CN111801586A - 可充电电池的残存性能评价方法、可充电电池的残存性能评价程序、运算装置及残存性能评价系统 - Google Patents

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Abstract

构成残存性能评价系统(3)的运算装置(20)的劣化诊断部(21a)基于实测值来对已一次利用完的可充电电池(5)的劣化度进行诊断。劣化速度更新部(21b)基于可充电电池(5)的诊断结果来更新可充电电池(5)的劣化速度。残存性能推定部(21c)基于被更新后的劣化速度、以及可充电电池(5)的二次利用时的使用方法来推定可充电电池(5)的二次利用开始后的残存性能。

Description

可充电电池的残存性能评价方法、可充电电池的残存性能评 价程序、运算装置及残存性能评价系统
技术领域
本发明涉及对已一次利用完的可充电电池的残存性能进行评价的、可充电电池的残存性能评价方法、可充电电池的残存性能评价程序、运算装置、以及残存性能评价系统。
背景技术
近年来，锂离子电池及镍氢电池等可充电电池被以各种用途使用。例如被使用于以向EV(Electric Vehicle：电动汽车)、HEV(Hybrid Electric Vehicle：混合动力汽车)及PHV(Plug-in Hybrid Vehicle：插电式混合动力汽车)的行驶用电机供给功率为目的的车载用途，以错峰(peak shift)用电、备用为目的的蓄电用途，以及以系统的频率稳定化为目的的FR(Frequency Regulation：调频)用途等。
随着可充电电池的长寿命化，可预想到可充电电池达到寿命前的用途转换(例如，从车载用途向固定型的蓄电用途的转换)不断增加。因此，可以预想，在结束了一次利用的可充电电池的二次利用之前推定该可充电电池的剩余寿命等残存性能的需求今后会得到提高。可充电电池的一次利用为根据初始使用方法进行的使用，可充电电池的二次利用为根据从初始使用方法变更后的使用方法进行的使用。原则上，在一次利用与二次利用之间，用途是不同的，但在向虽然用途相同、但却是减轻了负担的使用方法变更时，变更后的使用属于二次利用。
与此不同，提出一种方法，其存储可充电电池的一次利用中的温度、SOC(State OfCharge：荷电状态)的履历，使一次利用时的保存劣化量延续到二次利用来推定保存劣化量，并将另行推定的循环劣化合并计算，从而对可充电电池的劣化度及剩余寿命进行推定(例如，参照专利文献1)。其前提在于，关于保存劣化，劣化与时间的平方根成正比地进行，关于循环劣化，劣化相对于累积电流量/功率量而线性地进行。
[现有技术文献]
[专利文献]
专利文献1：国际公开第2016/194082号
发明内容
[发明要解决的课题]
然而，实际的可充电电池的保存劣化中，劣化不一定与时间的平方根成正比地进行。例如，有时也会存在劣化与时间的0.4次幂成正比地进行或劣化与时间的0.6次幂成正比地进行的情况。此外，实际的可充电电池的循环劣化中也是同样，劣化不一定相对于电流/功率的累积量而线性地进行。例如，有时也会存在劣化与电流/功率的累积量的0.9次幂成正比地进行的情况。
本公开鉴于这样的状况而完成，其目的在于提供一种对已一次利用完的可充电电池的残存性能高精度地进行推定的技术。
[用于解决技术课题的技术方案]
为了解决上述问题，本公开的一个方案的可充电电池的残存性能评价方法具有基于实测值来对已一次利用完的可充电电池的劣化度进行诊断的步骤、基于上述可充电电池的诊断结果来更新上述可充电电池的劣化速度的步骤、以及基于被更新后的劣化速度及二次利用上述可充电电池时的使用方法来推定上述可充电电池的二次利用开始后的残存性能的步骤。
另外，以上构成要素的任意组合、以及将本公开的表述在方法、装置、系统等之间进行转换后的结果，作为本公开的方案也是有效的。
[发明效果]
根据本公开，能够高精度地对已一次利用完的可充电电池的残存性能进行推定。
附图说明
图1是用于说明本公开的实施方式的可充电电池的寿命周期的图。
图2是表示本公开的实施方式的残存性能评价系统的构成例的图。
图3是表示可充电电池的一次利用期间与二次利用期间的总劣化预测曲线的一例的图。
图4是以具体例来表示可充电电池的一次利用时的用途对可充电电池的二次利用期间的劣化预测曲线造成的影响的图。
具体实施方式
本公开的实施方式涉及可充电电池的循环使用。在本实施方式中，当可充电电池的一次利用结束时，不对该可充电电池进行分解，回收该可充电电池，并对该可充电电池实施劣化诊断。基于该劣化诊断的结果来推定该可充电电池的二次利用时的残存性能。以下，在本实施方式中，假定使用锂离子可充电电池作为可充电电池的例子。
图1是用于说明本公开的实施方式的可充电电池5的寿命周期的图。可充电电池5首先被以搭载于一次利用产品1的方式来使用。一次利用产品1例如为EV、HEV或PHV，可充电电池5被作为车辆的驱动用电池来使用。一次利用产品1包含管理部1a及履历数据库1b。
可充电电池5的劣化状态一般以SOH(State OfHealth：健康状态)来规定。SOH以当前满充电容量相对于初始满充电容量的比例来规定，数值越低(越是接近0％)就越是表示劣化在进行。即，SOH表示容量维持率，(1-SOH)表示容量劣化率。
可充电电池5的稳态劣化可近似为保存劣化与循环劣化之和。保存劣化为无论充放电中、非充放电中，都根据可充电电池5的各时间点处的温度、各时间点处的SOC来经时地进行的劣化。保存劣化主要因在负极形成有被膜(SEI(Solid Electrolyte Interphase：固体电解质膜)膜)而发生。关于保存劣化，通常如以下1式所示，劣化以时间t的0.5次幂(平方根)来进行。此外，保存劣化取决于各时间点处的SOC(State Of Charge：荷电状态)和温度T。一般而言，各时间点处的SOC越高(越接近100％)，且各时间点处的温度T越高，劣化速度k就越会增加。
保存劣化的容量劣化率＝tn×k(T，SOC)···(1式)
k(T，SOC)表示保存劣化的劣化速度。n通常为0.5。
循环劣化为随着充放电的次数增加而进行的劣化。循环劣化因活性物质的膨胀/收缩而导致的破裂或剥离等而发生。循环劣化中，通常如下述(2)式所示，劣化以充放电进行度的1次幂(线性)来进行。充放电进行度c能够以循环数(充放电次数)、累积充电电流量[Ah]、累积放电电流量[Ah]、两者的绝对值和[Ah]、累积充电功率量[Wh]、累积放电功率量[Wh]、以及两者的绝对值和[Wh]中的任何一者来规定。在基于循环数来规定充放电进行度c的情况下，在充放电时使用的SOC范围固定时，能够直接将循环数使用于充放电进行度c。在充放电时使用的SOC范围可变的情况下，对于充放电进行度c，使用以充放电时实际使用的SOC范围来对充放电次数进行修正后得到的值。此外，循环劣化取决于使用的SOC范围、温度T、以及电流速率C。一般而言，关于使用的SOC范围，范围越大，且温度T、电流速率C越高，劣化速度k就越会增加。
循环劣化的容量劣化率＝cn×k(T，SOC范围，C)···(2式)
k(T，SOC范围，C)表示循环劣化的劣化速度。n通常为1。
可充电电池5的制造商在可充电电池5出厂前，事先对与可充电电池5同种类的可充电电池进行评价，并导出保存劣化及循环劣化的劣化速度。可充电电池5的制造商一边改变SOC条件及温度条件一边实施该可充电电池的保存试验，并导出保存劣化的劣化速度。此时，导出容量劣化率应线性变化的幂规律n。一般而言，保存劣化的劣化速度为保存时间t的0.5次幂，但实际上，为接近0.4的值，也有时为接近0.6的值，存在偏差。
可充电电池5的制造商一边改变使用SOC范围条件、温度条件及电流速率条件一边实施该可充电电池的充放电试验，并导出循环劣化的劣化速度。此时，导出容量劣化率应线性变化的幂规律n。一般而言，循环劣化的劣化速度为充放电进行度c的1次幂，但实际上，也有时会小于1。
可充电电池5的制造商取得可充电电池5的一次利用期间的使用方法及使用环境的模型数据，并将其带入到上述(1式)、(2式)中。如上所述，保存劣化的劣化速度取决于SOC及温度T，循环劣化的劣化速度取决于SOC范围、温度T、以及电流速率C。通过将一次利用期间的模型数据代入到该各参数中，从而导出保存劣化的劣化速度及循环劣化的劣化速度。将保存劣化的劣化速度与循环劣化的横轴的尺度分别换算为时间，加上保存劣化的劣化速度与循环劣化的劣化速度的纵轴的容量劣化率，从而推定可充电电池5的劣化预测曲线(推移)。通过将容量劣化率达到预定值的时间点设定为结束点，从而能够推定出可充电电池5的寿命。
可充电电池5的制造商将导出的可充电电池5的按使用方法及使用环境区分的保存劣化图、循环劣化图、以及可充电电池5的劣化预测曲线登录到残存性能评价系统3的运算装置20的一次利用劣化数据库22a中。
一次利用产品1的管理部1a对被搭载于一次利用产品1的可充电电池5进行管理。管理部1a将可充电电池5的动作履历记录于履历数据库1b。具体而言，管理部1a将可充电电池5的充放电动作时的上限SOC、下限SOC、充电速率、以及放电速率与时刻信息一同记录。此外，管理部1a将可充电电池5的休止时的SOC、温度、休止时间与时刻信息一同记录。
当可充电电池5的一次利用结束时，将可充电电池5从一次利用产品1上取下，并提供给劣化诊断。可充电电池5的一次利用的结束例如在取下一次利用产品1或更换电池时到来。已一次利用完的可充电电池5的劣化诊断在汽车经销商的商店、或是制造商或二手流通业人士的商店或工厂内实施。可充电电池5的劣化诊断用残存性能评价系统3来实施。
残存性能评价系统3包含测定装置10及运算装置20。测定装置10为不分解可充电电池5地对已一次利用完的可充电电池5的状态进行测定的装置。运算装置20为基于由测定装置10测定的数据来对已一次利用完的可充电电池5的劣化状态进行诊断，从而对已一次利用完的可充电电池5的残存性能进行评价的装置。
测定装置10和运算装置20既可以是被一体化在同一壳体内地构成的专用的机器，也可以由专用测定装置10与通用运算装置20的组合来构成。作为通用运算装置20，例如可使用PC、服务器、平板电脑终端、以及智能手机等。通用运算装置20与专用测定装置10以USB电缆等来连接。另外，也可以是，将两者之间以无线LAN或Bluetooth(注册商标)等无线方式来连接。
此外，运算装置20也可以是被设置在云上的服务器。在该情况下，测定装置10与运算装置20经由互联网或专用线来连接。
残存性能评价系统3的诊断结果，在已一次利用完的可充电电池5的残存性能量为预定量以上的情况下，被提供给二次利用。二次利用产品2例如为固定型蓄电系统，可充电电池5例如作为备用电池来使用。二次利用产品2包含管理部2a及履历数据库2b。
二次利用时的可充电电池5以比一次利用时负担更轻的使用方法来使用。具体而言，可充电电池5的二次利用的用途与一次利用的用途相比，满足使用SOC范围的上限较低、使用SOC范围的下限较高、充电速率较低、放电速率较低、以及休止时间较长中的至少1者。
一次利用为车载用途，二次利用为固定型蓄电用途的情况仅为一例，不限于此。例如也可以是，一次利用产品1为搭载有大型电机的车辆，二次利用产品2为搭载有小型电机的车辆。此外，也可以是，一次利用产品1为以FR用途使用的固定型蓄电系统，二次利用产品2为以备用用途使用的固定型蓄电系统。在任何一种情况下。与一次利用时相比，二次利用时可充电电池5的负担都更轻。
图2是表示本公开的实施方式的残存性能评价系统3的构成例的图。测定装置10包含电源电路11、电流传感器12、电压传感器13及通信部14。电源电路11能够以预定的电压值或预定的电流值来对被连接于测定装置10的可充电电池5进行充电或放电。此外，在测定装置10搭载有振荡器的情况下，电源电路11能够以预定频率的交流功率来对可充电电池5进行充电或放电。
电流传感器12对流过可充电电池5的电流进行计测，并将其输出到通信部14。对于电流传感器12，例如能够使用分流电阻/霍尔元件与差分放大器的组合、或CT传感器。电压传感器13计测可充电电池5的电压并将其输出到通信部14。对于电压传感器13，例如能够使用差分放大器。另外，虽然图2中并未示出，但测定装置10也包含用于对测定时的可充电电池5的温度变化进行检测的温度传感器。对于温度传感器，例如能够使用热敏电阻。
通信部14按照预定的通信标准，将由电流传感器12计测出的电流、由电压传感器13计测出的电压、由温度传感器计测出的温度发送到运算装置20。另外，也可以是，在测定装置10侧，搭载有用于保持被计测出的数据的数据记录器。
运算装置20包含控制部21、存储部22、通信部23及外部介质安装部24。控制部21包含劣化诊断部21a、劣化速度更新部21b及残存性能推定部21c。控制部21的功能可通过硬件资源与软件资源的联动，或是仅通过硬件资源来实现。作为硬件资源，可利用CPU、GPU、DSP、FPGA、ROM、RAM、以及其他LSI。作为软件资源，可利用操作系统、应用等程序。
存储部22包含一次利用劣化数据库22a、计测数据数据库22b、一次利用履历数据库22c及二次利用劣化数据库22d。存储部22包括HDD、SSD等大容量的非易失性存储器。
通信部23执行遵循预定的通信标准的通信处理。通信部23接收从测定装置10的通信部14发送来的计测数据，并将其输出到控制部21。控制部21将从通信部14输入的计测数据保存于计测数据数据库22b。
通信部23可经由互联网或专用线而与可充电电池5的制造商的数据管理装置(例如服务器、PC)连接。通信部23例如能够从可充电电池5的制造商的数据管理装置接收由可充电电池5的制造商事先评价过的可充电电池5的保存劣化图、循环劣化图及劣化预测曲线。通信部23将接收到的可充电电池5的保存劣化图、循环劣化图及劣化预测曲线输出到控制部21。控制部21将从通信部14输入的可充电电池5的保存劣化图、循环劣化图及劣化预测曲线保存于一次利用劣化数据库22a。
外部介质安装部24为用于安装可拆装介质的单元。可拆装介质为可在外部介质安装部24上拆装的记录介质，例如为半导体存储卡、光盘等。另外，也可以是，上述的由可充电电池5的制造商事先评价过的可充电电池5的保存劣化图、循环劣化图及劣化预测曲线介由可拆装介质而被取入到运算装置20内。
此外，被记录于一次利用产品1的履历数据库1b内的一次利用期间中的可充电电池5的动作履历也能够介由可拆装介质而取入到运算装置20内。控制部21从被安装于外部介质安装部24的可拆装介质内读入一次利用期间中的可充电电池5的动作履历，并将其保存于一次利用履历数据库22c。另外，也可以是，一次利用期间中的可充电电池5的动作履历与一次利用产品1介由通信而从通信部23取入到运算装置20内。
另外，在本实施方式中，取入一次利用期间中的可充电电池5的动作履历并非必要。在不取入该动作履历的情况下，无需存储部22内的一次利用履历数据库22c。
劣化诊断部21a进行已一次利用完的可充电电池5的容量测定。从将已一次利用完的可充电电池5完全放电后的状态起进行充电，直到满充电容量为止，以此方式对当前满充电容量进行测定。根据测定出的当前满充电容量与初始满充电容量的比例，能够测定出当前的可充电电池5的总SOH。
进而，劣化诊断部21a实施dV/dQ测定、交流阻抗测定、以及直流电阻测定中的至少一者，并基于其实施结果来对可充电电池5的保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度的详情进行诊断。在dV/dQ测定中，对可充电电池5进行充电或放电，从而生成以电压V与充电/放电容量Q的关系来规定的充电曲线/放电曲线。通过在生成的充电曲线/放电曲线中，将电压V以容量Q进行微分，从而生成dV/dQ曲线。根据V/dQ曲线的波峰形状或移位量、波峰间距离等，能够推定出电极内的反应分布及劣化状态。例如，循环劣化的影响表现为dV/dQ曲线自身的伸缩。保存劣化的影响表现为dV/dQ曲线的移位量。另外，也能够根据dV/dQ曲线来推定出以离子方式溶解的锂作为金属而析出的量。
交流阻抗测定中，以从低频到高频大范围地扫频的方式将交流电压施加于可充电电池5，并根据其响应电流来测定内部电阻。在可充电电池5的内部电阻中，主要包含正极的电阻成分、负极的电阻成分、电解液的电阻成分、以及扩散电阻成分。将根据响应电流而测定出的内部电阻绘制在复平面上，并基于复平面上的多个圆弧的形状、大小来确定及分离各电阻成分。如此，在交流阻抗测定中，能够分离时间常数不同的反应。
如上所述，保存劣化主要因在负极形成被膜(SEI膜)而发生。负极的内部电阻与负极被膜的厚度具有相关关系，能够根据负极的内部电阻来推定可充电电池5的保存劣化的劣化度。因为可充电电池5的总SOH因容量测定而已知，所以能够通过从可充电电池5的总劣化度中减去保存劣化的劣化度来推定出循环劣化的劣化度。
直流电阻测定中，利用时间-电压波形来分离并提取电解液+负极的合成电阻、正极的电阻、以及扩散电阻，该时间-电压波形根据以恒流来对可充电电池5进行充电或放电时的直流响应(DCIR)而得到。频率响应(ACIR)与时间响应(DCIR)具有以傅里叶变换来表现的关系性。例如，在交流施加时高频地响应的电解液+负极的电阻成分，在施加直流时表现为从施加开始起早期响应的电压动作。
在一般的锂离子电池中，负极电阻的频率响应发生在100Hz～1Hz的范围内。在时间响应中，则发生在0.01秒～1秒的范围内。例如，在负极电阻的频率响应为10Hz附近的情况下，将从开始施加直流起经过0.1秒的时间点设定为正极电阻与负极电阻+电解液电阻的分界点。在一般的锂离子电池中，电解液电阻的频率响应出现于1kHz附近。将从开始施加直流起经过0.001秒的时间点设定为负极电阻与电解液电阻的分界点。此外，扩散电阻成分中，电压相对于时间的0.5次幂(平方根)而表现为1次函数的动作。因此，电压上升从曲线变化为直线的变化点会成为正极电阻与扩散电阻的分界点。
在使用了可高精度地计测0.001秒单位的电压的电压传感器13的情况下，也能够通过直流电阻测定，来以与交流阻抗测定同等的精度来计测负极的内部电阻。如上所述，能够根据负极的内部电阻来推定出可充电电池5的保存劣化的劣化度。
也可以是，与以上说明的交流阻抗测定或直流电阻测定一同地，实施GITT(Galvanostatic Intermittent Titration Technique：恒电流间歇滴定)测定，从而测定各组分的扩散电阻。
另外，也可以是，在测定装置10搭载有X光拍摄功能的情况下，通过对可充电电池5进行X光拍摄，从而基于X光透射图像内的负极被膜的厚度来推定可充电电池5内的负极被膜的厚度。此外，在测定装置10搭载有声波分析功能的情况下，能够通过对负极的共鸣频率进行检测，从而推定出负极被膜的厚度。如上所述，负极被膜的厚度与负极的内部电阻具有相关关系，能够根据负极被膜的厚度来对可充电电池5的保存劣化的劣化度进行推定。
为了对可充电电池5进行二次利用，需要不分解可充电电池5地对电解液的量进行计测。如上所述，电解液电阻的频率响应出现于1kHz附近。因此，能够通过对可充电电池5施加1kHz附近的交流信号来测定内部电阻，从而不分解可充电电池5地推定出电解液的量。
此外，也可以是，作为劣化诊断来测定可充电电池5的重量。当通过电解液的分解而产生气体时，电解液的量会减少，可充电电池5的重量会变轻。因此，能够根据可充电电池5的重量来推定出电解液的量。
电解液的减少会成为容量急剧劣化的主要因素。在容量急剧劣化后，输入/输出性能会显著降低。此外，作为离子而溶解的锂会易于作为金属而析出。当金属锂析出时，会存在如下可能：金属锂贯穿分离器，从而使正极与负极短路。如此，在容量急剧劣化后，可充电电池5的稳定性、安全性会降低，因此，基本上会使可充电电池5的使用结束。
在对被进行了劣化诊断的可充电电池5进行二次利用前，劣化速度更新部21b取得可充电电池5的二次利用期间的使用方法及使用环境的模型数据，并将其代入到上述(1式)、(2式)中，由此来导出可充电电池5的二次利用期间的保存劣化的劣化速度、以及循环劣化的劣化速度。劣化速度更新部21b能够通过下式(3式)来算出一次利用期间与二次利用期间的总的保存劣化的劣化度。劣化速度更新部21b能够通过下式(4式)来算出一次利用期间与二次利用期间的总的循环劣化的劣化度。
保存劣化的总容量劣化率＝((t1n×k(T1，SOC1))1/n+(t2n×k(T2，SOC2))1/n)n···(3式)
t1表示一次利用期间的经过时间，k(T1，SOC1)表示一次利用期间中的保存劣化的劣化速度，t2表示二次利用期间的经过时间，k(T2，SOC2)表示二次利用期间中的保存劣化的劣化速度。
循环劣化的总容量劣化率＝((cln×k(T1，SOC范围1，C1))1/n+(c2n×k(T2，SOC范围2，C2))l/n)n···(4式)
c1表示一次利用期间中的充放电循环，k(T1，SOC范围1，C1)表示一次利用期间中的循环劣化的劣化速度，c2表示二次利用期间中的充放电循环，k(T2，SOC范围2，C2)表示二次利用期间中的循环劣化的劣化速度。
如此，为了从一次利用起在二次利用期间延续n次幂规律的劣化，将1/n次幂后的劣化度彼此进行相加，然后进行n次幂乘。由此，针对任意的n次幂规律的劣化，都能够使一次利用时的劣化延续到二次利用时的劣化。另外，像一般的循环劣化那样，在n＝1的情况下，仅将一次利用时的劣化度与二次利用时的劣化度单纯地合并计算即可。但是，在循环劣化的劣化幂规律为1以外的情况下，需要通过上式(4式)来算出。
可充电电池5的二次利用期间的温度T2、SOC2、SOC范围2、以及电流速率C2的各参数值基于可充电电池5的二次利用期间的使用方法及使用环境的模型数据来确定。二次利用期间的温度T1、SOC1、SOC范围1、以及电流速率C1的各参数值基于被保存于一次利用履历数据库22c的动作履历数据来确定。另外，在未从一次利用产品1中取得动作履历数据的情况下，基于可充电电池5的一次利用期间的使用方法及使用环境的模型数据来确定。
以上说明的方法基于动作履历数据或模型数据来推定一次利用期间内的保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度。在本实施方式中，为了更准确地确定一次利用期间内的保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度，基于在可充电电池5的二次利用前实施的劣化诊断结果来对一次利用期间内的保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度进行确定。
残存性能推定部21c将通过可充电电池5的劣化诊断确定出的诊断时间点的保存劣化的劣化度及循环劣化的劣化度分别代入到上式(3式)的t1n×k(T1，SOC1)的值、以及上式(4式)的cln×k(T1，SOC范围1，C1)的值中。残存性能推定部21c将保存劣化的劣化速度与循环劣化的横轴的尺度分别换算为时间，并加上保存劣化的劣化速度与循环劣化的劣化速度的纵轴的容量劣化率，从而对可充电电池5的一次利用期间与二次利用期间的总劣化预测曲线进行推定。
另外，在可充电电池5是通过串联或并联地连接有多个单元的模块而构成的情况下，在模块内的多个单元的SOC中有时会发生偏差。通常，循环劣化的劣化速度基于单个单元的数据而被导出。在为模块的情况下，以被包含于模块的多个单元在相同的SOC范围内进行动作为前提。当在模块内的多个单元间的使用SOC范围内发生偏差时，该前提不复存在。
残存性能推定部21c从被保存于一次利用履历数据库22c的动作履历数据取得模块所包含的多个单元的各使用SOC范围。残存性能推定部21c取得所有单元的使用SOC范围的OR条件，并确定该模块的使用SOC范围。即，将以所有单元的使用SOC范围内最大的上限值和最小的下限值规定的范围确定为该模块的使用SOC范围。
残存性能推定部21c以上述模块的使用SOC范围来对可充电电池5的二次利用期间的使用方法及使用环境的模型数据所包含的可充电电池5的使用SOC范围进行修正。在一次利用期间的模型数据所包含的使用SOC范围与二次利用期间的模型数据所包含的使用SOC范围相同的情况下，将上述模块的使用SOC范围设定为二次利用期间的SOC范围2。在一次利用期间的模型数据所包含的使用SOC范围与二次利用期间的模型数据所包含的使用SOC范围不同的情况下，将用一次利用期间的模型数据所包含的使用SOC范围与上述模块的使用SOC范围的比例乘以二次利用期间的模型数据所包含的使用SOC范围后得到的值设定为二次利用期间的SOC范围2。
通过使用以模块所包含的所有单元的使用SOC范围的OR条件规定的、估算最大的SOC范围(＝循环劣化变得最大的SOC范围)来推定循环劣化的劣化度，从而能够防止循环劣化的劣化度被估算得比实际更低的情况。
另外，也可以是，残存性能推定部21c将以模块所包含的所有单元的使用SOC范围的上限值的平均值与下限值的平均值规定的范围确定为该模块的使用SOC范围。此外，也可以是，残存性能推定部21c将以模块所包含的所有单元的使用SOC范围的上限值的中央值与下限值的中央值规定的范围确定为该模块的使用SOC范围。在这些情况下，能够基于更接近于实际情况的使用SOC范围来推定循环劣化的劣化度。
图3是表示可充电电池5的一次利用期间与二次利用期间的总劣化预测曲线的一例的图。纵轴的电池性能例如能够以SOH来表示。在可充电电池5的一次利用结束后，当可充电电池5的使用方法被变更为比一次利用时的使用方法负担更轻的使用方法时，可充电电池5的劣化速度会降低。残存性能推定部21c将可充电电池5的电池性能达到预定值(例如，SOH60％)的时间点设定为使用界限点。残存性能推定部21c对从可充电电池5的二次利用开始时起到到达使用界限点为止的期间进行推定。
此外，残存性能推定部21c对从可充电电池5的二次利用开始时起到到达急剧劣化点为止的期间进行推定。如上所述，在一般的锂离子电池中，电解液电阻的频率响应出现于1kHz附近。可充电电池5的电池制造商在事先评价中，导出1kHz的交流信号施加时的内部电阻值的变化速度。此外，还导出可充电电池5达到急剧劣化点的电阻阈值。一般而言，达到急剧劣化点的电阻阈值多存在于20～40mΩ的范围内。
残存性能推定部21c基于在可充电电池5的劣化诊断中测定出的施加1kHz的交流信号时的内部电阻值、事先被导出的施加1kHz的交流信号时的内部电阻值的变化速度、以及达到可充电电池5的急剧劣化点的电阻阈值来对从可充电电池5的二次利用开始时起到达到急剧劣化点为止的期间进行推定。另外，在一次利用产品1中，在施加1kHz的交流信号时的内部电阻值被定期地测定的情况下，内部电阻值的变化速度也能够基于被保存于一次利用履历数据库22c的动作履历数据来导出。
残存性能推定部21c将从可充电电池5的二次利用开始时起到到达基于固定的保存劣化及循环劣化的使用界限点为止的期间与从二次利用开始时起到到达急剧劣化点为止的期间内较短的期间推定为可充电电池5的剩余寿命期间。
残存性能推定部21c能够将可充电电池5的剩余寿命期间换算为可充/放电容量及可充/放电功率量中的至少一个。残存性能推定部21c使以残存期间、可充/放电容量、以及残存可充/放电功率量中的至少一个表示的可充电电池5的残存性能显示于运算装置20的未图示的显示部。汽车经销商、制造商、二手流通业人士或用户能够通过掌握可充电电池5的残存性能来评价可充电电池5的经济上的现有价值。
此外，也可以是，残存性能推定部21c在推定出的可充电电池5的残存性能不满足基准值的情况下，在显示部显示为不可再利用。
图4是以具体例表示可充电电池5的一次利用时的用途对可充电电池5的二次利用期间的劣化预测曲线造成的影响的图。在该例中，一次利用产品1与二次利用产品2均为固定型蓄电系统。劣化预测曲线a是一次利用时被使用于FR用途，二次利用时被使用于备用用途的情况下的劣化预测曲线。劣化预测曲线b是一次利用时被使用于错峰用途，二次利用时被使用于备用用途的情况下的劣化预测曲线。劣化预测曲线c是一次利用时与二次利用时均被使用于备用用途的情况下的劣化预测曲线。
FR是为了使系统的频率稳定而对系统反复进行充电和放电的控制。因此，在FR用途中，因为充放电的频率较高，所以循环劣化比保存劣化相对更大。备用是预先储存功率以备系统停电的控制，休止时间占其绝大部分。因此，在备用用途中，循环劣化会变小，保存劣化会相对变大。错峰用电是在夜间从系统充电，在白天向负载放电的控制。关于错峰用电，基本上1天充电1次，1天放电1次。因此，在备用用途中，循环劣化与保存劣化均会成为中等程度。
在本实施方式中，能够根据已一次利用完的可充电电池5的劣化诊断来确定一次利用的保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度的详情。在图4所示的例子中，二次利用时的用途为备用，因此在二次利用时，保存劣化的份额会变大。在一次利用时的用途也为备用的情况下，一般而言，以0.5次幂的劣化速度进行的保存劣化已经进行，因此会进入劣化速度的斜率变缓的区间。因此，在一次利用时的用途为备用且二次利用时的用途也为备用的情况下，二次利用时的劣化速度会变慢，二次利用中的剩余寿命会变长。
与此不同，在一次利用时的用途为FR的情况下，为保存劣化未进行的状态，因此，在二次利用时的用途为备用的情况下，会较大地受到保存劣化的劣化速度的斜率较大的区间的影响。因此，在一次利用时的用途为FR且二次利用时的用途为备用的情况下，二次利用中的剩余寿命会变短。在一次利用时的用途为错峰用电且二次利用时的用途为备用的情况下，二次利用中的剩余寿命会成为两者的中间。
如以上说明的那样，根据本实施方式，能够通过对已一次利用完的可充电电池5进行劣化诊断，并基于劣化诊断结果来推定二次利用时的劣化预测曲线，从而高精度地推定已一次利用完的可充电电池5的残存性能。因为基于实测值来对已一次利用完的可充电电池5的劣化状态进行推定，所以一次利用产品1中的可充电电池5的动作履历数据并非必要。因此，在不具有记录可充电电池5的动作履历数据的功能的一次利用产品1中使用的可充电电池5也能够作为残存性能推定的对象。
在即将对可充电电池5进行二次利用之前，能够通过非破环性地(不分解可充电电池5地)进行劣化诊断，从而也使从一次利用结束起到开始二次利用为止的在库期间内的保存劣化的影响反映在残存性能推定中。此外，因为也可预测电解液的减少等所引起的急剧劣化的发生时期，所以能够高精度地预测二次利用开始后的剩余寿命。
以上，基于实施方式对本公开进行了说明。本领域技术人员应理解的是，实施方式仅为例示，在它们的各构成要素或各处理过程的组合中，可能存在各种变形例，并且那样的变形例也在本公开的范围之内。
例如，也可以是，在开始可充电电池5的二次利用前，运算装置20的劣化速度更新部21b基于一次利用期间中的可充电电池5的动作履历数据来新导出保存劣化的劣化速度的劣化幂规律。可充电电池5的保存劣化的劣化速度的劣化幂规律有时会因可充电电池5的个体差异或使用后的特性变化等而与通过事先评价导出的值存在偏差。在动作履历数据中包含温度、SOC、时间、以及与SOH有关的计测数据的情况下，进行反向计算，使得保存劣化的劣化速度k(T，SOC)为一次函数，从而导出劣化幂n。在导出的劣化幂n与在事先评价中导出的劣化幂n不同的情况下，用新导出的劣化幂n来算出上式(3式)。
可充电电池5的循环劣化的劣化速度的劣化幂规律也是同样，也可以基于一次利用期间中的可充电电池5的动作履历数据来新导出。用动作履历数据来进行反向计算，使得循环劣化的劣化速度k(T，SOC范围，C)为一次函数，从而导出劣化幂n。在导出的劣化幂n与在事先评价中导出的劣化幂n不同的情况下，用新导出的劣化幂n来算出上式(4式)。
如此，能够通过严密地推定保存劣化的劣化速度的劣化幂、以及循环劣化的劣化速度的劣化幂，并对其适当进行更新，从而比用固定值作为劣化幂的情况更高精度地对保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度进行推定。
另外，也可以是，实施方式由以下的项目来确定。
[项目1]
一种可充电电池的残存性能评价程序，其中，
使计算机执行以下处理：
基于实测值来对已一次利用完的可充电电池的劣化度进行诊断的处理，
基于上述可充电电池的诊断结果来更新上述可充电电池的劣化速度的处理，以及
基于被更新后的劣化速度、以及上述可充电电池的二次利用时的使用方法来推定上述可充电电池的二次利用开始后的残存性能的处理。
据此，能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目2]
如项目1所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
上述可充电电池的劣化度包含保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度；
更新上述劣化速度的处理分别对上述保存劣化的劣化速度与上述循环劣化的劣化速度单独地进行更新。
通过考虑保存劣化和循环劣化的详情，能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目3]
如项目1或2所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
上述可充电电池的劣化度以保存劣化的劣化度与循环劣化的劣化度之和来规定；
上述进行诊断的处理对上述保存劣化的劣化度和上述循环劣化的劣化度的详情进行诊断；
更新上述劣化速度的处理基于上述详情，分别对上述保存劣化的劣化速度与上述循环劣化的劣化速度单独地进行更新。
通过基于实测值来推定保存劣化和循环劣化的详情，从而能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目4]
如项目3所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
上述进行诊断的处理除了上述可充电电池的容量测定、以及该容量测定之外，还实施dV/dQ测定、交流阻抗测定、以及直流电阻测定中的至少1者，并基于其实施结果来对上述保存劣化的劣化度和上述循环劣化的劣化度的详情进行诊断。
通过并用多个诊断方法，能够高精度地推定保存劣化和循环劣化的详情。
[项目5]
如项目1～4的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
进一步使计算机执行取得上述可充电电池的一次利用时的动作履历的处理；
更新上述劣化速度的处理在上述一次利用前事先评价过的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂与基于上述一次利用时的动作履历导出的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂不同的情况下，更新为基于上述一次利用时的动作履历导出的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂。
通过将劣化速度的劣化幂设定为最优值，从而能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目6]
如项目1～5的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
在上述可充电电池的一次利用时被使用于车载用途，在二次利用时以比一次利用时负担更轻的使用方法来使用。
据此，能够延长可充电电池的寿命周期的整体期间。
[项目7]
如项目6所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
上述可充电电池的二次利用时与一次利用时相比，满足使用SOC(State OfCharge：荷电状态)范围的上限较低、使用SOC范围的下限较高、充电速率较低、放电速率较低、以及休止时间较长中的至少一者。
据此，能够减轻可充电电池的二次利用时的负担。
[项目8]
如项目1～7的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
推定上述残存性能的处理以从上述可充电电池的二次利用开始时起到到达使用结束点为止的期间、可充/放电容量、以及可充/放电功率量中的至少一个来输出上述可充电电池的二次利用开始后的残存性能。
据此，能够使已一次利用完的可充电电池的价值数值化。
[项目9]
如项目1～8的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
推定上述残存性能的处理基于上述可充电电池的诊断结果来推定从上述可充电电池的二次利用开始后到上述可充电电池的使用末期发生的急剧劣化点为止的残存性能，从而以基于保存劣化及循环劣化的上述可充电电池的使用结束点、以及上述急剧劣化点内较快到达的一者为基础来确定上述可充电电池的残存性能。
据此，能够高精度地推定可充电电池的剩余寿命。
[项目10]
如项目1～9的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
上述可充电电池的劣化度包含保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度；
上述可充电电池为包含多个单元的电池模块；
推定上述残存性能的处理将上述电池模块的SOC范围设定为以上述多个单元的SOC范围的最大上限值和最小下限值规定的SOC范围，并基于该SOC范围来推定上述电池模块的循环劣化。
据此，能够防止将循环劣化的劣化度推定得过小的情况。
[项目11]
一种运算装置(20)，包括：
劣化诊断部(21a)，其基于实测值来对已一次利用完的可充电电池的劣化度进行诊断，
劣化速度更新部(21b)，其基于上述可充电电池的诊断结果来对上述可充电电池的劣化速度进行更新，以及
残存性能推定部(21c)，其基于被更新后的劣化速度、以及上述可充电电池的二次利用时的使用方法来推定上述可充电电池的二次利用开始后的残存性能。
据此，能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目12]
如项目11所述的运算装置(20)，其中，
上述可充电电池的劣化度包含保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度；
上述劣化速度更新部(21b)分别对上述保存劣化的劣化速度与上述循环劣化的劣化速度单独地进行更新。
通过考虑保存劣化和循环劣化的详情，能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目13]
如项目11或12所述的运算装置(20)，其中，
上述可充电电池的劣化度以保存劣化的劣化度与循环劣化的劣化度之和来规定；
上述劣化诊断部(21a)对上述保存劣化的劣化度与上述循环劣化的劣化度的详情进行诊断；
上述劣化速度更新部(21b)基于上述详情来分别对上述保存劣化的劣化速度与上述循环劣化的劣化速度单独地进行更新。
通过基于实测值来推定保存劣化和循环劣化的详情，从而能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目14]
如项目13所述的运算装置(20)，其中，
上述劣化诊断部(21a)除了上述可充电电池的容量测定、以及该容量测定之外，还实施dV/dQ测定、交流阻抗测定、以及直流电阻测定中的至少1个，并基于其实施结果来对上述保存劣化的劣化度和上述循环劣化的劣化度的详情进行诊断。
通过并用多个诊断方法，能够高精度地推定保存劣化和循环劣化的详情。
[项目15]
如项目11～14的任何一项所述的运算装置(20)，其中，
上述残存性能推定部(21c)取得上述可充电电池的一次利用时的动作履历；
上述劣化速度更新部(21b)在上述一次利用前事先评价过的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂与基于上述一次利用时的动作履历导出的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂不同的情况下，更新为基于上述一次利用时的动作履历导出的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂。
通过将劣化速度的劣化幂设定为最优值，从而能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目16]
如项目11～15的任何一项所述的运算装置(20)，其中，
在上述可充电电池的一次利用时被使用于车载用途，在二次利用时以比一次利用时负担更轻的使用方法来使用。
据此，能够延长可充电电池的寿命周期的整体期间。
[项目17]
如项目16所述的运算装置(20)，其中，
上述可充电电池的二次利用时与一次利用时相比，满足使用SOC(State OfCharge：荷电状态)范围的上限较低、使用SOC范围的下限较高、充电速率较低、放电速率较低、以及休止时间较长中的至少一者。
据此，能够减轻可充电电池的二次利用时的负担。
[项目18]
如项目11～17的任何一项所述的运算装置(20)，其中，
上述残存性能推定部(21c)以从上述可充电电池的二次利用开始时起到到达使用结束点为止的期间、可充/放电容量、以及可充/放电功率量中的至少一个来输出上述可充电电池的二次利用开始后的残存性能。
据此，能够使已一次利用完的可充电电池的价值数值化。
[项目19]
如项目11～18的任何一项所述的运算装置(20)，其中，
上述残存性能推定部(21c)基于上述可充电电池的诊断结果来推定从上述可充电电池的二次利用开始后起到上述可充电电池的使用末期发生的急剧劣化点为止的残存性能，从而以基于保存劣化及循环劣化的上述可充电电池的使用结束点、以及上述急剧劣化点内较快到达的一者为基础来确定上述可充电电池的残存性能。
据此，能够高精度地推定可充电电池的剩余寿命。
[项目20]
如项目11～19的任何一项所述的运算装置(20)，其中，
上述可充电电池的劣化度包含保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度；
上述可充电电池为包含多个单元的电池模块；
上述残存性能推定部(21c)将上述电池模块的SOC范围设定为以上述多个单元的SOC范围的最大上限值和最小下限值规定的SOC范围，并基于该SOC范围来推定上述电池模块的循环劣化。
据此，能够防止将循环劣化的劣化度推定得过小的情况。
[项目21]
一种残存性能评价系统(3)，包括：
测定装置(10)，其对已一次利用完的可充电电池的状态进行测定，以及
运算装置(20)，其基于由上述测定装置(10)测定出的数据来评价上述可充电电池的残存性能；
上述运算装置(20)包含：
劣化诊断部(21a)，其基于由上述测定装置(10)测定出的数据来诊断上述可充电电池的劣化度，
劣化速度更新部(21b)，其基于上述可充电电池的诊断结果来对上述可充电电池的劣化速度进行更新，以及
残存性能推定部(21c)，其基于被更新后的劣化速度、以及上述可充电电池的二次利用时的使用方法来推定上述可充电电池的二次利用开始后的残存性能。
据此，能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目22]
如项目21所述的残存性能评价系统(3)，其中，
上述可充电电池的劣化度包含保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度；
上述劣化速度更新部(21b)分别对上述保存劣化的劣化速度与上述循环劣化的劣化速度单独地进行更新。
通过考虑保存劣化和循环劣化的详情，能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目23]
如项目21或22所述的残存性能评价系统(3)，其中，
上述可充电电池的劣化度以保存劣化的劣化度与循环劣化的劣化度之和来规定；
上述劣化诊断部(21a)对上述保存劣化的劣化度与上述循环劣化的劣化度的详情进行诊断；
上述劣化速度更新部(21b)基于上述详情来分别对上述保存劣化的劣化速度与上述循环劣化的劣化速度单独地进行更新。
通过基于实测值来推定保存劣化和循环劣化的详情，从而能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目24]
如项目23所述的残存性能评价系统(3)，其中，
上述劣化诊断部(21a)除了上述可充电电池的容量测定、以及该容量测定之外，还实施dV/dQ测定、交流阻抗测定、以及直流电阻测定中的至少1个，并基于其实施结果来对上述保存劣化的劣化度和上述循环劣化的劣化度的详情进行诊断。
通过并用多个诊断方法，能够高精度地推定保存劣化和循环劣化的详情。
[项目25]
如项目21～24的任何一项所述的残存性能评价系统(3)，其中，
上述残存性能推定部(21c)取得上述可充电电池的一次利用时的动作履历；
上述劣化速度更新部(21b)在上述一次利用前事先评价过的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂与基于上述一次利用时的动作履历导出的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂不同的情况下，更新为基于上述一次利用时的动作履历导出的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂。
通过将劣化速度的劣化幂设定为最优值，从而能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目26]
如项目21～25的任何一项所述的残存性能评价系统(3)，其中，
在上述可充电电池的一次利用时被使用于车载用途，在二次利用时以比一次利用时负担更轻的使用方法来使用。
据此，能够延长可充电电池的寿命周期的整体期间。
[项目27]
如项目26所述的残存性能评价系统(3)，其中，
上述可充电电池的二次利用时与一次利用时相比，满足使用SOC(State OfCharge：荷电状态)范围的上限较低、使用SOC范围的下限较高、充电速率较低、放电速率较低、以及休止时间较长中的至少一者。
据此，能够减轻可充电电池的二次利用时的负担。
[项目28]
如项目21～27的任何一项所述的残存性能评价系统(3)，其中，
上述残存性能推定部(21c)以从上述可充电电池的二次利用开始时起到到达使用结束点为止的期间、可充/放电容量、以及可充/放电功率量中的至少一个来输出上述可充电电池的二次利用开始后的残存性能。
据此，能够使已一次利用完的可充电电池的价值数值化。
[项目29]
如项目21～28的任何一项所述的残存性能评价系统(3)，其中，
上述残存性能推定部(21c)基于上述可充电电池的诊断结果来推定从上述可充电电池的二次利用开始后起到上述可充电电池的使用末期发生的急剧劣化点为止的残存性能，从而以基于保存劣化及循环劣化的上述可充电电池的使用结束点、以及上述急剧劣化点内较快到达的一者为基础来确定上述可充电电池的残存性能。
据此，能够高精度地推定可充电电池的剩余寿命。
[项目30]
如项目21～29的任何一项所述的残存性能评价系统(3)，其中，
上述可充电电池的劣化度包含保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度；
上述可充电电池为包含多个单元的电池模块；
上述残存性能推定部(21c)将上述电池模块的SOC范围设定为以上述多个单元的SOC范围的最大上限值和最小下限值规定的SOC范围，并基于该SOC范围来推定上述电池模块的循环劣化。
据此，能够防止将循环劣化的劣化度推定得过小的情况。
[项目31]
一种可充电电池的残存性能评价方法，具有：
基于实测值来对已一次利用完的可充电电池的劣化度进行诊断的步骤，
基于上述可充电电池的诊断结果来更新上述可充电电池的劣化速度的步骤，以及
基于被更新后的劣化速度、以及上述可充电电池的二次利用时的使用方法来对上述可充电电池的二次利用开始后的残存性能进行推定的步骤。
据此，能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目32]
如项目31所述的可充电电池的残存性能评价方法，其中，
上述可充电电池的劣化度包含保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度；
更新上述劣化速度的步骤分别对上述保存劣化的劣化速度与上述循环劣化的劣化速度单独地进行更新。
通过考虑保存劣化和循环劣化的详情，能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目33]
如项目31或32所述的可充电电池的残存性能评价方法，其中，
上述可充电电池的劣化度以保存劣化的劣化度与循环劣化的劣化度之和来规定；
上述进行诊断的步骤对上述保存劣化的劣化度和上述循环劣化的劣化度的详情进行诊断；
更新上述劣化速度的步骤基于上述详情来分别对上述保存劣化的劣化速度与上述循环劣化的劣化速度单独地进行更新。
通过基于实测值来推定保存劣化和循环劣化的详情，从而能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目34]
如项目33所述的可充电电池的残存性能评价方法，其中，
上述进行诊断的步骤除了上述可充电电池的容量测定、以及该容量测定之外，还实施dV/dQ测定、交流阻抗测定、以及直流电阻测定中的至少1个，并基于其实施结果来对上述保存劣化的劣化度和上述循环劣化的劣化度的详情进行诊断。
通过并用多个诊断方法，能够高精度地推定保存劣化和循环劣化的详情。
[项目35]
如项目31～34的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价方法，其中，
还具有取得上述可充电电池的一次利用时的动作履历的步骤；
更新上述劣化速度的步骤在上述一次利用前事先评价过的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂与基于上述一次利用时的动作履历导出的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂不同的情况下，更新为基于上述一次利用时的动作履历导出的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂。
通过将劣化速度的劣化幂设定为最优值，从而能够高精度地推定已一次利用完的可充电电池的残存性能。
[项目36]
如项目31～35的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价方法，其中，
在上述可充电电池的一次利用时被使用于车载用途，在二次利用时以比一次利用时负担更轻的使用方法来使用。
据此，能够延长可充电电池的寿命周期的整体期间。
[项目37]
如项目36所述的可充电电池的残存性能评价方法，其中，
上述可充电电池的二次利用时与一次利用时相比，满足使用SOC(State OfCharge：荷电状态)范围的上限较低、使用SOC范围的下限较高、充电速率较低、放电速率较低、以及休止时间较长中的至少一者。
据此，能够减轻可充电电池的二次利用时的负担。
[项目38]
如项目31～37的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价方法，其中，
推定上述残存性能的步骤以从上述可充电电池的二次利用开始时起到到达使用结束点为止的期间、可充/放电容量、以及可充/放电功率量中的至少一个来输出上述可充电电池的二次利用开始后的残存性能。
据此，能够使已一次利用完的可充电电池的价值数值化。
[项目39]
如项目31～38的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价方法，其中，
推定上述残存性能的步骤基于上述可充电电池的诊断结果来推定从上述可充电电池的二次利用开始后起到上述可充电电池的使用末期发生的急剧劣化点为止的残存性能，从而以基于保存劣化及循环劣化的上述可充电电池的使用结束点、以及上述急剧劣化点内较快到达的一者为基础来确定上述可充电电池的残存性能。
据此，能够高精度地推定可充电电池的剩余寿命。
[项目40]
如项目31～39的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价方法，其中，
上述可充电电池的劣化度包含保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度；
上述可充电电池为包含多个单元的电池模块；
推定上述残存性能的步骤将上述电池模块的SOC范围设定为以上述多个单元的SOC范围的最大上限值和最小下限值规定的SOC范围，并基于该SOC范围来推定上述电池模块的循环劣化。
据此，能够防止将循环劣化的劣化度推定得过小的情况。
[附图标记说明]
1 一次利用产品、1a 管理部、1b 履历数据库、2 二次利用产品、2a 管理部、2b 履历数据库、5 可充电电池、3 残存性能评价系统、10 测定装置、11 电源电路、12 电流传感器、13 电压传感器、14 通信部、20 运算装置、21 控制部、21a 劣化诊断部、21b 劣化速度更新部、21c 残存性能推定部、22 存储部、22a 一次利用劣化数据库、22b 计测数据数据库、22c 一次利用履历数据库、22d 二次利用劣化数据库、23 通信部、24 外部介质安装部。

Claims (13)

1.一种可充电电池的残存性能评价程序，其中，
使计算机执行以下处理：
基于实测值来对已一次利用完的可充电电池的劣化度进行诊断的处理，
基于上述可充电电池的诊断结果来更新上述可充电电池的劣化速度的处理，以及
基于被更新后的劣化速度、以及上述可充电电池的二次利用时的使用方法来推定上述可充电电池的二次利用开始后的残存性能的处理。
2.如权利要求1所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
上述可充电电池的劣化度包含保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度；
更新上述劣化速度的处理分别对上述保存劣化的劣化速度与上述循环劣化的劣化速度单独地进行更新。
3.如权利要求1或2所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
上述可充电电池的劣化度以保存劣化的劣化度与循环劣化的劣化度之和来规定；
上述进行诊断的处理对上述保存劣化的劣化度和上述循环劣化的劣化度的详情进行诊断；
更新上述劣化速度的处理基于上述详情，分别对上述保存劣化的劣化速度与上述循环劣化的劣化速度单独地进行更新。
4.如权利要求3所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
上述进行诊断的处理除了上述可充电电池的容量测定、以及该容量测定之外，还实施dV/dQ测定、交流阻抗测定、以及直流电阻测定中的至少1个，并基于其实施结果来对上述保存劣化的劣化度和上述循环劣化的劣化度的详情进行诊断。
5.如权利要求1～4的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
进一步使计算机执行取得上述可充电电池的一次利用时的动作履历的处理；
更新上述劣化速度的处理在上述一次利用前事先评价过的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂与基于上述一次利用时的动作履历导出的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂不同的情况下，更新为基于上述一次利用时的动作履历导出的上述可充电电池的劣化速度的劣化幂。
6.如权利要求1～5的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
在上述可充电电池的一次利用时被使用于车载用途，在二次利用时以比一次利用时负担更轻的使用方法来使用。
7.如权利要求6所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
上述可充电电池的二次利用时与一次利用时相比，满足使用SOC(State Of Charge：荷电状态)范围的上限较低、使用SOC范围的下限较高、充电速率较低、放电速率较低、以及休止时间较长中的至少一者。
8.如权利要求1～7的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
推定上述残存性能的处理以从上述可充电电池的二次利用开始时起到到达使用结束点为止的期间、可充/放电容量、以及可充/放电功率量中的至少一个来输出上述可充电电池的二次利用开始后的残存性能。
9.如权利要求1～8的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
推定上述残存性能的处理基于上述可充电电池的诊断结果来推定从上述可充电电池的二次利用开始后起到上述可充电电池的使用末期发生的急剧劣化点为止的残存性能，从而以基于保存劣化及循环劣化的上述可充电电池的使用结束点、以及上述急剧劣化点内较快到达的一者为基础来确定上述可充电电池的残存性能。
10.如权利要求1～9的任何一项所述的可充电电池的残存性能评价程序，其中，
上述可充电电池的劣化度包含保存劣化的劣化度和循环劣化的劣化度；
上述可充电电池为包含多个单元的电池模块；
推定上述残存性能的处理将上述电池模块的SOC范围设定为以上述多个单元的SOC范围的最大上限值和最小下限值规定的SOC范围，并基于该SOC范围来推定上述电池模块的循环劣化。
11.一种运算装置，包括：
劣化诊断部，其基于劣化诊断部来对已一次利用完的可充电电池的劣化度进行诊断，
劣化速度更新部，其基于上述可充电电池的诊断结果来更新上述可充电电池的劣化速度，以及
残存性能推定部，其基于被更新后的劣化速度、以及上述可充电电池的二次利用时的使用方法来推定上述可充电电池的二次利用开始后的残存性能。
12.一种残存性能评价系统，包括：
测定装置，其对已一次利用完的可充电电池的状态进行测定，以及
运算装置，其基于由上述测定装置测定出的数据来评价上述可充电电池的残存性能；
上述运算装置包含：
劣化诊断部，其基于由上述测定装置测定出的数据来诊断上述可充电电池的劣化度，
劣化速度更新部，其基于上述可充电电池的诊断结果来更新上述可充电电池的劣化速度，以及
残存性能推定部，其基于被更新后的劣化速度、以及上述可充电电池的二次利用时的使用方法来推定上述可充电电池的二次利用开始后的残存性能。
13.一种可充电电池的残存性能评价方法，具有：
基于实测值来对已一次利用完的可充电电池的劣化度进行诊断的步骤，
基于上述可充电电池的诊断结果来更新上述可充电电池的劣化速度的步骤，以及
基于被更新后的劣化速度、以及上述可充电电池的二次利用时的使用方法来对上述可充电电池的二次利用开始后的残存性能进行推定的步骤。
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