JP2022182790A - 電池管理システム、電池管理方法、および電池管理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】蓄電池の寿命を予測するために有効な指標を得ること。【解決手段】一例に係る電池管理システムは、基準期間における、電動車に搭載された蓄電池の状態を示す基準データと、該基準期間より後の対象期間における該蓄電池の状態を示す対象データとを取得する取得部と、基準データに基づいて、基準期間における蓄電池の充電状態に対応する特性値を基準特性値として算出し、対象データに基づいて、対象期間における蓄電池の充電状態に対応する特性値を対象特性値として算出する特性算出部と、基準特性値と対象特性値との関係を示す比を、蓄電池の寿命を予測するための参照値として算出する比算出部とを備える。【選択図】図１

Description

本開示の一側面は、電池管理システム、電池管理方法、および電池管理プログラムに関する。

特許文献１には鉛蓄電池の状態監視システムが記載されている。このシステムは、鉛蓄電池の内部抵抗を測定する装置と、該内部抵抗の一定期間毎の平均値を求め、この内部抵抗の一定期間毎の平均値をその直前の一定期間の平均値と比較して、その平均値間の変化率を演算する装置と、該変化率が所定の値を超えた場合に、鉛蓄電池の交換時期を警報または表示する装置とを備える。

特許第４３５３６５３号公報

蓄電池の寿命を予測するための有効な指標が望まれている。

本開示の一側面に係る電池管理システムは、基準期間における、電動車に搭載された蓄電池の状態を示す基準データと、該基準期間より後の対象期間における該蓄電池の状態を示す対象データとを取得する取得部と、基準データに基づいて、基準期間における蓄電池の充電状態に対応する特性値を基準特性値として算出し、対象データに基づいて、対象期間における蓄電池の充電状態に対応する特性値を対象特性値として算出する特性算出部と、基準特性値と対象特性値との関係を示す比を、蓄電池の寿命を予測するための参照値として算出する比算出部とを備える。

本開示の一側面に係る電池管理方法は、少なくとも一つのプロセッサを備える電池管理システムにより実行される。この電池管理方法は、基準期間における、電動車に搭載された蓄電池の状態を示す基準データと、該基準期間より後の対象期間における該蓄電池の状態を示す対象データとを取得するステップと、基準データに基づいて、基準期間における蓄電池の充電状態に対応する特性値を基準特性値として算出し、対象データに基づいて、対象期間における蓄電池の充電状態に対応する特性値を対象特性値として算出するステップと、基準特性値と対象特性値との関係を示す比を、蓄電池の寿命を予測するための参照値として算出するステップとを含む。

本開示の一側面に係る電池管理プログラムは、基準期間における、電動車に搭載された蓄電池の状態を示す基準データと、該基準期間より後の対象期間における該蓄電池の状態を示す対象データとを取得するステップと、基準データに基づいて、基準期間における蓄電池の充電状態に対応する特性値を基準特性値として算出し、対象データに基づいて、対象期間における蓄電池の充電状態に対応する特性値を対象特性値として算出するステップと、基準特性値と対象特性値との関係を示す比を、蓄電池の寿命を予測するための参照値として算出するステップとをコンピュータに実行させる。

このような側面においては、基準期間から対象期間への経過に伴う、蓄電池の充電状態に対応する特性値の変化の程度が参照値として得られる。この参照値によって、蓄電池の特性が将来に向けてさらにどのように変わっていくかを予測することが可能になる。したがって、その参照値は、蓄電池の寿命を予測するために有効な指標であるといえる。

本開示の一側面によれば、蓄電池の寿命を予測するために有効な指標を得ることができる。

実施形態に係る電池管理システムの機能構成の一例を示す図である。 実施形態に係る電池管理システムを構成するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。 実施形態に係る電池管理システムによる処理の一例を示すフローチャートである。 基準特性値および対象特性値に関するグラフの例を示す図である。

以下、添付図面を参照しながら本開示での実施形態を詳細に説明する。図面の説明において同一または同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

［システムの構成］
実施形態に係る電池管理システム１は、電動車に搭載された蓄電池（二次電池）の寿命を予測するための参照値を算出するコンピュータシステムである。この参照値は、蓄電池の寿命を予測するために有効な指標として用いられ得る。蓄電池の種類の例として鉛蓄電池およびリチウムイオン電池が挙げられるが、これらに限定されない。蓄電池は同じ種類の複数の単電池によって構成される組電池でもよい。電動車とは、蓄電池に蓄えられた電気エネルギを動力のすべてまたは一部として用いて走行する車両をいう。電動車は人を乗せるための車両でもよいし、荷物を移動させるための車両でもよい。電動車は荷物を移動させるための荷役車両でもよく、例えばフォークリフトでもよい。一例では、電池管理システム１は、荷役車両に搭載された鉛蓄電池の寿命を予測するための参照値を算出してもよい。

図１は電池管理システム１の機能構成の一例を示す図である。一例では、電池管理システム１はサーバ１０を備える。サーバ１０は、電動車２に搭載された蓄電池の状態を示す蓄電池データを記憶するデータベース２０に通信ネットワークを介してアクセスすることができる。データベース２０は少なくとも一つの電動車２のそれぞれの蓄電池データを記憶する。データベース２０は電池管理システム１の構成要素でもよいし、電池管理システム１とは別のコンピュータシステム内に設けられてもよい。電池管理システム１のために用いられる通信ネットワークは、例えば、インターネットおよびイントラネットの少なくとも一方によって構成される。

個々の電動車２は蓄電池データをデータベース２０に提供する。電動車２は、蓄電池を監視または制御するバッテリ・マネジメント・ユニット（ＢＭＵ）３を備える。ＢＭＵ３は蓄電池の状態を所与の時間間隔で繰り返し測定し、その状態を示す蓄電池データを生成する。そして、ＢＭＵ３はその蓄電池データを所与のタイミングで通信ネットワークを介してデータベース２０に向けて送信する。蓄電池データは蓄電池の状態を示す時系列データである。例えば、蓄電池データの個々のレコードは、測定日時と、蓄電池の状態を示す少なくとも一つの物理量とを含む。その物理量の例として測定電圧、測定電流、および測定温度が挙げられるが、これらに限定されない。蓄電池データは、例えば１００ミリ秒毎に測定された物理量を示す。データベース２０内では、蓄電池データは、蓄電池ＩＤおよび電動車ＩＤのうちの少なくとも一つと関連付けられる。蓄電池ＩＤは蓄電池を一意に特定する識別子である。電動車ＩＤは電動車２を一意に特定する識別子である。

サーバ１０は、蓄電池データに基づいて参照値を算出するコンピュータである。サーバ１０は機能モジュールとして取得部１１、算出部１２、および出力部１３を備える。取得部１１は蓄電池データをデータベース２０から取得する機能モジュールである。算出部１２はその蓄電池データに基づいて参照値を算出する機能モジュールである。出力部１３はその参照値を出力する機能モジュールである。

図２は、サーバ１０を構成するコンピュータ１００の一般的なハードウェア構成の一例を示す図である。例えば、コンピュータ１００は、オペレーティングシステム、アプリケーション・プログラム等を実行するプロセッサ（例えばＣＰＵ）１０１と、ＲＯＭおよびＲＡＭで構成される主記憶部１０２と、ハードディスク、フラッシュメモリ等の記憶装置で構成される補助記憶部１０３と、ネットワークカードまたは無線通信モジュールで構成される通信制御部１０４と、キーボード、マウス等の入力装置１０５と、モニタ等の出力装置１０６とを備える。

サーバ１０の各機能モジュールは、プロセッサ１０１または主記憶部１０２の上に予め定められたプログラムを読み込ませてプロセッサ１０１にそのプログラムを実行させることで実現される。プロセッサ１０１はそのプログラムに従って、通信制御部１０４、入力装置１０５、または出力装置１０６を動作させ、主記憶部１０２または補助記憶部１０３におけるデータの読み出しおよび書き込みを行う。処理に必要なデータまたはデータベースは主記憶部１０２または補助記憶部１０３内に格納される。

サーバ１０は少なくとも一つのコンピュータによって構成される。複数のコンピュータが用いられる場合には、これらのコンピュータがインターネット、イントラネット等の通信ネットワークを介して接続されることで、論理的に一つのサーバ１０が構築される。

［参照値の計算理論］
一例では、算出部１２は、基準期間と、この基準期間より後の対象期間とのそれぞれについて、蓄電池の充電状態（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ：ＳＯＣ）に対応する特性値を求める。したがって、算出部１２は特性算出部として機能する。本開示では、基準期間における特性値を「基準特性値」ともいい、対象期間における特性値を「対象特性値」ともいう。これらの特性値は、ＳＯＣそのものではなく、ＳＯＣに基づいて得られる値である。

一例では、基準期間および対象期間のそれぞれは、蓄電池の充電が完了してから、次の充電が開始されるまでの時間幅である。この場合、基準期間および対象期間のいずれにおいても、始点でのＳＯＣは１００％である。

一例では、算出部１２はＳＯＣと開回路電圧（ＯＣＶ）との関係から得られるパラメータを特性値として算出してもよい。本開示ではこのパラメータを「ＯＣＶ－ＳＯＣパラメータ」ともいう。あるいは、算出部１２はＳＯＣと直流抵抗（ＤＣＲ）との関係から得られるパラメータを特性値として算出してもよい。本開示ではこのパラメータを「ＤＣＲ－ＳＯＣパラメータ」ともいう。これらの例では、算出部１２は蓄電池の等価回路に基づく計算を実行する。等価回路は、ＳＯＣに比例して電圧が変わる電源と、ＳＯＣに比例して抵抗値が変わる内部抵抗とを含む。等価回路に基づく計算は、ＳＯＣとＯＣＶとの関係であるＯＣＶ－ＳＯＣ特性を示す一次式（１）と、ＳＯＣとＤＣＲとの関係であるＤＣＲ－ＳＯＣ特性を示す一次式（２）とを含む。これら二つの式において、ａは切片を示し、ｂは傾きを示す。ａ_ＯＣＶ，ｂ_ＯＣＶ，ａ_ＤＣＲ，ｂ_ＤＣＲはいずれも一次近似定数であるといえる。
ＯＣＶ＝ａ_ＯＣＶ＋ｂ_ＯＣＶ・ＳＯＣ …（１）
ＤＣＲ＝ａ_ＤＣＲ＋ｂ_ＤＣＲ・ＳＯＣ …（２）

算出部１２は式（１）でのｂ_ＯＣＶを特性値として得てもよい。定数ｂ_ＯＣＶはＯＣＶ－ＳＯＣパラメータの一例である。算出部１２は、式（２）から得られる、ＳＯＣが５０％のときのＤＣＲを特性値として得てもよい。本開示では、ＳＯＣが５０％のときのＤＣＲをＤＣＲ_５０とも表す。ＤＣＲ_５０はＤＣＲ－ＳＯＣパラメータの一例である。

算出部１２は基準特性値と対象特性値との関係を示す比を参照値として算出する。したがって、算出部１２は比算出部としても機能する。参照値は、基準期間から対象期間への時間の経過に伴って蓄電池の特性がどのように変化したかを示す。参照値は蓄電池の劣化状態（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ：ＳＯＨ）を表すともいえる。この参照値を用いることで、蓄電池の寿命を予測することが期待できる。

［システムの動作］
図３を参照しながら、電池管理システム１（サーバ１０）による処理の一例を説明するとともに、本実施形態に係る電池管理方法の一例を説明する。図３はその処理の一例を処理フローＳ１として示すフローチャートである。処理フローＳ１は、或る一つの蓄電池（電動車２）についての参照値を算出する処理を示す。サーバ１０は複数の蓄電池（電動車２）のそれぞれについて処理フローＳ１を実行してもよい。

ステップＳ１１では、取得部１１がデータ特定情報を取得する。データ特定情報とは、蓄電池データをデータベース２０から読み出すために用いられる情報である。一例では、データ特定情報は、蓄電池ＩＤおよび電動車ＩＤのうちの少なくとも一つと、基準期間と、対象期間とを含む。例えば、基準期間は蓄電池が新品である時期に対応し、対象期間は現在時点を含む過去の時期に対応してもよい。取得部１１は電池管理システム１のユーザによって入力されたデータ特定情報を受け付けてもよいし、所与のルールに基づいてデータ特定情報を自動的に設定してもよい。

ステップＳ１２では、取得部１１が、基準期間に対応する蓄電池データを基準データとして取得する。取得部１１は、蓄電池ＩＤおよび電動車ＩＤの少なくとも一つと基準期間とに対応する蓄電池データのレコード群をデータベース２０から読み出す。

ステップＳ１３では、算出部１２がその基準データに基づいて基準特性値を算出する。一例では、算出部１２は、時間軸に沿って設定された複数の区間のそれぞれについて、測定電圧および測定電流の移動平均を算出する。例えば、レコード間の時間間隔が１００ミリ秒である場合に、算出部１２はその区間を１０秒と設定し、その区間内の１００個の物理量の平均値を１０秒ごとに算出する。さらに、算出部１２はその区間ごとにＳＯＣを算出する。続いて、算出部１２は測定電流の移動平均が所与の閾値以上である区間群を選択する。この閾値は、電動車２がアイドリング状態であるか否かを区別するための値であってもよい。そして、算出部１２は、選択された区間群のデータに基づいて、基準期間におけるＩ－Ｖ特性を統計的手法により算出し、そのＩ－Ｖ特性に基づいて基準特性値を得る。本開示において、Ｉ－Ｖ特性とは、測定電流、測定電圧、およびＳＯＣの関係をいう。本開示では、「選択された区間群のデータ」を「部分データ」ともいう。

小電流時の測定電圧を用いると、ＯＣＶの計算誤差、ひいては特性値の計算誤差が大きくなる。また、電流センサによっては、温度によるオフセット誤差と残留磁気によるヒステリシス誤差とが小電流時に大きくなってしまい、これがＳＯＣの計算の誤差を大きくしてしまう。電流が小さいアイドリング状態に対応する区間を除外することで、それらの誤差を低減または回避して、特性値を精度良く算出できる。アイドリング状態とは、電動車２が無負荷で稼働している状態をいう。

電動車２がアイドリング状態であるか否かを区別するための閾値は、電流センサのオフセット誤差に起因する閾値であってもよく、例えば１（Ａ）と設定されてもよい。この場合には、ＳＯＣの誤差を小さくすることができる。あるいは、電動車２がアイドリング状態であるか否かを区別するための閾値は、電池特性に起因する閾値であってもよく、例えば０．０５（ＣＡ）と設定されてもよい。この場合には、Ｉ－Ｖ特性をより精度良く求めることができる。

算出部１２は、移動平均が得られたそれぞれの区間ｋについてＳＯＣ（ｋ）を式（３）により算出する。
ＳＯＣ（ｋ）＝［Ｗ_ｂａｔ－Σ｛Ｉ（ｋ）／α｝］／Ｗ_ｂａｔ …（３）
ここで、Ｗ_ｂａｔは蓄電池の定格容量を示し、Ｉ（ｋ）は区間ｋでの測定電流を示す。αは電流（Ａ）を容量（Ａｈ）に変換するための係数である。もし区間の長さが１０秒であれば、α＝３６０である。Σ｛Ｉ（ｋ）／α｝は、区間ｋまでにおける蓄電池の消費容量を示す。

この結果、算出部１２はｎ個の区間ｋのそれぞれについて、測定電流Ｉ（ｋ）、測定電圧ＭＶ（ｋ）、およびＳＯＣ（ｋ）を得る（ｋ＝１～ｎ）。すなわち、算出部１２は電流の移動平均と、測定電圧の移動平均と、対応するＳＯＣとについての時系列データを得る。

続いて、算出部１２は統計的手法により、測定電流、測定電圧、およびＳＯＣのｎ個の組みに基づいて、式（１），（２）における一次近似定数ａ_ＯＣＶ，ｂ_ＯＣＶ，ａ_ＤＣＲ，ｂ_ＤＣＲを算出する。一例として、算出部１２はその統計的手法として、非線形の最小二乗法であるマルカート（Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）法を用いてもよい。算出部１２はこのマルカート法を用いて、測定電圧ＭＶと理論電圧ＣＶとの平均二乗誤差が最小となる一次近似定数ａ_ＯＣＶ，ｂ_ＯＣＶ，ａ_ＤＣＲ，ｂ_ＤＣＲを算出する。一例では、区間ｋでの理論電圧ＣＶ（ｋ）は式（４）により得られる。式（４）は、蓄電池の等価回路に基づく蓄電池のＩ－Ｖ特性を表すといえ、理論電圧の計算式であるともいえる。
ＣＶ（ｋ）＝ＯＣＶ（ｋ）－Ｉ（ｋ）・ＤＣＲ（ｋ）＝｛ａ_ＯＣＶ＋ｂ_ＯＣＶ・ＳＯＣ（ｋ）｝－Ｉ（ｋ）・｛ａ_ＤＣＲ＋ｂ_ＤＣＲ・ＳＯＣ（ｋ）｝ …（４）

あるいは、算出部１２は統計的手法として多変量解析を用いてもよい。一例では、算出部１２は式（４）に基づいて一次近似定数ａ_ＯＣＶ，ｂ_ＯＣＶ，ａ_ＤＣＲ，ｂ_ＤＣＲを算出してもよい。

すなわち、算出部１２はマルカート法、多変量解析等のような統計的手法を用いて、測定電圧ＭＶと理論電圧ＣＶとの平均二乗誤差が最小となるようにＩ－Ｖ特性を算出し、このＩ－Ｖ特性から得られる一次近似定数ａ_ＯＣＶ，ｂ_ＯＣＶ，ａ_ＤＣＲ，ｂ_ＤＣＲを算出する。

一例では、算出部１２はｂ_ＯＣＶおよびＤＣＲ_５０の少なくとも一方を基準特性値として得る。

ステップＳ１４では、取得部１１が、対象期間に対応する蓄電池データを対象データとして取得する。取得部１１は、蓄電池ＩＤおよび電動車ＩＤの少なくとも一つと対象期間とに対応する蓄電池データのレコード群をデータベース２０から読み出す。

ステップＳ１５では、算出部１２がその対象データに基づいて対象特性値を算出する。一例では、算出部１２は基準特性値と同様の手法で対象特性値を算出する。すなわち、算出部１２は測定電圧および測定電流の移動平均を所定の区間ごとに算出する。さらに、算出部１２はその区間ごとにＳＯＣを算出する。続いて、算出部１２は測定電流の移動平均が所与の閾値以上である区間群を選択する。そして、算出部１２は、選択された区間群のデータ、すなわち部分データに基づいて、対象期間におけるＩ－Ｖ特性を統計的手法により算出し、そのＩ－Ｖ特性に基づいて対象特性値を得る。移動平均を算出するための区間、および区間を選択するための閾値はいずれも、基準特性値を計算する場合と同じである。一例では、算出部１２はマルカート法または多変量解析を用いて、測定電圧ＭＶと理論電圧ＣＶとの平均二乗誤差が最小となるようにＩ－Ｖ特性を算出し、このＩ－Ｖ特性から得られる一次近似定数ａ_ＯＣＶ，ｂ_ＯＣＶ，ａ_ＤＣＲ，ｂ_ＤＣＲを算出する。

ステップＳ１６では、算出部１２が基準特性値および対象特性値に基づいて参照値を算出する。算出部１２は基準特性値と対象特性値との関係を示す比を参照値として算出する。算出部１２は少なくとも一つの参照値を算出する。

算出部１２は、ＯＣＶ－ＳＯＣパラメータに関する比を参照値として算出してもよい。一例では、算出部１２は基準期間におけるｂ_ＯＣＶと、対象期間におけるｂ_ＯＣＶとの関係を示す比を参照値として算出する。算出部１２は、基準期間におけるｂ_ＯＣＶの逆数に対する、対象期間におけるｂ_ＯＣＶの逆数の比を参照値として求めてもよい。本開示ではこの参照値を「ＳＯＨ－Ｑ」ともいう。また、ｂ_ＯＣＶの逆数をｂ_ＯＣＶ ^－１とも表す。

算出部１２は、ＤＣＲ－ＳＯＣパラメータに関する比を参照値として算出してもよい。一例では、算出部１２は、基準期間におけるＤＣＲ_５０に対する、対象期間におけるＤＣＲ_５０の比を参照値として求めてもよい。本開示ではこの参照値を「ＳＯＨ－Ｒ」ともいう。

ステップＳ１７では、出力部１３が参照値を出力する。この参照値は蓄電池の寿命を予測するために用いられ得る。出力部１３は、電池管理システム１での後続処理のために電池管理システム１内の別の機能モジュールに少なくとも一つの参照値を出力してもよい。あるいは、出力部１３はメモリ、データベース等の所定の記憶装置に少なくとも一つの参照値を格納してもよい。あるいは、出力部１３は少なくとも一つの参照値を表示装置上に表示してもよい。あるいは、出力部１３は他のコンピュータシステムに向けて少なくとも一つの参照値を送信してもよい。

図４を参照しながら、参照値の例であるＳＯＨ－ＱおよびＳＯＨ－Ｒについて説明する。図４は、基準特性値および対象特性値に関するグラフの例を示す図である。

例（ａ）は上記の一次式（１）で示されるＯＣＶ－ＳＯＣ特性を示す。横軸はＳＯＣ（％）を示し、縦軸はＯＣＶ（Ｖ）を示す。グラフ２０１，２０２はいずれも、上記の一次式（１）で示されるＯＣＶ－ＳＯＣ特性を示す。グラフ２０１は基準期間におけるＯＣＶ－ＳＯＣ特性を示し、グラフ２０２は対象期間におけるＯＣＶ－ＳＯＣ特性を示す。この例では、基準期間は蓄電池が新品である時期に対応し、対象期間はその蓄電池が劣化してきた時期に対応する。グラフ２０１，２０２から分かるように、蓄電池が劣化していくに伴って、グラフの傾きを示す特性値ｂ_ＯＣＶが大きくなり、逆数ｂ_ＯＣＶ ^－１は小さくなる。したがって、参照値ＳＯＨ－Ｑは、蓄電池の劣化に伴って１００％（または１．０）から徐々に下がっていく。逆数ｂ_ＯＣＶ ^－１の減少は蓄電池の容量の低下を意味するので、参照値ＳＯＨ－Ｑの減少は蓄電池の容量の低下を示す。

例（ｂ）は上記の一次式（２）で示されるＤＣＲ－ＳＯＣ特性を示す。横軸はＳＯＣ（％）を示し、縦軸はＤＣＲ（ｍΩ）を示す。グラフ２１１，２１２はいずれも、上記の一次式（２）で示されるＤＣＲ－ＳＯＣ特性を示す。グラフ２１１は基準期間におけるＤＣＲ－ＳＯＣ特性を示し、グラフ２１２は対象期間におけるＤＣＲ－ＳＯＣ特性を示す。この例でも、基準期間は蓄電池が新品である時期に対応し、対象期間はその蓄電池が劣化してきた時期に対応する。グラフ２１１，２１２から分かるように、蓄電池が劣化していくに伴って、特性値ＤＣＲ_５０が大きくなる。したがって、参照値ＳＯＨ－Ｒは、蓄電池の劣化に伴って１００％（または１．０）から徐々に上がっていく。

［プログラム］
コンピュータまたはコンピュータシステムを電池管理システム１またはサーバ１０として機能させるための電池管理プログラムは、該コンピュータまたはコンピュータシステムを取得部１１、算出部１２、および出力部１３として機能させるためのプログラムコードを含む。この電池管理プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等の有形の記録媒体に非一時的に記録された上で提供されてもよい。あるいは、電池管理プログラムは、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。提供された電池管理プログラムは例えば補助記憶部１０３に記憶される。プロセッサ１０１が補助記憶部１０３からその電池管理プログラムを読み出して実行することで、上記の各機能モジュールが実現する。

［効果］
以上説明したように、本開示の一側面に係る電池管理システムは、基準期間における、電動車に搭載された蓄電池の状態を示す基準データと、該基準期間より後の対象期間における該蓄電池の状態を示す対象データとを取得する取得部と、基準データに基づいて、基準期間における蓄電池の充電状態に対応する特性値を基準特性値として算出し、対象データに基づいて、対象期間における蓄電池の充電状態に対応する特性値を対象特性値として算出する特性算出部と、基準特性値と対象特性値との関係を示す比を、蓄電池の寿命を予測するための参照値として算出する比算出部とを備える。

本開示の一側面に係る電池管理方法は、少なくとも一つのプロセッサを備える電池管理システムにより実行される。この電池管理方法は、基準期間における、電動車に搭載された蓄電池の状態を示す基準データと、該基準期間より後の対象期間における該蓄電池の状態を示す対象データとを取得するステップと、基準データに基づいて、基準期間における蓄電池の充電状態に対応する特性値を基準特性値として算出し、対象データに基づいて、対象期間における蓄電池の充電状態に対応する特性値を対象特性値として算出するステップと、基準特性値と対象特性値との関係を示す比を、蓄電池の寿命を予測するための参照値として算出するステップとを含む。

本開示の一側面に係る電池管理プログラムは、基準期間における、電動車に搭載された蓄電池の状態を示す基準データと、該基準期間より後の対象期間における該蓄電池の状態を示す対象データとを取得するステップと、基準データに基づいて、基準期間における蓄電池の充電状態に対応する特性値を基準特性値として算出し、対象データに基づいて、対象期間における蓄電池の充電状態に対応する特性値を対象特性値として算出するステップと、基準特性値と対象特性値との関係を示す比を、蓄電池の寿命を予測するための参照値として算出するステップとをコンピュータに実行させる。

このような側面においては、基準期間から対象期間への経過に伴う、蓄電池の充電状態に対応する特性値の変化の程度が参照値として得られる。この参照値によって、蓄電池の特性が将来に向けてさらにどのように変わっていくかを予測することが可能になる。したがって、その参照値は、蓄電池の寿命を予測するために有効な指標であるといえる。

他の側面に係る電池管理システムでは、基準データおよび対象データのそれぞれで示される蓄電池の状態が、蓄電池の測定電圧および測定電流を少なくとも含んでもよい。特性算出部は、基準データに基づいて、基準期間における、測定電流、測定電圧、および充電状態の関係であるＩ－Ｖ特性を統計的手法により算出し、該Ｉ－Ｖ特性に基づいて基準特性値を取得し、対象データに基づいて、対象期間におけるＩ－Ｖ特性を統計的手法により算出し、該Ｉ－Ｖ特性に基づいて対象特性値を取得してもよい。統計的手法を用いて基準特性値および対象特性値を算出することで、蓄電池の測定値から精度良くこれらの特性値を算出できる。その結果、参照値と蓄電池の寿命の予測との双方について精度の向上が期待できる。

他の側面に係る電池管理システムでは、特性算出部が、蓄電池の等価回路に基づくＩ－Ｖ特性によって得られる蓄電池の理論電圧と測定電圧との平均二乗誤差が最小となるように、統計的手法によりＩ－Ｖ特性を算出してもよい。この手法により基準特性値および対象特性値を精度良く算出できる。

他の側面に係る電池管理システムでは、特性算出部が、統計的手法としてマルカート法または多変量解析を用いてＩ－Ｖ特性を算出してもよい。これらのような手法を用いることで、基準特性値および対象特性値を高速に算出できる。

他の側面に係る電池管理システムでは、特性算出部が、基準データに基づいて測定電圧の移動平均および測定電流の移動平均を算出し、これらの移動平均に基づいて基準期間におけるＩ－Ｖ特性を算出し、対象データに基づいて測定電圧の移動平均および測定電流の移動平均を算出し、これらの移動平均に基づいて対象期間におけるＩ－Ｖ特性を算出してもよい。このように移動平均を導入することで、特性値を算出するためのデータ量を抑制しつつその特性値を精度良く算出することができる。

他の側面に係る電池管理システムでは、特性算出部が、電動車がアイドリング状態であるか否かを区別するための閾値を用いて、基準データおよび対象データのそれぞれについて、測定電流の移動平均が該閾値以上である部分データを選択し、基準データの選択された部分データに基づいて基準特性値を算出し、対象データの選択された部分データに基づいて対象特性値を算出してもよい。小電流時の電圧を用いると、特性値の計算における誤差が大きくなる。また、電流センサによっては、温度によるオフセット誤差と残留磁気によるヒステリシス誤差とが小電流時に大きくなってしまい、これが充電状態の計算の誤差を大きくしてしまう。小電流のレコードを除外することで、それらの誤差を低減または回避して、特性値を精度良く算出できる。

他の側面に係る電池管理システムでは、特性算出部が、充電状態と蓄電池の開回路電圧との関係から得られるＯＣＶ－ＳＯＣパラメータを、蓄電池の充電状態に対応する特性値として算出してもよい。本発明者らは、低放電率で稼働する電動車の蓄電池の寿命を予測するためには、ＳＯＣとＯＣＶとの関係に着目するのが有効であることを見出した。ＯＣＶ－ＳＯＣパラメータを用いることで、その予測のための参照値を得ることができる。

他の側面に係る電池管理システムでは、特性算出部が、充電状態と開回路電圧との関係を示す一次式の傾きをＯＣＶ－ＳＯＣパラメータとして算出してもよい。この傾きは蓄電池の劣化を顕著に表す。したがって、その傾きをＯＣＶ－ＳＯＣパラメータ、すなわち特性値として用いることで、低放電率で稼働する電動車の蓄電池の寿命を予測するための参照値を得ることができる。

他の側面に係る電池管理システムでは、特性算出部が、基準期間における傾きの逆数を基準特性値として算出し、対象期間における傾きの逆数を対象特性値として算出してもよい。比算出部は、基準特性値に対する対象特性値の比を参照値として算出してもよい。この手法によって、低放電率で稼働する電動車の蓄電池の寿命を予測するための参照値を得ることができる。

他の側面に係る電池管理システムでは、特性算出部が、充電状態と蓄電池の直流抵抗との関係から得られるＤＣＲ－ＳＯＣパラメータを、蓄電池の充電状態に対応する特性値として算出してもよい。本発明者らは、高放電率で稼働する電動車の蓄電池の寿命を予測するためには、ＳＯＣとＤＣＲとの関係に着目するのが有効であることを見出した。このＤＣＲ－ＳＯＣパラメータを用いることで、その予測のための参照値を得ることができる。

他の側面に係る電池管理システムでは、特性算出部が、充電状態が５０％であるときの直流抵抗をＤＣＲ－ＳＯＣパラメータとして算出してもよい。充電状態が低いほど、直流抵抗が蓄電池の劣化の程度に応じて大きく変わってくる。その一方で、充電状態が低くなり過ぎると電動車の実運用に支障が生じ得る。そこで、充電状態が５０％であるときの直流抵抗に着目することで、電動車の実運用に影響を及ぼすことなく、高放電率で稼働する電動車の蓄電池の寿命を予測するための参照値を得ることができる。

他の側面に係る電池管理システムでは、特性算出部が、基準期間における、充電状態が５０％であるときの直流抵抗を基準特性値として算出し、対象期間における、充電状態が５０％であるときの直流抵抗を対象特性値として算出してもよい。比算出部は、基準特性値に対する対象特性値の比を参照値として算出してもよい。この手法によって、高放電率で稼働する電動車の蓄電池の寿命を予測するための参照値を得ることができる。

他の側面に係る電池管理システムでは、電動車が荷役車両であってもよい。この場合には、荷役車両に搭載された蓄電池の寿命を予測するための有効な指標を得ることができる。

他の側面に係る電池管理システムでは、蓄電池が鉛蓄電池であってもよい。この場合には、電動車に搭載された鉛蓄電池の寿命を予測するための有効な指標を得ることができる。

［変形例］
以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。

電池管理システム１は、参照値に基づいて蓄電池の寿命（電池寿命）を予測する予測部を備えてもよい。例えば、予測部は、参照値と蓄電池の使用期間との関係を示す対応表または計算式に基づいて、参照値から電池寿命を予測してもよい。ＳＯＨ－Ｑが参照値として用いられる場合には、予測部はそのＳＯＨ－Ｑが５０～８０％の間の所与の閾値に達する時点を電池寿命として判定してもよい。ＳＯＨ－Ｒが参照値として用いられる場合には、予測部はそのＳＯＨ－Ｒが２００～３００％の間の所与の閾値に達する時点を電池寿命として判定してもよい。予測部はＳＯＨ－ＱおよびＳＯＨ－Ｒの双方に基づいて電池寿命を予測してもよい。

すなわち、他の側面に係る電池管理システムは、参照値に基づいて蓄電池の寿命を予測する予測部をさらに備えてもよい。この場合には、その参照値に基づいて蓄電池の寿命を適切に、例えば精度良く、予測できる。

算出部１２は統計的手法以外の方法によって基準特性値および対象特性値を算出してもよい。例えば、算出部１２は、測定データが得られる度に、カルマンフィルタを用いてそれらの特性値を算出してもよい。

サーバ１０とは異なるコンピュータまたは装置が参照値を算出してもよい。例えば、個々のＢＭＵ３が、対応する蓄電池に関する参照値を算出してもよい。すなわち電池管理システムはＢＭＵ３に実装されてもよい。

ＢＭＵ３は、測定電圧および測定電流の移動平均を算出し、これらの移動平均を示す蓄電池データをデータベース２０に向けて送信してもよい。あるいは、ＢＭＵ３は、測定電流の移動平均が所与の閾値以上である区間群のデータのみをデータベース２０に向けて送信してもよい。上記実施形態と同様に、その閾値は、電動車２がアイドリング状態であるか否かを区別するための値でもよい。これらの場合には、ＢＭＵ３とデータベース２０との間の通信量を削減するとともに、サーバ１０での処理負荷を低減することができる。

少なくとも一つのプロセッサにより実行される方法の処理手順は上記実施形態での例に限定されない。例えば、上述したステップ（処理）の一部が省略されてもよいし、別の順序で各ステップが実行されてもよい。また、上述したステップのうちの任意の２以上のステップが組み合わされてもよいし、ステップの一部が修正または削除されてもよい。あるいは、上記の各ステップに加えて他のステップが実行されてもよい。

本開示における二つの数値の大小関係の比較では、「以上」および「よりも大きい」という二つの基準のどちらが用いられてもよく、「以下」および「未満」の二つの基準のうちのどちらが用いられてもよい。このような基準の選択は、二つの数値の大小関係を比較する処理についての技術的意義を変更するものではない。

本開示において、「少なくとも一つのプロセッサが、第１の処理を実行し、第２の処理を実行し、…第ｎの処理を実行する。」との表現、またはこれに対応する表現は、第１の処理から第ｎの処理までのｎ個の処理の実行主体（すなわちプロセッサ）が途中で変わる場合を含む概念を示す。すなわち、この表現は、ｎ個の処理のすべてが同じプロセッサで実行される場合と、ｎ個の処理においてプロセッサが任意の方針で変わる場合との双方を含む概念を示す。

１…電池管理システム、２…電動車、３…ＢＭＵ、１０…サーバ、１１…取得部、１２…算出部、１３…出力部、２０…データベース。

Claims (17)

1. 基準期間における、電動車に搭載された蓄電池の状態を示す基準データと、該基準期間より後の対象期間における該蓄電池の状態を示す対象データとを取得する取得部と、
   前記基準データに基づいて、前記基準期間における前記蓄電池の充電状態に対応する特性値を基準特性値として算出し、前記対象データに基づいて、前記対象期間における前記蓄電池の充電状態に対応する特性値を対象特性値として算出する特性算出部と、
   前記基準特性値と前記対象特性値との関係を示す比を、前記蓄電池の寿命を予測するための参照値として算出する比算出部と、
   を備える電池管理システム。
2. 前記基準データおよび前記対象データのそれぞれで示される前記蓄電池の状態が、前記蓄電池の測定電圧および測定電流を少なくとも含み、
   前記特性算出部が、
   前記基準データに基づいて、前記基準期間における、前記測定電流、前記測定電圧、および前記充電状態の関係であるＩ－Ｖ特性を統計的手法により算出し、該Ｉ－Ｖ特性に基づいて前記基準特性値を取得し、
   前記対象データに基づいて、前記対象期間における前記Ｉ－Ｖ特性を前記統計的手法により算出し、該Ｉ－Ｖ特性に基づいて前記対象特性値を取得する、
   請求項１に記載の電池管理システム。
3. 前記特性算出部が、前記蓄電池の等価回路に基づく前記Ｉ－Ｖ特性によって得られる前記蓄電池の理論電圧と前記測定電圧との平均二乗誤差が最小となるように、前記統計的手法により前記Ｉ－Ｖ特性を算出する、
   請求項２に記載の電池管理システム。
4. 前記特性算出部が、前記統計的手法としてマルカート法または多変量解析を用いて前記Ｉ－Ｖ特性を算出する、
   請求項３に記載の電池管理システム。
5. 前記特性算出部が、
   前記基準データに基づいて前記測定電圧の移動平均および前記測定電流の移動平均を算出し、これらの移動平均に基づいて前記基準期間における前記Ｉ－Ｖ特性を算出し、
   前記対象データに基づいて前記測定電圧の移動平均および前記測定電流の移動平均を算出し、これらの移動平均に基づいて前記対象期間における前記Ｉ－Ｖ特性を算出する、
   請求項２～４のいずれか一項に記載の電池管理システム。
6. 前記特性算出部が、
   前記電動車がアイドリング状態であるか否かを区別するための閾値を用いて、前記基準データおよび前記対象データのそれぞれについて、前記測定電流の移動平均が該閾値以上である部分データを選択し、
   前記基準データの前記選択された部分データに基づいて前記基準特性値を算出し、
   前記対象データの前記選択された部分データに基づいて前記対象特性値を算出する、
   請求項２～５のいずれか一項に記載の電池管理システム。
7. 前記特性算出部が、前記充電状態と前記蓄電池の開回路電圧との関係から得られるＯＣＶ－ＳＯＣパラメータを、前記蓄電池の充電状態に対応する前記特性値として算出する、
   請求項１～６のいずれか一項に記載の電池管理システム。
8. 前記特性算出部が、前記充電状態と前記開回路電圧との関係を示す一次式の傾きを前記ＯＣＶ－ＳＯＣパラメータとして算出する、
   請求項７に記載の電池管理システム。
9. 前記特性算出部が、
   前記基準期間における前記傾きの逆数を前記基準特性値として算出し、
   前記対象期間における前記傾きの逆数を前記対象特性値として算出し、
   前記比算出部が、前記基準特性値に対する前記対象特性値の比を前記参照値として算出する、
   請求項８に記載の電池管理システム。
10. 前記特性算出部が、前記充電状態と前記蓄電池の直流抵抗との関係から得られるＤＣＲ－ＳＯＣパラメータを、前記蓄電池の充電状態に対応する前記特性値として算出する、
    請求項１～９のいずれか一項に記載の電池管理システム。
11. 前記特性算出部が、前記充電状態が５０％であるときの前記直流抵抗を前記ＤＣＲ－ＳＯＣパラメータとして算出する、
    請求項１０に記載の電池管理システム。
12. 前記特性算出部が、
    前記基準期間における、前記充電状態が５０％であるときの前記直流抵抗を前記基準特性値として算出し、
    前記対象期間における、前記充電状態が５０％であるときの前記直流抵抗を前記対象特性値として算出し、
    前記比算出部が、前記基準特性値に対する前記対象特性値の比を前記参照値として算出する、
    請求項１１に記載の電池管理システム。
13. 前記参照値に基づいて前記蓄電池の寿命を予測する予測部をさらに備える請求項１～１２のいずれか一項に記載の電池管理システム。
14. 前記電動車が荷役車両である、
    請求項１～１３のいずれか一項に記載の電池管理システム。
15. 前記蓄電池が鉛蓄電池である、
    請求項１～１４のいずれか一項に記載の電池管理システム。
16. 少なくとも一つのプロセッサを備える電池管理システムにより実行される電池管理方法であって、
    基準期間における、電動車に搭載された蓄電池の状態を示す基準データと、該基準期間より後の対象期間における該蓄電池の状態を示す対象データとを取得するステップと、
    前記基準データに基づいて、前記基準期間における前記蓄電池の充電状態に対応する特性値を基準特性値として算出し、前記対象データに基づいて、前記対象期間における前記蓄電池の充電状態に対応する特性値を対象特性値として算出するステップと、
    前記基準特性値と前記対象特性値との関係を示す比を、前記蓄電池の寿命を予測するための参照値として算出するステップと、
    を含む電池管理方法。
17. 基準期間における、電動車に搭載された蓄電池の状態を示す基準データと、該基準期間より後の対象期間における該蓄電池の状態を示す対象データとを取得するステップと、
    前記基準データに基づいて、前記基準期間における前記蓄電池の充電状態に対応する特性値を基準特性値として算出し、前記対象データに基づいて、前記対象期間における前記蓄電池の充電状態に対応する特性値を対象特性値として算出するステップと、
    前記基準特性値と前記対象特性値との関係を示す比を、前記蓄電池の寿命を予測するための参照値として算出するステップと、
    をコンピュータに実行させる電池管理プログラム。

Images