JP5038258B2 - Remaining capacity estimation method and remaining capacity estimation apparatus - Google Patents
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Description
この発明は、残容量推定方法および残容量推定装置に関する。 The present invention relates to a remaining capacity estimation method and a remaining capacity estimation apparatus.
従来より、蓄電池と太陽電池とで構成される自立型電源は、電源インフラの確保が困難な場所などに設置される負荷の電源として用いられている。自立型電源では、日照量の多い昼間において、太陽電池によって発電された電力が負荷に供給されるとともに、余剰電力で蓄電池が充電され、天候が悪化した昼間や夜間において、蓄電池からの放電で負荷に必要な電力が賄われる。 Conventionally, a self-supporting power source composed of a storage battery and a solar cell has been used as a power source for a load installed in a place where it is difficult to secure a power infrastructure. In a self-supporting power source, power generated by solar cells is supplied to the load during daytime when there is a lot of sunlight, and the storage battery is charged with surplus power. Necessary power will be provided.
ここで、自立型電源を負荷の電源として運用する場合、蓄電池の残容量(SOC:State of charge)を推定することが重要となる。 Here, when operating a self-supporting power source as a power source for a load, it is important to estimate a remaining capacity (SOC: State of charge) of the storage battery.
すなわち、日照量が十分で、太陽電池から蓄電池に余剰電力が供給され続けると、蓄電池は満充電となったのち、過充電となり、蓄電池の劣化が進行してしまう。また、不日照の状態が継続して蓄電池から負荷への放電が継続すると、負荷が必要とする消費電力を供給し続けるために蓄電池の残容量が低下し、最終的に過放電となり、蓄電池の劣化が進行してしまう。 That is, if the amount of sunshine is sufficient and surplus power continues to be supplied from the solar battery to the storage battery, the storage battery is fully charged and then overcharged, and the deterioration of the storage battery proceeds. In addition, if the state of non-sunshine continues and the discharge from the storage battery to the load continues, the remaining capacity of the storage battery decreases in order to continue supplying the power consumption required by the load, eventually resulting in overdischarge, Deterioration progresses.
そこで、蓄電池の充放電電流を測定して積算したり、蓄電池の定常電圧を測定したりすることで、蓄電池の残容量を推定する方法が知られている。 Therefore, a method is known in which the remaining capacity of the storage battery is estimated by measuring the charge / discharge current of the storage battery and integrating it, or measuring the steady voltage of the storage battery.
また、電気自動車やハイブリッド車にバッテリーとして搭載されるニッケル水素蓄電池の残容量を、オキシ水酸化ニッケルの測定濃度を用いて推定する方法が知られている(例えば、非特許文献1参照)。 In addition, a method for estimating the remaining capacity of a nickel metal hydride storage battery mounted as a battery in an electric vehicle or a hybrid vehicle using a measured concentration of nickel oxyhydroxide is known (see, for example, Non-Patent Document 1).
また、電気自動車やハイブリッド車にバッテリーとして搭載されるニッケル水素蓄電池の残容量を、ANN(Artificial neural network)法を用いて推定する方法も知られている(例えば、非特許文献2参照)。具体的には、特定の放電電流区分を設定し、設定した区分において、様々な放電電流と温度との組み合わせにおける蓄電池の残容量を実験的に測定し、測定した実験データを学習用データとして用いたニューラルネットワークにより、放電電流および温度から残容量を推定するための関係式を算出するものである。 There is also known a method for estimating the remaining capacity of a nickel-metal hydride storage battery mounted as a battery in an electric vehicle or a hybrid vehicle by using an ANN (Artificial neural network) method (see, for example, Non-Patent Document 2). Specifically, a specific discharge current category is set, and in the set category, the remaining capacity of the storage battery in various combinations of discharge current and temperature is experimentally measured, and the measured experimental data is used as learning data. The relational expression for estimating the remaining capacity from the discharge current and temperature is calculated by the neural network.
また、予め作成した等価回路モデルを用いて蓄電池内部のインピーダンスをシステム同定により特定し、特定したインピーダンスと残容量との関係式を求めることにより、一般機器用のニッケル水素蓄電池の残容量を推定する方法も知られている(例えば、非特許文献3参照)。 Moreover, the remaining capacity of the nickel-metal hydride storage battery for general equipment is estimated by specifying the impedance inside the storage battery by system identification using an equivalent circuit model created in advance and obtaining the relational expression between the specified impedance and the remaining capacity. The method is also known (for example, refer nonpatent literature 3).
ここで、自立型電源を構成する蓄電池がニッケル水素蓄電池などである場合、太陽電池から供給される余剰電力が小さく、充電電流が微小であると、充電電流は、蓄電池に充電されず、電池内部で熱に変わってしまう。また、微小な充電電流の流入により発生する熱により、蓄電池の劣化が起こる。このため、ニッケル水素蓄電池を蓄電池に用いる自立型電源では、蓄電池を保護するために、微小な充電電流を破棄する処置がとられる場合もある。 Here, when the storage battery constituting the self-supporting power source is a nickel metal hydride storage battery or the like, if the surplus power supplied from the solar battery is small and the charging current is very small, the charging current is not charged to the storage battery, and the inside of the battery It turns into heat. Further, the storage battery is deteriorated by heat generated by the inflow of a minute charging current. For this reason, in a self-supporting power source using a nickel-metal hydride storage battery as a storage battery, a measure for discarding a minute charging current may be taken to protect the storage battery.
また、曇りや陰の影響で日照量の変動が激しい場合、太陽電池の発生電流量は、変動する。さらに、蓄電池の種類に関わらず、同じ充電電流であっても、蓄電池に蓄えられる電力は、温度に依存して変動する。 In addition, when the amount of sunshine changes drastically due to cloudy or shaded effects, the amount of current generated by the solar cell varies. Furthermore, regardless of the type of storage battery, even if the charging current is the same, the power stored in the storage battery varies depending on the temperature.
このため、充放電電流を用いて推定した蓄電池の残容量は、必ずしも精度の高いものではなかった。 For this reason, the remaining capacity of the storage battery estimated using the charge / discharge current is not necessarily highly accurate.
また、鉛蓄電池など満充電時と完全放電時での電圧差が「3.0V〜2.0V」と、比較的大きい蓄電池の場合は、電圧によって残容量を容易に推定することができるが、ニッケル水素蓄電池など満充電時と完全放電時での電圧差が「1.5V〜1.0V」と小さい蓄電池の場合は、電圧によって残容量を容易に推定することが困難となる。さらに、上述したように、蓄電池の種類に関わらず、温度によって蓄電池に蓄えられる電圧のバイアスが生じる。 In addition, in the case of a storage battery having a relatively large voltage difference between a full charge and a complete discharge such as a lead storage battery of “3.0 V to 2.0 V”, the remaining capacity can be easily estimated by the voltage. In the case of a storage battery such as a nickel metal hydride storage battery having a small voltage difference of “1.5 V to 1.0 V” between full charge and complete discharge, it is difficult to easily estimate the remaining capacity based on the voltage. Furthermore, as described above, regardless of the type of the storage battery, a bias of the voltage stored in the storage battery occurs due to the temperature.
このため、電圧を用いて推定した蓄電池の残容量は、必ずしも精度の高いものではなかった。 For this reason, the remaining capacity of the storage battery estimated using the voltage is not necessarily highly accurate.
また、バッテリーとして搭載されるニッケル水素蓄電池の残容量をオキシ水酸化ニッケルの測定濃度から推定するためには高度な計算処理が必要であり、残容量を推定する装置(例えば、マイコンなど)にかかるコストは、高くなり、さらに、当該装置が必要とする消費電力も大きくなる。このため、オキシ水酸化ニッケルの測定濃度により残容量を推定する方法は、自立型電源に適用することが困難である。 Moreover, in order to estimate the remaining capacity of the nickel-metal hydride storage battery mounted as a battery from the measured concentration of nickel oxyhydroxide, advanced calculation processing is required, and it takes a device (for example, a microcomputer) that estimates the remaining capacity. The cost increases and the power consumption required by the device also increases. For this reason, the method of estimating the remaining capacity from the measured concentration of nickel oxyhydroxide is difficult to apply to a self-supporting power source.
また、ニッケル水素蓄電池の残容量をANN法により推定する方法は、電気自動車やハイブリッド車に搭載されるバッテリーにおける急峻な電流変化のパターン前提としたパラメータの設定となっている。このため、従来のニッケル水素蓄電池の残容量をANN法により推定する方法を用いたとしても、自立型電源を構成するニッケル水素蓄電池の残容量の推定は、微小電流を考慮して精度よく行うことができない。 Moreover, the method for estimating the remaining capacity of the nickel-metal hydride storage battery by the ANN method is a parameter setting based on a premise of a steep current change pattern in a battery mounted on an electric vehicle or a hybrid vehicle. For this reason, even if the conventional method of estimating the remaining capacity of the nickel-metal hydride storage battery by the ANN method is used, the estimation of the remaining capacity of the nickel-metal hydride storage battery constituting the self-supporting power source should be performed with high accuracy in consideration of the minute current. I can't.
また、等価回路モデルを用いてニッケル水素蓄電池の残容量を推定する方法は、残容量の推定精度が等価回路モデルのモデリング精度に依存し、さらに、蓄電池の劣化度に応じて、等価回路モデルの修正が必要となるため、残容量の推定を必ずしも精度よく行うことができない。 In addition, in the method of estimating the remaining capacity of the nickel metal hydride storage battery using the equivalent circuit model, the estimation accuracy of the remaining capacity depends on the modeling precision of the equivalent circuit model, and further, the equivalent circuit model Since correction is required, the remaining capacity cannot be estimated accurately.
このように、上記した従来の技術は、自立型電源における蓄電池の残容量を精度良く推定することができないという課題があった。 As described above, the above-described conventional technique has a problem that the remaining capacity of the storage battery in the self-supporting power source cannot be accurately estimated.
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、自立型電源における蓄電池の残容量を精度良く推定することが可能となる残容量推定方法および残容量推定装置を提供することを目的とする。 Accordingly, the present invention has been made to solve the above-described problems of the prior art, and a remaining capacity estimation method and a remaining capacity estimation apparatus capable of accurately estimating the remaining capacity of a storage battery in a self-supporting power source. The purpose is to provide.
上述した課題を解決し、目的を達成するため、この方法は、太陽光によって電力を発生する太陽電池および前記太陽電池が発生した電力を用いて充放電を行なう蓄電池から構成される自立型電源において、前記蓄電池の残容量を推定する残容量推定方法であって、前記蓄電池に対する充放電電流の変化量が所定の時間にわたって所定の範囲内となった安定期間に相当する環境での実測値からなるデータであり、前記蓄電池の温度および前記蓄電池に対する充放電電流が一定になるように設定された複数の組み合わせごとに予め計測された前記蓄電池の電圧および残容量の変動パターンそれぞれを教師データとして用いることにより、前記充放電電流、前記蓄電池の温度、および前記蓄電池の電圧を入力とし残容量を出力とする残容量出力関数を決定するための残容量出力用パラメータを算出するパラメータ算出ステップと、前記自立型電源の運用開始後、前記安定期間となったか否かを判定する判定ステップと、前記判定ステップによって前記安定期間と判定された場合に、前記蓄電池の充放電電流、温度および電圧の計測値と、前記パラメータ算出ステップによって算出された前記残容量出力用パラメータによって決定される残容量出力関数とを用いることにより、前記蓄電池の前記安定期間での残容量を算出する残容量算出ステップと、前記残容量算出ステップによって算出された残容量が、前記蓄電池の満充電近傍となった場合、前記太陽電池からの充電電流を停止する制御を行なう制御ステップと、を含んだことを要件とする。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, this method is a self-contained power source composed of a solar battery that generates power by sunlight and a storage battery that charges and discharges using the power generated by the solar battery. The remaining capacity estimating method for estimating the remaining capacity of the storage battery , comprising a measured value in an environment corresponding to a stable period in which the amount of change in charge / discharge current for the storage battery is within a predetermined range over a predetermined time Data, and using the storage battery voltage and the remaining capacity variation patterns measured in advance for each of a plurality of combinations set so that the temperature of the storage battery and the charge / discharge current for the storage battery are constant, as teacher data From the charging / discharging current, the temperature of the storage battery, and the voltage of the storage battery, the remaining capacity output function that outputs the remaining capacity And determining parameter calculation step of calculating the remaining capacity output parameters for the after starting operation of the self-supporting power source, a determination step of determining whether or not a between front Symbol plateau, the stable period by said determining step If it is determined, the charge and discharge current of the battery, the measured value of temperature and voltage, by using the remaining capacity output function determined by the parameter calculating the remaining capacity output parameter calculated by step and, A remaining capacity calculation step of calculating a remaining capacity of the storage battery in the stable period; and a remaining current calculated by the remaining capacity calculation step is close to a full charge of the storage battery, a charging current from the solar battery And a control step for performing control to stop the operation.
また、この装置は、太陽光によって電力を発生する太陽電池および前記太陽電池が発生した電力を用いて充放電を行なう蓄電池から構成される自立型電源において、前記蓄電池の残容量を推定する残容量推定装置であって、前記蓄電池に対する充放電電流の変化量が所定の時間にわたって所定の範囲内となった安定期間に相当する環境での実測値からなるデータであり、前記蓄電池の温度および前記蓄電池に対する充放電電流が一定になるように設定された複数の組み合わせごとに予め計測された前記蓄電池の電圧および残容量の変動パターンそれぞれを教師データとして用いることにより、前記充放電電流、前記蓄電池の温度、および前記蓄電池の電圧を入力とし残容量を出力とする残容量出力関数を決定するための残容量出力用パラメータを算出するパラメータ算出手段と、前記自立型電源の運用開始後、前記安定期間となったか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって前記安定期間と判定された場合に、前記蓄電池の充放電電流、温度および電圧の計測値と、前記パラメータ算出手段によって算出された前記残容量出力用パラメータによって決定される残容量出力関数とを用いることにより、前記蓄電池の前記安定期間での残容量を算出する残容量算出手段と、前記残容量算出手段によって算出された残容量が、前記蓄電池の満充電近傍となった場合、前記太陽電池からの充電電流を停止する制御を行なう制御手段と、を備えたことを要件とする。 In addition, this device has a remaining capacity for estimating the remaining capacity of the storage battery in a self-supporting power source configured by a solar battery that generates power by sunlight and a storage battery that performs charging and discharging using the power generated by the solar battery. An estimation device, which is data consisting of measured values in an environment corresponding to a stable period in which the amount of change in charge / discharge current with respect to the storage battery is within a predetermined range over a predetermined time, and the temperature of the storage battery and the storage battery The charge / discharge current, the temperature of the storage battery, by using each of the fluctuation patterns of the voltage and remaining capacity of the storage battery measured in advance for each of a plurality of combinations set so that the charge / discharge current for the battery is constant And a remaining capacity output parameter for determining a remaining capacity output function using the voltage of the storage battery as an input and a remaining capacity as an output. A parameter calculating means for calculating a, after starting operation of the free-standing power, judging means for judging whether or not a between front Symbol plateau, when it is determined that the stable period by the determining means, the storage battery By using the measured values of the charge / discharge current, temperature and voltage of the battery and the remaining capacity output function determined by the remaining capacity output parameter calculated by the parameter calculating means, the remaining capacity of the storage battery in the stable period is obtained. A remaining capacity calculating means for calculating a capacity; and a control means for controlling to stop the charging current from the solar battery when the remaining capacity calculated by the remaining capacity calculating means is near the full charge of the storage battery; it may be a requirement that with a.
開示の方法および装置によれば、安定期間に相当する環境での実測値からなる教師データを用いて算出されたパラメータにより、安定期間における蓄電池に関する計測値から、残容量を算出することができ、自立型電源を構成する蓄電池の残容量を精度良く推定することが可能になる。 According to the disclosed method and apparatus, the remaining capacity can be calculated from the measured value related to the storage battery in the stable period by the parameter calculated using the teacher data consisting of the actually measured value in the environment corresponding to the stable period, It becomes possible to accurately estimate the remaining capacity of the storage battery constituting the self-supporting power source.
以下に添付図面を参照して、この発明に係る残容量推定方法および残容量推定装置の好適な実施例を詳細に説明する。なお、以下では、太陽電池と蓄電池とから構成される自立型電源と自立型電源から供給される電力により動作する負荷とからなる自立型電源システムに、この発明に係る残容量推定方法を実行する制御装置が設置された場合を実施例として説明する。 Exemplary embodiments of a remaining capacity estimation method and a remaining capacity estimation apparatus according to the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description, the remaining capacity estimation method according to the present invention is executed in a self-supporting power source system including a self-supporting power source composed of a solar battery and a storage battery and a load operated by power supplied from the self-supporting power source. A case where a control device is installed will be described as an example.
[本実施例における自立型電源システムの構成]
まず、本実施例における自立型電源システムの構成について、図1などを用いて説明する。図1は、本実施例における自立型電源システムの構成を説明するための図である。
[Configuration of self-supporting power supply system in this embodiment]
First, the configuration of the self-supporting power supply system in the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram for explaining a configuration of a self-supporting power supply system according to the present embodiment.
図1に示すように、本実施例における自立型電源システムは、PVパネル1と、ニッケル水素蓄電池2と、コントローラ3と、負荷4と、制御装置5と、シャント抵抗6と、電池切り離しスイッチ7と、負荷切り離しスイッチ8とから構成される。なお、図1において、実線は、電力線を示しており、点線は、制御装置5による制御の対応関係を示している。
As shown in FIG. 1, the self-supporting power supply system in this embodiment includes a
PVパネル1は、太陽光発電(Photo Voltaic)を行なう機器であり、特許請求の範囲に記載の「太陽電池」に対応する。
The
ニッケル水素蓄電池2は、複数の電池セルから構成される電池モジュールであり、例えば、図2に示すように、本実施例におけるニッケル水素蓄電池2は、公称95Ahの電池セルが10個直列に接続され、さらに、電池セルに取り付けられた温度センサーと、温度センサーおよび電力線を取り出すコネクタと、冷却ファンと、収納箱とから構成される。なお、図2は、本実施例において用いられるニッケル水素蓄電池を説明するための図である。
The nickel-metal
一般的なニッケル水素蓄電池の特性として、温度感受性が高いことがあげられる。すなわち、ニッケル水素蓄電池は、温度変動によって出力電圧が異なるため、充電時における電池セルの温度にばらつきがあると充電容量にもばらつきが生じ、充放電時における各セルの働きが不均一となる。このため、複数の電池セルから構成されるニッケル水素蓄電池2は、特定の電池セルだけ劣化が早まり、全体的に劣化が加速されるという欠点をもつ。
A characteristic of general nickel metal hydride storage batteries is high temperature sensitivity. That is, since the output voltage of the nickel metal hydride storage battery varies depending on temperature fluctuation, if the battery cell temperature varies during charging, the charging capacity also varies, and the operation of each cell during charging / discharging becomes uneven. For this reason, the nickel-metal
ここで、PVパネル1の発電規模と、ニッケル水素蓄電池2を構成する電池セルの個数(すなわち、ニッケル水素蓄電池2の電池搭載容量)とは、後述する負荷4の消費電力と、PVパネル1が設置される環境の天候履歴から設定される不日照期間の情報とに基づいて、自立型電源システムの管理者よって調整される。
Here, the power generation scale of the
コントローラ3は、PVパネル1の出力電力を最大にする最大出力点(MPP:Maximum Power Point)を検知し、PVパネル1から最大電力を取り出すMPPT(Maximum Power Point Tracker)と、後述する負荷4に供給する電圧と、ニッケル水素蓄電池2への電池充電電圧との2種類の電圧を生成するDC/DCコンバータとから構成される。
The
負荷4は、PVパネル1またはニッケル水素蓄電池2から供給される電力によって動作する装置であり、例えば、連続的に電力を消費して駆動する監視モニタや、定期的に(例えば、1分おきに)電力を消費して駆動する無線送信機などの装置である。
The load 4 is a device that operates with the power supplied from the
PVパネル1とニッケル水素蓄電池2とコントローラ3とから構成される自立型電源においては、日中、太陽が照っている際には、PVパネル1で発電が行なわれ、コントローラ3により、MPPTが検知されて最大電力が取り出される。また、コントローラ3では、負荷4へ供給する電圧が生成され、生成された電力が負荷4に供給されるとともに、余剰電力から電池充電電圧が生成されたうえでニッケル水素蓄電池2に供給されて充電される。また、夜間や日照が十分ではない期間では、負荷4への電力供給は、ニッケル水素蓄電池2からの放電により賄われる。
In the self-supporting power source composed of the
制御装置5は、コントローラ3から負荷4に出力される電圧・電流を取得することによりコントローラ3の状態を監視し、取得した電圧・電流の値に基づいて、負荷切り離しスイッチ8のオン・オフの制御をすることで、負荷4を電気的に保護する。
The
例えば、制御装置5は、負荷4に出力される電流値が規定の値を超えた場合、コントローラ3に故障が発生したと判定して、負荷切り離しスイッチ8をオフにすることで、負荷4を電気的に保護する。なお、制御装置5は、コントローラ3から負荷4に出力される電圧・電流が正常になった場合、負荷切り離しスイッチ8をオンにする。
For example, when the current value output to the load 4 exceeds a specified value, the
また、制御装置5は、ニッケル水素蓄電池2の状態を監視して、電池切り離しスイッチ7のオン・オフの制御をすることで、ニッケル水素蓄電池2を電気的に保護する。
Moreover, the
ここで、本実施例における自立型電源システムに設置される制御装置5は、ニッケル水素蓄電池2の状態を監視するために、ニッケル水素蓄電池2の残容量を精度良く推定することが可能になることに主たる特徴がある。以下、この主たる特徴について、図1および図2とともに、図3〜図6を用いて説明する。図3は、教師データの一例を説明するための図であり、図4は、教師データの組み合わせを説明するための図であり、図5は、パラメータ算出部に用いられるモデルを説明するための図である。
Here, the
制御装置5は、図1に示すように、パラメータ算出部51と、パラメータ記憶部52と、残容量算出部53と、劣化度算出部54と、放充電制御部55とを備える。ここで、制御装置5は、図2にて説明した温度センサーからニッケル水素蓄電池2の温度を取得し、さらに、ニッケル水素蓄電池2の電圧も取得する。また、制御装置5は、シャント抵抗6の両端に発生する電圧を計測することで、ニッケル水素蓄電池2に対する充放電電流を取得する。
As shown in FIG. 1, the
なお、以下では、ニッケル水素蓄電池2の温度を「電池温度」または「温度」、ニッケル水素蓄電池2の電圧を「電池電圧」または「電圧」、ニッケル水素蓄電池2に対する充放電電流を「充放電電流」と省略して記載する場合がある。
In the following, the temperature of the nickel metal
パラメータ算出部51は、電池温度および充放電電流一定になるように設定された複数の組み合わせごとに予め計測された複数の劣化度の異なるニッケル水素蓄電池2ごとの電池電圧および残容量の変動パターン(異なる劣化度ごとの変動パターン)それぞれを教師データとして用いることにより、充放電電流、電池温度、および電池電圧を入力とし残容量を出力とする残容量出力関数を決定するための残容量出力用パラメータを算出する。
The
さらに、パラメータ算出部51は、劣化度変動パターンそれぞれを教師データとして用いることにより、充放電電流、電池温度、および電池電圧を入力とし、劣化度を出力とする劣化度出力関数を決定するための劣化度出力用パラメータも算出する。なお、残容量出力用パラメータおよび劣化度出力用パラメータは、残容量および残容量に基づく劣化度をANN(Artificial neural network)法により推定するためのパラメータとして用いられる。
Further, the
ここで、パラメータ算出部51は、以下に説明する2種類の教師データを用いて処理を行なう。
Here, the
第一の教師データは、劣化度の異なるニッケル水素蓄電池2それぞれから一定の放電電流が流出される場合の変動パターン(劣化度変動パターン)である。
The first teacher data is a fluctuation pattern (deterioration degree fluctuation pattern) when a constant discharge current flows out from each of the nickel metal
第一の教師データの計測にあたり、まず、劣化度のわかっているニッケル水素蓄電池2を複数用意する。
In measuring the first teacher data, first, a plurality of nickel-metal
そして、用意した劣化度の異なるニッケル水素蓄電池2をそれぞれ満充電状態にし、満充電状態となった蓄電池を恒温槽内に設置して所定の環境温度に維持する。そののち、温度が定常状態となったニッケル水素蓄電池2それぞれを所定の一定電流にて掃引し、残容量と電池電圧の変動パターンを計測する。
And the prepared nickel-metal
ここで、掃引している時間(hour)に掃引電流(自立型電源運用時の放電電流に相当)を掛けた値を、ニッケル水素蓄電池2の公称容量で割った値をパーセント表示した値が放電量となり、100から放電量を差し引いた値が残容量となる。
Here, the value obtained by dividing the value obtained by multiplying the sweeping time (hour) by the sweep current (equivalent to the discharge current during operation of the self-supporting power source) by the nominal capacity of the nickel metal
第二の教師データは、劣化度の異なるニッケル水素蓄電池2それぞれから一定の充電電流が流入される場合の変動パターン(劣化度変動パターン)である。
The second teacher data is a fluctuation pattern (deterioration degree fluctuation pattern) when a constant charging current is introduced from each of the nickel
第二の教師データの計測にあたり、第一の教師データと同様に、まず、劣化度のわかっているニッケル水素蓄電池2を複数用意する。
In measuring the second teacher data, first, a plurality of nickel-metal
そして、用意した劣化度の異なるニッケル水素蓄電池2それぞれを空の状態にする。具体的には、ニッケル水素蓄電池2が許容できる最低電圧(許容最低電圧)まで放電した状態にする。そののち、許容最低電圧まで放電したニッケル水素蓄電池2それぞれを恒温槽内に設置して所定の環境温度に維持し、温度が定常状態となったニッケル水素蓄電池2それぞれを所定の一定電流にて継続して充電し、残容量と電池電圧の変動パターンを計測する。
And each prepared nickel-metal
ここで、充電時間(hour)に充電電流を掛けた値を、ニッケル水素蓄電池2の公称容量で割った値をパーセント表示した値が残容量となる。
Here, the value obtained by multiplying the value obtained by multiplying the charging time (hour) by the charging current by the nominal capacity of the nickel metal
例えば、15℃の環境下において、劣化なし(新品)のニッケル水素蓄電池2を放電および充電をともに1Aで行なった場合の教師データは、図3に示すような充放電曲線として計測される。なお、図3においては、放電時の第一の教師データとして、電池電圧10Vを許容最低電圧とした場合の放電曲線(横軸が放電量)が示されており、また、充電時の第二の教師データとして、95Ahの充電量を100%とした場合の充電曲線(横軸が残容量)が示されている。
For example, in the environment of 15 ° C., the teacher data when the nickel
このようにして、複数の組み合わせごとの劣化度変動パターン(残容量―電池電圧)を計測する。なお、教師データの数は、少ないとANN法による推定値の精度が悪くなり、多すぎるとANN法で計算をする際に複雑になり過ぎて収束性が悪くなるため、適切な数となるように、自立型電源システムの管理者によって設定される。 In this way, the deterioration degree fluctuation pattern (remaining capacity-battery voltage) for each of a plurality of combinations is measured. If the number of teacher data is small, the accuracy of the estimated value by the ANN method will be poor, and if it is too large, the calculation will be too complicated when the calculation is performed by the ANN method. Set by the administrator of the self-supporting power supply system.
例えば、劣化による電池交換時期を判定するうえで目安となる容量を30%容量減として、「劣化なし(新品)」、「劣化度15%(15%容量減)」、「劣化度30%(30%容量減)」のニッケル水素蓄電池2を3種類用意する。また、例えば、年間を通して気温が「0℃〜40℃」の間で変動する地域にて自立型電源が設置される場合、満充電状態あるいは許容最低電圧まで放電した状態となった3種類の劣化度の異なるニッケル水素蓄電池2を、冬季を想定した「0℃」、春秋季など常温時を想定した「20℃」、夏季の最高気温を想定した「40℃」にそれぞれ維持する。さらに、自立型電源により動作する負荷4の消費電力を考慮して、放電電流を「1A」、「2A」、「3A」の3種類とし、PVパネル1の発電規模およびニッケル水素蓄電池2の容量を考慮して、充電電流を「7A」、「10A」の2種類とする。
For example, if the battery capacity due to deterioration is determined by 30% capacity reduction, “No deterioration (new)”, “
そして、自立型電源システムの管理者は、「劣化なし」の場合、図4の(A)に示すように、15種類の組み合わせごとにケース1からケース15の劣化度変動パターンを計測し、「劣化度15%」の場合、図4の(B)に示すように、15種類の組み合わせごとにケース16からケース30の劣化度変動パターンを計測し、「劣化度30%」の場合、図4の(C)に示すように、15種類の組み合わせごとにケース31からケース45の劣化度変動パターンを計測する。
Then, in the case of “no deterioration”, the administrator of the self-supporting power supply system measures the deterioration degree fluctuation pattern of
ここで、パラメータ算出部51は、45種類の劣化度変動パターンを教師データとし、図5に示すニューラルネットワークのモデルに基づいてパラメータを算出する。すなわち、図5に示すように、本実施例で用いられるANN法のモデルは、「P1:充放電電流」、「P2:(電池)温度」、「P3:(電池)電圧」を入力とし、「Q1〜Q5」の5つのユニットからなる中間層を介して、「R1:残容量(SOC:State of charge)」および「R2:劣化度」を出力とするモデルである。ここで、「P1:充放電電流」において、放電電流は正値、充電電流を負値とする。なお、本実施例では、中間層のユニット数が5つである場合について説明するが、本発明はこれ限定されるものではなく、計算結果が収束するのであれば、任意のユニット数が設定される。
Here, the
まず、図5に示すモデルにおいては、以下に示す式(1)で表されるシグモイド関数「f(x)」が用いられる。 First, in the model shown in FIG. 5, a sigmoid function “f (x)” expressed by the following equation (1) is used.
そして、図5に示すモデルにおいては、「P1〜P3」を入力(x)とし、「Q1〜Q5」を出力とする「f(x)」が、以下に示す式(2)で表される。 In the model shown in FIG. 5, “f (x)” having “P 1 to P 3 ” as an input (x) and “Q 1 to Q 5 ” as an output is represented by the following equation (2): It is represented by
ここで、式(2)における「Vnj」は、重み付け係数であり、「Bj」は、バイアスである。すなわち、入力層「P1〜P3」を入力とし中間層「Q1」を出力とする関数は、P1からQ1への重み付け係数が「V11」、P2からQ1への重み付け係数が「V21」、P3からQ1への重み付け係数が「V31」およびQ1へのバイアスが「B1」であるので、図5に示すように、式(2)により「Q1=f(P1*V11+ P2*V21+P3*V31+B1」となる。同様に、入力層「P1〜P3」を入力とし中間層「Q2」を出力とする関数は、図5に示すように、式(2)により「Q2=f(P1*V12+ P2*V22+P3*V32+B2」となる。 Here, “V nj ” in Equation (2) is a weighting coefficient, and “B j ” is a bias. In other words, the function with the input layer “P 1 to P 3 ” as input and the intermediate layer “Q 1 ” as output is the weighting coefficient from P 1 to Q 1 is “V 11 ”, and the weight from P 2 to Q 1 Since the coefficient is “V 21 ”, the weighting coefficient from P 3 to Q 1 is “V 31 ”, and the bias to Q 1 is “B 1 ”, as shown in FIG. 1 = f (P 1 * V 11 + P 2 * V 21 + P 3 * V 31 + B 1) . Similarly, the input layer “P 1 to P 3 ” is input and the intermediate layer “Q 2 ” is As shown in FIG. 5, the output function is “Q 2 = f (P 1 * V 12 + P 2 * V 22 + P 3 * V 32 + B 2 )” according to the equation (2).
また、図5に示すモデルにおいては、「Q1〜Q5」を入力(x)とし、「R1, R2」を出力とする「f(x)」が、以下に示す式(3)で表される。 In the model shown in FIG. 5, “f (x)” having “Q 1 to Q 5 ” as input (x) and “R 1 , R 2 ” as output is represented by the following equation (3): It is represented by
ここで、式(3)における「Wmk」は、重み付け係数であり、「Ck」は、バイアスである。すなわち、中間層「Q1〜Q5」を入力とし出力層「R1」を出力とする関数は、図5に示すように、式(3)により「R1=f(Q1*W11+Q2*W21+Q3*w31+Q4*W41+Q5*W51+C1)」となる。同様に、中間層「Q1〜Q5」を入力とし出力層「R2」を出力とする関数は、図5に示すように、式(3)により「R2=f(Q1*W12+Q2*W22+Q3*W32+Q4*W42+Q5*W52+C2)」となる。 Here, “W mk ” in Equation (3) is a weighting coefficient, and “C k ” is a bias. That is, the function having the intermediate layer “Q 1 to Q 5 ” as an input and the output layer “R 1 ” as an output is expressed by “R 1 = f (Q 1 * W 11 + Q 2 * W 21 + Q 3 * w 31 + Q 4 * W 41 + Q 5 * W 51 + C 1 ) ”. Similarly, a function having the intermediate layer “Q 1 to Q 5 ” as an input and the output layer “R 2 ” as an output is expressed as “R 2 = f (Q 1 * W 12 + Q 2 * W 22 + Q 3 * W 32 + Q 4 * W 42 + Q 5 * W 52 + C 2 ) ”.
すなわち、パラメータ算出部51は、45種類の劣化度変動パターンを教師データとして上述した式に代入し、ANN法により収束した場合の『「V11」〜「V35」の15個の重み付け係数および「W11」〜「W51」の5個の重み付け係数、「B1」〜「B5」および「C1」の6個のバイアス』を残容量出力用パラメータとして算出する。
That is, the
また、パラメータ算出部51は、45種類の劣化度変動パターンを教師データとして上述した式に代入し、ANN法により収束した場合の『「V11」〜「V35」の15個の重み付け係数および「W12」〜「W52」の5個の重み付け係数、「B1」〜「B5」および「C2」の6個のバイアス』を劣化度出力用パラメータとして算出する。なお、残容量出力用パラメータおよび劣化度出力用パラメータは、「V11」〜「V35」および「B1」〜「B5」を共有する。
Also, the
図1に戻って、パラメータ記憶部52は、パラメータ算出部51によって算出された残容量出力用パラメータおよび劣化度出力用パラメータを記憶する。
Returning to FIG. 1, the
残容量算出部53は、自立型電源の運用開始後、ニッケル水素蓄電池2に対する充放電電流の変化量が所定の時間にわたって所定の範囲内となった安定期間において、充放電電流、電池温度および電池電圧の計測値と、パラメータ記憶部52が記憶する残容量出力用パラメータによって定められる残容量出力関数(上述したR1)とを用いることにより、ニッケル水素蓄電池2の安定期間における残容量を算出する。
The remaining
また、劣化度算出部54は、自立型電源の運用開始後、安定期間において、充放電電流、電池温度および電池電圧の計測値と、パラメータ記憶部52が記憶する劣化度出力用パラメータによって定められる劣化度出力関数(上述したR2)とを用いることにより、ニッケル水素蓄電池2の安定期間における残容量に基づく劣化度を算出する。
Further, the deterioration
例えば、制御装置5は、自立型電源の運用開始後、シャント抵抗6からニッケル水素蓄電池2に対する充放電電流を継続的に取得し、充電電流または放電電流の変動値が、充電電流または放電電流の10分の1の範囲内であり、かつ、変動値が充電電流または放電電流の10分の1の範囲内にある期間が1分以上継続した場合は、安定期間と判定して、残容量算出部53および劣化度算出部54の処理を開始する。
For example, the
ここで、残容量算出部53および劣化度算出部54は、安定期間において複数の時点で計測された充放電電流、電池温度および電池電圧それぞれから、複数の時点での残容量および劣化度をそれぞれ算出する。そして、算出した複数の残容量および劣化度から、平均値や、最小二乗法を用いた残容量および劣化度の時間経過にともなう予測値を算出することで、計算結果の精度を向上させる。なお、残容量および劣化度の算出回数は、自立型電源システムの管理者によって、所定の回数が設定される。また、以下では、算出した複数の残容量および劣化度から平均値(平均残容量および平均劣化度)を算出する場合について説明する。
Here, the remaining
ここで、安定期間としては、以下の3つ期間に大別される。 Here, the stable period is roughly divided into the following three periods.
第一の期間は、夜間である。太陽光が照射されていない夜間では、比較的温度が安定しており、かつ、PVパネル1の発電は行なわれず、ニッケル水素蓄電池2から負荷4へ一定電流で放電している安定した環境となるので、上記した安定期間の条件に合致する限り、例えば、午後9時から翌日の午前3時までの1時間ごとに、充放電電流、電池温度および電池電圧を複数回計測して、複数の残容量および劣化度を算出する。特に、第一の期間は、残容量および劣化度を高精度に推定することに適した時期と考えられる。
The first period is at night. At night when sunlight is not radiated, the temperature is relatively stable, and the
第二の期間は、日照量が十分にある昼間である。日照量が十分にある場合の昼間では、PVパネル1から負荷4を駆動する十分な電流が流れているため、ニッケル水素蓄電池2は、PVパネル1から安定した充電電流が流入して充電状態となるので、上記した安定期間の条件に合致する限り、例えば、午前11時から午後3時までの10分ごとに、充放電電流、電池温度および電池電圧を複数回計測して、複数の残容量および劣化度を算出する。特に、第二の期間は、残容量の推定値を算出して満充電を検知するのに適した時期と考えられるので、計測間隔を短くすることが望ましい。
The second period is the daytime when the amount of sunshine is sufficient. In the daytime when there is a sufficient amount of sunshine, a sufficient current for driving the load 4 flows from the
第三の期間は、晴れと曇りと繰り返されるために日照量が不安定な昼間である。日照量が不安定な昼間では、PVパネル1が十分な電力を負荷4へ供給できる時期とできない時期とが繰り返されるので、ニッケル水素蓄電池2への充電電流の流入とニッケル水素蓄電池2からの放電電流の流出とが繰り返される。このため、安定期間となるごとに、より短い計測間隔(例えば、1分ごと)で充放電電流、電池温度および電池電圧を複数回計測して、複数の残容量および劣化度を算出する。
The third period is the daytime when the amount of sunshine is unstable due to repeated sunny and cloudy days. In the daytime when the amount of sunshine is unstable, the time when the
このようにして、残容量算出部53および劣化度算出部54は、安定期間において、複数の時点で残容量および劣化度を算出して、平均残容量および平均劣化度を算出する。
In this manner, the remaining
充放電制御部55は、残容量算出部53および劣化度算出部54の算出結果に基づいて、ニッケル水素蓄電池2を電気的に保護するために、電池切り離しスイッチ7の開閉(オン・オフ)の制御を行なう。
Based on the calculation results of the remaining
すなわち、充放電制御部55は、劣化度算出部54によって算出された平均劣化度が、蓄電池交換用設定値(例えば、30%)を下回った場合、電池切り離しスイッチ7をオフにし、例えば、制御装置5に備えられた電池交換報知用のランプ(図示せず)を点灯させる。また、蓄電池が交換されて、例えば、制御装置5に備えられたリセットボタン(図示せず)が管理者によって押下された場合、充放電制御部55は、電池切り離しスイッチ7をオンにする。
That is, the charge /
また、充放電制御部55は、劣化度算出部54によって算出された平均残容量が、ニッケル水素蓄電池2の満充電近傍となった場合、過充電を防止するため、電池切り離しスイッチ7をオフにしてPVパネル1からの充電電流を停止する。また、そののち、コントローラ3から取得したPVパネル1の出力電力が負荷4の消費電力を下回った場合、充放電制御部55は、負荷4に対して放電を行なうために、電池切り離しスイッチ7をオンにする。
In addition, when the average remaining capacity calculated by the deterioration
また、充放電制御部55は、劣化度算出部54によって算出された平均残容量が、設定閾値を下回った場合、電池切り離しスイッチ7をオフにする。ここで、上記の設定閾値は、負荷4に対する放電を継続するとニッケル水素蓄電池2が過放電の状態となる可能性があるとして設定される値である。なお、電池切り離しスイッチ7をオフにしたのち、コントローラ3から取得したPVパネル1の出力電力が負荷4の消費電力以上となった場合、充放電制御部55は、充電が可能となると判定して、電池切り離しスイッチ7をオンにする。
Further, the charge /
ここで、設定閾値を下回った場合、過放電を防止するために電池切り離しスイッチ7をオフにするのではなく、充放電制御部55が、負荷4の処理実行頻度を低減させることにより、放電量を低減させてもよい。
Here, when it falls below the set threshold value, the charge /
[本実施例における制御装置による処理の手順]
次に、図6および図7を用いて、本実施例における制御装置5の処理について説明する。図6は、本実施例における制御装置のパラメータ算出処理を説明するためのフローチャートであり、図7は、本実施例における制御装置の自立型電源運用開始後の処理を説明するためのフローチャートである。
[Procedure of processing by the control device in this embodiment]
Next, the process of the
[本実施例における制御装置によるパラメータ算出処理の手順]
図6に示すように、本実施例における制御装置5は、図4に示すような教師データ(45個の劣化度変動パターン)が入力されると(ステップS601肯定)、パラメータ算出部51は、教師データを図5に示すモデルに基づく関係式に代入することにより、残容量出力関数を定めるための残容量出力用パラメータおよび劣化度出力関数を定めるための劣化度出力用パラメータを算出する(ステップS602)。
[Procedure for Parameter Calculation Processing by Control Device in Present Example]
As shown in FIG. 6, when the control data in the present embodiment is input with teacher data (45 deterioration degree variation patterns) as shown in FIG. 4 (Yes in step S601), the
そして、パラメータ算出部51は、算出した残容量出力用パラメータおよび劣化度出力用パラメータをパラメータ記憶部52に格納して(ステップS603)、処理を終了する。
Then, the
[本実施例における制御装置によるパラメータ算出処理の手順]
図7に示すように、本実施例における制御装置5は、自立型電源の運用が開始されると(ステップS701肯定)、シャント抵抗6を用いて充放電電流の計測を開始し(ステップS702)、ニッケル水素蓄電池2に対する充放電電流の変化量が所定の時間にわたって所定の範囲内となる安定期間となったか否かを判定する(ステップS703)。
[Procedure for Parameter Calculation Processing by Control Device in Present Example]
As shown in FIG. 7, when the operation of the self-supporting power supply is started (Yes in Step S701), the
ここで、安定期間と判定されない場合(ステップS703否定)、制御装置5は、充放電電流の計測結果を監視し続ける。
Here, when it is not determined as the stable period (No at Step S703), the
一方、安定期間と判定された場合(ステップS703肯定)、制御装置5は、一定間隔ごとに、充放電電流、(電池)温度、(電池)電圧を計測し、残容量算出部53および劣化度算出部54は、パラメータ記憶部52が記憶する残容量出力用パラメータおよび劣化度出力用パラメータを用いて、複数の時点での残容量および劣化度を算出する(ステップS704)。なお、残容量および劣化度の算出回数は、自立型電源システムの管理者によって、所定の回数が設定される。
On the other hand, when it is determined as the stable period (Yes in step S703), the
そして、残容量算出部53および劣化度算出部54それぞれは、複数の時点での残容量および劣化度から平均残容量および平均劣化度をそれぞれ算出する(ステップS705)。
Then, each of the remaining
ここで、充放電制御部55は、平均劣化度が蓄電池交換用設定値を下回った場合(ステップS706肯定)、電池切り離しスイッチ7をオフにする(ステップS709)。
Here, the charge /
一方、充放電制御部55は、平均劣化度が蓄電池交換用設定値以上である場合(ステップS706否定)、平均残容量が満充電近傍となったか否かを判定する(ステップS707)。
On the other hand, when the average deterioration degree is equal to or greater than the set value for replacement of the storage battery (No at Step S706), the charge /
平均残容量が満充電近傍となった場合(ステップS707肯定)、充放電制御部55は、電池切り離しスイッチ7をオフにする(ステップS710)。
When the average remaining capacity is close to full charge (Yes at Step S707), the charge /
これに反して、平均残容量が満充電近傍でない場合(ステップS707否定)、充放電制御部55は、平均残容量が設定閾値を下回ったか否かを判定する(ステップS708)。
On the other hand, when the average remaining capacity is not near the full charge (No at Step S707), the charge /
平均残容量が設定閾値を下回った場合(ステップS708肯定)、充放電制御部55は、電池切り離しスイッチ7をオフにする(ステップS711)。
When the average remaining capacity falls below the set threshold value (Yes at Step S708), the charge /
これに反して、平均残容量が設定閾値以上の場合(ステップS708否定)、制御装置5は、ステップS703に戻って、充放電電流の計測結果を監視し続ける。
On the other hand, when the average remaining capacity is equal to or greater than the set threshold (No at Step S708), the
また、充放電制御部55は、ステップS709の処理後、制御装置5に備えられたリセットボタンが管理者によって押下されことを検知すると、蓄電池が交換されたと判定し(ステップS712肯定)、電池切り離しスイッチ7をオンにし(ステップS715)、ステップS703に戻って、充放電電流の計測結果を監視し続ける。
Moreover, when the charge /
また、充放電制御部55は、ステップS710の処理後、コントローラ3から取得したPVパネル1の出力電力が負荷4の消費電力を下回った場合(ステップS713肯定)、電池切り離しスイッチ7をオンにし(ステップS716)、ステップS703に戻って、充放電電流の計測結果を監視し続ける。
Moreover, after the process of step S710, when the output power of the
また、充放電制御部55は、ステップS711の処理後、コントローラ3から取得したPVパネル1の出力電力が負荷4の消費電力以上となった場合(ステップS714肯定)、電池切り離しスイッチ7をオンにし(ステップS717)、ステップS703に戻って、充放電電流の計測結果を監視し続ける。
In addition, after the process of step S711, the charge /
[本実施例の効果]
上記したように、本実施例によれば、PVパネル1、ニッケル水素蓄電池2およびコントローラ3から構成される自立型電源と、自立型電源から供給される電力により動作する負荷4とからなる自立型電源システムに設置される制御装置5において、パラメータ算出部52は、劣化度の異なる蓄電池を充放電電流および温度を一定としたうえで計測された電圧および残容量の複数の変動パターン(劣化度変動パターン)を教師データとしたうえで、ANNモデルに基づく関係式に代入することにより、残容量出力関数を定めるための残容量出力用パラメータおよび劣化度出力関数を定めるための劣化度出力用パラメータを算出し、パラメータ記憶部52に格納する。
[Effect of this embodiment]
As described above, according to the present embodiment, the self-supporting type including the self-supporting power source configured by the
そして、自立型電源の運用開始後に、充放電電流の変化量が所定の時間にわたって所定の範囲内となる安定期間において、一定間隔ごとに、ニッケル水素蓄電池2を充放電電流、温度、電圧を計測し、残容量算出部53および劣化度算出部54は、パラメータ記憶部52が記憶する残容量出力用パラメータおよび劣化度出力用パラメータを用いて、複数の時点での残容量および劣化度を算出し、さらに、平均残容量および平均劣化度をそれぞれ算出するので、安定期間に相当する環境での実測値からなる教師データを用いて算出されたANNモデルのパラメータにより、安定期間におけるニッケル水素蓄電池2の充放電電流、電池温度および電池電圧の計測値から、残容量および劣化度を算出することができ、上記した主たる特徴の通り、自立型電源を構成するニッケル水素蓄電池2の残容量を精度良く推定することが可能になる。さらに、劣化度変動パターンを用いることにより、劣化度を考慮した残容量を精度良く推定することが可能になり、また、残容量に基づく劣化度も精度良く推定することが可能になる。
Then, after the start of operation of the self-supporting power source, the charge / discharge current, temperature, and voltage of the nickel-metal
また、安定期間における複数の時点で、残容量および劣化度を算出するので、さらに精度のよい残容量および劣化度を推定することが可能になる。 In addition, since the remaining capacity and the degree of deterioration are calculated at a plurality of points in the stable period, it is possible to estimate the remaining capacity and the degree of deterioration with higher accuracy.
また、充放電制御部55は、平均劣化度が蓄電池交換用設定値を下回った場合、平均残容量が満充電近傍となった場合、平均残容量が設定閾値を下回った場合、電池切り離しスイッチ7をオフにするので、電池交換を管理者に促したり、過充電を防止したり、過放電を防止したりすることができ、ニッケル水素蓄電池2を確実に電気的に保護することが可能になる。
Further, the charge /
[比較例]
次に、図8〜図12を用いて、本実施例において開示した提案手法の有用性を説明する。図8は、比較例において用いられたモデルを説明するための図であり、図9は、比較例において用いられた教師データの組み合わせを説明するための図であり、図10は、比較例において算出された残容量出力用パラメータを説明するための図であり、図11および12は、比較結果を説明するための図である。
[Comparative example]
Next, the usefulness of the proposed method disclosed in the present embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 8 is a diagram for explaining a model used in the comparative example, FIG. 9 is a diagram for explaining a combination of teacher data used in the comparative example, and FIG. 10 is a diagram in the comparative example. FIG. 11 is a diagram for explaining the calculated remaining capacity output parameters, and FIGS. 11 and 12 are diagrams for explaining the comparison results.
本比較例においては、図8に示すように、残容量のみを推定するためのモデルを用いた。すなわち、「P1:充放電電流」、「P2:(電池)温度」、「P3:(電池)電圧」を入力とし、「Q1〜Q5」の5つの関数からなる中間層を介して、「R1:残容量(SOC:State of charge)」を出力とするANNモデルである。 In this comparative example, as shown in FIG. 8, a model for estimating only the remaining capacity was used. That is, "P 1: the charging and discharging current", "P 2 :( cell) temperature" and type "P 3 :( battery) voltage", the intermediate layer consisting of five functions of "Q 1 to Q 5" Thus, “R 1 : remaining capacity (SOC: State of charge)” is output as an ANN model.
また、本比較例においては、図9に示すように、劣化なしのニッケル水素蓄電池2のみを用い、さらに、環境温度と放電電流のみを変えた7種類の組み合わせごとにケース1からケース7の変動パターンを計測した。
Further, in this comparative example, as shown in FIG. 9, only the nickel-metal
これら7つの変動パターンを教師データとして用いることで、本比較例においては、図10の(A)に示すように、中間層「Q1〜Q5」を出力するための関数を定める15個の重み付け係数「V11」〜「V35」および5個のバイアス「B1」〜「B5」が算出され、図10の(B)に示すように、出力層「R1〜R2」を出力するための関数を定める5個の重み付け係数「W11」〜「W51」および1個のバイアス「C1」が算出された。 By using these seven variation patterns as teacher data, in this comparative example, as shown in FIG. 10A, 15 functions that define the function for outputting the intermediate layer “Q 1 to Q 5 ” are defined. The weighting factors “V 11 ” to “V 35 ” and five biases “B 1 ” to “B 5 ” are calculated, and the output layers “R 1 to R 2 ” are set as shown in FIG. Five weighting factors “W 11 ” to “W 51 ” and one bias “C 1 ” that define a function for output were calculated.
図10に示した残容量出力用パラメータにより定まる残容量出力関数により算出された残容量(SOC)と電圧との関係をプロットしたグラフを実線または点線により、また、実測値を丸印により図11および図12に示す。 A graph in which the relationship between the remaining capacity (SOC) calculated by the remaining capacity output function determined by the remaining capacity output function shown in FIG. 10 and the voltage is plotted is indicated by a solid line or a dotted line, and the measured value is indicated by a circle. And shown in FIG.
図11は、「放電電流,環境温度」をそれぞれ「1A,15℃」、「1A,25℃」、「1A,35℃」とした場合の算出値および実測値を比較したものであり、図12は、「放電電流,環境温度」をそれぞれ「2A,15℃」、「2A,25℃」、「3A,15℃」、「3A,25℃」とした場合の算出値および実測値を比較したものである。 FIG. 11 is a comparison of calculated values and actual measured values when “discharge current and environmental temperature” are “1 A, 15 ° C.”, “1 A, 25 ° C.”, and “1 A, 35 ° C.”, respectively. 12 compares the calculated value and the actual measurement value when the “discharge current and ambient temperature” are “2A, 15 ° C.”, “2A, 25 ° C.”, “3A, 15 ° C.”, and “3A, 25 ° C.”, respectively. It is a thing.
図11および図12に示すように、一部、満充電(残容量=1)直前で実測値と離れているデータもあるが、その誤差としては最大で3%程度と満充電を判定することは十分可能な範囲であり、その他の部分では、計算値と実測値との誤差は小さい。すなわち、本発明の手法のように、安定期間に相当する教師データを予め計測し、パラメータを算出しておくことで、運用時の安定期間において、充放電電流、電池温度、電池電圧を入力すれば、高精度に残容量を推定することが可能であることが実証された。 As shown in FIG. 11 and FIG. 12, there is data that is partly distant from the measured value immediately before full charge (remaining capacity = 1), but the maximum charge is determined to be about 3% as an error. Is a sufficiently possible range, and in other parts, the error between the calculated value and the actually measured value is small. That is, as in the method of the present invention, by measuring teacher data corresponding to the stable period in advance and calculating parameters, the charge / discharge current, battery temperature, and battery voltage can be input during the stable period during operation. It was proved that the remaining capacity can be estimated with high accuracy.
なお、上記した実施例では、複数の時点の計測値から平均残容量および平均劣化度を算出して「蓄電池交換用設定値、満充電近傍の値、設定閾値」と比較することにより、電池切り離しスイッチ7を制御する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、複数の時点の計測値から算出された複数の残容量および劣化度から、最小二乗法を用いた残容量および劣化度の時間経過にともなう予測値を算出することで、「蓄電池交換用設定値」や「満充電近傍の値」や「設定閾値」に到達する時刻を予測して、電池切り離しスイッチ7を制御する場合であってもよい。 In the above-described embodiment, the battery is disconnected by calculating the average remaining capacity and the average deterioration degree from the measured values at a plurality of points in time and comparing them with the “set value for storage battery replacement, the value near full charge, the set threshold”. Although the case where the switch 7 is controlled has been described, the present invention is not limited to this, and the remaining capacity using the least square method is calculated from the plurality of remaining capacity and the degree of deterioration calculated from the measured values at a plurality of time points. And by calculating a predicted value of the deterioration degree with time, the time to reach the “set value for battery replacement”, “value near full charge” or “set threshold value” is predicted, and the battery disconnection switch 7 is It may be a case of controlling.
また、上記した実施例では、複数の時点の計測値から算出された複数の残容量および劣化度により、電池切り離しスイッチ7を制御する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、安定期間において計測された計測値から算出された現時点での残容量および劣化度を用いて、電池切り離しスイッチ7を制御する場合であってもよい。 In the above-described embodiment, the case where the battery disconnection switch 7 is controlled by a plurality of remaining capacities and deterioration levels calculated from measured values at a plurality of points in time has been described. However, the present invention is not limited to this. Alternatively, the battery disconnection switch 7 may be controlled using the current remaining capacity and the degree of deterioration calculated from the measured values measured during the stable period.
また、上記した実施例では、制御装置5において、教師データからパラメータを算出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、制御装置5以外の装置にて、教師データからパラメータを算出し、その算出結果を、制御装置5に格納する場合であってもよい。
In the above-described embodiment, the case where the
また、本実施例では、自立型電源を構成する蓄電池が、ニッケル水素蓄電池である場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、自立型電源を構成する蓄電池が、例えば、鉛蓄電池やニッケルカドミウム蓄電池やリチウム蓄電池などである場合であってもよい。すなわち、本発明によれば、任意の蓄電池の残容量および残容量に基づく劣化度を精度よく推定することが可能になる。 Further, in this embodiment, the case where the storage battery constituting the self-supporting power source is a nickel metal hydride storage battery has been described, but the present invention is not limited to this, and the storage battery constituting the self-supporting power source is, for example, It may be a case of a lead storage battery, a nickel cadmium storage battery, a lithium storage battery, or the like. That is, according to the present invention, it is possible to accurately estimate the remaining capacity of any storage battery and the degree of deterioration based on the remaining capacity.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。 Further, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured. Further, all or any part of each processing function performed in each device may be realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.
なお、本実施例で説明した残容量推定方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク(FD)、CD−ROM、MO、DVDなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。 The remaining capacity estimation method described in this embodiment can be realized by executing a program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. This program can be distributed via a network such as the Internet. The program can also be executed by being recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk (FD), a CD-ROM, an MO, and a DVD and being read from the recording medium by the computer.
以上のように、本発明に係る残容量推定方法および残容量推定装置は、太陽電池および太陽電池が発生した電力を用いて充放電を行なう蓄電池から構成される自立型電源において、蓄電池の残容量を推定する場合に有用であり、特に、蓄電池の残容量を精度良く推定することに適する。 As described above, the remaining capacity estimation method and the remaining capacity estimation apparatus according to the present invention are the remaining capacity of the storage battery in the self-supporting power source configured by the solar battery and the storage battery that performs charging / discharging using the power generated by the solar battery. Is particularly useful for estimating the remaining capacity of the storage battery with high accuracy.
1 PVパネル
2 ニッケル水素蓄電池
3 コントローラ
4 負荷
5 制御装置
51 パラメータ算出部
52 パラメータ記憶部
53 残容量算出部
54 劣化度算出部
55 充放電制御部
6 シャント抵抗
7 電池切り離しスイッチ
8 負荷切り離しスイッチ
DESCRIPTION OF
Claims (4)
前記蓄電池に対する充放電電流の変化量が所定の時間にわたって所定の範囲内となった安定期間に相当する環境での実測値からなるデータであり、前記蓄電池の温度および前記蓄電池に対する充放電電流が一定になるように設定された複数の組み合わせごとに予め計測された前記蓄電池の電圧および残容量の変動パターンそれぞれを教師データとして用いることにより、前記充放電電流、前記蓄電池の温度、および前記蓄電池の電圧を入力とし残容量を出力とする残容量出力関数を決定するための残容量出力用パラメータを算出するパラメータ算出ステップと、
前記自立型電源の運用開始後、前記安定期間となったか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップによって前記安定期間と判定された場合に、前記蓄電池の充放電電流、温度および電圧の計測値と、前記パラメータ算出ステップによって算出された前記残容量出力用パラメータによって決定される残容量出力関数とを用いることにより、前記蓄電池の前記安定期間での残容量を算出する残容量算出ステップと、
前記残容量算出ステップによって算出された残容量が、前記蓄電池の満充電近傍となった場合、前記太陽電池からの充電電流を停止する制御を行なう制御ステップと、
を含んだことを特徴とする残容量推定方法。 In a self-supporting power source composed of a solar battery that generates power by sunlight and a storage battery that charges and discharges using the power generated by the solar battery, a remaining capacity estimation method that estimates the remaining capacity of the storage battery,
It is data consisting of measured values in an environment corresponding to a stable period in which the amount of change in the charge / discharge current for the storage battery is within a predetermined range over a predetermined time, and the temperature of the storage battery and the charge / discharge current for the storage battery are constant By using, as teacher data, the voltage of the storage battery and the variation pattern of the remaining capacity measured in advance for each of a plurality of combinations set to be, the charge / discharge current, the temperature of the storage battery, and the voltage of the storage battery A parameter calculating step for calculating a remaining capacity output parameter for determining a remaining capacity output function with the input as the input and the remaining capacity as an output;
After starting the operation of the self-supporting power source, a determination step of determining whether or not a between front Symbol plateau,
When the determination step determines the stable period, the remaining capacity output determined by the measured values of the charge / discharge current, temperature, and voltage of the storage battery and the remaining capacity output parameter calculated by the parameter calculation step A remaining capacity calculating step for calculating a remaining capacity in the stable period of the storage battery by using a function;
When the remaining capacity calculated by the remaining capacity calculating step is near the full charge of the storage battery, a control step for performing control to stop the charging current from the solar battery;
The remaining capacity estimation method characterized by including.
前記残容量算出ステップは、前記劣化度変動パターンそれぞれを用いて前記パラメータ算出ステップによって算出された前記残容量出力用パラメータによって決定される残容量出力関数を用いることにより、前記蓄電池の前記安定期間での残容量を算出し、
前記安定期間において、前記蓄電池の充放電電流、温度および電圧の計測値と、前記パラメータ算出ステップによって算出された前記劣化度出力用パラメータによって定められる劣化度出力関数とを用いることにより、前記蓄電池の前記安定期間での残容量に基づいた劣化度を算出する劣化度算出ステップをさらに含んだことを特徴とする請求項1に記載の残容量推定方法。 The parameter calculation step uses the deterioration level variation patterns, which are the variation patterns for each of the storage batteries having different degradation levels, measured in advance for each of the plurality of combinations, as the teacher data, so that the remaining capacity output parameter is obtained. While calculating, the charge / discharge current, the temperature of the storage battery, and the voltage of the storage battery as inputs, further calculating a deterioration degree output parameter for determining a deterioration degree output function that outputs the deterioration degree,
The remaining capacity calculating step uses the remaining capacity output function determined by the remaining capacity output parameter calculated by the parameter calculating step using each of the deterioration degree variation patterns, so that the remaining capacity is calculated in the stable period of the storage battery. To calculate the remaining capacity of
In the stable period, by using the measured values of the charge / discharge current, temperature and voltage of the storage battery, and the deterioration level output function determined by the deterioration level output parameter calculated by the parameter calculation step, The remaining capacity estimating method according to claim 1, further comprising a deterioration degree calculating step of calculating a deterioration degree based on the remaining capacity in the stable period.
前記蓄電池に対する充放電電流の変化量が所定の時間にわたって所定の範囲内となった安定期間に相当する環境での実測値からなるデータであり、前記蓄電池の温度および前記蓄電池に対する充放電電流が一定になるように設定された複数の組み合わせごとに予め計測された前記蓄電池の電圧および残容量の変動パターンそれぞれを教師データとして用いることにより、前記充放電電流、前記蓄電池の温度、および前記蓄電池の電圧を入力とし残容量を出力とする残容量出力関数を決定するための残容量出力用パラメータを算出するパラメータ算出手段と、
前記自立型電源の運用開始後、前記安定期間となったか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって前記安定期間と判定された場合に、前記蓄電池の充放電電流、温度および電圧の計測値と、前記パラメータ算出手段によって算出された前記残容量出力用パラメータによって決定される残容量出力関数とを用いることにより、前記蓄電池の前記安定期間での残容量を算出する残容量算出手段と、
前記残容量算出手段によって算出された残容量が、前記蓄電池の満充電近傍となった場合、前記太陽電池からの充電電流を停止する制御を行なう制御手段と、
を備えたことを特徴とする残容量推定装置。 In a self-supporting power source composed of a solar battery that generates power by sunlight and a storage battery that charges and discharges using the power generated by the solar battery, a remaining capacity estimation device that estimates the remaining capacity of the storage battery,
It is data consisting of measured values in an environment corresponding to a stable period in which the amount of change in the charge / discharge current for the storage battery is within a predetermined range over a predetermined time, and the temperature of the storage battery and the charge / discharge current for the storage battery are constant By using, as teacher data, the voltage of the storage battery and the variation pattern of the remaining capacity measured in advance for each of a plurality of combinations set to be, the charge / discharge current, the temperature of the storage battery, and the voltage of the storage battery A parameter calculation means for calculating a remaining capacity output parameter for determining a remaining capacity output function with the input as the input and the remaining capacity as an output;
After starting the operation of the free-standing power, judging means for judging whether or not a between front Symbol plateau,
When the determination unit determines the stable period, the remaining capacity output determined by the measured values of the charge / discharge current, temperature, and voltage of the storage battery and the remaining capacity output parameter calculated by the parameter calculation unit A remaining capacity calculating means for calculating a remaining capacity in the stable period of the storage battery by using a function;
Control means for performing control to stop the charging current from the solar battery when the remaining capacity calculated by the remaining capacity calculator is close to full charge of the storage battery;
A remaining capacity estimation device comprising:
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