JP7583503B2 - 電池管理装置、電力システム - Google Patents

Description

本発明は、電池の状態を管理する技術に関する。

電池の状態を推定する手法として、インピーダンス測定などが用いられている。下記特許文献１は、『インピーダンスを用いて電池の状態を正確に推定する。』ことを課題として、『電池状態推定装置（１００）は、相異なる複数の温度で電池の複素インピーダンスを取得する取得手段（１１０）と、複素インピーダンスの実数成分及び虚数成分を軸とする複素平面上で、取得された複数の複素インピーダンスの第１所定周波数における値を互いに結んだ直線の傾きを、複素インピーダンスの傾きとして算出する算出手段（１２０）と、複素インピーダンスの傾きと、電池に係る電池状態との関係を予め記憶する記憶手段（１３０）と、算出された複素インピーダンスの傾きと、記憶された関係とに基づいて、電池状態を推定する推定手段（１４０）とを備える。』という技術を記載している（要約参照）。

特開２０１８－０９１７１６号公報

インピーダンス測定を実施するためには、対象物に対して交流波を印加しなければならない。したがってそのための設備が必要となるので、蓄電池を単に充放電する過程においてインピーダンス測定を実施するのは困難である。蓄電池の充放電は直流プロセスだからである。蓄電池の充放電過程においてその蓄電池の不具合有無を推定することができれば、インピーダンス測定のための設備を準備する必要がなくなるので、有用である。

本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、電池の状態を推定するための専用設備を用いることなく、電池の充放電動作にともなって電池状態を推定することができる技術を提供することを目的とする。

本発明に係る電池管理装置は、電池が放電または充電を終了した後の休止期間における第１期間とその後の第２期間を特定し、前記第２期間における出力電圧の差分を用いて、前記電池の状態を推定する。

本発明に係る電池管理装置によれば、電池の状態を推定するための専用設備を用いることなく、電池の充放電動作にともなって電池状態を推定することができる。

電池が放電動作を終了したあとの休止期間における、電池の出力電圧の経時変化を示すグラフである。 ΔＶｂとΔＶａ＿ｌｉｍとの間の関係を記述した関係データの例である。 関係データの変形例を示す図である。 電池に不具合があるか否かを推定する手順を説明するフローチャートである。 放電動作後の休止期間における出力電圧の経時変化のばらつきを正常な電池と不具合のある電池との間で比較するグラフである。 σ＿ｌｉｍを用いて不具合の有無を推定する様子を示す模式図である。 実施形態３において電池の不具合の有無を推定する手順を説明するフローチャートである。 実施形態４に係る電池管理装置の用途を例示する模式図である。 実施形態４に係る電池管理装置１００の構成例を示す図である。 電池管理装置１００の別構成例を示す図である。 検知部１３０が電池２００と接続されている場合における構成例を示す。 電池管理装置１００が提示するユーザインターフェースの例である。

＜実施の形態１＞
図１は、電池が放電動作を終了したあとの休止期間における、電池の出力電圧の経時変化を示すグラフである。放電動作が終了すると、出力電圧は急峻に増加し、その後に緩やかに増加する。出力電圧が急峻に増加する期間を第１期間と呼び、その後の出力電圧が緩やかに増加する期間を第２期間と呼ぶことにする。第１期間の時間長はΔｔであり、第１期間の開始時点から終了時点までの出力電圧の差分はΔＶａである。第２期間の開始時点から終了時点までの出力電圧の差分はΔＶｂである。

本発明者が得た知見によれば、ΔＶａが閾値ΔＶａ＿ｌｉｍ以上になると、電池に不具合が生じている（正常状態ではない）可能性が相応に高いことが分かった。さらに、ΔＶａ＿ｌｉｍはΔＶｂの１次関数（典型的には比例関係）であることが分かった。本発明の実施形態１においては、このことを利用して、ΔＶｂに対するΔＶａの比率に基づき、電池に不具合が発生しているか否か（あるいは不具合が発生しそうになっているか否か）を予知する方法を説明する。

図２は、ΔＶｂとΔＶａ＿ｌｉｍとの間の関係を記述した関係データの例である。ΔＶｂとΔＶａ＿ｌｉｍは、典型的には比例関係にある。すなわち、ΔＶｂが大きいほど、ΔＶａの正常範囲も大きくなる。ΔＶａがこの正常範囲以上である場合（すなわちΔＶａ≧ΔＶａ＿ｌｉｍ）は、電池に不具合が発生していると推定される。図２に即して説明すると、ΔＶａとΔＶｂの実測値をプロットしたとき、ΔＶａが図２の実線よりも大きければΔＶａが異常であることになる。

ΔＶｂとΔＶａ＿ｌｉｍとの間の関係は、Δｔの長さによっても異なる。そこで図２においては、Δｔの値ごとに両者の関係を記述した例を示した。さらに電池セルの種別ごとに同様の関係データを設けてもよい。これらの値の関係は、例えばあらかじめ実験によって得ることができる。

図２に示すように、ΔｔとΔＶｂそれぞれの値に応じてΔＶａ＿ｌｉｍを定義することができるので、これらの値をどのタイミングで実測するかについては、ある程度自由に定めることができる。ただし電池の不具合がよく表れている期間においてこれらの値を実測すべきであることに変わりはない。例えば休止期間が開始した直後の出力電圧が急増している期間において、ΔＶａとΔＶｂをともに実測するのは望ましくない。同様に休止期間における出力電圧の経時変化が安定した期間においてこれらをともに実測することも望ましくない。したがって、ΔｔとΔＶｂのタイミングはある程度自由ではあるものの、図１に示すような出力電圧の急増とその後のやや緩やかな増加がみられるタイミングでこれらを取得すべきである。これらは電池の特性に依拠するので、電池種別ごとに適切なタイミングを定義すればよい。

第１期間と第２期間は、一部が重なり合ってもよい。すなわち、第１期間の終了時刻よりも後に第２期間が終了するのであれば、第２期間として用いることができる。第１期間の開始時点は、休止期間の終了時点よりも後であってもよい。すなわち、休止期間内において第１期間全体と第２期間全体がいずれも包含されていればよい。ただし第２期間の終了時刻は第１期間の終了時刻よりも後である。

図３は、関係データの変形例を示す図である。ΔＶｂとΔＶａ＿ｌｉｍとの間の関係を表す関数は、電池の温度Ｔ、電池の放電電流Ｉ、電池の放電終了電圧Ｖのうち少なくともいずれかに応じて変化する場合がある。その場合は、Ｔの値毎、Ｉの値毎、Ｖの値毎にそれぞれ関数パラメータをあらかじめ定義しておき、これらの実測値に対応する関数パラメータを用いて、ΔＶａ＿ｌｉｍを計算すればよい。したがってこの場合におけるΔＶｂとΔＶａ＿ｌｉｍとの間の関係を表す関数ｆは、以下のように定義される。

ΔＶａ＿ｌｉｍ＝ｆ（
ΔＶｂ，
ｃ＿Ｒｎ＿Ｔ＿１，ｃ＿Ｒｎ＿Ｔ＿２，・・・，
ｃ＿Ｒｎ＿Ｉ＿１，ｃ＿Ｒｎ＿Ｉ＿２，・・・，
ｃ＿Ｒｎ＿Ｖ＿１，ｃ＿Ｒｎ＿Ｖ＿２，・・・
）

ΔＶａ＿ｌｉｍはΔＶｂの関数であるから、関数ｆは引数としてΔＶｂを有する。関数ｆにはさらに、温度Ｔに応じて変化するパラメータｃ＿Ｒｎ＿Ｔが１以上含まれる。電流Ｉに応じて変化するパラメータｃ＿Ｒｎ＿Ｉ、電圧Ｖに応じて変化するパラメータｃ＿Ｒｎ＿Ｖについても同様に１以上含まれる。

図４は、電池に不具合があるか否かを推定する手順を説明するフローチャートである。以下図４の各ステップについて説明する。

（図４：ステップＳ４０１）
充電後の休止期間または放電後の休止期間であるか否かを判定する。現在が休止期間ではない場合は本フローチャートを終了する。休止期間である場合はＳ４０２へ進む。例えば放電後の休止期間であることは、電池が出力する電流が負値（Ｉ＜０）からゼロへ向かって変化している、（ｂ）負値からゼロ近傍の値へ変化して安定している（｜Ｉ｜＜閾値）、などによって判定することができる。

（図４：ステップＳ４０１：補足）
図３で説明した、Ｔの値毎、Ｉの値毎、Ｖの値毎にそれぞれ関数パラメータを定義する場合は、これらの値を本ステップ（または後述するステップ）において取得してもよい。これらの値は例えば、電池セルごとに配置されている管理ユニットから取得することができる。

（図４：ステップＳ４０２）
ΔＶａとΔＶｂの実測値を取得する。ΔＶｂに対するΔＶａの比率を計算する。この比率が、ΔＶｂの実測値に対応するΔＶａ＿ｌｉｍ以上であれば、電池に不具合が発生していると推定することができる。推定結果を出力する。

＜実施の形態１：まとめ＞
本実施形態１において、第２期間の電圧差分ΔＶｂに対する第１期間の電圧差分ΔＶａの比率を計算し、その比率が閾値ΔＶａ＿ｌｉｍ以上であれば、電池に不具合があると推定する。これにより、例えばインピーダンス測定などにおいて用いる設備を準備しなくとも、電池が正常状態であるか否かを推定することができる。

本実施形態１において、ΔＶａ＿ｌｉｍとΔＶｂとの間の関係は、Δｔの値ごとに定義することができる。これにより、比較的自由なタイミングでΔＶａやΔＶｂの実測値を得ることができる。

＜実施の形態２＞
図５は、放電動作後の休止期間における出力電圧の経時変化のばらつきを正常な電池と不具合のある電池との間で比較するグラフである。正常な電池は、出力電圧の経時変化が安定した第３期間（図５の時刻ｔｃ０～時刻ｔｃ１）において、出力電圧の差分ΔＶｃを何度測定しても概ね同程度の値となる。これに対して不具合が発生している電池は、ΔＶｃを測定するごとにその値が大きくばらつくことが、本発明者の研究により分かった。そこで本発明の実施形態２においては、ΔＶｃのばらつきにしたがって、電池に不具合が発生しているか否かを推定する手順を説明する。

第３期間は、不具合が生じている電池の出力電圧が、測定ごとに大きくばらつくタイミングにセットすることが望ましい。例えば休止期間が開始してから１秒以内であって、かつ実施形態１で説明した第２期間に続く期間を、第３期間として用いればよい。第２期間の終了時刻と第３期間の開始時刻は必ずしも同じでなくともよく、例えば第２期間と第３期間が一部重なり合ってもよいし、第２期間の終了時刻と第３期間の開始時刻との間にインターバルを設けてもよい。

ΔＶｃを計算する手順を説明する。同じ電池に対して、同じ第３期間における電圧変化ΔＶｃの実測値を取得する（すなわち同じ時刻ｔｃ０とｔｃ１との間の電圧差分を同じ電池について取得する）。各回のΔＶｃの標準偏差σを計算する。σが閾値σ＿ｌｉｍ以上であれば、その電池に不具合が発生していると推定する。

σ＿ｌｉｍは、劣化していない電池の計測結果を用いて定めることもできる。例えば新品の電池についてΔＶｃの標準偏差σ＿ｎｅｗを求め、σ＿ｌｉｍ＝３σ＿ｎｅｗとすることもできる。あるいは実験結果などの経験値にしたがってσ＿ｌｉｍを定めることもできる。σ＿ｌｉｍの値は、実施形態１と同様に関係データ上に記述することができる。

図６は、σ＿ｌｉｍを用いて不具合の有無を推定する様子を示す模式図である。ΔＶｃのばらつき（標準偏差σ）が、新品の電池における標準偏差σ＿ｎｅｗの３倍以内に収まれば、概ねそのばらつきは正常範囲内ということができる。これに対してσが±３σ＿ｎｅｗの範囲以上にばらついていれば、その電池には不具合が発生していると推定することができる。

＜実施の形態２：まとめ＞
本実施形態２において、第３期間の電圧ばらつき（標準偏差σ）が閾値σ＿ｌｉｍ以上であれば、電池に不具合があると推定する。これにより実施形態１と同様に、例えばインピーダンス測定などにおいて用いる設備を準備しなくとも、電池が正常状態であるか否かを推定することができる。

＜実施の形態３＞
図７は、本発明の実施形態３において電池の不具合の有無を推定する手順を説明するフローチャートである。実施形態１～２で説明した方法をそれぞれ実施するとともに、それらの結果にしたがって電池の正常度をランク付けすることにより、電池の正常度を推定できる。例えば以下のように電池の正常度を推定できる。これらのランク付けは１例でありその他のランク付けも可能である。

（ａ）実施形態１の方法によって電池が正常であると推定され、実施形態２の方法によって電池が正常であると推定された場合は、グレードＡ（不具合度が最も低い：正常度が最も高い）と推定する。

（ｂ）実施形態１の方法によって電池が正常であると推定され、実施形態２の方法によって電池が不具合を有すると推定された場合は、グレードＢ（不具合度が下から２番目）と推定する。

（ｃ）実施形態１の方法によって電池が不具合を有すると推定され、実施形態２の方法によって電池が正常であると推定された場合は、グレードＣ（不具合度が上から２番目）と推定する。

（ｄ）実施形態１の方法によって電池が不具合を有すると推定され、実施形態２の方法によって電池が不具合を有すると推定された場合は、グレードＤ（不具合度が最も高い：正常度が最も低い）と推定する。

＜実施の形態４＞
本発明の実施形態４では、実施形態１～３で説明した電池の不具合の有無を推定する方法を実装した電池管理装置の構成例について説明する。

図８は、本実施形態４に係る電池管理装置の用途を例示する模式図である。電池管理装置は、実施形態１～３で説明した各フローチャートの手順にしたがって、電池の不具合有無を推定する。充放電する必要がある電池（例えば電池セル、電池モジュール、電池パック、など）は、様々な装置へ接続される。例えばテスタ、ＢＭＳ（電池管理システム）、充電器、などである。電池はこれら装置へ接続されているとき、充電動作／放電動作／休止状態のいずれかとなる。不具合を推定するアルゴリズムをどこで実施するかに応じて、不具合有無は例えば上記装置上で計算することもできるし、クラウドサーバ上などのネットワークを介して接続されたコンピュータ上で計算することもできる。電池が接続された装置上で計算する利点は、電池状態（電池が出力する電圧、電池が出力する電流、電池の温度、など）を高頻度で取得できることである。

クラウドシステム上で計算した不具合有無は、ユーザが所持するコンピュータへ送信することもできる。ユーザコンピュータはこのデータを、例えばインベントリ管理などの特定用途へ供することができる。クラウドシステム上で計算した不具合有無は、クラウドプラットフォーム事業者のデータベースへ格納し、別用途のために用いることができる。例えば電気自動車の交換経路の最適化、エネルギー管理、などである。

図９は、本実施形態４に係る電池管理装置１００の構成例を示す図である。図９において、電池管理装置１００は、電池２００と接続され、電池２００から電力供給を受ける装置であり、図８におけるテスタなどに相当する。電池管理装置１００は、通信部１１０、演算部１２０、検知部１３０、記憶部１４０を備える。

検知部１３０は、電池２００が出力する電圧の検出値Ｖ、電池２００が出力する電流の検出値Ｉを取得する。さらにオプションとして、電池２００の温度の検出値Ｔを取得してもよい。これらの検出値は、電池２００自身が検出して検知部１３０へ通知してもよいし検知部１３０が検出してもよい。検知部１３０の詳細は後述する。

演算部１２０は、検知部１３０が取得した検出値を用いて、電池２００の不具合有無を推定する。推定手順は実施形態１～３で説明したものである。通信部１１０は、演算部１２０が推定した不具合有無を、電池管理装置１００の外部へ送信する。例えばクラウドシステムが備えるメモリに対してこれらを送信することができる。記憶部１４０は、実施形態１～３で説明した関係データを格納する。

演算部１２０は、その機能を実装した回路デバイスなどのハードウェアによって構成することもできるし、その機能を実装したソフトウェアをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置が実行することによって構成することもできる。

図１０は、電池管理装置１００の別構成例を示す図である。電池管理装置１００は、必ずしも電池２００と直接的に接続して電力供給を受ける装置でなくともよく、図９に記載された通信部１１０および検知部１３０が含まれていない形態を示すものである。図１０において電池管理装置１００は、電池２００の電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔを通信部１１０から取得する。具体的には、電池管理装置１００が備える検知部１５０はこれらの検出値を例えばネットワーク経由で受け取り、演算部１２０はこれらの検出値を用いて不具合有無を計算する。

図１１は、検知部１３０が電池２００と接続されている場合における構成例を示す。検知部１３０は、電池管理装置１００の一部として構成してもよいし、電池管理装置１００とは別のモジュールとして構成してもよい。検知部１３０は、電池２００の充放電動作時における電圧Ｖ、温度Ｔ、電流Ｉを取得するために、電圧センサ１３１、温度センサ１３２、電流センサ１３３を備える。

電圧センサ１３１は、電池２００の両端電圧（電池２００が出力する電圧）を測定する。温度センサ１３２は、例えば電池２００が備える熱電対と接続され、これを介して電池２００の温度を測定する。電流センサ１３３は、電池２００の一端と接続され、電池２００が出力する電流を測定する。温度センサ１３２はオプションであり、必ずしも備えていなくともよい。

図１２は、電池管理装置１００が提示するユーザインターフェースの例である。ユーザインターフェースは例えばディスプレイデバイスなどの表示装置上で提示することができる。ユーザインターフェースは、演算部１２０による計算結果を提示する。図１２においては休止期間における出力電圧の経時変化を提示するとともに、電池が不具合を有するか否かについての推定結果を提示した。

＜本発明の変形例について＞
本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

以上の実施形態において、関係データははじめから記憶部１４０上に格納しておいてもよいし、各実施形態におけるフローチャートを実施する際に電池管理装置１００以外のデバイスから取得してもよい。劣化していない電池についての出力電圧の経時変化は、電池管理装置１００以外のデバイスから取得してもよいし、電池管理装置１００が自ら実測してもよい。

以上の実施形態においては、蓄電池の放電動作後の休止期間において不具合有無を推定することを説明したが、充電動作後の休止期間において不具合有無と対応する出力電圧の経時変化が現れるのであれば、以上の実施形態と同様に不具合有無を推定することができる。放電動作後の休止期間、充電動作後の休止期間、またはこれら双方、いずれにおいて不具合有無に対応した電圧変化が現れるのかは、電池の特性に応じて異なる。したがって電池の特性に応じて、これらのいずれかにおいて不具合有無を推定すればよい。

以上の実施形態において、電池管理装置１００と電池２００は、複数の電池２００が構成する電力グリッドシステムとして構成することもできる。電池管理装置１００は、電池の不具合有無を推定するとともに電池２００の動作を制御してもよいし、電池２００の制御は別装置が実施してもよい。

１００：電池管理装置
１１０：通信部
１２０：演算部
１３０：検知部
１４０：記憶部
２００：電池

Claims (10)

1. 電池の状態を管理する電池管理装置であって、
   前記電池が出力する電圧の検出値を取得する検知部、
   前記電池の状態を推定する演算部、
   を備え、
   前記演算部は、前記電池が充電または放電を終了した終了時点またはそれよりも後の起算時点から第１時間が経過した第１時点との間の第１期間を特定し、
   前記演算部は、前記終了時点よりも後の時刻から開始して前記第１期間の終了時刻よりも後の第２時点において終了する第２期間を特定し、
   前記演算部は、前記第２期間の開始から前記第２期間の終了までにおける前記電池の出力電圧の差分を第２期間差分として取得し、
   前記演算部は、前記第２期間差分と前記電池の状態との間の関係を取得し、
   前記演算部は、前記第２期間差分を用いて前記関係を参照することにより、前記電池の状態を推定し、
   前記演算部は、前記第１期間の開始から前記第１期間の終了までにおける前記出力電圧の差分を第１期間差分として取得し、
   前記演算部は、前記第２期間差分に対する前記第１期間差分の比率が第１閾値以上である場合は、前記電池が正常ではないと推定する
   ことを特徴とする電池管理装置。
2. 前記電池管理装置はさらに、前記第２期間差分と前記第１閾値との間の関係を前記第１期間の時間長ごとに記述したデータを記憶する記憶部を備え、
   前記演算部は、前記第１期間の時間長の実測値を用いて前記データを参照することにより、前記第１期間の時間長の実測値に対応する前記第１閾値を取得し、
   前記演算部は、前記取得した第１閾値と前記比率を比較する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
3. 前記演算部は、前記第２期間差分を複数回取得し、
   前記演算部は、各前記第２期間差分の第１標準偏差を計算し、
   前記演算部は、前記第１標準偏差が第２閾値以上である場合は、前記電池が正常ではないと推定する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
4. 前記演算部は、劣化していない前記電池について前記第２期間差分を複数回取得するとともにその第２標準偏差を計算し、
   前記演算部は、前記第２標準偏差の３倍を前記第２閾値として用いる
   ことを特徴とする請求項３記載の電池管理装置。
5. 前記演算部は、前記終了時点よりも後の時刻から開始して前記第２期間の終了時刻よりも後の第３時点において終了する第３期間を特定し、
   前記演算部は、前記第３期間の開始から前記第３期間の終了までにおける前記電池の出力電圧の差分を第３期間差分として複数回取得し、
   前記演算部は、各前記第３期間差分の第１標準偏差を計算し、
   前記演算部は、前記第１標準偏差が第２閾値以上である場合は、前記電池が正常ではないと推定する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
6. 前記演算部は、前記比率と前記第１閾値とを比較することによって前記電池が正常であるか否かを推定した結果と、前記第１標準偏差と前記第２閾値とを比較することによって前記電池が正常であるか否かを推定した結果との組み合わせにしたがって、前記電池の正常度を推定する
   ことを特徴とする請求項５記載の電池管理装置。
7. 前記演算部は、前記関係を記述したデータを前記電池管理装置以外のデバイスから取得することにより、前記関係を取得する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
8. 前記演算部は、劣化していない前記電池について前記第２期間差分を実測することにより、前記関係を取得する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
9. 前記電池管理装置はさらに、前記演算部による処理結果を提示するユーザインターフェースを備え、
   前記ユーザインターフェースは、
   前記第２期間における前記出力電圧の経時変化、
   前記演算部が前記電池の状態を推定した結果、
   のうち少なくともいずれかを提示する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
10. 請求項１記載の電池管理装置、
    前記電池、
    を有することを特徴とする電力システム。

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