JPWO2015198631A1 - 蓄電池システムの劣化制御装置及びその方法 - Google Patents
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Abstract
Description
(課題1)蓄電池システムの用途の多様化への対応
近年、蓄電池システムは、一般家庭やビルもしくは変電所等、さまざまな場所で使用されている。このため、蓄電池システムの用途により、使用場面での充放電電流値が異なっており、用途ごとに使用できる容量が変化する。
蓄電池システムでは蓄電池セルの使用履歴データをメモリに保存するが、1つの蓄電池システムに具備される蓄電池セルは数千〜数万個という数にのぼる。さらに、多数の蓄電池システムを1つのサーバで一括して管理するとなると、サーバ側に設けられるメモリは、膨大な量の使用履歴データを保存しなくてはならない。したがって、使用履歴データのデータ量は非常に大きくなり、これらを保存するためのメモリは負荷が増大していた。
蓄電池システムにおいて蓄電池セルの使用履歴データを取得するタイミングは、システムのメンテナンスを行う時や、一定間隔で実行されるリフレッシュ充放電を実施する時が多い。
(a)前記蓄電池セルの使用履歴データを取得する使用履歴データ取得部。
(b)前記使用履歴データに基づき前記蓄電池セルの劣化状態を示す劣化モデルパラメータのデータ量を更新して当該劣化モデルパラメータの学習を行い、学習結果として劣化速度テーブルを出力する学習部。
(c)前記使用履歴データと前記推定値を比較し前記劣化モデルパラメータの学習の可否を判断して学習指示信号を前記学習部に出力すると共に、前記劣化モデルパラメータの変更量を算出して当該変更量を前記学習部に出力する学習指示部。
また、蓄電池システムの劣化制御方法も本発明の実施形態の一態様である。
図1を用いて、本発明に係る実施形態の全体構成について説明する。蓄電池システムには、複数の蓄電池セル20が設けられている。蓄電池セル20は劣化制御装置10に使用履歴データAを出力するようになっている。使用履歴データAとは、蓄電池セル20の電圧値、温度値、電流値、SOC値等のデータである。
劣化制御装置10は、蓄電池セル20から使用履歴データAを入力し、劣化速度テーブルTを作成して蓄電池セル20の劣化状態を推定する装置である。劣化制御装置10は、蓄電池セル20の劣化状態の推定結果を、充放電制御装置30に出力するようになっている。劣化制御装置10には3つの大きなブロックから構成されている。3つのブロックとは、使用履歴データ取得部1、学習指示部2、学習部3である。以下、使用履歴データ取得部1、学習指示部2、学習部3の概要について説明する。
使用履歴データ取得部1は、蓄電池セル20から使用履歴データAを入力し、使用履歴データAを学習指示部2及び学習部3に出力する部分である。使用履歴データ取得部1にはデータベース部11が設置されている。データベース部11は、使用履歴データAを可逆圧縮して保存するように構成されている。使用履歴データ取得部1はデータベース部11に保存した使用履歴データAの圧縮状態を復元してからこれを読み出すようになっている。
学習指示部2には、判断部21と、推定値算出部23とが設けられている。判断部21は、使用履歴データ取得部1から使用履歴データAを読み出すと共に、学習部3から実測容量B及び劣化モデルパラメータCを読み出し、両者を比較して、劣化速度テーブルTの学習を行うか否かを判断して学習指示信号Eを出力する部分である。なお、劣化モデルパラメータCとは、段落0004でも述べたように、蓄電池セル20の劣化状態を示す要素であり、温度値やSOC値等である。また、実測容量Bについては後段の段落0035で、劣化速度テーブルTについては後段の段落0033で述べることにする。さらに、判断部21は、劣化速度テーブルTの学習を行うと判断すると、学習部3に学習指示信号Eを出力するようになっている。
学習部3は、学習指示部2に対し実測容量B及び劣化モデルパラメータCを送るようになっている。また、学習部3は、学習指示部2から劣化モデルパラメータCの変更量D及び学習指示信号Eを受け取り、劣化モデルパラメータCのデータ量を更新して当該劣化モデルパラメータの学習を行い、劣化速度テーブルTを充放電制御装置30に出力するようになっている。
[構成]
第1の実施形態は、劣化制御装置10における3つのブロックのうち、学習部3の構成に特徴がある。図3に示すように、学習部3には、電流積算部31と、一定電流容量検出部32と、一定電圧容量検出部33と、劣化速度テーブル学習部34が設けられている。このうち電流積算部31は、使用履歴データ取得部1からの使用履歴データA及び前記検出部32、33からの検出信号G1、G2に従って実測容量Bを算出し、実測容量Bを学習指示部2に出力する部分である。
図8のフローチャートを参照して、学習部3による劣化モデルの学習処理について説明する。電流積算部31は使用履歴データ取得部1から使用履歴データAを入力する。一定電流容量検出部32は、一定電流による充電が開始されたか否かを判定する(S1−1)。一定電流容量検出部32が、一定電流による充電が開始されたことを検出すると、検出信号G1を電流積算部31に出力する(S1−1のYes)。この検出信号G1を受けて、電流積算部31は電流の積算を開始する(S1−2)。一定電流容量検出部32は、一定電流による充電の開始を検出しなければ(S1−1のNo)、一定電流による充電が開始されたか否かの判定処理を繰り返す。
蓄電池システムの規模等に応じて充放電電流値の大きさは異なるが、低い充放電電流値によるゆっくりした充放電であっても、高い充放電電流値による急速な充放電であっても、同一の劣化速度テーブルTを利用して蓄電池システムの状態を推定しなくてはならないとすると、劣化制御の精度を高くすることは望めない。
[構成]
第2の実施形態は上記第1の実施形態と同じく学習部3に特徴があり、基本的な構成は第1の実施形態と同一である。そのため、上記第1の実施形態と同一の構成要素に関しては同一符号を付して、説明は省略する。上記第1の実施形態における学習部3は全ての構成要素がローカル側に設けられていた。
図10のフローチャートを用いて、第2の実施形態の学習処理について説明する。第2の実施形態の学習処理では、前述の図8に示したフローチャートに対し、S2−11、S2−12を追加した点に特徴がある。このため、図10のS2−1からS2−10までは、図8のS1−1からS1−10までと同様であり、図10のS2−13からS2−19までは、図8のS1−11からS1−17までと同様である。
以上のような第2の実施形態によれば、ローカル側単体の蓄電池システムでは学習できない内容であっても、サーバ側の学習部3Bにて蓄電池システムに関する情報を集め、複数の蓄電池システムにおける相互の近似度を判定して把握することができる。このため、近似度の高い他の蓄電池システムの学習結果を、参照することができる。その結果、サーバ側の学習部3Bでは、劣化速度テーブル学習部34が多様な劣化速度テーブルTを学習して、学習速度が速くなり、推定精度を高めて劣化制御性能がいっそう向上する。
以下の第3〜第6の実施形態では、使用履歴データ取得部1の構成に特徴がある。使用履歴データ取得部1とは、劣化制御装置10において大別された3つのブロックのうちの1つである。第3〜第6の実施形態においては、使用履歴データ取得部1以外の構成については第1の実施形態と同一であり、説明は省略する。
図11に示すように第3の実施形態に係る使用履歴データ取得部1では、段落0029にて述べたデータベース部11に加えて、特性パラメータ検出部12が設けられている。特性パラメータ検出部12には第1のシミュレーション部14A及び符号化部15が接続され、第1のシミュレーション部14Aには差分検出部13が接続されている。
図13のフローチャートを参照して、第3の実施形態におけるデータ処理について説明する。まず、データベース部11へのデータ書き込み処理について述べる。最初に、特性パラメータ検出部12は検出トリガRがあるか否かを判定する(S3−1)。
以上のような第3の実施形態によれば、第1及び第2のシミュレーション値M1、M2と実測値とが近い値の場合に、符号化部15は、送信するデータは電流値Iと雰囲気温度tと各差分値Qのみとなり、エントロピー符号化を用いている。そのため、符号化するデータ量は非常に小さくなる。しかも、符号化部15は、値の小さいものに短い符号長を割り当てており、特性パラメータPのデータが前回と同じ場合には出力しないので、データ量を削減することができる。
[構成]
第4の実施形態は上記第3の実施形態における使用履歴データ部1の変形例であり、基本的な構成は上記第3の実施形態と同一である。そのため、第3の実施形態と同一の構成要素に関しては同一符号を付して、説明は省略する。
第4の実施形態のデータ処理について図15のフローチャートを用いて説明する。本実施形態のデータ処理は、基本的に図13に示した上記第3の実施形態のデータ処理と同様であるが、差分値Qの量子化及び逆量子化を行う(S4−5、S4−12)点に特徴がある。これ以外のステップは、図13に示したステップと同様である。
以上のような第4の実施形態によれば、量子化部19Aによって、符号化する前の差分値を量子化するので、データベース部11への書き込み情報を欠落させて、データ量を削減することが可能である。一方で、第4の実施形態においては、符号化の種類が減らせるため、符号長も激減させることができる。この実施形態では不可逆符号化なので元の値を完全に再現することはできないが、その分、使用履歴データAのデータ量を激減させることができるといったメリットがある。
[構成]
図16に示すように、第5の実施形態では、使用履歴データ取得部1の構成要素がローカル側の使用履歴データ取得部1Aとサーバ側の使用履歴データ取得部1Bとに分割配置されている。ローカル側の使用履歴データ取得部1Aには、特性パラメータ検出部12、差分検出部13、第1のシミュレーション部14A、符号化部15、第1の通信部16A及び量子化部19Aが配置されている。
以上のような第5の実施形態によれば、サーバ側の使用履歴データ取得部1Bにデータベース部11を設けたので、このデータベース部11に、サーバ側の大規模なデータサーバを使用することができ、大きな使用履歴データAを記録することができる。したがって、サーバ側で多くの蓄電池システムの劣化診断を統計的に処理する際などで、ローカル側とサーバ側の間で通信する使用履歴データAを大幅に削減することが可能である。
[構成]
図17に示す第6の実施形態は、前記第5の実施形態の変形例であって、ローカル側に設けた使用履歴データ取得部1Aの特性パラメータ検出部12が、学習部3からの学習結果である劣化速度テーブルTを取り込むように構成した点に特徴がある。
第6の本実施形態のデータ処理を図18のフローチャートに示す。第6の実施形態のデータ処理は、基本的に上記第3の実施形態と同様であるが、図18のS5−3に示すように、特性パラメータ検出部12では、サーバ側の使用履歴データ取得部1Bから特性パラメータPが送信されてきたかを判定し、サーバ側の使用履歴データ取得部1Bから特性パラメータPが受信すると(S5−3)、ローカル側の使用履歴データ取得部1Aにおける特性パラメータPと置き換える(S5−4)。それ以降、この置き換えた特性パラメータPを用いる。図18のS5−5からS5−14までは、図13のS3−3からS3−12と同様である。
このような第6の実施形態によれば、ローカル側の使用履歴データ取得部1Aにおける特性パラメータPの値として、ローカル側で検出したものを使うだけでなく、外部であるサーバ側の使用履歴データ取得部1Bから送信されてきた特性パラメータPの値を使用することができる。したがって、ローカル側の使用履歴データAのデータ量を大幅に削減することが可能である。
第7〜第9の実施形態は、学習指示部2の構成に特徴がある。学習指示部2は劣化制御装置10において大別された3つのブロックのうちの1つである。第7〜第9の実施形態では、学習指示部2以外の構成については第1の実施形態と同一であり、説明は省略する。
[構成]
図19に示すように、第7の実施形態に係る学習指示部2には、段落0030、0031にて述べた判断部21と推定値算出部23に加えて、データベース部22と、推定値用差分検出部24と、ばらつき量検出部25と、ばらつき量表示部26と、劣化量表示部27と、学習表示部28と、記憶部29とが設けられている。
2.蓄電池セル間の最大SOCと最小SOC値との差
3.蓄電池セル間の最大温度値と最小温度値との差
4.以上のいずれかの差に依存する値
5.蓄電池システムにおける電圧値の分布を示す標準偏差
6.蓄電池システムにおけるSOC値の分布を示す標準偏差
7.蓄電池システムにおける温度値の分布を示す標準偏差
図21のフローチャートを参照して、第7の実施形態におけるデータ処理について説明する。ばらつき量検出部25は、学習指示部2の外部から、蓄電池セル20における実測値と、蓄電池システム全体の実測値を入力し、これらの実測値から蓄電池セル20のばらつき量Wを検出する(S6−1)。ばらつき量表示部26はばらつき量Wをモニタに表示する(S6−2)。このとき、ばらつき量Wは、ある劣化モデルパラメータCに関して蓄電池システム全体のばらつき量を示している。
以上のような第7の実施形態によれば、判断部21は、蓄電池セル20の劣化状態のばらつきによる実測値変化の影響を取り除いた上で、学習指示信号Eを学習部3に出力するため、学習部3は劣化モデルの学習を高い精度で実施することができる。したがって、蓄電池システム全体で実測した容量を使用した場合でも、蓄電池セル20の劣化状態のばらつきによる影響がなく、優れた劣化モデルの構築が可能である。
[構成]
第8の実施形態は基本的な構成は第7の実施形態と同一であるため、上記第7の実施形態と同一の構成要素に関しては同一符号を付して、説明は省略する。前記第7の実施形態の学習指示部2は全ての構成要素がローカル側に設けられていたが、図22に示す第8の実施形態の学習指示部2は、ローカル側の学習指示部2Aと、サーバ側の学習指示部2Bとから構成されている。
第8の実施形態では、ローカル側の学習指示部2Aからは、ばらつき量W、容量劣化量の推定値γがセットで、サーバ側の学習指示部2Bに有線もしくは無線の通信手段により送信され、サーバ側の学習指示部2Bからは学習指示信号Eと推定値の変更量Dとがセットになって、有線もしくは無線の通信手段によりローカル側の学習部3Aに送信される。
[構成]
第9の実施形態も第8の実施形態と同様、上記学習指示部2をローカル側とサーバ側とに分割配置したものであり、基本的な構成は第7の実施形態と同一である。そのため、上記第7の実施形態と同一の構成要素に関しては同一符号を付して、説明は省略する。図23に示すように、第9の実施形態の学習指示部2では、ばらつき量検出部25、ばらつき量表示部26、劣化量表示部27及び学習表示部28、ローカル側に具備され、それ以外の構成要素は遠隔にあるサーバ側に具備される構成である。
第9の実施形態では、上記第8の実施形態の作用及び効果に加えて、データベース部22がサーバ側にあるので、ローカル側での使用履歴データA等を保存するためのメモリ量を削減することができるといった独自の作用及び効果がある。
なお、上記の実施形態は、本明細書において一例として提示したものであって、発明の範囲を限定することを意図するものではなく、その他の様々な形態で実施されることが可能である。また、発明の範囲を逸脱しない範囲で、種々の省略や置き換え、変更を行うことも可能である。これらの実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
2、2A、2B…学習指示部
3、3A、3B…学習部
10…劣化制御装置
11、22…データベース部
12…特性パラメータ検出部
13…差分検出部
14A…第1のシミュレーション部
14B…第2のシミュレーション部
15…符号化部
16A…第1の通信部
16B…第2の通信部
17…復号化部
18…加算部
19A…量子化部
19B…逆量子化部
20…蓄電池セル
21…判断部
23…推定値算出部
24…推定値用差分検出部
25…ばらつき量検出部
26…ばらつき量表示部
27…劣化量表示部
28…学習表示部
29…記憶部
30…充放電制御装置
31…電流積算部
32…一定電流容量検出部
33…一定電圧容量検出部
34…劣化速度テーブル学習部
35…劣化速度テーブル記憶部
36…劣化速度テーブル算出部
A…使用履歴データ
B…実測容量
C…劣化モデルパラメータ
D…変更量
E…学習指示信号
F…充放電指令
G1、G2…検出信号
P…特性パラメータ
Q…差分値
T…劣化速度テーブル
T1…容量値テーブル
T2…内部抵抗値テーブル
W…ばらつき量
Z…時系列データ
γ…容量劣化量の推定値
(c)前記使用履歴データと前記推定値を比較し前記劣化モデルパラメータの学習の可否を判断して学習指示信号を前記学習部に出力すると共に、前記劣化モデルパラメータの変更量を算出して当該変更量を前記学習部に出力する学習指示部。
さらに前記学習部は、次の構成要素(d)〜(f)を備えている。
(d)一定電流で特定の電圧になるまで充電もしくは放電した一定電流容量値を算出する一定電流容量値算出部。
(e)一定電流で蓄電池を充電もしくは放電して一定電圧に達した後、電流値を小さくした一定電流で充電もしくは放電を再び一定電圧に達するまで行い、電流値の漸減と一定電圧に達するまでの充電もしくは放電を繰り返して、電流値が十分に小さくなった時までの容量値を積算して一定電圧容量値を算出する一定電圧容量値算出部。
(f)前記一定電圧容量値を求めた時の電流値と前記一定電圧容量値を組み合わせた電流値−容量値セットを算出する電流−容量セット算出部を備えている。
また、蓄電池システムの劣化制御方法も本発明の実施形態の一態様である。
図面の簡単な説明
[0024]
[図1]第1の実施形態の全体構成図。
[図2]劣化速度テーブルの例を示す図。
[図3]第1の実施形態の学習部の構成図。
[図4]劣化速度テーブルである容量値テーブル及び内部抵抗値テーブルの例。
[図5]劣化速度テーブルでの相似性評価を示すグラフ。
[図6]劣化速度テーブルを3分類としたグラフ。
[図7]劣化速度テーブルを2分類としたグラフ。
[図8]第1の実施形態のフローチャート。
[図9]第2の実施形態の学習部の構成図。
[図10]第2の実施形態のフローチャート。
[図11]第3の実施形態の使用履歴データ取得部の構成図。
[図12]第3の実施形態のエントロピー符号化の符号語例を示す表。
[図13]第3の実施形態のフローチャート。
[図14]第4の実施形態の使用履歴データ部の構成図。
[図15]第4の実施形態のフローチャート。
[図16]第5の実施形態の使用履歴データ部の構成図。
[図17]第6の実施形態の使用履歴データ部の構成図。
[図18]第6の実施形態のフローチャート。
[図19]第7の実施形態の学習指示部の構成図。
[図20]第7の実施形態の学習指示部を説明するためのグラフ。
[図21]第7の実施形態のフローチャート。
Claims (28)
- 複数の蓄電池セルを有する蓄電池システムの劣化制御装置において、
前記蓄電池セルの使用履歴データを取得する使用履歴データ取得部と、
前記使用履歴データに基づき前記蓄電池セルの劣化状態を示す劣化モデルパラメータのデータ量を更新して当該劣化モデルパラメータの学習を行い、学習結果として劣化速度テーブルを出力する学習部と、
前記使用履歴データと前記推定値を比較し前記劣化モデルパラメータの学習の可否を判断して学習指示信号を前記学習部に出力すると共に、前記蓄電池セルの劣化モデルパラメータの変更量を算出して当該変更量を前記学習部に出力する学習指示部を備えたことを特徴とする蓄電池システムの劣化制御装置。 - 前記学習部は、
一定電流で特定の電圧になるまで充電もしくは放電した一定電流容量値を算出する一定電流容量値算出部と、
一定電流で蓄電池を充電もしくは放電して一定電圧に達した後、電流値を小さくした一定電流で充電もしくは放電を再び一定電圧に達するまで行い、電流値の漸減と一定電圧に達するまでの充電もしくは放電を繰り返して、電流値が十分に小さくなった時までの容量値を積算して一定電圧容量値を算出する一定電圧容量値算出部と、
前記一定電圧容量値を求めた時の電流値と前記一定電圧容量値を組み合わせた電流値−容量値セットを算出する電流−容量セット算出部を備えたことを特徴とする請求項1に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。 - 前記学習部は、前記一定電流容量値を用いた容量値テーブルと、前記一定電圧容量値を用いた内部抵抗値テーブルを算出する劣化速度テーブル算出部を備えたことを特徴とする請求項2に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記劣化速度テーブル算出部は、予め設定された判断基準に沿ってテーブルの相似性を相互に比較し前記内部抵抗値テーブルを複数のグループに分類することを特徴とする請求項3に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記劣化速度テーブル算出部は、前記蓄電池セルの残量を判定要因としたSOC方向と、温度を判定要因とした温度方向についてテーブルの相似性を比較することを特徴とする請求項4に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記劣化速度テーブル算出部は、分類するグループ数を指定可能であることを特徴とする請求項4又は5に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記劣化速度テーブル算出部は、分類するグループにおいて同一のグループ内に前記内部抵抗テーブルが複数存在するとき、同一のグループに含まれる複数の前記内部抵抗テーブル群の中から1つの前記内部抵抗テーブルを選択することを特徴とする請求項4〜6のいずれか1項に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- ローカルシステムと、サーバと、これらローカルシステム及びサーバ間でデータ通信を行う通信部とからなる蓄電池システムの劣化制御装置であって、
前記使用履歴データ取得部、前記学習部及び前記学習指示部のうちの少なくとも1つは、各部分に含まれる構成要素を、前記ローカルシステム側と前記サーバ側に分割して配置することを特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。 - 前記使用履歴データを入力して可逆圧縮して保存し、圧縮したデータを復元してから出力するデータベース部を備えたことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1項に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記使用履歴データ取得部は、
前記蓄電池セルの特性パラメータを検出する特性パラメータ検出部と、
前記特性パラメータを用いて前記蓄電池セルの劣化状態をシミュレートして第1のシミュレーション値を算出する第1のシミュレーション部と、
前記蓄電池セルの使用履歴データに基づいて当該蓄電池セルの劣化状態の実測値を算出する実測値算出部と、
前記第1のシミュレーション値と前記実測値との差分値を検出する差分検出部と、
前記差分値及び前記特性パラメータを符号化する符号化部と、
前記符号化部にて符号化されたデータを復号化して前記差分値及び前記特性パラメータを読み出す復号化部と、
前記復号化部で読み出した前記特性パラメータを用いて蓄電池の劣化状態をシミュレートし第2のシミュレーション値を算出する第2のシミュレーション部と、
前記第2のシミュレーション値と復号化した前記差分値とを足し合わせる加算部を備えたことを特徴とする請求項1〜9のいずれか1項に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。 - 前記特性パラメータを複数備えたことを特徴とする請求項10に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記符号化部は、符号化量が閾値を超えた際に前記特性パラメータ検出部に前記特性パラメータを再検出させる検出トリガを出力することを特徴する請求項10又は11に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記符号化部は、前記差分値をエントロピー符号化することを特徴とする請求項10〜12のいずれか1項に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記符号化部は、前記差分値の小さいものに短い符号を割り当ててエントロピー符号化を行うことを特徴とする請求項13に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記符号化部は、エントロピー符号化を行わなかった場合と比べて符号長が短くなった場合に限りエントロピー符号化を行うことを特徴とする請求項14に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記符号化部は、前記第1のシミュレーション値が所定値よりも大きくなると、前記特性パラメータに対する符号化処理をエントロピー符号化から単純に値を2値変換に変更することを特徴する請求項15に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記符号化部は符号化の前に量子化処理を行い、量子化処理時の閾値を符号化して出力し、
前記復号化部は復号時に前記閾値を取り出し、復号化後に逆量子化を行い、値を取り出すことを特徴する請求項16に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。 - 前記特性パラメータ検出部とは別に、前記第1のシミュレーション部に対し前記特性パラメータを出力する特性パラメータ出力部を備えたことを特徴する請求項10〜17のいずれか1項に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記学習指示部は、
前記蓄電池セルの劣化状態を蓄電池システム全体から見たときのばらつき量を検出するばらつき量検出部と、
前記蓄電池セルの劣化量の推定値を算出する推定値算出部と、
前記推定値算出部が算出した推定値と、前記蓄電池セルの実測値との差分値を検出する推定値用差分検出部と、
前記差分値と前記ばらつき量とのセットを時系列データとし、当該時系列データの相関性を分析して学習可否を判断する判断部を備えたことを特徴とする請求項1〜18のいずれか1項に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。 - 前記推定値用差分検出部に用いる前記実測値は、蓄電池システムが完全に放電した状態から完全に充電した状態までの容量、あるいは蓄電池システムが完全に充電した状態から完全に放電した状態までの容量を算出することを特徴とする請求項19に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記学習指示部は、前記差分値が予め設定された閾値以上であるとき、前記学習指示信号を前記学習部に出力することを特徴する請求項19又は20に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記判断部は、前記ばらつき量と前記差分値との相関性が線形であるか、あるいは非線形であるかを判断し、前記相関性が非線形であると判断した場合には前記学習指示信号を前記学習部に出力することを特徴とする請求項19〜21のいずれか1項に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記判断部は、前記相関性が予め設定された閾値で示される分布の幅に収まるのであれば、当該相関性が線形であると判断することを特徴とする請求項22に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記使用履歴データを保存するデータベース部を備え、当該データベース部は、前記学習部が前記劣化推定値の学習を行った後は学習に使用された前記使用履歴データを削除することを特徴とする請求項19〜23のいずれか1項に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 前記実測値、前記推定値、前記学習部の学習結果、前記差分値、前記ばらつき量、前記時系列データのうち、少なくとも1つを表示する表示部を備えたことを特徴とする請求項19〜24のいずれか1項に記載の蓄電池システムの劣化制御装置。
- 蓄電池セルの使用履歴データを取得する使用履歴データ取得ステップと、
前記使用履歴データに基づき前記蓄電池セルの劣化状態を示す劣化モデルパラメータのデータ量を更新して当該劣化モデルパラメータの学習を行い、学習結果として劣化速度テーブルを出力する学習ステップと、
前記使用履歴データと前記推定値を比較し前記劣化モデルパラメータの学習の可否を判断して学習指示信号を出力すると共に、前記劣化モデルパラメータの変更量を算出して当該変更量を出力する学習指示ステップ、を含むことを特徴とする蓄電池システムの劣化制御方法。 - 前記使用履歴データ取得ステップは、
前記蓄電池セルの特性パラメータを検出する特性パラメータ検出ステップと、
前記特性パラメータを用いて前記蓄電池セルの劣化状態をシミュレートして第1のシミュレーション値を算出する第1のシミュレーションステップと、
前記蓄電池セルの使用履歴データに基づいて当該蓄電池セルの劣化状態の実測値を算出する実測値算出ステップと、
前記第1のシミュレーション値と前記実測値との差分値を検出する差分検出ステップと、
前記差分値及び前記特性パラメータを符号化する符号化ステップと、
符号化されたデータを復号化して前記差分値及び前記特性パラメータを読み出す復号化ステップと、
前記特性パラメータを用いて蓄電池の劣化状態をシミュレートし第2のシミュレーション値を算出する第2のシミュレーションステップと、
前記第2のシミュレーション値と復号化した前記差分値とを足し合わせる加算ステップを含むことを特徴とする請求項26記載の蓄電池システムの劣化制御方法。 - 前記学習指示ステップは、
前記蓄電池セルの劣化状態を蓄電池システム全体から見たときのばらつき量を検出するばらつき量検出ステップと、
前記蓄電池セルの劣化量の推定値を算出する推定値算出ステップと、
前記推定値算出ステップにて算出した推定値と、前記蓄電池セルの実測値との差分値を検出する差分値検出ステップと、
前記差分値と前記ばらつき量とのセットを時系列データとし、当該時系列データの相関性を分析して学習可否を判断する判断ステップを含むことを特徴とする請求項26又は27に記載の蓄電池システムの劣化制御方法。
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