JP2023146536A - Battery management program and battery management apparatus - Google Patents

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Masaki Ishigaki
敬祐 石川
Keisuke Ishikawa
和也 下岡
Kazuya Shimooka
利彦 藤田
Toshihiko Fujita
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Abstract

To distribute loads of information processing to each of system components in a system in which a battery management apparatus acquires information related to a battery.SOLUTION: A battery characteristic measurement apparatus 14 generates a measurement signal in a battery 12 and produces basic data including a discrete measurement signal value and a battery ID from the measurement signal. A battery management apparatus 22 executes: data acquisition processing of acquiring the basic data from the battery characteristic measurement apparatus 14; and analysis processing of acquiring the battery ID from the basic data and obtaining characteristic analysis data of the battery 12 on the basis of the basic data. The battery management apparatus 22 further executes: information generation processing of generating battery analysis information obtained by associating the battery ID with the characteristic analysis data; and transmission processing of transmitting the battery analysis information. The battery management apparatus 22 executes request reception processing of receiving request information transmitted from a user terminal 16, and executes the transmission processing, or the analysis processing and the transmission processing according to the request information.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、電池管理プログラムおよび電池管理装置に関し、特に、電池の特性解析に関する。 The present invention relates to a battery management program and a battery management device, and particularly to battery characteristic analysis.

電池の電力を用いて走行するハイブリッド自動車や電気自動車等の電動自動車が広く用いられている。電動自動車に対しては、電力供給事業者等が提供する電力供給網に接続された充電装置が、サービスステーションや駐車場等に設けられている。電動自動車の電池は充電装置によって充電される。 BACKGROUND ART Electric vehicles such as hybrid cars and electric cars that run using battery power are widely used. For electric vehicles, charging devices connected to the power supply network provided by power supply companies are installed at service stations, parking lots, and the like. The battery of an electric vehicle is charged by a charging device.

また、工場、オフィス、イベント会場等では、フォークリフト、運搬車等、電池を利用した電動装置が用いられている。複数の電動装置を工場やオフィス等の敷地内のあらゆる場所で用いるため、局所的に構築された電力供給網の要所に充電装置が接続された充電システムが開発されている。 Furthermore, in factories, offices, event venues, and the like, electric devices that use batteries, such as forklifts and transport vehicles, are used. BACKGROUND ART In order to use a plurality of electric devices at various locations within the premises of factories, offices, etc., charging systems have been developed in which charging devices are connected to key points in a locally constructed power supply network.

電動自動車や充電システムに関しては、電力供給網に接続された複数の充電装置を制御する技術が知られている。この技術では、制御装置が各充電装置から電池の充電状態を表す情報を取得し、各充電装置における電池の充電状態に応じて、制御装置が各充電装置を制御する。特許文献1には、このような技術を用いた分散型電源システムが記載されている。この分散型電源システムは、複数の電力変換部(充電装置)と、各電力変換部を制御する制御部(制御装置)とを備えている。各電力変換部には電池が接続されている。制御部は、複数の電力変換部のそれぞれから、電池のSOC(State Of Charge)を取得し、SOCに応じて各電力変換部の充放電制御を行う。 Regarding electric vehicles and charging systems, techniques for controlling multiple charging devices connected to a power supply network are known. In this technique, a control device acquires information representing the charging state of a battery from each charging device, and controls each charging device according to the charging state of the battery in each charging device. Patent Document 1 describes a distributed power supply system using such technology. This distributed power supply system includes a plurality of power conversion units (charging devices) and a control unit (control device) that controls each power conversion unit. A battery is connected to each power conversion section. The control unit acquires the SOC (State of Charge) of the battery from each of the plurality of power conversion units, and controls charging and discharging of each power conversion unit according to the SOC.

なお、特許文献2には、本願発明に関連する技術として、電池履歴情報管理システムが記載されている。電池履歴情報管理システムは、充放電装置および電池情報管理装置を備えている。充放電装置は二次電池に接続されており、二次電池の充電または放電を行う。電池情報管理装置は、充放電装置による二次電池の充電または放電についての履歴情報を、サーバに送信する。 Note that Patent Document 2 describes a battery history information management system as a technology related to the present invention. The battery history information management system includes a charging/discharging device and a battery information management device. The charging/discharging device is connected to the secondary battery and charges or discharges the secondary battery. The battery information management device transmits history information regarding charging or discharging of the secondary battery by the charging/discharging device to the server.

特開2016-116428号公報Japanese Patent Application Publication No. 2016-116428 国際公開第2012/140835号International Publication No. 2012/140835

一般に、電池の性能は使用と共に劣化する。そこで、電池の劣化度を各充電装置が測定し、各充電装置で測定された劣化度に関する情報を電池管理装置が収集するシステムが考えられる。各充電装置のユーザは、自らが所有する情報処理端末によって電池管理装置から劣化度に関する情報を取得する。しかし、このシステムでは、各充電装置が劣化度を測定するため、各充電装置が実行する処理の負担が大きくなってしまう。 Generally, battery performance deteriorates with use. Therefore, a system can be considered in which each charging device measures the degree of deterioration of the battery, and a battery management device collects information regarding the degree of deterioration measured by each charging device. A user of each charging device obtains information regarding the degree of deterioration from the battery management device using an information processing terminal that the user owns. However, in this system, each charging device measures the degree of deterioration, which increases the burden of processing performed by each charging device.

また、電池に充電された電荷量や、電池が放電した電荷量等を各充電装置が電池管理装置に随時送信し、電池管理装置が演算によって劣化度を求める構成も考えられる。この場合には、充電装置から電池管理装置に送信される情報が多くなり、充電装置と電池管理装置との間で実行される通信処理の負担が大きくなってしまう。 It is also possible to consider a configuration in which each charging device transmits the amount of charge charged in the battery, the amount of charge discharged from the battery, etc. to the battery management device at any time, and the battery management device calculates the degree of deterioration by calculation. In this case, a large amount of information is transmitted from the charging device to the battery management device, which increases the burden of communication processing performed between the charging device and the battery management device.

本発明の目的は、電池に関する情報を電池管理装置が管理するシステムについて、情報処理の負担を各システム構成要素に分散することを目的とする。 An object of the present invention is to distribute the burden of information processing to each system component in a system in which information regarding batteries is managed by a battery management device.

本発明は、電池に測定信号を発生させ、離散的な測定信号値と電池IDとを含む基本データを当該測定信号から生成する電池特性測定装置から、前記基本データを取得するデータ取得処理と、前記電池IDを前記基本データから取得し、前記基本データに基づいて、前記電池の特性解析データを求める解析処理と、前記電池IDと、前記特性解析データとを対応付けた電池解析情報を生成する情報生成処理と、前記電池解析情報を送信する送信処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。 The present invention includes a data acquisition process that acquires basic data from a battery characteristic measuring device that generates a measurement signal in a battery and generates basic data including a discrete measurement signal value and a battery ID from the measurement signal; Obtaining the battery ID from the basic data, performing analysis processing to obtain characteristic analysis data of the battery based on the basic data, and generating battery analysis information in which the battery ID and the characteristic analysis data are associated with each other. The present invention is characterized in that a computer executes information generation processing and transmission processing for transmitting the battery analysis information.

望ましくは、ユーザ端末から送信される要求情報を受信する要求受信処理を前記コンピュータに実行させ、前記送信処理、または前記解析処理および前記送信処理は、前記要求情報に応じて実行される。 Desirably, the computer is caused to execute a request reception process for receiving request information transmitted from a user terminal, and the transmission process, or the analysis process and the transmission process are executed according to the request information.

望ましくは、前記電池が異常であるか否かを前記基本データに基づいて判定し、前記電池が異常であるか否かを示す診断情報を生成する異常判定処理を前記コンピュータに実行させ、前記送信処理は、前記電池IDと前記診断情報とを対応付けた情報を送信する処理を含む。 Preferably, the computer is caused to execute an abnormality determination process of determining whether or not the battery is abnormal based on the basic data and generating diagnostic information indicating whether or not the battery is abnormal; The process includes a process of transmitting information in which the battery ID and the diagnostic information are associated with each other.

望ましくは、前記特性解析データは、前記電池の劣化度を表す。 Desirably, the characteristic analysis data represents a degree of deterioration of the battery.

望ましくは、前記電池についての付加価値情報を、前記特性解析データに基づいて生成する付加価値情報生成処理を前記コンピュータに実行させ、前記情報生成処理は、前記電池IDに対し、前記特性解析データに加えて前記付加価値情報を対応付けた前記電池解析情報を生成する処理を含む。 Preferably, the computer executes a value-added information generation process of generating value-added information about the battery based on the characteristic analysis data, and the information generation process includes generating value-added information about the battery based on the characteristic analysis data. In addition, it includes a process of generating the battery analysis information associated with the added value information.

望ましくは、前記電池解析情報の情報量、または前記情報生成処理を実行するために要される演算量を求める情報量解析処理と、前記情報量または前記演算量に応じた請求報酬ポイントを示す請求情報を、外部コンピュータに送信する請求処理と、を前記コンピュータに実行させ、前記請求情報についての決済処理が完了した後に、前記送信処理を前記コンピュータに実行させる。 Preferably, an information amount analysis process for determining the amount of information of the battery analysis information or the amount of calculation required to execute the information generation process, and a claim indicating the amount of billed reward points according to the amount of information or the amount of calculations. The computer is caused to execute a billing process of transmitting the information to an external computer, and after the payment process for the billing information is completed, the computer is made to execute the sending process.

望ましくは、前記電池解析情報に関する履歴情報を生成する履歴生成処理と、前記履歴情報を暗号化してストレージコンピュータに記憶させる履歴送信処理と、ユーザ端末から履歴要求情報が送信されたときに、前記履歴情報を復号化する復号鍵を履歴要求情報送信元のユーザ端末に送信すると共に、前記ストレージコンピュータに対し、暗号化された前記履歴情報を前記履歴要求情報送信元のユーザ端末に向けて送信させる送信指令処理と、を前記コンピュータに実行させる。 Preferably, a history generation process for generating history information regarding the battery analysis information, a history transmission process for encrypting the history information and storing it in a storage computer, and a history transmission process for generating the history information when the history request information is transmitted from a user terminal. Sending a decryption key for decrypting information to the user terminal that is the source of the history request information, and causing the storage computer to transmit the encrypted history information to the user terminal that is the source of the history request information. The computer is caused to execute command processing.

また、本発明は、電池に測定信号を発生させ、離散的な測定信号値と電池IDとを含む基本データを当該測定信号から生成する電池特性測定装置から、前記基本データを取得するデータ取得処理と、前記電池IDを前記基本データから取得し、前記基本データに基づいて、前記電池の特性解析データを求める解析処理と、前記電池IDと、前記特性解析データとを対応付けた電池解析情報を生成する情報生成処理と、前記電池解析情報を送信する送信処理と、を実行することを特徴とする。 The present invention also provides a data acquisition process for acquiring basic data from a battery characteristic measuring device that generates a measurement signal in a battery and generates basic data including a discrete measurement signal value and a battery ID from the measurement signal. and an analysis process of acquiring the battery ID from the basic data and obtaining characteristic analysis data of the battery based on the basic data, and generating battery analysis information in which the battery ID and the characteristic analysis data are associated with each other. The present invention is characterized in that an information generation process for generating information and a transmission process for transmitting the battery analysis information are executed.

望ましくは、ユーザ端末から送信される要求情報を受信する要求受信処理を実行し、 前記送信処理、または前記解析処理および前記送信処理を、前記要求情報に応じて実行する。 Preferably, a request reception process is executed to receive request information transmitted from a user terminal, and the transmission process or the analysis process and the transmission process are executed in accordance with the request information.

望ましくは、前記電池が異常であるか否かを前記基本データに基づいて判定し、前記電池が異常であるか否かを示す診断情報を生成する異常判定処理を実行し、前記送信処理は、 前記電池IDと前記診断情報とを対応付けた情報を送信する処理を含む。 Preferably, an abnormality determination process is executed that determines whether or not the battery is abnormal based on the basic data and generates diagnostic information indicating whether or not the battery is abnormal, and the transmission process includes: The method includes a process of transmitting information in which the battery ID and the diagnostic information are associated with each other.

望ましくは、前記特性解析データは、前記電池の劣化度を表すデータである。 Preferably, the characteristic analysis data is data representing a degree of deterioration of the battery.

望ましくは、前記電池についての付加価値情報を、前記特性解析データに基づいて生成する付加価値情報生成処理を実行し、前記情報生成処理は、前記電池IDに対し、前記特性解析データに加えて前記付加価値情報を対応付けた前記電池解析情報を生成する処理を含む。 Preferably, value-added information generation processing is performed to generate added-value information about the battery based on the characteristic analysis data, and the information generation process includes, for the battery ID, the added-value information in addition to the characteristic analysis data. It includes a process of generating the battery analysis information associated with added value information.

望ましくは、前記電池解析情報の情報量、または前記情報生成処理を実行するために要される演算量を求める情報量解析処理と、前記情報量または前記演算量に応じた請求報酬ポイントを示す請求情報を、外部コンピュータに送信する請求処理と、を実行し、前記請求情報についての決済処理が完了した後に、前記送信処理を実行する。 Preferably, an information amount analysis process for determining the amount of information of the battery analysis information or the amount of calculation required to execute the information generation process, and a claim indicating the amount of billed reward points according to the amount of information or the amount of calculations. A billing process for transmitting the information to an external computer is executed, and after the payment process for the billing information is completed, the transmitting process is executed.

望ましくは、前記電池解析情報に関する履歴情報を生成する履歴生成処理と、前記履歴情報を暗号化してストレージコンピュータに記憶させる履歴送信処理と、ユーザ端末から履歴要求情報が送信されたときに、前記履歴情報を復号化する復号鍵を履歴要求情報送信元のユーザ端末に送信すると共に、前記ストレージコンピュータに対し、暗号化された前記履歴情報を前記履歴要求情報送信元のユーザ端末に向けて送信させる送信指令処理と、を実行する。 Preferably, a history generation process for generating history information regarding the battery analysis information, a history transmission process for encrypting the history information and storing it in a storage computer, and a history transmission process for generating the history information when the history request information is transmitted from a user terminal. Sending a decryption key for decrypting information to the user terminal that is the source of the history request information, and causing the storage computer to transmit the encrypted history information to the user terminal that is the source of the history request information. Executes command processing.

本発明によれば、電池に関する情報を電池管理装置が取得するシステムについて、情報処理の負担を各システム構成要素に分散することができる。 According to the present invention, in a system in which a battery management device acquires information regarding batteries, the burden of information processing can be distributed to each system component.

電池管理システムの構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a battery management system. 電池特性測定装置が備える測定器の構成例を示す図である。It is a figure showing an example of composition of a measuring instrument with which a battery characteristic measuring device is provided. 2次インダクタに現れる減衰振動電圧を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a damped oscillating voltage appearing in a secondary inductor. 電池劣化解析器の構成を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing the configuration of a battery deterioration analyzer. 鉛電池についての緩和電圧の例を示す図である。It is a figure showing an example of relaxation voltage about a lead battery. 基準測定装置によって測定された劣化パラメータと、電池管理装置によって測定された鉛電池のインピーダンス実部の測定値とを対応付けたグラフである。It is a graph which matches the deterioration parameter measured by the reference measuring device and the measured value of the impedance real part of the lead battery measured by the battery management device. 電池劣化解析器の構成を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing the configuration of a battery deterioration analyzer. リチウムイオン電池の機械学習データと、リチウムイオン電池の機械学習モデルとの関係を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing the relationship between machine learning data of a lithium ion battery and a machine learning model of a lithium ion battery. 電池容量の劣化度に対して、インピーダンス実部の変化を対応付けたグラフである。It is a graph that associates changes in the real part of impedance with the degree of deterioration of battery capacity. 電池管理システムが実行する処理のシーケンスチャートである。3 is a sequence chart of processing executed by the battery management system. 第1の応用処理のシーケンスチャートである。3 is a sequence chart of first applied processing. 第2の応用処理のシーケンスチャートである。It is a sequence chart of the 2nd applied processing. 第3の応用処理のシーケンスチャートである。It is a sequence chart of the 3rd application process. 第3の応用処理のシーケンスチャートである。It is a sequence chart of the 3rd application process.

各図を参照して本発明の実施形態について説明する。複数の図面に示されている同一の事項については同一の符号を付してその説明を簡略化する。 Embodiments of the present invention will be described with reference to each figure. Identical items shown in multiple drawings are designated by the same reference numerals to simplify the explanation thereof.

図1には、本発明の実施形態に係る電池管理システム100の構成が示されている。電池管理システム100は、通信回線10、電池12、電池特性測定装置14、ユーザ端末16、無線通信システム18、ストレージコンピュータ20および電池管理装置22を備えている。電池管理装置22およびストレージコンピュータ20は、プロバイダシステム102を構成し、プロバイダシステム102は、電池12の解析を行う事業者であるプロバイダによって運用されてよい。 FIG. 1 shows the configuration of a battery management system 100 according to an embodiment of the present invention. The battery management system 100 includes a communication line 10, a battery 12, a battery characteristic measuring device 14, a user terminal 16, a wireless communication system 18, a storage computer 20, and a battery management device 22. The battery management device 22 and the storage computer 20 constitute a provider system 102, and the provider system 102 may be operated by a provider that is a business that analyzes the battery 12.

電池12は、工場、オフィス等において電源として用いられてよい。また、電池特性測定装置14から切り離された状態で、あるいは電池特性測定装置14と共に電動自動車に搭載されてもよい。また、電池12は、電力供給網に接続された充電装置に接続されてもよい。 The battery 12 may be used as a power source in factories, offices, and the like. Further, it may be installed in the electric vehicle in a state where it is separated from the battery characteristic measuring device 14 or together with the battery characteristic measuring device 14. The battery 12 may also be connected to a charging device connected to a power supply network.

電池特性測定装置14は、電池12に測定信号を発生させ、離散的な測定信号値と、電池12を識別するための電池ID(Identification)とを含む基本データを測定信号から生成する。例えば、電池特性測定装置14は、電池12に測定信号としてパルス電流を流し、離散的な測定信号値としてパルス電流の離散値を取得する。電池特性測定装置14は、パルス電流の離散値と、電池12に割り当てられた電池IDとを含む基本データを通信回線10を介してストレージコンピュータ20に送信する。ストレージコンピュータ20は基本データを記憶する。 The battery characteristic measuring device 14 causes the battery 12 to generate a measurement signal, and generates basic data including discrete measurement signal values and a battery ID (Identification) for identifying the battery 12 from the measurement signal. For example, the battery characteristic measuring device 14 causes a pulse current to flow through the battery 12 as a measurement signal, and obtains discrete values of the pulse current as discrete measurement signal values. The battery characteristic measuring device 14 transmits basic data including the discrete value of the pulse current and the battery ID assigned to the battery 12 to the storage computer 20 via the communication line 10. Storage computer 20 stores basic data.

電池特性測定装置14は電池12の温度を測定する温度センサを備えてもよい。電池特性測定装置14は、電池12の温度の測定値(電池温度)を基本データに含ませてもよい。また、電池特性測定装置14は、新品の状態から現時点までの間に充電および放電された電荷量の積算値(使用量)を測定する回路を備えてもよい。電池特性測定装置14は、電池12の種別(鉛電池、リチウムイオン電池等の種別)、電池12の充電容量(mAh)、新品の状態から現時点までの間の使用量、製造者、製造シリアルナンバー等を含ませてもよい。 The battery characteristic measuring device 14 may include a temperature sensor that measures the temperature of the battery 12. The battery characteristic measuring device 14 may include a measured value of the temperature of the battery 12 (battery temperature) in the basic data. Furthermore, the battery characteristic measuring device 14 may include a circuit that measures the integrated value (usage amount) of the amount of charge charged and discharged from the new state to the present time. The battery characteristic measuring device 14 measures the type of the battery 12 (type of lead battery, lithium ion battery, etc.), the charging capacity (mAh) of the battery 12, the usage amount from the new state to the present, the manufacturer, and the manufacturing serial number. etc. may also be included.

このような処理を実行する電池特性測定装置14は、例えば、損失のある共振回路を備えてよい。電池特性測定装置14は、電池12に共振回路を接続し、減衰振動するパルス電流を電池12に流し、離散的な測定信号値としてパルス電流の離散値を摘出する。基本データに含ませるパルス電流の離散値は、時間軸上に配列された2個以上の離散値であってよい。 The battery characteristic measuring device 14 that performs such processing may include, for example, a resonant circuit with loss. The battery characteristic measuring device 14 connects a resonant circuit to the battery 12, passes a damped oscillating pulse current through the battery 12, and extracts discrete values of the pulse current as discrete measurement signal values. The discrete values of the pulse current included in the basic data may be two or more discrete values arranged on the time axis.

図2には電池特性測定装置14が備える測定器30の構成例が示されている。測定器30は、1次インダクタL1、容量性素子C0、抵抗器R0、スイッチSWおよび離散値摘出回路32を備えている。1次インダクタL1、容量性素子C0およびスイッチSWは直列に接続されている。抵抗器R0は、容量性素子C0に並列に接続されている。1次インダクタL1の容量性素子C0側の端子とは反対側の端子は、電池12の正極に接続されている。スイッチSWの容量性素子C0とは反対側の端子は、電池12の負極に接続されている。2次インダクタL2は1次インダクタL1に結合している。2次インダクタL2の一端は接地され、他端は離散値摘出回路32に接続されている。 FIG. 2 shows an example of the configuration of the measuring instrument 30 included in the battery characteristic measuring device 14. The measuring device 30 includes a primary inductor L1, a capacitive element C0, a resistor R0, a switch SW, and a discrete value extraction circuit 32. Primary inductor L1, capacitive element C0, and switch SW are connected in series. Resistor R0 is connected in parallel with capacitive element C0. A terminal of the primary inductor L1 opposite to the terminal on the capacitive element C0 side is connected to the positive electrode of the battery 12. A terminal of the switch SW on the opposite side from the capacitive element C0 is connected to the negative electrode of the battery 12. Secondary inductor L2 is coupled to primary inductor L1. One end of the secondary inductor L2 is grounded, and the other end is connected to the discrete value extraction circuit 32.

1次インダクタL1、容量性素子C0および抵抗器R0は、損失のある共振回路を構成する。スイッチSWがパルス的にオンになることによって、電池12および共振回路には、減衰振動電流Iaが流れる。ここで、スイッチSWがパルス的にオンになるとは、スイッチSWがオフからオンになり、所定時間オンを維持した後に、オンからオフになることをいう。 Primary inductor L1, capacitive element C0 and resistor R0 constitute a lossy resonant circuit. When the switch SW is turned on in a pulsed manner, a damped oscillating current Ia flows through the battery 12 and the resonant circuit. Here, the switch SW being turned on in a pulsed manner means that the switch SW is turned on from off, remains on for a predetermined period of time, and then turns off from on.

1次インダクタL1に減衰振動電流Iaが流れることに伴って、2次インダクタL2には、減衰振動電流Iaに応じた減衰振動電圧Eaが現れる。減衰振動電圧Eaは、離散値摘出回路32に出力される。離散値摘出回路32は、減衰振動電圧Eaの複数の極大値を離散値として摘出し、複数の離散値を出力する。 As the damped oscillating current Ia flows through the primary inductor L1, a damped oscillating voltage Ea corresponding to the damped oscillating current Ia appears in the secondary inductor L2. The damped oscillation voltage Ea is output to the discrete value extraction circuit 32. The discrete value extraction circuit 32 extracts a plurality of local maximum values of the damped oscillation voltage Ea as discrete values, and outputs a plurality of discrete values.

図3には、2次インダクタL2に現れる減衰振動電圧Eaが示されている。離散値摘出回路32は、例えば、減衰振動電圧Eaが2次インダクタL2に現れた時刻0より後の時刻t1およびt2に現れる極大値を離散値として摘出する。ここでは、離散値摘出回路32が2つの極大値を摘出するものとしているが、離散値摘出回路32は、減衰振動電圧Eaの3つ以上の極大値を摘出し、3つ以上の離散値を出力してもよい。 FIG. 3 shows the damped oscillating voltage Ea appearing in the secondary inductor L2. The discrete value extraction circuit 32 extracts, for example, local maximum values that appear at times t1 and t2 after time 0 when the damped oscillating voltage Ea appears on the secondary inductor L2 as discrete values. Here, it is assumed that the discrete value extraction circuit 32 extracts two local maximum values, but the discrete value extraction circuit 32 extracts three or more local maximum values of the damped oscillation voltage Ea, and extracts three or more discrete values. You can also output it.

図1に戻って電池管理システム100について説明する。通信回線10は、インターネット等、不特定の者に利用可能な通信回線であってもよいし、特定の事業組織のために構築された通信回線であってもよい。 Returning to FIG. 1, the battery management system 100 will be described. The communication line 10 may be a communication line that can be used by an unspecified person, such as the Internet, or may be a communication line constructed for a specific business organization.

ユーザ端末16は、スマートフォン、無線モジュール付きのパーソナルコンピュータ等、無線通信機能を備えた情報処理装置であってよい。ユーザ端末16は、例えば、電池12のユーザによって所有され、電池12のユーザによって操作されてよい。ユーザ端末16は、電池解析情報の送信を要求する要求情報を無線通信システム18に無線送信する。要求情報には、電池12の電池IDが含まれている。また、電池解析情報は、電池12の劣化度を示す情報と、電池IDとが対応付けられた情報である。電池12の劣化度については後述する。 The user terminal 16 may be an information processing device with a wireless communication function, such as a smartphone or a personal computer with a wireless module. User terminal 16 may be owned by and operated by the user of battery 12, for example. The user terminal 16 wirelessly transmits request information requesting transmission of battery analysis information to the wireless communication system 18. The request information includes the battery ID of the battery 12. Further, the battery analysis information is information in which information indicating the degree of deterioration of the battery 12 and the battery ID are associated with each other. The degree of deterioration of the battery 12 will be described later.

無線通信システム18は、WiFi等を利用したローカルエリアネットワークや、移動体通信システムであってよい。無線通信システム18は、ユーザ端末16から無線送信された要求情報を受信し、通信回線10を介して電池管理装置22に要求情報を送信する。電池管理装置22は、要求情報を受信すると、要求情報に含まれている電池IDと同一の電池IDを含む基本データを、ストレージコンピュータ20から読み込む。 The wireless communication system 18 may be a local area network using WiFi or the like, or a mobile communication system. The wireless communication system 18 receives request information wirelessly transmitted from the user terminal 16 and transmits the request information to the battery management device 22 via the communication line 10. Upon receiving the request information, the battery management device 22 reads basic data containing the same battery ID as the battery ID included in the request information from the storage computer 20 .

電池管理装置22は、1つまたは複数のコンピュータによって構成される。電池管理装置22は、電池管理プログラムを実行することで以下に説明する各処理を実行する。電池管理プログラムは、コンピュータに内蔵される記録媒体や、コンピュータに着脱自在な記録媒体に記録されてよい。記録媒体は、ハードディスク、USBメモリ、CD-ROM等であってよい。この場合、電池管理装置22に内蔵または着脱自在に装着された記録媒体から電池管理装置22が電池管理プログラムを読み込んでよい。また、通信回線10に接続された外部のコンピュータに、電池管理プログラムが記録された記録媒体が内蔵または着脱自在に装着されてもよい。この場合、電池管理装置22は、外部のコンピュータから電池管理プログラムを読み込んで実行してよい。電池管理装置22が複数のコンピュータで構成される場合、これら複数のコンピュータ同士が通信回線10を介して接続され、電池管理プログラムに基づく処理を、これら複数のコンピュータが分散的に実行してもよい。 The battery management device 22 is configured by one or more computers. The battery management device 22 executes each process described below by executing a battery management program. The battery management program may be recorded on a recording medium built into the computer or a recording medium that is detachable from the computer. The recording medium may be a hard disk, a USB memory, a CD-ROM, or the like. In this case, the battery management device 22 may read the battery management program from a recording medium built into the battery management device 22 or detachably attached thereto. Further, an external computer connected to the communication line 10 may have a recording medium on which the battery management program is recorded or may be detachably attached thereto. In this case, the battery management device 22 may read and execute a battery management program from an external computer. When the battery management device 22 is composed of a plurality of computers, the plurality of computers may be connected to each other via the communication line 10, and the processing based on the battery management program may be executed in a distributed manner by the plurality of computers. .

電池管理装置22は、基本データに含まれる測定信号の離散値に基づいて、電池12の特性解析データとして劣化度を求める。劣化度には、SOH_RやSOH_Cがある。SOH_Rは抵抗劣化を示し、SOH_Cは容量劣化を示す。SOH_Rは、例えば、新品の電池に対して、インピーダンス実部が増加した割合(何%増加したか)を示す値として定義される。ここで、インピーダンス実部とは、ある周波数について電池の内部インピーダンスを複素数で表したときの実数部をいう。一般に、SOH_Rが大きい程、電池の劣化度が大きい。SOH_Cは、例えば、新品の電池に対して、放電容量(mAh)が減少した割合(何%減少したか)を示す値として定義される。一般に、SOH_Cが大きい程、電池の劣化度が大きい。電池12がリチウムイオン電池である場合には、SOH_RおよびSOH_Cの他、安全性劣化を示すSOH_Sが求められてもよい。SOH_Sは、例えば、活物質への金属析出量を示す値であってよい。 The battery management device 22 determines the degree of deterioration as characteristic analysis data of the battery 12 based on the discrete values of the measurement signals included in the basic data. The degree of deterioration includes SOH_R and SOH_C. SOH_R indicates resistance deterioration, and SOH_C indicates capacitance deterioration. SOH_R is defined, for example, as a value indicating the rate at which the real part of impedance increases (what percentage the impedance increases) with respect to a new battery. Here, the real part of impedance refers to the real part when the internal impedance of a battery is expressed as a complex number at a certain frequency. Generally, the larger SOH_R is, the greater the degree of battery deterioration. SOH_C is defined, for example, as a value indicating the rate at which the discharge capacity (mAh) has decreased (what percentage has decreased) with respect to a new battery. Generally, the larger SOH_C is, the greater the degree of battery deterioration. When the battery 12 is a lithium ion battery, in addition to SOH_R and SOH_C, SOH_S indicating safety deterioration may be determined. SOH_S may be, for example, a value indicating the amount of metal deposited on the active material.

電池管理装置22が電池12の劣化度を求める処理について、基本データに測定信号の3つの離散値が含まれる場合の例について説明する。基本データには、時刻t1、t2およびt3における離散値として、離散値Pm1、Pm2およびPm3が含まれているものとする。 Regarding the process by which the battery management device 22 determines the degree of deterioration of the battery 12, an example will be described in which the basic data includes three discrete values of the measurement signal. It is assumed that the basic data includes discrete values Pm1, Pm2, and Pm3 as discrete values at times t1, t2, and t3.

電池管理装置22は、離散値Pm2およびPm3に基づいて、(数1)に従って、電池12のインピーダンス実部Rhfを求める。 The battery management device 22 calculates the impedance real part Rhf of the battery 12 according to (Equation 1) based on the discrete values Pm2 and Pm3.

(数1)Rhf=ln(Pm2/Pm3)・ar-br (Math. 1) Rhf=ln(Pm2/Pm3)・ar-br

ここで、lnは自然対数を示す。定数arおよびbrは、1次インダクタL1、2次インダクタL2、容量性素子C0および抵抗器R0から構成される回路の特性に基づいて予め定められる。(数1)は、減衰振動電流Iaおよび減衰振動電圧Eaのピークが時間経過と共に減衰する際の時定数が、電池12のインピーダンス実部に応じて定まることから導かれる。 Here, ln represents a natural logarithm. Constants ar and br are predetermined based on the characteristics of a circuit comprised of primary inductor L1, secondary inductor L2, capacitive element C0, and resistor R0. (Equation 1) is derived from the fact that the time constant when the peaks of the damped oscillating current Ia and the damped oscillating voltage Ea attenuate over time is determined according to the real part of the impedance of the battery 12.

電池管理装置22は、(数2)に従って電池12の出力電圧Vbを求める。 The battery management device 22 determines the output voltage Vb of the battery 12 according to (Equation 2).

(数2)Vb=(1/√δ)・k・N・Pm1,δ=exp(-Rhf・tr/(2Lr)) (Math. 2) Vb=(1/√δ)・k・N・Pm1, δ=exp(−Rhf・tr/(2Lr))

ここで、kは、離散値摘出回路32のゲイン、Nは、2次インダクタL2を構成する巻線の、1次インダクタL1を構成する巻線に対する巻線比、trは、時刻t0から時刻t1までの時間、Lrは1次インダクタL1の自己インダクタンスである。 Here, k is the gain of the discrete value extraction circuit 32, N is the winding ratio of the winding forming the secondary inductor L2 to the winding forming the primary inductor L1, and tr is the winding ratio from time t0 to time t1. Lr is the self-inductance of the primary inductor L1.

電池特性測定装置14は、時間経過と共に順次、基本データを取得し、時間経過と共に、順次、基本データをストレージコンピュータ20に送信する。電池管理装置22は、ストレージコンピュータ20に時間経過と共に順次記憶された基本データに基づいて、時間経過と共に順次、電池12のインピーダンス実部Rhfおよび出力電圧Vbを求める。 The battery characteristic measuring device 14 sequentially acquires basic data as time passes, and sequentially transmits the basic data to the storage computer 20 as time passes. The battery management device 22 sequentially determines the impedance real part Rhf and the output voltage Vb of the battery 12 over time based on the basic data stored in the storage computer 20 over time.

上記では、基本データに3つの離散値が含まれる場合が示されたが、基本データに2つまたは4つ以上の複数の離散値が含まれる場合には、次のような処理によって電池12のインピーダンス実部Rhfおよび出力電圧Vbが求められてよい。電池管理装置22は、例えば、図3に示される減衰振動電圧Eaの正側の包絡線を表す関数を、複数の離散値に基づいて求める。この関数は、インピーダンス実部Rhfおよび出力電圧Vbを与えることで、減衰時定数や関数値が定まる関数であってよい。電池管理装置22は、求められた関数に基づいて、インピーダンス実部Rhfおよび出力電圧Vbを求める。 In the above, the case where the basic data includes three discrete values is shown. However, if the basic data includes two or more than four discrete values, the battery 12 is changed by the following process. The impedance real part Rhf and the output voltage Vb may be determined. For example, the battery management device 22 obtains a function representing the positive envelope of the damped oscillating voltage Ea shown in FIG. 3 based on a plurality of discrete values. This function may be a function whose decay time constant and function value are determined by providing the impedance real part Rhf and the output voltage Vb. The battery management device 22 determines the impedance real part Rhf and the output voltage Vb based on the determined function.

以下に説明するように、電池管理装置22には、電池劣化解析器が構成される。電池劣化解析器は、予め取得された機械学習データによる機械学習モデルにインピーダンス実部および出力電圧のうち少なくとも1つを当て嵌めて、電池12の劣化度を求める。ここでは、電池管理装置22が取得する基本データには、離散的な測定信号値(離散値)に加えて、電池温度が含まれているものとする。 As described below, the battery management device 22 includes a battery deterioration analyzer. The battery deterioration analyzer determines the degree of deterioration of the battery 12 by applying at least one of the real part of the impedance and the output voltage to a machine learning model based on machine learning data acquired in advance. Here, it is assumed that the basic data acquired by the battery management device 22 includes battery temperature in addition to discrete measurement signal values (discrete values).

図4には、電池管理装置22に構成される電池劣化解析器60が示されている。電池劣化解析器60は、鉛電池の劣化度を求めるために用いられる。電池劣化解析器60には、時間経過と共に順次取得されるインピーダンス実部Rhf、電池12の出力電圧Vbおよび電池温度Tmpが入力される。ここで、出力電圧Vbは、電池12の負荷電力が変化したことによって値が変化したときの電圧であってよい。例えば、電池12に負荷電流が流れている状態(オン状態)から、負荷電流が遮断された状態(オフ状態)になったときに、時間経過と共に増加する緩和電圧が電池劣化解析器60に入力されてよい。あるいは、オフ状態からオン状態になったときに、時間経過と共に減少する緩和電圧が電池劣化解析器60に入力されてよい。 FIG. 4 shows a battery deterioration analyzer 60 configured in the battery management device 22. The battery deterioration analyzer 60 is used to determine the degree of deterioration of a lead battery. The impedance real part Rhf, the output voltage Vb of the battery 12, and the battery temperature Tmp, which are sequentially acquired over time, are input to the battery deterioration analyzer 60. Here, the output voltage Vb may be a voltage whose value changes due to a change in the load power of the battery 12. For example, when the load current is flowing through the battery 12 (on state) and the load current is cut off (off state), the relaxation voltage that increases over time is input to the battery deterioration analyzer 60. It's okay to be. Alternatively, a relaxation voltage that decreases over time when the off state changes to the on state may be input to the battery deterioration analyzer 60.

電池劣化解析器60は、インピーダンス実部Rhf、電池の出力電圧Vb(例えば、出力電圧Vbのある時間範囲での時間波形)および電池温度Tmpのうち少なくともいずれかを、予め構築された機械学習モデルに当て嵌めて、劣化度としてSOH_RおよびSOH_Cを求める。 The battery deterioration analyzer 60 calculates at least one of the impedance real part Rhf, the battery output voltage Vb (for example, the time waveform in a certain time range of the output voltage Vb), and the battery temperature Tmp using a machine learning model built in advance. is applied to obtain SOH_R and SOH_C as the degree of deterioration.

機械学習モデルは、例えば、使用開始からの使用量が異なる複数の電池について機械学習データを求めることで構築されてよい。例えば、使用量が異なる複数の電池のそれぞれについて、電池管理装置22が基本データを取得する。さらに、使用量が異なる複数の電池のそれぞれについてSOH_RおよびSOH_Cが、電池管理システム100とは別の装置等によって実測される。そして、基本データと実測されたSOH_RおよびSOH_Cとを、電池管理装置22が機械学習アルゴリズムによって対応付けて、機械学習データを求める。機械学習データは、ストレージコンピュータ20に記憶され、ストレージコンピュータ20から電池劣化解析器60に読み込まれてよい。 The machine learning model may be constructed, for example, by obtaining machine learning data for a plurality of batteries that have different usage amounts since the start of use. For example, the battery management device 22 acquires basic data for each of a plurality of batteries with different usage amounts. Furthermore, SOH_R and SOH_C are actually measured for each of a plurality of batteries having different usage amounts by a device different from the battery management system 100. Then, the battery management device 22 associates the basic data with the actually measured SOH_R and SOH_C using a machine learning algorithm to obtain machine learning data. Machine learning data may be stored in storage computer 20 and read from storage computer 20 into battery deterioration analyzer 60 .

図5の上段には、鉛電池についての緩和電圧の例が示されている。横軸は時間を示し縦軸は電池の出力電圧を示す。出力電圧62-1は新品の電池の緩和電圧を示し、出力電圧62-2は、使用量が0でない劣化電池の緩和電圧を示す。電池は時間40secでオフ状態からオン状態となって、その出力電圧が減少している。また、電池は、時間240secでオン状態からオフ状態となって、その出力電圧が増加している。 In the upper part of FIG. 5, an example of relaxation voltage for a lead-acid battery is shown. The horizontal axis shows time and the vertical axis shows the output voltage of the battery. The output voltage 62-1 indicates the relaxation voltage of a new battery, and the output voltage 62-2 indicates the relaxation voltage of a deteriorated battery whose usage is not zero. The battery changes from the off state to the on state in 40 seconds, and its output voltage decreases. Further, the battery changes from the on state to the off state in 240 seconds, and its output voltage increases.

図5の下段には、本発明の実施形態に係る電池管理装置22によって測定された鉛電池のインピーダンス実部の測定結果が示されている。横軸は時間を示し縦軸はインピーダンス実部を示している。インピーダンス実部64-1は、新品の電池の値を示し、インピーダンス実部64-2は、使用量が0でない劣化電池の値を示す。図5の下段には、図5の上段に示されるように出力電圧が変動した場合であっても、インピーダンス実部の変動が小さいことが示されている。 The lower part of FIG. 5 shows the measurement results of the real part of the impedance of the lead battery measured by the battery management device 22 according to the embodiment of the present invention. The horizontal axis shows time and the vertical axis shows the real part of impedance. The impedance real part 64-1 shows the value of a new battery, and the impedance real part 64-2 shows the value of a deteriorated battery whose usage amount is not 0. The lower part of FIG. 5 shows that even when the output voltage fluctuates as shown in the upper part of FIG. 5, the fluctuation in the real part of the impedance is small.

図6には、基準となる一般的な測定装置(基準測定装置)によって測定された劣化パラメータと、本実施形態に係る電池管理装置22によって測定された鉛電池のインピーダンス実部の測定値とを対応付けたグラフが示されている。横軸は基準測定装置による劣化パラメータを示す。図6における劣化パラメータは値が小さい程、劣化度が大きい。縦軸は、電池管理装置22によって測定されたインピーダンス実部を示す。基準測定装置によって測定された劣化パラメータが小さい程、すなわち、劣化度が大きい程、インピーダンス実部が大きい傾向が示されている。鉛電池の機械学習モデルは、このような傾向を利用するものであってよい。 FIG. 6 shows the deterioration parameters measured by a general measurement device (reference measurement device) serving as a reference and the measured value of the real part of impedance of a lead battery measured by the battery management device 22 according to the present embodiment. A corresponding graph is shown. The horizontal axis shows the deterioration parameter measured by the reference measuring device. The smaller the value of the deterioration parameter in FIG. 6, the greater the degree of deterioration. The vertical axis indicates the real part of the impedance measured by the battery management device 22. It is shown that the smaller the deterioration parameter measured by the reference measurement device, that is, the greater the degree of deterioration, the larger the real part of impedance. A machine learning model for lead-acid batteries may take advantage of this tendency.

図7には、電池管理装置22に構成される電池劣化解析器70の構成が示されている。電池劣化解析器70は、リチウムイオン電池の劣化度を求めるために用いられる。電池劣化解析器70には、時間経過と共に順次取得されるインピーダンス実部Rhf、電池の出力電圧Vbおよび電池温度Tmpが入力される。出力電圧Vbとしては緩和電圧が電池劣化解析器70に入力されてよい。 FIG. 7 shows the configuration of a battery deterioration analyzer 70 included in the battery management device 22. The battery deterioration analyzer 70 is used to determine the degree of deterioration of a lithium ion battery. The impedance real part Rhf, battery output voltage Vb, and battery temperature Tmp, which are sequentially acquired over time, are input to the battery deterioration analyzer 70. A relaxation voltage may be input to the battery deterioration analyzer 70 as the output voltage Vb.

電池劣化解析器70は、インピーダンス実部Rhf、電池の出力電圧Vb(例えば、出力電圧Vbのある時間範囲での時間波形)の緩和電圧および電池温度Tmpのうち少なくともいずれかを、予め構築された機械学習モデルに当て嵌めて、劣化度としてSOH_R、SOH_CおよびSOH_Sを求める。 The battery deterioration analyzer 70 calculates at least one of the impedance real part Rhf, the relaxation voltage of the battery output voltage Vb (for example, the time waveform in a certain time range of the output voltage Vb), and the battery temperature Tmp, based on a pre-constructed value. By applying it to a machine learning model, SOH_R, SOH_C, and SOH_S are determined as the degree of deterioration.

機械学習モデルは、鉛電池の場合と同様、使用量が異なる複数の電池について機械学習データを求めることで構築されてよい。例えば、使用量が異なる複数の電池のそれぞれについて、電池管理装置22が基本データを取得する。さらに、使用量が異なる複数の電池のそれぞれについてSOH_R、SOH_CおよびSOH_Sが、電池管理システム100とは別の装置等によって実測される。そして、基本データと実測されたSOH_R、SOH_CおよびSOH_Sとを、電池管理装置22が機械学習アルゴリズムによって対応付けて、機械学習データを求める。機械学習データは、ストレージコンピュータ20に記憶され、ストレージコンピュータ20から電池劣化解析器70に読み込まれてよい。 A machine learning model may be constructed by obtaining machine learning data for a plurality of batteries with different usage amounts, as in the case of lead batteries. For example, the battery management device 22 acquires basic data for each of a plurality of batteries with different usage amounts. Further, SOH_R, SOH_C, and SOH_S are actually measured for each of the plurality of batteries having different usage amounts by a device different from the battery management system 100. Then, the battery management device 22 associates the basic data with the actually measured SOH_R, SOH_C, and SOH_S using a machine learning algorithm to obtain machine learning data. Machine learning data may be stored in storage computer 20 and read from storage computer 20 into battery deterioration analyzer 70 .

図8には、リチウムイオン電池の機械学習データと、リチウムイオン電池の機械学習モデルによって得られる結果の例が示されている。図8の上段には、機械学習データを示すグラフが示されている。上段の左側のグラフには、新品の電池と、使用量が異なる3つの劣化電池A~Cについて、出力電圧と放電容量とを対応付けた機械学習データが示されている。横軸は放電容量を示し縦軸は出力電圧を示す。上段の右側のグラフには、新品の電池と、使用量が異なる3つの劣化電池A~Cについて、機械学習データとして緩和電圧が示されている。横軸は時間を示し、縦軸は出力電圧を示す。 FIG. 8 shows an example of machine learning data for lithium ion batteries and results obtained by a machine learning model for lithium ion batteries. In the upper part of FIG. 8, a graph showing machine learning data is shown. The graph on the left side of the upper row shows machine learning data that associates output voltage and discharge capacity for a new battery and three degraded batteries A to C with different usage amounts. The horizontal axis shows the discharge capacity, and the vertical axis shows the output voltage. The graph on the right side of the upper row shows relaxation voltages as machine learning data for a new battery and three deteriorated batteries A to C with different usage amounts. The horizontal axis shows time, and the vertical axis shows output voltage.

図8の下段には、リチウムイオン電池の機械学習モデルによって得られる結果の例が示されている。図8の下段の左側には、放電容量の実測値を与えることで、その予測値が得られるグラフ(機械学習モデルに基づくグラフ)が示されている。横軸は放電容量の実測値を示し、縦軸は予測値を示す。実測値と予測値とがグラフ上の直線によって対応付けられている。図8の下段の右側には、劣化電池A~Cとは使用量が異なる電池ついて、インピーダンス実部の実測値を与えることで、その予測値が得られるグラフ(機械学習モデルに基づくグラフ)が示されている。横軸はインピーダンス実部の実測値を示し、縦軸は予測値を示す。実測値と予測値とがグラフ上の直線によって対応付けられている。電池劣化解析器70は、図8に示されている機械学習モデルに基づいて、SOC_RおよびSOH_Cを求めてよい。 The lower part of FIG. 8 shows an example of results obtained by a machine learning model of a lithium ion battery. On the left side of the lower part of FIG. 8, a graph (a graph based on a machine learning model) in which a predicted value of the discharge capacity can be obtained by giving an actual measured value of the discharge capacity is shown. The horizontal axis shows the measured value of the discharge capacity, and the vertical axis shows the predicted value. Actual values and predicted values are correlated by straight lines on the graph. On the right side of the lower part of Figure 8, there is a graph (graph based on a machine learning model) in which the predicted value can be obtained by giving the actual measured value of the real part of impedance for batteries whose usage amount is different from that of degraded batteries A to C. It is shown. The horizontal axis shows the measured value of the real part of the impedance, and the vertical axis shows the predicted value. Actual values and predicted values are correlated by straight lines on the graph. Battery deterioration analyzer 70 may determine SOC_R and SOH_C based on the machine learning model shown in FIG. 8 .

図9には、電池容量の劣化度に対して、インピーダンス実部の変化を対応付けたグラフが示されている。インピーダンス実部は、本発明の実施形態に係る電池管理装置22によって測定されたものである。白丸で示されるインピーダンス実部が測定された電池は、黒丸で示されるインピーダンス実部が測定された電池に比べて金属析出量が大きい。図9に示されているように、金属析出量が多い電池では、電池容量の減少に対するインピーダンス実部の減少が大きい。すなわち、リチウムイオン電池では、電池容量の減少が大きい程、インピーダンス実部が減少するという傾向が強くなる。リチウムイオン電池の機械学習モデルは、このような傾向を利用するものであってよい。 FIG. 9 shows a graph in which changes in the real part of impedance are associated with the degree of deterioration of battery capacity. The impedance real part is measured by the battery management device 22 according to the embodiment of the present invention. Batteries for which the real part of impedance was measured, indicated by white circles, had a larger amount of metal precipitation than batteries for which the real part of impedance was measured, indicated by black circles. As shown in FIG. 9, in a battery with a large amount of metal precipitated, the real part of impedance decreases greatly with respect to a decrease in battery capacity. That is, in a lithium ion battery, the greater the decrease in battery capacity, the stronger the tendency for the real part of impedance to decrease. A machine learning model for lithium ion batteries may utilize such trends.

電池管理装置22は、特性解析データとしての劣化度と、電池12の電池IDとを対応付けた電池解析情報を生成し、通信回線10および無線通信システム18を介して電池解析情報をユーザ端末16に送信する。ユーザ端末16は、電池解析情報を受信し、電池12についての劣化度をユーザに提示してよい。 The battery management device 22 generates battery analysis information that associates the degree of deterioration as characteristic analysis data with the battery ID of the battery 12, and transmits the battery analysis information to the user terminal 16 via the communication line 10 and the wireless communication system 18. Send to. The user terminal 16 may receive the battery analysis information and present the degree of deterioration of the battery 12 to the user.

電池管理装置22は、通信回線10を介して電池特性測定装置14に電池解析情報を送信してもよい。電池特性測定装置14は、電池解析情報に含まれる劣化度に基づいて、電池12の充電または放電に関する制御を実行してよい。例えば、劣化度が大きい場合には、電池特性測定装置14は、電池12の充電電荷量や放電電荷量を制限する処理を実行してもよい。 The battery management device 22 may transmit the battery analysis information to the battery characteristic measuring device 14 via the communication line 10. The battery characteristic measuring device 14 may perform control regarding charging or discharging the battery 12 based on the degree of deterioration included in the battery analysis information. For example, when the degree of deterioration is large, the battery characteristic measuring device 14 may perform processing to limit the amount of charge and discharge of the battery 12.

なお、電池特性測定装置14、ストレージコンピュータ20および電池管理装置22のそれぞれと、通信回線10との間の通信は、無線通信で行われてもよいし、有線通信で行われてもよい。また、ユーザ端末16と通信回線10との間の通信は、無線通信システム18を介さずに、有線通信で行われてもよい。 Note that communication between each of the battery characteristic measuring device 14, the storage computer 20, and the battery management device 22 and the communication line 10 may be performed by wireless communication or wired communication. Further, communication between the user terminal 16 and the communication line 10 may be performed by wired communication without going through the wireless communication system 18.

図10には、電池管理システム100が実行する処理のシーケンスチャートが示されている。電池特性測定装置14、ストレージコンピュータ20、電池管理装置22およびユーザ端末16のそれぞれから下方に延びる直線は時間軸を示す。通信回線10および無線通信システム18は情報伝送経路であるため、このシーケンスチャートでは省略されている。 FIG. 10 shows a sequence chart of processing executed by the battery management system 100. Straight lines extending downward from each of the battery characteristic measuring device 14, the storage computer 20, the battery management device 22, and the user terminal 16 indicate a time axis. Since the communication line 10 and the wireless communication system 18 are information transmission paths, they are omitted in this sequence chart.

電池特性測定装置14は、電池12の基本データをストレージコンピュータ20に送信する(S1)。ストレージコンピュータ20は基本データを記憶する。この処理は、時間経過と共に繰り返し実行されてよい。ユーザ端末16は、ユーザの操作に応じて、電池管理装置22に要求情報を送信する(S2)。電池管理装置22は、要求情報を受信したことに応じて、ストレージコンピュータ20からを基本データを読み込み(S3)、解析処理を実行する(S4)。解析処理は、上述したように、基本データに含まれる測定信号の離散値に基づいて、電池12の特性解析データとして劣化度を求める処理である。 The battery characteristic measuring device 14 transmits basic data of the battery 12 to the storage computer 20 (S1). Storage computer 20 stores basic data. This process may be repeatedly executed over time. The user terminal 16 transmits request information to the battery management device 22 in response to the user's operation (S2). In response to receiving the request information, the battery management device 22 reads basic data from the storage computer 20 (S3) and executes analysis processing (S4). As described above, the analysis process is a process of determining the degree of deterioration as characteristic analysis data of the battery 12 based on the discrete values of the measurement signal included in the basic data.

電池管理装置22は、劣化度に基づいて異常判定処理を実行する(S5)。異常判定処理は、電池12が異常であるか否かを判定し、電池12が異常であるか否かを示す診断情報を生成する処理である。例えば、電池12が鉛電池であり、電池管理装置22がSOH_RおよびSOH_Cを求めた場合には、SOH_RおよびSOH_Cのうち少なくとも一方が所定の異常判定閾値を超えた場合に、電池管理装置22は、電池12が異常であると判定する。すなわち、SOH_Rが所定の異常判定閾値PRを超えるという条件、およびSOH_Cが所定の異常判定閾値PCを超えるという条件のうち少なくとも一方が成立するときは、電池管理装置22は、電池12が異常であると判定する。 The battery management device 22 executes an abnormality determination process based on the degree of deterioration (S5). The abnormality determination process is a process of determining whether or not the battery 12 is abnormal, and generating diagnostic information indicating whether or not the battery 12 is abnormal. For example, if the battery 12 is a lead battery and the battery management device 22 calculates SOH_R and SOH_C, if at least one of SOH_R and SOH_C exceeds a predetermined abnormality determination threshold, the battery management device 22 It is determined that the battery 12 is abnormal. That is, when at least one of the conditions that SOH_R exceeds a predetermined abnormality determination threshold PR and the condition that SOH_C exceeds a predetermined abnormality determination threshold PC are satisfied, the battery management device 22 determines that the battery 12 is abnormal. It is determined that

電池管理装置22は、SOH_RおよびSOH_Cのいずれもが所定の異常判定閾値以下であるときは、電池12が異常でないと判定する。すなわち、SOH_Rが所定の異常判定閾値PR以下であるという条件、およびSOH_Cが所定の異常判定閾値PC以下であるという条件の両方が成立するときは、電池管理装置22は、電池12が異常でないと判定する。 The battery management device 22 determines that the battery 12 is not abnormal when both SOH_R and SOH_C are below a predetermined abnormality determination threshold. That is, when both the condition that SOH_R is below the predetermined abnormality determination threshold PR and the condition that SOH_C is below the predetermined abnormality determination threshold PC are satisfied, the battery management device 22 determines that the battery 12 is not abnormal. judge.

また、電池12がリチウムイオン電池であり、電池管理装置22がSOH_R、SOH_CおよびSOH_Sを求めた場合には、SOH_R、SOH_CおよびSOH_Sのうち少なくとも1つが所定の異常判定閾値を超えた場合に、電池管理装置22は電池12が異常であると判定する。すなわち、SOH_Rが所定の異常判定閾値LRを超えるという条件、SOH_Cが所定の異常判定閾値LCを超えるという条件、およびSOH_Sが所定の異常判定閾値LSを超えるという条件のうち少なくとも1つが成立するときは、電池管理装置22は電池12が異常であると判定する。 Further, when the battery 12 is a lithium ion battery and the battery management device 22 calculates SOH_R, SOH_C, and SOH_S, if at least one of SOH_R, SOH_C, and SOH_S exceeds a predetermined abnormality determination threshold, the battery The management device 22 determines that the battery 12 is abnormal. That is, when at least one of the conditions that SOH_R exceeds a predetermined abnormality determination threshold LR, the condition that SOH_C exceeds a predetermined abnormality determination threshold LC, and the condition that SOH_S exceeds a predetermined abnormality determination threshold LS is satisfied. , the battery management device 22 determines that the battery 12 is abnormal.

電池管理装置22は、SOH_R、SOH_CおよびSOH_Sのいずれもが所定の異常判定閾値以下であるときは、電池12が異常でないと判定する。すなわち、SOH_Rが所定の異常判定閾値LR以下であるという条件、SOH_Cが所定の異常判定閾値LC以下であるという条件、SOH_Sが所定の異常判定閾値LS以下であるという条件のいずれもが成立するときは、電池管理装置22は電池12が異常でないと判定する。 The battery management device 22 determines that the battery 12 is not abnormal when all of SOH_R, SOH_C, and SOH_S are below a predetermined abnormality determination threshold. That is, when all of the following conditions are satisfied: SOH_R is less than or equal to the predetermined abnormality determination threshold LR, SOH_C is less than or equal to the predetermined abnormality determination threshold LC, and SOH_S is less than or equal to the predetermined abnormality determination threshold LS. In this case, the battery management device 22 determines that the battery 12 is not abnormal.

電池管理装置22は、特性解析データとしての劣化度、診断情報および電池IDを対応付けた電池解析情報を、ユーザ端末16に送信する(S6)。電池管理装置22は、電池解析情報を電池特性測定装置14に送信してもよい(S7)。 The battery management device 22 transmits battery analysis information in which the degree of deterioration as characteristic analysis data, diagnostic information, and battery ID are associated with each other to the user terminal 16 (S6). The battery management device 22 may transmit the battery analysis information to the battery characteristic measuring device 14 (S7).

ここでは、ユーザ端末16から送信された要求情報を受信したことに応じて、電池管理装置22が解析処理(S4)および異常判定処理(S5)を実行する処理について説明した。電池管理装置22は、要求情報を受信したか否かに関わらず、解析処理(S4)および異常判定処理(S5)を時間経過と共に繰り返し実行し、要求情報を受信したことに応じて(SS2)、ユーザ端末16に電池解析情報を送信する処理を実行してもよい。また、診断情報および電池IDを対応付けた情報は、電池解析情報とは別の情報として、電池管理装置22がユーザ端末16に、あるいはユーザ端末16および電池特性測定装置14に送信してもよい。 Here, the process in which the battery management device 22 executes the analysis process (S4) and the abnormality determination process (S5) in response to receiving the request information transmitted from the user terminal 16 has been described. The battery management device 22 repeatedly executes the analysis process (S4) and the abnormality determination process (S5) as time passes, regardless of whether or not the request information is received, and in response to receiving the request information (SS2). , a process of transmitting battery analysis information to the user terminal 16 may be executed. Further, the information in which the diagnostic information and the battery ID are associated may be transmitted by the battery management device 22 to the user terminal 16, or to the user terminal 16 and the battery characteristic measuring device 14, as information separate from the battery analysis information. .

このように、電池管理システム100を構成する電池管理装置22は、電池管理プログラムを実行することで、次のような処理を実行する。 In this way, the battery management device 22 that constitutes the battery management system 100 executes the following process by executing the battery management program.

すなわち、電池管理装置22は、電池特性測定装置14から基本データを取得するデータ取得処理(S3)と、電池12を識別する電池IDを基本データから取得し、電池12の特性解析データを基本データに基づいて求める解析処理(S4)とを実行する。電池管理装置22は、さらに、特性解析データと電池IDとを対応付けた電池解析情報を生成する情報生成処理と、電池解析情報を送信する送信処理(S7)とを実行する。 That is, the battery management device 22 performs a data acquisition process (S3) to acquire basic data from the battery characteristic measuring device 14, acquires a battery ID for identifying the battery 12 from the basic data, and converts characteristic analysis data of the battery 12 into the basic data. An analysis process (S4) is executed based on the above. The battery management device 22 further executes an information generation process for generating battery analysis information that associates the characteristic analysis data with the battery ID, and a transmission process for transmitting the battery analysis information (S7).

電池管理装置22は、ユーザ端末16から送信される要求情報を受信する要求受信処理を実行する(S2)。電池管理装置22は、要求情報に応じて送信処理、または解析処理および送信処理を実行する。電池管理装置22は、基本データに基づいて、電池12が異常であるか否かを判定し、電池12が異常であるか否かを示す診断情報を生成する異常判定処理を実行してよい(S5)。この場合、上記の送信処理は、診断情報と電池IDとを対応付けた情報を送信する処理を含む。 The battery management device 22 executes a request reception process to receive request information transmitted from the user terminal 16 (S2). The battery management device 22 executes a transmission process, or an analysis process and a transmission process according to the request information. The battery management device 22 may execute an abnormality determination process that determines whether the battery 12 is abnormal based on the basic data and generates diagnostic information indicating whether the battery 12 is abnormal ( S5). In this case, the above-mentioned transmission process includes a process of transmitting information in which diagnostic information and battery ID are associated with each other.

電池管理システム100によれば、電池特性測定装置14から電池管理装置22には、離散的な測定信号値を含む基本データが送信される。離散的な測定信号値は、電池特性測定装置14が、電池12に測定信号を発生させ、測定信号から生成された離散値である。したがって、測定信号そのものを電池特性測定装置14から電池管理装置22に送信する場合に比べて、通信処理の負担が軽減される。また、電池管理システム100によれば、電池管理装置22が、特性解析データを含む電池解析情報を基本データに基づいて生成する。これによって、電池解析情報を生成する処理が、電池特性測定装置14および電池管理装置22によって分散して実行され、電池特性測定装置14および電池管理装置22のそれぞれが実行する処理が軽減される。 According to the battery management system 100, basic data including discrete measurement signal values is transmitted from the battery characteristic measuring device 14 to the battery management device 22. The discrete measurement signal value is a discrete value generated from the measurement signal by the battery characteristic measuring device 14 causing the battery 12 to generate a measurement signal. Therefore, compared to the case where the measurement signal itself is transmitted from the battery characteristic measuring device 14 to the battery management device 22, the burden of communication processing is reduced. Further, according to the battery management system 100, the battery management device 22 generates battery analysis information including characteristic analysis data based on the basic data. As a result, the process of generating battery analysis information is executed in a distributed manner by the battery characteristic measuring device 14 and the battery managing device 22, and the processing executed by each of the battery characteristic measuring device 14 and the battery managing device 22 is reduced.

また、電池特性測定装置14は、離散的な測定信号値を取得するのみでよい。そのため、電池特性測定装置14に用いられるコンピュータは、電池管理装置22を構成するコンピュータに比べて演算速度が遅いものであってもよい。これによって、ユーザのコスト的な負担が小さくなる。一方、電池管理装置22には、演算速度が速く、高度な機械学習モデルを構築するコンピュータが用いられてよい。これによって、電池解析情報の精度が向上する。 Moreover, the battery characteristic measuring device 14 only needs to acquire discrete measurement signal values. Therefore, the computer used in the battery characteristic measuring device 14 may have a slower calculation speed than the computer constituting the battery management device 22. This reduces the cost burden on the user. On the other hand, the battery management device 22 may be a computer that has a high calculation speed and can build an advanced machine learning model. This improves the accuracy of battery analysis information.

図11には、電池管理システム100が実行する第1の応用処理のシーケンスチャートが示されている。電池管理装置22は、情報量解析処理(S21)を実行し、解析処理(S4)および異常判定処理(S5)によって生成された電池解析情報の情報量(byte)を求め、ユーザに対して請求する報酬ポイント(請求報酬ポイント)を情報量に応じて求める。報酬ポイントは経済的な価値を示す数値であり、例えば、通貨の額や、ポイント(商品の購入等に伴って消費者に経済的な価値のある「ポイント」を付与するビジネスモデルにおけるポイント)であってよい。電池管理装置22は、情報量が多い程、請求報酬ポイントを大きくしてよい。電池管理装置22は、電池解析情報の情報量の他、解析処理(S4)および異常判定処理(S5)を実行するために要された演算量(byte)に応じて請求報酬ポイントを求めてもよい。 FIG. 11 shows a sequence chart of the first applied processing executed by the battery management system 100. The battery management device 22 executes the information amount analysis process (S21), obtains the information amount (byte) of the battery analysis information generated by the analysis process (S4) and the abnormality determination process (S5), and requests the user for the information amount (byte). The reward points (billing reward points) to be paid are calculated according to the amount of information. Reward points are numerical values that indicate economic value, such as the amount of currency or points (points in a business model that awards "points" with economic value to consumers when purchasing products, etc.). It's good. The battery management device 22 may increase the billing reward points as the amount of information increases. In addition to the amount of battery analysis information, the battery management device 22 also calculates claim reward points according to the amount of calculations (bytes) required to execute the analysis process (S4) and the abnormality determination process (S5). good.

電池管理装置22は、請求報酬ポイントについて請求処理を実行する。すなわち、電池管理装置22は、請求報酬ポイントを示す情報を含む請求情報を、外部コンピュータ40に送信する(S22)。外部コンピュータ40は、通信回線10(図1)に接続されたコンピュータである。外部コンピュータ40は、複数のコンピュータによって構成されてもよく、これら複数のコンピュータは、複数の様々な事業者がそれぞれ運用するものであってもよい。外部コンピュータ40は、例えば、クレジットカード事業者が運用するコンピュータであってよい。外部コンピュータ40は、請求情報を受信すると、ユーザ端末16との間でクレジットカードによって請求額を決済する処理を実行する(S23)。決済処理によって、例えば、ユーザが指定する銀行口座からクレジットカード事業者の銀行口座に請求報酬ポイントと同一価値の金額が振り込まれ、クレジットカード事業者の銀行口座からプロバイダの銀行口座に請求報酬ポイントと同一価値の金額が振り込まれる。 The battery management device 22 executes billing processing for billed reward points. That is, the battery management device 22 transmits billing information including information indicating billed reward points to the external computer 40 (S22). External computer 40 is a computer connected to communication line 10 (FIG. 1). The external computer 40 may be constituted by a plurality of computers, and these plurality of computers may be operated by a plurality of various businesses. The external computer 40 may be, for example, a computer operated by a credit card company. When the external computer 40 receives the billing information, it executes a process of settling the billed amount with the user terminal 16 using a credit card (S23). Through payment processing, for example, an amount equal to the billing reward points is transferred from the bank account specified by the user to the credit card operator's bank account, and the billing reward points and the like are transferred from the credit card operator's bank account to the provider's bank account. An amount of the same value will be transferred.

外部コンピュータ40は、決済処理(S23)を完了すると、電池管理装置22に決済完了情報を送信する(S24)。電池管理装置22は、決済完了情報を受信すると、ユーザ端末16および電池特性測定装置14の少なくとも一方に電池解析情報を送信する。 When the external computer 40 completes the payment process (S23), it transmits payment completion information to the battery management device 22 (S24). Upon receiving the payment completion information, the battery management device 22 transmits battery analysis information to at least one of the user terminal 16 and the battery characteristic measuring device 14.

図12には、第2の応用処理のシーケンスチャートが示されている。第2の応用処理は、解析処理(S4)および異常判定処理(S5)の後に、付加価値情報生成処理(S25)が実行される点で、第1の応用処理と異なる。 FIG. 12 shows a sequence chart of the second applied processing. The second applied processing differs from the first applied processing in that added value information generation processing (S25) is executed after the analysis processing (S4) and the abnormality determination processing (S5).

電池管理装置22は、付加価値情報生成処理(S25)を実行し、特性解析データに基づいて付加価値情報を生成する。付加価値情報には、例えば、電池12の交換時期を示す情報や、電池12の交換に際して、ユーザが必要とする情報がある。ユーザが必要とする情報には、例えば、電池12の販売事業者の情報を示すURLや、新品の電池を販売事業者に発注するための入力フォーマット等がある。この例では、電池管理装置22が電池12の交換時期を推定する。そのため、電池特性測定装置14が生成し、ストレージコンピュータ20に記憶させる基本データには、電池12の種別(鉛電池、リチウムイオン電池等の種別)、電池12の充電容量(mAh)、新品の状態から現時点までの間の使用量、製造者、製造シリアルナンバー等が含まれてよい。 The battery management device 22 executes added value information generation processing (S25) and generates added value information based on the characteristic analysis data. The added value information includes, for example, information indicating when to replace the battery 12 and information required by the user when replacing the battery 12. The information required by the user includes, for example, a URL indicating information on the seller of the battery 12, an input format for ordering a new battery from the seller, and the like. In this example, the battery management device 22 estimates the time to replace the battery 12. Therefore, the basic data generated by the battery characteristic measuring device 14 and stored in the storage computer 20 includes the type of battery 12 (type of lead battery, lithium ion battery, etc.), the charging capacity (mAh) of the battery 12, and the new condition. This may include information such as the amount used between 2010 and the present, the manufacturer, and the manufacturing serial number.

また、付加価値情報は、電池12の劣化度および充電容量に応じた充電計画情報であってもよい。充電計画情報には、電池12を充電する際に電池12に流れる電流の上限値、電池12を充電する際に電池12に印加される電圧の上限値、充電に費やす時間等がある。また、充電計画情報には電池12を充電する際の充電特性がある。充電特性には、例えば、電池12に等価的に接続される抵抗器の抵抗値、電池12に印加される電圧等がある。 Further, the added value information may be charging plan information according to the degree of deterioration and charging capacity of the battery 12. The charging plan information includes the upper limit value of the current flowing through the battery 12 when charging the battery 12, the upper limit value of the voltage applied to the battery 12 when charging the battery 12, the time spent on charging, and the like. Further, the charging plan information includes charging characteristics when charging the battery 12. The charging characteristics include, for example, the resistance value of a resistor equivalently connected to the battery 12, the voltage applied to the battery 12, and the like.

電池管理装置22は、付加価値情報生成処理(S25)において、電池IDに特性解析データに加えて付加価値情報を対応付けた電池解析情報を生成する。 In the added value information generation process (S25), the battery management device 22 generates battery analysis information in which added value information is associated with the battery ID in addition to the characteristic analysis data.

電池管理装置22は、情報量解析処理(S21)を実行し、解析処理(S4)、異常判定処理(S5)および付加価値情報生成処理(S25)によって生成された電池解析情報の情報量(byte)を求め、情報量に応じてユーザに対する請求報酬ポイントを求める。電池管理装置22は、情報量が多い程、請求報酬ポイントを大きくしてよい。電池管理装置22は、電池解析情報の情報量の他、解析処理(S4)、異常判定処理(S5)および付加価値情報生成処理(S25)を実行するために要された演算量(byte)に応じて請求報酬ポイントを求めてもよい。 The battery management device 22 executes the information amount analysis process (S21), and calculates the information amount (bytes) of the battery analysis information generated by the analysis process (S4), the abnormality determination process (S5), and the value-added information generation process (S25). ), and the billing reward points for the user are determined according to the amount of information. The battery management device 22 may increase the billing reward points as the amount of information increases. In addition to the amount of battery analysis information, the battery management device 22 calculates the amount of calculations (bytes) required to execute the analysis process (S4), the abnormality determination process (S5), and the value-added information generation process (S25). Claim reward points may be determined accordingly.

電池管理装置22が請求情報を外部コンピュータ40に送信してから、ユーザ端末16および電池特性測定装置14に電池解析情報を送信するまでの処理(S22~S24、S6およびS7)は、図11に示された第1の応用処理と同様である。 The processing from when the battery management device 22 transmits the billing information to the external computer 40 to when the battery analysis information is transmitted to the user terminal 16 and the battery characteristic measuring device 14 (S22 to S24, S6 and S7) is shown in FIG. This is similar to the first application processing shown.

なお、第1および第2の応用処理において、電池管理装置22が請求情報を外部コンピュータ40に送信する処理は、必ずしも電池解析情報を生成するごとに実行されなくてもよい。例えば、未決済の報酬ポイントの累積加算値が所定の閾値に達するごとに、外部コンピュータ40に請求情報を送信する処理が実行されてもよい。また、予め定められた時間間隔(例えば、1月間隔、1年間隔等)で、未決済の報酬ポイントの累積加算値に応じた請求情報を電池管理装置22が外部コンピュータ40に送信してもよい。 Note that in the first and second applied processes, the process in which the battery management device 22 transmits billing information to the external computer 40 does not necessarily have to be executed every time battery analysis information is generated. For example, a process of transmitting billing information to the external computer 40 may be executed each time the cumulative value of unsettled reward points reaches a predetermined threshold. Furthermore, the battery management device 22 may transmit billing information corresponding to the accumulated value of unsettled reward points to the external computer 40 at predetermined time intervals (for example, every month, every year, etc.). good.

図13Aおよび図13Bには、第3の応用処理のシーケンスチャートが示されている。第3の応用処理では、電池管理情報が生成された履歴を示す履歴情報を電池管理装置22が生成し、履歴情報をストレージコンピュータ20に記憶させる。ユーザ端末16は、電池管理装置22に対して履歴情報を要求してよい。ユーザ端末16が電池管理装置22に対して履歴情報を要求した場合、決済処理が実行され、決済処理が完了した後に、電池管理装置22の指令によって、ストレージコンピュータ20からユーザ端末16に向けて履歴情報が送信される。 FIGS. 13A and 13B show sequence charts of the third applied process. In the third applied process, the battery management device 22 generates history information indicating the history of generation of battery management information, and causes the storage computer 20 to store the history information. The user terminal 16 may request history information from the battery management device 22. When the user terminal 16 requests history information from the battery management device 22, payment processing is executed, and after the payment processing is completed, the history information is sent from the storage computer 20 to the user terminal 16 according to a command from the battery management device 22. Information is sent.

第3の応用処理の詳細について説明する。電池管理装置22は、履歴生成処理を実行し(S30)、電池解析情報と、その電池解析情報を生成した年月日および時刻とを対応付けた履歴情報を生成する(S30)。電池管理装置22は履歴送信処理を実行する。すなわち、電池管理装置22は、履歴情報を暗号化し、ストレージコンピュータ20に送信し、ストレージコンピュータ20に記憶させる。 Details of the third applied processing will be explained. The battery management device 22 executes history generation processing (S30) and generates history information in which battery analysis information is associated with the date and time when the battery analysis information was generated (S30). The battery management device 22 executes history transmission processing. That is, the battery management device 22 encrypts the history information, transmits it to the storage computer 20, and causes the storage computer 20 to store it.

ユーザ端末16は、ストレージコンピュータ20から履歴情報を取得するときは、電池管理装置22に履歴要求情報を送信する(S32)。履歴要求情報は、取得しようとする電池解析情報が生成された年月日および時刻を指定する時間範囲指定情報が含まれる。また、履歴要求情報には、電池管理装置22との間で予め取り決められたパスコードが含まれる。電池管理装置22は、履歴要求情報を受信し、履歴要求情報に含まれるパスコードが、予め取り決められたものである場合には、請求報酬ポイントを示す情報を含む請求情報を、外部コンピュータ40に送信する(S33)。電池管理装置22は、履歴要求情報に含まれるパスコードが、予め取り決められたものでない場合には、その履歴要求情報に対して処理を実行しなくてもよい。 When acquiring history information from the storage computer 20, the user terminal 16 transmits history request information to the battery management device 22 (S32). The history request information includes time range designation information that designates the year, month, day, and time when the battery analysis information to be acquired was generated. Further, the history request information includes a passcode agreed upon in advance with the battery management device 22. The battery management device 22 receives the history request information, and if the passcode included in the history request information has been agreed upon in advance, the battery management device 22 transmits billing information including information indicating billed reward points to the external computer 40. Send (S33). If the passcode included in the history request information is not one that has been agreed upon in advance, the battery management device 22 does not need to perform processing on the history request information.

外部コンピュータ40は、請求情報を受信すると、ユーザ端末16との間でクレジットカードによって請求額を決済する処理を実行する(S34)。外部コンピュータ40は、決済処理(S34)を完了すると、電池管理装置22に決済完了情報を送信する(S35)。電池管理装置22は、決済完了情報を受信すると、ユーザ端末16に復号鍵を送信する(S36)。復号鍵は、ストレージコンピュータ20から受信される、暗号化された履歴情報を復号化(暗号を解除)するために用いられる情報である。電池管理装置22は、さらに、ストレージコンピュータ20に対する送信指令処理を実行する。すなわち、電池管理装置22は、ストレージコンピュータ20に送信指令情報を送信する(S37)。送信指令情報には、上述の時間範囲指定情報が含まれる。送信指令情報を受信したストレージコンピュータ20は、ユーザ端末16(履歴要求情報送信元のユーザ端末16)に、時間範囲指定情報で指定される電池解析情報が含まれる指定・履歴情報を送信する(S38)。ユーザ端末16は、ステップS36で受信した復号鍵を用いて、指定・履歴情報を復号化する。 When the external computer 40 receives the billing information, it executes processing to settle the billed amount with the user terminal 16 using a credit card (S34). When the external computer 40 completes the payment process (S34), it transmits payment completion information to the battery management device 22 (S35). Upon receiving the payment completion information, the battery management device 22 transmits the decryption key to the user terminal 16 (S36). The decryption key is information used to decrypt (unencrypt) encrypted history information received from the storage computer 20. The battery management device 22 further executes transmission command processing to the storage computer 20. That is, the battery management device 22 transmits transmission command information to the storage computer 20 (S37). The transmission command information includes the above-mentioned time range designation information. The storage computer 20 that has received the transmission command information transmits the specification/history information that includes the battery analysis information specified by the time range specification information to the user terminal 16 (the user terminal 16 that is the source of the history request information) (S38 ). The user terminal 16 decrypts the designation/history information using the decryption key received in step S36.

なお、上記の決済処理(S23およびS34)としては、クレジットカードを用いた処理が示された。決済処理(S23およびS34)としては、コンビニエンスストア等の小売店での決済処理や、決済代行事業者による、ユーザのスマートフォンを用いた決済処理が採用されてもよい。また、ユーザの銀行口座からプロバイダの銀行口座への自動振り込みが決済処理として採用されてもよい。 Note that the above payment process (S23 and S34) is a process using a credit card. As the payment processing (S23 and S34), payment processing at a retail store such as a convenience store, or payment processing using a user's smartphone by a payment agency may be adopted. Further, automatic transfer from the user's bank account to the provider's bank account may be adopted as the payment process.

また、図10~図13Bに示された処理に加えて、電池管理装置22は、通信回線10を介して、電池12の製造販売業者の通信端末に、フィードバック情報として電池解析情報を送信してもよい。この場合、電池管理装置22は、電池ID、劣化度、診断情報、電池12の種別、新品の状態から現時点までの間の使用量、製造者、製造シリアルナンバー等の情報を電池解析情報に含ませてよい。電池の製造販売業者は、電池解析情報を製品開発や不具合品対策のために活用してよい。 In addition to the processes shown in FIGS. 10 to 13B, the battery management device 22 transmits battery analysis information as feedback information to the communication terminal of the manufacturer and seller of the battery 12 via the communication line 10. Good too. In this case, the battery management device 22 includes information such as the battery ID, degree of deterioration, diagnostic information, type of battery 12, amount of usage from the new state to the present time, manufacturer, manufacturing serial number, etc. in the battery analysis information. You can let me do it. Manufacturers and distributors of batteries may utilize battery analysis information for product development and countermeasures for defective products.

なお、上述した電池管理プログラムは、以下に示されるような電池管理方法に基づいて作成される。すなわち、電池管理方法は、電池12に測定信号を発生させ、離散的な測定信号値と電池IDとを含む基本データを当該測定信号から生成する電池特性測定装置14から、基本データを取得するデータ取得ステップと、電池IDを基本データから取得し、基本データに基づいて、電池の特性解析データを求める解析ステップと、電池IDと、特性解析データとを対応付けた電池解析情報を生成する情報生成ステップと、電池解析情報を送信する送信ステップと、を含んでいる。 Note that the battery management program described above is created based on a battery management method as shown below. That is, the battery management method includes data acquisition of basic data from a battery characteristic measuring device 14 that generates a measurement signal in the battery 12 and generates basic data including a discrete measurement signal value and a battery ID from the measurement signal. an acquisition step, an analysis step of acquiring battery ID from basic data and obtaining battery characteristic analysis data based on the basic data, and information generation of generating battery analysis information in which the battery ID and characteristic analysis data are associated with each other. and a transmitting step of transmitting battery analysis information.

また、電池管理方法は、望ましくは、ユーザ端末16から送信される要求情報を受信する要求受信ステップを含み、送信ステップ、または解析ステップおよび送信ステップが、要求情報に応じて実行される。 Moreover, the battery management method desirably includes a request receiving step of receiving request information transmitted from the user terminal 16, and the transmitting step, or the analyzing step and the transmitting step are performed according to the request information.

また、電池管理方法は、望ましくは、電池12が異常であるか否かを基本データに基づいて判定し、電池12が異常であるか否かを示す診断情報を生成する異常判定ステップを含み、送信ステップは、電池IDと診断情報とを対応付けた情報を送信するステップを含む。 The battery management method preferably includes an abnormality determination step of determining whether or not the battery 12 is abnormal based on basic data and generating diagnostic information indicating whether or not the battery 12 is abnormal; The transmitting step includes transmitting information in which the battery ID and diagnostic information are associated with each other.

また、特性解析データは、電池12の劣化度を表すデータであってよい。 Further, the characteristic analysis data may be data representing the degree of deterioration of the battery 12.

また、電池管理方法は、望ましくは、電池12についての付加価値情報を、特性解析データに基づいて生成する付加価値情報生成ステップを含み、情報生成ステップは、電池IDに対し、特性解析データに加えて付加価値情報を対応付けた電池解析情報を生成するステップを含む。 Further, the battery management method preferably includes a value-added information generation step of generating value-added information about the battery 12 based on the characteristic analysis data, and the information generation step includes adding value-added information about the battery ID to the characteristic analysis data. and generating battery analysis information associated with added value information.

また、電池管理方法は、望ましくは、電池解析情報の情報量、または情報生成ステップを実行するために要される演算量を求める情報量解析ステップと、情報量または演算量に応じた請求報酬ポイントを示す請求情報を、外部コンピュータに送信する請求ステップと、を含み、請求情報についての決済処理が完了した後に、送信ステップを実行するステップを含む。 In addition, the battery management method preferably includes an information amount analysis step for determining the amount of battery analysis information or the amount of calculation required to execute the information generation step, and a claim reward point according to the amount of information or amount of calculation. and a billing step of transmitting billing information indicating the billing information to an external computer, and a step of executing the transmitting step after the payment processing for the billing information is completed.

また、電池管理方法は、望ましくは、電池解析情報に関する履歴情報を生成する履歴生成ステップと、履歴情報を暗号化してストレージコンピュータ20に記憶させる履歴送信ステップと、ユーザ端末16から履歴要求情報が送信されたときに、履歴情報を復号化する復号鍵を履歴要求情報送信元のユーザ端末16に送信すると共に、ストレージコンピュータ20に対し、暗号化された履歴情報を履歴要求情報送信元のユーザ端末16に向けて送信する送信指令ステップと、を含む。 The battery management method preferably includes a history generation step of generating history information related to battery analysis information, a history transmission step of encrypting the history information and storing it in the storage computer 20, and transmitting history request information from the user terminal 16. When the request is made, the decryption key for decrypting the history information is sent to the user terminal 16 that is the source of the history request information, and the encrypted history information is sent to the storage computer 20 from the user terminal 16 that is the source of the history request information. and a step of sending a transmission command to.

10 通信回線、12 電池、14 電池特性測定装置、16 ユーザ端末、18 無線通信システム、20 ストレージコンピュータ、22 電池管理装置、30 測定器、32 離散値摘出回路、40 外部コンピュータ、60,70 電池劣化解析器、62-1,62-2 出力電圧、64-1,64-2 インピーダンス実部、L1 1次インダクタ、C0 容量性素子、R0 抵抗器R0、SW スイッチ、100 電池管理システム、102 プロバイダシステム。 10 communication line, 12 battery, 14 battery characteristic measuring device, 16 user terminal, 18 wireless communication system, 20 storage computer, 22 battery management device, 30 measuring instrument, 32 discrete value extraction circuit, 40 external computer, 60, 70 battery deterioration Analyzer, 62-1, 62-2 Output voltage, 64-1, 64-2 Real part of impedance, L1 Primary inductor, C0 Capacitive element, R0 Resistor R0, SW Switch, 100 Battery management system, 102 Provider system .

Claims (14)

電池に測定信号を発生させ、離散的な測定信号値と電池IDとを含む基本データを当該測定信号から生成する電池特性測定装置から、前記基本データを取得するデータ取得処理と、
前記電池IDを前記基本データから取得し、前記基本データに基づいて、前記電池の特性解析データを求める解析処理と、
前記電池IDと、前記特性解析データとを対応付けた電池解析情報を生成する情報生成処理と、
前記電池解析情報を送信する送信処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする電池管理プログラム。
a data acquisition process that acquires the basic data from a battery characteristic measuring device that generates a measurement signal in the battery and generates basic data including a discrete measurement signal value and a battery ID from the measurement signal;
an analysis process that obtains the battery ID from the basic data and obtains characteristic analysis data of the battery based on the basic data;
information generation processing that generates battery analysis information in which the battery ID and the characteristic analysis data are associated;
a transmission process of transmitting the battery analysis information;
A battery management program that causes a computer to execute.
請求項1に記載の電池管理プログラムであって、
ユーザ端末から送信される要求情報を受信する要求受信処理を前記コンピュータに実行させ、
前記送信処理、または前記解析処理および前記送信処理は、前記要求情報に応じて実行されることを特徴とする電池管理プログラム。
The battery management program according to claim 1,
causing the computer to execute a request receiving process for receiving request information transmitted from a user terminal;
A battery management program characterized in that the transmission process, or the analysis process and the transmission process are executed according to the request information.
請求項1または請求項2に記載の電池管理プログラムであって、
前記電池が異常であるか否かを前記基本データに基づいて判定し、前記電池が異常であるか否かを示す診断情報を生成する異常判定処理を前記コンピュータに実行させ、
前記送信処理は、
前記電池IDと前記診断情報とを対応付けた情報を送信する処理を含むことを特徴とする電池管理プログラム。
The battery management program according to claim 1 or 2,
causing the computer to execute an abnormality determination process of determining whether or not the battery is abnormal based on the basic data and generating diagnostic information indicating whether or not the battery is abnormal;
The transmission process includes:
A battery management program comprising a process of transmitting information in which the battery ID and the diagnostic information are associated with each other.
請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の電池管理プログラムにおいて、
前記特性解析データは、
前記電池の劣化度を表すデータであることを特徴とする電池管理プログラム。
The battery management program according to any one of claims 1 to 3,
The characteristic analysis data is
A battery management program characterized in that the data represents the degree of deterioration of the battery.
請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の電池管理プログラムであって、
前記電池についての付加価値情報を、前記特性解析データに基づいて生成する付加価値情報生成処理を前記コンピュータに実行させ、
前記情報生成処理は、
前記電池IDに対し、前記特性解析データに加えて前記付加価値情報を対応付けた前記電池解析情報を生成する処理を含むことを特徴とする電池管理プログラム。
The battery management program according to any one of claims 1 to 4,
causing the computer to execute a value-added information generation process that generates value-added information about the battery based on the characteristic analysis data;
The information generation process includes:
A battery management program comprising: generating the battery analysis information in which the battery ID is associated with the added value information in addition to the characteristic analysis data.
請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の電池管理プログラムであって、
前記電池解析情報の情報量、または前記情報生成処理を実行するために要される演算量を求める情報量解析処理と、
前記情報量または前記演算量に応じた請求報酬ポイントを示す請求情報を、外部コンピュータに送信する請求処理と、を前記コンピュータに実行させ、
前記請求情報についての決済処理が完了した後に、前記送信処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする電池管理プログラム。
The battery management program according to any one of claims 1 to 5,
an information amount analysis process for determining the amount of information of the battery analysis information or the amount of calculation required to execute the information generation process;
causing the computer to execute a billing process of transmitting billing information indicating billed reward points according to the amount of information or the amount of calculation to an external computer;
A battery management program that causes the computer to execute the sending process after the payment process for the billing information is completed.
請求項1から請求項6のいずれか1項に記載の電池管理プログラムにおいて、
前記電池解析情報に関する履歴情報を生成する履歴生成処理と、
前記履歴情報を暗号化してストレージコンピュータに記憶させる履歴送信処理と、
ユーザ端末から履歴要求情報が送信されたときに、前記履歴情報を復号化する復号鍵を履歴要求情報送信元のユーザ端末に送信すると共に、前記ストレージコンピュータに対し、暗号化された前記履歴情報を前記履歴要求情報送信元のユーザ端末に向けて送信させる送信指令処理と、を前記コンピュータに実行させることを特徴とする電池管理プログラム。
The battery management program according to any one of claims 1 to 6,
a history generation process that generates history information regarding the battery analysis information;
a history transmission process of encrypting the history information and storing it in a storage computer;
When history request information is sent from a user terminal, a decryption key for decrypting the history information is sent to the user terminal that is the source of the history request information, and the encrypted history information is sent to the storage computer. A battery management program that causes the computer to execute a transmission command process for transmitting the history request information to the user terminal that is the source of the history request information.
電池に測定信号を発生させ、離散的な測定信号値と電池IDとを含む基本データを当該測定信号から生成する電池特性測定装置から、前記基本データを取得するデータ取得処理と、
前記電池IDを前記基本データから取得し、前記基本データに基づいて、前記電池の特性解析データを求める解析処理と、
前記電池IDと、前記特性解析データとを対応付けた電池解析情報を生成する情報生成処理と、
前記電池解析情報を送信する送信処理と、
を実行することを特徴とする電池管理装置。
a data acquisition process that acquires the basic data from a battery characteristic measuring device that generates a measurement signal in the battery and generates basic data including a discrete measurement signal value and a battery ID from the measurement signal;
an analysis process that obtains the battery ID from the basic data and obtains characteristic analysis data of the battery based on the basic data;
information generation processing that generates battery analysis information in which the battery ID and the characteristic analysis data are associated;
a transmission process of transmitting the battery analysis information;
A battery management device characterized by performing the following.
請求項8に記載の電池管理装置であって、
ユーザ端末から送信される要求情報を受信する要求受信処理を実行し、
前記送信処理、または前記解析処理および前記送信処理を、前記要求情報に応じて実行することを特徴とする電池管理装置。
The battery management device according to claim 8,
Execute request reception processing to receive request information sent from the user terminal,
A battery management device characterized in that the transmission processing, or the analysis processing and the transmission processing are executed according to the request information.
請求項8または請求項9に記載の電池管理装置であって、
前記電池が異常であるか否かを前記基本データに基づいて判定し、前記電池が異常であるか否かを示す診断情報を生成する異常判定処理を実行し、
前記送信処理は、
前記電池IDと前記診断情報とを対応付けた情報を送信する処理を含むことを特徴とする電池管理装置。
The battery management device according to claim 8 or 9,
executing an abnormality determination process that determines whether the battery is abnormal based on the basic data and generates diagnostic information indicating whether the battery is abnormal;
The transmission process includes:
A battery management device comprising a process of transmitting information in which the battery ID and the diagnostic information are associated with each other.
請求項8から請求項10のいずれか1項に記載の電池管理装置において、
前記特性解析データは、
前記電池の劣化度を表すデータであることを特徴とする電池管理装置。
The battery management device according to any one of claims 8 to 10,
The characteristic analysis data is
A battery management device characterized in that the data represents the degree of deterioration of the battery.
請求項8から請求項11のいずれか1項に記載の電池管理装置であって、
前記電池についての付加価値情報を、前記特性解析データに基づいて生成する付加価値情報生成処理を実行し、
前記情報生成処理は、
前記電池IDに対し、前記特性解析データに加えて前記付加価値情報を対応付けた前記電池解析情報を生成する処理を含むことを特徴とする電池管理装置。
The battery management device according to any one of claims 8 to 11,
Executing value-added information generation processing that generates value-added information about the battery based on the characteristic analysis data,
The information generation process includes:
A battery management device comprising a process of generating the battery analysis information in which the battery ID is associated with the added value information in addition to the characteristic analysis data.
請求項8から請求項12のいずれか1項に記載の電池管理装置であって、
前記電池解析情報の情報量、または前記情報生成処理を実行するために要される演算量を求める情報量解析処理と、
前記情報量または前記演算量に応じた請求報酬ポイントを示す請求情報を、外部コンピュータに送信する請求処理と、を実行し、
前記請求情報についての決済処理が完了した後に、前記送信処理を実行することを特徴とする電池管理装置。
The battery management device according to any one of claims 8 to 12,
an information amount analysis process for determining the amount of information of the battery analysis information or the amount of calculation required to execute the information generation process;
executing a billing process of transmitting billing information indicating billed reward points according to the amount of information or the amount of calculation to an external computer;
A battery management device characterized in that the transmission process is executed after the payment process for the billing information is completed.
請求項8から請求項13のいずれか1項に記載の電池管理装置において、
前記電池解析情報に関する履歴情報を生成する履歴生成処理と、
前記履歴情報を暗号化してストレージコンピュータに記憶させる履歴送信処理と、
ユーザ端末から履歴要求情報が送信されたときに、前記履歴情報を復号化する復号鍵を履歴要求情報送信元のユーザ端末に送信すると共に、前記ストレージコンピュータに対し、暗号化された前記履歴情報を前記履歴要求情報送信元のユーザ端末に向けて送信させる送信指令処理と、を実行することを特徴とする電池管理装置。
The battery management device according to any one of claims 8 to 13,
a history generation process that generates history information regarding the battery analysis information;
a history transmission process of encrypting the history information and storing it in a storage computer;
When history request information is sent from a user terminal, a decryption key for decrypting the history information is sent to the user terminal that is the source of the history request information, and the encrypted history information is sent to the storage computer. A battery management device characterized in that it executes a transmission command process for transmitting the history request information to a user terminal that is a source of the history request information.
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