WO2021186593A1 - 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 - Google Patents

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 Download PDF

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WO2021186593A1
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storage battery
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information processing
voltage value
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寿昭 波田野
山本　幸洋
康平 丸地
健一 藤原
佐久間　正剛
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株式会社 東芝
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    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • An embodiment of the present invention relates to an information processing device, an information processing method, a computer program, and an information processing system.
  • An embodiment of the present invention provides an information processing device, an information processing method, a computer program, and an information processing system for evaluating the state of a storage battery.
  • the information processing apparatus has first data including the charge amount and voltage value of the storage battery, and second data including the charge amount and voltage value of the storage battery to be evaluated based on the information representing the state of the storage battery.
  • a first state estimation unit for estimating the state of the storage battery to be evaluated is provided.
  • the block diagram of the storage battery evaluation system which concerns on this embodiment The figure which shows the structural example of a storage battery.
  • the figure which shows the 4th example of the calculation method of an index The flowchart of an example of the operation of the storage battery evaluation apparatus which concerns on this embodiment.
  • the block diagram of the storage battery evaluation system which concerns on 2nd Embodiment The block diagram of the storage battery evaluation system which concerns on 3rd Embodiment. An example of displaying trend information is shown. The figure which shows the hardware configuration example of the storage battery evaluation apparatus.
  • a method of estimating the deterioration state of the storage battery by performing a special charge / discharge on the storage battery offline and a method of estimating the deterioration state of the storage battery by statistical processing from the data during normal operation of the storage battery are known.
  • the above-mentioned special charging / discharging method requires the storage battery to be effectively taken offline in order to collect data for estimation.
  • the method can be applied only when charging is performed for a certain period of time, such as in an electric vehicle.
  • the method using the above-mentioned statistical processing can be processed online, but basically, it estimates the state of deterioration based on cycle deterioration, which is deterioration caused by repeated charging and discharging of the storage battery. Therefore, the method may make an erroneous estimation for deterioration of different failure modes.
  • FIG. 1 is a block diagram of a storage battery evaluation system, which is an information processing system according to the present embodiment.
  • the storage battery evaluation system of FIG. 1 includes a storage battery system 100 and a storage battery evaluation device 200 which is an information processing device.
  • the storage battery system 100 includes various devices such as a storage battery 101 to be evaluated and a control device for controlling charging / discharging of the storage battery 101.
  • the storage battery 101 is a battery that can be charged and discharged.
  • the storage battery is also called a secondary battery, but in the following, the term will be unified to the storage battery.
  • charge / discharge in the present embodiment, it includes at least one of charge and discharge.
  • the storage battery 101 powers electric energy such as an electric vehicle (EV), an electric bus, a train, a next-generation road train system (LRT), a bus high-speed transportation system (BRT), an unmanned transport vehicle (AGV), an airplane or a ship. It is a battery mounted on a moving body that operates as a source.
  • the storage battery 101 may be a storage battery mounted on an electric device (smartphone, personal computer, etc.), a storage battery for storing electric power for demand response, or the like.
  • the storage battery 101 may be a storage battery for other purposes.
  • the storage battery 101 can be charged by a charger arranged in a charging stand, a shoulder, a parking lot, or the like, or a charger connected to an outlet or the like.
  • the electric power stored in the storage battery 101 may be discharged (reverse power flow) to the electric power system via the charger.
  • the method of transmitting electric power from the charger to the storage battery 101 may be either a contact charging method or a non-contact charging method.
  • the storage battery 101 includes a plurality of battery panels.
  • a plurality of battery panels are connected in series or in parallel.
  • the plurality of battery panels are connected in series and in parallel.
  • FIG. 2 shows a configuration example of the storage battery 101.
  • the storage battery 101 includes battery panels 1, 2, ... N. Each battery panel has a plurality of modules.
  • the battery board 1 has modules 1-1 to 1-M
  • the battery board 2 has modules 2-1 to 2-M
  • the battery board N has modules N-1 to N-M. Multiple modules are connected in series, in parallel, or in series and in parallel. In this example, the number of modules provided in each battery panel is the same, but it does not have to be the same.
  • FIG. 3 shows a configuration example of one module.
  • the module contains a plurality of battery cells.
  • a plurality of battery cells are connected in series, in parallel, or in series and in parallel.
  • a plurality of battery cells in which two or more battery cells are connected in parallel are connected in series.
  • the storage battery evaluation device 200 includes a data acquisition unit 201, an evaluation target data selection unit (first selection unit) 202, a comparison condition generation unit (condition generation unit) 203, a reference DB 204, and a comparison target data selection unit (second selection unit) 205. , Reference data selection unit (third selection unit) 206, index calculation unit 207, state estimation unit (first state estimation unit) 208, output unit 209, and operation data DB 210.
  • the data acquisition unit 201 acquires data (referred to as operation data) measured by the storage battery 101 from the storage battery 101 at regular time intervals. That is, the data acquisition unit 201 acquires operation data in chronological order.
  • the data acquisition unit 201 stores the acquired operation data in the operation data DB (database).
  • the operation data acquisition unit may be any of a cell, a module, a battery board, and a storage battery (a plurality of battery boards connected to each other). In the following explanation, it is assumed that the acquisition unit of operation data is a storage battery. Estimating the state of the storage battery in the present embodiment includes the case where any unit (layer) of the cell, the module, the battery panel, and the storage battery is the target of estimation.
  • Operation data includes voltage, power, SOC (State of Charge), and temperature information.
  • the voltage is a charge voltage or a discharge voltage.
  • the current value may be obtained instead of or together with the power value.
  • the power value may be calculated by calculation from the current value and the voltage value.
  • the SOC may be calculated by acquiring the current value instead of the SOC value and integrating the current.
  • SOC is an index indicating the amount of charge of a battery.
  • the SOC may be expressed by the ratio of the amount of electric power (charge amount) stored in the storage battery 101 divided by the capacity of the storage battery 101.
  • the operation data DB 210 stores the operation data acquired by the data acquisition unit 201.
  • FIG. 4 shows an example of the operation data DB 210.
  • An example of operation data acquired at regular intervals for the storage battery 101 is shown.
  • the operation data includes the battery ID, measurement time, SOC, current value (charge current value or discharge current value), voltage value (charge voltage value or discharge voltage value), and storage battery temperature.
  • the current value includes a positive or negative sign, and the sign may distinguish between charging and discharging. Other methods may be used, such as providing a sequence of flags indicating charge or discharge and distinguishing between charge and discharge by the flags.
  • FIG. 4 shows an example of operation data acquired at 1-second intervals for the storage battery 101.
  • the evaluation target data selection unit 202 selects the operation data to be evaluated from the operation data DB 210.
  • the selected operation data is called evaluation target data.
  • the evaluation target data corresponds to the second data including the charge amount and the voltage value of the storage battery to be evaluated.
  • the evaluation target data selection unit 202 selects operation data based on the conditions specified in advance.
  • Pre-specified conditions are, for example, conditions that specify a day, period or temperature range.
  • the pre-specified condition may be a condition that stipulates that the SOC includes fluctuations above a certain range.
  • it may be a condition for selecting operation data whose SOC includes at least the range of 70 to 90.
  • the evaluation target data selection unit 202 may exclude data with many defects or data acquired in a state other than the normal operating state (for example, during a test, during standby, etc.) from the selected operating data.
  • the reference DB 204 includes an OCV curve, a charge curve or a discharge curve based on one or more current values (hereinafter, the charge curve and the discharge curve are collectively referred to as a charge / discharge curve), a deteriorated state as a battery state, and a storage battery ID.
  • the data including the charge curve or the discharge curve or the OCV curve corresponds to the first data including the charge amount and the voltage value of the storage battery.
  • FIG. 5 shows an OCV curve and a charge / discharge curve for a certain storage battery.
  • Graph G1 is an OCV curve
  • graph G2 is a 1C constant current charge charge curve
  • graph G4 is a 3C constant current charge charge curve
  • graph G3 is a 1C constant current discharge discharge curve
  • graph G5 is a 3C constant. It is a discharge curve of current discharge.
  • x [C] represents a current value that requires only 1 / x [hour] to charge a new storage battery from fully discharged to fully charged.
  • the area surrounded by the appropriate SOC range and the graphs G2 and G3 of 1C is narrower than the area surrounded by the graphs G4 and G5 of the same SOC and 3C. The larger the current value, the wider the area between the graphs.
  • the OCV curve and the charge / discharge curve are obtained by plotting the measured values of SOC and voltage as an example.
  • Graphs G2 to G5 are cases where charging or discharging is performed by a constant current method, but a charging curve and a discharging curve using another method may be used.
  • a method may be used in which charging or discharging is initially performed with a constant current or constant power, and when a certain condition is satisfied, the charging or discharging is switched to a constant voltage.
  • charging may be performed with a constant current, and when the voltage becomes higher than a constant value, charging may be switched to constant voltage charging.
  • the discharge may be performed at a constant current and switched to a constant voltage discharge when the voltage becomes lower than a constant value.
  • the condition for which the charge / discharge curve is acquired in this way is called a measurement condition.
  • a value that is a parameter of charge / discharge such as a current value such as 1C or 3C or a power value is referred to as a condition value.
  • a condition value A value that is a parameter of charge / discharge such as a current value such as 1C or 3C or a power value.
  • two types of condition values of 1 [C] and 3 [C] are used, and the charge curve and the discharge curve acquired by the respective condition values are the plurality of storage batteries and the plurality of battery temperatures. Is remembered about.
  • the deterioration state calculated for each of the above-mentioned measurement conditions and condition values is stored in the reference DB 204. Actually, even if the storage batteries are in the same deteriorated state, the deteriorated state calculated may differ depending on the measurement conditions and the condition values.
  • FIG. 6 shows a specific example of the reference DB 204.
  • the curve data column stores charge curve, discharge curve or OCV curve data (curve data or graph data).
  • the curve data may be a set of a set of SOC and voltage, or may be a function that approximates the set.
  • a link containing a reference to the curve data may be stored in a column of curve data.
  • the condition value does not exist, but the condition value may exist depending on the method of generating the OCV curve. For example, when the OCV curve is calculated by estimation, information or the like that specifies the estimation method to be used may be set as a condition value.
  • a current value (1C or the like) may be set as a condition value.
  • the deterioration state in the case of the OCV curve the statistical value of the deterioration state (average, minimum value, maximum value or median value, etc.) calculated by other measurement conditions and condition values may be used, or the deterioration state using the OCV curve may be used.
  • the deteriorated state calculated by using the state calculation method may be used.
  • the comparison condition generation unit 203 compares the conditions of the data portion (comparison target data) to be estimated in the evaluation target data with the comparison target data.
  • the condition of the reference data to be used is generated as a comparison condition.
  • Example of comparison condition 1 For example, it is assumed that the current value is in the range of 0 [A] or more and 25 [A] or less in the evaluation target data. It is assumed that the current values of the plurality of charge curves and the plurality of discharge curves stored in the reference DB 204 are 10 [A] or 20 [A].
  • selecting one or more reference data including a charge curve or a discharge curve of 10 [A] and selecting a data portion including a current value of 10 [A] or less as comparison target data are compared. Generate as a condition.
  • the comparison condition is that one or more reference data including the charge curve or the discharge curve of 20 [A] is selected, and the data portion including the current value of 20 [A] or less is selected as the comparison target data. Generate as.
  • Comparative conditions may be generated using temperature. It is assumed that the temperature of the storage battery is in the range of 20 [° C.] or more and 40 [° C.] or less in the evaluation target data. It is assumed that the temperatures of the charge curve and the discharge curve stored in the reference DB 204 are 25 [° C.] and 30 [° C.]. In this case, one or more reference data including a charge curve or a discharge curve of 25 [° C.] is selected, and (25-T) [° C.] or more (25 + T) [° C.] or less among the data to be evaluated. Selecting the data as the comparison target data is generated as a comparison condition.
  • one or more reference data including a charge curve or a discharge curve of 30 [° C.] is selected as the reference data, and (30-T) [° C.] or more (30 + T) [° C.] of the evaluation target data. Selecting the following data as comparison target data is generated as a comparison condition. T is a value that determines the permissible range of applicable temperatures.
  • Example 3 of comparison conditions Divide the temperature into regular sections. For a plurality of data included in the evaluation target data, the data belonging to each section is specified, and the frequency distribution of the data belonging to each section is created.
  • the comparison condition is to select the data in the section with a certain number of data or more.
  • Example 4 of comparison conditions It is generated as a comparison condition that the reference data including the temperature in which the charge curve and the discharge curve are stored in common for a certain number or more of the storage batteries in the reference DB 204 is selected.
  • the comparison condition may be generated by a method other than Examples 1 to 4.
  • the comparison condition may be generated based on the power value or the range of the power value.
  • the comparison target data selection unit 205 selects the data that satisfies the comparison condition generated by the comparison condition generation unit 203 from the data included in the evaluation target data.
  • the selected data is referred to as comparison target data.
  • the reference data selection unit 206 selects the reference data generated by the comparison condition generation unit 203 that satisfies the comparison condition from the reference DB 204.
  • a data portion including a current value of 10 [A] or less is selected as the comparison target data, and one including a charge curve or a discharge curve of 10 [A].
  • the above (for example, all) reference data is selected.
  • a data portion including a current value of 10 [A] or less is selected as the comparison target data from the evaluation target data. If all the current values of the data included in the evaluation target data are 10 [A] or less, all of the evaluation target data are selected as the comparison target data. Also, from the reference DB 204, all reference data including the charge curve or the discharge curve of 10 [A] is selected.
  • the index calculation unit 207 combines the comparison target data selected by the comparison target data selection unit 205 with the reference data selected by the reference data selection unit 206, and calculates an index for each combination. There are multiple combinations of comparison target data and reference data. Calculate the index for each combination. An example of calculating the index will be described below.
  • FIG. 7 is a diagram showing a first example of an index calculation method.
  • the charge curve and the discharge curve with the same current value are selected.
  • the example of the figure shows an example in which the charge curve graph C11 and the discharge curve graph D11 are selected.
  • the comparison target data represented by a plurality of plots (a set of voltage value and charge amount)
  • the number of data N1 that fits in the region sandwiched between the charge curve C11 and the discharge curve D11 is calculated.
  • the white circles in the figure represent the data in the area.
  • the number N2 of data outside the region is calculated.
  • the filled circles in the figure represent the data outside the area. Calculate using N1 / (N1 + N2) as an index (first index). That is, the ratio of the plots included in the region to all the plots included in the comparison target data is used as an index.
  • FIG. 8 is a diagram showing a second example of the index calculation method.
  • the convex hull region A1 of the comparison target data is calculated. Further, the region A2 surrounded by the SOC range in which the comparison target data is distributed, the charge curve graph C21, and the discharge curve graph D21 is calculated.
  • the following index (second index) is calculated as a value representing the covering relationship between the area A1 and the area A2. Select the set of reference data whose index (second index) is at least the maximum or the threshold value.
  • S (X) represents the area of the region X.
  • FIG. 9 is a diagram showing a third example of the index calculation method.
  • the similarity between the OCV curve of the reference data and the OCV curve estimated from the comparison target data is calculated as an index (third index).
  • the curve passing through the center between the charge curve and the discharge curve may be used as the OCV curve.
  • the SOC range is divided into a plurality of sections.
  • the representative value (median value or average value, etc.) of the SOC of the section and the average voltage value of the comparison target data belonging to the section are calculated.
  • the curve including the median SOC and the average voltage value of each section is defined as the estimated OCV curve.
  • the OCV curve may be estimated for the data to be evaluated in the same manner.
  • FIG. 9 shows an OCV curve B31 of the reference data and an OCV curve B32 estimated from the comparison target data as an example.
  • the OCV curve most similar to the OCV curve B32 of the data to be compared is selected from the OCV curves of the plurality of reference data.
  • the similarity is calculated based on, for example, the difference between the two OCV curves. For example, it is assumed that the voltage difference is calculated at regular intervals within a predetermined SOC range, and the smaller the sum of the differences, the higher the similarity. In this case, the sum of the differences corresponds to the index to be calculated (third index). As the third index, the maximum value of the difference may be used instead of the sum of the differences.
  • the predetermined SOC range may be divided into a plurality of sections, the OCV average value for each section may be calculated for each OCV curve, and the sum of the differences between the OCV average values for each section may be used as the degree of similarity.
  • FIG. 10 is a diagram showing a fourth example of the index calculation method.
  • the voltage average (assumed to be ⁇ V) and the voltage standard deviation (assumed to be ⁇ V) of the evaluation target data in the SOC interval [X, X + ⁇ X] are calculated.
  • a normal distribution N with the mean as ⁇ V and the variance as the square of ⁇ V is generated as the distribution of voltage values.
  • the difference between the value obtained by integrating the normal distribution N between the average voltage in the interval of the discharge curve (V-) and the average voltage in the interval of the charge curve (V +) and the predetermined value is the interval [X, It is calculated as the distance in [X + ⁇ X].
  • the predetermined value may be any value.
  • X is changed in a predetermined SOC range, for example, at regular value intervals, and the distances are calculated for each.
  • the total distance or the maximum value is calculated as an index (fourth index).
  • the OCV curves are compared, but the charge curves may be compared or the discharge curves may be compared.
  • the similarity between the charge curve of the reference data and the charge curve of the comparison target data is calculated as an index.
  • the comparison target data the data of the period during which the charging is continuously performed may be used.
  • the same method as in the third example may be used.
  • the state estimation unit 208 selects one or a plurality of reference data based on the index calculated by the index calculation unit 207, and estimates the deterioration state of the storage battery 101 to be evaluated based on the selected reference data.
  • the deteriorated state can be represented by the degree of deterioration or the degree of soundness (SOH).
  • SOH degree of soundness
  • a set of reference data having the maximum or minimum index value is selected depending on the type of index used. For example, in the case of the index of the first or second example, the set of reference data whose index is the maximum or the threshold value or more is selected. In the case of the index of the third or fourth example, the set of reference data with the smallest index or less than the threshold is selected.
  • the statistical value (average, minimum value, maximum value, median value, etc.) of the deterioration state of the selected reference data set may be used as the deterioration state of the storage battery 101.
  • all the deteriorated states of the selected reference data may be set as the deteriorated states of the storage battery 101.
  • the deteriorated state of the reference data may be the deteriorated state of the storage battery 101.
  • the threshold value of the index When the threshold value of the index is set and the maximum value of the index is less than the threshold value (or the minimum value is equal to or more than the threshold value), the reference data suitable for the evaluation does not exist in the reference DB 204, and the deterioration state of the storage battery 101 cannot be evaluated. And information may be generated.
  • the state estimation unit 208 may generate information used for estimating the deterioration state. For example, there is an index value calculated by the index calculation unit 207 with respect to the reference data used for estimating the deterioration state. In addition, there is a graph in which the charge curve and / or the discharge curve included in one or more reference data used for estimating the deterioration state and both of them and the data to be compared are plotted.
  • the output unit 209 outputs the information on the deteriorated state of the storage battery 101 estimated by the state estimation unit 208 and the information used for the estimation.
  • the output unit 209 is, for example, a display device for displaying data, a communication device for transmitting data wirelessly or by wire, a printer for printing data, or the like.
  • FIG. 11 is a flowchart of an example of the operation of the storage battery evaluation device 200 according to the present embodiment.
  • the data acquisition unit 201 acquires operation data from the storage battery 101, and stores the acquired operation data in the operation data DB 210 (S101).
  • the evaluation target data selection unit 202 selects the operation data to be evaluated from the operation data DB 210 as the evaluation target data (YES in S102, S103).
  • the evaluation target data selection unit 202 selects operation data for a certain period at regular intervals.
  • operation data containing fluctuations in SOC above a certain range is selected.
  • the comparison condition generation unit 203 determines the comparison condition based on the acquired evaluation target data and the reference data stored in the reference DB 204.
  • the comparison condition is generated as a condition based on at least one of a current value, a temperature, a power value, and the like (S103).
  • the comparison target data selection unit 205 selects a data portion satisfying the comparison condition from the evaluation target data as the comparison target data (S104).
  • the reference data selection unit 206 selects one or more reference data satisfying the comparison condition from the reference DB 204 (S105).
  • the index calculation unit 207 calculates the index based on the comparison target data and one or more reference data.
  • the index there are the indexes of the first to fourth examples described above.
  • the state estimation unit 208 selects reference data from the reference data selected in step S105 based on the calculated index. For example, select reference data or a set of reference data having the largest or smallest index value.
  • the deterioration state of the storage battery 101 is estimated based on the selected reference data or the set of reference data (S106). As an example, when one reference data is selected, the deteriorated state of the selected reference data is set as the deteriorated state of the storage battery 101. As another example, when a set of reference data is selected, the statistical value (average value, etc.) of the deterioration state of the set of reference data is set as the deterioration state of the storage battery 101.
  • the output unit 209 outputs information representing the deterioration state estimated by the state estimation unit 208.
  • the set of the voltage-SOC curve or the voltage-SOC curve similar to the voltage-SOC curve based on the operation data of the storage battery to be evaluated is associated with the deterioration states of the plurality of storage batteries. Identify from the voltage-SOC curve.
  • the deterioration state of the storage battery to be evaluated is estimated based on the deterioration state corresponding to the specified curve or the deterioration state set corresponding to the set of curves.
  • the deteriorated state of the storage battery can be estimated with high accuracy without stopping the operation of the storage battery.
  • the deterioration state of the storage battery can be estimated even when the elapsed time from the start of operation of the storage battery is short.
  • a processing unit that evaluates the storage battery 101 by another algorithm is added to the storage battery evaluation device 200 of the first embodiment, and a function of comparing the estimation result of the first embodiment with the estimation result by the other algorithm is added. do.
  • FIG. 12 is a block diagram of the storage battery evaluation system according to the second embodiment.
  • a second state estimation unit 211 for estimating the state of the storage battery 101, and an estimation result comparison unit 212 for comparing the estimation result of the state estimation unit 208 with the estimation result of the second state estimation unit 211 have been added.
  • the second state estimation unit 211 estimates the state (for example, deterioration state) of the storage battery 101 based on the evaluation target data selected by the evaluation target data selection unit 202.
  • the estimation method may be any method as long as it is different from the state estimation unit 208.
  • data including SOC and voltage charge voltage or discharge voltage
  • SOC and voltage charge voltage or discharge voltage
  • Calculate voltage variability eg standard deviation
  • SOC range eg a narrow SOC range
  • the calculated standard deviation is applied to a model in which the standard deviation and the deteriorated state are associated in advance, and the deteriorated state is estimated (see Patent Document 1).
  • the deterioration state (SOH) is Y
  • the standard deviation is X
  • Y ⁇ 1 ⁇ X + ⁇ 2 is used as a model.
  • ⁇ 1 and ⁇ 2 are parameters calculated in advance by model learning.
  • Model learning can be performed by acquiring data including standard deviation and deterioration state for a plurality of storage batteries and using the acquired data as teacher data.
  • the estimation result comparison unit 212 compares the deterioration state estimated by the state estimation unit 208 with the deterioration state estimated by the second state estimation unit 211. When the difference between the values of the deteriorated state is more than a certain level, information indicating that there is a difference between the two estimation results is generated.
  • the output unit 209 outputs the generated information.
  • the deterioration state estimated by the state estimation unit 208 is stored in the estimation result DB 221. Based on the plurality of deterioration states stored in the estimation result DB221, the time change of the deterioration state and the predicted value of the future deterioration state are output.
  • FIG. 13 is a block diagram of the storage battery evaluation system according to the third embodiment.
  • the estimation result DB 221 and the trend information generation unit 222 are added to the block diagram of the first embodiment.
  • the estimation result DB 221 stores the evaluation result including the deterioration state estimated by the state estimation unit 208 together with the time when the deterioration state is evaluated (evaluation time) and the time power information from the start of use of the storage battery to the evaluation time. ..
  • the time power information includes at least one of a charge power amount cumulative value [Wh], a discharge amount cumulative value [Wh], a charge electricity amount cumulative value [Ah], and a discharge amount electricity amount cumulative value [Ah].
  • the trend information generation unit 222 generates trend information in which the deterioration state of the storage battery 101 is associated with the evaluation time and the time power information.
  • the trend information is data indicating that the deterioration state of the storage battery 101 changes (decreases) with time information.
  • the output unit 209 outputs the trend information to the screen.
  • FIG. 14 shows a display example of trend information.
  • the horizontal axis represents time (t) and the vertical axis represents soundness (SOH).
  • SOH soundness
  • the estimation results of the soundness for three times for times t1 to t3 are plotted by hatched circles.
  • the cumulative charge power amounts H1 to H3 are displayed. Since the cumulative charge power amount increases with the passage of time, there is a relationship of H3> H2> H1.
  • the predicted value of the deterioration state can be acquired as Y.
  • the predicted soundness (SOH) at time t4 is plotted by white circles.
  • ⁇ 1 to ⁇ 3 are calculated by using a plurality of data including a plurality of deterioration states, time power information, and evaluation time stored in the estimation result DB221 as teacher data. All the data in the estimation result DB221 may be used, or some data may be used. Further, the time power information may be divided into a plurality of sections, and the coefficient of the model may be calculated for each section. When calculating the predicted value of the future deterioration state, the coefficient calculated for the section close to the current time may be used.
  • FIG. 15 shows a hardware configuration example of the storage battery evaluation device according to the embodiment of the present invention. This hardware configuration can be used in the storage battery evaluation device 200 according to each of the above-described embodiments.
  • the hardware configuration of FIG. 15 is configured as a computer 150.
  • the computer 150 includes a CPU 151, an input interface 152, a display device 153, a communication device 154, a main storage device 155, and an external storage device 156, which are connected to each other by a bus 157 so as to be communicable with each other.
  • the input interface 152 acquires the measurement data of the storage battery 101 via wiring or the like.
  • the input interface 152 may be an operating means for the user to give an instruction to the present device. Examples of operating means include a keyboard, mouse, and touch panel.
  • the communication device 154 includes wireless or wired communication means, and performs wired or wireless communication with the EV 200. Measurement data may be acquired via the communication device 154.
  • the input interface 152 and the communication device 154 may be configured by separate circuits such as integrated circuits, or may be configured by circuits such as a single integrated circuit.
  • the display device 153 is, for example, a liquid crystal display device, an organic EL display device, a CRT display device, or the like. The display device 153 corresponds to the output unit 209 of FIG.
  • the external storage device 156 includes, for example, a storage medium such as an HDD, SSD, a memory device, a CD-R, a CD-RW, a DVD-RAM, or a DVD-R.
  • the external storage device 156 stores a program for causing the CPU 151, which is a processor, to execute the functions of each processing unit of the storage battery evaluation device 200. Further, each DB included in the storage battery evaluation device 200 is also included in the external storage device 156.
  • only one external storage device 156 is shown, but a plurality of external storage devices 156 may exist.
  • the main storage device 155 expands the control program stored in the external storage device 156 under the control of the CPU 151, and stores data necessary for executing the program, data generated by executing the program, and the like.
  • the main storage device 155 includes an arbitrary memory or storage unit such as a volatile memory (DRAM, SRAM, etc.) or a non-volatile memory (NAND flash memory, MRAM, etc.).
  • DRAM volatile memory
  • SRAM static random access memory
  • NAND flash memory non-volatile memory
  • MRAM non-volatile memory
  • the present invention is not limited to each of the above embodiments as it is, and at the implementation stage, the components can be modified and embodied within a range that does not deviate from the gist thereof.
  • various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of components disclosed in each of the above embodiments. Further, for example, a configuration in which some components are deleted from all the components shown in each embodiment can be considered. Further, the components described in different embodiments may be combined as appropriate.
  • Storage battery system 200 Storage battery evaluation device (information processing device) 101: Storage battery 201: Data acquisition unit 202: Evaluation target data selection unit (first selection unit) 203: Comparison condition generation unit (condition generation unit) 204: Reference DB 205: Comparison target data selection unit (second selection unit) 206: Reference data selection unit (third selection unit) 207: Index calculation unit 208: State estimation unit (first state estimation unit) 209: Output unit 210: Operation data DB 211: Second state estimation unit 212: Estimation result comparison unit 221: Estimation result DB 222: Trend information generator

Landscapes

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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、蓄電池の充電量及び電圧値を含む第１データと、前記蓄電池の状態を表す情報とに基づき、評価対象の蓄電池の充電量及び電圧値を含む第２データから前記評価対象の蓄電池の状態を推定する第１状態推定部を備える。

Description

[規則37.2に基づきISAが決定した発明の名称]　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
　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。
　再生可能エネルギーの増加に伴い、電力系統を安定化させたり、消費電力のピークカットを行ったりするために蓄電池の利用が増えている。蓄電池が突然故障することを回避するため、蓄電池の状態を監視することが求められている。特に、蓄電池の稼働を停止させることなく、すなわちオンラインで、蓄電池の状態を評価する手法が求められている。
特許第６１３４４３８号公報 特許第６３７０５８１号公報 特許第４６６８０１５号公報
東芝レビューVol.68 No.10 pp.50-53
　本発明の実施形態は、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、蓄電池の充電量及び電圧値を含む第１データと、前記蓄電池の状態を表す情報とに基づき、評価対象の蓄電池の充電量及び電圧値を含む第２データから前記評価対象の蓄電池の状態を推定する第１状態推定部を備える。
本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。 ある蓄電池についてのＯＣＶ曲線及び充放電曲線を示す図。 参照ＤＢ２０４の具体例を示す図。 指標の算出方法の第１の例を示す図。 指標の算出方法の第２の例を示す図。 指標の算出方法の第３の例を示す図。 指標の算出方法の第４の例を示す図。 本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２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システムのブロック図。 トレンド情報の表示例を示す。 蓄電池評価装置のハードウェア構成例を示す図。
　本実施形態の技術的背景について説明する。オフラインで蓄電池に対して特殊な充放電を行い、蓄電池の劣化状態を推定する手法や、蓄電池の通常運転時のデータから統計処理により蓄電池の劣化状態を推定する手法が知られている。上述の特殊な充放電を行う手法は、推定用のデータ収集するために、蓄電池を事実上のオフラインにする必要がある。あるいは、電気自動車のように一定期間だけ充電を行う場合にしか手法を適用できない。また上述の統計処理を用いる手法は、オンラインでの処理が可能であるが、基本的に、蓄電池の充放電を繰り返すことで生じる劣化であるサイクル劣化に基づく劣化の状態を推定するものである。このため、当該手法は、故障モードの異なる劣化に対しては推定を誤る可能性がある。
　別の方式として、稼働データからＯＣＶ（Open Circuit Voltage：開放端電圧）曲線を推定し、推定したＯＣＶ曲線から蓄電池の劣化状態を推定する方式もある。ＯＣＶ曲線は故障モードの違いも形状に現れるため、サイクル劣化以外の劣化も検知できる可能性はある。しかしながら、当該方式は、同じ蓄電池の過去の状態と比較して現在の状態を相対的に定量化するものであり、現在の計測データのみから劣化の状態を判断することはできない。
　本実施形態は、蓄電池の劣化状態等の状態をオンラインで、稼働開始からさほど時間の経過していない蓄電池でも推定することを実現する。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、本実施形態に係る情報処理システムであ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、蓄電池システム１００と、情報処理装置である蓄電池評価装置２００とを備えている。
　蓄電池システム１００は、評価対象となる蓄電池１０１、及び蓄電池１０１の充放電を制御する制御装置等の各種装置を含む。蓄電池１０１は、充放電可能な電池である。蓄電池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並列に接続されたものが複数直列に接続されている。
　蓄電池評価装置２００は、データ取得部２０１、評価対象データ選択部（第１選択部）２０２、比較条件生成部（条件生成部）２０３、参照ＤＢ２０４、比較対象データ選択部（第２選択部）２０５、参照データ選択部（第３選択部）２０６、指標算出部２０７、状態推定部（第１状態推定部）２０８、出力部２０９及び稼働データＤＢ２１０を備えている。
　データ取得部２０１は、蓄電池１０１から一定に時間間隔で、蓄電池１０１で計測されたデータ（稼働データと称する）を取得する。すなわちデータ取得部２０１は、時系列に稼働データを取得する。データ取得部２０１は、取得した稼働データを稼働データＤＢ（データベース）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。本実施形態で蓄電池の状態を推定するとは、セル、モジュール、電池盤、及び蓄電池のいずれの単位（階層）を推定の対象とする場合も含む。
　稼働データは、電圧、電力、ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）、及び温度の情報を含む。電圧は、充電電圧又は放電電圧である。電力値の代わりに、あるいは、電力値とともに、電流値を取得してもよい。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。蓄電池１０１に蓄積されている電力量（電荷量）を、蓄電池１０１の容量で除算した割合でＳＯＣを表してもよい。
　稼働データＤＢ２１０は、データ取得部２０１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ＤＢ２１０の一例を示す。蓄電池１０１について一定時間ごとに取得された稼働データの例が示される。稼働データは、電池ＩＤ、計測時刻、ＳＯＣ、電流値（充電電流値又は放電電流値）、電圧値（充電電圧値又は放電電圧値）、蓄電池温度を含む。電流値には正又は負の符号が含まれ、符号により充電か放電か区別されてもよい。充電か放電かを表すフラグの列を設け、フラグにより充電か放電かを区別するなど、他の方法を用いてもよい。図４には、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ている。
　評価対象データ選択部２０２は、稼働データＤＢ２１０から評価対象となる稼働データを選択する。選択した稼働データを評価対象データと呼ぶ。評価対象データは、評価対象の蓄電池の充電量及び電圧値を含む第２データに対応する。
　評価対象データ選択部２０２は、予め指定された条件に基づき稼働データを選択する。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した条件である。あるいは、予め指定された条件は、ＳＯＣが一定の範囲以上の変動を含むことを定めた条件でもよい。例えばＳＯＣが７０～９０の範囲を少なくとも含む稼働データを選択する条件でもよい。評価対象データ選択部２０２は、選択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。
　参照ＤＢ２０４は、ＯＣＶ曲線、１つまたは複数の電流値による充電曲線又は放電曲線（以下、充電曲線及び放電曲線をまとめて充放電曲線と呼ぶ）、電池の状態として劣化状態と、蓄電池ＩＤとを含む参照データを格納している。参照データは複数の温度について記憶されていてもよい。充電曲線又は放電曲線又はＯＣＶ曲線を含むデータは、蓄電池の充電量及び電圧値を含む第１データに対応する。
　図５は、ある蓄電池についてのＯＣＶ曲線及び充放電曲線を示す。グラフＧ１はＯＣＶ曲線であり、グラフＧ２は１Ｃの定電流充電の充電曲線、グラフＧ４は３Ｃの定電流充電の充電曲線、グラフＧ３は１Ｃの定電流放電の放電曲線、グラフＧ５は３Ｃの定電流放電の放電曲線である。ｘ［Ｃ］は新品状態の蓄電池を完放電から満充電まで充電するのに１／ｘ［ｈｏｕｒ］で済む電流値を表している。一般に、適当なＳＯＣの範囲と１ＣのグラフＧ２、Ｇ３に囲まれる領域は、同じＳＯＣの範囲と３ＣのグラフＧ４、Ｇ５に囲まれる領域よりも狭い。電流値が大きくなるほど、グラフ間の領域は広くなる。ＯＣＶ曲線及び充放電曲線は、一例としてＳＯＣと電圧との計測値をプロットすることで得られる。
　グラフＧ２～Ｇ５は定電流方式で充電又は放電を行った場合であるが、他の方式を用いた充電曲線及び放電曲線でもよい。例えば最初は定電流又は定電力で、充電又は放電を行い、一定条件が成立した場合に、定電圧の充電又は放電に切り替える方式でもよい。具体的には、定電流で充電を行い、電圧が一定値より高くなった時に定電圧充電に切り替えてもよい。また、放電についても同様に、定電流で放電を行い、電圧が一定値より低くなった時に定電圧放電に切り替えてもよい。このように充放電曲線が取得された条件を計測条件と呼ぶことにする。１Ｃや３Ｃといった電流値、又は電力値などの充放電のパラメータとなる数値を条件値と呼ぶことにする。図５の例では、１［Ｃ］と３［Ｃ］の２種類の条件値が用いられており、それぞれの条件値で取得された充電曲線及び放電曲線が、複数の蓄電池及び複数の電池温度について記憶されている。
　蓄電池の劣化状態は、一例として、蓄電池の完放電状態から満充電するまでに要した電流値の積算量［Ａｈ］、あるいは電力値の積算量［Ｗｈ］を、定格容量（例えばカタログ容量）で割った劣化度、すなわち容量劣化を表す値で表すことができる。あるいは、劣化状態を健全度（ＳＯＨ：State Of Health）で表してもよい。１－劣化度＝健全度の関係がある。上述のそれぞれの計測条件及び条件値について算出された劣化状態を参照ＤＢ２０４に記憶する。実際には同じ劣化状態の蓄電池であっても、計測条件及び条件値によって算出される劣化状態が異なる場合もある。
　図６は参照ＤＢ２０４の具体例を示す。曲線データの列には充電曲線、放電曲線又はＯＣＶ曲線のデータ（曲線データ又はグラフデータ）が格納されている。曲線データは、ＳＯＣと電圧との組の集合でもよいし、当該集合を近似した関数でもよい。あるいは、曲線データへの参照を含むリンクが、曲線データの列に格納されていてもよい。ＯＣＶ曲線の場合、条件値は存在しないが、ＯＣＶ曲線の生成方法に応じて、条件値が存在してもよい。例えばＯＣＶ曲線を推定により算出する場合、使用する推定方法を特定する情報等を条件値として設定してもよい。例えば定電流充電によりＯＣＶを推定する場合、電流値（１Ｃなど）を条件値として設定してもよい。ＯＣＶ曲線の場合の劣化状態は、他の計測条件及び条件値で算出した劣化状態の統計値（平均、最小値、最大値又は中央値など）を用いてもよいし、ＯＣＶ曲線を利用した劣化状態算出方法を用いて算出した劣化状態でもよい。
　比較条件生成部２０３は、評価対象データと、参照ＤＢ２０４に記憶されている参照データとに基づき、評価対象データのうち推定対象となるデータ部分（比較対象データ）の条件と、比較対象データと比較するべき参照データの条件とを、比較条件として生成する。
　（比較条件の例１）
　例えば、評価対象データにおいて電流値が０［Ａ］以上２５［Ａ］以下の範囲にあるとする。参照ＤＢ２０４に記憶されている複数の充電曲線及び複数の放電曲線の電流値が、１０［Ａ］又は２０［Ａ］であるとする。
　この場合、１０［Ａ］の充電曲線又は放電曲線を含む１つ以上の参照データを選択すること、及び１０［Ａ］以下の電流値を含むデータ部分を比較対象データとして選択することを、比較条件として生成する。
　また、２０［Ａ］の充電曲線又は放電曲線を含む１つ以上の参照データを選択すること、及び２０［Ａ］以下の電流値を含むデータ部分を比較対象データとして選択することを、比較条件として生成する。
　（比較条件の例２）
　温度を用いて比較条件を生成してもよい。評価対象データにおいて蓄電池の温度が２０［℃］以上４０［℃］以下の範囲にあるとする。参照ＤＢ２０４に記憶されている充電曲線及び放電曲線の温度が２５［℃］、３０［℃］であるとする。この場合、２５［℃］の充電曲線又は放電曲線を含む１つ以上の参照データを選択すること、及び、評価対象データのうち（２５－Ｔ）［℃］以上（２５＋Ｔ）［℃］以下のデータを比較対象データとして選択することを、比較条件として生成する。また、参照データとして３０［℃］の充電曲線又は放電曲線を含む１つ以上の参照データを選択すること、及び、評価対象データのうち（３０－Ｔ）［℃］以上（３０＋Ｔ）［℃］以下のデータを比較対象データとして選択することを、比較条件として生成する。Ｔは、適用可能な温度の許容範囲を決める値である。
　（比較条件の例３）
　温度を一定区間ごとに区切る。評価対象データに含まれる複数のデータに対して、各区間に属するデータを特定し、各区間に属するデータの度数分布を作成する。一定数以上のデータ数がある区間のデータを選択することを、比較条件とする。
　（比較条件の例４）
　参照ＤＢ２０４において一定数以上の蓄電池について共通に充電曲線及び放電曲線が記憶されている温度を含む参照データを選択することを、比較条件として生成する。
　上述した例１～例４を組み合わせてもよい。また例１～例４以外の方法で比較条件を生成してもよい。例えば電力値、又は電力値の範囲に基づき、比較条件を生成してもよい。
　比較対象データ選択部２０５は、比較条件生成部２０３が生成した比較条件を満たすデータを、評価対象データに含まれるデータから選択する。選択したデータを比較対象データと称する。同様に、参照データ選択部２０６は、比較条件生成部２０３が生成した比較条件を満たす参照データを、参照ＤＢ２０４から選択する。
　例えば、比較条件が前述した例１に示すように、１０［Ａ］以下の電流値を含むデータ部分を比較対象データとして選択すること、及び１０［Ａ］の充電曲線又は放電曲線を含む１つ以上（例えば全て）の参照データを選択することであったとする。この場合、評価対象データから１０［Ａ］以下の電流値を含むデータ部分を比較対象データとして選択する。評価対象データに含まれるデータの電流値が全て１０［Ａ］以下であれば、評価対象データの全てが比較対象データとして選択される。また参照ＤＢ２０４から、１０［Ａ］の充電曲線又は放電曲線を含む全ての参照データを選択する。
　指標算出部２０７は、比較対象データ選択部２０５により選択された比較対象データと、参照データ選択部２０６により選択した参照データとを組み合わせ、各組み合わせについて指標を算出する。比較対象データと参照データの組み合わせは複数ある。それぞれの組み合わせに対して指標を算出する。以下、指標の算出例を記載する。
　（指標の算出方法の第１の例）
　図７は、指標の算出方法の第１の例を示す図である。２つの参照データとして、同じ電流値の充電曲線と放電曲線を選択する。図の例は、充電曲線のグラフＣ１１と放電曲線のグラフＤ１１を選択した例を示す。複数のプロット（電圧値と充電量の組）により表される比較対象データのうち、充電曲線Ｃ１１と放電曲線Ｄ１１で挟まれる領域内に収まるデータ数Ｎ１を算出する。図の白抜きの丸が領域内のデータを表す。また、比較対象データのうち、当該領域外のデータ数Ｎ２を算出する。図の塗りつぶしの丸が領域外のデータを表す。Ｎ１／（Ｎ１＋Ｎ２）を指標（第１指標）として算出する。つまり、比較対象データに含まれる全プロットのうち領域内に含まれるプロットの割合を指標とする。
　（指標の算出方法の第２の例）
　図８は、指標の算出方法の第２の例を示す図である。比較対象データの凸包領域Ａ１を算出する。また比較対象データが分布するＳＯＣの範囲と、充電曲線のグラフＣ２１と、放電曲線のグラフＤ２１とで囲まれる領域Ａ２を算出する。領域Ａ１と領域Ａ２の被覆関係を表す値として、以下の指標（第２指標）を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　指標（第２指標）が最大又は閾値以上となる参照データの組を選択する。Ｓ（Ｘ）は領域Ｘの面積を表す。領域Ａ１と領域Ａ２の重なる面積が大きいほど指標は大きくなり、領域Ａ１と領域Ａ２の論理和の面積が小さいほど指標は大きくなる。また領域Ａ１と領域Ａ２が重ならない領域が小さいほど、指標は大きくなる。
　（指標の算出方法の第３の例）
　図９は、指標の算出方法の第３の例を示す図である。参照データのＯＣＶ曲線と、比較対象データから推定されるＯＣＶ曲線との類似度を指標（第３指標）として算出する。類似度が最大又は閾値以上のＯＣＶ曲線の参照データを選択する。
　参照データにＯＣＶ曲線が含まれていない場合、充電曲線及び放電曲線間の中心を通る曲線をＯＣＶ曲線として用いてもよい。
　比較対象データからＯＣＶ曲線を推定する方法の一例を示す。ＳＯＣの範囲を複数の区間に分割する。区間のＳＯＣの代表値（中央値又は平均値等）と、区間に属する比較対象データの平均電圧値を算出する。各区間のＳＯＣ中央値と平均電圧値とを含む曲線を推定ＯＣＶ曲線とする。評価対象データについて同様の方法でＯＣＶ曲線を推定してもよい。
　図９には参照データのＯＣＶ曲線Ｂ３１と、比較対象データから推定されたＯＣＶ曲線Ｂ３２とが一例として示される。比較対象データのＯＣＶ曲線Ｂ３２に最も類似しているＯＣＶ曲線を複数の参照データのＯＣＶ曲線から選択する。類似度は、例えば、２つのＯＣＶ曲線の差分に基づいて算出する。例えば、所定のＳＯＣの範囲において一定間隔で電圧の差を計算し、差の総和が小さいほど類似度が高いとする。この場合、差の総和が、算出する指標（第３指標）に対応する。第３指標として、差の総和の代わりに、差の最大値を用いてもよい。あるいは、所定のＳＯＣ範囲を複数の区間に分割し、区間ごとにＯＣＶ平均値を各ＯＣＶ曲線について計算し、区間ごとのＯＣＶ平均値の差分の総和を類似度としてもよい。
　（指標の算出方法の第４の例）
　図１０は、指標の算出方法の第４の例を示す図である。ＳＯＣ区間［Ｘ，Ｘ＋ΔＸ］にある評価対象データの電圧平均（μＶとする）と電圧標準偏差（σＶとする）を算出する。平均をμＶ、分散をσＶの自乗とする正規分布Ｎを電圧値の分布として生成する。正規分布Ｎを、放電曲線の区間内平均電圧（Ｖ－とする）と充電曲線の区間内平均電圧（Ｖ＋とする）の間で積分した値と、所定値との差を、区間［Ｘ，Ｘ＋ΔＸ］における距離として算出する。所定値は任意の値でよい。Ｘを所定のＳＯＣ範囲で例えば一定値間隔で変更して、それぞれ距離を算出する。距離の総和、または最大値を指標（第４指標）として算出する。
　（指標の算出方法のその他の例）
　上述した第３の例では、ＯＣＶ曲線の比較を行ったが、充電曲線同士の比較、又は放電曲線同士の比較を行ってもよい。例えば、参照データの充電曲線と、比較対象データの充電曲線との類似度を指標として算出する。比較対象データとして連続して充電を行っている期間のデータを用いればよい。類似度の算出方法は、第３の例と同様の方法を用いればよい。
　状態推定部２０８は、指標算出部２０７が算出した指標に基づき１つ又は複数の参照データを選択し、選択した参照データに基づき、評価対象の蓄電池１０１の劣化状態を推定する。上述したように劣化状態は劣化度又は健全度（ＳＯＨ）で表すことができる。一例として、使用する指標の種類に応じて、指標の値が最大又は最小の参照データの組を選択する。例えば第１又は第２の例の指標の場合、指標が最大又は閾値以上となる参照データの組を選択する。第３又は第４の例の指標の場合、指標が最も小さい又は閾値未満の参照データの組を選択する。選択された参照データの組の劣化状態の統計値（平均、最小値、最大値、中央値等）を蓄電池１０１の劣化状態としてもよい。あるいは、選択した参照データの劣化状態の全てを、蓄電池１０１の劣化状態としてもよい。選択された参照データが１つの場合は、当該参照データの劣化状態を、蓄電池１０１の劣化状態としてもよい。
　指標の閾値を設け、指標の最大値が閾値未満の場合（あるいは最小値が閾値以上の場合）、評価に適切な参照データが参照ＤＢ２０４に存在せず、蓄電池１０１の劣化状態を評価不能であるとの情報を生成してもよい。
　また、状態推定部２０８は、劣化状態の推定に用いた情報を生成してもよい。例えば、劣化状態の推定に用いられた参照データに対して指標算出部２０７により算出された指標の値がある。また、劣化状態の推定に用いられた１つ以上の参照データに含まれる充電曲線又は放電曲線又はこれらの両方と、比較対象データとをそれぞれプロットしたグラフがある。
　出力部２０９は、状態推定部２０８で推定された蓄電池１０１の劣化状態の情報及び推定に用いた情報を出力する。出力部２０９は、例えばデータを表示する表示装置、データを無線又は有線で送信する通信装置、又はデータを印刷するプリンタ等である。
　図１１は、本実施形態に係る蓄電池評価装置２００の動作の一例のフローチャートである。データ取得部２０１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ＤＢ２１０に格納する（Ｓ１０１）。評価対象データ選択部２０２は、稼働データＤＢ２１０から評価対象となる稼働データを評価対象データとして選択する（Ｓ１０２のＹＥＳ、Ｓ１０３）。一例として、評価対象データ選択部２０２は、一定期間ごとに一定期間分の稼働データを選択する。他の例として、ＳＯＣが一定の範囲以上の変動を含む稼働データを選択する。
　比較条件生成部２０３が、取得した評価対象データと、参照ＤＢ２０４に記憶されている参照データとに基づき、比較条件を決定する。比較条件は、一例として、電流値、温度、電力値等の少なくとも１つに基づく条件として生成する（Ｓ１０３）。
　比較対象データ選択部２０５は、評価対象データから比較条件を満たすデータ部分を比較対象データとして選択する（Ｓ１０４）。参照データ選択部２０６は、参照ＤＢ２０４から比較条件を満たす１つ以上の参照データを選択する（Ｓ１０５）。
　指標算出部２０７は、比較対象データと、１つ以上の参照データとに基づき指標を算出する。指標の例として、前述した第１～第４の例の指標がある。
　状態推定部２０８は、算出された指標に基づき、ステップＳ１０５で選択された参照データの中から参照データを選択する。例えば指標の値が最も大きい又は最も小さい、参照データ又は参照データの組を選択する。選択した参照データ又は参照データの組に基づき蓄電池１０１の劣化状態を推定する（Ｓ１０６）。一例として、１つの参照データを選択した場合、選択した参照データの劣化状態を蓄電池１０１の劣化状態とする。他の例として、参照データの組を選択した場合、参照データの組の劣化状態の統計値（平均値等）を蓄電池１０１の劣化状態とする。出力部２０９は、状態推定部２０８により推定された劣化状態を表す情報を出力する。
　以上、本実施形態によれば、評価対象の蓄電池の稼働データに基づく電圧―ＳＯＣ曲線に類似する電圧―ＳＯＣ曲線又は電圧―ＳＯＣ曲線の組を、それぞれ劣化状態が対応づけられた複数の蓄電池の電圧―ＳＯＣ曲線から特定する。特定した曲線に対応する劣化状態、又は曲線の組に対応する劣化状態の組に基づき、評価対象となる蓄電池の劣化状態を推定する。これにより蓄電池の劣化状態を蓄電池の稼働を停止させることなく高精度に推定できる。また、蓄電池の稼働開始から経過時間が短い場合でも蓄電池の劣化状態を推定できる。
（第２実施形態）
　第１実施形態の蓄電池評価装置２００に、他のアルゴリズムにより蓄電池１０１の評価を行う処理部を追加し、第１実施形態の推定結果と、当該他のアルゴリズムによる推定結果とを比較する機能を追加する。
　図１２は、第２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。蓄電池１０１の状態を推定する第２状態推定部２１１、状態推定部２０８の推定結果と第２状態推定部２１１の推定結果とを比較する推定結果比較部２１２が追加されている。
　第２状態推定部２１１は、評価対象データ選択部２０２により選択された評価対象データに基づき、蓄電池１０１の状態（例えば劣化状態）を推定する。推定の方法は、状態推定部２０８と異なる方法であれば、どのような方法でもよい。一例として、ＳＯＣ及び電圧をそれぞれ軸とする座標系に、ＳＯＣと電圧（充電電圧又は放電電圧）とを含むデータを評価対象データに基づきプロットする。特定のＳＯＣ範囲（例えば狭いＳＯＣ範囲）における電圧のばらつき（例えば標準偏差）を算出する。算出した標準偏差を、予め標準偏差と劣化状態とを対応づけたモデルに適用し、劣化状態を推定する（特許文献１参照）。例えば、劣化状態（ＳＯＨ）をＹ、標準偏差をＸとし、Ｙ＝α１×Ｘ＋α２をモデルとして用いる。α１及びα２は予めモデル学習により算出したパラメータである。モデル学習は、複数の蓄電池について標準偏差と劣化状態とを含むデータを取得し、取得したデータを教師データとして用いて行うことができる。
　推定結果比較部２１２は、状態推定部２０８により推定された劣化状態と、第２状態推定部２１１により推定された劣化状態とを比較する。劣化状態の値の差が一定以上の場合は、両者の推定結果に乖離があったことを示す情報を生成する。出力部２０９は、当該生成された情報を出力する。
（第３実施形態）
　第３実施形態は、状態推定部２０８が推定した劣化状態を推定結果ＤＢ２２１に記憶する。推定結果ＤＢ２２１に記憶された複数の劣化状態に基づき、劣化状態の時間変化および将来の劣化状態の予測値を出力する。
　図１３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。第１実施形態のブロック図に、推定結果ＤＢ２２１と、トレンド情報生成部２２２が追加されている。
　推定結果ＤＢ２２１は、状態推定部２０８により推定された劣化状態を含む評価結果を、劣化状態の評価を行った時刻（評価時刻）と、蓄電池の利用開始から評価時刻までの時間電力情報ともに記憶する。時間電力情報は、一例として、充電電力量累積値［Ｗｈ］、放電量累積値［Ｗｈ］、充電電気量累積値［Ａｈ］及び放電量電気量累積値［Ａｈ］の少なくとも１つを含む。
　トレンド情報生成部２２２は、蓄電池１０１の劣化状態を評価時刻と時間電力情報に関連付けたトレンド情報を生成する。トレンド情報は、蓄電池１０１の劣化状態が、時間情報とともに変化（低下）することを示すデータである。出力部２０９は、トレンド情報を画面に出力する。
　図１４は、トレンド情報の表示例を示す。横軸が時間（ｔ）、縦軸が健全度（ＳＯＨ）を表す。時刻ｔ１～ｔ３に対する３回分の健全度の推定結果がハッチングされた丸によりプロットされている。時間電力情報として、充電電力量累積値Ｈ１～Ｈ３が表示されている。時間の経過に応じて充電電力量累積値は大きくなるため、Ｈ３＞Ｈ２＞Ｈ１の関係がある。
　トレンド情報生成部２２２は、トレンド情報から将来の劣化状態の変化を推定してもよい。将来の予測値は予め与えられたモデルを用いて出力する。例えばモデルが線形直線の式により
Ｙ＝β１×Ｋ１＋β２×Ｋ２＋β３
として定められているとする。Ｙは劣化状態、Ｋ１は時間電力情報、Ｋ２は蓄電池の評価時刻（蓄電池の使用開始から評価時刻までの時間）を表す。β１、β２及びβ３は、予めモデル学習により算出した係数である。
　モデルにおけるＫに、将来の時間電力情報及び将来の評価時刻を代入することで、劣化状態の予測値をＹとして取得することができる。図１４には、時刻ｔ４について予測した健全度（ＳＯＨ）が、白抜きの丸によりプロットされている。
　β１～β３は、推定結果ＤＢ２２１に記憶されている複数の劣化状態と時間電力情報と評価時刻とを含む複数のデータを、教師データとして用いて算出する。推定結果ＤＢ２２１内の全データを用いてもよいし、一部のデータを用いてもよい。また、時間電力情報を複数の区間に分けて、区間ごとにモデルの係数を算出しもよい。将来の劣化状態の予測値を算出する場合、現在時刻に近い区間に対して算出された係数を用いてもよい。
（ハードウェア構成）
　図１５は、本発明の実施形態に係る蓄電池評価装置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２００に用いることができる。図１５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の出力部２０９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２００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２００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２００の各処理部の機能が実行される。蓄電池評価装置２００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。
１００：蓄電池システム
２００：蓄電池評価装置（情報処理装置）
１０１：蓄電池
２０１：データ取得部
２０２：評価対象データ選択部（第１選択部）
２０３：比較条件生成部（条件生成部）
２０４：参照ＤＢ
２０５：比較対象データ選択部（第２選択部）
２０６：参照データ選択部（第３選択部）
２０７：指標算出部
２０８：状態推定部（第１状態推定部）
２０９：出力部
２１０：稼働データＤＢ
２１１：第２状態推定部
２１２：推定結果比較部
２２１：推定結果ＤＢ
２２２：トレンド情報生成部

Claims (19)

  1. 　蓄電池の充電量及び電圧値を含む第１データと、前記蓄電池の状態を表す情報とに基づき、評価対象の蓄電池の充電量及び電圧値を含む第２データから前記評価対象の蓄電池の状態を推定する第１状態推定部
    　を備えた情報処理装置。
  2. 　前記第１データと前記第２データとに基づく指標を算出する指標算出部を備え、
    　前記第１状態推定部は、前記指標に基づき、前記評価対象の蓄電池の状態を推定する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記指標算出部は、前記指標に基づいて、複数の前記第１データから少なくとも１つの前記第１データを選択し、
    　前記第１状態推定部は、選択した第１データの前記蓄電池の状態に基づき、前記評価対象の蓄電池の状態を推定する
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記指標算出部は、前記充電量及び充電電圧値を含む前記第１データである第３データと、前記充電量及び放電電圧値を含む前記第１データである第４データと、前記第２データに基づき、前記指標を算出する
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  5. 　前記第２データは、前記充電量と前記電圧値との複数の組を含み、
    　前記指標算出部は、前記複数の組のうち、前記第３データの第１グラフと、前記第４データの第２グラフとに囲まれる領域に属する前記組の割合に基づいて、前記指標を算出する
    　請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記指標算出部は、
    　前記第２データよって囲まれる領域と、
    　前記第３データの第１グラフと前記第４データの第２グラフ間に囲まれる領域と
    　の被覆関係に基づいて、前記指標を算出する
    　請求項４に記載の情報処理装置。
  7. 　前記第１データの前記電圧値は、前記蓄電池の開放端電圧又は前記開放端電圧の推定値であり、
    　前記指標算出部は、前記第２データに基づき、前記評価対象の蓄電池の開放端電圧と充電量との関係を推定し、
    　前記推定した関係を含むデータと、前記第１データとに基づき、前記指標を算出する
    　請求項２又は３に記載の情報処理装置。
  8. 　前記指標算出部は、前記第２データに基づき、充電量範囲を分割した複数の区間における前記電圧値の分布を算出し、前記複数の区間の前記分布に基づいて、前記指標を算出する
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  9. 　前記第２データに基づき充電量範囲における前記電圧値のばらつきを算出し、前記電圧値のばらつきに基づき、前記評価対象の蓄電池の状態を推定する第２状態推定部を備え、
    　前記第１状態推定部により推定された状態と、前記第２状態推定部により推定された状態との比較に基づく情報を生成する推定結果比較部
    　を備えた請求項１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  10. 　前記評価対象の蓄電池の充電量と電圧値との複数の組を含む稼働データから一定期間毎のデータを前記第２データとして選択する第１選択部
    　を備えた請求項１～９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  11. 　前記評価対象の蓄電池の充電量と電圧値との複数のデータを含む稼働データから充電量範囲以上の充電量の変動を含むデータを前記第２データとして選択する第１選択部
    　を備えた請求項１～９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  12. 　前記第１データに基づいて、前記第２データの一部を選択する第２選択部を備え、
    　前記第２データの一部を用いて、前記指標を算出する
    　請求項２～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  13. 　前記第１データは、前記蓄電池の電流値、温度又は電力値に関連付いており、
    　前記第２データは、前記評価対象となる蓄電池の電流値、温度又は電力値に関連付いており、
    　前記第１データ及び前記第２データ間で比較する電流値、温度又は電力値に関する条件を生成する条件生成部を備え、
    　前記第２選択部は、前記条件に基づいて、前記第２データの一部を選択する
    　請求項１２に記載の情報処理装置。
  14. 　前記条件に基づいて、複数の前記第１データから前記指標を算出する対象となる第１データを選択する第３選択部
    　を備えた請求項１３に記載の情報処理装置。
  15. 　前記第１データに含まれる前記電圧値は、充電電圧値、放電電圧値、又は開放端電圧値である
    　請求項１～１４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  16. 　前記状態は、劣化状態である
    　請求項１～１５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  17. 　蓄電池の充電量及び電圧値を含む第１データと、前記蓄電池の状態を表す情報とに基づき、評価対象の蓄電池の充電量及び電圧値を含む第２データから前記評価対象の蓄電池の状態を推定する
    　情報処理方法。
  18. 　蓄電池の充電量及び電圧値を含む第１データと、前記蓄電池の状態を表す情報とに基づき、評価対象の蓄電池の充電量及び電圧値を含む第２データから前記評価対象の蓄電池の状態を推定するステップ
    　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。
  19. 　評価対象となる蓄電池と、
    　前記評価対象となる蓄電池の充電量及び電圧値を含むデータを取得するデータ取得部と、
    　蓄電池の充電量及び電圧値を含むデータと、前記蓄電池の状態を表す情報とに基づき、前記データ取得部により取得された前記データから前記評価対象となる蓄電池の状態を推定する第１状態推定部
    　を備えた情報処理システム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023149011A1 (ja) * 2022-02-07 2023-08-10 株式会社デンソー 二次電池状態検出装置、学習部、二次電池状態検出方法

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102458526B1 (ko) * 2018-02-07 2022-10-25 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리의 동작 상태에 따라 soc를 추정하는 장치 및 방법
CN112379273B (zh) * 2020-11-16 2021-07-30 北京理工大学 基于人工智能的锂离子电池充电曲线重构及状态估计方法
JP2022091341A (ja) * 2020-12-09 2022-06-21 日本電気株式会社 送信装置照合装置、学習装置、送信装置照合方法、学習方法、及びプログラム

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6134438B2 (ja) 1978-03-10 1986-08-07 Mitsubishi Chem Ind
JP4668015B2 (ja) 2004-09-29 2011-04-13 プライムアースＥｖエナジー株式会社 二次電池の状態検出方法および二次電池の状態検出装置
WO2016147572A1 (ja) * 2015-03-13 2016-09-22 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 電池管理装置、および電源装置
JP2017181329A (ja) * 2016-03-30 2017-10-05 本田技研工業株式会社 電源装置、該電源装置を有する輸送機器、蓄電部の充電率と開放端電圧の相関情報を推定する推定方法、および該相関情報を推定するためのプログラム
JP6370581B2 (ja) 2014-03-28 2018-08-08 学校法人早稲田大学 電気化学解析装置および電気化学システム
JP2018146372A (ja) * 2017-03-06 2018-09-20 古河電気工業株式会社 蓄電池の劣化判定方法及び蓄電池の劣化判定装置
JP2019061741A (ja) * 2017-09-22 2019-04-18 三菱自動車工業株式会社 二次電池システム
JP2020034524A (ja) * 2018-08-31 2020-03-05 株式会社デンソー 電源システム

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7688033B2 (en) 2004-09-29 2010-03-30 Panasonic Ev Energy Co., Ltd. Method for detecting state of secondary battery and device for detecting state of secondary battery
JP4623448B2 (ja) * 2005-04-20 2011-02-02 株式会社デンソー 二次電池の残存容量演算方法
JP5739788B2 (ja) * 2011-11-15 2015-06-24 株式会社東芝 充放電計画立案システムおよび充放電計画立案方法
CA2993505C (en) * 2015-07-31 2022-05-31 Kabushiki Kaisha Toshiba Storage-battery evaluation device, energy storage system, and storage-battery evaluation method
JP6556649B2 (ja) * 2016-03-14 2019-08-07 株式会社東芝 蓄電池評価装置、蓄電池、蓄電池評価方法、およびプログラム
JP6567583B2 (ja) * 2017-03-15 2019-08-28 株式会社東芝 電池安全性評価装置、電池制御装置、電池安全性評価方法、プログラム、制御回路及び蓄電システム
CN110383095B (zh) * 2017-11-29 2022-08-26 株式会社东芝 评价装置、蓄电系统、评价方法以及计算机程序
JP7265364B2 (ja) 2019-01-22 2023-04-26 株式会社東芝 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6134438B2 (ja) 1978-03-10 1986-08-07 Mitsubishi Chem Ind
JP4668015B2 (ja) 2004-09-29 2011-04-13 プライムアースＥｖエナジー株式会社 二次電池の状態検出方法および二次電池の状態検出装置
JP6370581B2 (ja) 2014-03-28 2018-08-08 学校法人早稲田大学 電気化学解析装置および電気化学システム
WO2016147572A1 (ja) * 2015-03-13 2016-09-22 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 電池管理装置、および電源装置
JP2017181329A (ja) * 2016-03-30 2017-10-05 本田技研工業株式会社 電源装置、該電源装置を有する輸送機器、蓄電部の充電率と開放端電圧の相関情報を推定する推定方法、および該相関情報を推定するためのプログラム
JP2018146372A (ja) * 2017-03-06 2018-09-20 古河電気工業株式会社 蓄電池の劣化判定方法及び蓄電池の劣化判定装置
JP2019061741A (ja) * 2017-09-22 2019-04-18 三菱自動車工業株式会社 二次電池システム
JP2020034524A (ja) * 2018-08-31 2020-03-05 株式会社デンソー 電源システム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP4123325A4
TOSHIBA REVIEW, vol. 68, no. 10, pages 50 - 53

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023149011A1 (ja) * 2022-02-07 2023-08-10 株式会社デンソー 二次電池状態検出装置、学習部、二次電池状態検出方法

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