CN115769413A - 运算系统、电池的检查方法以及电池的检查程序 - Google Patents

运算系统、电池的检查方法以及电池的检查程序 Download PDF

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Abstract

在运算系统中，数据获取部经由网络从同一产品(例如，同一车辆种类的电动车辆)的多个个体获取至少包含该产品中搭载的电池的电压和SOC(State Of Charge：荷电状态)的运用数据。探测部对获取到的多个运用数据进行统计处理，来探测搭载着与产品的规格不同的电池的个体。

Description

运算系统、电池的检查方法以及电池的检查程序
技术领域
本公开涉及一种用于检查产品中搭载的电池的运算系统、电池的检查方法以及电池的检查程序。
背景技术
近年来，混合动力车(HV)、插电式混合动力车(PHV)、电动汽车(EV)逐渐普及。在这些电动车辆中，作为关键设备，搭载有锂离子电池等二次电池。有时在搭载于电动车辆的电池组中混入有不良产品，或使用非正当产品。作为使用非正当产品的情况的例子，有正在使用与产品目录规格不同种类的电池、正在使用容量比产品目录规格的容量少(例如少10％左右)的电池等。
作为检测电池的不良、劣化的方法，提出过输入高频来检测电池的异常的方法(例如，参照专利文献1)、基于OCV(Open Circuit Voltage：开路电压)曲线的变化来探测电池的劣化的方法(例如，参照专利文献2)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开平9-133741号公报
专利文献2：日本特开2010-19664号公报
发明内容
然而，难以对正在使用与产品目录规格不同的电池这一情况进行探测。另外，由于不是评价本公司的电池，而是需要评价其他公司的电池，因此不容易预先得到电池的特性，得到电池的特性要花费成本、时间。
本公开是鉴于这样的状况而完成的，其目的在于提供一种能够容易地探测是否正在使用与产品规格不同的电池的技术。
为了解决上述问题，本公开的某个方式的运算系统具备：数据获取部，其经由网络从同一产品的多个个体获取至少包含所述产品中搭载的电池的电压和SOC(State OfCharge：荷电状态)的运用数据；以及探测部，其对获取到的多个运用数据进行统计处理，来探测搭载着与所述产品的规格不同的电池的个体。
此外，以上的构成要素的任意的组合、将本公开的表达在方法、装置、系统、计算机程序等之间进行转换而得到的方式作为本公开的方式也是有效的。
根据本公开，能够容易地探测是否正在使用与产品规格不同的电池。
附图说明
图1是用于说明实施方式所涉及的、由多个运营商系统利用的运算系统的图。
图2是用于说明电动车辆中搭载的电池系统的详细结构的图。
图3是用于说明FCC的估计方法的图。
图4是示出图1所示的运营商系统和运算系统的结构例的图。
图5的(a)-(b)是示出行驶数据的一例的图。
图6是示出由运算系统估计电池模块的SOC-OCV特性的估计处理的流程的流程图。
图7是示出描绘特定的车辆种类的多个电动车辆中搭载的电池模块的多个SOC-OCV特性而得到的曲线图的一例的图。
图8是示出SOC为某个值的、SOC-OCV特性的中值与各SOC-OCV特性之间的马氏距离的直方图的一例的图。
图9是示出从图7的曲线图中保留了SOC-OCV特性的中值和包含偏离值的SOC-OCV特性而得到的曲线图的图。
图10是示出用于由运算系统探测是否搭载着与产品目录规格不同的电池模块的第一处理例的流程的流程图。
图11是示出用于由运算系统探测是否搭载着与产品目录规格不同的电池模块的第二处理例的流程的流程图。
图12是示出将中值的3个点连结的线的形状的图。
图13是示出用于由运算系统探测是否搭载着与产品目录规格不同的电池模块的第三处理例的流程的流程图。
具体实施方式
图1是用于说明实施方式所涉及的、由多个运营商系统2利用的运算系统1的图。多个运营商A、B分别保有多个电动车辆3，灵活使用多个电动车辆3来经营事业。例如，各运营商灵活使用多个电动车辆3，来经营配送事业(快递事业)、出租车事业、租赁车事业、或者汽车共享事业。在本实施方式中，作为电动车辆3，假定未搭载发动机的纯EV。
各运营商A、B具备运营商系统2。运营商系统2是用于管理各运营商A、B的业务的系统。运营商系统2由1台或者多台信息处理装置(例如，服务器、PC)构成。构成运营商系统2的信息处理装置的一部分或者全部也可以存在于数据中心。例如，也可以由数据中心内的服务器(本公司服务器、云服务器或者租赁服务器)与运营商内的客户端PC的组合构成。
运算系统1由设置于数据中心的、1台或者多台信息处理装置构成。运营商系统2能够经由网络5访问运算系统1。网络5是因特网、专用线等通信线路的总称，不问其通信介质、协议。
多个电动车辆3在待机期间停放在各运营商A、B的营业所的停车场、车库内。多个电动车辆3具有无线通信功能，能够与运营商系统2进行无线通信。多个电动车辆3将包括所搭载的二次电池的运用数据在内的行驶数据发送到运营商系统2。电动车辆3可以在行驶期间经由网络5向构成运营商系统2的服务器无线发送行驶数据。例如，可以以每10秒1次的频度每次发送行驶数据。另外，也可以每天1次在规定的定时(例如，营业时间结束时)批量发送1天的行驶数据。
另外，在运营商系统2由设置于营业所的本公司的服务器或者PC构成的情况下，电动车辆3也可以在营业结束后被归还营业所之后，将1天的行驶数据发送到该本公司的服务器或者PC。在该情况下，既可以以无线的方式发送到该本公司的服务器或者PC，也可以与该本公司的服务器或者PC有线连接来经由有线进行发送。另外，还可以经由记录有行驶数据的记录媒体，来向该本公司的服务器或者PC发送数据。另外，在运营商系统2由云服务器与营业者内的客户端PC的组合构成的情况下，电动车辆3也可以经由营业者内的客户端PC来将行驶数据发送到云服务器。
图2是用于说明电动车辆3中搭载的电池系统40的详细结构的图。电池系统40经由第一继电器RY1和逆变器35来与马达34连接。在动力运行时，逆变器35将从电池系统40供给的直流电力转换为交流电力后供给到马达34。在再生时，逆变器35将从马达34供给的交流电力转换为直流电力后供给到电池系统40。马达34是三相交流马达，在动力运行时，根据从逆变器35供给的交流电力进行旋转。在再生时，将通过减速产生的旋转能量转换为交流电力后供给到逆变器35。
第一继电器RY1是插入于将电池系统40与逆变器35相连的布线间的接触器。在行驶时，车辆控制部30将第一继电器RY1控制为接通状态(闭合状态)，来将电池系统40与电动车辆3的动力系统电连接。在没有行驶时，车辆控制部30原则上将第一继电器RY1控制为断开状态(打开状态)，来将电池系统40与电动车辆3的动力系统电切断。此外，也可以使用半导体开关等其它种类的开关来代替继电器。
电池系统40能够通过利用充电线缆38而与设置于电动车辆3外的充电器4连接，来从商用电力系统9进行充电。充电器4与商用电力系统9连接，经由充电线缆38对电动车辆3内的电池系统40进行充电。在电动车辆3中，在将电池系统40与充电器4相连的布线间插入有第二继电器RY2。此外，也可以使用半导体开关等其它种类的开关来代替继电器。在充电开始前，电池系统40的管理部42将第二继电器RY2控制为接通状态(闭合状态)，在充电结束后，电池系统40的管理部42将第二继电器RY2控制为断开状态(打开状态)。
一般地说，在普通充电的情况下以交流进行充电，在快速充电的情况下以直流进行充电。在以交流进行充电的情况下，通过插入于第二继电器RY2与电池系统40之间的AC/DC转换器(未图示)来将交流电力转换为直流电力。
电池系统40具备电池模块41和管理部42，电池模块41包括串联连接的多个单体E1-En。此外，电池模块41也可以是多个电池模块串联/串并联连接而构成的。单体能够使用锂离子电池单体、镍氢电池单体、铅电池单体等。下面，在本说明书中，假定使用锂离子电池单体(公称电压：3.6V-3.7V)的例子。单体E1-En的串联数量根据马达34的驱动电压来决定。
与多个单体E1-En串联地连接有分流电阻Rs。分流电阻Rs作为电流检测元件发挥功能。此外，也可以使用霍尔元件来代替分流电阻Rs。另外，在电池模块41内设置有用于检测多个单体E1-En的温度的多个温度传感器T1、T2。既可以在电池模块中设置有一个温度传感器，也可以针对多个单体的每个单体设置一个温度传感器。温度传感器T1、T2例如能够使用热敏电阻。
管理部42具备电压测定部43、温度测定部44、电流测定部45以及电池控制部46。串联连接的多个单体E1-En的各节点与电压测定部43之间通过多条电压线连接。电压测定部43通过分别测定相邻的2条电压线之间的电压，来测定各单体E1-En的电压。电压测定部43将测定出的各单体E1-En的电压发送到电池控制部46。
电压测定部43的电压高于电池控制部46的电压，因此电压测定部43与电池控制部46之间以绝缘的状态通过通信线连接。电压测定部43能够由ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit：专用集成电路)或通用的模拟前端IC构成。电压测定部43包括多路复用器和A/D转换器。多路复用器将相邻的2条电压线之间的电压按从上到下的顺序依次输出到A/D转换器。A/D转换器将从多路复用器输入的模拟电压转换为数字值。
温度测定部44包括分压电阻和A/D转换器。A/D转换器将由多个温度传感器T1、T2和多个分压电阻分别进行分压而得到的多个模拟电压依次转换为数字值并输出到电池控制部46。电池控制部46基于该数字值来估计多个单体E1-En的温度。例如，电池控制部46基于由与各单体E1-En最相邻的温度传感器测定出的值，来估计各单体E1-En的温度。
电流测定部45包括差动放大器和A/D转换器。差动放大器将分流电阻Rs的两端电压放大并输出到A/D转换器。A/D转换器将从差动放大器输入的电压转换为数字值并输出到电池控制部46。电池控制部46基于该数字值来估计多个单体E1-En中流动的电流。
此外，在电池控制部46内搭载有A/D转换器、且在电池控制部46设置有模拟输入端口的情况下，温度测定部44和电流测定部45也可以向电池控制部46输出模拟电压，并由电池控制部46内的A/D转换器将该模拟电压转换为数字值。
电池控制部46基于由电压测定部43、温度测定部44以及电流测定部45测定出的多个单体E1-En的电压、温度以及电流，来管理多个单体E1-En的状态。电池控制部46与车辆控制部30之间通过车载网络连接。作为车载网络，例如能够使用CAN(Controller AreaNetwork：控制器局域网)、LIN(Local Interconnect Network：局域互联网)。
电池控制部46能够由微型计算机和非易失存储器(例如，EEPROM、快闪存储器)构成。在微型计算机或者非易失存储器内保持有SOC-OCV映射46a。在SOC-OCV映射46a中，描述有多个单体E1-En的SOC-OCV曲线的特性数据。多个单体E1-En的SOC-OCV曲线是由电池制造商预先制作的，在出厂时被登记在微型计算机或者非易失存储器内。电池制造商进行各种试验，来导出单体E1-En的SOC-OCV曲线。
电池控制部46估计多个单体E1-En各自的SOC、FCC以及SOH。电池控制部46将OCV法与电流积分法组合来估计SOC。OCV法是基于由电压测定部43测定出的各单体E1-En的OCV和SOC-OCV映射46a中描述的SOC-OCV曲线的特性数据来估计SOC的方法。电流积分法是基于各单体E1-En的充放电开始时的OCV和由电流测定部45测定出的电流的积分值来估计SOC的方法。在电流积分法中，随着充放电时间变长，电流测定部45的测定误差累积。因而，优选使用通过OCV法估计出的SOC，并通过电流积分法对估计出的SOC进行校正。
电池控制部46能够基于SOC-OCV映射46a中描述的SOC-OCV曲线的特性数据和由电压测定部43测定出的单体的2个点的OCV，来估计该单体的FCC。
图3是用于说明FCC的估计方法的图。电池控制部46获取单体的2个点的OCV。电池控制部46参照SOC-OCV曲线，来确定与2个点的电压分别对应的2个点的SOC，并计算2个点的SOC之差ΔSOC。在图3所示的例子中，2个点的SOC是20％和75％，ΔSOC是55％。
电池控制部46基于由电流测定部45测定出的电流的推移，来计算获取到2个点的OCV的2个点的时刻之间的期间的电流积分量(＝充放电容量)Q。电池控制部46能够计算下述(式1)来估计FCC。
FCC＝Q/ΔSOC…(式1)
SOH是由当前的FCC相对于初始的FCC的比率规定的，数值越低(越接近0％)，则表示劣化越严重。电池控制部46能够计算下述(式2)来估计SOH。
SOH＝当前的FCC/初始的FCC…(式2)
另外，SOH既可以通过基于完全充放电的容量测定来求出，也可以通过将保存劣化与循环劣化相加来求出。保存劣化能够基于SOC、温度以及保存劣化速度来估计。循环劣化能够基于所使用的SOC范围、温度、电流速率以及循环劣化速度来估计。保存劣化速度和循环劣化速度能够预先通过实验、模拟来导出。SOC、温度、SOC范围以及电流速率能够通过测定来求出。
另外，SOH还能够基于与单体的内部电阻的相关关系来估计。内部电阻能够通过将在单体中流过规定时间的规定的电流时产生的压降除以该电流值来估计。关于内部电阻，处于温度越高则该内部电阻越低的关系，并且处于SOH越低则该内部电阻越高的关系。
电池控制部46将多个单体E1-En的电压、电流、温度、SOC、FCC、SOH经由车载网络通知给车辆控制部30。车辆控制部30生成包含多个单体E1-En的识别信息、类别信息、电压、电流、温度、SOC以及测量时刻的多个单体E1-En的运用数据、以及包含电动车辆3的识别信息和车辆种类信息的行驶数据。在该多个单体E1-En的运用数据中不包含FCC和SOH。此外，在该行驶数据中也可以包含电动车辆3的速度数据、行驶位置数据等数据。
无线通信部36进行用于经由天线36a而与网络5无线连接的信号处理。在本实施方式中，无线通信部36将从车辆控制部30获取到的行驶数据无线发送到运营商系统2。作为电动车辆3能够进行无线连接的无线通信网，例如能够使用移动电话网(蜂窝网)、无线LAN、ETC(Electronic Toll Collection System：电子收费系统)、DSRC(Dedicated ShortRange Communications：专用短程通信)、V2I(Vehicle-to-Infrastructure：车与基础设施通信)、V2V(Vehicle-to-Vehicle：车与车通信)。
图4是示出图1所示的运营商系统2和运算系统1的结构例的图。运营商系统2具备处理部21、存储部22、显示部23以及操作部24。处理部21的功能能够通过硬件资源与软件资源的协作、或者仅通过硬件资源来实现。作为硬件资源，能够利用CPU、GPU(GraphicsProcessing Unit：图形处理单元)、ROM、RAM、ASIC、FPGA(Field Programmable GateArray：现场可编程门阵列)以及其它的LSI。作为软件资源，能够利用操作系统、应用程序等程序。存储部22包括行驶数据保持部221和驾驶员数据保持部222。存储部22包括HDD(HardDisk Drive：硬盘驱动器)、SSD(Solid State Drive：固态驱动器)等非易失性的记录介质，记录各种程序和数据。
行驶数据保持部221保持从运营商所保有的多个电动车辆3收集到的行驶数据。驾驶员数据保持部222保持隶属于运营商的多个驾驶员的数据。例如，针对每个驾驶员管理其所驾驶的每个电动车辆3的累计行驶距离。
显示部23具备液晶显示器、有机EL显示器等显示器，显示由处理部21生成的图像。操作部24是键盘、鼠标、触摸面板等用户接口，用于受理运营商系统2的用户的操作。
运营商系统2能够将行驶数据保持部221中所保持的多个电动车辆3的行驶数据提供给运算系统1。该数据提供是基于各运营商A、B与运算系统1的运营主体的合同执行的。该合同既可以是各运营商A、B作为提供数据的回报而接受货币的对价的合同，也可以是各运营商A、B作为提供数据的回报而受到与服务利用有关的优惠的合同。另外，各运营商A、B也可以无偿地提供行驶数据。
运营商系统2能够将在事业所所购买的电动车辆3中是否未搭载着与产品目录规格不同的电池模块41的检查委托给运算系统1进行。该所搭载着的电池模块41的检查服务既可以是有偿的，也可以是无偿的。例如，可以是运营商作为提供数据的回报而能够无偿地利用的服务。
运算系统1具备处理部11和存储部12。处理部11包括数据获取部111、提取部112、估计部113以及探测部114。处理部11的功能能够通过硬件资源与软件资源的协作、或者仅通过硬件资源来实现。作为硬件资源，能够利用CPU、GPU、ROM、RAM、ASIC、FPGA以及其它的LSI。作为软件资源，能够利用操作系统、应用程序等程序。存储部12包括行驶数据保持部121和SOC-OCV特性保持部122。存储部22包括HDD、SSD等非易失性的记录介质，记录各种程序和数据。
行驶数据保持部121保持从各运营商A、B收集到的电动车辆3的行驶数据。SOC-OCV特性保持部122保持由处理部11基于收集到的行驶数据制作出的SOC-OCV特性。SOC-OCV特性既可以以单体为单位进行保持，也可以以电池模块41为单位进行保持。下面，在本实施方式中，设为行驶数据保持部121针对每个同一车辆种类保持电池模块41的SOC-OCV特性。
数据获取部111从多个运营商A、B获取电动车辆3的行驶数据，并将获取到的行驶数据保存到行驶数据保持部121。提取部112提取行驶数据保持部121中保持的多个电池模块41的运用数据中包含的多个时刻的SOC与电压的组，来作为样本数据。此时，提取部112提取能视为电压为OCV的期间(即，能视为单体为休止状态的期间)的SOC与电压的组。
另外，二次电池是电化学产品，当二次电池中流过充电电流时，测量电压非线性地上升，当二次电池中流过放电电流时，测量电压非线性地下降。在二次电池中流过电流时测量的电压是包含过电压成分的CCV(Closed Circuit Voltage：闭路电压)，为与OCV偏离的值。在一般的锂离子电池单体中，在充放电结束后，测量电压以30秒左右收敛于不包含过电压成分的OCV附近。此外，根据负极所使用的材料，直到收敛于OCV附近为止的时间变动。例如，如果是混合有硅的负极材料，则直到收敛于OCV附近为止的时间花费1个小时以上。
提取部112也可以从多个时刻的SOC与电压的组中提取电流的值为零且从充放电结束起(从电流的值变为零起)经过规定时间(例如，30秒)后的期间中包括的SOC与电压的组。
图5的(a)-(b)是示出行驶数据的一例的图。图5的(a)是示出某1天的行驶数据中包含的电压和电流的推移的一例的图。图5的(b)是描绘某1天的电流的测量点而得到的图。小圆形标记表示在电动车辆3行驶期间测量的电流的测量点。大圆形标记表示在电动车辆3处于停止状态的期间测量的电流的测量点。即，表示没有电流流过的休止点。如图5的(a)-(b)所示，在行驶数据中存在很多的休止点，能够从行驶数据中获取大量的被视为OCV的电压。
并且，也可以缓和提取条件，以增加能够提取的样本数。提取部112也可以将设定值(例如，1A或者0.1C)以下的电流值持续了设定时间(例如，1分钟)以上的期间的SOC与电压的组也作为提取对象。即，在该情况下，将电池模块41中0.1C以下的充放电速率的电流或者1A以下的电流持续了1分钟的期间作为能视为OCV的期间或者能视为单体为休止状态的期间。
估计部113基于由提取部112提取出的多个点的样本数据来生成近似曲线，以估计电池模块41的SOC-OCV特性。估计部113将估计出的SOC-OCV特性保存到SOC-OCV特性保持部122。
估计部113也可以将电池模块41的充电用的SOC-OCV特性和放电用的SOC-OCV特性分开地生成。在该情况下，提取部112将向电池模块41的充电结束后的能视为休止状态的期间的SOC与电压的组和从电池模块41的放电结束后的能视为休止状态的期间的SOC与电压的组分开地进行提取。
估计部113也可以仅基于使用期间比规定期间(例如1年)短的电池模块41的样本数据，来估计SOC-OCV特性。在电池模块41接近新品的状态下，由电动车辆3的管理部42估计的SOC的精度比较高。一般来说，如果单体的使用期间变长，则由管理部42估计的SOC的精度会降低。特别是，在不具有根据电池模块41的使用期间来更新所保持的SOC-OCV特性的构造的管理部42中，SOC的精度容易降低。
根据以上所述，仅基于使用期间短的电池模块41的样本数据来估计SOC-OCV特性的情况下的SOC-OCV特性的估计精度比基于整个期间的样本数据来估计SOC-OCV特性的情况下的估计精度高。此外，也可以代替基于电池模块41的使用期间比规定期间短的电池模块41的样本数据，而仅基于电池模块41的充放电电流的累计值比规定值小的单体的样本数据，来估计SOC-OCV特性。
电池模块41的SOC-OCV特性依赖于温度和劣化度。提取部112也可以以温度划分和劣化度划分中的至少一方为基准来分类地提取电池模块41的样本数据。估计部113也可以基于针对每种划分分类出的样本数据，在温度划分和劣化度划分的至少一个划分中进行映射化，来生成电池模块41的SOC-OCV特性。如上所述，当在各电池模块41的运用数据中包含有用于唯一地确定各电池模块41的识别信息的情况下，能够基于各电池模块41的使用期间和充放电电流的累计值来估计各电池模块41的劣化度。
图6是示出由运算系统1估计电池模块41的SOC-OCV特性的估计处理的流程的流程图。数据获取部111从运营商系统2获取电动车辆3的行驶数据(包含电池模块41的电压、电流、SOC、温度)(S10)。数据获取部111将获取到的行驶数据保存到行驶数据保持部121。提取部112从行驶数据保持部121中所保持的行驶数据中提取能视为电池模块41为休止状态的期间的SOC与电压的组(S11)。估计部113基于提取出的多组的SOC和电压来生成近似曲线，并估计SOC-OCV特性(S12)。估计部113将估计出的SOC-OCV特性保存到SOC-OCV特性保持部122。
下面，对用于检查在事业所所购买的电动车辆3中是否未搭载着与产品目录规格不同的电池模块41的方法进行说明。即使在产品目录中记载为仅使用一种电池模块41，也有时在实际购买的电动车辆3中搭载着其它种类的电池模块41。例如，在产品目录中记载为使用了三元系锂离子电池，但是实际上有时使用的是磷酸铁锂离子电池。另外，即使在实际购买的电动车辆3中搭载着与在产品目录中记载的电池模块41相同种类的电池模块41，也有时使用的是容量少的电池模块41。
在现实中，事业所难以将电动车辆3的电池系统40分解来确认电池模块41的规格，从而要求简易地检查是否未搭载着与产品目录规格不同的电池模块41的方法。运算系统1的探测部114对与检查对象为同一车辆种类的多个行驶数据进行统计处理，来检查是否搭载着与产品目录规格不同的电池模块41。下面，具体地进行说明。
图7是示出描绘特定的车辆种类的多个电动车辆3中搭载的电池模块41的多个SOC-OCV特性而得到的曲线图的一例的图。如上所述，提取部112针对该车辆种类的每个电动车辆3从行驶数据中包含的多个时刻的SOC与电压的组中提取基于电流确定的能视为电池模块41为休止状态的期间的SOC与电压的组，来作为样本数据。估计部113基于提取出的样本数据，来估计该车辆种类的各电动车辆3中搭载的电池模块41的SOC-OCV特性。为了高精度地探测出与产品目录规格不同的电池模块41，期望能够收集到该车辆种类的大量的电动车辆3(个体)的SOC-OCV特性。
探测部114确定该多个SOC-OCV特性的中值。在图7中，最大的黑点的连线表示多个SOC-OCV特性的中值。探测部114计算SOC-OCV特性的中值与各SOC-OCV特性之间的距离。具体地说，探测部114计算针对每个SOC的值(例如，每1％)的、SOC-OCV特性的中值与各SOC-OCV特性之间的距离。该距离既可以是欧几里得距离，也可以是马氏距离。
此外，在下面的说明中，对基于针对每个SOC的值的、多个SOC-OCV特性的中值与各SOC-OCV特性之间的距离来探测搭载着与产品的规格不同的电池的个体的例子进行说明，但是无需一定是多个SOC-OCV特性的中值。具体地说，也可以使用多个SOC-OCV特性的平均值、众数值等其它代表值来计算。另外，使用多个SOC-OCV特性的中值等代表值的结构具有即使在产品的规格不明确的情况下也能够探测搭载着与产品的规格不同的电池的个体这样的特征，但是也可以构成为，在作为产品的规格而预先将SOC-OCV特性记录于存储器等的情况下，计算针对每个SOC的值的、该预先记录的SOC-OCV特性的值与各SOC-OCV特性之间的距离。典型地，能够通过进行各种试验，来导出产品的规格的SOC-OCV曲线。
马氏距离d如下述(式3)所示，是指以标准偏差σ进行了归一化所得到的距离。
d2＝(x-m)2/σ2…(式3)
x表示相对于OCV的中值而言的各样本的欧几里得距离。
x表示各样本的欧几里得距离的平均值。
σ表示各样本的欧几里得距离的标准偏差。
图8是示出SOC为某个值的、SOC-OCV特性的中值与各SOC-OCV特性之间的马氏距离的直方图的一例的图。探测部114将超过阈值的值判定为偏离值。该阈值例如也可以使用3σ的值。如果是正态分布，则99.7％收敛在3σ以内，因此能够将超过3σ的值判定为偏离值。此外，也可以通过学习来适应性地变更最佳的阈值。探测部114针对每个SOC的值计算偏离值，将包含偏离值的SOC-OCV特性判定为搭载着与产品目录规格不同的电池模块41的电动车辆3。
图9是示出从图7的曲线图中保留了SOC-OCV特性的中值和包含偏离值的SOC-OCV特性而得到的曲线图的图。SOC-OCV特性的中值是上凸的曲线，包含偏离值的SOC-OCV特性是下凸的曲线。即，估计出以下情况：特定的车辆种类的产品目录中记载的正规的电池模块41的SOC-OCV特性是上凸的曲线，未记载于该产品目录但是搭载在该车辆种类中的非正当的电池模块41的SOC-OCV特性是下凸的曲线。
图10是示出用于由运算系统1探测是否搭载着与产品目录规格不同的电池模块41的第一处理例的流程的流程图。估计部113基于从同一车辆种类的多个电动车辆3获取到的多个电池模块41的行驶数据，来估计该车辆种类中所搭载着的多个电池模块41的SOC-OCV特性(S20)。探测部114针对每个SOC的值计算多个SOC-OCV特性的中值与各SOC-OCV特性之间的距离(S21)。探测部114针对每个SOC的值从多个距离中确定出偏离值(S22)。探测部114将发送了包含偏离值的SOC-OCV特性的电动车辆3判定为搭载着未记载于产品目录中的与产品规格不同的电池模块41的电动车辆3(S23)。
在以上的说明中，在SOC范围的全部范围(0-100％)内搜索了与中值之间的距离的偏离值。关于这一点，也可以将搜索与中值之间的距离的偏离值的SOC范围甄选为规定的SOC范围。例如，也可以在40％-70％的范围内搜索偏离值。根据电池的种类，OCV差变大的SOC范围具有倾向。例如，在三元系锂离子电池的情况下，处于在SOC范围的中央部OCV差容易变大、在SOC范围的两端部OCV差变小的倾向。
此外，也可以针对每种车辆种类学习容易产生OCV差的SOC范围。当样本数增加时，能够掌握容易产生OCV差的SOC范围的倾向，从而能够通过将搜索偏离值的范围甄选为该SOC范围来削减运算量。
为了最大地削减运算量，以下的方法是有效的：基于从同一车辆种类的多个电动车辆3获取到的多个电池模块41的1个点的SOC与OCV之间的关系，来探测是否搭载着与产品目录规格不同的电池模块41。
图11是示出用于由运算系统1探测是否搭载着与产品目录规格不同的电池模块41的第二处理例的流程的流程图。估计部113基于从同一车辆种类的多个电动车辆3获取到的多个电池模块41的行驶数据，来确定该车辆种类中所搭载着的多个电池模块41的、SOC为特定的值(例如，50％)时的SOC和OCV(S30)。探测部114计算SOC为特定的值时的多个OCV的中值与各OCV之间的距离(S31)。探测部114从多个距离中确定出偏离值(S32)。探测部114将发送了包含偏离值的OCV的电动车辆3判定为搭载着与产品规格不同的电池模块41的电动车辆3(S33)。
在第二处理例中，能够省略以下处理：估计部113基于多个点的样本数据来生成近似曲线，并估计每个电池模块41的SOC-OCV特性。如果能够针对每个电池模块41获取SOC为特定的值时的OCV的值，则能够探测搭载着与产品目录规格不同的电池模块41的电动车辆3。
在第二处理例中，相比于第一处理例而言，能够大幅度地削减运算量，从而能够使处理高速化。但是，存在判定精度下降的情况。因此，在第三处理例中，除了距离之外，还追加了角度作为判断基准。为了追加角度作为判断基准，需要针对每个电池模块41使用多个点的SOC与OCV之间的关系。下面，说明以下方法：使用表示SOC与OCV之间的关系的3个点，来探测是否搭载着与产品目录规格不同的电池模块41。
图12是示出将中值的3个点连结的线的形状的图。在图12中，将SOC为10％、50％、90％时的3个点的OCV连结。此外，提取OCV的3个点并不限定于这些数值，但是优选从低SOC区域、中SOC区域以及高SOC区域分别提取1个点，以易于掌握整体的形状。
在图12中，描绘了多个电池模块41的SOC-OCV特性，如果针对每个电池模块41描绘表示SOC与OCV之间的关系的3个点，则能够实施第三处理例。
图13是示出用于由运算系统1探测是否搭载着与产品目录规格不同的电池模块41的第三处理例的流程的流程图。估计部113基于从同一车辆种类的多个电动车辆3获取到的多个电池模块41的行驶数据，来针对该车辆种类中搭载着的多个电池模块41的每个电池模块41确定表示SOC与OCV之间的关系的3个点(S40)。针对3个点的SOC的每个点的SOC计算多个OCV的中值与各OCV之间的距离(S41)。探测部114针对3个点的SOC的每个点的SOC，从多个距离中确定出偏离值(S42)。
探测部114分别计算将3个点的OCV的中值连结的线与将各电池模块41的3个点的OCV连结的线之间的角度(S43)。探测部114确定角度偏离了规定值以上的将3个点的OCV连结的线(S44)。例如，在与将3个点的OCV的中值连结的线的低SOC侧的角度差和与将3个点的OCV的中值连结的线的高SOC侧的角度差中的至少一方的角度差为10°以上的情况下，探测部114判定将3个点的OCV的中值连结的线和将作为对象的电池模块41的3个点的OCV连结的线为属性不同的群中的线。
探测部114将发送了在距离条件和角度条件这两方发生了偏离的3个点的SOC和OCV的电动车辆3判定为搭载着与产品规格不同的电池模块41的电动车辆3(S45)。
此外，探测部114也可以将被进行角度的比较的样本甄选为在与中值之间的距离中包含偏离值的数据。即，探测部114将在与中值之间的距离中不包含偏离值的数据不进行角度的比较而判定为记载于产品目录的正规的电池模块41的数据。
另外，也可以缓和地设定用于在与中值之间的距离中确定偏离值的阈值。此时，探测部114将被进行角度的比较的样本甄选为超过该阈值的数据中的接近该阈值的一部分数据。探测部114将离该阈值远的剩余的数据无条件地判定为与产品规格不同的电池模块41。
在步骤S44中，根据角度差是否为规定值以上来判定属性是否不同，但是也可以根据将3个点连结的线是上凸还是下凸来判定属性是否不同。在图12所示的例子中，将3个点的OCV的中值连结的线是上凸的，因此探测部114在将作为对象的3个点的OCV连结的线上凸的情况下判定为正规的电池模块41的数据，在下凸的情况下判定为与产品规格不同的电池模块41的数据。
此外，在图12、图13所示的例子中，说明了以下例子：使用表示SOC与OCV之间的关系的3个点，来探测是否搭载着与产品目录规格不同的电池模块41。关于这一点，也可以使用表示SOC与OCV之间的关系的2个点，来探测是否搭载着与产品目录规格不同的电池模块41。在该情况下，关于提取OCV的2个点，优选从低SOC区域和中SOC区域分别提取1个点，或者从中SOC区域和高SOC区域分别提取1个点。
如以上说明的那样，根据本实施方式，从同一车辆种类的多个电动车辆3收集各电池模块41的数据，通过统计处理对收集到的数据进行聚类分析，由此能够容易地探测搭载着与产品目录规格不同的电池模块41的电动车辆3。不论电池制造商、电池的类别如何，均能够探测。
另外，在本实施方式中，有电动车辆3的行驶数据即可，不需要特殊的检查装置。也无需对各电动车辆3的电池系统40的管理部42追加新的功能。另外，也无需事先获取各种电池的特性。因而，能够削减系统的构建、运用所花费的货币成本及时间成本。例如，也不需要用于追加电池的特性的维护时间。
以上，基于实施方式对本公开进行了说明。本领域技术人员应当理解的是，实施方式是例示，能够对这些各构成要素、各处理过程的组合进行各种变形，并且这样的变形例也处于本公开的范围。
在上述的实施方式中，基于每个电池模块41的、至少1个点的SOC与OCV之间的关系，来探测是否搭载着与产品目录规格不同的电池模块41。关于这一点，还能够基于每个电池模块41的、至少1个点的SOC与内部电阻之间的关系，来探测是否搭载着与产品目录规格不同的电池模块41。内部电阻也对SOC具有依赖性。SOC与内部电阻之间的关系根据电池的类别而不同，但是一般地说，具有在SOC范围的两端部内部电阻变高的倾向。
内部电阻R能够通过下述(式4)、下述(式5)来计算。
R＝(CCVd-OCVd)/Id…(式4)
R＝(CCVc-OCVc)/Ic…(式5)
CCV(Closed Circuit Voltage：闭路电压)d是放电时的电压，CCVc是充电时的电压，Id是放电电流，Ic是充电电流。
在使用内部电阻代替OCV的情况下，还能够使用能视为电池模块41为休止状态的期间以外的期间的数据。例如，能够通过将在行驶期间测量出的电压设为CCVd、将电流设为Id、将在紧挨着行驶开始之前测量出的电压设为OCVd并代入上述(式4)，来估计内部电阻R。
在上述实施方式中，假定了探测在四轮的电动车辆3中是否搭载着与产品目录规格不同的电池模块41的例子。关于这一点，电动车辆3也可以是二轮的电动摩托车(电动小摩托)或者电动自行车。另外，电动车辆3还包括高尔夫球车、在购物中心、娱乐设施等中使用的路上车(land car)等低速的电动车辆3。
另外，搭载电池模块41的产品不限于是电动车辆3。例如，还包括电动船舶、铁道车辆、多旋翼直升机(无人机)等电动移动体。另外，搭载电池模块41的产品还包括固定型蓄电系统、民生用的电子设备(智能手机、笔记本PC等)。无论在哪种情况下，只要针对每个同一产品收集电池模块41的运用数据，则能够探测各个体是否搭载着与产品规格不同的电池模块41。
此外，实施方式也可以通过以下项目来确定。
[项目1]
一种运算系统(1)，其特征在于，具备：数据获取部(111)，其经由网络(5)从同一产品(3)的多个个体获取至少包含所述产品(3)中搭载的电池(E1、41)的电压和SOC(State OfCharge)的运用数据；以及探测部(114)，其对获取到的多个运用数据进行统计处理，来探测搭载着与所述产品(3)的规格不同的电池(E1、41)的个体。
电池(E1、41)既可以是单体E1，也可以是模块41。
据此，能够容易地探测搭载着与产品目录规格不同的电池(E1、41)的产品(3)。
[项目2]
根据项目2所述的运算系统(1)，其特征在于，所述数据获取部(111)从各个体获取至少包含在所述产品(3)的各个体侧测量出的多个时刻的电压、电流以及SOC的运用数据，所述运算系统(1)还具备：提取部(112)，其从所述多个运用数据中分别包含的多个时刻的SOC与电压的组中提取基于所述电流确定的能视为所述电池(E1、41)为休止状态的期间的SOC与电压的组，来作为样本数据；以及估计部(113)，其基于提取出的样本数据，来估计所述产品(3)的多个个体中分别搭载的多个电池(E1、41)的SOC-OCV(Open Circuit Voltage：开路电压)特性。
据此，能够基于根据从产品(3)的个体获取到的运用数据估计出的SOC-OCV特性，来容易且高精度地探测搭载着与产品目录规格不同的电池(E1、41)的产品(3)。
[项目3]
根据项目2所述的运算系统(1)，其特征在于，所述探测部(114)基于相对于所述多个电池(E1、41)的SOC-OCV特性的代表值的偏离程度，来探测搭载着与所述产品(3)的规格不同的电池(E1、41)的个体。
代表值例如也可以是中值、平均值以及众数值中的任一方。
据此，能够通过参照相对于SOC-OCV特性的代表值的偏离程度，来容易且高精度地探测搭载着与产品目录规格不同的电池(E1、41)的产品(3)。
[项目4]
根据项目2所述的运算系统(1)，其特征在于，所述探测部(114)基于相对于作为所述产品(3)的规格的SOC-OCV特性而被预先记录的值的偏离程度，来探测搭载着与所述产品(3)的规格不同的电池(E1、41)的个体。
据此，能够通过参照相对于作为产品(3)的规格的SOC-OCV特性而被预先记录的值的偏离程度，来容易且高精度地探测搭载着与产品目录规格不同的电池(E1、41)的产品(3)。
[项目5]
根据项目2所述的运算系统(1)，其特征在于，所述探测部(114)使用所述多个电池(E1、41)的SOC-OCV特性中的规定的SOC范围的数据，来探测搭载着与所述产品(3)的规格不同的电池(E1、41)的个体。
据此，与使用SOC范围的整个范围的数据的情况相比，能够削减运算量。
[项目6]
根据项目1所述的运算系统(1)，其特征在于，所述数据获取部(111)从各个体获取至少包含在所述产品(3)的各个体侧测量出的至少一个时刻的电压、电流以及SOC的运用数据，所述运算系统(1)还具备：提取部(112)，其从所述多个运用数据中分别包含的至少一个SOC与电压的组中提取基于所述电流确定的能视为所述电池(E1、41)为休止状态的期间的SOC与电压的组，来作为样本数据；以及确定部(113)，其基于提取出的样本数据，来确定所述产品(3)的多个个体中分别搭载的多个电池(E1、41)的、至少1个点的特定的值的SOC与OCV(Open Circuit Voltage)之间的关系，所述探测部(114)基于所述多个电池(E1、41)的、至少1个点的特定的值的SOC与OCV之间的关系，来探测搭载着与所述产品(3)的规格不同的电池(E1、41)的个体。
据此，能够抑制运算量，并且能够探测搭载着与产品目录规格不同的电池(E1、41)的产品(3)。
[项目7]
根据项目6所述的运算系统(1)，其特征在于，所述探测部(114)基于表示所述多个电池(E1、41)的SOC同OCV之间的关系的多个点的各代表值与表示各电池(E1、41)的SOC同OCV之间的关系的多个点的各值之间的距离的偏离程度、以及将所述多个点的代表值连结的线与将表示各电池(E1、41)的SOC同OCV之间的关系的多个点连结的线之间的角度的偏离度，来探测搭载着与所述产品(3)的规格不同的电池(E1、41)的个体。
据此，能够抑制运算量，并且能够比较高精度地探测搭载着与产品目录规格不同的电池(E1、41)的产品(3)。
[项目8]
根据项目6所述的运算系统(1)，其特征在于，所述探测部(114)基于表示所述产品(3)的规格的SOC同OCV之间的关系的多个点的各值与表示各电池(E1、41)的SOC同OCV之间的关系的多个点的各值之间的距离的偏离程度、以及将表示所述产品(3)的规格的SOC同OCV之间的关系的多个点的各值连结的线与将表示各电池(E1、41)的SOC同OCV之间的关系的多个点连结的线之间的角度的偏离度，来探测搭载着与所述产品(3)的规格不同的电池的个体。
据此，能够抑制运算量，并且能够比较高精度地探测搭载着与产品目录规格不同的电池(E1、41)的产品(3)。
[项目9]
根据项目1所述的运算系统(1)，其特征在于，所述数据获取部(111)从各个体获取至少包含在所述产品(3)的各个体侧测量出的至少一个时刻的电压、电流以及SOC的运用数据，所述运算系统(1)还具备确定部(113)，该确定部(113)基于所述多个运用数据，来确定所述产品(3)的多个个体中分别搭载的多个电池(E1、41)的、至少1个点的特定的值的SOC与内部电阻之间的关系，所述探测部(114)基于所述多个电池(E1、41)的、至少1个点的特定的值的SOC与内部电阻之间的关系，来探测搭载着与所述产品(3)的规格不同的电池(E1、41)的个体。
[项目10]
一种电池的检查方法，其特征在于，包括以下步骤：经由网络(5)从同一产品(3)的多个个体获取至少包含所述产品(3)中搭载的电池(E1、41)的电压和SOC(State OfCharge)的运用数据；以及对获取到的多个运用数据进行统计处理，来探测搭载着与所述产品(3)的规格不同的电池(E1、41)的个体。
据此，能够容易地探测搭载着与产品目录规格不同的电池(E1、41)的产品(3)。
[项目11]
一种电池的检查程序，其特征在于，使计算机执行以下处理：经由网络(5)从同一产品(3)的多个个体获取至少包含所述产品(3)中搭载的电池(E1、41)的电压和SOC(StateOf Charge)的运用数据；以及对获取到的多个运用数据进行统计处理，来探测搭载着与所述产品(3)的规格不同的电池(E1、41)的个体。
据此，能够容易地探测搭载着与产品目录规格不同的电池(E1、41)的产品(3)。
附图标记说明
1：运算系统；2：运营商系统；E1-En：单体；T1、T2：温度传感器；RY1、RY2：继电器；3：电动车辆；4：充电器；5：网络；11：处理部；111：数据获取部；112：提取部；113：估计部；114：探测部；12：存储部；121：行驶数据保持部；122：SOC-OCV特性保持部；21：处理部；22：存储部；221：行驶数据保持部；222：驾驶员数据保持部；23：显示部；24：操作部；30：车辆控制部；34：马达；35：逆变器；36：无线通信部；36a：天线；38：充电线缆；40：电池系统；41：电池模块；42：管理部；43：电压测定部；44：温度测定部；45：电流测定部；46：电池控制部；46a：SOC-OCV映射。

Claims (11)

1.一种运算系统，其特征在于，具备：
数据获取部，其经由网络从同一产品的多个个体获取至少包含所述产品中搭载的电池的电压和荷电状态即SOC的运用数据；以及
探测部，其对获取到的多个运用数据进行统计处理，来探测搭载着与所述产品的规格不同的电池的个体。
2.根据权利要求1所述的运算系统，其特征在于，
所述数据获取部从各个体获取至少包含在所述产品的各个体侧测量出的多个时刻的电压、电流以及SOC的运用数据，
所述运算系统还具备：
提取部，其从所述多个运用数据中分别包含的多个时刻的SOC与电压的组中提取基于所述电流确定的能视为所述电池为休止状态的期间的SOC与电压的组，来作为样本数据；以及
估计部，其基于提取出的样本数据，来估计所述产品的多个个体中分别搭载的多个电池的荷电状态-开路电压特性、即SOC-OCV特性。
3.根据权利要求2所述的运算系统，其特征在于，
所述探测部基于相对于所述多个电池的SOC-OCV特性的代表值的偏离程度，来探测搭载着与所述产品的规格不同的电池的个体。
4.根据权利要求2所述的运算系统，其特征在于，
所述探测部基于相对于作为所述产品的规格的SOC-OCV特性而被预先记录的值的偏离程度，来探测搭载着与所述产品的规格不同的电池的个体。
5.根据权利要求2所述的运算系统，其特征在于，
所述探测部使用所述多个电池的SOC-OCV特性中的规定的SOC范围的数据，来探测搭载着与所述产品的规格不同的电池的个体。
6.根据权利要求1所述的运算系统，其特征在于，
所述数据获取部从各个体获取至少包含在所述产品的各个体侧测量出的至少一个时刻的电压、电流以及SOC的运用数据，
所述运算系统还具备：
提取部，其从所述多个运用数据中分别包含的至少一个SOC与电压的组中提取基于所述电流确定的能视为所述电池为休止状态的期间的SOC与电压的组，来作为样本数据；以及
确定部，其基于提取出的样本数据，来确定所述产品的多个个体中分别搭载的多个电池的、至少1个点的特定的值的SOC与开路电压即OCV之间的关系，
所述探测部基于所述多个电池的、至少1个点的特定的值的SOC与OCV之间的关系，来探测搭载着与所述产品的规格不同的电池的个体。
7.根据权利要求6所述的运算系统，其特征在于，
所述探测部基于表示所述多个电池的SOC同OCV之间的关系的多个点的各代表值与表示各电池的SOC同OCV之间的关系的多个点的各值之间的距离的偏离程度、以及将所述多个点的代表值连结的线与将表示各电池的SOC同OCV之间的关系的多个点连结的线之间的角度的偏离度，来探测搭载着与所述产品的规格不同的电池的个体。
8.根据权利要求6所述的运算系统，其特征在于，
所述探测部基于表示所述产品的规格的SOC同OCV之间的关系的多个点的各值与表示各电池的SOC同OCV之间的关系的多个点的各值之间的距离的偏离程度、以及将表示所述产品的规格的SOC同OCV之间的关系的多个点的各值连结的线与将表示各电池的SOC同OCV之间的关系的多个点连结的线之间的角度的偏离度，来探测搭载着与所述产品的规格不同的电池的个体。
9.根据权利要求1所述的运算系统，其特征在于，
所述数据获取部从各个体获取至少包含在所述产品的各个体侧测量出的至少一个时刻的电压、电流以及SOC的运用数据，
所述运算系统还具备确定部，该确定部基于所述多个运用数据，来确定所述产品的多个个体中分别搭载的多个电池的、至少1个点的特定的值的SOC与内部电阻之间的关系，
所述探测部基于所述多个电池的、至少1个点的特定的值的SOC与内部电阻之间的关系，来探测搭载着与所述产品的规格不同的电池的个体。
10.一种电池的检查方法，其特征在于，包括以下步骤：
经由网络从同一产品的多个个体获取至少包含所述产品中搭载的电池的电压和荷电状态即SOC的运用数据；以及
对获取到的多个运用数据进行统计处理，来探测搭载着与所述产品的规格不同的电池的个体。
11.一种电池的检查程序，其特征在于，
使计算机执行以下处理：
经由网络从同一产品的多个个体获取至少包含所述产品中搭载的电池的电压和荷电状态即SOC的运用数据；以及
对获取到的多个运用数据进行统计处理，来探测搭载着与所述产品的规格不同的电池的个体。
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