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JP7488121B2 - Diagnostic Systems - Google Patents
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Description

本発明は、二次電池の診断システムに関する。 The present invention relates to a diagnostic system for a secondary battery.

二次電池を駆動用バッテリとする車両においては、二次電池の残存容量を表すSOC(StateOf Charge)に基づいた制御が行われる。従来、様々な手法により二次電池のSOCの推定が行われている(例えば特許文献1参照)。 In vehicles that use a secondary battery as a drive battery, control is performed based on the SOC (State Of Charge), which indicates the remaining capacity of the secondary battery. Conventionally, the SOC of a secondary battery has been estimated using various methods (see, for example, Patent Document 1).

SOCを推定する方法としては、電流及び電圧を用いた方法が一般的であり、例えば電流積算を用いて満充電容量に対する容量推移(つまりSOC推移)を推定する電流積算法や、電池の開放電圧(OCV:Open Circuit Voltage)とSOCとの相関関係を利用して測定したOCVからSOCを推定するOCV法等が知られている。 The most common method for estimating SOC is to use current and voltage. For example, there is the current integration method, which estimates the capacity transition (i.e., SOC transition) relative to the full charge capacity using current integration, and the OCV method, which estimates the SOC from the open circuit voltage (OCV) of the battery, measured using the correlation between the OCV and the SOC.

特開2012-88157号公報JP 2012-88157 A

ここで、SOC推定においては様々な誤差、例えば、電流センシング誤差による電流積算誤差、電池個体差、劣化による特性変化(満充電容量、SOCーOCV相関関係の変化)等の影響を受ける。このような誤差によって、従来、SOCを高精度に推定することができない。このため、通常、SOCの推定誤差分のマージンが考慮されて車両が制御される。 The SOC estimation is subject to various errors, such as current integration errors due to current sensing errors, individual differences in batteries, and changes in characteristics due to degradation (full charge capacity, changes in SOC-OCV correlation). Conventionally, such errors have made it impossible to estimate the SOC with high accuracy. For this reason, the vehicle is usually controlled taking into account a margin for the estimated SOC error.

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、SOCの推定精度を向上させることにより、車両制御の精度(すなわち、車両性能)を向上させ、車両の商品性を向上させることを目的とする。 The present invention was made in consideration of the above-mentioned circumstances, and aims to improve the accuracy of vehicle control (i.e., vehicle performance) and improve the marketability of the vehicle by improving the accuracy of SOC estimation.

本発明の一態様に係る二次電池の診断システムは、充電時又は放電時において検出される電流及び電圧の値を取得する第1取得部と、第1取得部によって取得された電流及び電圧の値に応じてSOCの値を推定すると共に、充放電曲線の微分曲線を導出するSOC推定部と、温度、劣化状態、及びCレートの組み合わせ毎の二次電池の充放電曲線の微分曲線を記憶する記憶部と、二次電池の充放電制御に係る充放電条件として、温度、劣化状態、及びCレートの情報を取得する第2取得部と、記憶部に記憶された各微分曲線の中から、第2取得部によって取得された充放電条件に合致する微分曲線である条件合致微分曲線を特定する特定部と、特定部によって特定された条件合致微分曲線のピークと、SOC推定部によって導出された微分曲線のピークとの誤差を導出し、該誤差に基づき、SOC推定部によって推定されたSOCの値を補正して、補正後SOCの値を導出する補正部と、を備える。 The diagnostic system for a secondary battery according to one aspect of the present invention includes a first acquisition unit that acquires current and voltage values detected during charging or discharging, an SOC estimation unit that estimates an SOC value according to the current and voltage values acquired by the first acquisition unit and derives a differential curve of the charge/discharge curve, a storage unit that stores a differential curve of the charge/discharge curve of the secondary battery for each combination of temperature, deterioration state, and C rate, a second acquisition unit that acquires information on temperature, deterioration state, and C rate as a charge/discharge condition related to charge/discharge control of the secondary battery, an identification unit that identifies a condition-matching differential curve that is a differential curve that matches the charge/discharge condition acquired by the second acquisition unit from each differential curve stored in the storage unit, and a correction unit that derives an error between the peak of the condition-matching differential curve identified by the identification unit and the peak of the differential curve derived by the SOC estimation unit, corrects the SOC value estimated by the SOC estimation unit based on the error, and derives a corrected SOC value.

本発明の一態様に係る二次電池の診断システムによれば、電流及び電圧の値に応じてSOCの値が推定されると共に、微分曲線が導出され、該微分曲線のピークと、充放電条件に応じて特定される条件合致微分曲線(台上データの微分曲線)のピークとの誤差に基づき、SOCの値が補正される。電流及び電圧の値に応じて推定されるSOCの値は、例えば、電流センシング誤差による電流積算誤差、電池個体差、劣化による特性変化(満充電容量、SOCーOCV相関関係の変化)等の影響を受けて、正確な値とならない場合がある。この点、本発明の診断システムでは、充放電条件に応じて予め記憶されている台上データの微分曲線の情報、すなわち上述したようなSOCの値の推定に影響を与える情報を含まない情報を考慮して、推定したSOCの値が補正されている。具体的には、本発明の診断システムでは、条件合致微分曲線(充放電条件に応じた台上データの微分曲線)のピークと導出された微分曲線のピークとの誤差が導出され、該誤差に基づきSOCの値が補正されている。これにより、推定されたSOCの値について、推定精度を下げる様々な影響を排除した値に近づくように補正することができ、SOCの推定精度を向上させることができる。以上のように、本発明の一態様に係る二次電池の診断システムによれば、SOCの推定精度を向上させることにより車両制御の精度(すなわち、車両性能)を向上させ、車両の商品性を向上させることができる。 According to a secondary battery diagnostic system according to one aspect of the present invention, the SOC value is estimated according to the current and voltage values, a differential curve is derived, and the SOC value is corrected based on the error between the peak of the differential curve and the peak of a condition-matching differential curve (differential curve of bench data) specified according to the charge and discharge conditions. The SOC value estimated according to the current and voltage values may not be an accurate value due to, for example, current integration error due to current sensing error, individual battery differences, characteristic changes due to deterioration (full charge capacity, changes in SOC-OCV correlation), etc. In this regard, in the diagnostic system of the present invention, the estimated SOC value is corrected taking into account information on the differential curve of the bench data stored in advance according to the charge and discharge conditions, i.e., information that does not include information that affects the estimation of the SOC value as described above. Specifically, in the diagnostic system of the present invention, the error between the peak of the condition-matching differential curve (differential curve of the bench data according to the charge and discharge conditions) and the peak of the derived differential curve is derived, and the SOC value is corrected based on the error. This allows the estimated SOC value to be corrected to approach a value that eliminates various influences that reduce the estimation accuracy, improving the accuracy of the SOC estimation. As described above, according to the secondary battery diagnostic system of one aspect of the present invention, the accuracy of vehicle control (i.e., vehicle performance) can be improved by improving the accuracy of the SOC estimation, thereby improving the marketability of the vehicle.

本発明によれば、SOCの推定精度を向上させることにより車両制御の精度(すなわち、車両性能)を向上させ、車両の商品性を向上させることができる。 According to the present invention, by improving the accuracy of SOC estimation, the accuracy of vehicle control (i.e., vehicle performance) can be improved, thereby improving the marketability of the vehicle.

二次電池の診断システムの機能ブロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram of a diagnostic system for a secondary battery. 台上データを模式的に示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a schematic diagram of on-table data. リチウムイオン電池の充放電曲線の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a charge/discharge curve of a lithium ion battery. リチウムイオン電池の充放電曲線の微分特性の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of the differential characteristics of a charge/discharge curve of a lithium ion battery. SOC推定誤差を説明する図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an SOC estimation error. リチウムイオン電池の診断処理(診断方法)を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing a diagnostic process (diagnostic method) for a lithium ion battery.

以下、図面を参照して種々の実施形態について詳細に説明する。なお、各図面において同一又は相当の部分に対しては同一の符号を付すこととし、同一又は相当の部分に対する重複した説明は省略する。 Various embodiments will be described in detail below with reference to the drawings. Note that the same reference numerals will be used to refer to the same or corresponding parts in each drawing, and duplicate descriptions of the same or corresponding parts will be omitted.

図1は、二次電池の診断システム10の機能ブロック図である。本実施形態における二次電池とは、例えば車載用のリチウムイオン電池であるが、その他の二次電池であってもよい。本実施形態における二次電池は、例えば車両の駆動用バッテリとして機能する。本実施形態では、二次電池が車両の駆動用バッテリとして機能するリチウムイオン電池であるとして説明する。より詳細には、二次電池は、グラファイト系負極を用いたリチウムイオン電池である。 Figure 1 is a functional block diagram of a diagnostic system 10 for a secondary battery. The secondary battery in this embodiment is, for example, an in-vehicle lithium ion battery, but may be other secondary batteries. The secondary battery in this embodiment functions, for example, as a driving battery for the vehicle. In this embodiment, the secondary battery is described as a lithium ion battery that functions as a driving battery for the vehicle. More specifically, the secondary battery is a lithium ion battery that uses a graphite-based negative electrode.

最初に、図2~図5も参照しながら、本実施形態に係るリチウムイオン電池の診断システム10の概要について説明する。診断システム10は、例えば、駆動用バッテリとして機能するリチウムイオン電池の状態推定・監視を行うBMS(Battery Management System)の機能である。診断システム10は、リチウムイオン電池の内部状態を非破壊で推定するシステムであり、具体的にはリチウムイオン電池の残存容量を表すSOC(State Of Charge)の値を推定する。診断システム10は、リチウムイオン電池の電流、電圧、及び表面温度に基づいて、周知の技術によりSOCの値を推定する。 First, an overview of the lithium-ion battery diagnostic system 10 according to this embodiment will be described with reference to Figs. 2 to 5. The diagnostic system 10 is, for example, a function of a BMS (Battery Management System) that estimates and monitors the state of a lithium-ion battery functioning as a drive battery. The diagnostic system 10 is a system that non-destructively estimates the internal state of a lithium-ion battery, and more specifically, estimates the SOC (State Of Charge) value, which represents the remaining capacity of the lithium-ion battery. The diagnostic system 10 estimates the SOC value using well-known techniques based on the current, voltage, and surface temperature of the lithium-ion battery.

診断システム10は、充放電時において測定されるリチウムイオン電池の電流及び電圧に基づいて、リチウムイオン電池の充放電曲線(図3参照)を求め、更に、該充放電曲線の微分特性(微分曲線,図4参照)を求めている。 The diagnostic system 10 calculates the charge/discharge curve (see FIG. 3) of the lithium ion battery based on the current and voltage of the lithium ion battery measured during charging and discharging, and further calculates the differential characteristic of the charge/discharge curve (differential curve, see FIG. 4).

図3は、リチウムイオン電池の充放電曲線の一例を示す図である。図3に示されるように、充放電曲線は、横軸が容量(mAh)、縦軸が電圧(V)とされて、充電時及び放電時におけるリチウムイオン電池の電流及び電圧に基づき導出される。図4は、リチウムイオン電池の充放電曲線の微分特性(微分曲線)の一例を示す図である。図4に示されるように、微分曲線は、横軸が容量(SOC(%))、縦軸がdV/dQ(Vは電圧、Qは容量)とされて、充放電曲線に基づき導出される。 Figure 3 is a diagram showing an example of a charge/discharge curve of a lithium-ion battery. As shown in Figure 3, the charge/discharge curve has the horizontal axis representing capacity (mAh) and the vertical axis representing voltage (V), and is derived based on the current and voltage of the lithium-ion battery during charging and discharging. Figure 4 is a diagram showing an example of the differential characteristic (differential curve) of the charge/discharge curve of a lithium-ion battery. As shown in Figure 4, the differential curve has the horizontal axis representing capacity (SOC (%)) and the vertical axis representing dV/dQ (V is voltage, Q is capacity), and is derived based on the charge/discharge curve.

図4に示されるように、微分曲線においては、充電及び放電共に、ピーク(曲線において局所的に凸形状となった部分)が生じている。すなわち、図4の例では、充電曲線において2つのピークP1,P2、放電曲線において2つのピークP3,P4が生じている。このようなピークの情報(ピークの形状及び位置)は、後述するSOCの値の補正処理において用いられる。 As shown in FIG. 4, peaks (locally convex portions of the curve) occur in the differential curve for both charging and discharging. That is, in the example of FIG. 4, two peaks P1 and P2 occur in the charging curve, and two peaks P3 and P4 occur in the discharging curve. Such peak information (peak shape and position) is used in the SOC value correction process described below.

ここで、診断システム10は、リチウムイオン電池の温度(詳細には内部温度)、劣化状態、及びCレートの組み合わせ毎に充放電曲線の微分曲線を記録した台上データ(図2参照)を予め記憶している。Cレートとは、電池に対して充放電する時の電流の大きさであり、電流に基づき導出されるものである。Cレートは、充放電のスピードを示すものである。そして、診断システム10は、取得された電流及び電圧等に応じて導出される微分曲線と、充放電条件に応じた微分曲線(台上データから特定される条件合致微分曲線)とを比較し、比較結果に基づいて、推定しているSOCの値を補正する。具体的には、診断システム10は、条件合致微分曲線のピークと導出した微分曲線のピークとの誤差を導出し、該誤差に基づき、推定しているSOCの値を補正して、補正後のSOCの値を導出する。 Here, the diagnostic system 10 prestores bench data (see FIG. 2) that records the differential curve of the charge/discharge curve for each combination of the temperature (specifically, the internal temperature), the degradation state, and the C rate of the lithium ion battery. The C rate is the magnitude of the current when charging and discharging the battery, and is derived based on the current. The C rate indicates the speed of charging and discharging. The diagnostic system 10 then compares the differential curve derived based on the acquired current and voltage, etc., with a differential curve according to the charge/discharge conditions (a condition-matching differential curve identified from the bench data), and corrects the estimated SOC value based on the comparison result. Specifically, the diagnostic system 10 derives the error between the peak of the condition-matching differential curve and the peak of the derived differential curve, and corrects the estimated SOC value based on the error to derive the corrected SOC value.

図5は、SOC推定誤差を説明する図である。図5(a)は電流及び電圧等に基づいて導出された微分曲線を示しており、図5(b)は図5(a)の微分曲線を導出した条件と同様の充放電条件に応じた微分曲線(台上データから特定される条件合致微分曲線)を示している。いま、図5(a)に示されるように、導出された充電の微分曲線において例えば1つ目のピークがSOC:40%程度に現れていたとする。そして、図5(b)に示されるように、充放電条件に応じて特定された条件合致微分曲線では、充電の微分曲線において1つ目のピークがSOC:60%程度に現れていたとする。条件合致微分曲線は、充放電条件に応じて予め取得されている、正解データであると言える。このため、ピーク同士の位置に基づき、その差分(60%-40%=20%)をSOC推定誤差として導出し、該SOC推定誤差を、推定しているSOCの値に足し合わせて補正後のSOCの値を導出することにより、SOCの推定精度を向上させることができる。 Figure 5 is a diagram for explaining the SOC estimation error. Figure 5(a) shows a differential curve derived based on the current and voltage, etc., and Figure 5(b) shows a differential curve (condition-matching differential curve specified from bench data) according to the same charge/discharge conditions as those under which the differential curve of Figure 5(a) was derived. Now, as shown in Figure 5(a), for example, in the derived charge differential curve, the first peak appears at about SOC: 40%. And, as shown in Figure 5(b), in the condition-matching differential curve specified according to the charge/discharge conditions, the first peak appears at about SOC: 60% in the charge differential curve. The condition-matching differential curve can be said to be correct data that is acquired in advance according to the charge/discharge conditions. Therefore, based on the positions of the peaks, the difference (60%-40%=20%) is derived as the SOC estimation error, and the SOC estimation error is added to the estimated SOC value to derive the corrected SOC value, thereby improving the accuracy of the SOC estimation.

以下では、図1を参照し、リチウムイオン電池の診断システム10の機能の詳細について説明する。図1に示されるように、診断システム10は、記憶部11と、取得部12(第1取得部,第2取得部)と、SOC推定部13と、特定部14と、補正部15と、を備えている。 The following describes in detail the functions of the lithium-ion battery diagnostic system 10 with reference to FIG. 1. As shown in FIG. 1, the diagnostic system 10 includes a memory unit 11, an acquisition unit 12 (first acquisition unit, second acquisition unit), an SOC estimation unit 13, an identification unit 14, and a correction unit 15.

記憶部11は、リチウムイオン電池の温度、劣化状態、及びCレートの組み合わせ毎のリチウムイオン電池の充放電曲線の微分曲線が記録された台上データ(図2参照)を記憶するデータベースである。このような台上データは、例えば電池の種類毎の予め準備されている。 The memory unit 11 is a database that stores bench data (see FIG. 2) that records the differential curves of the charge/discharge curves of the lithium ion battery for each combination of the temperature, deterioration state, and C rate of the lithium ion battery. Such bench data is prepared in advance, for example, for each type of battery.

取得部12は、充電時又は放電時において検出される電流及び電圧の値を取得する。取得部12は、複数のリチウムイオン電池22から構成されている電池モジュール2の電流センサ21から、リチウムイオン電池22に流れる電流値を取得する。また、取得部12は、電池モジュール2を構成するリチウムイオン電池22の端子間の電圧を測定する電圧センサから、リチウムイオン電池22に印可される電圧値を取得する。 The acquisition unit 12 acquires the current and voltage values detected during charging or discharging. The acquisition unit 12 acquires the value of the current flowing through the lithium ion batteries 22 from a current sensor 21 of the battery module 2, which is composed of multiple lithium ion batteries 22. The acquisition unit 12 also acquires the value of the voltage applied to the lithium ion batteries 22 from a voltage sensor that measures the voltage between the terminals of the lithium ion batteries 22 that compose the battery module 2.

取得部12は、リチウムイオン電池の充放電制御に係る充放電条件として、温度、劣化状態、及びCレートの情報を取得する。温度は、リチウムイオン電池の内部温度であり、例えばリチウムイオン電池の表面温度及び電池モジュール2の電流センサ21により検出される電流等に応じて導出される。劣化状態は、例えば車両の走行履歴から推定されるリチウムイオン電池の劣化状態である。Cレートは、予め定められた値であってもよいし、電流センサ21により検出される電流に応じて導出されてもよい。 The acquisition unit 12 acquires information on temperature, deterioration state, and C rate as charge/discharge conditions related to charge/discharge control of the lithium ion battery. The temperature is the internal temperature of the lithium ion battery, and is derived, for example, according to the surface temperature of the lithium ion battery and the current detected by the current sensor 21 of the battery module 2. The deterioration state is the deterioration state of the lithium ion battery estimated, for example, from the driving history of the vehicle. The C rate may be a predetermined value, or may be derived according to the current detected by the current sensor 21.

SOC推定部13は、取得部12によって取得された電流及び電圧の値に応じてSOCの値を推定する。SOC推定部13は、従来より周知の技術を利用して、電流、電圧、及びリチウムイオン電池の表面温度等に基づいてSOCの値を推定する。また、SOC推定部13は、取得部12によって取得された電流及び電圧の値に応じて、充放電曲線の微分曲線を導出する。SOC推定部13は、少なくとも充放電曲線における1つのピークが特定できるまで、微分曲線を導出する。 The SOC estimation unit 13 estimates the value of the SOC according to the current and voltage values acquired by the acquisition unit 12. The SOC estimation unit 13 estimates the value of the SOC based on the current, voltage, and surface temperature of the lithium-ion battery, using conventionally known technology. The SOC estimation unit 13 also derives a differential curve of the charge/discharge curve according to the current and voltage values acquired by the acquisition unit 12. The SOC estimation unit 13 derives the differential curve until at least one peak in the charge/discharge curve can be identified.

特定部14は、記憶部11に記憶されている各微分曲線の中から、取得部12によって取得された充放電条件に合致する微分曲線である条件合致微分曲線を特定する。すなわち、特定部14は、取得部12によって取得された充放電条件と、温度、劣化状態、及びCレートの全てが一致する(或いは、最も近似する)台上データの微分曲線を、条件合致微分曲線として特定する。 The identification unit 14 identifies, from among the differential curves stored in the memory unit 11, a condition-matching differential curve that is a differential curve that matches the charge/discharge conditions acquired by the acquisition unit 12. That is, the identification unit 14 identifies, as a condition-matching differential curve, a differential curve of the on-table data in which all of the temperature, deterioration state, and C rate match (or are most similar to) the charge/discharge conditions acquired by the acquisition unit 12.

補正部15は、特定部14によって特定された条件合致微分曲線のピークと、SOC推定部13によって導出された微分曲線のピークとの誤差を導出し、該誤差に基づき、SOC推定部13によって推定されたSOCの値を補正して、補正後のSOCの値を導出する。図5に示されるように、補正部15は、条件合致微分曲線及び導出された微分曲線について、互いに対応するピークのSOCの値を比較し、その差分を誤差として導出する。そして、補正部15は、当該誤差を、SOC推定部13が推定しているSOCの値に足し合わせた値を、補正後のSOCの値として導出する。例えば図5に示される例では、充電の微分曲線において誤差が約20%あるので、補正部15は、SOC推定部13が推定したSOCに+20%とした値を、補正後のSOCの値とする。 The correction unit 15 derives the error between the peak of the condition-matching differential curve identified by the identification unit 14 and the peak of the differential curve derived by the SOC estimation unit 13, and corrects the SOC value estimated by the SOC estimation unit 13 based on the error to derive the corrected SOC value. As shown in FIG. 5, the correction unit 15 compares the SOC values of the corresponding peaks of the condition-matching differential curve and the derived differential curve, and derives the difference as the error. The correction unit 15 then adds the error to the SOC value estimated by the SOC estimation unit 13 to derive the corrected SOC value. For example, in the example shown in FIG. 5, since the error in the charge differential curve is about 20%, the correction unit 15 sets the value of the SOC estimated by the SOC estimation unit 13 + 20% as the corrected SOC value.

次に、本実施形態に係るリチウムイオン電池の診断処理(診断方法)について、図6を参照して説明する。図6は、リチウムイオン電池の診断処理(診断方法)を示すフローチャートであり、より詳細には、リチウムイオン電池の充電時のSOC推定処理を示すフローチャートである。 Next, the diagnostic process (diagnosis method) for a lithium-ion battery according to this embodiment will be described with reference to FIG. 6. FIG. 6 is a flowchart showing the diagnostic process (diagnosis method) for a lithium-ion battery, and more specifically, a flowchart showing the SOC estimation process when charging a lithium-ion battery.

図6に示されるように、診断システム10では、最初に、リチウムイオン電池の充電時の電流及び電圧の値が取得される(ステップS1)。つづいて、診断システム10は、取得した電流及び電圧の値に基づきSOCの値を推定すると共に、充放電曲線の微分曲線を導出する(ステップS2)。 As shown in FIG. 6, the diagnostic system 10 first acquires the current and voltage values during charging of the lithium-ion battery (step S1). Next, the diagnostic system 10 estimates the SOC value based on the acquired current and voltage values, and derives a differential curve of the charge/discharge curve (step S2).

つづいて、診断システム10は、充電条件を取得する(ステップS3)。充電条件とは、リチウムイオン電池の温度、劣化状態、及びCレートの情報である。つづいて、診断システム10は、記憶する台上データの各微分曲線の中から、取得した充電条件に合致する微分曲線である条件合致微分曲線を特定する(ステップS4)。 Next, the diagnostic system 10 acquires the charging conditions (step S3). The charging conditions are information on the temperature, deterioration state, and C rate of the lithium-ion battery. Next, the diagnostic system 10 identifies a condition-matching differential curve, which is a differential curve that matches the acquired charging conditions, from among the differential curves of the stored bench data (step S4).

つづいて、診断システム10は、条件合致微分曲線のピークと、導出した微分曲線のピークとの誤差(差分)を導出する(ステップS5)。そして、診断システム10は、導出した誤差(差分)に基づき、推定したSOCの値を補正して、補正後SOCの値を導出する(ステップS6)。 Next, the diagnostic system 10 derives the error (difference) between the peak of the condition-matching differential curve and the peak of the derived differential curve (step S5). Then, the diagnostic system 10 corrects the estimated SOC value based on the derived error (difference) to derive the corrected SOC value (step S6).

最後に、本実施形態に係るリチウムイオン電池の診断システム10の作用効果について説明する。 Finally, we will explain the effects of the lithium-ion battery diagnostic system 10 according to this embodiment.

診断システム10は、充電時又は放電時において検出される電流及び電圧の値を取得する取得部12と、取得部12によって取得された電流及び電圧の値に応じてSOCの値を推定すると共に、充放電曲線の微分曲線を導出するSOC推定部13と、温度、劣化状態、及びCレートの組み合わせ毎の二次電池の充放電曲線の微分曲線を記憶する記憶部11と、二次電池の充放電制御に係る充放電条件として、温度、劣化状態、及びCレートの情報を取得する取得部12と、記憶部11に記憶された各微分曲線の中から、取得部12によって取得された充放電条件に合致する微分曲線である条件合致微分曲線を特定する特定部14と、特定部14によって特定された条件合致微分曲線のピークと、SOC推定部13によって導出された微分曲線のピークとの誤差を導出し、該誤差に基づき、SOC推定部13によって推定されたSOCの値を補正して、補正後SOCの値を導出する補正部15と、を備える。 The diagnostic system 10 includes an acquisition unit 12 that acquires the current and voltage values detected during charging or discharging, an SOC estimation unit 13 that estimates the SOC value according to the current and voltage values acquired by the acquisition unit 12 and derives a differential curve of the charge/discharge curve, a memory unit 11 that stores the differential curve of the charge/discharge curve of the secondary battery for each combination of temperature, deterioration state, and C rate, the acquisition unit 12 that acquires information on the temperature, deterioration state, and C rate as a charge/discharge condition related to the charge/discharge control of the secondary battery, an identification unit 14 that identifies a condition-matching differential curve that is a differential curve that matches the charge/discharge condition acquired by the acquisition unit 12 from each differential curve stored in the memory unit 11, and a correction unit 15 that derives the error between the peak of the condition-matching differential curve identified by the identification unit 14 and the peak of the differential curve derived by the SOC estimation unit 13, corrects the SOC value estimated by the SOC estimation unit 13 based on the error, and derives a corrected SOC value.

このような診断システム10によれば、電流及び電圧の値に応じてSOCの値が推定されると共に、微分曲線が導出され、該微分曲線のピークと、充放電条件に応じて特定される条件合致微分曲線(台上データの微分曲線)のピークとの誤差に基づき、SOCの値が補正される。電流及び電圧の値に応じて推定されるSOCの値は、例えば、電流センシング誤差による電流積算誤差、電池個体差、劣化による特性変化(満充電容量、SOCーOCV相関関係の変化)等の影響を受けて、正確な値とならない場合がある。この点、診断システム10では、充放電条件に応じて予め記憶されている台上データの微分曲線の情報、すなわち上述したようなSOCの値の推定に影響を与える情報を含まない情報を考慮して、推定したSOCの値が補正されている。具体的には、診断システム10では、条件合致微分曲線(充放電条件に応じた台上データの微分曲線)のピークと導出された微分曲線のピークとの誤差が導出され、該誤差に基づきSOCの値が補正されている。これにより、推定されたSOCの値について、推定精度を下げる様々な影響を排除した値に近づくように補正することができ、SOCの推定精度を向上させることができる。以上のように、診断システム10によれば、SOCの推定精度を向上させることにより車両制御の精度(すなわち、車両性能)を向上させ、車両の商品性を向上させることができる。 According to such a diagnostic system 10, the value of SOC is estimated according to the values of current and voltage, and a differential curve is derived, and the value of SOC is corrected based on the error between the peak of the differential curve and the peak of a condition-matching differential curve (differential curve of bench data) specified according to the charging and discharging conditions. The value of SOC estimated according to the values of current and voltage may not be an accurate value due to, for example, current integration error due to current sensing error, individual battery differences, characteristic changes due to deterioration (full charge capacity, changes in SOC-OCV correlation), etc. In this regard, in the diagnostic system 10, the estimated value of SOC is corrected taking into account information on the differential curve of the bench data stored in advance according to the charging and discharging conditions, that is, information that does not include information that affects the estimation of the value of SOC as described above. Specifically, in the diagnostic system 10, the error between the peak of the condition-matching differential curve (differential curve of the bench data according to the charging and discharging conditions) and the peak of the derived differential curve is derived, and the value of SOC is corrected based on the error. This allows the estimated SOC value to be corrected to approach a value that eliminates various influences that reduce the estimation accuracy, improving the accuracy of the SOC estimation. As described above, according to the diagnostic system 10, the accuracy of vehicle control (i.e., vehicle performance) can be improved by improving the accuracy of the SOC estimation, thereby improving the marketability of the vehicle.

10…診断システム、11…記憶部、12…取得部(第1取得部,第2取得部)13…SOC推定部、14…特定部、15…補正部。 10...diagnosis system, 11...storage unit, 12...acquisition unit (first acquisition unit, second acquisition unit), 13...SOC estimation unit, 14...identification unit, 15...correction unit.

Claims (1)

充電時又は放電時において検出される電流及び電圧の値を取得する第1取得部と、
前記第1取得部によって取得された電流及び電圧の値に応じてSOCの値を推定すると共に、充放電曲線の微分曲線を導出するSOC推定部と、
温度、劣化状態、及びCレートの組み合わせ毎の二次電池の充放電曲線の微分曲線を記憶する記憶部と、
二次電池の充放電制御に係る充放電条件として、温度、劣化状態、及びCレートの情報を取得する第2取得部と、
前記記憶部に記憶された各微分曲線の中から、前記第2取得部によって取得された充放電条件に合致する前記微分曲線である条件合致微分曲線を特定する特定部と、
前記特定部によって特定された前記条件合致微分曲線のピークと、前記SOC推定部によって導出された前記微分曲線のピークとの誤差を導出し、該誤差に基づき、前記SOC推定部によって推定されたSOCの値を補正して、補正後SOCの値を導出する補正部と、を備える二次電池の診断システム。
A first acquisition unit that acquires current and voltage values detected during charging or discharging;
an SOC estimation unit that estimates an SOC value according to the current and voltage values acquired by the first acquisition unit and derives a differential curve of a charge/discharge curve;
A storage unit that stores a differential curve of a charge/discharge curve of a secondary battery for each combination of temperature, deterioration state, and C rate;
a second acquisition unit that acquires information on a temperature, a degradation state, and a C rate as charge/discharge conditions related to charge/discharge control of the secondary battery;
an identification unit that identifies a condition-matching differential curve, which is a differential curve that matches the charge/discharge condition acquired by the second acquisition unit, from among the differential curves stored in the storage unit;
a correction unit that derives an error between the peak of the condition-matching differential curve identified by the identification unit and the peak of the differential curve derived by the SOC estimation unit, and corrects the value of the SOC estimated by the SOC estimation unit based on the error, to derive a corrected SOC value.
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KR20250083917A (en) * 2023-12-01 2025-06-10 주식회사 엘지에너지솔루션 Apparatus and method for diagnosing battery

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009252381A (en) 2008-04-01 2009-10-29 Toyota Motor Corp Secondary battery system
JP2012181976A (en) 2011-03-01 2012-09-20 Hitachi Ltd Lithium secondary battery abnormally charged state detection device and inspection method
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Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009252381A (en) 2008-04-01 2009-10-29 Toyota Motor Corp Secondary battery system
JP2012181976A (en) 2011-03-01 2012-09-20 Hitachi Ltd Lithium secondary battery abnormally charged state detection device and inspection method
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