JP2024010409A - 情報処理装置、蓄電デバイス、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】第１検出装置により検出された蓄電デバイスにおけるデータと、第２検出装置により検出された基準データとの誤差を考慮したデータを取得できる情報処理装置等を提供する。【解決手段】情報処理装置は、第１検出装置により検出された第１蓄電デバイスの電流値を含む時系列データを取得する取得部と、前記取得部で取得した時系列データと、第２検出装置により検出された第２蓄電デバイスの電流値を含む基準時系列データとの相関関係に基づき、取得した前記時系列データを補正する補正部とを備える。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、蓄電デバイス、情報処理方法及びプログラムに関する。

蓄電デバイスの挙動を推定する手法の１つとして、蓄電デバイスを電気回路によって表した等価回路モデルに対しカルマンフィルタを適用し、ＳＯＣ（State of Charge ）などの蓄電デバイスの挙動を推定する手法が知られている（例えば、特許文献１を参照）。

特開２０１６－０６５８２８号公報

等価回路モデルは、試験用の蓄電デバイスに対し実際に電流を流した際の電圧挙動を模擬するよう構築される。等価回路モデルの構築には、試験装置により検出した電流及び電圧等の検出データが用いられる。一方で、構築された等価回路モデルを用いて実際の蓄電デバイスの挙動を推定する際には、蓄電デバイスに備えられる検出装置により検出した電流及び電圧等の検出データが用いられる。蓄電デバイスに備えられる検出装置と、試験装置とのセンサ精度が異なる場合、得られる検出データの間に誤差が生じるため、等価回路モデルにより蓄電デバイスの挙動を精度よく推定できない。特許文献１に記載のような従来技術ではこのような観点については考慮されていない。

本開示の目的は、第１検出装置により検出された蓄電デバイスにおけるデータと、第２検出装置により検出された基準データとの誤差を考慮したデータを取得できる情報処理装置等を提供することである。

本開示の一態様に係る情報処理装置は、第１検出装置により検出された第１蓄電デバイスの電流値を含む時系列データを取得する取得部と、前記取得部で取得した時系列データと、第２検出装置により検出された第２蓄電デバイスの電流値を含む基準時系列データとの相関関係に基づき、取得した前記時系列データを補正する補正部とを備える。

本開示によれば、第１検出装置により検出された蓄電デバイスにおけるデータと、第２検出装置により検出された基準データとの誤差を考慮したデータを取得できる。

本実施形態に係る情報処理装置が搭載される蓄電デバイスの構成例を示す模式図である。 情報処理装置の内部構成を説明するブロック図である。 情報処理装置の構成例を示す機能ブロック図である。 電流データの一例を示す図である。 電圧データの一例を示す図である。 ＳＯＣ変動量データの一例を示す図である。 情報処理装置が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。 本実施形態の手法による効果を説明する図である。

等価回路モデルを構築するために用いられるデータは、試験装置を用いて、試験用の蓄電デバイスにおける電流、電圧及び温度等を測定することにより取得される。通常、試験装置としては、高精度なセンサ機器が用いられ、比較的精度の高いデータが検出される。高い精度で得られたデータにより、蓄電デバイスの挙動を精度よく模擬する等価回路モデルの構築が可能となる。実際の蓄電デバイスでは、例えば蓄電デバイスに搭載される検出装置により電流、電圧及び温度等が検出される。そのような検出装置においては、例えば検出装置自体の精度の差異及びノイズの影響等により、試験装置よりも精度の低いデータが検出される場合が多い。

試験装置におけるデータを用いて構築された等価回路モデルに対し、試験装置におけるデータとのズレを有する実際の蓄電デバイスにおけるデータをそのまま適用した場合には、実際の蓄電デバイスの状態が反映されず、精度の低い推定結果が得られる。等価回路モデルによる推定時には、実際の蓄電デバイスにおけるデータと、試験装置におけるデータとの間に生じる誤差を考慮する必要がある。

実際の蓄電デバイスの電流値は実際の蓄電デバイスの運用時には校正ができないため、この時系列データに基づいて正確な状態推定を行うには、試験装置により検出された試験用の蓄電デバイスの電流値に近づくように適切に補正できるようにすることが必要である。本発明者らは、実際の蓄電デバイスにおけるデータと、試験装置におけるデータとの間に相関関係が成立するとの知見を得た。そして、この相関関係を用いることで、上記誤差を解消できるとの着想を得た。

（１）本開示の一態様に係る情報処理装置は、第１検出装置により検出された第１蓄電デバイスの電流値を含む時系列データを取得する取得部と、前記取得部で取得した時系列データと、第２検出装置により検出された第２蓄電デバイスの電流値を含む基準時系列データとの相関関係に基づき、取得した前記時系列データを補正する補正部とを備える。

ここで、第１検出装置とは、第１蓄電デバイスに備えられる検出装置であってもよい。第１蓄電デバイスとは、推定対象となる蓄電デバイスであって、実際に使用中又は使用が予定されている蓄電デバイスを意味する。
第２検出装置とは、第２蓄電デバイスの状態を検出する検出装置であり、例えば上述の試験装置であってもよい。第２蓄電デバイスとは、例えば上述の試験用の蓄電デバイスであってもよい。
第１蓄電デバイスと第２蓄電デバイスとは同一の蓄電デバイスであってもよく、異なる蓄電デバイスであってもよい。
第２検出装置により検出された第２蓄電デバイスの基準時系列データとは、第１蓄電デバイスの状態を推定するための推定手段又は推定基準の生成に関する各種処理に広く用いることを目的とするものを意味する。基準時系列データは、例えば等価回路モデルの構築を目的とするものであってもよい。

以下では、第１検出装置により検出された第１蓄電デバイスの電流値を含む時系列データを、補正前データとも称する。第２検出装置により検出された第２蓄電デバイスの電流値を含む基準時系列データを、基準データとも称する。

上記構成によれば、補正前データと基準データとの間に生じる誤差を解消するよう、補正前データを補正（校正）できる。得られた補正後のデータを、基準時系列データに基づき生成された推定手段又は推定基準に適用することで、推定精度を向上できる。例えば補正後のデータを等価回路モデルに適用することにより、実際の第１蓄電デバイスの状態を反映した精度のよい容量推定が可能となる。

（２）上記（１）に記載の情報処理装置において、前記相関関係は、前記時系列データにおける電流値と前記基準時系列データにおける電流値との間の関係を示す相関関数で表されてもよい。
上記（２）に記載の情報処理装置によれば、相関関係として定義される相関関係に基づく補正前データの補正処理が容易となる。

（３）上記（２）に記載の情報処理装置において、前記相関関数は一次関数であってもよい。
上記（３）に記載の情報処理装置によれば、相関関係に基づく補正前データの補正処理の計算コストを低減できる。

（４）上記（１）から（３）のいずれか１つに記載の情報処理装置において、前記補正部は、前記第１蓄電デバイスの休止期間に係る前記時系列データにおける電流値を前記第２蓄電デバイスの休止期間に係る前記基準時系列データにおける電流値に近づけるように前記時系列データを補正してもよい。

休止期間とは、蓄電デバイスにおける充電及び放電が行われていない期間であり、静置状態に対応する期間を意味する。充電及び放電が行われていない場合、蓄電デバイスにおける電流の出入りが発生しないため、本来であれば電流値は変化しない。従って、センサ精度のよい基準データにおける電流値はほぼゼロとなる。一方、補正前データでは、休止期間においても微少な電流値が検出される。この微少な電流値は、休止期間のみならず他の期間においても継続的に検出される。微少な電流値は、基準データと補正前データとの間の誤差の要因となる。

上記（４）に記載の情報処理装置によれば、休止期間における補正前データを、休止期間における基準データの電流値、すなわちゼロに近似させるよう補正を行う。これにより、補正前データにおける微少電流を除去できる。除去対象となる微少電流のみが発生し、微少な電流値の解析が容易な休止期間におけるデータを用いることにより、精度よく補正を行うことができる。

（５）上記（１）から（４）のいずれか１つに記載の情報処理装置において、前記時系列データと前記基準時系列データとの間の関係性を示す定義情報を設定する設定部を備え、前記補正部は、前記設定部で設定された定義情報を含む前記相関関係に従い前記時系列データを補正してもよい。

上記（５）に記載の情報処理装置によれば、補正前データと基準データとの間の関係性を示す定義情報を、補正時に適宜設定することができる。補正前データと基準データとの間の関係性とは、補正前データと基準データとの相関関係を意味する。例えば第１蓄電デバイスの環境温度又は運用年数など、第１蓄電デバイスの状態の変化を相関関係に適正に反映させることができ、補正前データの補正精度を向上できる。

（６）上記（５）に記載の情報処理装置において、前記時系列データは前記第１蓄電デバイスの電圧値を含み、前記時系列データにおける電圧値に基づき前記第１蓄電デバイスの休止期間を特定する特定部を備え、前記設定部は、前記特定部で特定した前記第１蓄電デバイスの休止期間に係る前記時系列データに基づき前記定義情報を設定してもよい。

上述した休止期間において、電圧値はセンサ精度によらず変化しない。従って上記（６）に記載の情報処理装置によれば、特定部は補正前データの電圧値に着目することで、容易かつ確実に補正前データにおける休止期間を特定できる。設定部は、上述した休止期間における補正前データと基準データとの電流特性に基づき、定義情報を容易且つ適正に設定できる。

（７）上記（６）に記載の情報処理装置において、前記設定部は、前記時系列データに基づき蓄電量の時系列データを算出し、算出した前記蓄電量の時系列データに基づき、前記第１蓄電デバイスの休止期間における第１時点の蓄電量と、前記第１時点よりも前の第２時点の蓄電量との差分を最小化するように前記定義情報を設定してもよい。

蓄電量とは、第１蓄電デバイスに蓄えられたエネルギーの量を意味し、例えば第１蓄電デバイスの充電状態（ＳＯＣ：State of Charge）であってもよく、総電気量であってもよい。

上記（７）に記載の情報処理装置によれば、休止期間の補正前データにおける蓄電量の変化量を、休止期間の基準データにおける蓄電量の変化量に近づけるよう、すなわちゼロに近づけるよう定義情報が設定される。定義情報を最適化することで、基準データと補正前データとの相関を良好に示す相関関係が得られる。

（８）上記（６）又は（７）に記載の情報処理装置において、前記特定部は、同じ直列回路に接続された複数の前記第１蓄電デバイスにおいて所定時間以上に亘り電圧値の変化量が所定値未満である期間を休止期間として特定してもよい。

上記（８）に記載の情報処理装置によれば、複数の第１蓄電デバイスにおける電圧値を考慮することにより、例えば単一の第１蓄電デバイスにおける検出装置の故障や誤作動により、休止期間であると誤って特定することを防止できる。従って休止期間の特定精度を向上できる。

（９）上記（１）から（８）のいずれか１つに記載の情報処理装置において、前記基準時系列データを用いて構築された推定モデルに補正後の前記時系列データを適用して、前記第１蓄電デバイスの容量を推定する推定部と備えてもよい。

推定モデルとは、例えば等価回路モデルであってもよい。上記（９）に記載の情報処理装置によれば、補正後のデータを適用することにより、推定モデルによる容量推定の精度を向上できる。

（１０）本開示の一態様に係る蓄電デバイスは、上記（１）から（８）のいずれか１つに記載の情報処理装置を備える。

（１１）本開示の一態様に係る情報処理方法は、第１検出装置により検出された第１蓄電デバイスの電流値を含む時系列データを取得し、前記時系列データと、第２検出装置により検出された第２蓄電デバイスの電流値を含む基準時系列データとの相関関係に基づき、取得した前記時系列データを補正する処理をコンピュータに実行させる。

（１２）本開示の一態様に係るプログラムは、第１検出装置により検出された第１蓄電デバイスの電流値を含む時系列データを取得し、前記時系列データと、第２検出装置により検出された第２蓄電デバイスの電流値を含む基準時系列データとの相関関係に基づき、取得した前記時系列データを補正する処理をコンピュータに実行させる。

以下、本開示をその実施の形態を示す図面を参照して具体的に説明する。

図１は、本実施形態に係る情報処理装置３が搭載される蓄電デバイス１の構成例を示す模式図である。蓄電デバイス１は、例えば、電解質が液体のリチウムイオン電池である。代替的に、蓄電デバイス１は、ラミネートタイプ（パウチ型）のリチウムイオン電池、電解質がイオン液体のリチウムイオン電池、電解質がゲル状のリチウムイオン電池、全固体リチウムイオン電池、バイポーラ型リチウムイオン電池（電極が電気的直列に接続された電池）、亜鉛空気電池、ナトリウムイオン電池、鉛電池などの任意の電池であってもよい。蓄電デバイス１は、単一のセル、複数のセルを直列及び／又は並列に接続したモジュール、複数のモジュールを直列に接続したバンク、複数のバンクを並列に接続したドメイン等であってもよい。

蓄電デバイス１は、例えば再生可能エネルギー又は既存の発電システムにて発電された電力の貯蔵用電源に適用される。代替的に、蓄電デバイス１は、無停電電源装置、安定化電源に含まれる直流又は交流電源装置、電子機器用電源、自動車用電源等に適用されてもよい。

蓄電デバイス１は、平板状の回路基板である検出装置２及び情報処理装置３を備えている。検出装置２は、電流センサ２１、電圧センサ２２及び温度センサ２３を含む（図２を参照）。電流センサ２１は、蓄電デバイス１に流れる電流を検出する。電圧センサ２２は、蓄電デバイス１の端子間電圧を検出する。温度センサ２３は、蓄電デバイス１の温度を検出する。

情報処理装置３は、検出装置２にて検出された各検出値を随時取得することにより、蓄電デバイス１の電流に関するデータ、電圧に関するデータ、及び温度に関するデータを含む時系列データを取得する。検出装置２にて検出された蓄電デバイス１の電流、電圧及び温度の時系列データは、補正前データに対応する。情報処理装置３は、得られた補正前データに対し後述する補正処理を施すことにより、等価回路モデルへの入力に適した補正後データを生成する。

図１は、蓄電デバイス１の上面に検出装置２及び情報処理装置３を設置する例を示す。代替的に、設置場所は、蓄電デバイス１の側面であってもよく、蓄電デバイス１の下面であってもよい。情報処理装置３は、蓄電デバイス１から離隔して設置されてもよい。検出装置２及び情報処理装置３の形状は、平板状に限定されない。情報処理装置３は、ＢＭＵ（Battery Management Unit）に設けられてもよく、遠隔地に設置されるサーバ装置に設けられてもよい。後者の場合、蓄電デバイス１に関して検出される検出値は、通信によりサーバ装置へ送信されるとよい。

図２は、情報処理装置３の内部構成を説明するブロック図である。情報処理装置３は、例えば、制御部３１、記憶部３２、入力部３３及び出力部３４を備える。

制御部３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備える演算回路である。制御部３１が備えるＣＰＵは、ＲＯＭや記憶部３２に格納された各種コンピュータプログラムを実行し、上述したハードウェア各部の動作を制御することによって、装置全体を本開示の情報処理装置として機能させる。制御部３１は、計測開始指示を与えてから計測終了指示を与えるまでの経過時間を計測するタイマ、数をカウントするカウンタ、日時情報を出力するクロック等の機能を備えていてもよい。

記憶部３２は、フラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置を備える。記憶部３２は、制御部３１が参照するプログラム及びデータを記憶する。記憶部３２に記憶されるプログラムには、補正後データの生成に関する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム３２１が含まれる。

記憶部３２には、プログラム３２１の実行に用いるデータとしての、補正前データと基準データとの相関関係、容量推定のための推定モデル等が記憶されている。本実施形態では、相関関係は一次関数であり、記憶部３２には、一次関数を示す算式及び一次関数におけるパラメータを算出するための算式等が記憶されている。

プログラム３２１を含むコンピュータプログラム（プログラム製品）は、当該コンピュータプログラムを読み取り可能に記録した非一時的な記録媒体３Ａにより提供されてもよい。記録媒体３Ａは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ、ＳＤ（Secure Digital）カード等の可搬型メモリである。制御部３１は、図示しない読取装置を用いて、記録媒体３Ａから所望のコンピュータプログラムを読み取り、読み取ったコンピュータプログラムを記憶部３２に記憶させる。代替的に、上記コンピュータプログラムは通信により提供されてもよい。プログラム３２１は、単一のコンピュータプログラムでも複数のコンピュータプログラムにより構成されるものでもよく、また、単一のコンピュータ上で実行されても通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されてもよい。

入力部３３は、検出装置２を接続するためのインタフェースを備える。制御部３１は、入力部３３を通じて、電流センサ２１により検出される電流値、電圧センサ２２により検出される電圧値、及び温度センサ２３により検出される温度を随時取得する。

出力部３４は、表示装置４を接続するためのインタフェースを備える。表示装置４の一例は、液晶ディスプレイ装置である制御部３１は、上述した補正後データ又は補正後データを用いて推定された容量等を含む推定結果が得られた場合、得られた推定結果に基づく情報を出力部３４から表示装置４へ出力する。表示装置４、出力部３４から出力される情報に基づき推定結果を表示する。

代替的に、出力部３４は、外部装置と通信する通信インタフェースを備えてもよい。出力部３４に通信可能に接続される外部装置は、ユーザや管理者等が使用するパーソナルコンピュータ、スマートフォンなどの端末装置である。制御部３１は、推定結果が得られた場合、推定結果に基づく情報を出力部３４から端末装置へ送信する。端末装置は、出力部３４より送信される情報を受信し、受信した情報に基づき自装置のディスプレイに推定結果を表示させる。或いは、端末装置は推定結果を用いて別の制御や予測・推定を行っても良い。

情報処理装置３が生成する補正後データについて説明する。検出装置２にて検出された蓄電デバイス１の電流、電圧及び温度の時系列データ（補正前データ）は、例えば等価回路モデルへ入力され、蓄電デバイス１の容量推定に利用される。一方で、上述の通り、等価回路モデルは、試験装置における検出装置にて検出された、試験用の蓄電デバイスの電流、電圧及び温度の時系列データ（基準データ）を用いて構築される。等価回路モデルによる推定精度を向上するためには、基準データよりもセンサ精度の低い補正前データを補正し、センサ精度の違いによる誤差を除去した真のデータを生成する必要がある。

本発明者らの知見によれは、補正前データにおける電流値Ｉ_modと、基準データにおける電流値Ｉ_cdmとの相関関係を関数化すると、下記（１）式で表される一次関数が成立する。
Ｉ_cdm＝ａ×Ｉ_mod＋ｂ…（１）

式（３）中におけるパラメータａ及びパラメータｂは、蓄電デバイス１の状態に応じて変化し得るパラメータである。パラメータａ及びパラメータｂは、補正後データを生成する度、設定される。パラメータａ及びパラメータｂの設定方法の詳細は後述する。

上記の式（１）を用いて電流値Ｉ_modを補正することにより、電流値Ｉ_modに含まれる誤差を解消した真のデータ、すなわち補正後データを生成できる。

図３は、情報処理装置３の構成例を示す機能ブロック図である。情報処理装置３の制御部３１は、記憶部３２に記憶されたプログラム３２１を読み出して実行することにより、取得部３１１、特定部３１２、設定部３１３、補正部３１４、推定部３１５、及び結果出力部３１６として機能する。

取得部３１１は、入力部３３を介して、検出装置２で検出された各検出値を時系列順に受信することにより、蓄電デバイス１の電流値、電圧値及び温度の時系列データを取得する。取得部３１１で取得した時系列データは、補正前データに対応する。

図４は電流データの一例を示す図であり、図５は電圧データの一例を示す図である。図４に示すグラフの横軸は時間（ｓ）、縦軸は電流（Ａ）である。縦軸において、正側が充電を表し、負側が放電を表す。取得部３１１は、図４に示すような、時系列の電流データを取得する。図５に示すグラフの横軸は時間（ｓ）、縦軸は電圧（Ｖ）である。取得部３１１は、図５に示すような、時系列の電圧データを取得する。

ここで、図４の下側に示すグラフは、図４の上側に示すグラフ中の矩形の領域を拡大したものである。図４の下側に示すように、蓄電デバイス１における充電及び放電が行われていない期間においても、微少な電流値が検出されている。補正前データよりも精度の高い基準データでは、充電及び放電が行われていない期間において、このような微少な電流値は殆ど検出されない。情報処理装置３は、後述する補正処理により補正前データにおける上述の微少な電流値を除去することで、基準データと同等のセンサ精度に対応する補正後データを生成する。

また取得部３１１は、取得した電流の時系列データに基づき、蓄電量の時系列データを算出する。以下では、蓄電量としてＳＯＣを算出する場合を例として説明する。

ＳＯＣは、電流積算により求めることができ、例えば下記（２）式により算出できる。

式（２）中、ＳＯＣ_iは今回のＳＯＣ、ＳＯＣ_i-1は前回のＳＯＣ、ＦＣＣは満放電容量、Ｉは電流値である。

取得部３１１はさらに、ＳＯＣ変動量の時系列データを算出する。ＳＯＣ変動量は、ＳＯＣ_iからＳＯＣ_i-1を減算することにより得られる。

図６は、ＳＯＣ変動量データの一例を示す図である。図６に示すグラフの横軸は時間（ｓ）、縦軸はＳＯＣ変動量（％）である。取得部３１１は、図６に示すような、時系列のＳＯＣ変動量データを取得する。

上記では蓄電量としてＳＯＣを算出した。代替的に、蓄電量は総電気量であってもよい。この場合、取得部３１１は、初期の時点における総電気量をゼロとして総電気量の時系列データを算出してもよい。取得部３１１で取得した時系列データは、特定部３１２、設定部３１３及び補正部３１４へ出力される。

特定部３１２は、取得部３１１で取得した電圧の時系列データに基づき、蓄電デバイス１における休止期間を特定する。特定部３１２は、例えば所定時間（例えば３６００秒間）以上に亘り、電圧値の変化量が所定値（例えば０．００１（Ｖ））未満である期間を、休止期間として特定してもよいが、これに限定はされない。蓄電デバイス１の非使用時間帯が既知である場合には、非使用時間帯の期間を予め休止期間として設定してもよい。

特定部３１２は、判定対象となる期間に含まれる各検出時点の中から上記条件を満たす休止時点を抽出し、抽出した休止時点を含む期間を休止期間と特定する。図５及び図６のグラフ上において、黒丸印は休止時点を示している。特定部３１２で特定した休止期間を示す情報は、設定部３１３へ出力される。

蓄電デバイス１が複数近接して設けられている場合には、同じ直列回路に接続された複数の蓄電デバイス１における電圧値に基づき休止期間を特定してもよい。特定部３１２は、補正対象となる蓄電デバイス１を含む少なくとも２つ以上の蓄電デバイス１において、共通して休止期間であると特定された期間を抽出するとよい。

設定部３１３は、特定部３１２で特定した休止期間と、取得部３１１で取得した補正前データとに基づき、休止期間において検出された電流値を除去するよう、上記式（３）中におけるパラメータａ及びパラメータｂを設定（最適化）する。

具体的には、下記（３）式で表される総和εを最小化するよう、パラメータａ及びパラメータｂを最適化する。設定部３１３は、例えば遺伝的アルゴリズム、勾配法等の手法を用いてパラメータａ及びパラメータｂを最適化してもよいが、これに限定はされない。

式（３）中、ΔＳＯＣｉは、休止時点のＳＯＣ変動量と、前記休止時点よりも１つ前（過去）の時点のＳＯＣ変動量との差分の絶対値である。ΔＱｉは、休止時点の総電気量と、前記休止時点よりも１つ前の時点の総電気量との差分の絶対値である。ＦＣＣは満放電容量である。Ｉ′は補正後の電流値、Ｉは補正前の電流値である。

設定部３１３は、取得部３１１で取得したＳＯＣ変動量の時系列データに基づき、休止期間に含まれる各休止時点について、休止時点のＳＯＣ変動量と、前記休止時点よりも１つ前の時点のＳＯＣ変動量との差分の絶対値（ΔＳＯＣｉ）を算出する。設定部３１３は、算出した各休止時点における差分の絶対値ΔＳＯＣｉの総和εを最小化するようなパラメータａ及びパラメータｂを求める。総和εが最小化されるパラメータａ及びパラメータｂを、補正後データの生成に用いるパラメータとして設定する。

なお、蓄電量として総電気量を用いる場合、設定部３１３は、上記総電気量の差分の絶対値ΔＱｉの総和を最小化するよう、パラメータａ及びパラメータｂを最適化してもよい。設定部３１３で設定したパラメータａ及びパラメータｂは、補正部３１４へ出力される。

上述の処理によれば、休止期間に係る補正前データにおける電流値を、休止期間に係る基準データにおける電流値、すなわちゼロに近づけるようにパラメータａ及びパラメータｂが設定される。

補正部３１４は、設定部３１３から受け付けたパラメータａ及びパラメータｂと、取得部３１１から受け付けた補正前データにおける電流値とを上述の式（１）に代入し、当該式（１）の演算処理を実行し、補正後データとしての電流値を算出する。補正前データにおける各電流値に対し、順次演算を実行することにより、誤差を除去した時系列の電流データを含む補正後データが得られる。補正部３１４で生成した補正後データは、推定部３１５へ出力される。補正後データは、出力部へ出力されてもよい。

推定部３１５は、補正部３１４から受け付けた補正後データを等価回路モデルに入力することにより、蓄電デバイス１の電池容量を推定する。代替的に、推定モデルは、蓄電デバイス１のＳＯＣを推定するモデル、充放電特性を推定するモデル、寿命予測モデル等であってもよい。推定部３１５は、補正後データを推定モデルに適用して、蓄電デバイス１の状態を推定する。推定部３１５で推定した電池容量は、結果出力部３１６へ出力される。

結果出力部３１６は、出力部３４を介して、推定部３１５から受け付けた電池容量を示す推定結果を表示装置４へ出力する。結果出力部３１６は、推定結果として、補正部３１４から受け付けた補正後データを出力してもよい。

上記の補正処理は、蓄電デバイス１における時系列データの取得を開始した開始時点以降、現時点（補正処理時点）までの全期間における時系列データを用いて行われてもよい。補正処理は、開始時点以降に設定される基準時点から現時点までの期間における時系列データを用いて行われてもよい。すなわち、補正対象となる時系列データの期間は、全期間であってもよく、所定期間（例えば半年間、１年間など）であってもよい。

上記では、パラメータａ及びパラメータｂの設定は、上述の補正対象となる時系列データにおける休止期間に含まれる全ての休止時点のデータを用いて実行する例を説明した。代替的に、上記休止時点のデータのうち、所定条件を満たす休止時点のデータのみを用いてパラメータａ及びパラメータｂを設定してもよい。所定条件としては、例えば、休止時点の温度が予め設定される温度範囲内である、休止時点が現時点から過去３か月以内の時点である等の条件が挙げられる。

上記では、２つのパラメータを含む一次関数により、補正前データと基準データとの相関関係を定義した。代替的に、相関関係は、例えば二次関数又は多項式など他の関数式で定義されてもよく、あるいは関数式以外で定義されてもよい。また、その関数系は蓄電デバイス１における電流センサ２１又は検出装置２の精度や傾向によって任意に選択及び変更可能であってもよい。

図７は、情報処理装置３が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。以下の各フローチャートにおける処理は、情報処理装置３の記憶部３２に記憶するプログラム３２１に従って制御部３１により実行されてもよく、制御部３１に備えられた専用のハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ又はＡＳＩＣ）により実現されてもよく、それらの組合せによって実現されてもよい。

情報処理装置３の制御部３１は、検出装置２で検出された蓄電デバイス１の電流値、電圧値及び温度の時系列データ（補正前データ）を取得する（ステップＳ１１）。制御部３１は、取得した補正前データにおける電流値に基づき、電流積算によりＳＯＣの時系列データを算出し、算出したＳＯＣの時系列データに基づき、ＳＯＣ変動量の時系列データを取得する（ステップＳ１２）。

制御部３１は、取得した補正前データにおける電圧値に基づき、蓄電デバイス１における休止期間を特定する（ステップＳ１３）。制御部３１は、例えば所定時間以上に亘り、補正前データにおける電圧値の変化量が所定値未満である時点を、休止期間に対応する時点として抽出してもよい。

ステップＳ１３において、制御部３１は、複数の蓄電デバイス１における電圧値に基づき、休止期間を特定してもよい。休止期間の特定にあたり所定条件が設定されている場合には、制御部３１は、当該所定条件を満たす休止時点のみを含む休止期間を特定してもよい。

制御部３１は、特定した休止期間に係る補正前データに基づき、パラメータａ及びパラメータｂを設定する（ステップＳ１４）。制御部３１は、休止期間に係る補正前データにおける微少な電流値により発生する電気量を最小化するよう、パラメータａ及びパラメータｂを最適化する。具体的には、制御部３１は、上記（３）式で表される総和εを最小化するよう、例えば遺伝的アルゴリズム、勾配法等の手法によりパラメータａ及びパラメータｂを最適化する。

制御部３１は、設定したパラメータａ及びパラメータｂを用いて、上記（１）式で示される相関関数に従い、ステップＳ１１で取得した時系列データにおける電流値を補正する（ステップＳ１５）。制御部３１は、補正後の電流値を含む時系列データ（補正後データ）を取得する。制御部３１は、パラメータａ、パラメータｂ及び補正前データにおける電流値を上記（１）式に代入することにより、補正後の電流値を算出する。

制御部３１は、取得した補正後データを推定モデルに入力することにより、蓄電デバイス１の状態、例えば電池容量を推定する（ステップＳ１６）。制御部３１は、推定した電池容量、補正後データ等を含む推定結果を表示装置４へ出力し（ステップＳ１７）、一連の処理を終了する。

本実施形態によれば、異なる検出データ間において発生する誤差を解消し、一方の基準となる検出データに近づけるよう、他方の検出データを校正することができる。

図８は、本実施形態の手法による効果を説明する図である。図８Ａは、本実施形態の手法による補正を行わない電流データ（補正前データ）を用いた場合における充放電特性の推定結果のグラフを示している。図８Ｂは、本実施形態の手法による補正を行なった電流データ（補正後データ）を用いた場合における充放電特性の推定結果のグラフを示している。図８Ａ及び図８Ｂに示すグラフの横軸はＳＯＣ（％）、縦軸は電圧（Ｖ）である。図８Ａ及び図８Ｂに示すグラフ中の実線は実際の推定結果を示し、破線は推定結果から生成されるＳＯＣ－電圧曲線を示している。

電流データを補正しなかった場合には、充放電特性におけるＳＯＣの値が約－１００％～約５０％の範囲内を推移しており、充電方向へ移動した推定結果となっている。電流データを補正した場合、電流データを補正しなかった場合と比較して、より適正なＳＯＣの値の範囲内でＳＯＣが推移している。本実施形態の手法による補正後データを用いることで、容量の推定精度を高めることが可能となった。

今回開示した実施の形態は、全ての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。各実施例にて記載されている技術的特徴は互いに組み合わせることができ、本発明の範囲は、特許請求の範囲内での全ての変更及び特許請求の範囲と均等の範囲が含まれることが意図される。
各実施形態に示すシーケンスは限定されるものではなく、矛盾の無い範囲で、各処理手順はその順序を変更して実行されてもよく、また並行して複数の処理が実行されてもよい。各処理の処理主体は限定されるものではなく、矛盾の無い範囲で、各装置の処理を他の装置が実行してもよい。

各実施形態に記載した事項は相互に組み合わせることが可能である。また、特許請求の範囲に記載した独立請求項及び従属請求項は、引用形式に関わらず全てのあらゆる組み合わせにおいて、相互に組み合わせることが可能である。さらに、特許請求の範囲には他の２以上のクレームを引用するクレームを記載する形式（マルチクレーム形式）を用いているが、これに限るものではない。マルチクレームを少なくとも一つ引用するマルチクレーム（マルチマルチクレーム）を記載する形式を用いて記載してもよい。

１ 蓄電デバイス
２ 検出装置
３ 情報処理装置
３１ 制御部
３２ 記憶部
３２１ プログラム
３Ａ 記録媒体
３１１ 取得部
３１２ 特定部
３１３ 設定部
３１４ 補正部
３１５ 推定部
３１６ 結果出力部

Claims (12)

1. 第１検出装置により検出された第１蓄電デバイスの電流値を含む時系列データを取得する取得部と、
   前記取得部で取得した時系列データと、第２検出装置により検出された第２蓄電デバイスの電流値を含む基準時系列データとの相関関係に基づき、取得した前記時系列データを補正する補正部と
   を備える情報処理装置。
2. 前記相関関係は、前記時系列データにおける電流値と前記基準時系列データにおける電流値との間の関係を示す相関関数で表される
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記相関関数は一次関数である
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記補正部は、前記第１蓄電デバイスの休止期間に係る前記時系列データにおける電流値を前記第２蓄電デバイスの休止期間に係る前記基準時系列データにおける電流値に近づけるように前記時系列データを補正する
   請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記時系列データと前記基準時系列データとの間の関係性を示す定義情報を設定する設定部を備え、
   前記補正部は、前記設定部で設定された定義情報を含む前記相関関係に従い前記時系列データを補正する
   請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
6. 前記時系列データは前記第１蓄電デバイスの電圧値を含み、
   前記時系列データにおける電圧値に基づき前記第１蓄電デバイスの休止期間を特定する特定部を備え、
   前記設定部は、前記特定部で特定した前記第１蓄電デバイスの休止期間に係る前記時系列データに基づき前記定義情報を設定する
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記設定部は、前記時系列データに基づき蓄電量の時系列データを算出し、
   算出した前記蓄電量の時系列データに基づき、前記第１蓄電デバイスの休止期間における第１時点の蓄電量と、前記第１時点よりも前の第２時点の蓄電量との差分を最小化するように前記定義情報を設定する
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記特定部は、同じ直列回路に接続された複数の前記第１蓄電デバイスにおいて所定時間以上に亘り電圧値の変化量が所定値未満である期間を休止期間として特定する
   請求項６に記載の情報処理装置。
9. 前記基準時系列データを用いて構築された推定モデルに補正後の前記時系列データを適用して、前記第１蓄電デバイスの容量を推定する推定部と備える
   請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
10. 請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置を備える蓄電デバイス。
11. 第１検出装置により検出された第１蓄電デバイスの電流値を含む時系列データを取得し、
    前記時系列データと、第２検出装置により検出された第２蓄電デバイスの電流値を含む基準時系列データとの相関関係に基づき、取得した前記時系列データを補正する
    処理をコンピュータに実行させるための情報処理方法。
12. 第１検出装置により検出された第１蓄電デバイスの電流値を含む時系列データを取得し、
    前記時系列データと、第２検出装置により検出された第２蓄電デバイスの電流値を含む基準時系列データとの相関関係に基づき、取得した前記時系列データを補正する
    処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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