[发明专利]蓄电池状态推定装置

说明书

针对稳定且高精度地推定蓄电池的余量、容量等状态的相关要求，本发明的蓄电池状态推定装置(100)推定蓄电池的充电率来作为推定充电率，其包括：检测所述蓄电池(101)的充放电电流以作为检测电流的电流检测部(102)；检测所述蓄电池(101)的端子间电压以作为检测电压的电压检测部(103)；基于所述检测电流与所述检测电压来计算OCV推定法充电率的OCV推定法SOC推定部(104)；基于所述检测电流与所述OCV推定法充电率来计算包含容量维持率的电流积算法参数的电流积算法参数推定部(105)；以及基于所述检测电流、所述OCV推定法充电率和所述电流积算法参数来计算推定充电率的校正SOC推定部(106)。

技术领域

本发明涉及稳定地推定蓄电池的余量、容量的蓄电池状态推定装置。

背景技术

在电动车、铁路车辆或固定型蓄电系统等中，为了高效地利用蓄电池，高精度地对充电率(SOC：State of Charge)、健康度(SOH：State of Health)等蓄电池的内部状态进行推定的技术变得重要。

作为推定SOC的现有技术，作为一个示例，已知有如下电流积算法：对测量电流进行积分并除以满充电容量(FCC：Full Charge Capacity)，由此来推定当前的SOC。此外，作为其它示例，已知有如下OCV推定法：根据测量电流、测量电压和蓄电池模型推定蓄电池的开路电压(OCV：Open Circuit Voltage)，并利用蓄电池的OCV与SOC的对应关系，来计算SOC。

上述电流积算法所得出的SOC推定值与OCV推定法所得出的SOC推定值分别具有不同的特征。

具体而言，电流积算法所得出的SOC推定值能高精度地追踪短时间的SOC的变化，但在另一方面，会受到SOC初始值、SOH及电流偏移的各参数的误差的影响。特别地，由于对电流偏移的误差进行积分，因此，SOC的推定误差将随着时间的经过而变大。

另一方面，OCV推定法所得出的SOC推定值主要使用测量电压来推定SOC，因此，SOC推定误差不会像电流积算法那样扩大。然而，已知有如下情况：由于较大地受到蓄电池模型参数的误差和电压测定的误差的影响，因此，在SOC推定值中产生不连续的变化等，在短时间内观察时的推定精度较差。

因此，提出了多个SOC推定方法，其目标在于，通过较好地组合电流积算法和OCV推定法，从而弥补双方的缺点，并发挥优点。

例如，存在如下技术：计算使利用电流积算法推定出的SOC推定值通过高通滤波器后得到的值、使利用OCV推定法推定出的SOC推定值通过低通滤波器后得到的值，并基于这两个值来计算SOC(参照专利文献1)。

此外，如上所述，高精度地推定SOH的技术也很重要，若能高精度地推定SOH，则能恰当地掌握充电电池的更换周期，并能使SOC的推定精度提高。

作为SOH推定方法的具体示例，存在如下技术：利用充放电电流超过规定的阈值的期间内的、电流积算法充电率变化量与OCV推定法充电率变化量，来计算电流积算误差的影响较小的SOH推定值(换言之，蓄电池容量推定值)(例如，参照专利文献2)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利第5606933号公报

专利文献2：日本专利第5419832号公报

发明内容

发明所要解决的技术问题

然而，在现有技术中存在如下问题。

在专利文献1所提出的技术中，由于并未对成为电池的满充电容量、电流偏移等SOC推定误差的原因的参数进行推定，因此，即使能利用滤波器来降低SOC推定误差，也无法从根本上去除误差。并且，也存在如下问题：用于减少SOC推定误差的最佳滤波器的设定值会根据被输入至蓄电池的电流的频率特性而改变。