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公開番号2024141557
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-10
出願番号2023053283
出願日2023-03-29
発明の名称電池性能予測装置、電池性能予測システム、電池性能予測方法およびプログラム
出願人FDK株式会社
代理人弁理士法人鷲田国際特許事務所
主分類H01M 6/50 20060101AFI20241003BHJP(基本的電気素子)
要約【課題】リチウム一次電池の性能を精度よく予測することができる電池性能予測装置、電池性能予測システム、電池性能予測方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】リチウム一次電池の電池性能を予測する電池性能予測装置は、リチウム一次電池における正極および負極の界面に発生する過電圧と、リチウム一次電池の内部抵抗とに基づき、リチウム一次電池の予測電圧を算出する演算部を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
リチウム一次電池の電池性能を予測する電池性能予測装置であって、
前記リチウム一次電池における正極および負極の界面に発生する過電圧と、前記リチウム一次電池の内部抵抗とに基づき、前記リチウム一次電池の予測電圧を算出する演算部を備える
電池性能予測装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記演算部は、
式（１）に基づき算出される電解液のイオン伝導抵抗Ｒ
ｓｏｌ
を用いて、前記内部抵抗を算出する
請求項１に記載の電池性能予測装置。
TIFF
2024141557000022.tif
39
167
【請求項３】
前記演算部は、
式（２）に基づき算出される電極材料の直流抵抗Ｒ
ｃｏｌ
を用いて、前記内部抵抗を算出する
請求項１に記載の電池性能予測装置。
TIFF
2024141557000023.tif
31
167
【請求項４】
前記演算部は、
式（３）に基づき算出される前記負極に析出するＭｎによる抵抗Ｒ
Ｍｎ
を用いて、前記内部抵抗を算出する
請求項１に記載の電池性能予測装置。
TIFF
2024141557000024.tif
31
167
【請求項５】
前記演算部は、
式（４）、式（５）および式（６）に基づき、前記負極に析出するＭｎの厚みＬ
Ｍｎ
を算出する
請求項４に記載の電池性能予測装置。
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2024141557000025.tif
41
167
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2024141557000026.tif
40
163
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2024141557000027.tif
30
163
【請求項６】
前記演算部は、
式（７）に基づき、前記内部抵抗Ｒ
ｉｎｔ
を算出する
請求項１に記載の電池性能予測装置。
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2024141557000028.tif
14
163
【請求項７】
前記演算部は、
前記正極および前記負極の界面に発生する過電圧を、バトラーフォルマー方程式を用いて算出する
請求項１に記載の電池性能予測装置。
【請求項８】
リチウム一次電池の電池性能を予測する電池性能予測システムであって、
前記リチウム一次電池の放電条件に関する設定情報が入力される入力装置と、
前記設定情報に基づき得られる前記リチウム一次電池における正極および負極の界面に発生する過電圧と、前記リチウム一次電池の内部抵抗とに基づき、前記リチウム一次電池の予測電圧を算出する演算部を有する電池性能予測装置と、
前記リチウム一次電池の性能に関する情報を表示する表示装置と
を備える
電池性能予測システム。
【請求項９】
リチウム一次電池の電池性能を予測する電池性能予測方法であって、
前記リチウム一次電池における正極および負極の界面に発生する過電圧と、前記リチウム一次電池の内部抵抗とに基づき、前記リチウム一次電池の予測電圧を算出する
電池性能予測方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の電池性能予測方法を、コンピュータに実行させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、電池性能予測装置、電池性能予測システム、電池性能予測方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、小型の電子機器および警報器等の長期間交換せずに使用することが望まれる機器では、高電圧かつ長寿命であるリチウム一次電池が電源として用いられている。そのため、リチウム一次電池を用いる際には、温度および放電量等の様々な使用環境において、経時劣化による電池性能の低下を精度よく予測できることが重要である。
【０００３】
近年では、リチウム一次電池を含む各種電池の性能を予測する種々の手法が提案されている。電池性能の予測は、大別して、経験的モデルを用いた手法と、物理的モデルを用いた手法とに分類される。
【０００４】
経験的モデルを用いた手法は、各種の実測データに基づき、それらが共通して従う法則を数式等のモデルとして表し、このモデルを用いて電池性能を予測する手法である。一般には、経験的モデルは、等価回路または方程式等の比較的簡易なモデルで表される。そのため、電池性能を比較的容易に予測することができるが、実測データが十分でない領域では、予測の精度が大きく低下する可能性がある。
【０００５】
一方、物理的モデルにおいて、代表的な物理的モデルの一例として、Ｎｅｗｍａｎモデルが挙げられる（例えば、非特許文献１参照）。Ｎｅｗｍａｎモデルは、多孔性電極材料における表面での化学反応、電極内部の固相イオン拡散、ならびに、電解液内部のイオン拡散および電気泳動の効果等を、それぞれ数式で表し、連立して計算することで電池性能を算出する手法である。
【０００６】
例えば、Ｎｅｗｍａｎモデルにおいて、電極材料の表面における化学反応には、バトラーフォルマー方程式が用いられている。また、電解液内部のイオン拡散には、拡散方程式が用いられている。このように、Ｎｅｗｍａｎモデルは、電池の電気化学的な反応挙動に則っている。そのため、環境温度および印加電流等の放電条件の影響を広く再現することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
M. Doyle, T. F. Fuller, J. Newman, J. Electrochem. Soc., 140(6), 1526(1993).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、Ｎｅｗｍａｎモデルでは、考慮していない反応現象が起きた場合に、電池の電圧の予測精度が大きく低下してしまうという問題点があった。そのため、予測精度を向上させるためには、電池特性に影響する現象をすべて数式化して取り込む必要があり、実用が非常に困難である。
【０００９】
また、経験的モデルおよび物理的モデルのいずれのモデルにおいても、実験を行って実測データを得るのに長期の時間が必要になる。そのため、長期間が経過した際の実測データが少ない。したがって、長期間が経過した際の電池の挙動は、明らかになっていないことが多い。特に、長期にわたる経時変化を予測することは、さらに難度が高く、また、リチウム一次電池等の研究データの少ない電池において、長期の電圧変化を計算する技術が実用化された例は、極めて少ない。
【００１０】
本開示は、上記従来の技術における問題点に鑑みてなされたものであって、リチウム一次電池の性能を精度よく予測することができる電池性能予測装置、電池性能予測システム、電池性能予測方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
（【００１１】以降は省略されています）

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