WO2015076002A1 - 蓄電池劣化検出システムおよびその方法、ならびにプログラム - Google Patents

蓄電池劣化検出システムおよびその方法、ならびにプログラム Download PDF

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WO2015076002A1
WO2015076002A1 PCT/JP2014/074214 JP2014074214W WO2015076002A1 WO 2015076002 A1 WO2015076002 A1 WO 2015076002A1 JP 2014074214 W JP2014074214 W JP 2014074214W WO 2015076002 A1 WO2015076002 A1 WO 2015076002A1
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storage battery
unit
deterioration
storage
discretization
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PCT/JP2014/074214
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English (en)
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Inventor
伊知郎 豊嶋
Original Assignee
株式会社 東芝
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    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • 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
    • H01M10/482—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte for several batteries or cells simultaneously or sequentially
    • 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]
    • G01R31/392—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
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • Embodiments of the present invention relate to a storage battery deterioration detection system, a method thereof, and a program.
  • the embodiment of the present invention aims to make it possible to detect a storage battery having a sign of abnormal deterioration.
  • a storage battery deterioration detection system as an embodiment of the present invention includes a measurement processing unit, a discretization unit, a first storage unit, a deterioration index calculation unit, a determination unit, a second storage unit, and an extraction unit. .
  • the measurement processing unit acquires measured values of a plurality of parameters from each of the plurality of storage batteries.
  • the discretization unit assigns discretization information to the storage battery according to which of a plurality of measured values measured by the measurement unit belongs to each region obtained by dividing a space composed of a plurality of parameters.
  • the first storage unit stores a discretization information sequence representing the order of the discretization information given by the discretization unit for each storage battery.
  • the deterioration index calculation unit calculates a deterioration index of the storage battery based on at least one of a plurality of measurement values measured by the measurement unit.
  • the determination unit determines whether the deterioration index of the storage battery satisfies a standard deterioration criterion.
  • the second storage unit stores a list of storage batteries in which it is determined that the deterioration index does not satisfy a standard deterioration criterion.
  • the extraction unit extracts a common deterioration sign pattern which is an appearance pattern of discretization information common between the discretization information strings of the storage batteries shown in the list.
  • the functional block diagram which shows an example of the storage battery deterioration detection system which concerns on embodiment of this invention.
  • 2 is a flowchart of an operation of a learning process of the system of FIG. 2 is a flowchart of an operation of a monitoring process of the system of FIG.
  • the figure explaining the example of calculation of discretization information.
  • the figure which shows an example of a finite state transition machine.
  • the functional block diagram which shows the other example of the storage battery deterioration detection system which concerns on embodiment of this invention.
  • the hardware block diagram of the storage battery deterioration detection system which concerns on embodiment of this invention.
  • FIG. 1 shows a storage battery deterioration detection system according to an embodiment of the present invention and a storage battery connected thereto.
  • This system is a large-scale monitoring system that uses a finite state transition machine generated by the learning process to generate a model (finite state transition machine) that detects abnormal storage battery signs. It has a configuration related to the process. First, the configuration and operation related to the learning process will be mainly described, and then the configuration and operation related to the monitoring process will be described.
  • the charge / discharge control unit 10 controls charging or discharging of a storage battery to be monitored connected to the system, or both (hereinafter, charging / discharging).
  • the storage battery to be monitored may be a single storage battery, or may be one storage battery in a storage battery system having a plurality (for example, several thousand or more) of storage batteries.
  • the individual storage batteries of the storage battery system are sequentially switched and connected to the system of FIG. 1 to perform the learning process.
  • the individual storage batteries of the storage battery system are sequentially switched to perform the monitoring process.
  • the control unit 20 controls charge / discharge of the charge / discharge control unit 10. For example, constant current charging or discharging is performed.
  • the control unit 20 uses the deterioration index calculation unit 9 to measure the measurement processing unit 1 (current measurement unit 2, voltage measurement unit 3, SOC (State Of Of Charge) measurement unit 4, and temperature measurement during charge / discharge of the storage battery. The deterioration index of the storage battery is calculated based on various measured values measured by the unit 5).
  • the measurement processing unit 1 is connected to the storage battery via a connection unit (not shown), and acquires measured values of a plurality of parameters related to the storage battery during charging and discharging of the storage battery.
  • the measurement processing unit 1 includes a current measurement unit 2, a voltage measurement unit 3, an SOC measurement unit 4, and a temperature measurement unit 5.
  • the current measuring unit 2 measures the current of the storage battery when the storage battery is charged and discharged.
  • the current measurement unit 2 outputs the measured current value to the SOC measurement unit 4, the discretization information calculation unit 11, and the deterioration index calculation unit 6.
  • the voltage measuring unit 3 measures the voltage of the storage battery when the storage battery is charged and discharged.
  • the voltage measurement unit 3 outputs the measured voltage value to the SOC measurement unit 4, the discretization information calculation unit 11, and the deterioration index calculation unit 6.
  • the SOC measuring unit 4 is connected to the current measuring unit 2 and the voltage measuring unit 3, and measures the SOC of the storage battery based on the current value and the voltage value measured by the current measuring unit 2 and the voltage measuring unit 3.
  • the SOC indicates the amount of charge of the storage battery, and is generally expressed as a percentage with respect to the full charge amount.
  • the SOC measuring unit 4 outputs the calculated SOC to the discretized information calculating unit 11 and the deterioration index calculating unit 6. Note that the SOC measurement described here is merely an example, and another method may be used.
  • the temperature measurement unit 5 measures the temperature of the storage battery during charging / discharging of the storage battery, and outputs the measured temperature value to the discretization information calculation unit 11 and the deterioration index calculation unit 6.
  • the temperature of the storage battery is obtained from, for example, a temperature sensor arranged for the storage battery.
  • the state of charge of the storage battery may be set to a certain level or less, and charging may be performed from that state until charging is completed, and measurement may be performed for all or a part of the interval. Further, the state of the storage battery may be set to a certain level or more, discharge may be performed from that state until the discharge is completed, and measurement may be performed for all or a part of the interval.
  • the voltage, current, and temperature at a specific time within the charge / discharge section may be employed as measurement data.
  • a charge / discharge curve may be generated, and the voltage, current, and temperature at the time at a characteristic point (for example, an inflection point) of the curve may be employed as measurement data.
  • the SOC value may be acquired from a table in which voltage, current, temperature, and SOC are associated.
  • the measurement method itself is not the essence of the present embodiment, and any method may be used.
  • the discretization information calculation unit 11 is configured to measure data including current values, voltage values, SOC values, and temperature values measured by the current measurement unit 2, the voltage measurement unit 3, the SOC measurement unit 4, and the temperature measurement unit 5 (for one time). Is measured into a one-dimensional value based on a predetermined function to obtain discretized information.
  • the discretization information may be a numerical value, a character, or another type of value.
  • the predetermined function may be a function that can divide a vector space composed of a current value, a voltage value, an SOC value, and a temperature value into a plurality of regions. For example, a plurality of functions that take positive or negative values according to the input are prepared. If the number of functions is n, the maximum number of positive / negative combinations is 2 ⁇ n, and the vector space can be divided into 2 ⁇ n areas.
  • FIG. 4 shows an example of converting two-dimensional measurement data of SOC and temperature (indicated as T in the figure) into characters (discretized information) by a predetermined function.
  • T time
  • FIG. 4 shows an example in which two-dimensional measurement data of SOC and temperature is used instead of four-dimensional measurement data of current value, voltage value, SOC value, and temperature value.
  • the figure shows an example in which a plurality of measurement data obtained by measuring a certain storage battery at intervals (for example, every 30 days, every half year, etc.) are converted into characters.
  • the space composed of the SOC and the temperature is divided into four regions (subspaces) by two functions.
  • One character of “A”, “B”, “C”, and “D” is assigned to each area.
  • the values of the two functions are obtained from the SOC value and the temperature, and the characters corresponding to the areas corresponding to the positive and negative of those values are assigned as discretization information.
  • the measurement data including the SOC and temperature measured at a certain time corresponds to the illustrated data point P1
  • the measurement data is converted to “C”.
  • the measurement data including the SOC and temperature measured at the next time point corresponds to the data point P2
  • the measurement data is converted to “D”.
  • the data points P3 to P8 corresponding to the measurement data measured at other times thereafter are converted into the characters “A”, “D”, “C”, “D”, “C”, and “B”, respectively. Is done.
  • the discretization information sequence storage unit 12 stores therein the discretization information converted by the discretization information calculation unit 11 for each storage battery.
  • a plurality of discretization information is recorded for each storage battery by measuring the storage battery a plurality of times at intervals.
  • the recorded discretized information arranged in time series is called a discretized information sequence.
  • a character string “CDADCDCB” is stored as a discretized information string for a certain storage battery.
  • the degradation index calculation unit 6 uses at least one of the current value, voltage value, SOC value, and temperature value measured by the current measurement unit 2, the voltage measurement unit 3, the SOC measurement unit 4, and the temperature measurement unit 5, A predetermined deterioration index is calculated for the storage battery.
  • the deterioration index the capacity of the storage battery and the internal resistance of the storage battery may be used, or a numerical value directly related to the battery performance, such as the temperature rise rate during charging, the discharge capacity / charge capacity ratio, etc. may be defined and used. Any known method may be used to calculate the deterioration index.
  • the calculation formula for the degradation index is stored in advance in the degradation calculation formula storage unit 7, and the degradation index calculation unit 6 reads the necessary calculation formula from the degradation calculation formula storage unit 7 to calculate the degradation index.
  • the deterioration determination unit 13 determines whether or not the storage battery has deteriorated beyond a predetermined level (abnormal deterioration) based on the deterioration index calculated by the deterioration index calculation unit 6, that is, whether or not the standard deterioration criterion is satisfied.
  • the calculated deterioration index is compared with a predetermined standard deterioration value to calculate a difference. If the calculated difference is equal to or greater than a predetermined threshold (when the standard deterioration criterion is not satisfied), the storage battery is abnormally deteriorated.
  • the deterioration determination unit 13 outputs the identification value (ID) of the storage battery determined to be abnormally deteriorated to the abnormal deterioration storage battery ID storage unit 14.
  • the deterioration determination unit 13 may notify the operator by outputting the ID of the storage battery determined to be abnormally deteriorated to the outside.
  • the operator may perform replacement of the storage battery or disconnection work of the storage battery.
  • a method other than the comparison with the predetermined threshold value may be used. For example, when the time-series change pattern of the deterioration index matches a predetermined abnormal deterioration pattern prepared in advance, it may be determined that there is abnormal deterioration.
  • the abnormal deterioration storage battery ID storage unit 14 stores the deterioration storage battery ID input from the deterioration determination unit 13 therein.
  • the common deterioration factor extraction unit 15 determines whether the number of storage battery IDs stored in the abnormal deterioration storage battery ID storage unit 14 is greater than a predetermined threshold. The common deterioration factor extraction unit 15 performs a common deterioration factor extraction process when larger than a predetermined threshold.
  • a list of storage battery IDs stored in the abnormal deterioration storage battery ID storage unit 14 is read, and a discretization information sequence corresponding to each storage battery ID is read from the discretization information sequence storage unit 12.
  • One storage battery ID is arbitrarily selected from the storage battery ID list, and a predefined similarity is calculated with the discretization information sequence of another storage battery for the discretization information sequence of the selected storage battery ID.
  • the distance between discretization information can be defined as an example, and the sum total of the reciprocal number can be used as similarity.
  • the calculation formula in this case is shown as formula (1) below.
  • the discretized information strings of the storage batteries i and j are ti and tj, and sik and sjk are discretized information measured for each kth.
  • the distance function between the discretized information is represented as d_char.
  • the distance function d_char is given in advance, for example, in the form of a table in which si, sj, and distance are associated with each other.
  • the similarity may be calculated by a calculation method other than Equation (1) and Equation (2).
  • the common deterioration factor extraction unit 15 specifies a storage battery group having a similarity equal to or higher than a threshold with respect to the storage battery ID selected above.
  • storage batteries 1, 2 and 3 For example, consider three storage batteries (referred to as storage batteries 1, 2 and 3). It is assumed that the discretization information sequence of each storage battery is as follows.
  • Storage battery 1 AAAB Storage battery 2: ABDBC Storage battery 3: AAABC Discrete information is arranged in time series in order from the left for each storage battery.
  • the elapsed time from the start of use of each storage battery may be substantially the same, and the calculation time of the discretization information at the same position may be the same. Or the elapsed time from the use start time of each storage battery and the calculation time of each discretization information may differ.
  • the calculation interval of the discretization information may be approximately the same for each storage battery, for example, every 30 days or every six months.
  • the function d_char is a function that returns 1 if the discretization information matches and 0 if it does not match. Further, (2) is used as a calculation formula for the similarity.
  • the similarity of each set obtained by combining any two storage batteries is given by the following matrix S3.
  • the (i, j) component is the similarity between the storage battery i and the storage battery j.
  • the storage battery 3 is extracted as having a similarity equal to or greater than the threshold.
  • the heads of the respective discretized information strings are matched between the storage batteries.
  • the discretized information strings may be aligned between the storage values by another method.
  • information that can specify the time from the start of use of each storage battery is given to the discretization information for each measurement, and the calculation time closest to the calculation time of the discretization information at a predetermined position (for example, the top position) of the storage battery 1
  • the discretization information sequence is specified from the discretization information sequence of the storage battery to be compared, and the discretization information sequence is aligned between both storage batteries so that the position of the specified discretization information matches the predetermined position of the storage battery. May be.
  • the highest similarity may be adopted by calculating the similarity while shifting the position of the discretization information sequence by one element (discretization information) between the storage batteries to be compared.
  • the common deterioration factor extraction unit 15 identifies all the storage batteries having a degree of similarity equal to or greater than a threshold for the selected storage battery.
  • the common deterioration factor extraction unit 15 converts the appearance pattern of the discretization information that appears in common into the common deterioration predictor pattern (common common pattern) according to a predetermined condition based on the selection and the specified discretization information string group of the storage battery. Pattern). It can be said that the common deterioration predictive pattern represents the usage and environment common to abnormally deteriorated battery groups.
  • the common deterioration factor extraction part 15 extracts a common deterioration sign pattern, you may set the flag which shows having extracted the common deterioration sign pattern with respect to said selected storage battery.
  • the common deterioration predictor pattern may be extracted for the discrete information string group of all the storage batteries on the storage battery ID list without calculating the similarity. .
  • the method of extracting the common deterioration sign pattern can be performed using a known method.
  • An algorithm for extracting a common pattern from a large collection of very large character string patterns is known as an apriori algorithm in a technical field called data mining.
  • data mining Such an algorithm is described in detail, for example, in the literature (Takeshi Fukuda et al. “Data Mining” Kyoritsu Shuppan 2001 ISBN: 4320120027).
  • a known technique described in the document or the like can also be used to extract the common deterioration sign pattern of the present embodiment.
  • the common deterioration sign pattern of the storage batteries 1 and 3 is as follows. Common signs of deterioration: AAAB
  • a lower limit may be set for the pattern size, and the size of the common deterioration sign pattern may be restricted to have a length equal to or greater than the lower limit.
  • the extracted longest matching pattern exists at the same position in the discretization information sequence of each storage battery (the absolute position is the same), but is not limited to this.
  • storage battery X CAAABB
  • storage battery Y AAABCD
  • a configuration in which AAAB is extracted as the longest match pattern is also possible.
  • an appearance pattern of a kind of discretized information may be used.
  • the appearance pattern of the character type is AB
  • the discretization information sequence AAABC of the storage battery 2 the appearance pattern of the character type is ABC.
  • AB is common to both, AB is extracted as a common deterioration sign pattern.
  • a lower limit may be provided for the pattern size, and only the longest pattern having a length equal to or greater than the lower limit may be extracted.
  • the common deterioration factor output unit 16 outputs the common deterioration sign pattern extracted by the common deterioration factor extraction unit 15 to the outside.
  • the common deterioration sign pattern is stored in a storage device, output to a display device, or transmitted to a device designated in advance via a network.
  • the state transition machine generation unit 19 provides the given discretization information based on the common deterioration predictor pattern extracted by the common deterioration factor extraction unit 15 and the set of discretization information corresponding to each region obtained by dividing the storage battery parameter space.
  • a finite state transition machine for detecting a common deterioration predictor pattern from a sequence is generated.
  • This finite state transition machine includes a plurality of states and transitions between states, and two of the plurality of states are an initial state and an accepting state (final state). Each transition is associated with discretized information.
  • the finite state transition machine starts from an initial state, and transitions the state every time discretization information is input.
  • the finite state machine is configured to reach the acceptance state when the last discretization information in the common deterioration predictor pattern is input when a discretization information sequence including the common deterioration predictor pattern is given. ing.
  • a finite state transition machine can be used as a diagnostic device for detecting an abnormal deterioration sign by assuming that a sign of an abnormal deterioration of the storage battery has occurred when the acceptance state is reached.
  • the method of generating a finite state transition machine that reaches an accepted state when a pattern including a predetermined pattern is given is a classic technique similar to a method of obtaining a finite state transition machine from a regular expression, and there are various known documents .
  • An example is the literature (Tomita et al., “Automata and Language Theory”, Morikita Publishing, 1992, ISBN: 4627805500).
  • the finite state transition machine for detecting the common deterioration sign pattern is as shown in FIG.
  • the initial state of the finite state transition machine is q1 and the acceptance state is q5. Starting from the initial state q1, the state is changed each time one piece of discretization information is input. When a discretized information sequence including “AAAB” is given, the state transitions to an acceptance state q5 when “B” of “AAAB” is input.
  • the state transition machine generation unit 19 sends the generated finite state transition machine to the common deterioration factor inspection unit 17.
  • the common deterioration factor inspection unit 17 stores the finite state transition machine received from the state transition machine generation unit 19 in an internal or accessible storage unit.
  • the common deterioration factor extraction unit 15 selects one storage battery ID from the list of storage battery IDs, generates one common deterioration sign pattern, and the state transition machine generation unit 19 generates a finite state transition machine. did.
  • other storage battery IDs in the list of storage battery IDs may be sequentially selected to generate common deterioration sign patterns, and the state transition machine generation unit 19 may generate each finite state transition machine.
  • a flag indicating that the common deterioration sign pattern has been generated may be set for the ID of the selected storage battery.
  • the control unit 20 uses the charge / discharge control unit 10 to charge / discharge the storage battery to be monitored.
  • the storage battery to be monitored in this process is a storage battery other than the storage battery that has been determined to have abnormal deterioration in the learning process.
  • the current measuring unit 2, the voltage measuring unit 3, the SOC measuring unit 4, and the temperature calculating unit 5 measure the current, voltage, SOC, and temperature of the storage battery, and discretize the measured current value, voltage value, SOC value, and temperature value. The information is sent to the information calculation unit 11.
  • the method of measuring a storage battery without using the charging / discharging control part 10 is also possible.
  • the system on which the storage battery is mounted may be normally operated, and the measurement may be performed on the storage battery in a normal operation state.
  • the discretization information calculation unit 11 converts measurement data including a current value, a voltage value, an SOC value, and a temperature value input from each measurement unit into discretization information such as characters using the predetermined function described above. .
  • the discretization information calculation unit 11 sends the converted discretization information to the discretization information string storage unit 20.
  • the discretization information string storage unit 20 stores the discretization information input from the discretization information calculation unit 11 in association with the ID of the storage battery to be monitored.
  • the discretization information sequence storage unit 20 for monitoring stores a discretization information sequence in which the input discretization information is arranged in the input order for each storage battery to be monitored.
  • the discretization information string represents the order of the discretization information given to the storage battery.
  • the current time information may be assigned to the input discretized information to manage the history of the time when the discretized information was obtained.
  • the common deterioration factor inspection unit 17 Based on the finite state transition machine generated in the learning process and the discretized information string of the storage battery to be monitored in the discretized information string storage unit 20, the common deterioration factor inspection unit 17 detects abnormal deterioration signs in the storage battery to be monitored. Check for the presence. Specifically, based on the discretized information sequence of the storage battery to be monitored, the finite state transition machine is sequentially transited to check the state, and if the acceptance state is reached by the end of the last transition, an abnormal deterioration sign is displayed. Judge that there is. If the acceptance state is not reached at the end of the last transition, it is determined that there is no sign of abnormal deterioration.
  • the common deterioration factor inspection unit 17 outputs the ID of the storage battery determined to have an abnormal deterioration sign to the storage battery blocking unit 18 and the storage battery ID output unit 21.
  • inspection part 17 may identify the storage battery used as monitoring object by notifying ID of the storage battery used as monitoring object from the control part 20, the discretization information calculation part 11, etc. FIG.
  • the storage battery shut-off unit 18 electrically disconnects the ID storage battery received from the common deterioration factor inspection unit 17 from the system by circuit shut-off or the like.
  • the system may be a storage battery system including a large number of storage batteries, or may be a system including one storage battery as a drive source.
  • the automatic control which maintains the electric power quality of the whole storage battery system is attained. Further, in both the former and the latter cases, the safety of the system can be further improved by disconnecting the storage battery that shows a sign of abnormal deterioration that may cause a major accident.
  • the storage battery ID output unit 21 outputs the storage battery ID notified from the common deterioration factor inspection unit 17.
  • the storage battery ID is stored in a storage device, output to a display device, or transmitted to a predetermined device via a network.
  • the storage battery separated from the storage battery system can be notified to the operator of the system of FIG.
  • the operator who received the notification from the storage battery ID output unit 21 may individually perform the inspection of the state of the storage battery, the replacement of the storage battery, or the disconnection operation of the storage battery without performing the disconnection by the storage battery blocking unit 18.
  • FIG. 2 is a flowchart of the learning process according to this embodiment.
  • Step ST1 The control unit 20 outputs a charge / discharge instruction signal to the charge / discharge control unit 10, and the charge / discharge control unit 10 charges / discharges the storage battery.
  • the current measurement unit 2, the voltage measurement unit 3, the SOC measurement unit 4, and the temperature calculation unit 5 each measure current, voltage, SOC, and temperature during charging and discharging of the storage battery.
  • the discretization information calculation unit 11 converts these measurement values into one piece of discretization information. The converted discretization information is added to the end of the discretization information sequence of the storage battery in the discretization information sequence storage unit 12.
  • Step ST2 The deterioration index calculation unit 9 calculates a deterioration index based on at least one of the measurement values measured by the current measurement unit 2, the voltage measurement unit 3, the SOC measurement unit 4, and the temperature calculation unit 5. .
  • Step ST3 The degradation determination unit 13 compares the degradation index value calculated by the degradation index calculation unit 9 with the standard index value, and determines whether these differences are larger than a threshold value.
  • Step ST4 When the difference is less than or equal to the threshold value, nothing is performed, and when the difference is greater than the threshold value, the storage battery ID is stored in the abnormally deteriorated storage battery ID storage unit 14.
  • Step ST5 The common deterioration factor extraction unit 15 checks the number of storage battery IDs stored in the abnormal deterioration storage battery ID storage unit 14, and determines whether the number of storage battery IDs is greater than a predetermined value. When the number of storage battery IDs is equal to or less than the predetermined value, the learning process is terminated.
  • Step ST6 When the number of storage battery IDs is larger than the predetermined value, the common deterioration factor extraction unit 15 reads a list of storage battery IDs from the abnormal deterioration storage battery ID storage unit 14.
  • the condition may be that the number of storage battery IDs is larger than a predetermined value and larger than the previous number of storage battery IDs. In this case, it can be controlled to execute the subsequent steps only when the number of storage battery IDs increases.
  • Step ST7 The common deterioration factor extraction unit 15 reads out the discretization information sequence of each storage battery in the list from the discretization information sequence storage unit 12, and identifies a set of storage batteries having a high similarity in the discretization information sequence. .
  • one storage battery is selected from the list, a storage battery having a discretization information sequence having a high similarity to the discretization information sequence of the selected storage battery is detected, and these selected and detected storage battery groups are selected. Identify.
  • Other storage batteries in the list may be sequentially selected to perform the same processing.
  • the common deterioration factor extraction unit 15 is a common deterioration predictor that is an appearance pattern of discretization information included in common from a set of discretization information strings of the specified storage battery group in accordance with a predesignated condition. Extract the pattern.
  • Step ST9 The state transition machine generation unit 19 generates a finite state transition machine that detects whether the given discretized information sequence includes a common deterioration sign pattern.
  • Step ST10 The state transition machine generation unit 19 sends the generated finite state transition machine to the common deterioration factor inspection unit 17 or a storage device designated in advance.
  • the common deterioration factor inspection unit 17 receives a finite state transition machine from the state transition machine generation unit 19, the common deterioration factor inspection unit 17 stores the finite state transition machine in an internal or accessible storage device.
  • step ST7 the storage battery in which the common deterioration sign pattern (finite state transition machine) was previously generated may be excluded from the selection target, or may be included in the selection target. Even if it is included in the selection target, if the constraint condition that the number of storage battery IDs is larger than the previous time is set as the constraint condition in step ST6, a finite state transition machine different from the previous one may be generated.
  • the finite state transition machine generated last time may be updated by the finite state transition machine generated this time. Alternatively, the finite state transition machine generated this time may be newly added without deleting the previous finite state transition machine.
  • FIG. 3 is a flowchart of the monitoring process according to the present embodiment.
  • Step ST11 The control unit 20 outputs a charge / discharge instruction signal to the charge / discharge control unit 10, and the charge / discharge control unit 10 performs charge / discharge of the storage battery to be monitored, and the current measurement unit 2, the voltage measurement unit. 3.
  • the SOC measuring unit 4 and the temperature calculating unit 5 measure current, voltage, SOC, and temperature, respectively. Or the method of measuring without using the charging / discharging control part 10 is also possible.
  • a system in which a storage battery is mounted may be normally operated, and measurement may be performed on the storage battery in a normal operation state. It is assumed that the storage battery to be monitored is a storage battery other than the storage battery that is determined to have abnormal deterioration in the learning process.
  • Step ST12 The discretization information calculation unit 11 converts these measurement values into one piece of discretization information, and the discretized information sequence storage unit 12 stores the discretization information sequence of the storage battery.
  • Step ST13 The common deterioration factor inspecting unit 17 reads out the discretized information sequence of the storage battery to be monitored from the discretized information sequence storage unit 12, and generates a finite state transition generated by the learning process according to the read out discretized information sequence.
  • the machine state is changed from the initial state.
  • Step ST14 The common deterioration factor inspection unit 17 determines whether the finite state transition machine has reached the acceptance state. If the acceptance state has not been reached, the process is executed again from step ST11 for the storage battery to be monitored next.
  • Step ST15 When the acceptance state is reached, the common deterioration factor inspection unit 17 transmits the storage battery ID to the storage battery blocking unit 18.
  • the storage battery ID may be transmitted to the storage battery ID output unit 21, and the storage battery ID output unit 21 may output the storage battery ID to the outside.
  • Step ST16 The storage battery cutoff unit 18 electrically disconnects the storage battery corresponding to the storage battery ID received from the common deterioration factor inspection unit 1 from the system by circuit cutoff or the like.
  • Steps ST13 to ST16 are performed for each finite state transition machine when there are a plurality of finite state transition machines.
  • steps ST11 to ST16 are repeated for all storage batteries to be monitored.
  • the common deterioration factor inspecting unit 17 uses the finite state transition machine to inspect whether the discretized information sequence includes the common deterioration sign pattern, but does not use the finite state transition machine. Is also possible.
  • the common deterioration factor extraction unit 15 sends the extracted common deterioration sign pattern to the common deterioration factor inspection unit 17, and the common deterioration factor inspection unit 17 stores the received common deterioration sign pattern in an internal or accessible storage device. Store. In the monitoring process, it may be inspected whether the discretized information sequence read from the discretized information sequence storage unit includes a common deterioration sign pattern. This method is also possible when the computational resources are larger than when a finite state transition machine is used, but there is a surplus in computational resources.
  • the common deterioration sign pattern common to these is detected, and the discretized information sequence of the target storage battery By inspecting whether or not a common deterioration sign pattern is included, it can be estimated whether or not there is a sign of abnormal deterioration in the storage battery.
  • the distance between the two is calculated for each discretized information, so the size (number of elements) of the discretized information sequence is If it increases, the amount of calculation of similarity increases.
  • Storage battery 1 A Storage battery 2: C Storage battery 3: A Based on the discretization information obtained by the above measurement, a measurement value matrix is generated based on the distance function described above. The distance function is 1 if the discretization information matches between the two storage batteries, and 0 if they do not match. The measured value matrix indicates the distance between the two storage batteries.
  • the current similarity matrix S6 can be calculated as follows.
  • the functions of the storage battery ID output unit 21 and the like may be mounted on a system in which the storage battery is mounted.
  • the configuration in this case is shown in FIG.
  • the storage battery deterioration detection system of FIG. 6 includes a state transition machine storage unit 22 that stores a finite state transition machine in addition to the above blocks.
  • the common deterioration factor inspection unit 17 reads out the finite state transition machine from the state transition machine storage unit 22, and applies the deterioration indication to the discretized information sequence stored in the discretization information sequence storage unit 12 based on the finite state transition machine.
  • each block Detect the presence or absence of.
  • the operation of each block is the same as in FIG. With this configuration, it is possible to detect a sign of deterioration of the storage battery in a system in which the storage battery is mounted.
  • FIG. 6 Although only one storage battery is shown in FIG. 6, a configuration in which a plurality of storage batteries exist and each storage battery can be individually charged / discharged and measured is also possible.
  • the system shown in FIG. 1 or FIG. 6 can also be realized by using a general-purpose computer device as basic hardware as shown in FIG.
  • a control unit (processor) 202, a main storage unit (memory) 203, and an auxiliary storage unit 204 such as a hard disk are connected to a bus 201.
  • a storage medium 206 is connected via an external IF 205 and can be connected to the input unit 51 or the output unit 52 via an input / output IF 207.
  • Each processing block of the system can be realized by causing the processor 202 mounted on the computer apparatus to execute a program.
  • each storage unit in the system includes a main storage unit 203, an auxiliary storage unit 204, or a storage medium such as a CD-R, CD-RW, DVD-RAM, and DVD-R that is built in or externally attached to the computer device. 206 and the like can be used as appropriate.

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Abstract

［課題］異常劣化予兆のある蓄電池を検出可能にする。 ［解決手段］測定処理部は、複数の蓄電池のそれぞれから複数のパラメータの測定値を取得する。離散化部は、複数のパラメータからなる空間を分割した各領域のいずれに複数の測定値が属するかに応じて離散化情報を付与する。第１記憶部は蓄電池ごとに、付与された離散化情報の順序を表す離散化情報列を記憶する。劣化指標計算部は、測定部により測定された複数の測定値の少なくとも１つに基づき、蓄電池の劣化指標を計算する。判断部は、蓄電池の劣化指標が標準劣化基準を満たすかを判断する。第２記憶部は、劣化指標が標準劣化基準を満たさないと判断された蓄電池のリストを記憶する。抽出部は、前記リストに示される蓄電池の離散化情報列間に共通する離散化情報の出現パターンである共通劣化予兆パターンを抽出する。

Description

蓄電池劣化検出システムおよびその方法、ならびにプログラム
　本発明の実施形態は、蓄電池劣化検出システムおよびその方法、ならびにプログラムに関する。
　数千から数万個の蓄電池から構成される蓄電池システムでは、各蓄電池に発生する劣化現象の影響を考慮しつつ、全体の電力品質を維持する制御が必要となる。
　従来では、蓄電池について所定の水準を超える劣化（異常劣化）の発生が検出されると、当該蓄電池を蓄電池システムから切り離したり、当該蓄電池の劣化を考慮したバランス処理を行ったりしていた。いずれも、蓄電池の劣化が検出された後に事後的に行う対応であって、全体の電力品質の維持が困難であった。異常劣化予兆のある蓄電池を検出して、事前に蓄電池システムから切り離すなどの予防的な対応ができれば、全体の電力品質をより適正に維持できると考えられる。
　本発明の実施形態は、異常劣化予兆のある蓄電池を検出可能にすることを目的とする。
　本発明の実施形態としての蓄電池劣化検出システムは、測定処理部と、離散化部と、第１記憶部と、劣化指標計算部と、判断部と、第２記憶部と、抽出部とを備える。
　前記測定処理部は、複数の蓄電池のそれぞれから複数のパラメータの測定値を取得する。
　前記離散化部は、複数のパラメータからなる空間を分割した各領域のいずれに前記測定部により測定された複数の測定値が属するかに応じて、前記蓄電池に離散化情報を付与する。
　前記第１記憶部は、前記蓄電池毎に前記離散化部により付与された離散化情報の順序を表す離散化情報列を記憶する。
　前記劣化指標計算部は、前記測定部により測定された複数の測定値の少なくとも１つに基づき、前記蓄電池の劣化指標を計算する。
　前記判断部は、前記蓄電池の劣化指標が標準劣化基準を満たすかを判断する。
　前記第２記憶部は、前記劣化指標が標準劣化基準を満たさないと判断された蓄電池のリストを記憶する。
　前記抽出部は、前記リストに示される蓄電池の離散化情報列間に共通する離散化情報の出現パターンである共通劣化予兆パターンを抽出する。
本発明の実施形態に係る蓄電池劣化検出システムの一例を示す機能ブロック図。 図１のシステムの学習プロセスの動作のフローチャート。 図１のシステムの監視プロセスの動作のフローチャート。 離散化情報の算出例を説明する図。 有限状態遷移機械の一例を示す図。 本発明の実施形態に係る蓄電池劣化検出システムの他の例を示す機能ブロック図。 本発明の実施形態に係る蓄電池劣化検出システムのハードウェアブロック図。
　以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
　図１に、本発明の実施形態に係る蓄電池劣化検出システムと、これに接続される蓄電池を示す。
　本システムは、大きく、蓄電池の異常劣化兆候を検出するモデル（有限状態遷移機械）を生成する学習プロセスに関わる構成と、学習プロセスで生成された有限状態遷移機械を用いて蓄電池の監視を行う監視プロセスに関わる構成を有する。まず、学習プロセスに関わる構成および動作を中心に説明し、その後、監視プロセスに関わる構成および動作を説明する。
（学習プロセスに関わる構成および動作）
　充放電制御部１０は、本システムに接続された監視対象となる蓄電池の充電または放電またはこれらの両方（以下充放電）を制御する。監視対象となる蓄電池は、１つの単独した蓄電池でもよいし、複数（たとえば数千以上）の蓄電池を持つ蓄電池システムのうちの１つの蓄電池であってもよい。以下では、蓄電池システムの個々の蓄電池を順次切り替えて、図１のシステムと接続して、学習プロセスを行う状況を想定する。また、学習プロセス後、蓄電池システムの個々の蓄電池を順次切り替えて、監視プロセスを行う状況を想定する。
　制御部２０は、充放電制御部１０の充放電を制御する。たとえば定電流の充電または放電を行う。また、制御部２０は、劣化指標計算部９を用いて、蓄電池の充放電時に、測定処理部１（電流測定部２、電圧測定部３、ＳＯＣ（State Of Charge）測定部４、および温度測定部５）により測定される各種測定値に基づき、蓄電池の劣化指標を計算する。
　測定処理部１は、図示しない接続部を介して蓄電池に接続され、蓄電池の充放電中に、蓄電池に関する複数のパラメータの測定値を取得する。測定処理部１は、電流測定部２は、電圧測定部３は、ＳＯＣ測定部４は、温度測定部５を含む。
　電流測定部２は、蓄電池の充放電時に、蓄電池の電流を測定する。電流測定部２は、測定した電流値を、ＳＯＣ測定部４、離散化情報算出部１１および劣化指標計算部６に出力する。
　電圧測定部３は、蓄電池の充放電時に、蓄電池の電圧を測定する。電圧測定部３は、測定した電圧値を、ＳＯＣ測定部４、離散化情報算出部１１および劣化指標計算部６に出力する。
　ＳＯＣ測定部４は、電流測定部２と電圧測定部３に接続され、電流測定部２と電圧測定部３により測定される電流値と電圧値に基づき、蓄電池のＳＯＣを測定する。ＳＯＣは、蓄電池の充電量を示し、一般には満充電量に対する百分率で表される。ＳＯＣ測定部４は、計算したＳＯＣを離散化情報算出部１１と劣化指標計算部６に出力する。なお、ここで述べたＳＯＣの測定は一例であり、別の方法で測定しても構わない。
　温度測定部５は、蓄電池の充放電時に蓄電池の温度を測定し、測定した温度値を、離散化情報算出部１１および劣化指標計算部６に出力する。蓄電池の温度は、たとえば蓄電池に対して配置された温度センサから取得する。
　充放電および測定方法として、例えば蓄電池の充電状態を一定レベル以下にし、その状態から充電が完了するまで充電を行い、その間の全区間または一部の区間、測定を行っても良い。また、蓄電池の状態を一定レベル以上にし、その状態から放電が完了するまで放電を行い、その間の全区間または一部の区間、測定を行っても良い。これらの場合、充放電区間内の特定の時刻の電圧、電流、温度を測定データとして採用してもよい。または充放電曲線を生成し、曲線の特徴点（例えば変曲点）における時刻の電圧、電流、温度を測定データとして採用してもよい。また、ＳＯＣ値は、電圧、電流、温度、ＳＯＣを関連づけたテーブルから取得してもよい。測定方法自体は本実施形態の本質ではなく、任意の方法を用いればよい。
　離散化情報算出部１１は、電流測定部２、電圧測定部３、ＳＯＣ測定部４、および温度測定部５により測定される電流値、電圧値、ＳＯＣ値および温度値を含む測定データ（１回分の測定データ）を、所定の関数に基づき、一次元の値に離散化して、離散化情報を得る。離散化情報は、数値でもよいし、文字でもよいし、他の種類の値でもよい。所定の関数は、電流値、電圧値、ＳＯＣ値および温度値からなるベクトル空間を複数の領域に分割可能な関数であればよい。たとえば入力に応じて正又は負の値をとる関数を複数用意する。関数の個数がｎであれば、正負の組合せは最大でも２＾ｎ個となり、ベクトル空間を２＾ｎ個の領域に分割できることになる。
　図４は、ＳＯＣと温度（図ではＴと表記している）の２次元の測定データを、所定の関数により、文字（離散化情報）に変換する例を示している。ここでは、簡単のため、電流値、電圧値、ＳＯＣ値および温度値の４次元の測定データではなく、ＳＯＣと温度の２次元の測定データを用いた例を示している。また、図では、ある蓄電池について、時間を隔てて（たとえば３０日毎、半年毎など）測定して得た複数の測定データを、それぞれ文字に変換した例を示している。
　図４において、２個の関数により、ＳＯＣと温度からなる空間を４つの領域（部分空間）に分割している。各領域に、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」のうちの１つの文字が割り当てられている。ＳＯＣ値と温度から２個の関数の値を求め、それらの値の正負に応じた領域に対応する文字を、離散化情報として割り当てる。
　たとえば、ある時点で測定されたＳＯＣと温度を含む測定データが、図示のデータ点Ｐ１に対応する場合、当該測定データは「Ｃ」に変換される。また、次の時点で測定されたＳＯＣと温度を含む測定データが、データ点Ｐ２に対応する場合、当該測定データは「Ｄ」に変換される。同様にして、以降の他の各時期で測定された測定データに対応するデータ点Ｐ３～Ｐ８に対して、それぞれ文字「Ａ」「Ｄ」「Ｃ」「Ｄ」「Ｃ」「Ｂ」に変換される。
　離散化情報列記憶部１２は、蓄電池毎に、離散化情報算出部１１により変換された離散化情報を内部に記憶する。蓄電池の測定を、時間を隔てて複数回行うことで、蓄電池ごとに複数の離散化情報が記録される。蓄電池毎に、記録された離散化情報を時系列に並べたものを離散化情報列と呼ぶ。図４に示した例では、ある蓄電池について、文字の列“ＣＤＡＤＣＤＣＢ”が離散化情報列として記憶される。
　劣化指標計算部６は、電流測定部２、電圧測定部３、ＳＯＣ測定部４、および温度測定部５により測定される電流値、電圧値、ＳＯＣ値および温度値の少なくとも１つを用いて、蓄電池について、所定の劣化指標を計算する。劣化指標としては、蓄電池の容量および蓄電池の内部抵抗でもよいし、充電時の温度上昇率、放電容量／充電容量比などのように、電池性能に直結する数値を定義して用いてもよい。劣化指標の計算は、既知の任意の方法を用いればよい。劣化指標の計算式は、劣化計算式記憶部７に事前に記憶されており、劣化指標計算部６は、劣化計算式記憶部７から必要な計算式を読み出すことで、劣化指標を計算する。
　劣化判断部１３は、劣化指標計算部６で計算された劣化指標に基づき、蓄電池が所定の水準を超える劣化（異常劣化）が起こっているか、すなわち標準劣化基準を満たすか否かを判断する。一例として、計算した劣化指標を、所定の標準劣化値と比較して差分を計算し、計算した差分が所定の閾値以上であれば（標準劣化基準を満たさない場合）、蓄電池は異常劣化していると判断する。劣化判断部１３は、異常劣化していると判断した蓄電池の識別値（ＩＤ）を、異常劣化蓄電池ＩＤ記憶部１４に出力する。劣化判断部１３は、異常劣化していると判断した蓄電池のＩＤを外部に出力することで、オペレータに通知してもよい。オペレータは、当該蓄電池の交換、または蓄電池の切り離し作業などを行っても良い。標準劣化基準を満たすかどうかの判断として、上記の所定の閾値との比較以外の方法を用いてもよい。たとえば劣化指標の時系列の変化パターンが、予め用意した所定の異常劣化パターンに一致した場合に、異常劣化があると判断してもよい。
　異常劣化蓄電池ＩＤ記憶部１４は、劣化判断部１３から入力された劣化蓄電池ＩＤを内部に記憶する。
　共通劣化要因抽出部１５は、異常劣化蓄電池ＩＤ記憶部１４に記憶された蓄電池ＩＤの個数が所定の閾値より大きいかを判断する。共通劣化要因抽出部１５は、所定の閾値より大きい場合に、共通劣化要因抽出処理を行う。
　共通劣化要因抽出処理では、異常劣化蓄電池ＩＤ記憶部１４に記憶されている蓄電池ＩＤのリストを読み出し、各蓄電池ＩＤに対応する離散化情報列を離散化情報列記憶部１２から読み出す。蓄電池ＩＤリストから１つの蓄電池ＩＤを任意に選択し、選択した蓄電池ＩＤの離散化情報列に対し、予め定義された類似度を、他の蓄電池の離散化情報列との間で計算する。
　類似度の計算方法は任意でよいが、一例として離散化情報間の距離を定義し、その逆数の総和を類似度とすることができる。この場合の計算式を下記に式（１）として示す。蓄電池iとjの離散化情報列をti、tjとし、sik、sjkをそれぞれのk番目に測定された離散化情報としている。また、離散化情報間の距離関数をd_charと表している。また距離関数d_charは、たとえばsiとsjと距離とを対応づけた表の形式で、事前に与えられているものとする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　あるいは式（１）の代わりに、下記の式（２）を用いてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　式（１）、式（２）以外の計算方法で類似度を計算してもよい。
　共通劣化要因抽出部１５は、上記で選択した蓄電池ＩＤに対し、閾値以上の類似度を有する蓄電池群を特定する。
　たとえば、３つの蓄電池（蓄電池１、２、３とする）を考える。各蓄電池の離散化情報列は以下であるとする。
蓄電池１：ＡＡＡＢＢ
蓄電池２：ＡＢＤＢＣ
蓄電池３：ＡＡＡＢＣ
　蓄電池毎に、左から順番に時系列に離散化情報が並べられている。各蓄電池の使用開始時からの経過時間が概ね同じで、同じ位置の離散化情報の算出時期が同じであってもよい。あるいは、各蓄電池の使用開始時からの経過時間や、各離散化情報の算出時期が異なっても良い。離散化情報の算出間隔はたとえば３０日毎、半年毎など、蓄電池毎に概ね同じであってもよい。
　関数d_charは、離散化情報が一致なら１、不一致なら０を返す関数とする。また、類似度の計算式は（２）を用いとする。
　このとき、任意の２つの蓄電池を組み合わせた各組の類似度は、下記の行列Ｓ３で与えられる。(i、j)成分は、蓄電池iと蓄電池j間の類似度である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　蓄電池１が、上記で選択した蓄電池であり、所定の閾値が３であれば、蓄電池３が、閾値以上の類似度を有するとして抽出される。
　上述した例では類似度の算出の際、蓄電池間でそれぞれの離散化情報列の先頭を一致させていたが、別の方法で、蓄電値間で離散化情報列の位置合わせを行っても良い。例えば、各蓄電池の使用開始からの時間を特定可能な情報を離散化情報に測定毎に付与しておき、蓄電池１の所定位置（例えば先頭位置）の離散化情報の算出時期と最も近い算出時期を有する離散化情報を、比較する蓄電池の離散化情報列から特定し、特定した離散化情報の位置と上記蓄電池の所定位置を一致させるよう、両蓄電池間で離散化情報列の位置合わせを行っても良い。あるいは、さらに他の例として、比較する蓄電池間で離散化情報列の位置を１要素（離散化情報）ずつずらしながら類似度を計算し、最も高い類似度を採用してもよい。
　共通劣化要因抽出部１５は、選択した蓄電池に対して、閾値以上の類似度を有する蓄電池をすべて特定する。共通劣化要因抽出部１５は、これらの選択および特定した蓄電池の離散化情報列群に基づき、予め定めた条件に従って、これらに共通して現れる離散化情報の出現パターンを、共通劣化予兆パターン（共通パターン）として抽出する。共通劣化予兆パターンは、異常劣化した蓄電池群に共通した使われ方と環境を表しているといえる。
なお、共通劣化要因抽出部１５は、共通劣化予兆パターンを抽出したら、上記の選択した蓄電池に対して、共通劣化予兆パターンを抽出したことを示すフラグを設定してもよい。
なお、本実施形態の変形例として、類似度の算出を行うことなく、蓄電池ＩＤリストに載っているすべての蓄電池の離散化情報列群を対象に、共通劣化予兆パターンの抽出を行っても良い。
　ここで、共通劣化予兆パターンの抽出方法は、公知の手法を用いて行うことができる。
超大な文字列パターンの大量の集合から、共通パターンを抽出するアルゴリズムは、データマイニングと呼ばれる技術分野ではアプリオリ（apriori）アルゴリズムして知られている。このようなアルゴリズムは、たとえば文献（福田剛士ほか著「データマイニング」共立出版 2001 ISBN: 4320120027）に詳しく記載されている。本実施形態の共通劣化予兆パターンの抽出にも、当該文献等に記載されている公知の手法を利用可能である。
　共通パターンの抽出例として、最長一致パターンの抽出がある。たとえば、前述した例において、類似すると判断された蓄電池１、３の場合、蓄電池１、３の離散化情報列は、それぞれ
蓄電池１：ＡＡＡＢＢ
蓄電池３：ＡＡＡＢＣ
である。よって、蓄電池１、３の共通劣化予兆パターンは以下となる。
　共通劣化予兆パターン：ＡＡＡＢ
　パターンのサイズに下限値を設け、共通劣化予兆パターンのサイズは、下限値以上の長さを有することを制約としてもよい。
　なお、上述した例では、抽出された最長一致パターンは、各蓄電池の離散化情報列内で同じ位置に存在するが（絶対位置が同じ）、これに限定されるものではない。たとえば、蓄電池Ｘ：ＣＡＡＡＢＢ、蓄電池Ｙ：ＡＡＡＢＣＤの場合も、最長一致パターンとしてＡＡＡＢを抽出する構成も可能である。
　最長一致パターン以外の例として、たとえば離散化情報（文字）の種類の出現パターンでもよい。たとえば、蓄電池１の離散化情報列ＡＡＡＢＢの場合、文字の種類の出現パターンはＡＢであり、蓄電池２の離散化情報列ＡＡＡＢＣの場合、文字の種類の出現パターンはＡＢＣである。この場合、ＡＢが両者で共通するため、当該ＡＢを共通劣化予兆パターンとして抽出する。この場合も、パターンのサイズに下限値を設け、下限値以上の長さを有する最長パターンのみ抽出してもよい。
　共通劣化要因出力部１６は、共通劣化要因抽出部１５で抽出された共通劣化予兆パターンを外部に出力する。たとえば、共通劣化予兆パターンを記憶装置に格納したり、表示装置に出力したり、予め指定された装置にネットワークを介して送信する。
　状態遷移機械生成部１９は、共通劣化要因抽出部１５で抽出された共通劣化予兆パターンと、蓄電池のパラメータ空間を分割した各領域に対応する離散化情報の集合に基づき、与えられた離散化情報列から共通劣化予兆パターンを検出するための有限状態遷移機械を生成する。
　この有限状態遷移機械は、複数の状態と、状態間の遷移からなり、当該複数の状態のうちの２つは、初期状態と受理状態（最終状態）である。各遷移には、離散化情報が対応づけられている。有限状態遷移機械は、初期状態から開始し、離散化情報が入力されるごとに状態を遷移させる。有限状態遷移機械は、共通劣化予兆パターンを含む離散化情報列が与えられた場合には、共通劣化予兆パターン内の最後の離散化情報が入力されると、受理状態に到達するように構成されている。受理状態に到達した場合を、蓄電池の異常劣化の予兆が発生したと見なすことで、異常劣化予兆検出の診断器として、有限状態遷移機械を活用することができる。
　所定のパターンを含むパターンが与えられた場合に受理状態に達する有限状態遷移機械を生成する方法は、正規表現から有限状態遷移機械を得る方法に類する古典技術であり、公知の種々の文献がある。一例として、文献（富田他著「オートマトン・言語理論」森北出版 1992 ISBN: 4627805500）がある。
　一例として、共通劣化予兆パターンが上記の「ＡＡＡＢ」であり、離散化情報の集合が図４に示した｛Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ｝であるとする。このとき、共通劣化予兆パターンを検出する有限状態遷移機械は図５のようになる。なお一般に同じ共通劣化予兆パターンを検出可能な有限状態機械は複数個あり，図５もその１つの実現例である． 有限状態遷移機械の初期状態はｑ１、受理状態はｑ５である。初期状態ｑ１から開始し、離散化情報が１つ入力されるごとに、状態を遷移させる。「ＡＡＡＢ」を含む離散化情報列が与えられた場合、「ＡＡＡＢ」の「Ｂ」が入力された時点で、受理状態ｑ５に遷移する。
　状態遷移機械生成部１９は、生成した有限状態遷移機械を、共通劣化要因検査部１７へ送る。共通劣化要因検査部１７は、状態遷移機械生成部１９から受信した有限状態遷移機械を内部、またはアクセス可能な記憶部に格納する。
　上述した説明では、共通劣化要因抽出部１５は、蓄電池ＩＤのリストから１つの蓄電池ＩＤを選択して、１つの共通劣化予兆パターンを生成し、状態遷移機械生成部１９では有限状態遷移機械を生成した。同様にして、蓄電池ＩＤのリスト内の他の蓄電池ＩＤを順次選択して、それぞれ共通劣化予兆パターンを生成し、状態遷移機械生成部１９で有限状態遷移機械をそれぞれ生成してもよい。共通劣化予兆パターンを生成するごとに、選択した蓄電池のＩＤに対して、共通劣化予兆パターンを生成したことを表すフラグを設定してもよい。
（監視プロセスに関わる構成および動作）
　制御部２０は、充放電制御部１０を用いて、監視対象とする蓄電池に対し充放電を行う。本プロセスで監視対象とする蓄電池は、学習プロセスで異常劣化があると判断された蓄電池以外の蓄電池であるとする。ただし、学習プロセスで異常劣化があると判断された蓄電池を対象に充放電を行うことも可能である。
　電流測定部２、電圧測定部３、ＳＯＣ測定部４、温度計算部５は、蓄電池の電流、電圧、ＳＯＣ、温度を測定し、測定した電流値、電圧値、ＳＯＣ値および温度値を離散化情報算出部１１に送る。
　なお、充放電制御部１０を使用せずに、蓄電池の測定を行う方法も可能である。例えば、蓄電池が搭載されているシステムを通常動作させ、通常動作している状態での蓄電池に対し、測定を行っても良い。
　離散化情報算出部１１は、各測定部から入力された電流値、電圧値、ＳＯＣ値および温度値を含む測定データを、前述した所定の関数を用いて、文字等の離散化情報に変換する。離散化情報算出部１１は、変換した離散化情報を離散化情報列記憶部２０に送る。
　離散化情報列記憶部２０は、離散化情報算出部１１から入力された離散化情報を、当該監視対象となる蓄電池のＩＤに対応づけて記憶する。監視用離散化情報列記憶部２０は、監視対象となる蓄電池ごとに、入力された離散化情報を入力順に並べた離散化情報列を記憶する。離散化情報列は、当該蓄電池に対して付与された離散化情報の順序を表している。入力された離散化情報に対し、現在時刻の情報を付与して、離散化情報が得られた時刻の履歴を管理してもよい。
　共通劣化要因検査部１７は、学習プロセスで生成した有限状態遷移機械と、離散化情報列記憶部２０内の監視対象となる蓄電池の離散化情報列に基づき、監視対象となる蓄電池に異常劣化兆候があるかを検査する。具体的に、監視対象となる蓄電池の離散化情報列に基づき有限状態遷移機械を逐次遷移させて状態を確認し、最後の遷移が終わるまでに、受理状態に達した場合は、異常劣化兆候があると判断する。最後の遷移が終わった時点で受理状態に達しない場合は、異常劣化兆候がないと判断する。共通劣化要因検査部１７は、異常劣化兆候があると判断した蓄電池のＩＤを、蓄電池遮断部１８および蓄電池ＩＤ出力部２１に出力する。なお、共通劣化要因検査部１７は、監視対象となる蓄電池のＩＤを制御部２０あるいは離散化情報算出部１１等から通知されることで、監視対象となる蓄電池を特定してもよい。
　蓄電池遮断部１８は、共通劣化要因検査部１７から受け取ったＩＤの蓄電池を回路遮断などによって電気的にシステムから切り離す。当該システムは多数の蓄電池を含む蓄電池システムでもよいし、当該蓄電池を駆動源として１つ含むようなシステムでもよい。前者の蓄電池システムの場合、蓄電池システムの全体の電力品質を維持する自動制御が可能となる。また、前者および後者の両方の場合において、大事故の原因となり得る異常劣化の予兆を示す蓄電池を切り離すことで、よりシステムの安全性を高めることができる。
　蓄電池ＩＤ出力部２１は、共通劣化要因検査部１７から通知された蓄電池のＩＤを出力する。たとえば、蓄電池ＩＤを記憶装置に格納したり、表示装置に出力したり、予め指定された装置にネットワークを介して送信する。これにより、蓄電池システムから切り離された蓄電池を、図１のシステムのオペレータ等に通知できる。なお、蓄電池遮断部１８による切り離しを行わずに、蓄電池ＩＤ出力部２１から通知を受けたオペレータが、個別に蓄電池の状態の検査、蓄電池の交換、または蓄電池の切り離し作業などを行っても良い。
　図２は、本実施形態に係る学習プロセスの処理のフローチャートである。
　（ステップＳＴ１）制御部２０が、充放電制御部１０に充放電の指示信号を出力し、充放電制御部１０が、蓄電池の充放電を行う。電流測定部２、電圧測定部３、ＳＯＣ測定部４、温度計算部５がそれぞれ、蓄電池の充放電の間、電流、電圧、ＳＯＣ、温度を測定する。離散化情報算出部１１が、これらの測定値を１つの離散化情報に変換する。変換された離散化情報は、離散化情報列記憶部１２において、当該蓄電池の離散化情報列の末尾に追加される。
　（ステップＳＴ２）劣化指標計算部９が、電流測定部２、電圧測定部３、ＳＯＣ測定部４、温度計算部５により測定された測定値のうちの少なくとも１つに基づき、劣化指標を計算する。
　（ステップＳＴ３）劣化判断部１３は、劣化指標計算部９により計算された劣化指標値と、標準指標値を比較し、これらの差が閾値より大きいかを判断する。
　（ステップＳＴ４）当該差が閾値以下のときは、何も行わず、閾値より大きいときは、当該蓄電池のＩＤを異常劣化蓄電池ＩＤ記憶部１４に格納する。
　監視対象とするすべての蓄電池について、ステップＳＴ１～ＳＴ４の処理を繰り返す。
　（ステップＳＴ５）共通劣化要因抽出部１５が、異常劣化蓄電池ＩＤ記憶部１４に記憶されている蓄電池ＩＤの個数を調べ、蓄電池ＩＤの個数が所定値より大きいかを判断する。蓄電池ＩＤの個数が所定値以下のときは、本学習プロセスを終了する。
　（ステップＳＴ６）蓄電池ＩＤの個数が所定値より大きいときは、共通劣化要因抽出部１５が、異常劣化蓄電池ＩＤ記憶部１４から蓄電池ＩＤのリストを読み出す。変形例として、蓄電池ＩＤの個数が所定値より大きく、かつ前回の蓄電池ＩＤの個数よりも大きいことを条件としてもよい。この場合、蓄電池ＩＤの個数が増えたときのみ、以降のステップを実行するように制御できる。
　（ステップＳＴ７）共通劣化要因抽出部１５は、離散化情報列記憶部１２から、当該リスト内の各蓄電池の離散化情報列を読み出し、離散化情報列の類似度が高い蓄電池の集合を特定する。一例として、前述したように、リストから１つの蓄電池を選択し、選択した蓄電池の離散化情報列と類似度が高い離散化情報列を有する蓄電池を検出し、これらの選択および検出した蓄電池群を特定する。リスト内の他の蓄電池も順次選択して同様の処理を行っても良い。
　（ステップＳＴ８）共通劣化要因抽出部１５は、特定した蓄電池群の離散化情報列の集合から、予め指定された条件に従って、これらに共通して含まれる離散化情報の出現パターンである共通劣化予兆パターンを抽出する。
　（ステップＳＴ９）状態遷移機械生成部１９は、与えられた離散化情報列に共通劣化予兆パターンが含まれるかを検出する有限状態遷移機械を生成する。
　（ステップＳＴ１０）状態遷移機械生成部１９は、生成した有限状態遷移機械を共通劣化要因検査部１７または予め指定された記憶装置に送る。共通劣化要因検査部１７は、状態遷移機械生成部１９から有限状態遷移機械を受けた場合は、この有限状態遷移機械を内部またはアクセス可能な記憶装置に記憶する。
　なお、ステップＳＴ７において、以前に、共通劣化兆候パターン（有限状態遷移機械）が生成された蓄電池は、選択の対象から除外してもよいし、選択の対象に含める構成も可能である。選択の対象に含めても、蓄電池ＩＤの個数が前回よりも大きいことをステップＳＴ６で制約条件とすれば、以前と異なる有限状態遷移機械が生成される可能性がある。
選択した蓄電池ＩＤが、過去に選択した蓄電池ＩＤと同じ場合は、今回生成された有限状態遷移機械によって、前回生成された有限状態遷移機械を更新してもよい。あるいは、前回の有限状態遷移機械を削除することなく、今回生成された有限状態遷移機械を新たに追加してもよい。
　図３は、本実施形態に係る監視プロセスの処理のフローチャートである。
　（ステップＳＴ１１）制御部２０が、充放電制御部１０に充放電の指示信号を出力し、充放電制御部１０が、監視対象となる蓄電池の充放電を行い、電流測定部２、電圧測定部３、ＳＯＣ測定部４、温度計算部５がそれぞれ電流、電圧、ＳＯＣ、温度を測定する。または、充放電制御部１０を使用せずに測定を行う方法も可能である。例えば、蓄電池が搭載されているシステムを通常動作させ、通常動作している状態での蓄電池に対し測定を行っても良い。なお、監視対象となる蓄電池は、学習プロセスで異常劣化があると判断された蓄電池以外の蓄電池であるとする。
　（ステップＳＴ１２）離散化情報算出部１１は、これらの測定値を１つの離散化情報に変換し、変換された離散化情報は、離散化情報列記憶部１２において、当該蓄電池の離散化情報列に追加する。
　（ステップＳＴ１３）共通劣化要因検査部１７は、当該監視対象となる蓄電池の離散化情報列を離散化情報列記憶部１２から読み出し、読み出した離散化情報列に従って、学習プロセスで生成した有限状態遷移機械の状態を初期状態から遷移させる。
　（ステップＳＴ１４）共通劣化要因検査部１７は、有限状態遷移機械が受理状態に達したかを判断する。受理状態に達しなかった場合は、次の監視対象とする蓄電池に対し、ステップＳＴ１１から再度処理を実行する。
　（ステップＳＴ１５）受理状態に達した場合は、共通劣化要因検査部１７は、蓄電池遮断部１８に、当該蓄電池のＩＤを送信する。なお、当該蓄電池ＩＤを蓄電池ＩＤ出力部２１に送信し、蓄電池ＩＤ出力部２１は、当該蓄電池ＩＤを外部に出力してもよい。
　（ステップＳＴ１６）蓄電池遮断部１８は、共通劣化要因検査部１から受け取った蓄電池ＩＤに対応した蓄電池を、回路遮断などによって電気的にシステムから切り離す。
　ステップＳＴ１３～ＳＴ１６は、複数の有限状態遷移機械が存在するときは、各有限状態遷移機械について行う。
　またステップＳＴ１１～ＳＴ１６は、監視対象とするすべての蓄電池について繰り返し行う。
　本実施形態では、共通劣化要因検査部１７は、有限状態遷移機械を用いて、離散化情報列に共通劣化兆候パターンが含まれているかの検査を行ったが、有限状態遷移機械を用いない方法も可能である。この場合、共通劣化要因抽出部１５が、抽出した共通劣化兆候パターンを共通劣化要因検査部１７に送り、共通劣化要因検査部１７は、受け取った共通劣化兆候パターンを内部またはアクセス可能な記憶装置に格納する。監視プロセスでは、離散化情報列記憶部から読み出した離散化情報列に共通劣化兆候パターンが含まれているかを検査すればよい。有限状態遷移機械を用いる場合よりも計算量が多くなるものの、計算資源に余裕がある場合は、この方法も可能である。
　以上、本実施形態によれば、異常劣化があると判断された蓄電池群の離散化情報列に基づき、これらに共通する共通劣化兆候パターンを検出し、対象となる蓄電池の離散化情報列に当該共通劣化兆候パターンが含まれるか否かを検査することにより、当該蓄電池に異常劣化の予兆があるか否かを推定できる。
（第２の実施形態）
　第１の実施形態では、２つの蓄電池間の離散化情報列の類似度を計算する場合、離散化情報ごとに両者間で距離の計算を行ったため、離散化情報列のサイズ（要素数）が増大すると、類似度の計算量が増大する。
　そこで、本実施形態では、類似度の計算量を抑制する手法を提案する。
　例えば、３つの蓄電池の離散化情報列が、下記に示されるものであるとする。
蓄電池１：ＡＡＡＢＢ
蓄電池２：ＡＢＤＢＣ
蓄電池３：ＡＡＡＢＣ
　このとき、任意の２つの蓄電池間での離散化情報列の類似度は以下の行列で示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　この状態で、今回、各蓄電池１、２、３の測定が行われ、今回、以下の離散化情報が得られたとする。
蓄電池１：Ａ
蓄電池２：Ｃ
蓄電池３：Ａ
　上記の今回の測定で得られた離散化情報に基づき、前述した距離関数に基づき、測定値行列を生成する。距離関数は、２つの蓄電池間で、離散化情報が一致すれば１、不一致ならば０である。測定値行列は、２つの蓄電池間の距離を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　このとき、前回までの測定に基づく類似度行列Ｓ５と、上記の今回の測定に基づく測定値行列に基づき、今回の類似度行列Ｓ６は、以下のとおり計算できる
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　このように、類似度を逐次的に計算することで、測定期間が長期にわたることで離散化情報列のサイズが増大した場合でも、類似度の計算量を抑制できる。
　なお、第１および第２の実施形態で生成した有限状態遷移機械、測定処理部、充放電制御部、離散化情報算出部、離散化情報列記憶部、共通劣化要因検査部、蓄電池遮断部、蓄電池ＩＤ出力部２１等の機能を、蓄電池が搭載されているシステムに搭載してもよい。この場合の構成を図６に示す。図６の蓄電池劣化検出システムは上記の各ブロックに加え、有限状態遷移機械を記憶する状態遷移機械記憶部２２を備える。共通劣化要因検査部１７は状態遷移機械記憶部２２から有限状態遷移機械を読み出して、離散化情報列記憶部１２に記憶された離散化情報列に対して、有限状態遷移機械に基づき、劣化兆候の有無の検出を行う。各ブロックの動作は、図１と同様に動作であるため、説明は省略する。この構成により、蓄電池が搭載されているシステム内で、蓄電池の劣化予兆検出を行うことができる。図６では、蓄電池を１つのみ示しているが、複数の蓄電池が存在し、各蓄電池を個別に充放電制御および測定処理できる構成でもよい。なお、状態遷移機械記憶部２２を図１のシステムに追加してもよい。
　図１または図６に示したシステムは、例えば、図７に示すように、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることでも実現することが可能である。このコンピュータ装置２００は、バス２０１に制御部（プロセッサ）２０２、主記憶部（メモリ）２０３、ハードディスク等の補助記憶部２０４が接続されている。また外部ＩＦ２０５を介して記憶媒体２０６が接続され、入出力ＩＦ２０７を介して入力部５１または出力部５２に接続可能になっている。システムの各処理ブロックは、上記のコンピュータ装置に搭載されたプロセッサ２０２にプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、システムは、上記のプログラムをコンピュータ装置の主記憶部２０３または補助記憶部２０４にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、ＣＤ－ＲＯＭなどの記憶媒体２０６に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、システム内の各記憶部は、上記のコンピュータ装置に内蔵あるいは外付けされた主記憶部２０３、補助記憶部２０４もしくはＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＤＶＤ－Ｒなどの記憶媒体２０６などを適宜利用して実現することができる。
　本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

Claims (11)

  1. 　複数の蓄電池のそれぞれから複数のパラメータの測定値を取得する測定処理部と、
    　複数のパラメータからなる空間を分割した各領域のいずれに前記測定部により測定された複数の測定値が属するかに応じて、前記蓄電池に離散化情報を付与する離散化部と、
    　前記蓄電池毎に前記離散化部により付与された離散化情報の順序を表す離散化情報列を記憶する第１記憶部と、
    　前記測定部により測定された複数の測定値の少なくとも１つに基づき、前記蓄電池の劣化指標を計算する劣化指標計算部と、
    　前記蓄電池の劣化指標が標準劣化基準を満たすかを判断する判断部と、
    　前記劣化指標が標準劣化基準を満たさないと判断された蓄電池のリストを記憶する第２記憶部と、
    　前記リストに示される蓄電池の離散化情報列間に共通する離散化情報の出現パターンである共通劣化予兆パターンを抽出する抽出部と
    　を備えた蓄電池劣化検出システム。
  2. 　前記抽出部は、前記リストに示される蓄電池の離散化情報列間の類似度を計算し、前記類似度に応じて前記リストから複数の蓄電池を特定し、特定した蓄電池の離散化情報列から前記共通劣化予兆パターンを抽出する
    　請求項１に記載の蓄電池劣化検出システム。
  3. 　前記複数の蓄電池のうち前記リストに載っていない第１の蓄電池の離散化情報列を取得し、前記第１の蓄電池の離散化情報列に前記共通劣化予兆パターンが含まれているかを検査する検査部
    　をさらに備えた請求項１に記載の蓄電池劣化検出システム。
  4. 　前記蓄電池劣化検出システムは、前記第１の蓄電池を搭載したシステムに接続しており、
    　前記検査部により前記共通劣化予兆パターンが含まれていると判断された場合は、前記第１の蓄電池を、前記第１の蓄電池を搭載したシステムから電気的に遮断する蓄電池遮断部
    　をさらに備えた請求項２ないし３のいずれか一項に記載の蓄電池劣化検出システム。
  5. 　前記検査部により前記共通劣化予兆パターンが含まれていると判断された場合は、前記第１の蓄電池の識別情報を外部に出力する出力部
    　をさらに備えた請求項２ないし４のいずれか一項に記載の蓄電池劣化検出システム。
  6. 　前記共通劣化予兆パターンと、前記空間を分割した各領域に対応する離散化情報に基づき、複数の状態と、離散化情報に関連づけられる複数の遷移とを有し、任意の状態から前記共通劣化予兆パターンに応じて遷移させられると受理状態に到達する有限状態遷移機械を生成する生成部
    　をさらに備えた請求項１に記載の蓄電池劣化検出システム。
  7. 　前記複数の蓄電池のうち前記リストに載っていない第１の蓄電池の離散化情報列を取得し、取得した離散化情報列に基づき、前記有限状態遷移機械を遷移させ、受理状態に達したか否かを検査する検査部
    　をさらに備えた請求項６に記載の蓄電池劣化検出システム。
  8. 　前記蓄電池劣化検出システムは、前記第１の蓄電池を搭載したシステムに接続しており、
    　前記有限状態遷移機械が前記受理状態に達した場合、前記第１の蓄電池を、前記第１の蓄電池を搭載したシステムから電気的に遮断する蓄電池遮断部
    　をさらに備えた請求項６または７に記載の蓄電池劣化検出システム。
  9. 　前記有限状態遷移機械が前記受理状態に達した場合、前記第１の蓄電池の識別情報を外部に出力する出力部
    　をさらに備えた請求項６ないし７のいずれか一項に記載の蓄電池劣化検出システム。
  10. 　複数の蓄電池のそれぞれから複数のパラメータの測定値を取得する測定処理ステップと、
    　複数のパラメータからなる空間を分割した各領域のいずれに前記測定ステップにより測定された複数の測定値が属するかに応じて、前記蓄電池に離散化情報を付与する離散化ステップと、
    　前記蓄電池毎に前記離散化ステップにより付与された離散化情報の順序を表す離散化情報列を第１記憶部に記憶するステップと、
    　前記測定ステップにより測定された複数の測定値の少なくとも１つに基づき、前記蓄電池の劣化指標を計算する劣化指標計算ステップと、
    　前記蓄電池の劣化指標が標準劣化基準を満たすかを判断する判断ステップと、
    　前記劣化指標が標準劣化基準を満たさないと判断された蓄電池のリストを第２記憶部の記憶するステップと、
    　前記リストに示される蓄電池の離散化情報列間に共通する離散化情報の出現パターンである共通劣化予兆パターンを抽出する抽出ステップと、
    　を備えた蓄電池劣化検出方法。
  11. 　複数の蓄電池のそれぞれから複数のパラメータの測定値を取得する測定処理ステップと、
    　複数のパラメータからなる空間を分割した各領域のいずれに前記測定ステップにより測定された複数の測定値が属するかに応じて、前記蓄電池に離散化情報を付与する離散化ステップと、
    　前記蓄電池毎に前記離散化ステップにより付与された離散化情報の順序を表す離散化情報列を第１記憶部に記憶するステップと、
    　前記測定ステップにより測定された複数の測定値の少なくとも１つに基づき、前記蓄電池の劣化指標を計算する劣化指標計算ステップと、
    　前記蓄電池の劣化指標が標準劣化基準を満たすかを判断する判断ステップと、
    　前記劣化指標が標準劣化基準を満たさないと判断された蓄電池のリストを第２記憶部の記憶するステップと、
    　前記リストに示される蓄電池の離散化情報列間に共通する離散化情報の出現パターンである共通劣化予兆パターンを抽出する抽出ステップと、
    　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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