WO2024057568A1 - 情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システム - Google Patents

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WO2024057568A1
WO2024057568A1 PCT/JP2023/002120 JP2023002120W WO2024057568A1 WO 2024057568 A1 WO2024057568 A1 WO 2024057568A1 JP 2023002120 W JP2023002120 W JP 2023002120W WO 2024057568 A1 WO2024057568 A1 WO 2024057568A1
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voltage group
voltage
information processing
group
charging
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PCT/JP2023/002120
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康平 丸地
幸洋 山本
寿昭 波田野
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株式会社 東芝
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    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
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    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/385—Arrangements for measuring battery or accumulator variables
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    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries

Definitions

  • the present embodiment relates to an information processing device, an information processing method, a computer program, and an information processing system.
  • a storage battery is constructed as an assembly of battery modules connected in series or in parallel, and the battery module itself is also an assembly of battery cells. Therefore, in order to accurately understand the abnormality of the storage battery, it is ideal to determine the presence or absence of abnormality (abnormality determination) at the module level or cell level. However, in order to realize the abnormality determination, operation data at the module or cell level is required. As the scale of storage batteries increases, so does the number of modules and cells, and data accumulation at the module and cell level is often difficult.
  • the present embodiment provides an information processing device, an information processing method, a computer program, and an information processing system that can accurately determine the state of a storage battery.
  • the information processing device of this embodiment is configured to determine the minimum voltage among the voltages of the plurality of battery cells of a storage battery including a plurality of battery cells, the maximum voltage among the voltages of the plurality of battery cells, and the charging or charging of the storage battery. information that can identify discharging, and based on the plurality of operating data, one of the charging maximum voltage group and the charging minimum voltage group, and the discharging maximum voltage group and one of the discharge minimum voltage group to generate an evaluation target voltage group, and determine the state of the storage battery based on the voltage distribution of the evaluation target voltage group.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of a storage battery monitoring device that is an information processing device according to the present embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a power storage system as one form of a storage battery. The figure which shows the example of a structure of one module. A diagram showing an image of local deterioration and cell balance collapse. A diagram showing an example of an operating DB.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a voltage distribution.
  • FIG. 7 is a diagram showing another example of voltage distribution.
  • the figure which shows an example of the storage battery monitoring apparatus which is a modification of the apparatus of FIG.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a case where cell balance collapses.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a case where cell balance collapses.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a case where local deterioration occurs.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a case where both cell balance collapse and local deterioration occur.
  • FIG. 7 is another diagram illustrating a case where both cell balance collapse and local deterioration occur.
  • 5 is a flowchart illustrating an example of processing by a determination unit.
  • FIG. 1 is a flowchart of an example of the operation of the storage battery monitoring device according to the present embodiment.
  • the figure which shows an example of the storage battery monitoring apparatus as an information processing apparatus based on 3rd Embodiment. 1 is a diagram showing an example of the hardware configuration of a storage battery monitoring device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram of an example of an information processing system 10 including a storage battery monitoring device 100, which is an information processing device according to the present embodiment.
  • the information processing system 10 includes a storage battery 11, an operation DB 101, and a storage battery monitoring device 100.
  • the storage battery monitoring device 100 includes an input section 102, a processing section 120, and an output section 109.
  • the storage battery 11 is a battery that can be repeatedly charged and discharged.
  • the storage battery 11 is also called a secondary battery, as opposed to a primary battery that can only be discharged, but hereinafter it will be referred to as a storage battery.
  • a storage battery when charging and discharging is referred to, it includes at least one of charging and discharging.
  • the storage battery 11 may be used for any purpose.
  • the storage battery 11 is used to power electrical energy such as an electric vehicle (EV), electric bus, train, next-generation streetcar system (LRT), bus rapid transit system (BRT), automated guided vehicle (AGV), airplane, or ship, for example.
  • EV electric vehicle
  • LRT next-generation streetcar system
  • BRT bus rapid transit system
  • AGV automated guided vehicle
  • It may be a storage battery used as a power source, such as a battery mounted on a moving body that operates as a power source, or a battery mounted on industrial equipment, which is used as a power source and operates after storing electricity once.
  • the storage battery may be a storage battery such as a stationary storage battery used for frequency fluctuation suppression in an electric power system.
  • the storage battery may be used for other purposes.
  • the storage battery may be used for a single purpose or for multiple purposes.
  • the storage battery may be a battery that is used for frequency fluctuation suppression and then reused as a power source for an EV or the like
  • FIG. 2 shows a configuration example of a power storage system 201 as one form of the storage battery 11.
  • the power storage system 201 includes battery panels (battery packs) 1, 2, . . .N.
  • a plurality of battery panels are connected in series, in parallel, or in series and parallel so that a desired output can be obtained depending on the use of the storage battery.
  • Each battery panel includes multiple modules.
  • the battery panel 1 includes modules 1-1 to 1-M
  • the battery panel 2 includes modules 2-1 to 2-M
  • the battery panel N includes modules N-1 to NM.
  • the plurality of modules in each battery panel are connected in series, in parallel, or in series and parallel.
  • each battery board has the same number of modules, but it is not necessary that they have the same number.
  • FIG. 3A shows an example of the configuration of one module.
  • the module includes a plurality of battery cells C.
  • a battery cell is also called a cell.
  • the plurality of battery cells C are connected in series, in parallel, or in series and parallel.
  • a plurality of directly connected battery cells C are connected in parallel.
  • the storage batteries to be evaluated in this embodiment are each battery panel, each module, or the power storage system.
  • This device 100 detects an abnormality in a storage battery. More specifically, the device 100 determines whether there is a cell imbalance in the storage battery and whether there is local deterioration.
  • Figure 3B(A) shows an image of local deterioration. Local deterioration occurs in cell C indicated by diagonal lines. Local deterioration means that some of the cells are locally degraded.
  • FIG. 3B(B) shows an image of cell balance collapse.
  • the amount of charge (SoC) of the cell C indicated by diagonal lines is large, and the amount of charge of the other cells C is small. That is, the amount of charge of the plurality of cells C varies.
  • Cell balance collapse which is caused by variations in the amount of charge of multiple cells, is occurring. Variation may mean, for example, that the standard deviation of the charge amount of multiple sound cells is more than a certain value, or it may be that the difference between the charge amounts of any two cells is more than a certain value, or it may be defined by other definitions. good.
  • the storage battery monitoring device 100 is connected to the operation DB 101.
  • the operation DB 101 stores operation data acquired from one battery or the storage battery 11 in chronological order.
  • the operation data may be data acquired from a storage battery in operation when the storage battery is used in an actual application, or data acquired through an experiment.
  • the acquisition unit of operation data may be a module, a battery panel, or a set of a plurality of battery panels. Operation data may be acquired in multiple acquisition units.
  • the acquisition unit of operation data may be either a module or a battery panel as long as it is an aggregate of battery cells.
  • the maximum cell voltage and the minimum cell voltage are the voltage of the battery cell with the maximum voltage and the voltage of the battery cell with the minimum voltage among all the battery cells in the data acquisition unit.
  • the voltage of a battery cell is also called cell voltage.
  • the values of the maximum cell voltage and the minimum cell voltage are values that are known in the storage battery or power storage system in order to prevent overcharging and overdischarging.
  • FIG. 4 shows an example of the operating DB 101.
  • the operation data includes measurement data regarding the storage battery 11. More specifically, the operating data includes a battery ID, time (measurement time), voltage value, SoC (State of Charge), power value, temperature, maximum cell voltage, and minimum cell voltage.
  • the temperature is the temperature measured by the storage battery 11.
  • Charging and discharging can be distinguished by the positive and negative current or electric power. In other words, the positive and negative values are an example of information for identifying charging or discharging.
  • a configuration may be adopted in which charging and discharging are distinguished by providing a charging/discharging flag indicating that charging or discharging is in progress. In this case, the charge/discharge flag corresponds to information identifying charging or discharging.
  • the operation data includes flags that indicate the status of the storage battery when acquiring measurement data from the storage battery, such as charging, discharging, system operation (hereinafter referred to as “operation”), and system non-operation (hereinafter referred to as “non-operation”). Good too.
  • the type of flag may differ depending on the type of storage battery. Examples of types of storage batteries include storage batteries used for frequency fluctuation suppression in power systems as described above, and storage batteries for storage (such as storage batteries for EVs).
  • the operation data may include a value indicating the state of the storage battery, specifically, the state of health (SoH) of the storage battery.
  • SoH indicates the degree of progress of deterioration of the storage battery, and is an index representing the state of deterioration indicating how far the deterioration of the storage battery has progressed.
  • SoH is defined as the battery capacity divided by the storage battery's specified capacity.
  • SoH may be defined according to the magnitude of internal resistance.
  • the operation data is acquired at 1 second intervals, but the acquisition interval may be another value such as 1 minute, 5 minutes, or 1 hour. Further, the acquisition interval is not a fixed time interval, and may vary depending on the time zone or the usage pattern of the storage battery, for example.
  • the voltage value is a charging voltage value when the voltage is measured during charging, and a discharging voltage value when the voltage is measured during discharging.
  • the operating data may include a current value instead of the power value. In this case, the storage battery monitoring device 100 may calculate the power value by integrating the current value and the voltage value. SoC is an index indicating the amount of charge of a battery.
  • the SoC is calculated by dividing the amount of power (charge amount) stored in the storage battery by the specified capacity of the storage battery.
  • the storage battery monitoring device 100 may integrate the current value and calculate the SoC from the integrated value.
  • the input unit 102 acquires operation data from the operation DB 101 and provides it to the voltage combination unit 103.
  • the operation data acquisition period is the period during which the storage battery 11 is evaluated.
  • the maximum charging voltage/minimum discharging voltage identification unit 104 (hereinafter referred to as the identification unit 104) identifies the maximum cell voltage (hereinafter referred to as maximum charging voltage) for each charging operation data among the operation data during the evaluation period, and determines the maximum charging voltage. Get the group. Further, the minimum cell voltage (hereinafter referred to as minimum discharge voltage) is specified for each discharge operation data, and a group of minimum discharge voltages is acquired. As described above, the distinction between charging and discharging in the operation data is made based on the positive and negative states of current or power. For example, positive corresponds to discharging and negative corresponds to charging. If the operation data includes a charging/discharging flag, charging and discharging may be distinguished based on the flag.
  • the minimum charge voltage/maximum discharge voltage identification unit 105 (hereinafter referred to as the identification unit 105) identifies the minimum cell voltage for charging (hereinafter referred to as minimum charging voltage) for each charging operation data among the operation data for the evaluation period, and Get the minimum voltage group. Further, for each discharge operation data, the maximum discharge cell voltage (hereinafter referred to as discharge maximum voltage) is specified, and a discharge maximum voltage group is acquired.
  • the voltage combination unit 103 combines one of the charging maximum voltage group and the charging minimum voltage group acquired by the specifying units 104 and 105 with one of the discharge minimum voltage group and the discharge maximum voltage group to determine the evaluation target.
  • Generate voltage groups For example, a set of charging maximum voltage group and discharging minimum voltage group, a set of charging minimum voltage group and discharging maximum voltage group, a set of charging maximum voltage group and discharging maximum voltage group, a set of charging minimum voltage group and discharging minimum voltage group. are each generated as a group of voltages to be evaluated. Although four sets (evaluation target voltage groups) have been generated, the sets to be generated may vary depending on the type of abnormality to be detected, which will be described later. For example, in the case of detecting only whether or not cell imbalance has occurred, only a set of a minimum charging voltage group and a maximum discharging voltage group may be generated.
  • the voltage distribution of the set of maximum charge voltage group and minimum discharge voltage group is the voltage distribution (maximum charge voltage, minimum discharge voltage), and the voltage distribution of the set of minimum charge voltage group and maximum discharge voltage group is the voltage distribution (minimum charge voltage, discharge voltage distribution (maximum charge voltage, maximum discharge voltage), the voltage distribution of the set of minimum charge voltage group and minimum discharge voltage group is the voltage distribution (charge maximum voltage group, maximum discharge voltage group) Minimum discharge voltage).
  • the voltage spread calculation unit 106 calculates voltage distribution (maximum charge voltage, minimum discharge voltage), (minimum charge voltage, maximum discharge voltage), (maximum charge voltage, maximum discharge voltage), (minimum charge voltage, A feature quantity (referred to as voltage spread degree) regarding the spread of voltage distribution is calculated for each of the discharge minimum voltages.
  • a specific example of the degree of voltage spread will be shown using an example of voltage distribution (maximum charge voltage, minimum discharge voltage).
  • the voltage spread degree is the standard deviation of the voltage distribution (maximum charging voltage, minimum discharging voltage). Alternatively, it is the difference between the maximum and minimum values of the voltage distribution (maximum charging voltage, minimum discharging voltage). Alternatively, it is the difference between the maximum value of the maximum charging voltage and the minimum value of the minimum discharge voltage in the voltage distribution (maximum charging voltage, minimum discharging voltage).
  • the degree of voltage spread may be defined using other methods.
  • the voltage spread calculation unit 106 calculates the average cell voltage (average voltage) for each operation data.
  • the average voltage can be calculated, for example, by dividing the voltage included in the operation data by the number of cells connected in series. If the voltage in the operating data is module or battery board data, the average voltage of the cells can be calculated by dividing the voltage by the number of cells connected in series.
  • the average voltage may be included in the operating data. In this case, the average voltage may be obtained from the operating data.
  • the voltage spread calculation unit 106 classifies the average voltage calculated for each operation data into an average charging voltage (charging average voltage) and an average discharging voltage (charging average voltage), and divides the average voltage into a charging average voltage group and a discharging average voltage group. and get.
  • the voltage distribution of the set of the charging average voltage group and the discharging average voltage group is described as a reference voltage distribution (charging average voltage, discharging average voltage).
  • the voltage spread calculation unit 106 also calculates a feature amount (voltage spread degree) regarding the spread of the voltage distribution for the reference voltage distribution (charging average voltage, discharging average voltage).
  • the method for calculating the degree of voltage spread may be the same as described above.
  • FIGS. 5 and 6 An example of calculating the degree of voltage spread will be shown using FIGS. 5 and 6. The explanations of FIGS. 5 and 6 are applicable to any of the five types of voltage spread degrees described above.
  • FIG. 5 shows an example of calculating the voltage spread degree from the voltage distribution.
  • This voltage distribution may be any of the five types of voltage distributions described above.
  • This distribution has a shape close to a normal distribution.
  • This distribution is obtained from batteries used for power conditioning applications, such as stationary batteries.
  • the standard deviation can be calculated as the degree of voltage spread.
  • FIG. 5 shows an example of calculating the standard deviation.
  • FIG. 6 shows another example of calculating the voltage spread degree from the voltage distribution.
  • This distribution has two peaks, one during charging and one during operation (discharging).
  • Such a distribution can be obtained from storage batteries used as power sources, such as electric vehicles and industrial equipment, which once store electricity for operation.
  • the degree of voltage spread can be the difference between the average voltage during charging and the average voltage during discharge.
  • the present device 100 may determine the intended use of the storage battery, and determine the type of the degree of spread (feature amount) of the voltage distribution to be calculated according to the determined intended use.
  • the storage battery monitoring device 100 of FIG. 1 may be provided with a feature determining unit that determines the type of feature depending on the intended use of the storage battery.
  • FIG. 7 shows an example of an information processing system 10A including a storage battery monitoring device 100A, which is a modification of the device 100 in FIG.
  • a feature quantity type determination unit 107 is added.
  • the feature amount type determining unit 107 determines the usage of the storage battery 11 and determines the type of feature amount to be calculated.
  • the operation DB 101 stores type information indicating the intended use of the storage battery 11, and the feature amount type determination unit 107 may determine the intended use of the storage battery 11 based on the type information.
  • the feature amount type determining unit 107 may determine the type of the storage battery 11 from the shape of the voltage distribution described above (see FIGS. 5 and 6).
  • a storage battery has the property that the more it is charged, the higher the open circuit voltage (OCV).
  • OCV open circuit voltage
  • the degree of voltage spread may be calculated depending on the SoC. Therefore, the voltage combination unit 103 may generate the five types of voltage combinations (evaluation target voltage group) only for the operation data having a specific SoC or the operation data belonging to a specific SoC range. good.
  • the input unit 102 may acquire from the operation DB 101 only operation data having a specific SoC or operation data belonging to a specific SoC range.
  • a local deterioration/cell balance collapse determination unit 108 determines local deterioration and cell balance based on the voltage spread degree (large/small), (small/large), (large/large), (small/small), and (average). A determination process is performed to determine whether at least one of the collapses has occurred. As a result of the determination process, local deterioration has occurred, cell balance collapse has occurred, both local deterioration and cell balance collapse have occurred, and neither local deterioration nor cell balance collapse has occurred. , there are four possibilities.
  • the determination unit 108 determines the ratio (large/small), (small/large) by calculating the ratio of the voltage spread degree (large/small), (small/large), (large/large), (small/small) and the voltage spread degree (average). ), (large-large), (small-small) are obtained.
  • the ratios (large and small), (small and large), (large and large), and (small and small) represent the voltage spread degree (large and small), (small and large), (large and large), and (small and small), respectively. ) is calculated by dividing by
  • the determination unit 108 compares the ratio (large/small), (small/large), (large/large), (small/small) with at least one threshold value, and determines whether or not there is local deterioration and the cell balance based on the comparison result and the determination logic. Determine whether there is any collapse.
  • FIG. 8 shows an example of the determination logic as a determination table.
  • a lower limit threshold and an upper threshold are used as two thresholds for the ratios (large/small), (small/large), (large/large), (small/small).
  • the lower threshold is 1- ⁇ 1
  • the upper threshold is 1+ ⁇ 2.
  • Both ⁇ 1 and ⁇ 2 are positive real numbers.
  • ⁇ 1 and ⁇ 2 may be the same value or different values.
  • the same threshold is used for the ratios (large/small), (small/large), (large/large), and (small/small), but different thresholds may be used for each ratio.
  • the lower limit threshold 1- ⁇ 1 and upper threshold 1+ ⁇ 2 for the ratio (small or large), use the lower limit threshold 1- ⁇ 1 and the upper threshold 1+ ⁇ 2 for the ratio (large or large), and use the lower limit threshold for the ratio (small or small).
  • 1 ⁇ 1 and upper limit threshold 1+ ⁇ 2 may be used.
  • the threshold value is predetermined and may differ depending on the temperature or battery type. Further, the threshold value may differ depending on the pattern of charge/discharge command values executed by the storage battery 11. It is assumed that the storage battery 11 is charged or discharged at the specified power value at sampling intervals in accordance with the charge/discharge command value.
  • the charging/discharging command value may be estimated from the power value included in the operation data and information for identifying charging/discharging. Correspondence data in which patterns of temperature, battery type, or charging/discharging command values are associated with threshold values is prepared in advance, and this correspondence data is used to determine the threshold value to be used.
  • ratio (large/small) and (large/large) are both larger than the upper limit threshold value 1+ ⁇ 2, and the ratio (smaller/larger) is smaller than the lower limit threshold value 1 ⁇ 1, it is determined that both local deterioration and cell balance collapse have occurred.
  • the ratio (smaller or smaller) value may be arbitrary. "*" in the figure means don't care (any value may be used).
  • the ratio (large/small) and (small/small) are both greater than the upper limit threshold 1+ ⁇ 2
  • the ratio (small/large) is smaller than the lower limit threshold 1 ⁇ 1, it is determined that both local deterioration and cell balance collapse have occurred. do.
  • the value of the ratio (large or large) may be arbitrary.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a case where cell balance collapses. The explanation will be made in relation to a coordinate system in which the horizontal axis represents the SoC of the storage battery 11 and the vertical axis represents the voltage. The thick vertical arrow indicates the degree of voltage spread (average) of the average degraded cell. The broken line schematically represents the OCV curve. Generally, the larger the amount of charge, the higher the OCV, and the higher the charging voltage and the discharging voltage accordingly.
  • the degree of voltage spread of the average deteriorated cell is the same in any SoC. Since the cell balance is disrupted, there are cells with different average deterioration in SoC (in this case, not the SoC of the battery module or the battery board, but the SoC of the cell). In such a state, the maximum charging voltage, minimum charging voltage, minimum discharging voltage, and maximum discharging voltage are at the positions shown in the figure. Since no local deterioration has occurred, the average deterioration cell has both the maximum charge voltage and the minimum discharge voltage.
  • the voltage spread degree (large/small), (small/large), (large/large), (small/small), and (average) are as shown by the range with an arrow on the right side of the figure. The voltage spread degree (large/small) is larger than the voltage spread degree (average), and the voltage spread degree (small/large) is smaller than the voltage spread degree (average).
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a case where local deterioration occurs. Since local deterioration has occurred, the degree of voltage spread (large/large) is larger than the degree of voltage spread (average), unlike in the case of cell imbalance shown in FIG. The degree of voltage spread (size) is larger than the degree of voltage spread (average), similar to cell imbalance. However, in the case of cell imbalance, the average degraded cell had both the maximum charge voltage and the minimum discharge voltage, but in the case of local deterioration, the locally deteriorated cell had both the maximum charge voltage and the minimum discharge voltage (vertical diagonal lines indicate (see arrow with). The degree of voltage spread (small or large) is about the same as the degree of voltage spread (average), and the degree of voltage spread (small or small) is greater than the degree of voltage spread (average).
  • FIGS. 11 and 12 are diagrams each illustrating a case where both cell balance collapse and local deterioration occur.
  • the average degraded cell has one of the maximum charge voltage and the minimum discharge voltage, and the locally degraded cell has the other. Since there are two patterns, a case where the average deteriorated cell has a maximum charge voltage and a case where the cell has a minimum discharge voltage, the cases are divided into two types as shown in FIGS. 11 and 12.
  • FIG. 11 shows a case where the average degraded cell has the maximum charging voltage and the locally degraded cell has the minimum discharge voltage.
  • FIG. 12 shows a case where locally degraded cells have the maximum charging voltage and average degraded cells have the minimum discharge voltage.
  • the degree of voltage spread (large and large) is about the same as the degree of voltage spread (average), but the degree of voltage spread (small and small) is much larger than the degree of voltage spread (average). It's getting bigger.
  • the degree of voltage spread (small or small) is about the same as the degree of voltage spread (average), but the degree of voltage spread (large or large) is sufficiently larger than the degree of voltage spread (average).
  • the voltage spread degree (large and small) is larger than the voltage spread degree (average) in both of FIGS. 11 and 12, and the voltage spread degree (small and large) is larger than the voltage spread in both cases of FIGS. It is smaller than the degree of spread (average).
  • a case in which neither cell balance collapse nor local deterioration occurs is a case in which the average degraded cells are the same or approximately the same SoC (in this case, the SoC of the cell), so the degree of voltage spread (large/small), (small/large), (large/large) and (small/small) are approximately the same as the degree of voltage spread (average) (not shown).
  • the determination table shown in FIG. 8 can be derived.
  • limited knowledge can also be obtained using some ratios. For example, using only the ratio (small/large), if the ratio (small/large) is smaller than the lower limit threshold value 1 ⁇ 1, it can be determined that at least cell imbalance has occurred. In addition, when using only the ratio (size), if the ratio (size) is about 1 (more than the lower threshold and less than the upper threshold), it can be determined that neither cell imbalance nor local deterioration has occurred. . If the ratio (size) is larger than the upper limit threshold, it can be determined that at least one of cell imbalance and local deterioration has occurred.
  • the judgment table in Figure 8 shows a method of determining the presence or absence of cell imbalance and local deterioration using the ratio to the voltage spread degree (average), but the difference between the voltage spread degree (average) and the The judgment may be made by In that case, the lower threshold "1- ⁇ 1" and the upper threshold "1+ ⁇ 2" in the determination table of FIG. 8 may be changed to "- ⁇ 1" for the lower threshold and " ⁇ 2" for the upper threshold.
  • the difference between the voltage spread degree (large/small), (small/large), (large/large), (small/small) and the voltage spread degree (average) is approximately 0 (lower limit threshold "- ⁇ 1" or more, upper threshold " ⁇ 2"). (or below), is larger than the upper limit threshold, or smaller than the lower limit threshold.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of the processing of the determination unit 108.
  • the determination unit 108 performs processing according to a procedure based on the determination table shown in FIG.
  • the ratio (size) is about 1 (more than the lower limit threshold, less than the upper limit threshold) or larger than the upper limit threshold (S11). If it is about 1, it is determined that neither local deterioration nor cell balance collapse has occurred (S12). From the judgment table in Figure 8, the reason why the ratio (size) is around 1 (more than the lower limit threshold, less than the upper limit threshold) is because neither local deterioration nor cell balance collapse has occurred, so other types of ratios Decisions can be made without reference to values.
  • the ratio (large/small) is larger than the upper limit threshold, it is determined whether the ratio (small/large) is about 1 or smaller than the lower threshold (S13). If the ratio (small/large) is about 1, it is determined that local deterioration has occurred (S14).
  • the ratio (size) is smaller than the lower limit threshold, it is determined whether the ratio (size) is about 1 or larger than the upper limit threshold (S15). If the ratio (large or large) is larger than the upper limit threshold, it is determined that both local deterioration and cell imbalance have occurred (S16).
  • the ratio (large or large) is about 1, it is determined whether the ratio (small or small) is about 1 or larger than the upper limit threshold (S17). If the ratio (small/small) is larger than the upper limit threshold, it is determined that both local deterioration and cell imbalance have occurred (S16). If the ratio (small/small) is about 1, it is determined that cell balance has collapsed (S18).
  • step S16 when it is determined in step S16 that both local deterioration and cell imbalance have occurred, if the ratio (large-to-large) is greater than the upper limit threshold, knowledge is obtained that the locally deteriorated cell is unbalanced toward the lower charge amount. be able to. Moreover, if the ratio (small/small) is larger than the upper limit threshold value, it can be found that the opposite is true, that is, the locally deteriorated cells are unbalanced toward the higher charge amount.
  • the output unit 109 generates data indicating the determination result of the determination unit 108 and outputs it as determination result data. For example, the output unit 109 outputs the determination result data to a display device that can be viewed by the user.
  • FIG. 14 shows an example of determination result data including the value of each ratio and the presence or absence of abnormality (local deterioration or cell imbalance) for each battery board (pack).
  • the determination result data of FIG. 14 the battery panels (packs) for which abnormality was determined can be clearly seen, and the values of each ratio at that time can also be confirmed.
  • FIG. 15 shows determination result data in a table format that includes determination results for each battery board (pack) in chronological order.
  • the determination result data in FIG. 15 includes determination results for each month from March to August 2018. Using the determination result data shown in FIG. 15, it is possible to comprehensively check the determination results in chronological order for each battery panel.
  • the output unit 109 may output data indicating the value of each ratio together with or separately from the determination result data as shown in FIG. 14 or 15.
  • FIG. 16 shows an example of outputting data that includes the values of each ratio in time series.
  • Data is presented in graphical form.
  • the vertical axis is the ratio value
  • the horizontal axis is time.
  • the horizontal axis may be a value indicating the operating amount of the storage battery (for example, the cumulative value of charged and discharged current) such as Ah or Wh.
  • the horizontal axis may be the number of cycles obtained by dividing the operating amount by the rated value.
  • the operation amount and the number of cycles may be output in combination.
  • FIG. 17 shows a flowchart of an example of the operation of the storage battery monitoring device 100 according to the present embodiment.
  • the input unit 102 reads operation data for the evaluation period from the operation DB 101 (S51).
  • the voltage combination unit 103 causes the specifying units 104 and 105 to specify the charging maximum voltage, the discharging minimum voltage, the charging minimum voltage, and the discharging maximum voltage for each operation data.
  • the voltage combination unit 103 combines these specified voltages to create a set of maximum charge voltage group and minimum discharge voltage group, a set of minimum charge voltage group and maximum discharge voltage group, a set of maximum charge voltage group and maximum discharge voltage group. A set of a charging minimum voltage group and a discharging minimum voltage group is generated.
  • the average voltage is calculated for each operation data, and a set of an average charging voltage group and an average discharging voltage group is generated (S52).
  • the voltage spread calculation unit 106 calculates voltage spread degrees (large/small), (small/large), (large/large), (small/small), and (average) as feature quantities based on the voltage distribution of each set (S53).
  • the determination unit 108 determines the ratio (large/small), (small/small) by calculating the ratio of each voltage spread degree (large/small), (small/large), (large/large), (small/small) and the voltage spread degree (average). Get large), (large large), (small small).
  • the determination unit 108 determines the presence or absence of an abnormality by executing the process shown in FIG. 13 based on the acquired ratios (large/small), (small/large), (large/large), (small/small).
  • the output unit 109 outputs data including the determination result by the determination unit 108 (determination result data).
  • the present embodiment it is possible to determine the occurrence of local deterioration and cell imbalance in the storage battery without accumulating data (for example, voltage data) of all battery cells included in the storage battery.
  • FIG. 18 shows an example of an information processing system 10B including a storage battery monitoring device 100B as an information processing device according to the second embodiment.
  • a threshold learning unit 110 and a case DB 111 are added to the storage battery monitoring device 100 in FIG. 1 .
  • the case DB 111 stores case data created based on operational data.
  • the operation data from which the case data is generated may be operation data different from the operation DB 101 that stores the operation data to be evaluated.
  • the case data may be stored in the case DB 111 in advance, or the device 100B may generate the case data from the operation data. In this case, it is assumed that the operation data is associated with the occurrence or non-occurrence of cell balance collapse and local deterioration.
  • FIG. 19 shows an example of case data.
  • a case ID given to each case, a battery ID, values of various ratios, and whether cell balance collapse has occurred and whether local deterioration has occurred are stored.
  • the case DB 111 stores cases in which cell balance collapse occurs, cases in which local deterioration occurs, cases in which both of these occur, and cases in which neither of these occurs.
  • One piece of operational data corresponds to one case.
  • the presence or absence of local deterioration and the presence or absence of cell balance collapse are expressed as binary values, values that quantify the degree of occurrence may be used. For example, in the case of local deterioration, the difference between the SoH of the least deteriorated battery cell and the SoH of the most deteriorated battery cell may be used.
  • the difference between the SoC of the battery cell with the highest amount of charge and the SoC of the battery cell with the least amount of charge may be used.
  • operation data may be associated instead of various ratios. In that case, various ratios may be calculated from the operation data.
  • the threshold learning unit 110 learns a lower threshold and an upper threshold based on case data. For example, when abnormality determination is performed according to the procedure shown in FIG. 13, the lower limit threshold and upper threshold are determined according to the procedure shown in FIG. 13 so that the determination result is correct. For example, in the branch of step S11 in FIG. 13, if the ratio (size) is about 1 (more than the lower limit threshold and less than the upper limit threshold), it is determined that neither local deterioration nor cell balance collapse has occurred, so this determination is correct.
  • the lower threshold and upper threshold are determined as follows. Specifically, the lower limit threshold and the upper threshold may be determined so that the classification index such as precision rate or recall rate becomes high.
  • the determination unit 108 uses the lower and upper thresholds determined by the threshold learning unit 110 to perform determination based on the procedure in FIG. 13 or the determination table in FIG.
  • the method for determining local deterioration and cell imbalance may be other than the procedure in FIG. 13 or the method based on the determination table in FIG. 8. For example, if enough cases have been accumulated in the case DB 111, a classification model may be generated by machine learning using each ratio as an explanatory variable and using the occurrence or non-occurrence of local deterioration and cell imbalance as objective variables.
  • the determination unit 108 determines whether local deterioration and cell balance collapse have occurred, based on various ratios calculated from the operation data and a model generated by learning. Examples of classification models include decision trees, logistic regression, neighborhood methods, support vector machines, neural networks, random forests, and the like.
  • FIG. 20 shows an example of an information processing system 10C including a storage battery monitoring device 100C as an information processing device according to the third embodiment.
  • An SoH estimation unit 112 is added to the storage battery monitoring device 100B of the second embodiment.
  • the SoH estimation unit 112 may be added to the storage battery monitoring device 100 of the first embodiment or the storage battery monitoring device 100A of a modification thereof.
  • the SoH estimation unit 112 estimates the SoH (State of Health) from each voltage spread degree (large/small), (small/large), (large/large), (small/small), and (average). A ratio is calculated between the SoH estimated from the voltage spread degree (large/small), (small/large), (large/large), (small/small) and the SoH estimated from the voltage spread degree (average).
  • the degree of voltage spread is correlated with the state of deterioration (SoH) of the storage battery, so for each voltage spread degree (large/small), (small/large), (large/large), (small/small), (average), the SoH A model for estimating can be trained in advance.
  • the SoH estimation unit 112 estimates the SoH based on the value of each voltage spread degree and the trained model corresponding to each voltage spread degree.
  • the SoH estimation method disclosed in Japanese Patent No. 6313502 or International Publication No. 2021/186512 may be used.
  • the degree of voltage spread may vary depending on the temperature of the storage battery or the above-mentioned charge/discharge command value pattern, but by using SoH, these effects can be reduced. Therefore, it is expected that more stable abnormality determination can be performed by calculating the ratio using SoH. Note that when calculating the ratio using SoH, the comparison of whether the ratio is larger than the upper limit threshold and the comparison of whether the ratio is smaller than the lower limit threshold in the determination table of FIG.
  • FIG. 21 shows an example of the hardware configuration of a storage battery monitoring device according to an embodiment of the present invention.
  • This hardware configuration can be used in the storage battery monitoring devices 100, 100A, 100B, and 100C according to each of the embodiments described above.
  • the hardware configuration in FIG. 21 is configured as a computer 150.
  • the computer 150 includes a CPU 151, an input interface 152, a display device 153, a communication device 154, a main storage device 155, and an external storage device 156, which are communicably connected to each other by a bus 157.
  • the input interface 152 acquires measurement data of the storage battery via wiring or the like.
  • the input interface 152 may be an operation means through which the user gives instructions to the device. Examples of operating means include a keyboard, mouse, and touch panel.
  • the communication device 154 includes a wireless or wired communication means, and performs wired or wireless communication with the EV 200. Measurement data may be acquired via the communication device 154.
  • the input interface 152 and the communication device 154 may each be composed of separate integrated circuits or other circuits, or may be composed of a single integrated circuit or other circuit.
  • the display device 153 is, for example, a liquid crystal display device, an organic EL display device, a CRT display device, or the like. The display device 153 corresponds to the output unit 109 in FIG.
  • the external storage device 156 includes, for example, a storage medium such as an HDD, an SSD, a memory device, a CD-R, a CD-RW, a DVD-RAM, and a DVD-R.
  • the external storage device 156 stores a program for causing the CPU 151, which is a processor, to execute the functions of each processing section of the storage battery monitoring device. Further, each DB included in the storage battery monitoring device is also included in the external storage device 156. Although only one external storage device 156 is shown here, a plurality of external storage devices 156 may exist.
  • the main storage device 155 expands the control program stored in the external storage device 156 under the control of the CPU 151, and stores data necessary for executing the program, data generated by executing the program, and the like.
  • the main storage device 155 includes any memory or storage unit, such as volatile memory (DRAM, SRAM, etc.) or nonvolatile memory (NAND flash memory, MRAM, etc.).
  • the CPU 151 executes the control program expanded to the main storage device 155, thereby executing the functions of each processing section of the storage battery monitoring device.
  • Each DB included in the storage battery monitoring device may also be included in the main storage device 155.
  • the present invention is not limited to the above-mentioned embodiments as they are, and in the implementation stage, the components can be modified and embodied without departing from the spirit of the invention.
  • various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of components disclosed in each of the above embodiments. For example, a configuration in which some components are deleted from all the components shown in each embodiment is also conceivable.
  • the components described in different embodiments may be combined as appropriate.
  • a storage battery including a plurality of battery cells includes a minimum voltage among the voltages of the plurality of battery cells, a maximum voltage among the voltages of the plurality of battery cells, and information that can identify charging or discharging of the storage battery.
  • Obtain multiple operating data Based on the plurality of operation data, one of the charging maximum voltage group and the charging minimum voltage group and one of the discharging maximum voltage group and the discharging minimum voltage group are combined to be evaluated. generate a group of voltages,
  • An information processing device comprising: a processing unit that determines a state of the storage battery based on a voltage distribution of the evaluation target voltage group.
  • the processing unit generates a first voltage group that is a combination of the minimum voltage group for charging and the maximum voltage group for discharging as the evaluation target voltage group, and determines the state of the storage battery based on the first voltage group. , the information processing device according to item 1, wherein it is determined whether or not cell balance collapse, which is a variation in the charge amount of the plurality of battery cells, has occurred.
  • the processing unit generates a second voltage group that is a combination of the charging maximum voltage group and the discharging maximum voltage group as the evaluation target voltage group, and determines whether the cell balance is out of order or not based on the second voltage group.
  • the information processing device wherein the information processing device simultaneously determines whether local deterioration, which is local deterioration of some of the plurality of battery cells, has also occurred.
  • the processing unit generates a third voltage group that is a combination of the charging minimum voltage group and the discharging minimum voltage group as the evaluation target voltage group, and determines whether the cell balance is out of order or not based on the third voltage group.
  • the information processing device according to item 2 or 3, which simultaneously determines whether or not the local deterioration has also occurred.
  • the processing unit generates a fourth voltage group that is a combination of the charging maximum voltage group and the discharging minimum voltage group as the evaluation target voltage group, and determines whether the cell balance is out of order or not based on the fourth voltage group.
  • the information processing device according to item 3 or 4, wherein it is determined whether at least one of the local deterioration has occurred.
  • the operation data includes the voltage of the storage battery or the average voltage of the plurality of battery cells during the charging or discharging
  • the processing unit calculates or obtains an average voltage of the plurality of battery cells based on the operation data, and calculates a voltage distribution of the average voltage group of the plurality of battery cells during the charging and discharging,
  • the information processing device according to any one of items 1 to 5, wherein the state of the storage battery is determined by comparing the voltage distribution of the evaluation target voltage group and the voltage distribution of the average voltage group.
  • the processing unit calculates a feature amount representing the spread of the voltage distribution of the evaluation target voltage group and a reference feature amount representing the spread of the voltage distribution of the average voltage group, and calculates the calculated feature amount and the reference feature amount.
  • the information processing device wherein the state of the storage battery is determined based on the ratio of .
  • the processing unit determines the state of the storage battery by comparing the ratio with at least one threshold value.
  • the processing unit generates a first voltage group that is a combination of the minimum voltage group for charging and the maximum voltage group for discharging as the evaluation target voltage group, and generates a first voltage group that represents the spread of voltage distribution of the first voltage group. By comparing a first ratio between one feature amount and the reference feature amount with the at least one threshold value, it is determined whether or not a cell imbalance, which is a variation in the charge amount of the plurality of battery cells, has occurred.
  • the information processing device determines.
  • the processing unit further generates a second voltage group that is a combination of the charging maximum voltage group and the discharging maximum voltage group as the evaluation target voltage group, and represents a spread of voltage distribution of the second voltage group.
  • a second ratio between the second feature amount and the reference feature amount with the at least one threshold value some of the plurality of battery cells are locally degraded at the same time as the cell balance is disrupted.
  • the information processing device according to item 9, wherein the information processing device determines whether or not local deterioration is also occurring.
  • the processing unit further generates a third voltage group that is a combination of the charging minimum voltage group and the discharging minimum voltage group as the evaluation target voltage group, and represents the spread of voltage distribution of the third voltage group.
  • Item 9 determining whether or not the local deterioration is occurring at the same time as the cell balance collapse by comparing a third ratio between the third feature amount and the reference feature amount with the at least one threshold value; or 10.
  • the information processing device according to 10.
  • the processing unit generates a fourth voltage group that is a combination of the charging maximum voltage group and the discharging minimum voltage group as the evaluation target voltage group, and generates a fourth voltage group that represents the spread of voltage distribution of the fourth voltage group.
  • the processing unit estimates the SoH of the storage battery based on the feature amount, estimates a reference SoH that is the SoH of the storage battery based on the reference feature amount, and estimates the SoH of the storage battery based on the ratio of the SoH and the reference SoH.
  • the information processing device according to any one of items 7 to 12, which determines the state of the information processing device.
  • the information processing device according to item 13, wherein the processing unit determines the state of the storage battery by comparing the ratio with at least one threshold value.
  • the processing unit generates a first voltage group that is a combination of the minimum voltage group for charging and the maximum voltage group for discharging as the evaluation target voltage group, and generates a first voltage group that represents the spread of voltage distribution of the first voltage group. Based on a first ratio between one feature amount and the reference feature amount, it is determined whether or not cell imbalance, which is a variation in the charge amount of the plurality of battery cells, has occurred as a state of the storage battery. 15. The information processing device according to 14. [Item 16] The processing unit further generates a second voltage group that is a combination of the charging maximum voltage group and the discharging maximum voltage group as the evaluation target voltage group, and represents a spread of voltage distribution of the second voltage group.
  • the information processing device By comparing a second ratio between the second feature amount and the reference feature amount with the at least one threshold value, some of the plurality of battery cells are locally degraded at the same time as the cell balance is disrupted.
  • the information processing device determines whether or not local deterioration is also occurring.
  • the processing unit further generates a third voltage group that is a combination of the charging minimum voltage group and the discharging minimum voltage group as the evaluation target voltage group, and represents the spread of voltage distribution of the third voltage group. Item 15: determining whether or not the local deterioration occurs simultaneously with the cell balance collapse by comparing a third ratio between the third feature amount and the reference feature amount with the at least one threshold value; 16.
  • the information processing device according to 16.
  • the processing unit generates a fourth voltage group that is a combination of the charging maximum voltage group and the discharging minimum voltage group as the evaluation target voltage group, and generates a fourth voltage group that represents the spread of voltage distribution of the fourth voltage group. determining whether at least one of the cell balance collapse and the local deterioration has occurred by comparing a fourth ratio between the four feature quantities and the reference feature quantity with the at least one threshold value; The information processing device according to item 16 or 17. [Item 19] The information processing device according to any one of items 8 to 18, wherein the processing unit determines the at least one threshold value based on a temperature of the storage battery or a charging/discharging command value pattern of the storage battery.
  • the processing unit is configured to perform the processing based on a plurality of case data including the first ratio, the second ratio, the third ratio, the fourth ratio, the presence or absence of the cell balance collapse, and the presence or absence of the local deterioration.
  • the information processing device according to any one of items 8 to 19, wherein the information processing device learns two threshold values.
  • a storage battery including a plurality of battery cells includes a minimum voltage among the voltages of the plurality of battery cells, a maximum voltage among the voltages of the plurality of battery cells, and information that can identify charging or discharging of the storage battery.
  • a storage battery including a plurality of battery cells includes a minimum voltage among the voltages of the plurality of battery cells, a maximum voltage among the voltages of the plurality of battery cells, and information capable of identifying charging or discharging of the storage battery.
  • a storage battery including a plurality of battery cells; Obtaining a plurality of operation data including a minimum voltage among the voltages of the plurality of battery cells, a maximum voltage among the voltages of the plurality of battery cells, and information capable of identifying charging or discharging of the storage battery, Based on the plurality of operation data, one of the charging maximum voltage group and the charging minimum voltage group and one of the discharging maximum voltage group and the discharging minimum voltage group are combined to be evaluated.
  • An information processing system comprising: a processing unit that generates a voltage group and determines a state of the storage battery based on a voltage distribution of the evaluation target voltage group.
  • Battery board battery pack, storage battery
  • 1-1 to 1-M module storage battery
  • 10A, 10B, 10C Information processing system
  • Storage battery 100, 100A, 100B, 100C
  • Operation DB 102
  • Input section 103
  • Generation section 104
  • Maximum charge voltage/minimum discharge voltage specification section 105
  • Minimum charge voltage/maximum discharge voltage specification section 106
  • Voltage spread calculation section feature value calculation section
  • Feature amount type determination unit 108
  • Local deterioration/cell imbalance determination unit determination unit
  • 109 Output unit
  • Threshold learning unit 111
  • Case DB 112 SoH estimation unit 120
  • Processing unit 150
  • Computer Input interface
  • Display device 154
  • Communication device 155
  • Main storage device 156
  • External storage device 157
  • Power storage system 201
  • Power storage system C Battery cell

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Abstract

［課題］蓄電池の状態を正確に判定することが可能な情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システムを提供する。 ［解決手段］本実施形態の情報処理装置は、複数の電池セルを含む蓄電池の前記複数の電池セルの電圧のうちの最小電圧と、前記複数の電池セルの電圧のうちの最大電圧と、前記蓄電池の充電又は放電を識別可能な情報とを含む複数の稼働データを取得し、前記複数の稼働データに基づき、前記充電の最大電圧群及び前記充電の最小電圧群のうちの１つと、前記放電の最大電圧群及び前記放電の最小電圧群のうちの１つとを組み合わせて評価対象電圧群を生成し、前記評価対象電圧群の電圧分布に基づいて、前記蓄電池の状態を判定する、処理部を備える。

Description

情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システム
　本実施形態は、情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システムに関する。
　脱炭素化に向けて電力系統を安定化させ、排気ガスを削減する目的などから２次電池（蓄電池）の利用が増加している。蓄電池は正常に動作していても、使用頻度又は使用時間に応じ徐々に劣化が進行していく。蓄電池が突然故障することを回避するために、蓄電池の状態として、劣化の進行度合い（健全度）を監視しておく必要がある。
　蓄電池は一例として電池モジュールが直列又は並列に接続した電池モジュールの集合体として構築され、電池モジュール自身も電池セルの集合体である。そのため、蓄電池の異常を正確に把握するためには、モジュールレベル又はセルレベルでの異常有無の判定（異常判定）を行うことが理想である。しかしながら、当該異常判定を実現するには、モジュール又はセルレベルでの稼働データが必要となる。蓄電池の規模が大きくなるほど、モジュール及びセルの数も多くなり、モジュールレベル及びセルレベルでのデータの蓄積は困難であることが多い。
　この課題に対して、蓄電池の稼働データから、各電池モジュールの状態を考慮して局所劣化の有無を判定する手法もある。しかしながら、この手法を用いる場合に、局所劣化が生じていなくても、セルバランス崩れがある場合に、異常として検出される場合がある。この場合、局所劣化が生じていたのか、セルバランス崩れが生じていたのかの判定できない。
国際公開第２０２１／０４４６３５号 特許第６３１３５０２号公報 国際公開第２０２２／０４９７４５号
　本実施形態は、蓄電池の状態を正確に判定することが可能な情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システムを提供する。
　本実施形態の情報処理装置は、複数の電池セルを含む蓄電池の前記複数の電池セルの電圧のうちの最小電圧と、前記複数の電池セルの電圧のうちの最大電圧と、前記蓄電池の充電又は放電を識別可能な情報とを含む複数の稼働データを取得し、前記複数の稼働データに基づき、前記充電の最大電圧群及び前記充電の最小電圧群のうちの１つと、前記放電の最大電圧群及び前記放電の最小電圧群のうちの１つとを組み合わせて評価対象電圧群を生成し、前記評価対象電圧群の電圧分布に基づいて、前記蓄電池の状態を判定する、処理部を備える。
本実施形態に係る情報処理装置である蓄電池監視装置の一例を示すブロック図。 蓄電池の一形態として蓄電システムの構成例を示す図。 １つのモジュールの構成例を示す図。 局所劣化とセルバランス崩れのイメージを示す図。 稼働ＤＢの一例を示す図。 電圧分布の一例を示す図。 電圧分布の他の例を示す図。 図１の装置の変形例である蓄電池監視装置の一例を示す図。 判定ロジックの一例を示す図。 セルバランスの崩れが生じるケースを説明する図。 局所劣化が生じたケースを説明する図。 セルバランス崩れ及び局所劣化の両方が生じているケースを説明する図。 セルバランス崩れ及び局所劣化の両方が生じているケースを説明する他の図。 判定部の処理の一例を示すフローチャート。 電池盤ごとに、各レシオの値と、局所劣化又はセルバランス崩れの有無とを含む判定結果データの例を示す図。 電池盤ごとに判定結果を時系列に含む判定結果データを表形式で示す図。 各レシオの値を時系列的に含むデータの出力例を示す図。 本実施形態に係る蓄電池監視装置の動作の一例のフローチャート。 第２実施形態に係る情報処理装置として蓄電池監視装置の例を示す図。 事例データの一例を示す図。 第３実施形態に係る情報処理装置として蓄電池監視装置の一例を示す図。 本発明の実施形態に係る蓄電池監視装置のハードウェア構成例を示す図。
　以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。
（第１実施形態）
　図１は、本実施形態に係る情報処理装置である蓄電池監視装置１００を含む情報処理システム１０の一例のブロック図である。情報処理システム１０は、蓄電池１１、稼働ＤＢ１０１、蓄電池監視装置１００を備えている。蓄電池監視装置１００は入力部１０２、処理部１２０、出力部１０９を備えている。
　蓄電池１１は、充放電を繰り返し可能な電池である。蓄電池１１は、放電のみ可能な一次電池に対して、二次電池とも呼称されるが、以下では蓄電池に呼び方を統一する。本実施形態において充放電と称するときは充電及び放電の少なくとも一方を含む。
　蓄電池１１の用途は任意でよい。蓄電池１１は、一例として電気自動車（ＥＶ）、電気バス、電車、次世代型路面電車システム（ＬＲＴ）、バス高速輸送システム（ＢＲＴ）、無人搬送車（ＡＧＶ）、飛行機又は船など電気エネルギーを動力源として動作する移動体に搭載される電池、又は産業機器などに搭載される電池のように、一度電気を蓄えて稼働するような電源用途の蓄電池でもよい。あるいは蓄電池は、電力系統において周波数変動抑制用に用いられる定置型蓄電池のような蓄電池でもよい。蓄電池は、その他の用途の蓄電池でもよい。蓄電池は単一の用途の他、複数の用途に用いられる電池でもよい。例えば蓄電池は、周波数変動抑制用に用いられた後、リユースによりＥＶ等の動力源又はデマンドレスポンスの電力貯蔵用として用いられる電池でもよい。
　図２は、蓄電池１１の一形態として蓄電システム２０１の構成例を示す。蓄電システム２０１は、電池盤（電池パック）１、２、・・・Ｎを備える。蓄電池の用途に応じ所望の出力を得られるように、複数の電池盤が直列、並列、又は直列かつ並列に接続されている。各電池盤は、複数のモジュールを備えている。電池盤１はモジュール１－１～１－Ｍ、電池盤２はモジュール２－１～２－Ｍ、電池盤ＮはモジュールＮ－１～Ｎ－Ｍを備えている。各電池盤における複数のモジュールは直列、並列、又は直列かつ並列に接続されている。本例では各電池盤が備えるモジュール数は同じ個数であるが、同じである必要はない。
　図３Ａは、１つのモジュールの構成例を示す。モジュールは、複数の電池セルＣを含む。電池セルのことをセルとも呼ぶ。複数の電池セルＣは、直列、並列、又は直列かつ並列に接続されている。一例として、２つ以上の電池セルＣが直接に接続されたものが複数並列に接続されている。
　本実施形態における評価対象となる蓄電池（対象蓄電池）は、各電池盤、各モジュール又は蓄電システムである。本装置１００は、蓄電池における異常を検出する。より詳しくは、本装置１００は、蓄電池におけるセルバランス崩れの有無及び局所劣化の有無を判定する。
　図３Ｂ（Ａ）は局所劣化のイメージを示す。斜線で示すセルＣに局所劣化が発生している。局所劣化は、複数のセルのうちの一部が局所的に劣化していることである。
　図３Ｂ（Ｂ）はセルバランス崩れのイメージを示す。斜線で示すセルＣの充電量（ＳｏＣ）が大きく、その他のセルＣの充電量が小さい。すなわち、複数のセルＣの充電量がばらついている。複数のセルの充電量のばらついていることであるセルバランス崩れが発生している。ばらつくとは、例えば複数音セルの充電量の標準偏差が一定値以上であることでもよいし、任意の２つのセルの充電量の差が一定値以上になることでもよいし、その他の定義でもよい。
　蓄電池監視装置１００は稼働ＤＢ１０１に接続されている。稼働ＤＢ１０１は、１つ又は蓄電池１１から取得された稼働データを時系列に記憶している。稼働データは、蓄電池を実際の用途で使用している場合に稼働中の蓄電池から取得されたデータでもよいし、実験により取得されたデータでもよい。稼働データの取得単位は、モジュール、電池盤、及び複数の電池盤の組のいずれでもよい。複数の取得単位で稼働データを取得してもよい。稼働データの取得単位は、電池セルの集合体であれば、モジュール及び電池盤のいずれでも構わない。最大セル電圧及び最小セル電圧は、データ取得単位における全電池セルにおいて、最大電圧を有する電池セルの電圧、最小電圧を有する電池セルの電圧である。電池セルの電圧のことを、セル電圧とも呼ぶ。最大セル電圧及び最小セル電圧の値は、過充電及び過放電を防ぐために、蓄電池又は蓄電システムで把握されている値である。
　図４は、稼働ＤＢ１０１の一例を示す。稼働データは、蓄電池１１に関する計測データを含む。より詳細には、稼働データは、電池ＩＤ、時刻（計測時刻）、電圧値、ＳｏＣ（State of Charge）、電力値、温度、最大セル電圧、及び最小セル電圧を含む。温度は蓄電池１１で計測された温度である。電流又は電力は正負により、充電と放電を区別できる。つまり正負は充電又は放電を識別する情報の一例である。充電中あるいは放電中といった充放電フラグを設けることで、充電及び放電を区別する構成でもよい。この場合、充放電フラグが、充電又は放電を識別する情報に対応する。
　蓄電池１１の用途、湿度又は天気など、その他の情報が稼働データに含まれていてもよい。例えば充電時、放電時、システム稼働時（以下、稼働時）、システム非稼働時（以下、非稼働時）のように蓄電池からの計測データの取得時における蓄電池の状態を示すフラグを含んでいてもよい。フラグの種類は、蓄電池のタイプに応じて異なってもよい。蓄電池のタイプの例として、前述したように電力系統において周波数変動抑制用途として用いられる蓄電池、及び貯蔵用の蓄電池（ＥＶ用の蓄電池など）がある。また稼働データに、蓄電池の状態を示す値、具体的には、蓄電池の健全度（ＳｏＨ：State of Health）が含まれていてもよい。ＳｏＨは蓄電池の劣化の進行度合いを示し、蓄電池の劣化がどの程度進行しているかを示す劣化状態を表す指標である。ＳｏＨは、一例として電池容量を蓄電池のスペック容量で除算したものとして定義される。但し、ＳｏＨの定義はこれに限定されない。例えば、内部抵抗の大きさに応じてＳｏＨを定義してもよい。
　図４の例では、稼働データが１秒間隔で取得されているが、取得間隔は１分、５分、１時間など別の値でもよい。また取得間隔は一定時間間隔でなく、例えば時間帯に応じて又は蓄電池の使用形態等に応じて、取得間隔が異なってもよい。電圧値は、充電時に計測された電圧の場合は充電電圧値、又放電時に計測された電圧の場合は放電電圧値である。電力値の代わりに、稼働データに電流値が含まれていてもよい。この場合、蓄電池監視装置１００が、電流値と電圧値との積算により電力値を算出してもよい。ＳｏＣは、電池の充電量を示す指標である。ＳｏＣは、一例として、蓄電池に蓄積されている電力量（電荷量）を、蓄電池のスペック容量で除算することで算出される。稼働データにＳｏＣが含まれておらず電流値が含まれている場合に、蓄電池監視装置１００が電流値を積分し、積分値からＳｏＣを算出してもよい。
　入力部１０２は、稼働ＤＢ１０１から稼働データを取得し、電圧組み合わせ部１０３に提供する。稼働データの取得期間は、蓄電池１１の評価対象期間である。
　充電最大電圧・放電最小電圧特定部１０４（以下、特定部１０４）は、評価対象期間の稼働データのうち充電の稼働データごとに最大セル電圧（以下、充電最大電圧）を特定し、充電最大電圧群を取得する。また、放電の稼働データごとに最小セル電圧（以下、放電最小電圧）を特定し、放電最小電圧群を取得する。稼働データにおける充電と放電の区別は、前述の通り、電流又は電力の正負で行う。例えば正が放電、負が充電に対応する。稼働データに充電放電のフラグが含まれる場合は、フラグに基づき充電と放電を区別してもよい。
　充電最小電圧・放電最大電圧特定部１０５（以下、特定部１０５）は、評価対象期間の稼働データのうち充電の稼働データごとに充電の最小セル電圧（以下、充電最小電圧）を特定し、充電最小電圧群を取得する。また、放電の稼働データごとに、放電の最大セル電圧（以下、放電最大電圧）を特定し、放電最大電圧群を取得する。
　電圧組み合わせ部１０３は、特定部１０４、１０５によって取得された充電最大電圧群及び充電最小電圧群のうちの１つと、放電最小電圧群及び放電最大電圧群のうちの１つとを組み合わせて、評価対象電圧群を生成する。一例として、充電最大電圧群と放電最小電圧群の組、充電最小電圧群と放電最大電圧群の組、充電最大電圧群と放電最大電圧群の組、充電最小電群と放電最小電圧群の組をそれぞれ評価対象電圧群として生成する。４つの組（評価対象電圧群）を生成したが、生成するべき組は、後述する検出したい異常の種類に応じて、変動してもよい。例えば少なくともセルバランス崩れが起こっているか否かのみを検出する場合は、充電最小電圧群と放電最大電圧群の組のみを生成してもよい。
　充電最大電圧群と放電最小電圧群の組の電圧分布を電圧分布（充電最大電圧、放電最小電圧）、充電最小電圧群と放電最大電圧群の組の電圧分布を電圧分布（充電最小電圧、放電最大電圧）、充電最大電圧群と放電最大電圧群の組の電圧分布を電圧分布（充電最大電圧、放電最大電圧）、充電最小電群と放電最小電圧群の組の電圧分布を電圧分布（充電最小電、放電最小電圧）と記載する。
　電圧広がり算出部１０６（特徴量算出部）は、電圧分布（充電最大電圧、放電最小電圧）、（充電最小電圧、放電最大電圧）、（充電最大電圧、放電最大電圧）、（充電最小電、放電最小電圧）についてそれぞれ電圧分布の広がりに関する特徴量（電圧広がり度合いと呼ぶ）を算出する。電圧分布（充電最大電圧、放電最小電圧）の例にして、電圧広がり度合いの具体例を示す。
　一例として、電圧広がり度合いは、電圧分布（充電最大電圧、放電最小電圧）の標準偏差である。あるいは、電圧分布（充電最大電圧、放電最小電圧）の最大値と最小値の差である。あるいは、電圧分布（充電最大電圧、放電最小電圧）において充電最大電圧のうちの最大値と、放電最小電圧のうちの最小値との差である。その他の方法で電圧広がり度合いを定義してもよい。
　また電圧広がり算出部１０６は、稼働データごとに、平均のセル電圧（平均電圧）を算出する。平均電圧は、例えば、稼働データに含まれる電圧をセルの直列接続数で除算することで算出することができる。稼働データの電圧がモジュール又は電池盤のデータであれば、セルの直列接続数で電圧を割ることで、セルの平均電圧を算出できる。平均電圧が稼働データに含まれていてもよい。この場合、稼働データから平均電圧を取得すればよい。電圧広がり算出部１０６は、稼働データごとに算出した平均電圧を、充電の平均電圧（充電平均電圧）と、放電の平均電圧（充電平均電圧）に分類して充電平均電圧群と放電平均電圧群とを取得する。充電平均電圧群と放電平均電圧群の組（基準電圧群）の電圧分布を、基準電圧分布（充電平均電圧、放電平均電圧）と記載する。電圧広がり算出部１０６は、基準電圧分布（充電平均電圧、放電平均電圧）についても、電圧分布の広がりに関する特徴量（電圧広がり度合い）を算出する。電圧広がり度合いの算出方法は上述と同様の例でよい。
　図５及び図６を用いて、電圧広がり度合いの算出例を示す。図５及び図６の説明は、上述の５つの種類の電圧広がり度合いのいずれにも適用可能である。
　図５は、電圧分布から電圧広がり度合いを算出する例を示す。この電圧分布は、前述した５つの種類の電圧分布のいずれでもよい。この分布は正規分布に近い形状を有する。この分布は、定置型蓄電池のように、電力調整用途に用いられる蓄電池から得られる。このような分布の場合、電圧広がり度合いとして、標準偏差を算出することができる。図５には標準偏差を算出する例が示されている。
　図６は、電圧分布から電圧広がり度合いを算出する他の例を示す。この分布は、充電中と稼働中（放電中）との二つの山を有する。このような分布は、電動移動体や産業機器のように、一度電気を蓄えて稼働するような電源用途の蓄電池から得られる。このような分布の場合、電圧広がり度合いとして、充電中の平均電圧と、放電中の平均電圧との差を電圧広がり度合いとすることができる。
　本装置１００は、蓄電池の使用用途を判定し、判定した使用用途に応じて、算出する電圧分布の広がり度合い（特徴量）の種類を決定してもよい。蓄電池の使用用途に応じて特徴量の種類を決定する特徴量決定部を図１の蓄電池監視装置１００に設けてもよい。
　図７は、図１の装置１００の変形例である蓄電池監視装置１００Ａを備えた情報処理システム１０Ａ一例を示す。特徴量種類決定部１０７が追加されている。特徴量種類決定部１０７は、蓄電池１１の使用用途を判定し、算出する特徴量の種類を決定する。一例として、稼働ＤＢ１０１には蓄電池１１の使用用途を示す種別情報が格納されており、特徴量種類決定部１０７は、当該種別情報に基づき蓄電池１１の使用用途を判定してもよい。あるいは、特徴量種類決定部１０７は、上述の電圧分布の形状（図５、図６参照）から、蓄電池１１の種別を判定してもよい。
　また、蓄電池は充電量が多い程、開放電圧（OCV: Open Circuit Voltage）が高まる性質がある。開放電圧の違いを排除するため、ＳｏＣに応じて電圧広がり度合いを算出してもよい。このため、電圧組み合わせ部１０３は、特定のＳｏＣを有する稼働データ、又は特定のＳｏＣ範囲に属する稼働データのみを対象に、上述の５つの種類の電圧組み合わせ（評価対象電圧群）を生成してもよい。入力部１０２は、特定のＳｏＣを有する稼働データ、又は特定のＳｏＣ範囲に属する稼働データのみを稼働ＤＢ１０１から取得してもよい。
　上述した５つの電圧分布（充電最大電圧、放電最小電圧）、（充電最小電圧、放電最大電圧）、（充電最大電圧、放電最大電圧）、（充電最小電、放電最小電圧）、（充電平均電圧、放電平均電圧）からそれぞれ算出した電圧広がり度合いを、それぞれ電圧広がり度合い（大小）、（小大）、（大大）、（小小）、（平均）と記載する。
　局所劣化・セルバランス崩れ判定部１０８（以下、判定部１０８）は、電圧広がり度合い（大小）、（小大）、（大大）、（小小）、（平均）に基づき、局所劣化及びセルバランス崩れの少なくともいずれかが発生しているか否かを判定する判定処理を行う。判定処理の結果として、局所劣化が発生している、セルバランス崩れが発生している、局所劣化及びセルバランス崩れの両方が発生している、局所劣化及びセルバランス崩れのいずれも発生していない、の４通りがあり得る。
　判定部１０８は、電圧広がり度合い（大小）、（小大）、（大大）、（小小）と、電圧広がり度合い（平均）との比率を算出することで、レシオ（大小）、（小大）、（大大）、（小小）を得る。つまり、レシオ（大小）、（小大）、（大大）、（小小）は、それぞれ電圧広がり度合い（大小）、（小大）、（大大）、（小小）を、電圧広がり度合い（平均）で割ることによって算出される。
　判定部１０８は、レシオ（大小）、（小大）、（大大）、（小小）を、少なくとも１つの閾値と比較し、比較結果と、判定ロジックとに基づき、局所劣化の有無及びセルバランス崩れの有無を判定する。
　図８は、判定ロジックの一例を判定表として示す。レシオ（大小）、（小大）、（大大）、（小小）に対して、２つの閾値として下限閾値、上限閾値を用いている。下限閾値は１―α１、上限閾値は１＋α２である。α１、α２はいずれも正の実数である。α１、α２は同じ値でも、異なる値でもよい。図８の例では、レシオ（大小）、（小大）、（大大）、（小小）に対して同じ閾値を用いているが、それぞれ異なる閾値を用いてもよい。例えばレシオ（小大）に対して下限閾値１―β１、上限閾値１＋β２を用い、レシオ（大大）に対して下限閾値１―γ１、上限閾値１＋γ２を用い、レシオ（小小）に対して下限閾値１―θ１、上限閾値１＋θ２を用いてもよい。閾値は、予め決められており、温度又は電池種別に異なってもよい。また閾値は、蓄電池１１が実行する充放電指令値のパターンに応じて異なってもよい。蓄電池１１は充放電指令値に従ってサンプリング間隔で充電又は放電を指示された電力値で行うものとする。稼働データに含まれる電力値と充放電を識別する情報とから充放電指令値を推定してもよい。温度、電池種別又は充放電指令値のパターンを、あらかじめ閾値と対応づけた対応データを用意しておき、この対応データを用いて、使用する閾値を決定する。
　以下、図８の判定ロジックについて説明する。
［ケース１］
　レシオ（大小）、（小大）、（大大）、（小小）がいずれも下限閾値１―α１以上、上限閾値１＋α２以下の場合、局所劣化及びセルバランス崩れのいずれも生じていないと判断する。α１及びα２が１に比べて十分小さい値であれば、レシオ（大小）、（小大）、（大大）、（小小）がいずれも１程度であれば、局所劣化及びセルバランス崩れのいずれも生じていないといえる。本実施形態ではα１及びα２が１に比べて十分小さい値とする。α１及びα２は、例えば０．１以下の値とする。０．１はあくまで例であり、それより大きい値で設定しても構わない。
［ケース２］
　レシオ（大小）、（大大）、（小小）がいずれも上限閾値１＋α２より大きく、レシオ（小大）が下限閾値１―α１以上、上限閾値１＋α２以下の場合は、局所劣化が生じていると判断する。
［ケース３］
　レシオ（大小）、（大大）がいずれも上限閾値１＋α２より大きく、レシオ（小大）が下限閾値１―α１より小さい場合は、局所劣化及びセルバランス崩れのどちらも生じていると判断する。レシオ（小小）の値は任意でよい。図における「＊」は、ドントケア（任意の値でよい）を意味する。
　あるいは、レシオ（大小）、（小小）がいずれも上限閾値１＋α２より大きく、レシオ（小大）が下限閾値１―α１より小さい場合は、局所劣化及びセルバランス崩れのどちらも生じていると判断する。レシオ（大大）の値は任意でよい。
［ケース４］
　レシオ（大小）が上限閾値１＋α２より大きく、レシオ（小大）が下限閾値１―α１より小さく、レシオ（大大）、（小小）がいずれも下限閾値１―α１以上、上限閾値１＋α２以下の場合、セルバランス崩れが生じていると判断する。
　図８の判定ロジックにおける判定の根拠について、図９～図１２を用いて、ケースごとに詳細に説明する。
　図９は、セルバランスの崩れが生じるケースを説明する図である。横軸を蓄電池１１のＳｏＣ、縦軸を電圧とした座標系に対応付けて説明する。縦方向の太い矢印は、平均劣化セルの電圧広がり度合い（平均）を示している。破線はＯＣＶ曲線を模式的に表している。一般に充電量が多い程ＯＣＶが高くなり、それに応じて充電電圧及び放電電圧も高くなる。
　局所劣化は生じていないため、どのＳｏＣにおいても、平均劣化セルの電圧広がり度合いは同程度になる。セルバランスは崩れている状態であるため、ＳｏＣ（ここでは電池モジュール又は電池盤のＳｏＣではなく、セルのＳｏＣ）の異なる平均劣化セルが存在する状態である。このような状態の時、充電最大電圧、充電最小電圧、放電最小電圧、放電最大電圧は図示する位置となる。局所劣化は生じていないため、充電最大電圧と放電最小電圧とも平均劣化セルが有している。電圧広がり度合い（大小）、（小大）、（大大）、（小小）、（平均）は図の右側に矢印付の範囲で示したような大きさとなる。電圧広がり度合い（大小）は、電圧広がり度合い（平均）よりも大きく、電圧広がり度合い（小大）は、電圧広がり度合い（平均）よりも小さい。
　図１０は、局所劣化が生じるケースを説明する図である。局所劣化が生じているため、電圧広がり度合い（大大）が、図９のセルバランス崩れの場合と異なり、電圧広がり度合い（平均）よりも大きくなっている。電圧広がり度合い（大小）は、セルバランス崩れと同様に、電圧広がり度合い（平均）よりも大きい。但し、セルバランス崩れの場合は充電最大電圧と放電最小電圧とも平均劣化セルが有していたが、局所劣化の場合は、充電最大電圧と放電最小電圧とも局所劣化セルが有する（縦方向の斜線付きの矢印を参照）。電圧広がり度合い（小大）は電圧広がり度合い（平均）と同程度であり、電圧広がり度合い（小小）は電圧広がり度合い（平均）よりも大きい。
　図１１及び図１２は、セルバランス崩れ及び局所劣化の両方が生じているケースをそれぞれ説明する図である。セルバランス崩れ及び局所劣化の両方が生じる場合においては、充電最大電圧と放電最小電圧とのうちの一方を平均劣化セルが有し、他方を局所劣化セルが有する。平均劣化セルが充電最大電圧を有する場合と放電最小電圧を有する場合の２パターンあるため、図１１と図１２に示すように２種類のケースに分けて示している。
　図１１は、充電最大電圧を平均劣化セルが有し、放電最小電圧を局所劣化セルが有する場合を示す。図１２は、充電最大電圧を局所劣化セルが有し、放電最小電圧を平均劣化セルが有する場合を示す。図１１と図１２を比較すると、図１１では、電圧広がり度合い（大大）が電圧広がり度合い（平均）と同程度であるが、電圧広がり度合い（小小）が電圧広がり度合い（平均）よりも十分大きくなっている。一方、図１２では、電圧広がり度合い（小小）が電圧広がり度合い（平均）と同程度であるが、電圧広がり度合い（大大）が電圧広がり度合い（平均）より十分大きくなっている。電圧広がり度合い（大小）は、図１１及び図１２のいずれの場合も電圧広がり度合い（平均）より大きくなっており、電圧広がり度合い（小大）は、図１１及び図１２のいずれの場合も電圧広がり度合い（平均）よりも小さくなっている。
　セルバランス崩れ及び局所劣化のどちらも生じていないケースは、平均劣化セルが同じ又は略同じＳｏＣ（ここではセルのＳｏＣ）であるケースであるため、電圧広がり度合い（大小）、（小大）、（大大）、（小小）は、電圧広がり度合い（平均）と同程度になる（図示せず）。
　図９～図１２に示した場合分けの結果を統合することで、図８に示した判定表が導出できる。
　図８の判定表において、一部のレシオを用いて、限定的な知見を得ることもできる。例えば、レシオ（小大）のみを用いて、レシオ（小大）が下限閾値１―α１より小さければ、少なくともセルバランス崩れが生じていることを判定できる。また、レシオ（大小）のみを用いる場合、レシオ（大小）が1程度であれば（下限閾値以上、上限閾値以下であれば）、セルバランス崩れ及び局所劣化のどちらも生じていないことを判定できる。レシオ（大小）が上限閾値より大きければ、セルバランス崩れ及び局所劣化のうちの少なくとも一方が生じていることを判定できる。
　図８の判定表では、電圧広がり度合い（平均）との比を用いて、セルバランス崩れ及び局所劣化の有無の判定を行う方法を示しているが、電圧広がり度合い（平均）との差を用いて判定を行ってもよい。その場合は、図８の判定表の下限閾値“１－α１”及び上限閾値“１＋α２”を、下限閾値を“－α１”、上限閾値を“α２”に変更すればよい。つまり、電圧広がり度合い（大小）、（小大）、（大大）、（小小）と電圧広がり度合い（平均）との差がそれぞれ０程度（下限閾値“－α１”以上、上限閾値“α２”以下）か、上限閾値より大きいか、下限閾値より小さいかで判定を行う。
　図１３は、判定部１０８の処理の一例を示すフローチャートである。判定部１０８は、図８の判定表に基づく手順で処理を行う。
　レシオ（大小）が１程度（下限閾値以上、上限閾値以下）か、上限閾値より大きいかを判断する（Ｓ１１）。１程度であれば、局所劣化及びセルバランス崩れのいずれも生じていないと決定する（Ｓ１２）。図８の判定表からレシオ（大小）が１程度（下限閾値以上、上限閾値以下）であるのは、局所劣化及びセルバランス崩れのいずれも生じていないのみであるため、他の種類のレシオの値を参照しないで判断を行うことができる。
　レシオ（大小）が上限閾値より大きい場合は、レシオ（小大）が１程度か、下限閾値より小さいかを判断する（Ｓ１３）。レシオ（小大）が１程度であれば、局所劣化が発生していると決定する（Ｓ１４）。
　レシオ（大小）が下限閾値より小さい場合は、レシオ（大大）が１程度か、上限閾値より大きいかを判断する（Ｓ１５）。レシオ（大大）が上限閾値より大きい場合は、局所劣化もセルバランス崩れも生じていると決定する（Ｓ１６）。
　レシオ（大大）が１程度である場合は、レシオ（小小）が１程度か、上限閾値より大きいかを判断する（Ｓ１７）。レシオ（小小）が上限閾値より大きい場合は、局所劣化もセルバランス崩れも生じていると決定する（Ｓ１６）。レシオ（小小）が１程度である場合は、セルバランス崩れが生じていると決定する（Ｓ１８）。
　上述した処理は一例であり、図８の判定表に準拠する形であれば他の手順でも良い。また、ステップＳ１６で局所劣化もセルバランス崩れも生じていると決定する場合、レシオ（大大）が上限閾値より大きければ、局所劣化セルは充電量が低い方にバランスが崩れているといった知見を得ることができる。また、レシオ（小小）が上限閾値より大きければ、その逆、すなわち局所劣化セルは充電量が高い方にバランスが崩れているといった知見を得ることができる。
　出力部１０９は、判定部１０８の判定結果を示すデータを生成し、判定結果データとして出力する。例えば、出力部１０９は判定結果データを、ユーザが閲覧可能な表示装置に出力する。
　図１４及び図１５はそれぞれ判定結果データの例を示す。
　図１４は、電池盤（パック）ごとに、各レシオの値と、異常（局所劣化又はセルバランス崩れ）の有無とを含む判定結果データの例を示す。図１４の判定結果データでは、異常の判定が得られた電池盤（パック）が明確に分かり、そのときの各レシオの値も確認できる。
　図１５は、電池盤（パック）ごとに判定結果を時系列に含む判定結果データを表形式で示す。図１５の判定結果データは、２０１８年３月～８月の月ごとに判定を行った判定結果を含む。図１５の判定結果データにより、各電池盤について、判定結果を時系列的に網羅的に確認ができる。
　出力部１０９は、図１４又は図１５のような判定結果データとともに又は判定結果データとは別に、各レシオの値を示すデータを出力してもよい。
　図１６は、各レシオの値を時系列的に含むデータの出力例を示す。データがグラフ形式で示されている。縦軸はレシオの値、横軸は時刻である。但し、横軸は、Ah又はWhといった蓄電池の稼働量（例えば充放電された電流の累積値）を示す値でもよい。また、稼働量を定格値で割ったサイクル数を横軸としてもよい。あるいは、稼働量とサイクル数を組み合わせて出力してもよい。
　図１７は、本実施形態に係る蓄電池監視装置１００の動作の一例のフローチャートを示す。入力部１０２は、稼働ＤＢ１０１から評価対象期間の稼働データを読み出す（Ｓ５１）。電圧組み合わせ部１０３が、稼働データごとに特定部１０４、１０５に充電最大電圧、放電最小電圧、充電最小電圧、放電最大電圧を特定させる。電圧組み合わせ部１０３は、特定されたこれらの電圧を組み合わせて、充電最大電圧群及び放電最小電圧群の組、充電最小電圧群及び放電最大電圧群の組、充電最大電圧群及び放電最大電圧群の組、充電最小電圧群及び放電最小電圧群の組を生成する。さらに稼働データごとに平均電圧を計算し、平均充電電圧群及び平均放電電圧群の組を生成する（Ｓ５２）。電圧広がり算出部１０６は、各組の電圧分布に基づき、電圧広がり度合い（大小）、（小大）、（大大）、（小小）、（平均）を特徴量として算出する（Ｓ５３）。判定部１０８は、各電圧広がり度合い（大小）、（小大）、（大大）、（小小）と、電圧広がり度合い（平均）との比率を計算することにより、レシオ（大小）、（小大）、（大大）、（小小）を取得する。判定部１０８は、取得したレシオ（大小）、（小大）、（大大）、（小小）に基づき、図１３に示した処理を実行することにより、異常の有無を判定する。出力部１０９は、判定部１０８による判定結果を含むデータ（判定結果データ）を出力する。
　以上、本実施形態によれば、蓄電池に含まれる全ての電池セルのデータ（例えば電圧データ）を蓄積せずともに、蓄電池における局所劣化及びセルバランス崩れの発生を判定可能となる。
（第２実施形態）
　本実施形態では、第１実施形態で用いた下限閾値及び上限閾値を学習により決定する。
　図１８は、第２実施形態に係る情報処理装置として蓄電池監視装置１００Ｂを含む情報処理システム１０Ｂの一例を示す。図１の蓄電池監視装置１００に閾値学習部１１０と事例ＤＢ１１１が追加されている。
　事例ＤＢ１１１には、稼働データに基づき作成した事例データが格納されている。事例データの生成元となる稼働データは、評価対象となる稼働データを格納した稼働ＤＢ１０１とは別の稼働データでもよい。事例データは予め事例ＤＢ１１１に格納されていてもよいし、本装置１００Ｂが稼働データから事例データを生成してもよい。なおこの場合、稼働データには、セルバランス崩れ及び局所劣化の発生有無が対応づけられているものとする。
　図１９は、事例データの一例を示す。事例ごとに付与される事例ＩＤと、電池ＩＤと、各種レシオの値と、セルバランス崩れの発生有無及び局所劣化の発生有無とが格納されている。事例ＤＢ１１１にはセルバランス崩れが生じた事例、局所劣化が生じた事例、これらの両方が生じた事例、これらのいずれも生じていない事例が格納されている。１つの稼働データが、１つの事例に対応する。局所劣化の発生有無、セルバランス崩れの発生有無が２値で表現されているが、発生度合いを定量化した値を用いてもよい。例えば、局所劣化であれば、最も劣化していない電池セルのＳｏＨと、最も劣化が進行した電池セルのＳｏＨとの差を用いてもよい。セルバランス崩れであれば、最も充電量の多い電池セルのＳｏＣと最も充電量が少ない電池セルのＳｏＣとの差を用いてもよい。また、各種レシオの代わりに稼働データが関連付けられていてもよい。その場合は、稼働データから各種レシオの算出を行えばよい。
　閾値学習部１１０は、事例データに基づき下限閾値及び上限閾値を学習する。例えば、図１３の手順で異常判定を行う場合、図１３の手順に沿って判定結果が正しくなるように下限閾値及び上限閾値を決定する。例えば図１３のステップＳ１１の分岐において、レシオ（大小）が１程度（下限閾値以上、上限閾値以下）の場合、局所劣化もセルバランス崩れも生じていないと決定されるため、この決定が正しくなるように、下限閾値及び上限閾値を決定する。具体的には、適合率又は再現率といった分類指標が高くなるように下限閾値及び上限閾値を決定すればよい。
　判定部１０８は、閾値学習部１１０により決定された下限閾値及び上限閾値を用いて、図１３の手順又は図８の判定表に基づき判定を行う。
　局所劣化及びセルバランス崩れを判定する手法は、図１３の手順又は図８の判定表に基づく手法以外でもよい。例えば、事例ＤＢ１１１に事例が十分蓄積できていれば、各レシオを説明変数とし、局所劣化及びセルバランス崩れのそれぞれ発生有無を目的変数とした分類モデルを機械学習により生成してもよい。判定部１０８は、稼働データから算出した各種レシオと、学習により生成したモデルとに基づき、局所劣化及びセルバランス崩れのそれぞれ発生有無を決定する。分類モデルの例として、決定木、ロジスティック回帰、近傍法、サポートベクターマシン、ニューラルネット、ランダムフォレスト等が挙げられる。
　また各種レシオを算出せずに、局所劣化及びセルバランス崩れの発生有無を判定する手法もあり得る。例えば、事例データにおける異常の発生パターン（局所劣化のみ発生、セルバランス崩れのみ発生、これらの両方が発生、これらのいずれも発生せず）ごとに各種電圧分布をそれぞれ複数用意する。いずれかの種類の電圧分布に含まれる電圧群又はすべての種類の電圧分布に含まれる電圧群を入力とし、出力を局所劣化及びセルバランス崩れのそれぞれ発生有無とするニューラルネットを機械学習により生成する。生成されたニューラルネットに、稼働データに基づき得られるいずれかの種類又はすべての種類の電圧分布を入力して、局所劣化及びセルバランス崩れのそれぞれ発生有無を推定する。
（第３実施形態）
　図２０は、第３実施形態に係る情報処理装置として蓄電池監視装置１００Ｃを含む情報処理システム１０Ｃの一例を示す。ＳｏＨ推定部１１２が、第２実施形態の蓄電池監視装置１００Ｂに追加されている。ＳｏＨ推定部１１２が、第１実施形態の蓄電池監視装置１００又はその変形例の蓄電池監視装置１００Ａに追加されてもよい。
　ＳｏＨ推定部１１２は、各電圧広がり度合い（大小）、（小大）、（大大）、（小小）、（平均）からＳｏＨ（State of Health）を推定する。電圧広がり度合い（大小）、（小大）、（大大）、（小小）から推定したＳｏＨと、電圧広がり度合い（平均）から推定したＳｏＨとのレシオ（比）を算出する。電圧広がり度合いは蓄電池の劣化状態（ＳｏＨ）と相関があるため、各電圧広がり度合い（大小）、（小大）、（大大）、（小小）、（平均）ごとに、電圧広がり度合いからＳｏＨを推定するモデルを事前に学習することができる。ＳｏＨ推定部１１２は、各電圧広がり度合いの値と、各電圧広がり度合いに対応する学習済みのモデルとに基づき、それぞれＳｏＨを推定する。電圧広がり度合いからＳｏＨを推定する手法としては、特許第６３１３５０２号公報又は国際公開第２０２１／１８６５１２に開示されたＳｏＨ推定手法を用いてもよい。電圧広がり度合いは、蓄電池の温度又は前述の充放電指令値パターンに応じて変動しうるが、ＳｏＨを用いることで、これらの影響を低減することができる。よって、ＳｏＨを用いてレシオを算出することでより安定した異常判定を行うことが期待される。なお、ＳｏＨを用いてレシオを算出する場合、図８の判定表における上限閾値より大きいか否かの比較と下限閾値より小さいか否かの比較は逆になる。例えばレシオ（大小）の場合、局所劣化が生じていること（ケース２）に対応する“＞１＋α２”（上限閾値より大きい）は、“＜１－α１”（下限閾値より小さい）に変更される。
（ハードウェア構成）
　図２１は、本発明の実施形態に係る蓄電池監視装置のハードウェア構成例を示す。このハードウェア構成は、前述した各実施形態に係る蓄電池監視装置１００、１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃに用いることができる。図２１のハードウェア構成はコンピュータ１５０として構成される。コンピュータ１５０は、ＣＰＵ１５１、入力インタフェース１５２、表示装置１５３、通信装置１５４、主記憶装置１５５、外部記憶装置１５６を備え、これらはバス１５７により相互に通信可能に接続される。
　入力インタフェース１５２は、蓄電池の計測データを、配線等を介して取得する。入力インタフェース１５２は、ユーザが本装置に指示を与える操作手段でもよい。操作手段の例は、キーボード、マウス、タッチパネルを含む。通信装置１５４は、無線又は有線の通信手段を含み、ＥＶ２００と有線又は無線の通信を行う。通信装置１５４を介して、計測データを取得してもよい。入力インタフェース１５２及び通信装置１５４は、それぞれ別個の集積回路等の回路で構成されていてもよいし、単一の集積回路等の回路で構成されてもよい。表示装置１５３は、例えば液晶表示装置、有機ＥＬ表示装置、ＣＲＴ表示装置等である。表示装置１５３は、図１の出力部１０９に対応する。
　外部記憶装置１５６は、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、メモリ装置、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＤＶＤ－Ｒ等の記憶媒体等を含む。外部記憶装置１５６は、蓄電池監視装置の各処理部の機能を、プロセッサであるＣＰＵ１５１に実行させるためのプログラムを記憶している。また、蓄電池監視装置が備える各ＤＢも、外部記憶装置１５６に含まれる。ここでは、外部記憶装置１５６を１つのみ示しているが、複数存在しても構わない。
　主記憶装置１５５は、ＣＰＵ１５１による制御の下で、外部記憶装置１５６に記憶された制御プログラムを展開し、当該プログラムの実行時に必要なデータ、当該プログラムの実行により生じたデータ等を記憶する。主記憶装置１５５は、例えば揮発性メモリ（ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等）又は不揮発性メモリ（ＮＡＮＤフラッシュメモリ、ＭＲＡＭ等）など、任意のメモリ又は記憶部を含む。主記憶装置１５５に展開された制御プログラムがＣＰＵ１５１により実行されることで、蓄電池監視装置の各処理部の機能が実行される。蓄電池監視装置が備える各ＤＢも、主記憶装置１５５に含まれてもよい。
　なお、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、各実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。
　本実施形態は、以下のように構成することもできる。
［付記］
［項目１］
　複数の電池セルを含む蓄電池の前記複数の電池セルの電圧のうちの最小電圧と、前記複数の電池セルの電圧のうちの最大電圧と、前記蓄電池の充電又は放電を識別可能な情報とを含む複数の稼働データを取得し、
　前記複数の稼働データに基づき、前記充電の最大電圧群及び前記充電の最小電圧群のうちの１つと、前記放電の最大電圧群及び前記放電の最小電圧群のうちの１つとを組み合わせて評価対象電圧群を生成し、
　前記評価対象電圧群の電圧分布に基づいて、前記蓄電池の状態を判定する、処理部
　を備えた情報処理装置。
［項目２］
　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最小電圧群と、前記放電の最大電圧群とを組み合わせた第１電圧群を生成し、前記第１電圧群に基づき、前記蓄電池の状態として、前記複数の電池セルの充電量のばらついていることであるセルバランス崩れが生じているか否かを判定する
　項目１に記載の情報処理装置。
［項目３］
　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最大電圧群と、前記放電の最大電圧群とを組み合わせた第２電圧群を生成し、前記第２電圧群に基づき、前記セルバランス崩れと同時に、前記複数の電池セルのうちの一部が局所的に劣化することである局所劣化も発生しているか否かを判定する
　項目２に記載の情報処理装置。
［項目４］
　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最小電圧群と、前記放電の最小電圧群とを組み合わせた第３電圧群を生成し、前記第３電圧群に基づき、前記セルバランス崩れと同時に、前記局所劣化も発生しているか否かを判定する
　項目２又は３に記載の情報処理装置。
［項目５］
　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最大電圧群と、前記放電の最小電圧群とを組み合わせた第４電圧群を生成し、前記第４電圧群に基づき、前記セルバランス崩れと前記局所劣化とのうちの少なくとも一方が発生しているか否かを判定する
　項目３又は４に記載の情報処理装置。
［項目６］
　前記稼働データは、前記充電又は放電時における前記蓄電池の電圧又は前記複数の電池セルの平均電圧、を含み、
　前記処理部は、前記稼働データに基づき前記複数の電池セルの平均電圧を算出又は取得し、前記充電及び前記放電時における前記複数の電池セルの平均電圧群の電圧分布と、を算出し、
　前記評価対象電圧群の電圧分布と、前記平均電圧群の電圧分布とを比較することにより前記蓄電池の状態を判定する
　項目１～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［項目７］
　前記処理部は、前記評価対象電圧群の電圧分布の広がりを表す特徴量と、前記平均電圧群の電圧分布の広がりを表す基準特徴量とを算出し、算出した前記特徴量と前記基準特徴量の比率に基づき、前記蓄電池の状態を判定する
　項目６に記載の情報処理装置。
［項目８］
　前記処理部は、前記比率を少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記蓄電池の状態を判定する
　項目７に記載の情報処理装置。
［項目９］
　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最小電圧群と、前記放電の最大電圧群とを組み合わせた第１電圧群を生成し、前記第１電圧群の電圧分布の広がりを表す第１特徴量と前記基準特徴量との第１比率を、前記少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記複数の電池セルの充電量のばらついていることであるセルバランス崩れが生じているか否かを判定する
　項目８に記載の情報処理装置。
［項目１０］
　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最大電圧群と、前記放電の最大電圧群とを組み合わせた第２電圧群をさらに生成し、前記第２電圧群の電圧分布の広がりを表す第２特徴量と前記基準特徴量との第２比率を、前記少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記セルバランス崩れと同時に、前記複数の電池セルのうちの一部が局所的に劣化することである局所劣化も発生しているか否かを判定する
　項目９に記載の情報処理装置。
［項目１１］
　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最小電圧群と、前記放電の最小電圧群とを組み合わせた第３電圧群をさらに生成し、前記第３電圧群の電圧分布の広がりを表す第３特徴量と前記基準特徴量との第３比率を、前記少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記セルバランス崩れと同時に、前記局所劣化も発生しているか否かを判定する
　項目９又は１０に記載の情報処理装置。
［項目１２］
　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最大電圧群と、前記放電の最小電圧群とを組み合わせた第４電圧群を生成し、前記第４電圧群の電圧分布の広がりを表す第４特徴量と前記基準特徴量との第４比率を、前記少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記セルバランス崩れと前記局所劣化とのうちの少なくとも一方が発生しているか否かを判定する
　項目１０又は１１に記載の情報処理装置。
［項目１３］
　前記処理部は、前記特徴量に基づき前記蓄電池のＳｏＨを推定し、前記基準特徴量に基づき前記蓄電池のＳｏＨである基準ＳｏＨを推定し、前記ＳｏＨと前記基準ＳｏＨとの比に基づき、前記蓄電池の状態を判定する
　項目７～１２のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［項目１４］
　前記処理部は、前記比率を少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記蓄電池の状態を判定する
　項目１３に記載の情報処理装置。
［項目１５］
　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最小電圧群と、前記放電の最大電圧群とを組み合わせた第１電圧群を生成し、前記第１電圧群の電圧分布の広がりを表す第１特徴量と前記基準特徴量との第１比率に基づき、前記蓄電池の状態として、前記複数の電池セルの充電量のばらついていることであるセルバランス崩れが生じているか否かを判定する
　項目１４に記載の情報処理装置。
［項目１６］
　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最大電圧群と、前記放電の最大電圧群とを組み合わせた第２電圧群をさらに生成し、前記第２電圧群の電圧分布の広がりを表す第２特徴量と前記基準特徴量との第２比率を、前記少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記セルバランス崩れと同時に、前記複数の電池セルのうちの一部が局所的に劣化することである局所劣化も発生しているか否かを判定する
　項目１５に記載の情報処理装置。
［項目１７］
　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最小電圧群と、前記放電の最小電圧群とを組み合わせた第３電圧群をさらに生成し、前記第３電圧群の電圧分布の広がりを表す第３特徴量と前記基準特徴量との第３比率を、前記少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記セルバランス崩れと同時に、前記局所劣化も発生しているか否かを判定する
　項目１５又は１６に記載の情報処理装置。
［項目１８］
　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最大電圧群と、前記放電の最小電圧群とを組み合わせた第４電圧群を生成し、前記第４電圧群の電圧分布の広がりを表す第４特徴量と前記基準特徴量との第４比率を、前記少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記セルバランス崩れと前記局所劣化とのうちの少なくとも一方が発生しているか否かを判定する
　項目１６又は１７に記載の情報処理装置。
［項目１９］
　前記処理部は、前記少なくとも１つの閾値を、前記蓄電池の温度又は前記蓄電池の充放電指令値パターンに基づいて決定する
　項目８～１８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［項目２０］
　前記処理部は、前記第１比率と前記第２比率と前記第３比率と前記第４比率と前記セルバランス崩れの有無と前記局所劣化の有無とを含む複数の事例データに基づき、前記少なくとも１つの閾値を学習する
　項目８～１９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
［項目２１］
　複数の電池セルを含む蓄電池の前記複数の電池セルの電圧のうちの最小電圧と、前記複数の電池セルの電圧のうちの最大電圧と、前記蓄電池の充電又は放電を識別可能な情報とを含む複数の稼働データを取得し、
　前記複数の稼働データに基づき、前記充電の最大電圧群及び前記充電の最小電圧群のうちの１つと、前記放電の最大電圧群及び前記放電の最小電圧群のうちの１つとを組み合わせて評価対象電圧群を生成し、
　前記評価対象電圧群の電圧分布に基づいて、前記蓄電池の状態を判定する
　情報処理方法。
［項目２２］
　複数の電池セルを含む蓄電池の前記複数の電池セルの電圧のうちの最小電圧と、前記複数の電池セルの電圧のうちの最大電圧と、前記蓄電池の充電又は放電を識別可能な情報とを含む複数の稼働データを取得するステップと、
　前記複数の稼働データに基づき、前記充電の最大電圧群及び前記充電の最小電圧群のうちの１つと、前記放電の最大電圧群及び前記放電の最小電圧群のうちの１つとを組み合わせて評価対象電圧群を生成するステップと、
　前記評価対象電圧群の電圧分布に基づいて、前記蓄電池の状態を判定するステップと
　をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
［項目２３］
　複数の電池セルを含む蓄電池と、
　前記複数の電池セルの電圧のうちの最小電圧と、前記複数の電池セルの電圧のうちの最大電圧と、前記蓄電池の充電又は放電を識別可能な情報とを含む複数の稼働データを取得し、前記複数の稼働データに基づき、前記充電の最大電圧群及び前記充電の最小電圧群のうちの１つと、前記放電の最大電圧群及び前記放電の最小電圧群のうちの１つとを組み合わせて評価対象電圧群を生成し、前記評価対象電圧群の電圧分布に基づいて、前記蓄電池の状態を判定する、処理部と
　を備えた情報処理システム。
１～Ｎ：電池盤（電池パック、蓄電池）
１－１～１－Ｍ　モジュール（蓄電池）
１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ　情報処理システム
１１　蓄電池
１００、１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ　蓄電池監視装置
１０１　稼働ＤＢ
１０２　入力部
１０３　生成部
１０４　充電最大電圧・放電最小電圧特定部
１０５　充電最小電圧・放電最大電圧特定部
１０６　電圧広がり算出部（特徴量算出部）
１０７　特徴量種類決定部
１０８　局所劣化・セルバランス崩れ判定部（判定部）
１０９　出力部
１１０　閾値学習部
１１１　事例ＤＢ
１１２　ＳｏＨ推定部
１２０　処理部
１５０　コンピュータ
１５２　入力インタフェース
１５３　表示装置
１５４　通信装置
１５５　主記憶装置
１５６　外部記憶装置
１５７　バス
２０１　蓄電システム
Ｃ　電池セル

Claims (23)

  1. 　複数の電池セルを含む蓄電池の前記複数の電池セルの電圧のうちの最小電圧と、前記複数の電池セルの電圧のうちの最大電圧と、前記蓄電池の充電又は放電を識別可能な情報とを含む複数の稼働データを取得し、
    　前記複数の稼働データに基づき、前記充電の最大電圧群及び前記充電の最小電圧群のうちの１つと、前記放電の最大電圧群及び前記放電の最小電圧群のうちの１つとを組み合わせて評価対象電圧群を生成し、
    　前記評価対象電圧群の電圧分布に基づいて、前記蓄電池の状態を判定する、処理部
    　を備えた情報処理装置。
  2. 　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最小電圧群と、前記放電の最大電圧群とを組み合わせた第１電圧群を生成し、前記第１電圧群に基づき、前記蓄電池の状態として、前記複数の電池セルの充電量のばらついていることであるセルバランス崩れが生じているか否かを判定する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最大電圧群と、前記放電の最大電圧群とを組み合わせた第２電圧群を生成し、前記第２電圧群に基づき、前記セルバランス崩れと同時に、前記複数の電池セルのうちの一部が局所的に劣化することである局所劣化も発生しているか否かを判定する
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最小電圧群と、前記放電の最小電圧群とを組み合わせた第３電圧群を生成し、前記第３電圧群に基づき、前記セルバランス崩れと同時に、前記局所劣化も発生しているか否かを判定する
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最大電圧群と、前記放電の最小電圧群とを組み合わせた第４電圧群を生成し、前記第４電圧群に基づき、前記セルバランス崩れと前記局所劣化とのうちの少なくとも一方が発生しているか否かを判定する
    　請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記稼働データは、前記充電又は放電時における前記蓄電池の電圧又は前記複数の電池セルの平均電圧、を含み、
    　前記処理部は、前記稼働データに基づき前記複数の電池セルの平均電圧を算出又は取得し、前記充電及び前記放電時における前記複数の電池セルの平均電圧群の電圧分布と、を算出し、
    　前記評価対象電圧群の電圧分布と、前記平均電圧群の電圧分布とを比較することにより前記蓄電池の状態を判定する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  7. 　前記処理部は、前記評価対象電圧群の電圧分布の広がりを表す特徴量と、前記平均電圧群の電圧分布の広がりを表す基準特徴量とを算出し、算出した前記特徴量と前記基準特徴量の比率に基づき、前記蓄電池の状態を判定する
    　請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 　前記処理部は、前記比率を少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記蓄電池の状態を判定する
    　請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最小電圧群と、前記放電の最大電圧群とを組み合わせた第１電圧群を生成し、前記第１電圧群の電圧分布の広がりを表す第１特徴量と前記基準特徴量との第１比率を、前記少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記複数の電池セルの充電量のばらついていることであるセルバランス崩れが生じているか否かを判定する
    　請求項８に記載の情報処理装置。
  10. 　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最大電圧群と、前記放電の最大電圧群とを組み合わせた第２電圧群をさらに生成し、前記第２電圧群の電圧分布の広がりを表す第２特徴量と前記基準特徴量との第２比率を、前記少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記セルバランス崩れと同時に、前記複数の電池セルのうちの一部が局所的に劣化することである局所劣化も発生しているか否かを判定する
    　請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最小電圧群と、前記放電の最小電圧群とを組み合わせた第３電圧群をさらに生成し、前記第３電圧群の電圧分布の広がりを表す第３特徴量と前記基準特徴量との第３比率を、前記少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記セルバランス崩れと同時に、前記局所劣化も発生しているか否かを判定する
    　請求項１０に記載の情報処理装置。
  12. 　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最大電圧群と、前記放電の最小電圧群とを組み合わせた第４電圧群を生成し、前記第４電圧群の電圧分布の広がりを表す第４特徴量と前記基準特徴量との第４比率を、前記少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記セルバランス崩れと前記局所劣化とのうちの少なくとも一方が発生しているか否かを判定する
    　請求項１１に記載の情報処理装置。
  13. 　前記処理部は、前記特徴量に基づき前記蓄電池のＳｏＨを推定し、前記基準特徴量に基づき前記蓄電池のＳｏＨである基準ＳｏＨを推定し、前記ＳｏＨと前記基準ＳｏＨとの比に基づき、前記蓄電池の状態を判定する
    　請求項７に記載の情報処理装置。
  14. 　前記処理部は、前記比率を少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記蓄電池の状態を判定する
    　請求項１３に記載の情報処理装置。
  15. 　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最小電圧群と、前記放電の最大電圧群とを組み合わせた第１電圧群を生成し、前記第１電圧群の電圧分布の広がりを表す第１特徴量と前記基準特徴量との第１比率に基づき、前記蓄電池の状態として、前記複数の電池セルの充電量のばらついていることであるセルバランス崩れが生じているか否かを判定する
    　請求項１４に記載の情報処理装置。
  16. 　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最大電圧群と、前記放電の最大電圧群とを組み合わせた第２電圧群をさらに生成し、前記第２電圧群の電圧分布の広がりを表す第２特徴量と前記基準特徴量との第２比率を、前記少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記セルバランス崩れと同時に、前記複数の電池セルのうちの一部が局所的に劣化することである局所劣化も発生しているか否かを判定する
    　請求項１５に記載の情報処理装置。
  17. 　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最小電圧群と、前記放電の最小電圧群とを組み合わせた第３電圧群をさらに生成し、前記第３電圧群の電圧分布の広がりを表す第３特徴量と前記基準特徴量との第３比率を、前記少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記セルバランス崩れと同時に、前記局所劣化も発生しているか否かを判定する
    　請求項１６に記載の情報処理装置。
  18. 　前記処理部は、前記評価対象電圧群として前記充電の最大電圧群と、前記放電の最小電圧群とを組み合わせた第４電圧群を生成し、前記第４電圧群の電圧分布の広がりを表す第４特徴量と前記基準特徴量との第４比率を、前記少なくとも１つの閾値と比較することにより、前記セルバランス崩れと前記局所劣化とのうちの少なくとも一方が発生しているか否かを判定する
    　請求項１７に記載の情報処理装置。
  19. 　前記処理部は、前記少なくとも１つの閾値を、前記蓄電池の温度又は前記蓄電池の充放電指令値パターンに基づいて決定する
    　請求項８～１８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  20. 　前記処理部は、前記第１比率と前記第２比率と前記第３比率と前記第４比率と前記セルバランス崩れの有無と前記局所劣化の有無とを含む複数の事例データに基づき、前記少なくとも１つの閾値を学習する
    　請求項１２又は１８に記載の情報処理装置。
  21. 　複数の電池セルを含む蓄電池の前記複数の電池セルの電圧のうちの最小電圧と、前記複数の電池セルの電圧のうちの最大電圧と、前記蓄電池の充電又は放電を識別可能な情報とを含む複数の稼働データを取得し、
    　前記複数の稼働データに基づき、前記充電の最大電圧群及び前記充電の最小電圧群のうちの１つと、前記放電の最大電圧群及び前記放電の最小電圧群のうちの１つとを組み合わせて評価対象電圧群を生成し、
    　前記評価対象電圧群の電圧分布に基づいて、前記蓄電池の状態を判定する
    　情報処理方法。
  22. 　複数の電池セルを含む蓄電池の前記複数の電池セルの電圧のうちの最小電圧と、前記複数の電池セルの電圧のうちの最大電圧と、前記蓄電池の充電又は放電を識別可能な情報とを含む複数の稼働データを取得するステップと、
    　前記複数の稼働データに基づき、前記充電の最大電圧群及び前記充電の最小電圧群のうちの１つと、前記放電の最大電圧群及び前記放電の最小電圧群のうちの１つとを組み合わせて評価対象電圧群を生成するステップと、
    　前記評価対象電圧群の電圧分布に基づいて、前記蓄電池の状態を判定するステップと
    　をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
  23. 　複数の電池セルを含む蓄電池と、
    　前記複数の電池セルの電圧のうちの最小電圧と、前記複数の電池セルの電圧のうちの最大電圧と、前記蓄電池の充電又は放電を識別可能な情報とを含む複数の稼働データを取得し、前記複数の稼働データに基づき、前記充電の最大電圧群及び前記充電の最小電圧群のうちの１つと、前記放電の最大電圧群及び前記放電の最小電圧群のうちの１つとを組み合わせて評価対象電圧群を生成し、前記評価対象電圧群の電圧分布に基づいて、前記蓄電池の状態を判定する、処理部と
    　を備えた情報処理システム。
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