CN115735311A - 电源装置以及电池的不良情况检测方法 - Google Patents

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Abstract

电源装置具备：测定部，测定锂离子电池的电压以及电流中的至少一个；峰值检测部，使用由测定部测定出的电压以及电流中的至少一个，检测每段一定时间内的电流的最大值以及电压的最小值中的至少一个；以及判定部，基于由峰值检测部每隔一定时间检测出的电流的最大值以及电压的最小值中的至少一个，判定锂离子电池的不良情况。

Description

电源装置以及电池的不良情况检测方法
技术领域
本发明涉及电源装置以及电池的不良情况检测方法。
背景技术
以往，研究了通过测定锂离子电池的电压或电流来检测锂离子电池的不良情况的技术。例如在专利文献1中提出了一种电源装置，该电源装置具备：电压检测机构，检测锂离子电池的正负端子间电压；以及电池异常判别机构，判别该电压检测机构的检测值瞬时降低的微短路的发生，当该微短路的发生频度达到异常判别用设定频度以上时，判别为锂离子电池异常。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2003-009405号公报
发明内容
发明所要解决的技术问题
以往，锂离子电池的使用仅限于笔记本型PC(Personal Computer：个人计算机)、移动电话等技术领域，但近年来，期待用于汽车(EV(Electric Vehicle：电动汽车)、PHV(Plug-in Hybrid Vehicle：插电式混合动力车))、航空器以及电力存储系统等各种技术领域。因此，近年来，比以往更加期望对检测锂离子电池的不良情况的技术的开发。
本发明的目的在于，提供能够检测锂离子电池的不良情况的电源装置以及电池的不良情况检测方法。
用于解决技术问题的技术方案
为了解决上述的技术问题，第一发明是一种电源装置，具备：测定部，测定锂离子电池的电压以及电流中的至少一个；峰值检测部，使用由测定部测定出的电压以及电流中的至少一个，检测每段一定时间内的电流的最大值以及电压的最小值中的至少一个；以及判定部，基于由峰值检测部每隔一定时间检测出的电流的最大值以及电压的最小值中的至少一个，判定锂离子电池的不良情况。
也可以是，在第一发明中，峰值检测部是峰值保持部，从由测定部测定出的电压以及电流中的至少一个，保持每段一定时间内的电流的最大值以及电压的最小值中的至少一个。
也可以是，在第一发明中，测定部测定电压以及电流，峰值检测部使用由测定部测定出的电压以及电流，检测每段一定时间内的电流的最大值以及电压的最小值，判定部基于由峰值检测部每隔一定时间检测出的电流的最大值以及电压的最小值，判定锂离子电池的不良情况。
也可以是，在第一发明中，还具备测定锂离子电池的温度的温度测定部，判定部基于由峰值检测部检测出的电流的最大值以及电压的最小值中的至少一个、由测定部测定出的电压以及电流中的至少一个、以及由温度测定部测定出的温度，判定锂离子电池的不良情况。
也可以是，在第一发明中，还具备测定锂离子电池的温度的温度测定部，判定部基于由峰值检测部检测出的电流的最大值以及电压的最小值、由测定部测定出的电压以及电流、以及由温度测定部测定出的温度，判定锂离子电池的不良情况。
也可以是，在第一发明中，判定部使用已学习模型来判定锂离子电池的不良情况，已学习模型使用了神经网络。
也可以是，在第一发明中，一定时间为一分钟以下。
第二发明是一种电池的不良情况检测方法，包括以下步骤：测定锂离子电池的电压以及电流中的至少一个；使用所测定的电压以及电流中的至少一个，检测每段一定时间内的电流的最大值以及电压的最小值中的至少一个；以及基于每隔一定时间检测出的电流的最大值以及电压的最小值中的至少一个，判定锂离子电池的不良情况。
发明效果
根据本发明，能够检测锂离子电池的不良情况。
附图说明
图1是表示本发明的一个实施方式所涉及的电源装置的结构的一例的框图。
图2是表示数据收集系统的结构的一例的框图。
图3是表示数据收集装置的结构的一例的框图。
图4是表示由峰值保持电路收集的数据的一例的概略图。
具体实施方式
关于本发明的实施方式将按照以下顺序进行说明。
1.电源装置的结构
2.电池的不良情况检测方法
3.数据收集系统
4.数据收集方法
5.学习
6.搭载有已学习神经网络的电源装置的制作
7.作用效果
8.变形例
[1.电源装置的结构]
图1是表示本发明的一个实施方式所涉及的电源装置10的结构的一例的框图。电源装置10是具有由信息处理装置实现的神经网络的电源装置。电源装置10具备二次电池11、温度测定部12、电流测定部13A、电流峰值检测部13B、电压测定部14A、电压峰值检测部14B、判定部15、正极端子16A和负极端子16B。电源装置10优选设置在电动汽车(EV或PHV)或电动航空器中。
二次电池11是锂离子电池。二次电池11的正极端子经由正极端子16A连接到电力供给源的正极端子。另外，二次电池11的负极端子经由负极端子16B连接到电力供给源的负极端子。
温度测定部12具备热电偶或热敏电阻等温度检测元件。温度检测元件配置在二次电池11的表面或附近。温度测定部12通过温度检测元件检测二次电池11的温度，并输出到判定部15。
电流测定部13A测定二次电池11的电流，并输出到电流峰值检测部13B。电流测定部13A例如是电流测定电路。电流峰值检测部13B从由电流测定部13A测定出的电流中，保持每段一定时间内的电流的最大值，将该最大值输出到判定部15。电流峰值检测部13B是检测每段一定时间内的电流的最大值的电流峰值检测部的一例。作为电流峰值检测部13B，使用构成为能够将电流的最大值峰值保持为模拟信号的电流峰值保持部(峰值保持电路)。从早期检测出二次电池11的不良情况的观点出发，上述电流保持的一定时间优选为一分钟以下，更优选为10s以下，进一步优选为1s以下。上述一定时间的下限值没有特别限定，例如为10ms以上。
从早期检测出二次电池11的不良情况的观点出发，电流峰值检测部13B优选构成为能够检测半峰宽度为1s以下的电流上升(电流峰值)。电流峰值检测部13B的检测对象是来自金属锂的微短路。二次电池11的电流的瞬间上升和之后立即恢复的行为是在由于枝晶生成而产生的微短路中能够看到的特征性行为。通过由电流峰值检测部13B检测出该特征性行为(波形)，能够检测出枝晶生成。因此，判定部15能够基于从电流峰值检测部13B输入的电流的最大值来判别二次电池11是正常还是异常。
电压测定部14A测定二次电池11的电压，并输出到电压峰值检测部14B。电压测定部14A例如是电压测定电路。电压峰值检测部14B从由电压测定部14A测定出的电压中，保持每段一定时间内的电压的最小值，将该最小值输出到判定部15。电压峰值检测部14B是检测每段一定时间内的电压的最小值的电压峰值检测部的一例。作为电压峰值检测部14B，使用构成为能够将电压的最小值峰值保持为模拟信号的电压峰值保持部(峰值保持电路)。从早期检测出二次电池11的不良情况的观点出发，上述电压保持的一定时间优选为一分钟以下，更优选为10s以下，进一步优选为1s以下。上述一定时间的下限值没有特别限定，例如为10ms以上。
从早期检测出二次电池11的不良情况的观点出发，电压峰值检测部14B优选构成为能够检测半峰宽度为1s以下的电压下降(电压峰值)。电压峰值检测部14B的检测对象是来自金属锂的微短路。二次电池11的电压的瞬间降低和之后立即恢复的行为是由于枝晶生成而产生的微短路中看到的特征性行为。通过由电压峰值检测部14B检测出该特征性行为(波形)，能够检测出枝晶生成。因此，判定部15能够基于从电压峰值检测部14B输入的电压的最小值来判别二次电池11是正常还是异常。
判定部15基于由温度测定部12测定出的温度、由电流测定部13A测定出的电流、由电压测定部14A测定出的电压、由电流峰值检测部13B保持的最大电流值、以及由电压峰值检测部14B保持的最小电压值，判定二次电池11的不良情况。判定部15是通过使用了神经网络的已学习模型来执行上述判定的处理器或者ASIC(Application Specific IntegratedCircuit：专用集成电路)等集成电路。
具体而言，判定部15具备存储使用了神经网络的已学习模型的存储部，使用存储在该存储部中的已学习模型，判定二次电池11的不良情况。神经网络具备输入层和输出层。输入层的输入数据是(1)由温度测定部12测定出的温度、(2)由电流测定部13A测定出的电流、(3)由电压测定部14A测定出的电压、(4)由电流峰值检测部13B保持的最大电流值、(5)由电压峰值检测部14B保持的最小电压值。输出层的输出数据是二次电池11有无不良情况。通过向神经网络输入(1)～(5)的数据，来判定二次电池11有无不良情况。判定部15所具备的存储部例如是非易失性存储器。
[2.电池的不良情况检测方法]
以下，关于使用了具有上述的结构的电源装置10的电池的不良情况检测方法的一例进行说明。
首先，电流测定部13A、电压测定部14A分别测定二次电池11的电压、电流，输出到电流峰值检测部13B、电压峰值检测部14B，并且输出到判定部15。另外，温度测定部12测定二次电池11的温度，并输出到判定部15。
接着，电流峰值检测部13B从由电流测定部13A测定出的电流中，保持每段一定时间内的电流的最大值，将该最大值输出到判定部15。另外，电压峰值检测部14B从由电压测定部14A测定出的电压中，保持每段一定时间内的电压的最小值，将该最小值输出到判定部15。
判定部15通过将由温度测定部12测定出的温度、由电流测定部13A测定出的电流、由电压测定部14A测定出的电压、由电流峰值检测部13B保持的最大电流值、以及由电压峰值检测部14B保持的最小电压值作为数据输入到神经网络，由此判定二次电池11有无不良情况，例如通过串行通信将判定结果输出到外部设备。
[3.数据收集系统]
以下，关于在已学习模型的生成中使用的数据收集系统的结构的一例进行说明。
图2是表示数据收集系统的结构的一例的框图。数据收集系统具备数据收集装置20、源测量单元31、时限内部短路单元32、以及控制用PC33。数据收集装置20和时限内部短路单元32通过电缆连接。数据收集装置20和源测量单元31通过电缆连接。控制用PC33和数据收集装置20通过USB(universal serial bus：通用串行总线)等电缆连接。控制用PC33和源测量单元31通过GPIB(General Purpose Interface Bus：通用接口总线)等电缆连接。
(时限内部短路单元)
利用了机器学习的异常检测技术，假设在仅将平常时的时序数据作为教师数据的情况下，能够判定为不是平常，但不能判定其是否达到热失控。为了可靠地判定达到热失控，需要准备达到热失控的情况的时序数据作为教师数据，并使用该数据进行学习。因此，制作马上会发生内部短路的时限内部短路单元32。
需要说明的是，时限内部短路单元32是指，乍一看与市售的锂离子电池没有变化，但实施了在规定的预期时刻产生内部短路的加工的单元。其中有几种制作方法，例如除了实施连续充电、高温保存或过充电循环等以外，还能够通过在组装电池单元时在内部实施短路源的加工等方法来制作。时限内部短路单元32收容在耐火室32A内。
(数据收集装置)
图3是表示数据收集装置20的结构的一例的框图。数据收集装置20测定时限内部短路单元32的充放电电流、电压和温度。另外，数据收集装置20检测每段一定时间内的时限内部短路单元32的电流的最小值及最大值、以及每段一定时间内的时限内部短路单元32的电压的最小值及最大值。
数据收集装置20具备：作为控制装置的微控制器21；显示装置22；正极端子23A1、24A1、23B1、24B1；负极端子23A2、24A2、23B2、24B2；电流测定部25A；上峰值保持电路25B；下峰值保持电路25C；电压测定部26A；上峰值保持电路26B；下峰值保持电路26C；作为温度检测元件的热电偶27A；温度测定部27B；USB连接器28A；以及USB串行转换器28B。
正极端子23A1与正极端子24A1连接。负极端子23A2与负极端子24A2连接。正极端子23A1、负极端子23A2分别与时限内部短路单元32的正极端子、负极端子连接，正极端子24A1、负极端子24A2分别与源测量单元31的电流控制用的正极端子、负极端子连接。
正极端子23B1与正极端子24B1连接。负极端子23B2与负极端子24B2连接。正极端子23B1、负极端子23B2分别与时限内部短路单元32的正极端子、负极端子连接，正极端子24B1、负极端子24B2分别与源测量单元31的电压控制用的正极端子、负极端子连接。
电流测定部25A测定在正极端子23A1和正极端子24A1之间流动的电流，并将该电流输出到上峰值保持电路25B、下峰值保持电路25C以及微控制器21。上峰值保持电路25B从由电流测定部25A测定出的电流中保持每段一定时间内的最大电流值，并将该最大电流值输出到微控制器21。下峰值保持电路25C从由电流测定部25A测定出的电流中，保持每段一定时间内的最小电流值，并将该最小电流值输出到微控制器21。
电压测定部26A测定在正极端子23B1和负极端子23B2之间施加的电压，并将该电压输出到上峰值保持电路26B、下峰值保持电路26C以及微控制器21。上峰值保持电路26B从由电压测定部26A测定出的电压中保持每段一定时间内的最大电压值，并将该最大电压值输出到微控制器21。下峰值保持电路25C从由电压测定部26A测定出的电压中，保持每段一定时间内的最小电压值，并将该最小电压值输出到微控制器21。
热电偶27A配置在时限内部短路单元32的表面或附近。温度测定部27B通过热电偶27A测定时限内部短路单元32的温度，并输出到微控制器21。
USB连接器28A经由USB串行转换器28B与微控制器21连接。USB电缆与USB连接器28A连接。数据收集装置20和控制用PC33经由该USB电缆连接。
微控制器21取得电压、电流、温度、一定时间内的最小电压值、一定时间内的最大电压值、一定时间内的最小电流值以及一定时间内的最大电流值，并输出到控制用PC33。微控制器21每隔一定时间分别复位上峰值保持电路25B、26B以及下峰值保持电路25C、26C。由此，能够读取从上次复位起一定期间的最小电流值、最大电流值、最小电压值以及最大电压值。显示装置22显示与收集数据等有关的信息。
该数据收集装置20例如构成为能够以5％以下的精度测定半峰宽度1μs以上的峰的峰值。在数据收集装置20中搭载有连续数据送出功能。这是每隔一定时间(例如每隔500ms)送出(1)该时间点的值(当前值)、(2)最近500ms中的最大值(上峰值)、(3)最近500ms中的最小值(下峰值)的功能(参照图4)。
(源测量单元)
源测量单元31对时限内部短路单元32进行充放电。
(控制用PC)
控制用PC33控制源测量单元31，对时限内部短路单元32进行充放电。另外，控制用PC33控制数据收集装置20，收集与时限内部短路单元32有关的数据。
[4.数据收集方法]
以下，关于使用了具有上述的结构的数据收集系统的数据收集方法的一例进行说明。
控制用PC33控制源测量单元31，实施时限内部短路单元32的循环试验。循环试验中的充电条件例如是1C充电，放电条件例如是在电动航空器中实际施加于电池的电流模式。然后，数据收集装置20测定时限内部短路单元32达到热失控为止的电流、电压、温度、最小电流值、最大电流值、最小电压值以及最大电压值的时序数据。控制用PC33收集由数据收集装置20测定出的上述时序数据。该充放电循环试验进行到时限内部短路单元32发热失控为止。该一系列的数据收集例如使用200个时限内部短路单元32进行。
[5.学习]
使用机器学习平台TensorFlow，将由数据收集装置20收集到的电流、电压、温度、最小电流值、最大电流值、最小电压值以及最大电压值的时序数据作为教师数据使用，创建用于异常检测的神经网络。
[6.搭载有已学习神经网络的电源装置的制作]
利用Renesas的综合开发环境e2 studio将在TensorFlow上创建的神经网络转换为微处理器用的源代码，并将其写入微处理器。然后，与电流测定部13A、电流峰值检测部13B、电压测定部14A、电压峰值检测部14B、温度测定部12组合，制作搭载有已学习神经网络的电源装置10(参照图1)。
该电源装置10构成为能够输出(1)在几秒后发生异常、(2)其可能性为百分之几。
例如，即使电源装置10的数据获取间隔为每隔500ms，只要具备可以检测半峰宽度1μs以上的峰的峰值的电流峰值检测部13B以及电压峰值检测部14B，就能够早期检测出电流异常以及电压异常。
在神经网络的学习和推定时，不仅使用电压，还使用电流和温度的信息。用于判断二次电池11的不良情况的有无的电压波形取决于内阻，内阻取决于电流和温度，因此通过使用这三个物理量，能够进行更准确的判定。
[7.作用效果]
通过检测瞬间的电压降低和之后立即恢复的电压行为，能够判别电池是正常还是异常。但是，在专利文献1所记载的技术中，特别是在想要将锂离子电池作为电动航空器用的电池使用的情况下，关于(1)如何具体地检测其电压波形的检测机构，和(2)如何具体地判断所得到的波形的判断机构这两点，存在不充分的点。
(1)对于检测机构
关于源于枝晶生成的瞬间的电压降低和之后立即恢复的电压行为，在专利文献1的段落0045中记载了每隔数十msec进行电压测定。
但是，即使电压测定的间隔为每隔数十msec一次，也不能说足够快。这是因为，源于枝晶的内部短路，首先极细的枝晶连接在正负极间而产生内部短路，其在极短时间内熔断，接着稍粗的枝晶连接在正负极间而产生内部短路，其在稍长的短路时间之后熔断，其后微粗的枝晶连接，这样，枝晶逐渐变粗，短路时间也逐渐变长。即，越能够测定初期的极短时间的异常电压行为，越能够早期发现枝晶生长。在每隔数十msec一次的测定间隔中，很难检测这样的初期的枝晶生成，而当能够检测到时，距离热失控也已经没有多少宽限时间了，成为到了比较末期之后的检测。需要何种程度的宽限时间根据该电池的使用用途而不同，例如，在电动航空器用的电池中，作为从检测出内部短路到机体安全地着陆为止的宽限时间，最少需要数十分钟数量级的时间，如果可能的话需要数小时数量级的时间。每隔数十msec的测定间隔对于这样的特别要求安全性的用途是不充分的。
为了可以测定远短于数十msec的高速的电流变化以及电压变化，例如有提高读取电流行为以及电压行为的AD转换器的采样频率的方法。但是，如果要对驱动电动航空器所需的多个电池进行高速采样，则系统整体的成本变高。在专利文献1中，没有对用于防止该高成本化的检测机构进行充分的研究。
与此相对，在一个实施方式所涉及的电源装置10中，为了解决上述问题点，具备电流峰值检测部13B以及电压峰值检测部14B。电流峰值检测部13B以及电压峰值检测部14B是持续保持某一定时间内的最大值以及最小值的电路。由此，即使是半峰宽度非常窄的电流上升或电压下降，也能够不提高AD转换器的采样频率而检测其最小电压值。
由第一峰值保持电路构成的电流峰值检测部13B以及由第二峰值保持电路构成的电压峰值检测部14B能够通过使用了整流元件的模拟电路比较简单地构筑，还能够抑制电路的成本。这在电动航空器那样的使用多个电池的情况中效果特别大。
(2)对于判断机构
第二个是关于阈值电压。在专利文献1中，关于用于判别电压检测机构的检测值瞬时降低的阈值电压进行了记载。但是，由微短路引起的电压下降的电压极小值为何种程度取决于电池的内阻，内阻取决于劣化的程度和温度等。因此，如果将阈值电压用作判断基准，则需要另外准备电池的内阻的测定机构等，并使用所得到的内阻值逐次改变阈值电压。但是，在专利文献1中，这样的讨论不充分，对于判断基准的科学根据不充分。
与此相对，在一个实施方式所涉及的电源装置10中，为了解决上述问题点而使用了神经网络。在使该神经网络学习时，不仅使用电压，还使用电流和温度的信息。电池的内阻是取决于电压、电流以及温度的物理量。因此，通过将这三个数据用于学习以及推定，能够基于内阻进行更准确的判定。
在神经网络的学习以及推定中使用的数据不仅是电压、电流以及温度这三个数据。作为与半峰宽度非常窄的电压上升以及电压下降有关的信息，也使用由电流峰值检测部13B以及电压峰值检测部14B得到的数据。由此，能够进一步提高判定精度。
[8.变形例]
(变形例1)
在上述的一个实施方式中，电源装置10也可以不具备温度测定部12。在该情况下，数据收集装置20也可以不具备热电偶27A以及温度测定部27B。
(变形例2)
在上述的一个实施方式中，电源装置10也可以不具备电流测定部13A以及电流峰值检测部13B。在该情况下，数据收集装置20也可以不具备电流测定部25A、上峰值保持电路25B以及下峰值保持电路25C。
(变形例3)
在上述的一个实施方式中，电源装置10也可以不具备电压测定部14A以及电压峰值检测部14B。在该情况下，数据收集装置20也可以不具备电压测定部26A、上峰值保持电路26B以及下峰值保持电路26C。
(变形例4)
在上述的一个实施方式中，关于电源装置10具备一个二次电池11，同时数据收集系统具备一个时限内部短路单元32的例子进行了说明，但也可以是电源装置10具备多个二次电池11，同时数据收集系统具备多个时限内部短路单元32。在该情况下，也可以是电源装置10的电流测定部13A测定所连接的多个二次电池11的电流，电源装置10的电压测定部14A测定各二次电池11的电压。另外，也可以是数据收集装置20的电流测定部25A测定所连接的多个时限内部短路单元32的电流，数据收集装置20的电压测定部26A测定各时限内部短路单元32的电压。
(变形例5)
在上述的一个实施方式中，关于电源装置10具备电流测定部13A、电流峰值检测部13B、电压测定部14A以及电压峰值检测部14B的例子进行了说明，但也可以提高读取电流行为以及电压行为的AD转换器的采样频率，检测最大电流值以及最小电压值。
以上，关于本发明的一个实施方式以及变形例进行了具体说明，但本发明并不限定于上述的一个实施方式以及变形例，能够基于本发明的技术思想进行各种变形。
例如，在上述的一个实施方式以及变形例中列举出的结构、方法、工序、形状、材料以及数值等仅是例子，也可以根据需要使用与其不同的结构、方法、工序、形状、材料以及数值等。
另外，上述的一个实施方式以及变形例的结构、方法、工序、形状、材料以及数值等只要不脱离本发明的主旨，就能够相互组合。
附图标记说明
10：电源装置；11：二次电池；12、27B：温度测定部；13A、25A：电流测定部；13B：电流峰值检测部；14A、26A：电压测定部；14B：电压峰值检测部；15：判定部；16A、23A1、23B1、24A1、24B1：正极端子；16B、23A2、23B2、24A2、24B2：负极端子；20：数据收集装置；21：微控制器；22：显示装置；25B、26B：上峰值保持电路；25C、26C：下峰值保持电路；27A：热电偶；28A：USB连接器；28B：USB串行转换器；31：源测量单元；32：时限内部短路单元；32A：耐火室；33：控制用PC。

Claims (8)

1.一种电源装置，具备：
测定部，测定锂离子电池的电压以及电流中的至少一个；
峰值检测部，使用由所述测定部测定出的所述电压以及所述电流中的至少一个，检测每段一定时间内的所述电流的最大值以及所述电压的最小值中的至少一个；以及
判定部，基于由所述峰值检测部每隔所述一定时间检测出的所述电流的最大值以及所述电压的最小值中的至少一个，判定所述锂离子电池的不良情况。
2.根据权利要求1所述的电源装置，其中，
所述峰值检测部是峰值保持部，从由所述测定部测定出的所述电压以及所述电流中的至少一个，保持每段所述一定时间内的所述电流的最大值以及所述电压的最小值中的至少一个。
3.根据权利要求1所述的电源装置，其中，
所述测定部测定所述电压以及所述电流，
所述峰值检测部使用由所述测定部测定出的所述电压以及所述电流，检测每段所述一定时间内的所述电流的最大值以及所述电压的最小值，
所述判定部基于由所述峰值检测部每隔一定时间检测出的所述电流的最大值以及所述电压的最小值，判定所述锂离子电池的不良情况。
4.根据权利要求1或2所述的电源装置，其中，
所述电源装置还具备：温度测定部，测定所述锂离子电池的温度，
所述判定部基于由所述峰值检测部检测出的所述电流的最大值以及所述电压的最小值中的至少一个、由所述测定部测定出的所述电压以及所述电流中的至少一个、以及由所述温度测定部测定出的所述温度，判定所述锂离子电池的不良情况。
5.根据权利要求1所述的电源装置，其中，
所述电源装置还具备：温度测定部，测定所述锂离子电池的温度，
所述判定部基于由所述峰值检测部检测出的所述电流的最大值以及所述电压的最小值、由所述测定部测定出的所述电压以及所述电流、以及由所述温度测定部测定出的所述温度，判定所述锂离子电池的不良情况。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的电源装置，其中，
所述判定部使用已学习模型来判定所述锂离子电池的不良情况，所述已学习模型使用了神经网络。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的电源装置，其中，
所述一定时间为一分钟以下。
8.一种电池的不良情况检测方法，包括以下步骤：
测定锂离子电池的电压以及电流中的至少一个；
使用所测定的所述电压以及所述电流中的至少一个，检测每段一定时间内的所述电流的最大值以及所述电压的最小值中的至少一个；以及
基于每隔一定时间检测出的所述电流的最大值以及所述电压的最小值中的至少一个，判定所述锂离子电池的不良情况。
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