WO2023162266A1 - 電池劣化診断方法判定装置、電池劣化診断システム、電池劣化診断方法を判定する方法、および電池劣化診断方法 - Google Patents

電池劣化診断方法判定装置、電池劣化診断システム、電池劣化診断方法を判定する方法、および電池劣化診断方法 Download PDF

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WO2023162266A1
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battery
deterioration diagnosis
charge
battery deterioration
characteristic data
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アキラ 藤本
博也 藤本
穣 植田
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株式会社日立ハイテク
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    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/392Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10Energy storage using batteries

Definitions

  • the present disclosure relates to a battery deterioration diagnosis method determination device, a battery deterioration diagnosis system, a method for determining a battery deterioration diagnosis method, and a battery deterioration diagnosis method.
  • Patent Document 1 discloses a problem of correctly diagnosing whether the deterioration factor of a secondary battery is due to extreme deterioration or due to electrolyte deterioration. It discloses making a diagnosis by comparing the rate of change or the amount of change.
  • Battery deterioration diagnosis in the low-speed range is not performed in the general DC interruption method described above. For this reason, it is not possible to cope with insufficient sensitivity, noise, and irregular sampling cycles that occur particularly in the low-speed region, depending on the combination of the power supply load device and the battery measuring device.
  • the technique according to Patent Document 1 supports both the C rate and the sampling rate in the high-speed range, but does not support the low-speed range.
  • the present disclosure provides a technique for determining an appropriate battery deterioration diagnosis method that corresponds to a wider range of combinations of the charging and discharging rate (C rate) of the charging and discharging device and the sampling rate of the measuring device. do.
  • the present disclosure provides a battery deterioration diagnosis method determination device for determining a battery deterioration diagnosis method suitable for a battery to be diagnosed, comprising a storage device and a processor,
  • the storage device stores one or more data set for each index in a multi-dimensional vector space composed of at least two indices, namely, the data sampling rate of the measuring device that measures the battery and the S/N ratio of the power supply load device of the battery.
  • the processor performs a process of acquiring information in the multidimensional vector space from the storage device, a process of calculating at least two index values based on the measured charge/discharge characteristic data of the battery, and the calculated at least two index values. and a process of determining a battery deterioration diagnosis method corresponding to the identified region as a battery deterioration diagnosis method for a battery. make a proposal about
  • the technology of the present disclosure in the battery deterioration diagnosis, it is possible to use an appropriate battery deterioration diagnosis method that corresponds to a wider range of combinations of the charge/discharge rate (C rate) of the charge/discharge device and the sampling rate of the measurement device. can. Therefore, it becomes possible to obtain an accurate battery deterioration diagnosis result.
  • C rate charge/discharge rate
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an outline of a battery deterioration diagnostic method determination process according to the embodiment
  • 1 is a diagram showing an overall configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1 including a battery deterioration diagnosis method determination device 10 according to the present embodiment
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining processing (overall processing) from the start of battery deterioration diagnosis to the end of diagnosis in the battery deterioration diagnosis system 1.
  • FIG. 5 is a diagram showing management information 500 held by a battery deterioration diagnosis device 70 and describing a battery deterioration diagnosis method determined by a battery deterioration diagnosis method determination device 10 and an index used for the diagnosis.
  • FIG. 1 is a diagram showing a basic configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1;
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining the processing contents of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the basic configuration example;
  • 1 is a diagram showing a configuration example of a battery deterioration diagnostic system 1 that does not include a measuring device (battery deterioration state measuring device) 40.
  • FIG. 7B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG.
  • FIG. 7A 1 is a diagram showing a configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1 having a function of improving measurement sensitivity when a charge/discharge rate is in a low speed region (eg, regions III, IV, and VIII: see FIG. 1);
  • FIG. 8B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnostic system 1 according to the configuration example shown in FIG. 8A;
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1 having 9B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 9A;
  • a configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1 having a function of smoothing measured data and interpolating a data unacquired region when the data sampling rate is in a low speed region (eg, regions II, IV, and IX: see FIG. 1) is shown.
  • It is a diagram. 10B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 10A;
  • FIG. It is a figure which shows the example of the charging/discharging characteristic data before and behind smoothing processing.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1 having a function of externally acquiring battery characteristic data and manufacturing ID information of a battery to be diagnosed
  • FIG. 11B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 11A
  • FIG. 12 is a diagram showing management information 1200 held by a battery deterioration diagnosis device 70 and describing a battery deterioration diagnosis method determined by a battery deterioration diagnosis method determination device 10, an index used for diagnosis, and information at the time of manufacture;
  • FIG. 12 is a diagram showing management information 1200 held by a battery deterioration diagnosis device 70 and describing a battery deterioration diagnosis method determined by a battery deterioration diagnosis method determination device 10, an index used for diagnosis, and information at the time of manufacture;
  • FIG. 12 is a diagram showing management information 1200 held by a battery deterioration diagnosis device 70 and describing a battery deterioration diagnosis method determined
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a battery deterioration diagnostic system 1 having a function of enabling measurement of a battery deterioration state when a data sampling rate is in a high speed region (eg, regions I, III, and V in FIG. 1); FIG.
  • the data sampling rate is in the high-speed region (for example, regions I, III, and V in FIG. 1), it has a function that enables measurement of the battery deterioration state, and is assumed to be an electric vehicle 20' as the battery-equipped device.
  • 1 is a diagram showing a configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1;
  • FIG. 13B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 13A or FIG.
  • FIG. 13B 1 is a diagram showing a configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1 having a function of monitoring a power load of a low power load with a low C rate, such as an air conditioner, as a power supply load device;
  • FIG. 14B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 14A;
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1 to which a measurement current cut-off signal control device 503 is additionally added;
  • 15B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 15A;
  • FIG. 15A FIG.
  • FIG. 15A is a diagram showing a configuration example of a deterioration diagnosis system 1
  • FIG. 16B is a flowchart (first half) for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 16A
  • 16B is a flowchart (second half) for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG.
  • FIG. 16A A configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1 having a function of specifying a current interruption start point (pause point) when the data sampling rate is in the medium-low speed area (areas II, IV, VI, VII, VIII, and IX in FIG. 1) is shown.
  • FIG. 4 is a diagram showing; 17B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnostic system 1 according to the configuration example shown in FIG. 17A;
  • a function to specify the current interruption start point (pause point) and a function to correct the phase difference of the measurement data are provided.
  • FIG. 18B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnostic system 1 according to the configuration example shown in FIG. 18A; The resting point, the charge/discharge characteristic data before phase difference correction (as an example, voltage change over time), and the charge/discharge characteristic data after phase difference correction as an example (as an example, voltage change over time).
  • FIG. 4 is a diagram showing;
  • the battery to be diagnosed is the voltage, current, and temperature (hereinafter referred to as , also referred to as "V.I.T.”), and is connected to a measuring device that transmits the measured data to the battery deterioration diagnosis device. Then, the battery deterioration diagnosis device diagnoses the deterioration state of the battery by a predetermined battery deterioration diagnosis method using the measurement data received from the measurement device (also referred to as a battery deterioration state measurement device). ).
  • C-rate power supply load equipment
  • data sampling rate data acquisition interval in the measuring device
  • the accuracy of measurement data obtained by each diagnostic method is predicted using two indicators, the charging/discharging rate (C rate) and the data sampling rate, and an appropriate diagnostic method is selected according to the combination of the power supply load device and the measuring device. Determine and apply.
  • An appropriate diagnosis method can be applied when diagnosing the state of deterioration at high speed without attaching or detaching a battery from a battery-equipped device, enabling highly accurate battery deterioration diagnosis.
  • the C rate is an index obtained by converting the ratio of the current flowing to the total capacity of the battery into time, and is a concept synonymous with the S/N ratio of the measured current value.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining the outline of the battery deterioration diagnosis method determination process according to this embodiment.
  • direct diagnostics employs a variety of instrumentation and power delivery loads.
  • data sampling is performed in a high-speed range (e.g., sampling rate from 100 S/s to 1000 S/s) (e.g., analyzer, terminal, etc.), medium-speed range (e.g., sampling rate from 10 S/s 100 S / s) equipment (e.g., BMS (Battery Management System), etc.) and low-speed area (e.g., sampling rate from 1 S / s to 10 S / s) equipment (e.g., OBDII (On Board Diagnosis II), etc.
  • high-speed range e.g., sampling rate from 100 S/s to 1000 S/s
  • medium-speed range e.g., sampling rate from 10 S/s 100 S / s
  • equipment e.g., BMS (Battery Management System), etc.
  • the power supply load equipment includes rapid charge/discharge equipment (C rate is 0.5C to 5C; voltage S/N ratio is 60db to 80db), normal charge/discharge equipment (C rate is 0.2C to 0.5C; voltage S/N ratio of 40 db to 60 db) and low power load equipment such as air conditioners (C rate of 0.01 C to 0.2 C: voltage S/N ratio of 20 db to 40 db).
  • C rate is 0.5C to 5C; voltage S/N ratio is 60db to 80db
  • normal charge/discharge equipment C rate is 0.2C to 0.5C
  • low power load equipment such as air conditioners (C rate of 0.01 C to 0.2 C: voltage S/N ratio of 20 db to 40 db).
  • the C rate and sampling rate are calculated based on the charge/discharge characteristic data (voltage, current, temperature) at the start of charge/discharge obtained from the measuring device, and which regions they are (for example, low speed region and low speed Determine which of the nine regions from the region to the high speed region and the high speed region: measurement data accuracy prediction patterns I to IX), and depending on the determination result, the measurement device and power supply load device used during battery deterioration diagnosis Determine the optimal battery deterioration diagnostic method for the combination. Specifically, in each area shown in FIG. 1 (for example, 9 areas in FIG. 1: measurement data accuracy prediction patterns I to IX), a diagnosis method suitable for the combination of the corresponding measuring device and power supply load device is determined.
  • diagnostic method A for fast C-rate and fast sampling rate (Region I)
  • diagnostic method B for fast C-rate and slow sampling rate (Region II)
  • slow C-rate and fast sampling rate (area III)
  • diagnostic method C is assigned in the case of slow C-rate and slow sampling rate (area IV)
  • area IV is assigned.
  • two index values (charging/discharging rate (C rate) and data sampling rate) are used to determine (determine) the battery deterioration diagnostic method.
  • another index may be taken into consideration for determination.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the overall configuration of a battery deterioration diagnosis system 1 including a battery deterioration diagnosis method determination device 10 according to this embodiment.
  • the battery deterioration diagnosis system 1 includes a battery deterioration diagnosis method determination device 10 that determines a method for diagnosing the state of deterioration of a battery, and a charge/discharge device 30 that charges and discharges a battery (secondary battery) mounted in a battery-equipped device 20. , a measuring device (battery deterioration state measuring device) 40 that measures the voltage, current, and temperature (V, I, T) of the battery, a device group A 50 that performs various processing during measurement, and voltage, current, and temperature measurement Based on the battery deterioration diagnosis method determined by the device group B60 for processing data and the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the target battery (mounted in the battery-equipped device 20) is measured using the measurement data (VIT). and a battery deterioration diagnosis device 70 for diagnosing the deterioration state of the battery).
  • the device group A50 includes a charge/discharge circuit switching control device 501, a power load monitoring device 502, a measurement current interruption signal control device 503, an output stability determination device 504, and a pause point identification device 505.
  • the device group B60 includes a measured data amplifying device 601, a high frequency component cutoff adjusting device 602, a measured data smoothing processing device 603, and a phase difference correcting device 604. Which device is used in the device group A50 and the device group B60 is determined by the charge/discharge rate (C rate) obtained from the charge/discharge characteristic data at the start of charge/discharge, the sampling rate, and the connection state of the measuring device. Determined by the combination of measuring equipment and power supply load equipment.
  • C rate charge/discharge rate
  • each device of the device group B60, and the battery deterioration diagnosis device 70 can be provided in the cloud (configured as a cloud server). At least part of the device group A50 (may be all devices) can be provided inside the cloud server, or can be provided outside the cloud server like the measuring device 40 . In the following, a brief description will be given of when each device in the device group A50 and the device group B60 is selected to configure the system.
  • the measurement data amplifier 601 is selected (applied) in order to improve the measurement sensitivity, and the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and the battery deterioration diagnosis device 70
  • the system is configured to connect to
  • the high frequency component cutoff adjustment device 602 The system is configured so that measurement data of only low-frequency components necessary for diagnosing the state of deterioration of the battery is selected and extracted.
  • the measurement data smoothing processor 603 When the data sampling speed is in the low speed region, the measurement data smoothing processor 603 is selected, and the system is configured such that data unacquired regions are stored by smoothing the measurement data.
  • the charging/discharging circuit switching control device 501 is selected, and the system is configured to control switching of the charging/discharging circuit (within the measuring device) for the battery-equipped device 20 .
  • the battery-equipped device 20 is provided with a gateway or the like for battery/circuit protection and security measures. This is because the deterioration state cannot be measured.
  • the power load monitoring device 502 controls the measurement current interrupt signal.
  • the device 503 is selected and preset measurement conditions (for example, voltage value, time, etc.) are satisfied, the system performs current interruption (current from the power supply) necessary for diagnosing battery deterioration. Configured. A command to cut off the current from the power supply is given from the battery deterioration diagnostic method determining device 10 to the measuring device 40 .
  • the measurement data (VIT) directly transmitted from the measuring device 40 to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 is transferred to the battery deterioration diagnosis method determination device 503 via the measurement current interruption signal control device 503.
  • the path is switched to be sent to device 10 .
  • the output stability determination device 504 is selected instead, and the system is configured so as to monitor the power before current interruption and determine whether or not it has reached a stable region.
  • the output stability determination device 504 monitors the data measured by the measuring device 40 (battery output data: V.I.T. values), and when the monitored power reaches the stable region, the output stability determination device 504 determines whether the battery has deteriorated.
  • the diagnostic method determination device 10 is notified.
  • the battery deterioration diagnostic method determination device 10 transmits a command to cut off the current to the measuring device.
  • the measurement data (VIT) that has been directly transmitted from the measuring device 40 to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 is transmitted via the output stabilizer 504 or the measurement current interrupt signal control device 503. It may be transmitted to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the resting point identification device 505 identifies the resting point (current interruption)
  • the measurement data (V, I, T) directly transmitted from the measuring device 40 to the battery deterioration diagnostic method determining device 10 is The path is switched so that the signal is transmitted to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 via the measurement current cutoff signal control device 503 .
  • the identification of the pause point serves as a trigger for transmitting subsequent V/I/T measurement data to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 for battery deterioration diagnosis.
  • the battery deterioration diagnosis cannot be performed by V ⁇ I ⁇ T.
  • the pause point identification device 505 does not monitor battery output power, and provides a function unrelated to stable power supply.
  • phase difference is processing for forcibly correcting the sampling rate of the measurement data from the pause point to the determined sampling rate.
  • FIG. 3 is a flowchart for explaining the processing (overall processing) from the start of the battery deterioration diagnosis to the end of the diagnosis in the battery deterioration diagnosis system 1.
  • FIG. 3 Note that the processing shown in the flowchart of FIG. 3 is an example, and for example, the battery deterioration diagnosis system 1 constructed after step 307 may have a different configuration (for example, only the measurement data smoothing processing device 603 may be applied). but the rest point identifying device 505 and the phase difference correcting device 604 are not applied, etc.).
  • Step 301 It is determined whether the measuring device (battery deterioration state measuring device) 40 is directly connected to the charging/discharging connection port of the charging/discharging device 30 . For example, whether or not the measurement device 40 is directly connected may be determined by exchanging signals with the charge/discharge device 30, and the determination result may be transmitted to the battery deterioration diagnosis method determination device 10. Alternatively, the user may be transmitted from the measuring device 40 to the battery deterioration diagnostic method determination device 10 as a signal.
  • the measuring device 40 used is a high-speed data sampling device such as an analyzer or terminal.
  • the device is identified as a rate device and processing proceeds to step 302 .
  • the measuring device 40 is identified as a low/medium speed data surling rate device such as OBDII or BMS, and the process proceeds to step 303 .
  • step 302 The calculation unit (hereinafter referred to as “calculation unit” in the description of FIG. 3 ) of the battery deterioration diagnosis method determination device 10 instructs the charge/discharge circuit switching control device 501 to change the charge/discharge circuit of the battery-equipped device 20 .
  • the charging/discharging circuit switching control device 501 receives the command, it controls the charging/discharging circuit of the battery-equipped device 20 to a closed state (if the charging/discharging circuit is open, it is closed; if it is already closed, the state is closed). maintain).
  • the battery-equipped device 20 is provided with a gateway or the like for battery/circuit protection and security measures.
  • Step 303 Power supply load devices (loads such as charge/discharge device 30 and air conditioners) start to operate. If it is the charging/discharging device 30, charging/discharging of the battery-equipped device 20 is started. If it is a load device such as an air conditioner, it starts operating or continues to operate.
  • load devices such as charge/discharge device 30 and air conditioners
  • Step 304 The battery deterioration diagnostic method determination device 10 communicates with the measuring device 40, and receives measurement data (initial charge/discharge characteristic data: voltage V, current I, temperature T) in a state in which the current for measurement is not interrupted from the measuring device 40. Get it directly.
  • measurement data initial charge/discharge characteristic data: voltage V, current I, temperature T
  • Step 305 The calculation unit calculates the charge/discharge rate from the current value (actual measurement value) included in the acquired measurement data and capacity information (held in the storage unit 102 described later) at the time of manufacture of the battery to be diagnosed that is given in advance. (C rate) is calculated. More specifically, the battery deterioration diagnostic method determination device 10 stores battery capacity information (for example, 40 Ah) corresponding to a plurality of types of batteries (identified by battery IDs) in advance in a storage unit (described later). are doing.
  • battery capacity information for example, 40 Ah
  • the battery deterioration diagnostic method determination device 10 acquires from the storage unit information on the battery capacity corresponding to the battery identification information (battery ID) acquired from the battery-equipped device 20 via the measuring device 40, and this information and the measured current The actual C-rate can be calculated from the values.
  • the C rate may be calculated by the measurement device 40 .
  • the battery deterioration diagnostic method determination device 10 acquires information on the C rate from the measurement device 40 .
  • information on the charging/discharging rate (C rate) may be input from an input unit (not shown) of the battery deterioration diagnostic method determination device 10 .
  • the acquired C rate information is temporarily stored in a memory (not shown).
  • step 306 The calculation unit calculates the sampling speed (sampling rate) of the measuring device 40 from the acquisition interval (time) of the measurement data by the measuring device 40 . Information on the calculated (acquired) sampling rate is temporarily stored in a memory (not shown).
  • step 307 The calculation unit determines whether the calculated sampling rate is smaller than 100 S/s (sampling rate threshold). If the sampling rate of measuring device 40 is less than 100 S/s (YES in step 307), the process proceeds to step 308. On the other hand, if the sampling rate of the measuring device 40 is 100 S/s or higher (NO in step 307), the process proceeds to step 311.
  • Steps 308 through 310 are executed when the sampling rate of measuring device 40 is in the low speed range or the medium speed range.
  • the calculation unit selects (applies) the measurement data smoothing device 603 and the phase difference correction device 604 from the device group B60 to construct a system. That is, the measurement data provided from the battery deterioration diagnosis method determination device 10 is smoothed (interpolated) by the measurement data smoothing processing device 603, and the sampling rate (sampling interval) and numerical value are adjusted by the phase difference correction device 604. It is corrected (corrected to a numerical value matching the sampling rate) and passed to the battery deterioration diagnosis device 70 . Further, the calculation unit selects (applies) the pause point specifying device 505 from the device group A50 to configure the system. It should be noted that it is not necessary to apply all of the measurement data smoothing processor 603, the pause point identification device 505, and the phase correction device 604, and any one device may be applied.
  • Step 311 The calculation unit determines whether the calculated C rate is smaller than 0.5C (first C rate threshold). If the C rate of the power supply load device (charge/discharge device 30 or load) is smaller than 0.5C (YES in step 311 ), the process proceeds to step 312 . On the other hand, if the C rate of the power supply load device is 0.5C or higher (NO in step 311), the process proceeds to step 314.
  • Steps 312 and 313 are executed when the C rate of the power supply load device (charge/discharge device 30 or load) is in the middle speed range or lower.
  • the calculation unit selects (applies) the measurement data amplifier 601 and the high-frequency component cut-off adjustment device 602 from the device group B60 to construct a system. That is, the measurement data provided from the battery deterioration diagnosis method determination device 10 is amplified by the measurement data amplification device 601, and the noise component included in the amplified measurement data is cut off by the high frequency component cutoff adjustment device 602. It is delivered to the deterioration diagnosis device 70 . Note that it is not necessary to apply both the high-frequency component cutoff adjustment device 602 and the measurement data amplification device 601 and device 603, and any one device may be applied.
  • step 314 The calculation unit determines whether the calculated C rate is smaller than 0.2C (second C rate threshold). If the C rate of the power supply load device (charge/discharge device 30 or load) is less than 0.2C (YES in step 314 ), the process proceeds to step 315 . On the other hand, if the C rate of the power supply load device is 0.2C or higher (NO in step 314), the process proceeds to step 320.
  • Steps 315 to 317 are executed when the C rate of the power supply load device (charge/discharge device 30 or load) is low. Among them, steps 315 to 317 are processes for system configuration, as described above.
  • the calculation unit selects (applies) the power load monitoring device 502, the measurement current interruption signal control device 503, and the output stability determination device 504 from the device group A50 to configure the system.
  • the power load monitoring device 502 monitors the power load status of the battery to be diagnosed and the measurement current interruption start point (rest point).
  • the measuring current cutoff signal control device 503 it is necessary for diagnosing battery deterioration. Controlled to perform current interruption.
  • the output stability determination device 504 monitors the battery output data due to the power load and determines whether the power has reached a stable region (note that the rest point (current cutoff point) is not detected, and the monitoring to see if the power has stabilized). Note that it is not necessary to apply all of the power load monitoring device 502, the measuring current interruption signal control device 503, and the output stability determination device 504, and any one device may be applied.
  • the calculation unit acquires the output (current) value of the battery to be diagnosed from the measuring device 40 .
  • step 319 The calculation unit calculates the standard deviation of the obtained battery output values and determines whether it is within 1%. This makes it possible to execute the next process (charging/discharging current interruption in step 320) while the battery output is stable. If the standard deviation is within 1% (YES at step 319 ), the process proceeds to step 320 . On the other hand, if the standard deviation is 1% or more (NO in step 319), the process proceeds to step 318, and the computing unit performs steps 318 and 319 until the standard deviation of the battery output value falls within 1%. Repeat process.
  • step 320 The computing unit transmits a command to cut off the charging/discharging current to the power supply load device (charging/discharging device 30, load (air conditioner), etc.) via the measuring device 40, thereby cutting off the current supply to the battery-equipped device 20. executed.
  • the power supply load device charging/discharging device 30, load (air conditioner), etc.
  • the calculation unit determines that the combination of the power supply load device (charge/discharge device 30, load, etc.) and the measurement device 40 is It is possible to specify which area shown in FIG. 1 corresponds to, and to determine the battery deterioration diagnosis method corresponding to each area (suitable for the combination). Information on the determined battery deterioration diagnosis method is transmitted to the battery deterioration diagnosis device 70 .
  • Step 321 The calculation unit obtains the charge/discharge characteristic data (V, I, and T values) from the measuring device 40 (when the device included in the device group A50 is not included in the system configuration) or from the desired device included in the device group A50 ( (depending on system configuration).
  • step 322 The calculation unit supplies the acquired charge/discharge characteristic data (V/I/T value) after the charge/discharge current is cut off to the battery deterioration diagnosis device 70 via any device in the device group B60 as necessary. Send. Then, the battery deterioration diagnosis device 70 selects a battery to be diagnosed based on the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and measurement data (charge/discharge characteristic data (VIT values)). Diagnose.
  • Methods of diagnosing battery deterioration include, for example, methods using SOH (State Of Health), IR (Internal Resistance), degree of abnormal deterioration, and the like.
  • FIG. 4 shows information on a battery deterioration diagnosis method and an application device corresponding to (suitable for) a measurement data accuracy prediction pattern held by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 (hereinafter also referred to as “measurement data accuracy prediction pattern application information”). 400 is a diagram showing FIG.
  • the measurement data accuracy prediction pattern application information 400 includes a measurement data accuracy prediction pattern 4001 composed of each region I to IX (an example of the number of divisions) shown in FIG. 4002, the calculated data sampling rate 4003, the (optimal) battery deterioration diagnosis method 4004 corresponding to each measurement data accuracy prediction pattern 4001, and the device 4005 selected corresponding to each measurement data accuracy prediction pattern 4001 4013 as configuration items.
  • the measurement data accuracy prediction pattern 4001 is determined to be region I. be.
  • the battery deterioration diagnosis method 4004 in that case is the diagnosis method A, and it can be seen that the charging/discharging circuit switching control device 4008 is applied.
  • one of the corresponding battery deterioration diagnosis method 4004 and devices 4005 to 4013 is applied.
  • the measurement data accuracy prediction pattern 4001 is determined to be region V (see FIG. 1).
  • the battery deterioration diagnosis method 4004 in that case is, for example, diagnosis method E, and the charging/discharging circuit switching control device 4008 is applied (not shown in FIG. 4). This is because, in the case of area V, as can be seen from FIG. 1, for example, an analyzer and a terminal (high-speed data sampling rate) are used as the measuring device 40 .
  • the measured data accuracy prediction pattern 4001 is determined to be region VI (see FIG. 1).
  • the battery deterioration diagnostic method 4004 in that case is, for example, a diagnostic method F, and the pause point identification device 4012 and the phase difference correction device 4013 can be applied (not shown in FIG. 4). This is because, in the case of region VI, as can be seen from FIG. 1, for example, BMS (Medium Data Sampling Rate) is used as the measuring device 40 .
  • BMS Medium Data Sampling Rate
  • the measured data accuracy prediction pattern 4001 is determined to be region VII (see FIG. 1).
  • the battery deterioration diagnostic method 4004 in that case is, for example, a diagnostic method G, and the pause point identification device 4012 and the phase difference correction device 413 can be applied (not shown in FIG. 4). This is because, in the case of area VII, as can be seen from FIG. 1, for example, BMS (Medium Data Sampling Rate) is used as the measuring device 40 .
  • BMS Medium Data Sampling Rate
  • region VII the same diagnostic method F as for region VI may be applied.
  • the measured data accuracy prediction pattern 4001 is determined to be region VIII (see FIG. 1).
  • the battery deterioration diagnostic method 4004 in that case is, for example, a diagnostic method H, and includes a measurement data amplifier 4005, a power load monitor 4009, a measurement current cutoff signal controller 4010, a pause point identification device 4012, and a phase difference correction device. 4013 can be applied (not shown in FIG. 4). This is because, as can be seen from FIG.
  • a low power load such as an air conditioner
  • BMS medium speed data sampling speed
  • the measured data accuracy prediction pattern 4001 is determined to be region IX (see FIG. 1).
  • the battery deterioration diagnosis method 4004 in that case is, for example, diagnosis method I, and the pause point identification device 4012 and the phase difference correction device 4013 can be applied (not shown in FIG. 4). This is because, in the case of region IX, for example, OBDII (low speed data sampling rate) is used as the measuring device 40, as can be seen from FIG.
  • diagnostic method B which is the same as for region II, or diagnostic method D, which is the same as for region IV, may be applied.
  • FIG. 5 is a diagram showing management information 500 held by the battery deterioration diagnosis device 70 and describing the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and the index used for the diagnosis.
  • the battery deterioration diagnosis device 70 uses a battery deterioration diagnosis method determined in correspondence with a plurality of measurement data accuracy prediction patterns (for example, regions I to IX) to diagnose a target battery based on measurement data (V, I, T). deterioration diagnosis.
  • the battery deterioration diagnosis device 70 calculates a plurality of indices (SOH, IR, degree of abnormal deterioration, etc.) in order to support various battery deterioration diagnosis methods (diagnosis methods A to D . . . ).
  • Management information 500 shown in FIG. 5 corresponds to a measured data accuracy prediction pattern 5001, a charge/discharge rate (C rate) 5002 and a data sampling rate 5003 that determine the measured data accuracy prediction pattern 5001, and the measurement data accuracy prediction pattern 5001.
  • a battery deterioration diagnosis method 5004 attached thereto, and SOH 5005 as a first index, IR 5006 as a second index, and degree of abnormal deterioration 5007 as a third index calculated from measurement data are included as configuration items.
  • Each battery deterioration diagnosis method 5004 does not necessarily use all of the SOH 5005, IR 5006, and degree of abnormal deterioration 5007, but can be configured to calculate all index values.
  • diagnosis method A diagnose with SOH, with diagnostic method B with IR, with diagnostic method C with abnormal deterioration degree, with diagnostic method D diagnose with SOH, IR, and abnormal deterioration degree, and with diagnostic method E, SOH. and IR diagnosis, . . .
  • FIG. 6A is a diagram showing a basic configuration example of the battery deterioration diagnosis system 1.
  • the basic configuration example includes the components of the system configuration shown in FIG. 2, except for the device group A50 and the device group B60. That is, the battery deterioration diagnosis system 1 according to the basic configuration example includes a battery deterioration diagnosis method determination device 10, a battery-equipped device 20, a charging/discharging device 30, a measuring device (battery deterioration state measuring device) 40, and a battery deterioration diagnostic device. 70 and a storage device 710 such as a memory.
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 the battery deterioration diagnosis device 70, and the storage device 710 may be configured as a cloud server. It may be configured as an on-premise form or an edge computing form.
  • the measuring device 40 includes a detection unit 401 and a communication unit 402 as internal configurations.
  • the detection unit 401 detects the voltage value V, the current value I, the temperature T, and the like of the battery-equipped device 20 .
  • Communication unit 402 is configured to be able to communicate with battery deterioration diagnosis method determination device 10 and charge/discharge device 30, and transmits voltage value V, current value I, and temperature T detected by detection unit 401 to battery deterioration diagnosis method determination device 10. Send to
  • the battery deterioration diagnosis method determination apparatus 10 has an internal configuration including a calculation unit 101 configured by a processor (CPU or the like), a storage unit (storage device) 102 for storing calculation results, various data and parameters, and a communication unit 103. And prepare.
  • the communication unit 103 receives the measurement data (V ⁇ I ⁇ T) from the measuring device 40 and transfers it to the calculation unit 101 .
  • the calculation unit 101 calculates the charging/discharging speed (C rate) stored in the storage unit 102 and the sampling speed of the measuring device 40 as described above.
  • the calculation unit when the calculation unit specifies a measurement data accuracy prediction pattern (for example, regions I to IX) from the C rate and the sampling speed, the calculation unit determines a battery deterioration diagnosis method corresponding to the pattern, and notifies the battery deterioration diagnosis device 70 of the method. At the same time, a charging/discharging current interruption command is transmitted to the measuring device 40 . Information on the battery deterioration diagnosis method (see FIG. 4) corresponding to the measured data accuracy prediction pattern is stored in the storage unit 102 . However, since the basic system configuration example of FIG. 6A does not include the device group A50 and the device group B60, the selected device information (4004 to 4013) is not held in the storage unit .
  • a measurement data accuracy prediction pattern for example, regions I to IX
  • the communication unit 402 of the measuring device 40 receives the charging/discharging current interruption command from the battery deterioration diagnosis method determination device 10 , it passes it to the charging/discharging device 30 . Then, the charging/discharging device 30 stops power supply to the battery-equipped device 20 in response to the command (current cutoff).
  • current interruption may be performed by an electric power load such as an air conditioner or an in-vehicle power source instead of the charging/discharging device 30 (the same applies to each system configuration described later). It should be noted that the power supply may be stopped at the initiative of the user.
  • the measuring device 40 acquires charge/discharge characteristic data (measurement data: V.I.T.) after the current interruption.
  • the charge/discharge characteristic data is transferred to the battery deterioration diagnosis device 70 via the battery deterioration diagnosis method determination device 10, and battery deterioration diagnosis is performed by the battery deterioration diagnosis method.
  • Diagnosis results (including SOH, IR, and degree of abnormal deterioration) are stored in memory (storage device) 710 . The diagnostic results can be provided to the user or made available for viewing upon request.
  • FIG. 6B is a flowchart for explaining the processing contents of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the basic configuration example.
  • Step 601 Power supply load devices (loads such as charge/discharge device 30 and air conditioners) start to operate. If it is the charging/discharging device 30, charging/discharging of the battery-equipped device 20 is started. If it is a load device such as an air conditioner, it starts operating or continues to operate.
  • load devices such as charge/discharge device 30 and air conditioners
  • Step 602 The battery deterioration diagnostic method determination device 10 communicates with the measuring device 40, and receives measurement data (initial charge/discharge characteristic data: voltage V, current I, temperature T) in a state in which the current for measurement is not interrupted from the measuring device 40. Get it directly.
  • measurement data initial charge/discharge characteristic data: voltage V, current I, temperature T
  • Step 603 The calculation unit 101 acquires information on the charging/discharging speed (C rate) of the power supply load device input from the input device (not shown) of the battery deterioration diagnostic method determination device 10 .
  • the calculation unit 101 combines the current value (actually measured value) included in the acquired measurement data with the previously given capacity information of the battery to be diagnosed at the time of manufacture (to be described later).
  • the charge/discharge rate (C rate) may be calculated from the data stored in the storage unit 102 of the above. Information on the C rate is stored in the storage unit 102 .
  • Step 604 The calculation unit calculates the data sampling speed (data sampling rate) of the measuring device 40 from the acquisition interval (time) of the measurement data by the measuring device 40 . Information on the calculated data sampling rate is stored in the storage unit 102 .
  • Step 605 The calculation unit 101 identifies which of the plurality of regions shown in FIG. 1 the combination of the acquired charge/discharge rate (C rate) and sampling rate corresponds to, and determines the battery deterioration diagnosis method corresponding to the identified region. .
  • Step 606 The calculation unit 101 transmits a charge/discharge current cutoff command to the power supply load device (charge/discharge device 30, load (air conditioner), etc.) via the measuring device 40, thereby cutting off the current supply to the battery-equipped device 20. is executed.
  • the power supply load device charge/discharge device 30, load (air conditioner), etc.
  • Step 607 The calculation unit 101 acquires charge/discharge characteristic data (V ⁇ I ⁇ T values) from the measuring device 40 .
  • Step 608 The calculation unit 101 transmits the acquired charge/discharge characteristic data (V ⁇ I ⁇ T values) after the charge/discharge current is cut off to the battery deterioration diagnosis device 70 .
  • the battery deterioration diagnosis device 70 diagnoses the battery to be diagnosed based on the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and measurement data (charge/discharge characteristic data (VIT values)). .
  • Methods of diagnosing battery deterioration include, for example, methods using SOH (State Of Health), IR (Internal Resistance), degree of abnormal deterioration, and the like.
  • FIG. 7A is a diagram showing a configuration example of the battery deterioration diagnosis system 1 that does not include the measuring device (battery deterioration state measuring device) 40 .
  • the battery deterioration diagnosis system 1 includes a battery deterioration diagnosis method determination device 10, a battery deterioration diagnosis method determination device 10, a battery deterioration diagnosis device 70, a storage device 710 such as a memory, and a measurement data input device 80. ing.
  • the internal configurations of the battery degradation diagnostic method determination device 10 and the battery degradation diagnostic device 70 are the same as the basic configuration example. Further, in FIG. 7A, the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the battery deterioration diagnosis device 70, and the storage device 710 may be configured as a cloud server as in FIG. It may be configured as an on-premise form or an edge computing form without using a cloud server.
  • the battery deterioration diagnostic system 1 of FIG. 7A includes a measurement data input device 80 instead of the battery-equipped device 20, the charging/discharging device 30, and the measuring device 40.
  • the measurement data input device 80 can be configured by, for example, a normal computer, and includes at least an input section 801 and a communication section 802 in addition to a calculation section (not shown).
  • the user obtains the charging/discharging rate (C rate) of the power supply load device (such as the charging/discharging device 30) of the battery-equipped device 20 to be diagnosed, the data sampling rate of the measuring device 40, and the data sampling rate of the measuring device 40 from another data server.
  • C rate charging/discharging rate
  • V ⁇ I ⁇ T Charge/discharge characteristic data
  • the input unit 801 transmits data input by the user to the battery deterioration diagnostic method determination device 10 via the communication unit 802 .
  • the charge/discharge characteristic data input here is data measured after current interruption.
  • the battery deterioration diagnostic method determining device 10 determines the optimum battery deterioration diagnostic method in the same manner as described above, and converts it into the charge/discharge characteristic data. (measurement data: V ⁇ I ⁇ T) is notified to the battery deterioration diagnosis device 70 .
  • Battery deterioration diagnosis device 70 diagnoses the deterioration state of the battery to be diagnosed based on the notified battery deterioration diagnosis method, and stores the diagnosis results (including SOH, IR, and degree of abnormal deterioration) in memory (storage device) 710. Store.
  • the diagnostic results can be provided to the user or made available for viewing upon request.
  • FIG. 7B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 7A.
  • Step 701 When the user inputs the measurement data (charge/discharge characteristic data: voltage V, current I, temperature T) of the battery to be diagnosed from the input unit 801 of the measurement data input device 80, the communication unit 802 determines the battery deterioration diagnosis method. The charge/discharge characteristic data input to the device 10 is transmitted.
  • Step 702 The calculation unit 101 of the battery degradation diagnostic method determination device 10 acquires information on the charging/discharging speed (C rate) of the power supply load device input from the input device (not shown) of the battery degradation diagnostic method determination device 10. .
  • the calculation unit 101 stores the current value (actually measured value) included in the acquired measurement data and the previously given capacity information (stored capacity information) of the battery to be diagnosed. (held in the unit 102) may be used to calculate the charge/discharge rate (C rate). Information on the C rate is stored in the storage unit 102 .
  • Step 703 The calculation unit 101 acquires information on the data sampling rate of the measuring device input from the input device (not shown) of the battery deterioration diagnostic method determination device 10 .
  • the calculation unit 101 may calculate the data sampling rate from the acquisition interval (time) of the measurement data (charge/discharge characteristic data) by the measuring device.
  • the acquired data sampling rate information is stored in the storage unit 102 .
  • Step 704 The calculation unit 101 identifies which of the plurality of regions shown in FIG. 1 the combination of the acquired charge/discharge rate (C rate) and data sampling speed corresponds to, and determines the battery deterioration diagnosis method corresponding to the identified region. do.
  • Step 705 The calculation unit 101 transmits the acquired charge/discharge characteristic data (V ⁇ I ⁇ T values) after the charge/discharge current is cut off to the battery deterioration diagnosis device 70 .
  • the battery deterioration diagnosis device 70 diagnoses the battery to be diagnosed based on the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and measurement data (charge/discharge characteristic data (VIT values)).
  • Methods of diagnosing battery deterioration include, for example, methods using SOH (State Of Health), IR (Internal Resistance), degree of abnormal deterioration, and the like.
  • FIG. 8A is a configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1 having a function of improving measurement sensitivity when the charge/discharge rate is in a low speed range (eg, ranges III, IV, and VIII: see FIG. 1). It is a figure which shows.
  • a low speed range eg, ranges III, IV, and VIII: see FIG. 1.
  • the battery deterioration diagnosis system 1 includes a battery deterioration diagnosis method determination device 10, a battery-equipped device 20, a charging/discharging device 30, a measuring device (battery deterioration state measuring device) 40, a battery deterioration diagnostic device 70, and measurement data. It has an amplifier device 601 and a storage device 710 such as a memory.
  • the configuration of FIG. 8A is when the battery deterioration diagnosis method determination device 10 specifies a measured data accuracy prediction pattern (for example, regions I to IX) and selects (applies) the measured data amplification device 601 from the device group B60 (FIG. 2 (see reference).
  • the internal configurations and functions of the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the measurement device 40, and the battery deterioration diagnosis device 70 are the same as in the basic configuration example (FIG. 6A).
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the battery deterioration diagnosis device 70, the measurement data amplification device 601, and the storage device 710 may be configured as a cloud server. It may be configured as an on-premise form or an edge computing form without using a cloud server.
  • the measurement data amplification device 601 has, as an internal configuration, for example, a storage unit 6012 that stores a transfer function for data amplification;
  • a computing unit (processor such as a CPU) 6011 that performs an amplification operation on data (charge/discharge characteristic data V ⁇ I ⁇ T), stores the operation result in a storage unit 6012, and provides the battery deterioration diagnosis device 70 with including.
  • the system configuration shown in FIG. 8A can be adopted, for example, when the S/N ratio is good. If the S/N ratio is not good, a high frequency component cutoff adjustment device 602 may be additionally selected from device group B60, as described in FIG. 9A. In this case, the high frequency component cutoff adjustment device 602 can be arranged before and after the measurement data amplification device 601 .
  • the signal amplification factor of the measurement data amplification device 601 can be derived from the viewpoint of noise reduction.
  • FIG. 8B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 8A.
  • Step 801 Power supply load devices (loads such as charge/discharge device 30 and air conditioners) start to operate. If it is the charging/discharging device 30, charging/discharging of the battery-equipped device 20 is started. If it is a load device such as an air conditioner, it starts operating or continues to operate.
  • load devices such as charge/discharge device 30 and air conditioners
  • Step 802 The calculation unit 101 of the battery deterioration diagnostic method determination device 10 communicates with the measurement device 40 using the communication unit 103, and obtains measurement data (initial charge/discharge characteristic data: voltage V, current I, temperature T) are obtained directly from the measuring device 40 .
  • Step 803 The calculation unit 101 acquires information on the charging/discharging speed (C rate) of the power supply load device input from the input device (not shown) of the battery deterioration diagnostic method determination device 10 .
  • the calculation unit 101 stores the current value (actually measured value) included in the acquired measurement data and the previously given capacity information (stored capacity information) of the battery to be diagnosed. (held in the unit 102) may be used to calculate the charge/discharge rate (C rate). Information on the C rate is stored in the storage unit 102 .
  • Step 804 The calculation unit calculates the data sampling speed (data sampling rate) of the measuring device 40 from the acquisition interval (time) of the measurement data by the measuring device 40 . Information on the calculated data sampling rate is stored in the storage unit 102 .
  • Step 805 The calculation unit 101 identifies which of the plurality of regions shown in FIG. 1 the combination of the acquired charge/discharge rate (C rate) and data sampling speed corresponds to, and determines the battery deterioration diagnosis method corresponding to the identified region. do.
  • Step 806 Arithmetic unit 101 determines whether the calculated charge/discharge rate (C rate) is smaller than 0.5 C (first C rate threshold). Through this process, it is determined whether or not the C rate of the power supply load device (charge/discharge device 30 or load) is in the medium speed range or lower.
  • step 806 If the C rate of the power supply load device (charge/discharge device 30 or load) is less than 0.5C (YES in step 806), the process proceeds to step 807. On the other hand, if the C rate of the power supply load device is 0.5C or higher (NO in step 806), the process proceeds to step 812.
  • Step 807 The calculation unit 101 applies a measurement data amplification device 601 .
  • Step 808 The calculation unit 101 transmits a charge/discharge current cutoff command to the power supply load device (charge/discharge device 30, load (air conditioner), etc.) via the measuring device 40, thereby cutting off the current supply to the battery-equipped device 20. is executed.
  • the power supply load device charge/discharge device 30, load (air conditioner), etc.
  • Step 809 The calculation unit 101 acquires charge/discharge characteristic data (V ⁇ I ⁇ T values) from the measuring device 40 .
  • Step 810 The calculation unit 101 transfers the acquired charge/discharge characteristic data (V ⁇ I ⁇ T values) after the charge/discharge current is cut off to the measurement data amplifying device 601 .
  • the calculation unit 701 of the measurement data amplification device 601 applies an amplification function to the charge/discharge characteristic data, amplifies the data, and transmits the amplified data to the battery deterioration diagnosis device 70 .
  • the battery deterioration diagnosis device 70 diagnoses the battery to be diagnosed based on the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and measurement data (charge/discharge characteristic data (VIT values)). .
  • Methods of diagnosing battery deterioration include, for example, methods using SOH (State Of Health), IR (Internal Resistance), degree of abnormal deterioration, and the like.
  • Step 812 The calculation unit 101 transmits a charge/discharge current cutoff command to the power supply load device (charge/discharge device 30, load (air conditioner), etc.) via the measuring device 40, thereby cutting off the current supply to the battery-equipped device 20. is executed.
  • the power supply load device charge/discharge device 30, load (air conditioner), etc.
  • Step 813 The calculation unit 101 acquires charge/discharge characteristic data (V ⁇ I ⁇ T values) from the measurement device 40 and transmits the data to the battery deterioration diagnosis device 70 .
  • the battery deterioration diagnosis device 70 diagnoses the battery to be diagnosed based on the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and measurement data (charge/discharge characteristic data (VIT values)). .
  • Methods of diagnosing battery deterioration include, for example, methods using SOH (State Of Health), IR (Internal Resistance), degree of abnormal deterioration, and the like.
  • FIG. 9A amplifies the measurement data when the charge/discharge rate is in the low speed region (eg, regions III, IV, and VIII: see FIG. 1), and the low frequency component of the amplified data
  • battery deterioration diagnosis 1 is a diagram showing a configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1 having a function of extracting only a component necessary for
  • the battery deterioration diagnosis system 1 includes a battery deterioration diagnosis method determination device 10, a battery-equipped device 20, a charging/discharging device 30, a measuring device (battery deterioration state measuring device) 40, a battery deterioration diagnostic device 70, and measurement data. It includes an amplifier 601, a high-frequency component cut-off adjustment device 602, and a storage device 710 such as a memory.
  • the battery deterioration diagnostic method determination device 10 specifies a measured data accuracy prediction pattern (for example, regions I to IX), and selects the measured data amplifier 601 and the high frequency component cutoff adjustment device 602 from the device group B60. This is the system configuration realized in the case (see FIG. 2). For example, the measured data amplifier 601 is selected when the measurement sensitivity is not good, and the high frequency component cutoff adjuster 602 is selected when the S/N ratio of the measured data is not good.
  • the internal configuration and functions of the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the measurement device 40, the battery deterioration diagnosis device 70, and the measurement data amplification device 601 are the same as the basic configuration example (FIG. 8A). Further, in FIG. 9A, the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the battery deterioration diagnosis device 70, the measurement data amplification device 601, the high frequency component cutoff adjustment device 602, and the storage device 710 may be configured as a cloud server, or the system All or part of it may be configured as an on-premise form or an edge computing form without using a cloud server.
  • the high-frequency component cutoff adjustment device 602 has an internal configuration such as a storage unit 6022 that holds filter coefficients (low-pass filter coefficients), acquires the filter coefficients from the storage unit 6022, and acquires the filter coefficients via the battery deterioration diagnosis method determination device 10. and a computing unit 6021 that filters the measured data, removes noise (high frequency components) contained in the measured data, and extracts low frequency components.
  • the optimum filter coefficient can be calculated, for example, by back-calculating the desired waveform to be acquired by filtering.
  • FIG. 9B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 9A.
  • steps 901 to 903 are added to the processing of FIG. 8B. Since the contents of steps 801 to 814 are the same as in FIG. 8B, only the added steps 901 to 903 will be explained here.
  • Step 901 If the C rate of the power supply load device (charge/discharge device 30 or load) is smaller than 0.5C (YES in step 806), the calculation unit 101 applies the high frequency component cutoff adjustment device 602. FIG.
  • Step 902 The calculation unit 6021 of the high-frequency component cut-off adjustment device 602 removes high-frequency components (noise) from the amplified charge/discharge characteristic data (measurement data) and extracts only low-frequency components necessary for battery deterioration diagnosis. More specifically, in the high-frequency component cut-off adjustment device 602, ideal frequency components are calculated from the reference data waveform acquired in advance under the measurement conditions of region I in FIG. 1, and high-frequency components not included in the reference waveform are removed. be done.
  • the measurement data amplifier 601 When the measurement data amplifier 601 receives notification from the high-frequency component cut-off adjuster 602 that the voltage S/N ratio is insufficient, it changes (increases) the amplification factor, and again calculates the value of the charge/discharge characteristic data. Amplify.
  • FIG. 10A has a function of smoothing the measured data and interpolating the data unacquired region when the data sampling rate is in a low speed region (eg, regions II, IV, and IX: see FIG. 1)
  • FIG. 10A is a diagram showing a configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1;
  • the battery deterioration diagnosis system 1 includes a battery deterioration diagnosis method determination device 10, a battery-equipped device 20, a charging/discharging device 30, a measuring device (battery deterioration state measuring device) 40, a battery deterioration diagnostic device 70, and measurement data. It has a smoothing processor 603 and a storage device 710 such as a memory.
  • the configuration of FIG. 10A is when the battery deterioration diagnosis method determination device 10 specifies a measured data accuracy prediction pattern (for example, regions I to IX) and selects the measured data smoothing processing device 603 from the device group B60 (see FIG. 2 ) is the system configuration realized. For example, when the data acquisition interval of the measuring device 40 is large (the data sampling speed is low) and the charge/discharge characteristic data (measurement data) is not smooth (stepped), the measured data smoothing processing device 603 selected.
  • a measured data accuracy prediction pattern for example, regions I to IX
  • the internal configurations and functions of the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the measurement device 40, and the battery deterioration diagnosis device 70 are the same as in the basic configuration example (FIG. 6A).
  • 10A, the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the battery deterioration diagnosis device 70, the measured data smoothing processing device 603, and the storage device 710 may be configured as a cloud server as in FIG. 6A,
  • the whole system or part thereof may be configured as an on-premise form or an edge computing form without using a cloud server.
  • the measured data smoothing processing device 603 has, as an internal configuration, a storage unit 6031 that holds smoothing filter coefficients and temporarily stores measured data (charge/discharge characteristic data) acquired at predetermined intervals (for example, 100 ms intervals). Then, the smoothing filter coefficient is read from the storage unit 6031, and the smoothing filter is applied to the measurement data to interpolate the unacquired area and obtain the measurement data (smooth a calculation unit (processor such as a CPU) 6032 that executes processing (data smoothing processing) for obtaining a regression curve). Note that the optimum filter coefficient can be calculated, for example, by back-calculating the desired waveform to be acquired by filtering.
  • FIG. 10B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 10A.
  • steps 1001 and 1002 are executed instead of steps 806 and 807 of FIG. 8B, and step 1003 is added. Since the contents of the processing from step 801 to step 805, step 808, step 809, and step 812 to step 814 are the same as in FIG. 8B, only step 1001 to step 1004 will be explained here.
  • Step 1001 The calculation unit 101 of the battery deterioration diagnosis method determination device 10 determines whether the data sampling rate calculated in step 804 is smaller than 100 S/s (sampling threshold). If the data sampling rate is less than 100 S/s (YES in step 1001), the process proceeds to step 1002; On the other hand, if the data sampling rate is 100 S/s or higher (NO in step 1001), the process proceeds to step 812.
  • Step 1002 The calculation unit 101 applies a measurement data smoothing processing device 603 .
  • Step 1003 The calculation unit 6032 of the measurement data smoothing processing device 603 reads the smoothing filter coefficients (local linear regression coefficients and local polynomial regression coefficients) from the storage unit 6031, and applies the smoothing filter (local A linear regression filter or a local polynomial regression filter) is applied to generate smoothed data, which is transferred to the battery deterioration diagnosis device 70 .
  • the smoothing filter coefficients local linear regression coefficients and local polynomial regression coefficients
  • the smoothing filter local A linear regression filter or a local polynomial regression filter
  • the battery deterioration diagnosis device 70 determines a diagnosis target based on the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and smoothed data (smoothed charge/discharge characteristic data (VIT value)). battery.
  • smoothed data smoothed charge/discharge characteristic data (VIT value)).
  • VIT value smoothed charge/discharge characteristic data
  • Methods of diagnosing battery deterioration include, for example, methods using SOH (State Of Health), IR (Internal Resistance), degree of abnormal deterioration, and the like.
  • FIG. 10C is a diagram showing an example of charge-discharge characteristic data before and after smoothing.
  • the measured data smoothing processing device 603 converts the measured data (charge/discharge characteristic data) into local linear regression or local polynomial regression to interpolate the data unacquired area. This is because the acquired charge/discharge characteristic data show different behaviors before and after the break point at which the current is interrupted.
  • FIG. 11A is a diagram showing a configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1 having a function of externally acquiring battery characteristic data and manufacturing ID information of a battery to be diagnosed.
  • the battery deterioration diagnosis system 1 includes a battery deterioration diagnosis method determination device 10, a battery-equipped device 20, a charging/discharging device 30, a measuring device (battery deterioration state measuring device) 40, a battery deterioration diagnosis device 70, a memory, and the like. a storage device 710, a battery data input device 90 for inputting the characteristic data of the battery to be diagnosed and the ID at the time of manufacture of the battery, and the characteristic data of each battery transmitted from the battery data input device 90, and a battery characteristic information collection device 110 that transfers the information to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the internal configurations and functions of the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the measurement device 40, and the battery deterioration diagnosis device 70 are the same as in the basic configuration example (FIG. 6A). Further, in FIG. 11A, the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the battery deterioration diagnosis device 70, the storage device 710, and the battery characteristic information collection device 110 may be configured as a cloud server as in FIG. All or part of it may be configured as an on-premise form or an edge computing form without using a cloud server.
  • the battery data input device 90 can be composed of a normal computer, and has an internal configuration including a calculation unit (not shown) and at least an input unit 901 through which the user inputs battery characteristic data, manufacturing ID, and the like. and a communication unit 902 that transmits the input information to the cloud (battery characteristic information collection device 110).
  • the battery characteristic information collection device 110 can also be configured as a normal computer as an internal configuration, and receives at least battery characteristic data etc. transmitted from the battery data input device 90 in addition to a calculation unit (not shown). , and a communication unit 1101 that stores it in the storage unit 102 of the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the battery characteristic data and the manufacturing ID are acquired for each battery type, and are managed by the storage unit 102 for each battery type.
  • the function of the battery characteristic information collection device 110 may be provided inside the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the user before diagnosing the deterioration of the battery mounted in the battery-equipped device 20, the user uses the battery data input device 90 to input the characteristic data of the battery (battery to be diagnosed) at the time of manufacture. (Capacity (Ah)) and manufacturing ID are input and transmitted to the battery characteristic information collecting device 110 .
  • the calculation unit 101 of the battery deterioration diagnosis method determination device 10 calculates the capacity information of the target battery at the time of manufacture obtained from the battery data input device 90 and the measured current value (I) included in the measurement data obtained by the measurement device 40. An actual (real time) charge/discharge rate (C rate) is calculated.
  • the calculation unit 701 of the battery deterioration diagnosis device 70 feeds back the calculated battery diagnosis index value (for example, SOH) to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the calculation unit 101 of the battery deterioration diagnosis method determination device 10 corrects the capacity information of the target battery as necessary based on the acquired battery diagnosis index value (current value), and calculates the charge/discharge rate ( C rate) can be updated.
  • the battery degradation diagnostic method determining device 10 can determine a battery degradation diagnostic method that reflects the current state of degradation of the target battery.
  • FIG. 11B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 11A.
  • Step 1101 A user uses the battery data input device 90 to input battery characteristic data (capacity information (Ah), etc.), manufacturing ID, and the like, and transmits the data to the battery characteristic information collection device 110 .
  • the battery characteristic information collection device 110 transmits the acquired battery characteristic data (capacity information (Ah), etc.), manufacturing ID, and the like to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 stores the received battery characteristic data (capacity information (Ah), etc.) and information such as the manufacturing ID in the storage unit 102 .
  • Step 1102 Power supply load devices (loads such as charge/discharge device 30 and air conditioners) start to operate. If it is the charging/discharging device 30, charging/discharging of the battery-equipped device 20 is started. If it is a load device such as an air conditioner, it starts operating or continues to operate.
  • load devices loads such as charge/discharge device 30 and air conditioners
  • Step 1103 The battery deterioration diagnostic method determination device 10 communicates with the measuring device 40, and receives measurement data (initial charge/discharge characteristic data: voltage V, current I, temperature T) in a state in which the current for measurement is not interrupted from the measuring device 40. Get it directly.
  • measurement data initial charge/discharge characteristic data: voltage V, current I, temperature T
  • Step 1104 The calculation unit 101 of the battery deterioration diagnosis method determination device 10 calculates the current value (actual measurement value) included in the acquired measurement data and capacity information of the battery to be diagnosed which is given in advance at the time of manufacture (held in the storage unit 102 described later).
  • the charge/discharge rate (C rate) is calculated from the More specifically, the calculation unit 101 acquires, from the storage unit 102, battery capacity information corresponding to the battery identification information (battery ID) acquired from the battery-equipped device 20 via the measurement device 40, and stores this information and An actual C rate is calculated from the measured current value (charge/discharge characteristic data). Information on the calculated C rate is temporarily stored in a memory (not shown).
  • Step 1105 The calculation unit 101 calculates the sampling speed (sampling rate) of the measurement device 40 from the acquisition interval (time) of the measurement data (charge/discharge characteristic data) by the measurement device 40 . Information on the calculated sampling rate is temporarily stored in a memory (not shown).
  • Step 1106 The calculation unit 101 identifies which of the plurality of regions shown in FIG. 1 the combination of the acquired charge/discharge rate (C rate) and data sampling speed corresponds to, and determines the battery deterioration diagnosis method corresponding to the identified region. do.
  • Step 1107 The calculation unit 101 transmits a charge/discharge current cutoff command to the power supply load device (charge/discharge device 30, load (air conditioner), etc.) via the measuring device 40, thereby cutting off the current supply to the battery-equipped device 20. is executed.
  • the power supply load device charge/discharge device 30, load (air conditioner), etc.
  • Step 1108 The calculation unit 101 acquires charge/discharge characteristic data (V ⁇ I ⁇ T values) from the measurement device 40 and transmits the data to the battery deterioration diagnosis device 70 .
  • the battery deterioration diagnosis device 70 diagnoses the battery to be diagnosed based on the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and measurement data (charge/discharge characteristic data (VIT values)). .
  • Methods of diagnosing battery deterioration include, for example, methods using SOH (State Of Health), IR (Internal Resistance), degree of abnormal deterioration, and the like.
  • the battery deterioration diagnosis device 70 also transmits the calculated SOH to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • Step 1110 The calculation unit 101 of the battery deterioration diagnosis method determination device 10 calculates the charge/discharge rate (C rate) again based on the SOH acquired from the battery deterioration diagnosis device 70 .
  • Step 1111 The calculation unit 101 determines whether the absolute value of the difference between the current C rate (the C rate calculated in step 1110) and the previous C rate is less than 0.05C (that is, whether the variation is within a predetermined range). do. If the absolute value of the C rate difference is within the predetermined value (YES in step 1111), the process ends. On the other hand, if the absolute value of the C rate difference does not fall within the predetermined value (NO in step 1111), the process proceeds to step 1106, and the battery deterioration diagnosis method is determined again.
  • FIG. 12 is a diagram showing management information 1200 held by the battery deterioration diagnosis device 70 and describing the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the index used for the diagnosis, and the information at the time of manufacture. is.
  • Management information 1200 shown in FIG. 12 includes manufacturing ID 1201, battery type 1202, and information 5001 to 5007 of management information 500 in FIG. 5 as configuration items.
  • Manufacture ID 1201 and battery type 1202 are information input by battery data input device 90 and transmitted to battery deterioration diagnosis device 70 via battery characteristic information collection device 110 and battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the similarly input battery characteristic data is information used to calculate the C rate in the battery deterioration diagnosis method determination device 10 , and is not included in the management information 1200 .
  • FIG. 13A shows a battery deterioration diagnostic system 1 having a function that enables measurement of the battery deterioration state when the data sampling rate is in a high-speed region (for example, regions I, III, and V in FIG. 1). It is a figure which shows the structural example of. It should be noted that only the data sampling rate needs to be in the high-speed range, so the system configuration example can be applied even in the C-rate low-speed range (for example, when using an electric load such as an air conditioner or an in-vehicle power source).
  • the battery deterioration diagnosis system 1 includes a battery deterioration diagnosis method determination device 10, a battery-equipped device 20, a charging/discharging device 30, a measuring device (battery deterioration state measuring device) 40, a battery deterioration diagnosis device 70, a memory, and the like. and a charge/discharge circuit switching control device 501 .
  • the system configuration of FIG. 13A is different from the system configuration described above (see FIGS. 6A and 8A to 11A), and the measuring device 40 is provided between the battery-equipped device 20 and the charging/discharging device 30 .
  • the battery-equipped device 20 is provided with a gateway or the like for battery/circuit protection and security measures, when the measuring device 40 is directly connected to the charging/discharging connection port of the charging/discharging device 30, each charging/discharging If the communication conforming to the communication standard is not performed, the charging/discharging circuit cannot be controlled, and the deterioration state of the battery cannot be measured. Therefore, a charging/discharging circuit opening/closing control device 501 is provided to control opening/closing of the charging/discharging circuit of the battery-equipped device 20 , thereby enabling measurement by the measuring device (battery deterioration state measuring device) 40 .
  • the measuring device battery deterioration state measuring device
  • the battery deterioration diagnostic method determination device 10 identifies the measurement data accuracy prediction pattern (for example, regions I to IX) (when region I, III, or V is specified), and the device group This is realized when the charge/discharge circuit switching control device 501 is selected from A50 (see FIG. 2).
  • the internal configurations and functions of the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the measurement device 40, and the battery deterioration diagnosis device 70 are the same as the basic configuration example (FIG. 6A).
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the battery deterioration diagnosis device 70, and the storage device 710 may be configured as a cloud server as in FIG. 6A. It may be configured as an on-premise form or an edge computing form without using a cloud server.
  • the measuring device 40 includes a detection unit 401 that detects the charge/discharge characteristic data (V ⁇ I ⁇ T) of the battery-equipped device 20 and the charge/discharge characteristic data (V ⁇ I ⁇ T) measured for the battery deterioration diagnostic method determination device 10 . T), or receives various commands (for example, commands for opening and closing the charging/discharging circuit) from the same device 10 and transmits them to the charging/discharging circuit switching control device 501, and the battery by the charging/discharging device 30 and a charging/discharging circuit unit 403 that relays charging/discharging operations (including start and stop) to the onboard equipment 20 .
  • various commands for example, commands for opening and closing the charging/discharging circuit
  • the detection unit 401 detects direct connection of the measurement device 40 to the charging port (charge/discharge connection port) of the battery-equipped device 20, the communication unit 402 is used to notify the battery deterioration diagnosis method determination device 10 of the fact of the connection. Notice.
  • the detection unit 401 detects a charge/discharge start/stop signal from the charge/discharge device 30, the charge/discharge circuit switching control device 501 is operated via the communication unit 402 to switch the charge/discharge circuit of the battery-equipped device 20. Control the charging/discharging circuit of the battery-equipped device 20 to open/close.
  • the charging/discharging circuit switching control device 501 includes, as an internal configuration, a detection unit 5011 that detects a charging/discharging circuit switching operation command from the measuring device 40 and a communication unit 5012 .
  • the communication unit 5012 transmits the charging/discharging start/stop signal detected by the detection unit 5011 from the measuring device 40 to the battery-equipped device 20 to instruct opening/closing of the charging/discharging circuit, and the charging/discharging circuit opening/closing signal received from the battery-equipped device 20. The result is notified to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • FIG. 13B shows a function that enables measurement of the battery deterioration state when the data sampling rate is in a high-speed region (for example, regions I, III, and V in FIG. 1).
  • 1 is a diagram showing a configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1 when an electric vehicle 20' is assumed as a device equipped with a battery.
  • the measuring device (battery deterioration state measuring device) 40 and the charging/discharging circuit switching control device 501 are connected to the charging port of the electric vehicle 20' via the charging plug 21.
  • the detection unit 401 detects the connection, and the measuring device 40 is sent to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 via the communication unit 402 . is directly connected to the charging/discharging connection port of the electric vehicle 20'.
  • the rest of the configuration in FIG. 13B is the same as the configuration in FIG. 13A, so the description is omitted.
  • FIG. 13C is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 13A or 13B.
  • Step 1301 When preparations for diagnosing deterioration of the battery of the battery-equipped device 20 (or the electric vehicle 20 ′) are completed, the charge/discharge device 30 transmits a charge/discharge start signal to the measurement device (battery deterioration state measurement device) 40 .
  • Step 1302 The calculation unit 101 of the battery deterioration diagnosis method determination device 10 determines whether or not the charge/discharge characteristic data has been acquired from the measurement device 40 . If the charge/discharge characteristic data cannot be acquired, it is determined that the charge/discharge circuit of the battery-equipped device 20 is in an open state (not energized).
  • step 1302 If the charge/discharge characteristic data can be acquired from the measuring device 40 (YES in step 1302), the process proceeds to step 1308. On the other hand, if the charge/discharge characteristic data could not be acquired from the measuring device 40 (NO in step 1302), the process proceeds to step 1303. FIG.
  • Step 1303 The calculation unit 101 of the battery deterioration diagnosis method determination device 10 applies the charge/discharge circuit switching control device 501 (determines the application of the device 501), and issues a charge start signal to the charge/discharge device 30 via the measurement device 40. Issue a command to send.
  • Step 1304 Upon receiving the command, the charge/discharge device 30 transmits a charge/discharge start signal to the measuring device 40 .
  • Step 1305 Upon receiving the charge/discharge start signal from the charge/discharge device 30 , the measurement device 40 transmits the charge/discharge start signal to the charge/discharge circuit switching control device 501 .
  • Step 1306 Upon receiving the charge/discharge start signal, the charge/discharge circuit switching control device 501 transmits a charge/discharge circuit close request signal to the battery-equipped device 20 .
  • Step 1307 When the charging/discharging circuit is closed, the charging/discharging circuit switching control device 501 receives the charging/discharging switching result (closed) from the battery-equipped device 20 and transmits it to the battery deterioration diagnostic method determination device 10 .
  • Step 1308 Calculation unit 101 of battery deterioration diagnostic method determination device 10 transmits a charge/discharge start signal to charge/discharge device 30 via communication unit 103 and measurement device 40 . Upon receiving the charge/discharge start signal, the charge/discharge device 30 starts charging/discharging the battery-equipped device 20 .
  • Step 1309 The calculation unit 101 of the battery deterioration diagnostic method determination device 10 communicates with the measurement device 40 using the communication unit 103, and obtains measurement data (initial charge/discharge characteristic data: voltage V, current I, temperature T) are obtained directly from the measuring device 40 .
  • Step 1310 The calculation unit 101 acquires information on the charging/discharging speed (C rate) of the power supply load device input from the input device (not shown) of the battery deterioration diagnostic method determination device 10 .
  • the calculation unit 101 stores the current value (actually measured value) included in the acquired measurement data and the previously given capacity information (stored capacity information) of the battery to be diagnosed. (held in the unit 102) may be used to calculate the charge/discharge rate (C rate).
  • Information on the C rate is stored in the storage unit 102 .
  • Step 1311 The calculation unit 101 calculates the data sampling speed of the measuring device 40 from the acquisition interval (time) of the measurement data by the measuring device 40 . Information on the calculated data sampling rate is stored in the storage unit 102 .
  • Step 1312 The calculation unit 101 identifies which of the plurality of regions shown in FIG. 1 the combination of the acquired charge/discharge rate (C rate) and data sampling speed corresponds to, and determines the battery deterioration diagnosis method corresponding to the identified region. do.
  • Step 1313 The calculation unit 101 transmits a charge/discharge current cutoff command to the charge/discharge device 30 via the measuring device 40 , thereby cutting off the current supply to the battery-equipped device 20 .
  • Step 1314 The calculation unit 101 acquires charge/discharge characteristic data (V ⁇ I ⁇ T values) from the measurement device 40 and transmits the data to the battery deterioration diagnosis device 70 .
  • the battery deterioration diagnosis device 70 diagnoses the battery to be diagnosed based on the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and measurement data (charge/discharge characteristic data (VIT values)). .
  • Methods of diagnosing battery deterioration include, for example, methods using SOH (State Of Health), IR (Internal Resistance), degree of abnormal deterioration, and the like.
  • FIG. 14A shows a battery deterioration diagnosis system 1 having a function of monitoring a power load of a low power load with a low C rate, such as an air conditioner, as a power supply load device. It is a figure which shows the structural example.
  • the battery deterioration diagnosis system 1 includes a battery deterioration diagnosis method determination device 10, a battery-equipped device 20, a measuring device (battery deterioration state measuring device) 40, a battery deterioration diagnosis device 70, a storage device 710 such as a memory, and a power load monitoring device 502 .
  • the system configuration of FIG. 14A does not include charging/discharging device 30, unlike the system configuration described above (see FIGS. 6A, 8A to 11A, and 13A). This is because the purpose is to diagnose deterioration of the mounted battery during operation with a low power load.
  • the internal configurations of the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the measurement device 40, and the battery deterioration diagnosis device 70 are the same as the basic configuration example (FIG. 6A).
  • the measuring device 40 transmits the initial charge/discharge characteristic data (measurement data V, I, T) of the battery-equipped device (such as an air conditioner) 20 detected by the detection unit 401 directly to the battery deterioration diagnosis method determination device 10. do.
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 calculates the C rate and the data sampling rate based on the charge/discharge characteristic data (by the calculation already described), and determines the measurement data accuracy prediction pattern (see FIG. 1: regions I to IX). Identify.
  • the communication unit 402 of the measuring device 40 receives the power load monitoring start command from the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and instructs the power load monitoring device 502 to start power load monitoring. instruct. After instructing the start of power load monitoring, the measuring device 40 provides the power load monitoring device 502 with measurement data (V ⁇ I ⁇ T).
  • the power load monitoring device 502 has an internal configuration including a detection unit 5021 that detects (acquires) measurement data (VIT) provided from the measurement device 40, a calculation unit 5022, a storage unit 5023, and a communication unit. 5024 and .
  • the calculation unit 5022 calculates the power load value from the measurement data acquired by the detection unit 5021, and transmits the power load value (power load status) each time or at predetermined time intervals to the battery deterioration diagnosis method determination device via the communication unit 5024. Send to 10. Further, the calculation unit 5022 compares the calculated power load value with a predetermined power load value (threshold value) held in the storage unit 5023, and determines whether or not the measurement current interruption start point (rest point) has been reached. , the determination result (measurement current cut-off start point (rest point) information) is transmitted to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 via the communication unit 5024 .
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 When the measurement current interruption start point (pause point) information received from the power load monitoring device 502 indicates power stability (when the calculated power load value reaches the threshold), the battery deterioration diagnosis method determination device 10 performs measurement A command for interrupting the current to be used is transmitted to the measuring device 40 . Upon receiving the current cut-off command for measurement, the communication unit 402 of the measuring device 40 instructs the battery-equipped device 20 to cut off the current.
  • the detection unit 401 of the measurement device 40 detects the charge/discharge characteristic data (measurement data VIT) after the current interruption of the battery-equipped device 20, and the measurement data is transmitted from the communication unit 402 ⁇ power load monitoring device 502 ⁇ battery. It is transmitted to the battery deterioration diagnosis device 70 via the deterioration diagnosis method determination device 10, and the deterioration state of the battery to be diagnosed is diagnosed.
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 may be configured as a cloud server as in FIG. It may be configured as an on-premise form or an edge computing form without using a cloud server.
  • the function of the power load monitoring device 502 may be configured to be incorporated inside the measuring device (for example, OBDII).
  • OBDII the measuring device
  • FIG. 14B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 14A.
  • Step 1401 and Step 1402 When the application of the power load to the battery-equipped device 20 is started, the measuring device (battery deterioration state measuring device) 40 uses the detection unit 401 to obtain charge/discharge characteristic data (voltage V, current I, The temperature T) is acquired and transmitted to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the calculation unit 101 of the battery deterioration diagnostic method determination device 10 acquires information on the charging/discharging speed (C rate) of the power supply load device input from an input device (not shown). Alternatively, as described above (see step 305 in FIG. 3), the calculation unit 101 stores the current value (actually measured value) included in the acquired measurement data and the previously given capacity information (stored capacity information) of the battery to be diagnosed. (held in the unit 102) may be used to calculate the charge/discharge rate (C rate). Information on the C rate is stored in the storage unit 102 .
  • Step 1404 The calculation unit 101 calculates the data sampling speed of the measuring device 40 from the acquisition interval (time) of the measurement data by the measuring device 40 . Information on the calculated data sampling rate is stored in the storage unit 102 .
  • Step 1405 The calculation unit 101 identifies which of the plurality of regions shown in FIG. 1 the combination of the acquired charge/discharge rate (C rate) and data sampling speed corresponds to, and determines the battery deterioration diagnosis method corresponding to the identified region. do.
  • Step 1406 Arithmetic unit 101 determines whether the acquired C rate (charging/discharging speed) is less than 0.2 C (low speed region: for example, regions III, IV, and VIII in FIG. 1). If the C rate (charging/discharging rate) is less than 0.2C (YES in step 1406), the process proceeds to step 1407; If the C rate (charging/discharging rate) is 0.2C or higher (NO in step 1406), the process proceeds to step 1411.
  • Step 1407 The calculation unit 101 applies (determines application of) the power load monitoring device 502 .
  • Step 1408 The calculation unit 101 transmits a charge/discharge current interruption command to the battery-equipped device 20 (load (air conditioner), etc.) via the measuring device 40, thereby interrupting the current supply to the battery-equipped device 20 (power load shedding). is executed.
  • Step 1409 Arithmetic unit 101 acquires charge/discharge characteristic data (V/I/T values) after power load shedding, power load status, and measurement current shedding start point (pausing point) information via power load monitoring device 502 . , to the battery deterioration diagnosis device 70 .
  • Step 1410 The battery deterioration diagnosis device 70 diagnoses the battery to be diagnosed based on the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and measurement data (charge/discharge characteristic data (VIT values)). .
  • Methods of diagnosing battery deterioration include, for example, methods using SOH (State Of Health), IR (Internal Resistance), degree of abnormal deterioration, and the like.
  • Step 1411 The calculation unit 101 transmits a charge/discharge current interruption command to the battery-equipped device 20 (load (air conditioner), etc.) via the measuring device 40, thereby interrupting the current supply to the battery-equipped device 20 (power load shedding). is executed.
  • Step 1412 The calculation unit 101 acquires charge/discharge characteristic data (V ⁇ I ⁇ T values) after power load shedding from the measurement device 40 and transmits the data to the battery deterioration diagnosis device 70 .
  • the battery deterioration diagnosis device 70 diagnoses a battery to be diagnosed based on the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and measurement data (charge/discharge characteristic data (VIT values)). .
  • Methods of diagnosing battery deterioration include, for example, methods using SOH (State Of Health), IR (Internal Resistance), abnormal deterioration, and the like.
  • FIG. 15A is a diagram showing a configuration example of the battery deterioration diagnosis system 1 to which the measurement current interruption signal control device 503 is additionally added.
  • the measurement current cutoff signal control device 503 can be added as a countermeasure when the measurement device 40 does not have a current cutoff control function for the battery-equipped device 20 .
  • the battery deterioration diagnosis system 1 includes a battery deterioration diagnosis method determination device 10, a battery-equipped device 20, a measuring device (battery deterioration state measuring device) 40, a battery deterioration diagnosis device 70, a storage device 710 such as a memory, (The charging/discharging device 30 may be included).
  • the internal configurations of the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the measurement device 40, and the battery deterioration diagnosis device 70 are the same as the basic configuration example (FIG. 6A).
  • the measuring device 40 directly transfers the initial charge/discharge characteristic data (measurement data V, I, and T) of the battery-equipped device (for example, an air conditioner) 20 detected by the detection unit 401 to the battery deterioration diagnosis method determination device 10.
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 calculates the C rate and the data sampling rate based on the charge/discharge characteristic data (by the calculation already described), and determines the measurement data accuracy prediction pattern (see FIG. 1: regions I to IX). Identify.
  • the communication unit 402 of the measuring device 40 receives the current cutoff command for measurement from the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and transfers the command to the current cutoff signal controller for measurement 503. do.
  • the measurement device 40 upon receiving the measurement current interruption command, provides measurement data (V ⁇ I ⁇ T) to the measurement current interruption signal control device 503 .
  • the measurement current cutoff signal control device 503 monitors the measurement data (VIT) provided from the measurement device 40 in response to the measurement current cutoff command, and appropriately sends the measurement data to the battery-equipped device 20. Control is performed to cut off the current, and the current cutoff result is sent to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the measurement data (VIT) transmitted from the measuring device 40 to the battery deterioration diagnostic method determining device 10 is transmitted via the current interrupting signal control device 503 for measurement. The path is switched so that the data is transmitted to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the measurement current interruption signal control device 503 includes, as an internal configuration, a detection unit 5031 that detects (acquires) a measurement current interruption command and measurement data (V ⁇ I ⁇ T) provided from the measurement device 40, and a calculation unit 5032. , a storage unit 5033 , and a communication unit 5034 .
  • the calculation unit 5032 transmits the measurement data acquired by the detection unit 5031 to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 via the communication unit 5034 . Further, when the measurement data (VIT) obtained from the measuring device 40 satisfies a preset condition (when the VIT threshold is reached), the calculation unit 5022 20 to stop the current supply.
  • the calculation unit 5032 transmits the current cut-off result indicating that the current supply has been cut off and the target battery measurement obtained from the measuring device 40 via the communication unit 5034.
  • Data (charging/discharging characteristic data: V ⁇ I ⁇ T) is transmitted to the battery degradation diagnostic device 70 via the battery degradation diagnostic method determination device 10 .
  • the battery deterioration diagnosis device 70 diagnoses the deterioration state of the battery to be diagnosed according to the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 may be configured as a cloud server as in FIG. 6A. It may be configured as an on-premise form or an edge computing form without using a cloud server. Further, the measurement current interrupt signal control device 503 may be configured to be incorporated in the cloud server.
  • FIG. 15B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 15A. 15B, steps 1501 to 1507 are performed instead of steps 1407 to 1409 in FIG. 14B. Since the processing contents of steps 1401 to 1406 and steps 1410 to 1413 are the same as those in FIG. 14B, only steps 1501 to 1507 will be explained here.
  • Step 1501 If the C rate (charging/discharging rate) is less than 0.2 C (YES in step 1406), the computing unit 101 of the battery deterioration diagnostic method determination device 10 applies the measurement current cutoff signal control device 503 (application to determine).
  • Step 1502 The measurement current cutoff signal control device 503 acquires charge/discharge characteristic data (voltage V, current I, temperature T) measured by the measurement device 40 .
  • Step 1503 The calculation unit 5032 of the measurement current interruption signal control device 503 calculates the elapsed time based on the power load application start time in the battery-equipped device 20 .
  • Step 1504 Arithmetic unit 5032 determines whether the calculated elapsed time is greater than a set value (time threshold) or whether the voltage value V of the acquired charge/discharge characteristic data is less than a set value (voltage threshold). If the elapsed time is greater than the set value (time threshold) or the voltage value V is less than the set value (voltage threshold) (YES in step 1504 ), the process proceeds to step 1505 . When the elapsed time is equal to or less than the set value (time threshold) and the voltage value V is equal to or greater than the set value (voltage threshold) (NO in step 1504), the process proceeds to step 1502, and the processes of steps 1502 and 1503 are repeated. is executed.
  • Step 1505 The calculation unit 5032 transmits a power load shedding signal to the battery-equipped device 20 via the communication unit 5034 .
  • Step 1506 The battery-equipped device 20 cuts off the power load upon receiving the power load cutoff signal.
  • Step 1507 The calculation unit 101 of the battery deterioration diagnosis method determination device 10 calculates the charge/discharge characteristic data (voltage V, current I, temperature T) measured by the measuring device 40 after the power load is cut off and the current cutoff result (voltage V, current I, time t) is acquired via the current interruption signal controller 503 for measurement. Thereafter, in step 1410, battery deterioration diagnosis is performed.
  • FIG. 16A shows a function for determining the battery output stability of a low-power load, such as an air conditioner, as a power supply load device in a low C rate range, and a function similar to FIG. 15A.
  • a low-power load such as an air conditioner
  • the battery deterioration diagnosis system 1 includes a battery deterioration diagnosis method determination device 10, a battery-equipped device 20, a measuring device (battery deterioration state measuring device) 40, a battery deterioration diagnosis device 70, a storage device 710 such as a memory, It has a measurement current interruption signal control device 503 and an output stability determination device 504 .
  • the system configuration of FIG. 16A does not include charging/discharging device 30, unlike the system configuration described above (see FIGS. 6A, 8A to 11A, and 13A). This is for the purpose of diagnosing deterioration of the on-board battery during operation with a low power load.
  • the internal configurations of the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the measurement device 40, and the battery deterioration diagnosis device 70 are the same as the basic configuration example (FIG. 6A). Furthermore, the internal configuration and functions of the measuring current cutoff signal controller 503 are the same as those shown in FIG. 15A.
  • the measuring device 40 transmits the initial charge/discharge characteristic data (measurement data V, I, T) of the battery-equipped device (such as an air conditioner) 20 detected by the detection unit 401 directly to the battery deterioration diagnosis method determination device 10. do.
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 calculates the C rate and the data sampling rate based on the charge/discharge characteristic data (by the calculation already described), and determines the measurement data accuracy prediction pattern (see FIG. 1: regions I to IX). Identify.
  • the communication unit 402 of the measuring device 40 receives the battery output monitoring command from the battery deterioration diagnosis method determination device 10, and informs the output stability determination device 504 of the battery output due to the power load. Instruct to start monitoring. After instructing to start monitoring the battery output, the measurement device 40 provides the measurement data (V ⁇ I ⁇ T) to the output stability determination device 504 .
  • the output stability determination device 504 includes, as an internal configuration, a detection unit 5041 that detects (acquires) a battery output monitoring command and measurement data (VIT) provided from the measurement device 40, a calculation unit 5042, and a storage unit. 5043 and a communication unit 5044.
  • the calculation unit 5042 determines whether the measurement data (battery output data) acquired by the detection unit 5041 has reached the stable region (the output value has reached a predetermined threshold value), and the determination result (battery output data stable region reaching result) is transmitted to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 via the communication unit 5044 . Note that, unlike the power load monitoring device 502, the output stability determination device 504 does not determine whether or not the measuring current interruption start point (rest point) has been reached.
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 Upon receiving the battery output data stable region arrival result from the output stability determination device 504 , the battery deterioration diagnosis method determination device 10 transmits a measurement current interrupt command to the measurement device 40 . Upon receiving the current cut-off command for measurement, the communication unit 402 of the measuring device 40 instructs the battery-equipped device 20 to cut off the current.
  • the detection unit 401 of the measurement device 40 detects the charge/discharge characteristic data (measurement data V ⁇ I ⁇ T) after the current interruption of the battery-equipped device 20, and the measurement data is transmitted from the communication unit 402 ⁇ output stability determination device 504 ⁇ battery It is transmitted to the battery deterioration diagnosis device 70 via the deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the battery deterioration diagnosis device 70 diagnoses the deterioration state of the battery to be diagnosed according to the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 may be configured as a cloud server. It may be configured as an on-premise form or an edge computing form without using a cloud server. Also, the function of the output stability determination device 504 may be configured to be incorporated inside the measurement device (for example, OBDII).
  • the output stability determination device 504 is configured to be incorporated in the cloud server. By doing so, even in a battery-equipped device (for example, a vehicle) 20 that does not include the output stability determination device 504, deterioration diagnosis of the target battery can be performed after power stabilization.
  • FIGS. 16B and 16C are flowcharts for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 16A. 16B and C, steps 1501 to 1507 and steps 1601 to 1603 are executed instead of steps 1407 to 1409 in FIG. 14B.
  • the contents of processing from steps 1401 to 1406 and steps 1410 to 1413 are the same as those in FIG. 14B, and the contents of processing from steps 1501 to 1507 are the same as those in FIG. 15B. only explained.
  • Step 1601 If the C rate (charging/discharging rate) is less than 0.2 C (YES in step 1406), the computing unit 101 of the battery deterioration diagnosis method determination device 10 applies the output stability determination device 504 (determines application). ).
  • Step 1602 The calculation unit 5042 of the output stability determination device 504 acquires information on the battery output value (current value) in the battery-equipped device 20 from the measurement device (battery deterioration state measurement device) 40 via the detection unit 5041 .
  • Step 1603 The calculation unit 5042 calculates the standard deviation of the battery output value (current value) obtained in step 1602 and determines whether it is within 1% (one example). If the standard deviation of the battery output value (current value) is within 1% (YES in step 1603 ), the process proceeds to step 1502 . On the other hand, if the standard deviation of the battery output value (current value) is 1% or more (NO in step 1603), the process proceeds to step 1602. Since the battery output must be stabilized in order for the standard deviation of the battery output value (current value) to be less than 1%, the processing from step 1602 to step 1603 is repeated until the battery output is stabilized. Since the battery deterioration diagnosis is performed after the battery output value (current value) has stabilized in this manner, highly reliable diagnosis results can be obtained.
  • FIG. 17A shows a function for specifying a current interruption start point (pause point) when the data sampling rate is in the medium/low speed region (regions II, IV, VI, VII, VIII, and IX in FIG. 1). It is a figure which shows the structural example of the battery deterioration diagnostic system 1 which has.
  • This system configuration can be applied when the measurement device 40 uses OBDII, BMS, or the like, which has a data sampling rate in the medium-to-low speed range.
  • the battery deterioration diagnosis system 1 includes a battery deterioration diagnosis method determination device 10, a battery-equipped device 20, a charging/discharging device 30, a measuring device (battery deterioration state measuring device) 40, a battery deterioration diagnosis device 70, a memory, and the like. and a pause point identification device 505 .
  • the internal configurations of the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the measurement device 40, and the battery deterioration diagnosis device 70 are the same as the basic configuration example (FIG. 6A).
  • the measuring device 40 transmits the initial charge/discharge characteristic data (measurement data VIT) of the battery-equipped device 20 detected by the detection unit 401 directly to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 calculates the C rate and the data sampling speed based on the charge/discharge characteristic data (by the calculation already described), and calculates the measurement data accuracy prediction pattern (when applying the system configuration, the area II, IV, VI, VII, VIII, or IX).
  • the communication unit 402 of the measuring device 40 receives a pause point specifying operation start command and a charge/discharge current cutoff command (current cutoff start command) from the battery deterioration diagnosis method determination device 10,
  • the pause point identifying device 505 is instructed to identify the pause point (current interruption start point), and the charging/discharging device 30 is instructed to interrupt the charging/discharging current.
  • the pause point identification device 505 provides the result to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 .
  • the resting point identification device 505 uses the charge/discharge characteristic data (measurement data: V, I, T) of the battery to be diagnosed acquired from the measuring device 40 for battery deterioration diagnosis. It transmits to the method determination device 10 .
  • the pause point identification device 505 has, as an internal configuration, a detection unit 5051 that detects (acquires) measurement data (VIT) provided from the measurement device 40, a calculation unit 5052, a storage unit 5053, and a communication unit. 5054 and Upon receiving the pause point specifying operation start command from the measurement device 40, the calculation unit 5052 sets the V value and the I value in the battery charge/discharge characteristic data (measured data: V ⁇ I ⁇ T) to predetermined values (held in the storage unit 5053).
  • VIT battery charge/discharge characteristic data
  • the calculation unit 5052 transmits the result of specifying the pause point (current interruption) to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 via the communication unit 5054 . Further, the calculation unit 5052 transmits the measurement data (V ⁇ I ⁇ T) acquired from the measuring device 40 after the pause point to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 via the communication unit 5054 . Note that, unlike the power load monitoring device 502, the pause point identification device 505 does not monitor the power of the battery to be diagnosed, but only determines whether there is a pause point.
  • the charging/discharging characteristic data (measured data V ⁇ I ⁇ T) of the battery-equipped device 20 detected by the detection unit 401 of the measuring device 40 after specifying the break point (current interruption) is transferred from the communication unit 402 ⁇ the break point specifying device 505 ⁇ battery It is transmitted to the battery deterioration diagnosis device 70 via the deterioration diagnosis method determination device 10, and the deterioration state of the battery to be diagnosed is diagnosed.
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 may be configured as a cloud server, or the entire system or a part thereof may be It may be configured as an on-premise form or an edge computing form without using a cloud server.
  • the function of the pause point identification device 505 may be configured to be incorporated inside the measuring device (for example, OBDII or BMS). If the pause point identification device 505 is configured to be incorporated in the cloud server as shown in FIG. It becomes possible to carry out deterioration diagnosis of the target battery as a point.
  • FIG. 17B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 17A.
  • the processing contents of steps 801 to 805, 809, and 812 to 814 are the same as those in FIG. 8B, so only steps 1701 to 1704 will be explained here.
  • Step 1701 The calculation unit 101 of the battery deterioration diagnosis method determination device 10 determines whether the data sampling rate calculated in step 804 is less than 100 S/s (one example) (low/medium speed regions: for example, regions II, IV, VI in FIG. 1, VII, VIII, or IX) is determined. If the data sampling rate is less than 100 S/s (YES in step 1701), the process proceeds to step 1702; On the other hand, if the data sampling rate is 100 S/s or higher (NO in step 1701), the process proceeds to step 812.
  • 100 S/s one example
  • low/medium speed regions for example, regions II, IV, VI in FIG. 1, VII, VIII, or IX
  • Step 1702 The calculation unit 101 applies (determines application of) the pause point identification device 505 .
  • Step 1703 When the calculation unit 5052 of the pause point identification device 505 receives the pause point identification operation start command from the measurement device 40, the V value and the I value in the battery charge/discharge characteristic data (measured data: V ⁇ I ⁇ T) are set to predetermined values. When the voltage drops more than (held in the storage unit 5053), it is determined that the current supply has stopped (the current supply to the battery has been interrupted) (break point identification). After specifying the pause point, the calculation unit 5052 transmits the result of specifying the pause point (current interruption) to the battery deterioration diagnosis method determination device 10 via the communication unit 5054 .
  • the charge/discharge characteristic data (measurement data: V.I.T.) acquired from the measuring device 40 after the pause point is transmitted to the battery deterioration diagnosis device 70 via the communication unit 5054 ⁇ the battery deterioration diagnosis method determination device 10. .
  • the battery deterioration diagnosis device 70 is based on the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10 and the charge/discharge characteristic data (V I T value) acquired after the rest point (current interruption). Diagnose the battery to be diagnosed.
  • Methods of diagnosing battery deterioration include, for example, methods using SOH (State Of Health), IR (Internal Resistance), degree of abnormal deterioration, and the like.
  • FIG. 18A shows a function of specifying a current interruption start point (pause point) when the data sampling rate is in the medium-low speed region (regions II, IV, VI, VII, VIII, and IX in FIG. 1).
  • 1 is a diagram showing a configuration example of a battery deterioration diagnosis system 1 having a function of correcting a phase difference of measurement data; FIG. Similar to FIG. 17A, this system configuration can be applied when OBDII, BMS, etc., whose data sampling speed is in the medium/low speed range, is used as the measuring device 40 .
  • the battery deterioration diagnostic system 1 in FIG. 18A includes a phase difference correction device 604 in addition to the configuration of the battery deterioration diagnostic system 1 in FIG. 17A.
  • the internal configurations of the battery deterioration diagnosis method determination device 10, the measurement device 40, and the battery deterioration diagnosis device 70 are the same as the basic configuration example (FIG. 6A).
  • the internal configuration and operation of the pause point identification device 505 are the same as those of the pause point identification device 505 shown in FIG. 17A.
  • the phase difference correction device 604 has a function of correcting a phase difference caused by an irregular sampling rate during data measurement such as BMS or OBDII based on the rest point (current interruption start point) identified by the rest point identification device 505. have.
  • the phase difference correction device 604 includes, as an internal configuration, for example, a calculation unit 6041 that executes phase difference correction, and a storage unit 6042 that holds correction parameters. After acquiring the measurement data (V ⁇ I ⁇ T) and the rest point (current interruption start point) information from the battery deterioration diagnosis method determination device, the calculation unit 6041 determines whether the measurement data acquisition interval is irregular (acquisition interval is within a predetermined value).
  • the calculation unit 6041 acquires information on the corrected data sampling speed (data interval) from the storage unit 6042, and corrects the measurement data sampling speed ( The data is interpolated) to obtain regular measurement data, and the measurement data whose data sampling rate is corrected is delivered to the battery deterioration diagnosis device 70 . Note that there is no error in the measurement data acquired by the measurement device 40, and the acquisition interval is simply shifted. Further, the data sampling rate after correction may be the data sampling rate obtained first (see step 306 in FIG. 3), or may be a predetermined data sampling rate set in advance.
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 may be configured as a cloud server, or may be configured as a cloud server. Alternatively, part of it may be configured as an on-premise form or an edge computing form without using a cloud server. Also, the function of the pause point identification device 505 may be configured to be incorporated inside the measuring device (for example, OBDII or BMS). If the pause point identification device 505 is configured to be incorporated in the cloud server as shown in FIG. It becomes possible to carry out deterioration diagnosis of the target battery as a point.
  • FIG. 18B is a flowchart for explaining the operation of the battery deterioration diagnosis system 1 according to the configuration example shown in FIG. 18A.
  • the processing contents of steps 801 to 805, 809, and 812 to 814 are the same as those in FIG. 8B, and the processing contents of steps 1701 to 1703 are the same as those in FIG. 17B. Only steps 1801 to 1803 will be described.
  • Step 1801 The calculation unit 101 of the battery deterioration diagnosis method determination device 10 applies (determines application of) the phase difference correction device 604 .
  • Step 1802 The calculation unit 6041 of the phase difference correction device 604 corrects the phase difference of the charge/discharge characteristic data that occurs when the data sampling rate is irregular, with reference to the rest point (current interruption start point).
  • the charge/discharge characteristic data whose phase difference has been corrected is supplied to the battery deterioration diagnosis device 70 .
  • the battery deterioration diagnosis device 70 uses the battery deterioration diagnosis method determined by the battery deterioration diagnosis method determination device 10, and the charge/discharge characteristic data (V, I, T The battery to be diagnosed is diagnosed based on the value)).
  • Methods of diagnosing battery deterioration include, for example, methods using SOH (State Of Health), IR (Internal Resistance), degree of abnormal deterioration, and the like.
  • FIG. 4 is a diagram showing charge/discharge characteristic data (temporal change in voltage as an example) after application.
  • the phase difference correction device 604 uses the resting point (current interruption start point) identified by the resting point identification device 505 as a reference point, and the irregular data sampling rate in the charge/discharge characteristic data is a factor. is corrected so that the phase difference produced as a constant data sampling rate. For example, if the data sampling time of the acquired charge/discharge characteristic data does not match the data sampling period based on the rest point, it is corrected to the closest data sampling period.
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 uses the data sampling speed of the measuring device (battery deterioration state measuring device) 40 for measuring the battery and the power supply load device (charge/discharge device 30, air conditioner, etc.) In a multi-dimensional vector space composed of at least two indices of the S/N ratio (C rate) of the load device), each of a plurality of regions defined by one or more thresholds set for each index.
  • the storage unit (storage device) 102 holds information of the multidimensional vector space (see FIGS. 4 and 5) to which the battery deterioration diagnosis method is assigned.
  • the device 10 acquires information of the multidimensional vector space from the storage unit 102, and at least two index values (C rate and data sampling speed ) (the data sampling rate is calculated from the charge/discharge characteristic data, and the C rate is input from the outside or calculated from the charge/discharge characteristic data), and a multidimensional vector space corresponding to the values of at least two acquired indices. and a process of determining the battery degradation diagnostic method corresponding to the specified region as the battery degradation diagnostic method for the battery. By doing so, it is possible to determine an appropriate battery deterioration diagnosis method for various combinations of C rates (power supply load devices) and data sampling speeds (measurement device 40). A deterioration diagnosis result can be obtained.
  • C rate and data sampling speed the data sampling rate is calculated from the charge/discharge characteristic data
  • the C rate is input from the outside or calculated from the charge/discharge characteristic data
  • the multidimensional vector space has a first S/N ratio threshold (for example, 0.5C) and the first S/N ratio threshold for the S/N ratio (C rate) of the power supply load device. and a second S/N ratio threshold (eg, 0.2C) less than (see FIG. 1).
  • a first S/N ratio threshold for example, 0.5C
  • a second S/N ratio threshold eg, 0.2C
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 applies the measured data smoothing processing device 603 from the device group B60. do.
  • the charge/discharge characteristic data is smoothed to complement the data in the unacquired area, so battery deterioration diagnosis can be performed using the charge/discharge characteristic data (smooth data) with few points of change.
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 applies the pause point identification device 505 from the device group A50.
  • a predetermined sampling threshold for example, lower than 100 S/s
  • the battery deterioration diagnostic method determination device 10 may further apply a phase difference correction device 604 that corrects the phase difference of the charge/discharge characteristic data from among the device group B60.
  • a phase difference correction device 604 that corrects the phase difference of the charge/discharge characteristic data from among the device group B60.
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 A measurement data amplifying device 601 for amplifying the charge/discharge characteristic data is applied. This amplifies the charge/discharge characteristic data, so that it is possible to improve the measurement sensitivity.
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 may apply the high frequency component cutoff adjustment device 602 from the device group B that removes the high frequency component contained in the amplified charge/discharge characteristic data.
  • the high frequency component cutoff adjustment device 602 from the device group B that removes the high frequency component contained in the amplified charge/discharge characteristic data.
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 A power load monitoring device that monitors the power load status of the battery is applied. Since the power load monitoring device can monitor whether the power load status of the battery has stabilized, deterioration diagnosis can be performed using the charge/discharge characteristic data after the power load status of the battery has stabilized. Accurate (reliable) diagnostic results can be obtained.
  • the second S/N ratio threshold value for example, 0.2C: low speed region
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 selects the charging/discharging method from the device group A50.
  • a measurement current cutoff signal control device for transmitting a measurement current cutoff signal to the battery-equipped device 20 to cut off the current to the battery-equipped device 20 when the characteristic data satisfies a preset condition. Apply. This is effective when the measuring device 40 does not have a control function to cut off the current to the battery-equipped device 20 .
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 selects the battery from the device group A50.
  • An output stability determination device is applied that monitors output data and determines whether or not the battery output has reached a stable region. As a result, deterioration diagnosis can be performed using the charge/discharge characteristic data after the battery output has stabilized, and more accurate (reliable) diagnosis results can be obtained.
  • a charging/discharging circuit switching control device 501 for controlling switching of the charging/discharging circuit is applied. This makes it possible to appropriately measure the state of the battery even when using a measuring device 40 with a high data sampling rate such as an analyzer or terminal.
  • the battery deterioration diagnosis method determination device 10 inputs from a battery data input device (battery information input device) 90, at least the reference capacity information of the battery to be diagnosed, and the charge/discharge measured by the measurement device 40.
  • the S/N ratio of the power supply load device may be calculated based on the characteristic data.
  • all or at least some of the constituent elements of the battery deterioration diagnosis system 1, such as the battery deterioration diagnosis method determining device 10 and the battery deterioration diagnosis device 70, may be configured as a cloud server.
  • the battery deterioration diagnostic system 1 may be realized in an on-premise form or an edge computing form instead of as a cloud server.
  • the calculation unit 101 of the battery deterioration diagnostic method determination device 10 and calculation units in other components may be configured by one calculation unit (processor). , may be composed of separate arithmetic units (processors).
  • the functionality of the embodiments of the present disclosure can also be implemented by software program code.
  • a storage medium recording the program code is provided to the system or device, and the computer (or CPU or MPU) of the system or device reads the program code stored in the storage medium.
  • the program code itself read from the storage medium implements the functions of the above-described embodiments, and the program code itself and the storage medium storing it constitute the present disclosure.
  • Storage media for supplying such program code include, for example, flexible disks, CD-ROMs, DVD-ROMs, hard disks, optical disks, magneto-optical disks, CD-Rs, magnetic tapes, non-volatile memory cards, and ROMs. etc. are used.
  • the OS operating system
  • the CPU of the computer performs part or all of the actual processing based on the instructions of the program code. may implement the functions of the above-described embodiment.
  • the program code of the software that realizes the functions of the embodiment can be transferred to storage means such as the hard disk and memory of the system or device, or storage media such as CD-RW and CD-R.
  • storage means such as the hard disk and memory of the system or device, or storage media such as CD-RW and CD-R.
  • the computer (or CPU or MPU) of the system or device may read and execute the program code stored in the storage means or the storage medium at the time of use.
  • control lines and information lines are those considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines are necessarily shown on the product. All configurations may be interconnected.

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Abstract

本開示は、適切な電池劣化診断方法を判定するため、電池計測装置のデータサンプリング速度と電力供給負荷機器のS/N比(Cレート)の少なくとも2つの指標で構成される多次元ベクトル空間において、各指標に設定された1以上の閾値で定義された複数の領域のそれぞれに対応して電池劣化診断方法が割り当てられている多次元ベクトル空間の情報を予め準備しておく。そして、本開示の電池劣化診断方法判定装置は、測定された電池の充放電特性データに基づいて少なくとも2つの指標の値を算出する処理と、算出した少なくとも2つの指標の値に対応する多次元ベクトル空間における1つの領域を特定する処理と、特定した領域に対応する電池劣化診断方法を電池の電池劣化診断方法として決定する処理と、を実行する(図1参照)。

Description

電池劣化診断方法判定装置、電池劣化診断システム、電池劣化診断方法を判定する方法、および電池劣化診断方法
 本開示は、電池劣化診断方法判定装置、電池劣化診断システム、電池劣化診断方法を判定する方法、および電池劣化診断方法に関する。
 近年、使用済み蓄電池は、電気自動車や各種工場など様々な機器(電池搭載機器)において使用されている。通常、蓄電池は使用するにつれてその性質が劣化する(容量や出力の低下)。このため、蓄電池は定期的に劣化状態を診断することが必要となる。特に、市場では、使用済み蓄電池の診断需要は増加しており、電池搭載機器から電池を着脱せずに高速に劣化状況を診断することが望まれている。そのためには、電力供給負荷機器と電池計測装置の組合せ毎に適切な診断方法を適用する必要がある。
 例えば、一般的な、電池の劣化状態を高速で診断する直流遮断法では、高速領域の充放電速度(Cレート)とデータサンプリング速度(データサンプリングレート)の範囲での劣化診断を行うことが主流となっている。また、例えば、特許文献1は、二次電池の劣化要因が極劣化によるものか、電解質劣化によるものかを正しく診断することを課題として、電流遮断後の電圧特性の測定値と初期値との変化速度または変化量を比較して診断を行うことを開示している。
特開2021-140991号公報
 上述の一般的な直流遮断法では、低速領域での電池劣化診断は実施されていない。そのため、電力供給負荷機器と電池計測装置の組合せに応じて、特に低速領域で生じる感度不足、ノイズや不規則なサンプリング周期などに対処できていない。また、電池搭載機器から電池を着脱せずに高速に劣化状況を診断するためには、充放電回路の開閉制御や電力負荷の出力が安定した状態での電流遮断などが必要となる。
 さらに、上述の特許文献1に開示の技術においてCレートを低速にすると、電流遮断後の回復電圧が非常に少なく感度が悪くなってしまい、ノイズが顕著に現れてきてしまう。従って、特許文献1の技術をそのまま適用しても電池の劣化を正確に診断することができない。つまり、特許文献1による技術は、Cレートおよびサンプリングレートが共に高速領域の場合には対応しているが、それらが低速領域の場合には対応していない。
 しかしながら、市場では、様々な充放電速度(Cレート)の充放電機器および様々なデータサンプリング速度の計測装置が用いられている。このため、上述の使用済み蓄電池の劣化診断の需要に応えるためには、より広範囲のCレートおよびサンプリングレートの組み合わせに対応して適切な劣化診断方法を判定する必要がある。
 本開示は、このような状況に鑑み、より広範囲の、充放電機器による充放電速度(Cレート)および計測装置のサンプリング速度の組み合わせに対応した、適切な電池劣化診断方法を判定する技術を提供する。
 上記課題を解決するために、本開示は、診断対象の電池に適する電池劣化診断方法を判定する電池劣化診断方法判定装置であって、記憶デバイスと、プロセッサと、を備え、
 記憶デバイスは、電池を計測する計測装置のデータサンプリング速度と電池の電力供給負荷機器のS/N比の少なくとも2つの指標で構成される多次元ベクトル空間において、各指標に設定された1以上の閾値で定義された複数の領域のそれぞれに対応して電池劣化診断方法が割り当てられている多次元ベクトル空間の情報を保持し、
 プロセッサは、記憶デバイスから多次元ベクトル空間の情報を取得する処理と、測定された電池の充放電特性データに基づいて少なくとも2つの指標の値を算出する処理と、算出した少なくとも2つの指標の値に対応する多次元ベクトル空間における1つの領域を特定する処理と、特定した領域に対応する電池劣化診断方法を電池の電池劣化診断方法として決定する処理と、を実行する、電池劣化診断方法判定装置について提案する。
 本開示に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、本開示の態様は、要素および多様な要素の組み合わせ、および以降の詳細な記述と添付される請求の範囲の様態により達成され実現される。
 本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本開示の請求の範囲又は適用例をいかなる意味においても限定するものではない。
 本開示の技術によれば、電池劣化診断において、より広範囲の、充放電機器による充放電速度(Cレート)および計測装置のサンプリング速度の組み合わせに対応した、適切な電池劣化診断方法を用いることができる。よって、正確な電池劣化診断結果を得ることができるようになる。
本実施形態による電池劣化診断方法判定処理の概要を説明するための図である。 本実施形態による電池劣化診断方法判定装置10を含む、電池劣化診断システム1の全体構成例を示す図である。 電池劣化診断システム1における電池劣化診断開始から診断終了までの処理(全体処理)を説明するためのフローチャートである。 電池劣化診断方法判定装置10が保持する、計測データ精度予測パターンに対応する(適する)電池劣化診断方法および適用装置の情報(以下、「計測データ精度予測パターン適用情報」ともいう)400を示す図である。 電池劣化診断装置70が保持し、電池劣化診断方法判定装置10によって判定された電池劣化診断方法と診断に用いられる指標を記述する管理情報500を示す図である。 電池劣化診断システム1の基本構成例を示す図である。 基本構成例による電池劣化診断システム1の処理内容を説明するためのフローチャートである。 計測装置(電池劣化状態計測装置)40を備えない電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。 図7Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。 充放電速度が低速領域(例えば、領域III、IV、およびVIII:図1参照)のときに測定感度を向上させる機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。 図8Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。 充放電速度が低速領域(例えば、領域III、IV、およびVIII:図1参照)のときに測定データを増幅し、増幅データの低周波成分(電池劣化診断に必要な成分)のみを抽出する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。 図9Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。 データサンプリング速度が低速領域(例えば、領域II、IV、およびIX:図1参照)のときに測定データを平滑化してデータ未取得領域を補間する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。 図10Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。 平滑化処理前後の充放電特性データの例を示す図である。 診断対象の電池の電池特性データや製造時ID情報を外部から取得する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。 図11Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。 電池劣化診断装置70が保持し、電池劣化診断方法判定装置10によって判定された電池劣化診断方法と診断に用いられる指標および製造時情報を記述する管理情報1200を示す図である。 データサンプリング速度が高速領域(例えば、図1における領域I、III、およびV)のときに電池劣化状態の計測を可能にする機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。 データサンプリング速度が高速領域(例えば、図1における領域I、III、およびV)のときに電池劣化状態の計測を可能にする機能を有し、電池搭載機器として電気自動車20’を想定した場合の電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。 図13Aあるいは図13Bに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。 電力供給負荷機器としてエアコンなど、Cレートが低速領域の低電力負荷を用いるときに当該低電力負荷の電力負荷を監視する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。 図14Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。 追加で計測用電流遮断信号制御装置503が付加された電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。 図15Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。 電力供給負荷機器としてエアコンなど、Cレートが低速領域の低電力負荷を用いるときに当該低電力負荷の電池出力安定を判定する機能と、図15Aと同様の計測用電流遮断信号制御装置を備える電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。 図16Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャート(前半)である。 図16Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャート(後半)である。 データサンプリング速度が中低速領域のとき(図1の領域II、IV、VI、VII、VIII、IX)に電流遮断開始点(休止点)を特定する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。 図17Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。 データサンプリング速度が中低速領域のとき(図1の領域II、IV、VI、VII、VIII、IX)に電流遮断開始点(休止点)を特定する機能と測定データの位相差を補正する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。 図18Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。 休止点と、位相差補正が施される前の充放電特性データ(一例として電圧の時間的変化)および位相差補正が施された後の充放電特性データ(一例として電圧の時間的変化)を示す図である。
 以下、添付図面を参照して本開示の実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本開示の原理に則った具体的な実施形態と実装例を示しているが、これらは本開示の理解のためのものであり、決して本開示を限定的に解釈するために用いられるものではない。
 本実施形態では、当業者が本開示を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本開示の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。
 <概要>
 電池搭載機器から電池を着脱せずに電池劣化診断を行う場合(リアルタイム診断の場合)、診断対象の電池は、充放電機器やエアコンなどの電力供給負荷機器と電池の電圧・電流・温度(以下、「V・I・T」とも言う)を計測し、測定データを電池劣化診断装置に送信する計測装置とに接続された状態となっている。そして、電池劣化診断装置は、計測装置(電池劣化状態計測装置ともいう)から受信した測定データを用いて所定の電池劣化診断方法により電池の劣化状態を診断する(電池劣化状態の直接的診断法)。
 しかしながら、直接的診断法は、特定の充放電速度(Cレート:電力供給負荷機器)およびデータサンプリング速度(計測装置におけるデータ取得間隔)の組み合わせに適合しており(例えば、高速領域のCレートおよび高速領域のデータサンプリング速度)、それ以外の速度域の組み合わせには適合していない。
 そこで、本実施形態では、充放電速度(Cレート)とデータサンプリング速度の2指標で各診断方法による計測データ精度を予測し、電力供給負荷機器と計測装置の組合せに応じて適切な診断方法を判定し、適用する。電池搭載機器から電池を着脱せずに高速に劣化状況を診断する際に、適切な診断方法を適用することが可能になり、高精度な電池劣化診断を可能にする。なお、ここで、Cレートとは、電池の全容量に対して流す電流の割合を時間換算した指標であり、計測した電流値のS/N比と同義の概念である。
 図1は、本実施形態による電池劣化診断方法判定処理の概要を説明するための図である。図1に示されるように、直接的診断法では、様々な計測装置および電力供給負荷機器が用いられる。計測装置としては、データサンプリングを、高速領域(例えば、サンプリング速度が100S/sから1000S/s)で行う機器(例えば、アナライザー、ターミナルなど)、中速領域(例えば、サンプリング速度が10S/sから100S/s)で行う機器(例えば、BMS(Battery Management System)など)、および低速領域(例えば、サンプリング速度が1S/sから10S/s)で行う機器(例えば、OBDII(On Board Diagnosis II)など)を適用することができる。また、電力供給負荷機器としては、急速充放電機器(Cレートが0.5Cから5C:電圧S/N比が60dbから80db)、普通充放電機器(Cレートが0.2Cから0.5C:電圧S/N比が40dbから60db)、およびエアコンなどの低電力負荷機器(Cレートが0.01Cから0.2C:電圧S/N比20dbから40db)を適用することができる。
 本実施形態では、計測装置から得られる充放電開始時の充放電特性データ(電圧、電流、温度)に基づいてCレートおよびサンプリング速度を算出し、それらがどの領域か(例えば、低速領域かつ低速領域から高速領域かつ高速領域の9つの領域のうちどの領域か:計測データ精度予測パターンIからIX)を判定し、当該判定結果に応じて、電池劣化診断時に用いる計測装置および電力供給負荷機器の組み合わせに最適な電池劣化診断方法を決定する。具体的に、図1に示す各領域(例えば、図1では9領域:計測データ精度予測パターンIからIX)に該当の計測装置および電力供給負荷機器の組み合わせに適する診断方法を電池劣化診断方法判定装置(後述)の記憶デバイス内に予め格納している。例えば、高速Cレートおよび高速サンプリング速度の場合(領域I)には診断方法A、高速Cレートおよび低速サンプリング速度の場合(領域II)には診断方法B、低速Cレートおよび高速サンプリング速度の場合(領域III)には診断方法C、低速Cレートおよび低速サンプリング速度の場合(領域IV)には診断方法Dが割り当てられる。このようにして、電池劣化診断時に用いられる計測装置および電力供給負荷機器の組み合わせに適する電池劣化診断方法が決定される。
 なお、本実施形態では、一例として、2つの指標値(充放電速度(Cレート)とデータサンプリング速度)を用いて電池劣化診断方法を決定(判定)しているが、これら以外、あるいはこれらに加えて別の指標を考慮して決定してもよい。
 <システム構成例:概要>
 図2は、本実施形態による電池劣化診断方法判定装置10を含む、電池劣化診断システム1の全体構成例を示す図である。
 電池劣化診断システム1は、電池の劣化状態を診断する方法を決定する電池劣化診断方法判定装置10と、電池搭載機器20に搭載の電池(二次電池)に対する充放電動作を行う充放電機器30と、当該電池の電圧・電流・温度(V・I・T)を測定する計測装置(電池劣化状態計測装置)40と、計測時に各種処理を行う装置群A50と、電圧・電流・温度の測定データを処理する装置群B60と、電池劣化診断方法判定装置10によって決定された電池劣化診断方法に基き、測定データ(V・I・T)を用いて対象の電池(電池搭載機器20に搭載された電池)の劣化状態を診断する電池劣化診断装置70と、を備える。
 装置群A50は、充放電回路開閉制御装置501と、電力負荷監視装置502と、計測用電流遮断信号制御装置503と、出力安定判定装置504と、休止点特定装置505と、を含む。また、装置群B60は、測定データ増幅装置601と、高周波成分遮断調整装置602と、測定データ平滑化処理装置603と、位相差補正装置604と、を含む。装置群A50および装置群B60の中でどの装置が用いられるかは、充放電開始時の充放電特性データから得られる充放電速度(Cレート)およびサンプリング速度と計測装置の接続状態によって判断される計測装置および電力供給負荷機器の組み合わせにより、決定される。
 なお、電池劣化診断方法判定装置10、装置群B60の各装置、および電池劣化診断装置70は、クラウド内に設ける(クラウドサーバとして構成する)ことができる。また、装置群A50の少なくとも一部(全装置であってもよい)は、上記クラウドサーバ内に設けることもできるし、計測装置40のようにクラウドサーバ外に設けることもできる。
 以下、どのような場合に、装置群A50および装置群B60における各装置が選択されてシステムが構成されるかについて簡単に説明する。
(i)充放電速度(Cレート)が低速領域の場合、測定感度を向上させるために、測定データ増幅装置601が選択(適用)され、電池劣化診断方法判定装置10と電池劣化診断装置70とに接続されるようにシステム構成される。
(ii)充放電速度(Cレート)が低速領域の場合であってS/N比が不良である場合(測定データの増幅処理の要否は問わない)には、高周波成分遮断調整装置602が選択され、電池の劣化状態診断に必要な低周波成分のみの測定データが抽出されるようにシステム構成される。
(iii)データサンプリング速度が低速領域の場合には、測定データ平滑化処理装置603が選択され、測定データを平滑化することによりデータ未取得領域が保管されるようにシステム構成される。
(iv)電池搭載機器20と充放電機器30との間に計測装置40が設けられ、直接充放電の接続口に接続される場合(高速データサンプリング速度の計測装置40(例えばアナライザー、ターミナル)が用いられる場合)、充放電回路開閉制御装置501が選択され、電池搭載機器20に対する充放電回路(計測装置内)を開閉制御するようにシステム構成される。これにより、計測装置での電池計測が可能になる。電池搭載機器20は、電池・回路保護やセキュリティー対策のためにゲートウェイなどが設けられており、各充電・通信規格に合わせた通信を実施しなければ充放電回路を制御することができず、電池劣化状態の計測が行えないからである。
(v)充放電速度(Cレート)が低速領域の場合(電力供給負荷装置がエアコンなどの低電力負荷の場合)、電池搭載機器20の電池の電力負荷状況と計測用電流遮断開始点(休止点)を監視する電力負荷監視装置502が選択され、予め設定した条件(電圧値、時間など)を満たした場合に、電池劣化診断を行うために必要となる電流遮断処理を実行するようにシステム構成される。また、電力供給負荷装置において電流遮断が実施されたことを電力負荷監視装置502で検知した場合、計測装置40から電池劣化診断方法判定装置10に直接送信されていた測定データ(V・I・T)は、電力負荷監視装置502経由で電池劣化診断方法判定装置10に送信されるようにパスが切り替えられる。
(vi)充放電速度(Cレート)が低速領域の場合(電力供給負荷装置がエアコンなどの低電力負荷の場合)、上記電力負荷監視装置502とともに、あるいはそれに代えて、計測用電流遮断信号制御装置503が選択され、予め設定した測定条件(例えば、電圧値、時間など)を満たした場合に、電池劣化診断を行うために必要となる電流遮断(電源からの電流)を実行するようにシステム構成される。電源からの電流遮断の指令は、電池劣化診断方法判定装置10から計測装置40に与えられる。電流が遮断されると、計測装置40から電池劣化診断方法判定装置10に直接送信されていた測定データ(V・I・T)は、計測用電流遮断信号制御装置503経由で電池劣化診断方法判定装置10に送信されるようにパスが切り替えられる。
(vii)充放電速度(Cレート)が低速領域の場合(電力供給負荷装置がエアコンなどの低電力負荷の場合)、上記電力負荷監視装置502および/または計測用電流遮断信号制御装置503とともに、あるいはそれらに代えて出力安定判定装置504が選択され、電流遮断前の電力を監視し安定領域に達したか否かを判定するようにシステム構成される。出力安定判定装置504は、計測装置40による測定データ(電池出力データ:V・I・Tの値)を監視し、監視対象の電力が安定領域に達すると電池出力データ安定領域到達結果を電池劣化診断方法判定装置10に通知する。すると、電池劣化診断方法判定装置10は、計測装置に対して電流遮断の指令を送信する。電流が遮断されると、計測装置40から電池劣化診断方法判定装置10に直接送信されていた測定データ(V・I・T)は、出力安定装置504または計測用電流遮断信号制御装置503経由で電池劣化診断方法判定装置10に送信されるようにしてもよい。
(viii)データサンプリング速度(サンプリングレート)が低速領域(例えば、1S/sから10S/sあるいは中速領域(例えば、10S/sから100S/s)の場合(例えば、計測装置40としてOBDIIやBMSを用いた場合)、休止点特定装置505が選択され、電池搭載機器20のV・I値の低下を検知することにより電流遮断(充放電機器30への電源供給停止)ポイントを特定するようにシステム構成される。休止点特定装置505は、休止点(電流遮断)を特定すると、計測装置40から電池劣化診断方法判定装置10に直接送信されていた測定データ(V・I・T)は、計測用電流遮断信号制御装置503経由で電池劣化診断方法判定装置10に送信されるようにパスが切り替えられる。
 休止点の特定は、それ以降のV・I・Tの測定データを電池劣化診断のために電池劣化診断方法判定装置10に送信するトリガーとなる。つまり、休止点が特定されなければV・I・Tによる電池劣化診断を実行することができない。なお、休止点特定装置505は、電力負荷監視装置502とは異なり、電池の出力電力の監視は行っておらず、電力の安定供給とは関係ない機能を提供するものである。
 また、データサンプリング速度(サンプリングレート)が低速領域あるいは中速領域の計測装置40(例えば、OBDIIやBMS)による電池状態の計測では、不規則なサンプリングレートによる位相差(サンプリング間隔のずれ)が生じる場合がある。不規則なサンプリングレートは、計測装置40においてデータを取得するタイミングがずれることにより生じる可能性がある。このサンプリングレートのずれを補正する(測定データ値に誤りがあるわけではない)ため、装置群B60において、休止点特定装置505と併せて位相差補正装置604を選択することができる。このとき、休止点(電流遮断開始点)を位相差補正するための基準点として用いることができる。つまり、位相差補正は、休止点から先の測定データのサンプリングレートを決められたサンプリングレートに強制的に補正する処理である。
 <電池劣化診断システム1における全体処理:診断開始から終了まで>
 図3は、電池劣化診断システム1における電池劣化診断開始から診断終了までの処理(全体処理)を説明するためのフローチャートである。なお、図3のフローチャートで示す処理は一例であって、例えば、ステップ307以降で構築される電池劣化診断システム1は別の構成となってもよい(例えば、測定データ平滑化処理装置603のみ適用し、休止点特定装置505および位相差補正装置604は適用しないなど)。
(i)ステップ301
 計測装置(電池劣化状態計測装置)40が充放電機器30の充放電接続口に直接接続されたか判断される。直接接続されたか否かは、例えば、計測装置40が充放電機器30と信号の授受を行うことにより判断して電池劣化診断方法判定装置10に判断結果を送信するようにしてもよいし、ユーザが確認した接続状態を信号として計測装置40から電池劣化診断方法判定装置10に送信するようにしてもよい。
 計測装置40が充放電機器30の充放電接続口に直接接続されていると判断された場合(ステップ301でYESの場合)、用いられている計測装置40が例えばアナライザー、ターミナルなどの高速データサンプリングレートの装置であると認定され、処理はステップ302に移行する。計測装置40が充放電機器30の充放電接続口に直接接続されていないと判断された場合(ステップ301でNOの場合:計測装置40が電池搭載機器20に直接接続されている場合)、用いられている計測装置40が例えばOBDIIやBMSなどの低・中速データサープリングレートの装置であると認定され、処理はステップ303に移行する。
(ii)ステップ302
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部(以下、図3の説明においては「演算部」と称することとする)は、充放電回路開閉制御装置501に対して電池搭載機器20の充放電回路の開放制御を実行するように指令を送信する。充放電回路開閉制御装置501は、当該指令を受信すると、電池搭載機器20の充放電回路を閉状態に制御する(充放電回路が開放されていれば閉じるし、既に閉じていればその状態を維持する)。上述したように、電池搭載機器20には電池・回路保護やセキュリティー対策のためにゲートウェイなどが設けられている。このため、充放電機器30と電池搭載機器20との間に計測装置(電池劣化状態計測装置)40を設け直接充放電接続口に接続する場合には、各充電・通信規格に合わせた通信を実施しなければ電池搭載機器20の充放電回路を制御することができず、電池劣化状態の計測が行えないからである。
(iii)ステップ303
 電力供給負荷機器(充放電機器30やエアコンなどの負荷)は動作を開始する。充放電機器30であれば、電池搭載機器20に対して充放電を開始する。エアコンなどの負荷機器であれば、運転を開始あるいは運転を継続する。
(iv)ステップ304
 電池劣化診断方法判定装置10は、計測装置40と通信を行い、計測用電流の遮断を行わない状態の測定データ(初期充放電特性データ:電圧V、電流I、温度T)を計測装置40から直接取得する。
(v)ステップ305
 の演算部は、取得した測定データに含まれる電流値(実測値)と予め与えられた診断対象の電池の製造時の容量情報(後述の記憶部102に保持されている)とから充放電速度(Cレート)を算出する。より具体的に説明すると、電池劣化診断方法判定装置10は、記憶部(後出)内に予め複数の種類の電池(電池IDによって識別)に対応する電池容量の情報(例えば、40Ah)を蓄積している。そして、電池劣化診断方法判定装置10は、電池搭載機器20から計測装置40を介して取得した電池識別情報(電池ID)に対応する電池容量の情報を記憶部から取得し、この情報と測定電流値から実際のCレートを算出することができる。なお、当該Cレートの計算を計測装置40で行ってもよい。この場合には、電池劣化診断方法判定装置10は、計測装置40からCレートの情報を取得することになる。あるいは、電池劣化診断方法判定装置10の入力部(図示せず)から充放電速度(Cレート)の情報を入力するようにしてもよい。取得されたCレートの情報は、図示しないメモリに一時的に記憶される。
(vi)ステップ306
 演算部は、計測装置40による測定データの取得間隔(時間)から計測装置40のサンプリング速度(サンプリングレート)を算出する。算出(取得)されたサンプリング速度の情報は、図示しないメモリに一時的に記憶される。
(vii)ステップ307
 演算部は、算出したサンプリング速度が100S/s(サンプリングレート閾値)より小さいか判断する。計測装置40のサンプリング速度が100S/sより小さい場合(ステップ307でYESの場合)、処理はステップ308に移行する。一方、計測装置40のサンプリング速度が100S/s以上である(ステップ307でNOの場合)、処理はステップ311に移行する。
(viii)ステップ308からステップ310
 ステップ308からステップ310は、計測装置40のサンプリング速度が低速領域あるいは中速領域の場合に実行される。
 演算部は、装置群B60の中からは測定データ平滑化処理装置603と位相差補正装置604を選択(適用)してシステム構成する。つまり、電池劣化診断方法判定装置10から提供される測定データは、測定データ平滑化処理装置603によって平滑化(補間)処理されるとともに、位相差補正装置604によってサンプリング速度(サンプリング間隔)および数値が補正され(サンプリング速度に合わせた数値に補正される)、電池劣化診断装置70に受け渡される。また、演算部は、装置群A50の中からは休止点特定装置505を選択(適用)してシステム構成する。
 なお、測定データ平滑化処理装置603、休止点特定装置505、および位相補正装置604の全てを適用する必要はなく、何れか1つの装置を適用するようにしてもよい。
(ix)ステップ311
 演算部は、算出したCレートが0.5C(第1Cレート閾値)より小さいか判断する。電力供給負荷機器(充放電機器30や負荷)のCレートが0.5Cより小さい場合(ステップ311でYESの場合)、処理はステップ312に移行する。一方、電力供給負荷機器のCレートが0.5C以上である場合(ステップ311でNOの場合)、処理はステップ314に移行する。
(x)ステップ312およびステップ313
 ステップ312およびステップ313は、電力供給負荷機器(充放電機器30や負荷)のCレートが中速領域以下の場合に実行される。
 演算部は、装置群B60の中から、測定データ増幅装置601および高周波成分遮断調整装置602を選択(適用)してシステム構成する。つまり、電池劣化診断方法判定装置10から提供される測定データは、測定データ増幅装置601によって増幅されるとともに、高周波成分遮断調整装置602によって増幅された測定データに含まれるノイズ成分が遮断され、電池劣化診断装置70に受け渡される。
 なお、高周波成分遮断調整装置602、および測定データ増幅装置601装置603の双方を適用しなくてもよく、何れか1つの装置を適用するようにしてもよい。
(xi)ステップ314
 演算部は、算出したCレートが0.2C(第2Cレート閾値)より小さいか判断する。電力供給負荷機器(充放電機器30や負荷)のCレートが0.2Cより小さい場合(ステップ314でYESの場合)、処理はステップ315に移行する。一方、電力供給負荷機器のCレートが0.2C以上である場合(ステップ314でNOの場合)、処理はステップ320に移行する。
(xii)ステップ315からステップ317
 ステップ315からステップ319は、電力供給負荷機器(充放電機器30や負荷)のCレートが低速の場合に実行される。そのうちステップ315からステップ317は、上述と同様に、システム構成のための処理である。
 演算部は、装置群A50の中から、電力負荷監視装置502、計測用電流遮断信号制御装置503、および出力安定判定装置504を選択(適用)してシステム構成する。つまり、電力負荷監視装置502によって、診断対象の電池の電力負荷状況および計測用電流遮断開始点(休止点)が監視される。また、計測用電流遮断信号制御装置503によって、計測装置40において予め設定した条件(測定された電圧値、計測開始からの時間など)を満たした場合に、電池劣化診断を行うために必要となる電流遮断を実行するように制御される。さらに、出力安定判定装置504によって、電力負荷による電池出力データが監視され、電力が安定領域に到達したか判定される(なお、休止点(電流遮断点)は検知しておらず、休止前の電力が安定したか監視している)。
 なお、電力負荷監視装置502、計測用電流遮断信号制御装置503、および出力安定判定装置504の全てを適用する必要はなく、何れか1つの装置を適用するようにしてもよい。
(xiii)ステップ318
 演算部は、診断対象の電池の出力(電流)値を計測装置40から取得する。
(xiv)ステップ319
 演算部は、取得した電池出力値の標準偏差を算出し、それが1%内に収まっているか判断する。これにより、電池の出力が安定した状態で、次の処理(ステップ320による充放電電流遮断)を実行することが可能となる。当該標準偏差が1%内に収まっている場合(ステップ319でYESの場合)、処理はステップ320に移行する。一方、当該標準偏差が1%以上である場合(ステップ319でNOの場合)、処理はステップ318に移行し、演算部は電池出力値の標準偏差が1%内に収まるまでステップ318および319の処理を繰り返す。
(xv)ステップ320
 演算部は、充放電電流の遮断の指令を計測装置40経由で電力供給負荷機器(充放電機器30や負荷(エアコン)など)に送信し、それによって電池搭載機器20への電流供給の遮断が実行される。
 なお、ステップ301からステップ319までの処理を実行することにより、演算部(電池劣化診断方法判定装置10)は、電力供給負荷機器(充放電機器30や負荷など)と計測装置40との組み合わせが図1に示すどの領域に該当するのか特定することができ、各領域に対応する(当該組み合わせに適する)電池劣化診断方法を決定することができるようになる。決定された電池劣化診断方法の情報は、電池劣化診断装置70に送信される。
(xvi)ステップ321
 演算部は、充放電特性データ(V・I・T値)を計測装置40(装置群A50に含まれる装置がシステム構成に含まれない場合)から、あるいは装置群A50に含まれる所望の装置(システム構成によって異なる)を介して、取得する。
(xvii)ステップ322
 演算部は、取得した、充放電電流遮断後の充放電特性データ(V・I・T値)を、必要に応じて装置群B60のいずれかの装置を経由して、電池劣化診断装置70に送信する。そして、電池劣化診断装置70は、電池劣化診断方法判定装置10で決定された電池劣化診断方法と測定データ(充放電特性データ(V・I・T値))に基づいて、診断対象の電池を診断する。電池劣化診断方法としては、例えば、SOH(State Of Health)、IR(Internal Resistance:内部抵抗)、異常劣化度などを用いた方法がある。
 <電池劣化診断方法判定に用いられる計測データ精度予測パターンに対応する(最適な)電池劣化診断方法および適用装置の情報>
 図4は、電池劣化診断方法判定装置10が保持する、計測データ精度予測パターンに対応する(適する)電池劣化診断方法および適用装置の情報(以下、「計測データ精度予測パターン適用情報」ともいう)400を示す図である。
 計測データ精度予測パターン適用情報400は、図1で示される各領域IからIX(区分数については一例)で構成される計測データ精度予測パターン4001と、算出された充放電速と(Cレート)4002と、算出されたデータサンプリング速度4003と、各計測データ精度予測パターン4001に対応する(最適な)電池劣化診断方法4004と、各計測データ精度予測パターン4001に対応して選択される装置4005から4013と、を構成項目として含む。
 計測データ精度予測パターン適用情報400からは、電流遮断後のCレート402が0.5~5Cおよびデータサンプリング速度4003が100~1000S/sの場合、計測データ精度予測パターン4001は領域Iと判定される。その場合の電池劣化診断方法4004は、診断方法Aとされ、充放電回路開閉制御装置4008が適用されることが分かる。また、同様に、領域IIからIVと判定された場合には、それぞれ対応する電池劣化診断方法4004および装置4005から4013のいずれかが適用される。
 計測データ精度予測パターン適用情報400には示されていないが、電流遮断後のCレート4002が0.2~0.5Cおよびデータサンプリング速度4003が100~1000S/sの場合、計測データ精度予測パターン4001は領域V(図1参照)と判定される。その場合の電池劣化診断方法4004は、例えば、診断方法Eとされ、充放電回路開閉制御装置4008が適用される(図4には図示せず)。領域Vの場合、図1からも分かるように、例えば、計測装置40としてアナライザー、ターミナル(高速データサンプリング速度)が用いられているからである。
 電流遮断後のCレート4002が0.5~5Cおよびデータサンプリング速度4003が10~100S/sの場合、計測データ精度予測パターン4001は領域VI(図1参照)と判定される。その場合の電池劣化診断方法4004は、例えば、診断方法Fとされ、休止点特定装置4012および位相差補正装置4013を適用することができる(図4には図示せず)。領域VIの場合、図1からも分かるように、例えば、計測装置40としてBMS(中速データサンプリング速度)が用いられているからである。
 電流遮断後のCレート4002が0.2~0.5Cおよびデータサンプリング速度4003が10~100S/sの場合、計測データ精度予測パターン4001は領域VII(図1参照)と判定される。その場合の電池劣化診断方法4004は、例えば、診断方法Gとされ、休止点特定装置4012および位相差補正装置413を適用することができる(図4には図示せず)。領域VIIの場合、図1からも分かるように、例えば、計測装置40としてBMS(中速データサンプリング速度)が用いられているからである。なお、領域VIIについては、領域VIと同一の診断方法Fを適用してもよい。
 電流遮断後のCレート4002が0.01~0.2Cおよびデータサンプリング速度4003が10~100S/sの場合、計測データ精度予測パターン4001は領域VIII(図1参照)と判定される。その場合の電池劣化診断方法4004は、例えば、診断方法Hとされ、測定データ増幅装置4005、電力負荷監視装置4009、計測用電流遮断信号制御装置4010、休止点特定装置4012、および位相差補正装置4013を適用することができる(図4には図示せず)。領域VIIIの場合、図1からも分かるように、例えば、電力供給負荷機器として低電力負荷(エアコンなど)、および計測装置40としてBMS(中速データサンプリング速度)が用いられているからである。なお、領域VIIIについては、領域VIと同一の診断方法F、あるいは領域VIIと同一の診断方法Gを適用してもよい。
 電流遮断後のCレート4002が0.2~0.5Cおよびデータサンプリング速度4003が1~10S/sの場合、計測データ精度予測パターン4001は領域IX(図1参照)と判定される。その場合の電池劣化診断方法4004は、例えば、診断方法Iとされ、休止点特定装置4012、および位相差補正装置4013を適用することができる(図4には図示せず)。領域IXの場合、図1からも分かるように、例えば、計測装置40としてOBDII(低速データサンプリング速度)が用いられているからである。なお、領域VIIIについては、領域IIと同一の診断方法B、あるいは領域IVと同一の診断方法Dを適用してもよい。
 <電池劣化診断装置における診断>
 図5は、電池劣化診断装置70が保持し、電池劣化診断方法判定装置10によって判定された電池劣化診断方法と診断に用いられる指標を記述する管理情報500を示す図である。
 電池劣化診断装置70は、複数の計測データ精度予測パターン(例えば、領域IからIX)に対応して決定された電池劣化診断方法によって、対象の電池を測定データ(V・I・T)に基づいて劣化診断する。電池劣化診断装置70では、様々な電池劣化診断方法(診断方法AからD・・・)に対応するため、複数の指標(SOH、IR、異常劣化度など)が算出される。
 図5に示される管理情報500は、計測データ精度予測パターン5001と、計測データ精度予測パターン5001を決定する充放電速度(Cレート)5002およびデータサンプリング速度5003と、計測データ精度予測パターン5001に対応付けられた電池劣化診断方法5004と、測定データから算出される、第1指標であるSOH5005、第2指標であるIR5006、および第3指標である異常劣化度5007と、を構成項目として含む。
 各電池劣化診断方法5004では、必ずしもSOH5005、IR5006、および異常劣化度5007の全てが用いられるわけではないが、全ての指標値を算出するように構成することができる。例えば、電池劣化診断方法AではSOHで診断、診断方法BではIRで診断、診断方法Cでは異常劣化度で診断、診断方法DではSOH、IR、および異常劣化度で診断、診断方法EではSOHとIRで診断、・・・とすることができる。
 <電池劣化診断システムの基本構成例および動作>
(i)基本構成例
 図6Aは、電池劣化診断システム1の基本構成例を示す図である。当該基本構成例は、図2によるシステム構成のうち、装置群A50および装置群B60を除く構成要素を備えるものである。つまり、基本構成例による電池劣化診断システム1は、電池劣化診断方法判定装置10と、電池搭載機器20と、充放電機器30と、計測装置(電池劣化状態計測装置)40と、電池劣化診断装置70と、メモリ等の記憶デバイス710と、を備えている。また、図6Aにおいて、電池劣化診断方法判定装置10、電池劣化診断装置70、および記憶デバイス710は、クラウドサーバとして構成してもよいし、システム全体あるいはその一部を、クラウドサーバを介さず、オンプレミス形態やエッジコンピューティング形態として構成してもよい。
 計測装置40は、内部構成として、検知部401と、通信部402と、を備える。検知部401は、電池搭載機器20の電圧値V、電流値I、および温度Tなどを検知する。通信部402は、電池劣化診断方法判定装置10および充放電機器30と通信可能に構成され、検知部401によって検知された電圧値V、電流値I、および温度Tを電池劣化診断方法判定装置10に送信する。
 電池劣化診断方法判定装置10は、内部構成として、プロセッサ(CPUなど)で構成される演算部101と、演算結果や各種データおよびパラメータなどを格納する記憶部(記憶デバイス)102と、通信部103と、を備える。通信部103は、計測装置40から測定データ(V・I・T)を受信し、演算部101に受け渡す。演算部101は、上述のように、記憶部102に格納された充放電速度(Cレート)や計測装置40のサンプリング速度を算出する。また、演算部は、Cレートおよびサンプリング速度から計測データ精度予測パターン(例えば、領域IからIX)を特定すると、当該パターンに対応する電池劣化診断方法を決定して電池劣化診断装置に70に通知するとともに、充放電電流遮断指令を計測装置40に送信する。なお、計測データ精度予測パターンに対応する電池劣化診断方法の情報(図4参照)は、記憶部102に格納されている。ただし、図6Aのシステム基本構成例は、装置群A50および装置群B60を備えていないので、選択装置情報(4004から4013)は記憶部102には保持されていない。
 計測装置40の通信部402は、電池劣化診断方法判定装置10から充放電電流遮断指令を受信すると、それを充放電機器30に受け渡す。そして、充放電機器30は、当該指令に応答して、電池搭載機器20への電源供給を停止させる(電流遮断)。なお、充放電機器30に代わってエアコンや車内電源などの電力負荷により、電流遮断を実施してもよい(後述の各システム構成においても同様である)。なお、ユーザによる主導で電源供給を停止するようにしてもよい。
 電池搭載機器20への電源供給が停止されると、計測装置40は、電流遮断後の充放電特性データ(測定データ:V・I・T)を取得する。当該充放電特性データは、電池劣化診断方法判定装置10経由で、電池劣化診断装置70に受け渡され、上記電池劣化診断法によって電池劣化診断が行われる。診断結果(SOH、IR、異常劣化度を含む)は、メモリ(記憶デバイス)710に格納される。診断結果は、要求に応じてユーザに提供したり、閲覧に供したりすることができる。
(ii)電池劣化診断システム1における処理内容
 図6Bは、基本構成例による電池劣化診断システム1の処理内容を説明するためのフローチャートである。
(ii-1)ステップ601
 電力供給負荷機器(充放電機器30やエアコンなどの負荷)は動作を開始する。充放電機器30であれば、電池搭載機器20に対して充放電を開始する。エアコンなどの負荷機器であれば、運転を開始あるいは運転を継続する。
(ii-2)ステップ602
 電池劣化診断方法判定装置10は、計測装置40と通信を行い、計測用電流の遮断を行わない状態の測定データ(初期充放電特性データ:電圧V、電流I、温度T)を計測装置40から直接取得する。
(ii-3)ステップ603
 演算部101は、電池劣化診断方法判定装置10の入力デバイス(図示せず)から入力された、電力供給負荷機器の充放電速度(Cレート)の情報を取得する。あるいは、演算部101は、上述したように(図3のステップ305参照)、取得した測定データに含まれる電流値(実測値)と予め与えられた診断対象の電池の製造時の容量情報(後述の記憶部102に保持されている)とから充放電速度(Cレート)を算出するようにしてもよい。Cレートの情報は、記憶部102に記憶される。
(ii-4)ステップ604
 演算部は、計測装置40による測定データの取得間隔(時間)から計測装置40のデータサンプリング速度(データサンプリングレート)を算出する。
 算出されたデータサンプリング速度の情報は、記憶部102に記憶される。
(ii-5)ステップ605
 演算部101は、取得した充放電速度(Cレート)とサンプリング速度の組み合わせが図1に示す複数の領域のどの領域に該当するか特定し、特定した領域に対応する電池劣化診断方法を判定する。
(ii-6)ステップ606
 演算部101は、充放電電流の遮断の指令を計測装置40経由で電力供給負荷機器(充放電機器30や負荷(エアコン)など)に送信し、それによって電池搭載機器20への電流供給の遮断が実行される。
(ii-7)ステップ607
 演算部101は、充放電特性データ(V・I・T値)を計測装置40から取得する。
(ii-8)ステップ608
 演算部101は、取得した、充放電電流遮断後の充放電特性データ(V・I・T値)を電池劣化診断装置70に送信する。電池劣化診断装置70は、電池劣化診断方法判定装置10で決定された電池劣化診断方法と測定データ(充放電特性データ(V・I・T値))に基づいて、診断対象の電池を診断する。電池劣化診断方法としては、例えば、SOH(State Of Health)、IR(Internal Resistance:内部抵抗)、異常劣化度などを用いた方法がある。
 <計測装置40を備えない電池劣化診断システムの構成例>
(i)構成例
 図7Aは、計測装置(電池劣化状態計測装置)40を備えない電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。
 当該電池劣化診断システム1は、電池劣化診断方法判定装置10と、電池劣化診断方法判定装置10と、電池劣化診断装置70と、メモリ等の記憶デバイス710と、測定データ入力装置80と、を備えている。電池劣化診断方法判定装置10および電池劣化診断装置70の内部構成については基本構成例と同一である。また、図7Aにおいて、電池劣化診断方法判定装置10、電池劣化診断装置70、および記憶デバイス710は、図6と同様に、クラウドサーバとして構成してもよいし、システム全体あるいはその一部を、クラウドサーバを介さず、オンプレミス形態やエッジコンピューティング形態として構成してもよい。
 図7Aによる電池劣化診断システム1は、基本構成例(図6A)とは異なり、電池搭載機器20、充放電機器30、および計測装置40の代わりに測定データ入力装置80を備えている。測定データ入力装置80は、例えば、通常のコンピュータで構成することができ、演算部(図示せず)の他、少なくとも入力部801と、通信部802と、を含む。ユーザは、他のデータサーバから診断対象の電池搭載機器20の電力供給負荷機器(充放電機器30など)の充放電速度(Cレート)と計測装置40のデータサンプリング速度、および計測装置40によって計測された充放電特性データ(V・I・T)の情報を取得し、入力部801を用いて測定データ入力装置80に入力する。入力部801は、ユーザによって入力されたデータを、通信部802を介して電池劣化診断方法判定装置10に送信する。なお、ここで入力される充放電特性データは、電流遮断後に測定されたデータである。
 電池劣化診断方法判定装置10は、測定データ入力装置80から受信したCレートおよびデータサンプリング速度の情報に基づいて、上述と同様に、最適な電池劣化診断方法を決定し、それを充放電特性データ(測定データ:V・I・T)とともに、電池劣化診断装置70に通知する。電池劣化診断装置70は、通知された電池劣化診断方法に基づいて、診断対象の電池の劣化状態を診断し、診断結果(SOH、IR、異常劣化度を含む)をメモリ(記憶デバイス)710に格納する。診断結果は、要求に応じてユーザに提供したり、閲覧に供したりすることができる。
(ii)電池劣化診断システム1の動作
 図7Bは、図7Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。
(ii-1)ステップ701
 ユーザが測定データ入力装置80の入力部801から診断対象の電池の測定データ(充放電特性データ:電圧V、電流I、温度Tの値)を入力すると、通信部802は、電池劣化診断方法判定装置10に入力された充放電特性データを送信する。
(ii-2)ステップ702
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、電池劣化診断方法判定装置10の入力デバイス(図示せず)から入力された、電力供給負荷機器の充放電速度(Cレート)の情報を取得する。あるいは、演算部101は、上述したように(図3のステップ305参照)、取得した測定データに含まれる電流値(実測値)と予め与えられた診断対象の電池の製造時の容量情報(記憶部102に保持されている)とから充放電速度(Cレート)を算出するようにしてもよい。Cレートの情報は、記憶部102に記憶される。
(ii-3)ステップ703
 演算部101は、電池劣化診断方法判定装置10の入力デバイス(図示せず)から入力された、計測装置のデータサンプリング速度の情報を取得する。あるいは、演算部101は、計測装置による測定データ(充放電特性データ)の取得間隔(時間)からデータサンプリング速度を算出してもよい。取得したデータサンプリング速度の情報は、記憶部102に記憶される。
(ii-4)ステップ704
 演算部101は、取得した充放電速度(Cレート)とデータサンプリング速度の組み合わせが図1に示す複数の領域のどの領域に該当するか特定し、特定した領域に対応する電池劣化診断方法を判定する。
(ii-5)ステップ705
 演算部101は、取得した、充放電電流遮断後の充放電特性データ(V・I・T値)を電池劣化診断装置70に送信する。電池劣化診断装置70は、電池劣化診断方法判定装置10で決定された電池劣化診断方法と測定データ(充放電特性データ(V・I・T値))に基づいて、診断対象の電池を診断する。電池劣化診断方法としては、例えば、SOH(State Of Health)、IR(Internal Resistance:内部抵抗)、異常劣化度などを用いた方法がある。
 <Cレートが低速領域のときに測定感度を向上させる機能を有する電池劣化診断システム1の構成例>
(i)システム構成例
 図8Aは、充放電速度が低速領域(例えば、領域III、IV、およびVIII:図1参照)のときに測定感度を向上させる機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。
 当該電池劣化診断システム1は、電池劣化診断方法判定装置10と、電池搭載機器20と、充放電機器30と、計測装置(電池劣化状態計測装置)40と、電池劣化診断装置70と、測定データ増幅装置601と、メモリ等の記憶デバイス710と、を備えている。図8Aの構成は、電池劣化診断方法判定装置10が計測データ精度予測パターン(例えば、領域IからIX)を特定し、装置群B60から測定データ増幅装置601を選択(適用)した場合(図2参照)に実現されるシステム構成である。
 電池劣化診断方法判定装置10、計測装置40、および電池劣化診断装置70の内部構成および機能については基本構成例(図6A)と同一である。また、図8Aにおいて、電池劣化診断方法判定装置10、電池劣化診断装置70、測定データ増幅装置601、および記憶デバイス710は、クラウドサーバとして構成してもよいし、システム全体あるいはその一部を、クラウドサーバを介さず、オンプレミス形態やエッジコンピューティング形態として構成してもよい。
 測定データ増幅装置601は、内部構成として、例えば、データ増幅用の伝達関数を格納する記憶部6012と、記憶部6012から伝達関数を読み込み、電池劣化診断方法判定装置10を経由して取得する測定データ(充放電特性データV・I・T)に対して増幅演算を実行し、演算結果を記憶部6012に格納するとともに、電池劣化診断装置70に提供する演算部(CPUなどプロセッサ)6011と、を含む。
 図8Aによるシステム構成は、例えばS/N比が良好な場合に採用することができる。S/N比が良好でない場合には、図9Aで説明するように、高周波成分遮断調整装置602を装置群B60からさらに選択してもよい。この場合、高周波成分遮断調整装置602は、測定データ増幅装置601の前後に配置することができる。
 なお、高周波成分遮断調整装置(例えば、ローパスフィルタ)602によって低減できるノイズの下限値が存在する。このため、測定データ増幅装置601による信号増幅率は、ノイズ低減の観点から導き出すことができる。
(ii)電池劣化診断システム1の動作
 図8Bは、図8Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。
(ii-1)ステップ801
 電力供給負荷機器(充放電機器30やエアコンなどの負荷)は動作を開始する。充放電機器30であれば、電池搭載機器20に対して充放電を開始する。エアコンなどの負荷機器であれば、運転を開始あるいは運転を継続する。
(ii-2)ステップ802
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、通信部103を用いて計測装置40と通信を行い、計測用電流の遮断を行わない状態の測定データ(初期充放電特性データ:電圧V、電流I、温度T)を計測装置40から直接取得する。
(ii-3)ステップ803
 演算部101は、電池劣化診断方法判定装置10の入力デバイス(図示せず)から入力された、電力供給負荷機器の充放電速度(Cレート)の情報を取得する。あるいは、演算部101は、上述したように(図3のステップ305参照)、取得した測定データに含まれる電流値(実測値)と予め与えられた診断対象の電池の製造時の容量情報(記憶部102に保持されている)とから充放電速度(Cレート)を算出するようにしてもよい。Cレートの情報は、記憶部102に記憶される。
(ii-4)ステップ804
 演算部は、計測装置40による測定データの取得間隔(時間)から計測装置40のデータサンプリング速度(データサンプリングレート)を算出する。算出されたデータサンプリング速度の情報は、記憶部102に記憶される。
(ii-5)ステップ805
 演算部101は、取得した充放電速度(Cレート)とデータサンプリング速度の組み合わせが図1に示す複数の領域のどの領域に該当するか特定し、特定した領域に対応する電池劣化診断方法を判定する。
(ii-6)ステップ806
 演算部101は、算出した充放電速度(Cレート)が0.5C(第1Cレート閾値)より小さいか判断する。当該処理によって、電力供給負荷機器(充放電機器30や負荷)のCレートが中速領域以下か否かが判断される。
 電力供給負荷機器(充放電機器30や負荷)のCレートが0.5Cより小さい場合(ステップ806でYESの場合)、処理はステップ807に移行する。一方、電力供給負荷機器のCレートが0.5C以上である場合(ステップ806でNOの場合)、処理はステップ812に移行する。
(ii-7)ステップ807
 演算部101は、測定データ増幅装置601を適用する。
(ii-8)ステップ808
 演算部101は、充放電電流の遮断の指令を計測装置40経由で電力供給負荷機器(充放電機器30や負荷(エアコン)など)に送信し、それによって電池搭載機器20への電流供給の遮断が実行される。
(ii-9)ステップ809
 演算部101は、充放電特性データ(V・I・T値)を計測装置40から取得する。
(ii-10)ステップ810
 演算部101は、取得した、充放電電流遮断後の充放電特性データ(V・I・T値)を測定データ増幅装置601に受け渡す。測定データ増幅装置601の演算部701は、充放電特性データに対して増幅関数を適用して増幅して電池劣化診断装置70に送信する。
(ii-11)ステップ811
 電池劣化診断装置70は、電池劣化診断方法判定装置10で決定された電池劣化診断方法と測定データ(充放電特性データ(V・I・T値))に基づいて、診断対象の電池を診断する。電池劣化診断方法としては、例えば、SOH(State Of Health)、IR(Internal Resistance:内部抵抗)、異常劣化度などを用いた方法がある。
(ii-12)ステップ812
 演算部101は、充放電電流の遮断の指令を計測装置40経由で電力供給負荷機器(充放電機器30や負荷(エアコン)など)に送信し、それによって電池搭載機器20への電流供給の遮断が実行される。
(ii-13)ステップ813
 演算部101は、充放電特性データ(V・I・T値)を計測装置40から取得し、電池劣化診断装置70に送信する。
(ii-14)ステップ814
 電池劣化診断装置70は、電池劣化診断方法判定装置10で決定された電池劣化診断方法と測定データ(充放電特性データ(V・I・T値))に基づいて、診断対象の電池を診断する。電池劣化診断方法としては、例えば、SOH(State Of Health)、IR(Internal Resistance:内部抵抗)、異常劣化度などを用いた方法がある。
 <Cレートが低速領域のときに測定データを増幅し、低周波成分のみを抽出する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例>
(i)システム構成例
 図9Aは、充放電速度が低速領域(例えば、領域III、IV、およびVIII:図1参照)のときに測定データを増幅し、増幅データの低周波成分(電池劣化診断に必要な成分)のみを抽出する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。
 当該電池劣化診断システム1は、電池劣化診断方法判定装置10と、電池搭載機器20と、充放電機器30と、計測装置(電池劣化状態計測装置)40と、電池劣化診断装置70と、測定データ増幅装置601と、高周波成分遮断調整装置602と、メモリ等の記憶デバイス710と、を備えている。図9Aの構成は、電池劣化診断方法判定装置10が計測データ精度予測パターン(例えば、領域IからIX)を特定し、装置群B60から測定データ増幅装置601と高周波成分遮断調整装置602を選択した場合(図2参照)に実現されるシステム構成である。例えば、測定データ増幅装置601は、測定感度が良好でないときに選択され、高周波成分遮断調整装置602は、測定データのS/N比が良好でないときに選択される。
 電池劣化診断方法判定装置10、計測装置40、電池劣化診断装置70、測定データ増幅装置601の内部構成および機能については基本構成例(図8A)と同一である。また、図9Aにおいて、電池劣化診断方法判定装置10、電池劣化診断装置70、測定データ増幅装置601、高周波成分遮断調整装置602、および記憶デバイス710は、クラウドサーバとして構成してもよいし、システム全体あるいはその一部を、クラウドサーバを介さず、オンプレミス形態やエッジコンピューティング形態として構成してもよい。
 高周波成分遮断調整装置602は、内部構成として、例えば、フィルタ係数(ローパスフィルタ係数)を保持する記憶部6022と、記憶部6022からフィルタ係数を取得し、電池劣化診断方法判定装置10を介して取得する測定データをフィルタリングし、測定データに含まれるノイズ(高周波成分)を除去して低周波成分を抽出する演算部6021と、を含む。なお、最適なフィルタ係数は、例えば、フィルタリングにより取得したい所望の波形を逆算することにより算出することができる。
(ii)電池劣化診断システム1の動作
 図9Bは、図9Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。図9Bにおいて、図8Bの処理にステップ901からステップ903が追加されている。ステップ801からステップ814の内容は、図8Bと同様なので、ここでは、追加されたステップ901からステップ903についてのみ説明をする。
(ii-1)ステップ901
 電力供給負荷機器(充放電機器30や負荷)のCレートが0.5Cより小さい場合(ステップ806でYESの場合)、演算部101は、高周波成分遮断調整装置602を適用する。
(ii-2)ステップ902
 高周波成分遮断調整装置602の演算部6021は、増幅された充放電特性データ(測定データ)の高周波成分(ノイズ)を除去し、電池劣化診断に必要な低周波成分のみを抽出する。より具体的には、高周波成分遮断調整装置602では、図1の領域Iの測定条件で事前に取得したリファレンスデータ波形から理想的な周波数成分が算出され、リファレンス波形に含まれない高周波成分が除去される。
(ii-3)ステップ903
 演算部6021は、電圧S/N比=20*log10(V/V)が60dbより大きいか判断する。電圧S/N比が60dbよりも大きい場合(ステップ903でYESの場合)、処理はステップ811に移行する。一方、電圧S/N比が60db以下である場合(ステップ903でNOの場合)、処理はステップ811に移行する。このとき、高周波成分遮断調整装置602は、測定データ増幅装置601に対して、電圧S/N比が不十分であるとの通知を送信する。
 測定データ増幅装置601は、高周波成分遮断調整装置602から電圧S/N比が不十分であるとの通知を受けると、増幅率を変えて(大きくして)、再度充放電特性データの値を増幅する。
 <データサンプリング速度が低速領域のときに測定データを平滑化する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例>
(i)システム構成例
 図10Aは、データサンプリング速度が低速領域(例えば、領域II、IV、およびIX:図1参照)のときに測定データを平滑化してデータ未取得領域を補間する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。
 当該電池劣化診断システム1は、電池劣化診断方法判定装置10と、電池搭載機器20と、充放電機器30と、計測装置(電池劣化状態計測装置)40と、電池劣化診断装置70と、測定データ平滑化処理装置603と、メモリ等の記憶デバイス710と、を備えている。図10Aの構成は、電池劣化診断方法判定装置10が計測データ精度予測パターン(例えば、領域IからIX)を特定し、装置群B60から測定データ平滑化処理装置603を選択した場合(図2参照)に実現されるシステム構成である。例えば、測定データ平滑化処理装置603は、計測装置40のデータ取得間隔が大きく(データサンプリング速度が低く)、充放電特性データ(測定データ)がスムーズではない(階段状になっている)ときに選択される。
 電池劣化診断方法判定装置10、計測装置40、および電池劣化診断装置70の内部構成および機能については基本構成例(図6A)と同一である。また、図10Aにおいて、電池劣化診断方法判定装置10、電池劣化診断装置70、測定データ平滑化処理装置603、および記憶デバイス710は、図6Aと同様に、クラウドサーバとして構成してもよいし、システム全体あるいはその一部を、クラウドサーバを介さず、オンプレミス形態やエッジコンピューティング形態として構成してもよい。
 測定データ平滑化処理装置603は、内部構成として、平滑化フィルタ係数を保持し、所定間隔(例えば、100ms間隔)で取得された測定データ(充放電特性データ)を一時的に格納する記憶部6031と、記憶部6031から平滑化フィルタ係数を読み込み、測定データに平滑化フィルタを適用することにより未取得領域を補間して上記所定間隔よりも細かい時間間隔(例えば、10ms)の測定データ(スムーズな回帰曲線を求める)とする処理(データ平滑化処理)を実行する演算部(CPUなどのプロセッサ)6032と、を含む。なお、最適なフィルタ係数は、例えば、フィルタリングにより取得したい所望の波形を逆算することにより算出することができる。
(ii)電池劣化診断システム1の動作
 図10Bは、図10Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。図10Bにおいて、図8Bのステップ806およびステップ807の代わりにステップ1001およびステップ1002の処理が実行され、またステップ1003の処理が追加されている。ステップ801からステップ805、ステップ808、ステップ809、およびステップ812からステップ814の処理の内容は、図8Bと同様なので、ここでは、ステップ1001からステップ1004についてのみ説明をする。
(ii-1)ステップ1001
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、ステップ804で算出したデータサンプリング速度が100S/s(サンプリング閾値)よりも小さいか判断する。データサンプリング速度が100S/sよりも小さい場合(ステップ1001でYESの場合)、処理はステップ1002に移行する。一方、データサンプリング速度が100S/s以上である場合(ステップ1001でNOの場合)、処理はステップ812に移行する。
(ii-2)ステップ1002
 演算部101は、測定データ平滑化処理装置603を適用する。
(ii-3)ステップ1003
 測定データ平滑化処理装置603の演算部6032は、記憶部6031から平滑化フィルタ係数(局所線形回帰係数や局所多項式回帰係数)を読み込み、充放電特性データ(電池特性データ)に平滑化フィルタ(局所線形回帰フィルタや局所多項式回帰フィルタ)を適用して平滑化データを生成し、これを電池劣化診断装置70に受け渡す。
(ii-4)ステップ1004
 電池劣化診断装置70は、電池劣化診断方法判定装置10で決定された電池劣化診断方法と平滑化データ(平滑化された充放電特性データ(V・I・T値))に基づいて、診断対象の電池を診断する。電池劣化診断方法としては、例えば、SOH(State Of Health)、IR(Internal Resistance:内部抵抗)、異常劣化度などを用いた方法がある。
(iii)平滑化処理前後の充放電特性データの例
 図10Cは、平滑化処理前後の充放電特性データの例を示す図である。データサンプリング速度が低・中速領域の場合(図1の領域II、IV、VI、VII、VIII、IX)に、測定データ平滑化処理装置603により測定データ(充放電特性データ)を局所線形回帰や局所多項式回帰などにより平滑化することでデータ未取得領域を補間する。取得される充放電特性データは、電流を遮断する休止点前後で異なる挙動を示すためである。
 <診断対象の電池の電池特性データや製造時ID情報を外部から取得する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例>
(i)システム構成例
 図11Aは、診断対象の電池の電池特性データや製造時ID情報を外部から取得する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。
 当該電池劣化診断システム1は、電池劣化診断方法判定装置10と、電池搭載機器20と、充放電機器30と、計測装置(電池劣化状態計測装置)40と、電池劣化診断装置70と、メモリ等の記憶デバイス710と、診断対象の電池の特性データや当該電池の製造時IDなどを入力する電池データ入力装置90と、電池データ入力装置90から送信されてきた各電池の特性データを収集し、電池劣化診断方法判定装置10に受け渡す電池特性情報収集装置110と、を備えている。
 電池劣化診断方法判定装置10、計測装置40、および電池劣化診断装置70の内部構成および機能については基本構成例(図6A)と同一である。また、図11Aにおいて、電池劣化診断方法判定装置10、電池劣化診断装置70、記憶デバイス710、および電池特性情報収集装置110は、図6Aと同様に、クラウドサーバとして構成してもよいし、システム全体あるいはその一部を、クラウドサーバを介さず、オンプレミス形態やエッジコンピューティング形態として構成してもよい。
 電池データ入力装置90は、通常のコンピュータで構成することができ、内部構成として、演算部(図示せず)の他、少なくとも、ユーザが電池の特性データや製造時IDなどを入力する入力部901と、入力された情報をクラウド上(電池特性情報収集装置110)に送信する通信部902と、を含む。
 電池特性情報収集装置110も、内部構成として、通常のコンピュータとして構成することができ、演算部(図示せず)の他、少なくとも、電池データ入力装置90から送信された電池特性データなどを受信し、それを電池劣化診断方法判定装置10の記憶部102に格納する通信部1101を含む。電池特性データや製造時IDは電池の種類別で取得され、記憶部102では、電池の種類別に管理される。なお、電池特性情報収集装置110の機能は、電池劣化診断方法判定装置10の内部に設けてもよい。
 図11Aによるシステム1では、電池搭載機器20に搭載された電池の劣化診断を行う前に、ユーザが、電池データ入力装置90を用いて、当該電池(診断対象の電池)の製造時の特性データ(容量(Ah))や製造時IDを入力し、電池特性情報収集装置110に送信する。
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、電池データ入力装置90から取得した対象電池の製造時の容量情報と、計測装置40によって得られた測定データに含まれる電流実測値(I)から実際(リアルタイム)の充放電速度(Cレート)を算出する。
 電池劣化診断装置70の演算部701は、算出した電池診断指標値(例えば、SOH)を電池劣化診断方法判定装置10にフィードバックする。電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、取得した電池診断指標値(現在値)に基づき、必要に応じて対象電池の容量情報を補正し、当該補正容量情報に基づいて充放電速度(Cレート)を更新することができる。これにより、電池劣化診断方法判定装置10では、対象電池の現時点での劣化状況を反映した電池劣化診断方法を決定することができるようになる。
(ii)電池劣化診断システム1の動作
 図11Bは、図11Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。
(ii-1)ステップ1101
 ユーザが電池データ入力装置90を用いて、電池の特性データ(容量情報(Ah)など)や製造時IDなどを入力し、電池特性情報収集装置110に送信する。また、電池特性情報収集装置110は、取得した電池の特性データ(容量情報(Ah)など)や製造時IDなどを電池劣化診断方法判定装置10に送信する。電池劣化診断方法判定装置10は、受信した電池の特性データ(容量情報(Ah)など)や製造時IDなどの情報を記憶部102に格納する。
(ii-2)ステップ1102
 電力供給負荷機器(充放電機器30やエアコンなどの負荷)は動作を開始する。充放電機器30であれば、電池搭載機器20に対して充放電を開始する。エアコンなどの負荷機器であれば、運転を開始あるいは運転を継続する。
(ii-3)ステップ1103
 電池劣化診断方法判定装置10は、計測装置40と通信を行い、計測用電流の遮断を行わない状態の測定データ(初期充放電特性データ:電圧V、電流I、温度T)を計測装置40から直接取得する。
(ii-4)ステップ1104
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、取得した測定データに含まれる電流値(実測値)と予め与えられた診断対象の電池の製造時の容量情報(後述の記憶部102に保持されている)とから充放電速度(Cレート)を算出する。より具体的に説明すると、演算部101は、電池搭載機器20から計測装置40を介して取得した電池識別情報(電池ID)に対応する電池容量の情報を記憶部102から取得し、この情報と測定電流値(充放電特性データ)から実際のCレートを算出する。算出されたCレートの情報は、図示しないメモリに一時的に記憶される。
(ii-5)ステップ1105
 演算部101は、計測装置40による測定データ(充放電特性データ)の取得間隔(時間)から計測装置40のサンプリング速度(サンプリングレート)を算出する。算出されたサンプリング速度の情報は、図示しないメモリに一時的に記憶される。
(ii-6)ステップ1106
 演算部101は、取得した充放電速度(Cレート)とデータサンプリング速度の組み合わせが図1に示す複数の領域のどの領域に該当するか特定し、特定した領域に対応する電池劣化診断方法を判定する。
(ii-7)ステップ1107
 演算部101は、充放電電流の遮断の指令を計測装置40経由で電力供給負荷機器(充放電機器30や負荷(エアコン)など)に送信し、それによって電池搭載機器20への電流供給の遮断が実行される。
(ii-8)ステップ1108
 演算部101は、充放電特性データ(V・I・T値)を計測装置40から取得し、電池劣化診断装置70に送信する。
(ii-9)ステップ1109
 電池劣化診断装置70は、電池劣化診断方法判定装置10で決定された電池劣化診断方法と測定データ(充放電特性データ(V・I・T値))に基づいて、診断対象の電池を診断する。電池劣化診断方法としては、例えば、SOH(State Of Health)、IR(Internal Resistance:内部抵抗)、異常劣化度などを用いた方法がある。
 また、電池劣化診断装置70は、算出したSOHを電池劣化診断方法判定装置10に送信する。
(ii-10)ステップ1110
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、電池劣化診断装置70から取得したSOHに基づいて、再度充放電速度(Cレート)を算出する。
(ii-11)ステップ1111
 演算部101は、現在のCレート(ステップ1110で算出したCレート)と前回のCレートの差の絶対値が0.05C未満であるか(つまり、ばらつきが所定の幅に収まっているか)判断する。Cレート差の絶対値が所定値内に収まっている場合(ステップ1111でYESの場合)、処理は終了する。一方、Cレート差の絶対値が所定値内に収まっていない場合(ステップ1111でNOの場合)、処理はステップ1106に移行し、再度電池劣化診断方法が判定される。
(iii)図12は、電池劣化診断装置70が保持し、電池劣化診断方法判定装置10によって判定された電池劣化診断方法と診断に用いられる指標および製造時情報を記述する管理情報1200を示す図である。
 図12に示す管理情報1200は、製造時ID1201と、電池型式1202と、図5の管理情報500の各情報5001から5007と、構成項目としてふくむ。
 製造時ID1201と電池型式1202は、電池データ入力装置90で入力され、電池特性情報収集装置110および電池劣化診断方法判定装置10を介して、電池劣化診断装置70に送信された情報である。なお、同様に入力された電池の特性データは電池劣化診断方法判定装置10においてCレートを算出するために用いられる情報であるため、管理情報1200に含まれていない。
 <データサンプリング速度が高速領域のときに電池劣化状態の計測を可能にする機能を有する電池劣化診断システム1の構成例>
(i)システム構成例
 図13Aは、データサンプリング速度が高速領域(例えば、図1における領域I、III、およびV)のときに電池劣化状態の計測を可能にする機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。なお、データサンプリング速度のみが高速領域であればよく、従って、Cレートが低速領域(例えば、エアコンや車内電源などの電力負荷を用いる場合)でも当該システム構成例を適用することができる。
 当該電池劣化診断システム1は、電池劣化診断方法判定装置10と、電池搭載機器20と、充放電機器30と、計測装置(電池劣化状態計測装置)40と、電池劣化診断装置70と、メモリ等の記憶デバイス710と、充放電回路開閉制御装置501と、を備えている。図13Aのシステム構成は、既出のシステム構成(図6A、図8Aから11A参照)とは異なり、電池搭載機器20と充放電機器30との間に計測装置40が設けられている。電池搭載機器20には電池・回路保護やセキュリティー対策のためにゲートウェイなどが設けられているため、計測装置40が充放電機器30の充放電接続口に直接接続される場合には、各充電・通信規格に合わせた通信を実施しなければ充放電回路を制御することができず、電池劣化状態を計測できない。そのため、充放電回路開閉制御装置501を設け、電池搭載機器20に対して充放電回路の開閉を制御することにより、計測装置(電池劣化状態計測装置)40における計測を可能にしている。図13Aに示すシステム構成例は、電池劣化診断方法判定装置10が計測データ精度予測パターン(例えば、領域IからIX)を特定し(領域I、III、あるいはVに特定された場合)、装置群A50から充放電回路開閉制御装置501を選択した場合(図2参照)に実現される。
 当該電池劣化診断システム1において、電池劣化診断方法判定装置10、計測装置40、および電池劣化診断装置70の内部構成および機能については基本構成例(図6A)と同一である。また、図13Aにおいて、電池劣化診断方法判定装置10、電池劣化診断装置70、および記憶デバイス710は、図6Aと同様に、クラウドサーバとして構成してもよいし、システム全体あるいはその一部を、クラウドサーバを介さず、オンプレミス形態やエッジコンピューティング形態として構成してもよい。
 計測装置40は、電池搭載機器20の充放電特性データ(V・I・T)を検知する検知部401と、電池劣化診断方法判定装置10に対して計測した充放電特性データ(V・I・T)を送信したり、同装置10から各種指令(例えば、充放電回路開閉の指令)を受信して充放電回路開閉制御装置501に送信したりする通信部402と、充放電機器30による電池搭載機器20への充放電動作(開始および停止を含む)を中継する充放電回路部403と、を含む。検知部401は、電池搭載機器20の充電口(充放電接続口)への計測装置40の直接接続を検知すると、通信部402を用いて、当該接続の事実を電池劣化診断方法判定装置10に通知する。また、検知部401は、充放電機器30からの充放電開始/停止信号を検知すると、通信部402を介して、充放電回路開閉制御装置501を作動させ、電池搭載機器20の充放電回路を開放/閉鎖するように電池搭載機器20の充放電回路を制御する。
 充放電回路開閉制御装置501は、内部構成として、計測装置40からの充放電回路開閉動作の指令を検知する検知部5011と、通信部5012と、を含む。通信部5012は、計測装置40から検知部5011が検知した充放電開始/停止信号を電池搭載機器20に送信して充放電回路の開閉を指示するとともに電池搭載機器20から受信した充放電回路開閉結果を電池劣化診断方法判定装置10に対して通知する。
(ii)電気自動車を想定した場合のシステム構成例
 図13Bは、データサンプリング速度が高速領域(例えば、図1における領域I、III、およびV)のときに電池劣化状態の計測を可能にする機能を有し、電池搭載機器として電気自動車20’を想定した場合の電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。
 図13Bに示されるように、計測装置(電池劣化状態計測装置)40および充放電回路開閉制御装置501は、充電プラグ21を介して電気自動車20’の充電口に接続される。計測装置40が電気自動車20’の充電口(充放電接続口)に接続されると、検知部401が当該接続を検知し、通信部402を介して電池劣化診断方法判定装置10に計測装置40が電気自動車20’の充放電接続口に直接接続されたことを通知する。
 図13Bにおけるその他の構成は、図13Aの構成と同一であるので、説明は省略する。
(iii)電池劣化診断システム1の動作
 図13Cは、図13Aあるいは図13Bに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。
(iii-1)ステップ1301
 電池搭載機器20(あるいは電気自動車20’)の電池の劣化診断の準備が整うと、充放電機器30は、計測装置(電池劣化状態計測装置)40に対して充放電開始信号を発信する。
(iii-2)ステップ1302
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、計測装置40から充放電特性データを取得することができたか判断する。充放電特性データを取得できない場合には、電池搭載機器20の充放電回路がオープン状態(通電不可)であると判断される。
 計測装置40から充放電特性データを取得できた場合(ステップ1302でYESの場合)、処理はステップ1308に移行する。一方、計測装置40から充放電特性データを取得できなかった場合(ステップ1302でNOの場合)、処理はステップ1303に移行する。
(iii-3)ステップ1303
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、充放電回路開閉制御装置501を適用(装置501の適用を決定)し、計測装置40を介して、充放電機器30に対して充電開始信号を発信するように指令を出す。
(iii-4)ステップ1304
 充放電機器30は、上記指令を受信すると、計測装置40に対して、充放電開始信号を発信する。
(iii-5)ステップ1305
 計測装置40は、充放電開始信号を充放電機器30から受信すると、充放電回路開閉制御装置501に対して充放電開始信号を発信する。
(iii-6)ステップ1306
 充放電回路開閉制御装置501は、充放電開始信号を受信すると、充放電回路クローズ要求信号を電池搭載機器20に対して送信する。
(iii-7)ステップ1307
 充放電回路がクローズされると、充放電回路開閉制御装置501は、電池搭載機器20から充放電開閉結果(閉)を受信し、それを電池劣化診断方法判定装置10に送信する。
(iii-8)ステップ1308
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、通信部103および計測装置40を介して、充放電開始信号を充放電機器30に送信する。充放電機器30は、充放電開始信号を受信すると、電池搭載機器20に対する充放電を開始する。
(iii-9)ステップ1309
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、通信部103を用いて計測装置40と通信を行い、計測用電流の遮断を行わない状態の測定データ(初期充放電特性データ:電圧V、電流I、温度T)を計測装置40から直接取得する。
(iii-10)ステップ1310
 演算部101は、電池劣化診断方法判定装置10の入力デバイス(図示せず)から入力された、電力供給負荷機器の充放電速度(Cレート)の情報を取得する。あるいは、演算部101は、上述したように(図3のステップ305参照)、取得した測定データに含まれる電流値(実測値)と予め与えられた診断対象の電池の製造時の容量情報(記憶部102に保持されている)とから充放電速度(Cレート)を算出するようにしてもよい。Cレートの情報は、記憶部102に記憶される。
(iii-11)ステップ1311
 演算部101は、計測装置40による測定データの取得間隔(時間)から計測装置40のデータサンプリング速度を算出する。算出されたデータサンプリング速度の情報は、記憶部102に記憶される。
(iii-12)ステップ1312
 演算部101は、取得した充放電速度(Cレート)とデータサンプリング速度の組み合わせが図1に示す複数の領域のどの領域に該当するか特定し、特定した領域に対応する電池劣化診断方法を判定する。
(iii-13)ステップ1313
 演算部101は、充放電電流の遮断の指令を計測装置40経由で充放電機器30に対して送信し、それによって電池搭載機器20への電流供給の遮断が実行される。
(iii-14)ステップ1314
 演算部101は、充放電特性データ(V・I・T値)を計測装置40から取得し、電池劣化診断装置70に送信する。
(iii-15)ステップ1315
 電池劣化診断装置70は、電池劣化診断方法判定装置10で決定された電池劣化診断方法と測定データ(充放電特性データ(V・I・T値))に基づいて、診断対象の電池を診断する。電池劣化診断方法としては、例えば、SOH(State Of Health)、IR(Internal Resistance:内部抵抗)、異常劣化度などを用いた方法がある。
 <低電力負荷のときに電力負荷監視を行う機能を有する電池劣化診断システム1の構成例>
(i)システム構成例
 図14Aは、電力供給負荷機器としてエアコンなど、Cレートが低速領域の低電力負荷を用いるときに当該低電力負荷の電力負荷を監視する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。
 当該電池劣化診断システム1は、電池劣化診断方法判定装置10と、電池搭載機器20と、計測装置(電池劣化状態計測装置)40と、電池劣化診断装置70と、メモリ等の記憶デバイス710と、電力負荷監視装置502と、を備えている。図14Aのシステム構成は、既出のシステム構成(図6A、図8Aから図11A、および図13A参照)とは異なり、充放電機器30は含まれていない。これは、低電力負荷の運転の際に搭載電池の劣化診断を行うことを目的としているからである。また、当該電池劣化診断システム1において、電池劣化診断方法判定装置10、計測装置40、および電池劣化診断装置70の内部構成は基本構成例(図6A)と同一である。
 計測装置40は、運転開始直後、検知部401によって検知した電池搭載機器(エアコンなど)20の初期の充放電特性データ(測定データV・I・T)を直接電池劣化診断方法判定装置10に送信する。電池劣化診断方法判定装置10は、当該充放電特性データに基づいてCレートおよびデータサンプリング速度を算出し(既に説明した演算によって)、計測データ精度予測パターン(図1参照:領域IからIX)を特定する。計測データ精度予測パターンが特定されると、計測装置40の通信部402は、電池劣化診断方法判定装置10から電力負荷監視開始指令を受信し、電力負荷監視装置502に対して電力負荷監視開始を指示する。電力負荷監視開始を指示した後は、計測装置40は、測定データ(V・I・T)を電力負荷監視装置502に提供する。
 電力負荷監視装置502は、内部構成として、計測装置40から提供された測定データ(V・I・T)を検知(取得)する検知部5021と、演算部5022と、記憶部5023と、通信部5024と、を含む。演算部5022は、検知部5021が取得した測定データから電力負荷値を算出し、その都度あるいは所定時間間隔で電力負荷値(電力負荷状況)を、通信部5024を介して電池劣化診断方法判定装置10に送信する。また、演算部5022は、算出した電力負荷値と記憶部5023に保持されている所定の電力負荷値(閾値)とを比較し、計測用電流遮断開始点(休止点)に達したか判定し、通信部5024を介して判定結果(計測用電流遮断開始点(休止点)情報)を電池劣化診断方法判定装置10に送信する。
 電力負荷監視装置502から受信した計測用電流遮断開始点(休止点)情報が電力安定を示す場合(算出した電力負荷値が閾値に達している場合)、電池劣化診断方法判定装置10は、計測用電流遮断指令を計測装置40に送信する。
 計測用電流遮断指令を受信すると、計測装置40の通信部402は、電池搭載機器20に対して電流遮断を実行するように指示する。
 計測装置40の検知部401は、電池搭載機器20の電流遮断後の充放電特性データ(測定データV・I・T)を検知し、当該測定データは通信部402→電力負荷監視装置502→電池劣化診断方法判定装置10を経由して電池劣化診断装置70に送信され、診断対象電池の劣化状態が診断される。
 なお、図14Aにおいて、電池劣化診断方法判定装置10、電池劣化診断装置70、および記憶デバイス710は、図6Aと同様に、クラウドサーバとして構成してもよいし、システム全体あるいはその一部を、クラウドサーバを介さず、オンプレミス形態やエッジコンピューティング形態として構成してもよい。また、電力負荷監視装置502の機能を計測装置(例えば、OBDII)の内部に組み込むように構成してもよい。さらに、電力負荷監視装置502をクラウドサーバ内に組み込むように構成することにより、電力負荷監視装置502を備えていない電池搭載機器(例えば、車両)20であっても電力安定後に対象電池の劣化診断を実施することができるようになる。
(ii)電池劣化診断システム1の動作
 図14Bは、図14Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。
(ii-1)ステップ1401およびステップ1402
 電池搭載機器20への電力負荷の印加が開始されと、計測装置(電池劣化状態計測装置)40は、検知部401を用いて、電池搭載機器20から充放電特性データ(電圧V・電流I・温度T)を取得し、電池劣化診断方法判定装置10に送信する。
(ii-2)ステップ1403
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、入力デバイス(図示せず)から入力された、電力供給負荷機器の充放電速度(Cレート)の情報を取得する。あるいは、演算部101は、上述したように(図3のステップ305参照)、取得した測定データに含まれる電流値(実測値)と予め与えられた診断対象の電池の製造時の容量情報(記憶部102に保持されている)とから充放電速度(Cレート)を算出するようにしてもよい。Cレートの情報は、記憶部102に記憶される。
(ii-3)ステップ1404
 演算部101は、計測装置40による測定データの取得間隔(時間)から計測装置40のデータサンプリング速度を算出する。算出されたデータサンプリング速度の情報は、記憶部102に記憶される。
(ii-4)ステップ1405
 演算部101は、取得した充放電速度(Cレート)とデータサンプリング速度の組み合わせが図1に示す複数の領域のどの領域に該当するか特定し、特定した領域に対応する電池劣化診断方法を判定する。
(ii-5)ステップ1406
 演算部101は、取得したCレート(充放電速度)が0.2C未満(低速領域:例えば、図1の領域III、IV、VIII)であるか判断する。Cレート(充放電速度)が0.2C未満である場合(ステップ1406でYESの場合)、処理はステップ1407に移行する。Cレート(充放電速度)が0.2C以上である場合(ステップ1406でNOの場合)、処理はステップ1411に移行する。
(ii-6)ステップ1407
 演算部101は、電力負荷監視装置502を適用する(適用を決定する)。
(ii-7)ステップ1408
 演算部101は、充放電電流の遮断の指令を計測装置40経由で電池搭載機器20(負荷(エアコン)など)に送信し、それによって電池搭載機器20への電流供給の遮断(電力負荷遮断)が実行される。
(ii-8)ステップ1409
 演算部101は、電力負荷遮断後の充放電特性データ(V・I・T値)、電力負荷状況、および計測用電流遮断開始点(休止点)情報を、電力負荷監視装置502経由で取得し、電池劣化診断装置70に送信する。
(ii-9)ステップ1410
 電池劣化診断装置70は、電池劣化診断方法判定装置10で決定された電池劣化診断方法と測定データ(充放電特性データ(V・I・T値))に基づいて、診断対象の電池を診断する。電池劣化診断方法としては、例えば、SOH(State Of Health)、IR(Internal Resistance:内部抵抗)、異常劣化度などを用いた方法がある。
(ii-10)ステップ1411
 演算部101は、充放電電流の遮断の指令を計測装置40経由で電池搭載機器20(負荷(エアコン)など)に送信し、それによって電池搭載機器20への電流供給の遮断(電力負荷遮断)が実行される。
(ii-11)ステップ1412
 演算部101は、電力負荷遮断後の充放電特性データ(V・I・T値)を計測装置40から取得し、電池劣化診断装置70に送信する。
(ii-12)ステップ1413
 電池劣化診断装置70は、電池劣化診断方法判定装置10で決定された電池劣化診断方法と測定データ(充放電特性データ(V・I・T値))に基づいて、診断対象の電池を診断する。電池劣化診断方法としては、例えば、SOH(State Of Health)、IR(Internal Resistance:内部抵抗)、異常劣化度などを用いた方法がある。
 <計測装置が電池搭載機器に対する電流遮断制御機能を備えないときの対策を施した電池劣化診断システム1の構成例>
(i)システム構成例
 図15Aは、追加で計測用電流遮断信号制御装置503が付加された電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。計測用電流遮断信号制御装置503は、計測装置40が電池搭載機器20に対する電流遮断制御機能を備えないときの対策として付加することができる。
 当該電池劣化診断システム1は、電池劣化診断方法判定装置10と、電池搭載機器20と、計測装置(電池劣化状態計測装置)40と、電池劣化診断装置70と、メモリ等の記憶デバイス710と、計測用電流遮断信号制御装置503と、を備えている(充放電機器30を含めてもよい)。当該電池劣化診断システム1において、電池劣化診断方法判定装置10、計測装置40、および電池劣化診断装置70の内部構成は基本構成例(図6A)と同一である。
 計測装置40は、運転開始直後、検知部401によって検知した電池搭載機器(例えば、エアコンなど)20の初期の充放電特性データ(測定データV・I・T)を直接電池劣化診断方法判定装置10に送信する。電池劣化診断方法判定装置10は、当該充放電特性データに基づいてCレートおよびデータサンプリング速度を算出し(既に説明した演算によって)、計測データ精度予測パターン(図1参照:領域IからIX)を特定する。計測データ精度予測パターンが特定されると、計測装置40の通信部402は、電池劣化診断方法判定装置10から計測用電流遮断指令を受信し、当該指令を計測用電流遮断信号制御装置503に転送する。また、計測用電流遮断指令を受信すると、計測装置40は、測定データ(V・I・T)を計測用電流遮断信号制御装置503に提供する。計測用電流遮断信号制御装置503は、計測用電流遮断指令に応答して、計測装置40から提供される測定データ(V・I・T)を監視し、適宜電池搭載機器20に対して計測用電流を遮断する制御を行い、電池劣化診断方法判定装置10に電流遮断結果を送信する。電池搭載機器20に対する電流供給が遮断されると、計測装置40から電池劣化診断方法判定装置10に送信される測定データ(V・I・T)は計測用電流遮断信号制御装置503を経由して電池劣化診断方法判定装置10に送信されるようにパスが切り替えられる。
 計測用電流遮断信号制御装置503は、内部構成として、計測装置40から提供された計測用電流遮断指令と測定データ(V・I・T)を検知(取得)する検知部5031と、演算部5032と、記憶部5033と、通信部5034と、を含む。演算部5032は、検知部5031が取得した測定データを、通信部5034を介して電池劣化診断方法判定装置10に送信する。また、演算部5022は、計測装置40から取得した測定データ(V・I・T)が予め設定した条件を満たしたときに(V・I・Tの閾値に達したときに)、電池搭載機器20に対して、電流遮断制御信号を送信して電流供給を停止させる。さらに、電池搭載機器20に対する電流供給が遮断されると、演算部5032は、通信部5034を介して、電流供給が停止されたことを示す電流遮断結果と計測装置40から取得した対象電池の測定データ(充放電特性データ:V・I・T)を、電池劣化診断方法判定装置10を経由して電池劣化診断装置70に送信する。そして、電池劣化診断装置70は、電池劣化診断方法判定装置10によって決定された電池劣化診断方法に従って、診断対象電池の劣化状態を診断する。
 なお、図15Aにおいて、電池劣化診断方法判定装置10、電池劣化診断装置70、および記憶デバイス710は、図6Aと同様に、クラウドサーバとして構成してもよいし、システム全体あるいはその一部を、クラウドサーバを介さず、オンプレミス形態やエッジコンピューティング形態として構成してもよい。また、計測用電流遮断信号制御装置503をクラウドサーバ内に組み込むように構成してもよい。
(ii)電池劣化診断システム1の動作
 図15Bは、図15Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。図15Bにおいて、図14Bのステップ1407からステップ1409の代わりに、ステップ1501からステップ1507の処理が実行される。ステップ1401からステップ1406、およびステップ1410からステップ1413の処理内容は、図14Bのそれらと同様なので、ここでは、ステップ1501からステップ1507についてのみ説明する。
(ii-1)ステップ1501
 Cレート(充放電速度)が0.2C未満である場合(ステップ1406でYESの場合)、電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、計測用電流遮断信号制御装置503を適用する(適用を決定する)。
(ii-2)ステップ1502
 計測用電流遮断信号制御装置503は、計測装置40によって測定された充放電特性データ(電圧V・電流I・温度T)を取得する。
(ii-3)ステップ1503
 計測用電流遮断信号制御装置503の演算部5032は、電池搭載機器20における電力負荷印加開始時間を基準として経過時間を算出する。
(ii-4)ステップ1504
 演算部5032は、算出した経過時間が設定値(時間閾値)よりも大きいか、あるいは、取得した充放電特性データの電圧値Vが設定値(電圧閾値)より小さいか判断する。経過時間が設定値(時間閾値)よりも大きい、あるいは、電圧値Vが設定値(電圧閾値)より小さい場合(ステップ1504でYESの場合)、処理はステップ1505に移行する。経過時間が設定値(時間閾値)以下、かつ、電圧値Vが設定値(電圧閾値)以上の場合(ステップ1504でNOの場合)、処理はステップ1502に移行し、再度ステップ1502および1503の処理が実行される。
(ii-5)ステップ1505
 演算部5032は、通信部5034を介して、電池搭載機器20に対して電力負荷遮断信号を送信する。
(ii-6)ステップ1506
 電池搭載機器20は、電力負荷遮断信号を受信すると、電力負荷を遮断する。
(ii-7)ステップ1507
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、電力負荷遮断後に計測装置40によって測定された充放電特性データ(電圧V・電流I・温度T)および電流遮断結果(電圧V・電流I・時間t)を計測用電流遮断信号制御装置503経由で取得する。
 その後、ステップ1410で電池劣化診断が行われる。
 <低電力負荷のときに電池出力が安定領域に達したか判定する機能を有し、かつ計測装置が電池搭載機器に対する電流遮断制御機能を備えないときの対策を施した電池劣化診断システム1の構成例>
(i)システム構成例
 図16Aは、電力供給負荷機器としてエアコンなど、Cレートが低速領域の低電力負荷を用いるときに当該低電力負荷の電池出力安定を判定する機能と、図15Aと同様の計測用電流遮断信号制御装置を備える電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。
 当該電池劣化診断システム1は、電池劣化診断方法判定装置10と、電池搭載機器20と、計測装置(電池劣化状態計測装置)40と、電池劣化診断装置70と、メモリ等の記憶デバイス710と、計測用電流遮断信号制御装置503と、出力安定判定装置504と、を備えている。図16Aのシステム構成は、既出のシステム構成(図6A、図8Aから図11A、および図13A参照)とは異なり、充放電機器30は含まれていない。これは、低電力負荷の運転の際に搭載電池の劣化診断を行うことを目的としているためである。また、当該電池劣化診断システム1において、電池劣化診断方法判定装置10、計測装置40、および電池劣化診断装置70の内部構成は基本構成例(図6A)と同一である。さらに、計測用電流遮断信号制御装置503の内部構成および機能は、図15Aに示されるそれと同一である。
 計測装置40は、運転開始直後、検知部401によって検知した電池搭載機器(エアコンなど)20の初期の充放電特性データ(測定データV・I・T)を直接電池劣化診断方法判定装置10に送信する。電池劣化診断方法判定装置10は、当該充放電特性データに基づいてCレートおよびデータサンプリング速度を算出し(既に説明した演算によって)、計測データ精度予測パターン(図1参照:領域IからIX)を特定する。計測データ精度予測パターンが特定されると、計測装置40の通信部402は、電池劣化診断方法判定装置10から電池出力監視指令を受信し、出力安定判定装置504に対して電力負荷による電池出力の監視開始を指示する。電池出力監視開始を指示した後、計測装置40は、測定データ(V・I・T)を出力安定判定装置504に提供する。
 出力安定判定装置504は、内部構成として、計測装置40から提供される電池出力監視指令と測定データ(V・I・T)を検知(取得)する検知部5041と、演算部5042と、記憶部5043と、通信部5044と、を含む。演算部5042は、検知部5041が取得した測定データ(電池出力データ)が安定領域に達した(出力値が所定の閾値に達した)か判定し、判定結果(電池出力データ安定領域到達結果)を、通信部5044を介して電池劣化診断方法判定装置10に送信する。なお、出力安定判定装置504は、電力負荷監視装置502とは異なり、計測用電流遮断開始点(休止点)に達したかの判定を行っていない。
 出力安定判定装置504から電池出力データ安定領域到達結果を受信すると、電池劣化診断方法判定装置10は、計測用電流遮断指令を計測装置40に送信する。
 計測用電流遮断指令を受信すると、計測装置40の通信部402は、電池搭載機器20に対して電流遮断を実行するように指示する。
 計測装置40の検知部401は、電池搭載機器20の電流遮断後の充放電特性データ(測定データV・I・T)を検知し、当該測定データは通信部402→出力安定判定装置504→電池劣化診断方法判定装置10を経由して電池劣化診断装置70に送信される。電池劣化診断装置70は、電池劣化診断方法判定装置10によって決定された電池劣化診断方法に従って、診断対象電池の劣化状態を診断する。
 なお、図16Aにおいて、電池劣化診断方法判定装置10、電池劣化診断装置70、記憶デバイス710、および出力安定判定装置504は、クラウドサーバとして構成してもよいし、システム全体あるいはその一部を、クラウドサーバを介さず、オンプレミス形態やエッジコンピューティング形態として構成してもよい。また、出力安定判定装置504の機能を計測装置(例えば、OBDII)の内部に組み込むように構成してもよい。
 図16Aでは、出力安定判定装置504をクラウドサーバ内に組み込むように構成している。このようにすることにより、出力安定判定装置504を備えていない電池搭載機器(例えば、車両)20であっても電力安定後に対象電池の劣化診断を実施することができるようになる。
(ii)電池劣化診断システム1の動作
 図16BおよびCは、図16Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。図16BおよびCにおいて、図14Bのステップ1407からステップ1409の代わりに、ステップ1501からステップ1507の処理およびステップ1601からステップ1603が実行される。ステップ1401からステップ1406、およびステップ1410からステップ1413の処理の内容は図14Bのそれらと同様、ステップ1501からステップ1507の処理内容は図15Bのそれらと同様なので、ここでは、ステップ1601からステップ1603についてのみ説明する。
(ii-1)ステップ1601
 Cレート(充放電速度)が0.2C未満である場合(ステップ1406でYESの場合)、電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、出力安定判定装置504を適用する(適用を決定する)。
(ii-2)ステップ1602
 出力安定判定装置504の演算部5042は、検知部5041を介して、計測装置(電池劣化状態計測装置)40から電池搭載機器20における電池出力値(電流値)の情報を取得する。
(ii-3)ステップ1603
 演算部5042は、ステップ1602で取得した電池出力値(電流値)の標準偏差を算出し、それが1%(一例)以内に収まっているか判断する。電池出力値(電流値)の標準偏差が1%以内に収まっていた場合(ステップ1603でYESの場合)、処理はステップ1502に移行する。一方、電池出力値(電流値)の標準偏差が1%以上である場合(ステップ1603でNOの場合)、処理はステップ1602に移行する。電池出力値(電流値)の標準偏差が1%未満になるには電池出力が安定しなければならないため、電池出力が安定するまでステップ1602→ステップ1603の処理は繰り返されることになる。
 このように、電池出力値(電流値)が安定してから電池劣化診断を行うようにするため、信頼度の高い診断結果を得ることができるようになる。
 <データサンプリング速度が中低速領域のときに電流遮断開始点(休止点)を特定する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例>
(i)システム構成例
 図17Aは、データサンプリング速度が中低速領域のとき(図1の領域II、IV、VI、VII、VIII、IX)に電流遮断開始点(休止点)を特定する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。当該システム構成は、計測装置40としてデータサンプリング速度が中低速領域のOBDIIやBMSなどを用いるときに適用することができる。
 当該電池劣化診断システム1は、電池劣化診断方法判定装置10と、電池搭載機器20と、充放電機器30と、計測装置(電池劣化状態計測装置)40と、電池劣化診断装置70と、メモリ等の記憶デバイス710と、休止点特定装置505と、を備えている。当該電池劣化診断システム1において、電池劣化診断方法判定装置10、計測装置40、および電池劣化診断装置70の内部構成は基本構成例(図6A)と同一である。
 計測装置40は、検知部401によって検知した電池搭載機器20の初期の充放電特性データ(測定データV・I・T)を直接電池劣化診断方法判定装置10に送信する。電池劣化診断方法判定装置10は、当該充放電特性データに基づいてCレートおよびデータサンプリング速度を算出し(既に説明した演算によって)、計測データ精度予測パターン(当該システム構成を適用する場合は、領域II、IV、VI、VII、VIII、IXの何れかになる)を特定する。計測データ精度予測パターンが特定されると、計測装置40の通信部402は、電池劣化診断方法判定装置10から休止点特定動作開始指令および充放電電流遮断指令(電流遮断開始指令)を受信し、休止点特定装置505に対して休止点(電流遮断開始点)を特定するように指示するとともに、充放電機器30に対して充放電電流遮断を指示する。休止点特定装置505は、休止点(電流遮断開始点)を特定すると、当該結果を電池劣化診断方法判定装置10に提供する。また、休止点特定装置505は、休止点特定(電流遮断開始点特定)後、計測装置40から取得した診断対象の電池の充放電特性データ(測定データ:V・I・T)を電池劣化診断方法判定装置10に送信する。
 休止点特定装置505は、内部構成として、計測装置40から提供された測定データ(V・I・T)を検知(取得)する検知部5051と、演算部5052と、記憶部5053と、通信部5054と、を含む。演算部5052は、計測装置40から休止点特定動作開始指令を受信すると、電池の充放電特性データ(測定データ:V・I・T)におけるV値およびI値が所定値(記憶部5053に保持されている)以上低下した場合に電流供給が休止された(電池への供給電流が遮断された)と判断する。休止点を特定すると、演算部5052は、通信部5054を介して、休止点(電流遮断)特定結果を電池劣化診断方法判定装置10に送信する。また、演算部5052は、休止点後に計測装置40から取得した測定データ(V・I・T)を、通信部5054を介して電池劣化診断方法判定装置10に送信する。なお、休止点特定装置505は、電力負荷監視装置502とは異なり、診断対象の電池の電力を監視しておらず、休止点が存在するかを判定しているだけである。
 休止点特定(電流遮断)後に計測装置40の検知部401によって検知された電池搭載機器20の充放電特性データ(測定データV・I・T)は、通信部402→休止点特定装置505→電池劣化診断方法判定装置10を経由して電池劣化診断装置70に送信され、診断対象電池の劣化状態が診断される。
 なお、図17Aにおいて、電池劣化診断方法判定装置10、電池劣化診断装置70、休止点特定装置505、および記憶デバイス710は、クラウドサーバとして構成してもよいし、システム全体あるいはその一部を、クラウドサーバを介さず、オンプレミス形態やエッジコンピューティング形態として構成してもよい。また、休止点特定装置505の機能を計測装置(例えば、OBDIIやBMS)の内部に組み込むように構成してもよい。図17Aのように休止点特定装置505をクラウドサーバ内に組み込むように構成すると、休止点特定装置505を備えていない電池搭載機器(例えば、車両)20であっても特定された休止点を基準点として対象電池の劣化診断を実施することができるようになる。
(ii)電池劣化診断システム1の動作
 図17Bは、図17Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。図17Bにおいて、ステップ801からステップ805、ステップ809、ステップ812からステップ814の処理内容は図8Bのそれらと同様なので、ここでは、ステップ1701からステップ1704についてのみ説明する。
(ii-1)ステップ1701
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、ステップ804で算出したデータサンプリング速度が100S/s(一例)より小さいか(低・中速領域:例えば、図1の領域II、IV、VI、VII、VIII、IXの何れか)判断する。データサンプリング速度が100S/sよりも小さい場合(ステップ1701でYESの場合)、処理はステップ1702に移行する。一方、データサンプリング速度が100S/s以上である場合(ステップ1701でNOの場合)、処理はステップ812に移行する。
(ii-2)ステップ1702
 演算部101は、休止点特定装置505を適用する(適用を決定する)。
(ii-3)ステップ1703
 休止点特定装置505の演算部5052は、計測装置40から休止点特定動作開始指令を受信すると、電池の充放電特性データ(測定データ:V・I・T)におけるV値およびI値が所定値(記憶部5053に保持されている)以上低下した場合に電流供給が休止された(電池への供給電流が遮断された)と判断する(休止点特定)。休止点を特定すると、演算部5052は、通信部5054を介して、休止点(電流遮断)特定結果を電池劣化診断方法判定装置10に送信する。また、休止点後に計測装置40から取得した充放電特性データ(測定データ:V・I・T)は、通信部5054→電池劣化診断方法判定装置10を介して電池劣化診断装置70に送信される。
(ii-4)ステップ1704
 電池劣化診断装置70は、電池劣化診断方法判定装置10で決定された電池劣化診断方法と休止点(電流遮断)後に取得された充放電特性データ(V・I・T値))に基づいて、診断対象の電池を診断する。電池劣化診断方法としては、例えば、SOH(State Of Health)、IR(Internal Resistance:内部抵抗)、異常劣化度などを用いた方法がある。
 <データサンプリング速度が中低速領域のときに電流遮断開始点(休止点)を特定する機能および位相差を補正する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例>
(i)システム構成例
 図18Aは、データサンプリング速度が中低速領域のとき(図1の領域II、IV、VI、VII、VIII、IX)に電流遮断開始点(休止点)を特定する機能と測定データの井位相差を補正する機能を有する電池劣化診断システム1の構成例を示す図である。当該システム構成は、図17Aと同様に、計測装置40としてデータサンプリング速度が中低速領域のOBDIIやBMSなどを用いるときに適用することができる。
 図18Aによる電池劣化診断システム1は、図17Aによる電池劣化診断システム1の構成に加えて、位相差補正装置604を備えている。当該電池劣化診断システム1において、電池劣化診断方法判定装置10、計測装置40、および電池劣化診断装置70の内部構成は基本構成例(図6A)と同一である。また、休止点特定装置505の内部構成および動作は、図17Aに示す休止点特定装置505と同一である。
 位相差補正装置604は、休止点特定装置505によって特定された休止点(電流遮断開始点)を基準として、BMSやOBDIIなどのデータ計測時の不規則なサンプリング速度によって生じる位相差を補正する機能を有している。位相差補正装置604は、内部構成として、例えば、位相差補正を実行する演算部6041と、補正パラメータを保持する記憶部6042と、を含む。演算部6041は、測定データ(V・I・T)と休止点(電流遮断開始点)の情報を電池劣化診断方法判定装置から取得すると、測定データの取得間隔が不規則か否か(取得間隔の差異が所定値以内に収まっているか)判断する。そして、測定データの取得間隔が不規則であると判断した場合、演算部6041は、記憶部6042から補正後のデータサンプリング速度(データ間隔)の情報を取得し、測定データのサンプリング速度を補正(データを補間)して規則的な測定データとし、電池劣化診断装置70にデータサンプリング速度が補正された測定データを受け渡す。なお、計測装置40で取得された測定データに誤りがあるわけではなく、取得間隔が単にずれているだけであるので、そのずれが位相差補正装置604によって補正される。また、補正後のデータサンプリング速度は、最初に取得したデータサンプリング速度(図3のステップ306参照)であってもよいし、予め設定された所定のデータサンプリング速度であってもよい。
 なお、図18Aにおいて、電池劣化診断方法判定装置10、電池劣化診断装置70、休止点特定装置505、位相差補正装置604、および記憶デバイス710は、クラウドサーバとして構成してもよいし、システム全体あるいはその一部を、クラウドサーバを介さず、オンプレミス形態やエッジコンピューティング形態として構成してもよい。また、休止点特定装置505の機能を計測装置(例えば、OBDIIやBMS)の内部に組み込むように構成してもよい。図18Aのように休止点特定装置505をクラウドサーバ内に組み込むように構成すると、休止点特定装置505を備えていない電池搭載機器(例えば、車両)20であっても特定された休止点を基準点として対象電池の劣化診断を実施することができるようになる。
(ii)電池劣化診断システム1の動作
 図18Bは、図18Aに示す構成例による電池劣化診断システム1の動作を説明するためのフローチャートである。図18Bにおいて、ステップ801からステップ805、ステップ809、ステップ812からステップ814の処理内容は図8Bのそれらと同様、ステップ1701からステップ1703の処理内容は図17Bのそれらと同様なので、ここでは、ステップ1801からステップ1803についてのみ説明する。
(ii-1)ステップ1801
 電池劣化診断方法判定装置10の演算部101は、位相差補正装置604を適用する(適用を決定する)。
(ii-2)ステップ1802
 位相差補正装置604の演算部6041は、休止点(電流遮断開始点)を基準として、不規則なデータサンプリング速度の場合に生じる充放電特性データの位相差を補正する。位相差が補正された充放電特性データは、電池劣化診断装置70に供給される。
(ii-3)ステップ1803
 電池劣化診断装置70は、電池劣化診断方法判定装置10で決定された電池劣化診断方法と、休止点(電流遮断)後に取得され、位相差が補正された充放電特性データ(V・I・T値))に基づいて、診断対象の電池を診断する。電池劣化診断方法としては、例えば、SOH(State Of Health)、IR(Internal Resistance:内部抵抗)、異常劣化度などを用いた方法がある。
(iii)位相差補正の前後の充放電特性データの例
 図18Cは、休止点と、位相差補正が施される前の充放電特性データ(一例として電圧の時間的変化)および位相差補正が施された後の充放電特性データ(一例として電圧の時間的変化)を示す図である。
 図18Cに示されるように、位相差補正装置604は、休止点特定装置505により特定された休止点(電流遮断開始点)を基準点として、充放電特性データにおいて不規則なデータサンプリング速度を要因として生じる位相差を一定のデータサンプリング速度になるよう補正する。例えば、取得された充放電特性データのデータサンプリング時間が休止点を基準としたデータサンプリング周期と一致しない場合、最も近いデータサンプリング周期の時間に補正される。
 <まとめ>
(i)本実施形態によれば、電池劣化診断方法判定装置10は、電池を計測する計測装置(電池劣化状態計測装置)40のデータサンプリング速度と電力供給負荷機器(充放電機器30やエアコンなどの負荷装置)のS/N比(Cレート)の少なくとも2つの指標で構成される多次元ベクトル空間において、各指標に設定された1以上の閾値で定義された複数の領域のそれぞれに対応して電池劣化診断方法が割り当てられている多次元ベクトル空間の情報(図4および図5参照)を記憶部(記憶デバイス)102に保持する。当該装置10は、記憶部102から多次元ベクトル空間の情報を取得する処理と、計測装置40によって測定された電池の充放電特性データに対応する少なくとも2つの指標の値(Cレートとデータサンプリング速度)を取得する処理(データサンプリング速度については充放電特性データから算出、Cレートについては外部から入力あるいは充放電特性データから算出)と、取得した少なくとも2つの指標の値に対応する多次元ベクトル空間における1つの領域を特定する処理と、特定した領域に対応する電池劣化診断方法を電池の電池劣化診断方法として決定する処理と、を実行する。このようにすることにより、様々なCレート(電力供給負荷機器)とデータサンプリング速度(計測装置40)との組み合わせに適切な電池劣化診断方法を判定することができ、よって、信頼性の高い電池劣化診断結果を得ることができる。
 なお、上記多次元ベクトル空間は、電力供給負荷機器のS/N比(Cレート)について、第1のS/N比閾値(例えば、0.5C)と、当該第1のS/N比閾値よりも小さい第2のS/N比閾値(例えば、0.2C)とによって区分される複数の領域を含む(図1参照)。
(ii)電池劣化診断方法判定装置10は、データサンプリング速度が所定のサンプリング閾値より低い場合(例えば、100S/sよりも低い場合)、装置群B60の中から測定データ平滑化処理装置603を適用する。これにより、充放電特性データを平滑化して未取得領域のデータを補完するので、変化点の少ない充放電特性データ(スムーズなデータ)で電池劣化診断を行うことができる。
(iii)電池劣化診断方法判定装置10は、データサンプリング速度が所定のサンプリング閾値より低い場合(例えば、100S/sよりも低い場合)、装置群A50の中から休止点特定装置505を適用する。これにより、電池に供給される電流の遮断開始点である休止点を特定するので、当該休止点を基準として電池劣化診断に必要な処理を実行することができる。
 また、このとき、電池劣化診断方法判定装置10は、さらに、装置群B60の中から、充放電特性データの位相差を補正する位相差補正装置604を適用してもよい。これにより、休止点を基準として充放電特性データの位相差を補正することにより、不規則なデータサンプリング速度を一定のデータサンプリング速度とする(不規則なデータサンプリング間隔を一定の間隔にする)ことができる。
(iv)電池劣化診断方法判定装置10は、電力供給負荷機器のS/N比が第1のS/N比閾値(例えば、0.5C:低・中速領域)より小さい場合、装置群B60の中から充放電特性データを増幅する測定データ増幅装置601を適用する。これにより、充放電特性データを増幅するので、測定感度を向上させることが可能となる。
 また、このとき、電池劣化診断方法判定装置10は、増幅された充放電特性データに含まれる高周波成分を除去する高周波成分遮断調整装置602を、装置群Bの中から適用してもよい。これにより、増幅され(測定感度が改善されたデータ)、かつ高周波成分が除去された充放電特性データに対して電池劣化診断を行うので、より正確な(信頼性のある)診断結果を得ることができる。
(v)電池劣化診断方法判定装置10は、電力供給負荷機器のS/N比が上記第2のS/N比閾値(例えば、0.2C:低速領域)より小さい場合、装置群A50の中から電池の電力負荷状況を監視する電力負荷監視装置を適用する。電力負荷監視装置によって電池の電力負荷状況が安定したか否か監視することができるので、電池の電力負荷状況が安定した後の充放電特性データを用いて劣化診断を実行することができ、より正確な(信頼性のある)診断結果を得ることができる。
(vi)電池劣化診断方法判定装置10は、電力供給負荷機器のS/N比が第2のS/N比閾値(例えば、0.2C)より小さい場合、装置群A50の中から、充放電特性データが予め設定した条件を満たしたときに、電池を搭載する電池搭載機器20への電流を遮断するための計測用電流遮断信号を電池搭載機器20に送信する計測用電流遮断信号制御装置を適用する。計測装置40が電池搭載機器20への電流を遮断する制御機能を有しない場合に有効である。
(vii)電池劣化診断方法判定装置10は、電力供給負荷機器のS/N比が第2のS/N比閾値(例えば、0.2C)より小さい場合、装置群A50の中から、電池の出力データを監視し、電池出力が安定領域に到達したか否か判定する出力安定判定装置を適用する。これにより、電池の出力が安定した後の充放電特性データを用いて劣化診断を実行することができ、より正確な(信頼性のある)診断結果を得ることができる。
(viii)電池劣化診断方法判定装置10は、電池搭載機器20の充放電回路がオープン状態であるため充放電特性データの取得ができない場合、装置群A50の中から、電池を搭載する電池搭載機器の充放電回路を開閉制御する充放電回路開閉制御装置501を適用する。これにより、アナライザー、ターミナルなどのような高速データサンプリング速度の計測装置40を用いる場合でも適切に電池の状態を計測することが可能となる。
(ix)電池劣化診断方法判定装置10は、電池データ入力装置(電池情報入力装置)90から入力された、少なくとも診断対象の電池について基準となる容量情報と、計測装置40によって計測された充放電特性データとに基づいて、電力供給負荷機器のS/N比を算出するように構成してもよい。これにより、電池劣化診断方法判定装置10の記憶部102に診断対象の電池の容量情報(製造時)を保持していない場合に外部から当該診断対象の電池の容量情報を取得することができるので、様々な種類の電池の劣化診断を適切に行うことができる。
(x)本実施形態では、電池劣化診断方法判定装置10や電池劣化診断装置70等の電池劣化診断システム1の構成要素の全ての、あるいは少なくとも一部をクラウドサーバとして構成してもよい。また、電池劣化診断システム1をクラウドサーバとしてではなく、オンプレミス形態やエッジコンピューティング形態で実現してもよい。また、電池劣化診断方法判定装置10の演算部101と他の構成要素における演算部(例えば、電池劣化診断装置70の演算部701など)を1つの演算部(プロセッサ)で構成してもよいし、別々の演算部(プロセッサ)で構成してもよい。
(xi)本開示の実施形態の機能は、ソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本開示を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、CD-ROM、DVD-ROM、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD-R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMなどが用いられる。
 また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOS(オペレーティングシステム)などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのCPUなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。
 さらに、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はCD-RW、CD-R等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。
 最後に、ここで述べたプロセス及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できる。また、汎用目的の多様なタイプのデバイスが実施形態で説明した内容に従って使用可能である。実施形態で説明した各処理を実行するのに、専用の装置を構築してもよい。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成してもよい。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。本開示は、具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点において限定の為ではなく説明のためである。本分野にスキルのある者には、本開示を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせがあることが解るであろう。例えば、記述したソフトウェアは、アセンブラ、C/C++、perl、Shell、PHP、Java(登録商標)等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。
(xii)本実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。
 また、本技術分野の通常の知識を有する者には、本開示のその他の実装がここに開示された本開示の明細書及び実施形態の考察から明らかになる。記述された実施形態の多様な態様及び/又はコンポーネントは、単独又は如何なる組み合わせでも使用することが出来る。明細書と具体例は典型的なものに過ぎず、本開示の範囲と精神は後続する請求の範囲で示される。
 1 電池劣化診断システム
 10 電池劣化診断方法判定装置
 20 電池搭載機器
 30 充放電機器
 40 計測装置(電池劣化状態計測装置)
 50 装置群A
 60 装置群B
 70 電池劣化診断装置
 80 測定データ入力装置
 90 電池データ入力装置
 110 電池特性情報収集装置
 101、701、5022、5032、5042、5052、6011、6021、6032、6041 演算部
 102、702、5023、5033、5043、5053、6012、6022、6031、6042 記憶部
 103、402、802、902、1101、5012、5024、5034、5044、5054 通信部
 401、5011、5021、5031、5041、5051 検知部
 403 充放電回路部
 501 充放電回路開閉制御装置
 502 電力負荷監視装置
 503 計測用電流遮断信号制御装置
 504 出力安定判定装置
 505 休止点特定装置
 601 測定データ増幅装置
 602 高周波成分遮断調整装置
 603 測定データ平滑化処理装置
 604 位相差補正装置
 710 記憶デバイス(メモリ)
 801、901 入力部

Claims (40)

  1.  診断対象の電池に適する電池劣化診断方法を判定する電池劣化診断方法判定装置であって、
     記憶デバイスと、
     プロセッサと、を備え、
     前記記憶デバイスは、前記電池を計測する計測装置のデータサンプリング速度と前記電池の電力供給負荷機器のS/N比の少なくとも2つの指標で構成される多次元ベクトル空間において、各指標に設定された1以上の閾値で定義された複数の領域のそれぞれに対応して電池劣化診断方法が割り当てられている多次元ベクトル空間の情報を保持し、
     前記プロセッサは、
      前記記憶デバイスから前記多次元ベクトル空間の情報を取得する処理と、
      測定された前記電池の充放電特性データに対応する前記少なくとも2つの指標の値を取得する処理と、
      前記取得した少なくとも2つの指標の値に対応する前記多次元ベクトル空間における1つの領域を特定する処理と、
      前記特定した領域に対応する電池劣化診断方法を前記電池の電池劣化診断方法として決定する処理と、
    を実行する、電池劣化診断方法判定装置。
  2.  請求項1において、
     前記プロセッサは、前記電池の充放電中に計測された前記充放電特性データに基づいて前記少なくとも2つの指標の値を算出する、電池劣化診断方法判定装置。
  3.  請求項1において、さらに、
     前記データサンプリング速度が所定のサンプリング閾値よりも低い場合、前記プロセッサは、電池劣化診断時に、前記電池の充放電特性データを平滑化する平滑化処理、前記電池劣化診断時に前記電池の充放電電流遮断開始点を特定する休止点特定処理、あるいは前記データサンプリング速度の位相差を補正する位相差補正処理の少なくとも何れかを実行することを決定する、電池劣化診断方法判定装置。
  4.  請求項1において、
     前記多次元ベクトル空間は、前記電力供給負荷機器のS/N比について、第1のS/N比閾値と、当該第1のS/N比閾値よりも小さい第2のS/N比閾値とによって区分される前記複数の領域を含む、電池劣化診断方法判定装置。
  5.  請求項1において、
     前記S/N比が第1のS/N閾値よりも低い場合、前記プロセッサは、電池劣化診断時に、前記電池の充放電特性データを増幅する増幅処理を実行することを決定する、電池劣化診断方法判定装置。
  6.  請求項5において、
     前記プロセッサは、さらに、前記増幅処理によって感度を向上させた前記電池の充放電特性データの高周波成分を除去する高周波成分遮断調整処理を実行することを決定する、電池劣化診断方法判定装置。
  7.  請求項4において、
     前記S/N比が前記第2のS/N比閾値よりも低い場合、前記プロセッサは、電池劣化診断時に、前記電池の電力負荷を監視する電力負荷監視処理、前記電池への電流供給を停止する電流遮断制御処理、あるいは前記電池の出力が安定領域に達したか判断する出力安定判定処理の少なくとも何れかを実行することを決定する、電池劣化診断方法判定装置。
  8.  診断対象の電池の劣化状態を診断する電池劣化診断システムであって、
     前記診断対象の電池に対する電力供給負荷機器と、
     前記電池の充放電特性データを計測する計測装置と、
     前記計測装置による前記充放電特性データに基づいて、前記電池の劣化診断方法を判定する電池劣化診断方法判定装置と、
     前記電池劣化診断方法判定装置によって判定された前記電池の劣化診断方法に従って、前記電池の劣化状態を診断する電池劣化診断装置と、を備え、
     前記電池劣化診断方法判定装置は、
     前記電池を計測する計測装置のデータサンプリング速度と前記電池の電力供給負荷機器のS/N比の少なくとも2つの指標で構成される多次元ベクトル空間において、各指標に設定された1以上の閾値で定義された複数の領域のそれぞれに対応して電池劣化診断方法が割り当てられている多次元ベクトル空間の情報を記憶デバイスに保持し、
     前記記憶デバイスから前記多次元ベクトル空間の情報を取得する処理と、
     前記計測装置によって測定された前記電池の充放電特性データに対応する前記少なくとも2つの指標の値を取得する処理と、
     前記取得した少なくとも2つの指標の値に対応する前記多次元ベクトル空間における1つの領域を特定する処理と、
     前記特定した領域に対応する電池劣化診断方法を前記電池の電池劣化診断方法として決定する処理と、
    を実行する、電池劣化診断システム。
  9.  請求項8において、
     さらに、前記充放電特性データを平滑化して未取得領域のデータを補完する測定データ平滑化処理装置を備え、
     前記電池劣化診断方法判定装置は、前記充放電特性データに基づいて算出した前記データサンプリング速度が所定のサンプリング閾値より低い場合、前記測定データ平滑化処理装置を適用し、平滑化された充放電特性データを前記電池劣化診断装置に提供するように構成された、電池劣化診断システム。
  10.  請求項8において、
     さらに、前記測定された電池の充放電特性データに基づいて、前記電池に供給される電流の遮断開始点である休止点を特定する休止点特定装置を備え、
     前記電池劣化診断方法判定装置は、前記充放電特性データから算出した前記データサンプリング速度が所定のサンプリング閾値より低い場合、前記休止点特定装置を適用するように構成された、電池劣化診断システム。
  11.  請求項10において、
     さらに、前記充放電特性データの位相差を補正する位相差補正装置を備え、
     前記電池劣化診断方法判定装置は、前記位相差補正装置を適用し、前記休止点を基準として前記充放電特性データの位相差を補正させるように構成された、電池劣化診断システム。
  12.  請求項8において、
     前記多次元ベクトル空間は、前記電力供給負荷機器のS/N比について、第1のS/N比閾値と、当該第1のS/N比閾値よりも小さい第2のS/N比閾値とによって区分される前記複数の領域を含む、電池劣化診断システム。
  13.  請求項12において、
     さらに、前記充放電特性データを増幅する測定データ増幅装置を備え、
     前記電池劣化診断方法判定装置は、前記充放電特性データに対応する前記電力供給負荷機器のS/N比が前記第1のS/N比閾値より小さい場合、前記測定データ増幅装置を適用し、増幅された充放電特性データを前記電池劣化診断装置に提供するように構成された、電池劣化診断システム。
  14.  請求項13において、
     さらに、前記増幅された充放電特性データに含まれる高周波成分を除去する高周波成分遮断調整装置を備え、
     前記電池劣化診断方法判定装置は、前記充放電特性データに対応する前記電力供給負荷機器のS/N比が前記第1のS/N比閾値より小さい場合、前記高周波成分遮断調整装置を適用し、前記増幅され、かつ前記高周波成分が除去された充放電特性データを前記電池劣化診断装置に提供するように構成された、電池劣化診断システム。
  15.  請求項12において、
     さらに、前記電池の電力負荷状況を監視する電力負荷監視装置を備え、
     前記電池劣化診断方法判定装置は、前記充放電特性データに対応する前記電力供給負荷機器のS/N比が前記第2のS/N比閾値より小さい場合、前記電力負荷監視装置を適用し、前記電池劣化診断装置が、前記電池の電力負荷状況が安定した後の前記充放電特性データを用いて前記電池の劣化状態を診断するように構成された、電池劣化診断システム。
  16.  請求項12において、
     さらに、前記充放電特性データが予め設定した条件を満たしたときに、前記電池を搭載する電池搭載機器への電流を遮断するための計測用電流遮断信号を前記電池搭載機器に送信する計測用電流遮断信号制御装置を備え、
     前記電池劣化診断方法判定装置は、前記充放電特性データに対応する前記電力供給負荷機器のS/N比が前記第2のS/N比閾値より小さい場合、前記計測用電流遮断信号制御装置を適用し、前記電池劣化診断装置が、前記電池搭載機器への電流遮断後の前記充放電特性データを用いて前記電池の劣化状態を診断するように構成された、電池劣化診断システム。
  17.  請求項12において、
     さらに、前記電池の出力データを監視し、電池出力が安定領域に到達したか否か判定する出力安定判定装置を備え、
     前記電池劣化診断方法判定装置は、前記充放電特性データに対応する前記電力供給負荷機器のS/N比が前記第2のS/N比閾値より小さい場合、前記出力安定判定装置を適用し、前記電池劣化診断装置が、前記電池の出力が安定した後の前記充放電特性データを用いて前記電池の劣化状態を診断するように構成された、電池劣化診断システム。
  18.  請求項8において、
     さらに、前記電池を搭載する電池搭載機器の充放電回路を開閉制御する充放電回路開閉制御装置を備え、
     前記充放電回路開閉制御装置は、充放電開始/停止信号に応答して、前記電池搭載機器の充放電回路を開閉制御することにより、前記計測装置による前記電池の充放電特性データの計測を可能にするように構成された、電池劣化診断システム。
  19.  請求項8において、
     さらに、少なくとも前記診断対象の電池について基準となる容量情報を入力する電池情報入力装置を備え、
     前記電池劣化診断方法判定装置は、前記基準となる容量情報と、前記計測装置によって計測された前記充放電特性データとに基づいて、前記電池の電力供給負荷機器のS/N比を算出する、電池劣化診断システム。
  20.  診断対象の電池の劣化状態を診断する電池劣化診断システムであって、
     前記診断対象の電池の電力供給負荷機器のS/N比の情報と、前記電池を計測する計測装置のデータサンプリング速度の情報と、前記電池の充放電特性データと、を入力するデータ入力装置と、
     前記データ入力装置によって入力された前記S/N比の情報および前記データサンプリング速度の情報に基づいて、前記電池の劣化診断方法を判定する電池劣化診断方法判定装置と、
     前記電池劣化診断方法判定装置によって判定された前記劣化診断方法に従って、前記電池の劣化状態を診断する電池劣化診断装置と、を備え、
     前記電池劣化診断方法判定装置は、
     前記電池を計測する計測装置のデータサンプリング速度と前記電池の電力供給負荷機器のS/N比の少なくとも2つの指標で構成される多次元ベクトル空間において、各指標に設定された1以上の閾値で定義された複数の領域のそれぞれに対応して電池劣化診断方法が割り当てられている多次元ベクトル空間の情報を記憶デバイスに保持し、
     前記記憶デバイスから前記多次元ベクトル空間の情報を取得する処理と、
     前記S/N比と前記データサンプリング速度の値に対応する前記多次元ベクトル空間における1つの領域を特定する処理と、
     前記特定した領域に対応する電池劣化診断方法を前記電池の電池劣化診断方法として決定する処理と、
    を実行する、電池劣化診断システム。
  21.  診断対象の電池の劣化状態を診断する電池劣化診断システムであって、
     前記診断対象の電池に対する電力供給負荷機器と、
     前記電池の充放電特性データを計測する計測装置と、
     前記計測装置による前記充放電特性データに基づいて、前記電池の劣化診断方法を判定する電池劣化診断方法判定機能と、当該電池劣化診断方法判定機能によって判定された前記電池の劣化診断方法に従って、前記電池の劣化状態を診断する電池劣化診断機能と、を有するサーバ装置と、を備え、
     前記サーバ装置は、
     前記電池を計測する計測装置のデータサンプリング速度と前記電池の電力供給負荷機器のS/N比の少なくとも2つの指標で構成される多次元ベクトル空間において、各指標に設定された1以上の閾値で定義された複数の領域のそれぞれに対応して電池劣化診断方法が割り当てられている多次元ベクトル空間の情報を記憶デバイスに保持し、
     前記電池劣化診断方法判定機能として、
      前記記憶デバイスから前記多次元ベクトル空間の情報を取得する処理と、
      前記計測装置によって測定された前記電池の充放電特性データに対応する前記少なくとも2つの指標の値を取得する処理と、
      前記取得した少なくとも2つの指標の値に対応する前記多次元ベクトル空間における1つの領域を特定する処理と、
      前記特定した領域に対応する電池劣化診断方法を前記電池の電池劣化診断方法として決定する処理と、
    を実行する、電池劣化診断システム。
  22.  診断対象の電池に適する電池劣化診断方法を判定する方法であって、
     前記電池を計測する計測装置のデータサンプリング速度と前記電池の電力供給負荷機器のS/N比の少なくとも2つの指標で構成される多次元ベクトル空間において、各指標に設定された1以上の閾値で定義された複数の領域のそれぞれに対応して電池劣化診断方法が割り当てられている多次元ベクトル空間の情報を保持する記憶デバイスを準備することと、
     プロセッサが、前記記憶デバイスから前記多次元ベクトル空間の情報を取得することと、
     前記プロセッサが、測定された前記電池の充放電特性データに対応する前記少なくとも2つの指標の値を取得することと、
     前記プロセッサが、前記取得した少なくとも2つの指標の値に対応する前記多次元ベクトル空間における1つの領域を特定することと、
     前記プロセッサが、前記特定した領域に対応する電池劣化診断方法を前記電池の電池劣化診断方法として決定することと、
    を含む、方法。
  23.  請求項22において、
     前記プロセッサは、前記電池の充放電中に計測された前記充放電特性データに基づいて前記少なくとも2つの指標の値を算出する、方法。
  24.  請求項22において、さらに、
     前記データサンプリング速度が所定のサンプリング閾値よりも低い場合、前記プロセッサは、電池劣化診断時に、前記電池の充放電特性データを平滑化する平滑化処理、前記電池劣化診断時に前記電池の充放電電流遮断開始点を特定する休止点特定処理、あるいは前記データサンプリング速度の位相差を補正する位相差補正処理の少なくとも何れかを実行することを決定することを含む、方法。
  25.  請求項22において、
     前記多次元ベクトル空間は、前記電力供給負荷機器のS/N比について、第1のS/N比閾値と、当該第1のS/N比閾値よりも小さい第2のS/N比閾値とによって区分される前記複数の領域を含む、方法。
  26.  請求項25において、
     前記S/N比が第1のS/N比閾値よりも低い場合、前記プロセッサは、電池劣化診断時に、前記電池の充放電特性データを増幅する増幅処理を実行することを決定することを含む、方法。
  27.  請求項26において、
     前記プロセッサは、さらに、前記増幅処理によって感度を向上させた前記電池の充放電特性データの高周波成分を除去する高周波成分遮断調整処理を実行することを決定することを含む、方法。
  28.  請求項25において、
     前記S/N比が前記第2のS/N比閾値よりも低い場合、前記プロセッサは、電池劣化診断時に、前記電池の電力負荷を監視する電力負荷監視処理、前記電池への電流供給を停止する電流遮断制御処理、あるいは前記電池の出力が安定領域に達したか判断する出力安定判定処理の少なくとも何れかを実行することを決定することを含む、方法。
  29.  診断対象の電池の劣化状態を診断する電池劣化診断方法であって、
     前記診断対象の電池に対する電力供給負荷機器と、前記電池の充放電特性データを計測する計測装置と、を準備することと、
     第1プロセッサが、前記計測装置による前記充放電特性データに基づいて、前記電池の劣化診断方法を判定することと、
     前記第1プロセッサあるいは前記第1プロセッサとは異なる第2プロセッサが、前記劣化診断方法に従って、前記電池の劣化状態を診断することと、を含み、
     前記電池劣化診断方法を判定することは、
     前記第1プロセッサが、前記計測装置のデータサンプリング速度と前記電力供給負荷機器のS/N比の少なくとも2つの指標で構成される多次元ベクトル空間において、各指標に設定された1以上の閾値で定義された複数の領域のそれぞれに対応して電池劣化診断方法が割り当てられている多次元ベクトル空間の情報を保持する記憶デバイスから前記多次元ベクトル空間の情報を取得することと、
     前記第1プロセッサが、前記計測装置によって測定された前記電池の充放電特性データに対応する前記少なくとも2つの指標の値を取得することと、
     前記第1プロセッサが、前記取得した少なくとも2つの指標の値に対応する前記多次元ベクトル空間における1つの領域を特定することと、
     前記第1プロセッサが、前記特定した領域に対応する電池劣化診断方法を前記電池の電池劣化診断方法として決定することと、
    を含む、方法。
  30.  請求項29において、
     さらに、前記第1プロセッサが、前記充放電特性データに基づいて算出した前記データサンプリング速度が所定のサンプリング閾値より低い場合、前記充放電特性データを平滑化して未取得領域のデータを補完する測定データ平滑化処理の適用を決定することを含み、
     前記第1プロセッサあるいは前記第2プロセッサは、前記測定データ平滑化処理によって平滑化された充放電特性データを用いて前記電池の劣化状態を診断する、方法。
  31.  請求項29において、
     さらに、前記第1プロセッサが、前記充放電特性データから算出した前記データサンプリング速度が所定のサンプリング閾値より低い場合、前記測定された電池の充放電特性データに基づいて、前記電池に供給される電流の遮断開始点である休止点を特定する休止点特定処理の適用を決定することを含む、方法。
  32.  請求項31において、
     さらに、前記第1プロセッサが、前記充放電特性データから算出した前記データサンプリング速度が所定のサンプリング閾値より低い場合、前記休止点を基準として前記充放電特性データの位相差を補正する位相差補正処理の適用を決定することを含み、
     前記第1プロセッサあるいは前記第2プロセッサは、前記位相差補正処理によって位相差補正された充放電特性データを用いて前記電池の劣化状態を診断する、方法。
  33.  請求項29において、
     前記多次元ベクトル空間は、前記電力供給負荷機器のS/N比について、第1のS/N比閾値と、当該第1のS/N比閾値よりも小さい第2のS/N比閾値とによって区分される前記複数の領域を含む、方法。
  34.  請求項33において、
     さらに、測定データ増幅装置を備え、
     前記第1プロセッサが、前記充放電特性データに対応する前記電力供給負荷機器のS/N比が前記第1のS/N比閾値より小さい場合、前記充放電特性データを増幅する測定データ増幅処理の適用を決定することを含み、
     前記第1プロセッサあるいは前記第2プロセッサは、前記測定データ増幅処理によって増幅された充放電特性データを用いて、前記電池の劣化診断を実行する、方法。
  35.  請求項34において、
     さらに、前記第1プロセッサが、前記充放電特性データに対応する前記電力供給負荷機器のS/N比が前記第1のS/N比閾値より小さい場合、前記増幅された充放電特性データに含まれる高周波成分を除去する高周波成分遮断調整処理の適用を決定することを含み、
     前記第1プロセッサあるいは前記第2プロセッサは、前記測定データ増幅処理によって増幅され、かつ前記高周波成分遮断調整処理によって高周波成分が除去された充放電特性データを用いて、前記電池の劣化診断を実行する、方法。
  36.  請求項33において、
     さらに、前記第1プロセッサが、前記充放電特性データに対応する前記電力供給負荷機器のS/N比が前記第2のS/N比閾値より小さい場合、前記電池の電力負荷状況を監視する電力負荷監視処理の適用を決定することを含み、
     前記第1プロセッサあるいは前記第2プロセッサは、前記電池の電力負荷状況が安定した後の前記充放電特性データを用いて前記電池の劣化診断を実行する、方法。
  37.  請求項33において、
     さらに、前記第1プロセッサが、前記充放電特性データに対応する前記電力供給負荷機器のS/N比が前記第2のS/N比閾値より小さい場合、前記電池を搭載する電池搭載機器への電流を遮断するための計測用電流遮断信号を前記電池搭載機器に送信する計測用電流遮断信号制御処理の適用を決定することを含み、
     前記第1プロセッサあるいは前記第2プロセッサは、前記電池搭載機器への電流遮断後の前記充放電特性データを用いて前記電池の劣化診断を実行する、方法。
  38.  請求項33において、
     さらに、前記第1プロセッサが、前記充放電特性データに対応する前記電力供給負荷機器のS/N比が前記第2のS/N比閾値より小さい場合、前記電池の出力データを監視し、電池出力が安定領域に到達したか否か判定する出力安定判定処理の適用を決定することを含み、
     前記第1プロセッサあるいは前記第2プロセッサは、前記電池の出力が安定した後の前記充放電特性データを用いて前記電池の劣化診断を実行する、方法。
  39.  請求項29において、
     さらに、前記電池を搭載する電池搭載機器の充放電回路を開閉制御する充放電回路開閉制御装置を準備することと、
     前記充放電回路開閉制御装置が、前記電池に対する充放電動作を行う充放電機器からの充放電開始/停止信号に応答して、前記電池搭載機器の充放電回路を開閉制御することと、
    を含む、方法。
  40.  請求項29において、
     さらに、前記第1プロセッサが、外部から入力された、少なくとも前記電池について基準となる容量情報を取得することと、
     前記第1プロセッサが、前記基準となる容量情報と、前記計測装置によって計測された前記充放電特性データとに基づいて、前記電池の電力供給負荷機器のS/N比を算出することと、
    を含む、方法。
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