WO2019142711A1

WO2019142711A1 - 監視装置、監視方法、コンピュータプログラム、劣化判定方法、劣化判定装置、及び劣化判定システム

Info

Publication number: WO2019142711A1
Application number: PCT/JP2019/000421
Authority: WO
Inventors: 井上　達也; 佳代山▲崎▼; 裕也紀平; 松島　均; 啓太中井
Original assignee: 株式会社Ｇｓユアサ
Priority date: 2018-01-16
Filing date: 2019-01-10
Publication date: 2019-07-25
Also published as: CN111602284A; US20200403415A1; EP3742540A4; EP3742540A1; US11677253B2

Abstract

監視装置は、蓄電素子の状態を検知する学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得する取得部と、学習モデルが第一モードである場合、蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更する変更部とを備える。

Description

監視装置、監視方法、コンピュータプログラム、劣化判定方法、劣化判定装置、及び劣化判定システム

　本発明の一局面は、監視装置、監視方法及びコンピュータプログラムに関する。

　蓄電素子は、無停電電源装置、安定化電源に含まれる直流又は交流電源装置等に広く使用されている。また、再生可能エネルギー又は既存の発電システムにて発電された電力を蓄電しておく大規模なシステムでの蓄電素子の利用が拡大している。

　蓄電モジュールは、蓄電セルが直列に接続された構成となっている。蓄電セルは、充放電を繰り返すことで劣化が進行することが知られている。特許文献１には、蓄電池の複数の使用条件に対応する劣化率予測値を記憶したデータベースと、実際に稼働している蓄電池から得られた使用条件と劣化率のデータを用いて、蓄電池の寿命予測を行う技術が開示されている。

　蓄電セルを直列接続した蓄電モジュールでは、充電時や使用時等において個々の蓄電セル間で自己放電の差又は劣化速度の差があるため、蓄電セル間で電圧のばらつき、あるいは充電状態のばらつきが生じる。特許文献２には、このような蓄電セル間の電圧のばらつき又は充電状態のばらつきを均等化する技術が開示されている。

特開２０１５－１２１５２０号公報特許第５５７３０７５号公報

　移動体や施設に設置されている蓄電セル（蓄電モジュール）の劣化進行又は異常を早期に把握することが望まれており、そのために人工知能（以下、「ＡＩ」という）を用いることが検討されている。

　本発明の一局面は、ＡＩを用いた監視装置、監視方法及びコンピュータプログラムを提供する。
　本発明の他の局面は、劣化の進行が比較的速い蓄電素子を早期に検出することができる劣化判定方法、劣化判定装置、及び劣化判定システムを提供する。

　蓄電素子の監視装置は、前記蓄電素子の状態を検知する学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得する取得部と、前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更する変更部とを備える。

　蓄電素子の監視方法は、前記蓄電素子の状態を検知する学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得し、前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更する。

　取得部は、蓄電素子の状態を検知する学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得する。第一モードは、教師データ作成モード、正解データ作成モード、又は学習モードであってもよい。第二モードは、学習モード又は検知モード（学習済の学習モデルを用いて、蓄電素子の状態を実際に検知するモード）であってもよい。変更部は、学習モデルが第一モードである場合、蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路（バランサー）の動作を所定状態から変更する。

　所定状態は、均衡回路の通常の動作状態であってもよい。例えば、複数の蓄電セル間の電圧差（例えば、各蓄電セルの電圧のうち最大電圧と最小電圧との差）が閾値以上になった場合に均衡化を行うことができる。所定状態から変更するとは、均衡回路の動作を制限することであってもよい。例えば、（１）均衡回路が動作を開始する閾値を大きくして、複数の蓄電セル間の電圧差が通常状態よりもさらに大きくならないと均衡化を行わないようにすること、（２）均衡回路の動作を停止して均衡化を行わないようにすることが含まれる。

　上述の構成により、蓄電素子の状態を検知する学習モデルを学習させる場合、均衡回路の動作によって、蓄電素子の電圧又は充電状態が自動的に調整される度合いを変更することができる。これにより、劣化が進行した蓄電素子又は異常状態になりつつある蓄電素子の実態を反映したデータを取得することが可能となる。

　ＡＩに学習（特に機械学習）させるためには、正常な蓄電素子のデータ及び劣化した蓄電素子のデータを含む、多くのデータを収集することが望ましい。しかし、劣化した蓄電素子のデータを得ることは容易ではない。劣化した蓄電素子を試験的に作るには、コストと時間がかかる。移動体や施設に設置され実際に使用されている蓄電素子からデータを収集する場合、蓄電モジュールに備えられている均衡回路の動作により、劣化した蓄電素子が正常な蓄電素子と同様な挙動（例えば、センサで検知される電圧挙動、温度挙動）を示す。上述の変更部が、均衡回路の動作を所定状態から変更することにより、劣化が進行した蓄電素子又は異常状態になりつつある蓄電素子のデータを効率良く収集することができる。

　変更部は、学習モデルが第一モードである場合、均衡回路が電圧の均衡化を行う際の閾値電圧を大きい値に変更してもよい。これにより、劣化が進行した蓄電素子又は異常状態になりつつある蓄電素子が正常な蓄電素子と異なる挙動を示しやすくなる。

　変更部は、学習モデルが第一モードである場合、均衡回路の動作を停止状態に変更してもよい。これにより、劣化が進行した蓄電素子又は異常状態になりつつある蓄電素子が正常な蓄電素子と異なる挙動を示しやすくなる。

　変更部は、学習モデルが第一モードである場合、複数の蓄電セルのうち一の蓄電セルを放電して複数の蓄電セルの間の電圧差を大きくしてもよい。例えば、複数の蓄電セルのうち最小電圧を示す蓄電セルを放電することにより、当該蓄電セルの電圧が低下し充電状態が低下する。これにより、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルを模擬することができる。

　変更部は、学習モデルが第二モードである場合、均衡回路を所定状態で動作させてもよい。例えば、学習済の学習モデルによって蓄電素子の状態を実際に検知する検知モードでは、均衡回路を所定状態（例えば、通常の動作状態）で動作させることができる。

　これにより、移動体や施設に設置された蓄電素子の実際の使用条件でのデータに基づいて、蓄電素子（蓄電セル、蓄電モジュール）の劣化進行又は異常などを正確に把握することができる。学習モデルは、正常な蓄電素子と異なる挙動を示す、劣化が進行した蓄電素子又は異常状態になりつつある蓄電素子に係るデータを学習済であるので、蓄電素子の劣化状態又は異常状態をいち早く検知することができる。

　変更部は、学習モデルが第二モードである場合、均衡回路の動作を所定状態から変更してもよい。例えば、学習済の学習モデルによって蓄電素子の状態を実際に検知する検知モードで、均衡回路を所定状態から変更し（例えば、均衡回路の動作を制限し）、学習モデルの出力を確認することにより、学習モデルの妥当性を検証できる。

　移動体や施設に設置された蓄電素子の実際の使用条件下において、さらに、劣化が進行した蓄電素子又は異常状態になりつつある蓄電素子を顕在化させた状態で蓄電素子の状態を検知することができる。

　取得部は、学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報をサーバから取得してもよい。これにより、監視装置を多数備える大規模なシステム等において、個々の監視装置の動作を遠隔、かつ一括して管理することができる。
　監視装置は、学習モデルを備えてもよい。学習モデルは、蓄電素子の電圧及び温度を含む入力データに基づいて、蓄電素子の状態を出力してもよい。学習モデルは、例えば、深層学習を含む機械学習のためのアルゴリズムを含む。これにより、監視装置は、自身が監視する蓄電素子（蓄電セル、蓄電モジュール）の劣化状態又は異常状態をいち早く検知することができる。

　本発明の他の局面に係る劣化判定方法は、複数の蓄電素子を含む蓄電素子ユニットの通電を停止し、前記複数の蓄電素子の電圧の均等化を停止し、前記複数の蓄電素子の電圧の時間変化を取得し、取得した電圧の時間変化に基づいて、劣化の進行が速い劣化蓄電素子の有無を判定する。蓄電セル又は蓄電モジュールが蓄電素子に対応してもよく、蓄電モジュール又は後述するバンクが蓄電素子ユニットに対応してもよい。
　劣化の進行が比較的速い蓄電セル（以下、劣化蓄電セルと言う）が蓄電モジュールに含まれている場合、劣化蓄電セルによって蓄電モジュールの性能が制約される。更には、蓄電モジュールが組み込まれた蓄電システム全体の性能が影響を受ける。従って、蓄電システムの性能を保つためには、劣化蓄電セルを早期に検出することが望ましい。しかしながら、劣化の進行が比較的速い蓄電セルであっても、初期の劣化の進行は緩やかであることが多い。複数の蓄電セルの電圧又は充電状態を均等化する機能が働いている場合、劣化蓄電セルと正常な蓄電セルとの挙動の差が小さくなり、劣化蓄電セルを検出し難い。劣化蓄電セルを早期に検出することができず、蓄電システムの性能の低下が明らかになった後では、原因の調査に時間を要し、蓄電システムを停止する時間が長くなる可能性がある。
　上述の構成により、従来よりも容易に蓄電素子が劣化蓄電素子であるか否かを判定することができ、劣化蓄電素子を早期に検出することができる。従って、蓄電システムの性能が著しく低下する前に、劣化蓄電素子を取り除くことが可能となる。

遠隔監視システムの概要を示す図である。遠隔監視システムの構成の一例を示すブロック図である。通信デバイスの接続形態の一例を示す図である。制御基板及び電池管理装置の構成の一例を示すブロック図である。蓄電モジュールにおける蓄電セルの状態の遷移の一例を示す図である。電池管理装置の制御動作の一例を示す図である。電池管理装置の他の構成の一例を示すブロック図である。電池管理装置が行う処理手順の一例を示すフローチャートである。蓄電システムの構成例を示すブロック図である。蓄電モジュールの構成例を示すブロック図である。均衡回路が動作する状態での蓄電セルの電圧の時間変化を模式的に示すグラフである。電池管理装置及び管理装置の機能構成例を示すブロック図である。電圧の均等化が行われない状態での蓄電セルの電圧の時間変化を模式的に示すグラフである。劣化蓄電素子の有無を判定する処理の手順を示すフローチャートである。電池管理装置及び管理装置の機能構成例を示すブロック図である。電池管理装置の機能構成例を示すブロック図である。

（第１実施形態）
　以下、本実施の形態に係る監視装置を図面に基づいて説明する。図１は本実施の形態の遠隔監視システム（劣化判定システム）１００の概要を示す図である。図１に示すように、公衆通信網（例えば、インターネットなど）Ｎ１及び移動通信規格による無線通信を実現するキャリアネットワークＮ２などを含むネットワークＮには、火力発電システムＦ、メガソーラー発電システムＳ、風力発電システムＷ、無停電電源装置（ＵＰＳ）Ｕ及び鉄道用の安定化電源システム等に配設される整流器（直流電源装置、又は交流電源装置）Ｄなどが接続されている。また、ネットワークＮには、後述の通信デバイス１、通信デバイス１から情報を収集するサーバ装置２、及び収集された情報を取得するクライアント装置３などが接続されている。

　キャリアネットワークＮ２には基地局ＢＳが含まれている。クライアント装置３は、基地局ＢＳからネットワークＮを経由してサーバ装置２と通信することができる。公衆通信網Ｎ１にはアクセスポイントＡＰが接続されている。クライアント装置３は、アクセスポイントＡＰからネットワークＮを経由してサーバ装置２との間で情報を送受信することができる。

　メガソーラー発電システムＳ、火力発電システムＦ及び風力発電システムＷには、パワーコンディショナ（Power Conditioning System）Ｐ、及び蓄電システム１０１が併設されている。蓄電システム１０１は、蓄電モジュール群Ｌを収容したコンテナＣを複数並設して構成されている。蓄電モジュール群Ｌは、例えば、蓄電セルを複数直列に接続した蓄電モジュールと、蓄電モジュールを複数直列に接続したバンクと、バンクを複数並列に接続したドメインとの階層構造にて構成されている。蓄電素子は、鉛蓄電池及びリチウムイオン電池のような二次電池や、キャパシタのような、再充電可能なものであることが好ましい。蓄電素子の一部が、再充電不可能な一次電池であってもよい。

　図２は、遠隔監視システム１００の構成例を示すブロック図である。遠隔監視システム１００は、通信デバイス１、サーバ装置２、クライアント装置３、及び後述する監視装置としての電池管理装置５０（図３参照）などを備える。

　図２に示すように、通信デバイス１は、ネットワークＮに接続されるとともに、対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍに接続されている。対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍは、パワーコンディショナＰ、無停電電源装置Ｕ、整流器Ｄ、後述する管理装置Ｍを含む。なお、遠隔監視対象という観点では、電池管理装置５０は管理装置Ｍに含めることができる。

　遠隔監視システム１００では、各対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍに接続した通信デバイス１を用いて、蓄電システム１０１における蓄電モジュール（蓄電セル）の状態（例えば、電圧、電流、温度、充電状態（ＳＯＣ））を監視する。遠隔監視システム１００は、検知された蓄電セルの状態（劣化状態、異常状態などを含む）をユーザ又はオペレータ（保守員）が確認できるように提示する。

　通信デバイス１は、制御部１０、記憶部１１、第１通信部１２及び第２通信部１３を備える。制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などで構成され、内蔵するＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを用い、通信デバイス１全体を制御する。

　記憶部１１は、例えば、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いて構成されている。記憶部１１には、制御部１０が読み出して実行するデバイスプログラム１Ｐが記憶されている。記憶部１１には、制御部１０の処理によって収集された情報、イベントログ等の情報が記憶される。

　第１通信部１２は、対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍとの通信を実現する通信インタフェースであり、例えば、ＲＳ－２３２Ｃ又はＲＳ－４８５等のシリアル通信インタフェースを用いることができる。

　第２通信部１３は、ネットワークＮを経由して通信を実現するインタフェースであり、例えば、Ethernet（登録商標）、又は無線通信用アンテナ等の通信インタフェースを用いる。制御部１０は、第２通信部１３を介してサーバ装置２と通信が可能である。

　サーバ装置２は、制御部２０、記憶部２１、通信部２２、及び学習モデル２３などを備える。サーバ装置２は、１台のサーバコンピュータでもよいが、これに限定されるものではなく、複数台のサーバコンピュータで構成してもよい。

　制御部２０は、例えば、ＣＰＵで構成することができ、内蔵するＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリを用い、サーバ装置２全体を制御する。また、制御部２０は、ＣＰＵ及びＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、マルチコアＣＰＵ、あるいはＴＰＵ（Tensor Processing Unit）で構成することもできる。制御部２０は、記憶部２１に記憶されているサーバプログラム２Ｐに基づく情報処理を実行する。サーバプログラム２ＰにはＷｅｂサーバプログラムが含まれ、制御部２０は、クライアント装置３へのＷｅｂページの提供、Ｗｅｂサービスへのログインの受け付け等を実行するＷｅｂサーバとして機能する。制御部２０は、サーバプログラム２Ｐに基づき、ＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）用サーバとして通信デバイス１から情報を収集することも可能である。

　記憶部２１は、例えばハードディスク又はフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いることができる。記憶部２１には、制御部２０の処理によって収集される監視対象となる対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍの状態を含むデータを記憶する。

　通信部２２は、ネットワークＮを介した通信接続及びデータの送受信を実現する通信デバイスである。具体的には、通信部２２は、ネットワークＮに対応したネットワークカードである。

　学習モデル２３は、通信デバイス１を経由して対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍから収集された、蓄電セルの電圧及び温度を含む入力データに基づいて、蓄電セルの劣化又は異常を含む状態を出力することができる。学習モデル２３は、例えば、深層学習などを含む機械学習のためのアルゴリズムを含む。学習モデル２３は、量子コンピュータを用いて実現されてもよい。

　クライアント装置３は、発電システムＳ、Ｆの蓄電システム１０１の管理者、対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍの保守員等のオペレータが使用するコンピュータであってもよい。クライアント装置３は、デスクトップ型又はラップトップ型のパーソナルコンピュータであってもよいし、スマートフォン又はタブレット型の通信端末であってもよい。クライアント装置３は、制御部３０、記憶部３１、通信部３２、表示部３３、及び操作部３４を備える。

　制御部３０は、ＣＰＵを用いたプロセッサである。制御部３０は、記憶部３１に記憶されているＷｅｂブラウザプログラムに基づき、サーバ装置２又は通信デバイス１により提供されるＷｅｂページを表示部３３に表示させる。

　記憶部３１は、例えばハードディスク又はフラッシュメモリ等の不揮発性メモリ又はハードディスクが用いられている。記憶部３１には、Ｗｅｂブラウザプログラムを含む各種プログラムが記憶されている。

　通信部３２は、有線通信用のネットワークカード等の通信デバイス、基地局ＢＳ（図１参照）に接続する移動通信用の無線通信デバイス、又はアクセスポイントＡＰへの接続に対応する無線通信デバイスを用いることができる。制御部３０は、通信部３２により、ネットワークＮを介してサーバ装置２又は通信デバイス１との間で通信接続又は情報の送受信が可能である。

　表示部３３は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等のディスプレイを用いることができる。表示部３３は、制御部３０のＷｅｂブラウザプログラムに基づく処理により、サーバ装置２で提供されるＷｅｂページのイメージを表示することができる。

　操作部３４は、制御部３０との間で入出力が可能なキーボード及びポインティングデバイス、若しくは音声入力部等のユーザインタフェースである。操作部３４は、表示部３３のタッチパネル、又は筐体に設けられた物理ボタンを用いてもよい。操作部３４は、ユーザによる操作情報を制御部２０へ通知する。

　図３は通信デバイス１の接続形態の一例を示す図である。図３に示すように、通信デバイス１は、管理装置Ｍに接続される。管理装置Ｍには、バンク＃１～＃Ｎそれぞれに設けられた監視装置としての電池管理装置（Battery Management Unit）５０が接続されている。なお、通信デバイス１は、電池管理装置５０と通信して蓄電素子の情報を受信する端末装置（計測モニタ）であってもよいし、電源関連装置に接続可能なネットワークカード型の通信デバイスであってもよい。

　各バンク＃１～＃Ｎは、複数の蓄電モジュール６０を備え、各蓄電モジュール６０は、制御基板（Cell Monitoring Unit）７０を備える。バンク毎に設けられている電池管理装置５０は、蓄電モジュール６０に夫々内蔵されている通信機能付きの制御基板７０とシリアル通信によって通信を行うことができるとともに、管理装置Ｍとの間で情報の送受信を行うことができる。管理装置Ｍは、ドメインに所属するバンクの電池管理装置５０からの情報を集約し、通信デバイス１へ出力する。

　図４は制御基板７０及び電池管理装置５０の構成の一例を示すブロック図である。制御基板７０は、均衡回路７１、駆動部７３、電圧取得部７４、制御部７５、記憶部７６、通信部７７などを備える。蓄電モジュール６０は、複数の蓄電セル６１ａ～６１ｅが直列に接続されている。図４では、便宜上、直列接続された５個の蓄電セルを図示するが、蓄電モジュール６０を構成する蓄電セルの数は５に限定されるものではない。

　均衡回路７１は、蓄電セル６１ａに並列に接続される、抵抗７１ａとスイッチ７２ａとの直列回路、蓄電セル６１ｂに並列に接続される、抵抗７１ｂとスイッチ７２ｂとの直列回路、蓄電セル６１ｃに並列に接続される、抵抗７１ｃとスイッチ７２ｃとの直列回路、蓄電セル６１ｄに並列に接続される、抵抗７１ｄとスイッチ７２ｄとの直列回路、及び蓄電セル６１ｅに並列に接続される、抵抗７１ｅとスイッチ７２ｅとの直列回路を備える。スイッチ７２ａ～７２ｅは、例えば、ＦＥＴ（Field Effect Transistor）を用いることができるが、リレーを用いてもよい。

　駆動部７３は、スイッチ７２ａ～７２ｅがオン又はオフするように駆動する。駆動部７３は、スイッチ７２ａ～７２ｅがＦＥＴである場合、ＦＥＴのゲートにゲート信号を出力して、ＦＥＴをオン・オフすることができる。

　電圧取得部７４は、蓄電セル６１ａ～６１ｅそれぞれの電圧を取得する。

　記憶部７６は、所定の閾値電圧を記憶する。

　制御部７５は、電圧取得部７４で取得した各蓄電セル６１ａ～６１ｅそれぞれの電圧から最大電圧と最小電圧とを特定する。制御部７５は、最大電圧と最小電圧との電圧差が閾値電圧以上となった場合、最大電圧が取得された蓄電セルに並列に接続されたスイッチをオンにすることにより、抵抗を介して当該蓄電セルを放電させる。これにより、当該蓄電セルの電圧（充電状態）を下げて、蓄電セル６１ａ～６１ｅの間の電圧（充電状態）を均衡化する。

　通信部７７は、電池管理装置５０の第１通信部５２との間で、例えば、シリアル通信を行う機能を有する。

　電池管理装置５０は、制御部５１、第１通信部５２、及び第２通信部５３などを備える。

　第１通信部５２は、制御基板７０の通信部７７との間で、例えば、シリアル通信を行う機能を有する。

　第２通信部５３は、通信デバイス１との間で情報の送受信を行う機能を有する。より具体的には、第２通信部５３は、取得部としての機能を有し、蓄電セルの状態を検知する学習モデル２３が学習モード又は検知モードのいずれに移行するかの情報をサーバ装置２から取得する。これにより、電池管理装置５０を多数備える大規模なシステム等において、個々の電池管理装置５０の動作を遠隔管理、かつ一括して管理することができる。

　検知モード（運用モードとも称する）は、学習済の学習モデル２３を用いて、蓄電セルの状態を実際に検知するモードである。本実施の形態では、サーバ装置２が学習モデル２３を備える構成であるが、これに限定されるものではなく、他の装置が学習モデル２３を備える構成でもよい。

　制御部５１は、ＣＰＵ等で構成することができる。制御部５１は、変更部としての機能を有し、サーバ装置２の学習モデル２３が学習モードに移行する場合、複数の蓄電セルの電圧を均衡化する均衡回路７１の動作を所定状態から変更するような制御動作を行う。

　所定状態は、均衡回路７１の通常の動作状態を意味してもよく、例えば、複数の蓄電セル６１ａ～６１ｅ間の電圧差（例えば、各蓄電セルの電圧のうち最大電圧と最小電圧との差）が閾値電圧以上になった場合、均衡化を行う状態とすることができる。所定状態から変更するとは、均衡回路７１の動作を制限することを意味してもよく、例えば、（１）均衡回路７１が動作を開始する閾値電圧を大きくして、複数の蓄電セル間の電圧差が通常状態よりもさらに大きくならないと均衡化を行わないようにすること、（２）均衡回路７１の動作を停止して均衡化を行わないようにすることが含まれる。制御部５１が行う均衡回路７１に対する制御動作の詳細は後述する。

　上述の構成により、蓄電セルの状態を検知する学習モデル２３を学習させる場合、均衡回路７１の動作によって、蓄電セルの電圧又は充電状態が自動的に調整される度合いを変更することができる。これにより、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルの実態を反映したデータを取得することが可能となる。

　図５は蓄電モジュールにおける蓄電セルの状態の遷移の一例を示す図である。蓄電セルを符号ａ～ｅで表す。図中、蓄電セルの電圧（充電状態）は斜線を付して表している。蓄電セルの電圧差は、図５では誇張して表しており、実際の電圧差はもっと小さい（例えば、数十ｍＶ程度）。上段に示す状態Ａから状態Ｃまでは、均衡回路７１の通常の動作状態における蓄電セルの状態の遷移を示す。状態Ａでは、蓄電セルａ、ｃ、ｄ、ｅの電圧はほぼ同じであるが、蓄電セルｂの電圧は他の蓄電セルの電圧よりも小さい。この場合、蓄電セルｂは、他の蓄電セルと比べて、劣化が進行、あるいは異常の予兆が潜在的に発生している。

　さらに使用状態が続き、状態Ｂになると、蓄電セル間の電圧差（図では蓄電セルｂの電圧と他の蓄電セルの電圧との差）が閾値電圧Ｖｔｈ以上になったとする。そうすると、均衡回路７１の動作が開始され、蓄電セルｂ以外の蓄電セルの放電が行われる。これにより、蓄電セルの電圧が均衡化される。

　その後、例えば、各蓄電セルに対して充電が行われると、各蓄電セルの電圧は均衡化した状態で上昇し、状態Ｃのようになる。

　次に、本実施の形態の電池管理装置５０による均衡回路７１に対する制御動作について説明する。電池管理装置５０は、均衡回路７１が動作（均衡化）を開始する閾値電圧を通常状態での閾値電圧Ｖｔｈよりも大きい値Ｖｔｈ２に変更することができる。下段に示す状態Ｄから状態Ｅまでは、均衡回路７１の動作が通常状態から変更された場合における蓄電セルの状態の遷移を示す。状態Ｄは、状態Ａと同様である。

　さらに使用状態が続き、状態Ｅになり、蓄電セル間の電圧差（図では蓄電セルｂの電圧と他の蓄電セルの電圧との差）ΔＶが閾値電圧Ｖｔｈ以上になったとする（電圧差ΔＶは閾値電圧Ｖｔｈ２よりも小さい）。均衡回路７１は、通常の動作状態のように均衡化を開始しない。例えば、状態Ｅにおいて、電池管理装置５０は、蓄電セル（蓄電モジュール）の電圧、電流、温度、ＳＯＣなどのデータを収集して、学習モデル２３の学習用データとして、通信デバイス１を介して、サーバ装置２に提供することができる。第２通信部５３は、収集した蓄電セル（蓄電モジュール）の状態を示す各種データをサーバ装置２に送信することができる。

　これにより、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルの実態を反映したデータを取得することが可能となる。

　次に、学習モデル２３のモードと電池管理装置５０の均衡回路７１に対する制御動作との関係について説明する。

　図６は電池管理装置５０の制御動作の一例を示す図である。ここでは、ケース１からケース５について説明する。

　ケース１では、学習モデル２３が学習モードに移行する場合を示す。制御部５１は、均衡回路７１が電圧の均衡化を行う際の閾値電圧を大きい値に変更する。制御部５１は、蓄電セルの電圧、温度を含むデータを取得し、学習モデル２３に提供する。これにより、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルが正常な蓄電セルと異なる挙動を示しやすくなる。

　ケース２では、学習モデル２３が学習モードに移行する場合を示す。制御部５１は、均衡回路７１の動作を停止状態に変更する。制御部５１は、蓄電セルの電圧、温度を含むデータを取得し、学習モデル２３に提供する。これにより、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルが正常な蓄電セルと異なる挙動を示しやすくなる。

　ケース３では、学習モデル２３が学習モードに移行する場合を示す。制御部５１は、複数の蓄電セルのうち一の蓄電セルを放電して複数の蓄電セルの間の電圧差を大きくする。例えば、複数の蓄電セルのうち最小電圧を示す蓄電セルを放電することにより、当該蓄電セルの電圧が低下しＳＯＣが低下するので、複数の蓄電セルの間の電圧差（例えば、最大電圧と最小電圧との差）を大きくすることができる。制御部５１は、蓄電セルの電圧、温度を含むデータを取得し、学習モデル２３に提供する。これにより、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルを模擬することができる。

　ケース４では、学習モデル２３が検知モードに移行する場合を示す。制御部５１は、均衡回路７１を通常の動作状態（所定状態）で動作させる。すなわち、学習済の学習モデル２３によって蓄電セルの状態を実際に検知する検知モードでは、均衡回路７１を通常の動作状態で動作させることができる。制御部５１は、蓄電セルの電圧、温度を含むデータを取得し、学習モデル２３に提供する。

　これにより、移動体や施設に設置された蓄電セルの実際の使用条件でのデータに基づいて、蓄電セル（蓄電モジュール）の劣化進行又は異常などを正確に把握することができる。学習モデル２３は、正常な蓄電セルと異なる挙動を示す、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルに係るデータを学習済であるので、蓄電セルの劣化状態又は異常状態をいち早く検知することができる。

　ケース５では、学習モデル２３が検知モードに移行する場合を示す。制御部５１は、均衡回路７１の状態を、前述のケース１、２、３のいずれかの状態にする。すなわち、学習済の学習モデル２３によって蓄電セルの状態を実際に検知する検知モードで、均衡回路７１を通常の動作状態から変更する。制御部５１は、蓄電セルの電圧、温度を含むデータを取得し、学習モデル２３に提供する。

　これにより、学習モデル２３の妥当性を検証することができる。学習済みの学習モデル２３が、均衡回路７１を通常の動作状態から変更した蓄電モジュール又はその蓄電モジュールに含まれる特定の蓄電セルをいち早く検知できれば、学習モデル２３は妥当性が高いと判断できる。このような学習済みの学習モデル２３により、劣化した蓄電セルの検知のみならず、正常に動作していない均衡回路７１又は制御基板７０を有する蓄電モジュールや、正常に動作していない電池管理装置５０を有するバンクを検知することもできる。

　図７は電池管理装置５０の他の構成の一例を示すブロック図である。図７に示すように、電池管理装置５０は、学習モデル５４を備えることができる。学習モデル５４は、上述の学習モデル２３と同様の構成、機能を備えることができる。電池管理装置５０は、サーバ装置２と同様の機能を備えてもよく、学習モデル５４のモード（検知モード又は学習モード）を判別することができる。これにより、電池管理装置５０は、自身が監視する蓄電モジュール（蓄電セル）の劣化状態又は異常状態をいち早く検知することができる。

　図８は電池管理装置５０が行う処理手順の一例を示すフローチャートである。以下では便宜上、処理の主体を制御部５１として説明する。制御部５１は、学習モデルのモードを取得し（Ｓ１１）、学習モードであるか否かを判定する（Ｓ１２）。学習モードである場合（Ｓ１２でＹＥＳ）、制御部５１は、均衡回路の状態を通常状態から変更する（Ｓ１３）。通常状態からの変更は、例えば、図６で例示したケース１、２、３のいずれかとすることができる。

　制御部５１は、蓄電セルの電圧、温度を含む学習用データを取得し（Ｓ１４）、取得した学習用データをサーバ装置２へ送信することにより、学習モデルに提供する（Ｓ１５）。学習用データは、所要の期間に亘って、所定のサンプリング周期で検出したデータを収集することにより、取得することができる。

　制御部５１は、学習用データの取得を終了するか否かを判定し（Ｓ１６）、学習用データの取得を終了しない場合（Ｓ１６でＮＯ）、ステップＳ１４以降の処理を続ける。学習用データの取得を終了する場合（Ｓ１６でＹＥＳ）、制御部５１は、均衡回路を通常状態に戻し（Ｓ１７）、後述のステップＳ２３の処理を行う。

　学習モードでない場合（Ｓ１２でＮＯ）、すなわち、検知モードである場合、制御部５１は、均衡回路の状態を通常状態から変更するか否かを判定する（Ｓ１８）。通常状態からの変更は、例えば、図６で例示したケース１、２、３のいずれかとすることができる。すなわち、検知モードでは、均衡回路の状態を通常の動作状態と、通常の動作状態を制限した状態とのいずれかを選択することができる。

　均衡回路の状態を通常状態から変更する場合（Ｓ１８でＹＥＳ）、制御部５１は、均衡回路の状態を通常状態から変更し（Ｓ１９）、後述のステップＳ２０の処理を行う。均衡回路の状態を通常状態から変更しない場合（Ｓ１８でＮＯ）、制御部５１は、ステップＳ１９の処理を行うことなく、後述のステップＳ２０の処理を行う。

　制御部５１は、蓄電セルの電圧、温度を含む入力データを取得し（Ｓ２０）、取得した入力データをサーバ装置２へ送信することにより、学習モデルに提供する（Ｓ２１）。なお、検知モードにおける入力データは、所要の期間に亘って、所定のサンプリング周期で検出したデータを収集することにより、取得することができる。

　制御部５１は、検知モードを終了するか否かを判定し（Ｓ２２）、検知モードを終了しない場合（Ｓ２２でＮＯ）、ステップＳ２０以降の処理を続ける。検知モードを終了する場合（Ｓ２２でＹＥＳ）、制御部５１は、処理を終了するか否かを判定する（Ｓ２３）。処理を終了しない場合（Ｓ２３でＮＯ）、制御部５１は、ステップＳ１１以降の処理を続け、処理を終了する場合（Ｓ２３でＹＥＳ）、処理を終了する。

　本実施の形態の制御部５１は、ＣＰＵ（プロセッサ）、ＲＡＭ（メモリ）などを備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図８に示すような、各処理の手順を定めたコンピュータプログラムをコンピュータに備えられたＲＡＭ（メモリ）にロードし、コンピュータプログラムをＣＰＵ（プロセッサ）で実行することにより、コンピュータ上で制御部５１を実現することができる。コンピュータプログラムは記録媒体に記録され流通されてもよい。サーバ装置２で学習させた学習モデル２３及びそれに基づくコンピュータプログラムが、ネットワークＮ及び通信デバイス１経由で遠隔監視の対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍや電池管理装置５０、端末装置に配信されインストールされてもよい。

　コンピュータプログラムは、コンピュータに蓄電素子のための学習モデルを学習させるため、コンピュータに、学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得させるステップと、学習モデルが第一モードである場合、蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更させるステップと、蓄電素子の電圧、電流、温度及びＳＯＣの少なくともいずれかを含む入力データを取得させ学習モデルに提供させるステップとを実行させる。

　コンピュータプログラムは、学習モデルが第一モードである場合、均衡回路の動作を所定状態としたまま、入力データを取得させ学習モデルに提供させるステップを更にコンピュータに実行させてもよい。

　コンピュータプログラムは、コンピュータに蓄電素子の状態を検知させるため、コンピュータに、蓄電素子の電圧、電流、温度及びＳＯＣの少なくともいずれかを含む入力データを、前述のコンピュータプログラムによって学習済みの学習モデルに対して入力させるステップと、蓄電素子の状態を検知させるステップとを実行させる。

　上述のように、本実施の形態の電池管理装置によれば、蓄電セルの状態を検知する学習モデルを学習させる場合、均衡回路の動作によって、蓄電セルの電圧又はＳＯＣが自動的に調整される度合いを変更することができる。これにより、劣化が進行した蓄電セル又は異常状態になりつつある蓄電セルの実態を反映したデータを取得することが可能となり、蓄電セルの劣化状態又は異常状態をいち早く検知することができる。

　以下の形態で技術的思想が実現されてもよい。学習モデルの学習方法であって、蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更してから、蓄電素子の電圧、電流、温度及びＳＯＣの少なくともいずれかを含む入力データを取得して学習モデルに提供する、方法。一又は複数の蓄電モジュールについて、均衡回路の動作を所定状態から種々変更して（電圧均衡化を行う閾値電圧を大きい値又は小さい値に変更したり、均衡回路の動作を停止状態に変更したりして）、入力データを取得し学習モデルに提供してもよい。一又は複数の蓄電モジュールについて、均衡回路の状態を所定状態から変更せずに（すなわち、均衡回路を通常の動作状態としたまま）、入力データを学習モデルに提供してもよい。サーバの学習モデルに対して入力データを提供してもよい。こうしたアプローチにより、限られた数の蓄電モジュールから、学習モデルに対して倍数的に入力データを提供できる。すなわち、学習のためのビッグデータを効率良く用意できる。

（第２実施形態）
　図９は、蓄電システム１０１の構成例を示すブロック図である。蓄電システム１０１は、複数の蓄電セルを直列に接続した蓄電モジュール６０と、複数の蓄電モジュール６０を直列に接続したバンク４と、複数のバンク４を並列に接続したドメインとの階層構造を有する。図９に示す蓄電システム１０１は一つのドメインを構成している。

　蓄電システム１０１は、パワーコンディショナＰに接続されている。複数のバンク４の夫々が、電力線４２を介してパワーコンディショナＰに接続されている。パワーコンディショナＰを通じてバンク４へ電力が供給され、バンク４が充電される。また、バンク４から放電された電力は、パワーコンディショナＰを通じて外部へ出力される。例えば、パワーコンディショナＰは、発電システム及び／又は送電システムに接続されている。

　夫々のバンク４は、開閉器４１を備えている。開閉器４１は、直列に接続された複数の蓄電モジュール６０と電力線４２との間の接続及び切断を行う。開閉器４１が閉じた場合に複数の蓄電モジュール６０と電力線４２とが接続され、開閉器４１が開いた場合に複数の蓄電モジュール６０と電力線４２とが切断される。複数の蓄電モジュール６０と電力線４２とが接続された状態で、パワーコンディショナＰ、電力線４２及び開閉器４１を通じて、夫々の蓄電モジュール６０で充電又は放電、即ち通電が行われる。

　夫々のバンク４は、複数の蓄電モジュール６０と、電池管理装置（ＢＭＵ：Battery Management Unit）５０とを備えている。夫々の蓄電モジュール６０は、制御基板（ＣＭＵ：Cell Monitoring Unit）７０を備えている。夫々の蓄電モジュール６０に備えられた制御基板７０は、電池管理装置５０に接続されている。電池管理装置５０は、夫々の制御基板７０との間で通信を行うことができる。電池管理装置５０は、電力線４２とは別の経路（図示せず）で電力を供給されており、開閉器４１の状態によらずに動作することが可能である。

　蓄電システム１０１は、管理装置Ｍを備えている。管理装置Ｍは、ドメインに属する蓄電素子を管理するＢＭＵである。夫々のバンク４に備えられた電池管理装置５０は、通信線４３を介して管理装置Ｍに接続されている。通信デバイス１は、管理装置Ｍ及び／又はパワーコンディショナＰに接続されている。通信デバイス１は、管理装置Ｍに接続される通信デバイスと、パワーコンディショナＰに接続される通信デバイスとを有してもよい。電池管理装置５０は、管理装置Ｍとの間で情報の送受信を行う。管理装置Ｍは、複数の電池管理装置５０からの情報を集約し、通信デバイス１へ出力する。

　図１０は、蓄電モジュール６０の構成例を示すブロック図である。蓄電モジュール６０が備える制御基板７０は、均衡回路（バランサ）７１、駆動部７３、電圧取得部７４、制御部７５、記憶部７６、及び通信部７７を含んでいる。蓄電モジュール６０が備える複数の蓄電セル６１ａ～６１ｅは、直列に接続されている。図１０では、便宜上、直列接続された５個の蓄電セルを示しているが、蓄電モジュール６０を構成する蓄電セルの数は５に限定されるものではない。また、蓄電モジュール６０は、他の蓄電セルに並列に接続された蓄電セルを含んでいてもよい。複数の蓄電セル６１ａ～６１ｅは、他の蓄電モジュール６０に含まれる蓄電セルに直列に電気的接続され、開閉器４１に電気的接続される。

　均衡回路７１は、蓄電セル６１ａに並列に接続される、抵抗７１ａとスイッチ７２ａとの直列回路、蓄電セル６１ｂに並列に接続される、抵抗７１ｂとスイッチ７２ｂとの直列回路、蓄電セル６１ｃに並列に接続される、抵抗７１ｃとスイッチ７２ｃとの直列回路、蓄電セル６１ｄに並列に接続される、抵抗７１ｄとスイッチ７２ｄとの直列回路、及び蓄電セル６１ｅに並列に接続される、抵抗７１ｅとスイッチ７２ｅとの直列回路を備える。スイッチ７２ａ～７２ｅには、ＦＥＴ（Field Effect Transistor）等のスイッチング素子、又はリレー等のスイッチング回路を用いてもよい。

　駆動部７３は、スイッチ７２ａ～７２ｅがオン又はオフするように駆動する。駆動部７３は、スイッチ７２ａ～７２ｅがＦＥＴである場合、ＦＥＴのゲートにゲート信号を出力して、ＦＥＴをオン・オフすることができる。電圧取得部７４は、蓄電セル６１ａ～６１ｅ夫々の電圧を取得する。記憶部７６は、所定の閾値電圧を記憶する。

　制御部７５は、電圧取得部７４で取得した各蓄電セル６１ａ～６１ｅの電圧から最大電圧と最小電圧とを特定する。制御部７５は、最大電圧と最小電圧との電圧差が閾値電圧以上となった場合、最大電圧の蓄電セルに並列に接続されたスイッチをオンにすることにより、抵抗を介して当該蓄電セルを放電させる。これにより、当該蓄電セルの電圧を下げて、蓄電セル６１ａ～６１ｅの間の電圧を均等化する。

　蓄電セル６１ａ～６１ｅの中にＳＯＣが他よりも低い蓄電セルがあった場合、この蓄電セルの電圧は他の蓄電セルよりも低くなる。均衡回路７１の動作により、他の蓄電セルは放電し、他の蓄電セルのＳＯＣ及び電圧は低下する。このようにして、蓄電モジュール６０に含まれる複数の蓄電セルの電圧及びＳＯＣが均等化される。均衡回路７１、駆動部７３、電圧取得部７４、制御部７５及び記憶部７６は、均等化部に対応する。

　通信部７７は、電池管理装置５０との間で、例えば、シリアル通信を行う機能を有する。制御部７５は、通信部７７に、電圧取得部７４が取得した蓄電セル６１ａ～６１ｅ夫々の電圧を示す情報を電池管理装置５０へ送信させる。

　図１１は、均衡回路７１が動作する状態での蓄電セルの電圧の時間変化を模式的に示すグラフである。横軸は蓄電セルを無通電の状態で放置した時間を示し、縦軸は蓄電セルの電圧を示す。電圧は、ＯＣＶ（Open Circuit Voltage）であってもよい。劣化の進行が速い劣化蓄電セルの電圧を三角印で示し、劣化の進行速度が許容範囲内である正常な蓄電セルの電圧を丸印で示している。劣化蓄電セルの電圧はより早く低下し、正常な蓄電セルの電圧との間に差が発生する。時間経過に従って、電圧差は拡大し、閾値電圧に達する。図１１には、劣化蓄電セルと正常な蓄電セルとの電圧差が閾値電圧に達した時点を破線で示している。図１１には、均衡回路７１が動作しない状態での正常な蓄電セルの電圧の時間変化を破線丸印で示している。

　図１１に示すように、複数の蓄電セルの電圧が均等化されることにより、正常な蓄電セルの電圧は、均衡回路７１が動作しない場合に比べて低下し、劣化蓄電セルと正常な蓄電セルとの電圧差が小さくなる。時間が経過しても、劣化蓄電セルと正常な蓄電セルとの電圧差は拡大し難い。このため、均衡回路７１が動作する状態では、電圧の時間変化に基づいて劣化蓄電セルを検出することが難しいと予想される。逆に、均衡回路７１が動作しない状態では、時間経過に従って、劣化蓄電セルと正常な蓄電セルとの電圧差が拡大する。このため、電圧の時間変化に基づいて劣化蓄電セルを検出し易いと予想される。

　図１２は、電池管理装置５０及び管理装置Ｍの機能構成例を示すブロック図である。電池管理装置５０は、制御部５１、第１通信部５２及び第２通信部５３を備える。制御部５１は、ＣＰＵを用いたプロセッサである。第１通信部５２は、バンク４内の複数の制御基板７０に接続されている。第１通信部５２は、制御基板７０から送信された情報を受信する。第２通信部５３は、通信線４３を介して管理装置Ｍに接続されている。制御部５１は、第２通信部５３に、複数の制御基板７０から受信した情報を管理装置Ｍへ送信させる。

　管理装置Ｍは、コンピュータを用いて構成されている。管理装置Ｍは、制御部４０１、第１通信部４０２及び第２通信部４０３を備える。制御部４０１は、ＣＰＵを用いたプロセッサである。第１通信部４０２は、複数の電池管理装置５０に接続されている。第１通信部４０２は、電池管理装置５０から送信された情報を受信する。第２通信部４０３は、通信デバイス１に接続されている。制御部４０１は、第２通信部４０３に、複数の電池管理装置５０から受信した情報を通信デバイス１へ送信させる。通信デバイス１は、管理装置Ｍから受信した情報をサーバ装置２へ送信する。即ち、管理装置Ｍは通信デバイス１を介して情報をサーバ装置２へ送信し、電池管理装置５０は、管理装置Ｍ及び通信デバイス１を介して情報をサーバ装置２へ送信する。

　次に、本実施形態に係る劣化判定方法を説明する。サーバ装置２は、劣化判定装置として機能する。学習モデル２３は、蓄電セルの電圧の時間変化から劣化蓄電セルの有無を判定するために、機械学習を行う。例えば、機械学習はサーバ装置２で実行される。

　直列接続された複数の蓄電セルの充電状態がほぼ同一の状態から、電圧の取得が行われる。このとき、バンク４の開閉器４１が開き、均衡回路７１が動作しない状態で、夫々の蓄電セルの電圧が電圧取得部７４で取得され、取得された電圧が電池管理装置５０、管理装置Ｍ及び通信デバイス１を介して送信される。夫々のバンク４に備えられた電池管理装置５０は、通信線４３を介して管理装置Ｍに接続されている。複数の蓄電セルの夫々の電圧の時間変化は、例えば、サーバ装置２の記憶部２１に記憶される。

　図１３は、電圧の均等化が行われない状態での蓄電セルの電圧の時間変化を模式的に示すグラフである。横軸は蓄電セルを無通電の状態で放置した時間を示し、縦軸は蓄電セルの電圧を示す。電圧は、ＯＣＶであってもよい。劣化蓄電セルの電圧を三角印で示し、劣化の進行速度が許容範囲内である正常な蓄電セルの電圧を丸印で示している。劣化蓄電セルは、正常な蓄電セルに比較して劣化の進行が速い蓄電セルである。劣化蓄電セルの電圧はより早く低下し、正常な蓄電セルの電圧との間に差が発生する。図１１に示す電圧の均等化が行われた状態での電圧の時間変化と異なり、時間経過に従って、正常な蓄電セルと劣化蓄電セルとの電圧差は拡大し続ける。

　ある程度の長さの時間が経過した後では、正常な蓄電セルと劣化蓄電セルとの電圧差は顕著であるので、蓄電セルの電圧に基づいて当該蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定することが可能である。例えば、通電が行われずに所定時間が経過した後の電圧が所定の閾値未満である場合に、蓄電セルが劣化蓄電セルであると判定してもよい。通電が行われずに所定時間が経過した後の電圧の初期電圧に対する比率が閾値未満である場合に、蓄電セルが劣化蓄電セルであると判定してもよい。電圧の時間変化を一次関数で近似し、時間に対する電圧の変化率の絶対値が閾値を超過する場合に、蓄電セルが劣化蓄電セルであると判定してもよい。複数の蓄電セルの中で、通電が行われずに所定時間が経過した後の電圧がより低い方の所定数の蓄電セルを、劣化蓄電セルであると判定してもよい。

　電圧の時間変化が取得された複数の蓄電セルの夫々について、劣化蓄電セルであるか否かの判定は人が行ってもよく、コンピュータで行われてもよい。例えば、サーバ装置２の制御部２０は、サーバプログラム２Ｐに従って、記憶部２１に記憶された複数の蓄電セルの夫々の電圧の時間変化に基づいて、夫々の蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定する。判定により、夫々の蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かが特定される。

　複数の蓄電セルの夫々について電圧の時間変化と当該蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを特定した結果とを対応付けた教師データが、作成される。教師データは、例えば、サーバ装置２の記憶部２１に記憶される。作成された教師データを用いて、学習モデル２３の機械学習が行われる。例えば、サーバ装置２の制御部２０は、サーバプログラム２Ｐに従って、学習モデル２３の機械学習を行う。機械学習では、劣化蓄電セルであるか否かが不明な蓄電セルの電圧の時間変化に応じて、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定することができるように、学習モデル２３のパラメータを調整する機械学習を行う。

　サーバ装置２で機械学習の処理を実行することにより、学習済みの学習モデル２３が得られる。機械学習は、サーバ装置２以外のコンピュータで実行されてもよい。この場合は、機械学習により学習済みの学習モデル２３を表す学習データが作成され、作成された学習データがサーバ装置２へ入力される。サーバ装置２は、学習データを記憶部２１に記憶することにより、学習済みの学習モデル２３を得る。

　図１４は、劣化蓄電素子の有無を判定する処理の手順を示すフローチャートである。劣化判定装置であるサーバ装置２の制御部２０は、サーバプログラム２Ｐに従って以下の処理を実行する。劣化蓄電素子であるか否かを判定する対象の蓄電素子は、蓄電システム１０１に含まれる蓄電セルである。制御部２０は、蓄電セルが含まれる蓄電モジュール６０を、蓄電モジュール６０に通電するための電力線４２から切断することにより、蓄電モジュール６０の通電を停止させる（Ｓ１）。例えば、制御部２０は、通信部２２に、開閉器４１を開くための制御信号を、対象の蓄電セルが含まれる蓄電モジュール６０の開閉器４１へ送信させる。制御信号は、通信ネットワークＮ、通信デバイス１及び管理装置Ｍを介して開閉器４１へ送信される。開閉器４１が開くことにより、複数の蓄電モジュール６０と電力線４２とが切断され、蓄電モジュール６０の通電が行われなくなる。開閉器４１が開いたバンク４は、電力線４２（主回路）から切り離された状態になる。ステップＳ１では、制御信号が電池管理装置５０へ送信され、制御信号に従って電池管理装置５０が開閉器４１を開いてもよい。サーバ装置２から制御信号を送信するのではなく、蓄電システム１０１において独自に開閉器４１が開いてもよい。例えば、手動で開閉器４１を開いてもよい。ステップＳ１の処理は通電停止部に対応する。

　制御部２０は、次に、通電を停止した蓄電モジュール６０について、複数の蓄電セルの電圧の均等化を停止する（Ｓ２）。例えば、制御部２０は、通信部２２に、均衡回路７１の動作を停止させるための制御信号を、通信ネットワークＮ、通信デバイス１、管理装置Ｍ及び電池管理装置５０を介して制御基板７０へ送信させる。制御基板７０の制御部７５が均衡回路７１の動作を停止させることにより、蓄電モジュール６０に含まれる複数の蓄電セルの電圧の均等化が停止される。例えば、開閉器４１が開いたバンク４に含まれる全ての蓄電モジュール６０において、均衡回路７１の動作が停止する。ステップＳ２の処理は均等化停止部に対応する。代替的に、ステップＳ２は、ステップＳ１と同時に行われてもよいし、ステップＳ１より前に行われてもよい。

　制御部２０は、次に、通電が停止され均衡回路７１の動作が停止した蓄電モジュール６０に含まれる蓄電セルの電圧の時間変化を取得する（Ｓ３）。例えば、制御部２０は、通信部２２に、蓄電セルの電圧を取得するための制御信号を、対象の蓄電セルが含まれる蓄電モジュール６０の制御基板７０へ送信させる。制御信号は、通信ネットワークＮ、通信デバイス１、管理装置Ｍ及び電池管理装置５０を介して制御基板７０へ送信される。制御基板７０では、最初、蓄電モジュール６０に含まれる複数の蓄電セル６１ａ～６１ｅの充電状態がほぼ同一の状態で、蓄電セル６１ａ～６１ｅ夫々の電圧を取得する。引き続き、電圧取得部７４は、蓄電セル６１ａ～６１ｅ夫々の電圧を繰り返し取得する。電圧取得部７４が取得する電圧はＯＣＶであってもよい。制御部７５は、通信部７７に、取得した電圧を示す情報を順次送信させる。電圧を示す情報は、電池管理装置５０、管理装置Ｍ、通信デバイス１及び通信ネットワークＮを介してサーバ装置２へ順次送信される。サーバ装置２は、蓄電セルの電圧を示す情報を通信部２２で受信し、制御部２０は、受信した情報を記憶部２１に記憶させる。時間の経過に従って、蓄電セルの電圧を示す情報は順次受信され、記憶される。代替的に、時間の経過に従う蓄電セルの電圧を示す情報が、一括送信及び一括受信されてもよい。このようにして、蓄電セルの電圧の時間変化が取得される。例えば、開閉器４１が開いたバンク４に含まれる全ての蓄電セルについて、電圧の時間変化が取得される。ステップＳ３の処理は取得部に対応する。

　制御部２０は、次に、蓄電セルの電圧の時間変化を示す情報を記憶部２１から読み出して学習モデル２３に提供し、学習モデル２３は、蓄電セルの電圧の時間変化に基づいて、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定する（Ｓ４）。学習モデル２３は、劣化蓄電セルと正常な蓄電セルとの電圧の時間変化の違いを既に学習しているので、蓄電セルの電圧の時間変化に応じて、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定することができる。学習モデル２３は、教師データを作成するために蓄電セルの電圧の時間変化を取得した期間に比べて、より短い期間の電圧の時間変化に基づいて、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定してもよい。ステップＳ４の処理は、判定部に対応する。

　制御部２０は、次に、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かの判定結果を出力する（Ｓ５）。例えば、制御部２０は、通信部２２に、判定結果を示す情報を、通信ネットワークＮを介してクライアント装置３へ送信させる。クライアント装置３は、判定結果を示す情報を通信部３２で受信し、制御部３０は、受信した情報に基づいて、表示部３３に判定結果を表示させる。例えば、夫々の蓄電セルには識別情報が付与されており、識別情報と、識別情報により識別される蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを示す情報とが表示部３３に表示される。蓄電システムの管理者は、出力された判定結果を確認することにより、何れの蓄電セルが劣化蓄電セルであるかを知ることができる。以上で、劣化蓄電セル（劣化蓄電素子）の有無を判定する処理は終了する。

　劣化蓄電セルの有無を判定する処理が終了した後、劣化蓄電セルであると判定された蓄電セルを含んだ蓄電モジュール６０は、バンク４から取り外される。例えば、蓄電モジュール６０は、新しい蓄電モジュール６０と交換されてもよい。バンク４では、取り外された蓄電モジュール６０以外の複数の蓄電モジュール６０が接続されてもよい。判定の対象となったバンク４では、判定の処理の後、開閉器４１が閉じ、夫々の蓄電モジュール６０は均衡回路７１の動作を可能にし、バンク４の運用再開が可能となる。

　蓄電システム１０１に含まれる複数のバンク４の中の一部のバンク４について、劣化蓄電セルの有無の判定を行い、劣化蓄電セルの有無の判定が終了した後に、蓄電システム１０１に含まれる他のバンク４について劣化蓄電セルの有無の判定を行ってもよい。一度に判定が行われるバンク４の数は単数であってもよく複数であってもよい。このように、夫々のバンク４について劣化蓄電セルの有無の判定を順次的に行うことにより、蓄電システム１０１全体の運用を停止することなく、即ち蓄電システム１０１の稼働を継続しながら、蓄電システム１０１の予防保全を行うことができる。

　以上詳述した如く、本実施形態においては、蓄電モジュール６０の通電を停止し、複数の蓄電セルの電圧の均等化を停止した状態で、蓄電セルの電圧の時間変化を取得し、電圧の時間変化に基づいて、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定する。蓄電モジュール６０の通電停止と蓄電セルの電圧均等化の停止とは、遠隔操作により行われる（通信ネットワーク経由で行われる）。複数の蓄電セルの電圧の均等化を停止した状態では、劣化蓄電セルと正常な蓄電セルとで電圧の時間変化の差が大きい。このため、蓄電セルの電圧の時間変化に基づいて、従来よりも容易に蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定することができ、容易に劣化蓄電セルを検出することができる。また、容易に蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定できるので、従来の方法で劣化蓄電セルであると判定されていた蓄電セルよりも劣化の度合いが小さい蓄電セルについても、劣化蓄電セルであることを判定できる。従って、従来よりも早期に、劣化蓄電セルを検出することができる。劣化蓄電セルを早期に検出できるので、蓄電システム１０１の性能が著しく低下する前に、劣化蓄電セルを取り除くことが可能となり、バンク４又は蓄電システム１０１を停止する時間を短くすることが可能となる。

　本実施形態においては、教師あり学習を用いる学習モデル２３により、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定する。蓄電セルの電圧の時間変化と、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを特定した結果とを教師データとすることで、蓄電セルの電圧の時間変化から蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定する学習モデル２３を学習させることができる。学習モデル２３を利用することにより、短い期間の電圧の時間変化に基づいて、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定できるようになる。このため、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かの判定を行うためにバンク４又は蓄電システム１０１を停止する時間を短くすることが可能となる。

（実施形態３）
　本実施形態においては、蓄電セルの動作履歴を用いて、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かの判定を行う。図１５は、電池管理装置５０及び管理装置Ｍの機能構成例を示すブロック図である。制御基板７０は、電流取得部７８及び温度取得部７９を更に含んでいる。電流取得部７８は、蓄電モジュール６０に含まれる複数の蓄電セルに直列に流れる電流を逐次取得する。温度取得部７９は、温度センサを用いて、蓄電モジュール６０内の一又は複数の箇所での温度を逐次取得する。同様に、電圧取得部７４は、夫々の蓄電セルの電圧を逐次取得する。

　蓄電モジュール６０の動作中に、制御部７５は、電圧取得部７４が取得した電圧、電流取得部７８が取得した電流、及び温度取得部７９が取得した温度を示す情報を、通信部７７に電池管理装置５０へ逐次送信させる。電圧、電流及び温度を示す情報は、電池管理装置５０、管理装置Ｍ、通信デバイス１及び通信ネットワークＮを介して、サーバ装置２へ送信される。サーバ装置２は、電圧、電流及び温度を示す情報を通信部２２で受信し、制御部２０は、電圧、電流及び温度を示す情報を記憶部２１に記憶させる。蓄電システム１０１及び劣化判定システム１００のその他の構成は、実施形態１又は２と同様である。

　サーバ装置２では、時間の経過に従って、蓄電セルの電圧、電流及び温度を示す情報が順次受信され、記憶される。電圧、電流及び温度を示す情報は、夫々の蓄電セルについて記憶される。このようにして、蓄電セルの動作履歴が取得される。

　複数の蓄電セルの夫々について電圧の時間変化と動作履歴と当該蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを特定した結果とを対応付けた教師データが、作成される。作成された教師データを用いて、学習モデル２３の機械学習が行われる。蓄電セルの挙動は、蓄電セルの動作履歴に応じて異なる。例えば、充電及び放電を高頻度で繰り返した場合、蓄電セルの劣化が激しくなり、劣化蓄電セルと正常な蓄電セルとの差が大きくなる。機械学習では、劣化蓄電セルであるか否かが不明な蓄電セルの電圧の時間変化と動作履歴とに応じて、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定することができるように、学習モデル２３のパラメータを調整する機械学習を行う。

　本実施形態に係る劣化判定システム１００は、実施形態２と同様に、図１４のフローチャートに示すように、劣化蓄電セルの有無を判定する処理を実行する。ステップＳ４では、制御部２０は、蓄電セルの電圧の時間変化を示す情報及び蓄電セルの動作履歴を示す情報を記憶部２１から読み出して学習モデル２３に提供する。学習モデル２３は、蓄電セルの電圧の時間変化及び動作履歴に基づいて、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定する。学習モデル２３は、劣化蓄電セルと正常な蓄電セルとの電圧の時間変化及び動作履歴の違いを既に学習しているので、蓄電セルの電圧の時間変化及び動作履歴に応じて、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定することができる。

　以上のように、本実施形態においては、蓄電モジュール６０の通電を停止し、複数の蓄電セルの電圧の均等化を停止した状態で、蓄電セルの電圧の時間変化を取得する。電圧の時間変化及び動作履歴に基づいて、学習モデル２３により、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定する。動作履歴に応じて蓄電セルの挙動は異なるものの、蓄電セルの電圧の時間変化と動作履歴と、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを特定した結果とを教師データとすることで、蓄電セルの電圧の時間変化及び動作履歴から蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定する学習モデル２３を学習させることができる。学習モデル２３を利用することにより、電圧の時間変化及び動作履歴に基づいて、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定することが可能である。動作履歴がどのような蓄電セルであっても、劣化蓄電セルであるか否かを容易に判定できる。従って、動作履歴の異なる多数の蓄電セルの中からでも、容易に劣化蓄電セルを検出することができる。また、実施形態１と同様に、従来よりも早期に、劣化蓄電セルを検出することができる。

（実施形態４）
　本実施形態では、電池管理装置５０が劣化判定装置として機能する。図１６は、電池管理装置５０の機能構成例を示すブロック図である。電池管理装置５０は、学習モデル５４及び記憶部５５を更に備えている。学習モデル５４は、実施形態１又は２における学習モデル２３と同様の動作を行う。記憶部５５は、ハードディスク又は不揮発性メモリである。本実施形態では、サーバ装置２は学習モデル２３を備えていなくてもよい。蓄電システム１０１及び劣化判定システム１００のその他の構成は、実施形態１又は２と同様である。

　実施形態１又は２における学習モデル５４の機械学習と同様に、学習モデル５４の機械学習が行われる。機械学習は、電池管理装置５０で行われてもよい。代替的に、他のコンピュータで実行されてもよい。この場合、機械学習により学習済みの学習モデル２３を表す学習データが作成され、作成された学習データが電池管理装置５０へ入力され、電池管理装置５０は、学習データを記憶部５５に記憶することにより、学習済みの学習モデル５４を得る。

　本実施形態に係る劣化判定システム１００は、実施形態２又は３と同様に、図１４のフローチャートに示すように、劣化蓄電セルの有無を判定する処理を実行する。劣化判定装置としての動作を、電池管理装置５０が実行する。電池管理装置５０は、開閉器４１を開くことにより、蓄電モジュール６０の通電を停止させ（Ｓ１）、制御基板７０に均衡回路７１の動作を停止させることにより、複数の蓄電セルの電圧の均等化を停止する（Ｓ２）。電池管理装置５０は、制御基板７０から送信される情報を第１通信部５２で受信し、記憶部５５で記憶することにより、蓄電セルの電圧の時間変化を取得する（Ｓ３）。学習モデル５４は、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定する（Ｓ４）。また、電池管理装置５０は、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かの判定結果を出力する（Ｓ５）。例えば、電池管理装置５０は、判定結果を示す情報を、管理装置Ｍ、通信デバイス１及び通信ネットワークＮを介してクライアント装置３へ送信する。以上で、劣化蓄電セルの有無を判定する処理は終了する。

　本実施形態においても、実施形態２又は３と同様に、蓄電セルの電圧の時間変化に基づいて、蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを容易に判定することが可能である。また、従来よりも早期に、劣化蓄電セルを検出することができる。劣化判定システム１００において電池管理装置５０に代えて、管理装置Ｍが劣化判定装置として機能する形態であってもよい。

　実施形態２～４においては、学習モデルを用いて劣化蓄電セルの有無を判定する。代替的に、劣化判定システム１００は、学習モデルを用いずに、劣化蓄電セルの有無を判定してもよい。この形態では、劣化判定装置は、蓄電モジュール６０の通電を停止し、複数の蓄電セルの電圧の均等化を停止した状態で、蓄電セルの電圧の時間変化を取得し、電圧の時間変化に応じて蓄電セルが劣化蓄電セルであるか否かを判定する。蓄電モジュール６０の通電停止と蓄電セルの電圧均等化の停止とは、遠隔操作により行われる（通信ネットワーク経由で行われる）ことが好ましい。複数の蓄電セルの電圧の均等化を停止した状態では、劣化蓄電セルと正常な蓄電セルとで電圧の時間変化の差が大きいので、学習モデルを用いずとも、劣化蓄電セルの有無を判定することは可能である。

　実施形態２～４においては、均衡回路７１を用いて複数の蓄電セルの電圧の均等化を行う。代替的に、制御基板７０は、均衡回路７１を用いる方法以外の方法で電圧の均等化を行ってもよい。例えば、制御基板７０は、電圧の高い蓄電セルを放電させ、電圧の低い蓄電セルを充電させることによって、電圧の均等化を行ってもよい。実施形態１～３においては、劣化蓄電素子であるか否かの判定を行う対象の蓄電素子が蓄電セルである。代替的に、劣化判定システム１００は、蓄電モジュール６０を、判定の対象の蓄電素子とし、バンク４を蓄電素子ユニットとしてもよい。実施形態２～４においては、蓄電システム１０１は複数のバンク４を備える。代替的に、蓄電システム１０１は単数のバンク４から構成されていてもよい。

　以上のように、劣化判定方法は、複数の蓄電素子を含む蓄電素子ユニットの通電を停止し、前記複数の蓄電素子の電圧の均等化を停止し、前記複数の蓄電素子の電圧の時間変化を取得し、取得した電圧の時間変化に基づいて、劣化の進行が速い劣化蓄電素子の有無を判定する。劣化判定方法は、コンピュータプログラムによって実施されてもよい。コンピュータプログラムは、コンピュータに、複数の蓄電素子を含む蓄電素子ユニットの通電を停止する処理と、前記複数の蓄電素子の電圧の均等化を停止する処理と、前記複数の蓄電素子の電圧の時間変化を取得する処理と、取得した電圧の時間変化に基づいて、劣化の進行が速い劣化蓄電素子の有無を判定する処理とを実行させてもよい。

　劣化判定方法では、教師あり学習を用いる学習モデルによって、前記複数の蓄電素子について、通電が行われず電圧の均等化が停止された状態での電圧の時間変化に基づいて、劣化蓄電素子であるか否かを判定する。この劣化判定方法は、コンピュータプログラムによって実施されてもよい。

　劣化判定方法では、通電が行われず電圧の均等化が行われない状態での蓄電素子の電圧の時間変化と、当該蓄電素子が劣化蓄電素子であるか否かを特定した結果とを教師データとして、前記学習モデルの機械学習を行う。この劣化判定方法は、コンピュータプログラムによって実施されてもよい。

　劣化判定方法では、前記複数の蓄電素子の動作履歴を取得し、教師あり学習を用いる学習モデルによって、前記複数の蓄電素子について、通電が行われず電圧の均等化が停止された状態での電圧の時間変化及び前記動作履歴に基づいて、劣化蓄電素子であるか否かを判定する。この劣化判定方法は、コンピュータプログラムによって実施されてもよい。

　劣化判定方法では、通電が行われず電圧の均等化が行われない状態での蓄電素子の電圧の時間変化と、当該蓄電素子の動作履歴と、当該蓄電素子が劣化蓄電素子であるか否かを特定した結果とを教師データとして、前記学習モデルの機械学習を行う。この劣化判定方法は、コンピュータプログラムによって実施されてもよい。

　劣化判定方法では、並列接続された複数の蓄電素子ユニットの中の一部の蓄電素子ユニットについて、劣化蓄電素子の有無を判定し、前記一部の蓄電素子ユニットについての劣化蓄電素子の有無の判定が終了した後、前記複数の蓄電素子ユニットの中の他の蓄電素子ユニットについて、劣化蓄電素子の有無を判定する。この劣化判定方法は、コンピュータプログラムによって実施されてもよい。

　劣化の進行が速い劣化蓄電素子の有無を判定する劣化判定装置は、複数の蓄電素子を含む蓄電素子ユニットの通電を停止する通電停止部と、前記複数の蓄電素子の電圧の均等化を停止する均等化停止部と、前記通電停止部が前記蓄電素子ユニットの通電を停止し、前記均等化停止部が電圧の均等化を停止した状態で、前記複数の蓄電素子の電圧の時間変化を取得する取得部と、取得した電圧の時間変化に基づいて、劣化蓄電素子の有無を判定する判定部とを備える。劣化判定装置は、蓄電システム１０１等の蓄電素子ユニットの近傍に設けられる電池管理装置５０又は制御基板７０により実施されてもよい。劣化判定装置は、電池管理装置５０と制御基板７０とにより実施されてもよい。劣化判定装置は、蓄電素子ユニットと通信ネットワーク接続されるサーバ装置２を用いて実施されてもよい。

　劣化判定装置では、前記判定部は、教師あり学習を用いる学習モデルによって、前記複数の蓄電素子について、通電が停止され電圧の均等化が停止された状態での電圧の時間変化に基づいて、劣化蓄電素子であるか否かを判定する。

　劣化判定システムは、複数の蓄電素子を含む蓄電素子ユニットと、前記蓄電素子ユニットに通電するための電線を前記蓄電素子ユニットに対して接続及び切断する開閉器と、前記複数の蓄電素子の電圧を均等化させる均等化部と、劣化の進行が速い劣化蓄電素子の有無を判定する劣化判定装置とを備える。前記劣化判定装置は、前記均等化部の動作を停止する均等化停止部と、前記開閉器が前記蓄電素子ユニットを前記電線から切断し、前記均等化停止部が前記均等化部の動作を停止した状態で、前記複数の蓄電素子の電圧の時間変化を取得する取得部と、取得した電圧の時間変化に基づいて、劣化蓄電素子の有無を判定する判定部とを有する。

　上記構成によれば、複数の蓄電素子を含む蓄電素子ユニットの通電を停止し、複数の蓄電素子の電圧の均等化を停止した状態で、蓄電素子の電圧の時間変化を取得し、電圧の時間変化に基づいて、蓄電素子が劣化の進行の速い劣化蓄電素子であるか否かを判定する。複数の蓄電素子の電圧の均等化を停止した状態では、劣化蓄電素子と正常な蓄電素子とで電圧の時間変化の差が大きい。このため、蓄電素子の電圧の時間変化に基づいて、容易に蓄電素子が劣化蓄電セルであるか否かを判定することができる。

　上記構成によれば、教師あり学習を用いる学習モデルにより、蓄電素子が劣化蓄電素子であるか否かを判定する。蓄電素子の電圧の時間変化と、蓄電素子が劣化蓄電素子であるか否かを特定した結果とを教師データとすることで、蓄電素子の電圧の時間変化から蓄電素子が劣化蓄電素子であるか否かを判定できる学習モデルを学習させることができる。学習モデルを利用することにより、短い期間の電圧の時間変化に基づいて、蓄電素子が劣化蓄電素子であるか否かを判定することができるようになる。

　上記構成によれば、蓄電素子の電圧の時間変化及び動作履歴に基づいて、学習モデルにより、蓄電素子が劣化蓄電素子であるか否かを判定する。動作履歴に応じて蓄電素子の挙動は異なるものの、蓄電素子の電圧の時間変化と動作履歴と蓄電素子が劣化蓄電素子であるか否かを特定した結果とを教師データとすることで、蓄電素子の電圧の時間変化及び動作履歴から蓄電素子が劣化蓄電素子であるか否かを判定できる学習モデルを学習させることができる。学習モデルを利用することにより、動作履歴がどのような蓄電素子であっても、劣化蓄電素子であるか否かを容易に判定することができる。

　上記構成によれば、複数の蓄電素子ユニットがある場合に、一部の蓄電素子ユニットについて劣化蓄電素子の有無の判定を行い、判定が終了した後に、他の蓄電素子ユニットについて劣化蓄電素子の有無の判定を行う。複数の蓄電素子ユニットを含んだシステムでは、システムの稼働を継続しながら、予防保全を行うことができる。

　実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれる。

Claims

　蓄電素子の監視装置であって、
　前記蓄電素子の状態を検知する学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得する取得部と、
　前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更する変更部と
　を備える監視装置。
　前記変更部は、
　前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記均衡回路が電圧の均衡化を行う際の閾値電圧を大きい値に変更する請求項１に記載の監視装置。
　前記変更部は、
　前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記均衡回路の動作を停止状態に変更する請求項１に記載の監視装置。
　前記変更部は、
　前記学習モデルが前記第一モードである場合、複数の蓄電セルのうち一の蓄電セルを放電して前記複数の蓄電セルの間の電圧差を大きくする請求項１に記載の監視装置。
　前記変更部は、
　前記学習モデルが前記第二モードである場合、前記均衡回路を前記所定状態で動作させる請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の監視装置。
　前記変更部は、
　前記学習モデルが前記第二モードである場合、前記均衡回路の動作を前記所定状態から変更する請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の監視装置。
　前記取得部は、
　前記学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報をサーバから取得する請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の監視装置。
　蓄電素子の監視方法であって、
　前記蓄電素子の状態を検知する学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得し、
　前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更する監視方法。
　コンピュータに蓄電素子のための学習モデルを学習させるコンピュータプログラムであって、
　コンピュータに、
　前記学習モデルが第一モード又は第二モードのいずれのモードかの情報を取得させるステップと、
　前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記蓄電素子の電圧を均衡化する均衡回路の動作を所定状態から変更させるステップと、
　前記蓄電素子の電圧、電流、温度及びＳＯＣの少なくともいずれかを含む入力データを取得させ前記学習モデルに提供させるステップと
　を実行させるコンピュータプログラム。
　前記学習モデルが前記第一モードである場合、前記均衡回路の動作を所定状態としたまま、前記入力データを取得させ前記学習モデルに提供させるステップを前記コンピュータに更に実行させる請求項９に記載のコンピュータプログラム。
　コンピュータに蓄電素子の状態を検知させるコンピュータプログラムであって、
　コンピュータに、
　前記蓄電素子の電圧、電流、温度及びＳＯＣの少なくともいずれかを含む入力データを、請求項９又は１０に記載のコンピュータプログラムによって学習済みの学習モデルに対して入力させるステップと、
　前記蓄電素子の状態を検知させるステップと
　を実行させるコンピュータプログラム。
　複数の蓄電素子を含む蓄電素子ユニットの通電を停止し、
　前記複数の蓄電素子の電圧の均等化を停止し、
　前記複数の蓄電素子の電圧の時間変化を取得し、
　取得した電圧の時間変化に基づいて、劣化の進行が速い劣化蓄電素子の有無を判定する、ことを備え、
　前記通電の停止及び前記均等化の停止を、通信ネットワーク経由で遠隔操作により行う
　劣化判定方法。
　教師あり学習を用いる学習モデルによって、前記複数の蓄電素子について、通電が行われず電圧の均等化が停止された状態での電圧の時間変化に基づいて、劣化蓄電素子であるか否かを判定する
　請求項１２に記載の劣化判定方法。
　通電が行われず電圧の均等化が行われない状態での蓄電素子の電圧の時間変化と、当該蓄電素子が劣化蓄電素子であるか否かを特定した結果とを教師データとして、前記学習モデルの機械学習を行う
　請求項１３に記載の劣化判定方法。
　前記複数の蓄電素子の動作履歴を取得し、
　教師あり学習を用いる学習モデルによって、前記複数の蓄電素子について、通電が行われず電圧の均等化が停止された状態での電圧の時間変化及び前記動作履歴に基づいて、劣化蓄電素子であるか否かを判定する
　請求項１２に記載の劣化判定方法。
　通電が行われず電圧の均等化が行われない状態での蓄電素子の電圧の時間変化と、当該蓄電素子の動作履歴と、当該蓄電素子が劣化蓄電素子であるか否かを特定した結果とを教師データとして、前記学習モデルの機械学習を行う
　請求項１５に記載の劣化判定方法。
　並列接続された複数の蓄電素子ユニットの中の一部の蓄電素子ユニットについて、劣化蓄電素子の有無を判定し、
　前記一部の蓄電素子ユニットについての劣化蓄電素子の有無の判定が終了した後、前記複数の蓄電素子ユニットの中の他の蓄電素子ユニットについて、劣化蓄電素子の有無を判定する
　請求項１２から請求項１６のいずれか一項に記載の劣化判定方法。
　劣化の進行が速い劣化蓄電素子の有無を判定する劣化判定装置において、
　複数の蓄電素子を含む蓄電素子ユニットの通電を停止する通電停止部と、
　前記複数の蓄電素子の電圧の均等化を停止する均等化停止部と、
　前記通電停止部が前記蓄電素子ユニットの通電を停止し、前記均等化停止部が電圧の均等化を停止した状態で、前記複数の蓄電素子の電圧の時間変化を取得する取得部と、
　取得した電圧の時間変化に基づいて、劣化蓄電素子の有無を判定する判定部と
　を備える劣化判定装置。
　前記判定部は、教師あり学習を用いる学習モデルによって、前記複数の蓄電素子について、通電が停止され電圧の均等化が停止された状態での電圧の時間変化に基づいて、劣化蓄電素子であるか否かを判定する
　請求項１８に記載の劣化判定装置。
　複数の蓄電素子を含む蓄電素子ユニットと、
　前記蓄電素子ユニットに通電するための電線を前記蓄電素子ユニットに対して接続及び切断する開閉器と、
　前記複数の蓄電素子の電圧を均等化させる均等化部と、
　劣化の進行が速い劣化蓄電素子の有無を判定する劣化判定装置とを備え、
　前記劣化判定装置は、
　前記均等化部の動作を停止する均等化停止部と、
　前記開閉器が前記蓄電素子ユニットを前記電線から切断し、前記均等化停止部が前記均等化部の動作を停止した状態で、前記複数の蓄電素子の電圧の時間変化を取得する取得部と、
　取得した電圧の時間変化に基づいて、劣化蓄電素子の有無を判定する判定部と
　を有する劣化判定システム。