実使用下の電気自動車の電池性能評価および劣化要因分析

JARI Research Journal
20161201 *
【研究速報】
実使用下の電気自動車の電池性能評価および劣化要因分析
Analysis of the Relationship Between Actual Usage Conditions of Electric Vehicles
and Battery Performance Degradation in the Real World
前田
安正
*1
Yasumasa MAEDA
黒川
陽弘 *2
Akihiro KUROKAWA
森田
賢治 *2
Kenji MORITA
今村
大地
*3
Daichi IMAMURA
Abstract
Driving histories and battery charge/discharge data were collected from electric vehicles
(EVs) used in Japan to understand the relationship of EV usage conditions and battery
performance degradation. In addition, we proposed a battery capacity estimation method to
evaluate battery capacity in the real world from the collected data. Using this battery
capacity estimation method, we evaluated the effect of degradation factors (temperature,
state of charge (SOC), and discharge rate) on capacity degradation. For the batteries
evaluated in this study, we confirmed that temperature was a major factor contributing to
capacity degradation in the real world.
1. まえがき
のEVに2011年1月より順次データ収集器を取り
近年では，エネルギー密度の高いリチウムイオ
付け，走行履歴および充放電データを収集した．
ン電池を駆動用の蓄電デバイスとして搭載した多
その分析により，これまでに，走行時の充放電レ
種の電気自動車（EV）が市販されており，地球環
ート分布，充電状態（SOC）の保持状況等といっ
境保全の観点からも一層の普及が期待されている．
たEVの実使用条件を明らかにした2)．また，普通
しかし，現状のEVにはコストが高い，航続距離が
充電データからEVの電池容量を簡便に推定する
短い等の課題が知られており，車載リチウムイオ
手法を考案し，データ収集を行っているEVと同型
ン電池の耐久性向上もまた課題の１つとされてい
の走行試験用EVから取得した，決められた走行・
る．特に，実使用下でのリチウムイオン電池の耐
充電パターンで運用した場合の試験データを用い
久性をより一層向上させるためには，EVの実使用
て手法の有効性を確認した3)．
条件と電池性能低下との関係を明らかにし，電池
そこで，本研究では，車載電池の耐久性向上に
性能の劣化要因を詳細に把握する必要がある．こ
資する知見の取得に向け，試験データでの有効性
れまでにも実走行データを基にした電池性能評価
が確認できた推定手法について，運用上の制約が
の報告1)はあるが，一般の個人ユーザを対象とし
ない実使用条件での適用性を検証するとともに，
た大規模な調査の例はなく，実使用下にあるEV
実使用下のEVの電池容量低下に影響を及ぼす主
の電池性能がどの程度低下するのか詳細は明らか
な劣化要因（温度，SOC，充放電レート）の影響
になっていない．そこで我々は，EVの実使用条件
度を把握するための分析を行った．なお，劣化要
と電池性能低下との関係の把握に向けた基礎デー
因の影響度は電池材料およびその組成によって異
タ蓄積として，国内を走行する500台超の複数種
なることから，本研究ではデータを収集している
複数種のEVのうち，データ収集期間の最も長い1
＊1 一般財団法人日本自動車研究所 企画・管理部
＊2 一般財団法人日本自動車研究所 FC・EV研究部
＊3 一般財団法人日本自動車研究所 FC・EV研究部 博士(工学)
＊ 本 速 報 は JSAE 著 作 権 規 則 に 基 づ く EVTeC & APE Japan 2016
20169038の転載である．
JARI Research Journal
車種（計67台）を対象とした．
－ 1 －
(2016.12)
2. 実使用下のEVへの電池容量推定手法の適用性
matedは推定手法を用いて求めた容量維持率，
検証
Measuredは実測した容量維持率であり，横軸は
考案した手法では，積算電流を精度良く算出す
車両登録からの経過日数とした．実測した容量維
るため負荷変動の少ない普通充電データを活用し
持率は，推定手法を用いて求めた容量維持率の推
た．手法の概要をFig. 1に示す．本手法では，充
移曲線の延長線上にプロットされており，推定値
電時のある電圧（容量推定開始電圧; V est.-st. ）から
と実測値の乖離は小さいことが確認できる．本車
満充電（満充電電圧; V full ）までの充電電気量とそ
両以外の数台の車両についても同様の比較を行い，
の初期値（新車時のV est.-st. からV full までの充電電
本推定手法が実使用下のEVへ適用可能であるこ
気量）との比が，その時点の電池容量の維持率と
とを確認した．
した車載電池では内部抵抗の変化が小さいことが
確認できたことから，V est.-st. は充放電サイクル数
によって変化しない一定値であり，開放電圧では
なく電流が流れている状態で一意に決定している．
V est.-st. の選定条件をFig. 2に示す．V est.-st. は初期の
Capacity retention, %
一致すると仮定した．なお，本研究で評価対象と
100
Estimated
Measured
充 電 カ ー ブに お い て電圧 変 化 が 最大 と な る点
0
（dV/dQがピークをとる点）に設定した．
データ収集を行ったEVの中のある1台について，
Fig. 3
200
400
600
800
Elapsed day
1000
1200
1400
Comparison between the Estimated and
本手法を用いて推定した容量維持率と，当該車両
Measured Capacity Retention Rates for the Same
をシャシダイナモメータに載せ一充電走行距離試
Vehicle
験4)を実施した際の放電電気量の実測により得た
容量維持率との比較をFig. 3に示す．図中，Esti-
3. 電池性能評価および劣化要因分析
Battery pack voltage
3. 1 評価・分析方法
電池の容量低下には充放電サイクルの影響と保
Voltage range for capacity estimation
Vfull
存時間の影響が考えられる．同じ充放電サイクル
Vest.-st.
数であっても，充放電を行うSOC範囲，充放電レ
Charge quantity
to be compared
が異なる場合には容量低下の進行に差が生じるこ
とになり，一般的には高温保持，高SOC保持，高
Full charge
Charge capacity
Fig. 1
ート，温度といった劣化要因の履歴（使用条件）
レートでの充放電は容量低下へ及ぼす影響が大き
Outline of the Estimation Method for Battery
っても，保存する温度およびSOCが異なる場合に
Capacity
4100
3900
3800
Vest.-st.
3700
3600
3500
3400
3300
3200
Fig. 2
は容量低下の進行に差が生じる．そこで，本研究
1.2
1.1
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
1800
では，データを収集した同一車種のEV（計67台）
の中から，各劣化要因の履歴が極端な車両を抽出
し，先述の電池容量推定手法を用いて見積った電
dV/dQ
Battery pack voltage
4000
800
いといわれている5), 6)．また，同じ保存時間であ
1000
1200 capacity
1400
Charge
1600
池容量維持率と経過日数の関係から各車両に搭載
された電池の劣化速度を算出し，その比較により
各劣化要因の容量低下への影響度を調査した．
各劣化要因の容量低下への影響度評価の対象と
Estimated Starting Voltage Selection Criteria for
Battery Capacity
JARI Research Journal
なる車両の選定条件をFig. 4に示す．図は劣化要
因としてSOCに着目した場合を例示している．車
－ 2 －
(2016.12)
Cumulative frequency, %
Table 1
95
Cumulative curve of average
SOC of the 67 vehicles
Vehicles with low
average SOC
(3 vehicles)
Fig. 4
the Effect of Temperature on Capacity Degradation
Vehicle
classification
Vehicles with high
average SOC
(3 vehicles)
5
low
Average SOC
Usage Conditions of EVs Selected for Evaluating
high
Average
temp.*2
[℃]
Area*1
Average
discharge
rate *3 [C]
Average
SOC
[%]
Annual
mileage
[km]
High-1
Aichi
19.4
65.5
0.23
10,639
High-2
Saitama
19.4
72.7
0.23
9,859
High-3
Kanagawa
18.8
83.5
0.25
7051
Low-1
Ibaraki
15.9
54.9
0.26
11,728
Low-2
Tochigi
14.2
71.4
0.37
11,719
Low-3
Gunma
13.0
76.3
0.28
5,025
*1 Area: Main drive region
Selection Criteria of EVs for Degradation Factor
*2 Temp: Battery pack surrounding temperature
*3 Discharge rate: Discharge rate during driving
Analysis (Example for SOC)
100
Relative frequency, %
両の選定にあたり，データを収集している67台の
車両を各々の履歴から算出した平均SOCを基準
に 昇 順 に 並 べ ， 平 均 SOC が 低 い 車 両 と し て 5
percentile前後から3台，平均SOCが高い車両とし
て95 percentile前後から3台を抽出した．抽出し
80
High-2(Temp.)
High-3(Temp.)
Low-1(Temp.)
Low-2(Temp.)
Low-3(Temp.)
60
40
20
45~50
40~45
35~40
30~35
25~30
20~25
10~15
15~20
0~5
5~10
-5~0
-15~-10
評価する必要があることから，SOC以外の主な劣
-10~-5
0
た6台では容量低下に対するSOCの影響度のみを
化要因の履歴（各劣化要因の平均値）および年間
High-1(Temp.)
Temperature, ℃
(a)
走行距離が可能な限り一致する6台を選定した．
Distribution
of
the
Battery
Pack
Surrounding
Temperature
なお，温度が容量低下に及ぼす影響度をより正
100
確に把握するためには，電池温度を用いた評価が
Relative frequency, %
望ましいが，実使用下にあるEVの電池温度データ
が収集できていないことから，収集している温度
データである電池パックの近傍温度を用いて評価
を行った．電池パックの近傍温度とは，電池パッ
クの雰囲気温度に近い場所の温度であり，車室内
80
High-3(Temp.)
Low-2(Temp.)
Low-3(Temp.)
40
20
90~100
80~90
70~80
60~70
50~60
40~50
30~40
20~30
10~20
0~10
0
SOC, %
(b) Distribution of SOC
100
期間における急速充電の実施割合が低く2)，各車
80
Relative frequency, %
が容量低下に及ぼす影響については，データ収集
両間で充電レートの差が現れにくいことから，放
電レートのみに着目した．
3. 2 評価・分析結果
High-1(Temp.)
High-2(Temp.)
High-3(Temp.)
Low-1(Temp.)
Low-2(Temp.)
Low-3(Temp.)
60
40
20
1.8~2.0
1.6~1.8
1.4~1.6
1.2~1.4
1.0~1.2
0.8~1.0
0.6~0.8
0.0~0.2
に選定した6台の電池パック近傍温度の平均値，
0.4~0.6
0
容量低下に対する温度の影響度を評価するため
0.2~0.4
においてデータを収集した．また，充放電レート
High-2(Temp.)
Low-1(Temp.)
60
の車体底面金属部に温度センサを取付けることに
より，走行時，普通充電時・急速充電時，駐車時
High-1(Temp.)
Discharge rate, C
平均SOC，平均放電レート，年間走行距離等の主
(c) Distribution of Discharge Rate during Driving
な使用条件をTable 1に示す．また，これら6台の
Fig. 5
Distributions of Degradation Factors for the EVs
電池パック近傍温度，SOC，放電レートの頻度分
Selected for Evaluating the Effect of Temperature on
布をFig. 5に示す．なお，以降の図および表では，
Capacity Degradation
JARI Research Journal
－ 3 －
(2016.12)
着目している劣化要因の平均値が高い3台（温度
6台に車載された電池の劣化速度の比較をFig.
に着目している場合は，平均温度の高い3台）を
7に示す．ここで，劣化速度は，Fig. 6に示す各車
High-1, 2, 3とし，平均値が低い3台をLow-1, 2, 3
両に搭載された電池の容量維持率の推移が，車両
と表している．容量低下に対する温度の影響度を
登録からの経過時間の1/2乗に対し直線的である
評価するために選定した電池パック近傍温度の平
と仮定することで求めた単回帰直線の傾きとして
均値が高い3台と平均値が低い3台では，電池近傍
算出した．なお，各車載電池の劣化速度は，電池
温度の分布形状が類似しているが，平均値が低い
パック近傍温度の平均値が低い3台の平均劣化速
3台の車両では温度域が低温側にシフトしている
度を1.00として正規化した．電池パック近傍温度
ことがわかる（Fig. 5(a)）
．SOCについては，選定
の平均値が高いHigh-1, 2, 3の劣化速度は，それぞ
した6台の平均SOCができる限り揃うように努め
れ1.37，1.45，1.30であるのに対し，Low-1, 2, 3
たが，SOC分布は車両により異なっている（Fig.
では0.89，1.20，0.91であり，実使用において，
5(b)）
．SOC分布は車両の使われ方，特にユーザの
温度は容量低下に影響を及ぼすことが確認できる．
充電に対する考え方に依存するため，車両の使い
1.8
1.6
Specific degradation rate
方に制約のないユーザ間で一致させることは難し
い．放電レートについては，全車両ともに0.2C以
下の頻度が最も高く，放電レートが高くなるにつ
れ，その頻度が低下する傾向が確認できる（Fig.
5(c)）
．
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
上記の履歴を有する6台の電池容量維持率（推
0.0
定値）の推移をFig. 6に示す．一般に電池容量の
High-1
(Temp.)
低下は時間の1/2乗に比例するといわれている7)こ
とから，横軸は車両登録からの経過日数の1/2乗と
RLow-1, 2, 3 = 1.0
1.4
High-2
(Temp.)
High-3
(Temp.)
Low-1
(Temp.)
Low-2
(Temp.)
Low-3
(Temp.)
Vehicle
Fig. 7
Comparison between the Specific Degradation
した．図より，電池パック近傍温度の平均値が高
Rates of the EVs Selected for Evaluating the Effect
い車両の電池容量維持率は，平均値が低い3台の
of Temperature on Capacity Degradation
車両のものよりも低下傾向にあり，容量低下が進
行していることが確認できる．電池パック近傍温
その他の劣化要因として着目したSOCおよび
度の平均値が高い車両と低い車両の間には温度の
放電レートが容量低下に及ぼす影響度についても，
平均値に3～6℃程度の差が生じており（Table 1）
，
上述した温度の場合と同様の基準で車両を選定し
主にこの温度差によって容量低下の進行度に差が
評価を行った．SOCおよび放電レートの影響度評
生じたものと考えられる．
価を行った各6台の車両の使用条件をTable 2およ
び3に示す．また，温度，SOC，放電レートそれ
Capacity retention, %
ぞれにおいて平均値の高い3台の車両（High-1, 2,
3）と平均値の低い3台の車両（Low-1, 2, 3）の平
100
均劣化速度の比較をFig. 8に示す．ここで，各劣
化要因の劣化速度は，温度，SOC，放電レートそ
れぞれの場合において，平均値の低い車両（Low-1,
5
High-1(Temp.)
High-2(Temp.)
High-3(Temp.)
Low-1(Temp.)
Low-2(Temp.)
Low-3(Temp.)
10
15
20
25
30
2, 3）の平均劣化速度を1.00として正規化した．
電池パック近傍温度の平均値が高い3台の平均劣
35
化速度は1.37，平均SOCが高い3台では1.06，放
Elapsed day1/2
Fig.
Capacity
電レートの平均値が高い3台では1.01であり，本研
Retentions of EVs Selected for Evaluating the Effect
究の評価対象となった車載電池では，一般的に知
of Temperature on Capacity Degradation
られている主な劣化要因である温度，SOC，放電
6
Changes
of
Estimated
JARI Research Journal
Battery
－ 4 －
(2016.12)
レートのうち，温度が容量低下に及ぼす影響度が
充放電データを収集している数種のEVのうちの1
大きいことが明らかになった．
車種について，温度，SOC，放電レートに特徴的
Table 2
Usage Conditions of EVs Selected for Evaluating
the Effect of SOC on Capacity Degradation
Vehicle
classification
*1
Area
High-1
Tochigi
Average
temp.*2
[℃]
Average
discharge
rate *3 [C]
Average
SOC
[%]
16.5
96.3
な履歴を有する車両を複数台選定し，考案した電
池容量推定手法を活用することにより算出した劣
化速度を比較し，各劣化要因の影響度を評価した．
Annual
mileage
[km]
0.33
8,847
得られた成果を以下に示す．
 実使用下のEVにおいて，考案した電池容量推定
手法を用いて算出した容量の推定値と実測値
High-2
Ishikawa
17.5
94.0
0.35
7,022
High-3
Saitama
18.0
91.1
0.23
7,243
Low-1
Saitama
18.2
65.1
0.23
8,409
59.6
0.26
11,869
54.9
0.26
1 A *1 Area:i dMain
i i drive region
11,728
 温度，SOC，放電レートをパラメータとし，各
*2 Temp: Battery pack surrounding temperature
パラメータの平均値の低い車両と高い車両の
Low-2
Chiba
18.3
Low-3
Ibaraki
15.9
の乖離は小さく，本手法による電池容量推定の
有効性を確認した．
*3 Discharge rate: Discharge rate during driving
Table 3
平均劣化速度を比較した結果，調査対象の電池
では容量低下に対して温度が及ぼす影響が大
Usage Conditions of EVs Selected for Evaluating
きいことが明らかになった．
the Effect of Discharge Rate on Capacity Degradation
Average
temp.*2
[℃]
Average
discharge
rate *3 [C]
Average
SOC
[%]
Annual
mileage
[km]
Vehicle
classification
Area*1
High-1
Ishikawa
17.5
94.0
0.35
7,022
High-2
Aichi
18.2
64.1
0.34
5,583
High-3
Akita
18.1
64.0
0.33
3,539
Low-1
Saitama
17.8
64.4
0.20
4,015
Low-2
Kyoto
18.8
67.7
0.18
6,786
Low-3
Kanagawa
18.1
74.2
0.17
4,787
本研究により，1車種ではあるが，市場で利用
されるEVについて容量低下に対する主な劣化要
因の影響度を把握することができた．今後は，温
度，SOC，放電レート以外のその他の劣化要因の
影響や，複数の劣化要因の複合的な影響について
*1 Area: Main drive region
解析を進める予定である．
*2 Temp: Battery pack surrounding temperature
*3 Discharge rate: Discharge rate during driving
参考文献
1.8
Specific degradation rate
1.6
1.4
1) Kandler Smith et al.: Models for Battery Reliability
Average(Low-1, 2, 3)
RLow-1, 2, 3 = 1.0
and Lifetime, Battery Congress, April 15-16(2013)
Average(High-1, 2, 3)
Error bar: S. D.
1.2
2) 前田安正ほか：大規模なデータ収集による電気自動車
1
の利用実態分析と電池性能評価，自動車技術会 2014 春
0.8
季学術講演会，学術講演会前刷集 No. 4-14，p.5-8(2014)
0.6
0.4
3) 前田安正ほか：大規模なデータ収集による電気自動車
0.2
の電池性能評価，自動車技術会 2014 秋季学術講演会，
0
Temperature
SOC
Discharge rate
学術講演会前刷集 No. 106-14，p.15-18(2014)
Degradation factor
Fig. 8
Comparison between Specific Degradation Rates
4) TRIAS 99-011-01 一充電走行距離及び交流電力量消費率
試験（JC08 モード）
for Each Degradation Factor
5)
John
Wang
et
al.:
Cycle-life
model
for
graphite-LiFePO4 cells, Journal of Power Sources,
4. まとめ
196, 3942–3948 (2011)
実使用下における車載電池の容量低下に対する
主な劣化要因（SOC，放電レート，温度）の影響
6) J.Vetter: Ageing mechanisms in lithium-ion batteries,
Journal of Power Sources, 147, 269-281 (2005)
度を把握するため，考案した普通充電データを用
いる電池容量推定手法について，実使用下にある
7) 田尾洋平ほか：リチウムイオン二次電池用グラファイ
EVへの適用性を検証した．また，走行履歴および
ト負極上の SEI 皮膜の成長過程，GS Yuasa Technical
Report, Vol. 10-2, p.8-15(2013)
JARI Research Journal
－ 5 －
(2016.12)