JP2024035923A - 電池管理装置、電池管理方法、電池管理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】電池の摩耗程度を短時間で正確に推定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、電池の休止期間における電池電圧の経時変化に基づき、前記電池の劣化モードを推定し、前記推定した劣化モードに対応する前記アイリングプロットを選択し、前記選択したプロットに基づき前記電池の状態を診断する。【選択図】図８

Description

本発明は、電池の状態を管理する技術に関する。

２次電池は、運用時の周囲環境、Ｃレート、充放電の動作方法、などによって劣化進行度が異なる。しかし一般的な電池診断方法は、電池の現在状態のみを用いて劣化状態（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ：ＳＯＨ）を診断するので、予測結果において無視できない誤差が生じる可能性がある。

下記特許文献１は、『二次電池の寿命をできる限り正確に予測して、事故を未然に防ぎつつ、二次電池を正しく使い切る事を目指す、蓄電池管理システム、蓄電池情報サーバ、充放電制御装置及び蓄電池を提供する。』ことを課題として、『ＬＩＢに一意なＬＩＢＩＤを付与して、ＬＩＢの稼働状態をログテーブルに記録し、ＬＩＢ情報サーバにてＬＩＢ使用ログテーブルに集約する。そして、膨大なＬＩＢ使用ログテーブルを基に累積故障確率を算出して、累積故障確率テーブルを作成する。充放電制御装置は、ＬＩＢ情報サーバからＬＩＢを経由して受信した累積故障確率テーブル、保存時間勾配関数、損失コスト関数、交換コスト関数、警告用閾値、及び使用禁止用閾値を基に、ＬＩＢの最適交換時期を算出する。』という技術を記載している（要約参照）。

下記特許文献２は、『二次電池の内部状態を精度の良く演算する演算方法、演算プログラム、演算システム、および、演算装置を提供する。』ことを課題として、『二次電池ＢＴの内部状態を演算する演算処理部１００を備えた演算装置１０に、記憶部１６０から二次電池ＢＴの電圧および電流を読み出し、二次電池ＢＴの特性式Ｐに含まれる、充放電中間値近傍における定数項と、限界値近傍でのべき数項と、充放電限界値とを含む互いに従属関係のない３つ以上の特性パラメータを演算し、演算した前記特性パラメータを用いて前記二次電池の内部状態を演算し、記憶部１６０に演算した内部状態を格納する処理を実現させる演算方法。』という技術を記載している（要約参照）。

特開２０１７－０３４７８１号公報 特開２０１３－１６７５６８号公報

電池の余寿命を推定する際に、電池の摩耗程度を推定することは有用である。特許文献１～２のような従来の電池診断においては、ＳＯＨの減少が大きい電池は相対評価として摩耗状態であると判定するのが一般的である。しかしＳＯＨが減少する原因としては様々なものがあり、ＳＯＨが低い電池が必ずしも摩耗状態にあるとは限らない。また余寿命を診断するために要する時間は、できる限り短縮することが望ましい。

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、電池の摩耗程度を短時間で正確に推定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、電池の休止期間における電池電圧の経時変化に基づき、前記電池の劣化モードを推定し、前記推定した劣化モードに対応する前記アイリングプロットを選択し、前記選択したプロットに基づき前記電池の状態を診断する。

本発明に係る電池管理装置によれば、電池の摩耗程度を短時間で正確に推定することができる。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。 充電動作または放電動作の後の休止期間における電池電圧の経時変化を示す。 ΔＶａとΔＶｂとの間の関係を示すグラフである。 電池の劣化モードに対応するアイリングプロットを選択する例を示す模式図である。 劣化速度を推定する手順を説明するフローチャートである。 電池状態とアイリングプロットを用いて電池の摩耗程度を判定する手順を示す模式図である。 電池の現サイクル数を求める手順を説明する図である。 実施形態１における電池管理装置の動作を説明するフローチャートである。 電池管理装置の別動作を説明するフローチャートである。 電池の劣化進行を抑制する運用方法を採用することによる電池状態の変化を示す。 電池管理装置が電池を診断した結果を記述したデータテーブルの例である。 電池システム１の構成図である。 電池管理装置が提供するユーザインターフェースの例である。 電池管理装置が提供するユーザインターフェースの例である。 複数の電池の現在状態をアイリングプロット上にプロットした結果を例示する図である。 電池システム全体としてのアイリングプロットを作成する手順を示す模式図である。 閾値とアイリングプロットとの間の乖離度を電池個体ごとにカウントした結果を記載したヒストグラムである。 実施形態２に係る電池管理装置の動作を説明するフローチャートである。 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。 図１９のシステム構成において電池管理装置１３が実施する処理を説明するフローチャートである。

＜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摩耗程度）を推定することができる。

図２は、充電動作または放電動作の後の休止期間における電池電圧の経時変化を示す。ここでは放電動作後の電池電圧を例示したが、充電動作後においても同様の経時変化を観察することができる。休止期間における電池電圧は、比較的早い段階の第１期間（時間長はΔｔ１）における電圧変化分ΔＶａと、比較的遅い段階の第２期間（時間長はΔｔ２）における電圧変化分ΔＶｂとを有する。ΔＶａは、電池の等価回路における時定数が小さい構成要素による応答成分であり、例えば内部抵抗や負極による応答がこれに相当する。ΔＶｂは、電池の等価回路における時定数が大きい構成要素による応答成分であり、例えば正極や拡散抵抗による応答がこれに相当する。

本発明者による検討の結果、ΔＶａとΔＶｂとの間の比率は、電池の劣化モード（劣化速度）に対応していることが分かった。そこで本発明においては、以下に説明する手順により、ΔＶａとΔＶｂ（またはこれらの時間変化率）を用いて劣化モードを推定し、さらにその劣化モードに対応するアイリングプロットを用いて、電池の摩耗状態を推定することとした。

図３は、ΔＶａとΔＶｂとの間の関係を示すグラフである。劣化速度が小さい電池については、ΔＶａとΔＶｂを図３のようにプロットすると、ある閾値近辺にプロットが集約される。これに対して劣化速度が大きい電池については、これらのプロットが閾値以上の領域内に存在することが、本発明者による検討によって分かった。そこで本発明においては、これらのプロットが閾値以上であるか否かに基づき、電池の劣化速度が大きいモードと小さいモードいずれによって劣化したのかを、推定することとした。

ΔＶａとΔＶｂのプロットは、図３上段と下段いずれであってもよい。すなわち、横軸をΔＶｂ／Δｔ２とし、縦軸は（ΔＶａ／Δｔ１）／（ΔＶｂ／Δｔ２）またはΔＶａ／Δｔ１いずれであってもよい。いずれのプロットにおいても、劣化速度が大きい電池のプロットは、図３黒丸が示すように、縦軸の閾値を超える領域にプロットされる。すなわち図３の縦軸上の閾値を超えるプロットの電池については、劣化速度が大きいと判定することができる。

図４は、電池の劣化モードに対応するアイリングプロットを選択する例を示す模式図である。電池管理装置の記憶部は、電池の劣化モード（劣化速度）ごとに、アイリングプロットを記述したデータを格納している。演算部は、電池の劣化速度を推定し、その劣化速度に対応するアイリングプロットを、そのデータから選択する。演算部は、後述する手順により、そのアイリングプロットを用いて、電池の摩耗程度を推定する。

記憶部が格納するアイリングプロットは、あらかじめ作成しておく。アイリングプロットの傾きは、例えば電池の活性化エネルギーに基づき決定することができる。アイリングプロットの切片は、例えば電池のＳＯＨに基づき決定することができる。さらに、図３上段と下段いずれのプロットを用いるかに応じて、アイリングプロットも異なる場合があるので、図３の縦軸に対応するアイリングプロットをそれぞれあらかじめ準備しておいてもよい。

図５は、劣化速度を推定する手順を説明するフローチャートである。電池管理装置の演算部は、例えばＢＭＵから、ΔＶａとΔＶｂの測定結果を記述したデータを取得する。演算部は、これらを図３のようにプロットする。プロットが閾値超であればその電池の劣化速度はＡ（相対的に大きい）であると推定し、閾値以下であれば劣化速度はＢ（相対的に小さい）であると推定する。さらに、下限閾値とプロットを比較してもよい。この場合は劣化速度がＡ～Ｃ（相対的に最も小さい）のうちいずれであるかを推定することになる。

図６は、電池状態とアイリングプロットを用いて電池の摩耗程度を判定する手順を示す模式図である。電池の測定結果に基づき、アイリングプロットの縦軸と横軸に対応するプロットを取得する。そのプロットと、図５において選択したアイリングプロットとを比較することにより、電池の摩耗程度を推定することとした。

電池の測定結果から得たプロットがアイリングプロット上（またはアイリングプロット近傍の網掛けを付与した所定範囲）である場合（図６（ｉ））、電池は摩耗状態ではない（正常状態である）と推定する。電池の測定結果から得たプロットが所定範囲を外れている場合（図６（ｉｉ））、電池は摩耗状態ではないが、現状の運用状態を継続すると劣化が進行すると推定する。この場合は後述するように、電池の運用条件を再調整してもよい。電池の測定結果から得たプロットが所定範囲をさらに大きく外れた場合（図６（ｉｉｉ））、電池は摩耗状態であると推定する。

アイリングプロットの切片はＳＯＨに対応するので、アイリングプロット上において電池が正常であるとみなす範囲の上下限も、ＳＯＨの上下限に基づき定めることができる。ただし、ＳＯＨが大きく低下している電池についてアイリングプロット上にプロットすると、この正常範囲内に収まる場合がある。これは摩耗以外の原因によってＳＯＨが低下していることによると考えられる。すなわち、ＳＯＨのみを用いて、摩耗状態であるか否かを判定することは、適切ではない場合があることが、本発明者による検討の結果として判明した。そこで本発明においては、アイリングプロット上の正常範囲からの逸脱程度に基づき、摩耗状態であるか否かを判定することとした。

例えば、図６の２次元座標空間上における正常範囲（網掛けを付与した範囲）からプロット点までの距離が第１閾値以上であれば、その電池は図６（ｉｉｉ）の状態（摩耗状態）にあると判定する。正常範囲からプロット点までの距離が第１閾値未満かつ第２閾値以上（第２閾値≦距離＜第１閾値）であれば、その電池は図６（ｉｉ）の状態（そのまま運用すると劣化が進行する状態）であると判定する。

図７は、電池の現サイクル数を求める手順を説明する図である。アイリングプロットを作成する際、または、作成したアイリングプロット上に電池の実測結果をプロットする際に、電池がこれまでに実施した充放電サイクル数（現サイクル数）を求める必要がある。そこで本発明においては、以下の手順により現サイクル数を求めることとした。

電池のＳＯＨを例えば、満充電から完放電させたときの放電電流量によって定義する。この場合、ＳＯＨは放電電流量の絶対値によって定義できる。放電電流量とサイクル数との間は、図７下段のような関係がある。すなわち、正常電池はサイクル数が進行しても放電電流量は低下しにくいのに対して、劣化が進行している電池はサイクル数が進行するにしたがって放電電流量が下がる。

図７下段の関係によれば、放電電流量の低下が大きいほど劣化が進行していることが分かる。そうすると、現サイクル数は、正常状態からの放電電流量の低下量（容量フェード量）の逆数に比例する関数として表すことができる。すなわち次の式が成り立つ：現サイクル数＝ａ／容量フェード量＋ｂ。電池の現状態をアイリングプロット上にプロットする際の縦軸の値（すなわち図７における白丸の縦軸の値）は、この式を用いて求めることができる。

図８は、本実施形態１における電池管理装置の動作を説明するフローチャートである。本フローチャートは、電池管理装置が備える演算部によって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、電池の摩耗程度を判定するものである。以下図８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２で説明したΔＶａ、ΔＶｂを取得する。演算部はさらに、例えば計測機器から、電池の充電状態（ＳＯＣ）、電池温度、電池電流などを取得する。これらの計測データを取得するソースは以上に限定されるものではない。

演算部は、図３～図５で説明した手法により、電池の劣化速度を推定するとともに、推定した劣化速度に対応するアイリングプロットを選択する。アイリングプロットを記述したデータは、電池管理装置が備える記憶部内にあらかじめ格納しておく。より具体的には、アイリングプロットの傾きは劣化モードに対応しているので、図３～図５で説明した手法により劣化モードを推定し、その劣化モードに対応する傾きを特定する。

演算部は、電池のＳＯＨを測定または推定した結果を取得する。ＳＯＨは、例えば図２で説明したΔＶａ、ΔＶｂ、これらの時間変化率、ＳＯＨ、の間の対応関係を記述したデータを参照することにより、推定することができる。あるいはＢＭＵなどの外部装置からＳＯＨの測定結果を取得してもよい。ＳＯＨはアイリングプロットの切片に対応する。アイリングプロットの傾きと切片を特定することにより、演算部は劣化モードに対応するアイリングプロットを選択することができる。

演算部は、電池の現在状態を、選択したアイリングプロット上へプロットする。具体的には、電池の現在温度と標準温度との間の差分をΔＴとし、図７で説明した手法により求めた現サイクル数をＮとして、アイリングプロット上にプロットすればよい。演算部はさらに、図６で説明した方法にしたがって、アイリングプロットと電池の現在状態のプロットとの間の距離に基づき、電池の摩耗程度を推定する。

図９は、電池管理装置の別動作を説明するフローチャートである。演算部は、図８のフローチャートに加えて、電池の劣化進行を抑制する運用方法（劣化緩和運転モード）を用いるか否かを決定してもよい。例えば電池の摩耗程度が図６中段に相当するのであれば、劣化進行を抑制する運用方法を用いて、さらなる劣化を抑制することができると考えられる。図６上段の摩耗程度であれば通常運用を継続すればよい。図６下段の摩耗程度であれば、例えば交換を促すアラートを出力することが考えられる。

電池の劣化進行を抑制する運用方法の例としては、例えば以下のような制限のうち少なくともいずれかを設けることが考えられる：電池電圧の上限または下限のうち少なくともいずれかを設ける；電池温度として許容される範囲を設ける；ＳＯＣの上限または下限のうち少なくともいずれかを設ける。

図１０は、電池の劣化進行を抑制する運用方法を採用することによる電池状態の変化を示す。電池の現在状態がアイリングプロットから逸脱している（図１０上段）場合において、電池の劣化進行を抑制する運用方法を採用することにより、電池状態がアイリングプロット上（またはアイリングプロット近傍の所定範囲内）に乗ることになる。これにより電池のさらなる劣化進行を抑制し、余寿命を延長することができる。

図１１は、電池管理装置が電池を診断した結果を記述したデータテーブルの例である。電池管理装置は、診断する電池ごとに、ＢＭＵなどから取得した計測データ、図９のフローチャートによって判定した摩耗程度（運用方法を変更するか否か）、などをデータテーブル上に記録し、記憶部内に格納しておいてもよい。

図１２は、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、以上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１３Ａ～図１３Ｂは、電池管理装置が提供するユーザインターフェースの例である。ユーザインターフェースは、図９のフローチャートを実施する過程において取得した計測データなどを表示することができる。例えば図３で説明した電池電圧の経時変化、図４で説明した劣化速度を求める際の閾値、などを表示してもよい。後述するワイブル分布を表示してもよい。

＜実施の形態２＞
電池システムが複数の電池によって構成されている場合、電池システム全体としての摩耗程度を判定することがある。この場合においても、実施形態１と同様に、各電池の現在状態をアイリングプロット上にプロットすることにより、電池システム全体としての摩耗程度を判定することができる。そこで本発明の実施形態２においては、電池システム全体としての状態を診断する電池管理装置の動作例を説明する。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１４は、複数の電池の現在状態をアイリングプロット上にプロットした結果を例示する図である。例えば図１４中段のようにアイリングプロットから外れた電池が比較的少ない場合は、劣化進行を抑制する運用方法を採用し、図１４下段のようにアイリングプロットから大きく外れた電池が多い場合は、電池システム全体として摩耗状態にあると判定することが考えられる。以下では電池システム全体としての状態を診断する手順として、ワイブルプロットを用いる例を説明する。

図１５は、電池システム全体としてのアイリングプロットを作成する手順を示す模式図である。アイリングプロットは電池ごとに作成することができるが、電池システムは複数の電池によって構成されているので、電池システム全体として単一のアイリングプロットを作成する際には、以下の手順を用いる。

演算部は例えばＢＭＵから、各電池の電池電圧の測定データを取得し、実施形態１で説明した手法により、各電池のアイリングプロットを選択する。演算部は、それらのアイリングプロットのうち、電池システムが備える全ての電池がアイリングプロットの正常範囲内に収まるものを特定することにより、電池システム全体としてのアイリングプロットを選択する。電池システム全体としての摩耗程度を判定する際には、このアイリングプロットを基準として用いる。

図１６は、閾値とアイリングプロットとの間の乖離度を電池個体ごとにカウントした結果を記載したヒストグラムである。電池システム全体のアイリングプロットと閾値との間の乖離度を求めることにより、電池摩耗度のバラツキや群外れを把握することができる。演算部は、このヒストグラムが表している、摩耗度がシステム全体のアイリングプロットから逸脱している電池を用いて、以下に説明するワイブルプロットを作成する。

図１６のような統計値を用いることにより、電池システムにおいて、閾値と乖離度の大きい群外れの電池を統計的に算出することができる。特に、放電電流量を用いて算出したＳｏＨが低く、一見摩耗に入っているように見える電池についても、アイリングプロットを用いることにより、電池システム全体としてまだ使える電池であることを判断可能である。反対に、放電電流量を用いて算出したＳｏＨが高く、一見健全そうに見える電池であっても、アイリングプロットの正常範囲から逸脱している場合は、摩耗に繋がる予兆として検知することができる。

図１７は、本実施形態２に係る電池管理装置の動作を説明するフローチャートである。演算部は、実施形態１と同様に、現在の電池の測定結果をアイリングプロット上にプロットする。電池システムについて本フローチャートを実施する場合、このアイリングプロットは、図１６で説明したように、電池システム全体として選択した単一のアイリングプロットである。

演算部は、各電池の測定結果をアイリングプロット上にプロットしたとき、正常範囲から逸脱する（すなわち図１６における右端の列に対応する）プロットを特定する。演算部は、この逸脱した電池の測定結果を用いて、ワイブルプロットを作成する。例えば、横軸として運用開始からの経過時間の対数をとり、縦軸として累積不良率の対数をとる。不良状態に達したか否かはＳＯＨの値から特定することができる。正常範囲から逸脱した電池の測定結果をその両軸上にプロットすることにより、ワイブルプロットを得ることができる。ワイブルプロットは、経過時間と累積不良率という経時的要素を有するので、本フローチャートにおいて演算部が取得する電池の計測データは、経時的履歴であることを付言しておく。

演算部は、作成したワイブルプロットの形状パラメータｍを計算する。例えば逸脱電池のプロットの回帰直線について傾きを求めることにより、形状パラメータｍを得ることができる。演算部は、ワイブル分布の形状パラメータｍが１を超えている場合は、電池システムが摩耗状態にあると推定する。ｍが１以下であれば、適切な動作範囲内で運用することができていると判定する。

本実施形態２によれば、電池システム全体としてＳＯＨが劣化していても、ストレスが適度にかかっているならば電池システム全体としては問題ないことが、統計的に判断できる。電池システム全体として摩耗が進んでいると推定される場合は、図９と同様に電池システムの運用条件を変更し、あるいは摩耗が大きく進んでいる電池を交換するなどの対処をとることができる。

＜実施の形態３＞
図１８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で説明した手法により、電池の摩耗程度を推定するとともに、必要に応じて運用方法を変更する（劣化抑制できる運用方法を採用する）ことができる。これにより、電池の劣化進行を抑制することができる。

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、電池の摩耗程度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。

図１９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、実施形態１で説明した手法により、電池の摩耗程度を診断することができる。

図２０は、図１９のシステム構成において電池管理装置１３が実施する処理を説明するフローチャートである。本フローチャートは演算部１３２によって実施することができる。検知部１３１は、ＢＭＵなどから電池の計測データを取得する。演算部１３２は、実施形態１で説明した手法により、各電池の計測結果をアイリングプロット上にプロットする。演算部１３２は、実施形態２で説明した手順により、ワイブルプロットを作成する。演算部１３２は、ワイブルプロットの形状パラメータｍに基づき、電池の摩耗程度を推定する。摩耗状態には至っていないがそのまま運用すると劣化が進行する電池（図６中段、図１４中段）については、劣化進行を抑制する運用方法へ変更する。摩耗状態に至っている電池（図６下段、図１４下段）については、使用不能に至るまでの時間をさらに推定してもよい。

＜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、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、
   前記電池のアイリングプロットを前記電池の劣化モードごとに記述したデータを格納する記憶部、
   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あとの休止期間における前記電圧の経時変化に基づき、前記電池の劣化モードを推定し、
   前記演算部は、前記推定した劣化モードに対応する前記アイリングプロットを選択し、
   前記演算部は、前記選択したプロットに基づき前記電池の状態を診断する
   ことを特徴とする電池管理装置。
2. 前記演算部は、前記選択したアイリングプロットと、前記電池の計測値を前記アイリングプロットと同じ座標空間上にプロットした場合におけるプロット点との間の乖離度に基づき、前記電池の状態を診断する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
3. 前記演算部は、前記選択したアイリングプロットと、前記計測値との間の前記座標空間上における距離を、前記乖離度として求め、
   前記演算部は、前記乖離度が第１閾値以上である場合は、前記電池が摩耗していると診断する
   ことを特徴とする請求項２記載の電池管理装置。
4. 前記演算部は、前記乖離度が前記第１閾値未満かつ第２閾値以上である場合は、前記電池の劣化進行を緩和する劣化緩和運転モードで前記電池を動作させるように、前記電池を制御する
   ことを特徴とする請求項３記載の電池管理装置。
5. 前記劣化緩和運転モードは、
   前記電圧の上限閾値または下限閾値をセットする、
   前記電池の劣化速度が前記劣化緩和運転モードを開始する前よりも遅くなるように、前記電池を運用する温度範囲を制限する、
   前記電池の充電状態の上限閾値または下限閾値をセットする、
   のうち少なくともいずれかである
   ことを特徴とする請求項４記載の電池管理装置。
6. 前記劣化緩和運転モードは、前記乖離度が前記第２閾値未満となるように前記電池の運転状態を変更することにより、前記電池の余寿命を延長するように構成されている
   ことを特徴とする請求項４記載の電池管理装置。
7. 前記演算部は、前記電池の充電動作または放電動作を１回実施することにより前記電池の容量が低下する量を、容量フェード量として取得し、
   前記演算部は、前記容量フェード量の逆数に対して比例する関数にしたがって、前記電池が実施した充電または放電のサイクル数を計算し、
   前記演算部は、前記サイクル数を前記計測値として前記座標空間上にプロットする
   ことを特徴とする請求項２記載の電池管理装置。
8. 前記演算部は、複数の前記電池によって構成されている電池システムについて、単一の前記アイリングプロットを選択し、
   前記演算部は、前記電池システムを構成する前記電池のうち、前記アイリングプロットからの乖離度が閾値以上のものを、逸脱電池として特定し、
   前記演算部は、前記逸脱電池の累積故障率と前記逸脱電池の運用時間のワイブルプロットを求め、
   前記演算部は、前記ワイブルプロットの形状パラメータに基づき、前記電池システムの状態を診断する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
9. 前記電池は、送配電ネットワーク間において電力を融通する電力融通システム内に搭載されており、
   前記電力融通システムは、前記電圧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履歴記憶部を備え、
   前記演算部は、前記履歴記憶部から前記電圧の履歴と前記充電状態の履歴を取得し、
   前記演算部は、前記取得した履歴を用いて前記電池の状態を診断するとともにその結果にしたがって前記電池の運用条件を制御する
   ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
10. 前記電池は、前記電池からの出力を動力として動作する電動化機器に搭載されており、
    前記演算部は、前記電動化機器または前記電動化機器に対して接続される計測器から前記電圧の変化分を取得する
    ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
11. 前記電池は、前記電池からの出力を動力として動作する電動化機器に搭載されており、
    前記演算部は、前記電動化機器または前記電動化機器に対して接続される計測器から前記電圧の変化分を取得し、
    前記演算部は、前記形状パラメータにしたがって、前記電池の運用条件を制御する
    ことを特徴とする請求項８記載の電池管理装置。
12. 前記演算部は、前記アイリングプロットの傾きを、前記電池の活性化エネルギーに基づいて決定し、
    前記演算部は、前記傾きを決定した前記アイリングプロットを、前記推定した劣化モードに対応する前記アイリングプロットとして選択する
    ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
13. 前記演算部は、前記アイリングプロットの切片を、前記電池の健康状態に基づいて決定し、
    前記演算部は、前記切片を決定した前記アイリングプロットを、前記推定した劣化モードに対応する前記アイリングプロットとして選択する
    ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
14. 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、
    前記電池のアイリングプロットを前記電池の劣化モードごとに記述したデータを用いて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前記電圧の経時変化に基づき、前記電池の劣化モードを推定し、
    前記推定するステップにおいては、前記推定した劣化モードに対応する前記アイリングプロットを選択し、
    前記推定するステップにおいては、前記選択したプロットに基づき前記電池の状態を診断する
    ことを特徴とする電池管理方法。
15. 電池の状態を管理する処理をコンピュータに実行させる電池管理プログラムであって、前記コンピュータに、
    前記電池が出力する電圧の検出値を取得するステップ、
    前記電池のアイリングプロットを前記電池の劣化モードごとに記述したデータを用いて前記電池の状態を推定するステップ、
    を実行させ、
    前記推定するステップにおいては、前記コンピュータに、前記電池が充電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前記電圧の経時変化に基づき、前記電池の劣化モードを推定するステップを実行させ、
    前記推定するステップにおいては、前記コンピュータに、前記推定した劣化モードに対応する前記アイリングプロットを選択するステップを実行させ、
    前記推定するステップにおいては、前記コンピュータに、前記選択したプロットに基づき前記電池の状態を診断するステップを実行させる
    ことを特徴とする電池管理プログラム。

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