JP2019125482A - 監視装置、監視方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ＡＩを用いた監視装置、監視方法及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】監視装置は、蓄電素子の状態を検知する学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得する取得部と、学習モデルが第一モードである場合、蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更する変更部とを備える。【選択図】図４

Description

本発明は、監視装置、監視方法及びコンピュータプログラムに関する。

蓄電素子（Energy Storage Device）は、無停電電源装置、安定化電源に含まれる直流又は交流電源装置等に広く使用されている。また、再生可能エネルギー又は既存の発電システムにて発電された電力を蓄電しておく大規模なシステムでの蓄電素子の利用が拡大している。

蓄電モジュールは、蓄電セルが直列に接続された構成となっている。蓄電セルは、充放電を繰り返すことで劣化が進行することが知られている。特許文献１には、蓄電池の複数の使用条件に対応する劣化率予測値を記憶したデータベースと、実際に稼働している蓄電池から得られた使用条件と劣化率のデータを用いて、蓄電池の寿命予測を行う技術が開示されている。

蓄電セルを直列接続した蓄電モジュールでは、充電時や使用時等において個々の蓄電セル間で自己放電の差又は劣化速度の差があるため、蓄電セル間で電圧のばらつき、あるいは充電状態のばらつきが生じる。特許文献２には、このような蓄電セル間の電圧のばらつき又は充電状態のばらつきを均等化する技術が開示されている。

特開２０１５−１２１５２０号公報 特許第５５７３０７５号公報

移動体や施設に設置されている蓄電セル（蓄電モジュール）の劣化進行又は異常を早期に把握することが望まれており、そのために人工知能（以下、「ＡＩ」という）を用いることが検討されている。

本発明は、ＡＩを用いた監視装置、監視方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

蓄電素子の監視装置は、前記蓄電素子の状態を検知する学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得する取得部と、前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更する変更部とを備える。

蓄電素子の監視方法は、前記蓄電素子の状態を検知する学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得し、前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更する。

取得部は、蓄電素子の状態を検知する学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得する。第一モードは、教師データ作成モード、正解データ作成モード、又は学習モードであってもよい。第二モードは、学習モード又は検知モード（学習済の学習モデルを用いて、蓄電素子の状態を実際に検知するモード）であってもよい。変更部は、学習モデルが第一モードである場合、蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路（バランサー）の動作を所定状態から変更する。

所定状態は、均衡回路の通常の動作状態であってもよい。例えば、複数の蓄電セル間の電圧差（例えば、各蓄電セルの電圧のうち最大電圧と最小電圧との差）が閾値電圧以上になった場合に均衡化を行う状態とすることができる。所定状態から変更するとは、均衡回路の動作を制限することであってもよい。例えば、（１）均衡回路が動作を開始する閾値電圧を大きくして、複数の蓄電セル間の電圧差が通常状態よりもさらに大きくならないと均衡化を行わないようにすること、（２）均衡回路の動作を停止して均衡化を行わないようにすることが含まれる。

上述の構成により、蓄電素子の状態を検知する学習モデルを学習させる場合、均衡回路の動作によって、蓄電素子の電圧又は充電状態が自動的に調整される度合いを変更することができる。これにより、劣化が進行した蓄電素子又は異常状態になりつつある蓄電素子の実態を反映したデータを取得することが可能となる。

ＡＩに学習（特に機械学習）させるためには、正常な蓄電素子のデータ及び劣化した蓄電素子のデータを含む、多くのデータを収集することが望ましい。しかし、劣化した蓄電素子のデータを得ることは容易ではない。劣化した蓄電素子を試験的に作るには、コストと時間がかかる。移動体や施設に設置され実際に使用されている蓄電素子からデータを収集する場合、蓄電モジュールに備えられている均衡回路の動作により、劣化した蓄電素子が正常な蓄電素子と同様な挙動（例えば、センサで検知される電圧挙動、温度挙動）を示す。上述の変更部が、均衡回路の動作を所定状態から変更することにより、劣化が進行した蓄電素子又は異常状態になりつつある蓄電素子のデータを効率良く収集することができる。

変更部は、学習モデルが第一モードである場合、均衡回路が電圧の均衡化を行う際の閾値電圧を大きい値に変更してもよい。これにより、劣化が進行した蓄電素子又は異常状態になりつつある蓄電素子が正常な蓄電素子と異なる挙動を示しやすくなる。

変更部は、学習モデルが第一モードである場合、均衡回路の動作を停止状態に変更してもよい。これにより、劣化が進行した蓄電素子又は異常状態になりつつある蓄電素子が正常な蓄電素子と異なる挙動を示しやすくなる。

変更部は、学習モデルが第一モードである場合、複数の蓄電セルのうち一の蓄電セルを放電して複数の蓄電セルの間の電圧差を大きくしてもよい。例えば、複数の蓄電セルのうち最小電圧を示す蓄電セルを放電することにより、当該蓄電セルの電圧が低下し充電状態が低下する。これにより、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルを模擬することができる。

変更部は、学習モデルが第二モードである場合、均衡回路を所定状態で動作させてもよい。例えば、学習済の学習モデルによって蓄電素子の状態を実際に検知する検知モードでは、均衡回路を所定状態（例えば、通常の動作状態）で動作させることができる。

これにより、移動体や施設に設置された蓄電素子の実際の使用条件でのデータに基づいて、蓄電素子（蓄電セル、蓄電モジュール）の劣化進行又は異常などを正確に把握することができる。学習モデルは、正常な蓄電素子と異なる挙動を示す、劣化が進行した蓄電素子又は異常状態になりつつある蓄電素子に係るデータを学習済であるので、蓄電素子の劣化状態又は異常状態をいち早く検知することができる。

変更部は、学習モデルが第二モードである場合、均衡回路の動作を所定状態から変更してもよい。例えば、学習済の学習モデルによって蓄電素子の状態を実際に検知する検知モードで、均衡回路を所定状態から変更し（例えば、均衡回路の動作を制限し）、学習モデルの出力を確認することにより、学習モデルの妥当性を検証できる。

移動体や施設に設置された蓄電素子の実際の使用条件下において、さらに、劣化が進行した蓄電素子又は異常状態になりつつある蓄電素子を顕在化させた状態で蓄電素子の状態を検知することができる。

取得部は、学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報をサーバから取得してもよい。これにより、監視装置を多数備える大規模なシステム等において、個々の監視装置の動作を遠隔、かつ一括して管理することができる。

監視装置は、学習モデルを備えてもよい。学習モデルは、蓄電素子の電圧及び温度を含む入力データに基づいて、蓄電素子の状態を出力してもよい。学習モデルは、例えば、深層学習などを含む機械学習のためのアルゴリズムを含む。これにより、監視装置は、自身が監視する蓄電素子（蓄電セル、蓄電モジュール）の劣化状態又は異常状態をいち早く検知することができる。

本実施の形態の遠隔監視システムの概要を示す図である。 遠隔監視システムの構成の一例を示すブロック図である。 通信デバイスの接続形態の一例を示す図である。 制御基板及び電池管理装置の構成の一例を示すブロック図である。 蓄電モジュールにおける蓄電セルの状態の遷移の一例を示す図である。 電池管理装置の制御動作の一例を示す図である。 電池管理装置の他の構成の一例を示すブロック図である。 電池管理装置が行う処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下、本実施の形態に係る監視装置を図面に基づいて説明する。図１は本実施の形態の遠隔監視システム１００の概要を示す図である。図１に示すように、公衆通信網（例えば、インターネットなど）Ｎ１及び移動通信規格による無線通信を実現するキャリアネットワークＮ２などを含むネットワークＮには、火力発電システムＦ、メガソーラー発電システムＳ、風力発電システムＷ、無停電電源装置（ＵＰＳ：Uninterruptible Power Supply）Ｕ及び鉄道用の安定化電源システム等に配設される整流器（直流電源装置、又は交流電源装置）Ｄなどが接続されている。また、ネットワークＮには、後述の通信デバイス１、通信デバイス１から情報を収集するサーバ装置２、及び収集された情報を取得するクライアント装置３などが接続されている。

より具体的には、キャリアネットワークＮ２には基地局ＢＳが含まれ、クライアント装置３は、基地局ＢＳからネットワークＮを経由してサーバ装置２と通信することができる。また、公衆通信網Ｎ１にはアクセスポイントＡＰが接続されており、クライアント装置３は、アクセスポイントＡＰからネットワークＮを経由してサーバ装置２との間で情報を送受信することができる。

メガソーラー発電システムＳ、火力発電システムＦ及び風力発電システムＷには、パワーコンディショナ（ＰＣＳ：Power Conditioning System）Ｐ、及び蓄電システム１０１が併設されている。蓄電システム１０１は、蓄電モジュール群Ｌを収容したコンテナＣを複数並設して構成されている。蓄電モジュール群Ｌは、例えば、蓄電セル（セルとも称する）を複数直列に接続した蓄電モジュール（モジュールとも称する）と、蓄電モジュールを複数直列に接続したバンクと、バンクを複数並列に接続したドメインとの階層構造にて構成されている。蓄電素子は、鉛蓄電池及びリチウムイオン電池のような二次電池や、キャパシタのような、再充電可能なものであることが好ましい。蓄電素子の一部が、再充電不可能な一次電池であってもよい。

図２は遠隔監視システム１００の構成の一例を示すブロック図である。遠隔監視システム１００は、通信デバイス１、サーバ装置２、クライアント装置３、及び後述する監視装置としての電池管理装置５０（図３参照）などを備える。

図２に示すように、通信デバイス１は、ネットワークＮに接続されるとともに、対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍにも接続されている。対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍは、パワーコンディショナＰ、無停電電源装置Ｕ、整流器Ｄ、後述する管理装置Ｍを含む。なお、遠隔監視対象という観点では、電池管理装置５０は管理装置Ｍに含めることができる。

遠隔監視システム１００では、各対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍに接続した通信デバイス１を用いて、蓄電システム１０１における蓄電モジュール（蓄電セル）の状態（例えば、電圧、電流、温度、充電状態（ＳＯＣ）を監視する。遠隔監視システム１００は、検知された蓄電セルの状態（劣化状態、異常状態などを含む）をユーザ又はオペレータ（保守担当者）が確認できるように提示する。

通信デバイス１は、制御部１０、記憶部１１、第１通信部１２及び第２通信部１３を備える。制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などで構成され、内蔵するＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを用い、通信デバイス１全体を制御する。

記憶部１１は、例えば、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いることができる。記憶部１１には、制御部１０が読み出して実行するデバイスプログラム１Ｐが記憶されている。記憶部１１には、制御部１０の処理によって収集された情報、イベントログ等の情報が記憶される。

第１通信部１２は、対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍとの通信を実現する通信インタフェースであり、例えば、ＲＳ−２３２Ｃ又はＲＳ−４８５等のシリアル通信インタフェースを用いることができる。

第２通信部１３は、ネットワークＮを経由して通信を実現するインタフェースであり、例えば、Ethernet（登録商標）、又は無線通信用アンテナ等の通信インタフェースを用いる。制御部１０は、第２通信部１３を介してサーバ装置２と通信が可能である。

サーバ装置２は、制御部２０、記憶部２１、通信部２２、及び学習モデル２３などを備える。サーバ装置２は、１台のサーバコンピュータでもよいが、これに限定されるものではなく、複数台のサーバコンピュータで構成してもよい。

制御部２０は、例えば、ＣＰＵで構成することができ、内蔵するＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリを用い、サーバ装置２全体を制御する。また、制御部２０は、ＣＰＵ及びＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、マルチコアＣＰＵ、あるいはＴＰＵ（Tensor Processing Unit）で構成することもできる。制御部２０は、記憶部２１に記憶されているサーバプログラム２Ｐに基づく情報処理を実行する。サーバプログラム２ＰにはＷｅｂサーバプログラムが含まれ、制御部２０は、クライアント装置３へのＷｅｂページの提供、Ｗｅｂサービスへのログインの受け付け等を実行するＷｅｂサーバとして機能する。制御部２０は、サーバプログラム２Ｐに基づき、ＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）用サーバとして通信デバイス１から情報を収集することも可能である。

記憶部２１は、例えばハードディスク又はフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いることができる。記憶部２１には、制御部２０の処理によって収集される監視対象となる対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍの状態を含むデータを記憶する。

通信部２２は、ネットワークＮを介した通信接続及びデータの送受信を実現する通信デバイスである。具体的には、通信部２２は、ネットワークＮに対応したネットワークカードである。

学習モデル２３は、通信デバイス１を経由して対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍから収集された、蓄電セルの電圧及び温度を含む入力データに基づいて、蓄電セルの劣化又は異常を含む状態を出力することができる。学習モデル２３は、例えば、深層学習などを含む機械学習のためのアルゴリズムを含む。学習モデル２３は、量子コンピュータを用いてもよい。

クライアント装置３は、発電システムＳ、Ｆの蓄電システム１０１の管理者、対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍの保守担当者等のオペレータが使用するコンピュータであってもよい。クライアント装置３は、デスクトップ型又はラップトップ型のパーソナルコンピュータであってもよいし、スマートフォン又はタブレット型の通信端末であってもよい。クライアント装置３は、制御部３０、記憶部３１、通信部３２、表示部３３、及び操作部３４を備える。

制御部３０は、ＣＰＵを用いたプロセッサである。制御部３０は、記憶部３１に記憶されているＷｅｂブラウザプログラムに基づき、サーバ装置２又は通信デバイス１により提供されるＷｅｂページを表示部３３に表示させる。

記憶部３１は、例えばハードディスク又はフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いる。記憶部３１には、Ｗｅｂブラウザプログラムを含む各種プログラムが記憶されている。

通信部３２は、有線通信用のネットワークカード等の通信デバイス、基地局ＢＳ（図１参照）に接続する移動通信用の無線通信デバイス、又はアクセスポイントＡＰへの接続に対応する無線通信デバイスを用いることができる。制御部３０は、通信部３２により、ネットワークＮを介してサーバ装置２又は通信デバイス１との間で通信接続又は情報の送受信が可能である。

表示部３３は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等のディスプレイを用いることができる。表示部３３は、制御部３０のＷｅｂブラウザプログラムに基づく処理により、サーバ装置２で提供されるＷｅｂページのイメージを表示することができる。

操作部３４は、制御部３０との間で入出力が可能なキーボード及びポインティングデバイス、若しくは音声入力部等のユーザインタフェースである。操作部３４は、表示部３３のタッチパネル、又は筐体に設けられた物理ボタンを用いてもよい。操作部３４は、ユーザによる操作情報を制御部２０へ通知する。

図３は通信デバイス１の接続形態の一例を示す図である。図３に示すように、通信デバイス１は、管理装置Ｍに接続される。管理装置Ｍには、バンク＃１〜＃Ｎそれぞれに設けられた監視装置としての電池管理装置（ＢＭＵ：Battery Management Unit）５０が接続されている。なお、通信デバイス１は、電池管理装置５０と通信して蓄電素子の情報を受信する端末装置（計測モニタ）であってもよいし、電源関連装置に接続可能なネットワークカード型の通信デバイスであってもよい。

各バンク＃１〜＃Ｎは、複数の蓄電モジュール６０を備え、各蓄電モジュール６０は、制御基板（ＣＭＵ：Cell Monitoring Unit）７０を備える。バンク毎に設けられている電池管理装置５０は、蓄電モジュール６０に夫々内蔵されている通信機能付きの制御基板７０とシリアル通信によって通信を行うことができるとともに、管理装置Ｍとの間で情報の送受信を行うことができる。管理装置Ｍは、ドメインに所属するバンクの電池管理装置５０からの情報を集約し、通信デバイス１へ出力する。

図４は制御基板７０及び電池管理装置５０の構成の一例を示すブロック図である。制御基板７０は、均衡回路７１、駆動部７３、電圧取得部７４、制御部７５、記憶部７６、通信部７７などを備える。蓄電モジュール６０は、複数の蓄電セル６１ａ〜６１ｅが直列に接続されている。図４では、便宜上、直列接続された５個の蓄電セルを図示するが、蓄電モジュール６０を構成する蓄電セルの数は５に限定されるものではない。

均衡回路７１は、蓄電セル６１ａに並列に接続される、抵抗７１ａとスイッチ７２ａとの直列回路、蓄電セル６１ｂに並列に接続される、抵抗７１ｂとスイッチ７２ｂとの直列回路、蓄電セル６１ｃに並列に接続される、抵抗７１ｃとスイッチ７２ｃとの直列回路、蓄電セル６１ｄに並列に接続される、抵抗７１ｄとスイッチ７２ｄとの直列回路、及び蓄電セル６１ｅに並列に接続される、抵抗７１ｅとスイッチ７２ｅとの直列回路を備える。スイッチ７２ａ〜７２ｅは、例えば、ＦＥＴ（Field Effect Transistor）などを用いることができるが、リレーなどを用いてもよい。

駆動部７３は、スイッチ７２ａ〜７２ｅがオン又はオフするように駆動する。駆動部７３は、スイッチ７２ａ〜７２ｅがＦＥＴである場合、ＦＥＴのゲートにゲート信号を出力して、ＦＥＴをオン・オフすることができる。

電圧取得部７４は、蓄電セル６１ａ〜６１ｅそれぞれの電圧を取得する。

記憶部７６は、所定の閾値電圧を記憶する。

制御部７５は、電圧取得部７４で取得した各蓄電セル６１ａ〜６１ｅそれぞれの電圧から最大電圧と最小電圧とを特定する。制御部７５は、最大電圧と最小電圧との電圧差が閾値電圧以上となった場合、最大電圧が取得された蓄電セルに並列に接続されたスイッチをオンにすることにより、抵抗を介して当該蓄電セルを放電させる。これにより、当該蓄電セルの電圧（充電状態）を下げて、蓄電セル６１ａ〜６１ｅの間の電圧（充電状態）を均衡化する。

通信部７７は、電池管理装置５０の第１通信部５２との間で、例えば、シリアル通信を行う機能を有する。

電池管理装置５０は、制御部５１、第１通信部５２、及び第２通信部５３などを備える。

第１通信部５２は、制御基板７０の通信部７７との間で、例えば、シリアル通信を行う機能を有する。

第２通信部５３は、通信デバイス１との間で情報の送受信を行う機能を有する。より具体的には、第２通信部５３は、取得部としての機能を有し、蓄電セルの状態を検知する学習モデル２３が学習モード又は検知モードのいずれに移行するかの情報をサーバ装置２から取得する。これにより、電池管理装置５０を多数備える大規模なシステム等において、個々の電池管理装置５０の動作を遠隔管理、かつ一括して管理することができる。

検知モード（運用モードとも称する）は、学習済の学習モデル２３を用いて、蓄電セルの状態を実際に検知するモードである。本実施の形態では、サーバ装置２が学習モデル２３を備える構成であるが、これに限定されるものではなく、他の装置が学習モデル２３を備える構成でもよい。

制御部５１は、ＣＰＵ等で構成することができる。制御部５１は、変更部としての機能を有し、サーバ装置２の学習モデル２３が学習モードに移行する場合、複数の蓄電セルの電圧を均衡化する均衡回路７１の動作を所定状態から変更するような制御動作を行う。

所定状態は、均衡回路７１の通常の動作状態を意味してもよく、例えば、複数の蓄電セル６１ａ〜６１ｅ間の電圧差（例えば、各蓄電セルの電圧のうち最大電圧と最小電圧との差）が閾値電圧以上になった場合、均衡化を行う状態とすることができる。所定状態から変更するとは、均衡回路７１の動作を制限することを意味してもよく、例えば、（１）均衡回路７１が動作を開始する閾値電圧を大きくして、複数の蓄電セル間の電圧差が通常状態よりもさらに大きくならないと均衡化を行わないようにすること、（２）均衡回路７１の動作を停止して均衡化を行わないようにすることが含まれる。制御部５１が行う均衡回路７１に対する制御動作の詳細は後述する。

上述の構成により、蓄電セルの状態を検知する学習モデル２３を学習させる場合、均衡回路７１の動作によって、蓄電セルの電圧又は充電状態が自動的に調整される度合いを変更することができる。これにより、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルの実態を反映したデータを取得することが可能となる。

図５は蓄電モジュールにおける蓄電セルの状態の遷移の一例を示す図である。蓄電セルを符号ａ〜ｅで表す。図中、蓄電セルの電圧（充電状態）は斜線を付して表している。蓄電セルの電圧差は、図５では誇張して表しており、実際の電圧差はもっと小さい（例えば、数十ｍＶ程度）。上段に示す状態Ａから状態Ｃまでは、均衡回路７１の通常の動作状態における蓄電セルの状態の遷移を示す。状態Ａでは、蓄電セルａ、ｃ、ｄ、ｅの電圧はほぼ同じであるが、蓄電セルｂの電圧は他の蓄電セルの電圧よりも小さい。この場合、蓄電セルｂは、他の蓄電セルと比べて、劣化が進行、あるいは異常の予兆が潜在的に発生している。

さらに使用状態が続き、状態Ｂになると、蓄電セル間の電圧差（図では蓄電セルｂの電圧と他の蓄電セルの電圧との差）が閾値電圧Ｖｔｈ以上になったとする。そうすると、均衡回路７１の動作が開始され、蓄電セルｂ以外の蓄電セルの放電が行われる。これにより、蓄電セルの電圧が均衡化される。

その後、例えば、各蓄電セルに対して充電が行われると、各蓄電セルの電圧は均衡化した状態で上昇し、状態Ｃのようになる。

次に、本実施の形態の電池管理装置５０による均衡回路７１に対する制御動作について説明する。電池管理装置５０は、均衡回路７１が動作（均衡化）を開始する閾値電圧を通常状態での閾値電圧Ｖｔｈよりも大きい値Ｖｔｈ２に変更することができる。下段に示す状態Ｄから状態Ｅまでは、均衡回路７１の動作が通常状態から変更された場合における蓄電セルの状態の遷移を示す。状態Ｄは、状態Ａと同様である。

さらに使用状態が続き、状態Ｅになり、蓄電セル間の電圧差（図では蓄電セルｂの電圧と他の蓄電セルの電圧との差）ΔＶが閾値電圧Ｖｔｈ以上になったとする（電圧差ΔＶは閾値電圧Ｖｔｈ２よりも小さい）。均衡回路７１は、通常の動作状態のように均衡化を開始しない。例えば、状態Ｅにおいて、電池管理装置５０は、蓄電セル（蓄電モジュール）の電圧、電流、温度、ＳＯＣなどのデータを収集して、学習モデル２３の学習用データとして、通信デバイス１を介して、サーバ装置２に提供することができる。第２通信部５３は、収集した蓄電セル（蓄電モジュール）の状態を示す各種データをサーバ装置２に送信することができる。

これにより、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルの実態を反映したデータを取得することが可能となる。

次に、学習モデル２３のモードと電池管理装置５０の均衡回路７１に対する制御動作との関係について説明する。

図６は電池管理装置５０の制御動作の一例を示す図である。ここでは、ケース１からケース５について説明する。

ケース１では、学習モデル２３が学習モードに移行する場合を示す。制御部５１は、均衡回路７１が電圧の均衡化を行う際の閾値電圧を大きい値に変更する。制御部５１は、蓄電セルの電圧、温度を含むデータを取得し、学習モデル２３に提供する。これにより、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルが正常な蓄電セルと異なる挙動を示しやすくなる。

ケース２では、学習モデル２３が学習モードに移行する場合を示す。制御部５１は、均衡回路７１の動作を停止状態に変更する。制御部５１は、蓄電セルの電圧、温度を含むデータを取得し、学習モデル２３に提供する。これにより、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルが正常な蓄電セルと異なる挙動を示しやすくなる。

ケース３では、学習モデル２３が学習モードに移行する場合を示す。制御部５１は、複数の蓄電セルのうち一の蓄電セルを放電して複数の蓄電セルの間の電圧差を大きくする。例えば、複数の蓄電セルのうち最小電圧を示す蓄電セルを放電することにより、当該蓄電セルの電圧が低下しＳＯＣが低下するので、複数の蓄電セルの間の電圧差（例えば、最大電圧と最小電圧との差）を大きくすることができる。制御部５１は、蓄電セルの電圧、温度を含むデータを取得し、学習モデル２３に提供する。これにより、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルを模擬することができる。

ケース４では、学習モデル２３が検知モードに移行する場合を示す。制御部５１は、均衡回路７１を通常の動作状態（所定状態）で動作させる。すなわち、学習済の学習モデル２３によって蓄電セルの状態を実際に検知する検知モードでは、均衡回路７１を通常の動作状態で動作させることができる。制御部５１は、蓄電セルの電圧、温度を含むデータを取得し、学習モデル２３に提供する。

これにより、移動体や施設に設置された蓄電セルの実際の使用条件でのデータに基づいて、蓄電セル（蓄電モジュール）の劣化進行又は異常などを正確に把握することができる。学習モデル２３は、正常な蓄電セルと異なる挙動を示す、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルに係るデータを学習済であるので、蓄電セルの劣化状態又は異常状態をいち早く検知することができる。

ケース５では、学習モデル２３が検知モードに移行する場合を示す。制御部５１は、均衡回路７１の状態を、前述のケース１、２、３のいずれかの状態にする。すなわち、学習済の学習モデル２３によって蓄電セルの状態を実際に検知する検知モードで、均衡回路７１を通常の動作状態から変更する。制御部５１は、蓄電セルの電圧、温度を含むデータを取得し、学習モデル２３に提供する。

これにより、学習モデル２３の妥当性を検証することができる。学習済みの学習モデル２３が、均衡回路７１を通常の動作状態から変更した蓄電モジュール又はその蓄電モジュールに含まれる特定の蓄電セルをいち早く検知できれば、学習モデル２３は妥当性が高いと判断できる。このような学習済みの学習モデル２３により、劣化した蓄電セルの検知のみならず、正常に動作していない均衡回路７１又は制御基板７０を有する蓄電モジュールや、正常に動作していない電池管理装置５０を有するバンクを検知することもできる。

図７は電池管理装置５０の他の構成の一例を示すブロック図である。図７に示すように、電池管理装置５０は、学習モデル５４を備えることができる。学習モデル５４は、上述の学習モデル２３と同様の構成、機能を備えることができる。電池管理装置５０は、サーバ装置２と同様の機能を備えてもよく、学習モデル５４のモード（検知モード又は学習モード）を判別することができる。これにより、電池管理装置５０は、自身が監視する蓄電モジュール（蓄電セル）の劣化状態又は異常状態をいち早く検知することができる。

図８は電池管理装置５０が行う処理手順の一例を示すフローチャートである。以下では便宜上、処理の主体を制御部５１として説明する。制御部５１は、学習モデルのモードを取得し（Ｓ１１）、学習モードであるか否かを判定する（Ｓ１２）。学習モードである場合（Ｓ１２でＹＥＳ）、制御部５１は、均衡回路の状態を通常状態から変更する（Ｓ１３）。通常状態からの変更は、例えば、図６で例示したケース１、２、３のいずれかとすることができる。

制御部５１は、蓄電セルの電圧、温度を含む学習用データを取得し（Ｓ１４）、取得した学習用データをサーバ装置２へ送信することにより、学習モデルに提供する（Ｓ１５）。学習用データは、所要の期間に亘って、所定のサンプリング周期で検出したデータを収集することにより、取得することができる。

制御部５１は、学習用データの取得を終了するか否かを判定し（Ｓ１６）、学習用データの取得を終了しない場合（Ｓ１６でＮＯ）、ステップＳ１４以降の処理を続ける。学習用データの取得を終了する場合（Ｓ１６でＹＥＳ）、制御部５１は、均衡回路を通常状態に戻し（Ｓ１７）、後述のステップＳ２３の処理を行う。

学習モードでない場合（Ｓ１２でＮＯ）、すなわち、検知モードである場合、制御部５１は、均衡回路の状態を通常状態から変更するか否かを判定する（Ｓ１８）。通常状態からの変更は、例えば、図６で例示したケース１、２、３のいずれかとすることができる。すなわち、検知モードでは、均衡回路の状態を通常の動作状態と、通常の動作状態を制限した状態とのいずれかを選択することができる。

均衡回路の状態を通常状態から変更する場合（Ｓ１８でＹＥＳ）、制御部５１は、均衡回路の状態を通常状態から変更し（Ｓ１９）、後述のステップＳ２０の処理を行う。均衡回路の状態を通常状態から変更しない場合（Ｓ１８でＮＯ）、制御部５１は、ステップＳ１９の処理を行うことなく、後述のステップＳ２０の処理を行う。

制御部５１は、蓄電セルの電圧、温度を含む入力データを取得し（Ｓ２０）、取得した入力データをサーバ装置２へ送信することにより、学習モデルに提供する（Ｓ２１）。なお、検知モードにおける入力データは、所要の期間に亘って、所定のサンプリング周期で検出したデータを収集することにより、取得することができる。

制御部５１は、検知モードを終了するか否かを判定し（Ｓ２２）、検知モードを終了しない場合（Ｓ２２でＮＯ）、ステップＳ２０以降の処理を続ける。検知モードを終了する場合（Ｓ２２でＹＥＳ）、制御部５１は、処理を終了するか否かを判定する（Ｓ２３）。処理を終了しない場合（Ｓ２３でＮＯ）、制御部５１は、ステップＳ１１以降の処理を続け、処理を終了する場合（Ｓ２３でＹＥＳ）、処理を終了する。

本実施の形態の制御部５１は、ＣＰＵ（プロセッサ）、ＲＡＭ（メモリ）などを備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図８に示すような、各処理の手順を定めたコンピュータプログラムをコンピュータに備えられたＲＡＭ（メモリ）にロードし、コンピュータプログラムをＣＰＵ（プロセッサ）で実行することにより、コンピュータ上で制御部５１を実現することができる。コンピュータプログラムは記録媒体に記録され流通されてもよい。サーバ装置２で学習させた学習モデル２３及びそれに基づくコンピュータプログラムが、ネットワークＮ及び通信デバイス１経由で遠隔監視の対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍや電池管理装置５０、端末装置に配信されインストールされてもよい。

コンピュータプログラムは、コンピュータに蓄電素子のための学習モデルを学習させるため、コンピュータに、学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得させるステップと、学習モデルが第一モードである場合、蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更させるステップと、蓄電素子の電圧、電流、温度及びＳＯＣの少なくともいずれかを含む入力データを取得させ学習モデルに提供させるステップとを実行させる。

コンピュータプログラムは、学習モデルが第一モードである場合、均衡回路の動作を所定状態としたまま、入力データを取得させ学習モデルに提供させるステップを更にコンピュータに実行させてもよい。

コンピュータプログラムは、コンピュータに蓄電素子の状態を検知させるため、コンピュータに、蓄電素子の電圧、電流、温度及びＳＯＣの少なくともいずれかを含む入力データを、前述のコンピュータプログラムによって学習済みの学習モデルに対して入力させるステップと、蓄電素子の状態を検知させるステップとを実行させる。

上述のように、本実施の形態の電池管理装置によれば、蓄電セルの状態を検知する学習モデルを学習させる場合、均衡回路の動作によって、蓄電セルの電圧又はＳＯＣが自動的に調整される度合いを変更することができる。これにより、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルの実態を反映したデータを取得することが可能となり、蓄電セルの劣化状態又は異常状態をいち早く検知することができる。

以下の形態で技術的思想が実現されてもよい。学習モデルの学習方法であって、蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更してから、蓄電素子の電圧、電流、温度及びＳＯＣの少なくともいずれかを含む入力データを取得して学習モデルに提供する、方法。一又は複数の蓄電モジュールについて、均衡回路の動作を所定状態から種々変更して（電圧均衡化を行う閾値電圧を大きい値又は小さい値に変更したり、均衡回路の動作を停止状態に変更したりして）、入力データを取得し学習モデルに提供してもよい。一又は複数の蓄電モジュールについて、均衡回路の状態を所定状態から変更せずに（すなわち、均衡回路を通常の動作状態としたまま）、入力データを学習モデルに提供してもよい。サーバの学習モデルに対して入力データを提供してもよい。こうしたアプローチにより、限られた数の蓄電モジュールから、学習モデルに対して倍数的に入力データを提供できる。すなわち、学習のためのビッグデータを効率良く用意できる。

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。本発明の範囲は、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及び範囲内でのすべての変更が含まれる。

５０ 電池管理装置
５１ 制御部
５２ 第１通信部
５３ 第２通信部
２３、５４ 学習モデル
６０ 蓄電モジュール
６１ａ、６１ｂ、６１ｃ、６１ｄ、６１ｅ 蓄電セル
７０ 制御基板
７１ 均衡回路

Claims (12)

1. 蓄電素子の監視装置であって、
   前記蓄電素子の状態を検知する学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得する取得部と、
   前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更する変更部と
   を備える監視装置。
2. 前記変更部は、
   前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記均衡回路が電圧の均衡化を行う際の閾値電圧を大きい値に変更する請求項１に記載の監視装置。
3. 前記変更部は、
   前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記均衡回路の動作を停止状態に変更する請求項１に記載の監視装置。
4. 前記変更部は、
   前記学習モデルが前記第一モードである場合、複数の蓄電セルのうち一の蓄電セルを放電して前記複数の蓄電セルの間の電圧差を大きくする請求項１に記載の監視装置。
5. 前記変更部は、
   前記学習モデルが前記第二モードである場合、前記均衡回路を前記所定状態で動作させる請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の監視装置。
6. 前記変更部は、
   前記学習モデルが前記第二モードである場合、前記均衡回路の動作を前記所定状態から変更する請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の監視装置。
7. 前記取得部は、
   前記学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報をサーバから取得する請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の監視装置。
8. 前記蓄電素子の電圧及び温度を含む入力データに基づいて、前記蓄電素子の状態を出力する学習モデルを備える請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の監視装置。
9. 蓄電素子の監視方法であって、
   前記蓄電素子の状態を検知する学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得し、
   前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更する監視方法。
10. コンピュータに蓄電素子のための学習モデルを学習させるコンピュータプログラムであって、
    コンピュータに、
    前記学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得させるステップと、
    前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更させるステップと、
    前記蓄電素子の電圧、電流、温度及びＳＯＣの少なくともいずれかを含む入力データを取得させ前記学習モデルに提供させるステップと
    を実行させるコンピュータプログラム。
11. 前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記均衡回路の動作を所定状態としたまま、前記入力データを取得させ前記学習モデルに提供させるステップを前記コンピュータに更に実行させる請求項１０に記載のコンピュータプログラム。
12. コンピュータに蓄電素子の状態を検知させるコンピュータプログラムであって、
    コンピュータに、
    前記蓄電素子の電圧、電流、温度及びＳＯＣの少なくともいずれかを含む入力データを、請求項１０又は１１に記載のコンピュータプログラムによって学習済みの学習モデルに対して入力させるステップと、
    前記蓄電素子の状態を検知させるステップと
    を実行させるコンピュータプログラム。

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