JP7537486B2 - Battery control device and vehicle - Google Patents
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Description
本開示は、バッテリの制御装置および車両に関する。 This disclosure relates to a battery control device and a vehicle.
近年、車両をリースするリース会社は、リース期間が満了した後、再リースや、リース車両を売却する場合がある。 In recent years, leasing companies that lease vehicles may re-lease or sell leased vehicles after the lease period expires.
リース車両が、車両走行用に用いられるバッテリを搭載した電動車両(Electric Vehicle:EV)である場合、バッテリの寿命が残存価格に影響する。バッテリの寿命は、バッテリの使用状況や、種類によって異なる。 If the leased vehicle is an electric vehicle (EV) equipped with a battery used for driving the vehicle, the battery's lifespan will affect the residual value. The battery's lifespan will vary depending on the battery's usage and type.
バッテリは、充放電が繰り返されることにより劣化する。バッテリの劣化度を数値化したパラメータの一つとして、SOH(State Of Health)がある。SOHは、例えば、初期(出荷時)の最大電力量を100%とした際の劣化時の最大電力量の割合である。バッテリの最大電力量は、バッテリの充放電が繰り返されることにより低下する。 Batteries deteriorate as they are repeatedly charged and discharged. One parameter that quantifies the degree of deterioration of a battery is SOH (State of Health). SOH is, for example, the ratio of the maximum amount of power at the time of deterioration to the initial (shipped) maximum amount of power, which is taken as 100%. The maximum amount of power of a battery decreases as the battery is repeatedly charged and discharged.
例えば、バッテリの電池容量値を算出し、算出された電池容量値を電池容量の初期値で除算することによって、バッテリの劣化度を算出するバッテリの制御装置が開示されている(例えば、特許文献1を参照)。 For example, a battery control device has been disclosed that calculates the battery capacity value of a battery and calculates the degree of deterioration of the battery by dividing the calculated battery capacity value by an initial value of the battery capacity (see, for example, Patent Document 1).
ところで、バッテリの寿命が残存価値に影響するため、リース期間中のバッテリの劣化度を把握することが可能であれば、延命措置によりバッテリの価値向上に繋げることが可能である。しかし、バッテリの劣化度を予測する効果的な手段がないという問題がある。 Since the battery's lifespan affects its residual value, if it were possible to grasp the degree of battery deterioration during the lease period, it would be possible to increase the battery's value by taking measures to extend its life. However, there is a problem in that there is no effective way to predict the degree of battery deterioration.
本開示の目的は、バッテリの劣化度を予測することが可能なバッテリの制御装置および車両を提供することである。 The objective of the present disclosure is to provide a battery control device and vehicle that can predict the degree of battery deterioration.
上記の目的を達成するため、本開示におけるバッテリの制御装置は、
バッテリを充電するときに前記バッテリを劣化させる複数の劣化要素のそれぞれの頻度に関する頻度データを取得する取得部と、
前記劣化要素と前記バッテリが劣化する速度である劣化速度との関係を示す劣化マップと、
前記頻度データおよび前記劣化マップに基づいて、前記バッテリの第1の劣化度を予測する劣化度予測部と、
予め定められたパラメータに基づいて前記バッテリの第2の劣化度を算出する劣化度算出部と、
前記第1の劣化度と前記第2の劣化度に基づいて前記劣化マップを補正する補正部と、
を備え、
前記頻度データは、前記劣化要素としての前記バッテリを充電するときの消費電力、前記バッテリの充電状態、および、前記バッテリの温度を、一定期間に蓄積した頻度に関するデータであり、
前記劣化マップは、前記消費電力および前記バッテリの充電状態のそれぞれと劣化速度との対応関係を示すものであって、複数の温度区分のそれぞれに対応して設けられ、
前記補正部は、前記温度区分毎に前記劣化マップを補正する。
In order to achieve the above object, a battery control device according to the present disclosure includes:
an acquisition unit that acquires frequency data relating to the frequency of each of a plurality of deterioration factors that deteriorate the battery when the battery is charged;
a degradation map showing a relationship between the degradation factors and a degradation rate, which is a rate at which the battery deteriorates;
a deterioration degree prediction unit that predicts a first deterioration degree of the battery based on the frequency data and the deterioration map;
a deterioration level calculation unit that calculates a second deterioration level of the battery based on a predetermined parameter;
a correction unit that corrects the deterioration map based on the first deterioration degree and the second deterioration degree;
Equipped with
the frequency data is data on a frequency of accumulating, for a certain period of time, the power consumption when charging the battery, the state of charge of the battery, and the temperature of the battery, which are the deterioration factors;
the deterioration map indicates a correspondence relationship between the power consumption and the state of charge of the battery and a deterioration rate, and is provided corresponding to each of a plurality of temperature sections;
The correction unit corrects the deterioration map for each of the temperature sections .
本開示における車両は、上記のバッテリの制御装置を備える。 The vehicle in this disclosure is equipped with the battery control device described above.
本開示によれば、バッテリの劣化度を予測することができる。 This disclosure makes it possible to predict the degree of battery deterioration.
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
図1は、本開示の実施の形態におけるバッテリの制御装置の機能構成を模式的に示すブロック図である。本実施の形態では、バッテリ(不図示)および制御装置1は電動車両(EV)に搭載されている。制御装置1は、バッテリの電圧、電流、温度および残量などのバッテリの状態を監視するとともに、バッテリを安全かつ有効に使うための制御を行う。なお、制御装置1の一部および全部は、電動車両に搭載されるものに限定されない。
Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings.
1 is a block diagram showing a schematic functional configuration of a battery control device according to an embodiment of the present disclosure. In this embodiment, a battery (not shown) and the control device 1 are mounted on an electric vehicle (EV). The control device 1 monitors the state of the battery, such as the voltage, current, temperature, and remaining capacity of the battery, and performs control for using the battery safely and effectively. Note that a part or the whole of the control device 1 is not limited to being mounted on an electric vehicle.
制御装置1は、記憶部2と制御部3とを備える。図1において、矢印は主なデータの流れを示しており、図1に示していないデータの流れがあってもよい。図1において、各機能ブロックはハードウェア(装置)単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。そのため、図1に示す機能ブロックは単一の装置内に実装されてもよく、あるいは複数の装置内に分かれて実装されてもよい。機能ブロック間のデータの授受は、データバス、コントローラエリアネットワーク(CANバス)等、任意の手段を介して行われてもよい。 The control device 1 includes a memory unit 2 and a control unit 3. In FIG. 1, the arrows indicate the main data flows, and there may be data flows not shown in FIG. 1. In FIG. 1, each functional block indicates a functional unit configuration, not a hardware (device) unit configuration. Therefore, the functional blocks shown in FIG. 1 may be implemented in a single device, or may be implemented separately in multiple devices. Data may be exchanged between functional blocks via any means, such as a data bus or a controller area network (CAN bus).
記憶部2は、制御装置1を実現するコンピュータのBIOS(Basic Input Output System)等を格納するROM(Read Only Memory)や制御装置1の作業領域となるRAM(Random Access Memory)、OS(Operating System)やアプリケーションプログラム、当該アプリケーションプログラムの実行時に参照される種々の情報、劣化マップ(後述する)を格納するHDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の記憶装置である。 The storage unit 2 is a storage device such as a ROM (Read Only Memory) that stores the BIOS (Basic Input Output System) of the computer that realizes the control device 1, a RAM (Random Access Memory) that serves as the working area of the control device 1, an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive) that stores the OS (Operating System), application programs, various information referenced when the application programs are executed, and a degradation map (described later).
制御部3は、制御装置1のCPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphics Processing Unit)等のプロセッサであり、記憶部2に記憶されたプログラムを実行することによって取得部30、劣化度予測部31、劣化度算出部32及び補正部33として機能する。 The control unit 3 is a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or a GPU (Graphics Processing Unit) of the control device 1, and functions as an acquisition unit 30, a deterioration degree prediction unit 31, a deterioration degree calculation unit 32, and a correction unit 33 by executing the programs stored in the memory unit 2.
なお、図1は、制御装置1が単一の装置で構成されている場合の例を示している。しかしながら、制御装置1は、例えば複数のプロセッサやメモリ等の計算リソースによって実現されてもよい。この場合、制御部3を構成する各部は、複数の異なるプロセッサの中の少なくともいずれかのプロセッサがプログラムを実行することによって実現される。 Note that FIG. 1 shows an example in which the control device 1 is configured as a single device. However, the control device 1 may be realized by, for example, multiple processors, memory, and other computing resources. In this case, each part that configures the control unit 3 is realized by at least one of the multiple different processors executing a program.
車両制御部5は、車両走行中に常に変化する車両の状態を判断し、最適な状態を維持するために制御装置1を含む各コンポーネントを制御する。 The vehicle control unit 5 determines the vehicle's condition, which constantly changes while the vehicle is in motion, and controls each component, including the control device 1, to maintain the vehicle in an optimal condition.
制御装置1は、充電器(不図示)からバッテリ(不図示)に電力を充電する制御を実行するとともに、バッテリから車両走行用のモータに電力を供給する制御を実行する。バッテリは、充放電が繰り返されることにより劣化し、バッテリの最大電力量が低下する。バッテリは、複数の劣化要素のそれぞれの頻度に応じて劣化する。ここで、複数の劣化要素は、バッテリを充電するときの消費電力、バッテリの充電状態(State Of Charge:SOC)、および、バッテリの温度(セル温度)などのうち、2以上の要素を含む。複数の劣化要素のそれぞれは、センサ(不図示)により検出される。センサの検出結果は、所定の時間間隔で監視部4に送信される。 The control device 1 executes control to charge a battery (not shown) with power from a charger (not shown) and also executes control to supply power from the battery to a motor for driving the vehicle. The battery deteriorates as a result of repeated charging and discharging, and the maximum amount of power of the battery decreases. The battery deteriorates according to the frequency of each of a number of deterioration factors. Here, the multiple deterioration factors include two or more of the power consumption when charging the battery, the battery's state of charge (SOC), and the battery temperature (cell temperature). Each of the multiple deterioration factors is detected by a sensor (not shown). The detection results of the sensor are transmitted to the monitoring unit 4 at a predetermined time interval.
(取得部30)
取得部30は、複数の劣化要素のそれぞれの頻度に関する頻度データを監視部4から取得する。取得部30により取得された頻度データは記憶部2に記憶される。バッテリの低温から高温までの温度範囲は複数の温度領域(温度区分)に区分けされる。頻度データは、バッテリの温度区分(C1,C2,…,Ci,…,Cz)毎に記憶部2に記憶される。なお、低温および高温のそれぞれの温度、並びに、温度区分の数は、実験やシミュレーションにより設定される。
(Acquisition unit 30)
The acquisition unit 30 acquires frequency data relating to the frequency of each of the multiple deterioration elements from the monitoring unit 4. The frequency data acquired by the acquisition unit 30 is stored in the memory unit 2. The temperature range of the battery from low to high is divided into multiple temperature regions (temperature categories). The frequency data is stored in the memory unit 2 for each battery temperature category (C1, C2, ..., Ci, ..., Cz). The low and high temperatures and the number of temperature categories are set by experiments and simulations.
図2は、バッテリの温度区分Ciに対応する頻度データの一例を示す図である。頻度データは、縦横それぞれの方向に複数個のマトリクス状に配列されている。横方向には、SOC(%)の区分が小から大に向かってA1,A2,…,Aj,…,Amの順番に並べられている。縦方向には、電力量(kWh)の区分が小から大に向かってB1,B2,…,Bk,…,Bnの順番に並べられている。例えば、頻度データd11は、温度区分Ci、SOCの区分A1、電力量の区分B1のそれぞれに対応する頻度データである。また、頻度データdjkは、温度区分Ci、SOCの区分Aj、電力量の区分Bkのそれぞれに対応する頻度データである。また、頻度データdmnは、温度区分Ci、SOCの区分Am、電力量の区分Bnのそれぞれに対応する頻度データである。 Figure 2 is a diagram showing an example of frequency data corresponding to the temperature category Ci of a battery. The frequency data is arranged in a matrix in both the vertical and horizontal directions. In the horizontal direction, the SOC (%) categories are arranged from small to large in the order of A1, A2, ..., Aj, ..., Am. In the vertical direction, the power consumption (kWh) categories are arranged from small to large in the order of B1, B2, ..., Bk, ..., Bn. For example, frequency data d11 is frequency data corresponding to each of the temperature category Ci, SOC category A1, and power consumption category B1. Frequency data djk is frequency data corresponding to each of the temperature category Ci, SOC category Aj, and power consumption category Bk. Frequency data dmn is frequency data corresponding to each of the temperature category Ci, SOC category Am, and power consumption category Bn.
劣化要素のそれぞれに対応する頻度データ(d11,…,djk,…,dmn)は、バッテリを充電するときに劣化要素のそれぞれに対応する時間によって示すことができる。なお、頻度データは、バッテリを充電するときに劣化要素のそれぞれに対応する回数で示してもよい。 The frequency data (d11, ..., djk, ..., dmn) corresponding to each of the deterioration elements can be represented by the time corresponding to each of the deterioration elements when charging the battery. Note that the frequency data may be represented by the number of times corresponding to each of the deterioration elements when charging the battery.
以下の説明で、バッテリの最大電力量の減少量を頻度データ(時間)で除算した数値を「劣化速度」という。 In the following explanation, the value obtained by dividing the decrease in the maximum battery power by the frequency data (time) is referred to as the "deterioration rate."
図3は、バッテリの温度区分Ciに対応する劣化マップの一例を示す図である。劣化マップは、劣化速度が縦横それぞれの方向に複数個のマトリクス状に配列されたものである。横方向には、上記の頻度データと同様に、SOC(%)の区分が小から大に向かってA1,A2,…,Aj,…,Amの順番に並べられている。縦方向には、上記の頻度データと同様に、電力量(kWh)の区分が小から大に向かってB1,B2,…,Bk,…,Bnの順番に並べられている。例えば、劣化速度V11は、温度区分Ci、SOCの区分A1、電力量の区分B1のそれぞれに対応する劣化速度である。また、劣化速度Vjkは、温度区分Ci、SOCの区分Aj、電力量の区分Bkのそれぞれに対応する劣化速度である。また、劣化速度Vmnは、温度区分Ci、SOCの区分Am、電力量の区分Bnのそれぞれに対応する劣化速度である。劣化マップは、記憶部2に記憶されている。 3 is a diagram showing an example of a deterioration map corresponding to the temperature category Ci of a battery. In the deterioration map, the deterioration rates are arranged in a matrix in both the vertical and horizontal directions. In the horizontal direction, the SOC (%) categories are arranged in the order of A1, A2, ..., Aj, ..., Am from small to large, as in the above frequency data. In the vertical direction, the power consumption (kWh) categories are arranged in the order of B1, B2, ..., Bk, ..., Bn from small to large, as in the above frequency data. For example, the deterioration rate V11 is the deterioration rate corresponding to each of the temperature category Ci, the SOC category A1, and the power consumption category B1. The deterioration rate Vjk is the deterioration rate corresponding to each of the temperature category Ci, the SOC category Aj, and the power consumption category Bk. The deterioration rate Vmn is the deterioration rate corresponding to each of the temperature category Ci, the SOC category Am, and the power consumption category Bn. The deterioration map is stored in the storage unit 2.
(劣化度予測部31)
次に、初期(出荷時)から一定期間経過後にバッテリの劣化度(本開示の「第1の劣化度)に対応する)を予測することについて説明する。また、バッテリの劣化度をSOH(State Of Health)として説明する。なお、バッテリの劣化度は、SOHに限定されず、バッテリの劣化度を段階的に示すものでもよい。また、バッテリの劣化度の予測は、車両毎に行われる。
(Deterioration degree prediction unit 31)
Next, we will explain how to predict the degree of deterioration of a battery (corresponding to the "first deterioration level" of the present disclosure) after a certain period of time has passed since the initial state (at the time of shipment). We will also explain the degree of deterioration of a battery as SOH (State Of Health). Note that the degree of deterioration of a battery is not limited to SOH, and may be something that indicates the degree of deterioration of a battery in stages. Furthermore, prediction of the degree of deterioration of a battery is performed for each vehicle.
図4は、バッテリの最大電力量と時間との関係の一例を示す図である。図4の横軸に時間を示し、縦軸に最大電力量(kWh)を示す。前述したように、頻度データは、バッテリの温度区分(C1,C2,…,Ci,…,Cz)毎に記憶部2に記憶される。記憶部2には、初期(出荷時)から一定期間経過するまでの頻度データが蓄積されている。 Figure 4 is a diagram showing an example of the relationship between the maximum power capacity of the battery and time. In Figure 4, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates the maximum power capacity (kWh). As described above, frequency data is stored in the memory unit 2 for each battery temperature category (C1, C2, ..., Ci, ..., Cz). The memory unit 2 accumulates frequency data from the initial state (at the time of shipment) until a certain period of time has passed.
図4に、初期(出荷時)の最大電力量と初期(出荷時)から一定期間(蓄積期間)経過後の最大電力量の差である最大電力量の減少量Baを示す。SOHは、初期の最大電力量に対する一定期間経過後の最大電力量で示される。 Figure 4 shows the decrease in maximum power consumption Ba, which is the difference between the initial maximum power consumption (at the time of shipment) and the maximum power consumption after a certain period (accumulation period) has elapsed since the initial time (at the time of shipment). SOH is shown as the maximum power consumption after a certain period has elapsed relative to the initial maximum power consumption.
劣化度予測部31は、頻度データおよび劣化マップに基づいて、バッテリの劣化度を予測する。 The deterioration prediction unit 31 predicts the deterioration level of the battery based on the frequency data and the deterioration map.
具体的には、劣化度予測部31は、所定の温度区分における頻度データおよび劣化マップに基づいて、所定の温度区分におけるバッテリの最大電力量の減少量を予測する。具体的には、劣化度予測部31は、劣化マップにおける劣化速度に頻度データ(時間)を乗算する。乗算値が減少量となる。 Specifically, the deterioration prediction unit 31 predicts the amount of decrease in the maximum power amount of the battery in a specified temperature range based on the frequency data in the specified temperature range and the deterioration map. Specifically, the deterioration prediction unit 31 multiplies the deterioration rate in the deterioration map by the frequency data (time). The multiplied value becomes the amount of decrease.
以上のようにして、劣化度予測部31は、温度区分ごとの頻度データおよび劣化マップに基づいて、温度区分ごとのバッテリの最大電力量の減少量を予測する。次に、劣化度予測部31は、温度区分ごとのバッテリの最大電力量の減少量を合計する。合計した減少量を初期の最大電力量から減算した値が劣化時の最大電力量となる。なお、初期の最大電力量は、記憶部2に記憶されている。劣化時の最大電力量を初期の最大電力量により除算した数値が、SOHとなる。 In this way, the deterioration prediction unit 31 predicts the amount of decrease in the maximum power amount of the battery for each temperature category based on the frequency data for each temperature category and the deterioration map. Next, the deterioration prediction unit 31 sums up the amount of decrease in the maximum power amount of the battery for each temperature category. The value obtained by subtracting the sum of the decrease amounts from the initial maximum power amount becomes the maximum power amount at the time of deterioration. Note that the initial maximum power amount is stored in the memory unit 2. The value obtained by dividing the maximum power amount at the time of deterioration by the initial maximum power amount becomes the SOH.
(劣化度算出部32)
次に、初期(出荷時)から一定期間経過後にバッテリの劣化度(本開示の「第2の劣化度)に対応する)を算出することについて説明する。劣化度算出部32は、予め定められたパラメータに基づいてバッテリの劣化度を算出する。なお、バッテリの劣化度の算出方法には、例えば、特許文献1に記載された算出方法などの公知の方法が用いられるため、その説明を省略する。
(Deterioration degree calculation unit 32)
Next, we will explain how to calculate the deterioration level of the battery (corresponding to the "second deterioration level" of the present disclosure) after a certain period of time has passed since the initial state (time of shipment). The deterioration level calculation unit 32 calculates the deterioration level of the battery based on predetermined parameters. Note that the method of calculating the deterioration level of the battery uses a publicly known method, such as the calculation method described in Patent Document 1, and therefore the description thereof will be omitted.
(補正部33)
補正部33は、劣化度予測部31により予測された劣化度と劣化度算出部32により算出された劣化度との差分に基づいて劣化マップを補正する。なお、補正部33は、劣化度予測部31により予測された劣化度と劣化度算出部32により算出された劣化度との大小関係(例えば、比率)に基づいて劣化マップを補正してもよい。
(Correction unit 33)
The correction unit 33 corrects the deterioration map based on the difference between the deterioration degree predicted by the deterioration degree prediction unit 31 and the deterioration degree calculated by the deterioration degree calculation unit 32. Note that the correction unit 33 may correct the deterioration map based on the magnitude relationship (e.g., ratio) between the deterioration degree predicted by the deterioration degree prediction unit 31 and the deterioration degree calculated by the deterioration degree calculation unit 32.
次に、劣化マップの補正の一例について説明する。図4に、初期(出荷時)のバッテリの最大電力量と劣化度算出部32により算出されたバッテリの最大電力量との差である減少量Bbを示す。補正部33は、減少量Bbを減少量Baで除算し、除算した数値(補正値)を温度区分ごとの劣化マップにおける劣化速度に乗算することで、温度区分ごとの劣化マップを補正する。したがって、劣化マップにおける劣化速度は、補正値が「1」よりも大きい場合に早くなり、補正値が「1」よりも小さい場合に遅くなる。劣化マップを補正することによって、バッテリの劣化度をより正確に把握することができるため、バッテリの寿命(残存価格)をより的確に予測することが可能となる。 Next, an example of the correction of the deterioration map will be described. FIG. 4 shows the decrease amount Bb, which is the difference between the initial (shipped) maximum power amount of the battery and the maximum power amount of the battery calculated by the deterioration degree calculation unit 32. The correction unit 33 corrects the deterioration map for each temperature category by dividing the decrease amount Bb by the decrease amount Ba and multiplying the divided value (correction value) by the deterioration rate in the deterioration map for each temperature category. Therefore, the deterioration rate in the deterioration map is faster when the correction value is greater than "1" and is slower when the correction value is less than "1". By correcting the deterioration map, the deterioration rate of the battery can be grasped more accurately, and the life (remaining value) of the battery can be predicted more accurately.
次に、劣化マップの補正処理について、図5を参照して説明する。図5は、劣化マップの補正処理の一例を示すフローチャートである。本フローは、初期(出荷時)から一定期間経過後にユーザーが入力操作することにより開始される。なお、本フローに示す処理は、制御装置1の制御部3の各機能が実行するものであるが、ここではCPUが実行するものとして説明する。 Next, the deterioration map correction process will be described with reference to FIG. 5. FIG. 5 is a flowchart showing an example of the deterioration map correction process. This flow is started by the user performing an input operation after a certain period of time has elapsed since the initial setting (at the time of shipment). Note that the process shown in this flow is executed by each function of the control unit 3 of the control device 1, but here it will be described as being executed by the CPU.
先ず、ステップS100において、CPUは、記憶部2から複数の温度区分ごとの頻度データを取得する。 First, in step S100, the CPU acquires frequency data for each of multiple temperature categories from the memory unit 2.
次に、ステップS110において、CPUは、温度区分ごとの頻度データおよび劣化マップのそれぞれに基づいて、バッテリの劣化度を予測する。 Next, in step S110, the CPU predicts the degree of battery deterioration based on the frequency data for each temperature category and the deterioration map.
次に、ステップS120において、CPUは、バッテリの劣化度を算出する。 Next, in step S120, the CPU calculates the degree of battery deterioration.
次に、ステップS130において、CPUは、予測されたバッテリの劣化度と算出された劣化度との差分を算出する。 Next, in step S130, the CPU calculates the difference between the predicted battery degradation level and the calculated degradation level.
次に、ステップS140において、CPUは、劣化マップを補正する。その後、本フローは終了する。 Next, in step S140, the CPU corrects the degradation map. After that, this flow ends.
上記実施の形態におけるバッテリの制御装置1は、バッテリを充電するときにバッテリを劣化させる複数の劣化要素のそれぞれの頻度に関する頻度データを取得する取得部30と、劣化要素とバッテリが劣化する速度である劣化速度との関係を示す劣化マップと、頻度データおよび劣化マップに基づいて、バッテリの第1の劣化度を予測する劣化度予測部31と、予め定められたパラメータに基づいてバッテリの第2の劣化度を算出する劣化度算出部32と、第1の劣化度と第2の劣化度に基づいて劣化マップを補正する補正部33と、を備える。 The battery control device 1 in the above embodiment includes an acquisition unit 30 that acquires frequency data related to the frequency of each of a plurality of degradation factors that degrade the battery when the battery is charged, a degradation map that indicates the relationship between the degradation factors and a degradation rate that is the rate at which the battery deteriorates, a degradation prediction unit 31 that predicts a first degradation level of the battery based on the frequency data and the degradation map, a degradation calculation unit 32 that calculates a second degradation level of the battery based on predetermined parameters, and a correction unit 33 that corrects the degradation map based on the first degradation level and the second degradation level.
上記構成によれば、補正された劣化マップに基づいてバッテリの劣化度が予測されるため、バッテリの劣化度を正確に予測することが可能となる。 With the above configuration, the degree of battery deterioration is predicted based on the corrected deterioration map, making it possible to accurately predict the degree of battery deterioration.
また、上記実施の形態におけるバッテリの制御装置1では、頻度データは、劣化要素としてのバッテリを充電するときの消費電力、バッテリの充電状態、および、バッテリの温度を、一定期間に蓄積した頻度に関するデータである。バッテリの劣化に影響を及ぼす劣化要素に係る頻度データに基づいて、劣化度が予測されるため、バッテリの劣化度を正確に予測することが可能となる。 In addition, in the battery control device 1 in the above embodiment, the frequency data is data related to the frequency of accumulated data over a certain period of time regarding the power consumption when charging the battery as degradation factors, the charging state of the battery, and the temperature of the battery. Since the degree of degradation is predicted based on the frequency data related to the degradation factors that affect the degradation of the battery, it is possible to accurately predict the degree of degradation of the battery.
また、上記実施の形態におけるバッテリの制御装置1では、頻度データは、複数の温度区分のそれぞれに応じて蓄積され、補正部33は、温度区分における頻度データが蓄えられない場合、温度区分における劣化マップを補正しなくてもよい。これにより、バッテリの劣化に影響を与えなかった頻度データが劣化マップの補正に使われないため、バッテリの劣化度をより正確に予測することが可能となる。 In addition, in the battery control device 1 in the above embodiment, frequency data is accumulated for each of a plurality of temperature divisions, and the correction unit 33 does not need to correct the deterioration map for a temperature division if frequency data for the temperature division is not accumulated. This makes it possible to more accurately predict the degree of deterioration of the battery, since frequency data that has not affected the deterioration of the battery is not used to correct the deterioration map.
また、上記実施の形態におけるバッテリの制御装置1では、補正部33は、第1の劣化度と第2の劣化度との差分が所定の範囲を超える場合、劣化マップを補正する。これにより、差分が所定の範囲を越えない場合、劣化マップの補正が行われないため、劣化マップの不必要な補正が実行されるのを防止することが可能となる。 In addition, in the battery control device 1 in the above embodiment, the correction unit 33 corrects the degradation map when the difference between the first degradation level and the second degradation level exceeds a predetermined range. This makes it possible to prevent unnecessary correction of the degradation map from being performed, since the degradation map is not corrected when the difference does not exceed the predetermined range.
なお、上記実施の形態では、初期(出荷時)から一定期間経過後にバッテリの劣化度(本開示の「第1の劣化度)に対応する)を予測し、予測された劣化度と算出された劣化度との差分に基づいて劣化マップ(初期の劣化マップ)を補正することについて説明したが、本開示はこれに限らず、補正部33は、定期的に劣化マップを補正してもよい。定期的に補正される劣化マップに基づいて、バッテリの劣化度が予測されるため、劣化度の予測精度を定期的に修正することが可能となる。なお、バッテリの劣化度を定期的に予測する場合において、例えば、2回目の劣化度を予測する場合、1回目と2回目との間の期間に蓄積された頻度データ、および、1回目で補正された劣化マップに基づいて、劣化を予測するようにしてもよい。 In the above embodiment, the deterioration level of the battery (corresponding to the "first deterioration level" of the present disclosure) is predicted after a certain period of time has elapsed since the initial state (at the time of shipment), and the deterioration map (initial deterioration map) is corrected based on the difference between the predicted deterioration level and the calculated deterioration level. However, the present disclosure is not limited to this, and the correction unit 33 may periodically correct the deterioration map. Since the deterioration level of the battery is predicted based on the deterioration map that is periodically corrected, it becomes possible to periodically correct the prediction accuracy of the deterioration level. In the case of periodically predicting the deterioration level of the battery, for example, when predicting the deterioration level for the second time, the deterioration may be predicted based on the frequency data accumulated in the period between the first and second times, and the deterioration map corrected for the first time.
その他、上記実施の形態は、何れも本開示の実施をするにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本開示の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。 In addition, the above embodiments are merely examples of concrete ways of implementing the present disclosure, and the technical scope of the present disclosure should not be interpreted in a limiting manner based on them.
すなわち、本開示はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。 In other words, the present disclosure can be implemented in various forms without departing from its essence or main characteristics.
本開示は、バッテリの劣化度を予測することが要求されるバッテリの制御装置が搭載された電動車両に好適に利用される。 This disclosure is suitable for use in electric vehicles equipped with a battery control device that is required to predict the degree of battery deterioration.
1 制御装置
2 記憶部
3 制御部
4 監視部
5 車両制御部
30 取得部
31 劣化度予測部
32 劣化度算出部
33 補正部
Reference Signs List 1 Control device 2 Storage unit 3 Control unit 4 Monitoring unit 5 Vehicle control unit 30 Acquisition unit 31 Deterioration degree prediction unit 32 Deterioration degree calculation unit 33 Correction unit
Claims (5)
前記劣化要素と前記バッテリが劣化する速度である劣化速度との関係を示す劣化マップと、
前記頻度データおよび前記劣化マップに基づいて、前記バッテリの第1の劣化度を予測する劣化度予測部と、
予め定められたパラメータに基づいて前記バッテリの第2の劣化度を算出する劣化度算出部と、
前記第1の劣化度と前記第2の劣化度に基づいて前記劣化マップを補正する補正部と、
を備え、
前記頻度データは、前記劣化要素としての前記バッテリを充電するときの消費電力、前記バッテリの充電状態、および、前記バッテリの温度を、一定期間に蓄積した頻度に関するデータであり、
前記劣化マップは、前記消費電力および前記バッテリの充電状態のそれぞれと劣化速度との対応関係を示すものであって、複数の温度区分のそれぞれに対応して設けられ、
前記補正部は、前記温度区分毎に前記劣化マップを補正する、
バッテリの制御装置。 an acquisition unit that acquires frequency data relating to the frequency of each of a plurality of deterioration factors that deteriorate the battery when the battery is charged;
a degradation map showing a relationship between the degradation factors and a degradation rate, which is a rate at which the battery deteriorates;
a deterioration degree prediction unit that predicts a first deterioration degree of the battery based on the frequency data and the deterioration map;
a deterioration level calculation unit that calculates a second deterioration level of the battery based on a predetermined parameter;
a correction unit that corrects the deterioration map based on the first deterioration degree and the second deterioration degree;
Equipped with
the frequency data is data on a frequency of accumulating, for a certain period of time, the power consumption when charging the battery, the state of charge of the battery, and the temperature of the battery, which are the deterioration factors;
the deterioration map indicates a correspondence relationship between the power consumption and the state of charge of the battery and a deterioration rate, and is provided corresponding to each of a plurality of temperature sections;
The correction unit corrects the deterioration map for each of the temperature sections .
Battery control device.
前記補正部は、前記温度区分における前記頻度データが蓄えられない場合、前記温度区分における前記劣化マップを補正しない、
請求項1に記載のバッテリの制御装置。 The frequency data is accumulated according to each of a plurality of temperature sections,
the correction unit does not correct the deterioration map for the temperature division when the frequency data for the temperature division is not stored.
The battery control device according to claim 1 .
請求項1に記載のバッテリの制御装置。 The correction unit periodically corrects the deterioration map.
The battery control device according to claim 1 .
請求項1に記載のバッテリの制御装置。 the correction unit corrects the deterioration map when a difference between the first deterioration level and the second deterioration level exceeds a predetermined range.
The battery control device according to claim 1 .
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