WO2022092003A1 - 推定装置、推定方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

推定装置（２）は、充電時にＬｉが析出し、放電時に前記Ｌｉを電解液中に放出する負極と、外装体とを有する蓄電素子（１２）の形状及び／又は圧力の変化を含む推定情報を導出する第１導出部（２１）と、導出した前記推定情報に基づいて、蓄電素子（１２）の状態を推定する推定部（２１）とを備える。

Description

推定装置、推定方法、及びコンピュータプログラム

　本発明は、蓄電素子の状態を推定する推定装置、推定方法、及びコンピュータプログラムに関する。

　電気エネルギーを蓄積し、必要な時に動力源としてエネルギーを供給できる蓄電素子が利用されている。蓄電素子は、携帯機器、電源装置、自動車や鉄道を含む輸送機器、航空・宇宙・建設用を含む産業用機器等に適用されている。

　蓄電素子（以下、電池ともいう）の高容量化を実現するために、負極の高容量化が求められている。特許文献１のリチウム二次電池においては、負極活物質としてＬｉ（リチウム）金属を含むことが開示されている。負極にＬｉ金属を用いることによって、負極の放電容量はグラファイトを用いた場合の３７２ｍＡｈ／ｇから３８６０ｍＡｈ／ｇへ著しく向上する。Ｌｉ金属を含む負極を用いた場合、負極の電位は常に０Ｖvs.Li/Li⁺であり、グラファイトを用いた場合より電位が低くなり、電池電圧を大きくすることができる。それに伴い正極もより低い電位の容量を発現することができ、電池のエネルギー密度が飛躍的に向上する。

　しかしながら、電池は、充放電が繰り返されることで徐々に劣化する。従って、電池の使用可否、使用方法を決定する上で、電池のＳＯＨ（State of Health：容量維持率等）及び異常の有無を容易に、かつ正確に推定することは重要な課題である。

　一方、近年、環境問題を背景に、航空機産業における電動化が急速に進行している。航空機用途の電池には、高いエネルギー密度のみならず、高い安全性及び信頼性が求められる。新たな通信システムとしてＨＡＰＳ（High-altitude platform station：成層圏プラットフォーム）が提案されている。このような用途に使用する飛行体は、一度離陸すると、長期間地上に戻らない。そのため、万一電池に異常が生じた場合、適切に対処する必要がある。しかし、異常が発生してから対処することは困難である。また、負極活物質としてＬｉ金属を含む電池は、高いエネルギー密度を有するため、前記飛行体向け電池の一つとして有望である。

特開２００１－２４３９５７号公報

　負極活物質としてＬｉ金属を含む電池は、上述したように高いエネルギー密度を有するが、充電時にＬｉがデンドライト状に析出し、セパレータを突き破って短絡が生じることがある。即ち、安全性及び寿命特性に問題がある「電池の異常状態」となることがある。負極活物質としてグラファイトを用いた従来のリチウムイオン二次電池と異なり、電流、電圧、及び温度に基づいて電池の異常を判断することは困難である。遠隔操作で電池の充放電を制御する等の対策のために、早い段階で異常を検知する必要がある。
　本発明の目的は、蓄電素子の状態を推定する推定装置、推定方法、及びコンピュータプログラムを提供することにある。

　本発明の一態様に係る推定装置は、充電時にＬｉが析出し、放電時に前記Ｌｉを電解液中に放出する負極と、外装体とを有する蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化を含む推定情報を導出する第１導出部と、導出した前記推定情報に基づいて、蓄電素子の状態を推定する推定部とを備える。

　本発明の一態様に係る推定方法は、充電時にＬｉが析出し、放電時に前記Ｌｉを電解液中に放出する負極と、外装体とを有する蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化を含む推定情報を導出し、導出した前記推定情報に基づいて、前記蓄電素子の状態を推定する。

　本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、充電時にＬｉが析出し、放電時に前記Ｌｉを電解液中に放出する負極と、外装体とを有する蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化を含む推定情報を導出し、導出した前記推定情報に基づいて、前記蓄電素子の状態を推定する処理をコンピュータに実行させる。

　上記の態様によれば、蓄電素子の状態を推定することができる。

蓄電素子の累積の通電電気量と厚み増加率との関係を示すグラフである。 Ｌｉ金属負極における厚み増加のプロセスを説明するための説明図である。 時間と蓄電素子の厚みとの関係を示すイメージ図である。 実施形態１に係る充放電システム及びサーバの構成を示すブロック図である。 履歴ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 異常度合推定のルールベースモデルの一例を示す説明図である。 電池モジュールの断面図である。 セルの斜視図である。 制御部によるセルの異常度合の推定処理の手順を示すフローチャートである。 制御部によるセルの通電制御の処理の手順を示すフローチャートである。 ２番目のセルの通電を停止して、充電を行う場合の電池モジュールを示す模式的回路図である。 制御部によるセルの放電制御の処理の手順を示すフローチャートである。 ＨＡＰＳ機体の外観の斜視図である。 ＨＡＰＳ機体の構成を示すブロック図である。 履歴ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 実施形態３に係る充放電システム及びサーバの構成を示すブロック図である。 実施形態３における学習モデルの構成を示す模式図である。 制御部による学習モデルの生成処理の手順を示すフローチャートである。 制御部によるセルの異常度合の推定処理の手順を示すフローチャートである。

（実施形態の概要）
　本明細書において、「蓄電素子」とは、少なくとも電池、電池セル（或いはセル）であっても良いし、電池モジュールや電池パックでも良い。また、蓄電素子は、電気二重層コンデンサやキャパシタ等であってもよい。
　グラファイト等を活物質として含む炭素負極の場合、活物質は層状をなし、充電時のＬｉ（リチウム）の吸蔵による活物質の膨張、放電時のＬｉの放出による活物質の収縮は理論通りに行われる。サイクル数の増加に伴い、活物質の膨張及び収縮による新たな界面が生じ、この界面にＳＥＩ(Solid Electrolyte Interphase）被膜が生じて負極の厚みが増加し、蓄電素子（セル）の厚みが増加するが、寿命末期の厚み増加率は最大で１０％程度である。

　図１は、蓄電素子の累積の通電電気量と厚み増加率との関係を示すグラフである。図１中、ａは活物質としてＬｉ金属を含む負極を有する蓄電素子（正負極の単位面積あたりの容量：６ｍＡｈ／ｃｍ² ）、ｂはグラファイト５０％、Ｓｉ（ケイ素）５０％の活物質を含む負極を有する蓄電素子（正負極の単位面積あたりの容量：４．７ｍＡｈ／ｃｍ² ）、ｃはグラファイト２０％、ＳｉＯ８０％の活物質を含む負極を有する蓄電素子（正負極の単位面積あたりの容量：７．５ｍＡｈ／ｃｍ² ）、ｄはグラファイト４０％、ＳｉＯ６０％の活物質を含む負極を有する蓄電素子（正負極の単位面積あたりの容量：７．４ｍＡｈ／ｃｍ² ）である。ここで、Ｏは酸素である。
　図１中、横軸は累積の電気量（ｍＡｈ）、縦軸は厚み増加率（％）である。
　図１より、ａのＬｉ金属負極を有する蓄電素子の経時的な厚み増加率が最も大きいことが分かる。蓄電素子の厚みは負極の厚みの増加に起因する。

　図２は、Ｌｉ金属負極における厚み増加のプロセスを説明するための説明図である。
　負極板は、銅等の金属又は銅の合金等からなる板状の金属箔である基材箔６１上にＬｉ金属からなる活物質層６２が形成されたものである。

　充電時に、活物質層６２上に、Ｌｉが析出して析出Ｌｉ層６３が形成される。析出Ｌｉ層６３の表面にＳＥＩ被膜と呼ばれる、電解液の成分の分解物等による被膜６４が形成される（図２Ａ）。
　放電時に、析出Ｌｉ層６３のＬｉは電解液中に放出されるが、全部は溶解せず、一部のＬｉ６３ａが活物質層６２上に残存し、活物質層６２の表面は不均一になる（図２Ｂ）。

　充電時にＬｉが活物質層６２上に析出する場合、不均一な活物質層６２の表面に形成されるので、析出Ｌｉ層６３は凹凸がある状態で形成される。この凹凸がある析出Ｌｉ層６３上に被膜６４が形成される（図２Ｃ）。
　充放電を繰り返すと、凹凸の度合が大きくなり、析出Ｌｉ層６３及び被膜６４が形成される（図２Ｄ）。

　Ｌｉが被膜６４に包囲され、このＬｉは電池反応に関与しないデッドＬｉ６３ｂとなる（図２Ｅ）。デッドＬｉ６３ｂを包含する被膜６４は、図２Ｅに示すように、活物質層６２の表面、及び他の被膜６４との間に間隙を有する。放電時に、デッドＬｉを包含した一部の被膜６４は、デッドＬｉ６３ｂを包含した状態で電解液に放出される。デッドＬｉを包含した一部の被膜６４は、放電時に、根元部分が活物質層６２に付着した状態で、活物質層６２の表面に残存する。ポーラスな被膜６４が活物質層６２の表面に形成されていることになる。

　充電時に、電解液のＬｉイオンは、抵抗が小さい被膜６４の間隙部分から入り込み、活物質層６２の表面に析出する。Ｌｉ金属は活物質層６２上に不均一に析出し、デンドライト６３ｃが生じる。
　デンドライト６３ｃと、デッドＬｉ６３ｂを包含し、ポーラスな被膜６４の堆積物の厚みが増大する（図２Ｆ）。

　上述したように、炭素負極の蓄電素子の場合、蓄電素子の厚みの増加率は最大で１０％であるが、Ｌｉ金属負極の場合、ポーラスな被膜６４の堆積物の厚みの増大により、デンドライト６３ｃが成長し、それによって、さらにポーラスな被膜６４の堆積物の厚みの増大が加速される。このように、急激な負極の厚みの増加に伴って、デンドライト６３ｃが急激に成長し、セパレータを突き破って短絡が生じることになる。急激に厚みが増加して短絡するので、負極活物質としてグラファイトを用いた従来のリチウムイオン二次電池と異なり、電流、電圧、及び温度情報から異常を検出して短絡を予測することはできない。

　本発明者等は蓄電素子の形状変化、即ち厚みの変化をモニタリングすることにより、蓄電素子の状態を推定し、異常、即ち短絡の予兆を検出（判定）することができることを見出した。
　図３は、時間と蓄電素子の厚みとの関係を示すイメージ図である。
　図１のａ等に示す、電気量と厚み増加率との第１関係から逸脱し、即ち時間に対する厚みの増加率が大きい場合、異常状態であり、Ｌｉのデンドライトの成長により短絡する可能性が非常に大きい。蓄電素子の厚みをモニタリングすることで、蓄電素子の状態を推定し、異常の予兆を検出できる。

　実施形態に係る推定装置は、充電時にＬｉが析出し、放電時に前記Ｌｉを電解液中に放出する負極と、外装体とを有する蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化を含む推定情報を導出する第１導出部と、導出した前記推定情報に基づいて、蓄電素子の状態を推定する推定部とを備える。

　ここで、前記負極として、例えばＬｉ金属、Ｎａ（ナトリウム）等の金属を含む金属負極が挙げられる。
　ここで、形状及び／又は圧力の変化とは、発電要素の厚み等の形状変化にかかわる変位量、発電要素を収容する外装体の変位量、外装体が外側に広がる力(反力)の変化、蓄電素子の少なくとも一面に印加されている圧力の変化、若しくは外装体の少なくとも一部に印加されている圧力の変化、又はこれらの組み合わせをいう。発電要素は正極板、セパレータ、及び負極板を積層してなり、又は正極板と負極板とをセパレータを介して扁平状に巻回してなる。変位量は、発電要素又は外装体の厚み方向（長側面に交差する方向）の変位量でもよく、ラミネートフィルム外装体の、例えば端子が突出する、テーパ状になっている部分の変位量でもよい。

　蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化は、厚みセンサ、圧力センサ、及びカメラによる撮像等により取得できる。
　厚みセンサとしては、Ｘ線ＣＴ（computed tomography ）装置、レーザ変位センサ、又は歪みセンサ（歪みゲージ）等が挙げられる。
　圧力センサは、スタックした蓄電素子をスタック方向に圧迫する状態で挟み込む一対のエンドプレートの圧迫力（拘束力）を測定してもよい。蓄電素子の内圧が増大した場合、エンドプレート間の圧迫力が増大する。圧力センサは、個々の蓄電素子の反力、又は蓄電素子の少なくとも一面に印加されている圧力を測定してもよい。
　蓄電素子が完全に拘束されている状態、フリーな状態、及びその中間の状態のいずれであっても、形状変化を取得して、蓄電素子の異常の予兆を検出することができる。

　外装体としては、ラミネートフィルムを含むものであってもよいし、金属缶からなるものであってもよい。ラミネートフィルムとは、金属層の両面に樹脂フィルム層が積層・接着（ラミネート）されたフィルムであり、金属層にはアルミニウムやニッケル等を用いることができる。

　上記構成によれば、蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化を含む推定情報を導出することにより、負極の形状及び／又は圧力の変化を推定でき、推定情報に基づいて、蓄電素子の状態（異常の度合）を推定できる。蓄電素子の状態に基づいて、異常の予兆を精度良く検出できる。

　上述の推定装置において、前記推定情報は、反応に関与しないデッドＬｉを包含するＳＥＩ被膜とＬｉのデンドライトとを含む前記負極上の堆積物に起因する、前記蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化の情報であってもよい。

　上述したように、デンドライトと、デッドＬｉを包含する、ポーラスなＳＥＩ被膜の堆積物の厚みは急激に増大するので、この堆積物に基づく情報により、蓄電素子の状態を精度良く推定できる。

　上述の推定装置において、前記負極はＬｉ金属を含む活物質を有してもよい。

　Ｌｉ金属を含む活物質を有する負極の場合、形状の変化量が大きく、変化は急激に生じることがある。蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化を導出することにより、負極の形状の変化量を把握することができ、蓄電素子の状態を精度良く推定できる。

　上述の推定装置において、前記推定部は、前記推定情報を入力した場合に、蓄電素子の状態に係る情報を出力する学習モデルに、前記第１導出部により導出した前記推定情報を入力して、前記蓄電素子の状態を推定してもよい。

　上記構成によれば、容易に、精度良く、蓄電素子の状態を推定できる。

　上述の推定装置において、前記推定部が推定した前記蓄電素子の状態に基づいて、異常の予兆の有無を判定する判定部を備えてもよい。

　上記構成によれば、蓄電素子の状態に基づいて、短絡等の異常の予兆を精度良く判定できる。

　実施形態に係る推定装置は、充電時にＬｉが析出し、放電時に前記Ｌｉを電解液中に放出する負極と、外装体とを有する蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化を含む推定情報を導出する第１導出部と、前記推定情報を入力した場合に、蓄電素子の異常の予兆に係る情報を出力する学習モデルに、前記第１導出部により導出した前記推定情報を入力して、前記蓄電素子の異常の予兆の有無を判定する判定部とを備える。

　上記構成によれば、容易に、精度良く、蓄電素子の予兆の有無を判定できる。

　上述の推定装置において、前記推定部により推定した前記状態、又は前記判定部により判定した前記異常の予兆に基づいて特定した蓄電素子に対し、少なくとも充電時の通電を停止する通電制御部を備えてもよい。

　上記構成によれば、短絡等の異常の予兆を検出した蓄電素子に、少なくとも充電時に通電しないことにより、異常の発生を防止することができる。

　上述の推定装置において、前記通電制御部が通電を停止した蓄電素子を放電する放電制御部を備えてもよい。

　上記構成によれば、使用中の蓄電素子のみでのオペレーションが困難となった場合に、通電停止中の蓄電素子を復帰させて放電することで、オペレーションを実行できる。

　上述の推定装置において、前記通電制御部が通電を停止した複数の蓄電素子の抵抗を導出する第２導出部を備え、前記放電制御部は、前記第２導出部が導出した抵抗に基づいて選択した蓄電素子を放電してもよい。

　蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化に基づいて通電を停止した蓄電素子間で、変化の主要因である負極の厚みの急激な増加の様子は変わらないと推察される。
　蓄電素子の抵抗は、デンドライトの量のみならず、正極、負極、電解液、集電体等の抵抗の合算であり、蓄電素子毎にばらつきがある。直列に蓄電素子が接続されている場合、蓄電素子の抵抗が大きい程、発熱量が大きくなり、蓄電素子の温度が上昇すると考えられる。蓄電素子の温度が高い状態で形成されたデンドライトは、短絡を生じ難いという傾向がある。蓄電素子の温度が高い場合、Ｌｉ金属の析出の形態が変わり、即ちデンドライトが樹脂状ではなく、粒子状になり、高く成長し難くなると考えられる。幾つか考えられる蓄電素子の選択方法の中で、例えば、通電を停止した蓄電素子の中で抵抗が高いものを選択することで、使用時に短絡が生じる可能性が低くなり、オペレーションを安全に実行できる。

　実施形態に係る推定方法は、充電時にＬｉが析出し、放電時に前記Ｌｉを電解液中に放出する負極と、外装体とを有する蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化を含む推定情報を導出し、導出した前記推定情報に基づいて、前記蓄電素子の状態を推定する。

　上記構成によれば、推定情報に基づいて、蓄電素子の状態を精度良く推定できる。

　実施形態に係るコンピュータプログラムは、充電時にＬｉが析出し、放電時に前記Ｌｉを電解液中に放出する負極と、外装体とを有する蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化を含む推定情報を導出し、導出した前記推定情報に基づいて、前記蓄電素子の状態を推定する処理をコンピュータに実行させる

　上記構成によれば、推定情報に基づいて、蓄電素子の状態を精度良く検出できる。

（実施形態１）
　図４は、実施形態１に係る充放電システム３０及びサーバ４０の構成を示すブロック図である。充放電システム３０は、例えば自動車や鉄道を含む輸送機器、航空・宇宙・建設用を含む産業用機器等に備えられ、電池モジュール１の１回の放電時の深度が大きいものが挙げられる。

　充放電システム３０は、電池モジュール１と、制御装置２と、電圧センサ６と、電流センサ７と、温度センサ８と、厚みセンサ９と、圧力センサ１０と、カメラ２０とを備える。

　電池モジュール１は、複数の蓄電素子としてのリチウム二次電池（以下、セルという）１２が直列に接続されている。
　制御装置２は、充放電システム３０全体を制御する。制御装置２は、制御部２１、記憶部２２、入力部２３、及び通信部２４を備える。
　サーバ４０は、制御部４１及び通信部４２を備える。
　制御装置２の制御部２１は、通信部２４、ネットワークＮＷ、及び通信部４２を介し、制御部４１と接続されている。
　負荷３は、端子３１，３２を介し電池モジュール１に接続されている。充電する場合は電池モジュール１に充電器が接続される。

　制御部２１、４１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成され、制御装置２、及びサーバ４０の動作を夫々制御する。

　記憶部２２は、各種のプログラム及びデータを記憶する。記憶部２２には、異常度合推定プログラム２２１（以下、プログラム２２１という）、通電制御プログラム２２２（以下、プログラム２２２という）、及び放電制御プログラム２２３（以下、プログラム２２３という）が格納されている。プログラム２２１、プログラム２２２、及びプログラム２２３は、例えばＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢ（universal serial bus）メモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体２５、２６、２７に格納された状態で提供され、制御装置２にインストールすることにより記憶部２２に格納される。また、通信網に接続されている図示しない外部コンピュータからプログラム２２１、プログラム２２２、及びプログラム２２３を取得し、記憶部２２に記憶させることにしてもよい。

　記憶部２２には履歴ＤＢ（データベース）２２４も記憶されている。
　図５は、履歴ＤＢ２２４のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
　履歴ＤＢ２２４は、セル１２毎に、充電における推定時点毎に、電流、電圧、温度、ＳＯＣ（State of Charge ）、圧力、厚み、画像データ、画像データを処理して得られた変位量、及び異常度合を記憶している。図５はＩＤＮｏ．１のセル１２の履歴を示している。履歴ＤＢ２２４は、Ｎｏ．列、電流列、電圧列、温度列、ＳＯＣ列、圧力列、厚み列、画像データ列，変位量列の画像列、及び異常度合列を記憶している。履歴ＤＢ２２４は、更に、時間（日時）列を記憶していてもよい。

　Ｎｏ．列は異常度合の推定処理のＮｏ．（回数）を記憶している。短絡は充電時のデンドライトの成長により生じるので、推定処理は充電時に、所定の間隔で行うことにしてもよい。電流列は、推定時点で電流センサ７から取得した電流の履歴を記憶している。電圧列は、推定時点で電圧センサ６から取得した電圧を記憶している。温度列は、推定時点で温度センサ８から取得した温度を記憶している。ＳＯＣ列は、推定時点のＳＯＣを記憶している。ＳＯＣは電流積算法等により導出する。圧力列は、推定時点で圧力センサ１０から取得した圧力を記憶している。厚み列は、推定時点で厚みセンサ９から取得した厚みを記憶している。画像データ列は、推定時点でカメラ２０により取得した画像データを記憶している。変位量列は、記憶部２２に記憶してある画像処理プログラム（不図示）により画像データを処理して得られた、初期状態からの変位量を記憶している。異常度合列は、後述するルールベースに基づいて導出した異常度合を記憶している。異常度合は０～３の４段階で表され、「０」は、正常な状態であり、異常の予兆は全くなく、数値が大きくなるのに従ってセル１２の厚みは厚くなる。「３」になると異常状態の発生を防止するために対処する必要がある。異常度合は、圧力、厚み、変位量等の閾値に基づいて推定される。閾値は、デンドライトが原因となって短絡が生じる蓋然性が高い場合の圧力、厚み、変位量等を求め、短絡を確実に防止するために、求められた圧力、厚み、変位量よりも小さく設定される。後述するルールベースにより、推定時に、実測して導出した圧力、厚み、変位量に基づいて、異常度合を推定する。異常度合は４段階である場合に限定されない。履歴ＤＢ２２４には、異常度合列に代えて、予兆の有無を記憶した予兆有無列を記憶してもよいし、異常度合列に加えて、予兆有無列を記憶してもよい。

　関係ＤＢ２２５は、ルールベースモデルを記憶している。
　図６は、異常度合推定のルールベースモデルの一例を示す説明図である。図６Ａでは、便宜上、Ｎｏ．１からＮｏ．４の４つのケースについて説明する。Ｎｏ．１のケースでは、圧力が閾値未満であり、厚みが閾値未満であり、変位量が閾値未満であり、異常度合は、「０」である。同様に、Ｎｏ．２のケースでは異常度合は「１」であり、Ｎｏ．３のケースでは異常度合は「２」であり、Ｎｏ．４のケースでは異常度合は「３」である。ここでは、圧力、厚み、及び変位量を用いて、４段階の異常度合を導出する場合を説明するが、この場合に限定されない。圧力、厚み、及び変位量のいずれか一つを用いてもよいし、電流、電圧、温度、ＳＯＣ、又は時間等を用いてもよい。更に、これらの量を演算した値（例えば、厚みの時間変化率等）を用いてもよい。なお、変位量は、例えば、カメラ２０で測定した一つのセル１２の変形量としてもよく、当該セル１２が含まれる電池モジュール１全体の変形量としてもよい。厚みは、例えば、厚みセンサ９で測定した一つのセル１２の厚みとしてもよく、当該セル１２が含まれる電池モジュール１全体の厚みとしてもよい。

　図６Ｂには、厚み、厚みの時間変化率、圧力、及び圧力の時間変化率を用いるルールベースモデルの例を示す。図６Ｂに示すＮｏ．１のケースでは、厚み、厚みの時間変化率、圧力、及び圧力の時間変化率が全て閾値未満であり、異常度合は、「０」である。Ｎｏ．２～５のケースでは、厚み、厚みの時間変化率、圧力、及び圧力の時間変化率の内のいずれか一つが閾値以上であり、その他は閾値未満であり、異常度合は、「１」である。Ｎｏ．６～１１のケースでは、厚み、厚みの時間変化率、圧力、及び圧力の時間変化率の内のいずれか二つが閾値以上であり、その他は閾値未満であり、異常度合は、「２」である。Ｎｏ．１２～１５のケースでは、厚み、厚みの時間変化率、圧力、及び圧力の時間変化率の内のいずれか一つが閾値未満であり、その他は閾値以上であり、異常度合は、「３」である。Ｎｏ．１６のケースでは、厚み、厚みの時間変化率、圧力、及び圧力の時間変化率が全て閾値以上であり、異常度合は、「３」である。このように、厚み、厚みの時間変化率、圧力、及び圧力の時間変化率と閾値との比較に応じて、異常度合を判定することができる。

　関係ＤＢ２２５には、図３のような正常な状態の時間とセルの厚みとの第１関係を記憶してもよい。この場合、時間と推定するセル１２の厚みの変化との第２関係が第１関係から逸脱しているか否かに基づいてセル１２の状態を推定し、厚みが予兆の閾値を超えたか否か等に基づき、予兆の有無を判定する。

　前記通信部２４、４２は、ネットワークＮＷを介して他の装置との間で通信を行う機能を有し、所要の情報の送受信を行うことができる。

　本実施形態においては、制御装置２及びサーバ４０のいずれかが、本発明の推定装置として機能する。また、制御装置２及びサーバ４０を含むシステム全体が、本発明の推定装置であり、制御装置２が第１導出部として機能し、サーバ４０が推定部として機能してもよい。なお、サーバ４０が推定装置として機能しない場合、充放電システム３０はサーバ４０に接続されていなくてもよい。
　制御装置２は、電池ＥＣＵ（Electronic Control Unit）であってもよい。

　電圧センサ６は、電池モジュール１に並列に接続されており、電池モジュール１の全体の電圧に応じた検出結果を出力する。電圧センサ６は、各セル１２の後述する正極端子１２ｂ，負極端子１２ｃに接続されており、各セル１２の正極端子１２ｂ，負極端子１２ｃ間の電圧Ｖ₁ を測定し、各セル１２のＶ₁ の合計値である電圧Ｖを検出する。

　電流センサ７は、電池モジュール１に直列に接続されており、電池モジュール１の電流に応じた検出結果を出力する。
　厚みセンサ９は、Ｘ線ＣＴ装置、レーザ変位センサ、又は歪みセンサ等からなる。厚みセンサ９は電池モジュール１のセル１２のスタック方向の厚みを測定する。

　圧力センサ１０は、電池モジュール１をスタック方向に圧迫する状態で挟み込む一対の後述するエンドプレート１７の圧迫力を測定する。セル１２の内圧が劣化により増大した場合、エンドプレート１７間の圧迫力が増大する。圧力センサ１０は、電池モジュール１の外側に広がる力、又は電池モジュール１の少なくとも一面に印加されている圧力を測定してもよい。圧力センサ１０により、個々のセル１２の内圧を測定してもよい。
　電池モジュール１の片側の最外位置に配置されたセル１２の膨れを用いてもよい。エンドプレート１７の膨れ（ゆがみ）を測定してもよい。セル１２間の隙間を測定してもよい。
　また、セル１２のエンドプレート１７の圧迫力（コンプレッションフォース）を測定し、圧迫力を膨れ量に代用して用いてもよい。圧迫力の測定の方法としては、エンドプレート１７を押し込んで反発力を測定する、固定ボルトを取り外して反発力を測定する等の方法が挙げられる。
　カメラ２０は、各セル１２の後述する外装体１２ｆの、発電要素１２ａから端子が突出し、テーパ状になっている部分等を撮像する。

　図４においては、電池モジュール１を一組備える場合を示しているが、電池モジュール１は、複数組、直列に接続してもよい。
　電池モジュール１は、複数の電池回路１１を備えている。夫々の電池回路１１は、一つのセル１２を含み、電池モジュール１が充電及び放電を行う際に電流が流れる回路である。複数の電池回路１１は直列に接続されている。電池モジュール１が充電及び放電を行う際には、複数の電池回路１１に電流が流れ、複数のセル１２が充電及び放電を行う。

　電池回路１１は、第１電路１３と、第１電路１３に設けられたセル１２と、第１電路１３に設けられてセル１２に直列接続された第１スイッチ１４とを備えている。セル１２は、第１電路１３及び第１スイッチ１４を介して隣の電池回路１１に接続されている。第１スイッチ１４は、ＦＥＴ（field effect transistor ）を用いて構成されている。第１スイッチ１４は、そのボディダイオードの順方向が電池モジュール１の充電方向となるように第１電路１３に設けられている。第１スイッチ１４は、オン時に第１電路１３を導通状態にし、オフ時に第１電路１３を電池モジュール１の放電方向に非導通状態にする。具体的には、第１スイッチ１４がオンである場合に、セル１２は、第１電路１３を通じて他の電池回路１１に接続され、充電及び放電を行うことができる。第１スイッチ１４がオフである場合には、セル１２に、放電方向には電流が流れないが、充電方向には第１スイッチ１４のボディダイオードを通じて電流が流れる。

　電池回路１１は、さらに、セル１２及び第１スイッチ１４に並列に他の電池回路１１に接続された第２電路１５と、第２電路１５に設けられた第２スイッチ１６とを備えている。第２スイッチ１６は、ＦＥＴを用いて構成されている。第１スイッチ１４と第２スイッチ１６とは互いに逆極性になるように電池回路１１内に接続されている。第２スイッチ１６は、そのボディダイオードの順方向が電池モジュール１の放電方向となるように第２電路１５に設けられている。ある電池回路１１において、第１スイッチ１４がオフになった際に、第２スイッチ１６をオンにすると、セル１２へ充電電流が流れなくなり、第２電路１５がバイパスとなってセル１２を迂回した状態で、他の電池回路に充電電流が流れる。

　第２スイッチ１６は、オン時に第２電路１５を導通状態にし、オフ時に第２電路１５を電池モジュール１の充電方向に非導通状態にする。第１スイッチ１４がオンであり、第２スイッチ１６がオフである場合は、セル１２は、第１電路１３を通じて他の電池回路１１に接続されている。

　図７は電池モジュール１の断面図、図８はセル１２の斜視図である。
　セル１２は、発電要素１２ａと、正極端子１２ｂと、負極端子１２ｃと、ラミネートフィルム１２ｄ及び１２ｅからなる外装体１２ｆとを備える。外装体１２ｆは、２枚のラミネートフィルム１２ｄ及び１２ｅを重ね合わせて周縁部を溶着することにより構成される。発電要素１２ａから突出する正極端子１２ｂ及び負極端子１２ｃは外装体１２ｆの溶着部分を介し外部に引き出されている。例えばラミネートフィルム１２ｄ及び１２ｅは、夫々発電要素１２ａが配置されている内側から外側に向かって、ＰＥ溶着層、ＰＥＴ層、アルミニウム層、ＰＥＴ層及びＰＥ溶着層がこの順に積層されてなる。積層の構成はこの場合に限定されない。
　複数のセル１２は、スタック方向に圧迫する状態で、一対のエンドプレート１７，１７により挟み込まれている。

　発電要素１２ａは正極板、セパレータ、及び負極板を積層してなり、外装体１２ｆに収容されている。負極板は、本発明における負極に対応するものである。
　発電要素１２ａは、正極板と負極板とをセパレータを介して扁平状に巻回して得られるものであってもよいし、複数の正極版と負極板をセパレータを介し積層して得られるものであってもよい。

　正極板は、アルミニウム、チタン、タンタル、ステンレス鋼等の金属又はそれらの合金等からなる板状（シート状）又は長尺帯状の金属箔である正極基材箔上に活物質層が形成されたものである。負極板は、銅、ニッケル、ステンレス鋼、ニッケルメッキ鋼等の金属又はこれらの合金等からなる板状（シート状）又は長尺帯状の金属箔である負極基材箔上に活物質層が形成されたものである。セパレータは、合成樹脂からなる微多孔性のシートである。

　正極活物質としては、例えば、公知の正極活物質の中から適宜選択できる。リチウム二次電池用の正極活物質としては、通常、Ｌｉイオンを吸蔵及び放出することができる材料が用いられる。正極活物質としては、例えば、α－ＮａＦｅＯ_２型結晶構造を有するリチウム遷移金属複合酸化物、スピネル型結晶構造を有するリチウム遷移金属酸化物等が挙げられる。ここで、Ｆｅは鉄である。α－ＮａＦｅＯ_２型結晶構造を有するリチウム遷移金属複合酸化物として、例えば、Ｌｉ［Ｌｉ_ｘＮｉ_１－ｘ］Ｏ_２（０≦ｘ＜０．５）、Ｌｉ［Ｌｉ_ｘＮｉ_γＣｏ_{（１－ｘ－γ）}］Ｏ_２（０≦ｘ＜０．５、０＜γ＜１）、Ｌｉ［Ｌｉ_ｘＣｏ_{（１－ｘ）}］Ｏ_２（０≦ｘ＜０．５）、Ｌｉ［Ｌｉ_ｘＮｉ_γＭｎ_{（１－ｘ－γ）}］Ｏ_２（０≦ｘ＜０．５、０＜γ＜１）、Ｌｉ［Ｌｉ_ｘＮｉ_γＭｎ_βＣｏ_{（１－ｘ－γ－β）}］Ｏ_２（０≦ｘ＜０．５、０＜γ、０＜β、０．５＜γ＋β≦１）、Ｌｉ［Ｌｉ_ｘＮｉ_γＣｏ_βＡｌ_{（１－ｘ－γ－β）}］Ｏ_２（０≦ｘ＜０．５、０＜γ、０＜β、０．５＜γ＋β＜１）等が挙げられる。ここで、Ｎｉはニッケル、Ｃｏはコバルト、Ａｌはアルミニウムである。スピネル型結晶構造を有するリチウム遷移金属酸化物として、Ｌｉ_ｘＭｎ_２Ｏ_４、Ｌｉ_ｘＮｉ_γＭｎ_{（２－γ）}Ｏ_４等が挙げられる。これらの材料は表面が他の材料で被覆されていてもよい。正極活物質層においては、これら材料の１種を単独で用いてもよく、２種以上を混合して用いてもよい。正極活物質層においては、これら化合物の１種を単独で用いてもよく、２種以上を混合して用いてもよい。正極活物質層中の正極活物質の含有量は特に限定されないが、その下限としては、５０質量％が好ましく、８０質量％がより好ましく、９０質量％がさらに好ましい。含有量の上限としては、９９質量％が好ましく、９８質量％がより好ましい。

　正極板の活物質層を形成する正極合剤は、必要に応じて導電剤、バインダー、増粘剤、フィラー等の任意成分を含む。導電剤としては、例えば、カーボンブラック等の炭素質材料、金属、導電性セラミックス等が挙げられる。バインダーとしては、フッ素樹脂（ポリテトラフルオロエチレン（ＰＴＦＥ）、ポリフッ化ビニリデン（ＰＶＤＦ）等）、ポリエチレン、ポリプロピレン、ポリイミド等の熱可塑性樹脂等が挙げられる。増粘剤としては、例えばカルボキシメチルセルロース（ＣＭＣ）、メチルセルロース等の多糖類高分子が挙げられる。フィラーとしては、ポリプロピレン、ポリエチレン等のポリオレフィン等が挙げられる。

　負極活物質層に用いられる負極活物質としては、Ｌｉ金属を含むのが好ましい。負極活物質がＬｉ金属を含むので余剰のＬｉイオンを有し、負極板から正極板にＬｉイオンを受け渡して、所要の放電容量を発現することができる。Ｌｉ金属には、Ｌｉ単体の他、Ｌｉ合金が含まれる。Ｌｉ合金としては、例えば、ＬｉＡｌ合金等が挙げられる。Ｌｉ金属を含む負極板は、Ｌｉ金属を所定の形状に切断するか、所定の形状に成形することにより製造できる。この場合、Ｌｉ金属板の端部のみにステンレス鋼製の負極基材を接続してもよい。

　さらに、負極活物質層は、Ｎａ、Ｋ（カリウム）、Ｃａ（カルシウム）、Ｆｅ、Ｍｇ（マグネシウム）、Ｓｉ、Ｎ（窒素）等の元素を含有してもよい。負極活物質は、Ｌｉ金属とＳｉ又はＳｉＯとを含んでもよい。
　上記負極活物質に占めるＬｉ金属の含有量の下限としては、８０質量％が好ましく、９０質量％がより好ましく、９５質量％がさらに好ましい。含有量の上限は、１００質量％であってよい。

　外装体１２ｆには、電解液が注入されている。電解液は、非水溶媒、並びに非水溶媒に溶解している硫黄系環状化合物、フッ素化環状カーボネート、鎖状カーボネート、及び電解質塩を含む。硫黄系環状化合物として、スルトン構造又は環状サルフェート構造を有する化合物等が挙げられる。フッ素化環状カーボネートとして、フルオロエチレンカーボネート等が挙げられる。鎖状カーボネートとしては、エチルメチルカーボネート、ジメチルカーボネート等が挙げられる。

　セル１２の負極活物質がＬｉ金属を含み、正極活物質がリチウム過剰型であってもよい。このようなセル１２によれば、高い放電容量を発揮できる。

　正極活物質は、Ｌｉ_x （Ｎｉ_a Ｃｏ_b Ｍｎ_c ）Ｏ₂ （ａ＋ｂ＋ｃ＝１、０＜ｘ＜１．１）で表されるＮＣＭ（Ｎｉ＋Ｃｏ＋Ｍｎ系の混合正極活物質）等の三成分系であってもよいし、Ｌｉ過剰型であってもよい。

　電池モジュール１の隣り合うセル１２の正極端子１２ｂ及び負極端子１２ｃがバスバー（不図示）により電気的に接続されることで、複数のセル１２が直列に接続されている。
　電池モジュール１の両端のセル１２の、正極端子１２ｂ、負極端子１２ｃには、電力を取り出すための正極リード及び負極リード（不図示）が設けられている。
　セル１２の外装体１２ｆは、金属缶からなるものであってもよい。

　セル１２の具体例について説明する。
［正極板の作製］
　正極活物質として、α－ＮａＦｅＯ₂ 型結晶構造を有し、Ｌｉ_１＋αＭｅ_１－αＯ_２（Ｍｅは遷移金属）で表されるリチウム遷移金属複合酸化物を用いる。ここで、ＬｉとＭｅのモル比Ｌｉ／Ｍｅは１．３３であり、Ｍｅは、Ｎｉ及びＭｎからなり、Ｎｉ：Ｍｎ＝１：２のモル比で含んでいるものである。

　Ｎ－メチルピロリドン（ＮＭＰ）を分散媒とし、前記正極活物質、導電剤としてのアセチレンブラック（ＡＢ）、及び結着剤としてのポリフッ化ビニリデン（ＰＶＤＦ）を９２．５：４．５：３．０の質量比率で含有する正極ペーストを作製する。正極基材としての厚さ１５μｍのアルミニウム箔の両面に、正極ペーストを塗布し、乾燥し、プレス後、切断し、幅３０ｍｍ、長さ４０ｍｍの矩形状に正極活物質層が配置された正極板を作製する。正極活物質層の厚さは片面で約１１０μｍであり、正極合剤が単位面積あたり２６ｍｇ／ｃｍ^２含まれる。前記正極板は、１２０℃で１４時間以上減圧乾燥して用いる。

［負極板の作製］
　負極基材である８μｍの銅箔の両面に、負極活物質層として金属リチウム箔（平均厚さ１００μｍ：金属リチウム１００質量％の純金属リチウム）を積層し、プレスした。これにより、負極基材の両面に負極活物質層が積層された負極板を得る。上記負極板は、幅３０ｍｍ、長さ４２ｍｍの矩形状である。

［電解液の調製］
　フルオロエチレンカーボネート（ＦＥＣ）及びジメチルカーボネート（DＭＣ）をＦＥＣ：DＭＣ＝３０：７０の体積比で混合した混合溶媒にＬｉＰＦ₆ を１ｍｏｌ　ｄｍ^-3の濃度で溶解させた溶液を作製する。さらに１，３－プロペンスルトンを前記溶液に対して２質量％添加し、電解液を得る。

［セル１２の作製］
　複数の上記正極板と複数の上記負極板とを一枚ずつ交互に且つセパレータであるポリオレフィン製微多孔膜を介して積層することにより、積層型の発電要素１２ａを作製する。

　２枚のラミネートフィルム１２ｄ及び１２ｅにより、予め前記正極板及び負極板に夫々接続した正極端子１２ｂ、負極端子１２ｃの開放端部が外部に露出するように、発電要素１２ａを覆い、注液孔となる部分を除いて封止し、電解液を注液した後、注液孔を気密封止する。以上のようにして、セル１２を作製する。

　セル１２の構成は上述の場合に限定されない。負極板にリチウムを貼付してもよい。

　以下、具体的に、セル１２の異常度合の推定方法について説明する。
　図９は、制御部２１によるセル１２の異常度合の推定処理の手順を示すフローチャートである。
　制御部２１は履歴情報を導出する（Ｓ１）。制御部２１は、推定時点で電流センサ７から取得した電流を履歴ＤＢ２２４に記憶する。制御部２１は、推定時点で電圧センサ６から取得した電圧を履歴ＤＢ２２４に記憶する。制御部２１は、推定時点で温度センサ８から取得した温度を履歴ＤＢ２２４に記憶する。制御部２１は、推定時点で導出したＳＯＣを履歴ＤＢ２２４に記憶する。制御部２１は、推定時点で圧力センサ１０から取得した圧力を履歴ＤＢ２２４に記憶する。制御部２１は、推定時点で厚みセンサ９から取得した厚みを履歴ＤＢ２２４に記憶する。制御部２１は、推定時点でカメラ２０により取得した画像データを履歴ＤＢ２２４に記憶する。制御部２１は、記憶部２２に記憶してある画像処理プログラムにより画像データを処理して得られた、初期状態からの変位量を履歴ＤＢ２２４に記憶する。

　制御部２１は、履歴ＤＢ２２４から、異常度合の推定に必要とする推定情報を読み出す（Ｓ２）。
　制御部２１は、関係ＤＢ２２５を読み出す（Ｓ３）。

　制御部２１は、異常度合を推定し（Ｓ４）、予兆があるか否かを判定する（Ｓ５）。関係ＤＢ２２５に図６のルールベースが記憶してある場合、制御部２１は、履歴ＤＢ２２４から読み出した圧力、厚み、変位量夫々が閾値未満であるか否かに基づいて、異常度合を推定する。制御部２１は、異常度合が「３」である場合、予兆があると判定する。関係ＤＢ２２５に、正常な状態の時間とセルの厚みとの第１関係を記憶してある場合、時間と厚みの変化との第２関係が第１関係から逸脱しているか否かに基づいてセル１２の状態を推定し（Ｓ４）、厚みが予兆の閾値を超えたか否か等に基づき、予兆の有無を判定する（Ｓ５）。制御部２１は、異常度合、又は予兆の有無を履歴ＤＢ２２４に記憶する。
　制御部２１は、予兆があると判定した場合（Ｓ５：ＹＥＳ）、予兆がある旨を報知する（Ｓ６）。制御部２１は、通信部２４を通じて、異常の予兆がある旨の情報をサーバ４０へ送信する、又はユーザの端末装置へ送信する。制御部２１は、予兆が無い場合（Ｓ５：ＮＯ）、処理を終了する。
　制御部２１は、電池モジュール１全体として異常の予兆の有無を推定した後、予兆があるセル１２を特定してもよい。

　本実施形態によれば、セル１２の形状及び／又は圧力の変化を含む推定情報を導出することにより、負極の形状及び／又は圧力の変化を取得したことになり、推定情報に基づいて精度良くセル１２の状態を推定し、短絡等の異常の予兆を精度良く検出できる。

　図１０は、制御部２１によるセル１２の通電制御の処理の手順を示すフローチャートである。
　制御部２１は、対象のセル１２に異常の予兆があるか否かを判定する（Ｓ１１）。制御部２１は、異常度合が「３」であるか否かを判定する。制御部２１は、予兆がない場合（Ｓ１１：ＮＯ）、処理を終了する。

　制御部２１は、予兆がある場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）、予兆があるセル１２の推定時のＳＯＣが閾値ａ以上であるか否かを判定する（Ｓ１２）。制御部２１は、ＳＯＣが閾値ａ以上でない場合（Ｓ１２：ＮＯ）、処理を終了する。後述するように、充電時の通電を停止したセル１２を復帰させて放電する場合があり、停止時にＳＯＣが閾値ａ以上である必要がある。

　制御部２１は、ＳＯＣが閾値ａ以上である場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、通電を停止するセル１２として特定され、このセル１２の対応する第１スイッチ１４をオフする（Ｓ１３）。
　制御部２１は第２スイッチ１６をオンし（Ｓ１４）、処理を終了する。第２電路１５は導通状態となり、予兆があるセル１２は他の電池回路１１とは非接続の状態となり、充電できなくなる。

　図１１は、２番目のセル１２の通電を停止して、充電を行う場合の電池モジュール１を示す模式的回路図である。図１１において、充電時に流れる電流を実線矢印で示している。図１１中で上から二番目にあるセル１２に異常の予兆があるとする。このセル１２を含む電池回路１１では、第１スイッチ１４がオフとなり、セル１２は他の電池回路１１とは非接続の状態となっている。第２スイッチ１６がオンとなり、第２電路１５は導通状態となっている。正常なセル１２を含む電池回路１１では、第１スイッチ１４はオンであり、セル１２は第１電路１３を介して他の電池回路１１と接続されている。第２スイッチ１６はオフであり、第２電路１５は非導通状態となっている。

　正常なセル１２を含む電池回路１１では、セル１２及び第１電路１３を電流が流れ、セル１２が充電を行う。予兆があるセル１２を含む電池回路１１では、セル１２及び第１電路１３を電流が流れず、第２電路１５を電流が流れる。即ち予兆があるセル１２を電流が流れず、第２電路１５がバイパスとなって第２電路１５を電流が流れる。電池モジュール１の全体として、電流が流れ、正常なセル１２は充電を行う。
　予兆があるセル１２は充電できないので、デンドライトがさらに成長して短絡が生じることが防止される。

　予兆があるセル１２の放電を行う場合は、第２スイッチ１６をオフし、第１スイッチ１４をオンする。以下、通電を停止したセル１２を復帰させて放電する場合を説明する。
　図１２は、制御部２１によるセル１２の放電制御の処理の手順を示すフローチャートである。
　制御部２１は、復帰するか否かを判定する（Ｓ２１）。制御部２１は、使用中のセル１２のみによるオペレーションが困難であるか否等を判定する。制御部２１は、復帰しない場合（Ｓ２１：ＮＯ）、処理を終了する。

　制御部２１は、復帰する場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、履歴ＤＢ２２４を読み出し、通電を停止しているセル１２の抵抗を導出する（Ｓ２２）。制御部２１は、履歴ＤＢ２２４に記憶されている、対象のセル１２の充電回数の初期の電流及び電圧を読み出し、抵抗を導出する。

　制御部２１は、放電を行うセル１２を選択する（Ｓ２３）。制御部２１は、抵抗を導出したセル１２の中で抵抗が大きいセル１２を選択する。上述したように、セル１２の抵抗が大きい場合、発熱量が大きく、短絡を生じ難い。制御部２１は、通電停止時にＳＯＣが高いセル１２を選択してもよい。ＳＯＣが高い場合、十分に放電することができる。

　制御部２１は、負荷を切断可能か否かを判定する（Ｓ２４）。制御部２１は、切断可能でない場合（Ｓ２４：ＮＯ）、処理を終了する。
　制御部２１は、切断可能である場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、負荷を切断する（Ｓ２５）。
　制御部２１は、セル１２の対応する第２スイッチ１６をオフする（Ｓ２６）。
　制御部２１は第１スイッチ１４をオンする（Ｓ２７）。第２電路１５は非導通状態、第１電路１３は導通状態となり、セル１２は他の電池回路１１に接続された状態となり、放電が可能になる。

　制御部２１は、負荷を電池モジュール１に接続する（Ｓ２８）。
　制御部２１は、放電を開始し（Ｓ２９）、処理を終了する。

　本実施形態によれば、使用中のセル１２のみでのオペレーションが困難となった場合に、通電停止中のセル１２を復帰させて放電することで、オペレーションを実行できる。

（実施形態２）
　飛行体としてＨＡＰＳ機体５０を例に実施形態２を説明する。飛行体はｅＶＴＯＬ（electric vertical takeoff and landing aircraft）であってもよいが、これらに限定はされない。飛行体は、発電装置と蓄電素子とを備え、好ましくは内燃機関を有しない。
　図１３はＨＡＰＳ機体５０の外観の斜視図、図１４はＨＡＰＳ機体５０の構成を示すブロック図である。図１３中、図４と同一部分は同一符号を付して詳細な説明を省略する。図１４において、ソーラーパネル５４は省略している。
　ＨＡＰＳ機体５０は、翼部５１と、複数のプロペラ５２と、複数の脚部５３と、複数のソーラーパネル５４と、電池モジュール１と、制御装置２と、モータ４と、無線中継局５と、車輪５５とを備える。プロペラ５２はモータ４に接続されている。ＨＡＰＳ機体５０の構成は、この例に限定はされない。電池モジュール１、制御装置２、無線中継局５は脚部５３内に収容されている。代替的に、これらは翼部５１に設けられてもよい。

　無線中継局５を搭載するＨＡＰＳ機体５０により広範囲の多数の端末装置と同時接続を行うことができ、ＨＡＰＳ機体５０と人工衛星、地上局との間で連携を取ることで、高速の通信インフラを構築することができる。災害時においても、安定した通信環境を維持できる。

　ソーラーパネル５４は、例えばシリコン系の太陽電池を複数配列したモジュールを複数並べ、接続してなる。
　電池モジュール１は、例えばセル１２を複数直列及び／又は並列に接続してなる。電池モジュール１を複数直列に接続してバンクを構成してもよく、バンクを並列に接続してもよい。セル１２及び電池モジュール１は、実施形態１に係るセル１２及び電池モジュール１と同様の構成を有する。

　制御装置２は、実施形態１の制御装置２と同様の構成を有し、さらにモータ駆動部２８を有する。記憶部２２には、異常度合推定プログラム２２１、通電制御プログラム２２２、放電制御プログラム２２３、履歴ＤＢ２２４、及び関係ＤＢ２２５が記憶されている。

　図１５は、履歴ＤＢ２２４のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。実施形態２の履歴ＤＢ２２４は、実施形態１の履歴ＤＢ２２４の列に加えて、ソーラーパネル発電量列及び消費エネルギー列を記憶している。ソーラーパネル発電量列は、ソーラーパネル５４の発電量を記憶している。消費エネルギー列はＨＡＰＳ機体５０全体の消費エネルギー量を記憶している。

　入力部２３は、ソーラーパネル５４、電池モジュール１の電流及び電圧の検出結果を受け付ける。
　通信部２４は、無線中継局５等の他の装置との間で通信を行う機能を有し、所要の情報の送受信を行う。
　モータ駆動部２８は、各プロペラ５２の各モータ４の回転駆動を制御する。

　負荷３にはインバータ回路及び切替部（不図示）が接続されている。切替部に電池モジュール１及びソーラーパネル５４が接続されている。インバータ回路は、切替部により電池モジュール１とソーラーパネル５４とを切り替えて入力される直流電流を交流電流に変換して、負荷３へ出力する。
　図１４においては、負荷３に電池モジュール１が接続された状態を示している。

　無線中継局５は、通信部５６を備える。通信部５６は、アンテナ、送受共用器、及び増幅器等を有し、地上又は海上の中継局との間で、無線信号の送受信を行う。該中継局を介し無線中継局５は、移動通信網のネットワークＮＷに接続される。ネットワークＮＷにはサーバ４０及び端末装置６０が接続されている。
　モータ４はプロペラ５２を回転駆動する。代替的に、モータ４は、図１３に示した形態以外の飛行体推進装置や飛行体上昇装置を駆動してもよい。

　以上のように構成されたＨＡＰＳ機体５０は、斜め上方に向かって地面から離れた後、所定の水平方向の領域内を旋回しながら揚力で浮揚し、空域Ａまで上昇する。空域Ａとして、例えば高度１１ｋｍ～５０ｋｍの成層圏内の空域が挙げられる。中でも高度２０ｋｍの空域が好ましい。空域Ａまで上昇した後、ＨＡＰＳ機体５０は水平方向の位置Ｂまで水平移動し、位置Ｂに滞在する。

　夜間は、ソーラーパネル５４により発電することができないので、電池モジュール１が電力を供給する。電池モジュール１は、モータ４を駆動して飛行する場合の電力を供給し、ＨＡＰＳ機体５０が空域Ａ内を滑空する場合においても必要とされる、制御部２１、入力部２３、通信部２４、無線中継局５等への電力の供給を行う。
　ソーラーパネル５４により発電されるまで、電池モジュール１により電力を供給するので、夜間の放電の深度は大きくなる。例えばＳＯＣ１０％～１００％の範囲で、電池モジュール１は充放電を行う。

　本実施形態においては、実施形態１と同様に、セル１２の圧力、厚み、変位量に基づいて、関係ＤＢ２２５に記憶されたルールベースを用いて、セル１２の異常度合を推定する。圧力、厚み、及び変位量のいずれかに基づいて異常度合を推定してもよいし、圧力、厚み、変位量に加え、電流、電圧、温度、ソーラーパネル発電量、及び消費エネルギーの少なくとも一つに基づいて、異常度合を推定してもよい。

　セル１２の異常度合に基づいて異常の予兆があると判定した場合、そのセル１２の第１スイッチ１４をオフし、第２スイッチ１６をオンして充電時の通電を停止する。これにより該セル１２における短絡が防止される。ＨＡＰＳ機体５０は、例えば半年間等の所定の期間に亘って、広範囲の多数の端末装置と同時接続を行い、高速の通信インフラを構築することが求められている。本実施形態によれば、延命が図られ、より長期間に亘って、夜間に安定的に放電を行うことができ、安定的に飛行オペレーションを行い、安定した通信環境を維持することが可能になる。

　制御部２１は、使用中のセル１２のみでは飛行の続行が困難であると判定した場合、充電時の通電を停止していたセル１２のうち、抵抗が高く、ＳＯＣが高いセル１２を選択し、該セル１２の第２スイッチ１６をオフし、第１スイッチ１４をオンして、放電時の通電を復帰させる。これにより、墜落を回避して、ＨＡＰＳ機体５０を着陸させることができる。

（実施形態３）
　図１６は、実施形態３に係る充放電システム３０及びサーバ４０の構成を示すブロック図である。
　実施形態３のサーバ４０は、記憶部４３を備える。
　記憶部４３は、ハードディスクドライブなどの記憶装置を備える。記憶部４３には、制御部４１によって実行される各種コンピュータプログラム、コンピュータプログラムによって利用される各種データ、外部から取得したデータ等が記憶される。記憶部４３に記憶されるコンピュータプログラムの一例は、学習モデル４３０を生成するためのモデル生成プログラムである。また、記憶部４３には、セル１２の画像データと、異常度合を示すラベルデータとを含む訓練データが記憶されてもよい。これらのデータは通信部４２を介して、制御装置２から取得してもよい。
　実施形態３の制御装置２の履歴ＤＢ２２４は、画像データに基づく変位量は記憶していない。学習モデル４３０に画像データを入力して異常度合を推定するので、画像処理して変位量を導出する必要はない。

　図１７は実施形態３における学習モデル４３０の構成を示す模式図である。実施形態３における学習モデル４３０は、ＣＮＮ（Convolutional Neural Networks）、Ｒ－ＣＮＮ（Region-based CNN）等による学習モデルであり、入力層４３１、中間層４３２、及び出力層４３３を備える。学習モデル４３０は、セル１２の画像データの入力に対して、異常度合を出力するように学習されている。学習モデル４３０は、例えばサーバ４０によって生成され、制御装置２の記憶部２２に記憶される。

　学習モデル４３０の入力層４３１には、画像データが入力される。
　中間層４３２は、例えば、畳み込み層４３２ａ、プーリング層４３２ｂ、及び全結合層４３２ｃにより構成される。畳み込み層４３２ａ及びプーリング層４３２ｂは交互に複数設けられてもよい。畳み込み層４３２ａ及びプーリング層４３２ｂは、各層のノードを用いた演算によって、入力層４３１を通じて入力される画像データの特徴を抽出する。全結合層４３２ｃは、畳み込み層４３２ａ及びプーリング層４３２ｂによって特徴部分が抽出されたデータを１つのノードに結合し、活性化関数によって変換された特徴変数を出力する。特徴変数は、全結合層４３２ｃを通じて出力層４３３へ出力される。

　出力層４３３は、１つ又は複数のノードを備える。出力層４３３は、中間層４３２の全結合層４３２ｃから入力される特徴変数を基に、ソフトマックス関数を用いて確率に変換し、例えば０から３の各異常度合を示す確率を各ノードから出力する。

　例えば、出力層４３３を第１ノードから第４ノードの４個のノードにより構成し、第１ノードから異常度合が０である確率、第２ノードから異常度合が１である確率、第３ノードから異常度合が２である確率、第４ノードから異常度合が３である確率を出力すればよい。
　出力層４３３は、
　例えば、異常度合０…０．０４
　　　　　異常度合１…０．９０
　　　　　異常度合２…０．０５
　　　　　異常度合３…０．０１
のように出力する。
　出力層４３３を構成するノードの数や各ノードに割り当てる演算結果は、上述の例に限定されるものではなく、適宜設計することが可能である。
　出力層４３３は、１つのノードを備え、予兆がある確率を出力してもよい。この場合、訓練データは、セル１２の画像データと、予兆の有無を示すラベルデータとを含む。

　制御装置２の制御部２１は、学習モデル４３０から得られる演算結果を参照し、例えば確率が最も高いノードを選択することにより、異常度合を推定できる。

　学習モデル４３０の構成を定める内部パラメータ（ノード間の重み及びバイアス）は、例えば、サーバ４０において、適宜の学習アルゴリズムを用いることによって学習される。

　図１８は、制御部４１による学習モデル４３０の生成処理の手順を示すフローチャートである。
　制御部４１は、学習モデル４３０を生成する準備段階として、セル１２のテーパ部分の画像データと、セル１２の異常度合を示すラベルデータとを収集し、収集したデータを訓練データとして記憶部４３に記憶する（Ｓ３１）。この準備段階で、十分な数の画像データと、ラベルデータとを収集しておくことで、異常度合の推定精度を高めることができる。学習が進めば、学習モデル４３０による推定結果と、推定処理に用いた画像データとを取得し、取得したデータを訓練データとして用いてもよい。

　制御部４１は訓練データを用いて、画像データを入力した場合に異常度合の確率を出力する学習モデル４３０を生成する（Ｓ３２）。具体的には、制御部４１は、訓練データを入力層４３１に入力し、中間層４３２での演算処理を経て、出力層４３３から異常度合の確率を取得する。
　制御部４１は、出力層４３３から出力された各異常度合の推定結果を、訓練データにおいて画像データに対しラベル付けされた異常度合の情報、即ち正解値と比較し、出力層４３３からの出力値が正解値に近づくように、中間層４３２での演算処理に用いるパラメータを最適化する。該パラメータは、例えば重み（結合係数）、活性化関数の係数等である。パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、例えば制御部４１は誤差逆伝播法を用いて各種パラメータの最適化を行う。
　制御部４１は、各訓練データの画像データについて上記の処理を行い、学習モデル４３０を生成する。制御部４１は、生成した学習モデル４３０を記憶部４３に格納し、一連の処理を終了する。
　入力層４３１には、画像データのみではなく、圧力、厚みを入力して学習してもよい。さらに、電流、電圧、温度、ＳＯＣ等を入力してもよい。充放電システムがＨＡＰＳ機体５０に備えられる場合、ソーラーパネル発電量、消費エネルギーを入力してもよい。

　制御装置２は、サーバ４０において生成された学習モデル４３０をダウンロードする。制御装置２は、推定時に取得された画像データを学習モデル４３０へ入力することによって、セル１２における異常度合を推定できる。

　図１９は、制御部２１によるセル１２の異常度合の推定処理の手順を示すフローチャートである。
　制御部２１は履歴情報を導出する（Ｓ４１）。
　制御部２１は、履歴ＤＢ２２４から推定情報を読み出す（Ｓ４２）。ここでは、推定情報として画像データを読み出す。

　制御部２１は、推定情報としての画像データを学習モデル４３０に入力する（Ｓ４３）。
　制御部２１は、学習モデル４３０が出力した異常度合の確率に基づき、異常度合を推定する（Ｓ４４）。制御部２１は、確率が最も高い異常度合を取得して、予兆を推定する。
　制御部２１は、予兆があるか否かを判定する（Ｓ４５）。制御部２１は、異常度合が「３」である場合、予兆があると判定する。
　制御部２１は、予兆があると判定した場合（Ｓ４５：ＹＥＳ）、予兆がある旨を報知する（Ｓ４６）。制御部２１は、通信部２４を通じて、異常の予兆がある旨の情報をサーバ４０に送信する、又はユーザの端末装置へ送信する。
　学習モデル４３０が、予兆がある確率を出力する場合、制御部２１は、学習モデル４３０が出力した、予兆がある確率が例えば５０％以上である場合、予兆があると判定する。制御部２１は、予兆が無い場合（Ｓ４５：ＮＯ）、処理を終了する。

　本実施形態によれば、容易に、精度良く、セル１２の状態を推定でき、セル１２の異常の予兆を判定できる。実施形態３では、ＣＮＮを用いた教師あり学習の例を示したが、教師なし学習又は回帰等を用いてセル１２の状態を推定することも可能である。

　以上の実施の形態は、制限的なものではない。本発明の範囲は、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ことが意図される。
　蓄電素子はリチウム二次電池には限定されない。蓄電素子は、他の二次電池であってもよいし、キャパシタであってもよい。

　１　電池モジュール（蓄電素子）
　１２　セル（蓄電素子）
　１２ａ　発電要素
　１２ｂ　正極端子
　１２ｃ　負極端子
　１２ｆ　外装体
　１４　第１スイッチ
　１６　第２スイッチ
　２　制御装置
　２５、２６、２７　記録媒体
　２１、４１　制御部
　２２、４３　記憶部
　２２１　異常度合推定プログラム
　２２２　通電制御プログラム
　２２３　放電制御プログラム
　２２４　履歴ＤＢ
　２３　入力部
　２４、４２　通信部
　２８　モータ駆動部
　３　負荷
　４　モータ
　５　無線中継局
　３０　充放電システム
　４０　サーバ
　５０　ＨＡＰＳ機体
　５１　翼部
　５２　プロペラ
　５３　脚部
　５４　ソーラーパネル
　５５　車輪

Claims (12)

1. 　充電時にＬｉ（リチウム）が析出し、放電時に前記Ｌｉを電解液中に放出する負極と、外装体とを有する蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化を含む推定情報を導出する第１導出部と、
   　導出した前記推定情報に基づいて、前記蓄電素子の状態を推定する推定部と
   　を備える推定装置。
2. 　前記推定情報は、反応に関与しないデッドＬｉを包含するＳＥＩ(Solid Electrolyte Interphase）被膜及び／又はＬｉのデンドライトとを含む前記負極上の堆積物に起因する、前記蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化の情報である、請求項１に記載の推定装置。
3. 　前記負極はＬｉ金属を含む活物質を有する、請求項１又は２に記載の推定装置。
4. 　前記推定部は、
   　前記推定情報を入力した場合に、蓄電素子の状態に係る情報を出力する学習モデルに、前記第１導出部により導出した前記推定情報を入力して、前記蓄電素子の状態を推定する、請求項１から３までのいずれか１項に記載の推定装置。
5. 　前記推定部が推定した前記蓄電素子の状態に基づいて、異常の予兆の有無を判定する判定部を備える、請求項１から４までのいずれか１項に記載の推定装置。
6. 　充電時にＬｉが析出し、放電時に前記Ｌｉを電解液中に放出する負極と、外装体とを有する蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化を含む推定情報を導出する第１導出部と、
   　前記推定情報を入力した場合に、蓄電素子の異常の予兆に係る情報を出力する学習モデルに、前記第１導出部により導出した前記推定情報を入力して、前記蓄電素子の異常の予兆の有無を判定する判定部と
   　を備える推定装置。
7. 　前記推定部により推定した前記状態に基づいて特定した蓄電素子に対し、少なくとも充電時の通電を停止する通電制御部を備える、請求項１から５までのいずれか１項に記載の推定装置。
8. 　前記判定部により判定した前記異常の予兆に基づいて特定した蓄電素子に対し、少なくとも充電時の通電を停止する通電制御部を備える、請求項５又は６に記載の推定装置。
9. 　前記通電制御部が通電を停止した蓄電素子を放電する放電制御部を備える、請求項７又は８に記載の推定装置。
10. 　前記通電制御部が通電を停止した複数の蓄電素子の抵抗を導出する第２導出部を備え、
    　前記放電制御部は、前記第２導出部が導出した抵抗に基づいて選択した蓄電素子を放電する、請求項９に記載の推定装置。
11. 　充電時にＬｉが析出し、放電時に前記Ｌｉを電解液中に放出する負極と、外装体とを有する蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化を含む推定情報を導出し、
    　導出した前記推定情報に基づいて、前記蓄電素子の状態を推定する、推定方法。
12. 　充電時にＬｉが析出し、放電時に前記Ｌｉを電解液中に放出する負極と、外装体とを有する蓄電素子の形状及び／又は圧力の変化を含む推定情報を導出し、
    　導出した前記推定情報に基づいて、前記蓄電素子の状態を推定する
    　処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

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