[发明专利]内部状态推测系统及其推测方法

说明书

本发明涉及推测由多个蓄电池构成的蓄电系统的内部状态而作为蓄电系统的充电率的方法以及利用了该方法的内部状态推测系统。电压测定部(3)测定构成蓄电系统部(2)的全部蓄电池(1)的电压。系统单元电压决定部(5)基于由电压测定部(3)计测的多个蓄电池(1)的电压值，决定作为蓄电系统部(2)的SOC值的推测的基础的系统单元电压。系统单元电压决定部(5)根据预先计算出的上述蓄电系统部(2)的SOC值，对上述电压值进行加权而设为系统单元电压。系统SOC推测部(6)基于在蓄电池(1)中流动的电流以及系统单元电压来进行蓄电系统部(2)的SOC值的推测。

本申请是申请号为201580000407.7、申请日为2015年02月24日、发明名称为“内部状态推测系统及其推测方法”的申请的分案申请。

技术领域

本发明的实施方式涉及对由多个蓄电池构成的蓄电系统的内部状态进行推测而作为蓄电系统的充电率的方法、以及利用了该方法的内部状态推测系统。

背景技术

在一般情况下，在蓄电池的内部状态推测方法中，以推测蓄电池的充电率(SOC：State of Charge)为目的。作为推测SOC值的方法，存在如下方法：以不流动电流时的电压即开路电压(OCV：Open Circuit Voltage)与SOC之间的关系为基准，对充放电电流的累计值进行合计，由此来推测SOC。

但是，在如风力发电的输出变动抑制用途那样常时进行充放电的情况下，无法取得OCV，如果长时间持续进行充放电，则微小的电流累计误差会累积。因此，为了使该误差重置而早晚必须有意图地使充放电停止而取得OCV。作为能够应对该问题的方法，存在利用了卡尔曼滤波器的SOC推测方法。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2012-63244号公报

发明内容

发明要解决的课题

在利用了卡尔曼滤波器的SOC推测方法中，对由与蓄电池连接的各检测器检测到的电流实测值和电压实测值进行计测，根据该计测值，使用卡尔曼滤波器来制作由电阻和电容器构成的蓄电池等价电路模型。然后，基于该蓄电池等价电路模型来推测OCV，并基于OCV推测值与蓄电池的SOC的关系数据来计算SOC。通过逐次使用根据在前一个取样时获得的OCV推测值而求出的电容器容量，由此能够获得高精度的SOC。

但是，在上述蓄电池的内部状态推测方法中，在蓄电池为单体的情况下能够推测SOC，但在应用于多个蓄电池被多并联且多串联地连接的蓄电系统的SOC(以下，称作系统SOC)推测的情况下，不确定将哪个蓄电池的电压用于推测较好。

此外，虽然也可以考虑对全部蓄电池的SOC进行推测而将其平均值作为系统SOC的方法，但对于大规模的蓄电系统来说必须对大量蓄电池一个一个地进行运算，而存在计算量增大的可能性。

本发明的实施方式是为了解决上述课题而完成的，能够高效地推测由多个蓄电池构成的蓄电系统的内部SOC，通过对构成蓄电系统的蓄电池的电压值进行加权来作为系统单元电压，并基于该系统单元电压来推测蓄电系统的系统SOC。由此，提供一种抑制了运算量的内部状态推测系统及其推测方法。

用于解决课题的手段

本发明的实施方式的内部状态推测系统的特征在于，为了实现上述目的，而具有以下的构成。

(1)具备电压测定部，该电压测定部测定多个上述蓄电池的电压。

(2)具备电流测定部，该电流测定部测定在多个上述蓄电池中流动的电流。

(3)具备系统单元电压决定部，该系统单元电压决定部基于由上述电压测定部计测的多个蓄电池的电压值，来决定系统单元电压，该系统单元电压成为蓄电系统部的SOC的推测的基础。