CN102901928A - 电池劣化确定设备、方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了电池劣化确定设备、方法和系统。电池劣化确定设备包括：拟合模块，其配置用于将AC阻抗测量数据拟合成包括至少一个电路块的等效电路模型，以获得该等效电路模型中的电路常数，其中所述电路块中并联连接了一个电阻和一个恒相元件；P值保存模块，其配置用于保存作为恒相元件指数的P值，该P值通过将基准电池的AC阻抗测量数据拟合成等效电路模型而获得；以及劣化确定模块，其配置用于参考电池劣化程度与等效电路模型中的电路常数之间的相关性，基于通过使用作为固定值的P值而将作为确定目标的电池的AC阻抗测量数据拟合等效电路模型而获得的电路常数，来对作为确定目标的电池执行劣化确定。

Description

电池劣化确定设备、方法和系统

相关申请的交叉引用

本申请要求于2011年7月25日提交的日本专利申请No.2011-161762的优先权，该日本专利申请的内容通过引用的方式并入本文。

技术领域

本公开涉及电池劣化确定设备、电池劣化确定方法和电池劣化确定系统，其基于电池的AC阻抗测量数据来确定电池劣化程度。

背景技术

诸如二次电池或燃料电池之类的电池的劣化取决于再充电循环的次数、使用环境、存储条件等，并且这些电池在最终超过其使用寿命时变得不可使用。为此，在此之前已经提出了用于确定电池劣化程度的各种方法，例如，已知一种方法，其基于通过将电池的AC阻抗测量数据拟合（fit）成该电池的等效电路模型而获得的电路常数来确定劣化程度。

作为等效电路模型，已广泛使用的是RC两级模型，其中，如图9所示，两级RC并联电路块连接至电阻R1。该RC并联电路块中的未知电路常数为R和C，其数量为每一级两个，由于该RC两级模型中的未知电路常数的数量不大，因此很容易执行拟合。

通常用奈奎斯特（Nyquist）图将AC阻抗特性表示为复阻抗特性。如图10中所示，当RC两级模型被用作等效电路模型时，对于具有变形弧形复阻抗特性的电池来说，拟合误差趋于较大。这里，在图10中，虚线表示实际测量到的复阻抗特性，而实线表示基于通过拟合RC两级模型而获得的电路常数的复阻抗特性。

实际电池很少具有由完美半圆形表示的复阻抗特性，而在许多情况下都具有如图10中的虚线所示的变形弧形复阻抗特性。为此，不能说基于通过拟合RC两级模型而获得的电路常数的劣化确定结果总是足够适当的。

[相关技术文献]

[专利文献]

[专利文献1]日本未审查专利申请公开No.2004-241325

通常，可以使用其中连接了三级或更多级RC并联电路块的等效电路来减小关于变形弧形复阻抗特性的拟合误差。但是，待拟合的未知电路常数的数量增大。

另外，已知使用一个或多个的R和CPE（恒相元件）并联电路块可以减小关于变形弧形AC阻抗特性的拟合误差。这里，CPE是由[等式1]所示的阻抗ZCPE表示的非线性元件，其中将作为CPE指数的P和作为CPE常数的T用作电路常数。

[等式1]

Z_CPE=1/(jω)^PT

例如，可以使用图11所示的具有两级R和CPE并联电路块的等效电路模型来减小关于图12所示的变形弧形复阻抗特性的拟合误差。另外，在图12中，虚线表示实际测量到的复阻抗特性，而实线表示基于通过拟合其中连接了两级R和CPE并联电路块的等效电路模型而获得的电路常数的复阻抗特性。

但是，R和CPE并联电路块中待拟合的未知电路常数为R、P和T，其数量为每一级三个，并且与RC两级模型相比，即使在两级模型中，待拟合的未知电路常数的数量仍然增大了。

如果待拟合的未知电路常数的数量增大，则拟合变得复杂，并且在一些情况下，由于获得的解为多个，因此很难或不能确定电池劣化程度。为此，期望的技术是，在不增大等效电路模型中的未知电路常数数量的情况下减小拟合误差。

发明内容

本发明的一个或多个示例实施例提供了电池劣化确定设备、电池劣化确定方法和电池劣化确定系统，其在不增大将要用于确定电池劣化程度的等效电路模型中的未知电路常数数量的情况下减小了拟合误差。

根据本发明的示例实施例的电池劣化确定设备，包括：

拟合模块，其配置用于将AC阻抗测量数据拟合成包括至少一个电路块的等效电路模型，以获得该等效电路模型中的电路常数，其中所述电路块中并联连接一个电阻和一个恒相元件；

P值保存模块，其配置用于保存作为恒相元件指数的P值，该P值通过将基准电池的AC阻抗测量数据拟合成等效电路模型而获得；以及

劣化确定模块，其配置用于参考电池劣化程度与等效电路模型中的电路常数之间的相关性，基于通过使用作为固定值的P值而将作为确定目标的电池的AC阻抗测量数据拟合成等效电路模型而获得的电路常数，来对作为确定目标的电池执行劣化确定。

劣化确定模块可以被配置为：当所获得的电路常数所确定的拟合误差等于或大于基准值时，确定作为确定目标的电池的使用是不适当的。

电池劣化确定设备还可以包括：

拟合初始值设置模块，其配置用于在拟合模块执行拟合之前设置电路常数的初始值，

其中，拟合初始值设置模块被配置为：当AC阻抗测量数据被表示为奈奎斯特图时，使用Zim=0的过零点以及利用了dZim/dZre的频率特性图的拐点和零点的椭圆近似来设置初始值。

根据本发明的示例实施例的电池劣化确定方法，包括：

保存作为恒相元件指数的P值，该P值通过将基准电池的AC阻抗测量数据拟合成包括至少一个电路块的等效电路模型而获得，其中至少一个电路块中并联连接一个电阻和一个恒相元件；以及

参考存储了电池劣化程度与等效电路模型中的电路常数之间的相关性的数据库，基于通过使用作为固定值的P值而将作为确定目标的电池的AC阻抗测量数据拟合成等效电路模型而获得的电路常数，来对作为确定目标的电池执行劣化确定。

电池劣化确定方法还可以包括：

通过记录多个已知劣化程度与电路常数之间的相关性来创建数据库，其中，该电路常数通过使用作为固定值的P值而将劣化程度已知的电池的AC阻抗测量数据拟合成等效电路模型而获得。

根据本发明的示例实施例，可以提供电池劣化确定设备、电池劣化确定方法和电池劣化确定系统，其在不增大将要用于确定电池劣化程度的等效电路模型中的未知电路常数数量的情况下减小了拟合误差。

附图说明

根据以下结合附图的示例实施例的描述，本发明的上述及其他方面将变得显而易见，在附图中：

图1是示出根据一个实施例的电池劣化确定系统的配置的框图；

图2是示出电池劣化确定设备的电池劣化确定操作概况的流程图；

图3是示出对将要用于确定电池劣化程度的等效电路模型中的P值进行设置的处理中的详细过程的流程图；

图4是示出作为基准电池的AC阻抗的测量结果而获得的奈奎斯特图的示图；

图5是示出P2的初始值和P3的初始值的设置的示图；

图6是示出用于创建等效电路模型中的电路常数与劣化程度之间的相关性的处理中的详细过程的流程图；

图7是示出电路常数与输出劣化量之间的相关示例的示图；

图8是示出用于确定作为确定目标的电池的劣化程度的处理中的详细过程的流程图；

图9是示出RC两级模型示例的示图；

图10是示出测量值和RC两级模型的拟合结果的示图；

图11是示出具有两级R及CPE并联电路块的等效电路模型的示图；

图12是示出测量值和具有两级R及CPE并联电路块的等效电路模型的拟合结果的示图；

图13是示出根据该实施例的电池劣化确定设备的硬件配置的示意图。

具体实施方式

以下将参考附图来描述本发明的实施例。图1是示出根据一个实施例的电池劣化确定系统的配置的框图。如图所示，电池劣化确定系统10包括电池劣化确定设备100、电路常数-劣化程度相关性数据库200、以及AC阻抗测量设备300。电池劣化确定系统10可以被配置为包括上述组件的单个设备或者被配置为各独立设备的集合。尽管作为劣化确定目标的电池优选地为诸如锂离子电池之类的二次电池，但是本发明可以应用于诸如燃料电池之类的其他电池的劣化确定。而且，本发明可以应用于电池的SOC（充电状态）确定。

根据该实施例，使用包括一个或多个电路块的等效电路模型来进行拟合，其中每个电路块中并联连接了一个电阻R和一个CPE（恒相元件）。该情况下，关于变形弧形复阻抗特性的拟合误差减小。具体地，使用这样的等效电路模型，其中电阻R1、其中电阻R2及CPE2并联的电路块、其中电阻R3及CPE3并联的电路块、其中CPE4和电阻R5及线圈L5并联的电路块彼此连接，如图11所示。但是，本发明不限于该等效电路模型，而是可以应用任意等效电路模型，只要包括一个或多个其中并联有一个电阻R及一个CPE的电路块即可。

AC阻抗测量装置300是测量作为测量目标的电池400的AC阻抗并且在其上记录测量结果的装置，其包括AC阻抗测量模块310、AC阻抗测量条件设置模块320、和测量数据存储模块330。AC阻抗测量模块310通过对电池400施加AC电压或AC电流并且基于AC阻抗测量条件设置模块320从用户接收到的测量条件测量电流或电压来计算AC阻抗。在多个频率上执行测量，并且将其结果在例如作为存储区域的测量数据存储模块330上存储为奈奎斯特图数据。

但是，测量AC阻抗的方法不限于上述示例中所描述的方法，而可以使用各种方法。例如，可以利用叠加了多个频率信号的电压波形或电流波形来测量电流波形或电压波形，可以对该电压波形和电流波形分别进行离散傅立叶变换（DFT），以获得每个频率成分的比率。另外，可以不测量AC阻抗而将单独获得的奈奎斯特图数据存储在测量数据存储模块330上。

电路常数-劣化程度相关性数据库200是记录作为等效电路参数的电路常数与电池劣化（容量劣化、输出劣化等）程度之间的相关性的数据库。可以通过测量作为劣化确定目标的电池的AC阻抗、将这样获得的复阻抗特性拟合成等效电路模型从而获得电路常数、以及基于所获得的电路常数参考电路常数-劣化程度相关性数据库200，来确定电池劣化程度。

可以使用诸如基于计算机程序操作的PC之类的信息处理装置来构造电池劣化确定设备100。电池劣化确定设备100包括控制器110、输入及输出模块120、拟合初始值设置模块130、拟合模块140、P值保存模块150、以及劣化确定模块160。

控制器110通过使电池劣化确定设备100中的每个功能模块凭借稍后将要描述的进程进行操作来控制电池劣化确定处理。输入及输出模块120对到/从电路常数-劣化程度相关性数据库200的数据输入/输出、以及从AC阻抗测量设备300中的测量数据存储模块330读取数据进行控制。输入及输出模块120还接收用户执行的操作和设置，并且将电池劣化确定结果输出到图中没有示出的显示设备等。

拟合初始值设置模块130基于预定算法而根据从测量数据存储模块330获得的奈奎斯特图数据来设置等效电路模型中的电路常数的初始值。

拟合模块140使用拟合初始值设置模块130所设置的初始值来执行等效电路模型中的电路常数的拟合。作为拟合算法，可以采用各种已知算法。

P值保存模块150是对在作为确定目标的电池的劣化确定处理之前在预定条件下事先获得的P值进行保存的存储区域。

劣化确定模块160参考电路常数-劣化程度相关性数据库200、根据通过将作为劣化测量目标的电池的复阻抗特性拟合成等效电路而获得的电路常数，来确定电池劣化程度。可以通过使用容量劣化量、输出劣化量等的各种方式来表示劣化程度。

接下来，将描述根据该实施例的电池劣化确定设备100的电池劣化确定操作。图2是示出电池劣化确定操作概况的流程图。

根据该实施例，首先设置用于确定电池劣化程度的等效电路模型中的P值（S10）。即，在实际电池劣化确定之前设置等效电路模型中的P值，并且将所设置的P值用作固定值来执行等效电路模型的拟合。该情况下，CPE中仅CPE常数T为未知电路常数，因此，即使在包括R及CPE并联电路块的等效电路模型中，也可以将未知电路常数的数量减少到与RC并联电路块的数量一样多。从而，可以在不增大未知电路常数数量的情况下减小拟合误差。

这里，由于已经从实验上验证了，在相同类型的电池中都可以将P值看作常数值，而与电池特性没有被极大损坏程度下的劣化程度、SOC、温度等无关，因此，使用预设的P值来执行作为劣化确定目标的电池的拟合。

接下来，通过使用设置的P值作为固定值进行拟合来获得劣化程度已知的电池的电路常数，并且创建等效电路模型中的电路常数与劣化程度之间的相关性数据（S20）。创建不同劣化程度的相关性数据，并且将其记录在电路常数-劣化程度相关性数据库200中。

之后，可以基于所设置的P值和电路常数-劣化程度相关性数据库200中记录的相关性数据来重复执行作为确定目标的电池的劣化确定（S30）。

以下将描述该处理中的详细过程。首先，将参考图3的流程图来描述用于对将要用于确定电池的劣化程度的等效电路模型中的P值进行设置的处理（S10）中的详细过程。

在该处理中，准备作为设置P值基准的电池，并且将其限制为允许获得可以根据其指定P值而不产生多个解或发散解的复阻抗的电池状态（S101）。可以根据其指定P值而不产生多个解或发散解的复阻抗特性具有在低频区域方向上变宽的线形，例如，该特性通常为具有在诸如预定劣化状态、低温以及低SOC（充电状态）之类的条件下变宽的线形的特性。由于即使当这些条件如上述改变时也可以将P值看作常数，因此可以任意设置易于拟合的电池状态。相反，在复阻抗特性具有近似弧形的一些情况下，拟合是发散的，因此，避免了伴随有这种复阻抗特性的电池状态。

然后，使用AC阻抗测量设备300来测量基准电池的AC阻抗（S102）。所获得的测量数据在测量数据存储模块330上存储为奈奎斯特图。

接下来，使用拟合初始值设置模块130针对所获得的基准电池的奈奎斯特图来设置拟合初始值（S103）。例如，可以基于以下算法来设置初始值。另外，假设已经获得了如图4中所示的奈奎斯特图作为基准电池的AC阻抗的测量结果。

关于R1的初始值，获得了作为奈奎斯特图的过零点处的Zre的Zre0，并且将Zre0看作R1的初始值。

关于P2的初始值和P3的初始值，获得了如图5中所示的dZim(f)/DZre(f)的频率特性，按照从较高频率开始的顺序搜索dZim(f)/DZre(f)变为零的点或拐点，并且分别将第一频率和第二频率看作f1和f2。但是，如果拐点先出现，则使用拐点处的频率，而零点被忽略一次。

然后，根据[等式2]所示的dZim(f1)与DZre(f1)-Zre0之比来获得P2的初始值。

[等式2]

(Zre(f1)-Zre0)/Zim(f1)=2[1+cos(P2*π/2)]/sin(P2*π/2)

接下来，获得Zre变为Zre(f2)-Zim(f2)×3/4、Zre(f2)-Zim(f2)/4、Zre(f2)+Zim(f2)/4、以及Zre(f2)+Zim(f2)×3/4的点处的Zim。当不存在数据点时，可以执行线性内插。

基于所获得的四个数据点，通过已知方法近似具有平行于Zre方向的长轴的椭圆。然后，根据[等式3]获得P3的初始值，等式3中，b表示所获得的椭圆的长轴的长度，a表示其短轴的长度。

[等式3]

b/a=2[1+cos(P2*π/2)]/sin(P3*π/2)

另外，R2的初始值被获得为R2=(Zre(f1)-Zre0)×2，T2的初始值被获得为T2=1/[(2πf1)^P2×R2]，R3的初始值被获得为R3=b，以及T3的初始值被获得为T3=1/[(2πf2)^P3×R3]。当然，可以使用其他算法来设置每个电路常数的初始值。

返回到图3的描述，当设置了这些初始值时，拟合模块140使用所设置的这些初始值执行等效电路模型的拟合（S104）。由于基准电池已被限制为获得具有在低频区域方向上变宽的形状的奈奎斯特图，因此可以通过使用已知算法执行拟合而容易地获得每个电路常数。

然后，将通过拟合获得的电路常数中的P值（P2、P3）存储在P值保存模块150上（S105），从而完成了对用于确定电池劣化程度的等效电路模型中的P值进行设置的处理（S10）。

接下来，将参考图6的流程图来描述用于创建等效电路模型中的电路常数与劣化程度之间的相关性数据的处理（S20）中的详细过程。

首先，选择诸如容量劣化和输出劣化之类的劣化程度已知的电池（S201）。然后，将所选择的电池限制为满足用于确定劣化程度的阻抗测量条件（S202），并且使用AC阻抗测量设备300来测量AC阻抗（S203）。可以将预定温度、预定SOC等设置为用于确定劣化程度的阻抗测量条件。所获得的测量数据在测量数据存储模块330上存储为奈奎斯特图。

接下来，使用拟合初始值设置模块130针对所获得的劣化程度已知的电池的奈奎斯特图来设置拟合初始值（S204）。可以基于与上述处理（S103）中所使用的算法相同的算法来设置初始值。但是，由于P值为固定值，因此不必计算P的初始值。

然后，拟合模块140使用P值保存模块150中保存的P值作为固定电路常数，并且使用所设置的初始值来执行等效电路模型的拟合（S205）。由于P值为固定电路常数，因此未知电路常数的数量与RC两级模型中的一样。从而，可以通过利用已知算法执行拟合来容易地获得每个电路常数。

所获得的电路常数与已知的电池劣化程度相关联，并且被登记为电路常数-劣化程度相关性数据库200中的相关性数据（S206）。

对不同劣化程度的电池重复执行上述处理（S207：否），并且当所登记的相关性数据项的数量为满时（S207：是），则完成了对等效电路模型中的电路常数与劣化程度之间的相关性数据进行创建的处理。图7是示出电路常数R3与输出劣化量之间的相关性示例的示图。如图所示，已知等效电路模型中的R随着充放电循环的重复而变大。

接下来，将参考图8的流程图来描述用于确定作为确定目标的电池的劣化程度的处理（S30）中的详细过程。

首先，将作为劣化确定目标的电池限制为满足确定劣化程度的阻抗测量条件（S301）。具体地，将温度、SOC等限制为与用于对等效电路模型中的电路常数与劣化程度之间的相关性数据进行创建的处理（S20）中的温度、SOC具有相同水平。

然后，使用AC阻抗测量设备300来测量作为确定目标的电池的AC阻抗（S302）。所获得的测量数据在测量数据存储模块330上作为奈奎斯特图存储。

接下来，使用拟合初始值设置模块130针对所获得的作为确定目标的电池的奈奎斯特图来设置拟合初始值（S303）。可以基于与上述处理（S103）中使用的算法相同的算法来设置初始值。但是，由于P值为固定值，因此不必计算P的初始值。

然后，拟合模块140使用P值保存模块150中保存的P值作为固定电路常数，并且使用所设置的初始值来执行等效电路模型的拟合（S304）。由于P值为固定电路常数，因此未知电路常数的数量与RC两级模型中的一样。从而，可以通过利用已知算法执行拟合来容易地获得每个电路常数。

然后，劣化确定模块160参考电路常数-劣化程度相关性数据库200基于所获得的电路常数来确定作为确定目标的电池的劣化程度（S305）。确定结果输出到图中没有示出的显示设备、打印设备或相似设备（S306），从而完成了确定作为确定目标的电池的劣化程度的处理（S30）。

尽管在该实施例中可以减小拟合误差，但是当电池处于劣化后的不可使用状态时，则包括P值在内的特性波动并且拟合误差变大。

为此，劣化确定模块160可以获得利用作为拟合结果而获得的电路常数计算出的复阻抗特性与作为测量结果而获得的复阻抗特性之间的平方误差，并且当该平方误差等于或大于预设基准值时，可以通过输入及输出模块120输出指示该电池的使用不适当的确定结果。

之后，将关于硬件组件来描述根据本实施例的电池阻抗测量设备。

图13是示出根据本实施例的电池劣化确定设备100的硬件配置的简要示图。如图13所示，电池劣化确定设备100包括CPU 1、读取器2、存储器3、存储设备4、通信单元5和用户接口6。CPU 1（例如，处理器）可以用作图1中所示的控制器110、输出及输出模块120、拟合初始值设置模块130、拟合模块140、P值保存模块150、和劣化确定模块160。

存储器3可以为诸如ROM、RAM或闪存之类的任意类型的存储器。当CPU 1执行程序时，存储器3可以用作CPU 1的工作存储器。存储设备4被配置来存储将由CPU 1执行的程序和/或由各组件所产生的数据（例如，P值）。存储设备4可以为诸如硬盘驱动器（HDD）或固态驱动器（SSD）之类的任意类型的存储设备。包括使CPU 1执行由电池劣化确定设备100所进行的各操作的指令的程序可以存储在存储设备4中或诸如蓝光光盘（商标）、DVD、CD、软盘、闪存、或磁光（MO）盘之类的计算机可读介质中。读取器2被配置来将上述计算机可读介质中存储的程序读取到存储器3中。该程序也可以通过通信单元5从网络（例如，因特网）上的另一设备（例如，服务器）下载。使用图13中所示的该配置，CPU 1被配置来根据从阅读器2读取的或者通过通信单元5下载的程序执行电池劣化确定设备100所执行的各操作。

在根据该实施例的劣化程度确定中，使用包括电路块的等效电路模型来执行拟合，可以减小拟合误差，如上所述，其中每个电路块中并联一个电阻R和一个CPE。从而，可以增强确定结果的适当性。而且，在CPE中的电路常数当中，P值为固定值，因此，待拟合的未知电路常数的数量与RC模型中的一样，这方便了拟合。

Claims (6)

1.一种电池劣化确定设备，包括：

拟合模块，其配置用于将AC阻抗测量数据拟合成包括至少一个电路块的等效电路模型，以获得所述等效电路模型中的电路常数，其中所述电路块中并联连接了一个电阻和一个恒相元件；

P值保存模块，其配置用于保存作为所述恒相元件指数的P值，该P值通过将基准电池的AC阻抗测量数据拟合成所述等效电路模型而获得；以及

劣化确定模块，其配置用于参考电池劣化程度与所述等效电路模型中的电路常数之间的相关性，基于通过使用作为固定值的P值而将作为确定目标的电池的AC阻抗测量数据拟合成所述等效电路模型而获得的电路常数，来对作为确定目标的电池执行劣化确定。

2.根据权利要求1所述的电池劣化确定设备，

其中，所述劣化确定模块被配置为：当所获得的电路常数所确定的拟合误差等于或大于基准值时，确定作为确定目标的电池的使用是不适当的。

3.根据权利要求1或2所述的电池劣化确定设备，还包括：

拟合初始值设置模块，其配置用于在所述拟合模块执行拟合之前设置所述电路常数的初始值，

其中，所述拟合初始值设置模块被配置为：当AC阻抗测量数据被表示为奈奎斯特图时，使用Zim=0的过零点以及利用了dZim/dZre的频率特性图的拐点和零点的椭圆近似来设置所述初始值。

4.一种电池劣化确定方法，包括：

保存作为恒相元件指数的P值，该P值通过将基准电池的AC阻抗测量数据拟合成包括至少一个电路块的等效电路模型而获得，其中所述电路块中并联连接了一个电阻和所述恒相元件；以及

参考存储了电池劣化程度与所述等效电路模型中的电路常数之间的相关性的数据库，基于通过使用作为固定值的P值而将作为确定目标的电池的AC阻抗测量数据拟合成所述等效电路模型而获得的电路常数，来对作为确定目标的电池执行劣化确定。

5.根据权利要求4所述的电池劣化确定方法，还包括：

通过记录多个已知劣化程度与电路常数之间的相关性来创建数据库，其中，所述电路常数通过使用作为固定值的P值而将劣化程度已知的电池的AC阻抗测量数据拟合成所述等效电路模型而获得。

6.一种电池劣化确定系统，包括：

AC阻抗测量设备，其配置用于测量电池的AC阻抗；

电池劣化确定设备，其包括拟合模块，所述拟合模块配置用于将从所述AC阻抗测量设备获得的AC阻抗测量数据拟合成包括至少一个电路块的等效电路模型以获得该等效电路模型中的电路常数，其中所述电路块中并联连接了一个电阻和一个恒相元件；以及

数据库，其配置用于存储电池劣化程度与所述等效电路模型中的电路常数之间的相关性，其中，

所述电池劣化确定设备还包括：

P值保存模块，其配置用于保存作为所述恒相元件指数的P值，该P值通过将从所述AC阻抗测量设备获得的基准电池的AC阻抗测量数据拟合成等效电路模型而获得；以及

劣化确定模块，其配置用于参考数据库，基于通过使用作为固定值的P值而将从AC阻抗测量设备获得的作为确定目标的电池的AC阻抗测量数据拟合成所述等效电路模型而获得的电路常数，来对作为确定目标的电池执行劣化确定。

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