JP5307034B2 - 制御弁式鉛蓄電池性能の分析方法 - Google Patents

Description

本発明は、制御弁式鉛蓄電池（ＶＲＬＡ電池）の使用中における電池性能の分析方法に関する。

制御弁式鉛蓄電池は、電力、通信、交通、金融、軍隊等の産業の電源システムにおいて広く応用されている。変電所、マシンルーム（機械室やコンピュータルーム等）、移動基地局、ＵＰＳ等のバックアップ電池にせよ、発電機ユニットの始動用電池等にせよ、それらの電池の作用は、商用電源の停電が発生した時又は整流器に故障が発生した時に、電力を使用する装置に無中断の電力を提供することにある。従って、電源システムにおいて、電池は非常に重要な役割を担っている。

ＶＲＬＡは復雑な電気化学システムであり、その寿命と性能とは、電極材料、加工技術、活物質の変化、作動状態等多くの要素に関わる。ＶＲＬＡは、設備のうち、壊れやすい部品の一つである。一般に、ＶＲＬＡの性能を低下させる要因としては、例えば、水分が失われること、硫酸塩化、グリッドの腐食及び変形、活物質の軟化、デンドライトショート等が挙げられる。

現在実際に使用されている電池の試験方法としては、主に、照合的放電試験、電池電圧の巡回検査、電池内部抵抗（コンダクタンス）試験、放電容量の推定等がある。
１．照合的放電試験
電池容量の基準として、照合的放電試験は、最も標準的、且つ有效な電池性能の試験方法であって、電池が持つ放電能力を正確に反映することができる。この照合的放電試験は、現在皆が納得できる唯一の電池性能の試験方法であり、一般にオフライン式試験とオンライン式試験との二種類の方法を含む。

しかし、残念ながら、照合的放電試験の仕事量が非常に多く、その操作が面倒であり、更にオンライン式試験の実行時には、システムに対して潜在的な危険がある。しかも、電池が限られたサイクル寿命を有しているため、この方法を頻繁に使用することは好ましくない。更に、この照合的放電試験は、電池の作動性能をリアルタイムに監視する能力を備えていない。

２．電池電圧の巡回検査
現在、電池の試験設備のうち、オンライン監視の常用装置は、電池パックの巡回検査器である。この検査器は、一般に単個電池の電圧、電流、温度をオンラインで監視し、電池の電圧が限界値を超えたか否かに基づいて、電池の性能を判定する。

大量の実際の経験から、作動中の電池の電圧（浮動充電又は均等充電）が電池の容量と殆ど関連していないことが知られている。電池容量がひどく低下し、又は断路、短絡の電池のみに対して電池の電圧を試験する意味があり、正常の電池或いは容量が軽微に低下した電池に対して電圧を試験する意味はない。電池電圧の巡回検査のデータに基づいて判定を行うと、誤った結果を招くこととなる。実際の使用中においては、我々は一般に、電池充電曲線又は電池浮動充電データの監視及び記録のみを行う。

３．電池内部抵抗（コンダクタンス）試験
１９９２年の国際電信年次例会（ＩＮＴＥＬＥ）において、Ｄｒ．Ｄａｖｉｄ Ｆｅｄｅｒ氏は、コンダクタンスと電池の容量との関連性に関する論文を発表し、電池試験に対するコンダクタンス測定の意義を説明した。コンダクタンス試験は、便利、且つ迅速であり、しかも、失効の電池を発見することができ、特に電池の水分が失われることに起因する内部抵抗の増加に非常に敏感である。そのため、内部抵抗又はコンダクタンスの試験方法を採用することは、早く失効の電池を発見し、電池性能の変化を調べることに対して重要な価値がある。

水分が失われること、陰極の硫酸塩化、グリッドの腐食の加速等に起因して、電池性能が劣化し、即ち電池容量が低下することがあり、これにより電池の内部抵抗が増加することとなる。しかし、残念ながら、電池の容量と電池のコンダクタンスとは、強い関連性を有していない。電池の容量が８０％以上である時、容量とコンダクタンスとは関連性を殆ど有していない。このような直線性の相関関係を有する電池の大部分は、放電容量が８０％以下である失効の電池である。そのため、電池内部抵抗を実際に測定する意味がなくなる。

４．放電容量の推定
５〜１５分間の負荷放電を通じて、電池の残存容量を推定する。当該試験方法の理論的な根拠は、放電曲線族の対比推算である。

しかし、電池の性能がひどく劣化した時、放電曲線が大きく変化し、これにより推定値は大きくずれる。また、電池のメーカーが異なる場合、電池自体にばらつきが発生する。これにより、推定値の誤差を招くこともあるため、当該方法は、現在もはや殆ど使用されていない。

上述の課題を解決するために、本発明の目的は、新しい角度から蓄電池浮動充電電圧の離散度を用いて蓄電池の性能を判定する方法を提供することにあり、該方法は、オンラインでリアルタイムに監視する方法であって、複数の手段を用いてＶＲＬＡ電池の性能をテストする。

図１は、某メーカーの電池パックが作動してから半年内における電池浮動充電電圧の変化態様を示す図である。同図に示されるように、電池の浮動充電電圧が一致するよう変化し、離散性が小さくなる。これは、電池の製造が完了した時に、電解液の吸収と極板化成は充分ではなく、使用の初期過程において電池の性能が一致するように変化するからである。逆に、電池の性能が劣化した時には、電池の浮動充電電圧が離散するように変化する。

図２に明らかに示されるように、性能のよい電池は、作動過程における電圧の波動がとても小さいが、性能の悪い電池は、作動過程における電圧の変化が相対的に大きい。これらの電池パックは直列に接続して作動しており、電流が同じように変化した場合には、各異なる単個電池の電圧変化の態様が異なっている。この電圧変化は、電池の作動態様を反映するとともに、電池の健康状態を反映している。

蓄電池の使用時間の増加に伴って、蓄電池の性能が劣化するとともに、蓄電池の容量が低下し、蓄電池浮動充電電圧の離散性は大きくなる。即ち、その浮動充電電圧の離散性と蓄電池の容量とは、相関関係を有している。

上述の問題を解決するために次の構成が採用されている。即ち、制御弁式鉛蓄電池性能の分析方法であって、制御弁式鉛蓄電池の浮動充電電圧変量を連続的に収集し、クラスター分析及び加重分析を行い、結果集を得ることを特徴とする。

前記浮動充電電圧変量は、単個電池の自分に対する浮動充電電圧の変量、単個電池の電池パックに対する浮動充電電圧の変量、単個電池の自分に対する浮動充電電圧の離散度変量、単個電池の電池パックに対する浮動充電電圧の離散度変量におけるいずれか１つ又は複数の変量の組合せである。

前記単個電池の自分に対する浮動充電電圧の変量は、所定の時間帯における各単個電池の浮動充電電圧を記憶するステップと、各単個電池の浮動充電電圧のこの時間帯における自分に対する変化を計算するステップとにより得られる。

前記単個電池の自分に対する浮動充電電圧の変量は、演算式（１）で得られる。

Ｕ_ｉｊ：第ｉ個電池の第ｊ時刻における電圧
μ_ｉ：時間ｎ内の第ｉ個電池浮動充電電圧の平均値
ｎ：収集の時間長さ
前記単個電池の電池パックに対する浮動充電電圧の変量は、所定の時間帯における各単個電池の浮動充電電圧を記憶するステップと、各単個電池の浮動充電電圧のこの時間帯における電池パックに対する変化を計算するステップとにより得られる。

前記単個電池の電池パックに対する浮動充電電圧の変量は、演算式（２）で得られる。

Ｕ_ｉｊ：第ｉ個電池の第ｊ時刻における電圧
μ_ｊ：第ｊ時刻の蓄電池パック浮動充電電圧の平均値
ｎｕｍ：蓄電池パックの総個数
前記単個電池の自分に対する浮動充電電圧の離散度変量は、所定の時間帯における各単個電池の浮動充電電圧を記憶するステップと、確立統計知識を用いて単個電池の自分の浮動充電電圧に対する離散度変量を計算するステップとにより得られる。

前記単個電池の自分に対する浮動充電電圧の離散度変量は、演算式（３）で得られる。

前記単個電池の電池パックに対する浮動充電電圧の離散度変量は、所定の時点における各単個電池の浮動充電電圧を記憶するステップと、確立統計知識を用いて単個電池の電池パックの浮動充電電圧に対する離散度変量を計算するステップとにより得られる。

前記単個電池の電池パックに対する浮動充電電圧の離散度変量は、演算式（４）で得る。

本発明において、蓄電池浮動充電電圧の離散性と蓄電池性能との間の関連性を発見し、蓄電池浮動充電電圧の離散度の計算方法、及び同離散度を蓄電池性能と関連する計算方法を発明し、これにより、蓄電池性能の結果を得た。本発明の蓄電池性能分析方法によれば、仕事量が小さくて、操作が簡単であり、オンライン式の試験を行う際に危険がない。当該方法は、ＶＲＬＡ電池の限られたサイクル寿命に影響を及ぼさない。

某メーカーの電池パックが作動してから半年内において電池浮動充電電圧が変化する態様を示す図。 某メーカーの２つのシリーズの電池浮動充電電圧が変化する態様を示す図。 本発明のシステム応用図。 本発明の具体的なステップを示すフローチャート。 本発明に係る所定の電池パック１を処理するデータ曲線図。 本発明に係る所定の電池パック２を処理するデータ曲線図。

以下、本実施例に係る、浮動充電電圧の離散度に基づく蓄電池性能の分析方法及びその構成について説明する。本発明の主な作動態様は次の通りである。即ち、蓄電池パック監視装置により指令が発信され、収集装置は、蓄電池の浮動充電電圧値を収集する。これらのデータが本発明の計算方法を含んだコンピュータソフトウェアに入力されて計算され、蓄電池の性能が分析される。

蓄電池性能の分析方法に関するソフトウェアシステムの応用図は、図３を参照されたい。同図におけるモデル分析ソフトウェアパッケージは、本方法を指す。浮動充電電圧の離散度に基づく蓄電池性能の分析方法の具体的なステップを示すフローチャートは、図４を参照されたい。同図に示されるように、４つのステップに基づいて、浮動充電電圧の監視データの処理及び分析が行われる。そして、４つのステップに対してクラスター分析及び加重分析を行った後に、４つのステップの出力をまとめて判定を行い、最後に結果集が作成される。

この処理分析に基づく結果は、単個電池の容量を表す絶対値ではなく、現在の蓄電池パックにおける性能の相対的な順位だけである。
４つのステップの演算式について、以下の例が挙げられる（その他の計算方法を用いて浮動充電電圧の変化及び離散度を計算してもよい）。

例えば、以下のように所定の蓄電池パックの性能分析を行った。
ステップ１は、単個電池の自分に対する浮動充電電圧の変量を表している。

Ｕ_ｉｊ：第ｉ個の電池の第ｊ時刻における電圧
μ_ｉ：時間ｎ内における第ｉ個の電池の浮動充電電圧の平均値
ｎ：収集時間の長さ
ステップ２は、単個電池の電池パックに対する浮動充電電圧の変量を表している。

Ｕ_ｉｊ：第ｉ個の電池の第ｊ時刻における電圧
μ_ｊ：第ｊ時刻における蓄電池パックの浮動充電電圧の平均値
ｎｕｍ：蓄電池パックの総個数。

ステップ３は、単個電池の自分に対する浮動充電電圧の離散度変量を表している。

ステップ４は、単個電池の電池パックに対する浮動充電電圧の離散度変量を表している。

以上のデータを得た後に、各ステップの結果をクラスター分析及び加重分析を行う。主なステップは次の通りである。即ち、クラスター分析により、類似の電圧変量又は離散度変量を複数の種類に分けることできる。そして、加重計算によりこれらの種類の変量に、同変量にそれぞれ対応する加重値をそれぞれかけた後に、結果を足し算して各ステップの帰属度を得て、最後に帰属度の大きい順で並べ替える。大きい帰属度に対応する蓄電池の性能は、本蓄電池パックにおいて相対的に悪く、小さい帰属度に対応する蓄電池性能は、本蓄電池パックにおいて相対的によい。

各ステップにおいて蓄電池性能を分析、比較することができる。しかし、各異なるステップを組合せて最終的な性能分析を行うことにより、より正確な結果を得ることができる。各ステップにおいて選び出された性能の比較的悪い蓄電池の番号を比較し、各ステップにおいて選び出された同一の蓄電池番号を探し出すことにより、これらの蓄電池の性能が同組におけるその他の蓄電池よりも悪いとみなすことができる。

勿論、４つのステップの結果をまとめてクラスター分析及び加重分析を行い、更に帰属度を計算してもよい。大きい帰属度に対応する蓄電池の性能は、本蓄電池パックにおいて相対的に悪く、小さい帰属度に対応する蓄電池性能は、本蓄電池パックにおいて相対的によい。

この方法による推定に基づき、我々は大量の電池パックの作動状況に対して長時間の追跡監視を行い、大量のデータを獲得した。更に、これらのデータをコンピュータに入力し、当該方法に従って検証を行った。

所定の蓄電池パック１のデータを例として説明する。データベースにおける電池の監視データから均等充電及び放電のデータを除いた後のデータをソフトウェアに入力し、次の結果を得た。

即ち、照合的放電の結果に比べて、後ろから数えて前１０個の電池のうち９個が選び出され、後ろから数えて前２０個の電池のうち１３個が選び出された。時間の推移に伴い、当該方法の正確度がさらに高まる。

以下、所定の蓄電池パック１から選び出された８１号の電池について説明する。４つのステップで計算された後のデータ曲線図は図５を参照されたい。
図５におけるステップ１、２を示すグラフにおいて、横軸は時間を示し、縦軸はクラスター分析の前に計算された関数値を示している。図中の関数値が急激に変化した場合、浮動充電電圧が迅速に変化し、電池の内部抵抗が外部の擾乱に応じて大幅に変化する旨を判断することができる。この場合、クラスター分析の後に、その電池の順位が前にあるため、選び出され易い。

図５におけるステップ３、４を示すグラフにおいて横軸は時間を示し、縦軸はクラスター分析の前に計算された離散度を示している。この電池浮動充電電圧の離散度は時間の推移に伴って大きくなることが明らかである。これにより、当該電池の性能がすでに低下し始めたことを推定することができる。

所定の蓄電池パック２のデータを処理する過程において、次の結果を得た。
即ち、出力された結果のうち、照合的な放電のデータと合致するデータが多い。しかし、同データが２００４年８月のデータと合致することは殆どなかった。曲線図を調べると以下のことが分かった。

所定の蓄電池パック２における２１号電池を例として説明する。ステップ１、２によって処理された後のデータ曲線図は図６を参照されたい。
上のデータ曲線図によって以下の情報が得られた。即ち、長時間のデータの中断が発生した後に、データが急激に変化したことがある。上述時間に基づき、当該電池パック２において２００４年８月に電池が取替えたと推定できる。後で確認した結果、台風により、当該電池パック２において推測の期間内に全ての電池が取り替えられたことが分かった。

つまり、本発明に係る、浮動充電電圧の離散度に基づく蓄電池性能の分析方法は、新しい角度から浮動充電電圧のデータに隠された役に立つ大量の電池状態に関する情報を発見し、更に二組の電池パックのデータに対して分析して検証することにより、本方法は電池性能を予測することもでき、実際的な意義を有することを証明した。また、当該方法は、仕事量が小さくて、操作が簡単であり、オンライン式の試験を行う際に危険がない。当該方法は、ＶＲＬＡ電池の限られたサイクル寿命に影響を及ぼさない。

上述の実施例は、本発明を説明するための一実施例に過ぎず、本発明を限定するものではなく、本発明の実質的な思想範囲を超えない発明創造も、本発明の範囲内に入ることを理解されたい。

Claims (9)

1. 制御弁式鉛蓄電池の浮動充電電圧変量を連続的に収集し、クラスター分析及び加重分析を行い、結果集を得る制御弁式鉛蓄電池性能の分析方法において、
   単個電池の自分に対する浮動充電電圧の変量を得るステップ１と、
   単個電池の電池パックに対する浮動充電電圧の変量を得るステップ２と、
   単個電池の自分に対する浮動充電電圧の離散度変量を得るステップ３と、
   単個電池の電池パックに対する浮動充電電圧の離散度変量を得るステップ４と、
   前記ステップ１〜４の結果をクラスター分析及び加重分析を行い、類似の電圧変量又は離散度変量を複数の種類に分け、加重計算によりこれらの種類の変量に、同変量にそれぞれ対応する加重値をそれぞれかけた後に、結果を足し算して各ステップの帰属度を得て、最後に帰属度の大きい順で並べ替え、大きい帰属度に対応する蓄電池の性能は蓄電池パックにおいて相対的に悪く、小さい帰属度に対応する蓄電池性能は本蓄電池パックにおいて相対的に良いと判断するステップ５と
   を含むことを特徴とする制御弁式鉛蓄電池性能の分析方法。
2. 請求項１に記載の制御弁式鉛蓄電池性能の分析方法において、
   前記単個電池の自分に対する浮動充電電圧の変量は、所定の時間帯における各単個電池の浮動充電電圧を記憶するステップと、各単個電池の浮動充電電圧のこの時間帯における自分に対する変化を計算するステップとにより得られる
   ことを特徴とする制御式鉛蓄電池性能の分析方法。
3. 請求項２に記載の制御弁式鉛蓄電池性能の分析方法において、
   前記単個電池の自分に対する浮動充電電圧の変量は、演算式（１）で得る
   Ｕ_ｉｊ：第ｉ個電池の第ｊ時刻における電圧
   μ_ｉ：時間ｎ内の第ｉ個電池浮動充電電圧の平均値
   ｎ：収集時間の長さ
   ことを特徴とする制御式鉛蓄電池性能の分析方法。
4. 請求項１に記載の制御弁式鉛蓄電池性能の分析方法において、
   前記単個電池の電池パックに対する浮動充電電圧の変量は、ある時間帯における各単個電池の浮動充電電圧を記憶するステップと、各単個電池の浮動充電電圧のこの時間帯における電池パックに対する変化を計算するステップとにより得られる
   ことを特徴とする制御式鉛蓄電池性能の分析方法。
5. 請求項４に記載の制御弁式鉛蓄電池性能の分析方法において、
   前記単個電池の電池パックに対する浮動充電電圧の変量は、演算式（２）で得る
   Ｕ_ｉｊ：第ｉ個電池の第ｊ時刻における電圧
   μ_ｊ：第ｊ時刻の蓄電池パック浮動充電電圧の平均値
   ｎｕｍ：蓄電池パックの総個数
   ことを特徴とする制御式鉛蓄電池性能の分析方法。
6. 請求項１に記載の制御弁式鉛蓄電池性能の分析方法において、
   前記単個電池の自分に対する浮動充電電圧の離散度変量は、ある時間帯における各単個
   電池の浮動充電電圧を記憶するステップと、確立統計知識を用いて単個電池の自分の浮動充電電圧に対する離散度変量を計算するステップとにより得られる
   ことを特徴とする制御式鉛蓄電池性能の分析方法。
7. 請求項６に記載の制御弁式鉛蓄電池性能の分析方法において、
   前記単個電池の自分に対する浮動充電電圧の離散度変量は、演算式（３）で得る
   ことを特徴とする制御弁式鉛蓄電池性能の分析方法。
8. 請求項１に記載の制御弁式鉛蓄電池性能の分析方法において、
   前記単個電池の電池パックに対する浮動充電電圧の離散度変量は、ある時点における各単個電池の浮動充電電圧を記憶するステップと、確立統計知識を用いて単個電池の電池パックの浮動充電電圧に対する離散度変量を計算するステップとにより得られる
   ことを特徴とする制御弁式鉛蓄電池性能の分析方法。
9. 請求項８に記載の制御弁式鉛蓄電池性能分析方法において、
   前記単個電池の電池パックに対する浮動充電電圧の離散度変量は、演算式（４）で得る
   ことを特徴とする制御弁式鉛蓄電池性能の分析方法。