JP7512514B2 - バッテリ状態診断装置及び方法 - Google Patents
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Description
10:測定部
20:充放電部
100:バッテリ状態診断装置
110:プロファイル生成部
120:特徴値抽出部
130:主成分算出部
140:バッテリ分類部
150:バッテリ状態診断部
160:保存部
Claims (15)
- 複数のバッテリのそれぞれの電圧、容量、内部抵抗、SOC、及びSOHのうち少なくとも1つを含むバッテリ情報を獲得し、該獲得されたバッテリ情報に基づいて、複数のバッテリプロファイルを前記複数のバッテリのそれぞれに対して周期ごとに生成するように構成されたプロファイル生成部と、
前記バッテリ情報及び前記プロファイル生成部によって生成された複数のバッテリプロファイルを用いて、前記複数のバッテリのそれぞれに対して複数の特徴値を抽出するように構成された特徴値抽出部と、
前記特徴値抽出部によって抽出された複数の特徴値に対する複数の主成分を算出するように構成された主成分算出部と、
前記複数のバッテリのそれぞれに対して抽出された複数の特徴値に基づいて、前記複数の主成分に対する前記複数のバッテリの分布を示す主成分別分布度を算出し、既定の基準値と算出された主成分別分布度とを比較した結果によって、前記複数の主成分のうち1つ以上をターゲット成分として選択し、該選択された1つ以上のターゲット成分に基づいて、前記複数のバッテリのそれぞれを複数のグループのうち何れか1つに分類するように構成されたバッテリ分類部と、
前記周期ごとに前記バッテリ分類部によって、前記複数のバッテリのそれぞれが分類されるグループに関する分類履歴を更新し、該更新された分類履歴に基づいて、前記複数のバッテリのそれぞれの状態を診断するように構成されたバッテリ状態診断部と、
を含み、
前記複数のグループは、異常セルに対応して設定された参照セルが属する異常グループと、前記参照セルが属さない正常グループを含むように構成されたことを特徴とする
バッテリ状態診断装置。 - 前記バッテリ分類部は、
前記選択された1つ以上のターゲット成分に基づいて、前記参照セルを前記複数のグループのうち何れか1つに分類するように構成され、
前記バッテリ状態診断部は、
前記複数のグループのうち、前記参照セルが属するグループを前記異常グループとして設定し、残りのグループを前記正常グループとして設定するように構成されたことを特徴とする、請求項1に記載のバッテリ状態診断装置。 - 前記分類履歴は、
前記複数のバッテリのそれぞれに対して備えられ、直前周期から分類されたグループ、現在周期から分類されたグループ、前記異常グループへの転換回数及び前記正常グループへの転換回数を含むように構成されたことを特徴とする、請求項2に記載のバッテリ状態診断装置。 - 前記バッテリ状態診断部は、
前記複数のバッテリのうち、前記直前周期から分類されたグループと前記現在周期から分類されたグループとが異なるターゲットバッテリを決定し、該決定されたターゲットバッテリに対する前記異常グループへの転換回数または前記正常グループへの転換回数に基づいて、前記ターゲットバッテリの状態を正常または異常と診断するように構成されたことを特徴とする、請求項3に記載のバッテリ状態診断装置。 - 前記バッテリ状態診断部は、
前記現在周期で前記ターゲットバッテリが前記異常グループに分類された場合、前記異常グループへの転換回数が所定の回数以上であれば、前記ターゲットバッテリの状態を異常と診断し、
前記現在周期で前記ターゲットバッテリが前記正常グループに分類された場合、前記正常グループへの転換回数が前記所定の回数以上であれば、前記ターゲットバッテリの状態を正常と診断するように構成されたことを特徴とする、請求項4に記載のバッテリ状態診断装置。 - 前記バッテリ分類部は、
前記複数の主成分のうち少なくとも1つを選択し、該選択された1つ以上の主成分に対応する主成分別分布度の合計が、前記既定の基準値以上である場合、前記選択された1つ以上の主成分を前記ターゲット成分として選択するように構成されたことを特徴とする、請求項2~5の何れか一項に記載のバッテリ状態診断装置。 - 前記バッテリ分類部は、
前記合計が、前記既定の基準値以上になるまで、前記複数の主成分のそれぞれに対応する主成分別分布度を大きさが大きな順に加えて、前記合計を算出するように構成されたことを特徴とする、請求項6に記載のバッテリ状態診断装置。 - 前記バッテリ分類部は、
前記周期ごとに、前記複数のバッテリ及び前記参照セルを前記複数のグループに分類する代表モデルを生成するように構成されたことを特徴とする、請求項6に記載のバッテリ状態診断装置。 - 前記バッテリ分類部は、
前記選択された1つ以上のターゲット成分を含むターゲット集合を生成し、該生成されたターゲット集合のうちの少なくとも1つのターゲット成分を含む複数のターゲット部分集合を生成し、前記複数のターゲット部分集合のそれぞれに対して、前記複数のバッテリ及び前記参照セルを分類する1つ以上の分類モデルを生成し、前記複数のターゲット部分集合に対して生成された複数の分類モデルのうち何れか1つを当該周期に対する代表モデルとして設定するように構成されたことを特徴とする、請求項8に記載のバッテリ状態診断装置。 - 前記バッテリ分類部は、
前記生成された複数の分類モデルのそれぞれに対して、前記複数のバッテリ及び前記参照セルの分類度を算出し、前記生成された複数の分類モデルのうち、算出された分類度が最も低い分類モデルを前記周期に対する前記代表モデルとして設定するように構成されたことを特徴とする、請求項9に記載のバッテリ状態診断装置。 - 前記バッテリ分類部は、
前記複数のターゲット部分集合のそれぞれに含まれた1つ以上のターゲット成分に対して、前記複数のバッテリ及び前記参照セルの内積を算出し、該算出された複数の内積の大きさによって、前記複数のバッテリ及び前記参照セルを分類する前記複数の分類モデルを生成するように構成されたことを特徴とする、請求項9に記載のバッテリ状態診断装置。 - 前記バッテリ分類部は、
前記複数の分類モデルのそれぞれに対して、分類されるグループの総個数が、既定の基準個数以下になるように制御するように構成されたことを特徴とする、請求項9に記載のバッテリ状態診断装置。 - 請求項1~12のうち何れか一項に記載のバッテリ状態診断装置を含む、バッテリパック。
- 請求項1~12のうち何れか一項に記載のバッテリ状態診断装置を含む、エネルギー貯蔵装置。
- 複数のバッテリのそれぞれの電圧及び容量間の対応関係を示すバッテリプロファイルを前記複数のバッテリのそれぞれに対して周期ごとに生成するプロファイル生成段階と、
前記プロファイル生成段階から生成された複数のバッテリプロファイルのそれぞれから複数の特徴値を抽出する特徴値抽出段階と、
前記特徴値抽出段階から抽出された複数の特徴値に対する複数の主成分を算出する主成分算出段階と、
前記複数のバッテリのそれぞれに対して抽出された複数の特徴値に基づいて、前記複数の主成分に対する前記複数のバッテリの分布を示す主成分別分布度を算出する主成分別分布度算出段階と、
既定の基準値と前記主成分別分布度算出段階から算出された主成分別分布度とを比較した結果によって、前記複数の主成分のうち1つ以上をターゲット成分として選択するターゲット成分選択段階と、
前記ターゲット成分選択段階から選択された1つ以上のターゲット成分に基づいて、前記複数のバッテリのそれぞれを複数のグループのうち何れか1つに分類するバッテリ分類段階と、
前記周期ごとに前記バッテリ分類段階で前記複数のバッテリのそれぞれが分類されるグループに関する分類履歴を更新し、該更新された分類履歴に基づいて、前記複数のバッテリのそれぞれの状態を診断するバッテリ状態診断段階と、
を含み、
前記複数のグループは、異常セルに対応して設定された参照セルが属する異常グループと、前記参照セルが属さない正常グループを含むように構成されたことを特徴とする
バッテリ状態診断方法。
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