JP6488105B2 - 蓄電池評価装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、蓄電池評価装置及び方法に関する。

従来、蓄電池の劣化状態を評価する方法として、蓄電池を満放電から満充電まで定電流で充電したり、満充電から満放電まで定電流で放電したりすることにより、ＱＶ曲線を取得する方法が知られている。蓄電池の劣化状態とＱＶ曲線との間には相関があるため、ＱＶ曲線を分析することにより蓄電池の劣化状態を評価することができる。

この評価方法により、負荷が常時変動する蓄電システム（ＥＳＳ）の蓄電池を評価する場合には、蓄電システムの充放電を一時的に停止させる必要があった。また、蓄電池に充電されている電力を捨てたり、他の蓄電池に一時的に蓄えさせたりする必要があった。

米国特許第６７８９０２６号明細書 特開２０１４−２０５５号公報 特開２０１３−２２５４４１号公報 特開２０１３−８１３３２号公報

蓄電システムの充放電を停止させることなく劣化状態を評価することができる蓄電池評価装置及び方法を提供する。

一実施形態に係る蓄電池評価装置は、判定部と、補正部と、ＱＶ曲線生成部と、評価部と、フィードバック部と、を備える。判定部は、蓄電池の電圧データを含む計測データに基づいて、蓄電池の充放電傾向を判定する。補正部は、蓄電池の充放電傾向及び劣化状態の少なくとも一方に応じた補正パラメータに基づいて、電圧データを補正する。ＱＶ曲線生成部は、補正された電圧データに基づいて、蓄電池のＱＶ曲線を生成する。評価部は、ＱＶ曲線に基づいて、劣化状態を評価する。フィードバック部は、劣化状態に応じた補正パラメータを補正部にフィードバックする。

一実施形態に係る蓄電池評価装置の機能構成を示すブロック図。 ＳｏＣ範囲ＤＢの一例を示す図。 充電量データの一例を示す図。 蓄電池の電圧応答を説明する図。 定電流ＱＶ曲線と電圧を補正して生成されたＱＶ曲線の一例を示す図。 ＱＶ曲線とｄＱｄＶ曲線との関係を説明する図。 ｄＱｄＶ特徴量と劣化状態との関係の一例を示す図。 劣化特性ＤＢに保存された劣化特性の一例を示す図。 緩和パラメータの表の一例を示す図。 図１の蓄電池評価装置のハードウェア構成を示すブロック図。 図１の蓄電池評価装置の動作を示すフローチャート。 電圧データの補正方法を示すフローチャート。 補正効果を示す電圧データの一例を示す図。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。

まず、一実施形態に係る蓄電池評価装置（以下、「評価装置」という）の機能構成について、図１〜図９を参照して説明する。図１は、評価装置の機能構成を示すブロックである。図１に示すように、評価装置は、計測ＤＢ１と、ＳｏＣ範囲ＤＢ２と、データ量判定部３と、設定値ＤＢ４と、充放電傾向判定部５と、電圧データ補正部６と、ＱＶ曲線生成部７と、ｄＱｄＶ曲線生成部８と、劣化特性ＤＢ１０と、劣化状態評価部９と、余寿命推定部１１と、フィードバック部１２と、を備える。

計測ＤＢ１は、劣化状態の評価対象となる蓄電池の計測データを保存する。評価対象となる蓄電池は、例えば、リチウム二次電池であるが、これに限られない。計測データには、蓄電池の電圧データが含まれる。また、計測データには、蓄電池の電流、ＳｏＣ（State of Charge）、充電量、電力、及び温度などのデータが含まれてもよい。

計測ＤＢ１は、例えば、蓄電池を備える蓄電システムが出力した計測データを所定間隔で取得して保存する。蓄電システムは、例えば、携帯電子機器、電気自動車、及び大型蓄電システムであるが、これに限られない。計測ＤＢ１による計測データの取得間隔は、評価装置の処理能力やデータの保存量等の制約を満たす範囲内で、短い方が好ましい。

なお、計測ＤＢ１は、蓄電システムから直接的に計測データを取得してもよいし、計測データを記憶した外部サーバなどから、計測データを取得してもよい。

ＳｏＣ範囲ＤＢ２は、蓄電池の評価に用いられる特徴量の種類、算出方法、及びＳｏＣ範囲を保存する。

特徴量は、蓄電池の劣化状態と相関するパラメータであり、ＱＶ曲線やｄＱｄＶ曲線から算出される。評価装置は、この特徴量に基づいて、蓄電池の劣化状態を評価する。ＱＶ曲線、ｄＱｄＶ曲線、及び特徴量については後述する。

ＳｏＣ範囲は、特徴量が現れる蓄電池のＳｏＣの範囲である。特徴量は、その種類に応じて、現れるＳｏＣ範囲が異なる場合がある。特徴量を算出するためには、特徴量毎のＳｏＣ範囲の計測データが必要となる。そこで、ＳｏＣ範囲ＤＢ２は、ＳｏＣ範囲を特徴量毎に保存する。

図２は、ＳｏＣ範囲ＤＢ２の一例を示す図である。図２は、グラファイトを含む負極と、マンガン酸とニッケルアルミニウム酸化物を含む正極と、を備えるリチウム二次電池のｄＱｄＶ曲線から算出される特徴量を示すＳｏＣ範囲ＤＢ２である。図２のＳｏＣ範囲ＤＢ２には、特徴量の種類毎に、特徴量名と、算出方法と、ＳｏＣ範囲が保存されている。図２によれば、例えば、特徴量Ｖ_ＬＭＯは、ｄＱｄＶ曲線における４Ｖ以上の最大点であり、ＳｏＣが７０％〜９０％の時に現れることがわかる。

図２に示すように、ＳｏＣ範囲ＤＢ２は、算出方法及びＳｏＣ範囲を特徴量毎に保存する。ＳｏＣ範囲ＤＢ２が保存する特徴量の種類は１つであってもよいし複数であってもよい。ＳｏＣ範囲ＤＢ２は、後述する劣化特性ＤＢ１０に基づいて生成することができる。

データ量判定部３は、計測ＤＢ１に保存された計測データのデータ量が、蓄電池の劣化状態を評価するために十分か否か判定する。データ量判定部３は、評価に用いる特徴量のＳｏＣ範囲毎にデータ量の判定を行う。例えば、特徴量Ｖ_ＬＭＯを用いて評価する場合、データ量判定部３は、ＳｏＣが７０％〜９０％の計測データのデータ量が十分か否か判定する。

データ量判定部３は、例えば、対応するＳｏＣが、ＳｏＣ範囲に含まれる計測データの絶対的なデータ量や、計測データに対応するＳｏＣの、ＳｏＣ範囲に対する網羅率を、所定の閾値と比較することにより、データ量が十分か否か判定する。

データ量判定部３は、計測データにＳｏＣが含まれている場合、このＳｏＣを用いてデータ量の判定を行うことができる。また、データ量判定部３は、計測データにＳｏＣが含まれていない場合、計測データに対応するＳｏＣを、計測データに含まれる電圧データや電流データから算出し、データ量の判定を行ってもよい。

設定値ＤＢ４は、補正パラメータの初期設定値と、設定値ｉ，ｊを保存している。補正パラメータとは、蓄電池の電圧データを補正するためのパラメータである。補正パラメータは、蓄電池の劣化状態と相関する。後述する電圧データ補正部６は、蓄電池の劣化状態に応じた補正パラメータ又は補正パラメータの初期設定値を用いて、電圧データを補正する。補正パラメータには、例えば、オーミック抵抗Ｒ_ＣＴや緩和パラメータが含まれる。補正パラメータ及び設定値ｉ，ｊの詳細については後述する。

充放電傾向判定部５（以下、「傾向判定部５」という）は、計測データに基づいて、蓄電池の充放電傾向を判定する。蓄電システムの稼働中に蓄電池は充放電を繰り返すが、充放電の傾向が充電側又は放電側に一時的に偏ることがある。このような充放電の傾向の偏りを充放電傾向と称する。また、充放電傾向が充電側に偏った状態を充電傾向、放電側に偏った状態を放電傾向と称する。

傾向判定部５は、例えば、充放電傾向を判定する時点（現在）までの所定期間ｔ_１における、蓄電池の充電量の変化量Ｑ_１に基づいて、充放電傾向を判定する。ここで、図３は、充電量データの一例を示す図である。図３において、縦軸は充電量、横軸は時間である。

傾向判定部５は、まず、充電量データから、蓄電池の充放電の周期λを算出する。周期λは、例えば、充電量データに対してサインカーブによる回帰分析やフーリエ変換を適用することにより算出できる。図３において、周期λは８０秒である。なお、図３のように、計測データに充電量データが含まれない場合、傾向判定部５は、電流データや電圧データから充電量データを生成し、周期λを算出してもよい。また、傾向判定部５は、電流データの微分値の符号の変化頻度を算出することにより、周期λを算出してもよい。

次に、傾向判定部５は、期間ｔ_１として、ｉ周期分の時間を算出する。すなわち、ｔ_１＝λ×ｉとなる。ｉは、期間ｔ_１を算出するための設定値であり、設定値ＤＢ４に保存されている。例えば、ｉ＝３の場合、期間ｔ_１は２４０秒となる。

そして、傾向判定部５は、期間ｔ_１における、蓄電池の充電量の変化量ΔＱ_１を算出する。図３のように、計測データに充電量データが含まれる場合、傾向判定部５は、現在の充電量からｔ_１前の充電量を差し引くことにより、変化量ΔＱ_１を算出できる。計測データに充電量データが含まれない場合、傾向判定部５は、電流データや電圧データから充電量データを生成し、変化量ΔＱ_１を算出してもよい。また、傾向判定部５は、現在からｔ_１前までの電流データの積算値を求めることにより、変化量ΔＱ_１を算出してもよい。さらに、傾向判定部５は、変化量ΔＱ_１の代わりに、蓄電池のＳｏＣの変化量ΔＳｏＣを算出してもよい。

傾向判定部５は、変化量ΔＱ_１の符号に基づいて、充放電傾向を判定する。傾向判定部５は、変化量ΔＱ_１の符号が正（ΔＱ_１＞０）の場合、充電傾向と判定し、変化量ΔＱ_１の符号が負（ΔＱ_１＜０）の場合、放電傾向と判定する。これは、変化量ΔＳｏＣの場合も同様である。

なお、期間ｔ_１や周期λは、予め定められていてもよい。この場合、期間ｔ_１及び周期λは設定値ＤＢ４に保存される。

また、充放電傾向の判定方法は、上記の方法に限られない。例えば、傾向判定部５は、充電量データにカルマンフィルタを適用して充放電傾向を判定してもよいし、充電量データの移動平均線の傾きを用いて充放電傾向を判定してもよい。移動平均線の傾きを用いる場合、傾向判定部５は、傾きが正の場合、充電傾向と判定し、負の場合、放電傾向と判定する。いずれの判定方法を用いる場合も、判定のために利用する各種のパラメータ（移動平均を算出するための期間、重み、平滑化係数など）は、設定値ＤＢ４に保存される。

電圧データ補正部６（以下、「補正部６」という）は、蓄電池の電圧データを補正する。充放電を繰り返す蓄電池の電圧データには、蓄電池の内部抵抗に起因する電圧成分が含まれている。補正部６は、電圧データから、内部抵抗に起因する電圧成分を除去することにより、電圧データを補正する。

電圧データの電圧Ｖは、Ｖ＝Ｖ^０＋Ｖ_ＣＴ＋Ｖ_ｄで表すことができる。電圧Ｖ^０は、ＯＣＶ（Open Circuit Voltage）であり、無限に小さい電流で充放電したときの蓄電池の電圧である。電圧Ｖ^０は、内部抵抗による影響を除去した、蓄電池の本来の電圧を示す。

電圧Ｖ_ＣＴは、オーミック抵抗Ｒ_ＣＴに起因する電圧成分（Ｖ_ＣＴ＝Ｉ×Ｒ_ＣＴ）である。オーミック抵抗Ｒ_ＣＴとは、蓄電池の内部抵抗のうち、時定数を伴わない抵抗成分のことである。オーミック抵抗Ｒ_ＣＴは、数ミリ秒以下の時定数を有する場合もあるが、事実上定数として扱うことができる。このため、電圧Ｖ_ＣＴは、図４に示すように、蓄電池の充放電が入れ替わると、電流Ｉの変化に即応して発生する。オーミック抵抗Ｒ_ＣＴは、蓄電池の劣化状態と相関する。

電圧Ｖ_ｄは、非オーミック抵抗Ｒ_ｄに起因する電圧成分（Ｖ_ｄ＝Ｉ×Ｒ_ｄ）である。非オーミック抵抗Ｒ_ｄとは、蓄電池の内部抵抗のうち、時定数を伴う抵抗成分のことである。非オーミック抵抗Ｒ_ｄは、数秒〜数時間程度の時定数を伴う。このため、電圧Ｖ_ｄは、図４に示すように、蓄電池の充放電が入れ替わると、電流Ｉの変化に即応せず、緩和と呼ばれる挙動を示す。非オーミック抵抗Ｒ_ｄは、蓄電池の劣化状態や充放電傾向と相関する。

補正部６は、電圧データを補正するために、蓄電池の充放電傾向及び劣化状態の少なくとも一方に応じた補正パラメータに基づいて、内部抵抗に起因する電圧成分を算出する。

補正部６は、例えば、蓄電池の劣化状態に応じたオーミック抵抗Ｒ_ＣＴを用いて、Ｖ_ＣＴ＝Ｉ×Ｒ_ＣＴにより電圧Ｖ_ＣＴを算出する。補正部６は、電圧データの電圧Ｖから、電圧Ｖ_ＣＴを減算することにより、電圧データを補正することができる。補正パラメータとして用いられるオーミック抵抗Ｒ_ＣＴは、後述する劣化特性ＤＢ１０に、劣化状態と対応づけて予め保存される。

また、補正部６は、蓄電池の劣化状態及び充放電傾向に応じた緩和パラメータを用いて、非オーミック抵抗Ｒ_ｄを算出し、Ｖ_ｄ＝Ｉ×Ｒ_ｄにより電圧Ｖ_ｄを算出してもよい。補正部６は、電圧データの電圧Ｖから、電圧Ｖ_ｄを減算することにより、電圧データを補正することができる。補正パラメータとして用いられる緩和パラメータは、後述する劣化特性ＤＢ１０に、劣化状態や充放電傾向と対応づけて予め保存される。

ここで、緩和パラメータについて説明する。緩和パラメータは、多項式である緩和式に含まれる１つ以上のパラメータの組である。緩和式とは、緩和挙動を回帰分析することにより得られる非オーミック抵抗Ｒ_ｄの近似式である。回帰分析は、単回帰分析であってもよいし、重回帰分析であってもよい。また、緩和式は、説明変数の１次式であってもよいし、高次式であってもよい。

緩和式として、例えば、Ｒ_ｄ＝Ａ×ΔＱ_２＋Ｂを用いることができる。この場合、緩和パラメータは、パラメータＡ，Ｂの組（Ａ，Ｂ）となる。また、変化量ΔＱ_２は、期間ｔ_２における蓄電池の充電量の変化量である。ここで、非オーミック抵抗Ｒ_ｄの算出方法について説明する。

補正部６は、まず、傾向判定部５から周期λを取得し、設定値ＤＢ４から設定値ｊ（＞０）を取得し、期間ｔ_２として、１／ｊ周期分の時間を算出する。すなわち、ｔ_２＝λ／ｊとなる。ｊは、期間ｔ_２を算出するための設定値である。ｊは１以上であるのが好ましい。これは、周期λより短い期間ｔ_２における変化量ΔＱ_２を用いた方が、非オーミック抵抗Ｒ_ｄを精度よく近似できるためである。

次に、補正部６は、期間ｔ_２における蓄電池の充電量の変化量Ｑ_２を算出する。図３のように、計測データに充電量データが含まれる場合、補正部６は、現在の充電量からｔ_２前の充電量を差し引くことにより、変化量ΔＱ_２を算出できる。計測データに充電量データが含まれない場合、補正部６は、電流データや電圧データから充電量データを生成し、変化量ΔＱ_２を算出してもよい。また、補正部６は、現在からｔ_２前までの電流データの積算値を求めることにより、変化量ΔＱ_２を算出してもよい。さらに、補正部６は、傾向判定部５が生成した充電量データを取得して、変化量ΔＱ_２を算出してもよい。

補正部６は、ｔ_２の値、傾向判定部５で得られた充放電の傾向、および現在の充放電状態をもとに、図９に示す緩和パラメータの表から、緩和パラメータを取得する。緩和パラメータは、上述の通り、多項式である緩和式の係数である。例えば緩和式が一次式の場合は、緩和式はＡ×ΔＱ_２＋Ｂとなり、二次式の場合はＡ×ΔＱ_２＾２＋Ｂ×ΔＱ_２＋Ｃとなり、緩和式として表に記載される変数はそれぞれ（Ａ，Ｂ）及び（Ａ，Ｂ，Ｃ）となる。緩和式が三次以上の高次式の場合、表に記載される変数の数は３つ以上となる。図９では、緩和式が一次式である場合を示している。

そして、補正部６は、算出した変化量Ｑ_２と緩和パラメータ（Ａ，Ｂ）とを緩和式に代入し、非オーミック抵抗Ｒ_ｄを算出する。

なお、期間ｔ_２や周期λは、予め定められていてもよい。この場合、期間ｔ_２及び周期λは設定値ＤＢ４に保存される。

補正部６は、劣化状態の評価が行われていない初回の補正時には、補正パラメータの初期設定値を用いて電圧データを補正する。補正パラメータの初期設定値は、上記の通り、設定値ＤＢ４に保存される。また、補正部６は、劣化状態の評価が行われて以降は、フィードバック部１２からフィードバックされた補正パラメータを用いて電圧データを補正する。

ＱＶ曲線生成部７は、補正部６により補正された電圧データに基づいて、ＱＶ曲線を生成する。ＱＶ曲線とは、蓄電池の充放電曲線であり、蓄電池の充放電量Ｑと電圧Ｖとの関係を示す曲線である。充放電曲線は、充電曲線及び放電曲線を含む。充電曲線は、蓄電池の充電量Ｑと電圧Ｖとの関係を示し、放電曲線は、蓄電池の放電量Ｑと電圧Ｖとの関係を示す。

ＱＶ曲線生成部７は、ＱＶ曲線を生成するために、電流データを用いてもよいし、充電量データを用いてもよい。また、ＱＶ曲線生成部７は、多項式回帰や移動平均法を用いて、ＱＶ曲線を平滑化してもよい。これにより、補正された電圧データに含まれるノイズを除去することができる。

ここで、図５は、ＱＶ曲線生成部７により生成された充電曲線及び放電曲線の一例を示す図である。図５の充電曲線において、太線は蓄電池を定電流で充電することにより生成された充電曲線（教師データ）であり、細線はＱＶ曲線生成部７により生成された充電曲線である。また、図５の放電曲線において、太線は蓄電池を定電流で放電させることにより生成された放電曲線（教師データ）であり、細線はＱＶ曲線生成部７により生成された放電曲線である。図５において、ＱＶ曲線生成部７により生成されたＱＶ曲線は、６次関数を用いた回帰処理により平滑化されている。

ｄＱｄＶ曲線生成部８は、ＱＶ曲線生成部７が生成したＱＶ曲線から、ｄＱｄＶ曲線を生成する。ｄＱｄＶ曲線とは、蓄電池の充放電量Ｑを電圧Ｖで微分したｄＱ／ｄＶと、電圧Ｖと、の関係を示す曲線である。ｄＱｄＶ曲線生成部８は、例えば、ＱＶ曲線生成部７が生成したＱＶ曲線を電圧Ｖで微分することにより、ｄＱｄＶ曲線を生成することができる。

劣化状態評価部９（以下、「評価部９」という）は、蓄電池のＱＶ曲線やｄＱｄＶ曲線からＱＶ特徴量やｄＱｄＶ特徴量などの特徴量をそれぞれ算出する。図６は、ＱＶ曲線及びｄＱｄＶ曲線の一例を示す図である。図６には、蓄電池の劣化状態毎のＱＶ曲線と、各ＱＶ曲線から生成されたｄＱｄＶ曲線が示されている。図６に示すように、ＱＶ曲線やｄＱｄＶ曲線の形状は、蓄電池の劣化状態に応じて変化する。このため、ＱＶ曲線やｄＱｄＶ曲線から、蓄電池の劣化状態と相関する特徴量を算出することができる。

図７は、ｄＱｄＶ曲線から算出されたｄＱｄＶ特徴量と劣化状態との関係の一例を示す図である。図７において、横軸はｄＱｄＶ特徴量Ｖ_ＬＭＯ−Ｖ_{（ＭＡＸ／５）}であり、縦軸は蓄電池の劣化状態を示す容量劣化率（ＳｏＨ：State of Health）である。図７に示すように、ｄＱｄＶ特徴量Ｖ_ＬＭＯ−Ｖ_{（ＭＡＸ／５）}と容量劣化率とは相関している。

評価部９は、劣化状態と相関する任意のパラメータを特徴量として算出することができる。特徴量は、例えば、ＱＶ曲線やｄＱｄＶ曲線のピーク、谷間、変曲点、微分値の変曲点、微分値の極大値、及び微分値の極小値であるが、これに限られない。評価部９は、ＳｏＣ範囲ＤＢ２に保存された特徴量の算出方法に従って、これらの特徴量を算出する。評価部９が算出する特徴量は１つであってもよいし、複数であってもよい。

評価部９は、算出した特徴量に基づいて、蓄電池の劣化状態を評価する。評価部９は、特徴量と、劣化特性ＤＢ１０を参照して得た図７に示すような特徴量と劣化状態との関係と、を比較することにより劣化状態を評価する。

なお、評価部９は、特徴量だけでなく、ＱＶ曲線やｄＱｄＶ曲線に基づいて劣化状態を評価してもよい。この場合、評価部９は、ＱＶ曲線やｄＱｄＶ曲線と、後述する劣化特性ＤＢ１０に保存された教師曲線と、を比較することにより、劣化状態を評価する。

劣化特性ＤＢ１０は、蓄電池の劣化特性を保存している。劣化特性は、例えば、蓄電池の劣化状態毎の、電池性能、ＱＶ曲線、ｄＱｄＶ曲線、特徴量、及び補正パラメータであるが、これに限られない。

劣化特性ＤＢ１０に保存される劣化特性は、評価対象となる蓄電池と同型の蓄電池について、制御された環境下で事前に劣化試験を行うことにより得られる。劣化試験においては、例えば、環境温度、ＳｏＣ、及び定電流レートなど、電池性能や特徴量との間に相関関係や因果関係の認められる変数が用いられる。

ここで、図８は、劣化特性ＤＢ１０に保存された劣化特性の一例を示す図である。図８は、ＥＶ用の３０Ａｈセルに対して、ＳｏＣが７０％、定電流レートが１Ｃ、環境温度が４５℃の条件下で行われた劣化試験により得られた劣化特性である。

図８には、劣化特性として、有電流劣化時間、無電流劣化時間、容量、内部抵抗、及びＱＶ曲線が保存されている。有電流劣化時間及び無電流劣化時間は、蓄電池の余寿命を示している。容量は、蓄電池の劣化状態を示している（容量＝初期の蓄電池の容量×ＳＯＨ）。内部抵抗は、オーミック抵抗Ｒ_ＣＴである。また、図８には、劣化特性として、特徴量の種類、値、算出方法、及びＳｏＣ範囲が保存されている。特徴量の値は、図８のＱＶ曲線に基づいて算出されたものである。

劣化特性ＤＢ１０には、図８のような劣化特性が、劣化状態毎に複数保存されている。評価部９は、劣化特性ＤＢ１０に保存されたＱＶ曲線やｄＱｄＶ曲線を教師データとして利用することにより、蓄電池の劣化状態を評価することができる。また、評価部９は、劣化特性ＤＢ１０に保存された特徴量から、特徴量と劣化状態との関係を取得し、蓄電池の劣化状態を評価することができる。さらに、補正部６は、劣化特性ＤＢ１０に保存された補正パラメータを用いて、電圧データを補正することができる。

なお、上述のＳｏＣ範囲ＤＢ２は、劣化特性ＤＢ１０から特徴量の種類、算出方法、及びＳｏＣ範囲を抽出することにより生成できる。また、設定値ＤＢ４に保存される補正パラメータの初期設定値は、劣化特性ＤＢ１０に保存された補正パラメータの値から選択することができる。

さらに、劣化特性ＤＢ１０に保存される劣化特性には、補正パラメータとして、電圧応答の時定数や緩和パラメータが含まれてもよい。図９は、劣化特性ＤＢ１０に保存される緩和パラメータの一例を示す図である。図９において、緩和パラメータ（Ａ，Ｂ）は、充放電傾向、現在の充放電状態、及び期間ｔ_２で分類された表形式で保存されている。これは、緩和パラメータが、蓄電池の劣化状態だけでなく、蓄電池の充放電傾向や、現在の充放電状態、及び充放電の周期λに依存するためである。

補正部６は、蓄電池の劣化状態に応じた緩和パラメータの表を取得した場合、取得した表の中から、充放電傾向などに従って緩和パラメータを選択し、電圧データを補正する。

余寿命推定部１１は、評価部９が評価した劣化状態に基づいて、蓄電池の余寿命を推定する。余寿命推定部１１は、例えば、劣化特性ＤＢ１０を参照して、評価部９が評価した劣化状態の劣化特性における余寿命を、蓄電池の余寿命の推定値として取得する。また、余寿命推定部１１は、劣化特性ＤＢ１０を参照して、劣化状態と余寿命との関係を算出し、評価部９が評価した劣化状態を外挿又は内挿することにより、蓄電池の余寿命を推定してもよい。さらに、余寿命推定部１１は、劣化状態の代わりに、評価部９が算出した特徴量に基づいて、蓄電池の余寿命を推定してもよい。

フィードバック部１２は、評価部９が評価した劣化状態に応じた補正パラメータを、補正部６にフィードバックする。フィードバック部１２は、例えば、劣化特性ＤＢ１０を参照して、評価部９が評価した劣化状態の劣化特性における補正パラメータを、補正パラメータとしてフィードバックする。また、フィードバック部１２は、劣化特性ＤＢ１０を参照して、劣化状態と補正パラメータとの関係を算出し、評価部９が評価した劣化状態を外挿又は内挿することにより算出された補正パラメータをフィードバックしてもよい。

補正部６は、フィードバック部１２からフィードバックされた補正パラメータに基づいて、電圧データを補正する。すなわち、補正部６が電圧データの補正に用いる補正パラメータは、評価部９により劣化状態の評価が行われるたびに更新される。このように、補正パラメータを更新することにより、蓄電池の電圧データをリアルタイムに精度よく補正することができる。

次に、本実施形態に係る評価装置のハードウェア構成について、図１０を参照して説明する。本実施形態に係る評価装置は、図１０に示すように、コンピュータ１００により構成される。コンピュータ１００は、ＣＰＵ（中央演算装置）１０１と、入力装置１０２と、表示装置１０３と、通信装置１０４と、記憶装置１０５と、とを備え、これらはバス１０７により相互に接続されている。

ＣＰＵ１０１は、コンピュータ１００の制御装置及び演算装置である。ＣＰＵ１０１は、コンピュータ１００のＯＳ（オペレーティングシステム）や、蓄電池評価プログラム（以下、「評価プログラム」という）などを実行し、コンピュータ１００を構成する各装置を制御する。評価プログラムとは、コンピュータ１００に、評価装置の上述の各機能構成を実現させるプログラムである。ＣＰＵ１０１が評価プログラムを実行することにより、コンピュータ１００が評価装置として機能する。

入力装置１０２は、コンピュータ１００に情報を入力するための装置である。入力装置１０２は、例えば、キーボード、マウス、及びタッチパネルであるが、これに限られない。ユーザは、入力装置１０２を用いることにより、計測ＤＢ１、ＳｏＣ範囲ＤＢ２、設定値ＤＢ４、及び劣化特性ＤＢ１０に保存されるデータを入力することができる。

表示装置１０３は、画像や映像を表示するための装置である。表示装置１０３は、例えば、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、ＣＲＴ（ブラウン管）、及びＰＤＰ（プラズマディスプレイ）であるが、これに限られない。計測データ、補正された電圧データ、ＱＶ曲線、ｄＱｄＶ曲線、補正パラメータ、特徴量、余寿命、及び劣化状態などの情報は、表示装置１０３により表示することができる。

通信装置１０４は、コンピュータ１００が外部装置と無線又は有線で通信するための装置である。通信装置１０４は、例えば、モデム、ハブ、及びルータであるが、これに限られない。計測ＤＢ１、ＳｏＣ範囲ＤＢ２、設定値ＤＢ４、及び劣化特性ＤＢ１０に保存される情報は、通信装置１０４を介して外部装置から入力することができる。

記憶装置１０５は、コンピュータ１００のＯＳや、評価プログラム、評価プログラムの実行に必要なデータ、及び評価プログラムの実行により生成されたデータなどを記憶する記憶媒体である。記憶装置１０５には、主記憶装置と外部記憶装置とが含まれる。主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭであるが、これに限られない。また、外部記憶装置は、ハードディスク、光ディスク、フラッシュメモリ、及び磁気テープであるが、これに限られない。計測ＤＢ１、ＳｏＣ範囲ＤＢ２、設定値ＤＢ４、及び劣化特性ＤＢ１０は、記憶装置１０５により構成される。

なお、コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０１、入力装置１０２、表示装置１０３、通信装置１０４、及び記憶装置１０５を、１つ又は複数備えてもよいし、プリンタやスキャナなどの周辺機器を接続されていてもよい。

また、評価装置は、単一のコンピュータ１００により構成されてもよいし、相互に接続された複数のコンピュータ１００からなるシステムとして構成されてもよい。

さらに、評価プログラムは、コンピュータ１００の記憶装置１０５に予め記憶されていてもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶されていてもよいし、インターネット上にアップロードされていてもよい。いずれの場合も、評価プログラムをコンピュータ１００にインストールして実行することにより、評価装置を構成することができる。

次に、本実施形態に係る評価装置の動作について、図１１〜図１３を参照して具体的に説明する。図１１は、本実施形態に係る評価装置の動作を示すフローチャートである。

ステップＳ１において、データ量判定部３は、計測ＤＢ１から計測データを取得する。データ量判定部３は、計測ＤＢ１に保存された全ての計測データを取得してもよいし、一部の期間の計測データを取得してもよい。データ量判定部３が計測データを取得する期間は任意に設定可能である。

ステップＳ２において、データ量判定部３は、ＳｏＣ範囲ＤＢ２から特徴量毎のＳｏＣ範囲を取得する。データ量判定部３が取得するＳｏＣ範囲は、１つであってもよいし、複数であってもよい。

ステップＳ３において、データ量判定部３は、ＳｏＣ範囲ＤＢ２から取得したＳｏＣ範囲毎に、計測ＤＢ１から取得した計測データのデータ量が十分か否か判定する。判定方法は上述の通りである。データ量が不十分であった場合（ステップＳ３のＮＯ）、処理はステップＳ１に戻る。データ量が十分であった場合（ステップＳ３のＹＥＳ）、処理はステップＳ４に進む。

ステップＳ４において、補正部６は、電圧データを補正する。電圧データの補正処理の詳細は後述する。

ステップＳ５において、ＱＶ曲線生成部７は、補正部６から補正済みの電圧データを取得し、ＱＶ曲線を生成する。この際、ＱＶ曲線生成部７は、必要に応じてＱＶ曲線の平滑化処理を行ってもよい。

ステップＳ６において、ｄＱｄＶ曲線生成部８は、ＱＶ曲線生成部７からＱＶ曲線を取得し、ｄＱｄＶ曲線を生成する。

ステップＳ７において、評価部９は、ｄＱｄＶ曲線生成部８からｄＱｄＶ曲線を取得し、ＳｏＣ範囲ＤＢ２から特徴量の算出方法を取得し、ｄＱｄＶ曲線に基づく特徴量を算出する。また、評価部９は、ＱＶ曲線生成部７からＱＶ曲線を取得し、ＱＶ曲線に基づく特徴量を算出してもよい。

ステップＳ８において、評価部９は、算出した特徴量に基づいて、蓄電池の劣化状態を評価する。評価部９は、特徴量だけでなく、ＱＶ曲線やｄＱｄＶ曲線を用いて劣化状態の評価を行ってもよい。

ステップＳ９において、余寿命推定部１１は、評価部９から蓄電池の劣化状態を取得し、劣化特性ＤＢ１０を参照して、蓄電池の余寿命を推定する。

ステップＳ１０において、フィードバック部１２は、劣化状態推定部１０から蓄電池の劣化状態を取得し、劣化特性ＤＢ１０を参照して、劣化状態に応じた補正パラメータを取得し、補正部６にフィードバックする。

次に、電圧データの補正処理（ステップＳ４）について、図１２を参照して詳細に説明する。図１２は、電圧データの補正処理を示すフローチャートである。以下の説明において、補正パラメータは、オーミック抵抗Ｒ_ＣＴ及び緩和パラメータ（Ａ，Ｂ）であるものとする。

図１１のステップＳ３においてデータ量が十分と判定されると（ステップＳ３のＹＥＳ）、処理はステップＳ４１に進む。

ステップＳ４１において、傾向判定部５は、設定値ＤＢ４から設定値ｉを取得する。

ステップＳ４２において、傾向判定部５は、データ量判定部３から計測データを取得し、蓄電池の充放電の周期λを算出する。

ステップＳ４３において、傾向判定部５は、期間ｔ_１（＝λ×ｉ）を算出し、期間ｔ_１前から現在までの充電量の変化量ΔＱ_１を算出する。

ステップＳ４４において、傾向判定部５は、変化量ΔＱ_１に基づいて、蓄電池の充放電傾向を判定する。

ステップＳ４５において、補正部６は、設定値ＤＢ４から設定値ｊを取得する。

ステップＳ４６において、補正部６は、傾向判定部５から、周期λ、充放電傾向、及び計測データを取得し、期間ｔ_２（＝λ／ｊ）を算出し、期間ｔ_２前から現在までの充電量の変化量ΔＱ_２を算出する。

ステップＳ４７において、補正部６は、オーミック抵抗Ｒ_ＣＴと、緩和パラメータ（Ａ，Ｂ）の表を取得する。評価部９による劣化状態の評価が行われていない初回の補正時には、補正部６は、設定値ＤＢから、オーミック抵抗Ｒ_ＣＴ及び緩和パラメータ（Ａ，Ｂ）の表の初期設定値を取得する。

一方、評価部９による劣化状態の評価が行われて以降は、補正部６は、フィードバック部１２がフィードバックしたオーミック抵抗Ｒ_ＣＴ及び緩和パラメータ（Ａ，Ｂ）の表を取得する。これにより、補正部６は、蓄電池の劣化状態に応じたオーミック抵抗Ｒ_ＣＴ及び緩和パラメータ（Ａ，Ｂ）の表を取得することができる。

次に、補正部６は、緩和パラメータ（Ａ，Ｂ）の表の中から、充放電傾向、現在の充放電状態、及び期間ｔ_２に応じた緩和パラメータ（Ａ，Ｂ）を取得する。例えば、補正部６が取得した緩和パラメータの表が図９の表であり、蓄電池が充電傾向かつ充電中であり、期間ｔ_２が１０秒であった場合、補正部６は、図９の表から緩和パラメータ（0.001125, 0.05625）を取得する。これにより、補正部６は、蓄電池の劣化状態、充放電傾向、現在の充放電状態、及び期間ｔ２に応じた緩和パラメータ（Ａ，Ｂ）を取得することができる。

なお、補正部６は、算出した期間ｔ_２と、表に含まれる期間ｔ_２とが一致しない場合、算出した期間ｔ_２に最も近い期間ｔ_２に分類された緩和パラメータ（Ａ，Ｂ）を選択すればよい。

ステップＳ４８において、補正部６は、オーミック抵抗Ｒ_ＣＴと電流データとから電圧Ｖ_ＣＴ（＝Ｉ×Ｒ_ＣＴ）を算出する。これにより、電圧Ｖ_ＣＴの時系列データが生成される。また、補正部６は、緩和パラメータ（Ａ，Ｂ）と変化量ΔＱ_２とから、非オーミック抵抗Ｒ_ｄ（＝Ａ×ΔＱ_２＋Ｂ）を算出し、非オーミック抵抗Ｒ_ｄと電流データとから電圧Ｖ_ｄ（＝Ｉ×Ｒ_ｄ）を算出する。これにより、電圧Ｖ_ｄの時系列データが生成される。

ステップＳ４９において、補正部６は、電圧データの電圧Ｖから電圧成分Ｖ_ＣＴ，Ｖ_ｄを減算する（Ｖ−Ｖ_ＣＴ−Ｖ_ｄ）。これにより、電圧データから、オーミック抵抗Ｒ_ＣＴ及び非オーミック抵抗Ｒ_ｄに起因する電圧成分が除去され、電圧データが補正される。電圧データが補正された後、処理はステップＳ５に進む。

ここで、図１３は、補正済み電圧データの一例を示す図である。図１３は、計測データに含まれる電圧データ（Ｖ）と、電圧Ｖ_ＣＴを除去した補正済み電圧データ（Ｖ−Ｖ_ＣＴ）と、電圧Ｖ_ＣＴ及び電圧Ｖ_ｄを除去した補正済み電圧データ（Ｖ−Ｖ_ＣＴ−Ｖ_ｄ）と、設定値（ＯＣＶ）と、をそれぞれ示している。設定値（ＯＣＶ）は、電圧データ（Ｖ）に含まれる電圧Ｖ^０のデータである。

図１３に示すように、補正により、充放電を繰り返す蓄電池の電圧データ（Ｖ）を、設定値（ＯＣＶ）に近づけることが可能である。図１３からわかるように、補正済み電圧データ（Ｖ−Ｖ_ＣＴ）より、補正済み電圧データ（Ｖ−Ｖ_ＣＴ−Ｖ_ｄ）の方が、設定値（ＯＣＶ）により近い値となる。

以上説明した通り、本実施形態に係る評価装置によれば、充放電を繰り返す蓄電池の計測データに基づいて、蓄電池の劣化状態を評価できる。したがって、蓄電システムの充放電を停止させることなく、リアルタイムに蓄電池の劣化状態を評価することができる。また、蓄電池に充電されている電力を捨てたり、他の蓄電池に一時的に蓄えさせたりすることなく、蓄電池の劣化状態を評価することができる。

また、電圧データからオーミック抵抗Ｒ_ＣＴや非オーミック抵抗Ｒ_ｄなどの内部抵抗に起因する電圧成分を除去することができるため、電圧データを高精度に補正することができる。補正された電圧データに基づいて劣化状態を評価することにより、蓄電池の劣化状態を精度よく評価したり、蓄電池のＳｏＣを精度よく算出したりすることができる。

さらに、劣化特性ＤＢ１０に保存された劣化特性を入れ替えるだけで、様々な種類の蓄電池の劣化状態の評価に用いることができる。

またさらに、データ量の判定を行うことで、不十分な計測データに基づく精度の低い劣化状態の評価を抑制することができる。

なお、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、各実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１：計測ＤＢ、２：データ量判定部、３：ＳｏＣ範囲ＤＢ、４：設定値ＤＢ、５：充放電傾向判定部、６：電圧データ補正部、７：ＱＶ曲線生成部、８：ｄＱｄＶ曲線生成部、９：劣化状態評価部、１０：劣化特性ＤＢ、１１：余寿命推定部、１２：フィードバック部、１００：コンピュータ、１０１：ＣＰＵ、１０２：入力装置、１０３：表示装置、１０４：通信装置、１０５：記憶装置

Claims (9)

1. 蓄電池の電圧データを含む計測データに基づいて、前記蓄電池の充放電傾向を判定する判定部と、
   前記蓄電池の前記充放電傾向及び劣化状態に応じた補正パラメータに基づいて、前記電圧データを補正する補正部と、
   補正された前記電圧データに基づいて、前記蓄電池のｄＱｄＶ曲線を生成するｄＱｄＶ曲線生成部と、
   前記ｄＱｄＶ曲線に基づき、前記劣化状態を評価する評価部と、
   前記評価部により得られた前記劣化状態と前記蓄電池の充放電傾向とに応じた前記補正パラメータを、前記補正部にフィードバックするフィードバック部と、
   を備える蓄電池評価装置。
2. 前記補正部は、前記補正パラメータに基づいて、前記蓄電池の内部抵抗に起因する電圧成分を算出し、前記電圧成分を前記電圧データから除去する
   請求項１に記載の蓄電池評価装置。
3. 蓄電池の電圧データを含む計測データに基づいて、前記蓄電池の充放電傾向を判定する判定部と、
   前記蓄電池の前記充放電傾向及び劣化状態に応じた補正パラメータに基づいて、前記電圧データを補正する補正部と、
   補正された前記電圧データに基づいて、前記蓄電池のＱＶ曲線又はｄＱｄＶ曲線を生成する生成部と、
   前記ＱＶ曲線又はｄＱｄＶ曲線に基づき、前記劣化状態を評価する評価部と、
   前記評価部により得られた前記劣化状態と前記蓄電池の充放電傾向とに応じた前記補正パラメータを、前記補正部にフィードバックするフィードバック部と、を備え、
   前記補正部は、前記補正パラメータとして前記充放電傾向及び前記劣化状態に応じた前記蓄電池の緩和パラメータに基づいて、前記蓄電池の非オーミック抵抗に起因する電圧成分を算出し、前記電圧成分を前記電圧データから除去する
   蓄電池評価装置。
4. 蓄電池の電圧データを含む計測データに基づいて、前記蓄電池の充放電傾向を判定する判定部と、
   前記蓄電池の前記充放電傾向及び劣化状態に応じた補正パラメータに基づいて、前記電圧データを補正する補正部と、
   補正された前記電圧データに基づいて、前記蓄電池のＱＶ曲線又はｄＱｄＶ曲線を生成する生成部と、
   前記ＱＶ曲線又はｄＱｄＶ曲線に基づき、前記劣化状態を評価する評価部と、
   前記評価部により得られた前記劣化状態と前記蓄電池の充放電傾向とに応じた前記補正パラメータを、前記補正部にフィードバックするフィードバック部と、を備え、
   前記補正部は、前記劣化状態に応じた前記蓄電池のオーミック抵抗に基づいて、前記オーミック抵抗に起因する電圧成分を算出し、前記電圧成分を前記電圧データから除去する
   蓄電池評価装置。
5. 蓄電池の電圧データを含む計測データに基づいて、前記蓄電池の充放電傾向を判定する判定部と、
   前記蓄電池の前記充放電傾向及び劣化状態に応じた補正パラメータに基づいて、前記電圧データを補正する補正部と、
   補正された前記電圧データに基づいて、前記蓄電池のＱＶ曲線又はｄＱｄＶ曲線を生成する生成部と、
   前記ＱＶ曲線又はｄＱｄＶ曲線に基づき、前記劣化状態を評価する評価部と、
   前記評価部により得られた前記劣化状態と前記蓄電池の充放電傾向とに応じた前記補正パラメータを、前記補正部にフィードバックするフィードバック部と、を備え、
   前記判定部は、所定期間における前記蓄電池の充電量の変化量に基づいて、前記充放電傾向を判定する
   蓄電池評価装置。
6. 劣化試験により得られた、蓄電池の劣化状態と充放電傾向とに対応づけられた前記補正パラメータを保存する劣化特性ＤＢを更に備え、
   前記フィードバック部は、前記劣化特性ＤＢに基づき前記評価部により得られた劣化状態と前記蓄電池の充放電傾向とに応じた前記補正パラメータを取得し、取得した補正パラメータを前記補正部にフィードバックする、
   請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の蓄電池評価装置。
7. 前記評価部は、前記ｄＱｄＶ曲線から、前記蓄電池の前記劣化状態と相関する特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて、前記劣化状態を評価する
   請求項１に記載の蓄電池評価装置。
8. 蓄電池の電圧データを含む計測データに基づいて、前記蓄電池の充放電傾向を判定する判定部と、
   前記蓄電池の前記充放電傾向及び劣化状態に応じた補正パラメータに基づいて、前記電圧データを補正する補正部と、
   補正された前記電圧データに基づいて、前記蓄電池のＱＶ曲線又はｄＱｄＶ曲線を生成する生成部と、
   前記ＱＶ曲線又はｄＱｄＶ曲線に基づき、前記劣化状態を評価する評価部と、
   前記評価部により得られた前記劣化状態と前記蓄電池の充放電傾向とに応じた前記補正パラメータを、前記補正部にフィードバックするフィードバック部と、
   前記劣化状態に基づいて、前記蓄電池の余寿命を推定する推定部を更に備える
   蓄電池評価装置。
9. 蓄電池の電圧データを含む計測データに基づいて、前記蓄電池の充放電傾向を判定する工程と、
   前記蓄電池の前記充放電傾向及び劣化状態に応じた補正パラメータに基づいて、前記電圧データを補正する工程と、
   補正された前記電圧データに基づいて、前記蓄電池のｄＱｄＶ曲線を生成する工程と、
   前記ｄＱｄＶ曲線に基づいて、前記劣化状態を評価する工程と、
   前記劣化状態を評価する工程により得られた前記劣化状態と前記蓄電池の充放電傾向とに応じて前記補正パラメータ、を前記補正する工程にフィードバックする工程と、を備える蓄電池評価方法。