CN114729969A - 电池状态推定装置 - Google Patents

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艾哈·巴尤·米夫塔胡拉提夫
河野亨
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Abstract

本发明的目的在于提供一种考虑电池单元的SOH分布，能够准确地推定整个电池系统的劣化状态的电池状态推定装置。参照图1，本发明的电池状态推定装置使用电池单元的暂停期间的输出电压的时间微分与电池温度之间的对应关系来推定电池单元的SOH，使用多个电池单元的SOH来推定整个电池系统的劣化状态。

Description

电池状态推定装置
技术领域
本发明涉及推定2次电池单元的状态的技术。
背景技术
在蓄电池系统、电动汽车、其他同样的电池关联系统中，重要的是在运用电池时推定2次电池的状态(例如劣化状态(State of Health：SOH))。为了推定电池的剩余寿命，电池的寿命预测也是重要的。
在电池状态测定中，电池的特性与电池温度具有很强的关系。在蓄电池系统中，电池单元的温度会变化。因此，需要考虑了电池温度的测定方法。作为具体例，具有预先记录了依据电池温度的电池阻抗的温度特性，使用该温度特性来推定电池状态的例子(专利文献1和2)。
电池系统具有多个电池单元，各电池单元的SOH因制造工序而存在偏差。该偏差由于电池单元内的子模块的温度分布而进一步变大。该温度分布成为使电池单元加速劣化的主要原因。温度高的电池单元比温度低的电池单元更快地劣化。由于SOH最低的电池单元的电阻值最高，因此进一步加速温度上升。其结果，整个电池系统的性能被最低SOH的电池单元拉低。在不测定SOH的分布而仅测定平均SOH的情况下，电池系统有可能急剧损耗。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2018-091716号公报
专利文献2：日本特开2019-039764号公报
发明内容
发明要解决的课题
专利文献1和2假定电池温度在电池系统内是均匀的。另外，这些文献为了测定阻抗而需要正弦波或矩形波，因此电路结构变得复杂。并且，为了测定阻抗的温度特性而需要对频率响应进行处理，因此分析处理复杂。
在使用取决于温度的参数来推定SOH时，需要在测定时知道电池温度。如专利文献1和2那样使用已知的函数来推定电池状态的方法在单个推定温度均匀的电池单元的状态时有用。但是，为了推定电池系统内的SOH分布，还需要考虑电池系统内的温度分布。
本发明是鉴于上述那样的课题而作出的，其目的在于提供一种考虑了电池单元的SOH分布能够正确地推定整个电池系统的劣化状态的电池状态推定装置。
用于解决课题的手段
本发明的电池状态推定装置使用电池单元的暂停期间的输出电压的时间微分与电池温度之间的对应关系来推定电池单元的SOH，使用多个电池单元的SOH来推定整个电池系统的劣化状态。
发明效果
根据本发明的电池状态推定装置，能够将电池单元的温度分布反映到SOH的推定结果中。由此，考虑了电池单元的SOH分布，能够推定整个电池系统的劣化状态。
附图说明
图1是实施方式1的电池状态推定装置100的结构图。
图2是说明运算部110推定电池系统200的劣化状态的步骤的流程图。
图3是例示电池电压的经时变化的曲线图。
图4是对应关系数据121的例子。
图5是说明评价参数Ea的计算步骤的曲线图。
图6是表示Ea和充放电循环的经时变化的图表。
图7是说明在实施方式2中运算部110推定电池系统200的劣化状态的步骤的流程图。
图8是电池系统200内的各电池单元210的SOH分布的例子。
图9是针对SOH分布设置了下限阈值和上限阈值的例子。
图10A示意性地表示SOH偏离阈值的过程。
图10B示意性地表示SOH偏离阈值而引起的SOH分布的变化。
图10C是说明简易地求出故障率的例子的示意图。
图11是故障率曲线的例子。
具体实施方式
<关于本发明的基本思路>
通常，固定型的蓄电池系统通过平衡控制器使整个电池系统的容量均匀化。通过该平衡控制器，已劣化的电池单元的真正的劣化状态有可能被隐藏。另外，通过平衡控制器，各电池单元的输出电压中的最大电压(V_max)、各电池单元的输出电压中的最小电压(V_min)、各电池单元的输出电压的平均(V_ave)保持为大致恒定。
本发明的发明人发现在电池单元放电后的暂停期间，V_max、V_min、V_ave之间的差值变得显著。因此，本发明提出了使用暂停期间的电池电压与电池温度之间的关系来推定电池系统的劣化状态。
本发明的发明人发现电池单元的SOH与暂停期间的电压转换特性和电池温度有强关联性。该电压转换特性取决于温度。通过使用暂停期间的电压转换特性与电池温度之间的对应关系，能够推定电池单元的SOH。电压转换特性可表示为电压的时间微分(ΔV/Δt)。其能够计算为暂停期间的2个时刻间的电压差。
例如，通过分别经时地监视最大温度的电池单元的SOH和最低温度的电池单元的SOH，能够计算与电池单元的活化能(Ea)类似的评价参数，来作为整个电池系统的劣化状态评价指标。能够使用Ea对整个电池系统的劣化状态进行分类。详细内容在实施方式1中进行说明。
并且，能够使用V_max、V_min、V_ave中的至少2个来推定电池单元的SOH分布。能够使用SOH分布中的偏离阈值的部分的比例来推定电池系统的故障率。通过确定推定出的故障率位于劣化曲线中的哪个部分，能够预测电池系统的将来状态。详细内容在实施方式2中进行说明。
<实施方式1>
图1是本发明的实施方式1的电池状态推定装置100的结构图。电池状态推定装置100是推定电池系统200的劣化状态的装置。电池系统200例如是固定型蓄电池系统。电池状态推定装置100与电池系统200之间通过通信线路连接。作为通信线路，可以是有线、无线中的任意一种。例如，能够使用适当的通信线、因特网等通信网络等。
电池系统200具备电池单元210和电池管理部220。各电池单元210分别具备测定电路。测定电路测定电池单元210的输出电压、电池温度和电池电流，并发送给电池管理部220。电池管理部220从各电池单元210取得输出电压、电池温度和电池电流。
电池管理部220取得各电池单元210的输出电压中的最大电压(V_max)、各电池单元的输出电压中的最小电压(V_min)、各电池单元的输出电压的平均(V_ave)。电池管理部220还取得各电池单元210的电池温度中的最高电池温度(T_max)、各电池单元210的电池温度中的最低电池温度(T_min)、各电池单元210的电池温度的平均(T_ave)。电池管理部220还取得电池系统200的总电流(I_tot)。I_tot能够计算为各电池单元210的电池电流的总和。电池管理部220输出记述了这7个值的测定数据230。
电池状态推定装置100具备运算部110、存储部120和输出部130。运算部110经由通信线路取得测定数据230。存储部120是存储后述的对应关系数据121的存储装置。运算部110按照后述的顺序，使用测定数据230和对应关系数据121，推定电池系统200的劣化状态。输出部130输出该推定结果。
图2是说明运算部110推定电池系统200的劣化状态的步骤的流程图。运算部110例如能够按照每个预定周期来执行本流程图。以下对图2的各步骤进行说明。
(图2：步骤S201)
运算部110取得测定数据230。运算部110能够根据I_tot的符号来判定电池系统200是否为放电期间后的暂停期间。即，如果I_tot为正，则为放电期间，如果为负，则为充电期间。如果I_tot为0±α(α为适当的判定阈值)，则为暂停期间。运算部110能够根据这些判定是否为放电期间后的暂停期间。如果V_ave小于判定阈值V_thres，则运算部110进入步骤S202，否则结束本流程图。
(图2：步骤S202)
运算部110对变量time设置当前时刻t0。
(图2：步骤S203)
运算部110分别取得时刻t0的V_max和时刻(t0+t)的V_max。运算部110通过将它们的差值除以时间t来计算V_max的时间微分(dV_max/dt)。运算部110对于V_min和V_ave也同样地分别计算时间微分(dV_min/dt)和(dV_ave/dt)。在图3中例示了各时间微分的关系。
(图2：步骤S204)
运算部110使用在S203中求出的各时间微分来参照对应关系数据121，由此计算对应的电池单元210的SOH。与V_max对应的电池单元210具有SOH_min，与V_min对应的电池单元210具有SOH_max，与V_ave对应的电池单元210具有SOH_ave。在图4中说明对应关系数据121的例子。
(图2：步骤S205)
运算部110使用在S204中求出的3个SOH(SOH_max、SOH_min、SOH_ave)中的至少2个，计算表示电池系统200的劣化状态的评价参数Ea。例如，能够按照与电池单元210的活化能相同的考虑方法来计算Ea。在图5中说明计算步骤的具体例。
(图2：步骤S206)
运算部110按照在S205中计算出的评价参数Ea来推定表示电池系统200的劣化状态的SOH区域。在图6中说明SOH区域的例子。
图3是例示电池电压的经时变化的曲线图。电池电压的时间微分在放电期间后的暂停期间大幅变化。另外，时刻t～t+t0的3个时间微分dV_max/dt、dV_min/dt、dV_ave/dt分别具有不同的值。
图4是对应关系数据121的例子。电池电压的时间微分dV/dt与SOH之间的关系能够通过1次函数(图4的虚线)来近似。但是，函数的斜率按每个电池温度而不同。因此，对应关系数据121针对每个电池温度记述了表示图4的对应关系的函数(或者也可以一并记述用于计算每个电池温度的斜率的公式)。运算部110首先使用电池温度来确定函数的斜率，由此确定图4的函数。运算部110通过对确定出的函数代入在S203中求出的时间微分，从而求出对应的SOH。
运算部110假设输出V_max的电池单元210在T_min下发生劣化。因此，运算部110通过对使用T_min确定的函数代入dV_max/dt来求出SOH_max。运算部110假设输出V_min的电池单元210在T_max下发生劣化。因此，运算部110通过对使用T_max确定的函数代入dV_min/dt来求出SOH_min。运算部110假设输出V_ave的电池单元210在T_ave下劣化。因此，运算部110通过对使用T_ave确定的函数代入dV_ave/dt来求出SOH_ave。
图5是说明评价参数Ea的计算步骤的曲线图。在此，对使用具有SOH_max的电池单元210和具有SOH_min的电池单元210的例子进行说明。
将具有SOH_max的电池单元210从SOH1劣化至SOH2的充放电循环数设为ΔN_max，将具有SOH_min的电池单元210从SOH1劣化至SOH2的充放电循环数设为ΔN_min。如果将电池单元210的活化能设为Ea，则根据阿列纽斯的式子，下述式1成立。k是玻尔兹曼常数。T_max_ave是从SOH1到SOH2的T_max的平均值。T_min_ave是从SOH1到SOH2的T_min的平均值。若进一步根据式1求出Ea，则得到下述式2。
[数式1]
Figure BDA0003564455720000061
[数式2]
Figure BDA0003564455720000062
式2是根据SOH_max和SOH_min计算出的，所以能够假定为统计性地表示整个电池系统200的状态。因此，可认为式2的Ea能够作为整个电池系统200虚拟具有的与活化能类似的评价参数来使用。因此，在S205中，运算部110计算Ea来作为电池系统200的劣化状态评价参数。
图6是表示Ea和充放电循环的经时变化的曲线图。已知电池单元210的活化能随着充放电循环的重复而如图6那样经时变化。认为表示整个电池系统200的劣化状态的Ea也同样地经时变化。因此，运算部110在S206中，能够按照Ea的计算结果来推定电池系统200的劣化状态。例如，如图6所示，能够将劣化状态划分为3个区域，推定电池系统200当前处于哪个区域。
<实施方式1：总结>
本实施方式1的电池状态推定装置100从测定数据230取得2个以上的电池单元210的电池电压和电池温度，使用它们参照对应关系数据121，由此求出这些电池单元210的SOH。电池状态推定装置100使用该SOH来推定整个电池系统200的劣化状态。由此，能够考虑dV/dt的温度特性来推定劣化状态。另外，通过使用2个以上的电池单元210的SOH，能够推定整个电池系统200的劣化状态。
本实施方式1的电池状态推定装置100根据SOH_max和SOH_min计算评价参数Ea。Ea是按照与电池单元210的活化能同样的考虑方法计算出的，因此表示劣化状态。另外，由于Ea是根据SOH_max和SOH_min计算出的，因此表示整个电池系统200的状态。由此，能够考虑电池系统200的温度特性来推定整个电池系统200的劣化状态。
<实施方式2>
在实施方式1中，说明了使用与活化能类似的评价参数Ea来推定整个电池系统200的劣化状态。在本发明的实施方式2中说明以下的例子：取代Ea，推定电池系统200内的各电池单元210的SOH分布，根据其分布来推定电池系统200的故障率。电池状态推定装置100和电池系统200的结构与实施方式1相同。
图7是说明在本实施方式2中运算部110推定电池系统200的劣化状态的步骤的流程图。S201～S204与图2相同。运算部110执行S701～S702来代替S205～S206。
(图7：步骤S701)
运算部110使用在S204中求出的3个SOH(SOH_max、SOH_min、SOH_ave)中的至少2个，推定电池系统200内的各电池单元210的SOH分布。关于推定步骤的具体例，在图8中进行说明。
(图7：步骤S702)
运算部110按照在S701中计算出的SOH分布来推定电池系统200的故障率。关于故障率推定步骤的例子，在图9～图11中进行说明。
图8是电池系统200内的各电池单元210的SOH分布的例子。运算部110通过使用3个SOH(SOH_max、SOH_min、SOH_ave)中的至少2个，能够推定各电池单元210的SOH的频数分布(或者概率分布)。在图8中，示出了使用3个SOH并按照下述定义来推定分布的结果。
SOH的平均值＝SOH_ave
SOH的中央值＝(SOH_max+SOH_min)/2
SOH的最频值＝3×中央值－2×平均值(＝SOH_mod)
在上述例子中，使用3个SOH来推定SOH分布，但只要存在至少2个SOH就能够推定SOH分布。例如，假设SOH分布是正态分布，则能够使用SOH_max和SOH_min来推定SOH分布。并且，通过假定为SOH_ave＝(SOH_max+SOH_min)/2，能够使用SOH_ave和SOH_max或者SOH_ave和SOH_min来推定SOH分布。
图9是针对SOH分布设置了下限阈值和上限阈值的例子。运算部110例如按照下述式子对SOH分布设置下限阈值和上限阈值。在SOH分布偏离了任意一个阈值的情况下，能够推定为与该偏离部分对应的电池单元210的劣化状态为异常。Cpk是常数，例如Cpk＝1.33。
上限阈值＝SOH_mod+(SOH_max-SOH_mod)×Cpk
下限阈值＝SOH_mod－(SOH_max-SOH_mod)×Cpk
图10A示意性地表示SOH偏离阈值的过程。随着时间经过，存在3个SOH(SOH_max、SOH_min、SOH_ave)中的任意一个偏离阈值的情况。在图10A中示出了SOH_min偏离下限阈值的例子。运算部110在每次对测定数据230进行采样时，计算在图8～图9中说明的SOH分布和上下限阈值，针对每个采样判定SOH是否偏离了阈值。
图10B示意性地表示SOH偏离阈值而引起的SOH分布的变化。例如，如图10A所示，当SOH_min偏离了下限阈值时，SOH分布整体向下限阈值侧移动，SOH分布的一部分向小于下限阈值的区域突出。将该突出部分(图10B的斜线部)相对于SOH分布的面积的面积比视为电池系统200的故障率。运算部110通过计算该面积比，计算电池系统200的故障率。
图10C是说明简易地求出故障率的例子的示意图。在图10B中，示出了使用SOH分布的面积来计算故障率的例子，但通过用三角形来近似SOH分布的形状，能够简化故障率的计算。例如，将以下的三角形视为SOH分布的近似形状，该三角形将SOH_max到SOH_min作为底边，将SOH_mod作为顶点。运算部110能够求出该三角形中的偏离阈值的部分的面积比来作为电池系统200的故障率。
图11是故障率曲线的例子。运算部110通过使用电池系统200的故障率和故障率曲线，能够判定电池系统200的劣化状态(例：是否处于磨损故障期)。运算部110从输出部130输出电池系统200的故障率和使用该故障率判定出的劣化状态。
<实施方式2：总结>
本实施方式2的电池状态推定装置100通过使用3个SOH(SOH_max、SOH_min、SOH_ave)中的至少2个来推定各电池单元210的SOH的频数分布。电池状态推定装置100使用推定出的SOH分布来推定电池系统200的劣化状态。在推定SOH分布时，参照对应关系数据121来取得SOH，由此能够与实施方式1同样地考虑dV/dt的温度特性来推定劣化状态。另外，通过使用2个以上的电池单元210的SOH，能够推定整个电池系统200的劣化状态。
本实施方式2的电池状态推定装置100通过计算SOH分布中的偏离了阈值的部分的比例，来计算电池系统200的故障率。由此，能够在考虑电池系统200的温度特性的同时，判定整个电池系统200是否处于磨损故障期等。
<关于本发明的变形例>
本发明并不限定于上述实施方式，包括各种变形例。例如，上述实施方式是为了容易理解地说明本发明而详细说明的实施方式，并不限于必须具备所说明的全部结构。另外，能够将某实施方式的一部分结构置换为其他实施方式的结构，另外，也能够在某实施方式的结构中添加其他实施方式的结构。另外，对于各实施方式的一部分结构，能够进行其他结构的追加、删除、置换。
在以上的实施方式中，说明了使用SOH_max和SOH_min来计算Ea的例子，但也能够使用SOH_ave。即，能够使用3个SOH(SOH_max、SOH_min、SOH_ave)中的任意2个SOH的组合，也能够使用全部3个SOH。例如，可以考虑如下方法：取出3个SOH中的任意2个SOH的组合来求出Ea，对于其他组合也同样地求出Ea，对这些Ea进行平均等。
在以上的实施方式中，对应关系数据121可以预先存储在存储部120内，也可以从电池状态推定装置100的外部取得并存储在存储部120中。也可以更新暂时存储的对应关系数据121。
在以上的实施方式中，运算部110既能够由安装了该功能的电路器件等硬件构成，也能够通过由CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)等运算装置执行安装了该功能的软件来构成。
在以上的实施方式中，输出部130能够以任意的形式输出推定结果。例如可以考虑输出在显示装置上进行画面显示的记述了推定结果的数据等方式。
在以上的实施方式中，作为电池系统200的例子说明了固定型蓄电池系统，但在其他电池系统中也能够应用本发明。例如考虑车载电池系统等。另外，作为电池系统200所具备的电池单元，例示了2次电池，作为2次电池的例子，例如可以考虑锂离子电池、铅蓄电池、镍氢电池、双电层电容器等。
附图标记的说明
100 电池状态推定装置
110 运算部
120 存储部
121 对应关系数据
130 输出部
200 电池系统
210 电池单元
220 电池管理部
230 测定数据。

Claims (14)

1.一种电池状态推定装置，其推定具有多个电池单元的电池系统的状态，其特征在于，
所述电池状态推定装置具备：
存储对应关系数据的存储部，该对应关系数据记述了所述电池单元的放电后的暂停期间的输出电压的时间微分、所述暂停期间的所述电池单元的温度以及所述电池单元的劣化状态之间的对应关系；以及
运算部，其使用所述对应关系数据来计算所述电池单元的劣化状态，
所述运算部取得记述了所述多个电池单元的输出电压和电池温度的测定结果的测定数据，
所述运算部从所述测定数据记述的测定结果中取得所述电池系统具有的第一电池单元的第一输出电压，并且取得所述第一电池单元的第一温度，
所述运算部从所述测定数据记述的测定结果中取得所述电池系统具有的第二电池单元的第二输出电压，并且取得所述第二电池单元的第二温度，
所述运算部使用所述第一输出电压的时间微分和所述第一温度来参照所述对应关系数据，由此推定所述第一电池单元的第一劣化状态，
所述运算部使用所述第二输出电压的时间微分和所述第二温度来参照所述对应关系数据，由此推定所述第二电池单元的第二劣化状态，
所述运算部使用所述第一劣化状态和所述第二劣化状态来推定所述电池系统整体的劣化状态。
2.根据权利要求1所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述运算部取得所述多个电池单元各自的输出电压中最大的最大电压、所述多个电池单元各自的输出电压中最小的最小电压、以及所述多个电池单元各自的输出电压的平均电压中的任意一个来作为所述第一输出电压，并且取得剩余2个电压中的任意一个来作为所述第二输出电压，
所述运算部使用所述第一输出电压的时间微分和所述第二输出电压的时间微分来参照所述对应关系数据，由此取得所述多个电池单元各自的劣化状态中的最不劣化的劣化状态、所述多个电池单元各自的劣化状态中的最劣化的劣化状态、以及所述多个电池单元各自的劣化状态的平均中的至少2个，使用这些至少2个劣化状态来推定所述电池系统整体的劣化状态。
3.根据权利要求1所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述运算部取得所述多个电池单元各自的温度中最高的最高温度、所述多个电池单元各自的温度中最低的最低温度、以及所述多个电池单元各自的温度的平均温度中的任意一个来作为所述第一温度，并且取得剩余2个温度中的任意一个来作为所述第二温度，
所述运算部使用所述第一温度和所述第二温度来参照所述对应关系数据，由此取得所述多个电池单元各自的劣化状态中的最不劣化的劣化状态、所述多个电池单元各自的劣化状态中的最劣化的劣化状态、以及所述多个电池单元各自的劣化状态的平均中的至少2个，使用这些至少2个劣化状态来推定所述电池系统整体的劣化状态。
4.根据权利要求1所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述运算部使用所述第一劣化状态和所述第二劣化状态，求出表示所述电池系统整体的劣化状态的评价参数，
所述运算部使用所述评价参数，推定所述电池系统处于初始劣化状态、偶发劣化状态以及磨损劣化状态中的哪一个。
5.根据权利要求4所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述运算部取得所述多个电池单元各自的输出电压中最大的最大电压、所述多个电池单元各自的输出电压中最小的最小电压、以及所述多个电池单元各自的输出电压的平均电压中的任意一个作为所述第一输出电压，并且取得剩余2个电压中的任意一个作为所述第二输出电压，
所述运算部取得所述第一电池单元从第三劣化状态达到第四劣化状态所需的第一充放电循环数，
所述运算部取得所述第二电池单元从所述第三劣化状态达到所述第四劣化状态所需的第二充放电循环数，
所述运算部使用所述第一充放电循环数和所述第二充放电循环数来计算所述评价参数。
6.根据权利要求4所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述运算部取得所述多个电池单元各自的温度中最高的最高温度、所述多个电池单元各自的温度中最低的最低温度、以及所述多个电池单元各自的温度的平均温度中的任意一个作为所述第一温度，并且取得剩余2个温度中的任意一个作为所述第二温度，
所述运算部在所述第一电池单元从第三劣化状态达到第四劣化状态的期间，假定所述第一电池单元具有所述第一温度的时间平均值，从而计算所述评价参数，
所述运算部在所述第二电池单元从所述第三劣化状态达到所述第四劣化状态的期间，假定所述第二电池单元具有所述第二温度的时间平均值，从而计算所述评价参数。
7.根据权利要求1所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述运算部使用所述第一劣化状态和所述第二劣化状态来推定所述多个电池单元各自的劣化状态的分布，
所述运算部使用所述分布来推定所述电池系统的故障率。
8.根据权利要求7所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述运算部取得所述多个电池单元各自的输出电压中最大的最大电压作为所述第一输出电压，
所述运算部取得所述多个电池单元各自的输出电压中最小的最小电压作为所述第二输出电压，
所述运算部取得所述多个电池单元各自的输出电压的平均电压作为第三电压，
所述运算部使用所述最大电压的时间微分来参照所述对应关系数据，由此取得所述多个电池单元各自的劣化状态中最劣化的劣化状态作为所述第一劣化状态，
所述运算部使用所述最小电压的时间微分来参照所述对应关系数据，由此取得所述多个电池单元各自的劣化状态中最不劣化的劣化状态作为所述第二劣化状态，
所述运算部使用所述平均电压的时间微分来参照所述对应关系数据，由此取得所述多个电池单元各自的劣化状态的平均作为第三劣化状态，
所述运算部使用所述第一劣化状态、所述第二劣化状态以及所述第三劣化状态来推定所述分布。
9.根据权利要求8所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述运算部使用所述第一劣化状态、所述第二劣化状态以及所述第三劣化状态至少计算所述分布的最频值，由此推定所述分布。
10.根据权利要求7所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述运算部使用所述分布计算所述电池单元的劣化状态的上限容许值和下限容许值，
所述运算部按照所述多个电池单元中超过所述上限容许值的电池单元或低于所述下限容许值的电池单元的比例，来推定所述电池系统的故障率。
11.根据权利要求10所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述运算部计算所述分布中超过所述上限容许值的部分的第一面积和所述分布中低于所述下限容许值的部分的第二面积，
所述运算部使用所述第一面积相对于所述分布的面积的比例和所述第二面积相对于所述分布的面积的比例，计算所述多个电池单元中超过所述上限容许值的电池单元或低于所述下限容许值的电池单元的比例。
12.根据权利要求1所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述电池状态推定装置还具备输出部，该输出部输出所述电池系统的劣化状态的推定结果。
13.根据权利要求1所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述电池系统是固定型的电池系统。
14.根据权利要求1所述的电池状态推定装置，其特征在于，
所述运算部通过通信从所述电池系统取得所述测定数据。
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