JP2023119877A - 電池管理装置、電池管理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】劣化の進行度に対して過度に依拠することなく、電池の健全度を正確に評価することができる技術を提供する。【解決手段】本発明に係る電池管理装置は、充電終了以後における電圧曲線の変曲点よりも前の起算時点から開始する第１期間における第１電圧変化分と、放電終了以後における電圧曲線の変曲点よりも前の起算時点から開始する第２期間における第２電圧変化分とを用いて、電池の健全性を評価する。【選択図】図５

Description

本発明は、電池の状態を管理する技術に関する。

短時間で正確に２次電池の劣化状態を把握する技術は、電力蓄積システム、電気自動車、および他のシステムが２次電池を安全かつ最適な使用をするために重要である。加えて、この技術は２次電池の保守やメンテナンスも飛躍的に効率化させる。

２次電池の劣化検出方法の具体例として、下記特許文献１と２が挙げられる。特許文献１は、熱シミュレーションモデルを用いて劣化状態を検知する。特許文献２は、特定の蓄電池の充電状態（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ：ＳＯＣ）下で、通電を停止させた状態の電圧変化（開放電圧：ＯＣＶ）を取得し、その和もしくは絶対値の差に基づき電池状態を判定する。

ＷＯ２０２１／０２３３４６ 特開２０１６－１７６７０９号公報

特許文献１が記載しているようなシミュレーションを用いた劣化評価は、電池の経時的な劣化検知や劣化傾向を把握することについては正確である。しかし、それはある特定条件下における評価である。したがって、突発的な劣化および故障を引き起こす電池については検知することが困難である。

特許文献２が記載しているＯＣＶを用いた劣化検知は、特定の充電状態や温度などの条件下において正確である。しかし実際の運用においては、長時間の通電停止（１０分）や測定環境の制約が存在する。これにより同文献記載の技術は、電池の健全性を評価するに留まっていると考えられる。また、ＯＣＶによる健全度評価は、大きく劣化が進む電池に対しては正確だが、初期の劣化や経年劣化など劣化度合いが低い電池に対しては、正確性が低下する可能性がある。

本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、劣化の進行度に対して過度に依拠することなく、電池の健全度を正確に評価することができる技術を提供することを目的とする。

本発明に係る電池管理装置は、充電終了以後における電圧曲線の変曲点よりも前の起算時点から開始する第１期間における第１電圧変化分と、放電終了以後における電圧曲線の変曲点よりも前の起算時点から開始する第２期間における第２電圧変化分とを用いて、電池の健全性を評価する。

本発明に係る電池管理装置によれば、劣化の進行度に対して過度に依拠することなく、電池の健全度を正確に評価することができる。本発明のその他の課題、構成、利点などについては、以下の実施形態の説明により明らかとなる。

所定の加速試験条件下における電池の放電電流量（Ａｈ）を示す。 健全な電池と劣化した電池それぞれの充電状態と放電状態における電圧変化を示す図である。 電池の充電動作後および放電動作後それぞれの休止期間における、電池の出力電圧の経時変化を示す説明図である。 実施形態１に係る電池システムの構成図である。 放電後の電圧変化（ΔＶｄｉｓ）と充電後の電圧変化（ΔＶｃｈａ）を電池ごとにプロットした分布図である。 電池のΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａの値から差分（ΔＶｄｉｓ－ΔＶｃｈａ）および比率（ΔＶｃｈａ／ΔＶｄｉｓ）を導出するデータ例である。 電池を故障までの期間に応じて区分した分布図である。 電池の運用期間から将来の故障までの期間を予測する分布図である。 演算部が提示するＧＵＩの例を示す。 演算部が提示するＧＵＩの別例を示す。 演算部が提示するＧＵＩの別例を示す。 実施形態１に係る電池管理装置の動作を説明する図である。 電池種類ごとに基準値を設定するための構成を説明する図である。 電池ごとに基準値を選択した結果を示す。 ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａに対してＳｏＣ補正式を適用した計算結果を示すデータ例である。 ＳｏＣを補正した場合におけるΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａプロットの変化を示す。 実施形態３における電池管理装置の動作を説明するフローチャートである。 ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａに対して温度補正式を適用した際の計算結果を示すデータ例である。 電池温度を補正した場合におけるΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａプロットの変化を示す。 実施形態４における電池管理装置の動作を説明するフローチャートである。 ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａに対して電圧補正式を適用した際の計算結果を示すデータ例である。 電池電圧を補正した場合におけるΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａプロットの変化を示す。 実施形態５における電池管理装置の動作を説明するフローチャートである。 実施形態６に係る電池管理装置の運用形態を示す模式図である。 実施形態６に係る電池管理装置の構成例を示す図である。 実施形態７に係る電池管理装置の運用形態を示す。

＜実施の形態１＞
図１は、所定の加速試験条件下における電池の放電電流量（Ａｈ）を示す。図１の横軸は電池を運用開始してからの経過日数、縦軸は放電電流量（Ａｈ）である。電池は通常、経年劣化に応じ、放電可能な電流量（ここでは放電電流量（Ａｈ）という）が減少する傾向にある。また使用時間や運用方法により電池の劣化は異なり、劣化が進行した電池は健全な電池に比べて放電電流量（Ａｈ）が低下する特徴を持つ。

図１に示すように、同期間の運用後であっても、電池の個体差により性能の低下が異なる。本実施形態１においては１例として実線で囲んだタイミングで健全度を検査した。健全度検査は、電池の放電電流量（Ａｈ）の値から相対的に健全な電池と劣化が進む電池を判別する。相対的に劣化状態を判定するので、放電電流量（Ａｈ）の変化が少ない経過日数において評価を実施することは望ましくない。したがって、電池の健全度検査は放電電流量（Ａｈ）の変化が十分生じる任意の経過日数において実施可能すべきである。

図１の点線が囲む領域は、運用後の電池の性能を示す。図１の実線部分において健全度を検査した際は、どの電池も同等の放電電流量（Ａｈ）を示している。しかし、運用により性能が大きく低下する電池があることが分かる。したがって、任意の経過日数において健全度を検査し、性能低下する電池の兆候を早期段階において把握することができれば、電池が大きく劣化する前に交換することができる。また、放電電流量（Ａｈ）の低下が少ない時点で各電池を選択し、加速試験データ、市場での運用実績データ、ＡＩによる学習データ、のうち少なくともいずれかの結果と照らし合わせることにより、電池の劣化予測も可能である。なお、図１においては健全度検査のタイミングは１時点であるが、複数回実施してもよい。

図２は、健全な電池と劣化した電池それぞれの充電状態と放電状態における電圧変化を示す図である。図２の横軸はＳＯＣ、縦軸は電池電圧である。図２は、電池の劣化の違いにより、同一ＳｏＣにおける充電時および放電時の電池電圧が変化することを示す。図２はさらに、劣化が進む電池ほど充電時および放電時の電圧変化（ここでは、ヒステリシスという）が大きくなることを示している。図２に示すＳＯＣと電池電圧との間の関係から、充電もしくは放電の少なくとも一方のヒステリシスを評価することにより、電池の劣化を検知することができる。本発明において、電池のＳＯＣは、例えばＢＭＵ（バッテリ管理ユニット）から現在の充電量を取得し、満充電時の充電量と比較することにより、相対的に決定することができる。

図３は、電池の充電動作後および放電動作後それぞれの休止期間における、電池の出力電圧の経時変化を示す説明図である。図３上段は充電動作から休止期間へ移行する際、および放電動作から休止期間へ移行する際の電流波形を示す。図３上段の横軸は時間、縦軸は電池出力電流である。充電および充電の指令は電流指令によって実施し、電流が正（＞０）なら充電、電流が負（＜０）なら放電、電流が０なら休止期間となる。

図３左下は充電動作とその後の休止期間における電池電圧の経時変化を示す。図３右下は放電動作とその後の休止期間における電池電圧の経時変化を示す。図３左下と図３右下はどちらも横軸が時間、縦軸は電池電圧である。電圧波形について、点線は運用初期に取得した健全な電池の電圧波形を示し、実線は長期運用もしくは電池の個体差により劣化が進んだ電池の電圧波形を示す。変曲点は、休止期間の電圧が飽和傾向に入る直前の点である。

充電後の電圧変化（ΔＶｃｈａ）と放電後の電圧変化（ΔＶｄｉｓ）について、電池が充電を終了した終了時点またはそれよりも後でかつ時間に対する電圧曲線の変曲点よりも前の起算時点と、その起算時点から第１時間が経過した第１時点との間の期間を、第１期間とする。第１期間の時間長はΔｔ１と表現する。電池が放電を終了した終了時点またはそれよりも後でかつ時間に対する電圧曲線の変曲点よりも前の起算時点と、その起算時点から第２時間が経過した第２時点との間の期間を、第２期間とする。第２時間の時間長は第Δｔ２と表現する。第１期間における電圧の変化分をΔＶｃｈａとし、第２期間における電圧の変化分をΔＶｄｉｓとする。ΔＶｃｈａおよびΔＶｄｉｓは、後述するように電池の健全性を評価するために用いることができる。ΔＶｃｈａおよびΔＶｄｉｓは、充電後および放電後の休止期間が開始した直後の出力電圧が急変している期間において最も顕著に表れる。したがって、図３に示すような出力電圧の急変化がみられるタイミングでこれらを取得すべきである。

次に、時間長Δｔ１およびΔｔ２の起算点および終点の取得時点にしたがって、ΔＶｃｈａおよびΔＶｄｉｓの値（もしくは絶対値）の精度が変化することについて説明する。時間長Δｔ１およびΔｔ２を充電後および放電後の直後で取得し、終点を変曲点もしくは変曲点よりも充電側および放電側で取得した場合、休止期間において急峻な電圧変化を取得できるので、変化量が大きく、精度の高いΔＶｃｈａ、ΔＶｄｉｓが取得できる。これは１例であり、Δｔ１およびΔｔ２が十分な精度で取得できるのであれば、起算点は必ずしも充電後および放電後の直後でなくてもよく、急峻な電圧変化が取得可能な任意の時間が経過した後に取得しても構わない。終点についても、変曲点を所定の範囲を超えて取得した場合、変化量は少々小さくなるが十分にΔＶｃｈａ、ΔＶｄｉｓは取得できる。これらは電池の特性に依拠するので、電池種別ごとに適切なタイミングを定義すればよい。

サンプリング周波数や測定環境に合わせて時間長Δｔ１およびΔｔ２を最適な範囲で設定してもよい。計測時間（Δｔ１とΔｔ２の時間長）については、本実施形態１においてはミリ秒から数秒の範囲（例えば１ｍｓ～５ｓ程度）で取得することを想定しているが、測定機器や電圧取得の刻み幅に合わせて計測時間を変更してもよい。図３左下と図３右下に示すように、劣化が進む電池のΔＶｃｈａおよびΔＶｄｉｓは、健全な電池のそれと比べて大きい傾向がある。したがって、健全な電池と劣化した電池の電圧波形を相対的に比較し、電池の劣化を判定することもできる。

本実施形態１においては、ΔＶｄｉｓおよびΔＶｃｈａを、充電終了または放電終了から短時間の範囲内で測定する。これは特許文献２のように、充電中および放電中に、１０分程度の時間をかけてＯＣＶを取得する場合と比較すると、測定に関する時間的制約を大幅に緩和することができる。したがって本実施形態１は、常時稼働が必要な電池装置や、車種により電池特性の異なる電気自動車などのように、ＯＣＶによる劣化検知が難しかったアプリケーションにおいても、適用することができる。

図４は、本実施形態１に係る電池システムの構成図である。図４において、複数のサブモジュールとその制御回路を含む電池モジュール、ＢＭＵ、演算処理を実施するコンピュータ（演算部）を含む電池システムは、本実施形態１の実装例として用いることができる。例えば演算部は、ＢＭＵを介して電池の出力電圧・出力電流・温度などの測定データを取得し、その測定データを用いて、本実施形態１に係る電池の健全性評価のための方法を実施することができる。

電池システムは、ＢＭＵ、直列および並列に接続された複数の電池モジュール、を備える。電池モジュールは、直列に接続された複数のサブモジュールを有し、このサブモジュールは並列に接続された複数の電池セルを含む。この電池セルは、それぞれに熱電対を有している。

検知部は、電流センサ・温度センサ・電圧センサを介して電池セルが出力する電流・温度・電圧を検出し、その検出値を取得する。検知部が取得した電流値は、図３の起算点や充電状態および放電状態を演算部が決定するために用いる。これら検出値は、検知部が取得した後、ＢＭＵを介して測定データとして演算部へ送られる。電池モジュールは、充電中および放電中の電荷の分布を制御するためのアクティブセルバランスコントローラ（制御装置）を有する。

図５は、放電後の電圧変化（ΔＶｄｉｓ）と充電後の電圧変化（ΔＶｃｈａ）を電池ごとにプロットした分布図である。図５の横軸は放電後の電圧変化（ΔＶｄｉｓ）であり、縦軸は充電後の電圧変化（ΔＶｃｈａ）である。図５は、図４で取得したΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａの値を２次元プロットしたものである。このプロットを用いて、相対的に電池の劣化もしくは故障の予兆を検知できるとともに、潜在的に故障する可能性がある電池の状態を把握することができる。

図５の基準値（ｙ＝ａｘ）は、健全な電池と故障の予兆がある電池を区別するために用いることができる。健全な電池は、理想的には充電時における電圧変化と放電時における電圧変化が互いに等しいので、基準値は例えば１次方程式ｙ＝ｘとすることができる。本実施形態１においては、基準値から各プロットまでの垂線を相対的に評価することにより、健全な電池と故障の予兆がある電池を判別する。電池の劣化状態と故障予兆状態は、（ａ）運用方法と電池バラツキによる経年劣化、（ｂ）電極や電池内部の異常により電池のバランスが崩れ、故障の予兆が検知できる状態、の２種類に分けられる。これらの状態を判別する基準を以下に説明する。

（１）基準値上かつ原点に近いほど健全な電池である。
健全な電池は通常、基準値上にプロットされ、基準値との垂線距離は０となる。したがって、基準値上にある電池は健全と判断する。加えてプロットが原点に近いほど、ヒステリシスが小さく、健全な電池と判断する。測定誤差により基準値よりも右下（ΔＶｄｉｓ≧ΔＶｃｈａ）にプロットされる電池についても、健全な電池と評価する。右下領域を健全とみなすのは、健全な電池であれば充電によって電池にエネルギーが蓄積されるので、放電エネルギーのほうが充電エネルギーよりも大きくなる傾向があるからである。以上によれば、少なくともΔＶｄｉｓ≧ΔＶｃｈａであれば、その電池は健全であると評価することができる。

（２）基準値上であるが原点から遠い電池は経年劣化が進んだ電池である。
基準値上に存在するが原点から遠いプロットは、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａのうち少なくともいずれかが他の電池と比較して相対的に大きくなっていることを表す。これは、電池の個体差により、ヒステリシスに差が生じていることを示す。したがって、他の電池と比較して原点からの距離が相対的に大きい電池は、経年劣化が進んでいる電池であると評価することができる。なお、原点からの距離と経年劣化の進行度は比例関係である。

（３）基準値から逸脱し、基準値との乖離がある電池は故障の予兆がある電池である。
故障が近づく電池は図５に示すように基準値から逸脱し、故障までのサイクル数が短い電池ほど基準値からの垂線距離も大きくなる傾向がある。これは電池の電極や電池内部に何らかの異常が起き、ヒステリシスのバランスが崩れ始めていることを表す。そのため、どの箇所のプロットにおいても、基準値からの垂線の相対的な長さを判断することで相対的に故障までのサイクル数を判断することができる。したがって、基準値から逸脱（ΔＶｄｉｓ＜ΔＶｃｈａ）している電池については故障の予兆がある電池と評価する。

続いて、故障の予兆がある電池の中でも、各プロットから基準値に引いた垂線の距離を相対的に評価することにより、故障までの期間の尺度を判別する手法を説明する。電池の故障までのサイクル数は、基準値からの垂線距離と相関があり、垂線が長い電池ほど電池のヒステリシスのバランスが崩れ、故障までのサイクル数が短くなる。これは加速試験データとも一致している。したがって、故障が近づく電池の中で相対的に基準値から引いた垂線が大きいものは故障までのサイクル数が短い電池と判断し、その距離に応じて「故障までの期間：ステージ（１）」、「故障までの期間：ステージ（２）」とそれぞれ定めることとする。これらは、健全電池として使用可能期間に応じて決定され、「故障までの期間：ステージ（１）＜故障までの期間：ステージ（２）」と定義する。また、電池によって経年劣化のプロットは変化し、基準値に曲率をもつ場合がある。その際は、曲率をもつ漸近線を新たに基準値として定義し、そこからプロットまでの距離を相対的に評価することにより、故障までの期間を各ステージへ区分する。

このように、加速試験データ、市場での運用実績データ、ＡＩによる学習データ、のうち少なくともいずれかの結果と垂線の長さを用いて、早期に電池の性能低下を推定し、潜在的に故障する可能性が高い電池を検出することにより、電池の故障を予知することもできる。

また、複数の電池のΔＶｄｉｓ、ΔＶｃｈａを取得し、基準値から各プロットまでの垂線を相対的に評価することにより、健全な電池と劣化した電池を切り分けるだけでなく、経年劣化と故障の予兆がある電池を検出することもできる。この検出方法は、経年劣化と故障の予兆を同時並行で判断してもよく、またどちらかを優先的に判断してもよい。

図５の基準値（ｙ＝ａｘ）における傾き（ａ）を電池の種類に応じて変更してもよい。電池の種類によって任意に傾きを設定することにより、故障の予兆がある電池の判定精度を向上させることができる。１例として、傾きａを１．１（＝１＋０．１）にする。これにより、故障の予兆がある電池と判定する範囲がａ＝１の場合よりも狭まるので、故障の予兆を持つ電池かどうかをより厳密に判定することができる（故障の予兆程度がごく小さい電池を誤って検出することを回避できる）。傾きａを０．９（＝１－０．１）にした場合、ａ＝１の場合よりも故障の予兆がある電池と判定する範囲が広がる。したがって、より多くの電池を故障の予兆がある電池と判断することになるので、「故障までの期間：ステージ（１）」、「故障までの期間：ステージ（２）」の電池だけでなく、潜在的に故障の可能性がある電池についても把握することができる。

基準値（ｙ＝ａｘ）の切片を変更することによっても、傾きを変更させた時と同等の効果を得ることができる。１例として、切片を０．２に設定した場合は、傾きを大きくした場合と同様に故障の予兆がある電池と判定する範囲が狭くなるので、故障の予兆を持つ電池か否かをより厳密に評価することになる。切片を－０．２にした場合、故障の予兆を有する電池と判定する範囲が広がるので、潜在的に故障の可能性がある電池についても把握することができる。

このように基準値の傾きおよび切片を変更することにより、電池システムの運用に合わせて最適な故障の予兆を持つ電池の検知および判定が可能となる。傾きおよび切片の変更は、測定装置の誤差が生じた場合の補正のために利用することもできる。

図６は、電池のΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａの値から差分（ΔＶｄｉｓ－ΔＶｃｈａ）および比率（ΔＶｃｈａ／ΔＶｄｉｓ）を導出するデータ例である。経年劣化および故障の予兆を有するかの判定は、上記の図５に示した２次元マッピングだけでなく、差分（ΔＶｄｉｓ－ΔＶｃｈａ）または比率（ΔＶｃｈａ／ΔＶｄｉｓ）のうち少なくともいずれかを用いて実施してもよい。

図６は、電池群Ａを構成する電池セルＡ１～Ａｎと電池群Ｂ、 Ｃを構成する電池セルＢ１～Ｂｎ、Ｃ１～ＣｎそれぞれのΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａを示す。図６の差分（ΔＶｄｉｓ－ΔＶｃｈａ）および比率（ΔＶｃｈａ／ΔＶｄｉｓ）の欄は、それぞれの電池セルのΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａを基に導出した計算結果を示す。図６は、差分もしくは比率が所定の値以上（もしくは以下）になると、劣化電池もしくは故障の予兆がある電池と判定できることを示している。

健全な電池のΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓは使用期間に比例して段々と増加し（＝経年劣化）、ΔＶｃｈａはΔＶｄｉｓよりも低く（もしくは同じに）なる。したがって、差分（ΔＶｄｉｓ－ΔＶｃｈａ）は０もしくは正（≧０）、比率（ΔＶｃｈａ／ΔＶｄｉｓ）は１．０以下となり、これらの値から大きく外れることはない。ただし電池の特性上、ΔＶｄｉｓはΔＶｃｈａよりもエネルギーが蓄積し、値が大きくなるので、比率は１．０未満でも健全と判断する。

一方、図６の電池セルＡ３とＡｎについては、ΔＶｃｈａがΔＶｄｉｓの値を上回る（差分（ΔＶｄｉｓ－ΔＶｃｈａ）は負（＜０））もしくは、比率（ΔＶｃｈａ／ΔＶｄｉｓ）が１．０を超える。これは健全な電池と同じ期間だけ運用しているにも関わらず、ΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓとのバランスが崩れ、故障の予兆があると判断できる。

差分（ΔＶｄｉｓ－ΔＶｃｈａ）は正（≧０）かつ、比率（ΔＶｃｈａ／ΔＶｄｉｓ）も１．０以下であるが、ΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓが他に比べ大きくなる電池がある。この電池は電池群の中でも経年劣化が進む電池と判断する［電池セルＡｍ］。

すなわち、経年劣化はΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓの値の大きさに比例し、故障の予兆のある電池は差分（ΔＶｄｉｓ－ΔＶｃｈａ）の正負もしくは比率（ΔＶｃｈａ／ΔＶｄｉｓ）の値によって判定できる。

図６の電池セルＡ１（ΔＶｃｈａ：０．３、ΔＶｄｉｓ：０．４）と、電池セルＡｍ（ΔＶｃｈａ：０．８、ΔＶｄｉｓ:０．９）を比較する。どちらも差分は正（≧０）かつ比率は１．０以下だが、同期間の運用にも関わらず、ΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓが変化している。

特許文献２の手法は、ΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓの差分（ΔＶｄｉｓ－ΔＶｃｈａ）により劣化を検知する。したがって、電池Ａ１とＡｍとの間の差分はどちらも０．１であり、健全な電池との差を精度よく検知することができない場合がある。そこで、差分によって健全性を判断できない場合、本実施形態１においては比率（ΔＶｃｈａ／ΔＶｄｉｓ）を用いて健全性を評価する。これにより、電池Ａ１については比率：０．７、電池Ａｍについては比率：０．９が得られる。したがって、電池Ａｍは電池Ａ１と比べ経年劣化が進んでいると判断できる。ただし比率が１．０を超えていないので、電池Ａｍは故障の予兆がある電池状態にはないと判断する。

このように本実施形態１においては、ΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓの差分もしくは比率を用いることにより、大きく劣化した電池および故障の予兆がある電池の検知だけでなく、経年劣化状態にある電池についても高精度で検知が可能となる。さらに、経年劣化および故障の予兆がある電池の兆候をいち早く検知できるので、早期の故障予知も可能となる。

本実施形態１は、評価基準である差分もしくは比率の使用順序によらず、経年劣化および故障の予兆がある電池の判定が可能である。本実施例においてΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａについては小数値を用いたが、それ以外の数値で評価しても構わない。

図７は、電池を故障までの期間に応じて区分した分布図である。図７上段は運用開始前の分布図、図７下段は運用開始後の分布図である。いずれも電池の運用期間と劣化度または故障の予兆度の関係を示している。図７の横軸は電池ＩＤ、縦軸はΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓの差分もしくは比率である。図７の左から順に、健全電池、故障までの期間：ステージ（１）、故障までの期間：ステージ（２）、として区分した。故障の予兆度は、図５で説明した、プロットと基準線との間の垂線距離に対応するので、この垂線距離を用いて各電池を区分すればよい。故障までの期間：ステージ（２）は故障までのサイクル数が特に短い電池と判断してもよい。故障までの期間については、加速試験データ、市場での運用実績データ、ＡＩによる学習データ、のうち少なくともいずれかの結果と紐づけることでより精度高く区分することができる。

電池ＩＤを、ΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓとの間の差分（ΔＶｄｉｓ－ΔＶｃｈａ）もしくは比率（ΔＶｃｈａ／ΔＶｄｉｓ）を関連付けて分布図とすることにより、相対的に故障の予兆を有する電池の個数とその故障までの期間を把握することができる。系統用蓄電池や大型蓄電池システムを運用する際、あらかじめ故障の予兆を有する電池の限界個数の閾値を設けておくことにより、数か月前に故障までの期間が短い電池の発注や、故障の予兆を有する電池の交換も可能となる。

図８は、電池の運用期間から将来の故障までの期間を予測する分布図である。図８は、運用期間と特定の電池の劣化進行度を示す。横軸は運用期間、縦軸はΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓとの間の差分もしくは比率である。図７と同様、範囲によって電池の故障の予兆状態の尺度が異なり、左から健全電池、故障までの期間：ステージ（１）、故障までの期間：ステージ（２）、として区分した。濃い網掛けの棒グラフは電池Ａ、淡い網掛けの棒グラフは電池Ｂとする。

ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａの値を用いた、差分（ΔＶｄｉｓ－ΔＶｃｈａ）もしくは比率（ΔＶｃｈａ／ΔＶｄｉｓ）による劣化状態もしくは故障の可能性がある電池の検知は、一時的もしくは継続的に適用することができる。現在の電池の状態を判断したい場合には、現在のΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａを取得することにより、電池の経年劣化の検知や潜在的に故障の可能性がある電池を瞬時に判断できる。継続的にΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａを用いて劣化状態もしくは故障の可能性がある電池を検知する場合、過去の劣化検知データ情報を用いて現在の電池状態を評価することが可能となる。したがって、電池の劣化推移が経時的に把握でき、電池の故障推定も可能となる。本実施形態においては棒グラフを用いたが、折れ線グラフを用いてもよい。図８は後述のＧＵＩにおいて表示することもできる。

図９Ａは、演算部が提示するＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）の例を示す。演算部は、システムの劣化検知および劣化予測の結果を、本ＧＵＩ上に表示する。本ＧＵＩは、運用初期から現在までの電池セルの各電池セルの経年劣化および故障の予兆を有するかの判定、故障判定結果（使用継続または交換依頼）、警告、将来の故障予測年月、基準値の補正表示、電池種類、電池特徴、電池群、電池セル名、のうち少なくとも１つを表示する。実線で囲まれた棒グラフは過去の電池データを示し、点線で囲まれた棒グラフは現在取得した電池データを示す。本実施例では、運用期間に応じた電池の経年劣化について、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａの比率で評価しているが、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａの差分で評価してもよい。

図９Ｂは、演算部が提示するＧＵＩの別例を示す。図９ＡのＧＵＩは電池セルの状態を提示するのに対して、図９ＢのＧＵＩは電池群を構成する各電池セルの状態を提示する点が異なる。網掛けを付した電池セル（ＢＡＴ（１）：ＢＡＴ１、ＢＡＴ（２）：ＢＡＴ２、ＢＡＴ１０）については、ΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓが逸脱した電池セルであることを示す。これらの電池セルに対しては警告を表示する。

図９Ｃは、演算部が提示するＧＵＩの別例を示す。演算部は、図５で説明した２次元マッピングを用いて劣化状態もしくは故障の予兆を有するかの判定結果を、本ＧＵＩ上で提示する。本ＧＵＩは、充電後の電圧変化、放電後の電圧変化、基準値、電池の基準値番号、電池群、電池セル名、運用実績、の少なくとも１つを表示する。演算結果は、図９Ｃの表の点線内で囲まれた内部に示される。

図１０は、本実施形態１に係る電池管理装置の動作を説明する図である。電池管理装置は、検知部と演算部を備える。演算部は、検知部が取得した電池電圧に基づきΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを取得し、これらの間の差分または比率（図１０においては比率とした）のうち少なくともいずれかを計算し、その結果を閾値と比較することにより、電池が健全であるか否かを評価する。健全性の判定基準については、図５～図６で説明した手法を用いればよい。

演算部は、差分または比率を計算する前に、検知部から充電後および放電後の電圧、電流、温度を取得し、電池が充電後の休止期間または放電後の休止期間であるかどうかを判定してもよい。電池が休止期間でない場合は、本フローチャートを終了するか、または休止期間に至るまで待機する。休止期間である場合は、差分または比率を計算する以後のステップを実施する。休止期間か否かについては、充電後であれば電池電流が正の方向から０へ向かって変化したかどうかに基づき判定し、放電後であれば電池電流が負の方向から０へ向かって変化したかどうかに基づき判定すればよい。

＜実施の形態２＞
本発明の実施形態２では、故障を検知する電池セル毎の、電池種類、電池特性、電池属性の違いを利用し、それらに基づき基準値判定コードを介して、電池の種類ごとに基準値判定を決定する。この基準値判定式の振り分けにより、経年劣化および故障の予兆を有するかどうかを電池ごと正確に把握できるので、劣化検知精度が向上する。その他の構成は実施形態１と同様である。

図１１は、電池種類ごとに基準値を設定するための構成を説明する図である。演算部が備える記憶装置（ＤＢ）は、電池ごとに電池種類（ＳａｍｐｌｅＡ＿Ｎｏ．２＿１、ＳａｍｐｌｅＢ＿Ｎｏ．１＿６、・・・）、電池特徴（［α，β］、［α，ε］、［δ］、・・・）、属性（Ｉ、ＩＶ、ＩＩＩ、・・・）を格納しており、さらにこれらの組み合わせごとに基準値（実施形態１におけるｙ＝ａｘ）を格納している。演算部は、上記の分類に応じて基準値を決定し、その基準値を用いて、電池の健全性を評価する。図１１においては、（Ｉ－α）や（ＩＩ－θ）のように、電池の特徴と属性の組み合わせごとに基準値を決定する例を示した。

２次電池の種類もしくは型番などは電池種類として区分する。電池種類は、電池セルレベルもしくは、電池群レベルの分類分けであってもよい。電池特徴は、電池の電極や溶液など構成要素による区分を意味し、これらは単一もしくは２つ以上の特徴を有する場合でも分類可能である。電池属性は、電池毎の反応速度による区分を意味する。

演算部は、上記の区分に基づき、図１１に示す基準値判定コードを介して電池種類ごとの基準値を決定する。基準値判定コードは、過去の劣化検知データによって構成されている。演算部は、過去の劣化検知データと最も合致する基準値を、電池種類ごとに選択する。未知の電池については、過去の劣化検知データに対して最も近い特性をもつ電池の基準値を用いればよい。未知電池の種類、属性については新たにデータベースとして基準値判定コードに蓄積してもよい。

図１２は、電池ごとに基準値を選択した結果を示す。横軸は放電後の電圧変化、縦軸は充電後の電圧変化である。経年劣化および故障の予兆がある電池の検知に用いる基準値（ｙ＝ａｘ）は、電池種類、電池特徴、電池属性のうちいずれか１以上の組み合わせごとに選択することができる。図１２の２次元プロットにおいては、基準値（II－β）：ｙ＝ｌｘから基準値（III－δ）：ｙ＝ｋｘへ更新したことを示す。変更後の基準値により、健全電池と劣化電池の切り分けがより高精度にできるようになったことが分かる。

１例として、図１２は傾きのみ更新しているが、傾きに限らず切片も変更してよい。基準値を電池種類などに応じて選択することにより、高精度に劣化状態もしくは故障の予兆を有するかの種類分けができるだけでなく、潜在的に故障の可能性がある電池の検知が可能となる。

＜実施の形態３＞
本発明の実施形態３では、ＳｏＣ補正式を用いてΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを任意のＳｏＣに対応する値へ換算することにより、現在のＳｏＣがどのような値であっても電池の健全性を評価する手法について説明する。その他の構成は実施形態１と同様である。

特許文献２のＯＣＶを用いた劣化検知においては、同一ＳＯＣ条件下での測定が必須である。すなわち特許文献２において電池の劣化を検知するためには、常にある特定のＳｏＣの下でＯＣＶを取得する必要がある。そこで本実施形態３においては、電池セル（もしくは電池モジュール）側でＳｏＣを特定の値に調整することなくΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを取得し、その値を補正関数によって任意のＳｏＣに対応する値へ換算する。換算後のΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを用いて、実施形態１と同様に、電池の健全性を評価する。これにより、特定のＳｏＣ状態に依拠することなく、任意のＳｏＣにおいて電池の健全性を評価することができる。

図１３は、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａに対してＳｏＣ補正式を適用した計算結果を示すデータ例である。図１３上段は、任意のＳｏＣ（この例においてはＳｏＣ＝６０％）における充電後および放電後のΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａの測定結果を示す。図１３中段は、図１３上段のＳｏＣ＝６０％におけるΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａに対してＳｏＣ補正式（Ｙ＝Ａｘ＋Ｂ（式１））を適用することにより、ＳｏＣ＝４０％に相当する値へ換算した結果を示す。変換式は１例であり、その他の変換式を用いてもよい。以後の実施形態における変換式も同様である。

図１３下段は、変換式を決定する方法を示す。事前に様々なＳｏＣ条件下でのΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを取得し、これらの間の関係式を近似する方程式を特定することにより、変換式を得る。劣化した電池については、変換式の切片は変化するが傾きについては式１の関係式と同等の依存性があるとみなしてもよい。以後の実施形態における変換式についても同様である。

図１３上段と中段を比較すると、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａに対して変換式を適用した場合においても、劣化状態もしくは故障の予兆を有する電池を判定できていることが分かる。また正常な電池についても正しく判断できている。したがって、任意のＳｏＣにおいてΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａを取得した場合であっても、劣化検知および潜在的に故障の可能性がある電池の状態を判断することができるといえる。なお、補正前のΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａは必ずしも同じＳｏＣにおいて取得する必要はなく、それぞれ異なるＳｏＣにおいて取得したΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａに対して変換式を適用して、ある特定のＳｏＣに相当する値へ換算してもよい。以後の実施形態における変換式についても同様である。

図１４は、ＳｏＣを補正した場合におけるΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａプロットの変化を示す。図１４の点線プロットは補正前のデータ（ＳｏＣ：６０％）を示し、実線プロットは補正後のデータ（ＳｏＣ：４０％）を示している。横軸は放電後の電圧変化、縦軸は充電後の電圧変化である。補正後のデータは健全な電池または劣化電池のどちらに対して適用することもできる。補正後のプロットの故障の予兆を有する電池の判定は補正前と同じである。差分もしくは比率の少なくとも一方を取得することにより、精度よく劣化状態もしくは故障の予兆を有する電池の検知ができる。

本実施形態３においては、ΔＶｄｉｓおよびΔＶｃｈａの測定の瞬時性に加え、測定環境（ＳｏＣ）の自由度が加わった。これは、特許文献２の、充電中および放電中に１０分程度かけＯＣＶを取得する、という時間的制約に加え、ＳｏＣを統一しなくてはいけないという環境的制約（ＳｏＣ）の課題を解決したことになる。

図１５は、本実施形態３における電池管理装置の動作を説明するフローチャートである。本実施形態３において演算部は、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａとの間の差分または比率を計算する前に、これらに対して変換式を適用する。ただし、現在のＳｏＣが、健全性判定を実施するために用いる基準値を得た際と同じＳｏＣであれば、変換式は必要ない。その他のステップは実施形態１と同様である。

＜実施の形態４＞
本発明の実施形態４では、電池温度補正式を用いてΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを任意の電池温度に対応する値へ換算することにより、現在の電池温度がどのような値であっても電池の健全性を評価する手法について説明する。その他の構成は実施形態１と同様である。

特許文献２のＯＣＶを用いた劣化検知においては、同一温度においてΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを測定することが必要である。すなわち特許文献２において電池の健全性を評価するためには、ある特定の電池温度において、ΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを測定することが必要である。そこで本実施形態４では、電池セル（もしくは電池モジュール）側で電池温度を調整することなくΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを取得し、その値を補正関数によって任意の電池温度に対応する値へ換算する。換算後のΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを用いて、実施形態１と同様に、電池の健全性を評価する。これにより、特定の電池温度に依拠することなく、任意の電池温度において電池の健全性を評価することができる。

図１６は、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａに対して温度補正式を適用した際の計算結果を示すデータ例である。図１６上段は、任意の電池温度（図１６上段においては５℃）における充電後および放電後のΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａの測定結果を示す。図１７中段は、図１６上段の温度：５℃におけるΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａに対して温度補正式（Ｙ＝Ｃｘ＋Ｄ（式２））を適用することにより、電池温度＝２５℃に相当する値へ換算した結果を示す。

図１６下段は、変換式を決定する方法を示す。様々な電池温度条件下においてΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａを取得し、これらの間の関係式を近似する方程式を特定することにより、変換式を得る。

図１６上段と中段を比較すると、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａに対して電池温度補正を適用した場合であっても、劣化状態もしくは故障の予兆を有する電池の判定ができていることが分かる。また正常な電池についても正しく判断できている。したがって、異なる電池温度条件下でΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａを取得した場合であっても、劣化検知および潜在的に故障の可能性がある電池状態が判断できるといえる。

図１７は、電池温度を補正した場合におけるΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａプロットの変化を示す。図１７の点線プロットは補正前のデータ（温度：５℃）を示し、実線プロットは補正後のデータ（温度：２５℃）を示している。横軸、縦軸は実施形態３と同一である。補正後のデータは健全な電池または劣化状態もしくは故障の予兆を有する電池のどちらにも適応できる。また、補正後のプロットの故障の予兆を有する電池の判定は補正前と同じであり、差分もしくは比率の少なくとも一方を取得することにより、精度よく劣化状態もしくは故障の予兆を有する電池の検知ができる。

本実施形態４においては、ΔＶｄｉｓおよびΔＶｃｈａの測定の瞬時性に加え、測定環境（温度）の自由度が加わった。これは、特許文献２の、充電中および放電中に１０分程度かけＯＣＶを取得するという時間的制約に加え、測定環境下の温度を統一しなくてはいけないという環境的制約（温度）の課題を解決したことになる。

図１８は、本実施形態４における電池管理装置の動作を説明するフローチャートである。本実施形態４において演算部は、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａとの間の差分または比率を計算する前に、これらに対して変換式を適用する。ただし、現在の電池温度が、健全性判定を実施するために用いる基準値を得た際と同じ電池温度であれば、変換式は必要ない。その他のステップは実施形態１と同様である。

＜実施の形態５＞
本発明の実施形態５では、電圧補正式を用いてΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを任意の電池電圧に対応する値へ換算することにより、現在の電池電圧がどのような値であっても電池の健全性を評価する手法について説明する。その他の構成は実施形態１と同様である。

特許文献２のＯＣＶを用いた劣化検知においては、同一電圧においてΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを測定することが必要であった。すなわち特許文献２において電池の健全性を評価するためには、ある特定の充電電圧および放電電圧において、ΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを測定することが必要である。そこで本実施形態４では、電池セル（もしくは電池モジュール）側で測定電圧を調整することなくΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを取得し、その値を補正関数によって任意の電池電圧（充電電圧と放電電圧）に対応する値へ換算する。これにより、特定の電池電圧に依拠することなく、任意の電池電圧において電池の健全性を評価することができる。

図１９は、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａに対して電圧補正式を適用した際の計算結果を示すデータ例である。図１９上段は、任意の電池電圧（図１９上段においては充電電圧と放電電圧ともに５Ｖ）における充電後および放電後のΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａの測定結果を示す。図１９中段は、図１９上段の電池電圧５Ｖに対して電圧補正式（Ｙ＝Ｅｘ＋Ｆ（式３））を適用することにより、電池電圧７Ｖに相当する値へ換算した結果を示す。

図１９下段は、変換式を決定する方法を示す。様々な電池電圧においてΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａを取得し、これらの間の関係式を近似する方程式を特定することにより、変換式を得る。

図１９上段と中段を比較すると、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａに対して電圧補正を適用した場合であっても、劣化状態もしくは故障の予兆を有する電池の判定ができていることが分かる。また正常な電池についても正しく判断できている。したがって、異なる電池電圧下でΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａを取得した場合であっても、劣化検知および潜在的に故障の可能性がある電池の状態が判断できるといえる。

図２０は、電池電圧を補正した場合におけるΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａプロットの変化を示す。図２０の点線プロットは補正前のデータ（電池電圧：５Ｖ）を示し、実線プロットは補正後のデータ（電池電圧：７Ｖ）を示している。横軸、縦軸は実施形態３～４と同一である。補正後のデータは健全な電池または劣化状態もしくは故障の予兆を有する電池のどちらにも適応できる。また、補正後のプロットの故障の予兆を有する電池の判定は補正前と同じであり、差分もしくは比率の少なくとも一方を取得することにより、精度よく劣化状態もしくは故障の予兆を有する電池の検知ができる。

本実施形態５においては、ΔＶｄｉｓおよびΔＶｃｈａの測定の瞬時性に加え、測定環境（充電電圧と放電電圧）の自由度が加わった。これは、特許文献２の、充電中および放電中に１０分程度かけＯＣＶを取得するという時間的制約に加え、充放電電圧を統一しなくてはいけないという環境的制約（電圧）の課題を解決したことになる。

図２１は、本実施形態５における電池管理装置の動作を説明するフローチャートである。本実施形態４において演算部は、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａとの間の差分または比率を計算する前に、これらに対して変換式を適用する。ただし、現在の電池電圧が、健全性判定を実施するために用いる基準値を得た際と同じ電池電圧であれば、変換式は必要ない。その他のステップは実施形態１と同様である。

＜実施の形態６＞
図２２は、本発明の実施形態６に係る電池管理装置の運用形態を示す模式図である。本実施形態６においては、系統用電源用の大規模な電池システムなど長期間にわたって運用する電池システムに対し、実施形態１～５で説明した劣化検知方法と、運用実績データから得られる情報を組み合わせて、電池の劣化状態もしくは故障の予兆の有無を検知する。

図２２に示す電池システムは、電池群の運用実績データ（託送データを含む）をコンピュータ（演算部）に対して送信する。さらにデータベース（ＤＢ）上に蓄積した運用実績データをサーバコンピュータに対して送信する。サーバコンピュータは、例えば電池システムを運用するプラットフォーム事業者が提供するコンピュータである。サーバコンピュータは、電池群の測定データ（電池電圧、電池電流、電池温度）と運用実績データを用いて、劣化状態もしくは電池の故障の予兆検知や将来の劣化予測などを実施する。電池システムから測定データを受け取るコンピュータと、事業者が提供するサーバコンピュータは、統合してもよい（すなわちこれらのコンピュータを『演算部』として用いてもよい）。

複数の電池セルを運用する電池システムの場合、電池セル毎に運用実績データが日々蓄積する。運用実績データは、属性、電圧、電流、稼働温度、経験温度、余寿命、運用期間、稼働回数、のうち少なくとも１つを含んでいる。コンピュータ（電池管理装置）は、この実績データから、必要な情報を抽出し、新たな評価シートを作成する。長期運用する電池システムにおいては、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａに加え、運用時の稼働温度や稼働時間（または稼働期間）が重要な指標となる。これらは、過去の運用実績データから取得してもよい。

コンピュータが作成する評価シートは、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａ、稼働温度、稼働期間、交換依頼、のうち少なくとも１つが含まれる。コンピュータは、評価シートのΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａから実施形態１の手法で差分（ΔＶｄｉｓ－ΔＶｃｈａ）または比率（ΔＶｃｈａ／ΔＶｄｉｓ）を計算する。評価シートの網掛けで表示された電池セルについては、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａが逸脱し交換依頼の警告をあげる例を示す。その計算結果から、電池セルの劣化状態の判断や、潜在的に故障の可能性がある電池の状態を判定する。実施形態１に加え、加速試験データの結果で閾値を設定し、市場での運用実績データ、ＡＩを用いた学習データ、の少なくともいずれかの結果を用いて、経年劣化や潜在的に故障の予兆のある電池を検知してもよい。これら結果をユーザに警告として通知することにより、半年もしくはそれ以上前に電池の交換依頼を行うことができる。本実施形態６においてはさらに、過去の稼働温度や稼働時間（または稼働期間）を含めた劣化状態もしくは電池の故障の予兆検知を実施できる。したがって、実施形態１で示した劣化推移が把握できるので、高精度な劣化検知と電池の早期故障予知も可能となる。電池の故障を検知した後は、図９ＢのＧＵＩが示すように、故障検知結果から３段階の警告を表示することでにより事前に電池セルもしくは電池群の交換が可能となる。ＧＵＩに表示される基準と同等のものを、本実施形態６の評価シートにおいて表示してもよい。

図２３は、本実施形態６に係る電池管理装置の構成例を示す図である。電池の健全度を推定するアルゴリズムをどこで実施するかに応じて、健全度の評価は例えば上記装置上で計算することもできるし、クラウドサーバ上などのネットワークを介して接続されたコンピュータ上で計算することもできる。電池が接続された装置上で計算する利点は、電池状態（電池が出力する電圧、電池が出力する電流、電池の温度、など）を高頻度で取得できることである。

クラウドシステム上で計算した健全度評価は、ユーザが所持するコンピュータへ送信することもできる。ユーザコンピュータはこのデータを、例えばインベントリ管理などの特定用途へ提供することができる。クラウドシステム上で計算した健全度評価は、クラウドプラットフォーム事業者のデータベースへ格納し、別用途のために用いることができる。また過去の運用実績データはクラウド内のメモリへ保存しているため、ユーザが所持するコンピュータへ送信し、経時劣化を判定する際に活用することもできる。

図２３において、電池管理装置１００は、電池２００からの出力データおよび運用実績データを取得し、これらを用いて電池２００の健全性を評価する装置である。電池管理装置１００は、通信部１３０、演算部１１０、検知部１２０、記憶部１４０を備える。

検知部１２０は電池２００が出力する電圧Ｖ、電池の出力電流Ｉ、電池温度Ｔを取得する。さらに、運用実績データを取得してもよい。これらの検出値は電池自身が検出して検知部へ通知してもよいし検知部が検出してもよい。

演算部１１０は、検知部１２０が取得した検出値を用いて、電池２００の健全度を評価する。推定手順は実施形態１～５で説明したものである。通信部１３０は、演算部１１０が出力した健全度評価および実績運用データを、電池管理装置１００の外部へ送信する。例えばクラウドシステムが備えるメモリに対してこれらを送信することができる。記憶部１４０は、ΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓの測定結果（２次元プロット）、実施形態２で説明した電池種類などに応じた基準値、実施形態３～５で説明した変換式、などを格納することができる。

＜実施の形態７＞
図２４は、本発明の実施形態７に係る電池管理装置の運用形態を示す。本実施形態７では、車載電池群を有する電気自動車に対して、車載器または充電ポートから得られる測定データを用いて、電池の劣化状態もしくは故障の予兆の有無を検知する方法を説明する。検知方法は以上の実施形態と同様である。電気自動車に対して、車載器または充電ポートを接続することにより、車載電池群の測定データ（電池電圧、電池電流、電池温度など）を任意のタイミングで取得することができる。車載器からは、任意のタイミングで測定データを所定の通信を介して直接取得できる。充電ポートの場合、制御信号が送れる電源装置を充電ポートへ接続し、指令を与えることにより所定の通信を介し、ＢＭＵから測定データを取得できる。取得した測定データは測定器専用のクラウド上に保管してもよい。

本実施形態においてはさらに、測定器専用クラウドから通信を介してサーバ上のクラウドへデータを蓄積する機能を備える。劣化状態もしくは故障の可能性がある電池状態の評価を実施する際は、サーバ上のクラウドもしくは測定器専用クラウドから、過去から現在までの測定データを電池管理装置のＤＢ内に格納する。

これらは、オンプレミスで実施することも可能である。具体的には、車載器もしくは充電ポートにつなぐ電源装置にデータストレージをあらかじめ備え付けておくことにより、電池の測定データを取得後、瞬時にΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓを算出し、差分と比率から劣化を検知することが可能となる。ΔＶｃｈａとΔＶｄｉｓが取得できればどんな車載器、電源装置であっても本実施形態は適用可能である。

上記の手法で取得した電池のΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａから、実施形態１の手法により差分（ΔＶｄｉｓ－ΔＶｃｈａ）または比率（ΔＶｃｈａ／ΔＶｄｉｓ）を計算する。その計算結果から、電池セルの劣化状態、あるいは潜在的に故障の可能性がある電池状態を判定する。本実施形態においても過去データが活用できるので、車検等の定期的な車両検査時においてΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａを取得し、過去データとして蓄積することにより、経時的な電池の劣化を検知し、故障予知も実施できる。

故障検知後の交換依頼については、図９Ｂに示した通り、故障検知結果から３段階の警告を表示することにより、事前に電池セルもしくは電池群の交換が可能となる。このＧＵＩに表示される基準と同等のものを、本実施形態における電池管理装置上に表示することができる。

クラウドシステム上で取得した電池の出力値は、ユーザが所持するコンピュータへ送信することもできる。ユーザコンピュータはこのデータを、例えばインベントリ管理などの特定用途へ提供することができる。クラウドシステム上で取得した電池データは、クラウドプラットフォーム事業者のデータベースへ格納し、別用途のために用いることができる。過去に取得した車載用蓄電池の出力データをＤＢ内もしくはクラウド内のメモリへ保存しているので、電池からの出力データをユーザが所持するコンピュータへ送信し、健全度評価の際に活用することもできる。したがって、オンサイトでの劣化検知に加えて、データのやり取りだけで電池システムの管理が可能となる。

＜本発明の変形例について＞
本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

以上の実施形態において、直列または並列に接続された電池セル（２次電池）によって構成された電池システムを例として説明した。電池としては例えば、ＬｉＢ（リチウムイオン電池）、その他の固体電池、ナトリウム電池、などを用いることができる。いずれの電池の場合においても、ΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａを用い本発明の手法を適用することができる。

実施形態３～５において、ＳｏＣ、電池温度、電池電圧を換算する例を説明したが、これらのうち１以上を組み合わせてもよい。例えばΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａを、特定のＳｏＣおよび特定の電池温度に対応する値へ換算してもよい。この場合は、様々なＳｏＣと電池温度の組み合わせにおいてΔＶｄｉｓとΔＶｃｈａを取得することにより、変換式をあらかじめ取得しておけばよい。

以上の実施形態において、電池が健全であるとは、その電池の出荷時からの性能劣化が基準範囲内である（通常使用することができる）ことを意味する。電池が健全ではないとは、その電池の出荷時からの性能劣化が基準範囲を超えていることを意味する。性能劣化の原因としては、経年劣化、故障、これらの複合要因、などが考えられる。電池の健全性と劣化度（または故障度）は、出荷時性能に対する相対評価によって規定することができる。例えば健全度が１００％であれば新品、劣化度が１０％であれば性能が新品時から１０％低下している、などの評価が可能である。

以上の実施形態において、電池の劣化検出手順を実施する演算部は、その機能を実装した回路デバイスなどのハードウェアによって構成することもできるし、その機能を実装したソフトウェアをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置が実行することによって構成することもできる。

１００：電池管理装置
１１０：演算部
１２０：検知部
１３０：通信部
１４０：記憶部
２００：電池

Claims (15)

1. 電池の状態を管理する電池管理装置であって、
   前記電池が出力する電圧の検出値を取得する検知部、
   前記電池の状態を推定する演算部、
   を備え、
   前記演算部は、前記電池が充電を終了した終了時点またはそれよりも後でありかつ前記電圧の経時変化曲線の変曲点よりも前の起算時点から第１時間が経過した第１時点までの第１期間を特定し、
   前記演算部は、前記電池が放電を終了した終了時点またはそれよりも後でありかつ前記経時変化曲線の変曲点よりも前の起算時点から第２時間が経過した第２時点までの第２期間を特定し、
   前記演算部は、前記第１期間における前記電圧の第１変化分と、前記第２期間における前記電圧の第２変化分との間の差分、または、前記第１変化分と前記第２変化分の比率、のうち少なくともいずれかを取得し、
   前記演算部は、前記差分または前記比率のうち少なくともいずれかに基づいて、前記電池の健全性を評価してその結果を出力する
   ことを特徴とする電池管理装置。
2. 前記演算部は、前記第１変化分と前記第２変化分を２次元座標軸上にプロットした場合における前記プロットの原点からの距離にしたがって、前記電池の経年劣化の進行度を評価する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
3. 前記演算部は、前記第２変化分が前記第１変化分以上であれば、前記電池の健全度が閾値以上であると評価する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
4. 前記演算部は、前記プロットのうち前記第１変化分が前記第２変化分以上である前記電池は、故障の予兆のある電池と判定し、
   前記演算部は、前記２次元座標上において前記電池が健全であることを表す基準値から前記プロットまでの距離に応じて、前記電池の故障までの期間を評価する
   ことを特徴とする請求項２記載の電池管理装置。
5. 前記演算部は、前記差分または前記比率のうち少なくともいずれかが第２閾値以上である前記電池の前記健全性は、故障しているかまたは故障発生までの期間が閾値未満であると評価する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
6. 前記演算部は、前記第１変化分と前記第２変化分との間の関係を近似する１次関数を、前記電池の種類ごとに設定し、
   前記演算部は、前記差分または前記比率のうち少なくともいずれかを前記１次関数と比較することにより、前記電池の健全性を評価する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
7. 前記演算部は、前記電池の種類、前記電池の特性、前記電池の属性、またはこれらの１以上の組み合わせごとに、前記１次関数の傾きまたは切片のうち少なくともいずれかを設定し、
   前記演算部は、第１電池については、前記傾きまたは前記切片のうち少なくともいずれかを、前記電池が健全であると評価される範囲が第１正常範囲となるようにセットするとともに前記電池が劣化または故障していると評価される範囲が第１異常範囲となるようにセットし、
   前記演算部は、劣化しているとみなす基準を前記第１電池よりも厳密にする第２電池については、前記傾きまたは前記切片のうち少なくともいずれかを、前記電池が劣化または故障していると評価される範囲が前記第１異常範囲よりも狭い第２異常範囲となるようにセットし、
   前記演算部は、健全であるとみなす基準を前記第１電池よりも緩やかにする第３電池については、前記傾きまたは前記切片のうち少なくともいずれかを、前記電池が健全であると評価される範囲が前記第１正常範囲よりも広い第２正常範囲となるようにセットする
   ことを特徴とする請求項６記載の電池管理装置。
8. 前記演算部は、加速試験データ、市場での運用実績データ、ＡＩによる学習データ、のうち少なくともいずれかの結果に基づき、将来時点における前記差分または前記比率のうち少なくともいずれかを予測することにより、前記電池の健全性が基準値未満となるまでに要する期間を推定する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
9. 前記電池管理装置はさらに、前記演算部による処理結果を提示するユーザインターフェースを備え、
   前記ユーザインターフェースは、
   前記電池の運用期間における前記差分または前記比率の経時変化、
   前記第１変化分および前記第２変化分、
   前記演算部が前記電池の状態を推定した結果、
   のうち少なくともいずれかを提示する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
10. 前記演算部は、前記電池が第１充電状態であるときにおいて、前記電池が健全であるか否かを判定するために用いる、前記第１変化分と前記第２変化分との間の対応関係を取得し、
    前記演算部は、前記電池が第２充電状態であるときにおいて、前記第１変化分と前記第２変化分を取得するとともに、その値を前記第１充電状態における対応する値へ変換することにより、第１変換後変化分と第２変換後変化分を計算し、
    前記演算部は、前記電池が前記第２充電状態であるときは、前記第１変換後変化分と前記第２変換後変化分と前記対応関係を用いて、前記電池の健全性を評価する
    ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
11. 前記演算部は、前記電池が第１温度であるときにおいて、前記電池が健全であるか否かを判定するために用いる、前記第１変化分と前記第２変化分との間の対応関係を取得し、
    前記演算部は、前記電池が第２温度であるときにおいて、前記第１変化分と前記第２変化分を取得するとともに、その値を前記第１温度における対応する値へ変換することにより、第１変換後変化分と第２変換後変化分を計算し、
    前記演算部は、前記電池が前記第２温度であるときは、前記第１変換後変化分と前記第２変換後変化分と前記対応関係を用いて、前記電池の健全性を評価する
    ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
12. 前記演算部は、前記電池の放電電圧と充電電圧が第１電圧条件であるときにおいて、前記電池が健全であるか否かを判定するために用いる、前記第１変化分と前記第２変化分との間の対応関係を取得し、
    前記演算部は、前記電池の放電電圧と充電電圧が第２電圧条件であるときにおいて、前記第１変化分と前記第２変化分を取得するとともに、その値を前記第１電圧条件における対応する値へ変換することにより、第１変換後変化分と第２変換後変化分を計算し、
    前記演算部は、前記電池の放電電圧と充電電圧が前記第２電圧条件であるときは、前記第１変換後変化分と前記第２変換後変化分と前記対応関係を用いて、前記電池の健全性を評価する
    ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
13. 前記電池は、複数の前記電池が直列または並列に接続されることにより、電池群を構成しており、
    前記演算部は、前記電池の出力電圧、前記電池の出力電流、前記電池の温度、前記電池の稼働時間または稼働期間、およびこれらの履歴を取得することにより、前記電池群を監視し、
    前記演算部は、前記電池群を監視した結果と、加速試験データ、市場での運用実績データ、ＡＩによる学習データ、のうち少なくともいずれかの結果とを比較することにより、前記電池群の将来の故障を予測する
    ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
14. 前記演算部は、前記電池を搭載した電気機器の充電ポートを介して、前記電池の出力電圧を取得し、
    前記演算部は、前記充電ポートを介して取得した前記出力電圧を用いて、前記第１変化分と前記第２変化分を取得する
    ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
15. 電池の状態を管理する処理をコンピュータに実行させる電池管理プログラムであって、前記コンピュータに、
    前記電池が出力する電圧の検出値を取得するステップ、
    前記電池の状態を推定するステップ、
    を実行させ、
    前記推定するステップにおいては、前記コンピュータに、前記電池が充電を終了した終了時点またはそれよりも後でありかつ前記電圧の経時変化曲線の変曲点よりも前の起算時点から第１時間が経過した第１時点までの第１期間を特定するステップを実行させ、
    前記推定するステップにおいては、前記コンピュータに、前記電池が放電を終了した終了時点またはそれよりも後でありかつ前記経時変化曲線の変曲点よりも前の起算時点から第２時間が経過した第２時点までの第２期間を特定するステップを実行させ、
    前記推定するステップにおいては、前記コンピュータに、前記第１期間における前記電圧の第１変化分と、前記第２期間における前記電圧の第２変化分との間の差分、または、前記第１変化分と前記第２変化分の比率、のうち少なくともいずれかを取得するステップを実行させ、
    前記推定するステップにおいては、前記コンピュータに、前記差分または前記比率のうち少なくともいずれかに基づいて、前記電池の健全性を評価してその結果を出力するステップを実行させる
    ことを特徴とする電池管理プログラム。

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