JP2024029593A - 電池管理装置、電池管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】電池の劣化速度を短時間で診断することができる技術を提供する。【解決手段】本発明に係る電池管理装置は、休止期間における第１期間とその後の第２期間とを特定し、前記第１期間における電圧の第１変化分と、前記第２期間における前記電圧の第２変化分との間の比率に基づいて、電池温度に依拠した電池の劣化速度を推定する。【選択図】図５

Description

本発明は、電池の状態を管理する技術に関する。

電池の劣化を診断する技術として、例えばＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ：劣化状態）や内部抵抗を推定する技術が開発されている。さらには、診断のために要する時間を短縮する技術も開発されている。例えば電池の休止状態における電池電圧の経時変化を用いて、劣化状態を推定する手法などがある。

下記特許文献１は、『より簡単に亜鉛電池の劣化を判定すること。』を課題として、『一実施形態に係る亜鉛電池の劣化の判定方法は、満充電された亜鉛電池の休止状態における電圧推移を取得する取得ステップと、電圧推移に基づいて亜鉛電池の電圧低下度を算出する算出ステップと、電圧低下度に基づいて亜鉛電池の劣化を判定する判定ステップとを含む。』という技術を記載している（要約参照）。

特開２０２０－００３２１８号公報

電池の余寿命は、重要な診断項目の１つである。余寿命を診断する手法の１例として、電池が運用開始から現時点までにおいて劣化した速度（劣化モード）を推定し、その推定した劣化速度に基づき、さらに余寿命を推定することが考えられる。余寿命を診断するために要する時間も、できる限り短縮することができれば望ましい。しかし特許文献１などの従来技術においては、劣化状態などを短時間で診断する技術については検討されているが、余寿命を短時間で診断する技術については検討されていない。また、余寿命を診断するためには例えば劣化速度を推定する必要があるが、これを短時間で推定する技術についても検討されていない。

本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、電池の劣化速度を短時間で診断することができる技術を提供することを目的とする。

本発明に係る電池管理装置は、休止期間における第１期間とその後の第２期間とを特定し、前記第１期間における電圧の第１変化分と、前記第２期間における前記電圧の第２変化分との間の比率に基づいて、電池温度に依拠した電池の劣化速度を推定する。

本発明に係る電池管理装置によれば、電池の劣化速度を短時間で診断することができる。本発明のその他の課題、構成、効果などについては、以下の実施形態の説明により明らかとなる。

蓄電池システムの構成例を示す模式図である。 蓄電池の等価回路図である。 休止期間において電池が出力する電圧の経時変化例を示すグラフである。 電池の保存劣化を示す図である。 電池温度と劣化率との間の関係を例示する図である。 図３で説明した各値とＳＯＨとの間の関係を示す図である。 電池管理装置が電池の劣化モードを推定する手順を説明するフローチャートである。 電池のサイクル劣化を示す図である。 電池温度と劣化率との間の関係を例示する図である。 図３で説明した各値とＳＯＨとの間の関係を示す図である。 電池管理装置が電池の劣化モードを推定する手順を説明するフローチャートである。 実施形態３に係る電池システム１の構成図である。 電池管理装置１３の運用例を示す図である。 電池管理装置１３の別運用例を示す図である。 電池の経済価値を試算した結果の例である。

＜実施の形態１＞
図１は、蓄電池システムの構成例を示す模式図である。蓄電池システムは、１つ以上の蓄電池によって構成された電池システムと、電池システムを管理する電池管理装置とによって構成されている。以下では電池として蓄電池を想定する。

電池システムは、電池モジュールを備える。電池モジュールは、１つ以上のサブモジュールによって構成されている。サブモジュールは、電池セルとセンサ群を有する。センサ群は、例えば電池セルの出力電圧を測定する電圧センサ、電池セルの温度を測定する温度センサ、電池セルの出力電流を測定する電流センサ、などである。温度センサは例えば熱電対によって構成することができる。検知部はセンサから測定結果を取得してバッテリ管理モジュール（ＢＭＵ）に対して送信する。ＢＭＵはその測定結果を記述した測定データを電池管理装置に対して出力する。

電池管理装置は、測定データを取得する検知部、電池の状態を管理する演算部、データを格納する記憶部、などを備える。演算部は、ＢＭＵから取得した測定データを用いて、電池の状態を推定する。例えば以下に説明するように、電池の余寿命（または余寿命を推定するために用いる劣化速度）を推定することができる。

図２は、蓄電池の等価回路図である。蓄電池の等価回路は、内部抵抗、負極等価回路、正極等価回路、拡散抵抗、などによって記述することができる。負極等価回路と正極等価回路は、時定数を有するＲＣ等価回路として記述することができる。一般に負極の時定数のほうが、正極の時定数よりも小さい。すなわち負極のほうが高速に応答する。拡散抵抗成分は、正極よりも遅い時間に発生する。

図３は、休止期間において電池が出力する電圧の経時変化例を示すグラフである。図３上段は、放電動作後の休止期間における電池電圧の経時変化を示す。図３下段は、充電動作後の休止期間における電池電圧の経時変化を示す。ΔＶａは、比較的高速に応答する、内部抵抗と負極の応答によって主に生じた経時変化である。ΔＶｂは、比較的低速に応答する、正極と拡散抵抗の応答によって主に生じた経時変化である。ΔＶａが生じる期間を第１期間（時間長はΔｔ１）とし、ΔＶｂが生じる期間を第２期間（時間長はΔｔ２）とする。

電池の劣化モード（劣化速度）は、電池の構成要素の応答速度に対して影響を与える場合がある。これにより、図３におけるΔＶａ／Δｔ１、ΔＶｂ／Δｔ２、ΔＶａとΔＶｂとの間の比率、などが変化する。すなわち、電池の劣化モードとこれらの値は相関を有するので、これらの値に基づき電池の劣化モードを推定することができると考えられる。本発明に係る電池管理装置は、このことを利用して、電池の劣化モードを推定する。具体的手法については以下説明する。

図４は、電池の保存劣化を示す図である。電池を使用せず保存している場合であっても劣化は進行する。本発明における検証の結果、電池をあるＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ：充電状態）とある温度の下で電池を保存したとき、電池がそのＳＯＣと温度に依拠して劣化することが分かった。

図４左は、ＳＯＣがＣ１％（例えば８０％未満）の電池を、電池温度Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３それぞれの下で保存したときの劣化状態の進行を示す。電池温度は例えば、Ｔ１＝５℃、Ｔ２＝２５℃、Ｔ３＝４５℃である。いずれの温度においても保存日数が増えるほど劣化が進行し、温度が高いほど劣化速度が速い。

図４右は、ＳＯＣがＣ２％（例えば８０％以上）の電池を、電池温度Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３それぞれの下で保存したときの劣化状態の進行を示す。図４左と比較して、特に温度Ｔ３における劣化速度が速いことが分かる。すなわち劣化速度（劣化モード）は、電池温度と相関しているとともに、ＳＯＣとも相関していると考えられる。

図５は、電池温度と劣化率との間の関係を例示する図である。図４が示すように、電池温度が上がると劣化率（図４における右下がりの傾き、すなわち経過日数に対するＳＯＨの減少速度）が大きくなる傾向がある。この傾きは、ＳＯＣが小さい状態で保存した場合は比較的小さい（傾きＡ）が、ＳＯＣが大きい状態で保存した場合は比較的大きい（傾きＢ）。このことは、図４右において温度Ｔ３の傾きが大きいことからも分かる。

図５によれば、ある温度を境界として、傾きＡと傾きＢいずれの劣化率となるのかが分かれている。さらに、ＳＯＣが比較的小さい（例：Ｃ１％）かあるいは比較的大きい（例：Ｃ２％）かによって、劣化率が異なる。すなわち、ある温度閾値とＳＯＣ閾値を基準として、いずれの劣化率で劣化したのかを推定できることが分かる。

図６は、図３で説明した各値とＳＯＨとの間の関係を示す図である。ΔＶａとΔＶｂいずれも、ＳＯＨが低下すると時間変化率（ｄＶｄｔ１＝ΔＶａ／Δｔ１、ｄＶｄｔ２＝ΔＶｂ／Δｔ２）が小さくなる。劣化速度が大きい劣化モード（例えば図５における傾きＢ、ＳＯＣが高く電池温度も高い場合に相当）においては、同じ時間変化率であっても、ＳＯＨがより大きく低下していると考えられる。すなわち図６中段の点線で囲む領域内をグラフが通過すると考えられる。

ｄＶｄｔ１とｄＶｄｔ２との間の比率について検討する。劣化速度が比較的遅い場合において、ｄＶｄｔ１とｄＶｄｔ２はそれぞれ図６実線のようになっているものとする。劣化速度がこれよりも速い場合、ｄＶｄｔ２のグラフは図６中段の点線領域内を通過すると考えられる。このとき、同じＳＯＨ値に対応するｄＶｄｔ１とｄＶｄｔ２をそれぞれ取得すると、ｄＶｄｔ２は図６実線よりも小さい値となる。換言すると、劣化速度が速い場合と遅い場合を比較したとき、同じｄＶｄｔ１の値に対応するｄＶｄｔ２の値は、劣化速度が速いほうがより小さいことになる。これは、図６下段において、グラフが左へ向かってシフトすることに相当する。

そうすると、図６下段のようにｄＶｄｔ２に対するｄＶｄｔ１の比率をプロットしたとき、同グラフの上限閾値よりも上方となった場合は、劣化速度が速いモードで劣化が進行したと推定することができる。反対にプロットが上限閾値よりも下方となった場合は、劣化速度が遅いモードで劣化が進行したと推定することができる。本実施形態においては、この原理にしたがって、電池の劣化モードを推定することとした。下限閾値よりも下方となった場合は劣化速度がさらに遅いと推定してもよい。

図７は、電池管理装置が電池の劣化モードを推定する手順を説明するフローチャートである。本フローチャートは、電池管理装置が備える演算部が実施することができる。本フローチャートは、以上説明した原理により、保存状態の電池がどのような劣化モードで劣化したのかを推定するものである。以下図７の各ステップについて説明する。

演算部は、例えばＢＭＵから、図３で説明したΔＶａ、Δｔ１、ΔＶｂ、Δｔ２を取得する。演算部は、電池電圧の時間変化率（ｄＶｄｔ１＝ΔＶａ／Δｔ１、ｄＶｄｔ２＝ΔＶｂ／Δｔ２）を計算する。演算部は、ｄＶｄｔ２に対するｄＶｄｔ１の比率Ｒａｔｉｏを計算する。Ｒａｔｉｏが閾値超であれば、電池の劣化率傾きはＢ（劣化速度が比較的速い劣化モード）であると推定する。Ｒａｔｉｏが閾値以下であれば、電池の劣化率傾きはＡ（劣化速度が比較的遅い劣化モード）であると推定する。

演算部は、推定した劣化モードに基づいて、電池が保存状態において置かれていた温度とＳＯＣを推定する。まず推定した劣化モードに基づいて、温度変化に対する劣化率の傾きが例えば図５における傾きＡとＢいずれであるのか（換言すると、ＳＯＣがＣ１とＣ２いずれであるのか）を推定することができる。これは電池が図４の左右いずれの劣化モードで劣化したのかを特定することに相当する。

演算部は、電池の活性化エネルギーＥａを推定する。劣化モードを上記手順によって推定することにより、電池が図４左右いずれの劣化モードで劣化したのかを推定できる。これにより、図４のようなＳＯＨ／経過日数（またはサイクル数）／温度の関係を推定することができる。この温度を例えばアレニウスの式へ代入することにより、活性化エネルギーを計算することができる。活性化エネルギーと劣化モードは概ね１：１に対応しているので、劣化モードとその劣化モードにおける活性化エネルギーとの間の関係をあらかじめデータテーブルなどに記述しておき、推定した劣化モードに対応する活性化エネルギーをそのデータテーブルから取得してもよい。

演算部は、電池の充電回数または放電回数をＢＭＵから取得する。あるいはこれに代えて、１回の充電または放電による満充電容量の低下量をＢＭＵから取得し、これを現在の満充電容量（すなわち現在のＳＯＨ）と比較することにより、充放電回数を推定する。演算部はさらに、任意の公知手法によってＳＯＨを推定する。例えばｄＶｄｔ１とＳＯＨとの間の対応関係、ｄＶｄｔ２とＳＯＨとの間の対応関係、これらの組み合わせ、などのうちいずれかを記述したデータを参照することにより、ＳＯＨを推定することができる。

演算部は、推定したＳＯＨと充放電回数を用いて、電池が保存状態において置かれてきた温度Ｔ１を推定する。例えば、現在のＳＯＨと充放電サイクル数（またはこれを経過日数へ換算したもの）を、図４の関係に対して当てはめることにより、電池が置かれてきた温度を推定することができる。図４のデータ点と、取得したＳＯＨ／日数とが合致する箇所が存在しない場合は、図４のデータ点を補完してもよい。

演算部は、推定した温度Ｔ１と活性化エネルギーをアレニウスの式に対して当てはめることにより、電池の劣化加速度を計算する。基準温度Ｔ２は例えば２９８Ｋとする。以上の手順により、電池管理装置は、電池の劣化モードおよび劣化加速度を推定することができる。演算部は、推定結果を適当な形式によって出力する。

＜実施の形態１：まとめ＞
本実施形態に係る電池管理装置は、休止期間における電池電圧の第１変化分と第２変化分に基づき、電池温度に依拠した劣化速度を推定する。第１変化分と第２変化分は、充放電動作を終了した後の比較的短時間において現れるので、劣化速度を短時間内に推定することができる。

＜実施の形態２＞
図８は、電池のサイクル劣化を示す図である。Ｔ１～Ｔ３は図４と同じである。実施形態１においては電池の保存劣化について説明したが、電池はこれとは別に充放電サイクルごとに劣化する。原則としては、温度が上がるほど劣化速度（１回の充放電サイクルによるＳＯＨの低下量）が速くなる。ただし電池の特性によっては、低温度においてＣレート上限以下で電池を動作させないと、劣化速度が通常よりも速くなる場合がある。図８の温度Ｔ１のグラフはこれを表している。本発明の実施形態２においては、このような場合における劣化速度を推定する手法を説明する。電池システムおよび電池管理装置の構成は実施形態１と同様である。

図９は、電池温度と劣化率との間の関係を例示する図である。図９上段は、電池が遵守すべきＣレート上限を示す。この電池の例においては、電池温度ごとに、電池の充放電動作時において遵守すべき上限Ｃレートが規定されている。図９下段は図５と同様に電池温度と劣化率との間の関係を示す。ただし図４～図５とは異なり、劣化率は、サイクル数の増加に対するＳＯＨの減少速度である。

図５と同様に、ＳＯＣが比較的小さい（例：Ｃ１％）ときは、温度変化に対する劣化率の傾きはＣである。電池温度が２５℃以下である場合は、Ｃレート上限を遵守しないと、傾きがＤ２に増加する。Ｃレート上限からの逸脱がさらに大きくなると、傾きがＤ１に増加する。

図１０は、図３で説明した各値とＳＯＨとの間の関係を示す図である。図６と同様に、劣化率の傾きが大きい領域を点線で示した。例えば図９で説明したように、２５℃以下の低温環境下で電池を運用した場合において、Ｃレート上限を遵守しない場合は、劣化率が大きくなる。これを図１０内の点線領域によって示した。図１０下段においてｄＶｄｔ２／ｄＶｄｔ１が閾値よりも大きい領域は、図９で説明した２つの劣化モード（傾きＤ１とＤ２）それぞれに対応する領域を含んでいる。

図１０下段は、縦軸をｄＶｄｔ２／ｄＶｄｔ１、横軸をｄＶｄｔ２とする座標空間において、図６下段と同様の上限閾値（および必要に応じて下限閾値）を設定した。これに代えて図６下段と同様に、縦軸をｄＶｄｔ１としてもよい。すなわち、ｄＶｄｔ２／ｄＶｄｔ１が上限閾値を超えた場合において、いずれの劣化モード（Ｄ１またはＤ２）に該当するのかを明確に区別できるのであれば、縦軸はいずれであってもよく、これらは表現形式の違いに過ぎない。

図１１は、電池管理装置が電池の劣化モードを推定する手順を説明するフローチャートである。実施形態１で説明したフローチャートに加えて、Ｒａｔｉｏが閾値超であるときの劣化率の傾きがＤ１とＤ２（図９において説明した劣化率の傾き）いずれであるかを選択するステップが追加されている。演算部は、Ｒａｔｉｏが閾値超である場合、Ｒａｔｉｏと閾値との間の距離にしたがって、劣化率がＤ１とＤ２いずれであるかを判定する。例えば距離が相対的に大きければＤ１、小さければＤ２とする。その他は実施形態１と同様である。

＜実施の形態２：まとめ＞
本実施形態に係る電池管理装置は、低温環境下においてＣレート上限を遵守しないと劣化速度が増加する電池について、ｄＶｄｔ２／ｄＶｄｔ１と閾値との間の乖離度に基づき劣化モードを推定する。これにより、低温環境下においてそのような劣化特性を有する電池についても、実施形態１と同様に劣化速度を短時間内で推定することができる。

＜実施の形態３＞
図１２は、本発明の実施形態３に係る電池システム１の構成図である。電池システム１、電池コントローラ（ＢＭＵ）１２、電池管理装置１３は、図１において例示したものである。電池システム１は、上位コントローラ１１、電池コントローラ（ＢＭＵ）１２、電池管理装置１３を有する。上位コントローラ１１は、電池コントローラ１２を介して、電池に対する動作指示を出力する。電池コントローラ１２はその指示にしたがって電池モジュールを制御する。電池管理装置１３は、電池コントローラ１２から測定データを取得する検知部１３１、実施形態１～２で説明した手法によって電池を診断する演算部１３２、演算部１３２が用いるデータを格納する記憶部１３３、を備える。

図１３は、電池管理装置１３の運用例を示す図である。検知部１３１は、ＢＭＵから各電池モジュール（または電池セル）の電池電圧、電池温度、電池電流、Ｃレート、ＳＯＣなどの測定値またはその履歴を取得し、これを記憶部１３３内に記録する。演算部１３２は、そのデータを用いて、実施形態１～２で説明した手法により、電池の劣化モードや劣化加速度を推定する。これにより、各電池の劣化モードを適正に維持できているか否かを監視することができる。

例えば電池システムを含む発電システムが発電した電力を電力会社の送電ネットワークに乗せて送電するとき、送電前日においてあらかじめ送電計画を作成して電力会社へ送付しておき、送電実施日において送電開始する直前の短い時間内で、電池能力を診断することが考えられる。このような場合において、本発明に係る診断手法は、短時間で診断を終えることができる点が有用である。さらに、電池温度の履歴を記憶部１３３内に蓄積しておくことにより、図７または図１１における経験温度Ｔ１を推定する必要がない（温度履歴の平均値などをＴ１として用いれば足りる）点も有用である。

図１４は、電池管理装置１３の別運用例を示す図である。電池管理装置１３は、クラウドシステムなどを介して、充電器と接続されている。充電器は、車両が搭載しているバッテリを充電する装置である。検知部１３１は、充電器を介して（または車両に対して接続される計測器を介して）、車両が搭載している電池の電池電圧や電池温度などの測定データを取得する。演算部１３２は、その測定データを用いて、電池の劣化モード、劣化加速度、余寿命などを診断する。これにより、車両または車両が搭載している電池の経済価値を試算するなどが可能である。

図１５は、電池の経済価値を試算した結果の例である。演算部１３２は、以上の実施形態で説明した手順により、電池ごとにＳＯＨ／劣化加速度／これらに基づく経済価値のランク付けなどを計算し、その結果を出力する。ランクは、例えばＳＯＨと劣化加速度の組み合わせによる総合評価である。出力形式は、これらを記述したデータでもよいし、ディスプレイなどの出力媒体を介して出力してもよい。

演算部１３２は、評価が低い（あるいは劣化加速度が大きい）電池については、劣化を促進しないように、充電電流や充電動作後の充電状態について、制約を付した上で、充電を実施してもよい。劣化速度などの診断は、充放電動作を実施しない期間において実施することが望ましい。図１３～図１４いずれにおいても同様である。

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

以上の実施形態において、ｄＶｄｔ１（ΔＶａ）とｄＶｄｔ２（ΔＶｂ）との間の比率を用いて、電池の劣化速度を推定することを説明した。これに加えて、ΔＶｂ以降の同様の時間変化率をさらに用いて、より詳細な診断を実施してもよい。

以上の実施形態において、ΔＶｂの開始時点はΔＶａの開始時点よりも後であり、ΔＶｂの終了時点はΔＶａの終了時点よりも後である。この関係を維持する限りにおいて、例えばΔｔ１（第１期間）とΔｔ２（第２期間）が一部重なり合ってもよい。

以上の実施形態において、検知部１３１と演算部１３２は、その機能を実装した回路デバイスなどのハードウェアによって構成することもできるし、その機能を実装したソフトウェアをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置が実行することによって構成することもできる。

１３：電池管理装置
１３１：検知部
１３２：演算部
１３３：記憶部

Claims (15)

1. 電池の状態を管理する電池管理装置であって、
   前記電池が出力する電圧の検出値を取得する検知部、
   前記電池の状態を推定する演算部、
   を備え、
   前記演算部は、前記電池が充電動作または放電動作を終了した後の休止期間における第１期間と、前記休止期間において前記第１期間の開始時刻よりも後に開始し前記第１期間の終了時刻よりも後に終了する第２期間とを特定し、
   前記演算部は、前記第１期間における前記電圧の第１変化分と、前記第２期間における前記電圧の第２変化分とを特定し、
   前記演算部は、前記第１変化分と前記第２変化分との間の比率に基づいて、前記電池の温度に依拠する、前記電池の劣化速度を推定する
   ことを特徴とする電池管理装置。
2. 前記電池は、
   第１時定数にしたがって前記電圧の変化を生じさせる第１構成要素、
   前記第１時定数よりも大きい第２時定数にしたがって前記電圧の変化を生じさせる第２構成要素、
   を備え、
   前記演算部は、前記第１時定数にしたがって前記電圧の変化が生じる期間を、前記第１期間として用い、
   前記演算部は、前記第２時定数にしたがって前記電圧の変化が生じる期間を、前記第２期間として用いる
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
3. 前記電池は、前記電池の温度が温度閾値未満であるかまたは前記電池の充電状態が充電状態閾値未満である場合は、第１劣化速度で劣化する第１劣化モードを有し、
   前記電池は、前記電池の温度が前記温度閾値以上かつ前記電池の充電状態が前記充電状態閾値以上である場合は、前記第１劣化速度よりも大きい劣化速度で劣化する劣化モードを有し、
   前記演算部は、前記比率に基づいて、前記電池が前記第１劣化モードで劣化したのかそれとも前記第１劣化モードよりも劣化速度が大きい劣化モードで劣化したのかを推定する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
4. 前記電池は、保存状態における前記電池の温度と、保存状態における前記電池の充電状態とに依拠して、保存状態において前記第１劣化速度または前記第１劣化速度よりも大きい劣化速度で劣化する特性を有し、
   前記電池は、前記比率に基づいて、前記電池が過去の保存状態において、前記第１劣化モードで劣化したのかそれとも前記第１劣化モードよりも劣化速度が大きい劣化モードで劣化したのかを推定する
   ことを特徴とする請求項３記載の電池管理装置。
5. 前記演算部は、前記比率に基づいて、過去の保存状態における前記電池の活性化エネルギーを推定し、
   前記演算部は、前記電池の劣化状態に基づいて、前記電池の温度を推定し、
   前記演算部は、前記推定した活性化エネルギーと前記推定した温度を用いて、前記電池の劣化加速度を推定する
   ことを特徴とする請求項４記載の電池管理装置。
6. 前記演算部は、前記電池の劣化状態を推定し、
   前記演算部は、前記電池が充電動作または放電動作を実施した回数を取得するか、または、前記推定した劣化状態と１回の充電動作または１回の放電動作による前記電池の容量低下量とを用いて前記回数を推定し、
   前記演算部は、前記回数と前記推定した劣化状態を用いて、前記電池の温度を推定する
   ことを特徴とする請求項５記載の電池管理装置。
7. 前記演算部は、前記劣化状態、前記回数または前記電池の運用開始からの経過時間、前記電池の温度、の間の関係を取得し、
   前記演算部は、前記推定した劣化状態と前記回数または前記経過時間を、前記関係に対して当てはめることにより、前記電池の温度を推定する
   ことを特徴とする請求項６記載の電池管理装置。
8. 前記演算部は、前記第１変化分と前記劣化状態との間の対応関係、または、前記第２変化分と前記劣化状態との間の対応関係を用いて、前記劣化状態を推定する
   ことを特徴とする請求項６記載の電池管理装置。
9. 前記電池は、基準温度以上においては、第３劣化速度で劣化する第３劣化モードを有し、
   前記電池は、前記基準温度未満においては、Ｃレート閾値以上のＣレートで充電動作または放電動作を実施すると、前記第３劣化速度よりも大きい第４劣化速度で劣化する第４劣化モードを有し、
   前記演算部は、前記比率に基づいて、前記電池が前記第３劣化モードと前記第４劣化モードのうちいずれにしたがって劣化したかを推定する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
10. 前記演算部は、前記比率と前記第２変化分の２次元座標区間上における、前記比率と閾値との間の距離を算出し、
    前記演算部は、前記距離の大きさにしたがって、前記第４劣化モードにおける劣化速度の大きさを推定する
    ことを特徴とする請求項９記載の電池管理装置。
11. 請求項１記載の電池管理装置、
    前記電池の温度の履歴と前記電池の充電状態の履歴を記述したデータを格納する記憶部、
    を備え、
    前記演算部は、前記データが記述している前記温度の履歴を用いて、前記電池の劣化加速度を推定する
    ことを特徴とする電池システム。
12. 請求項１記載の電池管理装置、
    前記電池を充電する充電器、
    を備え、
    前記演算部は、前記推定した劣化速度にしたがって、前記充電器が充電する前記電池の劣化を抑制するように、前記充電器から前記電池に対する充電電流または前記充電器によって充電された後の前記電池の充電状態のうち少なくともいずれかを制御する
    ことを特徴とする電池システム。
13. 前記演算部は、前記充電器が充電動作を実施しない期間において、前記電池の劣化速度を推定する
    ことを特徴とする請求項１２記載の電池システム。
14. 請求項５記載の電池管理装置、
    前記電池の劣化状態と前記電池の劣化加速度を記述したデータを格納する記憶部、
    を備え、
    前記演算部は、前記推定した劣化状態と前記推定した劣化加速度にしたがって、前記電池の性能を分類し、その結果を前記データ内に記録する
    ことを特徴とする電池システム。
15. 電池の状態を管理する電池管理方法であって、
    前記電池が出力する電圧の検出値を取得するステップ、
    前記電池の状態を推定するステップ、
    を有し、
    前記推定するステップにおいては、前記電池が充電動作または放電動作を終了したあとの休止期間における第１期間と、前記休止期間において前記第１期間の開始時刻よりも後に開始し前記第１期間の終了時刻よりも後に終了する第２期間とを特定し、
    前記推定するステップにおいては、前記第１期間における前記電圧の第１変化分と、前記第２期間における前記電圧の第２変化分とを特定し、
    前記推定するステップにおいては、前記第１変化分と前記第２変化分との間の比率に基づいて、前記電池の温度に依拠する、前記電池の劣化速度を推定する
    ことを特徴とする電池管理方法。

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