JP7698468B2 - 電池の劣化状態推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、走行用の電池の劣化状態を推定する電池の劣化状態推定装置に関する。

特許文献１には、複数のマップデータを使用することで、走行用の電池の寿命消費係数を計算する装置が示されている。上記の複数のマップデータは、停車時の電池温度と寿命係数との関係を示すマップデータと、電池電流と寿命係数との関係を示すマップデータとを含む。さらに、上記の複数のマップデータは、走行時の電池温度と寿命係数との関係を示すマップデータと、ΔＳＯＣ（State of Charge）と寿命係数との関係を示すマップデータを含む。

特開２００４－０２２１８３号公報

電池の劣化量（ＳＯＨ：State of Health）は、例えば電池を満充電まで充電処理することによって簡易的に計測できる。一方、電池の使用後で充電処理の前など、任意のタイミングにおいても電池の劣化状態を推定できると有用な場合がある。しかしながら、特許文献１に示されたような従来の推定方法では推定精度に改善の余地がある。

本発明は、任意のタイミングにおいて電池の劣化状態を推定することができ、かつ、推定精度の向上を図ることのできる電池の劣化状態推定装置を提供することを目的とする。

（１）
本発明の一態様の電池の劣化状態推定装置は、
車両に搭載された走行用の電池の劣化状態を推定する電池の劣化状態推定装置であって、
前記電池の使用状態を表わす第１状態量、第２状態量及び第３状態量を含む複数の状態量を検出する検出部と、
前記複数の状態量に応じた前記電池の劣化度合が示された複数のマップデータを記憶した記憶部と、
前記電池の劣化変化量を推定する推定部と、
を備え、
前記複数のマップデータは、前記電池の前記第１状態量と前記第２状態量とに応じた劣化度合が示された第１マップデータと、前記電池の前記第２状態量と前記第３状態量とに応じた劣化度合が示された第２マップデータとを含み、
前記推定部は、
前記検出部により繰り返し検出された前記複数の状態量と、前記複数のマップデータと、に基づき、個々の前記マップデータごとに前記個々のマップデータから抽出される劣化度合の積算値を計算し、
前記複数のマップデータにそれぞれ対応して計算された複数の積算値と、前記複数のマップデータの劣化度合をそれぞれ重み付けする複数の重み付け係数とに基づいて前記電池の劣化変化量を推定し、
さらに、前記推定部は、
前記電池の充電処理の際に前記電池の劣化量の計測値を取得し、
前記計測値が取得されたことに基づき、過去に取得された前記計測値と今回取得された前記計測値との差分と、前記複数の積算値とに基づいて、前記差分と前記複数の積算値とに応じた前記複数の重み付け係数を係数解として計算し、
前記劣化変化量を推定する際には、過去に計算された前記係数解に基づいて、前記劣化変化量の推定に使用する前記複数の重み付け係数を推定する。
（２）
本発明のもう一つの態様の電池の劣化状態推定装置は、
車両に搭載された走行用の電池の劣化状態を推定する電池の劣化状態推定装置であって、
前記電池の使用状態を表わす第１状態量、第２状態量及び第３状態量を含む複数の状態量を検出する検出部と、
前記複数の状態量に応じた前記電池の劣化度合が示された複数のマップデータを記憶した記憶部と、
前記電池の劣化変化量を推定する推定部と、
を備え、
前記複数のマップデータは、前記電池の前記第１状態量と前記第２状態量とに応じた劣化度合が示された第１マップデータと、前記電池の前記第２状態量と前記第３状態量とに応じた劣化度合が示された第２マップデータと、前記電池の前記第３状態量と前記第１状態量とに応じた劣化度合が示された第３マップデータとを含み、
前記推定部は、前記検出部により繰り返し検出された前記複数の状態量と、前記複数のマップデータと、前記複数のマップデータの劣化度合をそれぞれ重み付けする複数の重み付け係数とに基づいて前記電池の劣化変化量を推定し、
前記複数の重み付け係数は、前記第１マップデータの劣化度合を重み付けする第１係数と、前記第２マップデータの劣化度合を重み付けする第２係数と、前記第３マップデータの劣化度合を重み付けする第３係数とを含み、
前記第１状態量、前記第２状態量及び前記第３状態量は、任意の順で、前記電池の電流、前記電池の電圧又はＳＯＣ、並びに、前記電池の温度、を示す。

本発明に係る劣化状態推定装置によれば、推定部による電池の劣化変化量の推定により、電池の使用後で充電処理の前でも電池の劣化変化量を推定することができる。ここで、電池の劣化は、電池の使用状態を表わす複数の状態量に応じて進行するが、各状態量が独立に劣化量に影響するわけではなく、複数の状態量の組合せによって劣化量に及ぼされる影響の度合いが異なる。そこで、本発明に係る劣化状態推定装置は、電池の第１状態量と第２状態量とに応じた劣化度合が示された第１マップデータと、電池の第２状態量と第３状態量とに応じた劣化度合が示された第２マップデータとを有する。そして、推定部は、第１マップデータと第２マップデータを含む複数のマップデータを用いて、劣化変化量を推定する。したがって、第１マップデータに基づき第１状態量と第２状態量との組合せに起因した劣化度合と、第２マップデータに基づき第２状態量と第３状態量との組合せに起因した劣化度合とが反映された劣化変化量の推定を行うことができる。したがって、電池の劣化状態の推定精度が向上する。

さらに、推定部は、複数のマップデータの劣化度合をそれぞれ重み付けする複数の重み付け係数を用いて、電池の劣化変化量を推定する。したがって、複数のマップデータの劣化度合は、個々のマップデータの中で標準化することが可能であり、複数のマップデータ間の劣化度合の重みは、重み付け係数によって調整できる。したがって、個々のマップデータの作成が容易になる。

本発明の実施形態に係る電池の劣化状態推定装置を搭載した車両の一例を示すブロック図である。 劣化状態推定装置を示すブロック図である。 記憶部に記憶されたＩＶマップデータの一例を示す図である。 記憶部に記憶されたＴＩマップデータの一例を示す図である。 記憶部に記憶されたＴＶマップデータの一例を示す図である。 推定部の処理を説明するタイムチャートである。 推定部が実行する積算値Ａ～Ｃの計数処理を説明するデータチャートである。 プラグイン充電完了時に推定部が扱うデータを説明するデータチャートである。 推定部により実行される制御処理の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の実施形態に係る電池の劣化状態推定装置を搭載した車両の一例を示すブロック図である。図２は、劣化状態推定装置を示すブロック図である。

図１の車両１は、例えばＥＶ（Electric Vehicle）であり、駆動輪２と、駆動輪２に出力される走行用の動力を発生する電動モータ３と、電動モータ３に供給される電力を蓄積する走行用の電池４とを備える。さらに、車両１は、電池４と電動モータ３との間で電力を変換し伝送するインバータ５と、運転者による運転操作を受ける運転操作部６と、運転操作部６の操作信号を受けてインバータ５を制御する運転制御部７とを備える。さらに、車両１は、ユーザーへの情報の出力とユーザーからの情報の入力とを行う表示パネル８と、表示パネル８を介してユーザーとの情報の受渡制御を行うユーザーインタフェース用のコントローラ９とを備える。

さらに、車両１は、電池４の使用状態を表わす複数の状態量を検出する検出部２１と、電池４の管理を行う電池管理部２２と、電池４の劣化状態を推定する演算装置１０とを備える。検出部２１及び演算装置１０が、本実施形態の劣化状態推定装置１００の一例に相当する。

電池４は、例えばリチウムイオン二次電池、ニッケル水素二次電池などであるが、充電により走行用の電力を蓄積できれば、特に種類は限定されない。

インバータ５は、走行状況と運転操作とに応じて電動モータ３を力行運転及び回生運転する。典型的には、インバータ５が電動モータ３を力行運転すると、電池４から放電が行われ、インバータ５が電動モータ３を回生運転すると、電池４へ回生電流が送られ、電池４が充電される。電池４の電流値は、放電のときに正値で表わし、充電のときに負値で表わす。

検出部２１は、常時、電池４の使用状態を表わす複数の状態量を繰り返し検出する。複数の状態量には、電池４の温度、電池４の電圧、並びに、電池４の電流が含まれ、検出部２１は、温度センサ２１ａ、電圧センサ２１ｂ及び電流センサ２１ｃを含む。検出部２１が検出した各状態量の検出値は、電池管理部２２を介して演算装置１０へ送られる。電池４の温度、電圧及び電流は、任意の順（順不同）に、本発明に係る第１状態量、第２状態量及び第３状態量の一例に相当する。

電圧センサ２１ｂが検出する電池４の電圧は、本実施形態では電池４を構成する複数の電池セルのうち、代表的な１つの電圧セルの電圧である。しかし、電圧センサ２１ｂが検出する電池４の電圧は、複数の電池セルの各電圧であってもよいし、電池４の総合の電圧であってもよい。

電池管理部２２は、電池４の電流値を積算することで、電池４の使用時に電池４のＳＯＣを常に計算する。電池管理部２２には、電池４の初期容量のデータが記憶される。電池管理部２２は、電池４が充電処理されたとき、満充電電圧時の電池４のＳＯＣと上記の初期容量とに基づき電池４のＳＯＨを計測する。

車両１は、さらに、車両１の外部から電力を取り込むための充電口３１と、充電口３１から取り込まれた電力を用いて電池４を充電する車載充電器３２とを備える。充電口３１には、車両１の外部の電源から電力を導く充電ケーブルが接続可能である。充電口３１を介した電池４の充電を「プラグイン充電」と呼ぶ。

演算装置１０は、図１に示すように、計算処理を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａと、ＣＰＵ１０ａがデータを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂと、ＣＰＵ１０ａが実行する制御プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）１０ｃと、不揮発性の記憶装置１０ｄと、ＣＰＵ１０ａと演算装置１０の外部の機器との間で信号を授受するインタフェース１０ｅとを備えるＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。演算装置１０は、１つのＥＣＵから構成されてもよいし、互いに通信を行って連携して動作する複数のＥＣＵから構成されてもよい。

演算装置１０は、図２に示すように、検出部２１が検出する複数の状態量と電池４の劣化度合との関係が示された複数のマップデータ１２ａ～１２ｃを記憶した記憶部１２と、電池４の劣化変化量を推定する推定部１３とを備える。図２において、演算装置１０の中身は機能ブロックにより表わしている。推定部１３は、ＣＰＵ１０ａが制御プログラムを実行することで実現される機能モジュールである。記憶部１２は、ＲＯＭ１０ｃの一領域、及び／又は記憶装置１０ｄの一領域から構成される。記憶部１２には、更に、電池４の劣化変化量を推定するためのログデータが記憶される記憶領域１２ｄを備える。電池４の劣化変化量とは、或るタイミングにおける電池４の劣化量（ＳＯＨ）と別の或るタイミングにおける電池４の劣化量との差分を意味する。或るタイミングにおける劣化量とは、初期の電池４の満充電容量と、当該タイミングにおける電池４の満充電容量との比率を意味する。以下、劣化変化量を「ΔＳＯＨ」とも記す。

＜マップデータ＞
図３Ａ～図３Ｃは、記憶部に記憶されたＩＶマップデータ、ＴＩマップデータ及びＴＶマップデータの一例をそれぞれ示す。記憶部１２に記憶された複数のマップデータには、電池４の電圧と電流に応じた劣化度合が示されるＩＶマップデータ１２ａと、電池４の電流と温度に応じた劣化度合が示されるＴＩマップデータ１２ｂとが含まれる。さらに、記憶部１２に記憶された複数のマップデータには、電池４の電圧と温度に応じた劣化度合が示されるＴＶマップデータ１２ｃが含まれる。３つのマップデータ１２ａ～１２ｃのうちのいずれか２つが、本発明に係る第１マップデータ及び第２マップデータの一例に相当し、残りの１つが、本発明に係る第３マップデータの一例に相当する。なお、本実施形態では、３つのマップデータ１２ａ～１２ｃを有する場合について説明するが、演算装置１０は、上記のうち２つのマップデータのみを有していてもよいし、その他のマップデータが加わってもよい。

図３Ａに示すように、ＩＶマップデータ１２ａは、各行に電圧値が対応づけられ、各列に電流値が対応づけられ、各欄に当該欄の行及び列に対応づけられた電圧値及び電流値が生じた際の電池４の劣化度合を示す。図３Ａでは、ＩＶマップデータ１２ａの各列に対応づけられた電流値は、例えば「０Ａ」及び「１００Ａ」など１点の値を示しているが、これらは「－２５Ａ以上かつ２５Ａ未満」と「２５Ａ以上かつ１５０Ａ未満」などの幅を持った電流値の区間を意味する。ＩＶマップデータ１２ａの各行に対応づけられた電圧値も同様に幅を持った区間を意味する。図３Ａでは、ＩＶマップデータ１２ａは５行５列のデータであるが、より多くの行と列を有し、電流の各区間と電圧の各区間とがより細分化されたデータであってもよい。

ＩＶマップデータ１２ａに示される劣化度合は、単位時間当たりの劣化の度合を表わす。劣化度合は、ＩＶマップデータ１２ａの中で度合の大小関係が相対的に示されればよく、その値は標準化されていてもよい。標準化は、例えば、最大値及び最小値がそれぞれの所定値になるような標準化、あるいは、全ての欄の劣化度合の平均値が所定値になるような標準化など、どのような標準化であってよい。

ＩＶマップデータ１２ａは、例えば、電流及び電圧を変えた様々な使用条件において単位時間当たりの劣化量を試験又はシミュレーションにより求めることで作成することができる。なお、電池４の劣化量には、電流及び電圧以外の他の状態量（例えば温度）も影響する。したがって、ＩＶマップデータ１２ａを作成する際、他の状態量については代表的な１つの値を選択して試験又はシミュレーションを行い、当該試験又はシミュレーションの結果からＩＶマップデータ１２ａの劣化度合を定めてもよい。あるいは、他の状態量について複数の代表的な値を選択し、各代表的な値で試験又はシミュレーションを行い、その結果の統計量（例えば平均値）から、ＩＶマップデータ１２ａの劣化度合を定めてもよい。

図３Ａの例では、電圧及び電流が共に中間値（３．７Ｖ、０Ａ）のときに劣化度合が低く、中間値から正及び負の両方向に離れるほど劣化度合が高くなっているが、これは単純化した例である。電池４の構造又は特性等によっては、ＩＶマップデータ１２ａに、図３Ａとは異なる劣化度合の勾配が含まれる場合もあり、また、特定の電圧値と電流値との組合せで劣化度合が急峻に大きくなる場合もある。

図３ＢのＴＩマップデータ１２ｂと、図３ＣのＴＶマップデータ１２ｃは、対象となる状態量が温度及び電流、あるいは、温度及び電圧に交換される以外は、ＩＶマップデータ１２ａと同様である。

＜推定部の処理＞
図４は、推定部の処理を説明するタイムチャートである。推定部１３は、劣化度合の積算値Ａ～Ｃを計数する処理と、劣化度合の重み付け係数ａ～ｃの係数解を求める処理と、電池４のΔＳＯＨの推定処理とを行う。

積算値Ａ～Ｃの計数処理は、短い周期で、常時、繰り返し実行される。重み付け係数ａ～ｃの係数解を求める処理は、プラグイン充電完了時など、電池４の劣化量が計測された際に実行される。ΔＳＯＨの推定処理は、任意なタイミングの推定要求に基づき実行される。続いて、これらの処理について詳細に説明する。

＜積算値Ａ～Ｃの計数処理＞
図５は、推定部が実行する積算値Ａ～Ｃの計数処理を説明するデータチャートである。積算値Ａ～Ｃは、マップデータ１２ａ～１２ｃから抽出された劣化度合を積算した値である。劣化度合の積算は、次のように、個々のマップデータ１２ａ～１２ｃごとに実行される。

すなわち、検出部２１は、所定のサンプリング期間（例えば０．１ｍｓ～１００ｍｓ等）ごとに、常時、電池４の複数の状態量を検出し、複数の状態量の検出値を電池管理部２２を介して推定部１３に送る。複数の状態量の検出値を受けると、推定部１３は、複数の状態量に応じた劣化度合を複数のマップデータ１２ａ～１２ｃから抽出する。そして、抽出した劣化度合を、直前のサイクルで計算された積算値Ａ～Ｃに加算する。このような処理により、積算値Ａの格納領域にＩＶマップデータ１２ａの劣化度合が積算された値が格納され。同様に、積算値Ｂの格納領域にＴＩマップデータ１２ｂの劣化度合が積算された値が格納され、積算値Ｃの格納領域にＴＶマップデータ１２ｃの劣化度合が積算された値が格納される。

図５のデータチャートは、積算値Ａ～Ｃの計数処理に関わる複数の処理サイクルのデータを時系列に並べたチャートである。１回の処理サイクルは、検出部２１の１回のサンプリング期間に相当する。図５の具体例では、例えばサイクル数“０１８００１０２”において、検出部２１で電流値＝－５０［Ａ］、電圧値＝３．７［Ｖ］及び温度＝－４０［℃］が検出されている。図３Ａ～図３ＣのＩＶマップデータ１２ａ、ＴＩマップデータ１２ｂ及びＴＶマップデータ１２ｃを参照すると、これらの検出値に対応する劣化度合はそれぞれ“１”、“２”、“２”であり、推定部１３はこれらの劣化度合を抽出する。そして、推定部１３は、抽出した劣化度合を１つ前のサイクル数における積算値Ａ“０２７２２１０３”、積算値Ｂ“０２２５０１２４”、積算値Ｃ“０２９２０１６４”に加算する。その結果、更新された積算値Ａ“０２７２２１０４”、積算値Ｂ“０２２５０１２６”、積算値Ｃ“０２９２０１６６”が計数されている。このような積算値Ａ～Ｃの計数処理が、常時、継続的に実行される。

なお、積算値Ａ～Ｃは、予め定められたイベントの発生又は終了に基づいて値がリセットされ、イベントの情報とともにリセット直前の積算値Ａ～Ｃが記録されるように構成されてもよい。

マップデータ１２ａ～１２ｃに示される劣化度合の値は、前述したように標準化されているため、劣化度合の値だけでは電池４の劣化量を表わすことはできない。そこで、複数のマップデータ１２ａ～１２ｃにそれぞれ示される劣化度合の値に、重み付け係数ａ～ｃが乗算されることで、乗算後の値が、電池４の劣化量に対応する値に換算され、かつ、異なるマップデータ１２ａ～１２ｃの間で劣化度合が比較可能にされる。重み付け係数ａ～ｃは、任意の順（順不同）で、本発明に係る第１係数、第２係数及び第３係数の一例に相当する。

このようなことから、推定部１３は、複数のマップデータ１２ａ～１２ｃの劣化度合の積算値Ａ～Ｃに、それぞれ重み付け係数ａ～ｃを乗算し、かつ、総和をとった値が、電池４のΔＳＯＨに近似するものとしてデータ処理を行う。すなわち、３つのマップデータ１２ａ～１２ｃを用いる場合、推定部１３は、次式（１）が成り立つものとしてデータ処理を行う。
ΔＳＯＨ＝Ａ・ａ＋Ｂ・ｂ＋Ｃ・ｃ ・・・ （１）
ここで、ΔＳＯＨは、任意の第１タイミングから任意の第２タイミングまでのΔＳＯＨを示し、積算値Ａ～Ｃは、上記の第１タイミングから上記の第２タイミングまでの劣化度合の積算値を示す。

なお、より多くのマップデータを用いる場合には、次のような関係式でΔＳＯＨを表わせばよい。すなわち、この場合、推定部１３は、各マップデータの劣化度合の積算値に、各マップデータの劣化度合に対応した重み付け係数を乗算し、かつ、当該乗算された値を全てのマップデータについて合算した値が、電池４のΔＳＯＨと等号する式を使用する。

推定部１３は、積算値Ａ～Ｃを、常時、計数している。したがって、重み付け係数ａ～ｃの値が決まれば、推定部１３は、式（１）を用いて、電池４のΔＳＯＨの推定値を求めることができる。

一方、複数のマップデータ１２ａ～１２ｃに示される劣化度合は、その時点までの電池４の使い方、あるいは、電池４の経年等によって、が、電池４の劣化量に作用する重みが徐々に変化する場合がある。したがって、推定部１３は、重み付け係数ａ～ｃを固定値とせずに、電池４の状態に適合するように、重み付け係数ａ～ｃを推定及び設定する。

＜重み付け係数ａ～ｃの係数解を求める処理＞
車両１では、プラグイン充電により電池４の劣化量（ＳＯＨ）が計測される。したがって、前回のプラグイン充電の際の劣化量の計測値と今回の劣化量の計測値とからΔＳＯＨを計算できる。さらに、推定部１３は、積算値Ａ～Ｃを、常時、計数している。したがって、推定部１３は、計算されたΔＳＯＨと、計数された積算値Ａ～Ｃとを、式（１）に当てはめることで、重み付け係数ａ～ｃを未知数とした方程式を得る。推定部１３は、プラグイン充電で電池４の劣化量が計測されるたびに、上記の方程式を取得し、これを記録する。

図６は、プラグイン充電ごとに推定部１３で実行されるデータ処理を説明するデータチャートを示す。当該データチャートは、各回のプラグイン充電の完了時に推定部１３が扱うデータを時系列に並べたチャートである。積算値Ａ～Ｃの“ｋ”は“×１０００”を意味し、積算値Ａ～Ｃの３桁未満の値は切り捨てて示している。係数解の“ｎ”は“×１０^－９”を意味し、係数解の３桁未満の値は切り捨てて示している。

前述したように、各回のプラグイン充電の完了時には、電池４の劣化量が計測される。推定部１３は、当該計測が行われるたびに劣化量の計測値を記憶する。そして、推定部１３は、プラグイン充電の完了時、前回の劣化量の計測値と今回の劣化量の計測値との差分を計算し、前回から今回までの電池４のΔＳＯＨを取得する。そして、推定部１３は、前回から今回にかけて計数された積算値Ａ～Ｃと、上記のΔＳＯＨとを式（１）に当てはめることで、重み付け係数ａ～ｃを未知数とした１つの方程式を取得する。図６の各行の方程式は、同一行のΔＳＯＨと積算値Ａ～Ｃとを式（１）に当てはめたものである。

さらに、各回のプラグイン充電の完了時には、推定部１３は、得られた方程式を用いて、重み付け係数ａ～ｃの解（以下、係数解と呼ぶ）を計算する。係数解は、例えば数値計算により求められてもよい。すなわち、推定部１３は、各重み付け係数ａ～ｃに小さな刻みで幾通りもの数値を割り振り、方程式を最も満たす値の組合せを探し出せばよい。重み付け係数ａ～ｃが取りえる値の範囲は、例えば、“０＜ａ＜１、０＜ｂ＜１、０＜ｃ＜１”などと予め定められる。１つの方程式だけで係数解が定まらない場合には、推定部１３は、その時点に近い複数回分の方程式を用いて、同様の数値計算により重み付け係数ａ～ｃの係数解を求めればよい。

なお、重み付け係数ａ～ｃの係数解を求めるための方法としては、上記の方法に限られず、様々な方法が適用されてもよい。例えば、機械学習された予測モデルを利用した方法が適用されてもよい。この場合、同一構造の電池４を有する複数の車両において、同一のマップデータ１２ａ～１２ｃを使用し、上述したように取得された電池４の劣化量の計測値、重み付け係数ａ～ｃの方程式及び係数解のデータセットを収集しておく。そして、予測モデルに、収集されたデータセットを教師データとして与え、機械学習させる。予測モデルは、電池４の劣化量、あるいは、電池４の劣化量と上述した方程式の各パラメータとを入力することで、これらに適合する重み付け係数ａ～ｃの係数解を出力するモデルとする。そして、推定部１３が、上記の予測モデルに、プラグイン充電の完了時に取得した劣化量の計測値、あるいは、当該計測値と上記方程式の各パラメータとを入力することで、予測モデルから、重み付け係数ａ～ｃの係数解を求める構成とすればよい。予測モデルは、演算装置１０に設けられてもよいし、車両１から離れた所定のサーバコンピュータに設けられてもよい。予測モデルがサーバコンピュータに設けられた場合、推定部１３は予測モデルと通信を行って、重み付け係数ａ～ｃの係数解を求めればよい。

推定部１３は、重み付け係数ａ～ｃの係数解を求めたら、当該係数解を記憶領域１２ｄに記録する。推定部１３は、同時に、劣化量計測値も記憶領域１２ｄに記憶してもよい。上記の記録は、その時点の劣化量の計測値と何回目のプラグイン充電完了時であるかを示すイベント情報、日時情報等と紐づけられて行われてもよい。

なお、電池管理部２２は、電池４が例えばＳＯＣ８０％など満充電未満に充電された場合でも、充電量と充電電圧との関係から電池４の劣化量（ＳＯＨ）を推定できる場合がある。したがって、図６のプラグイン充電の回数には、満充電以外のプラグイン充電の回数が含まれていてもよい。また、電池管理部２２は、回生電力による電池４の充電時にも、電池４の劣化量（ＳＯＨ）を計測できる場合がある。したがって、図６のプラグイン充電の回数は、電池４の劣化量が計測された回数に変更し、当該回数には、回生電力の充電によって電池４の劣化量が計測されたときが含まれていてもよい。

＜電池のΔＳＯＨの推定処理＞
推定部１３は、積算値Ａ～Ｃを、常時、計数している。したがって、重み付け係数ａ～ｃの値が決まれば、推定部１３は、式（１）を用いて、電池４のΔＳＯＨの推定値を求めることができる。一方、上記の方程式から求められた係数解には、誤差が含まれる。したがって、推定部１３は、最後に求められた重み付け係数ａ～ｃの係数解を用いて、ΔＳＯＨを推定するのではなく、まず、過去に求められた複数組の係数解から、現在の適正な重み付け係数ａ～ｃを推定する。そして、推定部１３は、推定された重み付け係数ａ～ｃと、積算値Ａ～Ｃとから電池４のΔＳＯＨを推定する。

重み付け係数ａ～ｃの推定は、次のように行われる。すなわち、異なるタイミングで求められた複数組の係数解は、適正な重み付け係数ａ～ｃの近傍に分布するはずである。したがって、推定部１３は、現時点に近い過去複数回分のプラグイン充電の完了時にそれぞれ取得した複数組の係数解から、各重み付け係数ａ～ｃの所定の統計量を計算し、その値を重み付け係数ａ～ｃの推定値とする。上記所定の統計量とは、誤差を含む複数の値から、真値に近い値を表わす量であればよく、例えば最頻値を適用できる。また、上記所定の統計量には、平均値などが適用されもよい。１つの重み付け係数ａは、複数組の係数解のうち１つの重み付け係数ａの係数解のみを用いて計算されてもよいし、全ての重み付け係数ａ～ｃの係数解を用いて計算されてもよい。重み付け係数ｂ及び重み付け係数ｃについても同様である。

なお、推定部１３は、自車両１（推定部１３が搭載された車両１）で取得された複数組の係数解だけでなく、同一構造の電池４を有する他の車両で取得された複数組の係数解を用いて、上記と同様の計算により、重み付け係数ａ～ｃを推定してもよい。他の車両で取得された係数解を用いる場合には、他の車両の電池の劣化度が自車両１の電池４の劣化度と同等であるときに当該他の車両で取得された係数解が用いられるとよい。このような選択により、長期に渡る重み付け係数ａ～ｃの変化の影響を排して、適切な重み付け係数ａ～ｃの推定を行うことができる。他の車両で取得された係数解を用いる場合、各車両は係数解が求められるたびに、所定のサーバコンピュータに係数解とそのときの電池４の劣化量の計測値と電池４の構造を識別できる情報とを送信するように構成される。そして、或る車両の推定部１３が重み付け係数ａ～ｃを推定する際、推定部１３が通信を介してサーバコンピュータに現時点に近い過去に計測された電池４の劣化量の情報を送り、他の車両の係数解をサーバコンピュータからダウンロードすればよい。ダウンロードされる係数解は、他の車両の電池４の劣化量が、上記送信した劣化量に近いときに取得されている係数解であればよい。

推定部１３は、電池４のΔＳＯＨの推定要求があったら、上記ように重み付け係数ａ～ｃの推定を行う。そして、当該重み付け係数ａ～ｃの推定値と、ΔＳＯＨの推定要求に応じた期間に計数された積算値Ａ～Ｃとを、式（１）に当てはめることで、当該期間の電池４のΔＳＯＨを計算する。そして、得られた値を、当該期間におけるΔＳＯＨ（劣化変化量）の推定値とする。

＜推定されたΔＳＯＨの利用方法＞
上記のように推定された任意の期間のΔＳＯＨは、次のように有効に利用できる。例えば、車両１がカーシェアリング又はレンタカーで使用される場合、推定部１３は、車両１の賃貸開始から賃貸終了までの期間のΔＳＯＨを推定してもよい。このような推定により、車両１の返却時にプラグイン充電を行わなくても、車両１の賃貸中に生じた電池４のΔＳＯＨを推定することができ、当該ΔＳＯＨを賃料に反映させることができる。

また、推定部１３は、車両１の使用中に、常時或いはユーザーの操作等に応じてΔＳＯＨを推定し、現在の電池４の劣化量（ＳＯＨ）をユーザーに提示（例えば表示出力）してもよい。現在の電池４の劣化量は、過去測定された劣化量に、上記推定されたΔＳＯＨを加算することで得ることができる。このような推定及び情報の提示により、ユーザーは、電池４の劣化量をシームレスに、あるいは、所望のタイミングで確認することができる。

また、推定部１３は、推定された重み付け係数ａ～ｃをユーザーに提示（例えば表示出力）してもよい。複数のマップデータ１２ａ～１２ｃの劣化度合が標準化されていることで、重み付け係数ａ～ｃの値によって、何れのマップデータ１２ａ～１２ｃの劣化度合が、電池４の劣化量に大きな影響を与えているかを示すことができる。すなわち、重み付け係数ａが重み付け係数ｂ、ｃよりも大きければ、ユーザーは、電流及び電圧の標準値からの逸脱が電池４の劣化に大きく影響していると把握できる。また、重み付け係数ｂが重み付け係数ａ、ｃよりも大きければ、ユーザーは、温度及び電流の標準値からの逸脱が電池４の劣化に大きく影響していると予想できる。また、重み付け係数ａ、ｃが大きく、重み付け係数ｂが小さければ、ユーザーは、マップデータ１２ａ、１２ｃの共通のパラメータである電圧が標準値から逸脱することが電池４の劣化に大きく影響していると予想できる。そして、ユーザーは、上記の予想により、電池４の劣化を抑える使用法（例えば電圧が標準値に近くなるように充電率を一定範囲に維持するなど）を採用し、電池４の劣化を抑制することができる。

＜推定部の制御処理＞
続いて、前述したΔＳＯＨの推定を実現する推定部１３の制御処理について説明する。図７は、推定部により実行される制御処理の一例を示すフローチャートである。推定部１３は、常時、図７の制御処理を繰り返し実行する。制御処理が開始されると、まず、推定部１３は、電池管理部２２から電池４の使用状態を表わす複数の状態量（電流、電圧、温度）の検出値を受け取る（ステップＳ１）。当該検出値は、検出部２１で検出された値である。

複数の状態量の検出値を受けると、推定部１３は、複数のマップデータ１２ａ～１２ｃに上記状態量の検出値を照合し、対応する電池４の劣化度合を抽出する（ステップＳ２）。そして、上述した積算値Ａ～Ｃ（図５を参照）にそれぞれ抽出した劣化度合を加算し、積算値Ａ～Ｃを更新する（ステップＳ３）。

次に、推定部１３は、所定のイベントが発生したか判別し（ステップＳ４）、ＮＯであれば、ステップＳ１に処理を戻す。すなわち、ステップＳ４がＮＯとなる期間には、ステップＳ１～Ｓ３の処理が所定の制御サイクル（例えば０．１ｍｓ～１００ｍｓ）ごとに繰り返し実行される。

一方、ステップＳ４の判別結果がＹＥＳであれば、イベントを示す情報とともにその時点の積算値Ａ～Ｃをログとして記憶領域１２ｄに記録する（ステップＳ５）。ここでは、プラグイン充電を所定のイベントとして採用している。なお、イベントを示す情報と積算値Ａ～Ｃの記録は、イベントの発生時だけでなくイベントの完了時にも行われてもよい。また、推定部１３は、その他のイベントの発生時と完了時に、イベントを示す情報と積算値Ａ～Ｃの記録を行ってもよい。その他のイベントとしては、車両の賃貸などを適用できる。この場合、賃貸開始の通知時と賃貸終了の通知時にイベントを示す情報と積算値Ａ～Ｃの記録が行われればよい。その他、推定部１３は、所定の制御サイクルごと、あるいは、所定時間ごとに更新された積算値Ａ～Ｃをログとして記憶領域１２ｄに記録してもよい。積算値Ａ～Ｃは、ステップＳ５の記録の後にリセットされてもよい。

その後、推定部１３は、所定のイベントが完了したか判別し（ステップＳ６）、完了でなければステップＳ６の判別を繰り返し、完了したら処理を次のステップに進める。なお、ステップＳ６の判別を繰り返し実行する期間においても、所定の制御サイクルごとにステップＳ１～Ｓ３の処理が繰り返し実行されてもよい。

そして、ステップＳ６の判別結果がＹＥＳとなったら、推定部１３は、電池管理部２２から電池４の劣化量の計測値を受け取り、ログとして記憶領域１２ｄに記録する（ステップＳ７）。電池管理部２２は、プラグイン充電が満充電で完了していれば、満充電時の充電容量と当初の電池４の満充電容量との比を、劣化量の計測値として取得する。また、電池管理部２２は、プラグイン充電が満充電未満で完了した場合でも、当該プラグイン充電での充電量と電池４の電圧との関係に基づき電池４の満充電容量と劣化量とを推定し、当該推定された劣化量を計測値として取得する。

さらに、推定部１３は、ステップＳ７で受け取った劣化量の計測値と、積算値Ａ～Ｃに基づいて、重み付け係数ａ～ｃを求めるための方程式（図６を参照）を取得し、ログとして記憶領域１２ｄに記録する（ステップＳ８）。具体的には、推定部１３は、上記の劣化量の計測値、並びに、当該時点の積算値Ａ～Ｃと、前回のプラグイン充電の完了時に記録した劣化量の計測値、並びに、その時点の積算値Ａ～Ｃとの差分に基づき、上記の方程式を取得する。

さらに、推定部１３は、ステップＳ８の方程式、あるいは、過去に記録された現時点に近い方から複数回分の方程式を用いて、重み付け係数ａ～ｃの係数解を計算する（ステップＳ９）。ステップＳ９において、推定部１３は、例えば “０＜ａ＜１、０＜ｂ＜１、０＜ｃ＜１”などの取りえる範囲で、各重み付け係数ａ～ｃに小さな刻みで幾通りもの数値を割り振り、数値処理により方程式を最も満たす値の組合せを探し出せばよい。係数解が求められたら、推定部１３は、上記のイベントの記録と共に係数解を記憶領域１２ｄに記録する（ステップＳ１０）

次に、推定部１３は、電池４のΔＳＯＨの推定要求があるか判別する（ステップＳ１１）。推定要求は、特に限定されないが、例えば、車両１のユーザーインタフェースを担うコントローラ９から演算装置１０へ送られる。推定要求は、いずれの始端タイミングからいずれの終端タイミングにかけたΔＳＯＨであるかが指定されて行われる。終端タイミングは、現時点に固定されていてもよい。

ステップＳ１１の判別の結果、ＮＯであれば、推定部１３は、１回の制御サイクルの制御処理を終了する。一方、ＹＥＳであれば、推定部１３は、推定要求に示された始端タイミングから現時点あるいは推定要求に示された始端タイミングから終端タイミングにかけた電池４のΔＳＯＨを推定する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において、推定部１３は、重み付け係数ａ～ｃの係数解のログの中から、現時点に近い複数個の係数解を抽出し、最頻値を重み付け係数ａ～ｃの推定値として採用するなど、統計処理に基づき適正な重み付け係数ａ～ｃを推定する。そして、推定要求で指定された始端タイミングから終端タイミングまでの積算値Ａ～Ｃと、上記推定された重み付け係数ａ～ｃとを前述の式（１）に当てはめることで、推定部１３は、電池４のΔＳＯＨを計算する。

ΔＳＯＨが推定されたら、推定部１３は、要求元のコントローラ９へ計算結果を送信する（ステップＳ１３）。コントローラは受信したΔＳＯＨの推定値を車両１の表示パネル８へ出力してもよい。そして、１回の制御処理を終了する。

なお、図７のフローチャートでは、所定のイベントが完了した（ステップＳ６のＹＥＳ）条件で、推定部１３は、ΔＳＯＨの推定要求を判別するステップＳ１１を実行する。しかし、推定部１３は、別のタイミングにΔＳＯＨの推定要求を受けて、ステップＳ１２、Ｓ１３の処理を実行してもよい。例えば、推定部１３は、ステップＳ１～Ｓ１１の処理とは別のプロセスで、当該処理と並行して、ステップＳ１１～Ｓ１３の処理を繰り返し実行する構成としてもよい。

図７の制御処理において、ステップＳ１～Ｓ３が繰り返し実行されることで、前述した積算値Ａ～Ｃの計数処理が実現される。さらに、ステップＳ７～Ｓ１０が実行されることで、劣化量の計測時における重み付け係数ａ～ｃの方程式と係数解の取得が行われる。

上述した制御処理のプログラムは、演算装置１０のＲＯＭ１０ｃなど、非一過性の記憶媒体（non transitory computer readable medium）に記憶されている。演算装置１０は、可搬型の非一過性の記録媒体に記憶されたプログラムを読み込み、当該プログラムを実行するように構成されてもよい。上記の可搬型の非一過性の記憶媒体は、上述した制御処理のプログラムを記憶していてもよい。

以上のように、本実施形態の劣化状態推定装置１００によれば、推定部１３は、検出部２１により繰り返し検出された電池４の複数の状態量と、複数のマップデータ１２ａ～１２ｃと、複数の重み付け係数ａ～ｃとに基づいて、電池のΔＳＯＨを推定する。電池４の劣化は、電池４の使用状態を表わす複数の状態量（例えば電流、電圧、温度）に応じて進行するが、各状態量が独立に劣化量に影響するわけではなく、複数の状態量の組合せによって劣化量に及ぼされる影響の度合いが異なる。そこで、本実施形態の劣化状態推定装置１００は、複数のマップデータ１２ａ～１２ｃに、第１状態量と第２状態量とに応じた劣化度合が示されたマップデータと、第２状態量と第３状態量とに応じた劣化度合が示されたマップデータとが含まれる。このようなマップデータにより、第１状態量と第２状態量との組み合わせによって電池４に及ぼされる劣化と、第２状態量と第３状態量との組合せによって電池４に及ぼされる劣化とを反映した劣化度合を求めることができる。したがって、電池４のΔＳＯＨの推定精度を向上できる。

さらに、本実施形態の劣化状態推定装置１００によれば、推定部１３は、検出部２１による電池４の複数の状態量の検出結果に基づき、複数のマップデータ１２ａ～１２ｃから抽出された劣化度合をそれぞれ求めて積算値Ａ～Ｃを計数する。そして、積算値Ａ～Ｃと重み付け係数ａ～ｃとに基づいて電池４のΔＳＯＨを推定する。このように、検出部２１に検出に基づいてマップデータ１２ａ～１２ｃの劣化度合が積算されることで、積算値Ａ～Ｃには各時点の電池４の使用状態を反映した劣化度合が反映される。したがって、電池４のΔＳＯＨの推定精度をより向上できる。

さらに、本実施形態の劣化状態推定装置１００によれば、電池４の劣化量の計測値が取得されるごとに、推定部１３は、積算値Ａ～Ｃと劣化量の計測値に基づき取得される重み付け係数ａ～ｃの方程式から、重み付け係数ａ～ｃの係数解を計算する。さらに、推定部１３は、過去に計算された係数解に基づいて、ΔＳＯＨの推定に使用する重み付け係数ａ～ｃを推定する。電池４の複数の要因（例えば、電流、電圧、温度の組合せ）が電池の劣化量に影響を及ぼす場合でも、複数の要因が劣化量に影響する度合いの重みは、徐々に変化する場合がある。そこで、本実施形態では、上記のように重み付け係数ａ～ｃを推定することで、複数の要因が劣化量に影響する度合いの重みが徐々に変化する場合に対応して、適正に重み付け係数ａ～ｃを設定することができる。したがって、電池４のΔＳＯＨの推定精度をより向上できる。

さらに、本実施形態の劣化状態推定装置１００によれば、過去に計算された複数回分の重み付け係数ａ～ｃの係数解に基づいて、ΔＳＯＨの推定に使用する重み付け係数ａ～ｃを推定する。あるいは、他の車両で計算された重み付け係数ａ～ｃの係数解も推定材料に加えて、ΔＳＯＨの推定に使用する重み付け係数ａ～ｃを推定する。したがって、各回で計算される係数解に比較的に大きな誤差が含まれても、誤差の小さな重み付け係数ａ～ｃを計算することができ、よって、電池４のΔＳＯＨの推定精度をより向上できる。

さらに、本実施形態の劣化状態推定装置１００によれば、複数のマップデータ１２ａ～１２ｃには、第３状態量と第１状態量とに応じた劣化度合が示されたマップデータが含まれる。したがって、第３状態量と第１状態量との組合せによって電池４に及ぼされる劣化度合の影響を反映したΔＳＯＨの推定処理が可能となる。したがって、電池４のΔＳＯＨの推定精度をより向上できる。

以上、本発明の実施形態について説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限られない。例えば、上記実施形態では、電池４の使用状態を示す複数の状態量として、電池４の電流、電圧及び温度を一例として示したが、この例に限定されない。複数の状態量に、例えば電池４のＳＯＣが加えられてもよいし、電圧とＳＯＣとが代替されてもよい。また、上記実施形態では、複数のマップデータが、ＩＶマップデータ１２ａと、ＴＩマップデータ１２ｂと、ＴＶマップデータ１２ｃとである例を示したが、複数のマップデータは、これに限定されない。例えば、複数のマップデータには、１つの状態量に応じた劣化度合が示されたマップデータが加えられてもよいし、３つ以上の状態量に応じた劣化度合が示されたマップデータが加えられてもよい。また、マップデータ１２ａ～１２ｃのうち、いずれか１つが省略され、複数のマップデータには、２つの状態量に応じた劣化度合が示されたマップデータが２種類のみ含まれていてもよい。その他、実施形態で示した細部は、発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

１ 車両
２ 駆動輪
３ 電動モータ
４ 電池
５ インバータ
８ 表示パネル
９ コントローラ
１０ 演算装置
１２ 記憶部
１２ａ ＩＶマップデータ
１２ｂ ＴＩマップデータ
１２ｃ ＴＶマップデータ
１２ｄ 記憶領域
１３ 推定部
２１ 検出部
２１ａ 温度センサ
２１ｂ 電圧センサ
２１ｃ 電流センサ
２２ 電池管理部
３１ 充電口
３２ 車載充電器
１００ 劣化状態推定装置

Claims (5)

1. 車両に搭載された走行用の電池の劣化状態を推定する電池の劣化状態推定装置であって、
   前記電池の使用状態を表わす第１状態量、第２状態量及び第３状態量を含む複数の状態量を検出する検出部と、
   前記複数の状態量に応じた前記電池の劣化度合が示された複数のマップデータを記憶した記憶部と、
   前記電池の劣化変化量を推定する推定部と、
   を備え、
   前記複数のマップデータは、前記電池の前記第１状態量と前記第２状態量とに応じた劣化度合が示された第１マップデータと、前記電池の前記第２状態量と前記第３状態量とに応じた劣化度合が示された第２マップデータとを含み、
   前記推定部は、
   前記検出部により繰り返し検出された前記複数の状態量と、前記複数のマップデータと、に基づき、個々の前記マップデータごとに前記個々のマップデータから抽出される劣化度合の積算値を計算し、
   前記複数のマップデータにそれぞれ対応して計算された複数の積算値と、前記複数のマップデータの劣化度合をそれぞれ重み付けする複数の重み付け係数とに基づいて前記電池の劣化変化量を推定し、
   さらに、前記推定部は、
   前記電池の充電処理の際に前記電池の劣化量の計測値を取得し、
   前記計測値が取得されたことに基づき、過去に取得された前記計測値と今回取得された前記計測値との差分と、前記複数の積算値とに基づいて、前記差分と前記複数の積算値とに応じた前記複数の重み付け係数を係数解として計算し、
   前記劣化変化量を推定する際には、過去に計算された前記係数解に基づいて、前記劣化変化量の推定に使用する前記複数の重み付け係数を推定することを特徴とする電池の劣化状態推定装置。
2. 車両に搭載された走行用の電池の劣化状態を推定する電池の劣化状態推定装置であって、
   前記電池の使用状態を表わす第１状態量、第２状態量及び第３状態量を含む複数の状態量を検出する検出部と、
   前記複数の状態量に応じた前記電池の劣化度合が示された複数のマップデータを記憶した記憶部と、
   前記電池の劣化変化量を推定する推定部と、
   を備え、
   前記複数のマップデータは、前記電池の前記第１状態量と前記第２状態量とに応じた劣化度合が示された第１マップデータと、前記電池の前記第２状態量と前記第３状態量とに応じた劣化度合が示された第２マップデータと、前記電池の前記第３状態量と前記第１状態量とに応じた劣化度合が示された第３マップデータとを含み、
   前記推定部は、前記検出部により繰り返し検出された前記複数の状態量と、前記複数のマップデータと、前記複数のマップデータの劣化度合をそれぞれ重み付けする複数の重み付け係数とに基づいて前記電池の劣化変化量を推定し、
   前記複数の重み付け係数は、前記第１マップデータの劣化度合を重み付けする第１係数と、前記第２マップデータの劣化度合を重み付けする第２係数と、前記第３マップデータの劣化度合を重み付けする第３係数とを含み、
   前記第１状態量、前記第２状態量及び前記第３状態量は、任意の順で、前記電池の電流、前記電池の電圧又はＳＯＣ、並びに、前記電池の温度、を示すことを特徴とする電池の劣化状態推定装置。
3. 前記推定部は、
   前記複数のマップデータと前記検出部により繰り返し検出された前記複数の状態量とに基づき、個々の前記マップデータごとに前記個々のマップデータから抽出される劣化度合の積算値を計算し、
   前記複数のマップデータにそれぞれ対応して計算された複数の積算値と、前記複数の重み付け係数とに基づいて前記電池の劣化変化量を推定することを特徴とする請求項２記載の電池の劣化状態推定装置。
4. 前記推定部は、
   前記電池の充電処理の際に前記電池の劣化量の計測値を取得し、
   前記計測値が取得されたことに基づき、過去に取得された前記計測値と今回取得された前記計測値との差分と、前記複数の積算値とに基づいて、前記差分と前記複数の積算値とに応じた前記複数の重み付け係数を係数解として計算し、
   かつ、
   前記劣化変化量を推定する際には、過去に計算された前記係数解に基づいて、前記劣化変化量の推定に使用する前記複数の重み付け係数を推定することを特徴とする請求項３記載の電池の劣化状態推定装置。
5. 前記推定部は、
   複数組の前記係数解に基づいて前記劣化変化量の推定に使用する前記複数の重み付け係数を推定し、
   前記複数組の係数解は、過去複数回の前記計測値の取得に基づいてそれぞれ計算された複数回分の前記係数解、並びに、他の車両において過去複数回の前記計測値の取得に基づいてそれぞれ計算された複数回分の前記係数解のうち、いずれか複数を含むことを特徴とする請求項１又は請求項４に記載の電池の劣化状態推定装置。

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