WO2022230576A1 - 電池管理装置、電力システム - Google Patents

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エムハ バユ ミフタフラティフ
亨 河野
博也 藤本
穣 植田
勝俊 近藤
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株式会社日立ハイテク
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    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • the present invention relates to technology for managing the state of batteries.
  • ⁇ A battery state estimating device (100) comprises an acquisition means (110) for acquiring the complex impedance of a battery at a plurality of different temperatures, and a complex plane whose axes are the real and imaginary components of the complex impedance.
  • the calculation means (120) for calculating the slope of the straight line connecting the values of the plurality of acquired complex impedances at the first predetermined frequency as the slope of the complex impedance, the slope of the complex impedance, and the battery related to the battery Storage means (130) for pre-storing the relationship with the state, and estimating means (140) for estimating the battery state based on the calculated slope of the complex impedance and the stored relationship.
  • the present invention has been made in view of the above-described problems, and is a technology that enables estimation of the battery state along with charging and discharging operations of the battery without using dedicated equipment for estimating the state of the battery. intended to provide
  • a battery management device specifies a first period and a second period after a rest period after a battery finishes discharging or charging, and uses the difference in output voltage in the second period to Estimate the state of
  • the battery state can be estimated along with the charge/discharge operation of the battery without using dedicated equipment for estimating the battery state.
  • FIG. 4 is a graph showing changes over time in the output voltage of a battery during a rest period after the battery has finished discharging.
  • FIG. 10 is an example of relationship data describing the relationship between ⁇ Vb and ⁇ Va_lim;
  • FIG. It is a figure which shows the modification of relational data.
  • 4 is a flowchart for explaining a procedure for estimating whether or not there is a problem with a battery;
  • 4 is a graph comparing variation in output voltage over time between a normal battery and a defective battery during a rest period after a discharge operation.
  • FIG. 10 is an example of relationship data describing the relationship between ⁇ Vb and ⁇ Va_lim
  • FIG. It is a figure which shows the modification of relational data.
  • 4 is a flowchart for explaining a procedure for estimating whether or not there is a problem with a battery;
  • 4 is a graph comparing variation in output voltage over time between a normal battery and a defective battery during a rest period after a discharge
  • FIG. 10 is a schematic diagram showing a state of estimating the presence or absence of a defect using ⁇ _lim; 10 is a flowchart for explaining a procedure for estimating the presence/absence of a battery failure in Embodiment 3.
  • FIG. FIG. 12 is a schematic diagram illustrating an application of the battery management device according to Embodiment 4;
  • FIG. 13 is a diagram showing a configuration example of a battery management device 100 according to Embodiment 4; 4 is a diagram showing another configuration example of the battery management device 100.
  • FIG. A configuration example in which the detection unit 130 is connected to the battery 200 is shown. It is an example of a user interface presented by the battery management device 100 .
  • FIG. 1 is a graph showing changes over time in battery output voltage during a rest period after the battery has finished discharging.
  • the output voltage sharply increases and then gently increases.
  • a period during which the output voltage sharply increases is called a first period
  • a subsequent period during which the output voltage gradually increases is called a second period.
  • the time length of the first period is ⁇ t
  • the difference in output voltage from the start point to the end point of the first period is ⁇ Va.
  • the difference in output voltage from the start point to the end point of the second period is ⁇ Vb.
  • ⁇ Va_lim is a linear function (typically proportional) of ⁇ Vb.
  • ⁇ Va_lim is a linear function (typically proportional) of ⁇ Vb.
  • FIG. 2 is an example of relationship data describing the relationship between ⁇ Vb and ⁇ Va_lim.
  • ⁇ Vb and ⁇ Va_lim are typically proportional. That is, the larger ⁇ Vb is, the larger the normal range of ⁇ Va is. If ⁇ Va is greater than or equal to this normal range (that is, ⁇ Va ⁇ Va_lim), it is estimated that the battery is malfunctioning. Referring to FIG. 2, when actually measured values of ⁇ Va and ⁇ Vb are plotted, if ⁇ Va is larger than the solid line in FIG. 2, ⁇ Va is abnormal.
  • FIG. 2 shows an example in which the relationship between the two is described for each value of ⁇ t. Further, similar relationship data may be provided for each type of battery cell. The relationship between these values can be obtained in advance through experiments, for example.
  • ⁇ Va_lim can be defined according to the respective values of ⁇ t and ⁇ Vb, so the timing at which these values are actually measured can be determined somewhat freely. However, there is no change in the fact that these values should be measured during the period when the battery failure is well manifested. For example, it is not desirable to actually measure both ⁇ Va and ⁇ Vb during the period immediately after the start of the idle period when the output voltage is rapidly increasing. Similarly, it is not desirable to measure both of these during a period in which the change over time of the output voltage is stable during the pause period. Therefore, although the timing of ⁇ t and ⁇ Vb is somewhat arbitrary, they should be obtained at the timing when the output voltage rapidly increases as shown in FIG. 1 and then increases slightly gradually. Since these depend on the characteristics of the battery, appropriate timings may be defined for each battery type.
  • the first period and the second period may partially overlap. That is, if the second period ends after the end time of the first period, it can be used as the second period.
  • the start time of the first period may be after the end time of the rest period. That is, it is sufficient that both the entire first period and the entire second period are included in the pause period. However, the end time of the second period is after the end time of the first period.
  • FIG. 3 is a diagram showing a modified example of relational data.
  • the function representing the relationship between ⁇ Vb and ⁇ Va_lim may vary depending on at least one of battery temperature T, battery discharge current I, and battery end-of-discharge voltage V.
  • FIG. In that case, function parameters are defined in advance for each value of T, each value of I, and each value of V, and ⁇ Va_lim is calculated using the function parameters corresponding to these measured values. Therefore, the function f representing the relationship between ⁇ Vb and ⁇ Va_lim in this case is defined as follows.
  • ⁇ Va_lim f( ⁇ Vb, c_Rn_T_1, c_Rn_T_2, ..., c_Rn_I_1, c_Rn_I_2, ..., c_Rn_V_1, c_Rn_V_2, ... )
  • function f Since ⁇ Va_lim is a function of ⁇ Vb, function f has ⁇ Vb as an argument.
  • the function f further includes one or more parameters c_Rn_T that vary according to the temperature T.
  • one or more parameters c_Rn_I that change according to the current I and c_Rn_V that change according to the voltage V are included.
  • FIG. 4 is a flowchart explaining the procedure for estimating whether there is a problem with the battery. Each step in FIG. 4 will be described below.
  • Fig. 4 Step S401: Supplement
  • function parameters are defined for each value of T, each value of I, and each value of V, as described with reference to FIG. 3, these values may be acquired in this step (or a step to be described later). These values can be obtained, for example, from a management unit arranged for each battery cell.
  • Embodiment 1 Summary>
  • the ratio of the voltage difference ⁇ Va in the first period to the voltage difference ⁇ Vb in the second period is calculated, and if the ratio is equal to or greater than the threshold value ⁇ Va_lim, it is estimated that the battery has a problem. As a result, it is possible to estimate whether the battery is in a normal state without preparing equipment used for, for example, impedance measurement.
  • Embodiment 1 the relationship between ⁇ Va_lim and ⁇ Vb can be defined for each value of ⁇ t. As a result, the measured values of ⁇ Va and ⁇ Vb can be obtained at relatively free timing.
  • FIG. 5 is a graph comparing variations in output voltage over time between a normal battery and a defective battery during a pause period after discharging operation.
  • a normal battery during the third period (time tc0 to time tc1 in FIG. 5) in which the change over time of the output voltage is stable, no matter how many times the difference ⁇ Vc in the output voltage is measured, the value is approximately the same.
  • the present inventor's research has revealed that the value of ⁇ Vc in a battery with a problem greatly varies each time it is measured. Therefore, in a second embodiment of the present invention, a procedure for estimating whether or not there is a problem with the battery according to the variation in ⁇ Vc will be described.
  • the third period it is desirable to set the third period to a timing when the output voltage of the battery with the problem varies greatly for each measurement.
  • a period within one second after the start of the idle period and following the second period described in the first embodiment may be used as the third period.
  • the end time of the second period and the start time of the third period may not necessarily be the same, for example, the second period and the third period may partially overlap, or the end time of the second period and the start of the third period
  • An interval may be provided between the time.
  • FIG. 6 is a schematic diagram showing how ⁇ _lim is used to estimate the presence or absence of a defect. If the variation of ⁇ Vc (standard deviation ⁇ ) is within three times the standard deviation ⁇ _new of a new battery, it can be said that the variation is generally within the normal range. On the other hand, if ⁇ varies beyond the range of ⁇ 3 ⁇ _new, it can be estimated that the battery is defective.
  • FIG. 7 is a flowchart for explaining the procedure for estimating the presence or absence of a battery failure in Embodiment 3 of the present invention.
  • the normality of the battery can be estimated.
  • the normality of the battery can be estimated as follows. These rankings are an example, and other rankings are also possible.
  • Embodiment 4 of the present invention a configuration example of a battery management apparatus that implements the method of estimating the presence or absence of a problem in the battery described in Embodiments 1 to 3 will be described.
  • FIG. 8 is a schematic diagram illustrating the application of the battery management device according to the fourth embodiment.
  • the battery management device estimates whether there is a problem with the battery according to the procedures of the flowcharts described in the first to third embodiments.
  • Batteries eg, battery cells, battery modules, battery packs, etc.
  • the battery is either in charging/discharging/resting state when connected to these devices.
  • the presence or absence of defects can be calculated, for example, on the device described above, or on a computer connected via a network, such as on a cloud server.
  • the advantage of computing on the device to which the battery is connected is that the battery status (voltage output by the battery, current output by the battery, temperature of the battery, etc.) can be obtained frequently.
  • the presence or absence of defects calculated on the cloud system can also be sent to the computer owned by the user.
  • the user computer can provide this data for specific uses, such as inventory management.
  • the presence or absence of defects calculated on the cloud system can be stored in the database of the cloud platform operator and used for other purposes. For example, optimization of replacement routes for electric vehicles, energy management, and so on.
  • FIG. 9 is a diagram showing a configuration example of the battery management device 100 according to the fourth embodiment.
  • a battery management device 100 is a device that is connected to a battery 200 and receives power from the battery 200, and corresponds to the tester or the like in FIG.
  • the battery management device 100 includes a communication section 110 , a calculation section 120 , a detection section 130 and a storage section 140 .
  • the detection unit 130 acquires the detected value V of the voltage output by the battery 200 and the detected value I of the current output by the battery 200 . Furthermore, as an option, the detected value T of the temperature of the battery 200 may be acquired. These detection values may be detected by battery 200 itself and notified to detection unit 130 , or may be detected by detection unit 130 . Details of the detection unit 130 will be described later.
  • the calculation unit 120 uses the detection value acquired by the detection unit 130 to estimate whether the battery 200 is defective.
  • the estimation procedure is the one described in the first to third embodiments.
  • the communication unit 110 transmits the presence/absence of failure estimated by the calculation unit 120 to the outside of the battery management device 100 . For example, they can be transmitted to a memory provided by the cloud system.
  • the storage unit 140 stores the relationship data described in the first to third embodiments.
  • the arithmetic unit 120 can be configured by hardware such as a circuit device that implements the function, or by executing software that implements the function by an arithmetic unit such as a CPU (Central Processing Unit). can.
  • hardware such as a circuit device that implements the function
  • software that implements the function by an arithmetic unit such as a CPU (Central Processing Unit). can.
  • CPU Central Processing Unit
  • FIG. 10 is a diagram showing another configuration example of the battery management device 100.
  • the battery management device 100 does not necessarily have to be directly connected to the battery 200 to receive power supply, and shows a configuration in which the communication unit 110 and the detection unit 130 shown in FIG. 9 are not included.
  • battery management device 100 acquires voltage V, current I, and temperature T of battery 200 from communication unit 110 .
  • the detection unit 150 included in the battery management device 100 receives these detection values via, for example, a network, and the calculation unit 120 uses these detection values to calculate the presence or absence of failure.
  • FIG. 11 shows a configuration example when the detection unit 130 is connected to the battery 200.
  • the detection unit 130 may be configured as part of the battery management device 100 or may be configured as a module separate from the battery management device 100 .
  • the detection unit 130 includes a voltage sensor 131, a temperature sensor 132, and a current sensor 133 in order to obtain the voltage V, temperature T, and current I when the battery 200 is charged and discharged.
  • the voltage sensor 131 measures the voltage across the battery 200 (the voltage output by the battery 200).
  • the temperature sensor 132 is connected to, for example, a thermocouple included in the battery 200 and measures the temperature of the battery 200 via this.
  • Current sensor 133 is connected to one end of battery 200 and measures the current output by battery 200 .
  • Temperature sensor 132 is optional and need not be provided.
  • FIG. 12 is an example of a user interface presented by the battery management device 100.
  • FIG. A user interface can be presented on a display device, such as a display device.
  • the user interface presents the calculation result by the calculation unit 120 .
  • FIG. 12 shows changes over time in the output voltage during the rest period, as well as the results of estimating whether or not the battery has a problem.
  • the present invention is not limited to the embodiments described above, and includes various modifications.
  • the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
  • part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
  • the relationship data may be stored in the storage unit 140 from the beginning, or may be acquired from a device other than the battery management device 100 when executing the flowcharts in each embodiment.
  • the temporal change in the output voltage of a battery that has not deteriorated may be obtained from a device other than the battery management device 100, or may be actually measured by the battery management device 100 itself.
  • the presence or absence of a defect is estimated during the rest period after the discharge operation of the storage battery.
  • the presence/absence of a defect can be estimated in the same manner as in the above embodiments. It depends on the characteristics of the battery whether the voltage change corresponding to the presence/absence of the failure appears in the rest period after the discharge operation, the rest period after the charge operation, or both. Therefore, it is sufficient to estimate the presence/absence of failure in any one of these according to the characteristics of the battery.
  • the battery management device 100 and the batteries 200 can also be configured as a power grid system composed of a plurality of batteries 200 .
  • the battery management device 100 may control the operation of the battery 200 while estimating whether there is a problem with the battery, or the control of the battery 200 may be performed by another device.
  • Battery management device 110 Communication unit 120: Calculation unit 130: Detection unit 140: Storage unit 200: Battery

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Abstract

本発明は、電池の状態を推定するための専用設備を用いることなく、電池の充放電動作にともなって電池状態を推定することができる技術を提供することを目的とする。本発明に係る電池管理装置は、電池が放電または充電を終了した後の休止期間における第１期間とその後の第２期間を特定し、前記第２期間における出力電圧の差分を用いて、前記電池の状態を推定する（図１参照）。

Description

電池管理装置、電力システム
　本発明は、電池の状態を管理する技術に関する。
　電池の状態を推定する手法として、インピーダンス測定などが用いられている。下記特許文献１は、『インピーダンスを用いて電池の状態を正確に推定する。』ことを課題として、『電池状態推定装置（１００）は、相異なる複数の温度で電池の複素インピーダンスを取得する取得手段（１１０）と、複素インピーダンスの実数成分及び虚数成分を軸とする複素平面上で、取得された複数の複素インピーダンスの第１所定周波数における値を互いに結んだ直線の傾きを、複素インピーダンスの傾きとして算出する算出手段（１２０）と、複素インピーダンスの傾きと、電池に係る電池状態との関係を予め記憶する記憶手段（１３０）と、算出された複素インピーダンスの傾きと、記憶された関係とに基づいて、電池状態を推定する推定手段（１４０）とを備える。』という技術を記載している（要約参照）。
特開２０１８－０９１７１６号公報
　インピーダンス測定を実施するためには、対象物に対して交流波を印加しなければならない。したがってそのための設備が必要となるので、蓄電池を単に充放電する過程においてインピーダンス測定を実施するのは困難である。蓄電池の充放電は直流プロセスだからである。蓄電池の充放電過程においてその蓄電池の不具合有無を推定することができれば、インピーダンス測定のための設備を準備する必要がなくなるので、有用である。
　本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、電池の状態を推定するための専用設備を用いることなく、電池の充放電動作にともなって電池状態を推定することができる技術を提供することを目的とする。
　本発明に係る電池管理装置は、電池が放電または充電を終了した後の休止期間における第１期間とその後の第２期間を特定し、前記第２期間における出力電圧の差分を用いて、前記電池の状態を推定する。
　本発明に係る電池管理装置によれば、電池の状態を推定するための専用設備を用いることなく、電池の充放電動作にともなって電池状態を推定することができる。
電池が放電動作を終了したあとの休止期間における、電池の出力電圧の経時変化を示すグラフである。 ΔＶｂとΔＶａ＿ｌｉｍとの間の関係を記述した関係データの例である。 関係データの変形例を示す図である。 電池に不具合があるか否かを推定する手順を説明するフローチャートである。 放電動作後の休止期間における出力電圧の経時変化のばらつきを正常な電池と不具合のある電池との間で比較するグラフである。 σ＿ｌｉｍを用いて不具合の有無を推定する様子を示す模式図である。 実施形態３において電池の不具合の有無を推定する手順を説明するフローチャートである。 実施形態４に係る電池管理装置の用途を例示する模式図である。 実施形態４に係る電池管理装置１００の構成例を示す図である。 電池管理装置１００の別構成例を示す図である。 検知部１３０が電池２００と接続されている場合における構成例を示す。 電池管理装置１００が提示するユーザインターフェースの例である。
＜実施の形態１＞
　図１は、電池が放電動作を終了したあとの休止期間における、電池の出力電圧の経時変化を示すグラフである。放電動作が終了すると、出力電圧は急峻に増加し、その後に緩やかに増加する。出力電圧が急峻に増加する期間を第１期間と呼び、その後の出力電圧が緩やかに増加する期間を第２期間と呼ぶことにする。第１期間の時間長はΔｔであり、第１期間の開始時点から終了時点までの出力電圧の差分はΔＶａである。第２期間の開始時点から終了時点までの出力電圧の差分はΔＶｂである。
　本発明者が得た知見によれば、ΔＶａが閾値ΔＶａ＿ｌｉｍ以上になると、電池に不具合が生じている（正常状態ではない）可能性が相応に高いことが分かった。さらに、ΔＶａ＿ｌｉｍはΔＶｂの１次関数（典型的には比例関係）であることが分かった。本発明の実施形態１においては、このことを利用して、ΔＶｂに対するΔＶａの比率に基づき、電池に不具合が発生しているか否か（あるいは不具合が発生しそうになっているか否か）を予知する方法を説明する。
　図２は、ΔＶｂとΔＶａ＿ｌｉｍとの間の関係を記述した関係データの例である。ΔＶｂとΔＶａ＿ｌｉｍは、典型的には比例関係にある。すなわち、ΔＶｂが大きいほど、ΔＶａの正常範囲も大きくなる。ΔＶａがこの正常範囲以上である場合（すなわちΔＶａ≧ΔＶａ＿ｌｉｍ）は、電池に不具合が発生していると推定される。図２に即して説明すると、ΔＶａとΔＶｂの実測値をプロットしたとき、ΔＶａが図２の実線よりも大きければΔＶａが異常であることになる。
　ΔＶｂとΔＶａ＿ｌｉｍとの間の関係は、Δｔの長さによっても異なる。そこで図２においては、Δｔの値ごとに両者の関係を記述した例を示した。さらに電池セルの種別ごとに同様の関係データを設けてもよい。これらの値の関係は、例えばあらかじめ実験によって得ることができる。
　図２に示すように、ΔｔとΔＶｂそれぞれの値に応じてΔＶａ＿ｌｉｍを定義することができるので、これらの値をどのタイミングで実測するかについては、ある程度自由に定めることができる。ただし電池の不具合がよく表れている期間においてこれらの値を実測すべきであることに変わりはない。例えば休止期間が開始した直後の出力電圧が急増している期間において、ΔＶａとΔＶｂをともに実測するのは望ましくない。同様に休止期間における出力電圧の経時変化が安定した期間においてこれらをともに実測することも望ましくない。したがって、ΔｔとΔＶｂのタイミングはある程度自由ではあるものの、図１に示すような出力電圧の急増とその後のやや緩やかな増加がみられるタイミングでこれらを取得すべきである。これらは電池の特性に依拠するので、電池種別ごとに適切なタイミングを定義すればよい。
　第１期間と第２期間は、一部が重なり合ってもよい。すなわち、第１期間の終了時刻よりも後に第２期間が終了するのであれば、第２期間として用いることができる。第１期間の開始時点は、休止期間の終了時点よりも後であってもよい。すなわち、休止期間内において第１期間全体と第２期間全体がいずれも包含されていればよい。ただし第２期間の終了時刻は第１期間の終了時刻よりも後である。
　図３は、関係データの変形例を示す図である。ΔＶｂとΔＶａ＿ｌｉｍとの間の関係を表す関数は、電池の温度Ｔ、電池の放電電流Ｉ、電池の放電終了電圧Ｖのうち少なくともいずれかに応じて変化する場合がある。その場合は、Ｔの値毎、Ｉの値毎、Ｖの値毎にそれぞれ関数パラメータをあらかじめ定義しておき、これらの実測値に対応する関数パラメータを用いて、ΔＶａ＿ｌｉｍを計算すればよい。したがってこの場合におけるΔＶｂとΔＶａ＿ｌｉｍとの間の関係を表す関数ｆは、以下のように定義される。
　ΔＶａ＿ｌｉｍ＝ｆ（
　ΔＶｂ，
　ｃ＿Ｒｎ＿Ｔ＿１，ｃ＿Ｒｎ＿Ｔ＿２，・・・，
　ｃ＿Ｒｎ＿Ｉ＿１，ｃ＿Ｒｎ＿Ｉ＿２，・・・，
　ｃ＿Ｒｎ＿Ｖ＿１，ｃ＿Ｒｎ＿Ｖ＿２，・・・
　）
　ΔＶａ＿ｌｉｍはΔＶｂの関数であるから、関数ｆは引数としてΔＶｂを有する。関数ｆにはさらに、温度Ｔに応じて変化するパラメータｃ＿Ｒｎ＿Ｔが１以上含まれる。電流Ｉに応じて変化するパラメータｃ＿Ｒｎ＿Ｉ、電圧Ｖに応じて変化するパラメータｃ＿Ｒｎ＿Ｖについても同様に１以上含まれる。
　図４は、電池に不具合があるか否かを推定する手順を説明するフローチャートである。以下図４の各ステップについて説明する。
（図４：ステップＳ４０１）
　充電後の休止期間または放電後の休止期間であるか否かを判定する。現在が休止期間ではない場合は本フローチャートを終了する。休止期間である場合はＳ４０２へ進む。例えば放電後の休止期間であることは、電池が出力する電流が負値（Ｉ＜０）からゼロへ向かって変化している、（ｂ）負値からゼロ近傍の値へ変化して安定している（｜Ｉ｜＜閾値）、などによって判定することができる。
（図４：ステップＳ４０１：補足）
　図３で説明した、Ｔの値毎、Ｉの値毎、Ｖの値毎にそれぞれ関数パラメータを定義する場合は、これらの値を本ステップ（または後述するステップ）において取得してもよい。これらの値は例えば、電池セルごとに配置されている管理ユニットから取得することができる。
（図４：ステップＳ４０２）
　ΔＶａとΔＶｂの実測値を取得する。ΔＶｂに対するΔＶａの比率を計算する。この比率が、ΔＶｂの実測値に対応するΔＶａ＿ｌｉｍ以上であれば、電池に不具合が発生していると推定することができる。推定結果を出力する。
＜実施の形態１：まとめ＞
　本実施形態１において、第２期間の電圧差分ΔＶｂに対する第１期間の電圧差分ΔＶａの比率を計算し、その比率が閾値ΔＶａ＿ｌｉｍ以上であれば、電池に不具合があると推定する。これにより、例えばインピーダンス測定などにおいて用いる設備を準備しなくとも、電池が正常状態であるか否かを推定することができる。
　本実施形態１において、ΔＶａ＿ｌｉｍとΔＶｂとの間の関係は、Δｔの値ごとに定義することができる。これにより、比較的自由なタイミングでΔＶａやΔＶｂの実測値を得ることができる。
＜実施の形態２＞
　図５は、放電動作後の休止期間における出力電圧の経時変化のばらつきを正常な電池と不具合のある電池との間で比較するグラフである。正常な電池は、出力電圧の経時変化が安定した第３期間（図５の時刻ｔｃ０～時刻ｔｃ１）において、出力電圧の差分ΔＶｃを何度測定しても概ね同程度の値となる。これに対して不具合が発生している電池は、ΔＶｃを測定するごとにその値が大きくばらつくことが、本発明者の研究により分かった。そこで本発明の実施形態２においては、ΔＶｃのばらつきにしたがって、電池に不具合が発生しているか否かを推定する手順を説明する。
　第３期間は、不具合が生じている電池の出力電圧が、測定ごとに大きくばらつくタイミングにセットすることが望ましい。例えば休止期間が開始してから１秒以内であって、かつ実施形態１で説明した第２期間に続く期間を、第３期間として用いればよい。第２期間の終了時刻と第３期間の開始時刻は必ずしも同じでなくともよく、例えば第２期間と第３期間が一部重なり合ってもよいし、第２期間の終了時刻と第３期間の開始時刻との間にインターバルを設けてもよい。
　ΔＶｃを計算する手順を説明する。同じ電池に対して、同じ第３期間における電圧変化ΔＶｃの実測値を取得する（すなわち同じ時刻ｔｃ０とｔｃ１との間の電圧差分を同じ電池について取得する）。各回のΔＶｃの標準偏差σを計算する。σが閾値σ＿ｌｉｍ以上であれば、その電池に不具合が発生していると推定する。
　σ＿ｌｉｍは、劣化していない電池の計測結果を用いて定めることもできる。例えば新品の電池についてΔＶｃの標準偏差σ＿ｎｅｗを求め、σ＿ｌｉｍ＝３σ＿ｎｅｗとすることもできる。あるいは実験結果などの経験値にしたがってσ＿ｌｉｍを定めることもできる。σ＿ｌｉｍの値は、実施形態１と同様に関係データ上に記述することができる。
　図６は、σ＿ｌｉｍを用いて不具合の有無を推定する様子を示す模式図である。ΔＶｃのばらつき（標準偏差σ）が、新品の電池における標準偏差σ＿ｎｅｗの３倍以内に収まれば、概ねそのばらつきは正常範囲内ということができる。これに対してσが±３σ＿ｎｅｗの範囲以上にばらついていれば、その電池には不具合が発生していると推定することができる。
＜実施の形態２：まとめ＞
　本実施形態２において、第３期間の電圧ばらつき（標準偏差σ）が閾値σ＿ｌｉｍ以上であれば、電池に不具合があると推定する。これにより実施形態１と同様に、例えばインピーダンス測定などにおいて用いる設備を準備しなくとも、電池が正常状態であるか否かを推定することができる。
＜実施の形態３＞
　図７は、本発明の実施形態３において電池の不具合の有無を推定する手順を説明するフローチャートである。実施形態１～２で説明した方法をそれぞれ実施するとともに、それらの結果にしたがって電池の正常度をランク付けすることにより、電池の正常度を推定できる。例えば以下のように電池の正常度を推定できる。これらのランク付けは１例でありその他のランク付けも可能である。
　（ａ）実施形態１の方法によって電池が正常であると推定され、実施形態２の方法によって電池が正常であると推定された場合は、グレードＡ（不具合度が最も低い：正常度が最も高い）と推定する。
　（ｂ）実施形態１の方法によって電池が正常であると推定され、実施形態２の方法によって電池が不具合を有すると推定された場合は、グレードＢ（不具合度が下から２番目）と推定する。
　（ｃ）実施形態１の方法によって電池が不具合を有すると推定され、実施形態２の方法によって電池が正常であると推定された場合は、グレードＣ（不具合度が上から２番目）と推定する。
　（ｄ）実施形態１の方法によって電池が不具合を有すると推定され、実施形態２の方法によって電池が不具合を有すると推定された場合は、グレードＤ（不具合度が最も高い：正常度が最も低い）と推定する。
＜実施の形態４＞
　本発明の実施形態４では、実施形態１～３で説明した電池の不具合の有無を推定する方法を実装した電池管理装置の構成例について説明する。
　図８は、本実施形態４に係る電池管理装置の用途を例示する模式図である。電池管理装置は、実施形態１～３で説明した各フローチャートの手順にしたがって、電池の不具合有無を推定する。充放電する必要がある電池（例えば電池セル、電池モジュール、電池パック、など）は、様々な装置へ接続される。例えばテスタ、ＢＭＳ（電池管理システム）、充電器、などである。電池はこれら装置へ接続されているとき、充電動作／放電動作／休止状態のいずれかとなる。不具合を推定するアルゴリズムをどこで実施するかに応じて、不具合有無は例えば上記装置上で計算することもできるし、クラウドサーバ上などのネットワークを介して接続されたコンピュータ上で計算することもできる。電池が接続された装置上で計算する利点は、電池状態（電池が出力する電圧、電池が出力する電流、電池の温度、など）を高頻度で取得できることである。
　クラウドシステム上で計算した不具合有無は、ユーザが所持するコンピュータへ送信することもできる。ユーザコンピュータはこのデータを、例えばインベントリ管理などの特定用途へ供することができる。クラウドシステム上で計算した不具合有無は、クラウドプラットフォーム事業者のデータベースへ格納し、別用途のために用いることができる。例えば電気自動車の交換経路の最適化、エネルギー管理、などである。
　図９は、本実施形態４に係る電池管理装置１００の構成例を示す図である。図９において、電池管理装置１００は、電池２００と接続され、電池２００から電力供給を受ける装置であり、図８におけるテスタなどに相当する。電池管理装置１００は、通信部１１０、演算部１２０、検知部１３０、記憶部１４０を備える。
　検知部１３０は、電池２００が出力する電圧の検出値Ｖ、電池２００が出力する電流の検出値Ｉを取得する。さらにオプションとして、電池２００の温度の検出値Ｔを取得してもよい。これらの検出値は、電池２００自身が検出して検知部１３０へ通知してもよいし検知部１３０が検出してもよい。検知部１３０の詳細は後述する。
　演算部１２０は、検知部１３０が取得した検出値を用いて、電池２００の不具合有無を推定する。推定手順は実施形態１～３で説明したものである。通信部１１０は、演算部１２０が推定した不具合有無を、電池管理装置１００の外部へ送信する。例えばクラウドシステムが備えるメモリに対してこれらを送信することができる。記憶部１４０は、実施形態１～３で説明した関係データを格納する。
　演算部１２０は、その機能を実装した回路デバイスなどのハードウェアによって構成することもできるし、その機能を実装したソフトウェアをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などの演算装置が実行することによって構成することもできる。
　図１０は、電池管理装置１００の別構成例を示す図である。電池管理装置１００は、必ずしも電池２００と直接的に接続して電力供給を受ける装置でなくともよく、図９に記載された通信部１１０および検知部１３０が含まれていない形態を示すものである。図１０において電池管理装置１００は、電池２００の電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔを通信部１１０から取得する。具体的には、電池管理装置１００が備える検知部１５０はこれらの検出値を例えばネットワーク経由で受け取り、演算部１２０はこれらの検出値を用いて不具合有無を計算する。
　図１１は、検知部１３０が電池２００と接続されている場合における構成例を示す。検知部１３０は、電池管理装置１００の一部として構成してもよいし、電池管理装置１００とは別のモジュールとして構成してもよい。検知部１３０は、電池２００の充放電動作時における電圧Ｖ、温度Ｔ、電流Ｉを取得するために、電圧センサ１３１、温度センサ１３２、電流センサ１３３を備える。
　電圧センサ１３１は、電池２００の両端電圧（電池２００が出力する電圧）を測定する。温度センサ１３２は、例えば電池２００が備える熱電対と接続され、これを介して電池２００の温度を測定する。電流センサ１３３は、電池２００の一端と接続され、電池２００が出力する電流を測定する。温度センサ１３２はオプションであり、必ずしも備えていなくともよい。
　図１２は、電池管理装置１００が提示するユーザインターフェースの例である。ユーザインターフェースは例えばディスプレイデバイスなどの表示装置上で提示することができる。ユーザインターフェースは、演算部１２０による計算結果を提示する。図１２においては休止期間における出力電圧の経時変化を提示するとともに、電池が不具合を有するか否かについての推定結果を提示した。
＜本発明の変形例について＞
　本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　以上の実施形態において、関係データははじめから記憶部１４０上に格納しておいてもよいし、各実施形態におけるフローチャートを実施する際に電池管理装置１００以外のデバイスから取得してもよい。劣化していない電池についての出力電圧の経時変化は、電池管理装置１００以外のデバイスから取得してもよいし、電池管理装置１００が自ら実測してもよい。
　以上の実施形態においては、蓄電池の放電動作後の休止期間において不具合有無を推定することを説明したが、充電動作後の休止期間において不具合有無と対応する出力電圧の経時変化が現れるのであれば、以上の実施形態と同様に不具合有無を推定することができる。放電動作後の休止期間、充電動作後の休止期間、またはこれら双方、いずれにおいて不具合有無に対応した電圧変化が現れるのかは、電池の特性に応じて異なる。したがって電池の特性に応じて、これらのいずれかにおいて不具合有無を推定すればよい。
　以上の実施形態において、電池管理装置１００と電池２００は、複数の電池２００が構成する電力グリッドシステムとして構成することもできる。電池管理装置１００は、電池の不具合有無を推定するとともに電池２００の動作を制御してもよいし、電池２００の制御は別装置が実施してもよい。
１００：電池管理装置
１１０：通信部
１２０：演算部
１３０：検知部
１４０：記憶部
２００：電池

Claims (11)

  1. 　電池の状態を管理する電池管理装置であって、
    　前記電池が出力する電圧の検出値を取得する検知部、
    　前記電池の状態を推定する演算部、
    　を備え、
    　前記演算部は、前記電池が充電または放電を終了した終了時点またはそれよりも後の起算時点から第１時間が経過した第１時点との間の第１期間を特定し、
    　前記演算部は、前記終了時点よりも後の時刻から開始して前記第１期間の終了時刻よりも後の第２時点において終了する第２期間を特定し、
    　前記演算部は、前記第２期間の開始から前記第２期間の終了までにおける前記電池の出力電圧の差分を第２期間差分として取得し、
    　前記演算部は、前記第２期間差分と前記電池の状態との間の関係を取得し、
    　前記演算部は、前記第２期間差分を用いて前記関係を参照することにより、前記電池の状態を推定する
    　ことを特徴とする電池管理装置。
  2. 　前記演算部は、前記第１期間の開始から前記第１期間の終了までにおける前記出力電圧の差分を第１期間差分として取得し、
    　前記演算部は、前記第２期間差分に対する前記第１期間差分の比率が第１閾値以上である場合は、前記電池が正常ではないと推定する
    　ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
  3. 　前記電池管理装置はさらに、前記第２期間差分と前記第１閾値との間の関係を前記第１期間の時間長ごとに記述したデータを記憶する記憶部を備え、
    　前記演算部は、前記第１期間の時間長の実測値を用いて前記データを参照することにより、前記第１期間の時間長の実測値に対応する前記第１閾値を取得し、
    　前記演算部は、前記取得した第１閾値と前記比率を比較する
    　ことを特徴とする請求項２記載の電池管理装置。
  4. 　前記演算部は、前記第２期間差分を複数回取得し、
    　前記演算部は、各前記第２期間差分の第１標準偏差を計算し、
    　前記演算部は、前記第１標準偏差が第２閾値以上である場合は、前記電池が正常ではないと推定する
    　ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
  5. 　前記演算部は、劣化していない前記電池について前記第２期間差分を複数回取得するとともにその第２標準偏差を計算し、
    　前記演算部は、前記第２標準偏差の３倍を前記第２閾値として用いる
    　ことを特徴とする請求項４記載の電池管理装置。
  6. 　前記演算部は、前記終了時点よりも後の時刻から開始して前記第２期間の終了時刻よりも後の第３時点において終了する第３期間を特定し、
    　前記演算部は、前記第３期間の開始から前記第３期間の終了までにおける前記電池の出力電圧の差分を第３期間差分として複数回取得し、
    　前記演算部は、各前記第３期間差分の第１標準偏差を計算し、
    　前記演算部は、前記第１標準偏差が第２閾値以上である場合は、前記電池が正常ではないと推定する
    　ことを特徴とする請求項２記載の電池管理装置。
  7. 　前記演算部は、前記比率と前記第１閾値とを比較することによって前記電池が正常であるか否かを推定した結果と、前記第１標準偏差と前記第２閾値とを比較することによって前記電池が正常であるか否かを推定した結果との組み合わせにしたがって、前記電池の正常度を推定する
    　ことを特徴とする請求項６記載の電池管理装置。
  8. 　前記演算部は、前記関係を記述したデータを前記電池管理装置以外のデバイスから取得することにより、前記関係を取得する
    　ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
  9. 　前記演算部は、劣化していない前記電池について前記第２期間差分を実測することにより、前記関係を取得する
    　ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
  10. 　前記電池管理装置はさらに、前記演算部による処理結果を提示するユーザインターフェースを備え、
    　前記ユーザインターフェースは、
    　　前記第２期間における前記出力電圧の経時変化、
    　　前記演算部が前記電池の状態を推定した結果、
    　のうち少なくともいずれかを提示する
    　ことを特徴とする請求項１記載の電池管理装置。
  11. 　請求項１記載の電池管理装置、
    　前記電池、
    　を有することを特徴とする電力システム。
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