JP2021093253A - 制御装置、劣化推定システム、制御方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
産業用の鉛蓄電池は、非常用電源や無停電電源装置(UPS:Uninterruptible Power Supply)への電力供給源として使用されている。太陽光、風力等の電力平準化に用いられる電力貯蔵システム等では、多数の鉛蓄電池を並列、直列に接続し、大規模な蓄電システムを構築する。
実施形態に係る制御装置は、鉛蓄電池又は複数の鉛蓄電池を含む鉛蓄電池モジュールを放電した場合の電力を用いて、他の鉛蓄電池又は鉛蓄電池モジュールのリフレッシュ充電を行う充電制御部を備える。
制御装置は、電力貯蔵システム等に備える鉛蓄電池の充放電を制御する電池制御装置であってもよいし、電池制御装置を遠隔操作により制御するものであってもよい。
SOC=Cr /Cfull×100[%]
上記構成によれば、リフレッシュ充電を行うために放電した場合の内部抵抗に基づいて、正極軟化、集電体腐食、減液等の多くの劣化モードを加味した鉛蓄電池の劣化状態の情報を得ることができ、良好に劣化の度合を推定することができる。
第1内部抵抗Rは、放電後に休止する場合において、下記の式(1)により導出される。
R=ΔV/ΔI=(V2 −V1 )/(I2 −I1 )・・・式(1)
ここで、V1 :放電終了直前の電圧、I1 :放電終了直前の電流
V2 :放電終了直後(休止開始時)の電圧、I2 :放電終了直後の電流
R=ΔV/ΔI=(V4 −V3 )/(I4 −I3 )・・・式(2)
ここで、V3 :充電開始直前(休止終了時)の電圧、I3 :充電開始直前の電流
V4 :充電開始直後の電圧、I4 :充電開始直後の電流
放電終了直後=充電開始時
放電終了時=充電開始直前であるので、第1内部抵抗又は第2内部抵抗と同様の式により算出される。即ち、この場合の内部抵抗Rは、下記の式(3)により導出される。
R=ΔV/ΔI=(V2 −V1 )/(I2 −I1 )・・・式(3)
ここで、V1 :放電終了時(充電開始直前)の電圧、I1 :放電終了時の電流
V2 :放電終了直後(充電開始時)の電圧、I2 :放電終了直後の電流
所定周波数(例えば1Hz〜1MHzの間の周波数)の交流電流の実効値Iaを単電池に印加したときの交流電圧の実効値Uaを所定時間(例えば1秒から5秒までの間)測定する。又は所定周波数(例えば1Hz〜1MHzの間の周波数)の交流電圧の実効値Uaを単電池に印加したときの交流電流の実効値Iaを、所定時間(例えば1秒から5秒までの間)測定する。
交流内部抵抗Racは、次の式によって求める。
Rac=Ua /Ia
ここで、Rac:交流内部抵抗(Ω)、Ua :交流電圧の実効値(V)、Ia :交流電流の実効値(A)
全ての電圧測定は,通電に使用する接点から独立した状態の端子を使用する。
交流電流で測定する場合、電流印加で重畳する交流ピーク電圧は20mV未満が望ましい。
この方法はインピーダンスを測定するが、その実数成分は、規定する周波数においては、内部抵抗にほぼ等しい。
図1は、実施形態1に係る劣化推定システム10の構成の一例を示すブロック図である。劣化推定システム10においては、電力貯蔵システム20の電池制御装置2がインターネット等のネットワークNを介して、制御装置1に接続されている。電池制御装置2は、鉛蓄電池(以下、電池という)3、鉛蓄電池モジュール(以下、電池モジュールという)4の充放電を制御する。制御装置1は電池制御装置2により、電池3又は電池モジュール4の後述する調整放電及びリフレッシュ充電を制御する。制御装置1はまた、電池3又は電池モジュール4の推定SOCを補正し、劣化を推定する。電池3は、電槽と、正極端子と、負極端子と、複数の極板群とを備える。図1においては、電池3を複数直列に接続した電池モジュール4を1つ有する場合につき説明しているが、これに限定されず、電池モジュールは複数備えてもよい。複数の電池モジュールは直列に接続してもよいし、並列に接続してもよい。
制御装置1は、電池制御装置2から電池3の調整放電の電流、及び電圧の推移(経時的推移)等の履歴情報を取得して、電池3の推定SOCを補正し、電池3の劣化の度合を判定し、得られた結果を電池制御装置2へ送信する。
制御部11は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)等で構成することができる。制御部11はGPU(Graphics Processing Unit)を含んで構成してもよい。また、量子コンピュータを用いてもよい。
さらに、内部抵抗を記憶する代わりに、コンダクタンスを記憶してもよい。
劣化履歴DB142は、電池3の機種毎に、また、電力貯蔵システム20毎に、内部抵抗及び劣化度を記憶してもよい。
内部抵抗列は、上述のようにして導出した第1内部抵抗、第2内部抵抗、第3内部抵抗を記憶している。内部抵抗列に、第1内部抵抗、第2内部抵抗、及び第3内部抵抗の全てを記憶する場合に限定されない。少なくとも1つ以上を記憶する。また、上述の他の内部抵抗を記憶してもよい。
さらに、内部抵抗を記憶する代わりに、コンダクタンスを記憶してもよい。
劣化度列は、後述するようにして推定した劣化度を記憶している。
関係はテーブルデータであってもよい。
計時部15は、計時を行う。
端子17,18を介し電池モジュール4に負荷19が接続される。
制御部21は、各電池3の状態を監視する。
制御部21は、各電池3の電圧を検出する電圧センサ、フライバック式又はフォワード式のコンバータ等を備え、調整放電及びリフレッシュ充電を制御する。フライバック式のコンバータを備える場合、トランスの一次、二次巻線が逆極性に接続してあり、一次側のトランジスタをオンして調整放電を行う電池3からトランスの一次側の巻線にエネルギーを蓄え、一次側のトランジスタをオフした後に、トランスの二次側の巻線からエネルギーを放出し、他の電池3に充電エネルギーを移動させる。フォワード式のコンバータを備える場合、調整放電を行う電池3の放電時に、トランスを介して他の電池3に電力を伝達させる。
充放電の履歴とは、電池3の運転履歴であり、電池3が充電又は放電を行った期間(使用期間)を示す情報、使用期間において電池3が行った充電又は放電に関する情報等を含む情報である。電池3の使用期間を示す情報とは、充電又は放電の開始及び終了の時点を示す情報、電池3が使用された累積使用期間等を含む情報である。電池3が行った充電又は放電に関する情報とは、電池3が行った充電時又は放電時の電圧、レート等を示す情報、累積の充放電電気量、累積の充放電電気量に基づく推定SOCの履歴等である。
計時部26は、計時を行い、調整放電のタイミング等をカウントする。
入力部27は、温度センサ7、及び電流センサ8からの検出結果の入力を受け付ける。
通信部28は、ネットワークNを介して制御装置1との間で通信を行う機能を有し、所要の情報の送受信を行うことができる。
操作部29は、例えば、ハードウェアキーボード、マウス、タッチパネル等で構成され、表示パネル25に表示されたアイコン等の操作、文字等の入力等を行うことができる。
温度センサ7は、電池モジュール4の設置場所の温度に応じた検出結果を出力する。
実力容量Q0 [Ah]の電池を、ある時点T0 におけるSOCT0から、電気量Q1 [Ah]放電した後の推定SOCT1は、下記の式により算出される。
SOCT1=SOCT0−Q1 /Q0 [%]
SOCT1から電気量Q2 [Ah]充電した後の推定SOCT2は、下記の式により算出される。
SOCT2=SOCT1+Q2 /Q0 [%]=SOCT0−Q1 /Q0+Q2 /Q0 [%]
以上のように、充放電電気量を用いて、制御部21は、逐次的に推定SOCを算出する。
但し、充電によりSOCが100%を超える場合、100%を超える分の電気量は過充電電気量とし、SOC範囲は常に0%≦SOC≦100%とする。
このように逐次推定SOCを算出していく場合、充電時の副反応や自己放電による電気量のロス、電流センサ8の検出誤差等により推定誤差が蓄積されるので、推定SOCを補正する必要がある。放電電圧が終止電圧に到達するまで放電された場合、推定SOCを0%にリセットする。
電圧V1 から終止電圧のV2 まで放電した場合、推移曲線に基づいて外挿することにより放電曲線が求まる。満充電状態の電池の放電開始電圧V0 から終止電圧のV2 まで放電した場合の電気量QV0-V2は実力容量に相当する。実力容量QV0-V2は、直近のリフレッシュ充電後の推移曲線につき、例えば回帰式を用い、外挿して放電曲線を求めることで導出してもよい。放電曲線のV2 の時点のSOCを0%と定義する。
V3 時点のSOCは、V3 からV2 の電気量QV3-V2 を、実力容量QV0-V2 で除した値であるため、V3 のSOCは、以下の式により算出される。
V3 のSOC=QV3-V2/QV0-V2=(QV1-V2−QV1-V3)/QV0-V2
Qは放電電流に時間を乗じて算出される。
なお、回帰式は前記Yの式に限定されない。また、回帰式を関係DB144に記憶せず、最小二乗法等により、推移曲線に基づいて放電曲線を求めてもよい。
また、残存容量QV3-V2の求め方は、上述の場合に限定されない。
制御部11は、電圧がV1 からV3 になるまで調整放電を行った場合、前記V3 のSOC(実測SOC)により、推定SOCを補正する。上述したように、推定SOCを実測SOCに置き換える。又は、推定SOCと実測SOCとの平均値を、更新のSOCとする。
制御部11は、調整放電を行う電池3、調整放電の電力を用いてリフレッシュ充電を行う電池3を特定する(S101)。制御部11は、推定SOCを100%にする電池3を特定し、該電池3の推定SOCを100%にする電力を取り出すことができる電池3を特定する。
制御部21は、電池3に対し、他の電池3の推定SOCを100%にする電力を取り出すことができる電圧に到達するまで調整放電を行い、該電力を用いて、他の電池3に対しリフレッシュ充電を行う(S201)。
制御部21は、調整放電の電流、電圧の推移、及び積算の充放電電気量に基づき導出した推定SOCを履歴データ24から取得し、制御装置1へ送信する(S202)。
制御部11は、上述のようにして実測SOCを導出する(S104)。
制御部11は、実測SOCに基づいて推定SOCを補正する(S105)。
実測SOCが0%である場合、推定SOCを0%にする。
実測SOCが0%でない場合、制御部11は、例えば推定SOCを実測SOCに置き換える。また、制御部11は、推定SOCと実測SOCとの平均値を、新SOCとしてもよい。
制御部11は、補正SOCを電池制御装置2へ送信し(S106)、処理を終了する。
制御部21は、補正SOCを受信する。以後、制御部21は、補正後のSOCを基準に、SOCを推定する(S203)。
制御部11は、放電を行う電池3、放電の電力を用いてリフレッシュ充電を行う電池3を特定する(S111)。
制御部11は、制御部21に、電池3に対し調整放電し、同時に放電の電力を用いて、他の電池3に対し充電を行う指示を送信する(S112)。
制御部21は、電池3に対し調整放電を行い、放電の電力を用いて、他の電池3に対リフレッシュ充電を行う(S211)。
制御部21は、放電の電流、電圧の推移、及び積算の充放電電気量に基づき導出した推定SOCを履歴データ24から取得し、制御装置1へ送信する(S212)。
制御部11は、実測SOCを導出する(S114)。
制御部11は、推定SOCを補正する(S115)。
制御部11は、補正SOCを送信する(S116)。
制御部21は、補正SOCを受信する(S213)。
制御部11は、調整放電を行ったときの電圧、電流を取得する(S117)。制御部11は、例えば第1内部抵抗を導出する場合、放電終了の直前、直後の電圧及び電流を取得する。
制御部11は、劣化度を推定し、使用履歴DB143に記憶する(S119)。制御部11は、関係DB144から、到達した推定SOCに対応する劣化度曲線を読み出し、導出した内部抵抗に対応する劣化度を読み取る。推定SOCに対応する劣化度曲線がない場合、内挿計算により劣化度を求める。
制御部11は、劣化度を電池制御装置2へ送信する(S120)。
制御部21は、劣化度を受信する(S214)。
制御部21は、劣化度を表示パネル25に表示する(S215)。
制御部11は、負荷を調整する場合(S121:YES)で劣化度が閾値A以上であるとき、制御部21に、電池3の充放電量を下げる、充放電の頻度を下げる等の指示を送信する。制御部11は、劣化度が閾値B以下であるとき、電池3の充放電量を上げる、充放電の頻度を上げる等の指示を送信し(S122)、処理を終了する。
制御部21は、該電池3の負荷を調整し(S205)、処理を終了する。制御部21は、該電池3の負荷を調整しない場合、S215の後、処理を終了する。
図7は、容量が低下した電池1〜電池6の満充電時の内部抵抗を調べた結果を示すグラフである。縦軸は、初期の電池の内部抵抗を100%とした場合の内部抵抗の割合を示す。
図6及び図7より、推定SOC30%まで放電を行った場合の内部抵抗が、電池の容量低下を精度良く反映していることが分かる。
そして、電池3の負荷を調整することにより、電力貯蔵システム20全体での電池3の劣化速度を均一に保持し、電池交換の回数を削減するとともに、一部の電池3が使用限界を超えて使用されるリスクを低減することができる。
本実施形態においては、制御装置1が電池制御装置2により、調整放電及びリフレッシュ充電を制御する場合につき説明しているがこれに限定されない。電池制御装置2が、制御装置1により遠隔操作されることなく、調整放電及びリフレッシュ充電を行ってもよい。
また、電池制御装置2が内部抵抗を導出して、制御装置1に送信してもよい。電池制御装置2が電池3のSOCを補正し、電池3の劣化の度合を推定してもよい。
図8は、実施形態2に係る劣化推定システム10の構成を示すブロック図である。
実施形態2に係る劣化推定システム10は、補助記憶部14が学習モデルDB145を記憶していること以外は、実施形態1に係る劣化推定システム10と同様の構成を有する。学習モデルDB145に、複数の到達SOC(推定SOC)毎に生成した学習モデル146が記憶されている。
学習モデル146は、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定される学習モデルであり、多層のニューラルネットワーク(深層学習)を用いることができ、例えば畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network:CNN)を用いることができるが、他のニューラルネットワークを用いてもよい。他の機械学習を用いてもよい。制御部11が、学習モデル146からの指令に従って、学習モデル146の入力層に入力された内部抵抗に対し演算を行い、判定結果として、劣化度合とその確率とを出力するように動作する。CNNの場合、中間層はコンボリューション層、プーリング層、及び全結合層を含む。ノード(ニューロン)の数は図12の場合に限定されない。
劣化度合は、例えば1〜10の10段階の数値で表す。劣化度合は、劣化度の範囲に基づいて定める。例えば、劣化度合の「1」を上記SOHの90〜100%の範囲に、「10」はSOH0〜10%の範囲に定めることができる。
出力層は、
例えば、劣化度合が1である確率…0.01
劣化度合が2である確率…0.90
劣化度合が3である確率…0.02
・・・
劣化度合が10である確率…0.001
のように出力する。
制御部11は、確率が最大である劣化度合の数値を取得する。
出力層は、劣化度合の代わりに、上述の劣化度を、例えば0%〜100%までの範囲で、1%刻みに、劣化度とその確率とを出力してもよい。
制御部11は、劣化履歴DB142を読み出し、所定の推定SOCにおける各行の内部抵抗と、劣化度に基づく劣化度合とを対応づけた教師データを取得する(S301)。
制御部11は、出力層から出力された劣化度合の判定結果を、教師データにおいて内部抵抗に対しラベル付けされた情報、即ち正解値と比較し、出力層からの出力値が正解値に近づくように、中間層での演算処理に用いるパラメータを最適化する。該パラメータは、例えば上述の重み(結合係数)、活性化関数の係数等である。パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、例えば制御部11は誤差逆伝播法を用いて各種パラメータの最適化を行う。
制御部11は、生成した学習モデル146を補助記憶部14に格納し、一連の処理を終了する。
制御部11は、放電を行う電池3、放電の電力を用いて充電を行う電池3を特定する(S131)。
制御部11は、制御部21に、電池3に対し調整放電し、同時に放電の電力を用いて、他の電池3に対し充電を行う指示を送信する(S132)。
制御部21は、電池3に対し調整放電を行い、放電の電力を用いて、他の電池3に対し充電を行う(S231)。
制御部21は、放電時の電流、電圧を履歴データ24から取得し、制御装置1へ送信する(S232)。
制御部11は、内部抵抗を導出する(S134)。
制御部11は、推定SOCに対応する学習モデル146を選択し、内部抵抗を学習モデル146に入力する(S135)。
制御部11は、学習モデル146が出力した、確率が最大である劣化度合の数値を、今回の推定時の劣化度合として推定し(S136)、処理を終了する。
劣化度合の推定後は、図5のS120以降の処理を行うことができる。
推定SOCに対応する学習モデル146がない場合、該推定SOCに近い2つの推定SOCの学習モデル146を用いて劣化度合を推定し、内挿計算により劣化度合を求める。
また、制御装置1が電池3の劣化の度合を推定する場合につき説明しているがこれに限定されない。電池制御装置2の記憶部22に学習モデル146を記憶し、電池制御装置2が電池3の劣化の度合を推定してもよい。
図12は、実施形態3に係る学習モデル147の一例を示す模式図である。
学習モデル147は、入力データが学習モデル146の入力データと異なること以外は、学習モデル146と同様の構成を有する。
学習済みの学習モデル147の入力層は、電流、電圧、SOC(到達した推定SOC)、及び温度を入力する。電流及び電圧は電池3を調整放電した場合に得られ、上述の内部抵抗を導出するときに用いられる電流及び電圧である。入力データは、入力層の各ノードに与えられたデータは、最初の中間層に入力して与えられると、重み及び活性化関数を用いて中間層の出力が算出され、算出された値が次の中間層に与えられ、以下同様にして出力層の出力が求められるまで次々と後の層(下層)に伝達される。ノードを結合する重みのすべては、学習アルゴリズムによって計算される。入力データは、電流、電圧、SOC、及び温度の全てを含む場合に限定されない。他の情報を含んでもよい。少なくとも電流、電圧、及びSOCを含む。実施形態2のように、複数のSOCに応じて複数の学習モデルを生成する場合、SOCに対応する学習モデルを選択するので、SOCは入力しなくてよい。
出力層は、
例えば、劣化度合が1である確率…0.01
劣化度合が2である確率…0.90
劣化度合が3である確率…0.02
・・・
劣化度合が10である確率…0.001
のように出力する。
制御部11は、放電を行う電池3、放電の電力を用いて充電を行う電池3を特定する(S141)。
制御部11は、制御部21に、電池3に対し調整放電し、同時に放電の電力を用いて、他の電池3に対し充電を行う指示を送信する(S142)。
制御部21は、電池3に対し所定の調整放電を行い、放電の電力を用いて、CMU6又は9により、他の電池3に対し充電を行う(S241)。
制御部21は、電流、電圧、SOC、及び温度を履歴データ24から取得し、制御装置1へ送信する(S242)。
制御部11は、電流、電圧、SOC、及び温度を学習モデル147に入力する(S144)。
制御部11は、学習モデル147が出力した、確率が最大である劣化度合の数値を、度合として判定し(S145)、処理を終了する。
なお、制御装置1は、放電時の電圧、電流を取得したときに、推定SOCを補正してもよい。
また、制御装置1が電池3の劣化の度合を推定する場合につき説明しているがこれに限定されない。電池制御装置2の記憶部22に学習モデル147を記憶し、電池制御装置2が電池3の劣化の度合を推定してもよい。
2 電池制御装置
3 鉛蓄電池
4 鉛蓄電池モジュール
7 温度センサ
8 電流センサ
10 劣化推定システム
11 制御部(充電制御部、SOC補正部、推定部、負荷調整部)
12 主記憶部
13、28 通信部
14 補助記憶部
141、23 プログラム
142 劣化履歴DB
143 使用履歴DB
144 関係DB
145 学習モデルDB
146、147 学習モデル
20 電力貯蔵システム
29 操作部
Claims (10)
- 鉛蓄電池又は複数の鉛蓄電池を含む鉛蓄電池モジュールを放電した場合の電力を用いて、他の鉛蓄電池又は鉛蓄電池モジュールのリフレッシュ充電を行う充電制御部を備える制御装置。
- 前記鉛蓄電池又は前記鉛蓄電池モジュールを放電した場合の電流、及び電圧の推移から導出した残存容量に基づいて、前記鉛蓄電池又は前記鉛蓄電池モジュールのSOCの推定値を補正するSOC補正部を備える、請求項1に記載の制御装置。
- 放電した場合に導出した内部抵抗又はコンダクタンスに基づいて、前記鉛蓄電池又は前鉛蓄電池モジュールの劣化の度合を推定する推定部を備える、請求項1又は2に記載の制御装置。
- 前記内部抵抗は、
放電終了直前の電流、電圧と、放電終了直後の電流、電圧に基づき導出した第1内部抵抗、
充電開始直前の電流、電圧と、充電開始直後の電流、電圧に基づき導出した第2内部抵抗、及び
放電した鉛蓄電池に対して交流電流、又は交流電圧を印加した場合の応答から導出した第3内部抵抗のうちのいずれかの1つ以上である、請求項3に記載の制御装置。 - 前記推定部は、内部抵抗又はコンダクタンスを入力した場合に、劣化の度合を出力する学習モデルに、対象の鉛蓄電池又は鉛蓄電池モジュールの内部抵抗又はコンダクタンスを入力して、該鉛蓄電池又は鉛蓄電池モジュールの劣化の度合を推定する、請求項3又は4に記載の制御装置。
- 前記推定部は、鉛蓄電池又は鉛蓄電池モジュールを放電した場合の電流及び電圧を入力した場合に、劣化の度合を出力する学習モデルに、取得した電流及び電圧を入力して、前記鉛蓄電池又は前記鉛蓄電池モジュールの劣化の度合を推定する、請求項3又は4に記載の制御装置。
- 前記推定部が推定した劣化の度合に応じて、前記鉛蓄電池又は前記鉛蓄電池モジュールの負荷を調整する負荷調整部を備える、請求項3から6までのいずれか1項に記載の制御装置。
- 請求項3から7までのいずれか1項に記載の制御装置と、
電流、電流、又は前記内部抵抗を前記制御装置に送信する端末と
を備え、
前記制御装置は、前記推定部により推定した劣化の度合を端末に送信する、劣化推定システム。 - 鉛蓄電池又は複数の鉛蓄電池を含む鉛蓄電池モジュールを放電した場合の電力を用いて、他の鉛蓄電池又は鉛蓄電池モジュールのリフレッシュ充電を行う、制御方法。
- 鉛蓄電池又は複数の鉛蓄電池を含む鉛蓄電池モジュールを放電した場合の電力を用いて、他の鉛蓄電池又は鉛蓄電池モジュールのリフレッシュ充電を行う
処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
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