JP2018063906A - リチウムイオン二次電池の容量回復システム - Google Patents

Abstract

【課題】リチウムイオン二次電池の組電池の容量を効果的に回復させる。【解決手段】容量回復システムは、車両に搭載されたリチウムイオン二次電池の組電池の容量を回復させる。容量回復システムは、容量回復装置４０と、通信装置３４０と、サーバ３００とを備える。容量回復装置４０は、組電池１０のＳＯＣを基準値Ｘ２以下に維持することによって組電池１０の容量を回復させる回復処理を実行可能に構成される。通信装置３４０は、回復処理に用いられるＳＯＣの基準値Ｘ２と、回復処理による容量回復率Ｒとを含む回復データＰ１，Ｐ２を取得する。サーバ３００は、対象車両である車両１に対する回復処理に用いられる基準値Ｘ２を回復データＰ１，Ｐ２を用いて算出する。【選択図】図８

Description

本開示は、リチウムイオン二次電池の容量回復システムに関し、より特定的には、車両に搭載されたリチウムイオン二次電池の組電池の容量を回復させるための容量回復システムに関する。

近年、リチウムイオン二次電池の組電池を搭載した電動車両の普及が進んでいる。一般に、リチウムイオン二次電池の車載用組電池では、たとえば使用期間が経過したり、大電流の充放電が繰り返されたりすることによって、満充電容量（以下「容量」と略す）が低下する。その結果、上記電動車両では、ＥＶ走行可能距離が短くなる。多くの場合、車載用組電池は長期間（たとえば１０年以上）にわたって使用されるため、低下した容量を回復させるための技術が求められている。

たとえば特開２０１２−１９５１６１号公報（特許文献１）は、リチウムイオン二次電池の組電池の容量回復方法を開示する。特許文献１は、組電池の充電状態（ＳＯＣ：State Of Charge）が低い状態（たとえばＳＯＣが３０％以下の状態）を長期間（たとえば数時間〜数百時間）維持することによって組電池の容量が回復することを開示する（特許文献１の図５〜図９参照）。

特開２０１２−１９５１６１号公報 特開２０１５−１８７９３８号公報 国際公開第２０１３／０４６２６３号

特許文献１によれば、より具体的には、組電池のＳＯＣが基準ＳＯＣ（特許文献１では回復処理時基準ＳＯＣ）に達するまで組電池を放電させ、組電池のＳＯＣを基準ＳＯＣ以下に維持することによって組電池の容量を回復させる。組電池の容量回復量（特許文献１では容量回復率Ｄ）は基準ＳＯＣに応じて異なり得るところ、特許文献１では、事前に容量回復試験が実施され、その試験結果に基づいて基準ＳＯＣが予め決定されている。

しかしながら、そのような容量回復試験は、実験室で再現可能な限られた条件下でしか実施することができない。一方で、実際の使用条件に基づいた基準ＳＯＣとするために、市場に出荷され実際に使用された組電池を回収して解析することも考えられるが、回収可能なサンプル数には限りがあり、十分なサンプル数を確保することは難しい。したがって、容量回復試験等に基づいて予め決定された基準ＳＯＣが最適値ではなく、より大きな容量回復量を得ることが可能な基準ＳＯＣが存在する可能性がある。この点において、特許文献１に開示された容量回復方法には改善の余地がある。

本開示は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、電動車両に搭載されたリチウムイオン二次電池の組電池の容量を効果的に回復させることが可能な技術を提供することである。

本開示のある局面に従うリチウムイオン二次電池の容量回復システムは、車両に搭載されたリチウムイオン二次電池の組電池の容量を回復させる。容量回復システムは、容量回復装置と、データ取得装置と、算出装置とを備える。容量回復装置は、組電池のＳＯＣを基準ＳＯＣ以下に維持することによって組電池の容量を回復させる回復処理を実行可能に構成される。データ取得装置は、回復処理に用いられる基準ＳＯＣと、回復処理による容量回復量とを含む回復データを取得する。算出装置は、対象車両に対する回復処理に用いられる基準ＳＯＣである対象基準ＳＯＣを回復データを用いて算出する。

上記構成によれば、複数の車両から取得された回復データを用いて、対象車両に回復処理を実行する際の基準ＳＯＣ（対象基準ＳＯＣ）が算出される。つまり、実際に使用された複数の組電池についての回復データが取得（たとえば収集）され、取得された回復データに基づいて基準ＳＯＣが算出される。したがって、限られた条件下で事前に実施された容量回復試験等の結果から基準ＳＯＣを算出する場合と比べて、より大きな容量回復量を得ることが可能な基準ＳＯＣを算出することが可能になる。よって、組電池の容量を、より効果的に回復させることができる。

好ましくは、データ取得部は、複数の車両の走行履歴と、回復処理の実行時における組電池の温度とをさらに取得する。算出装置は、回復データに加えて、複数の車両の走行履歴と、組電池の温度とを用いて、対象基準ＳＯＣを算出する。

上記構成によれば、基準ＳＯＣ（対象基準ＳＯＣ）の算出に際し、回復データに加え、複数の車両の走行履歴と、組電池の温度とがさらに用いられる。各車両の走行履歴に応じて、その車両に搭載された組電池の状態（組電池の使用履歴あるいは劣化度合い）は異なり得る。また、回復処理の実行時における組電池の温度は、回復処理の効果（容量回復量の大きさ）に影響する主要なパラメータである。したがって、過去の組電池の使用履歴および回復処理の実行時の温度条件を考慮することで、対象車両に適した基準ＳＯＣをより高精度に算出することが可能になる。よって、組電池の容量を一層効果的に回復させることができる。

好ましくは、算出装置は、複数の車両の走行履歴と、組電池の温度と、基準ＳＯＣと、容量回復量との間に成立する規則性を抽出し、抽出された規則性から、対象車両の走行履歴と対象車両の組電池の温度とに応じた対象基準ＳＯＣを算出する。

上記構成によれば、複数の車両の実際の走行履歴と、多種多様な条件下で実際に回復処理を実行した際の組電池の温度、基準ＳＯＣおよび容量回復量とから規則性が抽出される。言い換えると、いわゆるビッグデータに対するデータマイニング解析を行なうことによって、対象車両に対する回復処理に用いられる基準ＳＯＣ（対象基準ＳＯＣ）が算出される。したがって、対象基準ＳＯＣとして、より適切な値を算出し、組電池の容量を、より効果的に回復させることが可能になる。

好ましくは、算出装置は、回復処理の実行後の容量回復量が所定量以上になるように対象基準ＳＯＣを算出する。

上記構成によれば、対象車両に対する回復処理の実行後の容量回復量（容量回復量の予測値）が所定量以上になる（たとえば最大となる）ように、対象基準ＳＯＣが算出される。よって、組電池の容量を、より効果的に回復させることができる。

好ましくは、算出装置は、回復データを用いて、対象車両に回復処理を実行した場合の容量回復量を予測する。容量回復装置は、予測された容量回復量が判定値以上である場合に対象車両に回復処理を実行する一方で、予測された容量回復量が判定値未満である場合には対象車両に回復処理を実行しない。

回復処理を実行すると、ある程度の期間（たとえば数時間〜数日間）、ＳＯＣが基準ＳＯＣ以下の状態に維持されるため、その間には車両を使用することができなかったり、車両の性能を十分に発揮させることができなかったりする。一方で、たとえば組電池の劣化があまり進行していない場合など、組電池の状態によっては、たとえ回復処理を実行しても、十分な容量回復量が得られない可能性がある。上記構成によれば、容量回復量の予測量が判定量以上になるか否かが回復データを用いて予め判定される。これにより、十分な容量回復量が得られる適切なタイミングで回復処理を実行することができる。

好ましくは、上記複数の車両の走行履歴は、上記複数の車両の走行経路、走行距離、速度および加速度のうちの少なくとも１つを含む。

電動車両の走行経路、走行距離および速度、加速度（減速度を含む）は、組電池の充放電（および充放電に伴う組電池の劣化）に影響する主要なパラメータである。たとえば、走行距離が長くなったり大きな加速度が生じる頻度が高かったりするほど、組電池の充放電が行なわれやすくなり、その結果、組電池の劣化が進行しやすくなる。上記構成によれば、そのような走行履歴を考慮することで、より正確に組電池の状態（組電池の劣化の進行度合い）を反映した上で、対象基準ＳＯＣとして、より適切な値を算出することが可能になる。よって、組電池の容量を、より効果的に回復させることができる。

好ましくは、リチウムイオン二次電池の容量回復システムは、報知部をさらに備える。報知部は、対象車両に搭載され、回復処理の実行後の容量回復量を対象車両のユーザに報知する。

上記方法によれば、ユーザは、容量回復量の報知を受けることで、回復処理の効果を知ることができる。

本開示によれば、電動車両に搭載されたリチウムイオン二次電池の組電池の容量を効果的に回復させることができる。

実施の形態１に係るリチウムイオン二次電池の容量回復システム車両の全体構成を概略的に示す図である。 回復処理の実施時における容量回復システムの構成をより詳細に示す図である。 容量回復装置の外観図である。 容量回復装置の構成を示す回路ブロック図である。 実施の形態１における回復処理を説明するためのタイムチャートである。 本実施の形態における各種データのデータ構造を説明するための図である。 実施の形態１における基準値Ｘ２の決定手法を説明するための概念図である。 実施の形態１における回復処理を示すフローチャートである。 実施の形態２における容量回復システムの構成を示す図である。 実施の形態２における回復処理を説明するためのタイムチャートである。 実施の形態２における回復処理を示すフローチャートである。 実施の形態１，２の変形例における回復処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

本開示において、「車両」とは、ハイブリッド車、プラグインハイブリッド車、電気自動車および燃料電池車を意味する。

本開示において、「ＥＶ走行可能距離」とは、組電池に蓄えられた電力が規定量まで消費される間に電動車両が走行可能な距離を意味する。ＥＶ走行可能距離は、電力が最大量（ＳＯＣ＝１００％）である場合に電動車両が走行可能な最大距離を含むが、これに限定されるものではない。ＥＶ走行可能距離は、任意の時点での電力が上記規定量まで消費される間に電動車両が走行可能な距離を含み得る。

［実施の形態１］
＜容量回復システムの構成＞
図１は、実施の形態１に係るリチウムイオン二次電池の容量回復システムの全体構成を概略的に示す図である。容量回復システム９は、ユーザ（図示せず）の車両１（対象車両）に接続される容量回復装置４０と、複数の車両２の各々に接続される容量回復装置４０と、データセンタ３とを含む。実施の形態１において、車両１および複数の車両２の各々は、プラグインハイブリッド車である。なお、車両１および複数の車両２は、本開示に係る「複数の車両」に相当する。

車両１とデータセンタ３とは通信が可能なように構成されている。また、複数の車両２の各々とデータセンタ３とも通信が可能なように構成されている。詳細は後述するが、データセンタ３は、車両１の走行データおよび回復データ、ならびに複数の車両２の各々の走行データおよび回復データを収集し蓄積する。

実施の形態１では、車両１がディーラに引き渡され、組電池１０の容量を回復させるための処理（以下「回復処理」とも称する）がディーラの作業者により実行される例について説明する。ただし、回復処理の実行場所は特に限定されず、たとえばユーザの自宅の駐車場で、外部電源（図示せず）から供給された電力を用いて組電池１０を充電する外部充電に先立ち回復処理が実行されてもよい。

図２は、容量回復システム９の構成をより詳細に示す図である。複数の車両２の各々は車両１と基本的に共通の構成を有するため、図２では車両１の構成を代表的に示す。

車両１は、組電池１０と、モータジェネレータ（ＭＧ：Motor Generator）１１，１２と、動力分割機構１３と、エンジン１４と、電力制御ユニット（ＰＣＵ：Power Control Unit）１５と、空調装置１６と、インレット１７と、電力変換装置１８とを含む。さらに、車両１には組電池１０の回復処理を実行するための構成として、容量回復装置４０が接続されている。

組電池１０は、リチウムイオン二次電池の組電池である。組電池１０の構成については、図３および図４にて、より詳細に説明する。

モータジェネレータ１１，１２の各々は、たとえば三相交流回転電機である。モータジェネレータ１１は、動力分割機構１３を介してエンジン１４のクランク軸に連結される。モータジェネレータ１１は、エンジン１４を始動させる際には組電池１０の電力を用いてエンジン１４のクランク軸を回転させる。また、モータジェネレータ１１は、エンジン１４の動力を用いて発電することも可能である。モータジェネレータ１１によって発電された交流電力は、ＰＣＵ１５により直流電力に変換されて組電池１０に充電される。また、モータジェネレータ１１によって発電された交流電力は、モータジェネレータ１２に供給される場合もある。

モータジェネレータ１２は、組電池１０に蓄えられた電力およびモータジェネレータ１１により発電された電力のうちの少なくとも一方を用いて駆動軸を回転させる。また、モータジェネレータ１２は、回生制動によって発電することも可能である。モータジェネレータ１２によって発電された交流電力は、ＰＣＵ１５により直流電力に変換されて組電池１０に充電される。

ＰＣＵ１５は、インバータおよびコンバータ（いずれも図示せず）を含み、組電池１０とモータジェネレータ１１とモータジェネレータ１２との間で電力を変換することが可能に構成される。空調装置１６は、電動エアコンであって、組電池１０から供給された電力を用いて車両１の車室（図示せず）内の空調を行なう。

インレット１７は、電力ケーブル１７１のプラグ（図示せず）を連結することが可能に構成されている。電力ケーブル１７１は、組電池１０に蓄えられる電力を車両１の外部電源（図示せず）から供給したり、組電池１０に蓄えられた電力を車両１の外部負荷９１０（電力を消費する電気機器等）に供給したりするために用いられる。電力変換装置１８は、外部電源から供給される電力の電圧を、組電池１０に蓄えるのに適した電圧に変換したり、組電池１０に蓄えられた電力の電圧を外部負荷９１０が使用可能な電圧に変換したりすることが可能に構成されている。

車両１は、電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）１００と、ナビゲーションシステム１１０と、通信モジュール１２０とをさらに含む。ＥＣＵ１００とナビゲーションシステム１１０と通信モジュール１２０とは、車内ＬＡＮ（Local Area Network）１３０により互いに接続されている。

ＥＣＵ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、メモリ（ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory））と、入出力バッファ（いずれも図示せず）とを含んで構成される。ＥＣＵ１００は、車両１が所望の状態となるように各機器（ＰＣＵ１５、空調装置１６、電力変換装置１８等）を制御する。また、ＥＣＵ１００は、組電池１０の電圧、電流および温度を監視するとともに組電池１０の充放電を制御する。また、ＥＣＵ１００は、組電池１０の監視結果に基づいて組電池１０のＳＯＣを推定する。

車両１は、通信モジュール１２０を介してデータセンタ３と通信を行なうことが可能に構成されている。車両１は、車両１の車種を含む識別情報、および車両１の走行データ（以下「データＨ１」とも記載する）をデータセンタ３に送信する（後述）。また、車両１は、データセンタ３から通信モジュール１２０を介して道路交通情報（渋滞、事故、交通規制などの情報）を受信したり、気象情報（天候、気温などの情報）を受信したりすることも可能である。

ナビゲーションシステム１１０は、記憶部と、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信部と、走行状態検出部と、演算部と、表示操作部（いずれも図示せず）とを含む。

記憶部は、たとえば道路地図データと、それに付随する各種店舗等の施設データとを記憶する。ＧＰＳ受信部は、人工衛星からの電波に基づいて車両１の現在地を特定する。走行状態検出部は、たとえばジャイロスコープおよび地磁気センサを含み、車両１の走行状態を検出する。演算部は、ＧＰＳ受信部および走行状態検出部に含まれる各センサからの信号に基づいて、車両１の現在地、進行方向、速度等を算出する。表示操作部は、タッチパネル付のナビ画面を含み、各種情報を表示するとともにユーザの操作を受け付ける。

ナビゲーションシステム１１０では、車両１が過去に実際に走行した走行履歴を示すデータＨ１が記憶部に記憶される。データＨ１は、車両１の走行経路を示す情報（より詳細には、車両１の走行経路を、たとえば交差点等をノードとする複数の区間に分割し、各ノード間をリンクとして規定したデータ）と、各リンクにおける車両１の運転状態（速度など）を示す情報とを含む。記憶部に記憶されたデータＨ１は、定期的または所定条件成立時に通信モジュール１２０を介してデータセンタ３に送信される。データセンタ３は、サーバ３００と、地図データベース３１０と、道路交通情報取得部３２０と、気象情報取得部３３０と、通信装置３４０と、走行履歴データベース３５０と、回復処理データベース３６０とを含む。

地図データベース３１０は、道路地図データを記憶する。道路交通情報取得部３２０は、たとえば道路交通情報センタから提供される最新の道路交通情報を取得する。気象情報取得部３３０は、たとえば気象庁から提供される最新の気象情報を取得する。通信装置３４０は、車両１に搭載された通信モジュール１２０および容量回復装置４０と通信を行ない、各種データを取得することが可能に構成されている。なお、通信装置３４０は、本開示に係る「データ取得部」に相当する。

走行履歴データベース３５０は、車両１から送信されたデータＨ１と、複数の車両２から送信された走行データ（以下「データＨ２」とも記載する）とを蓄積する。データＨ２は、データＨ１と同種の情報を含むものであるため、詳細な説明は繰り返さない。

回復処理データベース３６０は、詳細は後述するが、車両１に接続された容量回復装置４０から送信された回復データ（以下「データＰ１」とも記載する）と、複数の車両２の各々に接続された容量回復装置（図示せず）から送信された回復データ（以下「データＰ２」とも記載する）とを蓄積する。各データＰ１，Ｐ２は、回復処理の実行時の条件である組電池１０の温度Ｔｂおよび基準値Ｘ２を示す情報と、回復処理結果である容量回復率Ｒを示す情報とを含む（詳細は図６にて説明する）。

サーバ３００は、ＣＰＵ、メモリおよび入出力バッファ（いずれも図示せず）を含んで構成される。サーバ３００は、車両１から受信したデータＨ１と、複数の車両２から受信したデータＨ２とを走行履歴データベース３５０に記憶（蓄積）させる。また、サーバ３００は、車両１に接続された容量回復装置４０から受信したデータＰ１と、複数の車両２の各々に接続された容量回復装置から受信したデータＰ２とを回復処理データベース３６０に記憶（蓄積）させる。走行履歴データベース３５０および回復処理データベース３６０に蓄積されるデータの詳細については図７にて説明する。

容量回復装置４０は、通信モジュール（図示せず）を介してデータセンタ３と通信を行なうことが可能に構成されている。また、容量回復装置４０は、車内ＬＡＮ１３０に接続され、ＥＣＵ１００と通信を行なうことも可能に構成されている。ただし、容量回復装置４０とＥＣＵ１００との間で通信が可能であることは必須ではない。容量回復装置４０には、外部電源９２０（たとえば系統電源）および外部負荷９３０（電力を消費する機器）が電気的に接続されている。

図３は、容量回復装置４０の外観図である。図４は、容量回復装置４０の回路ブロック図である。図面が煩雑になるのを防ぐため、実施の形態１では、組電池１０に含まれるセル数が９個である構成を例に説明するが、セル数は特に限定されるものではない。一般に、車両用組電池は、数十個〜百数十個程度のセルを含む。

容量回復装置４０は、ディーラの作業者（図示せず）の手作業により組電池１０に装着することが可能に構成された接続治具５０を含む。図３には、組電池１０と、組電池１０の上面に装着される接続治具５０との分解斜視図（接続治具５０が組電池１０から取り外された状態の図）が示されている。

組電池１０は、角型形状の複数のセル１０１〜１０９が積層されることで構成されており、直方体形状を有する。接続治具５０は、組電池１０の形状に対応して、底面が開放された略直方体形状を有する。接続治具５０の一方の側面にはクランプ５１Ａ，５２Ｂ〜５８Ｂ，５９Ａが配列され、他方の側面にはクランプ５１Ｂ，５２Ａ〜５８Ａ，５９Ｂが配列されている。各クランプは、たとえばトグルクランプである。また、接続治具５０には、後述する各構成要素が実装された基板（図示せず）が設けられている。

図４を参照して、複数のセル１０１〜１０９は、組電池１０の正極ノードＰ０と負極ノードＮ０との間に直列に接続されている。接続治具５０には、複数のダイオード６１〜６９と、複数のリレー７１〜７９と、複数の電圧センサ８１〜８９とがさらに設けられていれる。各セル１０１〜１０９に対応して設けられる回路構成は共通である。したがって、以下ではセル１０１に対応する回路構成について代表的に説明する。

クランプ５１Ａは、セル１０１の正極端子側に接続され、クランプ５１Ｂ（第２の接続部）は、セル１０１の負極端子側に接続される。

ダイオード６１およびリレー７１は、クランプ５１Ａとクランプ５１Ｂとの間に直列に接続される。ダイオード６１のカソードは、クランプ５１Ａに接続される。ダイオード６１のアノードは、リレー７１の一方端に接続される。リレー７１の他方端は、クランプ５１Ｂに接続される。リレー７１は、制御部４００からの制御信号ＲＬ１に応答して、開放または閉成される。セル１０１の放電を許可するときにはリレー７１は開放され、セル１０１の放電を禁止するときにはリレー７１は閉成される。なお、リレー７１は、ダイオード６１のカソード側に接続されてもよい。

電圧センサ８１は、セル１０１の電圧Ｖｂ１を検出し、その検出結果を制御部４００に出力する。以下では、セル１０１の電圧Ｖｂ１〜セル１０９の電圧Ｖｂ９を特に区別しない場合には「電圧Ｖｂ」とも記載する。なお、制御部４００は、組電池１０に設けられた電流センサ（図示せず）から、組電池１０を流れる電流Ｉｂを取得する。また、制御部４００は、組電池１０に設けられた温度センサ（図示せず）から組電池１０の温度Ｔｂを取得する。

容量回復装置４０は、電力変換部９０と、制御部４００と、開始スイッチ４１０と、停止スイッチ４２０と、表示部４３０とをさらに含む。電力変換部９０は、外部電源９２０および外部負荷９３０に電気的に接続される。なお、実施の形態１において、外部電源９２０および外部負荷９３０は、車両１の外部に設けられる。

電力変換部９０は、制御部４００からの制御指令に応じて組電池１０を充放電させる。電力変換部９０は、たとえばコンバータ（図示せず）を含み、外部電源９２０から供給された交流電力を直流電力に変換することにより、組電池１０を充電する。また、電力変換部９０は、たとえばインバータ（図示せず）を含み、組電池１０に蓄えられた直流電力を交流電力に変換し外部負荷９３０に供給することにより、組電池１０を放電する。なお、組電池１０の充放電が可能であれば、外部電源９２０および外部負荷９３０の構成は特に限定されるものではない。

制御部４００は、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、入出力バッファ（図示せず）とを含んで構成される。制御部４００は、各センサから受ける信号、ならびにメモリ４０２に記憶されたマップおよびプログラムに基づいて容量回復装置４０の各構成要素（リレー７１〜７９および電力変換部９０）を制御する。具体的には、ＥＣＵ１００は、組電池１０の電圧、電流および温度を監視し、その監視結果に基づいて組電池１０の回復処理を実行する。回復処理については図５〜図９にて詳細に説明する。

開始スイッチ４１０は、ディーラの作業者による操作により、回復処理の開始指令を制御部４００に出力する。停止スイッチ４２０は、作業者による操作により、電力変換部９０による組電池１０の充放電の緊急停止指令を制御部４００に出力する。制御部４００は、緊急停止信号を受けると、組電池１０の充放電を速やかに停止させる。

表示部４３０は、たとえば液晶ディスプレイであって、制御部４００による組電池１０の回復処理結果を表示する。作業者は、表示部４３０を確認することによって、回復処理の完了後に、組電池１０の容量がどの程度回復したのかを知ることができる。

＜回復処理＞
図５は、実施の形態１における回復処理を説明するためのタイムチャートである。図５および後述する図１０において、横軸は経過時間を示し、縦軸は組電池１０のＳＯＣを示す。

時刻ｔ１１までの間、車両１は通常通り走行している。時刻ｔ１１において、ユーザは、ディーラに車両１を引き渡し、組電池１０の回復処理を依頼する。この時点では、回復処理には過剰な電力が組電池１０に蓄えられている。したがって、まず、組電池１０に蓄えられた電力をインレット１７および電力ケーブル１７１を介して外部負荷９１０に放電させる第１放電処理が実行される。

時刻ｔ１２において組電池１０のＳＯＣが規定値Ｘ１に達すると、第１放電処理が停止される。続いて、組電池１０に蓄えられた電力を容量回復装置４０を介して外部負荷９３０に放電させる第２放電処理が実行される。これにより、組電池１０のＳＯＣが基準値Ｘ２までさらに低下する。なお、基準値Ｘ２は、本開示に係る「基準ＳＯＣ」に相当する。

なお、容量回復装置４０に含まれる電力変換部９０の定格電力は、電力変換装置１８の定格電力よりも小さい。そのため、第２放電処理の放電速度は、第１の放電処理の放電速度よりも遅い。したがって、図５では、組電池１０のＳＯＣが規定値Ｘ１まで低下するのに要する時間を短縮するために第１放電処理が実行される例を示すが、第１放電処理は組電池１０の容量回復に必須の処理ではない。

また、図５では、規定値Ｘ１が０（ＳＯＣ＝０％）であり、基準値Ｘ２が負（ＳＯＣ＜０％）である例を示すが、これらは例示に過ぎない。一般に、車両の通常走行時に使用されるＳＯＣ範囲が０％〜１００％となるように、ＳＯＣ＝０％に対応するＯＣＶ（Open Circuit Voltage）１（たとえばセル電圧＝３．０Ｖ）と、ＳＯＣ＝１００％に対応するＯＣＶ２（たとえばセル電圧＝４．１Ｖ）とが設定されるところ、ＯＣＶ１，ＯＣＶ２をどのように設定するかは適宜定めることができるためである。Ｘ２＜Ｘ１≦３０％の関係を満たすのであれば、規定値Ｘ１および基準値Ｘ２として他の値を設定してもよい。たとえば基準値Ｘ２は、０または正の値であってよい（０≦Ｘ２＜Ｘ１≦３０％）。

時刻ｔ１３において組電池１０のＳＯＣが基準値Ｘ２に達すると、第２放電処理が停止される。そして、組電池１０のＳＯＣが基準値Ｘ２以下の状態が維持されるように組電池１０の電圧が調整される（維持処理）。維持処理の期間Ｔは、組電池１０の容量回復に必要な期間であり、たとえば数時間〜数日程度であることが好ましい。

時刻ｔ１４において期間Ｔが経過すると、組電池１０の容量回復が完了したとして、ユーザへの車両１の返却に備え、組電池１０の充電が開始される。この充電は、組電池１０のＳＯＣが規定値Ｘ３に達するまで行なわれる（時刻ｔ１５）。規定値Ｘ３としては、組電池１０の満充電状態に近い値（たとえばＳＯＣ＝９０％）を設定することが好ましい。ユーザは、容量が回復した組電池１０を搭載した車両１の返却をディーラから受け、車両１の走行を再開する（時刻ｔ１６）。

このように、実施の形態１では、第２放電処理および維持処理において組電池１０が低ＳＯＣ状態（図５に示す例ではＳＯＣが規定値Ｘ１以下の状態）に維持されることで、組電池１０の容量を回復させることができる（特許文献１，２参照）。特に、組電池１０のＳＯＣを基準値Ｘ２まで低下させ、その状態を期間Ｔだけ維持することによって、組電池１０の容量回復量を増加させることができる。

ここで、車両１に対して回復処理を実行した場合に、十分な容量回復量を得るために適切な基準値Ｘ２は、車両１の過去の走行履歴（あるいは組電池１０の劣化度合い）に応じて、異なり得る。また、適切な基準値Ｘ２は、回復処理時の条件（たとえば組電池１０の温度Ｔｂ）によっても異なり得る。様々な条件下で組電池の容量回復試験を実施したり、市場に出荷され実際に使用された組電池を回収して解析したりすることによって、基準値Ｘ２を予め決定することも考えられる。しかしながら、容量回復試験は、実験室で再現可能な限られた条件下でしか実施することができない。一方、回収可能な組電池のサンプル数には限りがあり、十分なサンプル数を確保することは難しい。したがって、予め決定された基準値Ｘ２を用いる場合と比べて、より大きな容量回復量を得ることが可能な基準値Ｘ２が存在する可能性がある。

そこで、実施の形態１においては、車両１の過去の走行データ（データＨ１）および回復データ（データＰ１）、複数の車両２の各々の過去の走行データ（データＨ２）および回復データ（データＰ２）が収集されてデータセンタ３に蓄積され、蓄積されたデータＨ１，Ｈ２，Ｐ１，Ｐ２（いわゆるビッグデータ）がデータマイニングの手法により解析される。そして、その解析結果に車両１の過去の走行データ（データＨ１）を照合することによって、車両１に搭載された組電池１０の回復処理に適切な基準値Ｘ２が算出される。

図６は、本実施の形態における各種データのデータ構造を説明するための図である。図６では、各車両２に関する各種データのデータ構造の例を示すが、車両１に関する各種データについても同様である。

各車両２は、回復処理の実行前のタイミング（たとえば車両２の工場出荷のタイミング）で、車両２自身の情報をデータセンタ３に登録するための登録データＲＥＧをデータセンタ３に送信する。登録データＲＥＧは、たとえば、車両２の識別情報（車両ＩＤ）、車種（モデル）、年式（製造年）、および車両２に搭載された組電池１０の型番に関する情報を含む。登録データＲＥＧは、データセンタ３に設けられた図示しないデータベースに記憶される。

車両２の走行データ（データＨ２）は、車両２の識別情報、車両２の走行時の走行条件、車両２のユーザの運転傾向、および、組電池１０の状態（組電池１０の劣化度合い）に関する情報を含む。より具体的に、車両２の走行条件としては、たとえば、走行時間、走行経路、走行距離、走行時の外気温などが挙げられる。ユーザの運転傾向としては、たとえば、車両２の速度、加速度（および減速度）、横速度などが挙げられる。ユーザの運転傾向に関する情報は、ブレーキの頻度（単位時間当たりの回数）を含んでもよい。

組電池１０の状態としては、たとえば、走行時における組電池１０の温度Ｔｂ、および、組電池１０の充放電履歴などが挙げられる。組電池１０の状態に関する情報は、たとえば車両２（または組電池１０）の製造時からの経過期間に関する情報を含んでもよい。また、上記情報に代えてまたは加えて、大電流での充放電が継続的に行なわれることによる組電池１０の劣化（いわゆるハイレート劣化）の進行度合いを示す指標値である積算評価値ΣＤを、組電池１０の状態を示す情報として用いてもよい（特許文献３参照）。

車両２の回復データ（データＰ２）は、回復処理の実行時における組電池１０の温度Ｔｂ、回復処理に用いられる基準値Ｘ２、および、組電池１０の容量回復率Ｒに関する情報を含む。容量回復率Ｒとは、回復処理が実行される前の組電池１０の容量Ｃ１と、回復処理が実行された後の組電池１０の容量Ｃ２との比（＝Ｃ２／Ｃ１）である。

図７は、実施の形態１における基準値Ｘ２の算出手法を説明するための概念図である。複数の車両２の各々の通常時（回復処理の非実行時）において、各車両２の走行データ（データＨ２）がデータセンタ３に収集され蓄積される。図示しないが、車両１の走行データ（データＨ１）もデータセンタ３に収集され蓄積される。

データセンタ３は、蓄積されたすべてのデータＨ１，Ｈ２，Ｐ１，Ｐ２を、車両１，２の走行条件、ユーザの運転傾向、および組電池１０の劣化度合いに応じて層別（分類）する（たとえば図７の加工されたデータを参照）。そして、データセンタ３は、層別されたデータ（いわゆるビッグデータ）にデータマイニングの手法（後述）を適用して解析し、車両１の回復処理に使用すべき基準値Ｘ２を算出する。

上記データマイニング解析において、データセンタ３は、登録データＲＥＧ（図６参照）を参照することによって、車両１に搭載された組電池１０と同型の組電池１０を搭載した車両２から収集されたデータＨ２，Ｐ２を選択する。データの選択対象とする車両２は、車両１と同型車種の車両であることが好ましく、さらに車両１と年式も同じ車両であることがより好ましい。

たとえば、データセンタ３は、地図データベース３１０に記憶された道路地図データを参照することで、収集された走行経路に関する情報に基づき、車両２が走行した地域の特徴を層別することができる。地域の特徴としては、たとえば寒冷地域か温暖地域か、乾燥地域か多湿地域か、標高が高い地域か低い地域か、勾配が大きい地形か平坦な地形かなどが挙げられる。また、データセンタ３は、気象情報取得部３３０により取得した気象情報を参照することで、収集された走行経路および走行時刻に関する情報に基づき、車両２の走行時における走行地域の天気等に関する情報を取得することもできる。

走行データのうち車両２の加速度、速度、横速度、ブレーキ頻度等に関する情報は、車両２のユーザの運転傾向を層別するために用いられる。あるユーザの運転傾向と他のユーザの運転傾向とが類似であるか非類似であるかは、たとえばユーザの運転傾向が反映されやすい特定の走行パターンが現れる頻度により判定することができる。一例として、他車を追い抜くことを好むユーザの車両は、時速４０ｋｍ程度から時速６０ｋｍ程度まで一旦加速し、その後再び時速４０ｋｍ程度で走行するという走行パターンを示すことが多い。したがって、そのような走行パターンが現れる頻度に応じてユーザの運転傾向を層別することができる。

車両１に搭載された組電池１０の回復処理実行時には、車両１に接続された容量回復装置４０は、基準値Ｘ２を算出すべき旨の要求とともに、組電池１０の温度Ｔｂに関する情報をデータセンタ３に送信する。データセンタ３は、上記要求および情報を受けると、データＨ１，Ｈ２，Ｐ１，Ｐ２をデータマイニングの手法により解析した解析結果（解析により得られた規則性）から、車両１の走行履歴と、車両１の組電池１０の温度Ｔｂとに応じて、車両１の組電池１０の回復処理に適した基準値Ｘ２を算出する。回復処理に適した基準値Ｘ２とは、組電池１０の容量回復量ΔＣ（後述）が所定量以上になることが予測される値であることが好ましい。データセンタ３により算出された基準値Ｘ２は、容量回復装置４０に送信される。容量回復装置４０は、データセンタ３からの基準値Ｘ２を用いて回復処理を実行する。

データＨ１，Ｈ２，Ｐ１，Ｐ２に対するデータマイニングの手法としては、たとえば以下のような公知の手法を採用することができる。データセンタ３では、蓄積されたデータＨ１，Ｈ２，Ｐ１，Ｐ２において、基準値Ｘ２を目的変数として使用するとともに他のパラメータを説明変数として使用し、たとえばクラスタリングを行なうことで説明変数間の関係（あるいは構造）を見出し、基準値Ｘ２の算出に使用すべき複数の説明変数（容量回復率Ｒを含む）を選択する。そして、選択された説明変数が変化した場合に目的変数（基準値Ｘ２）がどのように変化するかを予測するために、データセンタ３は、説明変数と目的変数との間に成立する規則性を抽出する。抽出された規則性は、目的変数の予測モデルまたは関係式として表される（統計的モデリング）。一例として、複数の説明変数を用いた回帰分析（たとえば重回帰分析）を行なう場合、その回帰分析に用いられる予測モデルのパラメータをパラメータ適合（フィッティング）により算出する。なお、多数の説明変数を含む高次元データから、統計的機械学習の手法により予測モデルまたは関係式を導出してもよい。

図８は、実施の形態１における回復処理を示すフローチャートである。図中左側にはデータセンタ３のサーバ３００によって実行される一連の処理を示し、図中右側には容量回復装置４０の制御部４００によって実行される一連の処理を示す。これらのフローチャートに含まれる各ステップ（以下「Ｓ」と略す）は、基本的にはサーバ３００または制御部４００によるソフトウェア処理によって実現されるが、その一部または全部がサーバ３００または制御部４００内に作製されたハードウェア（電気回路）によって実現されてもよい。また、図８には、車両１に接続された容量回復装置４０によって実行される処理を示すが、他の車両２に接続された容量回復装置によっても同様の処理が実行される。図中右側に示される一連の処理（および後述する図１１のフローチャートの図中右側に示される一連の処理）は、たとえばディーラの作業者が開始スイッチ４１０を操作した場合に実行される。

Ｓ１２０において、制御部４００は、組電池１０のＳＯＣが規定値Ｘ１以下であるか否かを判定する。より詳細には、制御部４００は、たとえば各セルの電圧Ｖｂを取得し、予め求められた電圧（より詳細にはＯＣＶ：Open Circuit Voltage）とＳＯＣとの対応関係を用いて、電圧Ｖｂから組電池１０全体としてのＳＯＣを推定する。

組電池１０のＳＯＣが規定値Ｘ１よりも高い場合（Ｓ１２０においてＮＯ）、制御部４００は、組電池１０を放電すべき旨のメッセージを表示部４３０に表示させる。そのメッセージを見た作業者は、組電池１０に蓄えられた電力を外部負荷９１０に放電させる（Ｓ１２２）。より具体的には、作業者は、組電池１０の電力を車両外部に供給するための外部給電操作を行なうことで、組電池１０に蓄えられた電力が電力変換装置１８の動作によりインレット１７および電力ケーブル１７１を介して外部負荷９１０に供給されるようにすることによって、組電池１０を放電させる。

Ｓ１２０，Ｓ１２２の処理は、図５に示した「第１放電処理」に対応する。第１放電処理の実行時（ならびに第２放電処理および維持処理の実行時）には、モータジェネレータ１１を用いた発電を行なうためにエンジン１４が始動することがないように、エンジン１４の駆動が禁止される。なお、制御部４００から車両１のＥＣＵ１００に放電指令を出力することで、外部負荷９１０への放電が自動で行なわれてもよい。

組電池１０のＳＯＣが規定値Ｘ１に達するまで組電池１０の放電が継続され、組電池１０のＳＯＣが規定値Ｘ１以下になると（Ｓ１２０においてＹＥＳ）、第１放電処理が停止され、制御部４００は、処理をＳ１３０に進める。

Ｓ１３０において、制御部４００は、基準値Ｘ２を算出すべき旨の要求とともに、回復処理条件（組電池１０の温度Ｔｂ）に関する情報をデータセンタ３に送信する。サーバ３００は、制御部４００からの上記要求および情報を受けると、データＨ１，Ｈ２，Ｐ１，Ｐ２をデータマイニングの手法により解析した解析結果と、車両１の組電池１０の回復処理条件（温度Ｔｂ）とに基づいて、車両１の組電池１０の回復処理に使用すべき基準値Ｘ２を算出する（Ｓ１９０）。この算出手法については図６および図７にて詳細に説明したため、説明は繰り返さない。

Ｓ１３２において、制御部４００は、組電池１０のＳＯＣが基準値Ｘ２に達するまで組電池１０が放電されるように電力変換部９０を制御する。より詳細には、制御部４００は、各セル１０１〜１０９について、電圧ＶｂからＳＯＣを推定する。制御部４００は、組電池１０の放電を開始し、セル１０１〜１０９のうちのいずれかのセルのＳＯＣが基準値Ｘ２に達する度に、そのセルに並列に接続されたリレー（リレー７１〜７９のいずれか）を閉成する。これにより、組電池１０では、ＳＯＣが基準値Ｘ２よりも高いセルのみが直列に接続された状態となり、ＳＯＣが基準値Ｘ２に達したセルが、それ以上放電されなくなる。そして、制御部４００は、すべてのセル１０１〜１０９のＳＯＣが基準値Ｘ２に達した時点で組電池１０の放電を終了する。なお、Ｓ１３０，Ｓ１３２の処理は、図５に示した「第２放電処理」に対応する。

このように、第２の放電処理では、セル１０１〜１０９間でＳＯＣのばらつきが生じていた場合であってもセル毎に放電量の調整が可能であるため、すべてのセル１０１〜１０９のＳＯＣを基準値Ｘ２に揃えることができる。一方、第１放電処理は、第２の放電処理よりも放電速度が速いので、組電池１０全体としてのＳＯＣを速やかに規定値Ｘ１まで低下させることが可能である。

第２放電処理により組電池１０が放電されている間に、制御部４００は、各セルの電圧Ｖｂおよび組電池１０を流れる電流Ｉｂを取得する（Ｓ１３４）。そして、制御部４００は、放電時の電圧Ｖｂおよび電流Ｉｂに基づいて、組電池１０の回復前の容量Ｃ１を算出する（Ｓ１３６）。より具体的には、制御部４００は、各セルについて、第２放電処理における放電開始時のＳＯＣであるＳＯＣｐと、放電終了時のＳＯＣであるＳＯＣｑとを電圧Ｖｂから算出するとともに、放電中の電流Ｉｂの積算値ΣＩｂを算出する。そして、制御部４００は、下記式（１）を用いて各セルの容量を算出する。全セルの容量を加算することにより、組電池１０の回復前の容量Ｃ１を算出することができる。

Ｃ１＝｛ΣＩｂ／（ＳＯＣｐ−ＳＯＣｑ）｝×１００ ・・・（１）
Ｓ１３８において、制御部４００は、組電池１０のＳＯＣが基準値Ｘ２以下の状態に期間Ｔだけ組電池１０を維持する（維持処理）。期間Ｔ（図５参照）としては、車両１をユーザから預かることが可能な期間、および、車両１を保管するのに要するコスト等から、作業者により予め定められた値を用いることができる。また、期間Ｔは、回復処理の効果が高くなるように、データマイニング解析結果に基づいて、基準値Ｘ２に応じて算出された値であってもよい。

Ｓ１４０において、制御部４００は、組電池１０のＳＯＣが規定値Ｘ３に達するまで組電池１０が充電されるように電力変換部９０を制御する。なお、作業者がインレット１７の接続先を外部負荷９１０から外部電源（図示せず）に変更し、その外部電源からインレット１７を介して供給される電力を用いて組電池１０を充電してもよい。

Ｓ１４０にて組電池１０が充電されている間、制御部４００は、各セルの電圧Ｖｂおよび組電池１０を流れる電流Ｉｂを取得する（Ｓ１５０）。そして、制御部４００は、充電時の電圧Ｖｂおよび電流Ｉｂに基づいて、組電池１０の回復後の容量Ｃ２を算出する（Ｓ１５２）。この算出手法は、充放電の方向は異なるものの、回復前の容量Ｃ１の算出手法と基本的に同等であるため、説明は繰り返さない。

Ｓ１５４において、制御部４００は、組電池１０の回復前の容量Ｃ１および回復後の容量Ｃ２から、回復処理による容量回復率Ｒ（＝Ｃ２／Ｃ１）を算出する。制御部４００は、算出した容量回復率Ｒをデータセンタ３に送信する。容量回復率Ｒに代えて、たとえば、容量Ｃ２と容量Ｃ１との差である容量回復量ΔＣ（＝Ｃ２−Ｃ１）をデータセンタ３に送信してもよい。なお、容量回復率Ｒまたは容量回復量ΔＣは、本開示に係る「容量回復量」に相当する。

サーバ３００は、Ｓ１９０にて受けた組電池１０の温度Ｔｂと、Ｓ１９０にて算出した基準値Ｘ２と、容量回復率Ｒとを互いに関連付け、回復データ（データＰ１）として回復処理データベース３６０に記憶させる。記憶されたデータＰ１は、以降の車両１または他の車両２の回復処理の基準値Ｘ２を算出する際に用いられることになる。

Ｓ１５６において、制御部４００は、容量回復量ΔＣに基づいて、車両１のＥＶ走行可能距離の回復量（増加量）を算出し、算出された回復量を表示部４３０に表示させる。ＥＶ走行可能距離の回復量は、車両１の電費（単位消費電力量当たりの走行距離）と容量回復量ΔＣとの積から算出することができる。車両１の電費としては、車両１の通常走行時に測定した実績値を用いることが好ましいが、車両１の車種に応じた固定値（たとえばカタログ値）を用いてもよい。多くのユーザにとって、組電池の容量よりもＥＶ走行可能距離の方が理解しやすいので、容量の回復量をＥＶ走行可能距離に換算することで、作業者からユーザに、より分かりやすく回復処理の効果を説明することが可能になる。

以上のように、実施の形態１によれば、対象車両である車両１に対する回復処理に際し、データセンタ３の走行履歴データベース３５０に蓄積された走行データ（データＨ１，Ｈ２）と、回復処理データベース３６０に蓄積された回復データ（データＰ１，Ｐ２）とを用いて、使用すべき基準値Ｘ２が算出される。容量回復試験は、開発日程および費用等の制限から、たとえば数十〜数百程度の限られた条件下でしか実施することができない。これに対し、走行履歴データベース３５０および回復処理データベース３６０には、多数（たとえば数千台〜数万台）の車両２から収集された多種多様な条件下でのデータ（ビッグデータ）が蓄積されている。このデータに対してデータマイニング解析の手法を適用することで、車両１に搭載された組電池１０の劣化度合い（たとえば組電池１０の充放電履歴、製造時からの経過期間または積算評価値ΣＤ等）および回復処理条件（温度Ｔｂ）に応じて、より適切な基準値Ｘ２を算出することが可能になる。したがって、車両１の組電池１０の容量を効果的に回復させることができる。

なお、実施の形態１では、車両１および複数の車両２がプラグインハイブリッド車である構成を例に説明したが、車両１および複数の車両２は電気自動車であってもよい。

また、実施の形態１では、車両１および複数の車両２の走行データ（データＨ１，Ｈ２）をデータセンタ３に蓄積する例について説明したが、データＨ１，Ｈ２の蓄積は必須ではなく、回復データ（データＰ１，Ｐ２）のみをデータセンタ３に蓄積してもよい。サーバ３００は、データＰ１，Ｐ２において基準値Ｘ２と容量回復率Ｒとの間に成立する規則性をデータマイニング解析により抽出し、容量回復率Ｒが最大となるような基準値Ｘ２を算出する。この場合、組電池１０の状態（劣化の進行度合い）が考慮されないので、すべてのデータＨ１，Ｈ２，Ｐ１，Ｐ２を蓄積する場合と比べて、基準値Ｘ２が最適値とはなりにくくなる。その一方で、より容易にデータマイニング解析を行なうことが可能になり、データセンタ３の構成を簡易化することができる。

さらに、データセンタ３にデータＨ１，Ｈ２，Ｐ１，Ｐ２が蓄積され、サーバ３００により基準値Ｘ２が算出される例を説明したが、車両１，２上で基準値Ｘ２が算出されてもよい。たとえば、データＰ１，Ｐ２のみがデータセンタ３に蓄積される場合には、車両１に対する回復処理の実行に際し、データＰ１，Ｐ２のうちの必要なデータ（車両１と同型車種のデータ）をデータセンタ３から車両１に送信し、車両１上で（たとえば容量回復装置４０またはＥＣＵ１００により）基準値Ｘ２を算出することも可能である。この場合には、容量回復装置４０またはＥＣＵ１００が本開示に係る「算出装置」に相当する。

［実施の形態２］
実施の形態１では、プラグインハイブリッド車または電気自動車に搭載された組電池の回復処理がディーラの作業場所にて実行される構成、言い換えると、外部給電が可能な車両における回復処理が特定の場所で実行される構成を例に説明した。実施の形態２では、組電池の電力を車両外部に供給することができないハイブリッド車において、任意の場所で回復処理を実行可能な構成について説明する。

図９は、実施の形態２における容量回復システム９Ａの構成を示す図である。車両１Ａは、ハイブリッド車であって、インレット１７および電力変換装置１８を含まない点、および、容量回復装置４０Ａが車両１Ａに搭載されている点において、実施の形態１における車両１（図２参照）と異なる。容量回復装置４０Ａには、負荷９４０が接続されている一方で、外部電源９２０（図２参照）は接続されていない。複数の車両２Ａの各々の構成は、車両１の構成と同等である。容量回復システム９Ａのそれ以外の構成は、実施の形態１に係る容量回復システム９の対応する構成と共通であるため、説明は繰り返さない。

図１０は、実施の形態２における回復処理を説明するためのタイムチャートである。時刻ｔ２１までの車両１Ａの通常走行時には、組電池１０のＳＯＣは所定の範囲Ｍ内（たとえばＳＯＣ＝４０％〜６０％の範囲内）に維持されている。

時刻ｔ２１において、車両１Ａが、たとえばユーザの自宅に駐車され、ユーザにより開始スイッチ４１０が操作される。そうすると、制御部４００から車両１のＥＣＵ１００に組電池１０を放電すべき旨の指令が出力され、組電池１０の放電処理（第１放電処理）が実行される。具体的には、エンジン１４が停止され、かつモータジェネレータ１１による発電が禁止された状態で、空調装置１６を動作させたりヘッドライト（図示せず）を点灯させたりすることによって組電池１０の電力が消費される。

その後の時刻ｔ２２から時刻ｔ２４までの処理（第２放電処理および維持処理）は、実施の形態１における時刻ｔ１２から時刻ｔ１４までの処理（図５参照）と基本的に同等であるため、詳細な説明は繰り返さない。

時刻ｔ２４において、期間Ｔが経過し組電池１０の容量回復が完了したとして、組電池１０を充電するための発電が開始される。すなわち、エンジン１４が始動され、エンジン１４の動力を用いてモータジェネレータ１１で発電された電力により組電池１０が充電される。この充電は、組電池１０のＳＯＣが範囲Ｍ内になるまで行なわれる（時刻ｔ２５）。その後、ユーザは、車両１Ａの走行を再開する。

図１１は、実施の形態２における回復処理を示すフローチャートである。このフローチャートは、Ｓ１２２，Ｓ１４０に代えてＳ２２２，Ｓ２４０をそれぞれ含む点において、実施の形態１におけるフローチャート（図８参照）と異なる。

Ｓ２２０にて組電池１０のＳＯＣ＞Ｘ１の場合（Ｓ２２０においてＮＯ）、Ｓ２２２において、車両１は、空調装置１６を動作させたりヘッドライト（図示せず）を点灯させたりすることによって、組電池１０に蓄えられた電力を消費する。なお、組電池１０の電力を消費可能であれば、動作させる機器の種類は特に限定されない。

Ｓ２３８の維持処理が完了すると、Ｓ２４０において、車両１では、組電池１０のＳＯＣが範囲Ｍ内に含まれるようになるまで、エンジン１４の動力を用いたモータジェネレータ１１による発電が行なわれ、その発電電力が組電池１０に充電される。その後、容量回復率Ｒがデータセンタ３に送信され（Ｓ２９２）、ＥＶ走行可能距離の回復量が表示部４３０に表示される。表示部４３０に代えて、ナビゲーションシステム１１０のナビ画面（図示せず）にＥＶ走行可能距離の回復量が表示されてもよい。

図１１に示すフローチャートの他の処理（Ｓ２２０，Ｓ２３０〜Ｓ２３８，Ｓ２５６，Ｓ２９０，Ｓ２９２の処理）は、実施の形態１におけるフローチャートの対応する処理（すなわち、それぞれＳ１２０，Ｓ１３０〜Ｓ１３８，Ｓ１５６，Ｓ１９０，Ｓ１９２の処理）と同等であるため、詳細な説明は繰り返さない。

以上のように、実施の形態２によれば、実施の形態１と同様にビッグデータに対してデータマイニング解析の手法を適用することで、車両１Ａに搭載された組電池１０の劣化度合いおよび回復処理条件に応じて、適切な基準値Ｘ２を算出することが可能になる。したがって、車両１Ａの組電池１０の容量を効果的に回復させることができる。

さらに、車両１Ａでは組電池１０に蓄えられた電力を車両外部に放電することはできないものの、空調装置１６等の機器を動作させて組電池１０の電力を消費することで、組電池１０のＳＯＣを基準値Ｘ２まで低下させることができる。また、モータジェネレータ１１による発電により組電池１０を充電することで、回復処理の実行後に車両１Ａの状態を走行に適した状態に復帰させることが可能である。したがって、任意の場所で回復処理を実行することができる。

なお、実施の形態２では、車両１Ａおよび複数の車両２Ａがハイブリッド車である構成を例に説明したが、車両１Ａおよび複数の車両２Ａは、発電が可能な他の電動車両（すなわちプラグインハイブリッド車または燃料電池車）であってもよい。

［実施の形態１，２の変形例］
実施の形態１，２では、ディーラの作業者または車両１のユーザが開始スイッチ４１０を操作したときに回復処理が開始される例について説明した。しかし、組電池１０の状態または環境によっては、たとえ回復処理を実行したとしても十分な回復効果が得られず、むしろ、組電池１０が低ＳＯＣ状態で長期間維持されることによる容量劣化が顕著になる可能性がある。そこで、実施の形態１，２の変形例においては、回復処理を開始すべき条件（開始条件）が成立しているか否かに関しても、容量回復装置４０（または４０Ａ）からデータセンタ３に問合せを行なう構成について説明する。

図１２は、実施の形態１，２の変形例における回復処理を示すフローチャートである。このフローチャートに示される処理は、所定の周期毎または所定の条件成立時（たとえば容量回復装置４０の電源投入時）に呼び出されて実行される。

Ｓ３１０において、たとえば開始スイッチ４１０が操作された場合に、容量回復装置４０の制御部４００は、データセンタ３のサーバ３００に開始条件が成立しているか否かを問い合わせる。より具体的には、制御部４００は、上記問合せを行なう際に、車両１の識別情報および組電池１０の温度Ｔｂをデータセンタ３に送信する。

たとえば、組電池１０の劣化がそもそも進行していない場合には、回復処理を実行する必要がなく、かつ、たとえ回復処理を実行しても十分な容量回復量ΔＣを得ることができない。また、組電池１０の温度Ｔｂが過度に低い場合（たとえば温度Ｔｂが０℃以下の場合）にも、回復処理を実行しても十分な容量回復量ΔＣを得ることができない（特許文献１参照）。

Ｓ３９０において、サーバ３００は、蓄積されたデータＨ１，Ｈ２，Ｐ１，Ｐ２をデータマイニングの手法により解析した解析結果（上述の規則性）から、データＨ１と、車両１の組電池１０の温度Ｔｂとに応じて、最も適した基準値Ｘ２を算出する。さらに、サーバ３００は、算出した基準値Ｘ２を用いた場合の容量回復率Ｒを、上述の規則性を用いて予測する。そして、サーバ３００は、容量回復率Ｒの予測値が判定値（判定量）以上であるか否かによって開始条件の成否を判定する。

予測された容量回復率Ｒが判定値以上の場合（Ｓ３９２においてＹＥＳ）、サーバ３００は、開始条件が成立していると判定し、その旨を容量回復装置４０に回答する（Ｓ３９４）。その後、処理はＳ１９０（図８参照）またはＳ２９０（図１１参照）に進められる。一方、容量回復率Ｒの予測値が判定値未満の場合（Ｓ３９２においてＮＯ）、サーバ３００は、開始条件は成立していないと判定し、その旨を容量回復装置４０に回答する（Ｓ３９６）。その後、処理はメインルーチンへと戻される。

Ｓ３１２において、制御部４００は、データセンタ３から開始条件が成立しているとの回答を受けたか否かを判定する。開始条件が成立しているとの判定を受けた場合（Ｓ３１２においてＹＥＳ）、制御部４００は、処理をＳ１２０（またはＳ２２０）に進め、第１放電処理を開始し、回復処理を実行する。これに対し、開始条件が成立していないとの判定を受けた場合（Ｓ３１２においてＮＯ）には、制御部４００は、第１放電処理を実行することなく（すなわち回復処理を実行することなく）、処理をメインルーチンへと戻す。

以上のように、実施の形態１，２の変形例によれば、回復処理を実行しても十分な回復効果が得られないと予測される場合には、開始条件が成立していないとして回復処理の実行が抑制される。一方、十分な回復効果が得られると予測される場合に、開始条件が成立したと判定され、回復処理が実行される。このような開始条件の成否をデータマイニングによる解析結果に基づいて判定することで、高精度な判定が可能になるので、より適切なタイミングで回復処理を実行することができる。

今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１，１Ａ，２，２Ａ 車両、３ データセンタ、９，９Ａ 容量回復システム、１０ 組電池、１１，１２ モータジェネレータ、１３ 動力分割機構、１４ エンジン、１５ ＰＣＵ、１６ 空調装置、１７ インレット、１７１ 電力ケーブル、１８ 電力変換装置、４０，４０Ａ 容量回復装置、５０ 接続治具、５１Ａ〜５９Ａ，５１Ｂ〜５９Ｂ クランプ、６１〜６９ ダイオード、７１〜７９ リレー、８１〜８９ 電圧センサ、９０ 電力変換部、１０１〜１０９ セル、１１０ ナビゲーションシステム、１２０ 通信モジュール、１３０ 車内ＬＡＮ、３００ サーバ、３１０ 地図データベース、３２０ 道路交通情報取得部、３３０ 気象情報取得部、３４０ 通信装置、３５０ 走行履歴データベース、３６０ 回復処理データベース、４００ 制御部、４０１ ＣＰＵ、４０２ メモリ、４１０ 開始スイッチ、４２０ 停止スイッチ、４３０ 表示部、９１０，９３０ 外部負荷、９２０ 外部電源、９４０ 負荷、Ｎ０ 負極ノード、Ｐ０ 正極ノード。

Claims (8)

1. 車両に搭載されたリチウムイオン二次電池の組電池の容量を回復させる、リチウムイオン二次電池の容量回復システムであって、
   前記組電池のＳＯＣを基準ＳＯＣ以下に維持することによって前記組電池の容量を回復させる回復処理を実行可能に構成された容量回復装置と、
   前記回復処理に用いられる前記基準ＳＯＣと、前記回復処理による容量回復量とを含む回復データを複数の車両から取得するデータ取得装置と、
   対象車両に対する前記回復処理に用いられる前記基準ＳＯＣである対象基準ＳＯＣを前記回復データを用いて算出する算出装置とを備える、リチウムイオン二次電池の容量回復システム。
2. 前記データ取得装置は、前記複数の車両の走行履歴と、前記回復処理の実行時における前記組電池の温度とをさらに取得し、
   前記算出装置は、前記回復データに加えて、前記複数の車両の走行履歴と、前記組電池の温度とを用いて、前記対象基準ＳＯＣを算出する、請求項１に記載のリチウムイオン二次電池の容量回復システム。
3. 前記算出装置は、前記複数の車両の走行履歴と、前記組電池の温度と、前記基準ＳＯＣと、前記容量回復量との間に成立する規則性を抽出し、抽出された規則性から、前記対象車両の走行履歴と前記対象車両の前記組電池の温度とに応じた前記対象基準ＳＯＣを算出する、請求項２に記載のリチウムイオン二次電池の容量回復システム。
4. 前記算出装置は、前記回復処理の実行後の前記容量回復量が所定量以上になるように前記対象基準ＳＯＣを算出する、請求項１〜３のいずれか１項に記載のリチウムイオン二次電池の容量回復システム。
5. 前記算出装置は、前記回復データを用いて、前記対象車両に前記回復処理を実行した場合の前記容量回復量を予測し、
   前記容量回復装置は、予測された容量回復量が判定量以上である場合に前記対象車両に前記回復処理を実行する一方で、前記予測された容量回復量が前記判定量未満である場合には前記対象車両に前記回復処理を実行しない、請求項１〜３のいずれか１項に記載のリチウムイオン二次電池の容量回復システム。
6. 前記複数の車両の走行履歴は、前記複数の車両の走行経路、走行距離、速度および加速度のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載のリチウムイオン二次電池の容量回復システム。
7. 前記データ取得装置および前記算出装置は、前記複数の車両の外部のデータセンタに設けられる、請求項１に記載のリチウムイオン二次電池の容量回復システム。
8. 前記対象車両に搭載され、前記回復処理の実行後の前記容量回復量を前記対象車両のユーザに報知する報知部をさらに備える、請求項１に記載のリチウムイオン二次電池の容量回復システム。