JP2013231441A - 寿命予測システム - Google Patents

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Abstract

【課題】発電サイトの温度条件や風の条件で、蓄電池の寿命を最も長くできるＳＯＣや、
その他の運用条件について現時点で分かっている条件に基づき、蓄電池の寿命を最も長く
できる制御方法を確立しながら、実際の風力発電・蓄電池システムにフィードバックでき
る制御システムを構築する。
【解決手段】風力発電・蓄電池システムと、風力発電・蓄電池システムのデータを収集す
る蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部と、収集されたデータをもとに蓄電池の運用と劣
化の関係を評価する蓄電池運用−劣化関係評価部と、蓄電池運用−劣化関係評価部により
得られた情報を用いて、必要な寿命要件を満足するような蓄電池の運用方法を計画する蓄
電池運用計画部と、蓄電池運用計画部の計画に従って風力発電・蓄電池システムに対して
蓄電池の運用を指示する蓄電池運用指示部を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、風力発電システムにおいて、風力発電の変動抑制用の蓄電池を長寿命化する制御システム及びその制御方法に関するものである。また、蓄電池を含むシステムコストを最小限にして風力発電の収益を最大化する風力発電システムの最適な運用に関するものである。
地球温暖化は、全人類にとって重大な問題であり、世界各国で温暖化の進行を遅らせ食い止めるために、省エネルギーの推進やＣＯ２を排出しない新エネルギーの利用などが進められている。
日本でも、ＣＯ２排出削減のため、国が新エネルギー導入の目標を定め、補助金なども実施しながら太陽光や風力などの新エネルギー発電の導入を進めている。
ところで、風力発電は自然エネルギーを利用しており、ＣＯ２を排出しないというメリットがあるものの発電出力が安定せず、電力系統への悪影響、電力品質の低下が懸念されている。このような電力系統への悪影響を防ぐ目的で、風力発電を導入する際には、同時に蓄電池システムを導入することが広く実施されている。
図１８に、風力発電システムにおける出力変動抑制用の蓄電池システムの例を示す。風力発電による発電出力は風況によって大きく変動し、そのまま電力系統に流すと電力系統の電力品質に悪影響を及ぼす。そこで、鉛蓄電池等の蓄電池やリチウムイオン電池、スーパーキャパシタなどを用いた蓄電システムにより風力発電出力の状況に合わせた蓄電システム出力を出力する。結果として、電力系統には風力発電出力と蓄電システム出力が合成されて滑らかとなった系統出力が流され、電力品質への悪影響を回避することが可能となる。
図１９に、電力会社における風力発電の系統連系要件の一例を示す。図の例では、風力発電と蓄電池の合成出力の変動を、１分平均化された値の２０分間における最大値と最小値の差が風力の定格出力の１０％以下に抑制するよう規定しており、このような系統連系要件を満たすことが求められている。
蓄電池は、運用条件によって寿命が大きく異なることが知られている。蓄電池を風力発電の出力変動抑制に用いることは比較的新しい試みのため、蓄電池の運用条件のうち、風力発電の系統連系要件を満たしつつ制御可能な条件をどのように運用すれば電池の寿命を最も長寿命化できるのかは現時点で必ずしも明確でない。従来の産業用の負荷平準化（夜間電力を蓄電し負荷が多い昼間時間帯に放電する）の用途とは異なり、風力発電蓄電池システムでは、満充電でない部分充電状態ＰＳＯＣ（Ｐｅｒｃｉａｌ Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）で短時間の充放電を繰り返すと考えられる。このような、これまでにない運用条件でも蓄電池の劣化を抑え、風力発電機のライフサイクルと同等以上の長寿命となる運用が必要とされている。
鉛蓄電池の充放電状態（ＳＯＣ）の制御方法として、特許文献１が公開されている。本方法は、鉛蓄電池の充放電の際にＳＯＣの下限範囲に入った回数を計測しそれに応じてＳＯＣレベルを上昇させるものである。
また、蓄電設備の保守に関し特許文献２が公開されている。これには、蓄電設備の保守を行う際に短時間の放電により全ての蓄電池の容量チェックを行い、容量不足となった蓄電池のみを交換することにより蓄電池交換のコストを削減する旨の開示がある。
特開２００４−１８６０８７号公報 特開２００６−１０００００号公報
特許文献１の方法は、どのようなＳＯＣ制御を行えば良いのかが確立されていない風力発電システムでは実施することができない。また、蓄電池の寿命に影響するのはＳＯＣだけでなくその他様々な運用条件が関係しているが、特許文献１の方法はＳＯＣ以外の運用条件を含む総合的な制御方法については考慮されていない。
発電サイトの温度条件や風の条件で蓄電池の寿命を最も長くできるＳＯＣや、その他の運用条件の全てについて現時点では解明されていない。しかし、地球温暖化の進行を食い止めるには、全ての技術の確立を待って風力発電や風力発電用蓄電池システムを導入することはできない。そこで、蓄電池の寿命を最も長くできる制御方法を評価しながら、その結果を実際の風力発電システムにフィードバックするシステムの構築が本発明の第一の課題である。
第二の課題は、蓄電池を備えた風力発電・蓄電池システム全体でいかに収益をあげるかということである。即ち、風力発電による利益や系統連系に関するコスト、蓄電池のコストなどを総合的に考えて収益を最大化できる発電システムの構築が課題である。将来風力発電電力は電力品質により買取価格が変わる可能性がある。また予告どおりの量で風力発電システムが発電できたか否かにより買取価格が変わる可能性がある。そのような場合にも、収入とコストのバランスから収益を最大化できる発電システムの構築が求められている。
本発明は、上記目的を達成するために、蓄電池を有する風力発電・蓄電池システムと、該風力発電・蓄電池システムにおける蓄電池のデータを収集する蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部と、該蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部により収集されたデータをもとに蓄電池の運用と寿命及び劣化の関係を評価する蓄電池運用−劣化関係評価部と、該蓄電池運用−劣化関係評価部により得られた情報に基づいて必要な寿命要件を満足する蓄電池の運用方法を計画する蓄電池運用計画部と、該蓄電池運用計画部の計画に従って、前記風力発電・蓄電池システムにおける蓄電池の運用を指示する蓄電池運用指示部とを設けたことを特徴とする。
また、蓄電池を有する風力発電・蓄電池システムと、該風力発電・蓄電池システムにおける蓄電池のデータを収集する蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部と、該蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部により収集されたデータをもとに蓄電池の運用と寿命及び劣化の関係を評価する蓄電池運用−劣化関係評価部と、前記蓄電池のコストに関する情報を評価する蓄電池コスト評価部と、電力会社に対して支払う系統連系ペナルティコストや風力発電による収益を含むコストを評価する電力会社ペナルティコスト評価部と、該蓄電池運用−劣化関係評価部により得られた情報および蓄電池コスト情報および電力会社コスト情報に基づいてコスト最適な蓄電池の運用方法を計画する蓄電池運用計画部と、該蓄電池運用計画部の計画に従って、前記風力発電・蓄電池システムにおける蓄電池の運用を指示する蓄電池運用指示部とを設けたことを特徴とする。
さらに、風力発電・蓄電池システムと、該風力発電・蓄電池システムのデータを収集する蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部と、該蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部により収集されたデータをもとに蓄電池の運用と劣化の関係を評価する蓄電池運用−劣化関係評価部と、該蓄電池運用−劣化関係評価部により得られた情報を使って必要な寿命要件を満足する蓄電池の運用方法を計画する蓄電池運用計画部と、該蓄電池運用計画部の計画に従って、前記風力発電・蓄電池システムに対して蓄電池の運用を指示する蓄電池運用指示部とを設けた風力発電用蓄電池制御システムの制御方法において、蓄電池の運用と劣化の関係を評価し必要な寿命要件を満足する蓄電池の運用を計画する際に、タグチメソッド（動特性）を用いて蓄電池の運用条件の蓄電池寿命および劣化部位に対する影響度を求め、運用条件と蓄電池寿命および劣化部位の関係評価を行うことを特徴とする。
さらに、蓄電池を有する風力発電・蓄電池システムと、該風力発電・蓄電池システムにおける蓄電池のデータを収集する蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部と、該蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部により収集されたデータをもとに蓄電池の運用と劣化の関係を評価する蓄電池運用−劣化関係評価部と、前記蓄電池のコストに関する情報を評価する蓄電池コスト評価部と、電力会社に対して支払う系統連系ペナルティコストや風力発電による収益を含むコストを評価する電力会社コスト評価部と、該蓄電池運用−劣化関係評価部により得られた情報および蓄電池コスト情報および電力会社コスト情報に基づいてコスト最適な蓄電池の運用方法を計画する蓄電池運用計画部と、該蓄電池運用計画部の計画に従って、前記風力発電・蓄電池システムにおける蓄電池の運用を指示する蓄電池運用指示部とを設けたことを特徴とする風力発電用蓄電池制御システムの制御方法において、蓄電池の運用と劣化の関係を評価し必要な寿命要件を満足する蓄電池の運用を計画する際に、タグチメソッド（動特性）を用いて蓄電池の運用条件の蓄電池寿命および劣化部位に対する影響度を求め、運用条件と蓄電池寿命および劣化部位の関係評価を行うことを特徴とする。
本発明によれば、風力発電・蓄電池システムの設置された発電サイト固有の風力条件・温度条件などの自然条件の下で、蓄電池の寿命を目標とする年月まで維持できるよう、風力発電・蓄電池システムの制御を随時最適化してゆくことができる。
また、自然エネルギーを使って発電した電力の収益や、保守費用を含む風力発電・蓄電池システムのコストおよび電力会社に支払うコストなどのトータルコストを最適化（収益最大化）するような風力発電・蓄電池システム制御を、随時実施してゆくことができる。
本発明の実施例１を示す機能ブロック図である。 半導体チップによる蓄電池データ収集を示す模式図である。 蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部のデータを示す説明図である。 本発明の寿命予測ツールを示す模式図である。 蓄電池運用・蓄電池劣化関係評価部の構成を示す機能ブロック図である。 鉛蓄電池の運用条件と電池寿命・劣化部位の関係を示す説明図である。 タグチメソッドによる寿命予測手法を示す説明図である。 鉛蓄電池の運用条件と電池寿命・劣化部位の関係を示す説明図である。 タグチメソッドによる各水準毎の寿命予測の例を示す説明図である。 タグチメソッドによる各水準毎の寿命予測の例を示す説明図である。 Ｌ１８実験計画の制御因子を示す説明図である。 Ｌ１８実験計画（直交表）を示す説明図である。 タグチメソッドによる寿命予測ツール画面を示す模式図である。 タグチメソッドによる寿命予測ツール画面を示す模式図である。 タグチメソッドによる寿命予測ツール画面を示す模式図である。 タグチメソッドによる寿命予測ツールの感度表示画面を示す模式図である。 本発明の実施例２を示す機能ブロック図である。 従来の風力発電・蓄電池システムの模式図である。 従来の電力会社の風力発電の系統連系要件の模式図である。
以下に図面を用いて、鉛蓄電池を蓄電池として用いた場合の本発明の実施形態について詳しく説明する。
図１に、実施例１の機能ブロック図を示す。本発明の機能ブロックは、発電サイトに設けられた風力発電・蓄電池システム１０１と蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部１０２、及び遠隔制御サイトに設けられた蓄電池運用−劣化関係評価部１０３、鉛蓄電池の必要な寿命要件を満足する蓄電池運用計画部１０４、および蓄電池運用指示部１０５からなる。
実施例１の動作を以下に説明する。風力発電・蓄電池システム１０１は風力発電装置及びその出力を平準化する鉛蓄電池を制御する制御装置を有する。蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部１０２は通常は風力発電・蓄電池システムの制御装置に設けられ、風力発・蓄電池システム１０１における鉛蓄電池の運用データおよび劣化データを収集する。蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部１０２により収集されたデータは、ネットワークを介して遠隔制御サイトの蓄電池運用−劣化関係評価部１０３に送信される。蓄電池運用・蓄電池劣化データの収集は、図２に示すように風力発電・蓄電池システム１０１内の蓄電池自体に搭載された半導体チップ１０６により実施しても良い。
蓄電池運用−劣化関係評価部１０３は、収集された鉛蓄電池のデータをもとに鉛蓄電池の運用と寿命及び劣化の関係を評価する。そして、蓄電池運用計画部１０４は蓄電池運用−劣化関係評価部１０３によって求められた鉛蓄電池の運用と劣化の関係情報を基に、鉛蓄電池が必要な寿命要件を満足するように鉛蓄電池の運用方法（制御方法）を計画する。蓄電池運用計画部１０４によって作成された運用計画をもとに、蓄電池運用指示部１０５は、ネットワークを介して風力発電・蓄電池システム１０１に鉛蓄電池の運用指示情報を送信し、これを元に風力発電・蓄電池システム１０１の制御装置は鉛蓄電池の適切な運用および制御を行う。
蓄電池運用−劣化関係評価部１０３、蓄電池運用計画部１０４および蓄電池運用指示部１０５は、遠隔制御サイトにおいてホストコンピュータ上で作動するソフトウェアプログラムである寿命予測ツール上に構成される。
〔蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部〕
次に、各機能ブロックの動作・内容について詳しく説明する。蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部１０２は各種センサと記憶装置、通信装置等を備え、鉛蓄電池の運用や劣化に関するデータを収集する。蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部１０２が収集するデータの例を図３に示す。蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部１０２は、蓄電池の運用データ（制御可能データ）、蓄電池劣化データ等のデータを収集する。
蓄電池の運用データ（制御可能データ）の例としては、（１ａ）均等充電間隔、（１ｂ）均等充電電圧、（１ｃ）均等充電量、（１ｄ）ＳＯＣ使用範囲（中心値）、（１ｅ）ＳＯＣ使用範囲（幅）、（１ｆ）充放電サイクル（高周波）、（１ｇ）充放電サイクル（低周波）、（１ｈ）充放電電流などが挙げられる。ここで、充放電サイクルとは、充放電の時間間隔のことである。例えば、（１ｆ）充放電サイクル（高周波）は、充放電時間間隔が短いもの（例：数秒〜数分）、（１ｇ）充放電サイクル（低周波）は、充放電時間間隔が長いもの（例：数時間〜数十時間）を考えることができる。
蓄電池劣化データの例としては、（２ａ）電池容量低下、（２ｂ）正極格子腐食、（２ｃ）負極サルフェーション（硫酸鉛量）、（２ｄ）電解液成層化（比重）、（２ｅ）電解液量などが挙げられる。
〔蓄電池運用−劣化関係評価部〕
蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部１０２は、上述のようなデータを収集し、収集したデータをネットワークを介して蓄電池運用−劣化関係評価部１０３に送信する。
蓄電池運用−劣化関係評価部１０３は、図４の模式図に示すような寿命予測ツール（寿命・劣化解析モデル）の一部を構築しており、その内容は入力されるデータに応じて随時更新されている。寿命予測ツールはコンピュータハードウェアとソフトウェアプログラムから構成され、鉛蓄電池の充放電パターンを含む電池の運用条件などを与えると、所定の演算処理により鉛蓄電池の寿命や鉛蓄電池の各部位の劣化状況などを予測し出力する。本発明はこの寿命予測ツール（寿命・劣化予測モデル）の構成を要部とするものである。
以下に蓄電池運用−劣化関係評価部１０３の構成を図５の機能ブロック図を用いて説明する。図５において、寿命感度評価部３０１は、蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部１０２のデータから、タグチメソッド手法により各運用条件の鉛蓄電池寿命に対する感度を算出する。また各使用条件の限界値が使用限界入力部３０２から入力される。運用条件・電池寿命比較評価部３０５はこれらデータを比較評価し、各データの関係を決定して蓄電池運用計画部１０４に出力する。蓄電池運用計画部１０４は蓄電池運用−劣化関係評価部１０３の出力に基づき、クライアントの希望する使用条件入力に応じた寿命、及び最適条件での寿命を算出して表示する。
また、劣化感度評価部３０３は、蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部１０２のデータから、タグチメソッド手法により各運用条件の鉛蓄電池劣化部位に対する感度を算出する。また各使用条件の限界値が使用限界入力部３０４から入力される。運用条件・劣化部位比較評価部３０６はこれらデータを比較評価し、各データの関係を決定して蓄電池運用計画部１０４に出力する。蓄電池運用計画部１０４は蓄電池運用−劣化関係評価部１０３の出力に基づき、クライアントの希望する使用条件入力に応じた使用限界、及び最適使用条件を算出して表示する。
図６は、鉛蓄電池の運用条件と電池寿命・劣化部位の関係を示す説明図である。鉛蓄電池の運用条件のうち、制御可能でかつ寿命・劣化に影響すると考えられる運用条件の一例として下記の（１）〜（６）が挙げられる。
（１）均等充電間隔：定期的に満充電状態とする均等充電の間隔
（２）ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）：鉛蓄電池のチャージレベル
（３）充放電サイクル：充放電のサイクル（周期）（充電・放電の時間間隔）
（４）充放電電流：充放電する時の電流の大きさ
（５）温度：電池を設置する場所の温度
（６）充電効率：充電時の効率、ＳＯＣを推定する時に用いるパラメータ
また、鉛蓄電池の劣化部位／劣化現象の代表的な例としては下記の（Ａ）〜（Ｃ）が挙げられる。
（Ａ）正極の格子腐食：正極の格子が酸化により腐食する。
（Ｂ）負極のサルフェーション：負極の硫酸鉛が結晶化しイオン化しなくなるため
電池役割に支障をきたす。
（Ｃ）電解液の成層化： 電解液の比重に偏りができて、電池役割に支障をきたす。
現状で知られている上記運用条件（１）〜（６）と劣化部位／劣化現象（Ａ）〜（Ｃ）との関係（傾向）を下記に記す。
（１）均等充電間隔：定期的に満充電状態とすると、長期間部分充電状態（ＰＳＯＣ）で使用する時に起こりがちな（Ｂ）負極のサルフェーションや（Ｃ）電解液の成層化を緩和し、鉛蓄電池の寿命を延ばすことができる。
（２）ＳＯＣ：ＳＯＣレベルが高くて過充電となると（Ａ）正極格子腐食が進む。逆にＳＯＣレベルが低いと（Ｂ）負極のサルフェーションが起こる可能性が高まる。
（３）充放電サイクル：一般的には、充放電のサイクルが多いと劣化が進行する。（風力発電出力のような周期の短い充放電による影響は、これと異なる場合がある）。
（４）充放電電流：充放電する時の電流の大きさがあまり大きいと、電池の発熱により電池内温度が上昇して、正極格子腐食を促進する。また、電解液の水分蒸発（電解液減少）も引き起こし、通常より早い容量低下が起こる場合がある。
（５）温度：電池設置場所の温度が高温の場合、正極格子腐食が促進される傾向がある。
（６）充電効率：ＳＯＣを推定する時に用いる充電時の効率パラメータであり、実際の充電効率と異なっているとＳＯＣ推定誤差が累積し、過充電となって（Ａ）正極格子腐食が進む恐れがある。
以上は、従来知られている劣化・寿命に対する傾向である。風力発電・蓄電池システムの寿命を正確に予測するには、風力発電・蓄電池システムの運用条件（電力会社の系統連系要件を満たしながら制御可能な運用条件）の組み合わせで、寿命や劣化がどのように進むかについて、これらの関係の定量的なモデル化が必要である。
〔寿命・劣化予測モデル〕
電池の運用条件と電池の寿命・劣化関係に関する予測モデルを構築するための、タグチメソッド（動特性）を使ったモデル化手法について説明する。電池の劣化にかかわる運用条件は前述のとおり様々なものがある。さらに、これらの条件の組合せについては膨大な組合せ数が考えられ、コストや期間の制約から全ての組合せ条件について寿命や劣化がどのように進むのか実験・測定を行うのは困難である。しかし、タグチメソッド技法とＬ１８実験計画技法を用いることにより、電池の劣化にかかわる運用条件との寿命や劣化の関係を、現実的な組合せ数範囲内の実験により求めることができる。図７にタグチメソッドの動特性を使った寿命予測モデルの模式図を示す。
タグチメソッドの要因分析を行い「感度」を求めることで、複雑な運用条件の組合せの中で、各々の運用条件について独立して寿命に対する影響度を調べることが出来る。（ここで、運用条件はタグチメソッドの「制御因子」に相当する）。例えば、図７の例では運用条件「均等充電間隔」を（Ａ）均等充電間隔「２週間毎」と（Ｂ）均等充電間隔「１ヶ月毎」の条件で比較する場合について説明する。
（Ａ）、（Ｂ）の制御因子で比較した時、入力（電池使用年月）に対する出力（電池容量低下）の感度（β（Ａ）、β（Ｂ））の比を比較して、（β（Ｂ）／β（Ａ））＝１．５倍という値が得られたとする。この場合は、均等充電間隔の寿命に与える影響は（Ａ）に比べて（Ｂ）の方が１．５倍影響度が大きく、均等充電間隔「２週間毎」を実施するよりも、均等充電間隔「１ヶ月毎」の方が１．５倍早く劣化が進んでしまうということが分かる。
鉛蓄電池の各部位の劣化についても、鉛蓄電池の寿命（容量低下）と同様に劣化予測モデルを構築することができる。図８に、電池の寿命および各部位の劣化の測定方法と、使用できる限界値の一例を示す。
鉛蓄電池の寿命を、その容量が３０％低下した時点で使用限界に達したものとする。同様に、各部位の劣化は下記に示す値を測定することで劣化進行度を測定し、所定の基準値に達したときに使用限界に達したものとする。
（Ａ）正極格子腐食・・・測定値：格子腐食量、使用限界：４０ｗｔ％
（Ｂ）負極のサルフェーション・・・測定値：硫酸鉛量、使用限界：１５％
（Ｃ）電解液の成層化・・・測定値：電解液比重、使用限界：０．１
前節で説明したのと同様に、劣化に関係する様々な運用条件と各部位の劣化の関係を調べるため、タグチメソッドの要因分析を行いて各要因の感度を求める。それにより、複雑な運用条件（制御因子）の組合せがある中で、各々の運用条件についてそれぞれ独立に各部位の劣化に対する影響度を調べることができる。
図９には（Ａ）正極格子腐食に対するＳＯＣの使用範囲の影響を調べる例を示す。図９（ａ）は電池使用年月に対する正極格子腐食を示し、図９（ｂ）は各水準の感度を示す。また、図１０には（Ｂ）負極のサルフェーションに対するＳＯＣの使用範囲の影響を調べる例を示す。図１０（ａ）は電池使用年月に対する硫酸鉛量を示し、図１０（ｂ）は各水準の感度を示す。図９、図１０の例では、ＳＯＣ使用範囲を現在の標準的な使用範囲（３０％〜８０％）と、そこから、上下に振った値を下記水準（１）〜（３）に設定したと仮定する。
（１）２０％〜７０％
（２）３０％〜８０％
（３）４０％〜９０％
一般的には、ＳＯＣが高い方が「（Ａ）正極格子腐食」を促進する方向の影響が出やすく、ＳＯＣが低い方が「（Ｂ）負極のサルフェーション」を促進する方向の影響が出やすい傾向があると言われている。しかし、もし上記（１）〜（３）の水準にて実験を行い、タグチメソッドの要因分析を行った結果、感度が図９（ｂ）に示すような関係だったとする。即ち、現在の標準的な使用範囲（２）のケースでは図９（ａ）に示すように「（Ａ）正極格子腐食」の進行が目標の年数を達成するか否かぎりぎりのところであるが、使用範囲を（１）に下げると、「（Ａ）正極格子腐食」の進行が劇的に遅くなる（長寿命化する）とする。一方、図１０（ａ）に示す様に（Ｂ）負極のサルフェーションについては、現状のＳＯＣ使用範囲（２）から使用範囲を（１）に下げても劣化の進行はそれほど早まらず目標の年数をクリアできるとする。その場合、風力発電用鉛蓄電池のＳＯＣ使用範囲は（１）とした方が長寿命にできることが分かる。
このようなタグチメソッド（動特性）による予測を行うためのデータを、Ｌ１８実験計画によって求める例を示す。図１１はＬ１８実験の制御因子と水準値の設定例である。ここでは、鉛蓄電池において寿命を左右する制御因子として、（ａ）均等充電間隔、（ｂ）ＳＯＣ使用範囲（中心値）、（ｃ）ＳＯＣ使用範囲（幅）、（ｄ）充放電サイクル（高周波）、（ｅ）充放電サイクル（低周波）、（ｆ）充放電電流、（ｇ）温度、（ｈ）充電効率の例とした。なお、鉛蓄電池の種類・特性により、寿命に影響がある制御因子を使用して実験計画を組むことができる。図１２はＬ１８直交表の例を示す。Ｌ１８直交表を使った組合せで実験を行い、得られたデータをタグチメソッド（動特性）で要因分析を行いその感度を求めることで、鉛蓄電池の運用を変化した時に寿命が何年となるか推定することができる。以上のように、タグチメソッド（動特性）による寿命予測を用いて、蓄電池運用―劣化関係評価部１０３を構築することができる。
なお、タグチメソッド（動特性）の要因分析の詳細については、「田口玄一：ロバスト設計のための機能性評価―効率的開発の方法、日本規格協会（２０００／０６）」「矢野宏：品質工学入門―技術を変革する新しい考え方、日本規格協会（１９９５／０８）」「田口玄一、横山巽子：ベーシック品質工学へのとびら、日本規格協会（２００７／０９）」「田口玄一、横山巽子：オフライン品質工学、日本規格協会（２００７／０５）」「上田太一郎：Ｅｘｃｅｌによるタグチメソッド（品質工学）算法、新技術開発センター」等の書籍に詳しく紹介されている。
〔寿命予測ツール〕
図１３〜図１５は、タグチメソッド（動特性）を用いた寿命予測ツールによる鉛蓄電池の寿命・劣化予測結果を、ユーザが容易に確認できるようにしたコンピュータシステムにおけるインタフェース画面の例である。図１３に、寿命予測ツールの入力（メニュー選択）画面を示す。画面左に表示されている「制御可能な条件の選択」メニューボタンにより、鉛蓄電池の運用条件を指定し、指定した条件での鉛蓄電池の寿命や劣化の評価を行うことができる。運用条件は、制御因子（ａ〜ｈ）で、風力発電用鉛蓄電池の実験水準（ａ：２水準、ｂ〜ｈ：３水準）がプルダウンメニュー表示され、その組合せで指定できるようになっている。
画面左のメニューボタンで評価したい運用条件を選択した後、右側の評価実行ボタンを選択する。右上「寿命予測」欄に表示されている寿命予測ボタンを押すと、寿命予測ツールは左のメニューで選んだ運用条件、および最適な運用条件での鉛蓄電池が寿命となるまでの年数や、各部位の劣化（使用限界となるまで）の年数を演算処理により求めて表示する。
右下の「使用年数」→「容量・劣化度」予測欄に表示されているボタンを押すと、寿命予測ツールは左のメニューで選んだ運用条件、および最適な運用条件で指定した年数が経過した時の鉛蓄電池の容量や、各部位の劣化度合いを求めて表示する。
図１４に、右上欄で「寿命予測」のボタンを押した場合に表示される出力画面の例１を示す。図１４の例では、「寿命予測」のボタンを押した結果、鉛蓄電池の寿命（使用限界）である［鉛蓄電池の容量低下が３０％減］となるまでの年数を評価した結果が示されている。
ユーザがメニューで選択した運用条件は、寿命予測ツール画面下欄中央に、鉛蓄電池寿命は１７年であると予測結果が表示されている。また、寿命予測ツールで自動的に「最適な運用条件」と最適な運用を行ったときの「寿命」も求められる。図の例では、画面下欄右側の部分に、寿命予測ツールが求めた最適な運用条件が表示され、最適な運用を行ったケースでの予測寿命は２１年であることが分かる。
図１５に、図１３の右下の「使用年数」→「容量・劣化度」予測欄ボタンを押して、指定した年数が経過した時の予測結果表示画面の例２を示す。図１５の画面下欄に使用２１年後の正極格子腐食を予測した例が表示されている。
ユーザがメニューで選択した運用条件は、寿命予測ツール画面中央の欄に再表示される。この運用方法で２１年経過した時の正極格子腐食量は４１％であり、［使用限界を超えている］旨のメッセージが表示される。つまり、もし運用の方法と目標年数を指定して評価すれば、そのような運用で目標を達成可能か否かを予測することができる。
本寿命予測ツールは、自動的に「最適な運用条件」と「最適な運用を行い、指定した年数が経過した時の劣化状況」も求められるようになっている。図の例では、右側の部分に寿命予測ツールが求めた最適な運用条件が示されている。この最適な運用を行ったケースで、２１年が経過した時の正極格子腐食量予測値は３５％と予測されている。本ケース（最適な運用条件で運用のケース）では、２１年が経過しても正極格子腐食の使用限界に至っていない。従って、寿命予測ツールが求めたような運用条件で鉛蓄電池を使用するような制御ができれば、正極格子腐食は目標の２１年を経過しても使用可能な状態であると予測される。
以上のように、本寿命予測ツールを用いれば、様々な運用条件の下で鉛蓄電池の寿命や各部位の劣化（使用限界）までの年数を予測することができる。また、様々な運用条件の下で、指定した年数を経過した時の電池の容量低下具合や各部位の劣化進行状況などを予測することができる。さらにはユーザが操作しなくても、寿命予測ツール自体で自動的に最適な運用条件を求めることも可能である。これらの出力は、ネットワークを用いて発電サイトに送信され、風力発電・蓄電池システム１０１の最適な運用に用いられる。
図１６は、本寿命予測ツールが実験により収集したデータを自動的にタグチメソッドの要因分析を行い、分析した結果の表示画面の例３を示す。図１６には各制御因子（運用条件）毎に要因効果（感度）を示すグラフが示されている。グラフは、３水準（Ａのみ２水準）の水準での感度の高低が視覚的に分かりやすく表示されている。寿命・劣化予測に関しては、感度が低い方が寿命・劣化が進みにくく、長寿命である運用方法となる。
本寿命予測ツールは、実験により収集したデータを与えると、寿命予測ツールが自動的にタグチメソッドの要因分析を行い予測モデルを構築することができ、データを多く与える程予測精度が向上する特徴がある。従って、風力用鉛蓄電池用に作成したＬ１８実験計画に基づき定期的にデータを収集し、予測精度を向上してゆくことが可能である。また、上記の寿命予測ツールを使って必要な寿命を満たす制御を計画することが可能である。
本発明の実施例２については、図１７の機能ブロック図に示すように、実施例１の鉛蓄電池の運用方法を計画する蓄電池運用計画部１０４に代えて、鉛蓄電池のコストに関する情報を評価する蓄電池コスト評価部２０１と、電力会社に対して支払う系統連系ペナルティコストや、風力発電を売電することによって得られる収益などコストを評価する電力会社ペナルティコスト評価部２０２と、蓄電池運用−劣化関係評価部１０３の情報、および蓄電池コスト評価部２０１の情報、および電力会社コスト評価部２０２の情報からコスト最適となる鉛蓄電池の運用を計画する最適コスト蓄電池運用計画部２０３を設ける。
蓄電池コスト評価部２０１が評価する鉛蓄電池のコスト情報とは、蓄電池初期購入費用、保守費用、蓄電池交換費用などが含まれる。また、電力会社コスト評価部２０２が評価する電力会社コストには、（電力の品質により異なることになる可能性がある）風力発電買取コスト（収益）、託送料金、連系要件に違反した時のペナルティコストなどが含まれる。これらのように、鉛蓄電池に関わるコストと電力会社に関わるコスト（収益）が最大化するように運用方法を計画すればよい。以上により本発明の実施例２を実施することが可能である。
以上のように、実施例２によれば、将来風力発電による電力の品質、あるいは予告どうりの量で発電したか否かなどにより風力発電電力の買取価格の高低が変わった場合などにも、それらの価格差も含めて最適な収益を得られるシステム制御が可能となる。
１０１：風力発電・蓄電池システム
１０２：蓄電池運用・蓄電池劣化データ収集部
１０３：蓄電池運用−劣化関係評価部
１０４：蓄電池運用計画部
１０５：蓄電池運用指示部
１０６：半導体チップ
２０１：蓄電池コスト評価部
２０２：電力会社ペナルティコスト評価部
２０３：最適コスト蓄電池運用計画部

Claims (11)

  1. 蓄電池の運用情報を制御因子とするタグチメソッドを用いて蓄電池の各部位の劣化情報を算出し、
    算出された前記蓄電池の各部位の劣化情報に基づいて前記蓄電池の寿命を算出する評価部を有する
    ことを特徴とする寿命予測システム。
  2. 請求項１に記載の寿命予測システムにおいて、
    前記蓄電池の運用条件は、少なくとも均等充電間隔を用いている
    ことを特徴とする寿命予測システム。
  3. 請求項２に記載の寿命予測システムにおいて、
    前記蓄電池の各部位の劣化情報は、正極の劣化情報、負極の劣化情報、及び電解液の劣化情報である
    ことを特徴とする寿命予測システム。
  4. 請求項３に記載の寿命予測システムにおいて、
    前記蓄電池の運用条件は、さらにＳＯＣ情報を用いている
    ことを特徴とする寿命予測システム。
  5. 請求項４に記載の寿命予測システムにおいて、
    前記蓄電池の運用条件は、さらに充放電電流の情報を用いている
    ことを特徴とする寿命予測システム。
  6. 請求項５に記載の寿命予測システムにおいて、
    前記蓄電池の運用条件は、さらに蓄電池設置場所の温度情報を用いている
    ことを特徴とする寿命予測システム。
  7. 請求項６に記載の寿命予測システムにおいて、
    前記蓄電池の運用条件は、さらに蓄電池の充電効率を用いている
    ことを特徴とする寿命予測システム。
  8. 請求項７に記載の寿命予測システムにおいて、
    前記蓄電池の運用条件は、さらに蓄電池の充放電サイクルを用いている
    ことを特徴とする寿命予測システム。
  9. 請求項８に記載の寿命予測システムにおいて、
    前記タグチメソッドに用いる情報は、Ｌ１８実験計画法によって算出される
    ことを特徴とする寿命予測システム。
  10. 請求項１乃至９のいずれかに記載の寿命予測システムにおいて、
    前記評価部によって算出された前記蓄電池の寿命を出力するインタフェース画面を有する
    ことを特徴とする寿命予測システム。
  11. 請求項１乃至１０のいずれかに記載の寿命予測システムにおいて、
    算出された前記蓄電池の各部位の劣化情報に基づいて蓄電池の運用条件を算出する運用計画部を有する
    ことを特徴とする寿命予測システム。
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