WO2023022225A1 - 二次電池の容量保持率推定方法及び二次電池の容量保持率推定プログラム並びに二次電池の容量保持率推定装置 - Google Patents
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Definitions
- the present invention provides a single chargeable/dischargeable secondary battery cell, a storage battery comprising a plurality of chargeable/dischargeable secondary battery cells connected in series or in parallel, a storage battery, a commercial power supply, and a power generation device, which are connected and connected.
- the above-mentioned power storage system is often used in charge and discharge cycles once or twice a day, and the capacity retention rate of the secondary battery may gradually decrease due to cycle deterioration and aging deterioration. I know it.
- the capacity of the secondary battery after being used for a long period of time cannot be determined without actual measurement. It is becoming necessary to predict the capacity retention of batteries.
- in order to meet the demand for reducing the environmental load there is a demand for extending the usage period of power storage systems, etc., and it is becoming necessary to predict the life of secondary batteries in the future.
- a method that prepares a large number of complicated state-of-charge maps to correct the capacity retention rate and a prediction formula for the capacity retention rate are known.
- a prediction formula for the capacity retention rate one using a root law or a power law is known.
- the capacity decrease rate of a secondary battery is proportional to the power of 1/2 of the amount of current flowing through the secondary battery (accumulated current value) or the power of 1/2 of the time the secondary battery is left standing. It is known to be determined by the multiplicative law (root law).
- the formula is as follows, and if the square root of the amount of current flowing (current amount) integrated over time is obtained, the state of deterioration (or the rate of decrease in capacity) of the secondary battery can be estimated. can be done.
- Non-Patent Document 1 Such a method treats a battery as an assembly of partial cells, and can estimate the service life from the prediction of its failure rate, which is expressed by the following equation.
- the method of estimating the capacity retention rate using the Weibull law shows good agreement with the measured values compared to the root law and the power law. requires more accurate lifetime prediction.
- a first aspect of the present invention for solving the above problems is In a secondary battery capacity retention (SOH) estimation method for estimating the capacity retention of a secondary battery using the Weibull law, Determining the Weibull coefficients m f and ⁇ f corresponding to the float capacity retention rate and the float capacity retention rate of the following formula (1) from the measured values of the float test for determining the capacity retention rate, Weibull coefficients m c and ⁇ c corresponding to the cycle capacity retention rate and the cycle capacity retention rate of the following formula (2) are determined from the measured values of the cycle test for determining the capacity retention rate, A method for estimating a capacity retention rate of a secondary battery, wherein the capacity retention rate in a period t or the number of cycles N is estimated from the float capacity retention rate and the cycle capacity retention rate of the secondary battery.
- SOH secondary battery capacity retention
- a second aspect of the present invention is The capacity retention rate obtained from the float test is used as the measured float capacity retention rate, and the measured float capacity retention rate is Weibull plotted in relation to ln (period) and ln (ln (1/capacity retention rate)).
- the method for estimating the capacity retention rate of a secondary battery according to the first aspect is characterized in that the cycle capacity retention rate is obtained from the Weibull coefficients m c and ⁇ c and the equation (2).
- a third aspect of the present invention is The method for estimating the capacity retention of a secondary battery according to the first or second aspect is characterized in that the capacity retention is obtained from the four arithmetic operations of the float capacity retention and the cycle capacity retention.
- a fourth aspect of the present invention is The capacity retention of the secondary battery according to any one of the first to third aspects, characterized in that the capacity retention rate is estimated as the capacity retention rate in the period t or the number of cycles N by the following formula (A). in the rate estimation method.
- a fifth aspect of the present invention is The capacity retention of the secondary battery according to any one of the first to third aspects, characterized in that the capacity retention rate is estimated as the capacity retention rate in the period t or the number of cycles N by the following formula (B). in the rate estimation method.
- a sixth aspect of the present invention is in a secondary battery capacity retention rate estimation program for estimating the capacity retention rate (SOH) of a secondary battery using the Weibull law,
- SOH capacity retention rate
- a seventh aspect of the present invention is The capacity retention rate obtained from the float test is used as the measured float capacity retention rate, and this float component capacity retention rate is Weibull plotted in relation to ln (period) and ln (ln (1/capacity retention rate)).
- An eighth aspect of the present invention is Capacity retention of the secondary battery according to the sixth or seventh aspect, wherein the capacity retention rate is obtained by causing a computer to function and execute a procedure for obtaining the capacity retention rate from the four arithmetic operations of the float capacity retention rate and the cycle capacity retention rate. in the rate estimation program.
- a ninth aspect of the present invention is Any one of 6th to 8th, wherein the capacity retention rate is estimated as the capacity retention rate in the period t or the number of cycles N by the following formula (A). According to one aspect, there is provided a program for estimating a capacity retention rate of a secondary battery.
- a tenth aspect of the present invention is According to any one of the sixth to eighth aspects, the capacity retention rate is obtained by causing a computer to function and execute a procedure for estimating the capacity retention rate in the period t or the number of cycles N according to the following formula (B).
- a secondary battery capacity retention rate estimation program according to an aspect.
- An eleventh aspect of the present invention is A secondary battery capacity retention estimation device for performing a secondary battery capacity retention estimation method, storage means storing data of the cycle test and the float test; Data acquisition means for acquiring data of the secondary battery in operation, the period t and the number of cycles N from the secondary battery, a procedure for obtaining the Weibull coefficients m f and ⁇ f corresponding to the float capacity retention rate and the float capacity retention rate of the following formula (1) from the measured values of the float test; a procedure for obtaining the Weibull coefficients m c and ⁇ c corresponding to the cycle capacity retention rate and the cycle capacity retention rate of the following formula (2) from the measured values of the cycle test; estimating the capacity retention (SOH) of the secondary battery by performing a procedure for estimating the capacity retention at period t or the number of cycles N from the float capacity retention and the cycle capacity retention of the secondary battery;
- the device for estimating the capacity retention rate of a secondary battery is characterized by:
- a twelfth aspect of the present invention is The capacity retention rate obtained from the float test is used as the measured float capacity retention rate, and this float component capacity retention rate is Weibull plotted in relation to ln (period) and ln (ln (1/capacity retention rate)).
- the eleventh aspect of the apparatus for estimating the capacity retention rate of a secondary battery is characterized by: performing the procedure of obtaining the cycle capacity retention rate from the Weibull coefficients m c and ⁇ c and the equation (2).
- a thirteenth aspect of the present invention is According to the eleventh or twelfth aspect of the apparatus for estimating the capacity retention of a secondary battery, the capacity retention is obtained by performing a procedure for obtaining the capacity retention from the four arithmetic operations of the float capacity retention and the cycle capacity retention. .
- a fourteenth aspect of the present invention comprises: The secondary battery according to any one of the eleventh to thirteenth aspects, wherein the capacity retention rate is estimated as the capacity retention rate in the period t or the number of cycles N by the following formula (A). It is in the battery capacity retention estimation device.
- a fifteenth aspect of the present invention comprises: The secondary battery according to any one of the eleventh to thirteenth aspects, wherein the capacity retention rate is estimated as the capacity retention rate in the period t or the number of cycles N by the following formula (B). It is in the battery capacity retention estimation device.
- the capacity retention rate of the secondary battery is accurately maintained over a long period of time by separately calculating the float capacity retention rate due to deterioration over time and the cycle capacity retention rate due to deterioration due to the number of charge/discharge cycles. It is possible to provide a secondary battery capacity retention rate estimation method, a secondary battery capacity retention rate estimation program, and a secondary battery capacity retention rate estimation device for estimating the capacity retention rate of a secondary battery.
- FIG. 2 is a functional block diagram showing an example of a schematic configuration of a control unit in FIG. 1;
- FIG. 1 is a schematic flow diagram of the method of the present invention;
- FIG. It is a figure which shows an example which carried out the Weibull plot of the result of the float test. It is a figure which shows an example which carried out the Weibull plot of the result of the cycle test.
- FIG. 2 shows the results of Example 1;
- FIG. 2 shows the results of Example 1;
- FIG. 10 is a diagram showing the results of Example 2;
- FIG. 10 is a diagram showing the results of Example 2;
- FIG. 10 is a diagram showing the results of Example 2;
- FIG. 10 is a diagram showing the results of Example 2;
- FIG. 10 is a diagram showing the results of Example 3; FIG. 10 is a diagram showing the results of Example 3; FIG. 10 is a diagram showing the results of Example 4; FIG. 10 is a diagram showing the results of Example 4; FIG. 10 is a diagram showing the results of Example 5; FIG. 10 is a diagram showing the results of Example 5; FIG. 10 is a diagram showing the results of Example 6; FIG. 10 is a diagram showing the results of Example 6; FIG. 11 shows the results of Example 7; FIG. 11 shows the results of Example 7; FIG. 10 is a diagram showing the results of Example 8; FIG. 10 is a diagram showing the results of Example 8;
- FIG. 1 is a diagram showing an example of a schematic configuration of a storage battery system to which the method of the present invention is applied.
- a storage battery system 1 includes a storage battery 2, which is a secondary battery that stores electric power, and a power adjustment device 3.
- the power adjustment device 3 includes a commercial power supply 4, a load 5, and a , for example, a photovoltaic power generation device 6 as a power generation device that generates power using natural energy is connected.
- the storage battery 2 is configured to be able to charge and discharge electric power, and is composed of a single or a plurality of rechargeable secondary battery cells 2a.
- a lithium ion battery for example, a lithium ion battery, a nickel hydrogen battery, a nickel cadmium battery, a lead battery, or the like can be used.
- a lithium ion battery is used as the storage battery 2 .
- the plurality of secondary battery cells 2a are connected based on the functions and capabilities required as a storage battery, and may be connected in series or in parallel. good.
- the power adjustment device 3 is a so-called power conditioner that rectifies AC power supplied as a commercial power source 4, converts DC power from the storage battery 2 or the solar power generation device 6 into AC power, and outputs the AC power to the load 5. , a plurality of switches (first switch 31 to fifth switch 35), and a control unit 40 that controls the power adjustment device 3 in general.
- the inverter 30 is a bi-directional inverter having a function of converting input DC power into AC power and outputting the same and a function of converting input AC power into DC power and outputting the same.
- the commercial power source 4 is supplied with power from an electric utility, and in this embodiment, AC power is supplied.
- the power generation device is, for example, a power generation device that generates power using natural energy (renewable energy) such as sunlight, solar heat, hydraulic power, wind power, geothermal heat, wave power, temperature difference, and biomass.
- natural energy such as sunlight, solar heat, hydraulic power, wind power, geothermal heat, wave power, temperature difference, and biomass.
- a photovoltaic device 6 was used.
- the power adjustment device 3 of such a storage battery system 1 converts the DC power generated by the solar power generation device 6 by the control unit 40 into AC power via the storage battery 2 and the inverter 30 and supplies it to the load 5 at a desired timing and rate. control is performed.
- the control unit 40 controls the control unit 40 to convert AC power supplied from the commercial power source 4 into DC power via the load 5 and the inverter 30 and supply the storage battery 2 with the DC power at a desired timing.
- the power adjusting device 3 is provided with a plurality of switches (first switch 31 to fifth switch 35) which are switches that can be opened and closed under the control of the control unit 40.
- switches first switch 31 to fifth switch 35
- a first switch 31 provided between the solar power generation device 6 and the inverter 30, a second switch 32 provided between the inverter 30 and the storage battery 2, the commercial power source 4 and the load 5
- a third switch 33 provided between the branch point 50 and the inverter 30, a fourth switch 34 provided between the branch point 50 and the commercial power supply 4, and between the branch point 50 and the load 5 and a fifth switch 35 provided in the .
- the control unit 40 controls the opening and closing of the first switch 31 to the fifth switch 35 to charge and discharge the storage battery 2 described above, control the supply destination of the commercial power supply 4, and the like.
- the first switch 31 to the fifth switch 35 are controllable by the controller 40 .
- a circuit breaker for wiring may be used, which is not controlled by the control section 40 .
- control unit 40 of the power adjusting device 3 will be further described with reference to FIG. 2 is a functional block diagram showing a schematic configuration of the control section 40. As shown in FIG. 2
- control unit 40 controls the entire power adjustment device 3, and includes power generation device monitoring means 41, storage battery monitoring means 42, and charge/discharge control means 43.
- the power generation device monitoring means 41 detects the power generation state of the photovoltaic power generation device 6 . That is, the power generation device monitoring means 41 detects whether the solar power generation device 6 is in a power generation state or a non-power generation state. Moreover, the power generation device monitoring means 41 may detect the power generation amount in the power generation state of the photovoltaic power generation device 6 .
- the storage battery monitoring means 42 measures the charging/discharging current, voltage, ambient and battery temperature, operating time, number of cycles, etc. of the storage battery 2, and estimates the SOC, SOH, and the like.
- the storage battery monitoring means 42 of the present embodiment is a monitoring device (CMU : Cell Monitor Unit).
- the storage battery monitoring means 42 detects an abnormality in the voltage, current, temperature, or the like of the secondary battery cell 2a or the group of secondary battery cells 2a, and notifies the charge/discharge control means 43 of the occurrence of the abnormality.
- the charging/discharging control means 43 controls the inverter 30 and the first to fifth switches 31 to 35 based on various conditions to control charging/discharging of the storage battery 2 and power supply from the commercial power source 4 .
- the power generation device monitoring means 41, the storage battery monitoring means 42, and the charge/discharge control means 43 are examples of a central processing unit (CPU) and a storage means that constitute the power adjustment device 3. It can be realized by a readable and writable memory (RAM: Random Access Memory) and a read-only memory (ROM: Read Only Memory) for storing various programs.
- CPU central processing unit
- RAM Random Access Memory
- ROM Read Only Memory
- the method of the present invention is applied to such a storage battery system, but of course, the application is not limited to this storage battery system.
- the method of the present invention estimates the capacity retention rate of a secondary battery that is actually used. That is, data such as the temperature, current, voltage, operating time, number of cycles, etc. of the operating secondary battery are obtained, and the capacity retention rate SOH is estimated based on this data.
- Such a method of the present invention may be performed by the storage battery monitoring means 42, but the data collected by the storage battery monitoring means 42 is transmitted to an external arithmetic device, and the method of the present invention is carried out by the arithmetic device that has acquired the data. You may
- a secondary battery capacity retention rate estimating apparatus that implements such a method of the present invention includes, for example, storage means storing data of at least one of a cycle test and a float test, secondary battery data during operation, period t and the number of cycles N from the secondary battery, and a calculation device for performing various calculations.
- the storage means, data acquisition means, and arithmetic device are preferably provided by a server connected via a network such as the Internet, but may be a computer connected to the network.
- the capacity retention rate (SOH) of a secondary battery is distinguished between the float capacity retention rate due to deterioration due to use of the secondary battery and the cycle due to deterioration due to charging and discharging, and the float capacity retention rate for estimating each is , is the capacity retention rate based on the measured value of the float test. Also, the cycle capacity retention is a capacity retention based on cycle test measurements.
- FIG. 1 A schematic flow diagram of one example of the method of the present invention is shown in FIG.
- the capacity retention (SOH) of the secondary battery is estimated by separately estimating the float capacity retention obtained from the float test and the cycle capacity retention obtained from the cycle test.
- a secondary battery of a predetermined type is operated, and a float test (S10) in which a change in capacity during operation is measured for each SOC (S1) and for each temperature (S2). Then, a cycle test in which the SOC of a predetermined type of secondary battery is charged from 0% to 100% and discharged from 100% to 0% is defined as one cycle, and the SOC is repeatedly increased and decreased for a constant cycle period at a predetermined temperature S2.
- a cycle test S20 to be performed is performed.
- the float deterioration coefficient (S11) obtained from the measured value of the float test and the time (S12) are introduced into the float deterioration formula (1) (S13) to obtain the float capacity retention rate (S14 ).
- the cycle deterioration coefficient (S21) obtained from the measured value of the cycle test and the number of cycles (S22) are introduced into the cycle deterioration formula (2) (S23), and the cycle capacity retention is calculated. (S24).
- the capacity retention rate (SOH(t)) of the target battery cell or the like is estimated using the following estimation formula (A) for the capacity retention rate SOH (step S30).
- the storage battery monitoring means 42 acquires the temperature, current, voltage, operation period, etc. for each secondary battery cell 2a or for each battery cell group composed of a plurality of secondary battery cells 2a. Then, using this, the capacity retention rate of the target battery cell or the like is estimated by the following estimation formula (A) of the capacity retention rate SOH.
- the Weibull coefficients m f , ⁇ f , m c , and ⁇ c depend on the capacity, structure, material, etc. of the battery cell, and therefore differ for each type of battery cell. Therefore, it is preferable to use battery test cells of the same type. If the test battery cells of the same type are not used, the estimation result of the capacity retention rate deviates from that of the power storage system. Even test battery cells of the same type differ depending on the average charging rate (average SOC), which is the state of use. Therefore, it is necessary to obtain Weibull coefficients m f , ⁇ f , m c and ⁇ c for each average SOC. Moreover, since the Weibull coefficients m f , ⁇ f , m c and ⁇ c change depending on the operating temperature, it is preferable to obtain them for each temperature.
- the average SOC of the operating battery is obtained from the temperature, current, and voltage of the battery cells, etc., obtained by the storage battery monitoring means 42, and the Weibull coefficients m f , ⁇ f , and m c corresponding to the obtained average SOC and temperature are obtained. and ⁇ c are selected, and the capacity retention rate SOH at period t or cycle number N is estimated from the float capacity retention rate and the cycle capacity retention rate of the secondary battery.
- the method of the present invention is premised on a method for estimating the capacity retention of a secondary battery in which a secondary battery is an aggregate of partial batteries and the capacity retention of the secondary battery is predicted by the Weibull law based on the prediction of the failure rate of the partial battery.
- the capacity retention rate of the secondary battery is estimated by distinguishing between the float capacity retention rate by the float test and the cycle capacity retention rate by the cycle test, respectively, and the float capacity retention rate and the cycle capacity retention rate of the secondary battery It is characterized by estimating the capacity retention rate in period t or cycle number N from the rate.
- the effect of the present invention is great in determining the life of the secondary battery.
- the float capacity retention rate is the capacity retention rate based on the measurement of the float test, and is the deterioration depending on the usage period of the secondary battery
- the cycle capacity retention rate is the capacity based on the measurement of the cycle test. It is the retention rate, and it is the deterioration depending on the number of cycles, with charging and discharging as one cycle.
- the method of estimating the capacity retention rate in the period t or the number of cycles N from the float capacity retention rate and the cycle capacity retention rate of the secondary battery is not particularly limited, and an estimation method may be appropriately selected according to the purpose.
- an estimation method may be appropriately selected according to the purpose.
- the capacity retention rate after long-term use can be estimated more accurately, and the life of the secondary battery can be improved.
- the effect of the present invention in determining is great.
- a method of estimating the capacity retention in a period t or the number of cycles N from the float capacity retention and the cycle capacity retention of the secondary battery is specifically exemplified by the float capacity retention and the cycle capacity retention.
- a method of obtaining from the four arithmetic operations of the rate can be mentioned.
- the capacity retention rate as the capacity retention rate in the period t or the number of cycles N by the following formula (A) or the following formula (B).
- Formula (A) is preferably used when there is a strong correlation between cycle deterioration and float deterioration, and in other cases, formula (B) is preferably used.
- the secondary battery is operated at a predetermined temperature and fixed at a predetermined SOC, and the change in capacity over the operating time is measured.
- the test is performed in the same manner by changing to a different operating temperature state or a different SOC.
- the voltage is fixed at an SOC of 50%, and a test is performed to confirm the capacity by leaving the battery for a long period of time at different temperatures such as 25°C, 45°C, and 60°C.
- the SOC is fixed at other voltage ratios, and tests are conducted to confirm the capacity at 25°C, 45°C, and 60°C.
- One cycle is defined as a period in which a predetermined type of secondary battery is charged from SOC 0% to 100% and discharged from SOC 100% to 0%, and the SOC is repeatedly increased and decreased for a constant period of the cycle. For example, if charging and discharging are performed three times a day, three cycles can be performed in one day, 300 cycles in 100 days, and 3000 cycles in 1000 days. The capacity corresponding to the period corresponding to the number of cycles is measured to obtain the total cycle test capacity retention for Weibull coefficient determination.
- the measured value obtained is the capacity for each number of cycles when the secondary battery is operated at a predetermined temperature. It is sufficient that the number of cycles corresponds to the measured value, and the measurement may be performed for each cycle, for each predetermined number of times, or irregularly. For more accurate SOH estimation, it is preferable to have as many measurements as possible.
- the capacity retention rate is a value obtained by dividing the capacity after deterioration by the capacity at the start of the test, and is the ratio of the capacity after deterioration to the initial capacity retention rate. That is, the total cycle test capacity retention is the value obtained by dividing the measured value obtained by the cycle test by the initial full charge capacity.
- the actual measurement value for determining the coefficient may be obtained directly from the secondary battery whose capacity retention rate SOH is to be estimated, for example, the power storage system described above. For a predetermined operation period from the start of operation, measure the capacity when the SOC reaches a predetermined value to obtain an actual measurement value for determining the float coefficient. Measured values for factor determination can be obtained.
- the method of counting the number of cycles when obtaining the actual measurement value for determining the cycle coefficient can be determined as appropriate. For example, a set of charging or discharging in which the capacity moves by 50% or more of the full charge capacity may be counted as one cycle, or each time a specific SOC ratio is passed twice may be counted as one cycle.
- a case where the accumulated actual charge/discharge capacity coincides with the capacity of one charge/discharge cycle of the battery may be counted as one cycle. Since the battery temperature does not change significantly depending on the environment in which the power storage system is placed, the battery temperature can be measured and the average temperature can be used.
- the capacity retention rate is a value obtained by dividing the capacity after deterioration by the capacity at the start of the test, and is the ratio of the capacity after deterioration to the initial capacity retention rate. That is, the capacity retention rate is a value obtained by dividing the measured value obtained from the power storage system by the initial full charge capacity.
- the capacity retention rate of the power storage system can be estimated.
- the capacity retention rate obtained from the float test is used as the measured float capacity retention rate, and the float capacity retention rate is plotted in Weibull plots in relation to ln (period) and ln (ln (1/capacity retention rate)).
- a Weibull plot of the capacity retention rate is created, a linear float deterioration prediction line is estimated from the Weibull plot of the float capacity retention rate, and Weibull coefficients m f and ⁇ f are obtained from the slope and intercept of the float deterioration prediction line.
- FIG. 4 is an example of a Weibull plot of the results of this float test, plotting the measured values of SOC 50% at 25 ° C., SOC 50% at 45 ° C., and SOC 50% at 60 ° C. Weibull under each condition The coefficients m f , ⁇ f can be determined. Then, the float component capacity retention rate can be obtained.
- the capacity retention rate obtained from the cycle test is used as the measured cycle capacity retention rate, and this cycle capacity retention rate is Weibull plotted in relation to ln (number of cycles) and ln (ln (1/capacity retention rate)).
- a Weibull plot of the cycle capacity retention rate is created, a linear cycle deterioration prediction line is estimated from the Weibull plot of the cycle capacity retention rate, and the Weibull coefficients m c and ⁇ c are calculated from the slope and intercept of the cycle deterioration prediction line. demand.
- FIG. 5 is an example of Weibull plotting of the results of the cycle test. Weibull coefficients m c and ⁇ c can be obtained under the measurement conditions. Then, the cycle component capacity retention rate can be obtained.
- the capacity is 50Ah.
- the element is housed in a SUS metal case.
- a float test and a cycle test were performed using this secondary battery. Float tests were conducted at various SOCs and temperatures. The cycle test was 6 cycles per day at various SOCs and temperatures.
- FIG. 6 shows the result of estimating the capacity retention rate from equations (1), (2), and (A) using these Weibull coefficients as Weibull prediction A.
- FIG. 6 shows actual data together with predicted values, and it was confirmed that the predicted values substantially match the actual data.
- 7(a) shows changes in the number of cycles of the actual machine
- FIG. 7(b) shows changes in the SOC of the actual machine
- FIG. 7(c) shows changes in the temperature of the actual machine. .
- Example 2 A float test and a cycle test were performed using the same type of secondary battery as in Example 1. Float tests were conducted at various SOCs and temperatures. The cycle test was 6 cycles per day at various SOCs and temperatures. Data was obtained for a system in which 16 secondary batteries of the same type were connected in series (battery capacity: 2.5 kWh), and the average SOC was found to be 97.0%. Also, the average temperature was 27.8°C. Also, the Weibull coefficient mf from the float test corresponding to the average SOC and average temperature was 0.962004, and ⁇ f was 4.269083. Also, the Weibull coefficient m c from the cycle test was 0.04926, and ⁇ c was 57.4858.
- FIG. 8 shows the result of estimating the capacity retention rate from equations (1), (2), and (A) using these Weibull coefficients as Weibull prediction A.
- FIG. 8 shows actual data together with predicted values, and it was confirmed that the predicted values substantially match the actual data.
- 9(a) shows changes in the number of cycles of the actual machine
- FIG. 9(b) shows changes in the SOC of the actual machine
- FIG. 9(c) shows changes in the temperature of the actual machine. .
- Example 3 A float test and a cycle test were performed using the same type of secondary battery as in Example 1. Float tests were conducted at various SOCs and temperatures. The cycle test was 6 cycles per day at various SOCs and temperatures. Data was obtained for a system in which 16 secondary batteries of the same type were connected in series (battery capacity: 2.5 kWh), and the average SOC was found to be 77.9%. Also, the average temperature was 31.5°C. The Weibull coefficient mf from the float test results corresponding to the average SOC and average temperature was 0.355503, and ⁇ f was 7.313371. Further, the Weibull coefficient mc from the cycle test results was 0.665076, and ⁇ c was 10.78985.
- FIG. 10 shows the result of estimating the capacity retention rate from equations (1), (2), and (A) using these Weibull coefficients as Weibull prediction A.
- FIG. 10 shows actual data together with predicted values, and it was confirmed that the predicted values substantially match the actual data.
- 11(a) shows changes in the number of cycles of the actual machine
- FIG. 9(b) shows changes in the SOC of the actual machine
- FIG. 9(c) shows changes in the temperature of the actual machine. .
- Example 4 A float test and a cycle test were performed using the same type of secondary battery as in Example 1. Float tests were conducted at various SOCs and temperatures. The cycle test was 6 cycles per day at various SOCs and temperatures. Data was obtained for a system in which 16 secondary batteries of the same type were connected in series (battery capacity: 2.5 kWh), and the average SOC was found to be 96.7%. Also, the average temperature was 30.5°C. Also, the Weibull coefficient mf from the float test corresponding to the average SOC and average temperature was 0.507544, and ⁇ f was 5.396954. Also, the Weibull coefficient mc from the cycle test was 0.105096 and ⁇ c was 44.51101.
- FIG. 12 shows Weibull prediction A, which is the result of estimating the capacity retention rate from equations (1), (2), and (A) using these Weibull coefficients.
- FIG. 12 shows the actual data together with the predicted values, and it was confirmed that the predicted values substantially matched the actual data.
- 13(a) shows changes in the number of cycles of the actual machine
- FIG. 13(b) shows changes in the SOC of the actual machine
- FIG. 13(c) shows changes in the temperature of the actual machine. .
- Example 5 A float test and a cycle test were performed using the same type of secondary battery as in Example 1. Float tests were conducted at various SOCs and temperatures. The cycle test was 6 cycles per day at various SOCs and temperatures. Data was obtained for a system in which 16 secondary batteries of the same type were connected in series (battery capacity: 2.5 kWh), and the average SOC was found to be 92.1%. Also, the average temperature was 28.2°C. Also, the Weibull coefficient mf from the float test corresponding to the average SOC and average temperature was 0.270603, and ⁇ f was 9.341202. Also, the Weibull coefficient mc from the cycle test was 0.659873 and ⁇ c was 10.65732.
- FIG. 14 shows the predicted values and the actual data, and it was confirmed that the predicted values substantially matched the actual data.
- 15(a) shows changes in the number of cycles of the actual machine
- FIG. 15(b) shows changes in the SOC of the actual machine
- FIG. 15(c) shows changes in the temperature of the actual machine. .
- Example 6 A float test and a cycle test were performed using the same type of secondary battery as in Example 1. Float tests were conducted at various SOCs and temperatures. The cycle test was 6 cycles per day at various SOCs and temperatures. Data was obtained for a system in which 16 secondary batteries of the same type were connected in series (battery capacity: 2.5 kWh), and the average SOC was found to be 97.0%. Also, the average temperature was 27.8°C. Also, the Weibull coefficient mf from the float test corresponding to the average SOC and average temperature was 0.962004, and ⁇ f was 4.269083. Also, the Weibull coefficient m c from the cycle test was 0.04926, and ⁇ c was 57.4858.
- FIG. 16 shows the result of estimating the capacity retention rate from equations (1), (2), and (B) using these Weibull coefficients as Weibull prediction B.
- FIG. FIG. 16 shows the actual data together with the predicted values, and it was confirmed that the predicted values substantially matched the actual data.
- 17(a) shows changes in the number of cycles of the actual machine
- FIG. 17(b) shows changes in the SOC of the actual machine
- FIG. 17(c) shows changes in the temperature of the actual machine. .
- Example 7 A float test and a cycle test were performed using the same type of secondary battery as in Example 1. Float tests were conducted at various SOCs and temperatures. The cycle test was 6 cycles per day at various SOCs and temperatures. Data was obtained for a system in which 16 secondary batteries of the same type were connected in series (battery capacity: 2.5 kWh), and the average SOC was found to be 77.9%. Also, the average temperature was 31.5°C. Also, the Weibull coefficient mf from the float test corresponding to the average SOC and average temperature was 0.962004, and ⁇ f was 4.269083. Also, the Weibull coefficient m c from the cycle test was 0.04926, and ⁇ c was 57.4858.
- FIG. 18 shows Weibull prediction B, which is the result of estimating the capacity retention ratio from the equations (1), (2), and (B) using these Weibull coefficients.
- FIG. 18 shows the actual data together with the predicted values, and it was confirmed that the predicted values substantially matched the actual data.
- FIG. 19(a) shows changes in the number of cycles of the actual machine
- FIG. 19(b) shows changes in the SOC of the actual machine
- FIG. 19(c) shows changes in the temperature of the actual machine.
- Example 8 A float test and a cycle test were performed using the same type of secondary battery as in Example 1. Float tests were conducted at various SOCs and temperatures. The cycle test was 6 cycles per day at various SOCs and temperatures. Data was obtained for a system in which 16 secondary batteries of the same type were connected in series (battery capacity: 2.5 kWh), and the average SOC was found to be 96.7%. Also, the average temperature was 30.5°C. Also, the Weibull coefficient mf from the float test corresponding to the average SOC and average temperature was 0.507544, and ⁇ f was 5.396954. Also, the Weibull coefficient mc from the cycle test was 0.105096 and ⁇ c was 44.51101.
- FIG. 20 shows the result of estimating the capacity retention rate from equations (1), (2), and (B) using these Weibull coefficients as Weibull prediction B.
- FIG. FIG. 20 shows actual data together with predicted values, and it was confirmed that the predicted values substantially match the actual data.
- 21(a) shows changes in the number of cycles of the actual machine
- FIG. 21(b) shows changes in the SOC of the actual machine
- FIG. 21(c) shows changes in the temperature of the actual machine. .
- the present invention can be effectively used in industrial fields that construct storage battery systems that use storage batteries as power sources, and in industrial fields that maintain and operate such systems.
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Abstract
ワイブル則を用いて二次電池の容量保持率を推定する二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）推定方法において、容量保持率を求めるフロート試験の測定値からフロート容量保持率に対応するワイブル係数ｍｆ、ηｆおよび下記式（１）のフロート劣化容量保持率を求め、容量保持率を求めるサイクル試験の測定値からサイクル容量保持率に対応するワイブル係数ｍｃ、ηｃおよび下記式（２）のサイクル容量保持率を求め、前記二次電池のフロート容量保持率および前記サイクル容量保持率により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する。
Description
本発明は、単体の充放電可能な二次電池セルあるいは、直列又は並列に接続した複数の充放電可能な二次電池セルからなる蓄電池や、蓄電池と、商用電源、発電装置に接続され、接続される負荷に対して電力供給を可能な電力調整装置とを有する蓄電池システムにおける二次電池の容量保持率推定方法及び二次電池の容量保持率推定プログラム並びに二次電池の容量保持率推定装置に関する。
商用電源の使用を抑制するために、太陽光等の自然エネルギーを用いて発電した電力を蓄電池に蓄積し、電力を必要とする負荷に対して商用電源の代わりに蓄電池に蓄積した電力を供給するようにした蓄電システムが提案されている。
例えば、上記のような蓄電システムは、一日に１～２回の充放電サイクルで使用されることが多く、サイクル劣化や経年劣化により二次電池の容量保持率が徐々に下がっていくことが分かっている。長時間使った後の二次電池の容量は、実測しないと分からないが、使用している蓄電システムを停止することになるので、稼働中の二次電池の現状を把握するために、二次電池の容量保持率の予測が必要となってきている。また、環境負荷を減らす要求に応えるために、蓄電システムの使用期間延長などの要望も出てきており、将来の二次電池の寿命予測が必要になってきている。
従来の方法として、複雑な充電状態のマップを大量に準備して容量保持率の補正を行うものや、容量保持率の予測式が知られている。容量保持率の予測式としては、ルート則やべき乗則を用いたものが知られている。二次電池の容量低下率は、二次電池の通電電流量（電流積算値）の２分の１乗、またはその二次電池の放置時間の２分の１乗に比例するという２分の１乗則（ルート則）で求められることが知られている。式は以下のとおりであり、二次電池の通電電流（電流量）を時間で積算した通電電流量の平方根を求めれば、その二次電池の劣化状態（または、容量低下率）を推定することができる。
また、二次電池からの電力供給を中断することなく、かつ二次電池を放電終止状態まで放電させることなく、充放電電流の時間経過に基づいて積算電荷量を求めることにより、二次電池の満充電容量または残存容量（残容量）を推定することができる技術も開示されている（例えば、特許文献１参照）。式は以下のとおりである（べき乗則）。
しかしながら、ルート則は、実測とのずれが大きいという問題がある。一方、べき乗則は良好なフィッティングを示すものの同様に実際とのずれが発生する。さらに、ルート則、べき乗則ともに数式的に容量保持率０％を下回ることができるため、長時間予想での予想値は実測値よりも下振れするという問題がある。
そこで、発明者らはワイブル則を用いた新規な容量保持率推定方法を提案した（非特許文献１参照）。かかる手法は、電池を部分電池の集合体としてとらえて、その故障率の予測より寿命を推定しうるものであり、下記式で表される。
第59回 電池討論会 講演要旨集、P212、平成30年11月26日発行
上記ワイブル則を用いた容量保持率推定方法は、ルート則やべき乗則と比較して実測値と良好な一致を示すものであるが、長期の予測に関して誤差が大きくなるので、実用化するためには、さらに正確な寿命予測が必要となる。
本発明はこのような事情に鑑み、二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）をより長期に亘って正確に推定する、二次電池の容量保持率推定方法及び二次電池の容量保持率推定プログラム並びに二次電池の容量保持率推定装置を提供することを目的とする。
上記課題を解決する本発明の第１の態様は、
ワイブル則を用いて二次電池の容量保持率を推定する二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）推定方法において、
容量保持率を求めるフロート試験の測定値からフロート容量保持率に対応するワイブル係数ｍｆ、ηｆおよび下記式（１）のフロート容量保持率を求め、
容量保持率を求めるサイクル試験の測定値からサイクル容量保持率に対応するワイブル係数ｍｃ、ηｃおよび下記式（２）のサイクル容量保持率を求め、
前記二次電池のフロート容量保持率および前記サイクル容量保持率により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する
ことを特徴とする二次電池の容量保持率推定方法にある。
ワイブル則を用いて二次電池の容量保持率を推定する二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）推定方法において、
容量保持率を求めるフロート試験の測定値からフロート容量保持率に対応するワイブル係数ｍｆ、ηｆおよび下記式（１）のフロート容量保持率を求め、
容量保持率を求めるサイクル試験の測定値からサイクル容量保持率に対応するワイブル係数ｍｃ、ηｃおよび下記式（２）のサイクル容量保持率を求め、
前記二次電池のフロート容量保持率および前記サイクル容量保持率により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する
ことを特徴とする二次電池の容量保持率推定方法にある。
本発明の第２の態様は、
前記フロート試験から得られた容量保持率を測定フロート容量保持率とし、前記測定フロート容量保持率をｌｎ（期間）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、フロート容量保持率のワイブルプロットを作成し、
前記フロート容量保持率のワイブルプロットから直線式のフロート劣化予測線を推定し、
当該フロート劣化予測線の傾き及び切片から前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆを求め、
前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆと前記式（１）から前記フロート容量保持率を求め、
前記サイクル試験から得られた容量保持率を測定サイクル容量保持率とし、前記測定サイクル容量保持率をｌｎ（サイクル数）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、サイクル容量保持率のワイブルプロットを作成し、
前記サイクル容量保持率のワイブルプロットから直線式のサイクル劣化予測線を推定し、
当該サイクル劣化予測線の傾き及び切片から、前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃを求め、
前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃと前記式（２）から前記サイクル容量保持率を求める
ことを特徴とする第１の態様の二次電池の容量保持率推定方法にある。
前記フロート試験から得られた容量保持率を測定フロート容量保持率とし、前記測定フロート容量保持率をｌｎ（期間）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、フロート容量保持率のワイブルプロットを作成し、
前記フロート容量保持率のワイブルプロットから直線式のフロート劣化予測線を推定し、
当該フロート劣化予測線の傾き及び切片から前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆを求め、
前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆと前記式（１）から前記フロート容量保持率を求め、
前記サイクル試験から得られた容量保持率を測定サイクル容量保持率とし、前記測定サイクル容量保持率をｌｎ（サイクル数）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、サイクル容量保持率のワイブルプロットを作成し、
前記サイクル容量保持率のワイブルプロットから直線式のサイクル劣化予測線を推定し、
当該サイクル劣化予測線の傾き及び切片から、前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃを求め、
前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃと前記式（２）から前記サイクル容量保持率を求める
ことを特徴とする第１の態様の二次電池の容量保持率推定方法にある。
本発明の第３の態様は、
前記容量保持率は、前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率の四則演算から求める
ことを特徴とする第１又は第２の態様の二次電池の容量保持率推定方法にある。
前記容量保持率は、前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率の四則演算から求める
ことを特徴とする第１又は第２の態様の二次電池の容量保持率推定方法にある。
本発明の第４の態様は、
前記容量保持率は、下記式（Ａ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する
ことを特徴とする第１～第３の何れか一つの態様の二次電池の容量保持率推定方法にある。
前記容量保持率は、下記式（Ａ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する
ことを特徴とする第１～第３の何れか一つの態様の二次電池の容量保持率推定方法にある。
本発明の第５の態様は、
前記容量保持率は、下記式（Ｂ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する
ことを特徴とする第１～第３の何れか一つの態様の二次電池の容量保持率推定方法にある。
前記容量保持率は、下記式（Ｂ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する
ことを特徴とする第１～第３の何れか一つの態様の二次電池の容量保持率推定方法にある。
本発明の第６の態様は、
ワイブル則を用いて二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）を推定する二次電池の容量保持率推定プログラムにおいて、
容量保持率を求めるフロート試験の測定値からフロート容量保持率に対応するワイブル係数ｍｆ、ηｆおよび下記式（１）のフロート容量保持率を求める手順と、
容量保持率を求めるサイクル試験の測定値からサイクル容量保持率に対応するワイブル係数ｍｃ、ηｃおよび下記式（２）のサイクル容量保持率を求める手順と、
前記二次電池のフロート容量保持率および前記サイクル容量保持率により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する手順とをコンピュータを機能させて実行させる
ことを特徴とする二次電池の容量保持率推定プログラムにある。
ワイブル則を用いて二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）を推定する二次電池の容量保持率推定プログラムにおいて、
容量保持率を求めるフロート試験の測定値からフロート容量保持率に対応するワイブル係数ｍｆ、ηｆおよび下記式（１）のフロート容量保持率を求める手順と、
容量保持率を求めるサイクル試験の測定値からサイクル容量保持率に対応するワイブル係数ｍｃ、ηｃおよび下記式（２）のサイクル容量保持率を求める手順と、
前記二次電池のフロート容量保持率および前記サイクル容量保持率により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する手順とをコンピュータを機能させて実行させる
ことを特徴とする二次電池の容量保持率推定プログラムにある。
本発明の第７の態様は、
前記フロート試験から得られた容量保持率を測定フロート容量保持率とし、このフロート成分容量保持率をｌｎ（期間）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、フロート容量保持率のワイブルプロットを作成する手順と、
前記フロート容量保持率のワイブルプロットから直線式のフロート劣化予測線を推定する手順と、
当該フロート劣化予測線の傾き及び切片から前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆを求める手順と、
前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆと前記式（１）から前記サイクル容量保持率を求める手順と、
前記サイクル試験から得られた容量保持率を測定サイクル容量保持率とし、このサイクル容量保持率をｌｎ（サイクル数）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、サイクル容量保持率のワイブルプロットを作成する手順と、
前記サイクル容量保持率のワイブルプロットから直線式のサイクル劣化予測線を推定する手順と、
当該サイクル劣化予測線の傾き及び切片から、前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃを求める手順と、
前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃと前記式（２）から前記サイクル容量保持率を求める手順と
をコンピュータを機能させて実行させることを特徴とする第６の態様の二次電池の容量保持率推定プログラムにある。
前記フロート試験から得られた容量保持率を測定フロート容量保持率とし、このフロート成分容量保持率をｌｎ（期間）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、フロート容量保持率のワイブルプロットを作成する手順と、
前記フロート容量保持率のワイブルプロットから直線式のフロート劣化予測線を推定する手順と、
当該フロート劣化予測線の傾き及び切片から前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆを求める手順と、
前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆと前記式（１）から前記サイクル容量保持率を求める手順と、
前記サイクル試験から得られた容量保持率を測定サイクル容量保持率とし、このサイクル容量保持率をｌｎ（サイクル数）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、サイクル容量保持率のワイブルプロットを作成する手順と、
前記サイクル容量保持率のワイブルプロットから直線式のサイクル劣化予測線を推定する手順と、
当該サイクル劣化予測線の傾き及び切片から、前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃを求める手順と、
前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃと前記式（２）から前記サイクル容量保持率を求める手順と
をコンピュータを機能させて実行させることを特徴とする第６の態様の二次電池の容量保持率推定プログラムにある。
本発明の第８の態様は、
前記容量保持率は、前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率の四則演算から求める手順をコンピュータに機能させて実行させる
ことを特徴とする第６又は第７の態様の二次電池の容量保持率推定プログラムにある。
前記容量保持率は、前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率の四則演算から求める手順をコンピュータに機能させて実行させる
ことを特徴とする第６又は第７の態様の二次電池の容量保持率推定プログラムにある。
本発明の第９の態様は、
前記容量保持率は、下記式（Ａ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する手順をコンピュータに機能させて実行させることを特徴とする第６～第８の何れか一つの態様の二次電池の容量保持率推定プログラムにある。
前記容量保持率は、下記式（Ａ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する手順をコンピュータに機能させて実行させることを特徴とする第６～第８の何れか一つの態様の二次電池の容量保持率推定プログラムにある。
本発明の第１０の態様は、
前記容量保持率は、下記式（Ｂ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する手順をコンピュータを機能させて実行させることを特徴とする第６～第８の何れかの態様の二次電池の容量保持率推定プログラムにある。
前記容量保持率は、下記式（Ｂ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する手順をコンピュータを機能させて実行させることを特徴とする第６～第８の何れかの態様の二次電池の容量保持率推定プログラムにある。
本発明の第１１の態様は、
二次電池の容量保持率推定方法を行う二次電池の容量保持率推定装置であって、
サイクル試験及びフロート試験のデータを格納した記憶手段と、
稼働中の二次電池データ、期間ｔおよびサイクル数Ｎを、二次電池から取得するデータ取得手段とを具備し、
前記フロート試験の測定値からフロート容量保持率に対応するワイブル係数ｍｆ、ηｆおよび下記式（１）のフロート容量保持率を求める手順と、
前記サイクル試験の測定値からサイクル容量保持率に対応するワイブル係数ｍｃ、ηｃおよび下記式（２）のサイクル容量保持率を求める手順と、
前記二次電池のフロート容量保持率および前記サイクル容量保持率により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する手順とを実施して二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）を推定する
ことを特徴とする二次電池の容量保持率推定装置にある。
二次電池の容量保持率推定方法を行う二次電池の容量保持率推定装置であって、
サイクル試験及びフロート試験のデータを格納した記憶手段と、
稼働中の二次電池データ、期間ｔおよびサイクル数Ｎを、二次電池から取得するデータ取得手段とを具備し、
前記フロート試験の測定値からフロート容量保持率に対応するワイブル係数ｍｆ、ηｆおよび下記式（１）のフロート容量保持率を求める手順と、
前記サイクル試験の測定値からサイクル容量保持率に対応するワイブル係数ｍｃ、ηｃおよび下記式（２）のサイクル容量保持率を求める手順と、
前記二次電池のフロート容量保持率および前記サイクル容量保持率により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する手順とを実施して二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）を推定する
ことを特徴とする二次電池の容量保持率推定装置にある。
本発明の第１２の態様は、
前記フロート試験から得られた容量保持率を測定フロート容量保持率とし、このフロート成分容量保持率をｌｎ（期間）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、フロート容量保持率のワイブルプロットを作成する手順と、
前記フロート容量保持率のワイブルプロットから直線式のフロート劣化予測線を推定する手順と、
当該フロート劣化予測線の傾き及び切片から前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆを求める手順と、
前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆと前記式（１）から前記サイクル容量保持率を求める手順と、
前記サイクル試験から得られた容量保持率を測定サイクル容量保持率とし、このサイクル容量保持率をｌｎ（サイクル数）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、サイクル容量保持率のワイブルプロットを作成する手順と、
前記サイクル容量保持率のワイブルプロットから直線式のサイクル劣化予測線を推定する手順と、
当該サイクル劣化予測線の傾き及び切片から、前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃを求める手順と、
前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃと前記式（２）から前記サイクル容量保持率を求める手順と
を実施することを特徴とする第１１の態様の二次電池の容量保持率推定装置にある。
前記フロート試験から得られた容量保持率を測定フロート容量保持率とし、このフロート成分容量保持率をｌｎ（期間）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、フロート容量保持率のワイブルプロットを作成する手順と、
前記フロート容量保持率のワイブルプロットから直線式のフロート劣化予測線を推定する手順と、
当該フロート劣化予測線の傾き及び切片から前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆを求める手順と、
前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆと前記式（１）から前記サイクル容量保持率を求める手順と、
前記サイクル試験から得られた容量保持率を測定サイクル容量保持率とし、このサイクル容量保持率をｌｎ（サイクル数）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、サイクル容量保持率のワイブルプロットを作成する手順と、
前記サイクル容量保持率のワイブルプロットから直線式のサイクル劣化予測線を推定する手順と、
当該サイクル劣化予測線の傾き及び切片から、前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃを求める手順と、
前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃと前記式（２）から前記サイクル容量保持率を求める手順と
を実施することを特徴とする第１１の態様の二次電池の容量保持率推定装置にある。
本発明の第１３の態様は、
前記容量保持率は、前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率の四則演算から求める手順を実施する
ことを特徴とする第１１又は第１２の態様の二次電池の容量保持率推定装置にある。
前記容量保持率は、前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率の四則演算から求める手順を実施する
ことを特徴とする第１１又は第１２の態様の二次電池の容量保持率推定装置にある。
本発明の第１４の態様は、
前記容量保持率は、下記式（Ａ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する手順を実施する
ことを特徴とする第１１～第１３の何れか一つの態様の二次電池の容量保持率推定装置にある。
前記容量保持率は、下記式（Ａ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する手順を実施する
ことを特徴とする第１１～第１３の何れか一つの態様の二次電池の容量保持率推定装置にある。
本発明の第１５の態様は、
前記容量保持率は、下記式（Ｂ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する手順を実施する
ことを特徴とする第１１～第１３の何れか一つの態様の二次電池の容量保持率推定装置にある。
前記容量保持率は、下記式（Ｂ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する手順を実施する
ことを特徴とする第１１～第１３の何れか一つの態様の二次電池の容量保持率推定装置にある。
本発明によれば、二次電池の容量保持率を経過時間による劣化に起因するフロート容量保持率と、充放電回数による劣化に起因するサイクル容量保持率を別途計算することにより長期に亘って正確に二次電池の容量保持率を推定する、二次電池の容量保持率推定方法及び二次電池の容量保持率推定プログラム並びに二次電池の容量保持率推定装置を提供することができる。
以下に本発明を実施形態に基づいて詳細に説明する。
（実施形態１）
図１は、本発明の方法を実施する対象となる蓄電池システムの概略構成の一例を示す図である。図１に示すように、蓄電池システム１は、電力を蓄える二次電池である蓄電池２と電力調整装置３とを具備し、電力調整装置３には、商用電源４と、負荷５と、さらには、例えば、自然エネルギーを用いて発電する発電装置としての太陽光発電装置６とが接続されている。
図１は、本発明の方法を実施する対象となる蓄電池システムの概略構成の一例を示す図である。図１に示すように、蓄電池システム１は、電力を蓄える二次電池である蓄電池２と電力調整装置３とを具備し、電力調整装置３には、商用電源４と、負荷５と、さらには、例えば、自然エネルギーを用いて発電する発電装置としての太陽光発電装置６とが接続されている。
蓄電池２は、電力を充放電可能に構成されたものであり、単体又は複数の充放電可能な二次電池セル２ａで構成されている。このような蓄電池２を構成する二次電池セル２ａとしては、例えば、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池、ニッケルカドニウム電池、鉛電池等を用いることができる。本実施形態では、蓄電池２としてリチウムイオン電池を用いた。また、複数の二次電池セル２ａは、蓄電池として求められる機能・能力に基づいて接続されるもので、直列で接続されたものであってもよく、また並列で接続されたものであってもよい。
電力調整装置３は、所謂パワーコンディショナであり、商用電源４として供給された交流電力を整流すると共に、蓄電池２や太陽光発電装置６からの直流電力を交流電力に変換して負荷５へ出力するインバータ３０と、複数のスイッチ（第１スイッチ３１～第５スイッチ３５）と、電力調整装置３の全般の制御を行う制御部４０と、を有する。本実施形態においては、インバータ３０は入力された直流電力を交流電力に変換して出力する機能と入力された交流電力を直流電力に変換して出力する機能とを有する双方向インバータとしている。
商用電源４は、電気事業者からの電力が供給されるものであり、本実施形態では、交流電力が供給される。
発電装置は、例えば、太陽光、太陽熱、水力、風力、地熱、波力、温度差、バイオマスなどの自然エネルギー（再生可能エネルギー）によって発電する発電装置であり、本実施形態では、発電装置として太陽光発電装置６を用いた。
このような蓄電池システム１の電力調整装置３は、制御部４０によって太陽光発電装置６で発電された直流電力を蓄電池２及びインバータ３０を介して交流化して負荷５に所望のタイミング及び割合で供給する制御が行われる。また、電力調整装置３は、制御部４０によって商用電源４から供給された交流電力を負荷５及びインバータ３０を介して直流化して蓄電池２に所望のタイミングで供給する制御が行われる。
また、電力調整装置３には、制御部４０の制御によって開閉可能な開閉器である複数のスイッチ（第１スイッチ３１～第５スイッチ３５）が設けられている。具体的には、太陽光発電装置６とインバータ３０との間に設けられた第１スイッチ３１と、インバータ３０と蓄電池２との間に設けられた第２スイッチ３２と、商用電源４と負荷５との分岐点５０とインバータ３０との間に設けられた第３スイッチ３３と、分岐点５０と商用電源４との間に設けられた第４スイッチ３４と、分岐点５０と負荷５との間に設けられた第５スイッチ３５と、を具備する。制御部４０は、第１スイッチ３１～第５スイッチ３５の開閉を制御して、上述した蓄電池２への充放電や、商用電源４の供給先の制御等を行う。つまり、第１スイッチ３１～第５スイッチ３５は、制御部４０によって制御可能なものである。なお、第５スイッチ３５として、配線用遮断機（ブレーカー）を用いて、制御部４０によって制御されないものであってもよい。
ここで、電力調整装置３の制御部４０についてさらに図２を参照して説明する。なお、図２は、制御部４０の概略構成を示す機能ブロック図である。
図２に示すように、制御部４０は、電力調整装置３の全体を制御するものであり、発電装置監視手段４１と、蓄電池監視手段４２と、充放電制御手段４３と、を具備する。
発電装置監視手段４１は、太陽光発電装置６の発電状態を検出する。すなわち、発電装置監視手段４１は、太陽光発電装置６が太陽光によって発電状態であるか非発電状態であるか検出する。また、発電装置監視手段４１は、太陽光発電装置６の発電状態における発電量を検出するようにしてもよい。
蓄電池監視手段４２は、蓄電池２の充放電電流、電圧、周囲やバッテリーの温度、稼働時間、サイクル回数、などを測定し、ＳＯＣ、ＳＯＨ等を推定する。また、本実施形態の蓄電池監視手段４２は、二次電池セル２ａ毎、又は、複数の二次電池セル２ａで構成された電池セル群毎に電圧、電流、温度等を監視する監視装置（ＣＭＵ：Cell Monitor Unit）としても機能する。蓄電池監視手段４２は、二次電池セル２ａまたは複数の二次電池セル２ａ群の電圧、電流、温度等の異常を検知し、異常の発生を充放電制御手段４３に伝える。
充放電制御手段４３は、各種条件に基づいてインバータ３０及び第１スイッチ３１～第５スイッチ３５を制御して、蓄電池２の充放電や、商用電源４からの電力供給を制御する。
なお、このような発電装置監視手段４１、蓄電池監視手段４２及び充放電制御手段４３は、特に図示しないが、電力調整装置３を構成する中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）、記憶手段の一例である読み出し及び書き込み可能なメモリ（ＲＡＭ：Random Access Memory）、各種プログラムなど格納するための読み出し専用のメモリ（ＲＯＭ：Read Only Memory）によって実現することができる。
本発明の方法は、このような蓄電池システムを対象に適用されるものであるが、勿論、適用する対象はこの蓄電池システムに限定されるものではない。
本発明の方法は、実際に使用されている二次電池について、当該二次電池の容量保持率を推定するものである。すなわち、稼働している二次電池の温度、電流、電圧、稼働時間、サイクル回数等のデータを取得し、このデータに基づいて容量保持率ＳＯＨを推定するものである。
このような本発明の方法は、蓄電池監視手段４２が行ってもよいが、蓄電池監視手段４２が集めたデータを外部の演算装置に送信し、データを取得した演算装置で本発明の方法を実施してもよい。
このような本発明の方法を実施する二次電池の容量保持率推定装置は、例えば、サイクル試験及びフロート試験の少なくとも一方のデータを格納した記憶手段と、稼働中の二次電池データ、期間ｔおよびサイクル数Ｎを、二次電池から取得するデータ取得手段と、各種演算を行う演算装置とを具備する。
記憶手段、データ取得手段、及び演算装置は、インターネットなどのネットワークを介して接続されるサーバが備えるものであるのが好ましいが、ネットワークに接続されたコンピュータであってもよい。
本発明では、以下のように用語を定義して用いる。
二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）を、二次電池の使用による劣化に起因するフロート容量保持率と、充放電による劣化に起因するサイクルとを区別し、それぞれを推定するフロート容量保持率は、フロート試験の測定値に基づく容量保持率とする。また、サイクル容量保持率は、サイクル試験測定値に基づく容量保持率である。
二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）を、二次電池の使用による劣化に起因するフロート容量保持率と、充放電による劣化に起因するサイクルとを区別し、それぞれを推定するフロート容量保持率は、フロート試験の測定値に基づく容量保持率とする。また、サイクル容量保持率は、サイクル試験測定値に基づく容量保持率である。
本発明の方法の一例の概略フロー図を図３に示す。
本発明では、二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）の推定を、フロート試験から得られるフロート容量保持率と、サイクル試験から得られるサイクル容量保持率とを別々に推定することで行う。
本発明では、二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）の推定を、フロート試験から得られるフロート容量保持率と、サイクル試験から得られるサイクル容量保持率とを別々に推定することで行う。
本発明の方法では、所定タイプの二次電池について、二次電池を稼働し、稼働時間での容量の変化の測定を、ＳＯＣ毎（Ｓ１）、温度毎（Ｓ２）に行うフロート試験（Ｓ１０）と、所定タイプの二次電池についてＳＯＣ０％から１００％まで充電し、ＳＯＣ１００％から０％まで放電する期間を１サイクルとし、サイクルの期間一定で、繰り返しＳＯＣを増減させるサイクル試験を所定温度Ｓ２で行うサイクル試験Ｓ２０とを実施する。
フロート容量保持率の推定では、フロート試験の測定値から求めたフロート劣化係数（Ｓ１１）と時間（Ｓ１２）とをフロート劣化式（１）に導入し（Ｓ１３）、フロート容量保持率を求める（Ｓ１４）。
フロート容量保持率の推定では、フロート試験の測定値から求めたフロート劣化係数（Ｓ１１）と時間（Ｓ１２）とをフロート劣化式（１）に導入し（Ｓ１３）、フロート容量保持率を求める（Ｓ１４）。
一方、サイクル容量保持率の推定では、サイクル試験の測定値から求めたサイクル劣化係数（Ｓ２１）とサイクル回数（Ｓ２２）とをサイクル劣化式（２）に導入し（Ｓ２３）、サイクル容量保持率を求める（Ｓ２４）。
そして、本発明では、以下の容量保持率ＳＯＨの推定式（Ａ）を用い（ステップＳ３０）対象の電池セル等の容量保持率（ＳＯＨ（ｔ））を推定する。
そして、本発明では、以下の容量保持率ＳＯＨの推定式（Ａ）を用い（ステップＳ３０）対象の電池セル等の容量保持率（ＳＯＨ（ｔ））を推定する。
上述した蓄電システムにおいては、蓄電池監視手段４２が、二次電池セル２ａ毎、又は、複数の二次電池セル２ａで構成された電池セル群毎に、温度、電流、電圧、稼働期間などを取得し、これを用いて、以下の容量保持率ＳＯＨの推定式（Ａ）により、対象の電池セル等の容量保持率を推定する。
ここで、容量保持率の推定式（Ａ）を利用するに当たって、対象の電池セルと同タイプの試験電池セルを用いたフロート試験及びサイクル試験により、予め、ワイブル係数ｍｆ、ηｆ、ｍｃ及びηｃを求めておくことが好ましい。
ワイブル係数ｍｆ、ηｆ、ｍｃ及びηｃは、電池セルの容量、構造、材料等に依存するので、電池セルのタイプ毎に異なるものである。したがって、同じタイプの電池試験セルを用いることが好ましい。同じタイプの試験電池セルを用いない場合、容量保持率の推定結果が蓄電システムのものと乖離する。同じタイプの試験電池セルでもその使用状況である平均充電率（平均ＳＯＣ）毎に異なるので、平均ＳＯＣ毎に、ワイブル係数ｍｆ、ηｆ、ｍｃ及びηｃを求めておく必要がある。また、ワイブル係数ｍｆ、ηｆ、ｍｃ及びηｃは、稼働している温度によっても変化するので、温度毎に求めておくことが好ましい。
そして、蓄電池監視手段４２が取得した電池セル等の温度、電流、電圧から、稼働している電池の平均ＳＯＣを求め、求めた平均ＳＯＣ及び温度に対応するワイブル係数ｍｆ、ηｆ、ｍｃ及びηｃを選定し、前記二次電池のフロート容量保持率および前記サイクル容量保持率により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率ＳＯＨを推定する。
以下、上述した容量保持率の推定式（Ａ）を用いた二次電池の容量保持率推定方法について詳細に説明する。
本発明の方法は、二次電池を部分電池の集合体として前記部分電池の故障率の予測により当該二次電池の容量保持率をワイブル則により予測する二次電池の容量保持率推定方法を前提としているが、二次電池の容量保持率を、フロート試験によるフロート容量保持率とサイクル試験によるサイクル容量保持率とを区別してそれぞれ推定し、二次電池の前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する点が特徴となる。フロート容量保持率とサイクル容量保持率とに分けて推定することにより、より正確な容量保持率が推定でき、詳細は後述するように、特に、長期間使用後の容量保持率をより正確に推定することができ、二次電池の寿命を判断する上での本発明の効果は大きいものである。
なお、フロート容量保持率とは、フロート試験の測定に基づく容量保持率であり、二次電池の使用期間に依存しての劣化であり、サイクル容量保持率とは、サイクル試験の測定に基づく容量保持率であり、充電・放電を１サイクルとしてサイクル数に依存しての劣化である。
ここで、二次電池の前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する方法は、特に制限されず、目的に応じて適宜推定方法を規定すればよいが、前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率を用いて推定することで、特に、長期間使用後の容量保持率をより正確に推定することができ、二次電池の寿命を判断する上での本発明の効果は大きいものである。
二次電池の前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する方法は、具体的に例示すると、前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率の四則演算から求める方法を挙げることができる。
前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率の四則演算のどれを用いるかは、推定するシステムによって適宜選択可能であるが、下記式（Ａ）又は式（Ｂ）を用いるのが好ましい。
すなわち、容量保持率は、下記式（Ａ）又は下記式（Ｂ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定するのが好ましい。
式（Ａ）は、サイクル劣化とフロート劣化に強い相関関係がある場合に用いることが好ましく、それ以外の場合は、式（Ｂ）を用いることが好ましい。
式（Ａ）は、サイクル劣化とフロート劣化に強い相関関係がある場合に用いることが好ましく、それ以外の場合は、式（Ｂ）を用いることが好ましい。
以下、ワイブル係数を決定する手順を説明する。
（係数決定用フロート試験）
所定タイプの二次電池について、二次電池を所定温度で稼働し、所定ＳＯＣに固定して行い、稼働時間での容量の変化を測定する。また、必要に応じて、異なる稼働温度の状態、また、異なるＳＯＣに変更して同様に試験を行う。例えば、ＳＯＣ５０％の電圧に固定して、２５℃、４５℃、６０℃のように異なる温度毎に長期放置して容量確認する試験を行う。また、ＳＯＣを他の割合の電圧に固定して、２５℃、４５℃、６０℃で容量を確認する試験を行う。
（係数決定用フロート試験）
所定タイプの二次電池について、二次電池を所定温度で稼働し、所定ＳＯＣに固定して行い、稼働時間での容量の変化を測定する。また、必要に応じて、異なる稼働温度の状態、また、異なるＳＯＣに変更して同様に試験を行う。例えば、ＳＯＣ５０％の電圧に固定して、２５℃、４５℃、６０℃のように異なる温度毎に長期放置して容量確認する試験を行う。また、ＳＯＣを他の割合の電圧に固定して、２５℃、４５℃、６０℃で容量を確認する試験を行う。
（係数決定用サイクル試験）
所定タイプの二次電池についてＳＯＣ０％から１００％まで充電し、ＳＯＣ１００％から０％まで放電する期間を１サイクルとし、サイクルの期間一定で、繰り返しＳＯＣを増減させる。例えば、1日に充放電を３回と定めて充放電を行った場合は、１日で３サイクルできることになり、１００日で３００サイクル、１０００日で３０００サイクルすることができる。
サイクル数に対応する期間に対応する容量を測定し、ワイブル係数決定するための総サイクル試験容量保持率を取得する。
所定タイプの二次電池についてＳＯＣ０％から１００％まで充電し、ＳＯＣ１００％から０％まで放電する期間を１サイクルとし、サイクルの期間一定で、繰り返しＳＯＣを増減させる。例えば、1日に充放電を３回と定めて充放電を行った場合は、１日で３サイクルできることになり、１００日で３００サイクル、１０００日で３０００サイクルすることができる。
サイクル数に対応する期間に対応する容量を測定し、ワイブル係数決定するための総サイクル試験容量保持率を取得する。
取得する測定値は、所定温度で二次電池を稼働した際のサイクル数毎の容量である。サイクルの回数と測定値が対応すればよく、１サイクルごとに行ってもよいし、所定回数ごとに行ってもよいし、不定期で行ってもよい。ＳＯＨ推定をより正確に行うためにも、できるだけ多く測定値があったほうが好ましい。
なお、容量保持率は、劣化後の容量を試験開始時の容量で割った値であり、最初の容量保持率に対する劣化後の容量の割合である。つまり総サイクル試験容量保持率とは、サイクル試験により取得した測定値を最初の満充電容量で割った値である。
（稼働中の二次電池からの係数決定用の実測値測定方法）
係数決定用実測値は、容量保持率ＳＯＨを推定する対象となる二次電池、例えば、上述した蓄電システムから直接求めてもよい。稼働開始から所定の稼働期間について、所定ＳＯＣになった時に容量を測定することでフロート係数決定用実測値を取得し、稼働開始から所定のサイクル回数になった時に、容量を測定することでサイクル係数決定用実測値を取得することができる。サイクル係数決定用実測値を取得する際のサイクル数のカウント方法は、適宜決めることができる。例えば、容量が満充電容量の５０％以上動いた充電や放電のセットを１サイクルとカウントしてもよいし、特定のＳＯＣの割合を２回通過するごとに１サイクルとカウントしてもよいし、積算した実際の充放電容量がその電池の充放電の１サイクルの容量と一致した場合を１サイクルとカウントしてもよい。電池温度は蓄電システムの置かれた環境によって大幅に変化しないので、電池温度を測定し、平均温度を用いることができる。
係数決定用実測値は、容量保持率ＳＯＨを推定する対象となる二次電池、例えば、上述した蓄電システムから直接求めてもよい。稼働開始から所定の稼働期間について、所定ＳＯＣになった時に容量を測定することでフロート係数決定用実測値を取得し、稼働開始から所定のサイクル回数になった時に、容量を測定することでサイクル係数決定用実測値を取得することができる。サイクル係数決定用実測値を取得する際のサイクル数のカウント方法は、適宜決めることができる。例えば、容量が満充電容量の５０％以上動いた充電や放電のセットを１サイクルとカウントしてもよいし、特定のＳＯＣの割合を２回通過するごとに１サイクルとカウントしてもよいし、積算した実際の充放電容量がその電池の充放電の１サイクルの容量と一致した場合を１サイクルとカウントしてもよい。電池温度は蓄電システムの置かれた環境によって大幅に変化しないので、電池温度を測定し、平均温度を用いることができる。
なお、容量保持率は、劣化後の容量を試験開始時の容量で割った値であり、最初の容量保持率に対する劣化後の容量の割合である。つまり容量保持率は、蓄電システムより取得した測定値を最初の満充電容量で割った値である。
以下の手順で所定のワイブル係数を決定すれば、当該蓄電システムの容量保持率を推定することができる。
（フロート試験の測定値から劣化係数ｍｆ、ηｆを求める手法）
フロート試験から得られた容量保持率を測定フロート容量保持率とし、このフロート容量保持率をｌｎ（期間）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、フロート容量保持率のワイブルプロットを作成し、フロート容量保持率のワイブルプロットから直線式のフロート劣化予測線を推定し、当該フロート劣化予測線の傾き及び切片からワイブル係数ｍｆ及びηｆを求める。
フロート試験から得られた容量保持率を測定フロート容量保持率とし、このフロート容量保持率をｌｎ（期間）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、フロート容量保持率のワイブルプロットを作成し、フロート容量保持率のワイブルプロットから直線式のフロート劣化予測線を推定し、当該フロート劣化予測線の傾き及び切片からワイブル係数ｍｆ及びηｆを求める。
図４は、このフロート試験の結果をワイブルプロットした一例であり、２５℃でＳＯＣ５０％、４５℃でＳＯＣ５０％、６０℃でＳＯＣ５０％の実測値をプロットしたものであり、各条件下でのワイブル係数ｍｆ、ηｆを求めることができる。そして、フロート成分容量保持率を求めることができる。
（サイクル試験の測定値から劣化係数ｍｃ、ηｃを求める手法）
サイクル試験から得られた容量保持率を測定サイクル容量保持率とし、このサイクル容量保持率をｌｎ（サイクル数）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、サイクル容量保持率のワイブルプロットを作成し、前記サイクル容量保持率のワイブルプロットから直線式のサイクル劣化予測線を推定し、当該サイクル劣化予測線の傾き及び切片から、ワイブル係数ｍｃ及びηｃを求める。
サイクル試験から得られた容量保持率を測定サイクル容量保持率とし、このサイクル容量保持率をｌｎ（サイクル数）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、サイクル容量保持率のワイブルプロットを作成し、前記サイクル容量保持率のワイブルプロットから直線式のサイクル劣化予測線を推定し、当該サイクル劣化予測線の傾き及び切片から、ワイブル係数ｍｃ及びηｃを求める。
図５は、サイクル試験の結果をワイブルプロットした一例である。測定条件下でワイブル係数ｍｃ、ηｃを求めることができる。そして、サイクル成分容量保持率を求めることができる。
（容量保持率の推定）
推定対象と同じタイプの二次電池について、所定温度、所定ＳＯＣに対応したワイブル係数ｍｆ、ηｆ、ｍｃ及びηｃを選定し、これを上述した予測式（Ａ）に導入し、期間ｔの容量保持率ＳＯＨを推定する。
推定対象と同じタイプの二次電池について、所定温度、所定ＳＯＣに対応したワイブル係数ｍｆ、ηｆ、ｍｃ及びηｃを選定し、これを上述した予測式（Ａ）に導入し、期間ｔの容量保持率ＳＯＨを推定する。
未来の容量保持率ＳＯＨをより正確に推定することにより、長期間使用し、劣化した二次電池の充放電のパラメータを適切に設定することができるので、過充電、過放電を防止し電池のより安全な使用を可能とする。また、蓄電システムの残量検知、メンテナンス、電池の交換等のタイミングなどをより正確に把握することができる。
（実施例１）
二次電池（ＰＤ５０Ｓ０３）：正極にリン酸鉄リチウム、負極に黒鉛、電解液としてエチレンカーボネート（ＥＣ）：ジメチルカーボネート（ＤＭＣ）＝３：７に１．２Ｍの６フッ化リン酸リチウム（ＬｉＰＦ６）を支持電解質として入れたもの、正極と負極は積層式のエレメントでポリオレフィンのセパレータを挟んで向き合って配置されている。容量は５０Ａｈ。エレメントはＳＵＳ製の金属ケースに収納されている。
この二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
二次電池（ＰＤ５０Ｓ０３）：正極にリン酸鉄リチウム、負極に黒鉛、電解液としてエチレンカーボネート（ＥＣ）：ジメチルカーボネート（ＤＭＣ）＝３：７に１．２Ｍの６フッ化リン酸リチウム（ＬｉＰＦ６）を支持電解質として入れたもの、正極と負極は積層式のエレメントでポリオレフィンのセパレータを挟んで向き合って配置されている。容量は５０Ａｈ。エレメントはＳＵＳ製の金属ケースに収納されている。
この二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、９２．１％であった。また、平均温度は、２８．２℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験からのワイブル係数ｍｆは０．２７０６０３、ηｆは９．３４１２０２であった。
また、サイクル試験からのワイブル係数ｍｃは０．６５９８７３、ηｃは１０．６５７３２であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験からのワイブル係数ｍｆは０．２７０６０３、ηｆは９．３４１２０２であった。
また、サイクル試験からのワイブル係数ｍｃは０．６５９８７３、ηｃは１０．６５７３２であった。
これらのワイブル係数を用いて式（１）、式（２）及び式（Ａ）から容量保持率を推定した結果をワイブル予測Ａとして図６に示す。図６には予測値と共に実データを示したが、予測値は実データとほぼ一致していることが確認された。
なお、図７（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図７（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図７（ｃ）には、実機の温度の変化を示す。
なお、図７（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図７（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図７（ｃ）には、実機の温度の変化を示す。
（実施例２）
実施例１と同種の二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、９７．０％であった。また、平均温度は、２７．８℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験からのワイブル係数ｍｆは０．９６２００４、ηｆは４．２６９０８３であった。
また、サイクル試験からのワイブル係数ｍｃは０．０４９２６、ηｃは５７．４８５８であった。
実施例１と同種の二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、９７．０％であった。また、平均温度は、２７．８℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験からのワイブル係数ｍｆは０．９６２００４、ηｆは４．２６９０８３であった。
また、サイクル試験からのワイブル係数ｍｃは０．０４９２６、ηｃは５７．４８５８であった。
これらのワイブル係数を用いて式（１）、式（２）及び式（Ａ）から容量保持率を推定した結果をワイブル予測Ａとして図８に示す。図８には予測値と共に実データを示したが、予測値は実データとほぼ一致していることが確認された。
なお、図９（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図９（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図９（ｃ）には、実機の温度の変化を示す。
なお、図９（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図９（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図９（ｃ）には、実機の温度の変化を示す。
（実施例３）
実施例１と同種の二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、７７．９％であった。また、平均温度は、３１．５℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験の結果からのワイブル係数ｍｆは０．３５５５０３、ηｆは７．３１３３７１であった。
また、サイクル試験結果からのワイブル係数ｍｃは０．６６５０７６、ηｃは１０．７８９８５であった。
実施例１と同種の二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、７７．９％であった。また、平均温度は、３１．５℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験の結果からのワイブル係数ｍｆは０．３５５５０３、ηｆは７．３１３３７１であった。
また、サイクル試験結果からのワイブル係数ｍｃは０．６６５０７６、ηｃは１０．７８９８５であった。
これらのワイブル係数を用いて式（１）、式（２）及び式（Ａ）から容量保持率を推定した結果をワイブル予測Ａとして図１０に示す。図１０には予測値と共に実データを示したが、予測値は実データとほぼ一致していることが確認された。
なお、図１１（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図９（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図９（ｃ）には、実機の温度の変化を示す。
なお、図１１（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図９（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図９（ｃ）には、実機の温度の変化を示す。
（実施例４）
実施例１と同種の二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、９６．７％であった。また、平均温度は、３０．５℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験からのワイブル係数ｍｆは０．５０７５４４、ηｆは５．３９６９５４であった。
また、サイクル試験からのワイブル係数ｍｃは０．１０５０９６、ηｃは４４．５１１０１であった。
実施例１と同種の二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、９６．７％であった。また、平均温度は、３０．５℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験からのワイブル係数ｍｆは０．５０７５４４、ηｆは５．３９６９５４であった。
また、サイクル試験からのワイブル係数ｍｃは０．１０５０９６、ηｃは４４．５１１０１であった。
これらのワイブル係数を用いて式（１）、式（２）及び式（Ａ）から容量保持率を推定した結果をワイブル予測Ａとして図１２に示す。図１２には予測値と共に実データを示したが、予測値は実データとほぼ一致していることが確認された。
なお、図１３（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図１３（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図１３（ｃ）には、実機の温度の変化を示す。
なお、図１３（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図１３（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図１３（ｃ）には、実機の温度の変化を示す。
（実施例５）
実施例１と同種の二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、９２．１％であった。また、平均温度は、２８．２℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験からのワイブル係数ｍｆは０．２７０６０３、ηｆは９．３４１２０２であった。
また、サイクル試験からのワイブル係数ｍｃは０．６５９８７３、ηｃは１０．６５７３２であった。
実施例１と同種の二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、９２．１％であった。また、平均温度は、２８．２℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験からのワイブル係数ｍｆは０．２７０６０３、ηｆは９．３４１２０２であった。
また、サイクル試験からのワイブル係数ｍｃは０．６５９８７３、ηｃは１０．６５７３２であった。
これらのワイブル係数を用いて式（１）、式（２）及び式（Ｂ）から容量保持率を推定して結果をワイブル予測Ｂとして図１４に示す。図１４には予測値と共に実データを示したが、予測値は実データとほぼ一致していることが確認された。
なお、図１５（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図１５（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図１５（ｃ）には、実機の温度の変化を示す。
なお、図１５（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図１５（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図１５（ｃ）には、実機の温度の変化を示す。
（実施例６）
実施例１と同種の二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、９７．０％であった。また、平均温度は、２７．８℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験からのワイブル係数ｍｆは０．９６２００４、ηｆは４．２６９０８３であった。
また、サイクル試験からのワイブル係数ｍｃは０．０４９２６、ηｃは５７．４８５８であった。
実施例１と同種の二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、９７．０％であった。また、平均温度は、２７．８℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験からのワイブル係数ｍｆは０．９６２００４、ηｆは４．２６９０８３であった。
また、サイクル試験からのワイブル係数ｍｃは０．０４９２６、ηｃは５７．４８５８であった。
これらのワイブル係数を用いて式（１）、式（２）及び式（Ｂ）から容量保持率を推定した結果をワイブル予測Ｂとして図１６に示す。図１６には予測値と共に実データを示したが、予測値は実データとほぼ一致していることが確認された。
なお、図１７（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図１７（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図１７（ｃ）には、実機の温度の変化を示す。
なお、図１７（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図１７（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図１７（ｃ）には、実機の温度の変化を示す。
（実施例７）
実施例１と同種の二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、７７．９％であった。また、平均温度は、３１．５℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験からのワイブル係数ｍｆは０．９６２００４、ηｆは４．２６９０８３であった。
また、サイクル試験からのワイブル係数ｍｃは０．０４９２６、ηｃは５７．４８５８であった。
実施例１と同種の二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、７７．９％であった。また、平均温度は、３１．５℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験からのワイブル係数ｍｆは０．９６２００４、ηｆは４．２６９０８３であった。
また、サイクル試験からのワイブル係数ｍｃは０．０４９２６、ηｃは５７．４８５８であった。
これらのワイブル係数を用いて式（１）、式（２）及び式（Ｂ）から容量保持率を推定した結果をワイブル予測Ｂとして図１８に示す。図１８には予測値と共に実データを示したが、予測値は実データとほぼ一致していることが確認された。
なお、図１９（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図１９（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図１９（ｃ）、実機の温度の変化を示す。
なお、図１９（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図１９（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図１９（ｃ）、実機の温度の変化を示す。
（実施例８）
実施例１と同種の二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、９６．７％であった。また、平均温度は、３０．５℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験からのワイブル係数ｍｆは０．５０７５４４、ηｆは５．３９６９５４であった。
また、サイクル試験からのワイブル係数ｍｃは０．１０５０９６、ηｃは４４．５１１０１であった。
実施例１と同種の二次電池を用いてフロート試験並びにサイクル試験を行った。
フロート試験は各種ＳＯＣおよび温度にて試験を行った。
サイクル試験は、各種ＳＯＣおよび温度にて１日６サイクルとした。
同種の二次電池を１６個直列したシステム（電池容量２．５ｋＷｈ）についてデータを取得して平均ＳＯＣを求めたところ、９６．７％であった。また、平均温度は、３０．５℃であった。
また、平均ＳＯＣ、平均温度に対応するフロート試験からのワイブル係数ｍｆは０．５０７５４４、ηｆは５．３９６９５４であった。
また、サイクル試験からのワイブル係数ｍｃは０．１０５０９６、ηｃは４４．５１１０１であった。
これらのワイブル係数を用いて式（１）、式（２）及び式（Ｂ）から容量保持率を推定した結果をワイブル予測Ｂとして図２０に示す。図２０には予測値と共に実データを示したが、予測値は実データとほぼ一致していることが確認された。
なお、図２１（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図２１（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図２１（ｃ）には、実機の温度の変化を示す。
なお、図２１（ａ）には、実機のサイクル回数の変化を示し、図２１（ｂ）には、実機のＳＯＣの変化を示し、図２１（ｃ）には、実機の温度の変化を示す。
本発明は、蓄電池を電源として利用する蓄電池システムを構築する産業分野や、その保守、運用を行う産業分野において有効に利用することができる。
１…蓄電池システム
２…蓄電池
２ａ…二次電池セル
３…電力調整装置
４…商用電源
５…負荷
６…太陽光発電装置（発電装置）
３０…インバータ
３１…第１スイッチ
３２…第２スイッチ
３３…第３スイッチ
３４…第４スイッチ
３５…第５スイッチ
４０…制御部
４１…発電装置監視手段
４２…蓄電池監視手段
４３…充放電制御手段
２…蓄電池
２ａ…二次電池セル
３…電力調整装置
４…商用電源
５…負荷
６…太陽光発電装置（発電装置）
３０…インバータ
３１…第１スイッチ
３２…第２スイッチ
３３…第３スイッチ
３４…第４スイッチ
３５…第５スイッチ
４０…制御部
４１…発電装置監視手段
４２…蓄電池監視手段
４３…充放電制御手段
Claims (15)
- ワイブル則を用いて二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）を推定する二次電池の容量保持率推定方法において、
容量保持率を求めるフロート試験の測定値からフロート容量保持率に対応するワイブル係数ｍｆ、ηｆおよび下記式（１）のフロート容量保持率を求め、
容量保持率を求めるサイクル試験の測定値からサイクル容量保持率に対応するワイブル係数ｍｃ、ηｃおよび下記式（２）のサイクル容量保持率を求め、
前記二次電池のフロート容量保持率および前記サイクル容量保持率により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する
ことを特徴とする二次電池の容量保持率推定方法。
- 前記フロート試験から得られた容量保持率を測定フロート容量保持率とし、前記測定フロート容量保持率をｌｎ（期間）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、フロート容量保持率のワイブルプロットを作成し、
前記フロート容量保持率のワイブルプロットから直線式のフロート劣化予測線を推定し、
当該フロート劣化予測線の傾き及び切片から前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆを求め、
前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆと前記式（１）から前記フロート容量保持率を求め、
前記サイクル試験から得られた容量保持率を測定サイクル容量保持率とし、前記測定サイクル容量保持率をｌｎ（サイクル数）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、サイクル容量保持率のワイブルプロットを作成し、
前記サイクル容量保持率のワイブルプロットから直線式のサイクル劣化予測線を推定し、
当該サイクル劣化予測線の傾き及び切片から、前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃを求め、
前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃと前記式（２）から前記サイクル容量保持率を求める
ことを特徴とする請求項１記載の二次電池の容量保持率推定方法。 - 前記容量保持率は、前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率の四則演算から求める
ことを特徴とする請求項１又は２記載の二次電池の容量保持率推定方法。 - 前記容量保持率は、下記式（Ａ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する
ことを特徴とする請求項１～３の何れか一項に記載の二次電池の容量保持率推定方法。
- 前記容量保持率は、下記式（Ｂ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する
ことを特徴とする請求項１～３の何れか一項に記載の二次電池の容量保持率推定方法。
- ワイブル則を用いて二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）を推定する二次電池の容量保持率推定プログラムにおいて、
容量保持率を求めるフロート試験の測定値からフロート容量保持率に対応するワイブル係数ｍｆ、ηｆおよび下記式（１）のフロート容量保持率を求める手順と、
容量保持率を求めるサイクル試験の測定値からサイクル容量保持率に対応するワイブル係数ｍｃ、ηｃおよび下記式（２）のサイクル容量保持率を求める手順と、
前記二次電池のフロート容量保持率および前記サイクル容量保持率により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する手順とをコンピュータを機能させて実行させる
ことを特徴とする二次電池の容量保持率推定プログラム。
- 前記フロート試験から得られた容量保持率を測定フロート容量保持率とし、このフロート成分容量保持率をｌｎ（期間）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、フロート容量保持率のワイブルプロットを作成する手順と、
前記フロート容量保持率のワイブルプロットから直線式のフロート劣化予測線を推定する手順と、
当該フロート劣化予測線の傾き及び切片から前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆを求める手順と、
前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆと前記式（１）から前記サイクル容量保持率を求める手順と、
前記サイクル試験から得られた容量保持率を測定サイクル容量保持率とし、このサイクル容量保持率をｌｎ（サイクル数）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、サイクル容量保持率のワイブルプロットを作成する手順と、
前記サイクル容量保持率のワイブルプロットから直線式のサイクル劣化予測線を推定する手順と、
当該サイクル劣化予測線の傾き及び切片から、前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃを求める手順と、
前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃと前記式（２）から前記サイクル容量保持率を求める手順と
をコンピュータを機能させて実行させる
ことを特徴とする請求項６に記載の二次電池の容量保持率推定プログラム。 - 前記容量保持率は、前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率の四則演算から求める手順をコンピュータに機能させて実行させる
ことを特徴とする請求項６又は７記載の二次電池の容量保持率推定プログラム。 - 前記容量保持率は、下記式（Ａ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する手順をコンピュータに機能させて実行させる
ことを特徴とする請求項６～８の何れか一項に記載の二次電池の容量保持率推定プログラム。
- 前記容量保持率は、下記式（Ｂ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する手順をコンピュータを機能させて実行させる
ことを特徴とする請求項６～８の何れか一項に記載の二次電池の容量保持率推定プログラム。
- 二次電池の容量保持率推定方法を行う二次電池の容量保持率推定装置であって、
サイクル試験及びフロート試験のデータを格納した記憶手段と、
稼働中の二次電池データ、期間ｔおよびサイクル数Ｎを、二次電池から取得するデータ取得手段とを具備し、
前記フロート試験の測定値からフロート容量保持率に対応するワイブル係数ｍｆ、ηｆおよび下記式（１）のフロート容量保持率を求める手順と、
前記サイクル試験の測定値からサイクル容量保持率に対応するワイブル係数ｍｃ、ηｃおよび下記式（２）のサイクル容量保持率を求める手順と、
前記二次電池のフロート容量保持率および前記サイクル容量保持率により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率を推定する手順とを実施して二次電池の容量保持率（ＳＯＨ）を推定する
ことを特徴とする二次電池の容量保持率推定装置。
- 前記フロート試験から得られた容量保持率を測定フロート容量保持率とし、このフロート成分容量保持率をｌｎ（期間）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、フロート容量保持率のワイブルプロットを作成する手順と、
前記フロート容量保持率のワイブルプロットから直線式のフロート劣化予測線を推定する手順と、
当該フロート劣化予測線の傾き及び切片から前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆを求める手順と、
前記ワイブル係数ｍｆ及びηｆと前記式（１）から前記サイクル容量保持率を求める手順と、
前記サイクル試験から得られた容量保持率を測定サイクル容量保持率とし、このサイクル容量保持率をｌｎ（サイクル数）とｌｎ（ｌｎ（１／容量保持率））との関係でワイブルプロットすることで、サイクル容量保持率のワイブルプロットを作成する手順と、
前記サイクル容量保持率のワイブルプロットから直線式のサイクル劣化予測線を推定する手順と、
当該サイクル劣化予測線の傾き及び切片から、前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃを求める手順と、
前記ワイブル係数ｍｃ及びηｃと前記式（２）から前記サイクル容量保持率を求める手順とを実施する
ことを特徴とする請求項１１記載の二次電池の容量保持率推定装置。 - 前記容量保持率は、前記フロート容量保持率および前記サイクル容量保持率の四則演算から求める手順を実施する
ことを特徴とする請求項１１又は１２記載の二次電池の容量保持率推定装置。 - 前記容量保持率は、下記式（Ａ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する手順を実施する
ことを特徴とする請求項１１～１３の何れか一項に記載の二次電池の容量保持率推定装置。
- 前記容量保持率は、下記式（Ｂ）により、期間ｔまたはサイクル数Ｎでの容量保持率として推定する手順を実施する
ことを特徴とする請求項１１～１３の何れか一項記載の二次電池の容量保持率推定装置。
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|---|---|---|---|
| JP2023542457A JPWO2023022225A1 (ja) | 2021-08-19 | 2022-08-19 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021134409 | 2021-08-19 | ||
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2022/031361 WO2023022225A1 (ja) | 2021-08-19 | 2022-08-19 | 二次電池の容量保持率推定方法及び二次電池の容量保持率推定プログラム並びに二次電池の容量保持率推定装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPWO2023022225A1 (ja) |
| WO (1) | WO2023022225A1 (ja) |
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|---|---|---|---|---|
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2022
- 2022-08-19 JP JP2023542457A patent/JPWO2023022225A1/ja active Pending
- 2022-08-19 WO PCT/JP2022/031361 patent/WO2023022225A1/ja active Application Filing
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