断では、管理装置3の送受信部11は、電池制御部7に制御指令を送信し、電池制御部7は、送信された制御指令に基づいて、所定の条件で二次電池5を充電又は放電する。 The processor or the like of the management device 3 periodically diagnoses the deterioration state of the target secondary battery 5, including estimation of the internal state. Periodic diagnosis of the deterioration state of the secondary battery 5 is performed, for example, every year. The transmitter/receiver 11 communicates with processing devices other than the management device 3 via the network. In diagnosing the deterioration state of the secondary battery 5, the transmitting/receiving unit 11 of the management device 3 transmits a control command to the battery control unit 7, and the battery control unit 7 sets a predetermined condition based on the transmitted control command. The secondary battery 5 is charged or discharged.
ここで、二次電池5の劣化状態の診断において行われる二次電池5の充電又は放電での所定の条件を示すデータは、例えば、データ記憶部18等に記憶される。前述の所定の条件には、例えば、充電開始時又は放電開始時のSOC(state of charge)に関する条件、充電又は放電における二次電池5のSOC範囲に関する条件、充電又は放電において二次電池5に流れる電流(二次電池5のCレート)に関する条件、充電又は放電における二次電池5の温度に関する条件、及び、充電又は放電を終了する条件等が、含まれる。所定の条件では、二次電池5の電流の電流値は、比較的小さい値に設定される。このため、二次電池5の劣化状態についての診断では、比較的低レートで、二次電池5が充電又は放電される。また、所定の条件では、SOC範囲は、比較的広く設定される。このため、二次電池5の劣化状態についての診断では、比較的広いSOC範囲で、二次電池5が充電又は放電される。 Here, data indicating predetermined conditions for charging or discharging the secondary battery 5 performed in diagnosing the deterioration state of the secondary battery 5 is stored in, for example, the data storage unit 18 or the like. The above-mentioned predetermined conditions include, for example, conditions regarding the SOC (state of charge) at the start of charging or discharging, conditions regarding the SOC range of the secondary battery 5 during charging or discharging, and conditions regarding the SOC range of the secondary battery 5 during charging or discharging. Conditions regarding the flowing current (C rate of the secondary battery 5), conditions regarding the temperature of the secondary battery 5 during charging or discharging, conditions for terminating charging or discharging, etc. are included. Under predetermined conditions, the current value of the secondary battery 5 is set to a relatively small value. Therefore, in diagnosing the deterioration state of the secondary battery 5, the secondary battery 5 is charged or discharged at a relatively low rate. Furthermore, under certain conditions, the SOC range is set relatively wide. Therefore, in diagnosing the deterioration state of the secondary battery 5, the secondary battery 5 is charged or discharged within a relatively wide SOC range.
二次電池5の劣化状態の診断では、前述の所定の条件で二次電池5を充電又は放電している状態において、計測回路6は、二次電池5に関連する前述のパラメータを計測する。そして、管理装置3の送受信部11は、二次電池5に関連する前述のパラメータの計測回路6での計測結果を示す診断時計測データを、電池制御部7等から受信する。診断時計測データは、例えば、計測回路6での計測結果等に基づいて、電池制御部7によって生成される。 In diagnosing the deterioration state of the secondary battery 5, the measurement circuit 6 measures the above-mentioned parameters related to the secondary battery 5 while the secondary battery 5 is being charged or discharged under the above-described predetermined conditions. The transmitting/receiving unit 11 of the management device 3 receives diagnostic measurement data indicating the measurement results of the above-mentioned parameters related to the secondary battery 5 by the measuring circuit 6 from the battery control unit 7 and the like. The diagnostic measurement data is generated by the battery control unit 7 based on, for example, the measurement results of the measurement circuit 6.
前述の所定の条件で二次電池5を充電又は放電している状態では、計測回路6は、複数の計測時点のそれぞれで、二次電池5に関連するパラメータを計測する。このため、送受信部11が受信した診断時計測データ(計測結果を示すデータ)は、複数の計測時点(複数回の計測)のそれぞれにおける二次電池5に関連するパラメータの計測値を含む。また、診断時計測データは、前述の所定の条件での二次電池5の充電又は放電における二次電池5に関連するパラメータの時間変化(時間履歴)を含む。したがって、診断時計測データには、二次電池5の電流の時間変化(時間履歴)、二次電池5の電圧の時間変化(時間履歴)、及び、二次電池5の温度の時間変化(時間履歴)等が含まれる。 While the secondary battery 5 is being charged or discharged under the predetermined conditions described above, the measurement circuit 6 measures parameters related to the secondary battery 5 at each of a plurality of measurement time points. Therefore, the diagnostic measurement data (data indicating measurement results) received by the transmitting/receiving unit 11 includes measured values of parameters related to the secondary battery 5 at each of a plurality of measurement points (multiple measurements). Furthermore, the diagnostic measurement data includes time changes (time history) of parameters related to the secondary battery 5 during charging or discharging of the secondary battery 5 under the above-described predetermined conditions. Therefore, the measurement data at the time of diagnosis includes time changes in the current of the secondary battery 5 (time history), time changes in the voltage of the secondary battery 5 (time history), and time changes in the temperature of the secondary battery 5 (time history). history), etc.
また、電池制御部7及び管理装置3のプロセッサ等のいずれかは、二次電池5に関連するパラメータの計測回路6での計測結果等に基づいて、二次電池5の充電量及びSOCのいずれかについて、前述の所定の条件での二次電池5の充電又は放電における時間変化(時間履歴)を推定してもよい。そして、診断時計測データ(計測結果を示すデータ)には、推定された二次電池5の充電量及びSOCのいずれかに対する計測された二次電池5に関連する前述のパラメータの関係を示すデータが、含まれてもよい。この場合、例えば、推定された二次電池5の充電量及びSOCのいずれかに対する計測された二次電池5の電圧の関係を示すデータが、診断時計測データに含まれる。送受信部11は、前述した診断時計測データを、データ記憶部18に書込む。 Further, either the battery control unit 7 or the processor of the management device 3 determines which of the charge amount and SOC of the secondary battery 5 is based on the measurement results of parameters related to the secondary battery 5 in the measurement circuit 6. Regarding this, the time change (time history) in charging or discharging the secondary battery 5 under the above-mentioned predetermined conditions may be estimated. The measurement data at the time of diagnosis (data indicating measurement results) includes data indicating the relationship between the above-mentioned parameters related to the measured secondary battery 5 with respect to either the estimated charge amount or SOC of the secondary battery 5. may be included. In this case, for example, data indicating the relationship between the measured voltage of the secondary battery 5 and either the estimated charge amount or SOC of the secondary battery 5 is included in the measurement data at the time of diagnosis. The transmitter/receiver 11 writes the above-described diagnostic measurement data into the data storage unit 18 .
ここで、二次電池5の充電量は、前述の所定の条件での充電開始時又は放電開始時における二次電池5の充電量(SOC)、及び、二次電池5の電流の時間変化に基づいて、算出可能である。この場合、電流積算法によって、二次電池5の充電量が算出される。また、二次電池5の充電量は、二次電池5における端子間電圧と充電量との関係を用いた算出法、及び、カルマンフィルタを用いた推定法等によっても、算出可能である。 Here, the amount of charge of the secondary battery 5 depends on the amount of charge (SOC) of the secondary battery 5 at the time of starting charging or starting discharging under the above-mentioned predetermined conditions, and the time change in the current of the secondary battery 5. It can be calculated based on In this case, the amount of charge of the secondary battery 5 is calculated by the current integration method. Further, the amount of charge of the secondary battery 5 can also be calculated by a calculation method using the relationship between the voltage between the terminals of the secondary battery 5 and the amount of charge, an estimation method using a Kalman filter, and the like.
また、二次電池5のSOCは、例えば、二次電池5の電圧に基づいて、規定される。二次電池5では、電圧について、下限電圧Vmin及び上限電圧Vmaxが規定される。二次電池5では、例えば、開回路電圧(OCV:open circuit voltage)又はある規定の条件での放電における電圧が下限電圧Vminになる状態が、SOCが0%の状態として規定され、開回路電圧又はある規定の条件での充電における電圧が上限電圧Vmaxになる状態が、SOCが100%の状態として規定される。また、二次電池5では、SOCが100%の状態からSOCが0%の状態までの放電容量、又は、SOCが0%の状態からSOCが100%の状態までの充電容量が、電池容量となる。そして、二次電池5では、電池容量に対するSOCが0%の状態までの残充電量の比率が、SOCとして規定される。したがって、二次電池5のSOCは、二次電池5の充電量等に基づいて算出可能である。 Further, the SOC of the secondary battery 5 is defined based on the voltage of the secondary battery 5, for example. Regarding the voltage of the secondary battery 5, a lower limit voltage Vmin and an upper limit voltage Vmax are defined. In the secondary battery 5, for example, a state where the open circuit voltage (OCV) or the voltage during discharge under certain specified conditions becomes the lower limit voltage Vmin is defined as a state where the SOC is 0%, and the open circuit voltage Alternatively, a state in which the voltage during charging under certain specified conditions reaches the upper limit voltage Vmax is defined as a state in which the SOC is 100%. In addition, in the secondary battery 5, the battery capacity is the discharge capacity from the SOC 100% state to the SOC 0% state, or the charging capacity from the SOC 0% state to the SOC 100% state. Become. In the secondary battery 5, the ratio of the remaining charge amount to the battery capacity until the SOC becomes 0% is defined as the SOC. Therefore, the SOC of the secondary battery 5 can be calculated based on the amount of charge of the secondary battery 5 and the like.
二次電池5の劣化状態の診断では、内部状態推定部12は、前述した診断時計測データを取得し、診断時計測データに基づいて、二次電池5の内部状態を推定する。本実施形態では、内部状態推定部12は、二次電池5の内部状態を示す内部状態パラメータを推定する。ある一例では、内部状態推定部12は、前述の所定の条件での充電又は放電における二次電池5の電流及び電圧の時間変化を示すデータを少なくとも解析する。この場合、二次電池5についての充電曲線解析又は放電曲線解析が、内部状態推定部12によって行われる。また、内部状態推定部12は、二次電池5の電流及び電圧の時間変化を示すデータに加えて、二次電池5の温度の時間変化を示すデータを解析してもよい。 In diagnosing the deterioration state of the secondary battery 5, the internal state estimating unit 12 acquires the above-mentioned diagnostic measurement data and estimates the internal state of the secondary battery 5 based on the diagnostic measurement data. In this embodiment, the internal state estimation unit 12 estimates an internal state parameter indicating the internal state of the secondary battery 5. In one example, the internal state estimating unit 12 analyzes at least data indicating temporal changes in the current and voltage of the secondary battery 5 during charging or discharging under the aforementioned predetermined conditions. In this case, a charging curve analysis or a discharging curve analysis of the secondary battery 5 is performed by the internal state estimation unit 12. Furthermore, the internal state estimating unit 12 may analyze data indicating temporal changes in the temperature of the secondary battery 5 in addition to data indicating temporal changes in the current and voltage of the secondary battery 5 .
図2は、電池の内部状態を示す内部状態パラメータについて説明する概略図である。図2では、横軸に充電量Qを示し、縦軸に電位Eを示す。図2に示すように、二次電池5では、正極電位について、下限電位Epmin及び上限電位Epmaxが規定され、正極電位は、正極の充電量が大きくなるにつれて、高くなる。また、正極では、正極電位が下限電位Epminになる状態での充電量が正極の初期充電量Qpminとなり、正極電位が上限電位Epmaxになる状態での充電量が正極の上限充電量Qpmaxとなる。そして、正極が初期充電量Qpminから上限充電量Qpmaxになるまでの充電量が、二次電池5の正極の充放電可能な量に相当する二次電池5の正極容量Mpとなる。 FIG. 2 is a schematic diagram illustrating internal state parameters indicating the internal state of the battery. In FIG. 2, the horizontal axis shows the charge amount Q, and the vertical axis shows the potential E. As shown in FIG. 2, in the secondary battery 5, a lower limit potential Epmin and an upper limit potential Epmax are defined for the positive electrode potential, and the positive electrode potential increases as the amount of charge of the positive electrode increases. Further, in the positive electrode, the amount of charge when the positive electrode potential becomes the lower limit potential Epmin is the initial charge amount Qpmin of the positive electrode, and the amount of charge when the positive electrode potential becomes the upper limit potential Epmax is the upper limit charge amount Qpmax of the positive electrode. Then, the charging amount of the positive electrode from the initial charging amount Qpmin to the upper limit charging amount Qpmax becomes the positive electrode capacity Mp of the secondary battery 5, which corresponds to the chargeable and dischargeable amount of the positive electrode of the secondary battery 5.
二次電池5では、負極電位について、下限電位Enmin及び上限電位Enmaxが規定され、負極電位は、負極の充電量が大きくなるにつれて、低くなる。また、負極では、負極電位が上限電位Enmaxになる状態での充電量が負極の初期充電量Qnminとなり、負極電位が下限電位Enminになる状態での充電量が負極の上限充電量Qnmaxとなる。そして、負極が初期充電量Qnminから上限充電量Qnmaxになるまでの充電量が、二次電池5の負極の充放電可能な量に相当する二次電池5の負極容量Mnとなる。 In the secondary battery 5, a lower limit potential Enmin and an upper limit potential Enmax are defined for the negative electrode potential, and the negative electrode potential becomes lower as the amount of charge of the negative electrode increases. Further, in the negative electrode, the amount of charge when the negative electrode potential becomes the upper limit potential Enmax is the initial charge amount Qnmin of the negative electrode, and the amount of charge when the negative electrode potential becomes the lower limit potential Enmin becomes the upper limit charge amount Qnmax of the negative electrode. Then, the amount of charge of the negative electrode from the initial charge amount Qnmin to the upper limit charge amount Qnmax becomes the negative electrode capacity Mn of the secondary battery 5, which corresponds to the chargeable and dischargeable amount of the negative electrode of the secondary battery 5.
二次電池5の内部状態パラメータは、前述した正極容量Mp、負極容量Mn、正極の初期充電量Qpmin、及び、負極の初期充電量Qnminを含む。また、二次電池5の内部状態パラメータは、正極容量Mpに対応するパラメータである正極質量、及び、負極容量Mnに対応するパラメータである負極質量を含む。正極質量は、正極容量及び正極を形成する材料の種類に基づいて、算出可能である。同様に、負極質量は、負極容量及び負極を形成する材料の種類に基づいて、算出可能である。また、二次電池5の内部状態パラメータは、正極容量維持率及び負極容量維持率等を含む。ここで、正極容量維持率は、使用開始時の正極容量に対する推定された正極容量の比率であり、負極容量維持率は、使用開始時の負極容量に対する推定された負極容量の比率である。 The internal state parameters of the secondary battery 5 include the above-mentioned positive electrode capacity Mp, negative electrode capacity Mn, positive electrode initial charge amount Qpmin, and negative electrode initial charge amount Qnmin. Further, the internal state parameters of the secondary battery 5 include a positive electrode mass, which is a parameter corresponding to the positive electrode capacity Mp, and a negative electrode mass, which is a parameter corresponding to the negative electrode capacity Mn. The mass of the positive electrode can be calculated based on the capacity of the positive electrode and the type of material forming the positive electrode. Similarly, the negative electrode mass can be calculated based on the negative electrode capacity and the type of material forming the negative electrode. Further, the internal state parameters of the secondary battery 5 include a positive electrode capacity retention rate, a negative electrode capacity retention rate, and the like. Here, the positive electrode capacity retention rate is the ratio of the estimated positive electrode capacity to the positive electrode capacity at the start of use, and the negative electrode capacity retention rate is the ratio of the estimated negative electrode capacity to the negative electrode capacity at the start of use.
また、二次電池5の内部状態パラメータは、正極の初期充電量Qpminと負極の初期充電量Qnminとのずれである運用窓シフト(SOW:Shift of Operation Window)を含む。また、二次電池5の内部状態パラメータは、二次電池5の内部抵抗に関連するパラメータを含む。なお、図2では、二次電池5の電池特性の1つである電池容量Mbも、示される。電池容量Mbは、前述のように、二次電池5の電圧(正極電位と負極電位との差)が下限電圧Vminから上限電圧Vmaxになるまでの充電量に相当する。 Further, the internal state parameters of the secondary battery 5 include a shift of operation window (SOW), which is a difference between the initial charge amount Qpmin of the positive electrode and the initial charge amount Qnmin of the negative electrode. Further, the internal state parameters of the secondary battery 5 include parameters related to the internal resistance of the secondary battery 5. Note that in FIG. 2, the battery capacity Mb, which is one of the battery characteristics of the secondary battery 5, is also shown. As described above, the battery capacity Mb corresponds to the amount of charge until the voltage (difference between the positive electrode potential and the negative electrode potential) of the secondary battery 5 changes from the lower limit voltage Vmin to the upper limit voltage Vmax.
本実施形態では、データ記憶部18に、二次電池5の電池モデル及び電池モデルに関連するデータが記憶される。電池モデルは、二次電池5の電圧及び電流の少なくとも一方に対する二次電池5の内部状態の関係を示すデータを含み、例えば、二次電池5の内部状態から二次電池5の電圧及び電流の少なくとも一方を算出する計算式を含む。したがって、電池モデルには、二次電池5の電流及び電圧の少なくとも一方に対する正極容量及び負極容量等の内部状態パラメータの関係を示すデータが、含まれる。なお、二次電池5の電流及び電圧のそれぞれに対する内部状態の関係は、二次電池5の温度等に対応して変化する。このため、二次電池5の電池モデルにおいて、二次電池5の電流及び電圧の少なくとも一方に対する内部状態の関係が、互いに対して異なる複数の温度ごとに設定されてもよい。 In this embodiment, the data storage unit 18 stores a battery model of the secondary battery 5 and data related to the battery model. The battery model includes data indicating the relationship between the internal state of the secondary battery 5 and at least one of the voltage and current of the secondary battery 5. For example, the battery model includes data indicating the relationship between the internal state of the secondary battery 5 and at least one of the voltage and current of the secondary battery 5. Contains a calculation formula for calculating at least one of them. Therefore, the battery model includes data indicating the relationship between internal state parameters such as the positive electrode capacity and the negative electrode capacity with respect to at least one of the current and voltage of the secondary battery 5. Note that the relationship between the internal state of the secondary battery 5 and each of the current and voltage changes depending on the temperature of the secondary battery 5 and the like. Therefore, in the battery model of the secondary battery 5, the relationship between the internal state and at least one of the current and voltage of the secondary battery 5 may be set for each of a plurality of temperatures that are different from each other.
前述した二次電池5の充電曲線解析又は放電曲線解析において、内部状態推定部12は、診断時計測データに含まれる二次電池5の電圧及び電流についての計測結果、及び、二次電池5の電圧及び電流に対する二次電池5の内部状態の関係を示すデータを少なくとも用いて、フィッティング計算(回帰計算)を行う。この際、二次電池5の内部状態から二次電池5の電圧及び電流を少なくとも算出する計算式において、内部状態パラメータの1つ以上を変数として、フィッティング計算が行われる。そして、内部状態推定部12は、変数となる1つ以上の内部状態パラメータをフィッティング計算によって算出することにより、二次電池5の内部状態を推定する。内部状態推定部12は、二次電池5の内部状態パラメータの推定値を含む二次電池5の内部状態の推定結果を、データ記憶部18に書込む。なお、内部状態パラメータを算出するフィッティング計算では、二次電池5の電圧及び電流についての計測結果、及び、二次電池5の電圧及び電流に対する二次電池5の内部状態の関係を示すデータに加えて、二次電池5の温度についての計測結果、及び、二次電池5の温度に対する二次電池5の内部状態の関係を示すデータが用いられてもよい。 In the above-described charging curve analysis or discharging curve analysis of the secondary battery 5, the internal state estimating unit 12 uses the measurement results of the voltage and current of the secondary battery 5 included in the measurement data at the time of diagnosis, and the measurement results of the secondary battery 5. A fitting calculation (regression calculation) is performed using at least data showing the relationship between the internal state of the secondary battery 5 and the voltage and current. At this time, in a calculation formula for calculating at least the voltage and current of the secondary battery 5 from the internal state of the secondary battery 5, a fitting calculation is performed using one or more of the internal state parameters as variables. Then, the internal state estimating unit 12 estimates the internal state of the secondary battery 5 by calculating one or more internal state parameters serving as variables through fitting calculation. The internal state estimation unit 12 writes the estimation result of the internal state of the secondary battery 5, including the estimated value of the internal state parameter of the secondary battery 5, into the data storage unit 18. In addition, in the fitting calculation to calculate the internal state parameters, in addition to the measurement results of the voltage and current of the secondary battery 5 and the data showing the relationship between the internal state of the secondary battery 5 and the voltage and current of the secondary battery 5, Therefore, measurement results regarding the temperature of the secondary battery 5 and data indicating the relationship between the internal state of the secondary battery 5 and the temperature of the secondary battery 5 may be used.
ある一例では、二次電池5のある時刻tの電圧V(t)に対する二次電池5の内部状態の関係を示すデータとして、式(1)の計算式が電池モデルに含まれる。そして、内部状態推定部12は、診断時計測データに含まれる二次電池5の電圧V(t)の計測結果、及び、電池モデルに含まれる式(1)の計算式を用いてフィッティング計算を行うことにより、二次電池5の内部状態を推定する。式(1)を用いたフィッティング計算では、例えば、正極容量Mp、負極容量Mn、正極の初期充電量Qpmin、負極の初期充電量Qnmin及び内部抵抗に関連するパラメータRが内部状態パラメータとして設定され、これらの内部状態パラメータを変数としてフィッティング計算が行われる。 In one example, the calculation formula (1) is included in the battery model as data indicating the relationship between the internal state of the secondary battery 5 and the voltage V(t) of the secondary battery 5 at a certain time t. Then, the internal state estimating unit 12 performs a fitting calculation using the measurement result of the voltage V(t) of the secondary battery 5 included in the measurement data at the time of diagnosis and the calculation formula of equation (1) included in the battery model. By doing so, the internal state of the secondary battery 5 is estimated. In the fitting calculation using equation (1), for example, the positive electrode capacity Mp, the negative electrode capacity Mn, the initial charge amount Qpmin of the positive electrode, the initial charge amount Qnmin of the negative electrode, and the parameter R related to the internal resistance are set as internal state parameters, Fitting calculations are performed using these internal state parameters as variables.
V(t)=Ep(Mp,Qpmin)-En(Mn,Qnmin)+R×I (1) V(t)=Ep(Mp,Qpmin)−En(Mn,Qnmin)+R×I (1)
式(1)において、Iは二次電池5の電流を示し、電流Iとしては、診断時計測データに含まれる計測値等が用いられる。また、式(1)において、Ep(Mp,Qpmin)は正極容量Mp及び正極の初期充電量Qpminを少なくとも変数として正極の開回路電位(OCP:open circuit potential)を算出する関数を示し、En(Mn,Qnmin)は負極容量Mn及び負極の初期充電量Qnminを少なくとも変数として負極の開回路電位を算出する関数を示す。 In formula (1), I indicates the current of the secondary battery 5, and as the current I, a measured value included in the measurement data at the time of diagnosis is used. In addition, in equation (1), Ep (Mp, Qpmin) represents a function for calculating the open circuit potential (OCP) of the positive electrode using at least the positive electrode capacity Mp and the initial charge amount Qpmin of the positive electrode as variables, and En( Mn, Qnmin) represents a function for calculating the open circuit potential of the negative electrode using at least the negative electrode capacity Mn and the initial charge amount Qnmin of the negative electrode as variables.
なお、充電曲線解析によって二次電池の内部状態を推定する方法は、特許文献4(特開2018-147827号公報)及び特許文献5(特開2012-251806号公報)に示される。特許文献4及び特許文献5のそれぞれにおいても、二次電池の電流及び電圧についての計測結果、及び、二次電池の電圧及び電流に対する二次電池の内部状態の関係を示すデータを少なくとも用いてフィッティング計算を行うことにより、二次電池の内部状態が推定される。実施形態では、特許文献4及び特許文献5のいずれかと同様にして、二次電池5の内部状態が推定されてもよい。 Note that a method of estimating the internal state of a secondary battery by charging curve analysis is shown in Patent Document 4 (Japanese Patent Application Laid-Open No. 2018-147827) and Patent Document 5 (Japanese Patent Application Laid-Open No. 2012-251806). In each of Patent Document 4 and Patent Document 5, fitting is performed using at least measurement results regarding the current and voltage of the secondary battery, and data indicating the relationship between the internal state of the secondary battery and the voltage and current of the secondary battery. By performing the calculation, the internal state of the secondary battery is estimated. In the embodiment, the internal state of the secondary battery 5 may be estimated in the same manner as in either Patent Document 4 or Patent Document 5.
内部状態推定部12は、二次電池5の内部状態の推定において、式(1)の計算式等を含む電圧モデル、及び、電圧モデルに関連するデータを、データ記憶部18から読み出す。また、内部状態推定部12は、内部状態パラメータについての仮の推定値及び最終的な推定値の中でその後の処理で必要になる推定値を、データ記憶部18に保存可能である。 In estimating the internal state of the secondary battery 5, the internal state estimating unit 12 reads a voltage model including the calculation formula of Equation (1), etc., and data related to the voltage model from the data storage unit 18. Further, the internal state estimating unit 12 can store in the data storage unit 18, among the provisional estimated values and final estimated values of the internal state parameters, estimated values that will be necessary in subsequent processing.
また、内部状態推定部12は、推定した二次電池5の内部状態に基づいて、二次電池5の電池特性を推定してもよい。二次電池5の電池特性には、前述した電池容量Mbに加えて、二次電池5の開回路電圧及びOCV曲線等が含まれる。ここで、OCV曲線は、OCV以外のパラメータとOCVとの関係を示す関数であり、例えば、SOC又は充電量に対するOCVの関係を示す関数である。また、二次電池5の内部抵抗は、前述のように二次電池5の内部状態を示すとともに、二次電池5の電池特性も示す。特許文献4には、二次電池5の内部状態に基づいて二次電池5の電池特性を推定する方法が、示される。実施形態では、特許文献4と同様にして、二次電池5の電池特性が推定されてもよい。 Further, the internal state estimation unit 12 may estimate the battery characteristics of the secondary battery 5 based on the estimated internal state of the secondary battery 5. The battery characteristics of the secondary battery 5 include the open circuit voltage and OCV curve of the secondary battery 5, in addition to the battery capacity Mb described above. Here, the OCV curve is a function showing the relationship between parameters other than OCV and OCV, for example, a function showing the relationship between OCV and SOC or charge amount. Further, the internal resistance of the secondary battery 5 indicates the internal state of the secondary battery 5 as described above, and also indicates the battery characteristics of the secondary battery 5. Patent Document 4 discloses a method of estimating battery characteristics of the secondary battery 5 based on the internal state of the secondary battery 5. In the embodiment, the battery characteristics of the secondary battery 5 may be estimated in the same manner as in Patent Document 4.
また、二次電池5の劣化状態の診断では、判定部16は、二次電池5の内部状態の推定結果を取得する。そして、判定部16は、内部状態の推定結果に基づいて、二次電池5の劣化状態を判定する。ある一例では、内部状態パラメータである正極容量及び負極容量を用いて、二次電池5の劣化状態が判定される。この場合では、例えば、推定された二次電池5の正極容量が小さいほど、二次電池5の劣化の度合いが大きく判定され、推定された二次電池5の負極容量が小さいほど、二次電池5の劣化の度合いが大きく判定される。判定部16は、二次電池5の劣化状態についての判定結果をデータ記憶部18に書込む。 Further, in diagnosing the deterioration state of the secondary battery 5, the determination unit 16 obtains the estimation result of the internal state of the secondary battery 5. Then, the determination unit 16 determines the deterioration state of the secondary battery 5 based on the estimation result of the internal state. In one example, the deterioration state of the secondary battery 5 is determined using the positive electrode capacity and the negative electrode capacity, which are internal state parameters. In this case, for example, the smaller the estimated positive electrode capacity of the secondary battery 5, the greater the degree of deterioration of the secondary battery 5. The degree of deterioration of No. 5 is determined to be large. The determination unit 16 writes the determination result regarding the deterioration state of the secondary battery 5 into the data storage unit 18.
また、管理装置3のプロセッサ等は、二次電池5の内部状態の推定結果、及び、二次電池5の劣化状態の診断結果等に基づいて、二次電池5の寿命の予測、及び、二次電池5のメンテナンスに関する情報の生成を行ってもよい。この場合、二次電池5のメンテナンスに関する情報には、二次電池5を電池搭載機器2に搭載された別の電池と位置交換することを推奨する情報、及び、二次電池5を新品の電池等に交換することを推奨する情報等が含まれる。なお、二次電池5の内部状態の推定結果を含む二次電池5の劣化状態の診断結果、二次電池5の寿命の予測結果、及び、二次電池5のメンテナンスに関する情報等は、ユーザインタフェースを介して、電池搭載機器2のユーザ等に告知されてもよい。 In addition, the processor of the management device 3 predicts the lifespan of the secondary battery 5, and performs Information regarding maintenance of the next battery 5 may also be generated. In this case, the information regarding the maintenance of the secondary battery 5 includes information that recommends replacing the secondary battery 5 with another battery installed in the battery-equipped device 2, and information that recommends replacing the secondary battery 5 with a new battery. Contains information that is recommended to be exchanged. Note that the diagnosis result of the deterioration state of the secondary battery 5 including the estimation result of the internal state of the secondary battery 5, the prediction result of the lifespan of the secondary battery 5, the information regarding the maintenance of the secondary battery 5, etc. are available on the user interface. The user of the battery-equipped device 2 or the like may be notified via the .
管理装置3のプロセッサ等は、前述した二次電池5の劣化状態についての定期的な診断の間において、二次電池5の内部状態を更新するか否かに関して、すなわち、二次電池5の劣化状態を更新するか否かに関して、判定を行う。これにより、次回の定期的な診断の前に二次電池5の内部状態の更新を行う必要があるか否かが、判定される。なお、劣化状態についての診断の間において二次電池5を作動している状態では、前述の所定の条件以外の条件でも二次電池5が充電又は放電される。このため、劣化状態についての診断の間において二次電池5を作動している状態では、様々な条件で、二次電池5が充電又は放電され得る。例えば、劣化状態についての診断の間では、大電流で(高レートで)二次電池5が急速に充電又は放電されたり、高温環境又は低温環境で二次電池5が充電又は放電されたり、狭いSOC範囲で二次電池5が充電又は放電されたりする。 The processor of the management device 3 determines whether or not to update the internal state of the secondary battery 5 during the above-described periodic diagnosis regarding the deterioration state of the secondary battery 5. A determination is made regarding whether to update the state. Thereby, it is determined whether or not it is necessary to update the internal state of the secondary battery 5 before the next periodic diagnosis. Note that while the secondary battery 5 is in operation during the diagnosis of the deterioration state, the secondary battery 5 is charged or discharged under conditions other than the above-mentioned predetermined conditions. Therefore, while the secondary battery 5 is being operated during the diagnosis of the deterioration state, the secondary battery 5 may be charged or discharged under various conditions. For example, during diagnosis of a deterioration state, the secondary battery 5 may be rapidly charged or discharged with a large current (at a high rate), the secondary battery 5 may be charged or discharged in a high-temperature environment or a low-temperature environment, or the secondary battery 5 may be charged or discharged in a narrow The secondary battery 5 is charged or discharged within the SOC range.
二次電池5の内部状態の更新に関して判定する際には、二次電池5を充電又は放電している状態において、計測回路6は、二次電池5に関連する前述のパラメータを計測する。そして、管理装置3の送受信部11は、二次電池5に関連するパラメータの計測回路6での計測結果を示す計測データを、電池制御部7等から受信する。二次電池5の内部状態を更新するか否かに関する判定では、計測回路6は、二次電池5の1回の充電又は放電における複数の計測時点のそれぞれで、二次電池5に関連するパラメータを計測する。このため、送受信部11が受信した計測データでは、複数の計測時点(複数回の計測)のそれぞれにおける二次電池5に関連するパラメータの計測値を含む。 When determining whether to update the internal state of the secondary battery 5, the measurement circuit 6 measures the above-mentioned parameters related to the secondary battery 5 while the secondary battery 5 is being charged or discharged. Then, the transmitting/receiving unit 11 of the management device 3 receives measurement data indicating the measurement results of parameters related to the secondary battery 5 by the measurement circuit 6 from the battery control unit 7 and the like. In determining whether or not to update the internal state of the secondary battery 5, the measurement circuit 6 measures parameters related to the secondary battery 5 at each of a plurality of measurement points in one charge or discharge of the secondary battery 5. Measure. Therefore, the measurement data received by the transmitting/receiving unit 11 includes measured values of parameters related to the secondary battery 5 at each of a plurality of measurement points (multiple measurements).
また、計測データは、診断時計測データと同様に、二次電池5の充電又は放電における二次電池5に関連するパラメータの時間変化(時間履歴)を含む。したがって、計測データには、二次電池5の電流の時間変化(時間履歴)、二次電池5の電圧の時間変化(時間履歴)、及び、二次電池5の温度の時間変化(時間履歴)等が含まれる。また、計測データには、診断時計測データと同様に、推定した二次電池5の充電量及びSOCのいずれかに対する計測された二次電池5に関連する前述のパラメータの関係を示すデータが、含まれてもよい。送受信部11は、前述した計測データを、データ記憶部18に書込む。 Further, the measurement data includes time changes (time history) of parameters related to the secondary battery 5 during charging or discharging of the secondary battery 5, similarly to the measurement data at the time of diagnosis. Therefore, the measurement data includes time changes in the current of the secondary battery 5 (time history), time changes in the voltage of the secondary battery 5 (time history), and time changes in the temperature of the secondary battery 5 (time history). etc. are included. In addition, the measurement data includes data indicating the relationship between the above-mentioned parameters related to the measured secondary battery 5 with respect to either the estimated charge amount or SOC of the secondary battery 5, similar to the measurement data at the time of diagnosis. May be included. The transmitting/receiving section 11 writes the above-mentioned measurement data into the data storage section 18.
二次電池5の内部状態の更新に関する判定では、予測データ算出部13は、前述の計測データを取得する。そして、予測データ算出部13は、計測データ、及び、ユーザインタフェース等を介して電池搭載機器2のユーザ等が入力した情報等に基づいて、計測データの計測期間に行われた二次電池5の充電又は放電における条件を、算出及び取得する。計測データの計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件には、前述した所定の条件と同様に、充電開始時又は放電開始時のSOCに関する条件、充電又は放電における二次電池5のSOC範囲に関する条件、充電又は放電において二次電池5に流れる電流(二次電池5のCレート)に関する条件、充電又は放電における二次電池5の温度に関する条件、及び、充電又は放電を終了する条件等が、含まれる。また、予測データ算出部13は、劣化状態についての前回の(最新の)診断での内部状態推定部12による二次電池5の内部状態の推定結果を、取得する。 In determining the update of the internal state of the secondary battery 5, the predicted data calculation unit 13 acquires the above-mentioned measurement data. Then, the prediction data calculation unit 13 calculates the performance of the secondary battery 5 during the measurement period of the measurement data based on the measurement data and information input by the user of the battery-equipped device 2 via the user interface or the like. Calculate and obtain conditions for charging or discharging. Conditions for charging or discharging the secondary battery 5 during the measurement period of the measurement data include conditions regarding the SOC at the time of starting charging or starting discharging, and conditions for charging or discharging the secondary battery 5 during charging or discharging, as well as the predetermined conditions described above. Conditions regarding the SOC range, conditions regarding the current flowing through the secondary battery 5 during charging or discharging (C rate of the secondary battery 5), conditions regarding the temperature of the secondary battery 5 during charging or discharging, and conditions for terminating charging or discharging. etc. are included. The predicted data calculation unit 13 also acquires the estimation result of the internal state of the secondary battery 5 by the internal state estimation unit 12 in the previous (latest) diagnosis regarding the deterioration state.
予測データ算出部13は、前回の診断で推定された二次電池5の内部状態、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件、及び、前述した二次電池5の電池モデルに基づいて、二次電池5の電圧に関する予測データを算出する。予測データでは、計測期間と同一の条件で二次電池5を充電又は放電した場合における二次電池5の電圧についての予測結果が、示される。予測データでの二次電池5の電圧についての予測値は、電池モデル及び内部状態の推定結果に対応した値になる。ある一例では、予測データとして、計測期間と同一の条件で二次電池5を充電又は放電した場合における二次電池5の電圧の時間変化(時間履歴)が、予測される。予測データ算出部13は、算出した前述の予測データをデータ記憶部18に書込む。 The predicted data calculation unit 13 calculates the predicted data based on the internal state of the secondary battery 5 estimated in the previous diagnosis, the charging or discharging conditions of the secondary battery 5 during the measurement period, and the battery model of the secondary battery 5 described above. Then, predicted data regarding the voltage of the secondary battery 5 is calculated. The prediction data shows a prediction result regarding the voltage of the secondary battery 5 when the secondary battery 5 is charged or discharged under the same conditions as the measurement period. The predicted value of the voltage of the secondary battery 5 based on the predicted data is a value corresponding to the battery model and the estimation result of the internal state. In one example, the predicted data is a time change (time history) of the voltage of the secondary battery 5 when the secondary battery 5 is charged or discharged under the same conditions as the measurement period. The predicted data calculation section 13 writes the above-mentioned calculated predicted data into the data storage section 18.
予測データ算出部13は、前回の診断で推定された二次電池5の内部状態、及び、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件を二次電池5の電池モデルに適用することにより、予測データを算出する。この際、二次電池5の時刻tにおける電圧V(t)に対する二次電池5の内部状態の関係を示すデータにおいて、内部状態の推定結果である内部状態パラメータの推定値を代入する等して、演算が行われる。ある一例では、前述の式(1)の計算式を用いて、予測データが算出される。この場合、前回の診断での正極容量Mp、負極容量Mn、正極の初期充電量Qpmin、負極の初期充電量Qnmin及び内部抵抗に関連するパラメータRの推定値を式(1)において代入することにより、電圧V(t)の予測値が算出される。 The predictive data calculation unit 13 applies the internal state of the secondary battery 5 estimated in the previous diagnosis and the conditions for charging or discharging the secondary battery 5 during the measurement period to the battery model of the secondary battery 5. The predicted data is calculated by At this time, in the data indicating the relationship between the internal state of the secondary battery 5 and the voltage V(t) of the secondary battery 5 at time t, by substituting the estimated value of the internal state parameter which is the estimation result of the internal state, etc. , the calculation is performed. In one example, predicted data is calculated using the above-described calculation formula (1). In this case, by substituting the estimated values of the positive electrode capacity Mp, negative electrode capacity Mn, positive electrode initial charge amount Qpmin, negative electrode initial charge amount Qnmin, and parameter R related to internal resistance from the previous diagnosis in equation (1), , a predicted value of voltage V(t) is calculated.
また、式(1)の計算式を用いて予測データを算出する場合は、電流Iとして、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件に対応する値(電流値)が、代入される。また、ある一例では、電池モデル等において、二次電池5の電圧に対する内部状態の関係が、互いに対して異なる複数の温度ごとに設定される。そして、二次電池5の電圧に対する内部状態の関係が設定される複数の温度の中から、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件に対応する温度が、選択される。そして、選択された温度における二次電池5の電圧に対する内部状態の関係に基づいて、二次電池5の電圧が予測される。 Furthermore, when calculating predicted data using the calculation formula (1), a value (current value) corresponding to the charging or discharging conditions of the secondary battery 5 during the measurement period is substituted as the current I. Ru. In one example, in a battery model or the like, the relationship between the internal state and the voltage of the secondary battery 5 is set for each of a plurality of temperatures that are different from each other. Then, a temperature corresponding to the conditions for charging or discharging the secondary battery 5 during the measurement period is selected from among the plurality of temperatures at which the relationship between the internal state and the voltage of the secondary battery 5 is set. Then, the voltage of the secondary battery 5 is predicted based on the relationship between the internal state and the voltage of the secondary battery 5 at the selected temperature.
データ比較部15は、前述した計測データ及び予測データを取得する。そして、データ比較部15は、前述の計測期間での二次電池5の充電又は放電における二次電池5の電圧に関して、予測データでの予測結果と計測データでの計測結果とを比較する。この際、予測データでの電圧に対する計測データでの電圧のずれが許容範囲であるか否か等が、判定される。ずれの許容範囲に関する情報は、データ記憶部18等に記憶される。また、ずれの許容範囲は、計測回路6による二次電池5の電流及び電圧等の計測における誤差、及び、二次電池5に対する前述の電池モデルの誤差等を考慮して、設定される。データ比較部15は、計測データと予測データとの二次電池5の電圧に関する比較結果を、データ記憶部18に書込む。 The data comparison unit 15 acquires the measurement data and prediction data described above. Then, the data comparison unit 15 compares the prediction result using the prediction data and the measurement result using the measurement data regarding the voltage of the secondary battery 5 during charging or discharging of the secondary battery 5 during the above-mentioned measurement period. At this time, it is determined whether the deviation of the voltage in the measured data with respect to the voltage in the predicted data is within an allowable range. Information regarding the allowable range of deviation is stored in the data storage unit 18 or the like. Further, the allowable range of deviation is set in consideration of errors in measurement of the current, voltage, etc. of the secondary battery 5 by the measurement circuit 6, errors in the above-mentioned battery model for the secondary battery 5, and the like. The data comparison unit 15 writes a comparison result regarding the voltage of the secondary battery 5 between the measured data and the predicted data into the data storage unit 18 .
図3は、実施形態に係る管理装置のデータ比較部による処理の一例を説明する概略図である。図3では、横軸が前述の計測期間における時間tを示し、縦軸が二次電池5の電圧Vを示す。また、図3では、計測期間における電圧Vの時間変化について、計測データでの計測結果を実線で、予測データでの予測結果を破線で示す。 FIG. 3 is a schematic diagram illustrating an example of processing by the data comparison unit of the management device according to the embodiment. In FIG. 3, the horizontal axis indicates the time t during the above-mentioned measurement period, and the vertical axis indicates the voltage V of the secondary battery 5. Further, in FIG. 3, regarding the temporal change in the voltage V during the measurement period, a solid line indicates a measurement result using measurement data, and a broken line indicates a prediction result using prediction data.
ある一例では、複数の計測時点のいずれにおいても予測データでの電圧に対する計測データの電圧のずれが閾値ΔVth以下である場合は、予測データに対する計測データのずれが許容範囲であると判定される。すなわち、複数の計測時点のいずれにおいても予測データでの電圧と計測データの電圧との差分の絶対値が閾値ΔVth以下であれば、データ比較部15は、予測データに対する計測データのずれが許容範囲であると判定する。一方、複数の計測時点の1つ以上において予測データでの電圧に対する計測データの電圧のずれが閾値ΔVthより大きい場合は、予測データに対する計測データのずれが許容範囲を超えていると判定される。 In one example, if the deviation of the voltage of the measured data with respect to the voltage of the predicted data at any of the plurality of measurement points is equal to or less than the threshold value ΔVth, it is determined that the deviation of the measured data with respect to the predicted data is within an allowable range. That is, if the absolute value of the difference between the voltage in the predicted data and the voltage in the measured data is equal to or less than the threshold value ΔVth at any of the plurality of measurement points, the data comparison unit 15 determines that the deviation of the measured data with respect to the predicted data is within the allowable range. It is determined that On the other hand, if the deviation of the voltage of the measured data with respect to the voltage of the predicted data at one or more of the plurality of measurement time points is larger than the threshold value ΔVth, it is determined that the deviation of the measured data with respect to the predicted data exceeds the permissible range.
図3では、予測データでの電圧の時間変化を高電圧側へ閾値ΔVthずらした電圧軌跡α1、及び、予測データでの電圧の時間変化を低電圧側へ閾値ΔVthずらした電圧軌跡α2が示される。図3の一例では、複数の計測時点のいずれにおいても、計測データでの電圧は、電圧軌跡α1,α2の間の範囲に収まる。このため、図3の一例では、計測期間での二次電池5の充電又は放電における二次電池5の電圧に関して、予測データでの予測結果に対して計測データでの計測結果のずれが許容範囲であると、判定される。 In FIG. 3, a voltage trajectory α1 is shown in which the temporal change in voltage in the predicted data is shifted by a threshold value ΔVth toward the higher voltage side, and a voltage trajectory α2 is shown in which the temporal change in voltage in the predicted data is shifted by a threshold value ΔVth toward the lower voltage side. . In the example of FIG. 3, the voltage in the measurement data falls within the range between the voltage traces α1 and α2 at any of the plurality of measurement points. Therefore, in the example of FIG. 3, regarding the voltage of the secondary battery 5 during charging or discharging of the secondary battery 5 during the measurement period, the deviation of the measurement result of the measurement data from the prediction result of the prediction data is within an allowable range. It is determined that
判定部16は、データ比較部15による計測データと予測データとの二次電池5の電圧に関する比較結果を取得する。そして、判定部16は、計測データと予測データとの比較結果に基づいて、二次電池5の内部状態を更新するか否か判定する。予測データに対する計測データのずれが許容範囲である場合は、判定部16は、二次電池5の内部状態を更新しないと判定する。一方、予測データに対する計測データのずれが許容範囲を超えている場合は、判定部16は、二次電池5の内部状態を更新すると判定する。 The determination unit 16 obtains a comparison result regarding the voltage of the secondary battery 5 between the measured data and the predicted data by the data comparison unit 15 . Then, the determination unit 16 determines whether or not to update the internal state of the secondary battery 5 based on the comparison result between the measured data and the predicted data. If the deviation of the measured data from the predicted data is within the allowable range, the determination unit 16 determines not to update the internal state of the secondary battery 5. On the other hand, if the deviation of the measured data with respect to the predicted data exceeds the allowable range, the determination unit 16 determines to update the internal state of the secondary battery 5.
二次電池5の内部状態を更新すると判定した場合、管理装置3のプロセッサ等は、二次電池5の内部状態の更新を要求するとともに、二次電池5の劣化状態の更新(再診断)を要求する。ある一例では、二次電池5の劣化状態の更新を要求する場合、二次電池5の内部状態を更新する必要があることを示す情報が、ユーザインタフェースを介して、電池搭載機器2のユーザ等に告知される。この場合、音声及び画面表示等のいずれかによって、情報が告知される。 If it is determined that the internal state of the secondary battery 5 should be updated, the processor of the management device 3 requests an update of the internal state of the secondary battery 5, and also updates the deterioration state (re-diagnosis) of the secondary battery 5. request. In one example, when requesting an update of the deterioration state of the secondary battery 5, information indicating that the internal state of the secondary battery 5 needs to be updated is transmitted to the user of the battery-equipped device 2 via the user interface. will be notified. In this case, the information is announced by either audio or screen display.
二次電池5の内部状態を更新する場合は、二次電池5の内部状態を推定(再推定)する。この場合も、前述した内部状態の推定と同様にして、二次電池5の内部状態が推定される。すなわち、二次電池5の内部状態の更新が要求されることによって臨時で二次電池5の内部状態を推定する場合も、定期的な内部状態の推定と同様にして、二次電池5の内部状態が推定される。なお、判定部16が二次電池5の内部状態を更新すると判定した場合でも、実際に、二次電池5の内部状態を推定(再推定)する等して二次電池5の内部状態を更新するか否かは、電池搭載機器2のユーザ等に委ねられてもよい。 When updating the internal state of the secondary battery 5, the internal state of the secondary battery 5 is estimated (re-estimated). In this case as well, the internal state of the secondary battery 5 is estimated in the same manner as the internal state estimation described above. That is, even when estimating the internal state of the secondary battery 5 temporarily due to a request for updating the internal state of the secondary battery 5, the internal state of the secondary battery 5 is estimated in the same manner as the periodic estimation of the internal state. The state is estimated. Note that even when the determination unit 16 determines to update the internal state of the secondary battery 5, the internal state of the secondary battery 5 is actually updated by estimating (re-estimating) the internal state of the secondary battery 5. Whether or not to do so may be left to the user of the battery-equipped device 2 or the like.
また、データ記憶部18には、内部状態を更新するか否かに関する前述の判定を実施する基準を示す基準データが、記憶される。そして、判定部16は、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件が前述の基準データの基準を満たすか否かを、判定する。計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件が基準を満たさない場合は、内部状態を更新するか否かに関する判定は、行われない。したがって、内部状態の更新についての前述の判定は、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件が基準を満たす場合のみ、実施される。 Further, the data storage unit 18 stores reference data indicating criteria for implementing the above-described determination regarding whether or not to update the internal state. Then, the determination unit 16 determines whether the conditions for charging or discharging the secondary battery 5 during the measurement period satisfy the criteria of the above-mentioned reference data. If the conditions for charging or discharging the secondary battery 5 during the measurement period do not satisfy the criteria, no determination is made as to whether or not to update the internal state. Therefore, the above-described determination regarding the update of the internal state is performed only when the conditions for charging or discharging the secondary battery 5 during the measurement period satisfy the criteria.
ここで、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件が基準を満たさない場合としては、計測期間において大電流での充電によって二次電池5が瞬時に満充電状態になった場合、計測期間において大電流での放電によって二次電池5が瞬時に完放電状態になった場合等が、挙げられる。また、計測期間において過度に低温の環境で二次電池5が充電又は放電された場合、及び、計測期間において過度に狭いSOC範囲で二次電池5が充電又は放電された場合等も、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件が基準を満たさないと判定される。これらの条件で二次電池5が充電又は放電される場合は、内部状態を更新するか否かに関して前述のようにして判定を行っても、判定の精度が低くなる。このため、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件が基準を満たさないと判定され、内部状態の更新についての判定が行われない。 Here, cases in which the conditions for charging or discharging the secondary battery 5 during the measurement period do not meet the criteria include when the secondary battery 5 instantaneously becomes fully charged due to charging with a large current during the measurement period; Examples include a case where the secondary battery 5 instantaneously becomes fully discharged due to discharge with a large current during the measurement period. Also, if the secondary battery 5 is charged or discharged in an excessively low temperature environment during the measurement period, or if the secondary battery 5 is charged or discharged in an excessively narrow SOC range during the measurement period, etc. It is determined that the conditions for charging or discharging the secondary battery 5 do not meet the criteria. When the secondary battery 5 is charged or discharged under these conditions, even if the determination as to whether or not to update the internal state is made as described above, the accuracy of the determination becomes low. Therefore, it is determined that the conditions for charging or discharging the secondary battery 5 during the measurement period do not satisfy the criteria, and no determination is made regarding updating of the internal state.
また、管理装置3のプロセッサ等は、二次電池5が充電又は放電されている状態において、リアルタイムで実施されている二次電池5の充電又は放電の終了時間を予測する。リアルタイムの充電又は放電の終了時間を予測する際には、時間予測部17は、計測回路6での計測結果、及び、ユーザインタフェース等を介して電池搭載機器2のユーザ等が入力した情報等に基づいて、リアルタイムで行われている二次電池5の充電又は放電における条件を、算出及び取得する。リアルタイムの充電又は放電における条件には、前述した充電又は放電における条件と同様に、二次電池5のSOCに関する条件、二次電池5に流れる電流に関する条件、二次電池5の温度に関する条件、及び、充電又は放電の終了条件等が、含まれる。また、時間予測部17は、劣化状態についての前回の(最新の)診断での内部状態推定部12による二次電池5の内部状態の推定結果を、取得する。 Further, the processor or the like of the management device 3 predicts the end time of charging or discharging the secondary battery 5, which is being performed in real time, while the secondary battery 5 is being charged or discharged. When predicting the end time of charging or discharging in real time, the time prediction unit 17 uses the measurement results of the measurement circuit 6 and information input by the user of the battery-equipped device 2 via the user interface, etc. Based on this, conditions for charging or discharging the secondary battery 5, which is being performed in real time, are calculated and acquired. The conditions for real-time charging or discharging include, like the conditions for charging or discharging described above, conditions regarding the SOC of the secondary battery 5, conditions regarding the current flowing through the secondary battery 5, conditions regarding the temperature of the secondary battery 5, and , charging or discharging termination conditions, etc. The time prediction unit 17 also acquires the estimation result of the internal state of the secondary battery 5 by the internal state estimation unit 12 in the previous (latest) diagnosis regarding the deterioration state.
時間予測部17は、前回の診断で推定された二次電池5の内部状態、リアルタイムの二次電池5の充電又は放電における条件、及び、前述した二次電池5の電池モデルに基づいて、リアルタイムの充電又は放電の終了時間を予測する。ある一例では、時間予測部17は、前回の診断で推定された二次電池5の内部状態、及び、リアルタイムの二次電池5の充電又は放電における条件を二次電池5の電池モデルに適用することにより、現時点以後の二次電池5の電流及び電圧の時間変化を予測する。例えば、現時点以後の二次電池5の電圧の時間変化は、前述の式(1)の計算式を用いて、予測可能である。 The time prediction unit 17 performs real-time prediction based on the internal state of the secondary battery 5 estimated in the previous diagnosis, real-time charging or discharging conditions of the secondary battery 5, and the battery model of the secondary battery 5 described above. Predict the end time of charging or discharging. In one example, the time prediction unit 17 applies the internal state of the secondary battery 5 estimated in the previous diagnosis and the conditions for charging or discharging the secondary battery 5 in real time to the battery model of the secondary battery 5. By doing so, temporal changes in the current and voltage of the secondary battery 5 after the current time are predicted. For example, the temporal change in the voltage of the secondary battery 5 after the current time can be predicted using the above-described calculation formula (1).
時間予測部17は、予測した現時点以後の電流及び電圧の時間変化等に基づいて、例えば、リアルタイムの充電又は放電の終了条件を満たす時点を予測する。そして、時間予測部17は、充電又は放電の終了条件を満たす時点として予測した時点を、リアルタイムの充電又は放電の終了時点と判定し、充電又は放電の終了時間を予測する。なお、充電又は放電の終了時間についての予測結果は、ユーザインタフェースを介して、電池搭載機器2のユーザ等に告知されてもよい。 The time prediction unit 17 predicts, for example, a time point when real-time charging or discharging termination conditions are satisfied, based on predicted temporal changes in current and voltage after the current time. Then, the time prediction unit 17 determines the time predicted as the time when the charging or discharging termination condition is satisfied as the real-time charging or discharging termination time, and predicts the charging or discharging termination time. Note that the prediction result regarding the end time of charging or discharging may be notified to the user of the battery-equipped device 2 or the like via the user interface.
図4は、実施形態に係る管理装置によって行われる、電池の劣化状態の診断処理の一例を示すフローチャートである。図4に示す診断処理は、例えば、二次電池5の劣化状態についての定期的な診断において行われる。また、劣化状態についての定期的な診断以外でも、二次電池5の内部状態の更新が要求されることによって臨時で二次電池5の内部状態を推定する場合等において、図4に示す診断処理が行われる。 FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of battery deterioration state diagnostic processing performed by the management device according to the embodiment. The diagnostic process shown in FIG. 4 is performed, for example, during periodic diagnosis regarding the deterioration state of the secondary battery 5. In addition to periodic diagnosis of the deterioration state, the diagnostic process shown in FIG. will be held.
図4の診断処理を開始すると、内部状態推定部12は、所定の条件での二次電池5の充電又は放電おける二次電池5の電流及び電圧等の計測結果として、前述の診断時計測データを取得する(S101)。そして、内部状態推定部12は、診断時計測データ及び二次電池5の電池モデル等に基づいて、二次電池5の内部状態を推定する。そして、判定部16は、二次電池5の内部状態の推定結果に基づいて、二次電池5の劣化状態を判定する(S103)。 When the diagnostic process shown in FIG. 4 is started, the internal state estimating unit 12 uses the above-mentioned diagnostic measurement data as measurement results of the current and voltage of the secondary battery 5 during charging or discharging of the secondary battery 5 under predetermined conditions. (S101). Then, the internal state estimating unit 12 estimates the internal state of the secondary battery 5 based on the measurement data at the time of diagnosis, the battery model of the secondary battery 5, and the like. Then, the determining unit 16 determines the deterioration state of the secondary battery 5 based on the estimation result of the internal state of the secondary battery 5 (S103).
図5は、実施形態に係る管理装置によって行われる、二次電池の内部状態の更新に関連する処理の一例を示すフローチャートである。図5に示す処理は、例えば、前述した劣化状態の診断処理の間において、繰返し行われる。図5の処理を開始すると、予測データ算出部13及び判定部16等は、二次電池5を充電又は放電している状態における二次電池5の電流及び電圧等の計測結果として、前述の計測データを取得する(S111)。また、予測データ算出部13及び判定部16等は、計測データの計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件を、取得する(S112)。そして、判定部16は、内部状態の更新についての判定を実施する基準を計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件が満たすか否かを、判定する(S113)。充電又は放電における条件が基準を満たさない場合は(S113-No)、内部状態を更新するか否かに関する判定を実施することなく、処理を終了する。 FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of processing related to updating the internal state of the secondary battery, which is performed by the management device according to the embodiment. The process shown in FIG. 5 is repeatedly performed, for example, during the deterioration state diagnosis process described above. When the process shown in FIG. 5 is started, the predicted data calculation unit 13, the determination unit 16, etc. calculate the above-mentioned measurement result as the measurement result of the current, voltage, etc. of the secondary battery 5 while the secondary battery 5 is being charged or discharged. Data is acquired (S111). Further, the predicted data calculation unit 13, the determination unit 16, and the like acquire conditions for charging or discharging the secondary battery 5 during the measurement period of the measurement data (S112). Then, the determination unit 16 determines whether the conditions for charging or discharging the secondary battery 5 during the measurement period satisfy the criteria for determining the update of the internal state (S113). If the charging or discharging conditions do not meet the criteria (S113-No), the process ends without making a determination as to whether or not to update the internal state.
一方、充電又は放電における条件が基準を満たす場合は(S113-Yes)、予測データ算出部13は、劣化状態についての前回の(最新の)診断での二次電池5の内部状態の推定結果を、取得する(S114)。そして、予測データ算出部13は、前回の診断で推定された二次電池5の内部状態、計測期間での二次電池5の充電又は放電における条件、及び、二次電池5の電池モデルに基づいて、二次電池5の電圧に関する前述の予測データを算出する(S115)。そして、データ比較部15は、前述の計測期間での二次電池5の充電又は放電における二次電池5の電圧に関して、予測データでの予測結果と計測データでの計測結果とを比較する(S116)。そして、データ比較部15及び判定部16等は、計測データと予測データとの比較の結果、予測データでの電圧に対する計測データでの電圧のずれが許容範囲であるか否かを判定する(S117)。 On the other hand, if the charging or discharging conditions meet the criteria (S113-Yes), the predictive data calculation unit 13 uses the estimation result of the internal state of the secondary battery 5 in the previous (latest) diagnosis regarding the deterioration state. , is acquired (S114). The predictive data calculation unit 13 then calculates the internal state of the secondary battery 5 estimated in the previous diagnosis, the charging or discharging conditions of the secondary battery 5 during the measurement period, and the battery model of the secondary battery 5. Then, the aforementioned predicted data regarding the voltage of the secondary battery 5 is calculated (S115). Then, the data comparison unit 15 compares the prediction result based on the prediction data and the measurement result based on the measurement data regarding the voltage of the secondary battery 5 during charging or discharging of the secondary battery 5 during the aforementioned measurement period (S116 ). Then, as a result of the comparison between the measured data and the predicted data, the data comparing unit 15, the determining unit 16, etc. determine whether the deviation of the voltage in the measured data with respect to the voltage in the predicted data is within an allowable range (S117 ).
予測データに対する計測データのずれが許容範囲である場合は(S117-Yes)、判定部16は、二次電池5の内部状態を更新しないと判定する(S118)。一方、予測データに対する計測データのずれが許容範囲を超えている場合は(S117-No)、判定部16は、二次電池5の内部状態を更新すると判定する(S119)。そして、管理装置3のプロセッサ等は、二次電池5の内部状態の更新を要求する(S120)。 If the deviation of the measured data from the predicted data is within the allowable range (S117-Yes), the determination unit 16 determines not to update the internal state of the secondary battery 5 (S118). On the other hand, if the deviation of the measured data from the predicted data exceeds the allowable range (S117-No), the determination unit 16 determines to update the internal state of the secondary battery 5 (S119). Then, the processor of the management device 3 requests an update of the internal state of the secondary battery 5 (S120).
図6は、実施形態に係る管理装置によって行われる、リアルタイムで実施されている二次電池の充電又は放電の終了時間の予測処理の一例を示すフローチャートである。図6に示す予測処理は、例えば、前述した劣化状態の診断処理の間に、二次電池5の充電又は放電されている状態おいて、行われる。図6の予測処理を開始すると、時間予測部17は、リアルタイムで行われている二次電池5の充電又は放電における条件を取得する(S131)。そして、時間予測部17は、劣化状態についての前回の(最新の)診断での二次電池5の内部状態の推定結果を、取得する(S132)。 FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of a process for predicting the end time of charging or discharging a secondary battery that is performed in real time by the management device according to the embodiment. The prediction process shown in FIG. 6 is performed, for example, while the secondary battery 5 is being charged or discharged during the deterioration state diagnosis process described above. When the prediction process shown in FIG. 6 is started, the time prediction unit 17 acquires conditions for charging or discharging the secondary battery 5 that is being performed in real time (S131). Then, the time prediction unit 17 acquires the estimation result of the internal state of the secondary battery 5 in the previous (latest) diagnosis regarding the deterioration state (S132).
そして、時間予測部17は、前回の診断で推定された二次電池5の内部状態、リアルタイムの二次電池5の充電又は放電における条件、及び、二次電池5の電池モデルに基づいて、現時点以後の二次電池5の電流及び電圧の時間変化を予測し、リアルタイムの充電又は放電の終了条件を満たす時点を予測する(S133)。そして、時間予測部17は、充電又は放電の終了条件を満たす時点として予測した時点を、リアルタイムの充電又は放電の終了時点と判定する(S134)。 Then, the time prediction unit 17 calculates the current time based on the internal state of the secondary battery 5 estimated in the previous diagnosis, the real-time charging or discharging conditions of the secondary battery 5, and the battery model of the secondary battery 5. The subsequent temporal changes in the current and voltage of the secondary battery 5 are predicted, and the time point when real-time charging or discharging termination conditions are met is predicted (S133). Then, the time prediction unit 17 determines the time predicted as the time when the charging or discharging end condition is satisfied as the real-time charging or discharging end time (S134).
前述のように実施形態等では、管理装置3のプロセッサ等は、二次電池5の充電又は放電における二次電池5の電圧に関して、推定された二次電池5の内部状態及び二次電池5の充電又は放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較する。そして、プロセッサ等は、予測データと計測データとの比較結果に基づいて、二次電池5の内部状態を更新するか否かを判定する。このため、二次電池5の劣化状態についての診断の間であっても、すなわち、前述の所定の条件以外の条件で二次電池5が充電又は放電される状態であっても、二次電池5の内部状態を更新するか否かに関して判定可能になる。 As described above, in the embodiments, etc., the processor of the management device 3 calculates the estimated internal state of the secondary battery 5 and the voltage of the secondary battery 5 during charging or discharging of the secondary battery 5. The predicted data based on the charging or discharging conditions and the measured measurement data are compared. Then, the processor or the like determines whether or not to update the internal state of the secondary battery 5 based on the comparison result between the predicted data and the measured data. Therefore, even during diagnosis of the deterioration state of the secondary battery 5, that is, even when the secondary battery 5 is being charged or discharged under conditions other than the above-mentioned predetermined conditions, the secondary battery It becomes possible to determine whether or not to update the internal state of 5.
また、予測データでの電圧は、前回の(最新の)内部状態の推定での推定結果に基づいて算出される。このため、予測データの電圧と計測データの電圧とを比較することにより、前回の内部状態の推定時に推定された二次電池5の内部状態がリアルタイムの二次電池5の内部状態を適切に反映しているか否かが、適切に判定される。このため、二次電池5の内部状態を更新するか否かに関して前述のように判定が行われることにより、二次電池5の内部状態の更新について適切に判定される。以上のように、本実施形態では、二次電池5の劣化状態についての診断の間において、二次電池5の内部状態を更新するか否かが、適切に判定される。 Further, the voltage in the prediction data is calculated based on the estimation result in the previous (latest) estimation of the internal state. Therefore, by comparing the voltage of the predicted data and the voltage of the measured data, the internal state of the secondary battery 5 estimated at the previous internal state estimation appropriately reflects the real-time internal state of the secondary battery 5. It is appropriately determined whether the Therefore, by determining whether or not to update the internal state of the secondary battery 5 as described above, it is determined appropriately whether or not to update the internal state of the secondary battery 5. As described above, in this embodiment, whether or not to update the internal state of the secondary battery 5 is appropriately determined during diagnosis of the deterioration state of the secondary battery 5.
また、実施形態等では、管理装置3のプロセッサ等は、内部状態の更新についての判定を実施する基準を、二次電池5の充電又は放電における条件が満たすか否かを判定する。そして、判定の精度が低くなる条件で二次電池5が充電又は放電されている場合は、内部状態を更新するか否かに関する判定が行われない。したがって、内部状態の更新についての判定が行われた場合、判定の精度が向上する。 Further, in the embodiments, the processor or the like of the management device 3 determines whether the conditions for charging or discharging the secondary battery 5 satisfy the criteria for determining the update of the internal state. If the secondary battery 5 is being charged or discharged under conditions that reduce the accuracy of the determination, no determination is made regarding whether or not to update the internal state. Therefore, when a determination is made regarding the update of the internal state, the accuracy of the determination is improved.
また、実施形態等では、管理装置3のプロセッサ等は、リアルタイムで実施されている二次電池5の充電又は放電の終了時間を予測する。このため、二次電池5が搭載される電池搭載機器2のユーザ等は、二次電池5の内部状態を更新するか否か(更新の必要性)に加えて、実施されている二次電池5の充電又は放電の終了時間等も把握可能になる。 Further, in the embodiments, the processor of the management device 3, etc. predicts the end time of charging or discharging the secondary battery 5, which is being performed in real time. For this reason, the user of the battery-equipped device 2 in which the secondary battery 5 is installed, in addition to whether or not to update the internal state of the secondary battery 5 (need for updating), also determines whether the internal state of the secondary battery 5 is updated or not It is also possible to grasp the end time of charging or discharging in step 5.
図7は、ある変形例に係る管理装置によって行われる、二次電池の内部状態の更新に関連する処理の一例を示すフローチャートである。図7の変形例では、予測データと計測データとの比較において、予測データの電圧に対する計測データの電圧のずれが許容範囲を超えていると判定した回数Nが、パラメータとして規定される。そして、管理装置3のプロセッサ等は、回数Nが基準回数Nref以上になったことに基づいて、二次電池5の内部状態を更新すると判定する。回数Nは、劣化状態についての前回の診断が行われた時点では、ゼロに設定される。このため、前回の劣化状態の診断以後に予測データに対する計測データのずれが許容範囲を超えているとNref回判定されたことに基づいて、二次電池5の内部状態を更新すると判定される。また、基準回数Nrefは、2以上の整数である。 FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of a process related to updating the internal state of a secondary battery, which is performed by a management device according to a modification. In the modified example of FIG. 7, the number N of times it is determined that the deviation of the voltage of the measured data with respect to the voltage of the predicted data exceeds an allowable range in the comparison between the predicted data and the measured data is defined as a parameter. Then, the processor or the like of the management device 3 determines to update the internal state of the secondary battery 5 based on the fact that the number of times N becomes equal to or greater than the reference number of times Nref. The number of times N is set to zero at the time when the previous diagnosis of the deterioration state was performed. Therefore, it is determined that the internal state of the secondary battery 5 is to be updated based on the fact that it has been determined Nref times that the deviation of the measured data from the predicted data exceeds the permissible range since the previous diagnosis of the deterioration state. Further, the reference number of times Nref is an integer of 2 or more.
本変形例でも、前述の実施形態等と同様に、二次電池5の内部状態の更新に関連する1回の処理において、管理装置3のプロセッサ等は、前述のS111~S117の処理を実施する。そして、予測データに対する計測データのずれが許容範囲である場合は(S117-Yes)、判定部16は、二次電池5の内部状態を更新しないと判定する(S118)。ただし、本変形例では、予測データに対する計測データのずれが許容範囲を超えている場合は(S117-No)、プロセッサ等は、ずれが許容範囲を超えていると判定した回数Nを1だけ加算する(S121)。そして、判定部16は、加算した回数Nが基準回数Nref以上であるか否かを判定する(S122)。 Also in this modification, as in the above-described embodiments, in one process related to updating the internal state of the secondary battery 5, the processor of the management device 3, etc. performs the processes of S111 to S117 described above. . If the deviation of the measured data from the predicted data is within the allowable range (S117-Yes), the determination unit 16 determines not to update the internal state of the secondary battery 5 (S118). However, in this modification, if the deviation of the measured data with respect to the predicted data exceeds the allowable range (S117-No), the processor etc. adds 1 to the number N of times it was determined that the deviation exceeds the allowable range. (S121). Then, the determining unit 16 determines whether the added number N is equal to or greater than the reference number Nref (S122).
回数Nが基準回数Nrefより小さい場合は(S122-No)、判定部16は、二次電池5の内部状態を更新しないと判定する(S118)。一方、回数Nが基準回数Nref以上の場合は(S122-Yes)、判定部16は、二次電池5の内部状態を更新すると判定する(S119)。そして、管理装置3のプロセッサ等は、二次電池5の内部状態の更新を要求する(S120)。 If the number of times N is smaller than the reference number of times Nref (S122-No), the determination unit 16 determines not to update the internal state of the secondary battery 5 (S118). On the other hand, if the number N is equal to or greater than the reference number Nref (S122-Yes), the determination unit 16 determines to update the internal state of the secondary battery 5 (S119). Then, the processor of the management device 3 requests an update of the internal state of the secondary battery 5 (S120).
本変形例でも、前述の実施形態等と同様の作用及び効果を奏する。また、本変形例では、前述のような処理が行われるため、予測データでの電圧に対する計測データでの電圧のずれに関する判定が複数回行われ、複数回の判定結果に基づいて、二次電池5の内部状態を更新するか否か(更新の必要性)に関して判定される。このため、内部状態の更新に関する判定の精度が、さらに高くなる。 This modification also provides the same functions and effects as the above-described embodiments. In addition, in this modification, since the above-mentioned processing is performed, determination regarding the voltage deviation in the measured data with respect to the voltage in the predicted data is performed multiple times, and based on the multiple determination results, the secondary battery It is determined whether or not to update the internal state of No. 5 (need for update). Therefore, the accuracy of determination regarding updating of the internal state becomes even higher.
前述の少なくとも一つの実施形態又は実施例では、二次電池の充電又は放電における二次電池の電圧に関して、推定された二次電池の内部状態及び二次電池の充電又は放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較する。そして、予測データと計測データとの比較結果に基づいて、二次電池の内部状態を更新するか否かを判定する。これにより、二次電池の劣化状態についての診断の間において、二次電池の内部状態を更新するか否か適切に判定する二次電池の管理方法、二次電池の管理装置、二次電池の管理システム、電池搭載機器及び二次電池の管理プログラムを提供することができる。 In at least one of the embodiments or examples described above, prediction is made regarding the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions during charging or discharging of the secondary battery. Compare the data with measured measurement data. Then, based on the comparison result between the predicted data and the measured data, it is determined whether or not to update the internal state of the secondary battery. This provides a secondary battery management method, a secondary battery management device, and a secondary battery management device that appropriately determines whether or not to update the internal state of the secondary battery during diagnosis of the deterioration state of the secondary battery. It is possible to provide management systems, battery-equipped devices, and secondary battery management programs.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
以下、付記を記載する。
[1]二次電池の管理方法であって、
前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の電圧に関して、推定された前記二次電池の内部状態及び前記二次電池の前記充電又は前記放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較することと、
前記予測データと前記計測データとの比較結果に基づいて、推定された前記二次電池の前記内部状態を更新するか否かを判定することと、
を具備する、管理方法。
[2]前記予測データと前記計測データとの比較において前記予測データに対する前記計測データのずれが許容範囲を超えていることに少なくとも基づいて、前記二次電池の前記内部状態を更新すると判定する、[1]の管理方法。
[3]推定された前記二次電池の前記内部状態、及び、前記二次電池の前記充電又は前記放電における前記条件を前記二次電池の電池モデルに適用することにより、前記予測データを算出することをさらに具備する、[1]又は[2]の管理方法。
[4]所定の条件での前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の前記電圧及び電流についての計測結果、及び、前記二次電池の前記電圧及び前記電流に対する前記二次電池の前記内部状態の関係を示すデータを少なくとも用いてフィッティング計算を行うことにより、前記二次電池の前記内部状態を推定することをさらに具備する、[1]ないし[3]のいずれか1つの管理方法。
[5]前記内部状態の更新についての判定を実施する基準を前記二次電池の前記充電又は前記放電における前記条件が満たすか否かを判定することをさらに具備する、[1]ないし[4]のいずれか1つの管理方法。
[6]推定された前記二次電池の前記内部状態、及び、前記二次電池の電池モデルに基づいて、リアルタイムで実施されている前記二次電池の充電又は放電の終了時間を予測することをさらに具備する、[1]ないし[5]のいずれか1つの管理方法。
[7]二次電池の管理装置であって、
前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の電圧に関して、推定された前記二次電池の内部状態及び前記二次電池の前記充電又は前記放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較し、
前記予測データと前記計測データとの比較結果に基づいて、推定された前記二次電池の前記内部状態を更新するか否かを判定する、
プロセッサを具備する、管理装置。
[8][7]の管理装置と、
前記管理装置の前記プロセッサによって前記内部状態の更新についての判定が行われる前記二次電池と、
を具備する前記二次電池の管理システム。
[9]前記二次電池が搭載される電池搭載機器をさらに具備する、[8]の管理システム。
[10][7]の管理装置と、
前記管理装置の前記プロセッサによって前記内部状態の更新についての判定が行われる前記二次電池と、
を具備する電池搭載機器。
[11]二次電池の管理プログラムであって、コンピュータに、
前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の電圧に関して、推定された前記二次電池の内部状態及び前記二次電池の前記充電又は前記放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較させ、
前記予測データと前記計測データとの比較結果に基づいて、推定された前記二次電池の前記内部状態を更新するか否かを判定させる、
管理プログラム。
Although several embodiments of the invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, substitutions, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and their modifications are included within the scope and gist of the invention, as well as within the scope of the invention described in the claims and its equivalents.
Additional notes are listed below.
[1] A method for managing a secondary battery, comprising:
Regarding the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery, predicted data and measured measurements based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions during the charging or discharging of the secondary battery. Comparing the data and
determining whether to update the estimated internal state of the secondary battery based on a comparison result between the predicted data and the measured data;
A management method comprising:
[2] determining that the internal state of the secondary battery is to be updated based at least on the fact that a deviation of the measured data with respect to the predicted data exceeds a permissible range in a comparison between the predicted data and the measured data; [1] Management method.
[3] Calculating the predicted data by applying the estimated internal state of the secondary battery and the conditions for charging or discharging the secondary battery to a battery model of the secondary battery. The management method according to [1] or [2], further comprising:
[4] Measurement results of the voltage and current of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery under predetermined conditions, and measurement results of the voltage and current of the secondary battery with respect to the voltage and current of the secondary battery. The management method according to any one of [1] to [3], further comprising estimating the internal state of the secondary battery by performing a fitting calculation using at least data indicating a relationship between internal states.
[5] [1] to [4] further comprising determining whether or not the conditions in the charging or discharging of the secondary battery satisfy criteria for determining the update of the internal state. Any one of the management methods.
[6] Predicting the end time of charging or discharging of the secondary battery, which is being performed in real time, based on the estimated internal state of the secondary battery and a battery model of the secondary battery. The management method according to any one of [1] to [5], further comprising:
[7] A secondary battery management device,
Regarding the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery, predicted data and measured measurements based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions during the charging or discharging of the secondary battery. Compare with the data,
determining whether to update the estimated internal state of the secondary battery based on a comparison result between the predicted data and the measured data;
A management device including a processor.
[8] The management device of [7],
the secondary battery, the processor of the management device determining whether to update the internal state;
The management system for the secondary battery, comprising:
[9] The management system according to [8], further comprising a battery-equipped device in which the secondary battery is mounted.
[10] The management device of [7],
the secondary battery, the processor of the management device determining whether to update the internal state;
A battery-equipped device equipped with.
[11] A secondary battery management program, comprising:
Regarding the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery, predicted data and measured measurements based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions during the charging or discharging of the secondary battery. Compare with the data,
determining whether to update the estimated internal state of the secondary battery based on a comparison result between the predicted data and the measured data;
Management program.
1…管理システム、2…電池搭載機器、3…管理装置、5…二次電池、6…計測回路、7…電池制御部、11…送受信部、12…内部状態推定部、13…予測データ算出部、15…データ比較部、16…判定部、17…時間予測部、18…データ記憶部。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... Management system, 2... Battery equipped equipment, 3... Management device, 5... Secondary battery, 6... Measurement circuit, 7... Battery control section, 11... Transmission/reception section, 12... Internal state estimation section, 13... Predicted data calculation section, 15...data comparison section, 16...judgment section, 17...time prediction section, 18...data storage section.
Claims (12)
所定の条件での前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の電圧及び電流についての計測結果、及び、前記二次電池の前記電圧及び前記電流に対する前記二次電池の内部状態の関係を示すデータを少なくとも用いてフィッティング計算を行うことにより、前記二次電池の前記内部状態を推定すること
前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の前記電圧に関して、推定した前記二次電池の前記内部状態及び前記二次電池の前記充電又は前記放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較することと、
前記予測データと前記計測データとの比較結果に基づいて、推定された前記二次電池の前記内部状態を更新するか否かを判定することと、
を具備する、管理方法。 A method for managing a secondary battery, the method comprising:
Measurement results of the voltage and current of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery under predetermined conditions, and the relationship of the internal state of the secondary battery to the voltage and current of the secondary battery. estimating the internal state of the secondary battery by performing a fitting calculation using at least the data shown.
Regarding the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery, predicted data and measured data are based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions during the charging or discharging of the secondary battery. Comparing with measurement data,
determining whether to update the estimated internal state of the secondary battery based on a comparison result between the predicted data and the measured data;
A management method comprising:
前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の電圧に関して、推定された前記二次電池の内部状態及び前記二次電池の前記充電又は前記放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較することと、 Regarding the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery, predicted data and measured measurements based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions during the charging or discharging of the secondary battery. Comparing the data and
前記予測データと前記計測データとの比較結果に基づいて、推定された前記二次電池の前記内部状態を更新するか否かを判定することと、 determining whether to update the estimated internal state of the secondary battery based on a comparison result between the predicted data and the measured data;
推定された前記二次電池の前記内部状態、及び、前記二次電池の電池モデルに基づいて、リアルタイムで実施されている前記二次電池の充電又は放電の終了時間を予測することと、 Predicting the end time of charging or discharging of the secondary battery being performed in real time based on the estimated internal state of the secondary battery and a battery model of the secondary battery;
を具備する、管理方法。 A management method comprising:
所定の条件での前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の電圧及び電流についての計測結果、及び、前記二次電池の前記電圧及び前記電流に対する前記二次電池の内部状態の関係を示すデータを少なくとも用いてフィッティング計算を行うことにより、前記二次電池の前記内部状態を推定し、
前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の前記電圧に関して、推定した前記二次電池の前記内部状態及び前記二次電池の前記充電又は前記放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較し、
前記予測データと前記計測データとの比較結果に基づいて、推定された前記二次電池の前記内部状態を更新するか否かを判定する、
プロセッサを具備する、管理装置。 A secondary battery management device,
Measurement results of the voltage and current of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery under predetermined conditions, and the relationship of the internal state of the secondary battery to the voltage and current of the secondary battery. estimating the internal state of the secondary battery by performing a fitting calculation using at least the data shown;
Regarding the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery, predicted data and measured data are based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions during the charging or discharging of the secondary battery. Compare with the measurement data,
determining whether to update the estimated internal state of the secondary battery based on a comparison result between the predicted data and the measured data;
A management device including a processor.
前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の電圧に関して、推定された前記二次電池の内部状態及び前記二次電池の前記充電又は前記放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較し、 Regarding the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery, predicted data and measured measurements based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions during the charging or discharging of the secondary battery. Compare with the data,
前記予測データと前記計測データとの比較結果に基づいて、推定された前記二次電池の前記内部状態を更新するか否かを判定し、 Determining whether to update the estimated internal state of the secondary battery based on a comparison result between the predicted data and the measured data,
推定された前記二次電池の前記内部状態、及び、前記二次電池の電池モデルに基づいて、リアルタイムで実施されている前記二次電池の充電又は放電の終了時間を予測する、 predicting the end time of charging or discharging of the secondary battery being performed in real time based on the estimated internal state of the secondary battery and a battery model of the secondary battery;
プロセッサを具備する、管理装置。 A management device including a processor.
前記管理装置の前記プロセッサによって前記内部状態の更新についての判定が行われる前記二次電池と、
を具備する前記二次電池の管理システム。 A management device according to claim 6 or 7 ,
the secondary battery, the processor of the management device determining whether to update the internal state;
The management system for the secondary battery, comprising:
前記管理装置の前記プロセッサによって前記内部状態の更新についての判定が行われる前記二次電池と、
を具備する電池搭載機器。 A management device according to claim 6 or 7 ,
the secondary battery, the processor of the management device determining whether to update the internal state;
A battery-equipped device equipped with.
所定の条件での前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の電圧及び電流についての計測結果、及び、前記二次電池の前記電圧及び前記電流に対する前記二次電池の内部状態の関係を示すデータを少なくとも用いてフィッティング計算を行うことにより、前記二次電池の前記内部状態を推定させ、
前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の前記電圧に関して、推定した前記二次電池の前記内部状態及び前記二次電池の前記充電又は前記放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較させ、
前記予測データと前記計測データとの比較結果に基づいて、推定された前記二次電池の前記内部状態を更新するか否かを判定させる、
管理プログラム。 A secondary battery management program that runs on a computer.
Measurement results of the voltage and current of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery under predetermined conditions, and the relationship of the internal state of the secondary battery to the voltage and current of the secondary battery. estimating the internal state of the secondary battery by performing a fitting calculation using at least the data shown;
Regarding the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery, predicted data and measured data are based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions during the charging or discharging of the secondary battery. Compare with measurement data,
determining whether to update the estimated internal state of the secondary battery based on a comparison result between the predicted data and the measured data;
Management program.
前記二次電池の充電又は放電における前記二次電池の電圧に関して、推定された前記二次電池の内部状態及び前記二次電池の前記充電又は前記放電における条件に基づいた予測データと計測された計測データとを比較させ、 Regarding the voltage of the secondary battery during charging or discharging of the secondary battery, predicted data and measured measurements based on the estimated internal state of the secondary battery and the conditions during the charging or discharging of the secondary battery. Compare with the data,
前記予測データと前記計測データとの比較結果に基づいて、推定された前記二次電池の前記内部状態を更新するか否かを判定させ、 determining whether or not to update the estimated internal state of the secondary battery based on a comparison result between the predicted data and the measured data;
推定された前記二次電池の前記内部状態、及び、前記二次電池の電池モデルに基づいて、リアルタイムで実施されている前記二次電池の充電又は放電の終了時間を予測させる、 predicting the end time of charging or discharging of the secondary battery that is being performed in real time based on the estimated internal state of the secondary battery and a battery model of the secondary battery;
管理プログラム。 Management program.
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