KR101927644B1

KR101927644B1 - 축전지 시스템의 열화 제어 장치 및 그 방법

Info

Publication number: KR101927644B1
Application number: KR1020177000668A
Authority: KR
Inventors: 다카히사 와다; 가즈토 구보타; 마미 미즈타니; 마사유키 구보타
Original assignee: 가부시끼가이샤 도시바
Priority date: 2014-06-24
Filing date: 2015-02-24
Publication date: 2018-12-10
Also published as: JP6370902B2; KR20170016956A; US20170294689A1; JPWO2015198631A1; EP3163669B1; WO2015198631A1; EP3163669A4; EP3163669A1

Abstract

열화 제어에 필요한 열화 모델을 적확하게 학습함으로써 용도의 다양화에 대응 가능하고, 열화 제어에 사용하는 데이터양을 삭감할 수 있고, 나아가, 축전지 시스템 전체로부터 취득한 데이터를 사용해도 고정밀도의 열화 모델의 구축을 가능하게 한다. 축전지 시스템의 열화 제어 장치는, 사용 이력 데이터 취득부(1)와, 학습 지시부(2)와, 학습부(3)를 구비한다. 사용 이력 데이터 취득부(1)는 축전지 셀(20)의 사용 이력 데이터 A를 취득한다. 학습부(3)는 사용 이력 데이터 A에 기초하여 축전지 셀(20)의 열화 상태를 나타내는 열화 모델 파라미터 C의 데이터양 D를 갱신하여 열화 모델 파라미터 C의 학습을 행하고, 학습 결과로서 열화 속도 테이블 T를 출력한다. 학습 지시부(2)는 사용 이력 데이터 A와 추정값인 데이터양 D를 비교하여 열화 모델 파라미터 C의 학습의 가부를 판단하여 학습 지시 신호 E를 학습부(3)로 출력한다.

Description

축전지 시스템의 열화 제어 장치 및 그 방법{DEGRADATION CONTROL DEVICE OF STORAGE BATTERY SYSTEM AND METHOD FOR SAME}

본 발명의 실시 형태는, 축전지 시스템의 열화 제어 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

다수의 축전지 셀을 갖는 축전지 시스템에서는, 축전지 셀의 전압값이나 온도값, SOC(잔량)값 등의 실측값을 감시하여, 시스템의 제어를 행하고 있다. 축전지 시스템에 내장되는 제어 장치로서는, 열화 제어 장치나 충방전 제어 장치 등이 있다. 열화 제어 장치는, 상기 실측값에 기초하여 시스템의 열화 상태를 추정한다고 하는 중요한 역할을 담당하고 있다.

축전지 셀의 실측값 데이터는 통상, 사용 이력 데이터로서 취급되어, 메모리에 보존되어서 데이터베이스화된다. 축전지 시스템의 열화 제어 장치에서는, 축전지 셀의 충방전 시의 사용 이력 데이터로부터 열화 모델 파라미터의 데이터양을 산출하고, 열화 상태를 추정하기 위한 열화 모델을 구축하고 있다.

열화 모델 파라미터란 축전지 셀의 열화 상태를 나타내는 요소이며, 온도값이나 SOC값 등이다. 예를 들어, 어떤 온도값과, 어떤 SOC값에 어느 정도의 시간, 축전지 셀이 체류하였는지와 같은 데이터양을 산출함으로써, 온도값과 SOC값에 관한 열화 모델을 구축한다. 즉, 열화 모델 파라미터의 데이터양은, 단위 시간당의 축전지 시스템의 열화량이며, 축전지 시스템의 열화 속도를 나타낼 수 있다. 이 열화 속도 데이터를 시간으로 적분함으로써, 축전지 시스템의 열화 상태를 추정하는 것이 가능하게 된다.

이상과 같이, 열화 제어 장치는 구축한 열화 모델로부터, 축전지 시스템의 열화 상태를 추정하고, 추정 결과를 충방전 제어 장치로 출력한다. 충방전 제어 장치에서는, 열화 제어 장치로부터 취득한 추정 결과에 기초하여, 충방전 계획이나 축전지의 사용 패턴을 작성한다. 그리고, 충방전 제어 장치는, 이들 충방전 계획이나 사용 패턴에 준하여, 축전지 셀의 충방전 제어를 행한다. 이때, 수요량 예측이나 PV 발전량 예측 등도 감안함으로써, 전기 요금의 최소화나 축전지 수명의 최대화를 도모하는 것이 가능하게 된다.

축전지 시스템의 열화 제어 장치의 종래 기술로서는, 특허문헌 1 내지 9 등, 여러가지 것이 제안되어 있다. 특허문헌 1은, 축전지의 사용 이력 데이터로부터 전지 수명 단축의 가능성을 판단하여, 필요에 따른 충전을 재촉하는 기술이다. 또한, 특허문헌 2에서는, 축전지에 있어서의 고충전 상태의 지속 시간과 온도를 계측하고, 소정의 데이터로부터 테이블을 작성하고, 이것을 참조하여 축전지의 열화 계수를 산출하고 있다.

축전지의 열화 상태를 추정하는 기술에는 특허문헌 3, 4 등이 있다. 특허문헌 3에서는, 축전지의 사용 이력 데이터로부터 최소 제곱법 등을 이용하여 직선 근사를 행하고, 임피던스를 산출함으로써 축전지의 열화 상태를 추정한다. 특허문헌 4에서는, 전력과 온도를 기초로 기준값 맵을 작성하고, 이 기준값 맵으로부터 산출한 값과 실측한 내부 저항값을 비교하고, 기준값 맵을 갱신하여 축전지의 열화 상태를 추정한다.

또한, 많은 사용 이력 데이터를 사용함으로써, 열화 제어의 정밀도를 보다 높일 수 있다. 예를 들어, 축전지 시스템의 로컬 시스템측에서만 사용 이력 데이터를 처리하는 것이 아니라, 축전지 시스템을 클라우드 등의 서버측과 로컬 시스템측으로 구성하고, 서버측과 로컬 시스템측을 제휴한다. 이러한 축전지 시스템에 의하면, 서버측에 큰 메모리를 설치할 수 있으므로, 사용 이력 데이터의 증대에 대응하는 것이 가능하다. 이러한 축전지 시스템의 열화 제어 장치로서는 특허문헌 5 내지 7 등이 제안되어 있다.

특허문헌 5에서는, 통신을 이용하여 축전지의 사용 이력 데이터를 로컬측으로부터 서버로 송신하고, 서버측에서 로컬 시스템별로의 수명 소비값을 산출한다. 그리고, 산출 결과를 로컬 시스템측으로 송신하여, 로컬 시스템별로 열화 제어를 행하고 있다.

특허문헌 6에서는, 축전지가 장착되는 충전기와 서버를 접속해 두고, 충전기로부터 축전지의 사용 이력 데이터를 취득하고, 이것을 서버에 보내서, 상기 사용 이력 데이터를 데이터베이스화하여 축전지의 열화 진단을 행한다. 특허문헌 7에서는, 축전지의 사용 이력 데이터를 네트워크 경유로 데이터베이스에 기록하고, 데이터베이스를 사용하여 축전지의 열화 진단을 행한다.

또한, 축전지의 사용 이력 데이터를 수집하여 불량 원인을 해석하는 특허문헌 8이나, 온라인으로 사용 이력 데이터를 수집하여 데이터 해석을 행하고, 축전지의 사용 환경이나 축전지마다의 수명을 판단하는 특허문헌 9 등도 제안되어 있다.

이들 기술은 축전지의 열화 상태를 평가하는 기술이나, 축전지의 열화 상태는 실험실에서 평가를 행하는 경우와, 실사용 상태에서 평가를 행하는 경우에, 평가 결과가 크게 상이하다. 여기에는 사용 이력 데이터를 측정하기 위한 센서 정밀도 문제 등도 포함되어 있고, 실사용 상태에서의 열화 평가를 행할 것이 요청되고 있다.

일본 특허 공개 평08-140205호 공보 일본 특허 공개 제2004-222427호 공보 일본 특허 공개 제2006-250905호 공보 일본 특허 공개 제2002-754617호 공보 일본 특허 공개 제2012-60833호 공보 일본 특허 공개 제2008-83022호 공보 일본 특허 공개 제2007-141464호 공보 일본 특허 공개 제2003-17138호 공보 일본 특허 공개 제2003-123847호 공보

그러나, 종래의 축전지 시스템의 열화 제어 장치에는, 다음과 같은 과제가 있었다.

(과제 1) 축전지 시스템의 용도 다양화에 대한 대응

최근 들어, 축전지 시스템은, 일반 가정이나 빌딩 또는 변전소 등, 다양한 장소에서 사용되고 있다. 이 때문에, 축전지 시스템의 용도에 따라, 사용 장면에서의 충방전 전류값이 상이하여, 용도마다 사용할 수 있는 용량이 변화한다.

구체적으로는, 일반 가정용 등의 소규모 축전지 시스템에서는 C 레이트가 작아지고, 풍력 등과 조합한 대규모 축전지 시스템에서는 C 레이트는 커진다. 축전지 시스템의 분야에서는, 이러한 용도의 다양화가 진행하는 경향이 있다. 그 때문에, 축전지 시스템의 열화 제어 장치에는, 열화 모델을 보다 유연하고도 정확하게 작성할 것이 요망되고 있다.

(과제 2) 열화 제어에 사용하는 데이터양의 삭감

축전지 시스템에서는 축전지 셀의 사용 이력 데이터를 메모리에 보존하는데, 하나의 축전지 시스템에 구비되는 축전지 셀은 수천 내지 수만개라고 하는 수에 이른다. 또한, 다수의 축전지 시스템을 하나의 서버로 일괄하여 관리하게 되면, 서버측에 설치되는 메모리는, 방대한 양의 사용 이력 데이터를 보존해야 한다. 따라서, 사용 이력 데이터의 데이터양은 매우 커져서, 이들을 보존하기 위한 메모리는 부하가 증대하고 있었다.

게다가, 축전지 시스템의 열화 제어의 정밀도를 높이기 위해, 사용 이력 데이터의 측정 주기를 짧게 하면, 데이터양은 더욱 방대한 양이 된다. 따라서, 축전지 시스템의 열화 제어 장치에 있어서는, 열화 제어의 정밀도를 전혀 저하시키지 않고, 열화 제어에 사용하는 사용 이력 데이터양을 삭감할 것이 요청되고 있다.

(과제 3) 축전지 시스템 전체로부터 취득한 데이터에 의한 열화 모델의 구축

축전지 시스템에 있어서 축전지 셀의 사용 이력 데이터를 취득하는 타이밍은, 시스템의 메인터넌스를 행하는 때나, 일정 간격으로 실행되는 리프레시 충방전을 실시할 때가 많다.

리프레시 충방전이란, 용량값의 재설정 또는 용량값의 실측을 목적으로 하여, 축전지 시스템의 용량값을 0％로 하고 나서 100％까지 충전하는 것, 또는 축전지 시스템의 용량값을 100％로부터 0％까지 방전하는 것이다. 리프레시 충방전 시에 취득되는 데이터는, 축전지 시스템 전체를 대상으로 한 것이므로, 이러한 데이터에 기초하여 산출되는 열화 모델 파라미터의 데이터양은, 축전지 시스템 전체의 데이터양이 되게 된다.

축전지 시스템의 전체에 관한 데이터는, 각 축전지 셀의 열화 상태를 정확하게 반영하지 않는 경우가 있다. 예를 들어, 각 축전지 셀의 열화 상태가 균일 또는 그에 가까운 경우와, 각 축전지 셀의 열화 상태에 폭이 있는 경우에는, 열화 모델 파라미터의 데이터양이 달라진다. 이것은, 축전지 시스템 전체의 데이터양은, 각 축전지 셀의 열화 상태의 변동에 따라 변동하기 때문이다.

게다가, 이 변동은 불가역의 것이 아니고, 일시적인 것으로서, 축전지 시스템의 참된 열화 상태를 추정하기 위한 데이터양으로서는 불안정하다는 것이 지적되고 있었다. 따라서, 축전지 시스템 전체로부터 취득한 데이터를 사용하는 경우, 각 축전지 셀의 열화 상태의 변동에 따른 영향을 배제하여, 고정밀도의 열화 모델을 구축 가능한 열화 제어 장치가 요구되고 있다.

본 발명의 실시 형태는, 이상과 같은 과제를 해결하기 위하여 제안된 것이며, 그 목적은, 열화 제어에 필요한 열화 모델을 적확하게 학습함으로써 용도의 다양화에 대응 가능하고, 열화 제어에 사용하는 데이터양을 삭감할 수 있고, 나아가, 축전지 시스템 전체로부터 취득한 데이터를 사용해도 고정밀도의 열화 모델의 구축을 가능하게 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위해서, 본 발명의 실시 형태는, 복수의 축전지 셀을 갖는 축전지 시스템의 열화 제어 장치에 있어서, 다음 구성 요소 (a) 내지 (c)를 구비한 것을 특징으로 한다.

(a) 상기 축전지 셀의 사용 이력 데이터를 취득하는 사용 이력 데이터 취득부.

(b) 상기 사용 이력 데이터에 기초하여 상기 축전지 셀의 열화 상태를 나타내는 열화 모델 파라미터의 데이터양을 갱신하여 당해 열화 모델 파라미터의 학습을 행하고, 학습 결과로서 열화 속도 테이블을 출력하는 학습부.

(c) 상기 사용 이력 데이터와 상기 추정값을 비교하여 상기 열화 모델 파라미터의 학습 가부를 판단하여 학습 지시 신호를 상기 학습부로 출력함과 함께, 상기 열화 모델 파라미터의 변경량을 산출하여 당해 변경량을 상기 학습부로 출력하는 학습 지시부.
또한 상기 학습부는, 다음 구성 요소 (d) 내지 (f)를 구비하고 있다.
(d) 일정 전류로 특정한 전압으로 될 때까지 충전 또는 방전한 일정 전류 용량값을 산출하는 일정 전류 용량값 산출부.
(e) 일정 전류로 축전지를 충전 또는 방전하여 일정 전압에 도달한 후, 전류값을 작게 한 일정 전류로 충전 또는 방전을 다시 일정 전압에 도달할 때까지 행하고, 전류값의 점감과 일정 전압에 도달할 때까지의 충전 또는 방전을 반복하고, 전류값이 충분히 작아졌을 때까지의 용량값을 적산하여 일정 전압 용량값을 산출하는 일정 전압 용량값 산출부.
(f) 상기 일정 전압 용량값을 구했을 때의 전류값과 상기 일정 전압 용량값을 조합한 전류값-용량값 세트를 산출하는 전류-용량 세트 산출부를 구비하고 있다.

또한, 축전지 시스템의 열화 제어 방법도 본 발명의 실시 형태의 일 형태이다.

도 1은 제1 실시 형태의 전체 구성도.
도 2는 열화 속도 테이블의 예를 도시하는 도면.
도 3은 제1 실시 형태의 학습부의 구성도.
도 4는 열화 속도 테이블인 용량값 테이블 및 내부 저항값 테이블의 예.
도 5는 열화 속도 테이블에서의 상사성 평가를 나타내는 그래프.
도 6은 열화 속도 테이블을 3 분류로 한 그래프.
도 7은 열화 속도 테이블을 2 분류로 한 그래프.
도 8은 제1 실시 형태의 흐름도.
도 9는 제2 실시 형태의 학습부의 구성도.
도 10은 제2 실시 형태의 흐름도.
도 11은 제3 실시 형태의 사용 이력 데이터 취득부의 구성도.
도 12는 제3 실시 형태의 엔트로피 부호화의 부호어예를 나타내는 표.
도 13은 제3 실시 형태의 흐름도.
도 14는 제4 실시 형태의 사용 이력 데이터부의 구성도.
도 15는 제4 실시 형태의 흐름도.
도 16은 제5 실시 형태의 사용 이력 데이터부의 구성도.
도 17은 제6 실시 형태의 사용 이력 데이터부의 구성도.
도 18은 제6 실시 형태의 흐름도.
도 19는 제7 실시 형태의 학습 지시부의 구성도.
도 20은 제7 실시 형태의 학습 지시부를 설명하기 위한 그래프.
도 21은 제7 실시 형태의 흐름도.
도 22는 제8 실시 형태의 학습 지시부의 구성도.
도 23은 제9 실시 형태의 학습 지시부의 구성도.

(1) 축전지 시스템의 전체 구성

도 1을 사용하여, 본 발명에 따른 실시 형태의 전체 구성에 대하여 설명한다. 축전지 시스템에는, 복수의 축전지 셀(20)이 설치되어 있다. 축전지 셀(20)은 열화 제어 장치(10)에 사용 이력 데이터 A를 출력하게 되어 있다. 사용 이력 데이터 A란, 축전지 셀(20)의 전압값, 온도값, 전류값, SOC값 등의 데이터이다.

축전지 셀(20)에는 열화 제어 장치(10)가 접속되어 있다. 열화 제어 장치(10)에는 충방전 제어 장치(30)가 접속되어 있다. 충방전 제어 장치(30)는 열화 제어 장치(10)의 추정 결과에 기초하여 충방전 계획이나 축전지의 사용 패턴을 작성하여, 축전지 셀(20)의 충방전을 제어하는 장치이다.

축전지 셀(20)의 충방전의 제어 시에는, 충방전 제어 장치(30)는 충방전 계획이나 사용 패턴으로부터 충방전 명령 F를 구하고, 이것을 축전지 셀(20)로 출력하게 되어 있다. 충방전 제어 장치(30)로부터 충방전 명령 F를 수취한 축전지 셀(20)은 당해 충방전 명령 F에 따라서 충방전을 행한다.

(2) 열화 제어 장치의 개요

열화 제어 장치(10)는 축전지 셀(20)로부터 사용 이력 데이터 A를 입력하고, 열화 속도 테이블 T를 작성하여 축전지 셀(20)의 열화 상태를 추정하는 장치이다. 열화 제어 장치(10)는 축전지 셀(20)의 열화 상태의 추정 결과를, 충방전 제어 장치(30)로 출력하게 되어 있다. 열화 제어 장치(10)에는 3개의 큰 블록을 포함하고 있다. 3개의 블록이란, 사용 이력 데이터 취득부(1), 학습 지시부(2), 학습부(3)이다. 이하, 사용 이력 데이터 취득부(1), 학습 지시부(2), 학습부(3)의 개요에 대하여 설명한다.

[사용 이력 데이터 취득부]

사용 이력 데이터 취득부(1)는 축전지 셀(20)로부터 사용 이력 데이터 A를 입력하고, 사용 이력 데이터 A를 학습 지시부(2) 및 학습부(3)로 출력하는 부분이다. 사용 이력 데이터 취득부(1)에는 데이터베이스부(11)가 설치되어 있다. 데이터베이스부(11)는 사용 이력 데이터 A를 가역 압축하여 보존하도록 구성되어 있다. 사용 이력 데이터 취득부(1)는 데이터베이스부(11)에 보존한 사용 이력 데이터 A의 압축 상태를 복원하고 나서 이것을 판독하게 되어 있다.

[학습 지시부]

학습 지시부(2)에는, 판단부(21)와, 추정값 산출부(23)가 설치되어 있다. 판단부(21)는 사용 이력 데이터 취득부(1)로부터 사용 이력 데이터 A를 판독함과 함께, 학습부(3)로부터 실측 용량 B 및 열화 모델 파라미터 C를 판독하고, 양자를 비교하고, 열화 속도 테이블 T의 학습을 행할지 여부를 판단하여 학습 지시 신호 E를 출력하는 부분이다. 또한, 열화 모델 파라미터 C란, 단락 0004에서도 설명한 바와 같이, 축전지 셀(20)의 열화 상태를 나타내는 요소이며, 온도값이나 SOC값 등이다. 또한, 실측 용량 B에 대해서는 후단의 단락 0035에서, 열화 속도 테이블 T에 대해서는 후단의 단락 0033에서 설명하기로 한다. 또한, 판단부(21)는 열화 속도 테이블 T의 학습을 행한다고 판단하면, 학습부(3)에 학습 지시 신호 E를 출력하게 되어 있다.

추정값 산출부(23)는, 판단부(21)가 열화 속도 테이블 T의 학습을 행한다고 판단하면, 열화 모델 파라미터 C의 변경량 D를 산출하고, 이것을 학습부(3)로 출력하는 부분이다. 열화 모델 파라미터 C의 변경량 D란, 축전지 셀(20)당의 용량 열화량(통상, ％로 표기된다)의 추정값이다.

[학습부]

학습부(3)는 학습 지시부(2)에 대하여 실측 용량 B 및 열화 모델 파라미터 C를 보내게 되어 있다. 또한, 학습부(3)는 학습 지시부(2)로부터 열화 모델 파라미터 C의 변경량 D 및 학습 지시 신호 E를 수취하고, 열화 모델 파라미터 C의 데이터양을 갱신하여 당해 열화 모델 파라미터의 학습을 행하고, 열화 속도 테이블 T를 충방전 제어 장치(30)로 출력하게 되어 있다.

열화 속도 테이블 T란, 학습부(3)의 학습 결과로서 열화 모델 파라미터 C의 데이터를 표 형식으로 정리한 것이며, 축전지 시스템의 열화 속도를 나타내는 데이터군이다. 열화 속도 테이블 T의 예를 도 2에 도시한다. 도 2에 도시한 바와 같이, 열화 속도 테이블 T로서는, 1C에 있어서 축전지의 SOC값이 50％, 40％, 30％, 20％, 온도값이 20℃, 30℃, 40℃, 50℃라고 하는 상황에서, 축전지 시스템에 있어서의 1주일당의 용량값의 감소 속도를 나타내는 테이블이나, 0.5C에 있어서 동일한 상황에서, 축전지 시스템에 있어서의 1주일당의 용량값의 감소 속도를 나타내는 테이블 등이 있다.

(3) 제1 실시 형태

[구성]

제1 실시 형태는, 열화 제어 장치(10)에 있어서의 3개의 블록 중, 학습부(3)의 구성에 특징이 있다. 도 3에 도시한 바와 같이, 학습부(3)에는, 전류 적산부(31)와, 일정 전류 용량 검출부(32)와, 일정 전압 용량 검출부(33)와, 열화 속도 테이블 학습부(34)가 설치되어 있다. 이 중 전류 적산부(31)는 사용 이력 데이터 취득부(1)로부터의 사용 이력 데이터 A 및 상기 검출부(32, 33)로부터의 검출 신호 G1, G2를 따라서 실측 용량 B를 산출하고, 실측 용량 B를 학습 지시부(2)로 출력하는 부분이다.

이러한 전류 적산부(31)와 일정 전류 용량 검출부(32)를 조합함으로써 일정 전류 용량을 산출하고, 전류 적산부(31)와 일정 전압 용량 검출부(33)를 조합함으로써 일정 전압 용량을 산출하게 되어 있다. 전류 적산부(31)에서 산출되는 실측 용량 B란, 일정 전류 용량값 및 일정 전압 용량값이라고 하는 2종류의 용량값을 이용하여 구해지는 값이다. 일정 전류 용량값 및 일정 전압 용량값은 측정 방법에 의존한 용량값이며, 이들 2가지의 용량은 물리적 의미가 상이하다.

일정 전류 용량값이란, 일정 전류로 특정한 전압이 될 때까지 축전지를 충전 또는 방전했을 때의 용량값이다. 그로 인해, 전류 적산부(31)는 일정 전류 용량 검출부(32)로부터 충전 또는 방전의 개시 신호 및 종료 신호를 검출 신호 G1로서 수신하고, 그동안의 용량값을 적산하여 일정 전류 용량값을 구하게 되어 있다.

한편, 일정 전압 용량값이란, 충전 또는 방전하는 전류값을 서서히 작게 해 가면서 일정 전압이 될 때까지 축전지의 충전 또는 방전했을 때의 합계 용량값이다. 즉, 전류 적산부(31)는 일정 전류 I1에서, 일정 전압 용량 검출부(33)로부터 충전 또는 방전의 개시 신호 및 종료 신호를, 검출 신호 G2로서 수신하고, 그동안의 용량값 x1을 적산한다. 다음으로 전류 적산부(31)는 일정 전류 I1보다도 전류값을 작게 한 일정 전류 I2에서(I1>I2), 다시 일정 전압에 도달할 때까지 축전지의 충전 또는 방전한 용량값 x2를 측정한다.

그리고 전류 적산부(31)는 측정하는 전류값을 서서히 작게 하여 가고, 충분히 작은 전류값 In으로 될 때까지 반복하여 용량값 xn을 측정하고, 용량값의 합(x1+x2…xn)이 일정 전압 용량값으로 된다. 이상과 같이 하여, 전류 적산부(31)는 일정 전류 용량값 및 일정 전압 용량값을 구하고 있다.

또한, 전류 적산부(31)는 실측 용량 B 외에, 전류값-용량값 세트 S를, 열화 속도 테이블 학습부(34)로 출력하게 되어 있다. 전류값-용량값 세트 S란, 일정 전압 용량값을 구할 때의 충전 시 또는 방전 시의 평균을 취한 전류값과, 일정 전압 용량값을 하나의 세트로 한 데이터이다.

열화 속도 테이블 학습부(34)는 전류 적산부(31)에 접속됨과 함께, 사용 이력 데이터 취득부(1), 학습 지시부(2)에 접속되어 있다. 열화 속도 테이블 학습부(34)는 전류 적산부(31)로부터 전류값-용량값 세트 S를, 사용 이력 데이터 취득부(1)로부터 사용 이력 데이터 A를, 학습 지시부(2)로부터 변경량 D 및 학습 지시 신호 E를, 각각 입력하게 되어 있다. 또한, 열화 속도 테이블 학습부(34)는 열화 모델 파라미터 C를 학습 지시부(2)측으로 출력함과 함께, 학습한 열화 속도 테이블 T를 충방전 제어 장치(30)로 출력하게 되어 있다.

이러한 열화 속도 테이블 학습부(34)는 입력한 각종 데이터에 따라, 열화 속도 테이블 T의 학습을 행하는 부분이다. 열화 속도 테이블 학습부(34)의 학습 대상은, 열화 속도 테이블 T 상의 열화 모델 파라미터 C의 데이터양이다. 여기에서 말하는 학습이란, 변경량 D에 기초하여 열화 모델 파라미터 C의 데이터양의 갱신을 행하는 것이다. 즉, 열화 모델 파라미터 C의 데이터양을 갱신한 열화 속도 테이블 T가, 학습부(3)의 학습 결과가 된다. 이상과 같은 학습 처리는, 발견적 방법 알고리즘, 예를 들어 유전적 알고리즘이나 어닐링법을 사용하여 최적화를 행함으로써 실현한다.

학습부(3)에 있어서, 열화 속도 테이블 학습부(34)에는 열화 속도 테이블 기억부(35)가 접속되고, 열화 속도 테이블 기억부(35)에는 열화 속도 테이블 산출부(36)가 접속되어 있다. 열화 속도 테이블 산출부(36)에는 충방전 제어 장치(30)가 접속되어 있다. 이 중, 열화 속도 테이블 기억부(35)는 전류값마다 산출한 열화 속도 테이블 T를 기억하는 부분이다.

열화 속도 테이블 산출부(36)는 열화 속도 테이블 기억부(35)로부터 열화 속도 테이블 T를 취출하고, 2종류의 열화 속도 테이블에 포함되는 데이터를 산출하게 되어 있다. 2종류의 열화 속도 테이블 T란, 일정 전류 용량값을 사용하여 산출되는 용량값 테이블 T1(도 4의 좌측)과, 일정 전압 용량값을 사용하여 산출되는 내부 저항값 테이블 T2(도 4의 우측)이다.

열화 속도 테이블 산출부(36)는 복수의 내부 저항값 테이블 T2를 상호 비교하여 테이블 T2끼리의 상사성을, 미리 설정된 판정 기준에 따라, 복수의 그룹으로 분류하게 되어 있다. 구체적으로는, 열화 속도 테이블 산출부(36)는 SOC를 판정 요인으로 한 SOC 방향과, 온도를 판정 요인으로 한 온도 방향에 대해서, 내부 저항값 테이블 T2의 상사성을 판정함으로써 그룹 분류를 행한다.

내부 저항값 테이블 T2의 상사성의 판정에 대해서는, 열화 속도 테이블 산출부(36)는 용량값 테이블 T1의 SOC 방향과 온도 방향에 대해서, 내부 저항값 테이블 T2의 결정 계수(R2승)를 각각 산출하고, 이 결정 계수에 기초하여, 내부 저항값 테이블 T2의 상사성을 판정하게 되어 있다. 이 모습을 도 5에 도시한다.

열화 속도 테이블 산출부(36)에 의한 내부 저항값 테이블 T2의 분류수는, 적절히 설정 자유이며, 미리 설정된 기준에 따라서 자동으로 분류수를 결정해도 되고, 유저가 외부로부터 입력해도 된다. 내부 저항값 테이블 T2의 분류수는 많을수록, 전류값에 따른 미세한 열화 제어가 가능하게 되지만, 분류수가 너무 많으면, 제어에 걸리는 연산 비용은 많아진다. 이 때문에, 연산 비용과 제어 정밀도의 밸런스를 생각하여, 도 6에 도시한 바와 같은 3 분류로 하거나, 도 7에 도시한 바와 같은 2 분류로 하는 것이 바람직하다. 이들 내부 저항값 테이블 T2의 분류는, k-means법과 같은 방법을 사용하면 실행 가능하다.

또한, 열화 속도 테이블 산출부(36)는 동일한 그룹 내에 내부 저항값 테이블 T2가 복수 존재할 때, 각 그룹 내에 포함되는 내부 저항값 테이블 T2 중에서, 그룹의 중심이 된 내부 저항값 테이블 T2를 충방전 제어 장치(30)로 출력하게 되어 있다. 열화 속도 테이블 산출부(36)는 각각의 분류의 역치가 된 전류값도 합쳐서 충방전 제어 장치(30)로 출력하게 되어 있다.

[학습 처리]

도 8의 흐름도를 참조하여, 학습부(3)에 의한 열화 모델의 학습 처리에 대하여 설명한다. 전류 적산부(31)는 사용 이력 데이터 취득부(1)로부터 사용 이력 데이터 A를 입력한다. 일정 전류 용량 검출부(32)는 일정 전류에 의한 충전이 개시되었는지 여부를 판정한다(S1-1). 일정 전류 용량 검출부(32)가 일정 전류에 의한 충전이 개시된 것을 검출하면, 검출 신호 G1을 전류 적산부(31)로 출력한다(S1-1의 "예"). 이 검출 신호 G1을 받아서, 전류 적산부(31)는 전류의 적산을 개시한다(S1-2). 일정 전류 용량 검출부(32)는 일정 전류에 의한 충전의 개시를 검출하지 않으면(S1-1의 "아니오"), 일정 전류에 의한 충전이 개시되었는지 여부의 판정 처리를 반복한다.

일정 전류 용량 검출부(32)는 일정 전류에 의한 충전이 완전 충전에 의해 종료된 것을 검출하면, 종료된 취지의 검출 신호 G1을 전류 적산부(31)로 출력하고, 축전지 셀(20)이 완전 충전되었는지 여부를 확인한다(S1-3). 이때, 축전지 셀(20)이 완전 충전이 아닐 경우에는(S1-3의 "아니오"), 전류 적산을 중지하고 적산값은 리셋한다(S1-4). 축전지가 완전 충전일 경우에는(S1-3의 "예"), 전류 적산부(31)는 검출 신호 G1을 일정 전류 용량 검출부(32)로부터 수취하고, 일정 전류 용량값을 산출하고, 전류값-용량값 세트 S를 열화 속도 테이블 학습부(34)로 출력한다(S1-5).

일정 전압 용량 검출부(33)는 일정 전압에 의한 충전이 개시된 것을 검출하면, 검출 신호 G2를 전류 적산부(31)로 출력한다(S1-6의 "예"). 이 검출 신호 G2에 의해, 전류 적산부(31)는 전류의 적산을 개시한다(S1-7). 일정 전류 용량 검출부(32)는 일정 전압에 의한 충전의 개시를 검출하지 않으면(S1-6의 "아니오"), 일정 전압에 의한 충전이 개시되었는지 여부의 판정 처리를 반복한다. 일정 전압 용량 검출부(33)는 일정 전압에 의한 충전이 완전 충전에 의해 종료된 것을 검출하면, 검출 신호 G2를 전류 적산부(31)로 출력한다(S1-8). 완전 충전이 아닐 경우에는(S1-8의 "아니오"), 전류 적산부(31)는 전류 적산을 중지하고, 적산값은 리셋한다(S1-4).

축전지 셀(20)이 완전 충전일 경우에는(S1-8의 "예"), 전류 적산부(31)는 검출 신호 G2를 일정 전압 용량 검출부(33)로부터 수취하고, 일정 전압 용량값을 산출한다. 그리고, 전류 적산부(31)는 일정 전압에 의한 충전 또는 방전을 행했을 때의 평균 전류값과 용량값을 세트로 하여, 전류값-용량값 세트 S를 열화 속도 테이블 학습부(34)로 출력한다(S1-10).

열화 속도 테이블 학습부(34)는 전류 적산부(31)가 출력하는 전류값-용량값 세트 S와, 사용 이력 데이터부(1)로부터의 사용 이력 데이터 A와, 학습 지시부(2)로부터의 학습 지시 신호 E 및 변경량 D에 따라, 각각의 용량에 대응한 열화 속도 테이블 T의 학습을 행한다(S1-11). 열화 속도 테이블 T에 있어서의 추정값의 학습은, 전류 적산부(31)가 출력한 전류값-용량값 세트 S마다 행하고, 학습 지시 신호 E가 부여된 모든 전류값-용량 세트 S에 대하여 반복하여 행한다(S1-12). 열화 속도 테이블 기억부(35)는 전류값마다 산출한 열화 속도 테이블 T를 기억한다(S1-13).

열화 속도 테이블 산출부(36)는 일정 전류 용량값을 사용한 열화 속도 테이블을 용량값 테이블 T1로서 산출한다(S1-14). 또한, 열화 속도 테이블 산출부(36)는 일정 전류 용량값의 학습 결과인 용량값 테이블 T1에 대하여 일정 전압 용량값의 학습 결과인 내부 저항값 테이블 T2의 결정 계수(R2승)를 각각 산출한다(S1-15). 또한, 열화 속도 테이블 산출부(36)는 일정 전압 용량값을 사용하여 얻은 내부 저항값 테이블 T2의 집합을, 몇 가지의 그룹으로 분류하고(S1-16), 각각의 그룹의 중심에 있는 내부 저항값 테이블 T2만을, 충방전 제어 장치(30)로 출력한다(S1-17). 이상과 같이 하여, 학습부(3)에 의한 열화 모델의 학습 처리가 종료된다.

그런데, 도 8에서는 도시하지 않지만, 일정 전류 용량 검출부(32)가 일정 전류에 의한 방전이 개시된 것을 검출한 경우에는, 검출 신호를 전류 적산부(31)로 출력하고, 이 검출 신호를 받아, 전류 적산부(31)는 전류의 적산을 개시한다. 그리고, 일정 전류 용량 검출부(32)는 일정 전류에 의한 방전이 완전 방전에 의해 종료된 것을 검출하면, 종료된 취지의 검출 신호를 전류 적산부(31)로 출력하고, 축전지 셀(20)이 완전 방전되었는지 여부를 확인한다. 이때, 축전지 셀(20)이 완전 방전이 아니면, 전류 적산을 중지하고 적산값은 리셋한다. 축전지가 완전 방전이면, 전류 적산부(31)는 검출 신호를 일정 전류 용량 검출부(32)로부터 수취하고, 일정 전류 용량값을 산출하고, 전류값-용량값 세트 S를 열화 속도 테이블 학습부(34)로 출력한다.

일정 전압 용량 검출부(33)는 일정 전압에 의한 방전이 개시된 것을 검출하면, 검출 신호를 전류 적산부(31)로 출력한다. 이 검출 신호에 의해, 전류 적산부(31)는 전류의 적산을 개시한다. 일정 전압 용량 검출부(33)는 일정 전압에 의한 방전이 완전 방전에 의해 종료된 것을 검출하면, 검출 신호를 전류 적산부(31)로 출력한다. 완전 방전이 아닐 경우에는, 전류 적산부(31)는 전류 적산을 중지하고, 적산값은 리셋한다. 축전지 셀(20)이 완전 방전이면, 전류 적산부(31)는 검출 신호를 일정 전압 용량 검출부(33)로부터 수취하고, 일정 전압 용량값을 산출한다. 그리고, 전류 적산부(31)는 일정 전압에 의한 충전 또는 방전을 행했을 때의 평균 전류값과 용량값을 세트로 하여, 전류값-용량값 세트 S를 열화 속도 테이블 학습부(34)로 출력한다. 열화 속도 테이블 학습부(34)의 학습 처리에 대해서는, 충전이 개시된 경우와 동일하다.

[작용 및 효과]

축전지 시스템의 규모 등에 따라서 충방전 전류값의 크기는 상이하지만, 낮은 충방전 전류값에 의한 느린 충방전이든, 높은 충방전 전류값에 의한 급속한 충방전이든, 동일한 열화 속도 테이블 T를 이용하여 축전지 시스템의 상태를 추정해야한다고 하면, 열화 제어의 정밀도를 높이는 것은 바랄 수 없다.

축전지 시스템의 용량값은 충방전할 때의 전류값에 따라 변화하고, 전류값에 따른 변화량은 내부 저항값의 열화량에 의존한다. 이 때문에, 내부 저항값을 안정적으로 추정할 수 있다면, 열화 제어의 정밀도는 향상될 것으로 생각된다. 따라서 제1 실시 형태에서는, 일정 전류 용량값의 학습 결과인 용량값 테이블 T1을 산출함과 함께, 용량값 테이블 T1 효율적으로 구한 내부 저항값 테이블 T2를 이용하여 내부 저항값을 확실하게 추정하여, 열화 제어의 정밀도의 향상을 도모하고 있다. 제1 실시 형태의 학습부(3)는 학습 결과로서 용량값 테이블 T1 및 내부 저항값 테이블 T2를 출력하기 위해서, 일정 전류 용량값 및 일정 전압 용량값을 사용하고 있다. 전술한 바와 같이, 일정 전류 용량값은, 일정 전류로 특정한 전압이 될 때까지, 축전지를 충전 또는 방전했을 때의 용량값이므로, 측정이 간편하고, 측정에 요하는 시간이 짧아도 충분하다.

단, 일정 전류 용량값은 축전지 시스템의 용량값의 열화 영향을 받을 뿐만 아니라, 축전지 시스템에 있어서의 내부 저항값의 열화 영향을 받아서 용량값이 변화해버린다. 게다가, 축전지 시스템의 내부 저항값은, 축전지의 온도, 전압값, 전류값이나 SOC값 나아가서는 축전지 시스템의 사용 상황에 따라서도 변화된다. 한편, 일정 전압 용량값은, 충전 시 또는 방전 시의 전류값을 서서히 작게 하면서 측정하므로, 측정에 오랜 시간이 걸린다. 그러나, 일정 전압 용량값은, 내부 저항값의 열화 영향은 받기 어렵다고 하는 장점이 있다.

따라서 제1 실시 형태에서는, 일정 전류 용량값의 학습 결과인 용량값 테이블 T1과, 일정 전압 용량값의 학습 결과인 내부 저항값 테이블 T2를 비교하여, 일정 전류 용량값이 내포하는 내부 저항값에 의한 열화의 영향을 구하고 있다. 즉, 제1 실시 형태에 의하면, 종래 기술에서는 추정이 곤란했던 축전지 시스템의 내부 저항값에 대해서, 내부 저항값 테이블 T2를 사용함으로써 이것을 용이하게 추정하는 것이 가능하게 되어, 축전지 시스템의 열화 제어를 높은 정밀도로 실시할 수 있다.

그런데, 일정 전압 용량값을 측정하는 경우, 다수의 전류값에 대한 용량값을 측정해야만 하여, 내부 저항값 테이블 T2의 학습 빈도가 많아진다. 그 결과, 내부 저항값의 추정에 사용하는 데이터양은 커지고, 제어가 복잡화하여 노이즈 등의 영향을 받기 쉬워진다고 하는 문제가 예상된다.

상기 문제를 회피하기 위해서, 제1 실시 형태의 학습부(3)에서는, 열화 속도 테이블 학습부(34)가 일정 전압 용량값에 의해 학습한 다수의 열화 속도 테이블 T를, 몇 가지의 그룹으로 분류한 후, 각 그룹의 중심이 되는 테이블만을 내부 저항값 테이블 T2로서 출력한다. 이에 의해, 내부 저항값의 추정에 사용하는 데이터양을 대폭으로 억제할 수 있다. 따라서, 제어의 용이화를 실현하고, 노이즈 등의 영향을 배제하는 것이 가능하다.

또한, 열화 속도 테이블 학습부(34)는 축전지 셀(20)의 열화 상태를 단적으로 나타내는 SOC 방향과 온도 방향에 대하여 테이블의 상사성을 서로 비교함으로써, 내부 저항값 테이블 T2를 그룹 분류하고 있으므로, 효율적으로 분류 작업을 진행시킬 수 있어, 신속한 학습 처리가 가능하다. 게다가, 열화 속도 테이블 학습부(34)는 분류할 그룹수를 지정 가능하므로, 학습 결과가 되는 내부 저항값 테이블 T2의 총 수를 간단히 조정할 수 있다.

또한, 제1 실시 형태의 학습부(3)에서는, 전류 적산부(31)가 일정 전압 용량값을 구했을 때의 평균 전류값과 일정 전압 용량값을 조합한 전류값-용량값 세트 S를 산출한 뒤에, 학습 지시 신호 E가 있는 모든 전류값-용량값 세트 S에 대하여 반복 학습을 행한다. 그로 인해, 세밀한 학습이 가능하게 되어, 열화 제어의 정밀도가 향상된다.

또한, 이러한 학습 시에 학습부(3)는 방전 시의 용량값과, 충전 시의 용량값을 구별하여 학습을 행하도록 해도 된다. 이것은, 히스테리시스 등을 원인으로 하여, 방전 시의 용량값과 충전 시의 용량값이 이론적으로 완전히 일치하지 않기 때문이다. 충전과 방전 중 어느 쪽이 안정적으로 용량값을 측정할 수 있을지는, 전극 재료 등에 의존하기 때문에, 학습부(3)에서는, 전극 재료 등을 판단 재료로 하여, 방전 시의 용량값과, 충전 시의 용량값을 구별하여 학습을 행함으로써, 열화 모델의 추정 정밀도를 한층 더 높일 수 있다. 또한, 학습부(3)에서는 학습 지시부(2)로부터의 학습 지시 신호 E에 따라, 학습부(3)가 보유하고 있는 사용 이력 데이터 A는 삭제해도 된다. 이 사용 이력 데이터 A는 이후 불필요해지므로, 삭제함으로써 메모리 용량을 삭감할 수 있다.

(4) 제2 실시 형태

[구성]

제2 실시 형태는 상기 제1 실시 형태와 동일하게 학습부(3)에 특징이 있고, 기본적인 구성은 제1 실시 형태와 동일하다. 그로 인해, 상기 제1 실시 형태와 동일한 구성 요소에 대해서는 동일 부호를 붙이고, 설명은 생략한다. 상기 제1 실시 형태에 있어서의 학습부(3)는 모든 구성 요소가 로컬측에 설치되어 있었다.

이에 비해, 제2 실시 형태에서는, 학습부(3)의 구성 요소는 동일하지만, 그들을 배치하는 장소가 축전지 시스템의 로컬측과 서버측으로 분할되어 있다. 이러한 제2 실시 형태의 구성을 도 9에 도시한다. 도 9에 도시한 바와 같이, 제2 실시 형태의 학습부는, 로컬측의 학습부(3A)와, 서버측의 학습부(3B)로 분할되어서 구성된다.

로컬측의 학습부(3A)에는, 전류 적산부(31), 일정 전류 용량 검출부(32), 일정 전압 용량 검출부(33) 및 시스템 정보 출력부(37)가 설치된다. 한편, 서버측 학습부(3B)에는, 열화 속도 테이블 학습부(34), 열화 속도 테이블 기억부(35), 열화 속도 테이블 산출부(36) 및 시스템 정보 근사도 판정부(38)가 설치된다. 학습부(3A 및 3B)는 네트워크 N을 통하여 접속되어 있다.

또한, 제2 실시 형태에서는, 로컬측의 학습부(3A)의 시스템 정보 출력부(37)가 네트워크 N을 통하여, 서버측의 학습부(3B)의 시스템 정보 근사도 판정부(38)에, 축전지 시스템에 관한 정보를 송신하게 되어 있다. 시스템 정보 근사도 판정부(38)는 복수의 로컬측의 학습부(3A)로부터 보내져 오는 축전지 시스템에 관한 정보를 수집하고, 상호의 정보에 기초하여, 축전지 시스템이 동일하거나, 또는 닮았다고 판단하는 부분이다. 축전지 시스템에 관한 정보란, 축전지 셀의 메이커, 제조 로트, 축전지 시스템의 환경 정보 즉 축전지 시스템이 위치하는 위도나 경도, 시스템 주변의 온도 및 습도, 축전지 시스템의 현재 수명 등이다.

[학습 처리]

도 10의 흐름도를 사용하여, 제2 실시 형태의 학습 처리에 대하여 설명한다. 제2 실시 형태의 학습 처리에서는, 전술한 도 8에 도시된 흐름도에 대하여 S2-11, S2-12를 추가한 점에 특징이 있다. 이 때문에, 도 10의 S2-1부터 S2-10까지는, 도 8의 S1-1부터 S1-10까지와 동일하며, 도 10의 S2-13부터 S2-19까지는, 도 8의 S1-11부터 S1-17까지와 동일하다.

제2 실시 형태에 있어서의 학습 처리에서는, 로컬측의 학습부(3A)의 시스템 정보 출력부(37)가 네트워크 N을 경유하여, 축전지 시스템에 관한 정보를 서버측의 학습부(3B)로 송신한다(S2-11). 서버측의 학습부(3B)에서는, 시스템 정보 근사도 판정부(38)가 축전지 시스템에 관한 정보를 수취한다. 시스템 정보 근사도 판정부(38)는 복수의 로컬측의 학습부(3A)로부터, 축전지 시스템에 관한 정보를 복수 모은다. 그리고, 시스템 정보 근사도 판정부(38)는 축전지 시스템에 관한 정보가 동일한지 또는 비슷한지 여부를 판단한다(S2-12).

그로 인해, 열화 속도 테이블 T의 학습 스텝(S2-13, S2-14)에서, 시스템 정보 판정부(38)가 축전지 시스템에 관한 정보가 동일하거나, 또는 닮았다고 판단한 때에, 열화 속도 테이블 학습부(34)는 같은 축전지 시스템의 학습 결과를 참조하여, 효율적으로 학습하는 것이 가능해진다. 서버측의 학습부(3B)에 있어서, 축전지 시스템에 관한 정보가 동일하거나, 또는 닮았다고 판단된 경우, 열화 상태에 대해서는, 축전지 시스템에 관한 정보가 동일 정도인 것과 비교하는 쪽이 보다 바람직하기 때문이다.

[작용 및 효과]

이상과 같은 제2 실시 형태에 의하면, 로컬측 단체의 축전지 시스템에서는 학습할 수 없는 내용이어도, 서버측의 학습부(3B)에서 축전지 시스템에 관한 정보를 모으고, 복수의 축전지 시스템에 있어서의 상호의 근사도를 판정하여 파악할 수 있다. 이 때문에, 근사도가 높은 다른 축전지 시스템의 학습 결과를 참조할 수 있다. 그 결과, 서버측의 학습부(3B)에서는, 열화 속도 테이블 학습부(34)가 다양한 열화 속도 테이블 T를 학습하여, 학습 속도가 빨라져, 추정 정밀도를 높여서 열화 제어 성능이 한층 더 향상된다.

(5) 제3 실시 형태

이하의 제3 내지 제6 실시 형태에서는, 사용 이력 데이터 취득부(1)의 구성에 특징이 있다. 사용 이력 데이터 취득부(1)는, 열화 제어 장치(10)에 있어서 크게 구별된 3개의 블록 중 하나이다. 제3 내지 제6 실시 형태에 있어서는, 사용 이력 데이터 취득부(1) 이외의 구성에 대해서는 제1 실시 형태와 동일하고, 설명은 생략한다.

[구성]

도 11에 도시하는 바와 같이 제3 실시 형태에 따른 사용 이력 데이터 취득부(1)에서는, 단락 0029에서 설명한 데이터베이스부(11) 외에, 특성 파라미터 검출부(12)가 설치되어 있다. 특성 파라미터 검출부(12)에는 제1 시뮬레이션부(14A) 및 부호화부(15)가 접속되고, 제1 시뮬레이션부(14A)에는 차분 검출부(13)가 접속되어 있다.

차분 검출부(13)에는 상기 부호화부(15)가 접속되고, 당해 부호화부(15)에는 제1 통신부(16A), 상기 데이터베이스부(11), 제2 통신부(16B), 복호화부(17)가 순차 접속되어 있다. 복호화부(17)에는 가산부(18) 및 제2 시뮬레이션부(14B)가 접속되어 있다. 또한, 제2 시뮬레이션부(14B)에 상기 가산부(18)에 접속되어 있다. 또한, 가산부(18)에는 학습부(3)가 접속되어 있다.

이상과 같은 사용 이력 데이터 취득부(1)의 구성 요소 중, 특성 파라미터 검출부(12)는 사용 이력 데이터 A를 입력하여 해석함으로써, 축전지 셀(20)의 특성 파라미터 P를 검출하는 부분이다. 축전지 셀(20)의 특성 파라미터 P란, 축전지 셀(20)의 거동을 특징짓는 파라미터이며, 시상수나 내부 저항 등이 일반적이다. 내부 저항으로서는 직류분 내부 저항, 교류분 내부 저항이나, 충전측 내부 저항, 방전측 내부 저항 등, 복수의 파라미터를 들 수 있다. 특성 파라미터 검출부(12)가 특성 파라미터 P를 검출하는 방법으로서는, 다음과 같은 방법이 있다.

예를 들어 랜덤하게 충방전하고 있는 축전지 셀(20)로부터 사용 이력 데이터 A를 도입하고, 그로부터 특성 파라미터 P를 검출하는 방법이나, 특정한 충방전 패턴을 사용하여 그로부터 특성 파라미터 P를 검출하는 방법 등이 있다. 여기에서는, 축전지 시스템의 메인터넌스 시나 일정한 간격으로 실행되는 리프레시 충방전 시 등에, 사용 이력 데이터 A를 도입하고, 그곳으로부터 복수의 특성 파라미터 P를 검출하는 방법을 채용하고 있다.

또한, 특성 파라미터 검출부(12)에서는, 후술하는 부호화 데이터양이 역치 이상으로 된 경우에 부호화부(15)로부터 검출 트리거 R을 입력하고, 특성 파라미터 P의 재검출을 실행시키게 되어 있다. 또한, 특성 파라미터 검출부(12)에서는, 검출한 특성 파라미터 P와 함께, 축전지 셀(20)의 전류값 I나 분위기 온도 t를, 제1 시뮬레이션부(14A) 및 부호화부(15)로 출력하게 되어 있다.

제1 시뮬레이션부(14A)는, 축전지 셀(20)의 전류값 I나 분위기 온도 t, 나아가 특성 파라미터 검출부(12)로부터 특성 파라미터 P를 도입하고, 이 데이터를 사용하여 축전지 셀(20)의 열화 상태를 시뮬레이트하는 부분이다. 제1 시뮬레이션부(14A)는, 시뮬레이트 결과로서, 전압값, 온도값, SOC값 등을 포함하는 제1 시뮬레이션값 M1을 산출하게 되어 있다. 차분 검출부(13)는 제1 시뮬레이션부(14A)로부터 상기 제1 시뮬레이션값 M1을 취득하고, 또한 축전지 셀(20)로부터 사용 이력 데이터 A를 취득하고, 양자의 차분값 Q를 검출하고, 이것을 부호화부(15)로 출력하도록 구성되어 있다.

부호화부(15)에는 특성 파라미터 검출부(12)로부터, 전류값 I와, 분위기 온도 t와, 특성 파라미터 P가, 차분 검출부(13)로부터 차분값 Q가, 각각 입력되어, 이들이 부호화된 후, 제1 통신부(16A)로 출력된다. 또한, 부호화부(15)는 부호화 데이터양이 역치 이상으로 된 경우에 특성 파라미터 검출부(12)에 검출 트리거 R을 출력하게 되어 있다. 또한, 부호화부(15)는 특성 파라미터 P의 데이터가 전회와 동일한 경우에는 출력하지 않게 되어 있다.

부호화부(15)에서는, 차분값 Q의 부호화 시에는, 허프만 코딩화 등의 엔트로피 부호화를 행하고 있다. 부호화부(15)에서는, 출현 확률을 매회 구하면 연산량이 많아지므로, 도 12의 표에 도시한 바와 같이, 값이 작은 것에 짧은 부호 길이를 할당하도록 하고 있다. 즉, 부호화부(15)에서는, 제1 시뮬레이션값 M1이 사용 이력 데이터 A 등의 실측값에 가까운 경우에, 짧은 부호 길이를 할당하도록 하고 있다. 부호화부(15)에서 사용한 부호어 테이블은 복호화부(17)에서도 사용된다.

그런데, 제1 시뮬레이션부(14A)가 구한 제1 시뮬레이션값 M1이 실측값에 가까울 때에 짧은 부호 길이를 할당한 경우, 제1 시뮬레이션값 M1이 크면, 부호 길이가 비약적으로 증대하고, 엔트로피 부호화를 사용하지 않는 쪽이, 부호 길이가 짧아지는 경우가 있다. 따라서, 부호화부(15)는 제1 시뮬레이션값 M1이 소정의 값보다도 큰 경우에는, 엔트로피 부호화를 사용하는 것이 아니라, 단순히 값을 2치 변환하기로 한다.

제1 통신부(16A)는 부호화부(15)에서 부호화한 데이터를, 데이터베이스부(11)에 보내는 수단이다. 데이터베이스부(11)에서는 제1 통신부(16A)로부터 보내진 부호화 데이터를 보존한다. 제2 통신부(16B)는 데이터베이스부(11)로부터 데이터를 판독하고, 복호화부(17)에 보내는 수단이다. 복호화부(17)는 부호화 데이터 상태에 있는 특성 파라미터 P, 축전지 셀(20)의 전류값 I나 분위기 온도 t, 나아가 차분값 Q를 복호화하고, 이들을 가산부(18)로 출력하게 되어 있다.

제2 시뮬레이션부(14B)는, 복호화부(17)로부터 특성 파라미터 P, 축전지 셀(20)의 전류값 I나 분위기 온도 t를 도입하고, 축전지 셀(20)의 열화 상태를 시뮬레이트하고 제2 시뮬레이션값 M2를 가산부(18)로 출력하는 부분이다. 가산부(18)는 제2 시뮬레이션값 M2와 복호화한 차분값 Q를 도입하여 양자를 더하고, 학습 지시부(2) 및 학습부(3)로 출력하게 되어 있다.

[사용 이력 데이터 취득부에 있어서의 데이터 처리]

도 13의 흐름도를 참조하여, 제3 실시 형태에 있어서의 데이터 처리에 대하여 설명한다. 먼저, 데이터베이스부(11)에의 데이터 기입 처리에 대하여 설명한다. 처음에, 특성 파라미터 검출부(12)는 검출 트리거 R이 있는지 여부를 판정한다(S3-1).

검출 트리거 R이 있는 경우에는(S3-1의 "예"), 특성 파라미터 검출부(12)는 다음과 같이 하여 특성 파라미터 P의 검출을 행한다. 먼저, 특성 파라미터 검출부(12)는 외부로부터, 전지 셀의 전압값, 온도값, 전류값, SOC값 등의 사용 이력 데이터 A를 입력하고, 이들을 해석함으로써, 축전지 셀(20)의 특성 파라미터 P를 검출한다(S3-2).

검출 트리거 R이 없는 경우에는(S3-1의 "아니오"), 특성 파라미터 검출부(12)에 의한 특성 파라미터 P의 검출을 생략하여 S3-3으로 이행한다. S3-3에서는, 제1 시뮬레이션부(14A)가, 특성 파라미터 P와 축전지 셀(20)의 전류값 I와 분위기 온도 t를 입력으로 하여, 이 데이터를 사용하여 축전지 셀(20)의 열화 상태를 시뮬레이션하여, 전압값, 온도값, SOC값 등의 제1 시뮬레이션값 M1을 산출한다. 이어서, 차분 검출부(13)에서는, 사용 이력 데이터 A와 제1 시뮬레이션값 M1의 차분을 검출하고, 차분값 Q를 부호화부(15)에 보낸다(S3-4).

부호화부(15)는 특성 파라미터 P, 축전지 셀(20)의 전류값 I, 분위기 온도 t를 부호화한다(S3-5). 단, 부호화부(15)는 부호화 데이터양을 삭감하기 위해서, 특성 파라미터 P의 데이터는 전회와 동일한 경우에는 출력하지 않도록 한다. 또한, 부호화부(15)는 차분값 Q를 엔트로피 부호화한다(S3-6).

부호화부(15)는 부호화 데이터양이 역치 이상인지 여부를 판단한다(S3-7). 부호화부(15)에 있어서 부호화 데이터양이 많아진다는 것은, 시뮬레이션 결과가 실측값과 이격되고 있다는, 즉 특성 파라미터 P의 값이 실제의 값과 이격되는 경향이 있다는 것을 나타낸다. 따라서, 부호화부(15)는 부호화 데이터양이 역치 이상이면(S3-7의 "예"), 시뮬레이션 결과가 실측값과 이격되고 있는 것으로 되고, 검출 트리거 R을 출력하여 특성 파라미터 검출부(12)에서 특성 파라미터 P의 재검출을 실행시킨다(S3-8). 그 후, 데이터베이스부(11)가 부호화부(15)로부터의 부호화 데이터를 기록한다(S3-9). 또한, 부호화부(15)는 부호화 데이터양이 역치 미만이면(S3-7의 "아니오"), 검출 트리거 R을 출력하지 않고, 데이터베이스부(11)는 부호화 데이터를 기록한다(S3-9).

계속하여 데이터베이스부(11)로부터의 데이터 판독 처리에 대하여 설명한다. 제2 통신부(16B)는 데이터베이스부(11)로부터 판독한 데이터를 복호화부(17)로 출력한다. 복호화부(17)에서는 부호화부(15)에서 사용한 부호어 테이블을 사용하여, 제2 통신부(16B)가 출력한 데이터를 복호화한다.

복호화부(17)는 상기한 특성 파라미터 P, 전류 I, 분위기 온도 t를 제2 시뮬레이션부(14A)로 출력하고, 차분값 Q를 가산부(18)로 출력한다(S3-10). 제2 시뮬레이션부(14B)에서는, 제1 시뮬레이션부(14A)와 마찬가지로, 전류값 I와 분위기 온도 t를 입력으로 하여, 특성 파라미터 P를 사용하여 축전지 셀(20)의 열화 상태를 시뮬레이션하여, 전압값, 온도값, SOC값 등의 제2 시뮬레이션값 M2를 가산부(18)로 출력한다(S3-11).

가산부(18)에서는, 제2 시뮬레이션부(14B)가 출력한 시뮬레이션값 M2와 복호화부(17)가 출력한 차분값 Q를 더하고, 최종적인 값을 검출한다. 이 최종적인 값이, 사용 이력 데이터 A와 동일한 것이며, 이 값을 사용 이력 데이터 A로서 학습 지시부(2) 및 학습부(3)로 출력한다(S3-12).

[작용 및 효과]

이상과 같은 제3 실시 형태에 의하면, 제1 및 제2 시뮬레이션값 M1, M2와 실측값이 가까운 값인 경우에, 부호화부(15)는, 송신하는 데이터는 전류값 I와 분위기 온도 t와 각 차분값 Q만이 되고, 엔트로피 부호화를 사용하고 있다. 그로 인해, 부호화하는 데이터양은 매우 작아진다. 게다가, 부호화부(15)는 값이 작은 것에 짧은 부호 길이를 할당하고 있고, 특성 파라미터 P의 데이터가 전회와 동일한 경우에는 출력하지 않으므로, 데이터양을 삭감할 수 있다.

게다가, 제3 실시 형태에서는 부호화하는 데이터양이 역치 이상이 되고, 시뮬레이션 결과가 실측값과 해리되게 되면, 부호화부(15)는 특성 파라미터 검출부(12)에 대하여 검출 트리거 R을 출력하고, 특성 파라미터 P의 재검출을 실행시킨다. 또한, 제3 실시 형태의 특성 파라미터 검출부(12)에 있어서는 복수의 특성 파라미터 P를 검출하고 있다. 이러한 제3 실시 형태에 의하면, 축전지 셀(20)의 거동을 정확하게 반영한 데이터를 도입할 수 있다.

게다가, 값이 작은 것에 짧은 부호 길이를 할당한 상태에서 제1 시뮬레이션값 M1이 소정값보다도 커지면, 엔트로피 부호화에 의한 부호 길이는 비약적으로 증대해버린다. 따라서, 제3 실시 형태에서는, 제1 시뮬레이션값 M1이 소정값보다도 커지면, 특성 파라미터 P에 대한 부호화 처리를 엔트로피 부호화로부터 단순히 값을 2치 변환으로 변경하고 있다. 이러한 제3 실시 형태에 의하면, 부호 길이의 대폭적인 증대를 회피하는 것이 가능하여, 적은 데이터양을 유지할 수 있다.

(6) 제4 실시 형태

[구성]

제4 실시 형태는 상기 제3 실시 형태에 있어서의 사용 이력 데이터부(1)의 변형예이며, 기본적인 구성은 상기 제3 실시 형태와 동일하다. 그로 인해, 제3 실시 형태와 동일한 구성 요소에 대해서는 동일 부호를 붙이고, 설명은 생략한다.

도 14에 도시한 바와 같이, 제4 실시 형태는, 차분 검출부(13)에는 양자화부(19A)가 접속되고, 복호부(17)에는 역양자화부(19B)가 접속되어 있다. 양자화부(19A)는 부호화하기 전의 차분값을 양자화하여 양자화 차분값을 산출하는 부분이며, 역양자화부(19B)는 복호화한 양자화 차분값에 대하여 역양자화를 행하는 부분이다. 양자화란, 어떤 일정한 값으로 제산을 하는 것이며, 역양자화란 그 반대인 일정한 값을 승산하는 것이다. 이 결과, 값이 단순화된다. 예를 들어, 5로 양자화를 했을 때에는, 1, 2, 3, 4의 값은 0이 되고, 이것을 역복호화해도 0인채 그대로이다.

[사용 이력 데이터 취득부에 있어서의 데이터 처리]

제4 실시 형태의 데이터 처리에 대하여 도 15의 흐름도를 사용하여 설명한다. 본 실시 형태의 데이터 처리는, 기본적으로 도 13에 도시된 상기 제3 실시 형태의 데이터 처리와 동일하지만, 차분값 Q의 양자화 및 역양자화를 행하는(S4-5, S4-12) 점에 특징이 있다. 이외의 스텝은, 도 13에 도시된 스텝과 동일하다.

즉, 제4 실시 형태에서는, 부호화하기 전의 차분값을 양자화부(19A)로 양자화를 행하고(S4-5), 양자화한 차분값을 산출하고, 이것을 부호화부(15)로 출력한다. 부호화부(15)에서는 양자화 차분값에 대하여 엔트로피 부호화를 행한다(S4-7). 또한. 복호화부(17)는 양자화 차분값을 복호화하고, 이것을 역양자화부(19B)로 출력한다. 역양자화부(19B)는 역양자화를 행하고, 차분값을 검출한다(S4-11) .

[작용 및 효과]

이상과 같은 제4 실시 형태에 의하면, 양자화부(19A)에 의해, 부호화하기 전의 차분값을 양자화하므로, 데이터베이스부(11)에의 기입 정보를 결핍시켜서, 데이터양을 삭감하는 것이 가능하다. 한편, 제4 실시 형태에 있어서는, 부호화의 종류도 줄어들기 때문에, 부호 길이도 격감시킬 수 있다. 이 실시 형태에서는 불가역 부호화이므로 원래의 값을 완전히 재현할 수는 없지만, 그만큼, 사용 이력 데이터 A의 데이터양을 격감시킬 수 있다고 하는 장점이 있다.

(7) 제5 실시 형태

[구성]

도 16에 도시한 바와 같이, 제5 실시 형태에서는, 사용 이력 데이터 취득부(1)의 구성 요소가 로컬측의 사용 이력 데이터 취득부(1A)와 서버측의 사용 이력 데이터 취득부(1B)에 분할 배치되어 있다. 로컬측의 사용 이력 데이터 취득부(1A)에는, 특성 파라미터 검출부(12), 차분 검출부(13), 제1 시뮬레이션부(14A), 부호화부(15), 제1 통신부(16A) 및 양자화부(19A)가 배치되어 있다.

제1 통신부(16A)는 유선 또는 무선 통신에 의해 원격의 서버에 대하여 데이터의 송신을 행하게 되어 있다. 또한, 서버측의 사용 이력 데이터 취득부(1B)에는, 데이터베이스부(11), 제2 통신부(16B), 복호화부(17), 제2 시뮬레이션부(14B), 가산부(18) 및 역양자화부(19B)가 배치되어 있다.

[작용 및 효과]

이상과 같은 제5 실시 형태에 의하면, 서버측의 사용 이력 데이터 취득부(1B)에 데이터베이스부(11)를 설치하였기 때문에, 이 데이터베이스부(11)에, 서버측의 대규모의 데이터 서버를 사용할 수 있고, 큰 사용 이력 데이터 A를 기록할 수 있다. 따라서, 서버측에서 많은 축전지 시스템의 열화 진단을 통계적으로 처리할 때 등에서, 로컬측과 서버측 간에 통신하는 사용 이력 데이터 A를 대폭으로 삭감하는 것이 가능하다.

(8) 제6 실시 형태

[구성]

도 17에 도시하는 제6 실시 형태는, 상기 제5 실시 형태의 변형예이며, 로컬측에 설치한 사용 이력 데이터 취득부(1A)의 특성 파라미터 검출부(12)가 학습부(3)로부터의 학습 결과인 열화 속도 테이블 T를 도입하도록 구성한 점에 특징이 있다.

[사용 이력 데이터 취득부에 있어서의 데이터 처리]

제6 본 실시 형태의 데이터 처리를 도 18의 흐름도에 도시하였다. 제6 실시 형태의 데이터 처리는, 기본적으로 상기 제3 실시 형태와 동일하지만, 도 18의 S5-3에 도시한 바와 같이, 특성 파라미터 검출부(12)에서는, 서버측의 사용 이력 데이터 취득부(1B)로부터 특성 파라미터 P가 송신되어 왔는지를 판정하고, 서버측의 사용 이력 데이터 취득부(1B)로부터 특성 파라미터 P가 수신되면(S5-3), 로컬측의 사용 이력 데이터 취득부(1A)에 있어서의 특성 파라미터 P와 치환한다(S5-4). 그 이후, 이 치환한 특성 파라미터 P를 사용한다. 도 18의 S5-5부터 S5-14까지는, 도 13의 S3-3부터 S3-12와 동일하다.

S5-15에서는 서버측에서 많은 축전지 시스템의 정보를 수집하고, 학습부(3)에서 사용 이력 데이터 A를 사용하여 열화 모델의 학습을 행한다. 그리고, 학습부(3)의 학습 결과인 열화 속도 테이블 T에 기초하여, 동일 정도 열화되어 있는 축전지 시스템의 특성 파라미터 P를 비교하고, 통계 처리를 행하고, 정밀도가 높은 특성 파라미터 P를 출력한다(S5-16).

[작용 및 효과]

이러한 제6 실시 형태에 따르면, 로컬측의 사용 이력 데이터 취득부(1A)에 있어서의 특성 파라미터 P의 값으로서, 로컬측에서 검출한 것을 사용할뿐만 아니라, 외부인 서버측의 사용 이력 데이터 취득부(1B)로부터 송신되어 온 특성 파라미터 P의 값을 사용할 수 있다. 따라서, 로컬측의 사용 이력 데이터 A의 데이터양을 대폭으로 삭감하는 것이 가능하다.

(9) 제7 실시 형태

제7 내지 제9 실시 형태는, 학습 지시부(2)의 구성에 특징이 있다. 학습 지시부(2)는 열화 제어 장치(10)에 있어서 크게 구별된 3개의 블록 중 하나이다. 제7 내지 제9 실시 형태에서는, 학습 지시부(2) 이외의 구성에 대해서는 제1 실시 형태와 동일해서, 설명은 생략한다.

[구성]

도 19에 도시한 바와 같이, 제7 실시 형태에 따른 학습 지시부(2)에는, 단락 0030, 0031에서 설명한 판단부(21)와 추정값 산출부(23) 외에, 데이터베이스부(22)와, 추정값용 차분 검출부(24)와, 변동량 검출부(25)와, 변동량 표시부(26)와, 열화량 표시부(27)와, 학습 표시부(28)와, 기억부(29)가 설치되어 있다.

기억부(29)는 시계열 데이터 Z를 기억하는 부분이다. 시계열 데이터 Z란, 추정값용 차분 검출부(24)의 검출한 차분값 Q와, 변동량 검출부(25)의 검출한 변동량 W를 세트로 한 데이터이다. 판단부(21)에서는, 시계열 데이터 Z를 분석하고, 이 시계열 데이터 Z의 트렌드가 비선형이라고 판단함으로써, 학습 지시 신호 E를 학습부(3)로 출력하게 되어 있다.

판단부(21)는 이미 설명한 바와 같이 열화 속도 테이블 T의 학습 가부의 판단을 행하는 부분인데, 제7 실시 형태에 따른 판단부(21)에서는, 축전지 셀(20)의 열화 상태의 변동에 의한 실측값 변화의 영향을 제거하면서, 학습 가부를 판단하게 되어 있다. 즉, 판단부(21)는 차분값 Q와 변동량 W의 상관성이 비선형인지 여부를 판단함으로써, 변동량 W에 의한 사용 이력 데이터 A의 변화의 영향을 배제하게 되어 있다. 또한, 판단부(21)는 시계열 데이터 Z의 트렌드가 비선형인지 여부의 기준이 되는 분포폭 β를 조절 가능하게 되도록 구성되어 있다.

여기서 도 20을 사용하여, 판단부(21)에 있어서의 시계열 데이터 Z의 분포폭 β과 비선형의 판단에 대하여 설명한다. 기억부(29)에 어느 정도의 양의 시계열 데이터 Z가 축적되면, 시계열 데이터 Z는 일정한 경향을 나타내게 된다. 도 20에서는 ○로 나타낸 1 내지 6의 숫자가 시계열 데이터 Z의 번호이다. 판단부(21)는 이 시계열 데이터 Z가 나타내는 경향으로부터, 분포폭 β의 값을 결정한다.

이 분포폭 β의 값이, 시계열 데이터 Z가 선형으로 분포하고 있다고 판단부(21A)가 판단하기 위하여 필요한 계수가 된다. 분포폭 β의 값이 작으면, 변동량 W와 차분값 Q의 상관성이 강한 상태이다. 이 경우에는, 시계열 데이터 Z가 분포폭 β로부터 비어져 나오기 쉬우므로, 판단부(21)는 시계열 데이터 Z의 트렌드가 비선형이라고 판단하기 쉬워진다. 바꾸어 말하면, 판단부(21)는 시계열 데이터 Z의 트렌드가 선형이라고 판단하기 어려워져, 결과적으로 학습부(3)에 학습 지시 신호 E를 빈번히 내게 된다.

반대로, 분포폭 β의 값이 크면, 변동량 W와 차분값 Q의 상관성이 약한 상태이다. 이 경우에는, 시계열 데이터 Z가 분포폭 β로부터 비어져 나오기 어려우므로, 판단부(21)는 시계열 데이터 Z의 트렌드가 비선형이라고 판단하기 어려워진다. 바꾸어 말하면, 판단부(21)는 시계열 데이터 Z의 트렌드가 비선형이라고 판단하기 쉬워져, 학습부(3)에의 학습 지시 신호 E의 출력 빈도는 저하되게 된다. 판단부(21)에서는, 이 분포폭 β의 값을 조절함으로써, 학습 지시 신호의 출력 빈도에 의한 학습 속도와, 열화 정밀도를 제어하게 되어 있다.

판단부(21)는 축전지 시스템이 놓인 상황 등에 따라 분포폭 β의 값을 조절한다. 예를 들어, 도 20의 위쪽 도면에서는, 시계열 번호 1 내지 5에 따라 분포폭 β를 설정하고 있다. 이것은 최초의 5점의 변동량 W를 기준으로 하도록 사전에 정해 두고, 분포폭 β를 설정한 예이다.

분포폭 β는, 축전지 셀(20)의 종류나 특성에 따라서 변경할 수 있다. 도 20의 아랫쪽 도면에서는, 시계열 번호(6)의 데이터가 선형의 영역으로부터 벗어나 있다. 이때, 판단부(21)는 학습부(3)에 학습 지시 신호 E를 낸다. 그리고, 학습부(3)가 열화 속도 테이블 T를 학습할 때에는, 시계열 번호 6인 때의 차분값 Q가 선형의 영역 내의 중심값에 들어가도록, 축전지 셀(20)에 있어서의 용량 열화량의 추정값 γ를 수정한다. 이 γ는, 선형이라고 판단하는 분포폭 β의 중앙값과, 상기 차분값 Q의 거리이다.

추정값 산출부(23)는 축전지 셀(20)의 용량 열화량의 추정값 γ를 산출하는 부분이다. 상기 제1 실시 형태에 있어서의 추정값 산출부(23)에서는, 산출한 용량 열화량의 추정값에 대해서, 이것을 학습부(3)에 보내어 열화 속도 테이블 T의 갱신에 사용할 때부터 변경량 D라고 칭했지만, 제7 실시 형태에서는, 그대로 추정값 γ라고 칭하기로 한다.

추정값용 차분 검출부(24)는 추정값 산출부(23)가 산출한 추정값 γ와, 축전지 셀(20)의 사용 이력 데이터 A인 실측값의 차분값 Q를 검출하는 부분이다. 축전지 셀(20)의 실측값이 용량값일 경우, 예를 들어, 완전히 방전한 상태부터 완전히 충전한 상태까지의 용량값이 용량 실측값이 된다. 또는, 완전히 충전한 상태부터 완전히 방전한 상태까지의 용량값을 용량 실측값으로 해도 된다.

추정값용 차분 검출부(24)는 이러한 용량 실측값을 학습부(3)로부터의 실측 용량 B로서 입력한다. 용량 실측값은, 완전 충전까지의 용량 실측값과 완전 방전까지의 용량 실측값 중, 어느쪽을 사용해도 되지만, 용량값을 실측할 때의 열화량을 최소한으로 억제하는 것을 고려한 경우, 충전에 의한 용량 실측값과, 방전에 의한 용량 실측값을 각각 최저 1회 실측하고, 각각의 열화량을 산출하고, 이 열화량이 적은 쪽을, 용량 실측값으로서 채용하는 것이 바람직하다.

변동량 검출부(25)는 축전지 셀(20)의 열화 상태를 축전지 시스템 전체로부터 보았을 때의 변동량 W를 검출하는 부분이며, 변동량 표시부(26)는 디스플레이 등의 모니터에 변동량 W를 표시하는 부분이다. 변동량 W로서는, 예를 들어, 다음과 같은 것이 있다.

1. 축전지 셀 간의 최대 전압값과 최소 전압값의 차

2. 축전지 셀 간의 최대 SOC와 최소 SOC값의 차

3. 축전지 셀 간의 최대 온도값과 최소 온도값의 차

4. 이상 중 어느 하나의 차에 의존하는 값

5. 축전지 시스템에 있어서의 전압값의 분포를 나타내는 표준 편차

6. 축전지 시스템에 있어서의 SOC값의 분포를 나타내는 표준 편차

7. 축전지 시스템에 있어서의 온도값의 분포를 나타내는 표준 편차

데이터베이스부(22)는 사용 이력 데이터 A로서 보존하여 데이터베이스화하는 부분이다. 열화량 표시부(27)는 추정값 산출부(23)가 산출한 열화량을 디스플레이 등의 모니터에 표시하는 부분이다. 학습 표시부(28)는 판단부(21A)가 학습 지시 신호 E를 출력하면, 학습 처리를 실시하는 것을 LED 등으로 외부에 표시하는 부분이다.

[학습 지시부에 있어서의 데이터 처리]

도 21의 흐름도를 참조하여, 제7 실시 형태에 있어서의 데이터 처리에 대하여 설명한다. 변동량 검출부(25)는 학습 지시부(2)의 외부로부터, 축전지 셀(20)에 있어서의 실측값과, 축전지 시스템 전체의 실측값을 입력하고, 이 실측값으로부터 축전지 셀(20)의 변동량 W를 검출한다(S6-1). 변동량 표시부(26)는 변동량 W를 모니터에 표시한다(S6-2). 이때, 변동량 W는, 어떤 열화 모델 파라미터 C에 대하여 축전지 시스템 전체의 변동량을 나타내고 있다.

데이터베이스부(27)는 축전지 셀(20)의 실측값을 사용 이력 데이터 A로서 보존한다(S6-3). 사용 이력 데이터 A는 사용 중인 각 축전지 셀(20)의 실측값이며, 전압값, 온도값, 전류값, SOC값 등이다. 추정값 산출부(23)는 학습부(3)로부터 열화 모델 파라미터 C를 판독하고, 데이터베이스부(27)로부터 사용 이력 데이터 A를 판독하고, 이 데이터와 임의의 함수를 사용하여, 축전지 셀(20)있어서의 열화량의 추정값 γ를 산출한다(S6-4). 열화량 표시부(27)는 열화량의 추정값 γ를 모니터에 표시한다(S6-5).

추정값용 차분 검출부(24)는 추정값 산출부(23)에서 산출한 열화량의 추정값 γ와, 축전지 시스템 전체의 실측값의 차분값 Q를 검출한다(S6-6). 기억부(29)는 차분값 Q와 변동량 W를 세트로 하여 시계열 데이터 Z로서 기억한다(S6-7). 판단부(21)는 이 시계열 데이터 Z를 이용하여, 어떤 변동량 W가 있는 상태에서 축전지 시스템 전체의 실측값이 측정되었는지를 판단하게 된다.

축전지 시스템 전체의 실측값은, 각각의 축전지 셀(20)의 열화 상태의 영향을 받을 뿐만 아니라, 원리적으로 축전지 셀(20)의 열화 상태에 변동이 있음으로써, 축전지 시스템(20) 전체의 실측값도 변화한다. 이 축전지 셀(20)의 변동에 의한 용량 실측값의 변화는, 불가역의 변화가 아니고, 일시적인 것에 지나지 않는다. 따라서, 이 축전지 셀(20)의 열화 상태의 변동에 의한 축전지 시스템 전체의 용량의 변화분의 영향을 제거하면, 그 나머지의 변화분은 추정값과 실측값의 차가 된다.

판단부(21)에서는, 차분값 Q와 변동량 W의 세트인 시계열 데이터 Z의 트렌드를 분석한다(S6-8). 그리고 판단부(21)는 시계열 데이터 Z의 트렌드가 선형인지 여부를 판단하고(S6-9), 판단부(21)가 시계열 데이터 Z의 트렌드는 선형이라고 판단하면(S6-9의 "예"), 시계열 데이터 Z의 트렌드로부터 분포폭 β의 값을 재설정한다(S6-10).

한편, 판단부(21)가, 시계열 데이터 Z의 트렌드는 비선형이면(S6-9의 "아니오"), 학습 지시 신호 E 및 용량 열화량의 추정값 γ(제1 실시 형태에서는 변경량 D)를 학습부(3)로 출력한다(S6-11). 학습 표시부(28)는 판단부(21A)가 학습 지시 신호 E를 출력하면, 학습 처리를 실시하는 것을 외부에 표시한다(S6-12).

[작용 및 효과]

이상과 같은 제7 실시 형태에 의하면, 판단부(21)는 축전지 셀(20)의 열화 상태의 변동에 의한 실측값 변화의 영향을 제거한 뒤에, 학습 지시 신호 E를 학습부(3)로 출력하기 위해서, 학습부(3)는 열화 모델의 학습을 높은 정밀도로 실시할 수 있다. 따라서, 축전지 시스템 전체에서 실측한 용량을 사용한 경우에도, 축전지 셀(20)의 열화 상태의 변동에 따른 영향이 없어, 우수한 열화 모델의 구축이 가능하다.

또한, 판단부(21)는 사전에 실험을 행하여 역치 α를 정해 두고, 또한 추정값용 차분 검출부(24)에 의해 검출되는 차분값 Q가 역치 α 이상인 경우에 학습 지시 신호 E를 학습부(3)에 내도록 해도 된다. 이에 의해, 판단부(21)는 효율적으로 학습 지시 신호 E를 출력할 수 있다. 또한, 제7 실시 형태에서는, 변동량 표시부(26), 열화량 표시부(27), 학습 표시부(28)와 같은 표시부가, 데이터나 처리를 외부로 향하여 표시하기 위해서, 열화 제어에 수반하는 작업 효율이 향상된다.

(10) 제8 실시 형태

[구성]

제8 실시 형태는 기본적인 구성은 제7 실시 형태와 동일하기 때문에, 상기 제7 실시 형태와 동일한 구성 요소에 대해서는 동일 부호를 붙이고, 설명은 생략한다. 상기 제7 실시 형태의 학습 지시부(2)는 모든 구성 요소가 로컬측에 설치되어 있었지만, 도 22에 도시하는 제8 실시 형태의 학습 지시부(2)는 로컬측의 학습 지시부(2A)와, 서버측의 학습 지시부(2B)를 포함하고 있다.

로컬측의 학습 지시부(2A)에는, 데이터베이스부(22)와, 추정값 산출부(23)와, 변동량 검출부(25)와, 변동량 표시부(26)와, 열화량 표시부(27)와, 학습 표시부(28)가 설치되어 있다. 한편, 서버측의 학습 지시부(2B)에는, 판단부(21)와, 추정값용 차분 검출부(24)와, 기억부(29)가 설치되어 있다. 이들 학습 지시부(2A 및 2B)는 유선 또는 무선의 통신 수단(도시하지 않음)을 통하여 접속되어 있다.

[학습 지시부에 있어서의 데이터 처리]

제8 실시 형태에서는, 로컬측의 학습 지시부(2A)로부터는, 변동량 W, 용량 열화량의 추정값 γ가 세트로, 서버측의 학습 지시부(2B)에 유선 또는 무선의 통신 수단에 의해 송신되고, 서버측의 학습 지시부(2B)로부터는 학습 지시 신호 E와 추정값의 변경량 D가 세트로 되어서, 유선 또는 무선의 통신 수단에 의해 로컬측의 학습부(3A)로 송신된다.

이러한 제8 실시 형태에 의하면, 변동량 W와 차분값 Q의 상관성의 분석을 할 때에 하나의 축전지 시스템의 결과뿐만 아니라, 다른 동일한 구성을 갖는 축전지 시스템에서의 트렌드를 아울러 분석하는 것이 가능해진다. 따라서, 데이터 세트수가 많아져서, 축전지 시스템에 의해 적합한 분포폭 β나 용량 열화량의 추정값 γ를 설정하는 것이 가능해진다. 이에 의해, 열화 제어의 정밀도가 보다 한층 향상된다.

또한 축전지 시스템의 설치 환경에 따라서, 변동되기 쉬운 축전지 시스템과 그렇지 않은 시스템이 혼재하는 것도 생각되며, 이때에 각각의 축전지 시스템에 대하여 신뢰도를 적절히 설정하는 것이 가능하다. 즉, 변동량 W가 작은 경향을 나타내는 축전지 시스템에서는, 변동량 W와 차분값 Q의 데이터 세트의 신뢰도를 높게 설정하고, 변동량 W가 큰 경향을 나타내는 시스템은 신뢰도를 낮게 설정하는 것이 가능하다. 또한, 신뢰도가 높은 데이터 세트를 우선적으로 사용하여, 분포폭 β나 추정값 γ를 설정할 수도 있어, 열화 속도 테이블 T의 학습을 효율적으로 행할 수 있다.

(11) 제9 실시 형태

[구성]

제9 실시 형태도 제8 실시 형태와 마찬가지로, 상기 학습 지시부(2)를 로컬측과 서버측에 분할 배치한 것이며, 기본적인 구성은 제7 실시 형태와 동일하다. 그 때문에, 상기 제7 실시 형태와 동일한 구성 요소에 대해서는 동일 부호를 붙이고, 설명은 생략한다. 도 23에 도시한 바와 같이, 제9 실시 형태의 학습 지시부(2)에서는, 변동량 검출부(25), 변동량 표시부(26), 열화량 표시부(27) 및 학습 표시부(28), 로컬측에 구비되고, 그 이외의 구성 요소는 원격에 있는 서버측에 구비되는 구성이다.

[작용 및 효과]

제9 실시 형태에서는, 상기 제8 실시 형태의 작용 및 효과 외에, 데이터베이스부(22)가 서버측에 있으므로, 로컬측에서의 사용 이력 데이터 A 등을 보존하기 위한 메모리양을 삭감할 수 있다고 하는 독자적인 작용 및 효과가 있다.

(12) 다른 실시 형태

또한, 상기 실시 형태는, 본 명세서에 있어서 일례로서 제시한 것으로서, 발명의 범위를 한정하는 것을 의도하는 것이 아니고, 기타의 다양한 형태로 실시되는 것이 가능하다. 또한, 발명의 범위를 일탈하지 않는 범위에서, 다양한 생략이나 치환, 변경을 행하는 것도 가능하다. 이들 실시 형태나 그 변형예는, 발명의 범위나 요지에 포함됨과 마찬가지로, 청구범위에 기재된 발명과 그 균등의 범위에 포함되는 것이다.

예를 들어, 상기 실시 형태에서는, 정보의 구체적인 내용, 수치는 자유이며, 특정한 내용, 수치에는 한정되지 않는다. 실시 형태에 있어서, 역치에 대한 대소 판단, 일치 불일치의 판단 등에 있어서는 이상, 이하로 하여 값을 포함하도록 판단할지, 더 큼, 더 작음, 초과, 초과하지 않음으로 하여 값을 포함하지 않도록 할지도 자유이다. 따라서, 예를 들어 값의 설정에 따라서는, 「이상」을 「보다 크다」, 「이하」를 「보다 작다」라고 바꿔 읽어도 실질적으로는 동일하다.

1, 1A, 1B: 사용 이력 데이터 취득부
2, 2A, 2B: 학습 지시부
3, 3A, 3B: 학습부
10: 열화 제어 장치
11, 22: 데이터베이스부
12: 특성 파라미터 검출부
13: 차분 검출부
14A: 제1 시뮬레이션부
14B: 제2 시뮬레이션부
15: 부호화부
16A: 제1 통신부
16B: 제2 통신부
17: 복호화부
18: 가산부
19A: 양자화부
19B: 역양자화부
20: 축전지 셀
21: 판단부
23: 추정값 산출부
24: 추정값용 차분 검출부
25: 변동량 검출부
26: 변동량 표시부
27: 열화량 표시부
28: 학습 표시부
29: 기억부
30: 충방전 제어 장치
31: 전류 적산부
32: 일정 전류 용량 검출부
33: 일정 전압 용량 검출부
34: 열화 속도 테이블 학습부
35: 열화 속도 테이블 기억부
36: 열화 속도 테이블 산출부
A: 사용 이력 데이터
B: 실측 용량
C: 열화 모델 파라미터
D: 변경량
E: 학습 지시 신호
F: 충방전 명령
G1, G2: 검출 신호
P: 특성 파라미터
Q: 차분값
T: 열화 속도 테이블
T1: 용량값 테이블
T2: 내부 저항값 테이블
W: 변동량
Z: 시계열 데이터
γ: 용량 열화량의 추정값

Claims

삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
복수의 축전지 셀을 갖는 축전지 시스템의 열화 제어 장치에 있어서,
상기 축전지 셀의 사용 이력 데이터를 취득하는 사용 이력 데이터 취득부와,
상기 사용 이력 데이터에 기초하여 상기 축전지 셀의 열화 상태를 나타내는 열화 모델 파라미터의 데이터양을 갱신하여 당해 열화 모델 파라미터의 학습을 행하고, 학습 결과로서 열화 속도 테이블을 출력하는 학습부와,
상기 사용 이력 데이터와 상기 열화 모델 파라미터를 비교하여 상기 열화 모델 파라미터의 학습 가부를 판단하여 학습 지시 신호를 상기 학습부로 출력함과 함께, 상기 축전지 셀의 열화 모델 파라미터의 변경량을 산출하여 당해 변경량을 상기 학습부로 출력하는 학습 지시부를 구비하고,
상기 사용 이력 데이터 취득부는,
상기 축전지 셀의 특성 파라미터를 검출하는 특성 파라미터 검출부와,
상기 특성 파라미터를 사용하여 상기 축전지 셀의 열화 상태를 시뮬레이트하여 제1 시뮬레이션값을 산출하는 제1 시뮬레이션부와,
상기 축전지 셀의 사용 이력 데이터에 기초하여 당해 축전지 셀의 열화 상태의 실측값을 산출하는 실측값 산출부와,
상기 제1 시뮬레이션값과 상기 실측값의 차분값을 검출하는 차분 검출부와,
상기 차분값 및 상기 특성 파라미터를 부호화하는 부호화부와,
상기 부호화부에서 부호화된 데이터를 복호화하여 상기 차분값 및 상기 특성 파라미터를 판독하는 복호화부와,
상기 복호화부에서 판독한 상기 특성 파라미터를 사용하여 축전지의 열화 상태를 시뮬레이트하여 제2 시뮬레이션값을 산출하는 제2 시뮬레이션부와,
상기 제2 시뮬레이션값과 복호화한 상기 차분값을 더하는 가산부를 구비하고,
상기 학습부는,
일정 전류로 특정한 전압이 될 때까지 충전 또는 방전한 일정 전류 용량값을 산출하는 일정 전류 용량값 산출부와,
일정 전류로 축전지를 충전 또는 방전하여 일정 전압에 달한 후, 전류값을 작게 한 일정 전류로 충전 또는 방전을 다시 일정 전압에 도달할 때까지 행하고, 전류값의 점감과 일정 전압에 도달할 때까지의 충전 또는 방전을 반복하고, 전류값이 충분히 작아졌을 때까지의 용량값을 적산하여 일정 전압 용량값을 산출하는 일정 전압 용량값 산출부와,
상기 일정 전압 용량값을 구했을 때의 전류값과 상기 일정 전압 용량값을 조합한 전류값-용량값 세트를 산출하는 전류-용량 세트 산출부를 구비한 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제10항에 있어서, 상기 특성 파라미터를 복수 구비한 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제10항에 있어서, 상기 부호화부는, 부호화량이 역치를 초과한 때에 상기 특성 파라미터 검출부에 상기 특성 파라미터를 재검출시키는 검출 트리거를 출력하는 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제10항에 있어서, 상기 부호화부는, 상기 차분값을 엔트로피 부호화하는 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제13항에 있어서, 상기 부호화부는, 상기 차분값이 작은 것에 짧은 부호를 할당하여 엔트로피 부호화를 행하는 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제14항에 있어서, 상기 부호화부는, 엔트로피 부호화를 행하지 않은 경우와 비교하여 부호 길이가 짧아진 경우에만 엔트로피 부호화를 행하는 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제15항에 있어서, 상기 부호화부는, 상기 제1 시뮬레이션값이 소정값보다도 커지면, 상기 특성 파라미터에 대한 부호화 처리를 엔트로피 부호화로부터 단순히 값을 2치 변환으로 변경하는 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제16항에 있어서, 상기 부호화부는 부호화에 앞서 양자화 처리를 행하고, 양자화 처리 시의 역치를 부호화하여 출력하고,
상기 복호화부는 복호 시에 상기 역치를 취출하고, 복호화 후에 역양자화를 행하고, 값을 취출하는 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제10항에 있어서, 상기 특성 파라미터 검출부와는 별도로, 상기 제1 시뮬레이션부에 대하여 상기 특성 파라미터를 출력하는 특성 파라미터 출력부를 구비한 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제10항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 학습 지시부는,
상기 축전지 셀의 열화 상태를 축전지 시스템 전체로부터 보았을 때의 변동량을 검출하는 변동량 검출부와,
상기 축전지 셀의 열화량의 추정값을 산출하는 추정값 산출부와,
상기 추정값 산출부가 산출한 추정값과, 상기 축전지 셀의 실측값의 차분값을 검출하는 추정값용 차분 검출부와,
상기 차분값과 상기 변동량의 세트를 시계열 데이터로 하고, 당해 시계열 데이터의 상관성을 분석하여 학습 가부를 판단하는 판단부를 구비한 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제19항에 있어서, 상기 추정값용 차분 검출부에 사용하는 상기 실측값은, 축전지 시스템이 완전히 방전한 상태부터 완전히 충전한 상태까지의 용량, 또는 축전지 시스템이 완전히 충전한 상태부터 완전히 방전한 상태까지의 용량을 산출하는 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제19항에 있어서, 상기 학습 지시부는, 상기 차분값이 미리 설정된 역치 이상일 때, 상기 학습 지시 신호를 상기 학습부로 출력하는 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제19항에 있어서, 상기 판단부는, 상기 변동량과 상기 차분값의 상관성이 선형인지, 또는 비선형인지를 판단하여, 상기 상관성이 비선형이라고 판단한 경우에는 상기 학습 지시 신호를 상기 학습부로 출력하는 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제22항에 있어서, 상기 판단부는, 상기 상관성이 미리 설정된 역치로 나타나는 분포의 폭에 들어가는 것이면, 당해 상관성이 선형이라고 판단하는 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제19항에 있어서, 상기 사용 이력 데이터를 보존하는 데이터베이스부를 구비하고, 당해 데이터베이스부는, 상기 학습부가 상기 추정값의 학습을 행한 후에는 학습에 사용된 상기 사용 이력 데이터를 삭제하는 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
제19항에 있어서, 상기 실측값, 상기 추정값, 상기 학습부의 학습 결과, 상기 차분값, 상기 변동량, 상기 시계열 데이터 중, 적어도 하나를 표시하는 표시부를 구비한 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 장치.
삭제
축전지 셀의 사용 이력 데이터를 취득하는 사용 이력 데이터 취득 스텝과,
상기 사용 이력 데이터에 기초하여 상기 축전지 셀의 열화 상태를 나타내는 열화 모델 파라미터의 데이터양을 갱신하여 당해 열화 모델 파라미터의 학습을 행하고, 학습 결과로서 열화 속도 테이블을 출력하는 학습 스텝과,
상기 사용 이력 데이터와 상기 열화 모델 파라미터를 비교하여 상기 열화 모델 파라미터의 학습 가부를 판단하여 학습 지시 신호를 출력함과 함께, 상기 열화 모델 파라미터의 변경량을 산출하여 당해 변경량을 출력하는 학습 지시 스텝을 포함하고,
상기 사용 이력 데이터 취득 스텝은,
상기 축전지 셀의 특성 파라미터를 검출하는 특성 파라미터 검출 스텝과,
상기 특성 파라미터를 사용하여 상기 축전지 셀의 열화 상태를 시뮬레이트하여 제1 시뮬레이션값을 산출하는 제1 시뮬레이션 스텝과,
상기 축전지 셀의 사용 이력 데이터에 기초하여 당해 축전지 셀의 열화 상태의 실측값을 산출하는 실측값 산출 스텝과,
상기 제1 시뮬레이션값과 상기 실측값의 차분값을 검출하는 차분 검출 스텝과,
상기 차분값 및 상기 특성 파라미터를 부호화하는 부호화 스텝과,
부호화된 데이터를 복호화하여 상기 차분값 및 상기 특성 파라미터를 판독하는 복호화 스텝과,
상기 특성 파라미터를 사용하여 축전지의 열화 상태를 시뮬레이트하여 제2 시뮬레이션값을 산출하는 제2 시뮬레이션 스텝과,
상기 제2 시뮬레이션값과 복호화한 상기 차분값을 더하는 가산 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 방법.
제27항에 있어서, 상기 학습 지시 스텝은,
상기 축전지 셀의 열화 상태를 축전지 시스템 전체로부터 보았을 때의 변동량을 검출하는 변동량 검출 스텝과,
상기 축전지 셀의 열화량의 추정값을 산출하는 추정값 산출 스텝과,
상기 추정값 산출 스텝에서 산출한 추정값과, 상기 축전지 셀의 실측값의 차분값을 검출하는 차분값 검출 스텝과,
상기 차분값과 상기 변동량의 세트를 시계열 데이터로 하고, 당해 시계열 데이터의 상관성을 분석하여 학습 가부를 판단하는 판단 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는 축전지 시스템의 열화 제어 방법.