WO2014155726A1 - 電池特性推定方法、電池特性推定装置及びプログラム - Google Patents

電池特性推定方法、電池特性推定装置及びプログラム Download PDF

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WO2014155726A1
WO2014155726A1 PCT/JP2013/059726 JP2013059726W WO2014155726A1 WO 2014155726 A1 WO2014155726 A1 WO 2014155726A1 JP 2013059726 W JP2013059726 W JP 2013059726W WO 2014155726 A1 WO2014155726 A1 WO 2014155726A1
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battery
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time
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修子 山内
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株式会社日立製作所
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    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
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    • G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • the present invention relates to a battery characteristic estimation method, a battery characteristic estimation apparatus, and a program for estimating a deterioration state of a chargeable / dischargeable secondary battery.
  • the storage value system design it is important to estimate the amount of storage battery to be mounted in order to optimize the total cost of the system. In this case, it is required to accurately estimate how much capacity of the battery is maintained by aging.
  • the deterioration information is information necessary for battery replacement timing and maintenance, together with the remaining amount of the secondary battery.
  • the secular change of the capacity of the storage battery is obtained in advance, the internal resistance of the storage battery is measured, and the result is based on the actual measurement result.
  • a method is known in which the remaining capacity is estimated from the resistance in comparison with the capacity aging.
  • the capacity reduction rate of the secondary battery is proportional to the half power of the energization current amount (current integrated value) of the secondary battery or the half power of the standing time of the secondary battery.
  • the first power law is known. That is, if the square root of the energization current amount obtained by integrating the energization current (current amount) of the secondary battery with time is obtained, the deterioration state (or capacity reduction rate) of the secondary battery can be estimated.
  • Patent Document 2 describes a battery capacity estimation method that integrates current during charging and discharging and uniquely estimates capacity deterioration of a secondary battery based on a half-power law of the amount of energized electricity.
  • the current and voltage temperatures are monitored, and the deterioration characteristics prepared in advance are used with prediction formulas consisting of temperatures and regions. Convert to and accumulate. From the integrated value and the deterioration slope in each region, the capacity value of the point finally reached is estimated by converting it to a standard one.
  • Storage battery uses chemical reaction.
  • deterioration during storage depends on temperature and voltage
  • cycle deterioration differs depending on various conditions during energization. For example, there are various influence items such as energization current, operating voltage range, capacity used during energization, and environmental temperature. In the battery system, generally, these storage and current conduction are repeated irregularly and used.
  • the degradation degree estimation device described in Patent Document 1 focuses on the capacity maintenance rate in use at a constant current value, and does not consider information regarding the battery operating voltage when a large current is applied.
  • the remaining capacity value is estimated from the resistance value of the measured data, in the case of a battery having an energization pattern in which the resistance value temporarily increases and the resistance value and the capacity value are out of the one-to-one correspondence system.
  • the resistance and the discharge capacity cannot always be determined one-on-one. For this reason, an error may occur, and it cannot be said that an appropriate remaining life is necessarily estimated.
  • the battery deterioration estimation method described in Patent Document 2 can estimate the capacity deterioration, it cannot be estimated under the condition that the capacity deterioration is not related to the square root of the total capacity.
  • the estimation technique about resistance degradation is not disclosed, but is limited to capacity degradation estimation.
  • only the total time operated under the condition does not necessarily take over the state of the battery at the time when the charge / discharge condition is switched. Since being proportional to the half power of the energization current amount indicates that the initial capacity decrease is large, the conversion from the initial capacity applies the integrated value from the initial stage. For this reason, there is a possibility that the deterioration is estimated to be larger than the actual value, and it cannot be said that the accuracy is sufficient.
  • the remaining battery capacity at the end of the sampled period can be estimated, it is impossible to know the state of battery deterioration over a long period of time and the prediction of the progress of the battery by this method.
  • the present inventors estimate the deterioration when the load is large and when the load is small.
  • the order of the variables in the formula might be different.
  • the error is large in the degradation estimation formula that estimates by changing only the coefficient using the same formula as when the load is small.
  • the long-term lifetime prediction of a battery is calculated as a lifetime up to a user-defined threshold based on data obtained by measuring representative characteristics. In this case, typical discharge capacity and internal resistance of the battery are used as an index for life prediction.
  • An object of the present invention is to provide a battery characteristic estimation method, a battery characteristic estimation apparatus, and a program that can appropriately estimate the state of battery deterioration and estimate the remaining battery life.
  • the battery characteristic estimation method is a condition in which battery information in which conditions for use / storage applied to a battery change in time series is input via an input unit, And selecting a battery characteristic change estimation formula suitable for the applied use / storage conditions, with reference to the correspondence information storage unit that associates the battery characteristic change estimation formula with the battery characteristic change estimation formula.
  • a characteristic change estimation formula to calculate a characteristic value related to the characteristics of the battery in the section to which the condition is applied, and using the section in which the characteristic value is calculated as a preceding section, another section following the preceding section
  • the battery characteristic change estimation formula suitable for the condition in the subsequent section is selected and the preceding section is selected.
  • a characteristic value in the subsequent section is determined by determining a range to be estimated based on the selected characteristic change estimation formula in the subsequent section on the basis of the characteristic value at the end of the section among the calculated characteristic values in the interval
  • the characteristic values for each section calculated in each section are arranged in time series and output from the output unit.
  • the present invention it is possible to provide a battery characteristic estimation method, a battery characteristic estimation apparatus, and a program that can appropriately estimate the state of battery deterioration and estimate the remaining battery life.
  • the battery characteristic estimation method inputs, via an input unit, battery information in which usage and storage conditions applied to a battery change in a time series, and the conditions applied to the battery and the battery in that condition
  • the estimation formula for the characteristic change of the battery suitable for the applied use / storage condition is selected, and the selected estimation formula for the characteristic change is Apply, calculate a characteristic value related to the characteristics of the battery in the section to which the condition is applied, and use the section in which the characteristic value is calculated as a preceding section, and then apply another condition that follows the preceding section
  • the storage unit of the correspondence information is referred to, and an estimation formula of the characteristic change of the battery suitable for the condition in the subsequent section is selected, and the calculated in the preceding section is selected.
  • the range to be estimated is determined by the selected characteristic change estimation formula in the subsequent section, and the characteristic value in the subsequent section is calculated.
  • the characteristic values for each of the intervals calculated in step 1 are arranged in time series and output from the output unit. That is, in the battery characteristic estimation method according to the present invention, the calculation unit has a first process in which battery information to be switched in time series is input, and a characteristic change storage unit (estimation formula) having a plurality of battery characteristic changes in time series. A second step of selecting an estimation formula of the battery characteristic change of the battery according to the battery information from the database), and the calculation is performed using the deterioration estimation formula and the estimation formula under the condition immediately before the calculation. Based on the result, a third process of sequentially calculating using the calculated amount of calculation according to the estimation formula under the following conditions is provided.
  • the present invention inputs time-series current, temperature, load current and temperature in a battery system, and specific charge / discharge of battery operating voltage according to charging / discharging conditions of a plurality of batteries, and sets time-series parameters (x) Each time the condition changes from a plurality of deterioration relational expressions, the variable at the history point is converted to the equivalent value (x ′) from the initial stage of the next condition, and the equivalent value (x ′) The time series parameter values such as the elapsed time or the number of cycles are added together, and the characteristic is estimated according to the characteristic change estimation formula under this condition.
  • the characteristic value at this time is at least one of capacitance, resistance, and electric energy, and may be expressed by a ratio normalized based on these initial values.
  • the time series parameter (x) is a variable that includes time elements such as time, cycle, and integrated capacity and can be converted into time.
  • Conditions related to deterioration for example, load current waveform, battery capacity ( ⁇ SOC), battery operating voltage center value (center SOC), starting voltage ( Vini ), starting SOC (State Of Charge: battery charge rate), Charging current, discharging current, cycle time, pause time, energization time, long pause, calorific value, battery temperature, environmental temperature, etc., or storage conditions such as battery temperature and storage voltage
  • ⁇ SOC battery capacity
  • center SOC center SOC
  • Vini starting voltage
  • SOC Stable Charge: battery charge rate
  • Charging current discharging current
  • cycle time pause time
  • energization time long pause
  • calorific value battery temperature, environmental temperature, etc.
  • calorific value battery temperature and storage voltage
  • At least one of the energization condition and its section in time series, the storage condition and its period are switched by a plurality of battery use conditions, the plurality of sections are sequentially sequentially, and the time series parameter is at the condition switching point, The value is converted into the equivalent value of the time series parameter of the next condition, and the deterioration calculation is performed using the equivalent time series parameter converted earlier in the expression of the next condition.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a battery characteristic estimation method and a battery characteristic estimation apparatus using the battery characteristic estimation method according to the first embodiment of the present invention based on the above basic concept.
  • the battery characteristic estimation method of the present embodiment is an example applied to a battery characteristic estimation method for estimating a deterioration state of a chargeable / dischargeable secondary battery.
  • the battery characteristic estimation device 10 includes a battery state input unit 1 that inputs battery information, a calculation unit 2 that estimates characteristic changes, and an output unit 3 that outputs characteristic calculation results.
  • the calculation unit 2 selects, for the battery information input from the battery state input unit 1, a pattern determination unit 4 that determines a section in which the condition is switched, and a deterioration estimation formula for conditions at the start of use from the deterioration estimation formula database 6.
  • characteristic change deterioration estimation formula database 6 having a plurality of battery characteristic changes in time series, and the characteristic value of the section from the start of use until the next condition is switched, and converted by conversion unit 8
  • the time series parameter value of the section of the above condition is added to the converted value to make a variable, and the calculation unit 7 that calculates the characteristic value under the condition, and the final value of the calculation result under the following conditions selected from the deterioration estimation formula database 6
  • a conversion unit 8 that converts time series parameters using the deterioration estimation formula.
  • the battery state input unit 1 inputs battery information in which conditions for use / storage applied to the battery change in time series.
  • the degradation estimation formula database 6 is a storage unit for correspondence information that associates conditions applied to the battery with degradation estimation formulas for changes in battery characteristics under the conditions.
  • the selection unit 5 refers to the degradation estimation formula database 6 and selects a degradation estimation formula for battery characteristic change suitable for the applied use / storage conditions.
  • the calculation unit 7 applies the selected characteristic change deterioration estimation formula to calculate a characteristic value related to the battery characteristic in the section to which the condition is applied.
  • the calculation unit 2 refers to the deterioration estimation formula database 6 of the corresponding information when the section in which the characteristic value is calculated is a preceding section and there is a subsequent section to which another condition follows the preceding section.
  • the battery characteristic change deterioration estimation formula suitable for the condition in the subsequent section is selected, and the characteristic value at the end of the section among the calculated characteristic values in the preceding section is used as a reference.
  • a range to be estimated is determined by the selected characteristic change deterioration estimation formula, and a characteristic value in the subsequent section is calculated.
  • the calculation unit 2 converts the characteristic value at the end of the section among the calculated characteristic values in the preceding section to an equivalent value from the beginning by the deterioration estimation formula of the characteristic change of the battery suitable for the condition in the subsequent section.
  • a conversion unit 8 for conversion is provided, and the calculation amount converted by the conversion unit 8 is used to determine a range to be estimated by the deterioration estimation formula for the selected characteristic change in the subsequent section, and the characteristics in the subsequent section Calculate the value.
  • the above characteristic value at the end describes the case where it is the final value under the corresponding conditions, but the final value is not limited to the value of the last point, literally, However, a value obtained by averaging a plurality of values near the final value may be used.
  • the battery characteristic estimation device 10 battery information is input to the battery state input unit 1, the characteristic change is estimated by the calculation unit 2, and the characteristic calculation result is output to the output unit 3.
  • the pattern determination unit 4 determines a section in which the condition is switched, and the selection unit 5 determines the deterioration of the condition at the start of use from the deterioration estimation formula database 6.
  • the estimation formula is selected, and the characteristic value of the section from the start of use to the next condition is calculated by the calculation unit 7.
  • the final value of the calculation result is converted by the conversion unit 8 using the deterioration estimation formula under the following conditions selected from the deterioration estimation formula database 6, and the time series parameter value of the section of this condition is added to the converted value,
  • the characteristic value under this condition is calculated by the calculation unit 7 as a variable. This is repeated until the final condition section of the battery information, and the calculation result is output to the output unit 3.
  • the output unit 3 outputs a characteristic value change with respect to time-series data, and outputs data that generates an inflection point every time the condition is switched. However, a clear inflection point may not be seen when the difference between the deterioration equations between the conditions is small or when the applicable section is short.
  • an appropriate deterioration estimation formula is used, the variable is converted from the characteristic value to the equivalent value at the switching point, and the characteristic change is estimated sequentially considering the influence of the precondition.
  • FIG. 2 is a table showing a time-series input example of the battery characteristic estimation device 10 as a table [Table 1].
  • Time series data as shown in [Table 1] (see FIG. 2) is input to the battery state input unit 1 of the battery characteristic estimation device 10 of FIG.
  • data in which the time or the number of cycles is switched in chronological order with respect to the conditions of a plurality of parameters 1, 2, and 3 that affect deterioration is input.
  • condition (a) is a storage condition in which the condition parameter 1 is the temperature T 1 , the condition parameter 2 is the SOC 1 of the SOC at the time of storage, and the condition parameter 3 is the current at 0 A.
  • the second storage condition of (c) (X 2) times, in cycle conditions third (b), X 3 cycles, the fourth It is time-series battery information such as charging / discharging of Xn cycles under the nth condition after (X 4 ) time has elapsed under the storage conditions of (c).
  • Condition (b) is a cycle condition in which condition parameter 1 is temperature T 3 and current of condition parameter 3 is I 3 .
  • the condition (c) is a storage condition in which the condition parameter 1 is the temperature T 2 , the condition parameter 2 is the SOC 2 of the SOC at the time of storage, and the condition parameter 3 is the current 0 (A). In this way, the battery deterioration is estimated when the battery usage changes continuously.
  • FIG. 3 is a table showing an example of a deterioration estimation formula with the time series parameter x under each condition of the battery characteristic estimation device 10.
  • the deterioration estimation formula database 6 in FIG. 1 stores a deterioration estimation formula for the characteristic value D as shown in [Table 2] (see FIG. 3) in a selectable manner.
  • a deterioration estimation expression can be selected for each combination condition of a plurality of parameters.
  • [Table 2] also shows correspondence information associating the conditions applied to the battery with the deterioration estimation formula of the battery characteristic change under the condition.
  • the time series parameter may not be the same as the time series parameter.
  • the time series parameter may be any individual quantity such as integrated electric quantity, time (day, hour, second), or cycle. It may be an expression of time series parameters and characteristic value changes.
  • X is preferably a time series parameter such as time and integrated capacity in addition to the cycle.
  • the characteristic value is expressed by a relational expression with a condition parameter, the SOC, battery temperature, environmental temperature, battery usage, SOC The fluctuation range, battery operation operating center voltage (center SOC), start voltage, charge / discharge current value, heat generation, and the like may be used.
  • the parameter equation used may be composed of a plurality of parameters such as X, Y, and Z as well as one parameter X.
  • n is the order of the battery usage history conditions, and the battery characteristics of the nth condition are expressed by a function formula Fn (X 1 ) with respect to the time series parameter X 1 .
  • Fn X 1
  • D F (n + 1) (x) under the following condition (n + 1) th condition, as shown in the formula (1) of [Equation 1]
  • Equation (2) Equation (2) of [Equation 1].
  • Similar conversion is performed for the (n + 2) th condition, and the characteristic value D of the section is calculated by the equation (3).
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the sequential calculation of the battery characteristic estimation method when the characteristic value is applied to the capacity.
  • the characteristic value D is calculated using the time series parameter (X 1 ′ + X 2 ) as a variable up to the section X 2 , with this X 1 ′ as the start time in the condition (c), and calculated up to the final value D 2 of this condition. .
  • X 2 ′ is calculated by converting the number of cycles corresponding to the third condition (b) (Expression (5) of [Equation 2]).
  • the characteristic value D is calculated up to the section X 3 using the time series parameter (X 2 ′ + X 3 ) as a variable, and the characteristic value D is calculated up to the final value D 3 of this condition ( Formula (6) of [Formula 2].
  • D 3 is the final prediction value.
  • these D 1 , D 2 , and D 3 correspond to the characteristic value at the end of the section, and the designated range of the subsequent section is determined based on the characteristic value at the end.
  • X 1 ' is calculated by converting the time series parameter X time deterioration estimation condition in condition (c) to what time it corresponds. Is done.
  • the characteristic value D is calculated using the time series parameter (X 1 ′ + X 2 ) as a variable until the section X 2 with X 1 ′ as the start time in the condition (c), and the final value D 2 ((c ) (See the thick solid line on the deterioration estimation formula).
  • the final value D 1 is determined in the first condition calculated by the degradation estimation equation (a) (a), then the interval X 2 ( The final value D 2 under the third condition (c) calculated by the degradation estimation formula of c) is obtained, and then the second condition (b) calculated by the degradation estimation formula of (b) in the section X 3 the final value D 3 at determined. Then, the characteristic values for each section calculated in each section (characteristic values of sections having the characteristic values D 1 , D 2 , and D 3 as the end) are output in a time series.
  • the deterioration estimation formulas of (a), (c), and (b) that represent the change in capacity with respect to the time / cycle elapsed under each condition (a), (c), and (b) and the integrated amount of electricity are expressed as follows.
  • the variable at the history point is converted into the equivalent value (X ′) from the initial stage of the next condition, and the equivalent value (X ′) and the time series parameter in the next condition are used as variables.
  • the characteristic value D is calculated and calculated up to the final value of this condition.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an output example of the battery characteristic estimation device 10 when the characteristic value is applied to the capacity.
  • the time series parameter time or cycle
  • the capacity which is the characteristic value is shown on the vertical axis.
  • FIG. 5 shows an example in which the characteristic values for each section are output in time series.
  • FIG. 6 is a table showing an example of time-series output data of the battery characteristic estimation device 10 as a table [Table 3].
  • [Table 3] in FIG. 6 shows the calculated output values up to the nth when [Table 1] (see FIG. 2) is used as an input condition.
  • the calculation can calculate not only the value of the interval switching but also the intermediate characteristic value by taking the calculation step in the interval finely for the time series parameter such as the desired time or cycle. The output shown can be obtained.
  • FIG. 7 is a diagram showing a time-series input example of the battery characteristic estimation device 10 as a table [Table 4].
  • Time series data as shown in [Table 4] (see FIG. 7) is input to the battery state input unit 3 of the battery characteristic estimation apparatus 10 of FIG.
  • data in which the time or the number of cycles is switched in time series order is input with respect to the conditions of a plurality of parameters 1, 2, and 3 that affect the deterioration.
  • condition (a) is a storage condition in which the condition parameter 1 is the temperature T 1 , the condition parameter 2 is the SOC 1 of the SOC at the time of storage, and the condition parameter 3 is the current at 0 A.
  • the second storage condition of (c) (X 2) times, in cycle conditions third (b), X 3 cycles, the fourth It is time-series battery information such as charging / discharging of Xn cycles under the nth condition after (X 4 ) time has elapsed under the storage conditions of (c).
  • Condition (b) is a cycle condition in which the condition parameter 1 is the temperature T 2 and the current of the condition parameter 3 is I 3 .
  • Condition (c) is a storage condition in which condition parameter 1 is temperature T 2 , condition parameter 2 is SOC 2 of SOC at the time of storage, and condition parameter 3 is current at 0 A.
  • condition parameter 1 is temperature T 2
  • condition parameter 2 is SOC 2 of SOC at the time of storage
  • condition parameter 3 is current at 0 A.
  • the battery deterioration is estimated when the battery usage changes continuously.
  • the time series parameters are stored in the storage conditions (b), storage conditions (d), charge / discharge cycle conditions (c), and storage, as in the procedure for calculating the capacity.
  • the characteristic change is estimated by the deterioration estimation formula under the following conditions.
  • FIG. 8 is a table [Table 5] showing an example of a deterioration estimation formula with the time-series parameter x under each condition of the battery characteristic estimation device 10.
  • the degradation estimation formula database 6 in FIG. 1 stores a degradation estimation formula for the characteristic value D as shown in [Table 5] in a selectable manner.
  • the degradation estimation formula for the characteristic value D in [Table 5] is different from the degradation estimation formula for the characteristic value D in [Table 2] (see FIG. 3).
  • a deterioration estimation expression can be selected for each combination condition of a plurality of parameters.
  • the time series parameter may not be the same as the time series parameter.
  • the time series parameter may be any individual quantity such as integrated electric quantity, time (day, hour, second), or cycle. It may be an expression of time series parameters and characteristic value changes.
  • X is preferably a time series parameter such as time and integrated capacity in addition to the cycle.
  • the characteristic value is expressed by a relational expression with a condition parameter
  • the SOC battery temperature, environmental temperature, battery usage, SOC
  • the fluctuation range, battery operation operating center voltage (center SOC), start voltage, charge / discharge current value, heat generation, and the like may be used.
  • the parameter equation used may be composed of a plurality of parameters such as X, Y, and Z as well as one parameter X.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the sequential calculation of the battery characteristic estimation method when the characteristic value is applied to the resistance value.
  • the third condition in [Table 4] see FIG. 7 using the degradation estimation formula or degradation data in each condition (a), (b), (c), (d) of FIG.
  • the case of calculating the characteristic data will be described.
  • D 1 is converted from the time series parameter X time characteristic estimation formula under the condition (d) to calculate the equivalent time, and X 1 ′ is calculated.
  • the characteristic value D is calculated using the time series parameter (X 1 ′ + X 2 ) as a variable up to the section X 2 , with this X 1 ′ being the start time in the condition (d), and calculating up to the final value D 2 of this condition. .
  • X 2 ′ is calculated by converting the number of cycles corresponding to the third condition (c) (formula (5) in the above [Equation 2]).
  • the characteristic value D is calculated up to the section X 3 using the time series parameter (X 2 ′ + X 3 ) as a variable, and is calculated up to the final value D 3 of this condition ( Formula (6) in the above [Equation 2].
  • D 3 is the final prediction value.
  • X 1 ′ is calculated by converting the time series parameter X time degradation condition in condition (d) to what time it corresponds. Is done.
  • the characteristic value D is calculated using the time series parameter (X 1 ′ + X 2 ) as a variable up to the section X 2 with X 1 ′ as the start time in the condition (d), and the final value D 2 ((d ) (See the thick solid line on the deterioration estimation formula).
  • the final value D 1 under the first condition (b) calculated by the deterioration estimation formula of (b) is obtained until time X 1 , and then in the interval X 2 (
  • the final value D 2 under the second condition (d) calculated by the deterioration estimation formula of d) is obtained, and then the third condition (c) calculated by the deterioration estimation formula of (c) in the section X 3 the final value D 3 at determined.
  • the characteristic values for each section calculated in each section are output in a time series.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an output example of the battery characteristic estimation device 10 when the characteristic value is applied to the resistance value.
  • the time series parameter time or cycle
  • the capacity which is the characteristic value is shown on the vertical axis.
  • FIG. 10 shows an example in which the characteristic values for each section are output in time series.
  • FIG. 11 is a table showing an example of time-series output data of the battery characteristic estimation device 10 as a table [Table 6].
  • [Table 6] in FIG. 11 shows the calculated output values up to the nth when [Table 4] (see FIG. 7) is used as an input condition.
  • the calculation can calculate not only the value of the section switching but also the intermediate characteristic value by finely taking the calculation step in the section for a time series parameter such as a desired time or cycle. The output shown can be obtained.
  • FIG. 12 is a table showing a time-series input example of the battery characteristic estimation device 10 as a table [Table 7].
  • [Table 7] shows the order of charging / discharging conditions, and each condition parameter and time series parameter at that time.
  • Time series data as shown in [Table 7] (see FIG. 12) is input to the battery state input unit 1 of the battery characteristic estimation apparatus 10 of FIG.
  • condition (a) the time series parameter storage conditions time X 1, order 2 in the condition (c), the time series parameter storage conditions time X 2, order 3, the condition (b) in, in charge-discharge cycle of the cycle number Y 3, from the charging and discharging of one cycle time, in terms of Y 3 cycles of time X 3 hours, the Q3 calculating the accumulated capacity.
  • Order 4 is the condition (c), which lasts for 4 hours of storage.
  • the deterioration estimation formula is prepared with conditions (a) and (c) as a function of time, and condition (b) as a function of cycle. In this way, the battery deterioration is estimated when the battery usage changes continuously.
  • FIG. 13 is a table showing an example of a deterioration estimation formula with the time-series parameter x under each condition of the battery characteristic estimation device 10.
  • the deterioration estimation formula database 6 of FIG. 1 stores a deterioration estimation formula for the characteristic value D as shown in [Table 8] in a selectable manner.
  • the deterioration estimation formula for the characteristic value D in [Table 8] is different from the deterioration estimation formula for the characteristic value D in [Table 2] (see FIG. 3) and [Table 5] (see FIG. 8).
  • a deterioration estimation expression can be selected for each combination condition of a plurality of parameters.
  • the time series parameter may not be the same as the time series parameter.
  • the time series parameter may be any individual quantity such as integrated electric quantity, time (day, hour, second), or cycle. It may be an expression of time series parameters and characteristic value changes.
  • X is preferably a time series parameter such as time and integrated capacity in addition to the cycle.
  • the characteristic value is expressed by a relational expression with a condition parameter, the SOC, battery temperature, environmental temperature, battery usage, SOC The fluctuation range, battery operation operating center voltage (center SOC), start voltage, charge / discharge current value, heat generation, and the like may be used.
  • the parameter equation used may be composed of a plurality of parameters such as X, Y, and Z as well as one parameter X.
  • FIG. 14 is a diagram for explaining the sequential calculation of the battery characteristic estimation method when the characteristic value is applied to the electric energy.
  • FIG. 14 shows an example of calculation up to the condition of order 3 in FIG.
  • calculation is performed with the deterioration estimation formula of (a) until time X1, and the final value D1 under the first condition is calculated.
  • D 1 is converted from the time series parameter X time characteristic estimation formula under the condition (c) to calculate the equivalent time, and X 1 ′ is calculated. .
  • the characteristic value D is calculated using the time series parameter (X 1 ′ + X 2 ) as a variable up to the section X 2 , with this X 1 ′ as the start time in the condition (c), and calculated up to the final value D 2 of this condition. .
  • Y 2 ′ is calculated by converting the number of cycles corresponding to the third condition (b).
  • the characteristic value D is calculated by setting the start cycle of the condition (b) as Y 2 ′, the section Y3 cycle as a variable with the time series parameter (Y 2 ′ + Y 3 ), and the calculation is performed up to the final value D 2 of this condition.
  • the characteristic value D is calculated using the time series parameter (X 1 ′ + X 2 ) as a variable until the section X 2 with X 1 ′ as the start time in the condition (c), and the final value D 2 ((c ) (See the thick solid line on the deterioration estimation formula). Thereafter, as shown in FIG.
  • the final value D 1 under the first condition (a) calculated by the deterioration estimation formula (a) is obtained until time X 1 , and then in the section X 2 (
  • the final value D 2 under the second condition (c) calculated by the degradation estimation formula of c) is obtained, and then the third condition (b) calculated by the degradation estimation formula of (b) in the section Y 3 the final value D 3 at determined.
  • the characteristic values for each section calculated in each section are output in a time series.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining an output example of the battery characteristic estimation device 10 when the characteristic value is applied to the electric energy.
  • the time series parameter time / cycle / integrated capacity
  • the electric energy as the characteristic value is shown on the vertical axis.
  • FIG. 15 shows an example in which the characteristic values for each section are arranged in time series and output.
  • FIG. 16 is a table showing an example of time-series output data of the battery characteristic estimation device 10 as a table [Table 9].
  • [Table 9] shows the calculated output values up to nth when [Table 7] (see FIG. 12) is used as an input condition. The result of calculating the change of the characteristic value with respect to the total time when the time series parameter is set as time is shown.
  • numerical values are predicted for the charge / discharge cycle condition of order 3 by a prediction formula based on the number of cycles.
  • a time X 3 during cycle has a sample output for the time as time series parameter.
  • each condition can be converted into a cycle or an integrated capacity and output.
  • FIG. 15 when the conditions (a), (c), and (b) are continuously changed in the amount of power with respect to the passage of the sections X 1 , X 2 , and X 3 in time series. It turns out that it has changed with the inflection point.
  • FIG. 17 is a flowchart illustrating a program example of the battery characteristic estimation method.
  • S indicates each step of the flow.
  • the battery state input unit 1 (see FIG. 1) starts the program by inputting time-series input data, and inputs parameters such as calculation conditions in step S2.
  • the pattern determination unit 4 (see FIG. 1) mainly determines whether it is a plurality of conditions or a single condition. If there are a plurality of conditions (S3: Yes), the process proceeds to step S4. (S3: No) progresses to step S8.
  • the pattern determination unit 4 mainly calculates the period or the number of cycles under each condition, and extracts the deterioration estimation formula and the period.
  • step S5 the selection unit 5 (see FIG. 1) mainly searches and selects a deterioration estimation formula (deterioration prediction formula) and a prediction coefficient that meet the first condition from the deterioration estimation formula database 6 (see FIG. 1). Predict and calculate characteristic values. That is, the characteristic change for the first section is estimated from the deterioration estimation formula and the prediction coefficient that meet the first condition.
  • step S6 the selection unit 5 and the conversion unit 8 (see FIG. 1) mainly search and select a deterioration estimation formula and a prediction coefficient that meet the following conditions from the deterioration estimation formula database 6, and select from the precondition final calculation predicted value.
  • Step S7 the calculation unit 7 (see FIG. 1) mainly determines whether or not the calculation result is the final condition. If the calculation result is not the final condition (S7: No), Step S6 is repeated. When the calculation result is the final condition (S7: Yes), the process proceeds to step S9.
  • step S3 the selection unit 5 mainly selects the degradation estimation formula that matches the condition in step S8, calculates the degradation of the characteristic value, and performs step S9.
  • a display condition input unit (not shown) inputs a result display condition, a life setting condition, and the like.
  • step S10 the output unit 3 (see FIG. 1) displays a numerical value and a result graph.
  • step S11 the output unit 3 determines whether or not to output the result as a text file. When the result is output as a text file (S11: Yes), the user downloads the result file in step S12 and downloads the result file. End the flow. When the text file is not output (S11: No), this flow ends.
  • a plurality of battery states that are switched in time series are input as battery information (mainly, step S1 to step S2), and a plurality of battery characteristic changes are performed over time.
  • a second process of selecting a deterioration estimation formula for the battery characteristic change of the battery according to the battery information from the characteristic change estimation formula database 6 in the series (mainly steps S4 to S5), a deterioration estimation formula, and Based on the calculation result in the condition immediately before the calculation, the third process of calculating sequentially using the converted calculation amount by the deterioration estimation formula in the next condition (mainly step S6 to step S7)
  • the battery characteristics of the battery, capacity ratio, resistance, resistance ratio, power, or power ratio are estimated.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a measured value of the capacity retention rate of the battery with respect to the square root of the storage time.
  • the discharge capacity retention rate is shown when the temperature condition is different with respect to time t.
  • the slope at which the capacity decreases differs depending on the conditions.
  • the approximate expression (see the solid line) and the actual measurement value (see the circle) are different, and the prediction accuracy in the expression of ⁇ t is different. It can also be seen that it is lower than.
  • FIG. 19 and 20 are diagrams illustrating an example of current input during charging / discharging of the battery characteristic estimation apparatus 10, FIG. 19 is an example of current input using a rectangular wave, and FIG. 20 is an example of current input using an arbitrary charging / discharging current waveform. It is an example.
  • a rectangular wave see FIG. 19
  • an arbitrary charging / discharging current waveform see FIG. 20
  • FIG. 21 is a diagram illustrating an example of measured values of the square root of the battery cycle and the capacity retention rate during the cycle.
  • FIG. 21 shows an example of a change in capacity retention rate due to cycles, and the horizontal axis is ⁇ (cycle).
  • the conditions at this time differ not only from the charge / discharge current waveform but also from a plurality of conditions such as temperature and operating center SOC.
  • the slope of the cycle deterioration changes, and it can be seen that the deterioration method may be linearly deteriorated or not.
  • FIG. 22 shows an example of the measured value of the square root of the accumulated electric quantity and the capacity maintenance rate
  • FIG. 23 shows an example of the measured value of the square root of the accumulated electric quantity and the resistance increase rate
  • FIG. 24 shows the capacity with respect to the square root of the cycle at the cycle.
  • FIG. 25 is a diagram illustrating an example of a measured value of the resistance increase rate with respect to the square root of the cycle at the time of the cycle.
  • FIG. 22 is an example of a change in the capacity maintenance rate with respect to the square root of the integrated electric quantity (integrated capacity) Q.
  • the battery characteristic estimation device 10 creates a deterioration formula suitable for each and prepares a calculation formula for the deterioration coefficient between the conditions. Then, the estimation formula of capacity and resistance transition related to the cycle in each cycle condition, time, and electric energy is provided as the degradation estimation formula database 6, and it is converted into time series by successive variable conversion with an appropriate degradation formula. This is to estimate deterioration.
  • FIG. 26 is a diagram illustrating an example of a result output screen in the deterioration estimation program.
  • the result output screen displays four graphs.
  • the horizontal axis represents time or the number of cycles, and the vertical axis represents capacity (FIG. 26 (a)), resistance (FIG. 26 (b)), capacity retention rate (FIG. 26 (c)), and resistance increase rate (FIG. 26 (d). )).
  • a display of each item (FIG. 26E) and a soft key button (FIG. 26F) are displayed.
  • the capacity retention ratio is a ratio of the capacity after aging to the initial capacity as a ratio.
  • the resistance increase rate is a ratio obtained by dividing the resistance value during the cycle by the initial resistance.
  • the initial value is A, indicating that the capacity decreases and the resistance increases due to a change in cycle or time.
  • the life judgment value in each item can be arbitrarily set by the user.
  • the capacity maintenance rate, resistance increase rate, predicted capacity, and predicted resistance of each result are displayed for the number of cycles that the user wants to know. In this display, by inputting an arbitrary numerical value as the number of cycles, calculation up to that cycle may be executed and displayed again. Further, as shown in FIG. 26F, these calculation results have a save button and a data download button (DL button), and the save button can save data in the estimation system.
  • DL button data download button
  • the DL button can save the calculation results at the user's hand, for example, in a text format, CSV format, spreadsheet software format, or the like.
  • the user can arbitrarily analyze detailed data and process data.
  • graphing and the like can be arbitrarily performed and developed into explanatory materials. It is easier for users to use and has the effect of improving system design efficiency.
  • FIG. 27 is a diagram illustrating a functional configuration of a deterioration estimation apparatus when applied to a deterioration estimation program.
  • the deterioration estimation device 100 compares and determines whether or not the battery prediction condition input setting unit 101, the characteristic prediction calculation unit 102, the cycle voltage calculation unit 103, and the battery voltage are compatible with the battery usage range.
  • a storage unit 108 and a battery voltage prediction model 109 used for cycle voltage calculation are provided.
  • Battery prediction condition input setting unit 101 the load current waveform, the center value (center SOC) of the use the battery capacity ([Delta] SOC), the operation voltage of the battery, starting voltage (V ini), starting SOC (State Of Charge), the charging current, At least one energizing condition such as discharge current, cycle time, rest time, energizing time, long time rest, calorific value, battery temperature, environmental temperature, and one or more batteries such as battery type, initial capacity, initial resistance, etc. Basic information, maximum number of cycles and maximum time, time information for life estimation, calculation step width used for calculation, calculation conditions, life conditions specified by the user for output, voltage for battery warning judgment, etc. Set.
  • the characteristic prediction calculation unit 102 calls an appropriate prediction formula from the prediction formula battery parameter storage unit 107 in response to these prediction condition inputs, and implements characteristic changes such as internal resistance change and capacity change.
  • the cycle-time voltage calculation unit 103 calls the result of resistance change calculated by the characteristic prediction calculation unit 102 from the calculation result storage unit 108 and calculates the cycle voltage using the battery voltage prediction model 109.
  • the cycle voltage calculator 103 is the simplest and preferably calculates only the maximum voltage and the minimum voltage.
  • the battery voltage model includes a method of calculating by adding a polarization component due to current / resistance to the open circuit voltage (OCV) of the battery according to the load current based on the voltage of the starting SOC. . Any method can be used as long as the maximum and minimum voltages are calculated using resistances obtained by successive deterioration estimation.
  • the comparison determination unit 104 determines whether or not the battery operating voltage calculated by the battery voltage prediction model 109 is compatible with the allowable operating voltage range of the battery during the prediction cycle.
  • the result output / display unit 105 displays the determination result by the comparison determination unit 104 together with the time-series calculation result. This display is displayed as a graph plotting resistance, capacity, resistance change rate, capacity change rate, etc. with respect to time and the number of cycles, with the calculation results as time series data. Further, characteristics such as a resistance value, a capacity, a resistance change rate, and a capacity change rate in a user-specified cycle or specified time are displayed. Further, the result output / display unit 105 displays the time or the number of cycles that matches the user-specified life condition. The result output / display unit 105 displays information about the warning when the comparison determination unit 104 reaches the warning voltage. As the display method, as shown in FIG.
  • a warning point is displayed in the graph, and a method of changing the color or symbol of the plot of the subsequent cycle, or the time or cycle when the warning area is reached is displayed.
  • the warning area may have a plurality of determination values for each of the upper limit and the lower limit. If the user views this display screen, the battery life can be easily determined. If the usage precautions are marked and guidance is given on how to use the battery, the user can design a more appropriate battery system and increase the efficiency of development and design.
  • the calculation result file output unit 106 outputs a series of results such as a series of battery prediction conditions, characteristic result calculation results, voltage calculation results, warning availability determination, and life estimation values as an electronic file.
  • the calculation result storage unit 108 stores the results calculated by the characteristic prediction calculation unit 102, the cycle time voltage calculation unit 103, and the voltage comparison determination unit 104.
  • FIG. 28 is a flowchart for estimating storage deterioration in a deterioration estimation program example.
  • the pattern determination unit 4 mainly determines whether or not a single condition is satisfied. In the case of a single condition (S21: Yes), the process proceeds to step S23 as it is. If it is not a single condition, the battery state input unit 1 (see FIG. 1) inputs a storage history in step S22. For example, the storage history input is text reading or input.
  • the battery state input unit 1 inputs parameters and calculation conditions.
  • step S24 a display for confirming the setting condition / history is displayed on an operation screen (not shown).
  • the selection unit 5 see FIG.
  • step S26 mainly selects a deterioration prediction formula and a prediction coefficient that meet the conditions from Map.
  • step S26 mainly the calculation part 7 and the conversion part 8 (refer FIG. 1) calculate the capacity
  • step S27 display conditions and life setting conditions (capacity maintenance rate, resistance increase rate) are input from an input unit (not shown) of the operation screen.
  • step S ⁇ b> 28 the output unit 3 displays the result (numerical value, graph, warning, reason for warning) on the operation screen (not shown) of the calculation result in the calculation unit 2.
  • step S29 it is determined whether or not there is a text file output request based on input from the operation screen. If no text file is output (S29: No), this flow ends. In the case of text file output (S29: Yes), the user downloads the result file in step S30 and ends this flow.
  • FIG. 29 is a diagram showing an input example of a time-series condition history at the time of saving as a table [Table 10].
  • FIG. 30 is a diagram illustrating an example of a change profile of temperature and storage SOC with respect to time during storage.
  • storage deterioration is a function of storage SOC, temperature, and storage time.
  • the history is input as a text file in which information on storage SOC, battery temperature, and storage period as shown in the format of [Table 10] (see FIG. 29) is input. Estimates can be made regarding the duration.
  • the input profile at this time is a change profile shown in FIG. Also, display examples of calculation results are shown in FIGS.
  • FIG. 31 is a diagram illustrating an example of a calculation result of the capacity maintenance rate with respect to the time-series condition at the time of storage.
  • FIG. 32 is a diagram illustrating an example of a calculation result of a resistance increase rate with respect to time-series conditions during storage.
  • the calculation result is displayed on the result output screen of FIG.
  • the display condition and the user life setting condition are input to the battery characteristic estimation device 10 and the result is displayed in accordance with the input condition after executing the calculation.
  • the result display displays numerical values, graphs, warning display in case of nonconformity, life, etc. From the initial stage (point A) as shown in FIG.
  • the characteristic value is plotted with the time or cycle as a time series parameter continuously on the horizontal axis. Is done.
  • the time series parameter at point C corresponding to the life judgment value is converted into the life years or the life cycle number and displayed.
  • FIG. 33 is an example of a deterioration estimation program, and is a flowchart of cycle deterioration estimation in a case where storage and charge / discharge cycles are continuously repeated for a long period of time.
  • the battery state input unit 1 inputs parameters and calculation conditions.
  • Steps S32 to S34 are calculated by the calculation unit 2 (see FIG. 1).
  • the selection unit 5 (see FIG. 1) mainly searches and selects a deterioration prediction formula and a prediction coefficient that meet the conditions from the Map.
  • the calculation unit 7 and the conversion unit 8 mainly convert storage and cycle according to the profile, and calculate the capacity maintenance rate / resistance increase rate with respect to the number of cycles.
  • step S34 the calculation unit 7 mainly predicts and calculates the operating voltage from the resistance increase rate.
  • step S35 display conditions and life setting conditions (capacity maintenance rate, resistance increase rate) are input from an input unit (not shown) of the operation screen.
  • step S36 the output unit 3 (see FIG. 1) displays a result (numerical value / graph / warning / warning reason) on the operation screen (not shown) of the calculation result in the calculation unit 2.
  • step S37 it is determined whether or not there is a text file output request based on input from the operation screen. If no text file is output, this flow ends.
  • step S38 the user downloads the result file, and this flow ends.
  • the estimation method of the cycle test portion in the flow example of FIG. 33 is as follows.
  • the type of battery is defined, and the initial capacity, initial internal resistance, operating voltage range, warning voltage, and charge / discharge prohibition voltage are already set.
  • a deterioration prediction formula that meets the condition and a deterioration coefficient used for the deterioration prediction expression are selected from a map that is already set for the condition, and calculation is performed.
  • the deterioration calculation is a resistance value or resistance change rate related to resistance, a capacitance value estimation or capacity change rate related to capacitance, and the resistance change rate indicates a current ratio R / R 0 of the resistance R with reference to the initial resistance R 0 .
  • Rate of change in capacitance is a diagram showing the current capacity Q in Q / Q 0. A capacity change and resistance change corresponding to the number of cycles can be calculated for each designated calculation step using the capacity deterioration formula for the cycle.
  • the operating voltage V can also be calculated from the resistance increase rate. Create a save and cycle profile, enter the conditions, and perform the calculation. An example of profile input is shown in FIG.
  • FIG. 34 is a diagram illustrating an input example of the deterioration history.
  • the battery temperature and the number of cycles at the time of cycling, the SOC at the time of storage, the temperature and the period are input in order.
  • the first cycle deterioration is calculated, and when the value is calculated by the deterioration estimation formula under the next storage deterioration condition, the equivalent number of days is converted.
  • the deterioration by a predetermined storage deterioration formula is estimated.
  • the cycle deterioration estimation formula is converted to the equivalent number of cycles, and the number of cycles obtained by adding the second cycle count to that cycle count is the total cycle count.
  • the deterioration estimation formula with the total number of cycles is executed to obtain a numerical value.
  • FIG. 35 is a diagram illustrating a comparative example of the estimated value calculated by the degradation estimation method of the present embodiment and the actually measured value. As shown in FIG. 35, it can be said that the result of estimating the change in the capacity maintenance ratio with respect to the elapsed time has an error of not more than 2% at most with respect to the actually measured value and is in good agreement.
  • the battery characteristic estimation device 10 is a section in which the calculation unit 2 that estimates the characteristic change switches the condition for the battery information input from the battery state input unit 1.
  • a pattern determination unit 4 for determining the condition a selection unit 5 for selecting a deterioration estimation formula for conditions at the start of use from the deterioration estimation formula database 6, and a characteristic change deterioration estimation formula database 6 having a plurality of battery characteristic changes in time series. And comprising.
  • the calculation unit 2 calculates the characteristic value of the section from the start of use until the next condition is switched, and adds the time series parameter value of the section of the condition to the converted value converted by the conversion unit 8 as a variable.
  • the battery characteristic estimation method has a first process in which a plurality of battery states that are switched in series are input as battery information, and a plurality of battery characteristic changes in time series, mainly in the calculation unit 2. Based on the second process of selecting the deterioration estimation formula for the battery characteristic change of the battery according to the battery information from the characteristic change estimation formula database 6, and the calculation result in the condition immediately before the deterioration estimation formula and the calculation. And a third process of calculating sequentially using the converted calculation amount according to the deterioration estimation formula under the following conditions, and the battery capacity, capacity ratio, resistance, resistance ratio, power, or power ratio Estimate any battery characteristics.
  • the increase in internal resistance and the capacity deterioration are estimated using the measured battery deterioration in the charge / discharge pattern as the deterioration estimation formula database 6.
  • the final deterioration characteristic value under that condition is converted into an equivalent value such as time or cycle under the following condition as the initial value, and the progress under that condition
  • the deterioration characteristic value for the time or elapsed cycle is calculated, and the calculation is sequentially performed every time the condition changes.
  • the calculation and calculation processing of the battery characteristic estimation method and the battery characteristic estimation apparatus can be executed by a computer program.
  • the estimation accuracy deteriorates when the usage conditions change in the middle due to changes in long-term storage, current patterns, etc., and when the load is large, the coefficient is changed using the same formula as when the load is small
  • the estimation method for estimation has a drawback that the error is large. For example, if the usage conditions are not constant and multiple conditions are mixed, if the sum is calculated from the initial conversion based on the existence probability of each condition, the change from the state where the actual deterioration has progressed is reflected. Therefore, the deterioration is largely judged, and the life is judged shorter than the actual ability.
  • a plurality of battery states that are switched in time series are input, and the deterioration of the batteries is sequentially estimated in time series using a deterioration estimation formula corresponding to the battery state.
  • the parameter is added as an additional amount, and the degradation estimation formula is calculated sequentially
  • the use conditions change in the middle (change in long-term storage, current pattern, etc.)
  • the degradation estimation accuracy can be improved, and degradation can be estimated even when the degradation estimation formulas are not the same. Since the state of long-term battery deterioration can be appropriately estimated, the remaining battery life can be estimated, and an appropriate battery system can be realized and maintained.
  • the degradation equation is an equation of the same order, and estimation is possible even when degradation is not multiplied by the 1/2 power of the time series parameter, so that the time for extracting the degradation estimation equation can be shortened. it can.
  • this battery characteristic estimation method into the battery state estimation device, it is possible to sequentially estimate changes in battery characteristics over time from information on the current value of the load waveform, thereby enabling more appropriate life determination.
  • this method it is possible to make the amount of storage battery that has been excessively mounted in the battery system appropriate until now. It is also possible to graph a battery characteristic change calculated with respect to time or an elapsed cycle, and there is an advantage that the user can intuitively understand the battery characteristic change. Furthermore, there is an advantage that it is possible to indicate whether or not the battery can be used more accurately and the remaining life by using these pieces of information, and the maintenance of the battery system can be facilitated.
  • the input battery information includes, for the time series, data on the condition of the battery storage or resting voltage, temperature, storage or resting time, and the charge / discharge cycle of the battery. It is a combination of conditions with at least one of the number of cycles or cycle time and operating voltage range during charging / discharging, charging / discharging capacity, current value of charging / discharging, temperature, environmental temperature, etc. Combinations can be estimated.
  • the input battery information includes, with respect to time series, data on the condition of voltage, temperature, or storage time when the battery is stored, and the number of cycles or cycles when the battery is charged / discharged. It is a combination of two or more conditions of time and operating voltage range at the time of discharge, charge / discharge capacity, current value of charge or discharge, cell surface temperature at the time of cycle, and at least one of environmental temperature.
  • the life can be estimated by combining the cycle and storage deterioration.
  • the deterioration estimation formula is a resistance estimation formula of a resistance change having a plurality of resistance changes in time series, it is possible to estimate a reversible resistance change. is there.
  • FIG. 36 is a diagram showing a battery characteristic estimation method according to the second embodiment of the present invention and a configuration of a battery system to which the battery characteristic estimation method is applied.
  • the battery system of the present embodiment is an information control system for power storage means including at least one power storage means and a control circuit.
  • the battery system 200 includes a power storage unit 210, a charge / discharge unit 220 that charges and discharges at least one power storage unit 210, a voltage detection unit 230 that detects the voltage of the power storage unit 210, and a hole.
  • a state detection unit 250 that analyzes conditions such as operating SOC and temperature, a data recording unit 260 that records a detection voltage of the voltage detection unit 230 and a current value of the current detection unit 240, and a control command generation unit 270 are provided.
  • the state detection unit 250 includes a calculation part (not shown) that calculates the resistance value of the power storage unit 210 from the voltage information recorded in the data recording unit 260, and the calculation part includes a deterioration determination program.
  • the battery system 200 executes a command from the control command generation unit 270 and applies a load current by the charge / discharge unit 220.
  • the state detection unit 250 accumulates a charge / discharge pattern from the current / voltage change, and analyzes conditions such as a current value, an operating SOC, and a temperature. Under the analyzed conditions, a long-term deterioration over time is predicted by a pre-stored cycle or time prediction deterioration system.
  • the state detection unit 250 calculates the current resistance of the stored value based on the voltage acquired from the voltage detection unit 230, converts the current resistance into the stored number of cycles or days in the predicted deterioration system, Compared with the obtained life value, the difference is output as the remaining life. Further, it is possible to predict the lifetime due to voltage by predicting and estimating the voltage at the time of the future cycle progress from the present time. Utilizing these remaining life, warning, and warning reason outputs, the system control method can be adjusted, the battery replacement period can be extended, and the system operation cost can be reduced.
  • the initial voltage Vini , the current I, the temperature Tc of the power storage means, and the environmental temperature Ta are measured and recording is started. Thereafter, the voltage V, current I, and temperatures Tc and Ta are recorded even after the start of energization, and data is accumulated until the end of the energization interval. Thereafter, these data are analyzed, a deterioration estimation formula for each condition is selected, a characteristic change is calculated in time series by the battery characteristic estimation method, and the result is displayed on the display unit 290 (see FIG. 36 described later).
  • the battery can be used more effectively by displaying it and reflecting it on the control unit 280 (see FIG. 36).
  • FIG. 37 is a functional block diagram showing data processing for deterioration calculation.
  • the deterioration calculation data processing unit 250A of the state detection unit 250 includes an A / D conversion unit 251, a V, I, Ta, Tc recording unit 252, a data selection extraction unit 253, and a deterioration estimated remaining life calculation.
  • a warning unit 254 is included.
  • the deterioration calculation data processing unit 250A may be arranged outside any part of the system, for example, the state detection unit 250.
  • the deterioration calculation is performed by recording the V, I, Ta, and Tc records after the A / D conversion unit 251 performs input of the voltage V, current I, temperature Ta, and Tc from each sensor. Recorded in section 252.
  • the deterioration estimated remaining life calculation / warning unit 254 extracts the charge / discharge conditions and the current resistance value of the storage battery, calculates the current deterioration degree SOH (State of Health), and then executes the cycle, time by the long-term deterioration estimation program. It calculates the capacity change, resistance change, and change in the input / output power amount with respect to, and outputs the remaining life, warning, and warning reason.
  • the calculation result of the remaining life information is displayed on the display unit 290 and the calculation result is reflected on the control unit 280.
  • the accuracy of remaining life determination can be further improved by adding a function for estimating the operating voltage and calculating the timing of departure from the operating region.
  • the control unit 280 compares the current resistance value of the power storage means and adjusts the lifetime of the battery system in consideration of the remaining lifetime. For example, if the battery life is longer than the design life, the amount of use of the battery is increased, for example, by increasing the current. If the battery life is shorter than the design life, the operating method is adjusted by selecting conditions so as to extend the life. Moreover, a more reliable battery system can be constructed by calculating and changing an allowable current value and further performing SOC calculation correction. The technique disclosed in Japanese Patent No. 4157317 can be applied to the SOC calculation and allowable current calculation.
  • FIG. 38 is a diagram showing a configuration of a hybrid system to which the battery characteristic estimation method according to the third embodiment of the present invention is applied.
  • the present embodiment is an example applied to a hybrid vehicle system driven by an engine and power storage means.
  • the engine 301 and the generator 302 directly connected to the engine 301 through shafts generate three-phase AC power of U, V, and W, and the converter device 303 converts this AC power into DC power.
  • the inverter device 304 converts the DC power output from the converter device 303 into three-phase AC power having a variable voltage and variable frequency, and supplies the three-phase AC power to the induction motor 305.
  • Power storage device 306 is connected in parallel to the output side (DC side) of converter device 303 and replenishes power when the vehicle is started.
  • the smoothing capacitor 307 is connected in parallel to the input side (DC side) of the inverter device 304 and suppresses fluctuations in the inverter input voltage.
  • control unit 310 executes converter control calculation based on the converter output current Is detected by the current detector 309a, the smoothing capacitor voltage detected by the voltage detector 308, and the generator rotation frequency, and A PWM control signal is output. Further, the control unit 310 executes inverter control calculation from the motor currents Iu, Iv, Iw detected by the current detectors 309b, 309c, and 309d, the smoothing capacitor voltage detected by the voltage detector 308, and the motor rotation frequency, and the inverter An inverter PWM control signal is output to the device 304.
  • the battery state calculation unit 320 of the power storage means calculates the operating state of the power storage device 306 from the total current and total voltage of the power storage device 306, the temperature of the power storage device 306, and the environmental temperature.
  • Control unit 310 is configured to determine the operating state of power storage device 306 from information on power storage device 306 output from battery state calculation unit 320 of the power storage means, and to output a charge / discharge control signal for power storage device 306. ing.
  • the present battery characteristic estimation method it is possible to determine the abnormality of each power storage means and the deterioration of the power storage means, and to easily know whether the power storage means needs to be replaced or maintained. Moreover, according to the deterioration state of each electrical storage means, charge / discharge current can be controlled and partial maintenance can be easily performed.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes other modifications and application examples without departing from the gist of the present invention described in the claims.
  • the battery characteristic estimation method, the battery characteristic estimation device, and the program may be hardware with independent calculation functions or software in the battery system. Therefore, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or the like may be used for the battery characteristic estimation method, the battery characteristic estimation apparatus, the program calculation, and the arithmetic processing, instead of the computer program.
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software for interpreting and executing a program that realizes each function by the processor.
  • Information such as programs, tables, and files for realizing each function is stored in a memory, a hard disk, a recording device such as an SSD (Solid State Drive), an IC (Integrated Circuit) card, an SD (Secure Digital) card, an optical disk, etc. It can be held on a recording medium.
  • the processing steps describing time-series processing are not limited to processing performed in time series according to the described order, but are not necessarily performed in time series, either in parallel or individually.
  • the processing for example, parallel processing or object processing
  • the control lines and information lines are those that are considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. Actually, it may be considered that almost all the components are connected to each other.

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Abstract

電池劣化の状態を適切に推定し、電池の余寿命を推定可能な電池特性推定方法、電池特性推定装置及びプログラムを提供する。電池特性推定装置（１０）は、特性変化を推定する演算部２が、電池状態入力部（１）から入力された電池情報について、条件が切り替わる区間を判定するパターン判定部（４）と、劣化推定式データベース（６）から使用開始時の条件の劣化推定式を選択する選択部（５）と、複数の電池特性変化を時系列で持つ特性変化の劣化推定式データベース６と、を備える。また、演算部２が、使用開始時から次の条件に切り替わるまでの区間の特性値を計算するとともに、換算部（８）により換算した換算値に前記条件の区間の時系列パラメータ値を加え、変数とし、当該条件での特性値を演算する計算部（７）と、計算結果の最終値を、劣化推定式データベース（６）から選択した次条件での劣化推定式で時系列パラメータを換算する換算部（８）と、を備える。

Description

電池特性推定方法、電池特性推定装置及びプログラム
　本発明は、充放電可能な二次電池の劣化状態を推定する電池特性推定方法、電池特性推定装置及びプログラムに関する。
　昨今の原子力発電所の停止を受け、自然エネルギによる発電や、電力会社で発電する以外の電力を利用することに注目が集まっている。自然エネルギによる発電は、例えば風力を例にとっても、風がコンスタントに吹き続けるものではなく発電量の変動が大きくなる。また、太陽光発電においても天候により発電量が変動するのは周知のことである。この発電量の電力が、電力系統に対し電圧変動を誘発する原因となりうる。安定した品質の電力を供給するためには電力系統の電圧の変動緩和が必要であり、その変動緩和には蓄電池システムを使用する。
　蓄電値システム設計においては、システムのトータルコストを適正化するため、搭載する蓄電池量の見積もりが重要である。この場合、電池がどれだけの能力が経年劣化によっても維持されるかを精度良く推定することが要求される。
　また、自動車、鉄道などの車両や建設機械などのハイブリッド化、電動化が進み、蓄電池を利用するアプリケーションはますます増えている。特に、移動体の場合は、二次電池の残量とともに、劣化情報は、電池の交換時期や、保守にとって必要な情報である。
　そのため、電池の残容量推定においては、特許文献１に示されるようなバックアップ用鉛蓄電池において、蓄電池の容量の経年変化をあらかじめ求め、蓄電池の内部抵抗を実測して、その実測結果に基づき、結果を前記容量経年変化と照らし合わせて抵抗から残容量を推定する方法が知られている。
　また、二次電池の容量低下率は、二次電池の通電電流量（電流積算値）の２分の１乗、又はその二次電池の放置時間の２分の１乗に比例するという２分の１乗則が知られている。すなわち、二次電池の通電電流（電流量）を時間で積算した通電電流量の平方根を求めれば、その二次電池の劣化状態（又は、容量低下率）を推定することができる。
　特許文献２には、充放電中の電流を積算し、通電電気量の２分の１乗則に基づいて二次電池の容量劣化を一義的に推定する電池容量推定方法が記載されている。特許文献２記載の方法では、通電電流・電圧温度をモニタし、あらかじめ準備した劣化特性を温度と領域からなる予測式を利用するため、温度と電圧で区分けされた各領域での通電を電気量に換算して積算する。積算値とそれぞれの領域での劣化傾きから、標準の１本に換算して最終到達する点の容量値を推定している。
　蓄電池は、化学反応を利用している。蓄電池の劣化には、大別すると無負荷時すなわち保存時の劣化と、通電による電流負荷がある状態すなわちサイクル劣化の２種類がある。保存時の劣化は温度、電圧に依存し、サイクル劣化は通電時の様々な条件により劣化の様相が異なることが分かっている。例えば、通電電流、稼働時の電圧範囲、通電時に使用する容量、環境温度など多種の影響項目がある。電池システムでは、一般に、これら保存と電流通電が不定期に繰り返されて使用される。電池システムの設計においては、これらの保存時と通電時のサイクル劣化から、実用寿命を算出し、最適電池量の見積もりとコスト低減を図りたい要請がある。また、電池システム稼働時には、使用中に余寿命を推定して適切に保守交換をする必要があり、電池の使用履歴に対する劣化を予測する技術が望まれている。
特開２００６－９８１３５号公報 特開２０１１－２２０９００号公報
　しかしながら、特許文献１記載の劣化度推定装置では、一定電流値での使用における容量維持率に着目しており、大電流通電したときの電池動作電圧に関する情報を考慮していない。
　また、実測データの抵抗値から残容量値を推定しているため、抵抗値と容量値が一対一で対応している系から外れる、一時的に抵抗が上昇する通電パターンがある電池の場合は、必ずしも抵抗と放電容量が一対一で決定できない。このため、誤差を生じる可能性があり必ずしも適切な余寿命を推定しているとはいえない。
　また、特許文献２記載の電池劣化推定方法では、容量劣化の推定は実施できるものの、総容量の平方根に比例する関係がない容量劣化となる条件では推定ができない。また、抵抗劣化についての推定技術は開示されておらず容量劣化推定に限定されている。また、その条件で運用されたトータル時間を示しているだけで、充放電の条件が切り替わった時点での電池の状態を必ずしも引き継いでいるわけではない。通電電流量の２分の１乗に比例するということは初期の容量減少が大きいことを示すため、総容量での換算は初期からの積算値を適用することになる。このため、実際の値よりも劣化を大きく推定する可能性があり、精度が十分であるとはいえない。また、サンプリングした期間の終了時点での電池の残容量は推定できるものの、長期間にわたる電池劣化の状態やその途中経過についての予測がこの方法では知ることができない。
　負荷が大きい場合には、通電時の自己発熱による温度上昇の影響があり一般に劣化が大きくなることが知られており、本発明者らは負荷が大きい場合に、負荷が小さい場合とは劣化推定式の変数の次数が異なる場合があることを見出した。前述のような場合には負荷が小さい場合と同じ式を用い係数のみを変化させて推定する劣化推定式では誤差が大きい。
　電池の長期間の寿命予測は、代表的な特性を測定したデータに基づき、ユーザ規定の閾値までを寿命として算出する場合がほとんどである。この場合、電池の代表的な放電容量や、内部抵抗を寿命予測の指標とする。
　本発明の目的は、電池劣化の状態を適切に推定し、電池の余寿命を推定可能な電池特性推定方法、電池特性推定装置及びプログラムを提供することである。
　前記課題を解決するため、本発明による電池特性推定方法は、電池に適用される使用・保存における条件が時系列に変化する電池情報を、入力部を介して入力し、電池に適用される条件とその条件における電池の特性変化の推定式とを対応付ける対応情報の記憶部を参照して、前記適用される使用・保存における条件に適する電池の特性変化の推定式を選択し、前記選択された特性変化の推定式を適用して、前記条件が適用される区間における電池の特性に関する特性値を計算し、前記特性値を計算した区間を先行の区間として、当該先行の区間に後続する別の条件が適用される後続の区間がある場合は、前記対応情報の記憶部を参照して、当該後続の区間における条件に適する電池の特性変化の推定式を選択するとともに、前記先行する区間における前記計算された特性値のうちの区間の末尾の特性値を基準として、当該後続する区間における前記選択された特性変化の推定式により推定する範囲を決定して当該後続する区間における特性値を計算し、各区間において計算される前記区間ごとの前記特性値を時系列に並べて、出力部から出力する。
　本発明によれば、電池劣化の状態を適切に推定し、電池の余寿命を推定可能な電池特性推定方法、電池特性推定装置及びプログラムを提供することができる。
本発明の第１の実施形態に係る電池特性推定方法及び該電池特性推定方法を使用する電池特性推定装置の構成を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定装置の時系列の入力例を表にして示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定装置の各条件における時系列パラメータでの劣化推定式の一例を表にして示す図である。 上記第１の実施形態の特性値を容量に適用した場合の電池特性推定方法の逐次演算を説明する図である。 上記第１の実施形態の特性値を容量に適用した場合の電池特性推定装置の出力例を説明する図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定装置の時系列の出力データの例を表にして示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定装置の時系列の入力例を表にして示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定装置の各条件における時系列パラメータでの劣化推定式の一例を表にして示す図である。 上記第１の実施形態の特性値を抵抗値に適用した場合の電池特性推定方法の逐次演算を説明する図である。 上記第１の実施形態の特性値を抵抗値に適用した場合の電池特性推定装置の出力例を説明する図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定装置の時系列の出力データの例を表にして示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定装置の時系列の入力例を表にして示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定装置の各条件における時系列パラメータでの劣化推定式の一例を表にして示す図である。 上記第１の実施形態の特性値を電力量に適用した場合の電池特性推定方法の逐次演算を説明する図である。 上記第１の実施形態の特性値を電力量に適用した場合の電池特性推定装置の出力例を説明する図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定装置の時系列の出力データの例を表〔表９〕にして示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法のプログラム例を示すフローチャートである。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法の保存時の時間の平方根に対する電池の容量維持率の測定値の一例を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定装置の充放電時の矩形波による電流入力例を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定装置の充放電時の任意の充放電電流波形による電流入力例を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法のサイクル時の電池のサイクルの平方根と容量維持率の測定値の一例を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法の積算電気量の平方根と容量維持率の測定値の一例を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法の積算電気量の平方根と抵抗上昇率の測定値の一例を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法のサイクル時のサイクルの平方根に対する容量維持率の測定値の一例を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法のサイクル時のサイクルの平方根に対する抵抗上昇率の測定値の一例を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法の劣化推定プログラムにおける結果出力画面の一例を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法の劣化推定プログラムに適用した場合の劣化推定装置の機能構成を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法の劣化推定プログラム例における保存劣化を推定する劣化推定のフローチャートである。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法の保存時の時系列の条件履歴の入力例を表にして示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法の保存時の時間に対する温度と保存ＳＯＣの変化プロファイルの一例を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法の保存時の時系列条件に対する容量維持率の計算結果の一例を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法の保存時の時系列条件に対する抵抗上昇率の計算結果の一例を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法の劣化推定プログラム例における保存と充放電サイクルを連続して長期間繰り返す場合のサイクル劣化推定のフローチャートである。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法の劣化履歴の入力例を示す図である。 上記第１の実施形態に係る電池特性推定方法の劣化推定方法により計算した推定値と実測値の比較例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る電池特性推定方法及び該電池特性推定方法を適用した電池システムの構成を示す図である。 上記第２の実施形態に係る電池特性推定方法の劣化演算のデータ処理を示す機能ブロック図である。 本発明の第３の実施形態に係る電池特性推定方法を適用したハイブリッドシステムの構成を示す図である。
　以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
（原理説明）
　まず、本発明の基本的な考え方について説明する。
　本発明に係る電池特性推定方法は、電池に適用される使用・保存における条件が時系列に変化する電池情報を、入力部を介して入力し、電池に適用される条件とその条件における電池の特性変化の推定式とを対応付ける対応情報の記憶部を参照して、前記適用される使用・保存における条件に適する電池の特性変化の推定式を選択し、前記選択された特性変化の推定式を適用して、前記条件が適用される区間における電池の特性に関する特性値を計算し、前記特性値を計算した区間を先行の区間として、当該先行の区間に後続する別の条件が適用される後続の区間がある場合は、前記対応情報の記憶部を参照して、当該後続の区間における条件に適する電池の特性変化の推定式を選択するとともに、前記先行する区間における前記計算された特性値のうちの区間の末尾の特性値を基準として、当該後続する区間における前記選択された特性変化の推定式により推定する範囲を決定して当該後続する区間における特性値を計算し、各区間において計算される前記区間ごとの前記特性値を時系列に並べて、出力部から出力する。すなわち、本発明に係る電池特性推定方法は、演算部が、時系列で切り替わる電池情報が入力される第一の過程と、複数の電池特性変化を時系列で持つ特性変化の記憶部（推定式データベース）から、前記電池情報に応じた電池の該電池特性変化の推定式を選択する第二の過程とを有し、前記、劣化推定式及び当該演算の直前の条件での推定式で演算した結果に基づいて、次条件での推定式により、換算した演算量を使用して、逐次演算する第三の過程を有する。
　本発明は、複数の電池の充放電の条件による時系列の電流、温度、電池システムにおける負荷電流と温度、電池の動作電圧の特定の充放電に関する情報を入力とし、時系列パラメータ（ｘ）の複数の劣化関係式から条件が変わる毎に変化点の値について履歴経過点の変数を次条件の初期からの相当値（ｘ’）に換算し、相当値（ｘ’）から、次の条件における経過時間又はサイクル数などの時系列パラメータ値を足し合わせて、この条件での特性変化の推定式に従って特性を推定する。
　このときの特性値は、容量、抵抗、電力量の少なくとも１つ以上であり、これらの初期値をもとに規格化した比率で示すものであってもよい。ここでいう時系列パラメータ（ｘ）とは、時間、サイクル、積算容量など、時間の要素が含まれて時間に変換できる変数である。この変数の関数として、各特性値Ｄを推定するＤ＝ｆ（ｘ）の関数式は、劣化に関係する条件により異なる。劣化に関係する条件、例えば、負荷電流波形、利用電池容量（ΔＳＯＣ）、電池の動作電圧の中心値（中心ＳＯＣ）、開始電圧（Ｖiｎi）、開始ＳＯＣ（State Of Charge：電池充電率）、充電電流、放電電流、サイクル時間、休止時間、通電時間、長時間休止、発熱量、電池温度、環境温度等の少なくとも１つ以上の通電条件時の条件、あるいは電池温度と保存電圧などの保存時の条件に対してそれぞれの推定関数式とその係数を複数データベース化したものを利用する。
　入力に、時系列に通電条件とその区間、保存条件とその期間の少なくとも１つ以上が、複数の電池使用条件で切り替り、複数の区間を順番に逐次、時系列パラメータを条件切り替え地点で、次条件の時系列パラメータの相当値に換算し、次条件の式では先に換算した相当時系列パラメータを利用して劣化演算を実施する。これを条件が変わる毎に繰り返すことで、該当条件での劣化状況から逐次特性変化を精度よく推定することができる。
（第１の実施形態）
　図１は、上記基本的な考え方に基づく本発明の第１の実施形態に係る電池特性推定方法及び該電池特性推定方法を使用する電池特性推定装置の構成を示す図である。本実施形態の電池特性推定方法は、充放電可能な二次電池の劣化状態を推定する電池特性推定方法に適用した例である。
〔全体構成〕
　図１に示すように、電池特性推定装置１０は、電池情報を入力する電池状態入力部１と、特性変化を推定する演算部２と、特性計算結果を出力する出力部３と、を備える。
　演算部２は、電池状態入力部１から入力された電池情報について、条件が切り替わる区間を判定するパターン判定部４と、劣化推定式データベース６から使用開始時の条件の劣化推定式を選択する選択部５と、複数の電池特性変化を時系列で持つ特性変化の劣化推定式データベース６と、使用開始時から次の条件に切り替わるまでの区間の特性値を計算するとともに、換算部８により換算した換算値に前記条件の区間の時系列パラメータ値を加え、変数とし、当該条件での特性値を演算する計算部７と、計算結果の最終値を、劣化推定式データベース６から選択した次条件での劣化推定式で時系列パラメータを換算する換算部８と、を備える。
　電池状態入力部１は、電池に適用される使用・保存における条件が時系列に変化する電池情報を入力する。
　劣化推定式データベース６は、電池に適用される条件とその条件における電池の特性変化の劣化推定式とを対応付ける対応情報の記憶部である。
　選択部５は、劣化推定式データベース６を参照して、適用される使用・保存における条件に適する電池の特性変化の劣化推定式を選択する。
　計算部７は、選択された特性変化の劣化推定式を適用して、条件が適用される区間における電池の特性に関する特性値を計算する。
　演算部２は、特性値を計算した区間を先行の区間として、当該先行の区間に後続する別の条件が適用される後続の区間がある場合は、対応情報の劣化推定式データベース６を参照して、当該後続の区間における条件に適する電池の特性変化の劣化推定式を選択するとともに、先行する区間における計算された特性値のうちの区間の末尾の特性値を基準として、当該後続する区間における選択された特性変化の劣化推定式により推定する範囲を決定して当該後続する区間における特性値を計算する。ここで演算部２は、先行する区間における計算された特性値のうちの区間の末尾の特性値を、当該後続の区間における条件に適する電池の特性変化の劣化推定式により初期からの相当値に換算する換算部８を備え、換算部８により換算された演算量を使用して、当該後続する区間における選択された特性変化の劣化推定式により推定する範囲を決定して当該後続する区間における特性値を計算する。なお、上記末尾の特性値とは、該当条件での最終値である場合を記載しているが、最終値は、文字通り最後の一点の値にのみ限定されるものではなく、最終値近傍の値でも、また最終値近傍の複数の値を平均した値でもよい。
〔動作概要〕
　電池特性推定装置１０は、電池状態入力部１に電池情報が入力され、演算部２で特性変化を推定し、特性計算結果を出力部３に出力する。演算部２では、電池状態入力部１から入力された電池情報について、パターン判定部４で、条件が切り替わる区間を判定し、選択部５によって、劣化推定式データベース６から使用開始時の条件の劣化推定式を選択し、計算部７で使用開始時から次の条件に切り替わるまでの区間の特性値を計算する。計算結果の最終値を換算部８で、劣化推定式データベース６から選択した次の条件での劣化推定式で時系列パラメータを換算し、換算値にこの条件の区間の時系列パラメータ値を加え、変数とし、計算部７でこの条件での特性値を演算する。これを電池情報の最終条件区間まで繰り返し、計算結果を出力部３に出力する。出力部３では、時系列データに対しての特性値変化が出力され、条件が切り替わる毎に変曲点を生じるデータが出力される。但し、各条件間の劣化式間で差が小さい場合や適用区間が短い場合は明確な変曲点が見られないことがある。
　以上のように条件の切り替わり毎に、適切な劣化推定式を使用し、切り替え点で特性値から変数を相当値に換算し、逐次前条件の影響を考慮して特性変化を推定することを主要な特徴とする。
　以下、上述のように構成された電池特性推定装置の電池特性推定方法について説明する。
　まず、電池特性推定装置１０の演算部２における演算方法について説明する。
　図２は、電池特性推定装置１０の時系列の入力例を表〔表１〕にして示す図である。
　図１の電池特性推定装置１０の電池状態入力部１には〔表１〕（図２参照）に示すような時系列のデータが入力される。図２に示すように、劣化に影響する複数のパラメータ１，２，３の条件に対し、時間又はサイクル数が時系列順に切り替わっているデータが入力される。この例では、条件(a)は条件パラメータ１が温度Ｔ１、条件パラメータ２が保存時のＳＯＣのＳＯＣ１，条件パラメータ３が電流で０Ａの保存条件である。第１番目に(a)の条件で、Ｘ１時間後、２番目に(c)の保存条件で（Ｘ２）時間、３番目に(b)のサイクル条件で、Ｘ３サイクル、４番目に(c)の保存条件で（Ｘ４）時間経過後、ｎ番目の条件でＸｎサイクルの充放電というような時系列の電池情報である。条件(b)は条件パラメータ１が温度Ｔ３，条件パラメータ３の電流がＩ３のサイクル条件である。条件(c)は条件パラメータ１が温度Ｔ２、条件パラメータ２が保存時のＳＯＣのＳＯＣ２，条件パラメータ３が電流で０（Ａ）の保存条件である。このように連続して電池の使用方法が変わる場合での電池劣化を推定する。
　図３は、電池特性推定装置１０の各条件における時系列パラメータｘでの劣化推定式の一例を表〔表２〕にして示す図である。
　まず、図１の劣化推定式データベース６には、〔表２〕（図３参照）に示すような、特性値Ｄに対する劣化推定式が選択可能に格納される。この例では、特性値Ｄに対する時系列パラメータｘ又はｙの関数式として、複数のパラメータの組合せ条件ごとに劣化推定式が選択できるようになっている。〔表２〕は電池に適用される条件とその条件における電池の特性変化の劣化推定式とを対応付ける対応情報を示すものでもある。
　この劣化推定式は、時系列パラメータに対し時系列パラメータが同一でなくてもよく、例えば、時系列パラメータが、積算電気量、時間（日、時、秒）、サイクルなどのいずれかの個別の時系列パラメータと特性値変化との式であっても構わない。例えば、特性値ＤはＤ＝ＡＸ＋Ｃ（Ａ：劣化係数、Ｘ：サイクル、Ｃ：定数）の式、あるいは、Ｄ＝ＡＸｍ＋Ｃ（Ａ：劣化係数、Ｘ：サイクル、Ｃ：定数、ｍ：次数０．５）、Ｄ＝ＡＸｍ＋ＢＸ＋Ｃ（Ａ，Ｂ：劣化係数、Ｘ：サイクル、Ｃ：定数、ｍ：次数０．５）などである。Ｘは、サイクルの他、時間、積算容量などの時系列のパラメータが好ましいが、特性値が条件パラメータとの関係式で表される場合は、ＳＯＣ、電池温度、環境温度、電池使用量、ＳＯＣ変動幅、電池動作稼働中心電圧（中心ＳＯＣ）、開始電圧、充放電電流値、発熱などでもよい。また、用いられるパラメータの式は、１つのパラメータＸだけでなく、Ｘ、Ｙ、Ｚのように複数で構成されていてもよい。
　次に、〔数１〕を用いて電池特性推定装置１０での逐次演算の方法を説明する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　ｎは電池の使用履歴条件の順番であり、ｎ番目条件の電池特性は時系列パラメータＸ１に対してある関数式Ｆｎ（Ｘ１）で表される。ｎ番目条件での最終値を次の条件（ｎ＋１）番目の条件での特性推定式Ｄ＝Ｆ（ｎ＋１）（ｘ）の式とすると、〔数１〕の式（１）に示すように（ｎ＋１）番目の条件での相当の時系列パラメータ値Ｘ１’に変換する。このＸ１’の状態から、Ｘ２の最終区間値までを〔数１〕の式（２）で計算する。同様の変換を（ｎ＋２）番目の条件についても行い式（３）で区間の特性値Ｄを計算する。
 [特性値を容量に適用した場合の計算例]
　以下、特性値を容量に適用した場合について〔数２〕を参照しながら説明する。
　図４は、特性値を容量に適用した場合の電池特性推定方法の逐次演算を説明する図である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　図４の各条件(a)，(b)，(c)での劣化推定式又は劣化データを使用して、例えば〔表１〕（図２参照）の３番目までの条件までの特性データを計算する場合について説明する。
　第１の条件(a)で、時間Ｘ１まで、(a)の劣化推定式で計算し、第１の条件(a)での最終値Ｄ１を算出する。次に第２の条件(c)での劣化推定式により、Ｄ１が、条件(c)での時系列パラメータＸ時間の劣化推定式から、何時間相当に当たるか換算しＸ１’を算出する（〔数２〕の式（４））。このＸ１’を条件(c)での開始時間とし、区間Ｘ２まで、時系列パラメータ（Ｘ１’＋Ｘ２）を変数として特性値Ｄを計算し、この条件の最終値Ｄ２まで計算する。同様に、第３の条件(b)で何サイクル相当に当たるか換算しＸ２’を算出する（〔数２〕の式（５））。このＸ２’を条件(b)での開始サイクルとして、区間Ｘ３まで時系列パラメータ（Ｘ２’＋Ｘ３）を変数として特性値Ｄを計算し、この条件の最終値Ｄ３まで計算する（〔数２〕の式（６））。このときＤ３が最終予測値となる。因みに、これらＤ１，Ｄ2，Ｄ３が区間末尾の特性値に相当し、この末尾の特性値を基準に、後続の区間の指定範囲が決められる。
　これにより、図４左方向破線矢印に示すように、第１の条件(a)で、時間Ｘ１まで、(a)の劣化推定式で計算された第１の条件(a)での最終値Ｄ１（(a)の劣化推定式上の太実線参照）を算出後、条件(c)での時系列パラメータＸ時間の劣化推定式から、何時間相当に当たるか換算してＸ１’が算出される。さらにＸ１’を条件(c)での開始時間とし、区間Ｘ２まで、時系列パラメータ（Ｘ１’＋Ｘ２）を変数として特性値Ｄを計算し、この条件の最終値Ｄ２（(c)の劣化推定式上の太実線参照）まで計算される。その後、図４右方向破線矢印に示すように、第３の条件(b)で何サイクル相当に当たるか換算してＸ２’が算出され、さらにＸ２’を条件(b)での開始サイクルとして、区間Ｘ３まで時系列パラメータ（Ｘ２’＋Ｘ３）を変数として特性値Ｄを計算し、この条件の最終値Ｄ３（(b)の劣化推定式上の太実線参照）まで計算される。
　したがって、図４太実線に示すように、時間Ｘ１まで、(a)の劣化推定式で計算された第１の条件(a)での最終値Ｄ１が求められ、次いで区間Ｘ２で(c)の劣化推定式で計算された第３の条件(c)での最終値Ｄ2が求められ、次いで区間Ｘ3で(b)の劣化推定式で計算された第２の条件(b)での最終値Ｄ３が求められる。そして、各区間において計算される区間ごとの特性値（それぞれ特性値Ｄ１，Ｄ2，Ｄ３を末尾とする区間の特性値）は、時系列に並べて出力される。
　このように、各条件(a)，(c)，(b)で経過した時間／サイクルと、積算電気量に対する容量の変化を表す(a)，(c)，(b)の劣化推定式をそれぞれ用いて、容量の電池劣化による変化を精度よく、時系列で計算することが可能になる。条件が変わる毎に変化点の値について履歴経過点の変数を次条件の初期からの相当値（Ｘ’）に換算し、該相当値（Ｘ’）及び、次条件における時系列パラメータを変数として特性値Ｄを計算し、この条件の最終値まで計算するようにしている。
　図５は、特性値を容量に適用した場合の電池特性推定装置１０の出力例を説明する図である。図５の出力例は、時系列パラメータ（時間又はサイクル）を横軸に縦軸に特性値である容量を示している。この図５は、区間ごとの特性値を時系列に並べて出力した例を示すものである。
　図６は、電池特性推定装置１０の時系列の出力データの例を表〔表３〕にして示す図である。
　まず図５に示すように、時系列に区間Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３の経過に対し、条件(a)、条件(c)，条件(b)の容量が連続的に条件が変わるときに変局点をもって変わっているのが分かる。
　また図６の〔表３〕は、〔表１〕（図２参照）を入力条件とした場合のｎ番目までの出力計算値を示している。この場合、計算は区間の切り替わりの値だけではなく、所望の時間又はサイクルなどの時系列パラメータについて、区間での計算刻みを細かく取ることで中間の特性値も計算することができ、図５に示すような出力を得ることができる。
 [特性値を抵抗値に適用した場合の計算例]
　次に、特性値を抵抗値に適用した場合の計算例について説明する。
　図７は、電池特性推定装置１０の時系列の入力例を表〔表４〕にして示す図である。
　図１の電池特性推定装置１０の電池状態入力部３には〔表４〕（図７参照）に示すような時系列のデータが入力される。図７に示すように、劣化に影響する複数のパラメータ１，２，３の条件に対し、時間又はサイクル数が時系列順に切り替わっているデータが入力される。この例では、条件(a)は条件パラメータ１が温度Ｔ１、条件パラメータ２が保存時のＳＯＣのＳＯＣ１，条件パラメータ３が電流で０Ａの保存条件である。第１番目に(a)の条件で、Ｘ１時間後、２番目に(c)の保存条件で（Ｘ２）時間、３番目に(b)のサイクル条件で、Ｘ３サイクル、４番目に(c)の保存条件で（Ｘ４）時間経過後、ｎ番目の条件でＸｎサイクルの充放電というような時系列の電池情報である。条件(b)は条件パラメータ１が温度Ｔ２，条件パラメータ３の電流がＩ３のサイクル条件である。条件(c)は条件パラメータ１が温度Ｔ２、条件パラメータ２が保存時のＳＯＣのＳＯＣ２，条件パラメータ３が電流で０Ａの保存条件である。このように連続して電池の使用方法が変わる場合での電池劣化を推定する。
　基本的には、特性値を抵抗値に適用した場合についても容量算出時の手順と同様に、時系列パラメータを保存条件(b)、保存条件(d)、充放電サイクル条件(c)、保存条件(d)の順で逐次換算して、次の条件での劣化推定式で特性変化を推定する。
　図８は、電池特性推定装置１０の各条件における時系列パラメータｘでの劣化推定式の一例を表〔表５〕にして示す図である。
　まず、図１の劣化推定式データベース６には、〔表５〕に示すような、特性値Ｄに対する劣化推定式が選択可能に格納される。但し、〔表５〕の特性値Ｄに対する劣化推定式は、前記〔表２〕（図３参照）の特性値Ｄに対する劣化推定式とは異なっている。この例では、特性値Ｄに対する時系列パラメータｘ又はｙの関数式として、複数のパラメータの組合せ条件ごとに劣化推定式が選択できるようになっている。この劣化推定式は、時系列パラメータに対し時系列パラメータが同一でなくてもよく、例えば、時系列パラメータが、積算電気量、時間（日、時、秒）、サイクルなどのいずれかの個別の時系列パラメータと特性値変化との式であっても構わない。例えば、特性値ＤはＤ＝ＡＸ＋Ｃ（Ａ：劣化係数、Ｘ：サイクル、Ｃ：定数）の式、あるいは、Ｄ＝ＡＸｍ＋Ｃ（Ａ：劣化係数、Ｘ：サイクル、Ｃ：定数、ｍ：次数０．５）、Ｄ＝ＡＸｍ＋ＢＸ＋Ｃ（Ａ，Ｂ：劣化係数、Ｘ：サイクル、Ｃ：定数、ｍ：次数０．５）などである。Ｘは、サイクルの他、時間、積算容量などの時系列のパラメータが好ましいが、特性値が条件パラメータとの関係式で表される場合は、ＳＯＣ、電池温度、環境温度、電池使用量、ＳＯＣ変動幅、電池動作稼働中心電圧（中心ＳＯＣ）、開始電圧、充放電電流値、発熱などでもよい。また、用いられるパラメータの式は、１つのパラメータＸだけでなく、Ｘ、Ｙ、Ｚのように複数で構成されていてもよい。
　図９は、特性値を抵抗値に適用した場合の電池特性推定方法の逐次演算を説明する図である。
　図９の各条件(a)，(b)，(c)，(d)での劣化推定式又は劣化データを使用して、例えば〔表４〕（図７参照）の３番目までの条件までの特性データを計算する場合について説明する。
　第１の条件(b)で、時間Ｘ１まで、(b)の劣化推定式で計算し、第２の条件(d)での最終値Ｄ１を算出する。次に第２の条件(d)での劣化推定式により、Ｄ１が、条件(d)での時系列パラメータＸ時間の特性推定式から、何時間相当に当たるか換算しＸ１’を算出する（前記〔数２〕の式（４））。このＸ１’を条件(d)での開始時間とし、区間Ｘ２まで、時系列パラメータ（Ｘ１’＋Ｘ２）を変数として特性値Ｄを計算し、この条件の最終値Ｄ２まで計算する。同様に、第３の条件(c)で何サイクル相当に当たるか換算しＸ２’を算出する（前記〔数２〕の式（５））。このＸ２’を条件(c)での開始サイクルとして、区間Ｘ３まで時系列パラメータ（Ｘ２’＋Ｘ３）を変数として特性値Ｄを計算し、この条件の最終値Ｄ３まで計算する（前記〔数２〕の式（６））。このときＤ３が最終予測値となる。
　これにより、図９左方向破線矢印に示すように、第１の条件(b)で、時間Ｘ１まで、(b)の劣化推定式で計算された第２の条件(d)での最終値Ｄ１（(b)の劣化推定式上の太実線参照）を算出後、条件(d)での時系列パラメータＸ時間の劣化推定式から、何時間相当に当たるか換算してＸ１’が算出される。さらにＸ１’を条件(d)での開始時間とし、区間Ｘ２まで、時系列パラメータ（Ｘ１’＋Ｘ２）を変数として特性値Ｄを計算し、この条件の最終値Ｄ２（(d)の劣化推定式上の太実線参照）まで計算される。その後、図９右方向破線矢印に示すように、第３の条件(c)で何サイクル相当に当たるか換算してＸ２’が算出され、さらにＸ２’を条件(c)での開始サイクルとして、区間Ｘ３まで時系列パラメータ（Ｘ２’＋Ｘ３）を変数として特性値Ｄを計算し、この条件の最終値Ｄ３（(b)の劣化推定式上の太実線参照）まで計算される。
　したがって、図９太実線に示すように、時間Ｘ１まで、(b)の劣化推定式で計算された第１の条件(b)での最終値Ｄ１が求められ、次いで区間Ｘ２で(d)の劣化推定式で計算された第２の条件(d)での最終値Ｄ2が求められ、次いで区間Ｘ３で(c)の劣化推定式で計算された第３の条件(c)での最終値Ｄ３が求められる。そして、各区間において計算される区間ごとの特性値（それぞれ特性値Ｄ１，Ｄ2，Ｄ３を末尾とする区間の特性値）は、時系列に並べて出力される。
　このように、各条件(b)，(d)，(c)で経過した時間／サイクルと、抵抗値の変化を表す(b)，(d)，(c)の劣化推定式をそれぞれ用いて、抵抗値の電池劣化による変化を精度よく、時系列で計算することが可能になる。
　図１０は、特性値を抵抗値に適用した場合の電池特性推定装置１０の出力例を説明する図である。図１０の出力例は、時系列パラメータ（時間又はサイクル）を横軸に縦軸に特性値である容量を示している。この図１０は、区間ごとの特性値を時系列に並べて出力した例を示すものである。
　図１１は、電池特性推定装置１０の時系列の出力データの例を表〔表６〕にして示す図である。
　まず図１０に示すように、時系列に区間Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３の経過に対し、条件(a)、条件(c)，条件(b)の抵抗値が連続的に条件が変わるときに変局点をもって変わっているのが分かる。
　また図１１の〔表６〕は、〔表４〕（図７参照）を入力条件とした場合のｎ番目までの出力計算値を示している。この場合、計算は区間の切り替わりの値だけではなく、所望の時間又はサイクルなどの時系列パラメータについて、区間での計算刻みを細かく取ることで中間の特性値も計算することができ、図１０に示すような出力を得ることができる。
 [特性値を電力量に適用した場合の計算例]
　次に、特性値を電力量に適用した場合の計算例について説明する。
　このときの電力量は充電又は放電で使用可能な電力量である。
　図１２は、電池特性推定装置１０の時系列の入力例を表〔表７〕にして示す図である。〔表７〕は、充放電の条件の順番と、その時の各条件パラメータ、時系列パラメータを示す。
　図１の電池特性推定装置１０の電池状態入力部１には〔表７〕（図１２参照）に示すような時系列のデータが入力される。図１２に示すように、条件パラメータが１からＬ個の複数がある。時系列パラメータは、サイクル数、時間、積算容量の３つがある。順番１の条件(a)では、時系列パラメータは、時間Ｘ１の保存条件、順番２は条件(c)で、時系列パラメータは、時間Ｘ２の保存条件、順番３は、条件(b)で、サイクル数Ｙ３の充放電サイクルで、この充放電の１サイクルの時間から、Ｙ３サイクル分の時間に換算するとＸ３時間、積算容量を計算するとＱ３となる。順番４は条件(c)で、保存Ｘ４時間と続く条件である。劣化推定式は、後記〔表８〕に示すように、条件(a)、(c)は、時間の関数、条件(b)はサイクルの関数で劣化推定式が準備されている。このように連続して電池の使用方法が変わる場合での電池劣化を推定する。
　図１３は、電池特性推定装置１０の各条件における時系列パラメータｘでの劣化推定式の一例を表〔表８〕にして示す図である。
　まず、図１の劣化推定式データベース６には、〔表８〕に示すような、特性値Ｄに対する劣化推定式が選択可能に格納される。但し、〔表８〕の特性値Ｄに対する劣化推定式は、前記〔表２〕（図３参照）及び前記〔表５〕（図８参照）の特性値Ｄに対する劣化推定式とは異なっている。この例では、特性値Ｄに対する時系列パラメータｘ又はｙの関数式として、複数のパラメータの組合せ条件ごとに劣化推定式が選択できるようになっている。この劣化推定式は、時系列パラメータに対し時系列パラメータが同一でなくてもよく、例えば、時系列パラメータが、積算電気量、時間（日、時、秒）、サイクルなどのいずれかの個別の時系列パラメータと特性値変化との式であっても構わない。例えば、特性値ＤはＤ＝ＡＸ＋Ｃ（Ａ：劣化係数、Ｘ：サイクル、Ｃ：定数）の式、あるいは、Ｄ＝ＡＸｍ＋Ｃ（Ａ：劣化係数、Ｘ：サイクル、Ｃ：定数、ｍ：次数０．５）、Ｄ＝ＡＸｍ＋ＢＸ＋Ｃ（Ａ，Ｂ：劣化係数、Ｘ：サイクル、Ｃ：定数、ｍ：次数０．５）などである。Ｘは、サイクルの他、時間、積算容量などの時系列のパラメータが好ましいが、特性値が条件パラメータとの関係式で表される場合は、ＳＯＣ、電池温度、環境温度、電池使用量、ＳＯＣ変動幅、電池動作稼働中心電圧（中心ＳＯＣ）、開始電圧、充放電電流値、発熱などでもよい。また、用いられるパラメータの式は、１つのパラメータＸだけでなく、Ｘ、Ｙ、Ｚのように複数で構成されていてもよい。
　図１４は、特性値を電力量に適用した場合の電池特性推定方法の逐次演算を説明する図である。図１４は、前記図１２の順番３の条件まで計算する例を示している。
　図１４に示すように、第１の条件(a)で、時間Ｘ１まで、(a)の劣化推定式で計算し、第１の条件での最終値Ｄ１を算出する。次に第２の条件(c)での劣化推定式により、Ｄ１が、条件(c)での時系列パラメータＸ時間の特性推定式から、何時間相当に当たるか換算しＸ１’を算出する。このＸ１’を条件(c)での開始時間とし、区間Ｘ２まで、時系列パラメータ（Ｘ１’＋Ｘ２）を変数として特性値Ｄを計算し、この条件の最終値Ｄ２まで計算する。同様に、第３の条件(b)で何サイクル相当に当たるか換算しＹ２’を算出する。条件(b)の開始サイクルをＹ２’とし、区間Ｙ３サイクル分を、時系列パラメータ（Ｙ２’＋Ｙ３）を変数として特性値Ｄを計算し、この条件の最終値Ｄ２まで計算する。
　これにより、図１４左方向破線矢印に示すように、第１の条件(a)で、時間Ｘ１まで、(a)の劣化推定式で計算された第２の条件(c)での最終値Ｄ１（(a)の劣化推定式上の太実線参照）を算出後、条件(c)での時系列パラメータＸ時間の劣化推定式から、何時間相当に当たるか換算してＸ１’が算出される。さらにＸ１’を条件(c)での開始時間とし、区間Ｘ２まで、時系列パラメータ（Ｘ１’＋Ｘ２）を変数として特性値Ｄを計算し、この条件の最終値Ｄ２（(c)の劣化推定式上の太実線参照）まで計算される。その後、図１４右方向破線矢印に示すように、第３の条件(b)で何サイクル相当に当たるか換算してＹ２’が算出され、さらにＹ２’を条件(b)での開始サイクルとして、区間Ｙ３まで時系列パラメータ（Ｙ２’＋Ｙ３）を変数として特性値Ｄを計算し、この条件の最終値Ｄ３（(b)の劣化推定式上の太実線参照）まで計算される。
　したがって、図１４太実線に示すように、時間Ｘ１まで、(a)の劣化推定式で計算された第１の条件(a)での最終値Ｄ１が求められ、次いで区間Ｘ２で(c)の劣化推定式で計算された第２の条件(c)での最終値Ｄ2が求められ、次いで区間Ｙ３で(b)の劣化推定式で計算された第３の条件(b)での最終値Ｄ３が求められる。そして、各区間において計算される区間ごとの特性値（それぞれ特性値Ｄ１，Ｄ2，Ｄ３を末尾とする区間の特性値）は、時系列に並べて出力される。
　このように、各条件(a)，(c)，(b)で経過した時間／サイクルと、電力量の変化を表す(a)，(c)，(b)の劣化推定式をそれぞれ用いて、電力量の電池劣化による変化を精度よく、時系列で計算することが可能になる。
　図１５は、特性値を電力量に適用した場合の電池特性推定装置１０の出力例を説明する図である。図１５の出力例は、時系列パラメータ（時間／サイクル／積算容量）を横軸に縦軸に特性値である電力量を示している。この図１５は、区間ごとの特性値を時系列に並べて出力した例を示すものである。
　図１６は、電池特性推定装置１０の時系列の出力データの例を表〔表９〕にして示す図である。〔表９〕は、〔表７〕（図１２参照）を入力条件とした場合のｎ番目までの出力計算値を示している。上記の時系列パラメータを時間とした場合の総時間に対する、特性値の変化を計算した結果が示されている。
　まず図１６に示すように、この出力例は、順番３の充放電サイクル条件のところを、サイクル数での予測式で数値を予測している。ここではサイクル時の時間Ｘ３に変換して、時間を時系列パラメータとして出力した例となっている。同様に、各条件をサイクル、又は積算容量に換算して出力することもできる。
　また図１５に示すように、時系列に区間Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３の経過に対し、条件(a)，条件(c)，条件(b)の電力量が連続的に条件が変わるときに変局点をもって変わっているのが分かる。
 [計算フローチャート]
　図１７は、電池特性推定方法のプログラム例を示すフローチャートである。図中、Ｓはフローの各ステップを示す。
　ステップＳ１で、電池状態入力部１（図１参照）は、時系列入力データが入力により本プログラムがスタートし、ステップＳ２で、計算条件などのパラメータを入力する。
　ステップＳ３では、主にパターン判定部４（図１参照）は、複数条件か単一条件かを判別し、複数条件の場合（Ｓ３：Ｙｅｓ）は、ステップＳ４に進み、単一の条件の場合（Ｓ３：Ｎｏ）はステップＳ８に進む。
　ステップＳ４では、主にパターン判定部４は、各条件での期間又はサイクル数を算出し、劣化推定式と期間を抽出する。
　ステップＳ５では、主に選択部５（図１参照）は、第一の条件に合う劣化推定式（劣化予測式）と予測係数を劣化推定式データベース６（図１参照）から検索し選択して特性値を予測計算する。すなわち、第一の条件に合う劣化推定式と予測係数から、第一の区間分の特性変化を推定する。
　ステップＳ６では、主に選択部５及び換算部８（図１参照）は、次の条件に合う劣化推定式と予測係数を劣化推定式データベース６から検索して選択し前条件最終計算予測値から、当該劣化推定式での時系列パラメータ値に換算し、これに当該条件での時系列パラメータ量を加えて当該条件の最終値まで特性値の計算を実施する。具体的には、次の条件に合う劣化推定式と予測係数を劣化推定式データベース６から検索して選択して、前条件最終計算予測値から当該劣化推定式での時間又はサイクルを算出してこれに、当該条件での期間又はサイクルを加えて、当該条件最終値まで特性値計算を実施する。
　ステップＳ７では、主に計算部７（図１参照）は、計算結果が最終条件か否かを判別し、計算結果が最終条件でない場合（Ｓ７：Ｎｏ）は、上記ステップＳ６を繰り返す。計算結果が最終条件の場合（Ｓ７：Ｙｅｓ）は、ステップＳ９に進む。
　一方、上記ステップＳ３で単一の条件の場合（Ｓ３：Ｙｅｓ）は、主に選択部５は、ステップＳ８で条件に一致した劣化推定式を選択し、特性値の劣化を計算してステップＳ９に進む。
　ステップＳ９では、表示条件の入力部（図示せず）は結果表示の条件、寿命設定条件等を入力する。
　ステップＳ１０では、出力部３（図１参照）は、数値、結果のグラフを表示する。
　ステップＳ１１では、出力部３は、結果をテキストファイルで出力するか否かを判別し、結果をテキストファイルで出力する場合（Ｓ１１：Ｙｅｓ）は、ステップＳ１２で結果ファイルをユーザがダウンロードして本フローを終了する。テキストファイル出力をしない場合（Ｓ１１：Ｎｏ）は、本フローを終了する。
　このように、電池特性推定方法のプログラムでは、時系列で切り替わる複数の電池状態が電池情報として入力される第一の過程と（主に、ステップＳ１乃至ステップＳ２）、複数の電池特性変化を時系列で持つ特性変化の推定式データベース６から、電池情報に応じた電池の該電池特性変化の劣化推定式を選択する第二の過程と（主に、ステップＳ４乃至ステップＳ５）、劣化推定式及び当該演算の直前の条件での演算結果に基づいて、次条件での劣化推定式により、換算した演算量を使用して、逐次演算する第三の過程と（主に、ステップＳ６乃至ステップＳ７）、を有し、電池の容量、容量比、抵抗、抵抗比、電力、又は電力比のいずれかの電池特性を推定する。
 [電池を連続して使用する使用条件]
　次に、電池を連続して使用する使用条件について説明する。
　電池を連続して使用する使用条件には、温度や、休止や通電電流等の複数あり、サイクルに関しては、充放電電流波形や温度、稼働時の中心ＳＯＣなどによって容量減少、抵抗上昇の速度が変わる。特にリチウムイオン電池ではその傾向は顕著である。
　図１８は、保存時の時間の平方根に対する電池の容量維持率の測定値の一例を示す図である。
　図１８に示すように、時間ｔに対して温度条件が違う場合の放電容量維持率を示しており、プロットは実測値、直線は実測値をＹ＝Ａ√ｔ＋１００で近似したときの値を示している。条件によって、容量が減少する傾きが異なり、さらに図１８のＴ４の条件では、近似式（実線参照）と実測値（○印参照）とが離れていて、√ｔの式での予測精度が他に比べて低くなることも分かる。
　図１９及び図２０は、電池特性推定装置１０の充放電時の電流入力例を示す図であり、図１９は、矩形波による電流入力例、図２０は、任意の充放電電流波形による電流入力例である。
　充放電時は、一般に、矩形波（図１９参照）と任意の充放電電流波形（図２０参照）では、サイクルを繰り返して充放電したときの特性値に対する影響が異なり、劣化の速度が異なる。
　図２１は、サイクル時の電池のサイクルの平方根と容量維持率の測定値の一例を示す図である。図２１は、サイクルによる容量維持率変化の例で、横軸を√(サイクル)としている。このときの条件は、充放電電流波形だけではなく、温度や稼働中心ＳＯＣなど複数の条件が異なっている。サイクル時の条件が変わると、サイクル劣化の傾きが変わり、劣化の仕方も、直線的に劣化するものとそうでないものがあることが分かる。
 [実測データ例]
　次に、図２２乃至図２５に実測データを例示する。
　図２２は、積算電気量の平方根と容量維持率の測定値の一例、図２３は、積算電気量の平方根と抵抗上昇率の測定値の一例、図２４は、サイクル時のサイクルの平方根に対する容量維持率の測定値の一例、図２５は、サイクル時のサイクルの平方根に対する抵抗上昇率の測定値の一例を示す図である。
　図２２は、積算電気量（積算容量）Ｑの平方根に対して容量維持率変化の例である。図２３はこのときの抵抗上昇率変化について、図２２と同様、積算電気量（積算容量）Ｑに対して示したものである。これら条件により劣化の仕方が変化している。図２４及び図２５は、２５℃での条件Ａ，条件Ｂで充放電サイクルを繰り返したときの、サイクルの平方根に対する容量維持率（％）と、抵抗上昇率（％）をそれぞれ示している。これらも条件により異なる変化を示している。
　例示したように、条件が変わると同じ劣化式の係数変化だけでは表現できない変化があるため、本電池特性推定装置１０ではそれぞれに適した劣化式を作成し条件間の劣化係数の算出式を用意して、これらの、各サイクル条件でのサイクル又は、時間、電力量に関する、容量、抵抗推移の推定式を劣化推定式データベース６として具備し、適切な劣化式で逐次変数変換して時系列に劣化を推定するものである。
 [結果出力画面例]
　図２６は、劣化推定プログラムにおける結果出力画面の一例を示す図である。
　図２６に示すように、結果出力画面は４つのグラフが表示される。横軸が時間又はサイクル数に対し、縦軸が容量（図２６（ａ））、抵抗（図２６（ｂ））、容量維持率（図２６（ｃ））、抵抗上昇率（図２６（ｄ））のグラフである。また、この結果出力画面の右側には、各項目の表示（図２６（ｅ））、及びソフトキーボタン（図２６（ｆ））が表示される。
　ここで容量維持率は、初期容量に対する、経時後の容量を比率で示したものである。また、抵抗上昇率も同様に、サイクル時の抵抗値を初期抵抗で除し比率として示したものである。それぞれ初期値はＡであり、サイクル、又は時間の変化により、容量は減少、抵抗は上昇するという劣化を示す。このとき、それぞれの項目での寿命判定値は、ユーザによって任意設定できる。図２６（ｅ）に示すように、ユーザが知りたいサイクル数に対し各結果の容量維持率、抵抗上昇率、予測容量、予測抵抗を表示する。
　この表示はサイクル数に任意の数値を入力することでそのサイクルまでの計算を実行し、再表示してもよい。
　さらに、これらの計算結果について、図２６（ｆ）に示すように、保存ボタンとデータダウンロードボタン（ＤＬボタン）を持ち、保存ボタンは、この推定システム内にデータを保存できる。また、ＤＬボタンは、ユーザの手元に計算結果を例えば、テキスト形式や、ＣＳＶ形式、表計算ソフトの形式などで、データを保存できる。これにより、ユーザが任意に詳細データ解析や、データの加工が可能になる。
　その結果、グラフ化等を任意に実施して、説明資料等に展開できる。よりユーザが利用しやすく、システム設計効率が向上する効果がある。
　図２７は、劣化推定プログラムに適用した場合の劣化推定装置の機能構成を示す図である。
　図２７に示すように、劣化推定装置１００は、電池予測条件入力設定部１０１と、特性予測計算部１０２と、サイクル時電圧計算部１０３と、電池電圧が電池使用範囲に適合するか比較判断する電圧比較判断部１０４と、結果出力・表示部１０５と、計算結果ファイル出力部１０６と、劣化予測式と電池パラメータ条件を保存する予測式・電池パラメータ保存部１０７と、計算結果を保存する計算結果保存部１０８と、サイクル時電圧計算に用いる電池電圧予測モデル１０９と、を備える。
　電池予測条件入力設定部１０１は、負荷電流波形、利用電池容量（ΔＳＯＣ）、電池の動作電圧の中心値（中心ＳＯＣ）、開始電圧（Ｖiｎi）、開始ＳＯＣ（State Of Charge）、充電電流、放電電流、サイクル時間、休止時間、通電時間、長時間休止、発熱量、電池温度、環境温度等の少なくとも１つ以上の通電条件と、電池の種類、初期容量、初期抵抗など１つ以上の電池の基本情報、及び最大サイクル数また最大時間、寿命見積もり用の時間情報、計算に用いる計算ステップ幅など、計算用の条件、出力用のユーザが規定する寿命条件、電池の警告判定用の電圧などを設定する。
　特性予測計算部１０２は、これらの予測条件入力に対し、予測式電池パラメータ保存部１０７から、適切な予測式を呼び出し、内部抵抗変化、容量変化のどの特性変化を実施する。
　サイクル時電圧計算部１０３は、特性予測計算部１０２で計算した抵抗変化の結果を計算結果保存部１０８から呼び出して、電池電圧予測モデル１０９を用いてサイクル電圧を計算する。サイクル時電圧計算部１０３は、もっとも簡易で好ましくは最大電圧と最小電圧のみ計算することである。ここで、電池電圧モデルは、開始ＳＯＣの電圧を基準として、負荷電流に応じ、電池の開回路電圧（ＯＣＶ：Open Circuit Voltage）に電流・抵抗による分極分を加えて計算するなどの方法がある。最大、最小の電圧が逐次劣化推定により求めた抵抗を使用して算出する方法であれば、前述の方法に限らない。
　比較判断部１０４は、電池電圧予測モデル１０９によって算出した電池動作時の電圧が、予測サイクルの間、電池の許容されている動作電圧の範囲に適合しているか否かを判断する。
　結果出力・表示部１０５は、比較判断部１０４による判断結果を、時系列の計算結果と一緒に表示する。この表示は、計算結果を時系列データとして、時間、サイクル数に対して、抵抗、容量、抵抗変化率、容量変化率などをプロットしたグラフで表示する。また、ユーザ指定のサイクル、あるいは指定時間での抵抗値、容量、抵抗変化率、容量変化率などの特性を表示する。さらに、結果出力・表示部１０５は、ユーザ指定の寿命条件に合致する、時間又はサイクル数を表示する。結果出力・表示部１０５は、比較判断部１０４で、警告電圧に達した場合はその警告についての情報を表示する。
　表示の方法には、図２６に示したように、グラフ内に警告点を表示し、以降のサイクルのプロットの色やシンボルを変える方法や、警告領域に達した時間又はサイクルを表示する。警告領域は上限と下限のそれぞれについて複数の判定値を持っていてもよい。ユーザが、この表示画面を見れば、電池の寿命を容易に判断することができる。使用注意事項の表記を付し、電池の使用方法についてガイダンスを付与すると、よりユーザが適正な電池システムを設計でき、開発や設計の効率を上げることができる。
　計算結果ファイル出力部１０６は、一連の電池予測条件、特性結果計算結果、電圧計算結果、警告可否判定、寿命推定値など一連の結果を電子ファイルとして出力する。出力ファイルを用いて、ユーザは任意にプレゼン資料用のグラフを作成したり、詳細数値データから、電池の運用方法を検討することができる。
　計算結果保存部１０８は、特性予測計算部１０２、サイクル時電圧計算部１０３及び電圧比較判断部１０４により計算された結果を格納する。
　図２８は、劣化推定プログラム例における保存劣化を推定するフローチャートである。
　まず、ステップＳ２１で、主にパターン判定部４（図１参照）は単一条件か否かを判別する。単一条件の場合（Ｓ２１：Ｙｅｓ）は、そのままステップＳ２３に進む。
　単一条件でない場合は、ステップＳ２２で電池状態入力部１（図１参照）は、保存履歴を入力する。例えば、保存履歴入力は、テキスト読み込み又は入力である。
　ステップＳ２３では、電池状態入力部１は、パラメータ・計算条件を入力する。
　ステップＳ２４では、操作画面（図示せず）に設定条件・履歴を確認するための表示をする。
　ステップＳ２５では、主に選択部５（図１参照）は、条件に合う劣化予測式と予測係数をＭａｐから選択する。
　ステップＳ２６では、主に計算部７及び換算部８（図１参照）は、日数に対する容量維持率、抵抗上昇率を計算する。
　ステップＳ２７では、操作画面の入力部（図示せず）から表示条件、寿命設定条件（容量維持率、抵抗上昇率）を入力する。
　ステップＳ２８では、出力部３は、演算部２での計算結果を操作画面（図示せず）に結果表示（数値・グラフ・警告・警告理由）を行う。
　ステップＳ２９では、操作画面からの入力でテキストファイル出力要求の有無を判断し、テキストファイル出力しない場合（Ｓ２９：Ｎｏ）は本フローを終了する。
　テキストファイル出力の場合（Ｓ２９：Ｙｅｓ）、ステップＳ３０で結果ファイルをユーザがダウンロードして本フローを終了する。
　図２９は、保存時の時系列の条件履歴の入力例を表〔表１０〕にして示す図である。図３０は、保存時の時間に対する温度と保存ＳＯＣの変化プロファイルの一例を示す図である。
　ここで、保存劣化は保存ＳＯＣと温度、保存時間の関数となる。複数の条件の場合は、履歴を〔表１０〕（図２９参照）の形式に示すような保存ＳＯＣと電池温度と保存期間の情報が列記されたテキストファイルで入力することで、複雑で長い保存期間に関しての推定が可能になる。このときの入力プロファイルは、図３０に示す変化プロファイルとなる。また、計算結果の表示例は図３１及び図３２で示される。
　図３１は、保存時の時系列条件に対する容量維持率の計算結果の一例を示す図である。図３２は、保存時の時系列条件に対する抵抗上昇率の計算結果の一例を示す図である。
　上記計算結果は、前記図２６の結果出力画面に表示される。電池特性推定装置１０に表示条件とユーザ寿命設定条件を入力し、計算実行後入力された条件に合わせ結果が表示される。結果表示は、数値、グラフ、不適合の場合の警告表示、寿命等を出力表示する。図２６に示したような初期（Ａ点）から入力条件に従って、ユーザが希望寿命まで計算した点（Ｂ点）まで、連続で時系列パラメータである時間あるいはサイクルを横軸として、特性値がプロットされる。前記図２６の結果出力画面では、寿命判定値に相当するＣ点の時系列パラメータを寿命年数あるいは寿命サイクル数等に換算して表示する。
　ユーザがテキストファイルの出力を選択した場合、結果ファイルをユーザのダウンロードボタンの選択によって、結果ファイルをダウンロードし、終了となる。
　図３３は、劣化推定プログラムの一例であり、保存と充放電サイクルを連続して長期間繰り返す場合のサイクル劣化推定のフローチャートである。
　まず、ステップＳ３１で、電池状態入力部１（図１参照）は、パラメータ・計算条件を入力する。
　ステップＳ３２からステップＳ３４は演算部２（図１参照）で計算する。
　ステップＳ３２では、主に選択部５（図１参照）は、条件に合う劣化予測式と予測係数をＭａｐから検索選択する。
　ステップＳ３３では、主に計算部７及び換算部８は、保存とサイクルをプロファイルに従い変換し、サイクル数を日数に対する容量維持率・抵抗上昇率を計算する。
　ステップＳ３４では、主に計算部７は、抵抗上昇率から動作時電圧を予測計算する。
　ステップＳ３５では、操作画面の入力部（図示せず）から、表示条件、寿命設定条件（容量維持率、抵抗上昇率）を入力する。
　ステップＳ３６では、出力部３（図１参照）は、演算部２での計算結果を操作画面（図示せず）に結果表示（数値・グラフ・警告・警告理由）を行う。
　ステップＳ３７では、操作画面からの入力でテキストファイル出力要求の有無を判断し、テキストファイル出力しない場合は本フローを終了する。
　ステップＳ３８では、結果ファイルをユーザがダウンロードして本フローを終了する。
　図３３のフロー例でのサイクル試験部分の推定方法は、以下の通りである。
　電池の種類は規定されており、初期容量、初期内部抵抗、動作電圧範囲、警告電圧、充放電禁止電圧は設定済みである。あらかじめ設定されている複数の基本電流波形から推定したい波形を選択する。選択された基本電流波形について、開始電圧（Ｖiｎi）、開始ＳＯＣ、中心ＳＯＣ，電池温度、環境温度、利用電池容量（ΔＳＯＣ）、充電電流値、放電電流値、１サイクル時間、休止時間、充電時間、放電時間、長時間休止時間、長時間休止の有無、発熱量、電流値の２乗に通電時間を乗じた発熱ファクタ（Ｉ２t）、電池温度、環境温度等の少なくとも１つ以上の充放電条件を入力する。次に計算に関する条件を入力する。この条件で、条件に合う劣化予測式と、その劣化予測式に使用する劣化係数を条件に対してすでに設定されたマップから選択して計算を実施する。
　計算式の例としては、劣化度Ｙとすると、Ｙ＝Ａ√Ｘ＋Ｃ，ここでＸはサイクル数，Ａは劣化係数，Ｃは定数である。劣化算出は、抵抗に関する抵抗値あるいは抵抗変化率、容量に関する容量値推定あるいは容量変化率であり、抵抗変化率は初期抵抗Ｒ０を基準として、現在の抵抗Ｒの割合Ｒ／Ｒ０を示す。容量変化率は、現在容量ＱをＱ／Ｑ０で示したものである。
　サイクルに対する容量劣化式により、指定計算ステップ毎にサイクル数に応じた、容量変化、抵抗変化が計算できる。各サイクル数に対し、抵抗変化が計算できるので、この抵抗変化を抵抗上昇率と定義すると抵抗上昇率から、動作時電圧Ｖも計算可能である。
　保存とサイクルのプロファイルを作成し、その条件を入力して、計算を実施する。プロファイルの入力例を図３４に示す。
　図３４は、劣化履歴の入力例を示す図である。
　図３４では、サイクル時の電池温度とサイクル数、保存時のＳＯＣと温度と期間を順番に入力している。劣化と保存の連続計算は、１つ目のサイクル劣化を計算し、その値が、次の保存劣化の条件での劣化推定式で算出した場合に、何日相当に当たるか換算する。換算した日数に、保存条件での日数を加えて、所定の保存劣化式での劣化を推定する。同様に、サイクル劣化も保存劣化式で推定した値をサイクル劣化推定式で算出した場合に、何サイクル相当にあたるか換算し、２つ目のサイクル数をそのサイクル数に加えたサイクル数を総サイクルとして、この総サイクル数での劣化推定式を実行して、数値を求める。入力した履歴分で同様に繰り返すことで時間又はサイクルに対する劣化推定が完了する。計算結果の一例を図３５に示す。
　図３５は、本実施形態の劣化推定方法により計算した推定値と実測値の比較例を示す図である。
　図３５に示すように、容量維持率変化について経過時間に対し推算した結果は実測値に対し最大でも２％の以下の誤差となっておりよく一致しているといえる。
　以上説明したように、本実施形態に係る電池特性推定装置１０（図１参照）は、特性変化を推定する演算部２が、電池状態入力部１から入力された電池情報について、条件が切り替わる区間を判定するパターン判定部４と、劣化推定式データベース６から使用開始時の条件の劣化推定式を選択する選択部５と、複数の電池特性変化を時系列で持つ特性変化の劣化推定式データベース６と、を備える。また、演算部２が、使用開始時から次の条件に切り替わるまでの区間の特性値を計算するとともに、換算部８により換算した換算値に前記条件の区間の時系列パラメータ値を加え、変数とし、当該条件での特性値を演算する計算部７と、計算結果の最終値を、劣化推定式データベース６から選択した次条件での劣化推定式で時系列パラメータを換算する換算部８と、を備える。
　そして、本実施形態に係る電池特性推定方法は、主に演算部２において、系列で切り替わる複数の電池状態が電池情報として入力される第一の過程と、複数の電池特性変化を時系列で持つ特性変化の推定式データベース６から、電池情報に応じた電池の該電池特性変化の劣化推定式を選択する第二の過程と、劣化推定式及び当該演算の直前の条件での演算結果に基づいて、次条件での劣化推定式により、換算した演算量を使用して、逐次演算する第三の過程と、を有し、電池の容量、容量比、抵抗、抵抗比、電力、又は電力比のいずれかの電池特性を推定する。
　あらかじめ、測定した充放電パターンでの電池劣化を劣化推定式データベース６として、例えば内部抵抗の上昇と容量劣化を推定する。このとき、電池の使用履歴を反映し，使用法が異なるごとにその条件での最終劣化特性値を次条件での時間又はサイクルなどの相当値に換算したものを初期値として該条件での経過時間又は経過サイクル分の劣化特性値を計算し、条件が変わるごとに逐次演算をする。ここで、電池特性推定方法及び電池特性推定装置の計算、演算処理はコンピュータのプログラムで実行することができる。
　これにより、様々な電池の使用条件（あるいは劣化に影響する条件）が変わった場合でも、各条件で経過した時間又はサイクル又は積算電気量に対する、抵抗、容量、電力量の変化を表す関係式から、それぞれ換算することで、抵抗、容量、電力量の電池劣化による変化を精度よく、時系列で計算することが可能になる。
　すなわち、従来例では、長期保管・電流パターン等の変化で使用条件が途中で変わると推定精度が悪化する、また負荷が大きい場合に、負荷が小さい場合と同じ式を用い係数のみを変化させて推定する推定方法では、誤差が大きいという欠点があった。例えば、使用条件が一定ではなく複数条件が混在した場合に、各条件の存在確率をもとに初期からの変換で和を取ってしまうと、実際の劣化が進んだ状態からの変化を反映せず、劣化を大きく判定してしまい、実力よりも短寿命判定となってしまう。
　これに対して、本実施の形態では、時系列で切り替わる複数の電池状態を入力とし、電池状態に応じた劣化推定式で逐次時系列に電池の劣化を推定する。特に、履歴切り替わり時のデータを次条件での劣化推定式で用いる時系列パラメータ（時間、サイクルなど）の値に換算して、追加量としてパラメータを足し、劣化推定式を逐次計算しているので、使用条件が途中で変わる（長期保管・電流パターン等の変化）場合に、劣化推定精度を向上させることができ、劣化の推定式が同一でない場合についても劣化を推定可能になる。長期の電池劣化の状態を適切に推定することができるので、電池の余寿命を推定することができ、適切な電池システムを実現し、また保守することができる。
　また、劣化式が同一次数の式であることが必須でなく、時系列パラメータの１／２乗に劣化が乗らない場合にも推定が可能であるため劣化推定式抽出の時間を短縮することができる。
　また、使用条件が変わる場合の充放電と放置の履歴を含めた経過時間に対する容量、抵抗又は電力量の変化の推定が可能になる。
　さらに、本電池特性推定方法を電池状態推定装置に組み込むことで、負荷波形の電流値の情報から、経年に対する電池の特性変化を逐次に推定でき、より適正な寿命判定が可能になる。この方法を適用することで、今まで電池システムに過剰搭載していた蓄電池量を適正にすることが可能になる。時間又は、経過サイクルに対する電池特性変化を計算したものをグラフ化することも可能であり、直感的に、電池特性変化をユーザが理解できるメリットがある。さらには、これらの情報を利用して、より正確な電池の使用可否や、余寿命を示すことができ、電池システムの保守を容易にできる利点がある。
　また、本実施形態では、入力される電池情報は、時系列に対して、電池の保存又は休止時の電圧、温度、保存又は休止時間を条件としたデータと、電池の充放電サイクル時の、サイクル数又はサイクル時間及び充放電時の稼動電圧範囲、充放電容量、充電又は放電の電流値、温度、環境温度の少なくとも１つ以上との条件の組合せであることで、条件によって異なる劣化についても組合せて推定が可能である。
　また、本実施形態では、入力される電池情報は、時系列に対して、電池の保存時の電圧、温度、又は保存時間を条件としたデータと、電池の充放電サイクル時のサイクル数又はサイクル時間及び放電時の稼動電圧範囲、充放電容量、充電又は放電の電流値の２つ以上と、サイクル時のセル表面温度、環境温度の少なくとも１つ以上との条件の組合せであることで、複数のサイクルと保存の劣化の組合せで寿命推定が可能である。
　また、例えば、劣化推定式が、複数の抵抗変化を時系列で持つ抵抗変化の抵抗推定式である電池特性推定方法を使用することで、可逆的な抵抗変化に対しても、推定が可能である。
（第２の実施形態）
　図３６は、本発明の第２の実施形態に係る電池特性推定方法及び該電池特性推定方法を適用した電池システムの構成を示す図である。
　本実施形態の電池システムは、少なくとも１つ以上の蓄電手段と制御回路を備えた蓄電手段の情報制御システムである。
　図３６に示すように、電池システム２００は、蓄電手段２１０と、少なくとも１つ以上の蓄電手段２１０を充放電させる充放電手段２２０と、蓄電手段２１０の電圧を検出する電圧検出手段２３０と、ホールＣＴやシャント抵抗型の電流センサ等を備えて各蓄電手段２１０の電流値を計測する蓄電手段２１０の電流を検出する電流検出手段２４０と、電流電圧変化から充放電パターンを蓄積し、電流値、稼動ＳＯＣ、温度などの条件を分析する状態検知手段２５０と、電圧検出手段２３０の検出電圧及び電流検出手段２４０の電流値を記録するデータ記録部２６０と、制御指令発生手段２７０と、を備える。
　状態検知手段２５０は、データ記録部２６０に記録された電圧情報から蓄電手段２１０の抵抗値を演算する演算部分（図示せず）を有し、当該演算部分は劣化判定プログラムを備える。電池システム２００は、運転中は制御指令発生手段２７０から指令を実施して、充放電手段２２０で負荷電流を印加する。
　状態検知手段２５０は、電流電圧変化から充放電パターンを蓄積し、電流値、稼動ＳＯＣ、温度などの条件を分析する。分析した条件で、あらかじめ記憶されているサイクル又は時間毎の予測劣化システムで長時間の経時劣化を予測する。状態検知手段２５０は、電圧検出手段２３０から取得した電圧を元に、蓄電値の現在抵抗を算出し、記憶されている予測劣化システム内の相当サイクル数又は日数に換算し、充放電条件等から出した寿命値と比較、差分を余寿命として出力する。また、現時点より未来のサイクル進行時の電圧を予測推算することで、電圧起因の寿命を予知することが可能になる。これらの余寿命、警告、警告理由の出力を利用して、システムの制御方法を調整し、電池の交換時期を伸長することができ、システム運用コストの低減につなげるとこができる。
　図３６の電池システム２００では、システム起動開始とともに、初期電圧Ｖiｎi、電流Ｉ、蓄電手段の温度Ｔｃ、環境温度Ｔａを計測して、記録を開始する。その後、通電開始後も電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔｃ，Ｔａを記録して、通電区切り終了時までデータを蓄積する。その後、これらのデータを分析して、条件毎の劣化推定式を選択し、本電池特性推定方法によって、特性変化を時系列に計算して、結果を表示部２９０（後記する図３６参照）へ表示するとともに制御部２８０（図３６参照）へ反映させて、より電池を有効に使用することができる。
　図３７は、劣化演算のデータ処理を示す機能ブロック図である。
　図３７に示すように、状態検知手段２５０の劣化演算データ処理部２５０Ａは、Ａ／Ｄ変換部２５１、Ｖ，Ｉ，Ｔａ，Ｔｃ記録部２５２、データ選択抽出部２５３、及び劣化推定余寿命算出・警告部２５４を有する。なお、この劣化演算データ処理部２５０Ａは、システムのどの部分、例えば状態検知手段２５０外に配置されていてもよい。
　前記図３６に示すように、劣化演算は、各センサからの電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔａ，Ｔｃの入力をＡ／Ｄ変換部２５１でＡ／Ｄ変換後、Ｖ，Ｉ，Ｔａ，Ｔｃ記録部２５２に記録する。そして、データ選択抽出部２５３は、Ｖ，Ｉ，Ｔａ，Ｔｃ記録部２５２からデータを選択する。劣化推定余寿命算出・警告部２５４は、充放電条件や現在の蓄電池の抵抗値を抽出して現時点の劣化度ＳＯＨ（State of Health）を算出した後、長時間劣化推定プログラムによって、サイクル、時間に対する容量変化、抵抗変化、入出力可能電力量の変化を算出し、余寿命と警告及び警告理由を出力する。これらの余寿命情報の算出結果を表示部２９０へ表示するとともに、算出結果を制御部２８０へ反映させる。ここで、稼動時電圧を推算し、稼動領域の逸脱の時期を計算する機能を付加すると更に余寿命判定の精度を上げることができる。
　制御部２８０は、蓄電手段の現在の抵抗値を比較し、余寿命を考慮して電池システムの寿命を調整する。例えば、設計寿命より長い場合は、電流を増やすなど、電池の使用量を上げる、また設計寿命より短くなる場合は、長期化するよう条件を選んで、運転方法を調整する。また、許容される電流値を計算して変更する、更にはＳＯＣ演算補正を実施することでより信頼性の高い電池システムを構築することができる。なお、ＳＯＣ演算や許容電流計算は特許第４１５７３１７号に開示されている技術が適用できる。
（第３の実施形態）
　図３８は、本発明の第３の実施形態に係る電池特性推定方法を適用したハイブリッドシステムの構成を示す図である。本実施形態は、エンジンと蓄電手段によって駆動されるハイブリッド車両システムに適用した例である。
　図３８に示すように、エンジン３０１及びエンジン３０１に軸で直結された発電機３０２は、Ｕ，Ｖ，Ｗの３相の交流電力を発生し、コンバータ装置３０３はこの交流電力を直流電力に変換して出力する。インバータ装置３０４は、コンバータ装置３０３から出力される直流電力を可変電圧、可変周波数の３相交流電力に変換し、誘導電動機３０５に供給する。蓄電装置３０６は、コンバータ装置３０３の出力側（直流側）に並列に接続され、車両の起動時に電力を補給する。平滑コンデンサ３０７は、インバータ装置３０４の入力側（直流側）に並列に接続され、インバータ入力電圧の変動を抑制する。
　一方、制御部３１０は、電流検出器３０９ａで検出したコンバータ出力電流Ｉｓと電圧検出器３０８で検出した平滑コンデンサ電圧及び発電機回転周波数によりコンバータ制御演算を実行し、コンバータ装置３０３に対して、コンバータＰＷＭ制御信号を出力する。また、制御部３１０は、電流検出器３０９ｂ，３０９ｃ，３０９ｄで検出した電動機電流Ｉｕ，Ｉｖ，Ｉｗと電圧検出器３０８で検出した平滑コンデンサ電圧、及び電動機回転周波数よりインバータ制御演算を実行し、インバータ装置３０４に対して、インバータＰＷＭ制御信号を出力する。
　蓄電手段の電池状態演算部３２０では、蓄電装置３０６の総電流、総電圧、蓄電装置３０６の温度と、環境温度から、蓄電装置３０６の稼動状態を演算する。また、制御部３１０は、蓄電手段の電池状態演算部３２０から出力される蓄電装置３０６の情報から、蓄電装置３０６の稼動状態を判断し、蓄電装置３０６の充放電制御信号を出力する構成となっている。
　このように、本電池特性推定方法を適用したハイブリッドシステムによれば、各蓄電手段の異常や、蓄電手段の劣化が判定でき、蓄電手段の交換やメインテナンスの要否を簡便に知ることができる。また、各蓄電手段の劣化状態に応じて、充放電電流を制御したり、部分保守を容易に行うことができる。
　本発明は上記の実施形態例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、他の変形例、応用例を含む。
　例えば、電池特性推定方法、電池特性推定装置及びプログラムは、計算機能を独立したハードでもよいし、電池システムにおけるソフトウェアでもよい。したがって、電池特性推定方法、電池特性推定装置及びプログラムの計算、演算処理はコンピュータのプログラムでなくとも、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等を用いてもよい。
また、上記した実施形態例は本発明をわかりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態例の構成の一部を他の実施形態例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態例の構成に他の実施形態例の構成を加えることも可能である。また、各実施形態例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、図１及び図５に示すように、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行するためのソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＳＤ（Secure Digital）カード、光ディスク等の記録媒体に保持することができる。また、本明細書において、時系列的な処理を記述する処理ステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）をも含むものである。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
　１　電池状態入力部
　２　演算部
　３　出力部
　４　パターン判定部
　５　選択部
　６　劣化推定式データベース（記憶部）
　７　計算部
　８　換算部
　１００　劣化推定装置
　１０１　電池予測条件入力設定部
　１０２　特性予測計算部
　１０３　サイクル時電圧計算部
　１０４　電圧比較判断部
　１０５　結果出力・表示部
　１０６　計算結果ファイル出力部
　１０７　予測式・電池パラメータ保存部
　１０８　計算結果保存部
　１０９　電池電圧予測モデル
　２００　電池システム
　２１０　蓄電手段
　２２０　充放電手段
　２３０　電圧検出手段
　２４０　電流検出手段
　２５０　状態検知手段
　２５０Ａ　劣化演算データ処理部
　２６０　データ記録部
　２７０　制御指令発生手段
　２５１　Ａ／Ｄ変換部
　２５２　Ｖ，Ｉ，Ｔａ，Ｔｃ記録部
　２５３　データ選択抽出部
　２５４　劣化推定余寿命算出・警告部
　３０１　エンジン
　３０２　発電機
　３０３　コンバータ装置
　３０４　インバータ装置
　３０５　誘導電動機
　３０６　蓄電装置
　３１０　制御部
　３２０　電池状態演算部

Claims (11)

  1. 　電池に適用される使用・保存における条件が時系列に変化する電池情報を、入力部を介して入力し、
    　電池に適用される条件とその条件における電池の特性変化の推定式とを対応付ける対応情報の記憶部を参照して、前記適用される使用・保存における条件に適する電池の特性変化の推定式を選択し、
    　前記選択された特性変化の推定式を適用して、前記条件が適用される区間における電池の特性に関する特性値を計算し、
    　前記特性値を計算した区間を先行の区間として、当該先行の区間に後続する別の条件が適用される後続の区間がある場合は、前記対応情報の記憶部を参照して、当該後続の区間における条件に適する電池の特性変化の推定式を選択するとともに、前記先行する区間における前記計算された特性値のうちの区間の末尾の特性値を基準として、当該後続する区間における前記選択された特性変化の推定式により推定する範囲を決定して当該後続する区間における特性値を計算し、
    　各区間において計算される前記区間ごとの前記特性値を時系列に並べて、出力部から出力する
    ことを特徴とする電池特性推定方法。
  2. 　前記先行する区間における前記計算された特性値のうちの区間の末尾の特性値を、当該後続の区間における条件に適する電池の特性変化の推定式により初期からの相当値に換算し、換算した演算量を使用して、当該後続する区間における前記選択された特性変化の推定式により推定する範囲を決定して当該後続する区間における特性値を計算する
    ことを特徴とする請求項１記載の電池特性推定方法。
  3. 　前記電池情報は、電池の保存又は休止時の電圧、電流、ＳＯＣ、温度、保存又は休止時間を条件としたデータと、
    　電池の充放電サイクル時の、サイクル数又はサイクル時間及び充放電時の稼動電圧範囲、充放電容量、充電又は放電の電流値、温度、環境温度の少なくとも１つ以上との条件の組合せである
    ことを特徴とする請求項１記載の電池特性推定方法。
  4. 　前記電池情報は、電池の保存時の電圧、電流、ＳＯＣ、温度、又は保存時間を条件としたデータと、
    　電池の充放電サイクル時のサイクル数又はサイクル時間及び放電時の稼動電圧範囲、充放電容量、充電又は放電の電流値の２つ以上と、
    　サイクル時のセル表面温度、環境温度の少なくとも１つ以上との条件の組合せである
    ことを特徴とする請求項１記載の電池特性推定方法。
  5. 　前記記憶部は、
    　時間、サイクル、積算容量を含む時間の要素が含まれて時間に変換できる変数である時系列パラメータと、
    　前記時系列パラメータの関数式であり、かつ劣化に関係する条件により異なる複数の推定式及びその係数とを、推定式データベースとして蓄積し、
    　前記劣化に関係する条件は、
    　負荷電流波形、利用電池容量（ΔＳＯＣ）、電池の動作電圧の中心値（中心ＳＯＣ）、開始電圧（Ｖiｎi）、開始ＳＯＣ、充電電流、放電電流、サイクル時間、休止時間、通電時間、長時間休止、発熱量、電池温度、又は環境温度の少なくとも１つ以上の通電条件時の条件、若しくは電池温度と保存電圧を含む保存時の条件である
    ことを特徴とする請求項１記載の電池特性推定方法。
  6. 　前記推定式は、容量、抵抗、容量変化量、抵抗変化量のいずれか１つ以上についての関数式である
    ことを特徴とする請求項１記載の電池特性推定方法。
  7. 　前記時系列は、時間、充放電回数、又は積算使用電気量の少なくとも１つを含み、
    　前記電池情報は、電池の電圧、ＳＯＣ、電池使用量、充放電の通電電流、休止時間、電池温度、環境温度、発熱量の少なくとも１以上である
    ことを特徴とする請求項１記載の電池特性推定方法。
  8. 　さらに、前記電池特性の推定結果に基づいて、
    　電池セル又は電池モジュールの製造寿命までの前記電池セル又は電池モジュールのサイクル劣化の変化を示す特性を予測し、
    　サイクル劣化の変化を示す特性の下での前記電池セル又は電池モジュールの製造寿命までの充放電時の前記電池セル又は電池モジュールの最大、最小及び最小電圧の変化を示す特性を予測し、
    　前記電池セル又は電池モジュールの最大及び最小電圧と前記電池セル又は電池モジュールの電圧許容値とを比較して、
    　対応するシステムにおける電池セル又は電池モジュールの使用可能な寿命を示すシステム寿命に対応するサイクル時間を演算する
    ことを特徴とする請求項１記載の電池特性推定方法。
  9. 　電池に適用される使用・保存における条件が時系列に変化する電池情報を入力する入力部と、
    　電池に適用される条件とその条件における電池の特性変化の推定式とを対応付ける対応情報の記憶部と、
    　前記記憶部を参照して、前記適用される使用・保存における条件に適する電池の特性変化の推定式を選択する選択部と、
    　前記選択された特性変化の推定式を適用して、前記条件が適用される区間における電池の特性に関する特性値を計算する計算部と、
    　前記特性値を計算した区間を先行の区間として、当該先行の区間に後続する別の条件が適用される後続の区間がある場合は、前記対応情報の記憶部を参照して、当該後続の区間における条件に適する電池の特性変化の推定式を選択するとともに、前記先行する区間における前記計算された特性値のうちの区間の末尾の特性値を基準として、当該後続する区間における前記選択された特性変化の推定式により推定する範囲を決定して当該後続する区間における特性値を計算する演算部と、
    　各区間において計算される前記区間ごとの前記特性値を時系列に並べて出力する出力部と、を備える
    ことを特徴とする電池特性推定装置。
  10. 　前記演算部は、
    　前記先行する区間における前記計算された特性値のうちの区間の末尾の特性値を、当該後続の区間における条件に適する電池の特性変化の推定式により初期からの相当値に換算する換算部を備え、
    　前記演算部は、
    　前記換算部により換算された演算量を使用して、当該後続する区間における前記選択された特性変化の推定式により推定する範囲を決定して当該後続する区間における特性値を計算する
    ことを特徴とする請求項９記載の電池特性推定装置。
  11. 　請求項１乃至請求項８のいずれか一項に記載の電池特性推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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