WO2021186512A1 - 情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システム - Google Patents

Abstract

［課題］蓄電池の状態を評価する情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システムを提供する。 ［解決手段］本実施形態に係る情報処理装置は、蓄電池の充電電圧又は放電電圧を含む第１電圧値を、前記第１電圧値における前記蓄電池の充電量に応じて補正することにより、第２電圧値を生成する第１電圧補正部と、前記第２電圧値に基づき、前記蓄電池の状態を評価する状態評価部とを備える。

Description

情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システム

　本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システムに関する。

　電力系統の安定化、排気ガス削減などから蓄電池（２次電池）の利用が増えている。一方、電池システムの突然の故障を回避するために蓄電池の状態、例えば劣化状態の監視が求められている。

　特殊な充放電を行ったときに蓄電池から得られるデータから蓄電池の状態を評価する手法や、充放電サイクル回数などに基づき近似式（例えばアレニウス近似式）で、蓄電池の状態を評価する手法がある。

　また、オンラインで蓄電池の状態を評価する手法として、蓄電池の通常運転時のデータから、蓄電池の状態を評価する手法もある。この手法では、蓄電池の稼働を止める必要が無い。しかしながら、蓄電池の状態を評価するために、評価に適した稼働データを多く収集する必要があった。

特許第6313502号公報

　本実施形態は、蓄電池の状態を評価する情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システムを提供する。

　本実施形態に係る情報処理装置は、蓄電池の充電電圧又は放電電圧を含む第１電圧値を、前記第１電圧値における前記蓄電池の充電量に応じて補正することにより、第２電圧値を生成する第１電圧補正部と、前記第２電圧値に基づき、前記蓄電池の状態を評価する状態評価部とを備える。

第１実施形態に係る蓄電池評価システムのブロック図。 蓄電池の構成例を示す図。 １つのモジュールの構成例を示す図。 稼働データＤＢの一例を示す図。 ＯＣＶ曲線の一例を模式的に示す図。 線形回帰によりＯＣＶグラフを算出した例を示す図。 電圧値とＯＣＶとの差分に応じた補正電圧値をプロットした例を示す図。 評価結果の出力例を示す図。 ＥＶの表示部に表示された評価結果の例を示す図。 第１実施形態に係る蓄電池評価装置の動作の一例のフローチャート。 本変形例の説明図。 第２実施形態に係る蓄電池評価装置のブロック。 参照ＤＢに記憶されている学習データの例を示す図。 参照ＤＢに記憶されている学習データの例を示す図。 計測している電圧が単調増加しているデータの例を示す図。 容量計測ＤＢの一例を示す図。 推定したＳｏＨと、計測したＳｏＨとの差分の例を示す図。 評価関数生成部の処理の一例を示すフローチャート。 計測対象データ抽出部及び評価関数更新部の処理の一例のフローチャート。 第３実施形態に係る蓄電池評価システムのブロック図。 第３実施形態に係る蓄電池評価装置の動作の一例のフローチャート。 第４実施形態に係る蓄電池評価システムのブロック図。 第４実施形態に係る蓄電池評価装置の動作の一例のフローチャート。 第５実施形態に係る蓄電池評価システムのブロック図。 蓄電池の内部構成例を示す図。 第１実施形態に係る蓄電評価システムを移動体に搭載した例を示す図。 蓄電池評価システムを移動体と評価サーバに分散配置した例を示す図。 蓄電池評価システムを移動体と評価サーバに分散配置した他の例を示す図。 蓄電池評価システムを、移動体、管理サーバ及び評価サーバに分散配置した他の例を示す図。 管理ＤＢの例を示す図。 蓄電池評価装置のハードウェア構成例を示す図。

　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。
（第１実施形態）
　図１は、第１実施形態に係る蓄電池評価システムのブロック図である。図１の蓄電池評価システムは、蓄電池１０１と、第１実施形態に係る情報処理装置である蓄電池評価装置２０１とを備えている。蓄電池評価装置２０１は、データ取得部２１１、稼働データＤＢ２１２、評価対象データ抽出部２１３、ＯＣＶ曲線推定部（関係情報生成部）２１４、電圧補正部（第１電圧補正部）２１５、ＳｏＣ範囲決定部（範囲決定部）２１６、状態評価部２１７、評価結果出力部２１８及び評価関数ＤＢ２１９を備えている。

　蓄電池１０１は、充放電可能な電池である。蓄電池１０１は二次電池とも呼ばれるが、以下では蓄電池に呼び方を統一する。本実施形態において充放電と称するときは充電及び放電の少なくとも一方を含む。

　蓄電池１０１は、一例として電気自動車（ＥＶ）、電気バス、電車、次世代型路面電車システム（ＬＲＴ）、バス高速輸送システム（ＢＲＴ）、無人搬送車（ＡＧＶ）、飛行機又は船など電気エネルギーを動力源として動作する移動体に搭載された電池である。あるいは、蓄電池１０１は、電機機器（スマートフォン、パーソナルコンピュータなど）に搭載された蓄電池、又はデマンドレスポンス用に電力貯蔵する蓄電池などでもよい。蓄電池１０１は、その他の用途の蓄電池でもよい。

　蓄電池１０１は、充電スタンド、路肩、駐車場などに配置されている充電器、又はコンセントなどに接続された充電器により充電されることができる。蓄電池１０１に蓄積されている電力を、充電器を介して、電力系統に放電（逆潮流）可能であってもよい。充電器から蓄電池１０１に電力を伝送する方式は、接触充電方式及び非接触充電方式のいずれでもよい。

　蓄電池１０１は、複数の電池盤を含む。複数の電池盤は、直列又は並列に接続される。または、複数の電池盤は、直列かつ並列に接続される。

　図２は、蓄電池１０１の構成例を示す。蓄電池１０１は、電池盤１、２、・・・Ｎを備える。各電池盤は、複数のモジュールを備えている。電池盤１はモジュール１－１～１－Ｍ、電池盤２はモジュール２－１～２－Ｍ、電池盤ＮはモジュールＮ－１～Ｎ－Ｍを備えている。複数のモジュールは直列、並列、又は直列かつ並列に接続されている。本例では各電池盤が備えるモジュール数は同じ個数であるが、同じである必要はない。

　図３は、１つのモジュールの構成例を示す。モジュールは、複数の電池セルを含む。複数の電池セルは、直列、並列、又は直列かつ並列に接続されている。一例として、２つ以上の電池セルが直接に接続されたものが複数並列に接続されている。

　データ取得部２１１は、蓄電池１０１から時系列の稼働データを取得する。稼働データは一定の時間間隔で取得しても、そうでなくても構わない。データ取得部２１１は、取得した稼働データを稼働データデータベース（ＤＢ）に格納する。稼働データの取得単位は、セル、モジュール、電池盤、及び蓄電池（互いに接続された複数の電池盤）のいずれでも構わない。以下の説明では稼働データの取得単位が蓄電池である場合を想定する。

　稼働データは、電圧、電力、ＳｏＣ（State of Charge）、及び温度の情報を含む。電圧の情報、すなわち電圧値は、充電電圧又は放電電圧を含む第１電圧値に対応する。電力値の代わりに、電流値を取得してもよい。この場合、電流値と電圧値とから演算により電力値を算出してもよい。また、ＳｏＣ値の代わりに電流値を取得し、電流を積算することによりＳｏＣを算出してもよい。ＳｏＣは、電池の充電量を示す指標である。一例として蓄電池１０１に蓄積されている電力量（電荷量）を、蓄電池１０１の容量で除算することで算出される。

　稼働データＤＢ２１２は、データ取得部２１１により取得された稼働データを記憶する。

　図４は稼働データＤＢ２１２の一例を示す。蓄電池１０１について１秒間隔で取得された稼働データの例が示される。この稼働データは、電圧、ＳｏＣ、電力及び温度の情報を含む。

　評価対象データ抽出部２１３は、稼働データＤＢ２１２から評価対象となる稼働データを抽出する。評価対象データ抽出部２１３は、予め指定された条件に基づき稼働データを抽出する。予め指定された条件は、例えば日、期間又は温度範囲を指定する。

　また評価対象データ抽出部２１３は、抽出された稼働データから、欠損の多いデータ、又は通常の稼働状態でない状態（例えば試験中、スタンバイ中など）で取得されたデータを除外してもよい。

　例えば指定した日に含まれる稼働データ数のうち、欠損のある稼働データ数の割合が閾値を超える場合は、この日の稼働データを全て除外してもよい。この場合、本装置の操作者であるユーザは別の日を条件として指定し、稼働データの抽出を行ってもよい。

　指定された条件を満たす稼働データが、通常の稼働状態でない状態で取得された稼働データであるかの判断は、例えば以下のようにして行う。事前に通常の稼働状態で取得された稼働データに基づいて統計量（平均又は標準偏差等）を算出しておく。指定された条件を満たす稼働データについて統計量を算出する。算出した統計量を、事前に算出した統計量と比較し、閾値以上の差があるかを判断する。閾値以上の差がある場合は、指定された条件を満たす稼働データは、通常の稼働状態でない状態で取得されたデータであると判断する。その他、ワンクラスＳＶＭ（Support Vector Machine）といった正常モデルの学習が可能な機械学習手法を用いて、通常の稼働状態でない状態で取得されたデータかどうかを判断してもよい。また、稼働データに稼働状態を表す変数が含まれていてもよく、この場合、稼働データに含まれる変数に基づき、通常の稼働状態で取得されたデータか否かを判断できる。

　ＯＣＶ（Open　Circuit　Voltage）曲線推定部（関係情報生成部）２１４は、評価対象の稼働データに基づき、ＳｏＣとＯＣＶとを関連づけたＯＣＶ曲線を推定する。ＯＣＶとは開放電圧（蓄電池の出力端に何も接続していないときの出力端の電圧）のことである。ＯＣＶ曲線は、ＯＣＶ（第３電圧値）と、蓄電池１０１のＳｏＣ（充電量）間の関係を表す第１関係情報の一例に相当する。

　図５は、ＯＣＶ曲線１１の一例を模式的に示す。ＯＣＶ曲線１１は、ＳｏＣに対する開放電圧の推移を示す。充電曲線１２は、充電時の充電電圧の推移の例を模式的に示す。充電曲線１２はＯＣＶ曲線１１の上側に位置する。放電曲線１３は、放電時の充電電圧の推移の例を模式的に示す。放電曲線１３は、ＯＣＶ曲線１１の下側に位置する。

　稼働データに含まれる電圧は充電時の電圧（充電電圧）又は放電時の電圧（放電電圧）であり、開放電圧とは異なる。ＯＣＶ曲線の推定方法の例を以下に記載する。

　一例として、充電／放電時にＳｏＣが一定量変化するごとに蓄電池１０１をいったん停止させ、開放電圧を計測する。計測した値を稼働データに含める。稼働データから開放電圧値とＳｏＣ値とを抽出し、開放電圧値とＳｏＣ値の点をプロットし、プロットした点を近似する曲線をＯＣＶ曲線として推定する。但し、蓄電池１０１をいったん停止させて開放電圧を測定することが蓄電池１０１で実行される必要がある。

　開放電圧値を含まない稼働データからＯＣＶ曲線を推定する方法として、以下の方法がある。充放電を含む稼働データにおけるＳｏＣ値と電圧値に基づき、ＳｏＣに対する電圧の移動平均を算出する。具体的には、稼働データにおける（ＳｏＣ値、電圧値）をＳｏＣの昇順にソートする。ソートしたデータに基づき、ＳｏＣに対して、電圧の移動平均を算出する。ＳｏＣに対する電圧値の移動平均のデータを、ＯＣＶの推定データ（ＯＣＶ曲線）とする。図５に示したように充電曲線はＯＣＶ曲線より高い位置で推移し、放電曲線は、ＯＣＶ曲線より低い位置で推移することから、充放電を含む電圧値の移動平均によりＯＣＶ曲線を近似的に算出できる。

　他の方法として、線形回帰を用いる方法もある。線形回帰を用いる方法は、ＳｏＣの範囲（領域）によっては、ＯＣＶとＳｏＣとの関係がほぼ線形になる性質を利用する。この範囲で、充放電を含む稼働データのＳｏＣ値と電圧値（充放電電圧）に基づき、充放電電圧を目的変数、ＳｏＣを説明変数として回帰関数を生成する。生成した回帰関数をＯＣＶ曲線とする。ＯＣＶは、回帰関数の出力値である。ＳｏＣとＯＣＶが線形の関係とみなせる範囲であれば、このようにＳｏＣと電圧値を線形回帰することで、ＯＣＶ曲線を推定できる。なお回帰関数は直線であり、曲線ではないが、この場合も、推定したＯＣＶ曲線と呼ぶ。回帰関数は、ＯＣＶ（第３電圧値）と、蓄電池１０１のＳｏＣ（充電量）間の関係を表す第１関係情報の一例に相当する。

　図６は、線形回帰によりＯＣＶグラフを算出した例を示す。多数のデータがプロットされている。図における１つ１つの丸記号のデータが、稼働データに含まれるＳｏＣ値と電圧値との組に対応する。充電時のデータと、放電時のデータとの両方が混在している。電力値が０より大きい点が充電時のデータ、電力値が０より小さい点が放電時のデータに対応する。多数のプロット点を近似する回帰直線２１がＯＣＶグラフとして記載されている。

　さらに他の方法として、充電曲線を用いる方法もある。一定の充電レートで充電しているときの稼働データを用いる。稼働データに含まれる電圧値（充電電圧値）とＳｏＣ値とを対応づけて充電曲線を生成する。生成した充電曲線をＯＣＶ曲線とみなす。この方法は、充電曲線がＯＣＶ曲線とほぼ平行移動した曲線に近似していることに基づいている。充電曲線は、充電電圧と充電量間の関係を表す情報（第２関係情報）に相当し、第２関係情報をＯＣＶ曲線（第１関係情報）とみなす。

　電圧補正部２１５は、推定したＯＣＶ曲線を用いて、稼働データに含まれる電圧値を当該稼働データに含まれるＳｏＣ値に応じて補正して、補正電圧値（第２電圧値）を生成する。具体的には、補正電圧値は、当該電圧値と、当該ＳｏＣ値に対応するＯＣＶとの差分に応じた値を有する。一例として、稼働データに含まれる電圧値から、ＯＣＶ値を減算することにより、補正電圧値を生成することができる。電圧値がＯＣＶ値より大きい場合は、減算後の電圧値（補正電圧値）は０より大きくなる。一方、電圧値がＯＣＶ値より小さい場合は、減算後の電圧値（補正電圧値）は０より小さくなる。あるいは、ＯＣＶ値から電圧値を減算することで、補正電圧値を生成してもよい。この場合、電圧値がＯＣＶ値より大きい場合は、減算後の電圧値（補正電圧値）は０より小さくなる。一方、電圧値がＯＣＶ値より小さい場合は、減算後の電圧値（補正電圧値）は０より大きくなる。

　後述するように本実施形態では、補正電圧値のばらつき（例えば標準偏差）に着目して蓄電池１０１の劣化状態を評価する。図５に示したＯＣＶ曲線から分かるように、ＳｏＣが高い程、ＯＣＶは大きくなる傾向あり、これに起因して、測定される電圧値も、ＳｏＣが高い程、大きくなる傾向がある。このため、蓄電池１０１の評価に用いる稼働データのＳｏＣの範囲が狭い場合は、当該範囲内ではＯＣＶの変化による影響は小さいため、当該範囲内の電圧値を用いてばらつきを算出し、ばらつきから蓄電池の劣化状態を評価することができる。すなわち、この手法は、ＯＣＶに対して、劣化が進むほど、電圧値のばらつきが大きくなることを利用している（例えば特許第６３１３５０２号参照）。しかしながら、ＳｏＣの範囲が広い場合は、ＳｏＣの変動に起因するＯＣＶの変動が大きく影響し、電圧値のばらつきを適正に評価できない。そこで、本実施形態では、電圧値とＯＣＶ値との差分に応じた補正電圧値のばらつきを評価する手法を開示する。これによりＳｏＣによるＯＣＶの変動の影響を除外し、任意のＳｏＣ範囲の稼働データを用いて、劣化状態の評価を行うことが可能となる。上述の手法により狭いＳｏＣ範囲で、電圧値のばらつきを用いて評価を行う場合、当該狭いＳｏＣ範囲内で十分に個数のデータを取得する必要があるが、十分にデータを取得できるまでは時間を要し、評価を適正に行うことができない。これに対して、本実施形態では、広いＳｏＣ範囲内のデータを用いて評価を行うことができるため、当該広いＳｏＣ範囲でデータ数を取得できばよい。したがって、本実施形態では、稼働開始から短い時間しか経過していない蓄電池でも、劣化状態の評価を高精度に行うことが可能である。

　図７は補正電圧値を生成する具体例を示す。図６のＯＣＶグラフに基づき、電圧値とＯＣＶとの差分に応じた補正電圧値を生成し、算出した補正電圧値をプロットしている。０の電圧値（補正電圧値）のデータは、補正前の電圧値が、ＯＣＶと同じ電圧であったことを意味する。

　なお、充電曲線をＯＣＶ曲線として用いる手法の場合は、補正電圧値の絶対値は、上述した他の手法を用いた場合の補正電圧値の絶対値に対して大きく差が生じる可能性がある。しかしながら、本実施形態の評価では、相対関係を分析する手法であるため、絶対値の大きさは影響しない。

　ＳｏＣ範囲決定部２１６は、蓄電池１０１の状態の評価に用いるＳｏＣ範囲（充電量範囲）を決定する。一例として、予め定めた所定のＳｏＣ範囲を決定してもよい。また、評価対象となる稼働データに含まれるＳｏＣ値の最小値から最大値までの範囲を決定してもよい。また、一定数以上のデータが含まれるＳｏＣ範囲を決定してもよい。また、複数のＳｏＣ範囲を選択してもよい。また、以下の方法でＳｏＣの範囲を決定することも有効である。

　一例として、ＯＣＶ曲線推定部２１４が推定したＯＣＶ曲線の推定誤差に基づいてＳｏＣの範囲を決定する方法がある。具体的には、稼働データの電圧値とＯＣＶとの差に基づいてＳｏＣ範囲を決定する。例えばＳｏＣごとに、稼働データの電圧値の最大値を特定し、特定した最大値と、推定したＯＣＶ値との差が閾値以上かを判断する。差が閾値以上の場合は、ＯＣＶの推定誤差が大きく、差が閾値未満の場合は、ＯＣＶの推定誤差が小さいと判断する。最大値の代わりに、平均値又は最小値など、他の統計量を用いてもよい。ＯＣＶ曲線推定部２１４は、推定誤差が小さいＳｏＣ値の集合を、ＳｏＣ範囲として選択する。

　具体例として、０．５０～１．００のＳｏＣ値を対象に、０．５０、０．５１、０．５２、・・・、０．９９、１．００のそれぞれについて、推定誤差が大きいか否かを判断する。０．６０～０．８０、０．８５～０．９０における推定誤差が小さく、０．５～０．５９、０．８１～０．８４、０．９１～１．００における推定誤差が大きいと判断したとする。この場合、０．６０～０．８０、０．８５～０．９０をＳｏＣ範囲として選択する。

　他の例として、ＳｏＣにおける電力値又は温度の分布に基づきＳｏＣ範囲を決定する方法がある。一定幅のＳｏＣ区間を複数、ＳｏＣ範囲の候補として設定する。区間ごとに電力値又は温度の分布を算出する。各区間の分布に基づき、ＳｏＣ範囲を選択する。分布間距離が大きいＳｏＣ区間を除外し、残りのＳｏＣ区間の集合をＳｏＣ範囲とする。例えば分布間距離の平均を求め、分布間距離と平均との差が閾値以上のＳｏＣ区間を除外する。分布間距離としては、ＫＬ距離（KL：Kullback-Leibler）、Ｌ２距離又はピアソン距離等の指標がある。また、指標の代わりに、分布の平均又は分散といった統計量を用いてもよい。

　状態評価部２１７により、ＳｏＣ範囲に属するデータに基づく補正電圧値を用いて、蓄電池１０１の状態（本例では劣化状態）を評価する。本実施形態では、補正電圧値を入力変数（説明変数）とし、蓄電池１０１の劣化状態を出力変数（目的変数）とする評価関数を用いる。劣化度合いの大きい電池は、稼働中に取得される電圧値のばらつきが大きくなる特性を利用して、劣化状態を評価する。本実施形態では電圧値をそのまま用いずに、前述したように、ＯＣＶに対する相対値である補正電圧値のばらつきを利用して劣化状態を評価する。

　評価関数ＤＢ２１９は、評価関数のデータを記憶している。評価関数は、電池セル、モジュール、電池盤及び電池全体など、電池階層ごとに格納されている。状態評価部２１７は、今回の評価で使用したデータを取得した電池階層と同じ階層の評価関数を評価関数ＤＢ２１９から読み出す。評価対象となる階層が特定の階層に決まっている場合は、特定の階層の評価関数のみを、評価関数ＤＢ２１９に格納しておいてもよい。

　補正電圧値のバラツキを数値化したものを特徴量FVとする。特徴量FVの一例として、補正電圧の標準偏差又は分散を用いることができる。あるいは、充電と放電のデータが含まれているなら、充電時の補正電圧の平均と放電時の補正電圧の平均の差や、充電時の補正電圧の中央値と放電時の補正電圧の中央値の差などを特徴量FVとして用いることもできる。特徴量FVを用いると、蓄電池の劣化状態の評価関数は、下記の式で表すことができる。ＳｏＨ（State of Health）は、蓄電池の劣化状態を表す指標である。ＳｏＨの例として、蓄電池の容量と定格容量との比率を用いることができる。ａ、ｂは係数であり、予め学習により算出しておく。

　式（１）は線形式であるが、非線形回帰、機械学習（ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、ＳＶＲ（Support Vector Regression）など）など、回帰モデルを構築する手法であれば、種類は問わない。線形式、非線形式又は機械学習によるモデルは、温度及び電力値の少なくとも一方の統計量を入力変数として含んでもよい。複数のモデルを組み合わせてもよい。また、温度又は電力値（充電レートや放電レートを用いてもよい）でクラス分けして、クラスごとに評価関数を生成してもよい。

　評価対象の電池階層に対応する評価関数が評価関数ＤＢ２１９に格納されていない場合は、稼働データに含まれる電圧値及び電力値等を、評価対象データ抽出部２１３で補正すればよい。例えば、評価関数が電池セルの階層に対する関数であり、今回の評価対象の電池階層がモジュールであるとする。この場合、電力値の補正は、モジュールに含まれるセルの個数で電力値を除算することで行う。電圧値の補正は、セルの直列接続数（直列に接続されているセルの個数）で電圧値を除算することで行う。

　評価結果出力部２１８により、状態評価部２１７により算出された劣化状態を表す評価結果（ＳｏＨ）を出力する。評価結果出力部２１８は、一例として液晶表示装置、有機ＥＬ表示装置又はプラズマ表示装置など、データを表示する表示装置である。あるいは、評価結果出力部２１８は、データを他の通信装置に有線又は無線で送信する通信装置、又はデータを印刷するプリンタでもよい。

　図８は、評価結果の出力例を示す。月ごとに電池盤１～３の劣化状態を評価して算出されたＳＯＨの推移をグラフで表示した例が示される。本例では横軸は月である。但し、横軸は、日でも、電池使用量（AhまたはWh）の累積値でも、それらを規格化した値（等価サイクル数）など、別の単位でもよい。また本装置が移動体に搭載されていれば、横軸は総走行距離でもよい。また、本例では複数の異なる電池盤のＳｏＨの推移を同時に表示しているが、単独の電池盤のみＳｏＨの推移を表示してよい。

　評価結果を表す点を本装置の操作者であるユーザが選択可能にしてもよい。選択には、キーボード、マウス又はタッチパネルなどのＧＵＩ（Graphical User Interface）を用いることができる。ＧＵＩを介してユーザによりある評価結果の点が選択された場合に、評価結果出力部２１８は、選択された評価結果の算出に用いた稼働データ又は稼働データに基づく情報を表示してもよい。

　表示する変数としては、電圧、電流、電力値、ＳｏＣ、ＳｏＨ、温度などがある。表示の形式としては、平均、分散、最小値、最大値といった統計量を含む表を表示してもよい。または、横軸を時間、縦軸を電圧といった時系列の推移が分かるトレンドグラフを表示してもよい。または、横軸をＳｏＣ、縦軸を電圧としたグラフ（ＱＶプロット）を表示してもよい。表示の形式、及び表示する変数は、ＧＵＩによりユーザが切り替えられてもよい。

　本装置がＥＶ（Electric Vehicle）などの移動体に設けられており、表示部が運転席のダッシュボードにある配置されていてもよい。表示部に、現状のＳｏＨを表示してもよい。

　図９は、ＥＶの表示部に、ドライビングモードによる走行中に、現在の速度が７０ｋｍ／ｈで、航続可能距離が２００ｋｍ、蓄電池１０１のＳｏＨは０．９５であることを表示した例である。横線Ｌは、１．０のＳｏＨを表している。

　図１０は、第１実施形態に係る蓄電池評価装置２０１の動作の一例のフローチャートである。

　データ取得部２１１が、蓄電池１０１から稼働データを取得し、取得した稼働データを稼働データＤＢ２１２に格納する（Ｓ１０１）。

　評価対象データ抽出部２１３が、稼働データＤＢ２１２から評価対象の稼働データを抽出する（Ｓ１０２）。

　ＯＣＶ曲線推定部２１４が、評価対象の稼働データデータに基づきＳｏＣに対するＯＣＶ曲線を推定する（Ｓ１０３）。

　電圧補正部２１５により、ＯＣＶ曲線に基づき、各稼働データについて、ＳＯＣ値に対応するＯＣＶ値と、電圧値との差分に応じた補正電圧値を生成する（Ｓ１０４）。

　ＳｏＣ範囲決定部２１６が、稼働データ及びＯＣＶ曲線のうち少なくとも前者に基づき、劣化状態の評価に用いるＳｏＣの範囲を決定する（Ｓ１０５）。

　状態評価部２１７が、第１電圧の標準偏差と、評価関数ＤＢ２１９における評価関数とを用いて、蓄電池１０１の劣化状態の評価を行う（Ｓ１０６）。

　評価結果出力部２１８が、評価結果を出力する（Ｓ１０７）。

　以上、第１実施形態によれば、広いＳｏＣ範囲の稼働データを用いて蓄電池１０１の状態を評価できるため、蓄電池１０１の稼働開始から早期に蓄電池１０１の状態を高精度に評価できる。

（変形例）
　第１実施形態では、電圧値とＯＣＶ値との差分に応じた値を補正電圧値とし、補正電圧値の標準偏差を特徴量とした。本変形例では、充電と放電の両方を含む充放電パタンで充放電される場合に取得された稼働データに基づき、同じＳｏＣ値における充電電圧と放電電圧との差を算出し、算出した差を補正電圧値とする。補正電圧値に基づく値（例えば補正電圧値の平均値、最小値、最大値、中央値）を特徴量とする。同じＳｏＣ値における充電電圧と放電電圧との差を算出する処理は、充電電圧又は放電電圧をＳｏＣ値に応じて補正した補正電圧値を算出する処理に相当する。

　図１１は、本変形例の説明図である。ＳｏＣが０付近から充電を開始し、ＳｏＣが０．８付近になるまで充電されたら、放電を開始し、ＳｏＣが０付近で放電を停止する充放電パタンで充放電を行ったとする。グラフ１４は、このときの充電電圧の推移を表し、グラフ１５は、放電電圧の推移を表す。横軸はＳｏＣ、縦軸は電圧である。この充放電パタンで蓄電池１０１が充放電されたときの稼働データがデータ取得部２１１により取得されている。

　状態評価部２１７は、同じＳｏＣにおける充電電圧と放電電圧との差（図１１の符号Ｋ）を算出し、算出した差を補正電圧値とする。本変形例では、ＯＣＶ曲線推定部２１４の処理は不要である。状態評価部２１７は、算出した補正電圧値に基づく特徴量を算出し、第１実施形態と同様にしてＳｏＨを推定する。

　第１実施形態と同様に、ＳｏＣ範囲決定部２１６は、評価に用いるＳｏＣの範囲を決定してもよい。例えば、あるＳｏＣ値で充電電圧と放電電圧との差が閾値以上の場合、蓄電池１０１が通常の稼働状態で無かったと判断して、当該ＳｏＣを評価に用いるＳｏＣ範囲に含めなくてもよい。

　本変形例によれば、ＯＣＶ曲線を算出する必要はないため、第１実施形態よりも処理量を少なくできる。また、第１実施形態より簡単な構成で実現できる。
（第２実施形態）
　図１２は、第２実施形態に係る蓄電池評価装置２０１のブロック図である。第１実施形態の蓄電池評価装置２０１（図１）に対して、評価関数生成部２３１、参照ＤＢ２３２、計測対象データ抽出部２３３、評価関数更新部２３４、容量計測ＤＢ２３５が追加されている。図１と同じ要素には同一の符号を付して、拡張又は変更された処理を除き、説明を適宜省略する。

　参照ＤＢ２３２は、評価関数の学習に用いる学習データを記憶している。

　図１３及び図１４は、参照ＤＢ２３２に記憶されている学習データの例を示す。図１３の学習データは、蓄電池１０１から取得した稼働データ（電池ＩＤ、時刻、電圧、ＳｏＣ、電力、温度等）と、各電池ＩＤに対応するＳｏＨとを含む。ＳｏＨは事前に測定して、参照ＤＢ２３２に格納しておく。例えば蓄電池１０１の内部抵抗を測定し、内部抵抗の初期値からの変化量に基づきＳｏＨを算出してもよい。また、蓄電池１０１を所定の蓄電状態（例えば完放電状態）から満充電状態にするまでの充電量に基づきＳｏＨを算出してもよい。その他の方法でＳｏＨを算出してもよい。ここでは電池ＩＤとして、電池セルのＩＤが用いられている。

　図１４の学習データは、図１３の学習データから生成されるデータであり、ＳｏＨ、ＦＶ値、平均電力、電力標準偏差、平均温度、温度標準偏差等を含む。ＦＶ値（本例では標準偏差）の算出方法は、第１実施形態と同様である。ＦＶ値の算出は、第１実施形態と同様に、状態評価部２１７、ＯＣＶ曲線推定部２１４、電圧補正部２１５、ＳｏＣ範囲決定部２１６を用いて行ってもよい。または本装置とは別の装置において、第１実施形態と同様の手順によりＦＶ値を算出してもよい。

　図１３の形式の学習データを参照ＤＢ２３２に格納しなくてもよい。この場合、外部の装置で図１３の形式の学習データから図１４の形式の学習データを生成し、参照ＤＢ２３２に格納する。

　評価関数生成部２３１は、参照ＤＢ２３２における図１４の形式の学習データに基づき、評価関数を生成する。評価関数生成部２３１は、ＳｏＨを目的変数、特徴量（ＦＶ）を含む項目の一部又は全部を説明変数として、ＳｏＨの推定モデルを生成する。推定手法は、線形回帰、非線形回帰、機械学習（ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、ＳＶＲ（Support Vector Regression）など）など、回帰モデルを構築する手法であれば、種類は問わない。複数のモデルを組み合わせてもよいし、温度及び電力値の少なくとも一方の統計量を入力変数として含んでもよい。また、温度又は電力値（充電レートや放電レートを用いてもよい）でクラス分けして、クラスごとに構築してもよい。上述した式（１）は線形回帰によりＳｏＨの推定モデルを生成した例である。生成した推定モデルが、評価関数に対応する。

　計測対象データ抽出部２３３は、稼働データＤＢ２１２に基づき、容量計測対象となるデータを抽出する。容量計測対象となるデータは、完放電状態を表す下限電圧から、満充電状態を表す上限電圧まで、計測している電圧が単調増加しているデータである。電圧値を事前にスムージング処理してもよい。下限電圧から上限電圧まで達する期間を、容量計測期間と呼ぶ。

　図１５は、完放電状態を表す下限電圧から、満充電状態を表す上限電圧まで、計測している電圧が単調増加しているデータの例を示している。期間Ｐは容量計測期間である。

　計測対象データ抽出部２３３は、容量計測期間における電流値を積算することにより、期間中に充電された電荷量（ＡＨ）を計測する。計測した電荷量を電池の定格で割り、ＳｏＨを計測する。

　計測対象データ抽出部２３３は、電池ＩＤ、時刻、計測したＳｏＨ、充電レートを、容量計測ＤＢ２３５に格納する。計測対象データ抽出部２３３は、抽出したデータに基づき各種統計量を算出し、算出した統計量をさらに容量計測ＤＢ２３５に格納してもよい。

　図１６は、容量計測ＤＢ２３５の一例を示す。時刻は、ＳｏＨを計測した時刻である。但し、抽出したデータの最初又は最後の時刻など、その他の時刻を用いてもよい。充電レートは、容量計測期間のデータの電流及び電力値を分析し、定電流充電及び定電力充電のいずれで充電を行ったか判断し、充電のレートを算出する。統計量として、温度の統計量（平均や標準偏差）が格納されている。

　評価関数更新部２３４は、容量計測ＤＢ２３５に基づいて、評価関数ＤＢ２１９の評価関数を更新する必要があるかを判断し、更新する必要があると判断した場合は、評価関数を更新する。

　一例として、容量計測期間と同じデータに基づき状態評価部２１７で推定したＳｏＨと、容量計測期間のデータから計測したＳｏＨとの差分を計算する。

　図１７は、状態評価部２１７で推定したＳｏＨと、容量計測期間のデータから計測したＳｏＨとの差分絶対値Ｄ１、Ｄ２の例を示す。実線のグラフが、状態評価部２１７で推定したＳｏＨの推移を示す。点Ｙ１及び点Ｙ２は、容量計測期間のデータから計測したＳｏＨを示す。

　評価関数更新部２３４は、差分が閾値以上の場合に、評価関数を更新する。例えば、推定したＳｏＨが、計測したＳｏＨに一致するように、評価関数に係数を追加する。図１７の例では、閾値より大きい差分絶対値Ｄ１が計算された場合に、Ｄ１を減算する係数（定数）を、評価関数に追加する。あるいはＤ１に応じた係数を評価関数に乗じてもよい。または、複数の差分絶対値の平均値（あるいは最大値、最小値等）を減算又は加算する係数（定数）を、評価関数に追加してもよい。例えば、Ｄ１とＤ２の平均値（あるいは最大値、最小値等）を減算する定数を、評価関数に追加する。あるいは、平均値に応じた係数を評価関数に乗じてもよい。

　係数（定数）を追加、又は係数を乗算する以外の方法で、評価関数を更新してもよい。例えば、ＳｏＨの推定値からＳｏＨの計測値を線形回帰して線形回帰式を算出する。評価関数の出力値を、線形回帰式の説明変数とする。説明変数に評価関数の出力値が割り当てられた線形回帰式を、更新された評価関数とする。線形回帰式の出力が、推定されたＳｏＨとなる。

　また、同時刻のＦＶ値と容量計測ＤＢ２３５のＳＯＨを用いて、評価関数を再作成してもよい。

　上述した評価関数の更新方法は、サンプル数に応じて切り替えてもよい。例えばサンプル数が閾値未満のときは、係数を追加又は乗じることにより、評価関数を更新する。サンプル数が閾値以上のときは、ＳｏＨの推定値からＳｏＨの計測値を線形回帰する方法を用いる。もしくは、状態評価部２１７で算出するＦＶ値と、容量計測ＤＢ２３５のＳｏＨとを用いて、評価関数を再作成してもよい。

　図１８は、評価関数生成部２３１の処理の一例を示すフローチャートである。評価関数生成部２３１は、参照ＤＢ２３２から学習データを読み出す（Ｓ２０１）。読み出した学習データに基づき評価関数を生成する（Ｓ２０２）。生成した評価関数を、評価関数ＤＢ２１９に格納する（Ｓ２０３）。

　図１９は、計測対象データ抽出部２３３及び評価関数更新部２３４の処理の一例のフローチャートである。計測対象データ抽出部２３３が、稼働ＤＢから容量計測期間のデータを抽出する（Ｓ３０１）。計測対象データ抽出部２３３は、抽出したデータに基づきＳｏＨを計測する（Ｓ３０２）。電池ＩＤ、時刻、計測したＳｏＨ、充電レートを、容量計測ＤＢ２３５に格納する（同Ｓ３０２）。計測対象データ抽出部２３３は、抽出したデータに基づき各種統計量を算出し、算出した統計量をさらに容量計測ＤＢ２３５に格納してもよい。評価関数更新部２３４は、容量計測ＤＢ２３５に基づき、評価関数ＤＢ２１９における評価関数を更新する（Ｓ３０３）。

　以上のように評価関数を生成及び更新することにより、劣化状態の評価に必要なデータ数を抑えつつ、より精度の高い評価が可能になる。
（第３実施形態）
　図２０は、第３実施形態に係る蓄電池評価システムのブロック図である。ＳｏＣ補正部２４１とＳｏＣ＿ＤＢ２４２が追加されている。

　ＳｏＣ補正部２４１は、稼働データに含まれるＳｏＣ値を補正する。ＳｏＣ値は電流に基づき算出されるため、電流計測に誤差があると、ＳｏＣ値にも誤差が累積される。蓄電池１０１を長時間稼働すると、ＳｏＣ値の誤差が増大する可能性がある。ＳｏＣ補正部２４１は、ＳｏＣ値の誤差を緩和する補正を行う。

　補正の方法として、過去に充電を行ったときの充電開始時の蓄電状態（電力量）と、充電終了時の蓄電状態（電力量）と、充電終了時のＳｏＣ値とを充電レートに対応づけて、ＳｏＣ＿ＤＢ２４２に保存しておく。同様に、過去に放電を行ったときの放電開始時の蓄電状態（電力量）と、放電終了時の蓄電状態（電力量）と、放電終了時のＳｏＣ値とを充電レートに対応づけて、ＳｏＣ＿ＤＢ２４２に保存しておく。充電開始時の蓄電状態又は放電開始時の蓄電状態は、基準となる蓄電状態に相当する。ＳｏＣ＿ＤＢ２４２に保存された情報は、基準となる蓄電状態と、基準となる蓄電状態における充電量（第１充電量）とを含む基準データに対応する。

　評価対象データ抽出部２１３で抽出された稼働データ（又は稼働データの一部）が、蓄電池１０１が第１充電レートで第１の蓄電状態から第２の蓄電状態に充電されたときに取得された稼働データであるとする。第２の蓄電状態のときのＳｏＣ値を、過去に同じ第１充電レートで第１の蓄電状態から充電して第２の蓄電状態に至ったときのＳｏＣ値と比較する。ＳｏＣ値の差が閾値以上である場合は、ＳｏＣ値の差に基づき、稼働データにおけるＳｏＣ値を補正する。例えばＳｏＣ値の差を稼働データのデータ数で除算し、除算された値を稼働データのＳｏＣ値に加算する。第２の蓄電状態から第１の蓄電状態へ放電した場合も同様にしてＳｏＣ値の補正を行うことができる。これによりＳｏＣ値の算出誤差が累積することを抑制できる。ＯＣＶ曲線推定部２１４、電圧補正部２１５、ＳｏＣ範囲決定部２１６及び状態評価部２１７は補正後のＳｏＣ値に基づき処理を行う。第１の蓄電状態及び第２の蓄電状態は、一例として、充電開始時の蓄電状態又は放電開始時の蓄電状態に相当する。

　なお、ＳｏＣ補正部２４１は、過去に同じ条件で充電又は放電を行っていない場合は、補正を行わなくてもよい。

　図２１は、第３実施形態に係る蓄電池評価装置２０１の動作の一例のフローチャートである。第１実施形態のフローチャートのステップＳ１０２とＳ１０３の間にステップＳ１１１が追加されている。ステップＳ１１１では、ＳｏＣ補正部２４１が、稼働データに含まれるＳｏＣ値の補正を行う。他のステップは第１実施形態と同様である。

　以上、第３実施形態によれば、算出するＳｏＣ値の誤差を緩和できるため、より高精度に劣化状態の評価を行うことができる。

（第４実施形態）
　図２２は、第４実施形態に係る蓄電池評価システムのブロック図である。第３実施形態の蓄電池評価装置２０１に電圧補正部２５３（第２電圧補正部）と比率ＤＢ２５２とが追加されている。第１実施形態又は第２実施形態の蓄電池評価装置２０１に、電圧補正部２５３と比率ＤＢ２５２が追加されてもよい。

　ＳｏＣに応じた蓄電池（蓄電池１０１又は同じ種類の別の蓄電池）の内部抵抗の大きさを予め計測しておく。特定のＳｏＣを基準ＳｏＣとする。基準ＳｏＣにおける内部抵抗を基準に、少なくとも基準ＳｏＣ以外のＳｏＣにおける内部抵抗の比率を比率ＤＢ２５２に記憶しておく。例えば、ＳｏＣ５０％の内部抵抗を基準とし、ＳｏＣ８０％の内部抵抗を計測したら、１．１倍であったとする。この比率を比率ＤＢ２５２に記憶しておく。比率ＤＢ２５２に記憶されている情報は、複数のＳｏＣ（充電量）と複数の比率とを対応づけた比率データに相当する。

　電圧補正部２５３は、稼働データに含まれる電圧値を、稼働データに含まれるＳｏＣ値に応じて補正する。電圧補正部２５３は、稼働データに含まれる電圧値を、稼働データに含まれるＳｏＣ値に対する比率で除算することにより補正する。上記の例の場合、ＳｏＣ値が８０％の稼働データに含まれる電圧値を１．１で除算することで電圧値を補正する。ＳｏＣ値が基準ＳｏＣの場合は比率が１．０のため、補正を行っても電圧値は変わらない。ＳｏＣ値が基準ＳｏＣの場合は、電圧値の補正を行わなくてもよい。電圧補正部２１５は、電圧補正部２５３により補正された後の電圧値を対象に処理を行う。あるいは、電圧補正部２５３は、電圧補正部２１５により電圧が補正された後の電圧値を対象に補正を行う形態も可能である。

　図２３は、第４実施形態に係る蓄電池評価装置２０１の動作の一例のフローチャートである。第３実施形態のフローチャートのステップＳ１０３とＳ１０４の間にステップＳ１２１が追加されている。ステップＳ１２１では、第２電圧補正部２５３が、比率ＤＢ２５２と稼働データに含まれるＳｏＣ値とに基づき、稼働データに含まれる電圧値を補正する。他のステップは第１実施形態と同様である。

　以上、第４実施形態によれば、算出するＳｏＣ値の誤差を緩和できるため、より高精度に劣化状態の評価を行うことができる。

　本実施形態により、ＳｏＣの違いによる内部抵抗の変動を考慮して電圧値を補正することにより、劣化状態の評価を高精度に行うことが可能となる。

（第５実施形態）
　図２４は、第５実施形態に係る蓄電池評価システムのブロック図である。本実施形態は第４実施形態の蓄電池評価システムを拡張した例を示すが、第１～３実施形態の蓄電池評価システムにも同様の拡張を行うことが可能である。

　蓄電池１０１は制御部１０２を含む。状態評価部２１７から蓄電池１０１の制御部１０２へ情報をフィードバックするための接続線４０１が設けられている。

　状態評価部２１７は、稼働データＤＢ２１２に蓄積されている最新の稼働データのＳｏＣ値（現状のＳｏＣ値）と、ＳｏＣ範囲決定部２１６で選択されたＳｏＣ範囲の情報とを、蓄電池１０１の制御部１０２に提供する。

　図２５は、蓄電池１０１の内部構成例を示す。制御部１０２と複数の電池盤１～Ｎが設けられている。制御部１０２が複数の電池盤１～Ｎを制御する。制御部１０２は、状態評価部２１７から通知されたＳｏＣ範囲内で稼働データが取得されるように、各電池盤に割り当てる充放電指令を決定し、充放電指令を各電池盤に提供する。各電池盤は充放電指令に従って充放電を行う。蓄電評価システムが移動体に搭載されている場合、移動体がブレーキを行う際の回生比率を制御して、ＳｏＣ範囲に含まれるＳｏＣの稼働データが取得されるように制御してもよい。

　以上、第５実施形態によれば、状態評価部２１７が稼働データに基づく情報を蓄電池１０１の制御部１０２にフィードバックすることで、劣化状態の評価に有効なデータを多く取得できる。よって、劣化状態の評価精度を高めることができる。

（第６実施形態）
　本実施形態では、蓄電池評価システムを移動体に搭載する構成例、又は、蓄電池評価システムを、移動体及びサーバを含むシステムに分散配置する構成例を示す。但し、移動体は一例であり、移動体の代わりに、計算機リソースを有する他の任意の装置を用いることも可能である。

（第１の例）
　図２６は、第１実施形態に係る図１の蓄電評価システムを移動体４００に搭載した例を示す。移動体４００は、蓄電池１０１、データ取得部２１１、評価部３０１を備える。評価部３０１は、図１の蓄電評価装置のデータ取得部２１１以外の要素（稼働データＤＢ２１２、評価対象データ抽出部２１３、状態評価部２１７、ＯＣＶ曲線推定部２１４、電圧補正部２１５、ＳｏＣ範囲決定部２１６、評価結果出力部２１８、評価関数ＤＢ２１９）を含む。評価部３０１が、図２０のＳｏＣ補正部２４１、ＳｏＣ＿ＤＢ２４２をさらに含んでもよい。また、評価部３０１が、図２２の電圧補正部２５３及び比率ＤＢ２５２をさらに含んでもよい。図２６の構成により移動体４００に搭載された蓄電池１０１を稼働中に常に（リアルタイムに）評価できる。

（第２の例）
　図２７は、図１２、図２０又は図２２の蓄電池評価システムを移動体４００と評価サーバ５００に分散配置した例を示す。図２６と同じ要素には同一の符号を付して、説明を適宜省略する。移動体４００は、蓄電池１０１、データ取得部２１１、評価部３０１、データ通信部３０２（第１データ通信部）を備える。評価サーバ５００は、評価関数学習部３５１及びデータ通信部３５２（第２データ通信部）を備えている。移動体４００の蓄電池１０１、データ取得部２１１、評価部３０１は図２６と同じである。

　移動体４００のデータ通信部３０２は、評価サーバ５００のデータ通信部３５２と、有線又は無線で通信する。評価サーバ５００の評価関数学習部３５１は、図１２の計測対象データ抽出部２３３、容量計測ＤＢ２３５、評価関数更新部２３４、評価関数生成部２３１、参照ＤＢ２３２を含む。計算リソースを多く必要とする要素が評価サーバ５００に設けられている。

　移動体４００のデータ通信部３０２は、データ取得部２１１で取得された稼働データを送信する。評価サーバ５００のデータ通信部３５２は、移動体４００から稼働データを受信し、評価関数学習部３５１で生成又は更新された評価関数のデータを移動体４００のデータ通信部３０２に送信する。図２７の構成により移動体４００に搭載された蓄電池１０１を稼働中に常に（リアルタイムに）評価できる。

（第３の例）
　図２８は、図１２、図２０又は図２２の蓄電池評価システムを移動体４００と評価サーバ５００に分散配置した他の例を示す。移動体４００は、蓄電池１０１、データ取得部２１１、データ通信部３０２（第１データ通信部）を備えている。評価サーバ５００は、データ通信部３５２（第２データ通信部）、評価部３０１、評価関数学習部３５１を備えている。図２７の構成と異なり、評価部３０１が移動体４００ではなく、評価サーバ５００に設けられている。図２７と同じ要素には同一の符号を付して、説明を適宜省略する。

　移動体４００のデータ通信部３０２は、データ取得部２１１で取得された稼働データを送信する。評価サーバ５００は、評価部３０１の評価結果を移動体４００に送信する。あるいは、評価サーバ５００は、評価結果を、インターネット等の通信ネットワーク上の所定のサーバに送信してもよいし、所定のメールアドレスへ送信してもよい。所定のメールアドレスは、例えば移動体４００の所有者のメールアドレスである。

　図２８の構成により、移動体４００の計算リソースは図２６又は図２７の構成よりもさらに少なくて済む。

（第４の例）
　図２９は、図１２、図２０又は図２２の蓄電池評価システムを、移動体４００、管理サーバ６００（第１サーバ）及び評価サーバ５００（第２サーバ）に分散配置した他の例を示す。移動体４００は、蓄電池１０１、データ取得部２１１、データ通信部３０２（第１データ通信部）を備えている。評価サーバ５００は、データ通信部３５２（第３データ通信部）、評価部３０１、評価関数学習部３５１を備えている。管理サーバ６００は、ＩＤ変換部（識別子決定部）３７１、データ通信部３７２（第２データ通信部）、管理ＤＢ３７３を備えている。図２８と同じ要素には同一の符号を付して、説明を適宜省略する。

　移動体４００と評価サーバ５００との間に、管理サーバ６００が設けられている。管理サーバ６００のデータ通信部３７２は、移動体４００のデータ通信部３０２、及び評価サーバ５００のデータ通信部３５２と、有線又は無線により通信する。

　移動体４００のデータ通信部３０２は、蓄電池１０１から取得した稼働データに移動体４００の識別情報（移動体ＩＤ）を付加して、管理サーバ６００に送信する。管理サーバ６００のデータ通信部３７２は、移動体４００から稼働データを受信する。

　管理サーバ６００の管理ＤＢ３７３は、移動体ＩＤと分析ＩＤを対応づけた情報を、管理ＤＢ３７３に格納する。さらに管理ＤＢ３７３は、移動体４００に対応するメールアドレスを格納していてもよい。メールアドレスは、一例として移動体４００の所有者のメールアドレスである。

　図３０は、管理ＤＢ３７３の例を示す。移動体ＩＤ、分析ＩＤ及びメールアドレスを含む。

　ＩＤ変換部３７１は、移動体４００から受信した稼働データに付加されている移動体ＩＤに対応する分析ＩＤを決定する。稼働データに付加されている移動体ＩＤを分析ＩＤに置き換える。管理サーバ６００は、分析ＩＤが付加された稼働データを評価サーバ５００に送信する。

　評価サーバ５００のデータ通信部３５２は、分析ＩＤが付加された稼働データを受信する。評価サーバ５００の評価部３０１は、蓄電池１０１の劣化状態を評価する。データ通信部３５２は、評価結果に稼働データに付加されていた分析ＩＤと同じ分析ＩＤを付加して、管理サーバ６００へ送信する。

　管理サーバ６００のデータ通信部３７２は、評価サーバ５００から評価結果を受信する。ＩＤ変換部３７１は、評価結果に付加されている分析ＩＤに対応する移動体ＩＤを、管理ＤＢ３７３において特定する。管理サーバ６００のデータ通信部３７２は、特定した移動体ＩＤの移動体４００に、評価結果を送信する。評価結果とともに移動体ＩＤを送信してもよい。また、管理サーバ６００は、評価結果を、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバに送信してもよいし、移動体ＩＤに対応するメールアドレスへ評価結果を送信してもよい。

　図２９の構成により、移動体４００に搭載された蓄電池１０１の評価を、移動体４００を識別する情報を評価サーバ５００に公開せずに、評価サーバ５００で行うことができる

（ハードウェア構成）
　図３１は、本発明の実施形態に係る蓄電池評価装置２０１のハードウェア構成例を示す。このハードウェア構成は、前述した各実施形態に係る蓄電池評価装置２０１に用いることができる。図３１のハードウェア構成はコンピュータ１５０として構成される。コンピュータ１５０は、ＣＰＵ１５１、入力インタフェース１５２、表示装置１５３、通信装置１５４、主記憶装置１５５、外部記憶装置１５６を備え、これらはバス１５７により相互に通信可能に接続される。

　入力インタフェース１５２は、蓄電池１０１の測定データを、配線等を介して取得する。入力インタフェース１５２は、ユーザが本装置に指示を与える操作手段でもよい。操作手段の例は、キーボード、マウス、タッチパネルを含む。通信装置１５４は、無線または有線の通信手段を含み、ＥＶ２００と有線または無線の通信を行う。通信装置１５４を介して、測定データを取得してもよい。入力インタフェース１５２及び通信装置１５４は、それぞれ別個の集積回路等の回路で構成されていてもよいし、単一の集積回路等の回路で構成されてもよい。表示装置１５３は、例えば液晶表示装置、有機ＥＬ表示装置、ＣＲＴ表示装置等である。表示装置１５３は、図１の評価結果出力部２１８に対応する。

　外部記憶装置１５６は、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、メモリ装置、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＤＶＤ－Ｒ等の記憶媒体等を含む。外部記憶装置１５６は、蓄電池評価装置２０１の各処理部の機能を、プロセッサであるＣＰＵ１５１に実行させるためのプログラムを記憶している。また、蓄電池評価装置２０１が備える各ＤＢも、外部記憶装置１５６に含まれる。ここでは、外部記憶装置１５６を１つのみ示しているが、複数存在しても構わない。

　主記憶装置１５５は、ＣＰＵ１５１による制御の下で、外部記憶装置１５６に記憶された制御プログラムを展開し、当該プログラムの実行時に必要なデータ、当該プログラムの実行により生じたデータ等を記憶する。主記憶装置１５５は、例えば揮発性メモリ（ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等）または不揮発性メモリ（ＮＡＮＤフラッシュメモリ、ＭＲＡＭ等）など、任意のメモリまたは記憶部を含む。主記憶装置１５５に展開された制御プログラムがＣＰＵ１５１により実行されることで、蓄電池評価装置２０１の各処理部の機能が実行される。蓄電池評価装置２０１が備える各ＤＢも、主記憶装置１５５に含まれてもよい。

　なお、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、各実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１０１：蓄電池
１０２：制御部
２０１：蓄電池評価装置
２１１：データ取得部
２１２：稼働データＤＢ
２１３：評価対象データ抽出部
２１４：ＯＣＶ曲線推定部（関係情報生成部）
２１５：電圧補正部（第１電圧補正部）
２１６：ＳｏＣ範囲決定部
２１７：状態評価部
２１８：評価結果出力部
２１９：評価関数ＤＢ
２３１：評価関数生成部
２３２：参照ＤＢ
２３３：計測対象データ抽出部
２３４：評価関数更新部
２３５：容量計測ＤＢ
２４１：ＳｏＣ補正部
２４２：ＳｏＣ＿ＤＢ
２５３：電圧補正部（第２電圧補正部）
２５２：比率ＤＢ
３０１：評価部
３５１：評価関数学習部
３５２：データ通信部
３０２：データ通信部
３７１：ＩＤ変換部
３７２：データ通信部
３７３：管理ＤＢ
４００：移動体
５００：評価サーバ
６００：管理サーバ
１５１：ＣＰＵ
１５２：入力インタフェース
１５３：表示装置
１５４：通信装置
１５５：主記憶装置
１５６：外部記憶装置
１５７：バス

Claims (24)

1. 　蓄電池の充電電圧又は放電電圧を含む第１電圧値を、前記第１電圧値における前記蓄電池の充電量に応じて補正することにより、第２電圧値を生成する第１電圧補正部と、
   　前記第２電圧値に基づき、前記蓄電池の状態を評価する状態評価部と
   　を備えた情報処理装置。
2. 　前記第２電圧値は、前記充電量における前記第１電圧値と前記充電量における前記蓄電池の第３電圧値との差分に応じた値である、
   　請求項１に記載の情報処理装置。
3. 　前記第３電圧値は、前記蓄電池のＯＣＶ（Open Circuit Voltage）の推定値である
   　請求項２に記載の情報処理装置。
4. 　前記第１電圧値と前記充電量とを含むデータに基づき、前記第３電圧値と前記蓄電池の充電量間の第１関係情報を生成する関係情報生成部を備え、
   　前記第１電圧補正部は、前記第１関係情報に基づき、前記第１電圧値を補正する
   　請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. 　前記関係情報生成部は、前記第１電圧値を目的変数、前記充電量を説明変数とする回帰関数を生成し、前記回帰関数を前記第１関係情報とする
   　請求項４に記載の情報処理装置。
6. 　前記関係情報生成部は、前記第１電圧値の移動平均に基づき前記第１関係情報を生成する
   　請求項４に記載の情報処理装置。
7. 　前記関係情報生成部は、前記充電電圧を含む前記第１電圧値と前記充電量間の第２関係情報を生成し、前記第２関係情報を前記第１関係情報とみなす
   　請求項４に記載の情報処理装置。
8. 　前記状態評価部は、前記第２電圧値の標準偏差を算出し、前記標準偏差に基づき前記蓄電池の状態を評価する
   　請求項１～７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 　前記第２電圧値は、前記充電量における前記充電電圧と、前記充電量における前記放電電圧との差分に応じた値である
   　請求項１に記載の情報処理装置。
10. 　評価対象の充電量範囲を決定する範囲決定部を備え、
    　前記状態評価部は、前記充電量が前記充電量範囲に属する前記第２電圧値を用いて、前記蓄電池の状態を評価する
    　請求項１～９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
11. 　前記範囲決定部は、前記蓄電池のＯＣＶの推定値である第３電圧値と前記第１電圧値との差分に基づいて前記充電量範囲を決定する
    　請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 　前記第１電圧値及び前記充電量は、前記蓄電池の温度、もしくは、前記蓄電池の充電又は放電の電力値と関連づいており、
    　前記範囲決定部は、前記充電量範囲の複数の候補に属する前記温度又は前記電力値に基づき、前記候補ごとに前記温度の分布又は前記電力値の分布を算出し、前記分布に基づき、前記複数の候補から少なくとも１つの候補を選択し、選択した前記候補の集合を前記評価対象の充電量範囲とする
    　請求項１０に記載の情報処理装置。
13. 　基準となる蓄電状態と、前記基準となる蓄電状態における第１の充電量とを含む基準データに基づいて、前記第１電圧値における前記蓄電池の前記充電量を補正する充電量補正部
    　を備えた請求項１～１２のいずれか一項に記載の情報処理装置。
14. 　複数の充電量と複数の比率とを対応づけた比率データに基づき、前記第１電圧値における前記蓄電池の前記充電量に対応する比率を取得し、前記第１電圧値を前記比率に応じて補正する第２電圧補正部を備え、
    　前記第１電圧補正部は、前記第２電圧補正部により補正された前記第１電圧値を補正する
    　請求項１～１３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
15. 　前記第２電圧値に基づく特徴量を入力変数とし、前記蓄電池の状態を出力変数とする評価関数に基づいて、前記蓄電池の状態を評価する
    　請求項１～１４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
16. 　複数の蓄電池の状態と、前記複数の蓄電池の特徴量とを用いて、前記評価関数を生成する関数生成部
    　を備えた請求項１５に記載の情報処理装置。
17. 　前記蓄電池の状態を計測し、
    　計測した状態と、前記評価関数の出力変数とに基づき、前記評価関数を更新する評価関数更新部
    　を備えた請求項１５又は１６に記載の情報処理装置。
18. 　前記状態評価部は、前記充電量範囲に属する前記充電量と前記第１電圧値とを提供することを指示する指示情報を前記蓄電池に送信する
    　請求項１０～１２のいずれか一項に記載の情報処理装置。
19. 　前記状態評価部は、前記蓄電池の状態として、前記蓄電池の劣化状態を評価する
    　請求項１～１８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
20. 　蓄電池の充電電圧又は放電電圧を含む第１電圧値を、記第１電圧値における前記蓄電池の充電量に応じて補正することにより、第２電圧値を生成し、
    　前記第２電圧値に基づき、前記蓄電池の状態を評価する
    　情報処理方法。
21. 　蓄電池の充電電圧又は放電電圧を含む第１電圧値を、記第１電圧値における前記蓄電池の充電量に応じて補正することにより、第２電圧値を生成するステップと、
    　前記第２電圧値に基づき、前記蓄電池の状態を評価するステップと
    　をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
22. 　蓄電池と、
    　前記蓄電池の充電電圧又は放電電圧を含む第１電圧値と、前記第１電圧値における前記蓄電池の充電量とを含むデータを前記蓄電池から取得するデータ取得部と、
    　前記第１電圧値を前記充電量に応じて補正することにより第２電圧値を生成し、前記第２電圧値に基づき、前記蓄電池の状態を評価する評価部と
    　を備えた情報処理システム。
23. 　前記データを送信する第１データ通信部と、
    　前記第１データ通信部から送信された前記データを受信する第２データ通信部と、を備え、
    　前記データ取得部と、前記第１データ通信部は、移動体に搭載されており、
    　前記第２データ通信部と、前記評価部とは、サーバに搭載されている
    　請求項２２に記載の情報処理システム。
24. 　前記データと、移動体又は前記移動体のユーザを識別する第１識別子とを送信する第１データ通信部と、
    　前記データと前記第１識別子とを受信する第２データ通信部と、
    　前記第１識別子に対応する第２識別子を決定する識別子決定部と、
    　前記第２データ通信部は、前記データと前記第２識別子とを送信し、
    　前記第２データ通信部から前記データと前記第２識別子とを受信し、前記評価部の評価結果と前記第２識別子とを前記第２データ通信部に送信する、第３データ通信部を備え、
    　前記識別子決定部は、前記第２データ通信部で受信された前記第２識別子に対応する前記第１識別子を特定し、前記第２データ通信部で受信された前記データを前記第１データ通信部に送信し、
    　前記データ取得部と、前記第１データ通信部は、前記移動体に搭載されており、
    　前記第２データ通信部と、前記識別子決定部は、第１サーバに搭載されており、
    　前記第３データ通信部と、前記評価部は、前記第１サーバと異なる第２サーバに搭載されている
    　請求項２２に記載の情報処理システム。

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