WO2024062648A1

WO2024062648A1 - 二次電池の劣化予測装置および二次電池の劣化予測方法

Info

Publication number: WO2024062648A1
Application number: PCT/JP2023/006376
Authority: WO
Inventors: 耕平本蔵
Original assignee: 株式会社日立製作所
Priority date: 2022-09-22
Filing date: 2023-02-22
Publication date: 2024-03-28
Also published as: JP2024045962A

Abstract

二次電池の劣化状態を簡易に取得できるようにする。そのため、第１の電池（１１０）について、参照劣化特性（ＤＣ）を出力する参照劣化特性計算部（１０）と、使用条件情報（ＵＳ）の一つである第１の使用条件情報（ＵＳ１）を参照劣化特性計算部（１０）に供給して得た第１の参照劣化特性（ＤＣ１）と、第１の使用条件情報（ＵＳ１）に指定された使用条件で第２の電池（１２０）を使用した場合における、少なくとも一つの劣化点データ（ＤＡ１）と、に基づいて、補正係数（α）を算出する補正係数算出部（２０）と、第２の参照劣化特性（ＤＣ２）と、補正係数（α）と、に基づいて、推定劣化特性データ（ＤＰ２）を出力する劣化特性修正部（３０）と、を二次電池の劣化予測装置（１）に設けた。

Description

二次電池の劣化予測装置および二次電池の劣化予測方法

　本発明は、二次電池の劣化予測装置および二次電池の劣化予測方法に関する。

　本技術分野の背景技術として、下記特許文献１～３には、二次電池の劣化診断等の技術が記載されている。これら文献の記述は本願明細書の一部として包含される。

特開２０２２－０１８２６４号公報特開２００９－０８００９３号公報国際公開第２０１４／１２８９０２号

　ところで、上述した技術において、二次電池の劣化状態をより簡易に取得したいという要望がある。
　この発明は上述した事情に鑑みてなされたものであり、二次電池の劣化状態を簡易に取得できる二次電池の劣化予測装置および二次電池の劣化予測方法を提供することを目的とする。

　上記課題を解決するため本発明の二次電池の劣化予測装置は、第１の電池について、入力された使用条件情報に対応する、使用量と劣化度との関係である参照劣化特性を出力する参照劣化特性計算部と、前記使用条件情報の一つである第１の使用条件情報を前記参照劣化特性計算部に供給して得た第１の参照劣化特性と、前記第１の使用条件情報に指定された使用条件で第２の電池を使用した場合における、前記使用量と前記劣化度との組合せである少なくとも一つの劣化点データと、に基づいて、補正係数を算出する補正係数算出部と、前記第１の使用条件情報とは異なる前記使用条件情報である第２の使用条件情報を前記参照劣化特性計算部に供給して得た第２の参照劣化特性と、前記補正係数と、に基づいて、前記第２の使用条件情報に指定された使用条件における、前記第２の電池の前記使用量と前記劣化度との関係の推定結果である推定劣化特性データを出力する劣化特性修正部と、を有することを特徴とする。

　本発明によれば、二次電池の劣化状態を簡易に取得できる。

第１実施形態による劣化予測装置のブロック図である。各種劣化特性の一例を示す図である。コンピュータのブロック図である。劣化予測装置が実行する劣化予測ルーチンのフローチャートである。各種劣化特性の他の例を示す図である。第３実施形態による劣化予測装置のブロック図である。第４実施形態による劣化予測装置のブロック図である。第４実施形態における劣化予測装置の動作の要部を示すフローチャートである。

［実施形態の概要］
　リチウムイオン電池等の二次電池は、車両に搭載される駆動用電源、スマートハウス、その他民生用や産業用の蓄電用電源として利用されており、機器のエネルギ的な効率化が進められている。リチウムイオン電池等は、充放電の繰り返し時や高温環境下での保管時に、電池特性が劣化することが知られている。近年では、電気自動車用途としては使用済みの電池を別の用途に用いる二次利用も注目されている。近年、電池の特性劣化を予測する技術が研究開発されている。特性劣化の予測には、一般には、電池を様々な使用条件で使用して使用期間と特性の関係を測定し、使用条件と特性劣化の関係性を劣化モデルとしてまとめる手法がある。すなわち、この劣化モデルに任意の使用条件を入力して出力として特性劣化の予測結果を得ることができる。しかし、電池の信頼性の高い劣化モデルを作成するためには、長期間の寿命試験を行う必要がある。

　これに対し、上述した特許文献１に記載の技術を応用すると、電池の劣化予測を行うことができると考えられる。すなわち、特許文献１に記載の技術を応用すると、寿命試験に基づいて電池の劣化モデルを構築しておき、試験後に同じ電池の稼動データと劣化度を取得し、稼動データを劣化モデルに入力して算出した劣化度が、取得した劣化度に近付くように劣化モデルを調整できる。この方法によれば、電池の劣化モデルを構築するための寿命試験の期間を短縮できると考えられる。

　しかしながら、特許文献１を応用した技術では、電池と実験設備を用意してある程度の期間の寿命試験を行う必要がある。電池あるいは電池実験設備を有しない電池ユーザは電池サプライヤから提供される限定的な劣化データを基に複雑な使用条件における電池寿命を想像せざるを得ない。また、電池の二次利用において様々な仕様の電池を扱う場合には、全ての仕様の電池について劣化モデルが存在する場合は少なく、このような場合には従来技術を適用できない課題がある。そこで、後述する実施形態は、電池の寿命試験を実行しない場合においても、特性劣化予測を実現しようとするものである。

［第１実施形態］
〈第１実施形態の構成〉
　図１は、第１実施形態による劣化予測装置１のブロック図である。
　図１において、劣化予測装置１は、劣化特性計算部１０（参照劣化特性計算部）と、補正係数算出部２０と、劣化特性修正部３０と、を備えている。また、本実施形態においては、二種類の二次電池１１０，１２０を想定する。ここで、二次電池１１０（第１の電池）は、使用している正極活物質および負極活物質の種類が既知であり、種々の特性について詳細な解析が完了している二次電池である。一方、二次電池１２０（第２の電池）は、例えば、その特性について未だ詳細な解析が完了していない二次電池である。すなわち二次電池１２０は特性劣化モデルが定められていない二次電池である。但し、二次電池１２０については、使用している電極活物質、すなわち正極活物質および負極活物質の種類が二次電池１１０のものと同種または類似していることが好ましい。

　劣化特性計算部１０は、特性劣化モデル１２を記憶している。特性劣化モデル１２は、二次電池１１０の劣化状態の計算方法を定めるものであり、劣化特性データＤＣ（参照劣化特性）を計算するための数式、パラメータ等の集合である。ここで、劣化特性データＤＣとは、二次電池の「使用量」と「劣化度」との関係を表すデータであり、使用量と劣化度とを対応付けたデータテーブルであることが好ましい。

　劣化特性データＤＣにおける「使用量」とは、二次電池の使用の度合いを表す量である。例えば、「使用量」として、二次電池の「使用時間」、「充放電電気量」、「充放電電気量と使用時間とに重み付けを行い、その結果を加算した値」等を適用することができる。

　また、劣化特性データＤＣにおける「劣化度」とは、二次電池の劣化の度合い、または特性の変化の度合いを表す量である。例えば、「劣化度」として、二次電池の「容量維持率」、「初期状態に対する内部抵抗の比率」、「初期状態に対するインピーダンスの比率」等を適用することができる。また、劣化特性データＤＣには、二次電池の正極容量、負極容量、ＳＯＣ範囲に対応する正極の使用範囲、ＳＯＣ範囲に対応する負極の使用範囲、正極側の内部抵抗、負極側の内部抵抗、電解液の抵抗、集電体の抵抗などの情報が含まれていると、より好ましい。

　劣化特性計算部１０は、使用条件情報ＵＳが供給されると、その使用条件情報ＵＳに対応する劣化特性データＤＣを出力する。ここで、使用条件情報ＵＳとは、例えば、二次電池の「電池温度」、「環境温度」、「ＳＯＣ（State of Charge：充電率）」、「充放電電流」、「充放電サイクルにおけるＳＯＣの範囲」、「保存と充放電サイクルの繰り返しパターン」等を示す情報であってもよく、これらを組み合わせた情報であってもよい。

　より具体的には、使用条件情報ＵＳには、
（１）電池温度４０℃、７０％ＳＯＣによる保存期間、
（２）環境温度２５℃、充放電電流の所定時間率による充放電電流量、
（３）ＳＯＣ範囲：２０～８０％の充放電サイクル、
（４）保存と充放電サイクルの繰り返し頻度
　等を採用することができる。
　但し、使用条件情報ＵＳは、二次電池１１０，１２０の双方において推奨する範囲内の使用条件であることが望ましい。

　補正係数算出部２０は、二次電池１２０について使用条件情報ＵＳ１（第１の使用条件情報）と、一または複数の劣化点データＤＡ１と、を取得する。これらは、例えば、計測結果に基づいてユーザがマニュアル操作で入力するとよい。ここで「劣化点データ」とは、二次電池の一つの使用量と、これに対応する一つの劣化度と、を組み合わせたデータである。

　そして、補正係数算出部２０は、該使用条件情報ＵＳ１を劣化特性計算部１０に供給することにより、使用条件情報ＵＳ１に対応する劣化特性データＤＣ１（第１の参照劣化特性）を取得する。従って、この劣化特性データＤＣ１は、二次電池１２０の使用条件である使用条件情報ＵＳ１で、二次電池１１０を使用した場合に、二次電池１１０に生じると考えられる劣化特性を示すものになる。

　図２は、各種劣化特性の一例を示す図である。すなわち、図２は、劣化特性データＤＣ１と、劣化点データＤＡ１と、推定劣化特性データＤＰ１と、の関係の一例を示す。
　図２において、横軸は単位を「日」とする使用時間ｔ（使用量）であり、縦軸は単位を「％」とする容量維持率Ｑ（劣化度）である。
　図示の例における劣化特性データＤＣ１は、使用時間ｔの進行に伴って容量維持率Ｑが減少する、二次電池１１０（図１参照）の劣化特性を示すものである。

　図２の劣化特性データＤＣ１は、二次電池１１０として三元系の（ニッケル・マンガン・コバルトを主成分とする）正極と、黒鉛の負極とを備える二次電池を適用した場合の例である。また、使用条件情報ＵＳ１（図１参照）は、「環境温度が２５℃、保存時のＳＯＣが７５％」であったとする。すなわち、環境温度を２５℃、ＳＯＣを７５％として二次電池１１０を保存した場合の容量維持率が、図２における劣化特性データＤＣ１になる。

　また、図２において、黒塗りの矩形で示す劣化点データＤＡ１は、上述の使用条件情報ＵＳ１において、二次電池１２０について計測されたものである。なお、図示の例において、二次電池１２０は、二次電池１１０と同様に、三元系の正極と、黒鉛の負極とを備える二次電池を適用している。すなわち、環境温度を２５℃、ＳＯＣを７５％として二次電池１２０を保存し、容量維持率を６回測定した結果が、図２における劣化点データＤＡ１である。

　また、図２に示す推定劣化特性データＤＰ１は、下式（１）に基づいて、求めたデータである。
　
　ＤＰ１（ｔ）＝１－α（１－ＤＣ１（ｔ））　　…（１）
　
　但し、式（１）における補正係数αは、推定劣化特性データＤＰ１に対する劣化点データＤＡ１の二乗誤差の和が最小になるように定めたものである。図２に示す例において、補正係数αは「０．６５２」である。

　図１に戻り、補正係数算出部２０に含まれる演算部２２は、劣化特性データＤＣ１と、劣化点データＤＡ１と、に基づいて、補正係数αを算出する。
　但し、補正係数αの算出方法は、図２を参照して説明したもの以外にも、種々の方法が考えられる。例えば、劣化特性データＤＣ１および劣化点データＤＡ１を、一次関数、冪関数などの適当な関数にそれぞれ回帰させ、両者の回帰結果における係数の比を補正係数αとして採用してもよい。

　また、劣化特性修正部３０は、二次電池１２０について上述した使用条件情報ＵＳ１とは異なる他の使用条件情報ＵＳ２（第２の使用条件情報）を取得し、該使用条件情報ＵＳ２を劣化特性計算部１０に供給する。この使用条件情報ＵＳ２も、例えばユーザがマニュアル操作で入力するとよい。これにより、劣化特性修正部３０は、劣化特性計算部１０から、劣化特性データＤＣ２（第２の参照劣化特性）を取得する。この劣化特性データＤＣ２は、使用条件情報ＵＳ２で二次電池１１０を使用した場合に、二次電池１１０に生じると考えられる劣化特性を示すものになる。

　劣化特性修正部３０に含まれる演算部３２は、下式（２）に基づいて、使用条件情報ＵＳ２に対応する推定劣化特性データＤＰ２を算出する。
　
　ＤＰ２（ｔ）＝１－α（１－ＤＣ２（ｔ））　　…（２）
　
　これにより、二次電池１２０自体の詳細な解析結果が得られない状況においても、二次電池１２０の様々な使用条件に対応する使用条件情報ＵＳ２に対して、対応する推定劣化特性データＤＰ２を、簡易に取得することができる。

　図３は、コンピュータ９８０のブロック図である。
　図１に示した劣化予測装置１および後述する他の実施形態における劣化予測装置は、図３に示すコンピュータ９８０を、１台または複数台備えている。
　図３において、コンピュータ９８０は、ＣＰＵ９８１と、記憶部９８２と、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）９８３と、入出力Ｉ／Ｆ９８４と、メディアＩ／Ｆ９８５と、を備える。ここで、記憶部９８２は、ＲＡＭ９８２ａと、ＲＯＭ９８２ｂと、ＨＤＤ９８２ｃと、を備える。

　通信Ｉ／Ｆ９８３は、通信回路９８６に接続される。入出力Ｉ／Ｆ９８４は、入出力装置９８７に接続される。メディアＩ／Ｆ９８５は、記録媒体９８８からデータを読み書きする。ＲＯＭ９８２ｂには、ＣＰＵによって実行されるＩＰＬ（Initial Program Loader）等が格納されている。ＨＤＤ９８２ｃには、アプリケーションプログラムや各種データ等が記憶されている。ＣＰＵ９８１は、ＨＤＤ９８２ｃからＲＡＭ９８２ａに読み込んだアプリケーションプログラム等を実行することにより、各種機能を実現する。先に図１に示した、劣化予測装置１の内部は、アプリケーションプログラム等によって実現される機能をブロックとして示したものである。

　図４は、劣化予測装置１が実行する劣化予測ルーチンのフローチャートである。
　図４において、処理がステップＳ２に進むと、補正係数算出部２０は、二次電池１２０の使用条件を定めた使用条件情報ＵＳ１と、該使用条件における一または複数の劣化点データＤＡ１と、を取得する。次に、処理がステップＳ３に進むと、劣化特性計算部１０は、特性劣化モデル１２を用いて、二次電池１１０の、使用条件情報ＵＳ１に対応する劣化特性データＤＣ１を算出する。

　次に、処理がステップＳ４に進むと、補正係数算出部２０は、劣化特性データＤＣ１と劣化点データＤＡ１とを比較し、補正係数αを計算する。
　次に、処理がステップＳ５に進むと、劣化特性修正部３０は、使用条件情報ＵＳ１とは異なる使用条件情報ＵＳ２を取得する。

　次に、処理がステップＳ６に進むと、劣化特性計算部１０は、使用条件情報ＵＳ２に対応する二次電池１１０の劣化特性データＤＣ２を算出する。
　次に、処理がステップＳ７に進むと、劣化特性修正部３０は、劣化特性データＤＣ２に対して、補正係数αによる補正を施し、その結果を推定劣化特性データＤＰ２として出力する。

　図５は、各種劣化特性の他の例を示す図である。すなわち、図５は、劣化特性データＤＣ２と、推定劣化特性データＤＰ２との関係の一例を示す。
　図示の劣化特性データＤＣ２は、上述した使用条件情報ＵＳ１とは異なる使用条件情報ＵＳ２（図１参照）に基づいて、劣化特性計算部１０が算出したものである。具体的には、使用条件情報ＵＳ２は、「環境温度が４０℃、保存時のＳＯＣが５０％」というものである。図５には、実際に二次電池１２０の容量維持率Ｑを計測した結果である劣化点データＤＡ２も示す。但し、劣化点データＤＡ２は、上述した処理では用いられていないデータであり、参考用に示したものである。図５の例によれば、劣化点データＤＡ２の劣化特性データＤＣ２に対する予測誤差と比較して、推定劣化特性データＤＰ２対する予測誤差をきわめて小さくできることが解る。

［第２実施形態］
　次に、第２実施形態について説明する。
　なお、以下の説明において、上述した第１実施形態の各部に対応する部分には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。
　第２実施形態における劣化予測装置１の構成は、第１実施形態のもの（図１参照）と同様である。但し、使用条件情報ＵＳは、二次電池の保存時（充放電電流が流さない時）における保存時使用条件情報ＵＳＫ（第１種使用条件情報、図示略）と、二次電池の充放電時における充放電時使用条件情報ＵＳＥ（第２種使用条件情報、図示略）と、を有する。

　また、特性劣化モデル１２は、二次電池の保存時における保存時特性劣化モデル１２Ｋ（図示略）と、二次電池の充放電時における充放電時特性劣化モデル１２Ｅ（図示略）と、を有する。また、劣化特性計算部１０は、使用条件情報ＵＳが供給されることにより出力する劣化特性データＤＣは、二次電池の保存時における保存時劣化特性データＤＣＫ（第１種参照劣化特性、図示略）と、二次電池の充放電時における充放電時劣化特性データＤＣＥ（第２種参照劣化特性、図示略）と、両者の和と、を含む。

　従って、補正係数算出部２０が劣化特性計算部１０に供給する使用条件情報ＵＳ１も、保存時使用条件情報ＵＳＫ１（図示略）と、充放電時使用条件情報ＵＳＥ１（図示略）と、を含む。また、劣化特性計算部１０が補正係数算出部２０に供給する劣化特性データＤＣ１も、保存時劣化特性データＤＣＫ１（図示略）と、充放電時劣化特性データＤＣＥ１（図示略）と、両者の和と、を含む。

　補正係数算出部２０における演算部２２は、劣化点データＤＡ１と、劣化特性データＤＣ１との関係に基づいて、保存時使用条件情報ＵＳＫ１（図示略）に対応する保存時補正係数αＫ（第１種補正係数、図示略）と、充放電時使用条件情報ＵＳＥ１（図示略）と、に対応する充放電時補正係数αＥ（第２種補正係数、図示略）と、を出力する。

　また、劣化特性修正部３０が劣化特性計算部１０に供給する使用条件情報ＵＳ２も、保存時使用条件情報ＵＳＫ２（図示略）と、充放電時使用条件情報ＵＳＥ２（図示略）と、を含む。また、劣化特性計算部１０が劣化特性修正部３０に供給する劣化特性データＤＣ２も、保存時劣化特性データＤＣＫ２（第１種参照劣化特性、図示略）と、充放電時劣化特性データＤＣＥ２（第２種参照劣化特性、図示略）と、両者の和と、を含む。

　劣化特性修正部３０における演算部３２は、保存時劣化特性データＤＣＫ２（図示略）と、保存時補正係数αＫ（図示略）と、に基づいて保存時推定劣化特性データＤＰＫ２（図示略）を出力する。また、演算部３２は、充放電時劣化特性データＤＣＥ２（図示略）と、充放電時補正係数αＥ（図示略）と、に基づいて充放電時推定劣化特性データＤＰＥ２（図示略）を出力する。

　そして、演算部３２が出力する推定劣化特性データＤＰ２は、上述した保存時推定劣化特性データＤＰＫ２と、充放電時推定劣化特性データＤＰＥ２と、両者の和と、が含まれる。このように、本実施形態によれば、劣化予測装置１は、二次電池の保存時における保存時特性劣化モデル１２Ｋ（図示略）と、二次電池の充放電における充放電時特性劣化モデル１２Ｅ（図示略）と、を用いて、推定劣化特性データＤＰ２を出力できるため、推定劣化特性データＤＰ２の精度を一層高めることができる。

［第３実施形態］
　次に、第３実施形態について説明する。なお、以下の説明において、上述した他の実施形態の各部に対応する部分には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。
　図６は、第３実施形態による劣化予測装置３のブロック図である。
　図６において、劣化予測装置３は、劣化特性計算部１０と、補正係数算出部２０と、劣化特性修正部３０と、を備えている。本実施形態においては、ｍ種類（ｍは複数）の二次電池１１０－１～１１０－ｍ（第１の電池）を想定する。ここで、二次電池１１０－１～１１０－ｍは、使用している正極活物質および負極活物質の組合せが既知であり、当該組合せが相互に異なり、かつ、種々の特性について詳細な解析が完了している二次電池である。

　劣化特性計算部１０は、二次電池１１０－１～１１０－ｍに各々対応する特性劣化モデル１２－１～１２－ｍを記憶している。これら個々の特性劣化モデル１２－１～１２－ｍは、第１または第２実施形態の特性劣化モデル１２と同様である。そして、劣化特性計算部１０は、何れかの二次電池１１０－１～１１０－ｍを指定する電池種別情報ＢＳと、使用条件情報ＵＳと、を受信すると、電池種別情報ＢＳおよび使用条件情報ＵＳに応じた劣化特性データＤＣを出力する。

　補正係数算出部２０は、二次電池１２０について、電池種別情報ＢＳ１と、使用条件情報ＵＳ１と、一または複数の劣化点データＤＡ１と、を取得する。ここで、電池種別情報ＢＳ１は、二次電池１２０における正極活物質および負極活物質の組合せと、同一の組合せを有する二次電池１１０－ｇ（但し、１≦ｇ≦ｍ）を指定するものになる。

　そして、補正係数算出部２０は、電池種別情報ＢＳ１と、使用条件情報ＵＳ１と、を劣化特性計算部１０に供給することにより、これらに対応する劣化特性データＤＣ１を取得する。そして、補正係数算出部２０に含まれる演算部２２は、劣化特性データＤＣ１と、劣化点データＤＡ１と、に基づいて、補正係数αを算出する。

　また、劣化特性修正部３０は、二次電池１２０について上述した使用条件情報ＵＳ１とは異なる他の使用条件情報ＵＳ２を取得し、該使用条件情報ＵＳ２と、電池種別情報ＢＳ１と、を劣化特性計算部１０に供給する。これにより、劣化特性修正部３０は、劣化特性計算部１０から、電池種別情報ＢＳ１に対応する劣化特性データＤＣ２を取得する。劣化特性修正部３０に含まれる演算部３２は、第１または第２実施形態のものと同様に、使用条件情報ＵＳ２に対応する推定劣化特性データＤＰ２を算出する。

　ここで、二次電池１１０－１～１１０－ｍのうち、二次電池１２０とは正極・負極活物質が異なるものの劣化特性データを用いて補正係数αを算出することも考えられる。しかし、二次電池１２０は、使用する正極・負極活物質に応じて、電池の劣化特性、すなわち温度や電池電圧に対する電池特性劣化の速度等は変化する。従って、このような補正係数αを用いると、使用条件情報ＵＳ１とは異なる使用条件情報ＵＳ２に対応して取得できる推定劣化特性データＤＰ２において劣化特性の予測誤差が大きくなるという問題が生じる。

　これに対して、本実施形態においては、電池種別情報ＢＳ１によって、二次電池１２０における正極活物質および負極活物質の組合せと、同一の組合せを有する二次電池１１０－ｇ（但し、１≦ｇ≦ｍ）を指定して補正係数αを算出することができる。これにより、本実施形態においては、使用条件情報ＵＳ１とは異なる使用条件情報ＵＳ２における推定劣化特性データＤＰ２についても、劣化特性の予測誤差を抑制することができる。

［第４実施形態］
　次に、第４実施形態について説明する。なお、以下の説明において、上述した他の実施形態の各部に対応する部分には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。
　図７は、第４実施形態による劣化予測装置４のブロック図である。
　図７において、劣化予測装置４は、劣化特性計算部１０と、補正係数算出部２０と、劣化特性修正部３０と、劣化モデル選択部４０と、電池特性解析部５０と、正極・負極劣化特性修正部６０と、を備えている。本実施形態においても、第３実施形態と同様に、ｍ種類（ｍは複数）の二次電池１１０－１～１１０－ｍを想定する。

　上述したように、二次電池１２０の推定劣化特性データＤＰ２の精度を高めるためには、二次電池１１０－１～１１０－ｍのうち、正極活物質および負極活物質の種類が二次電池１２０と同一のものの劣化特性データＤＣ１を用いることが好ましい。しかし、二次電池１２０の正極・負極活物質が不明である場合も考えられる。

　また、参照する二次電池１１０－ｇ（但し、１≦ｇ≦ｍ）として、正極活物質および負極活物質の種類が二次電池１２０と同一のものを選択したとしても、様々な理由により、両者の劣化特性が大きく異なる場合も考えられる。例えば、「正極・負極対向面における正極活物質量と負極活物質量の比率」や、「電池の劣化度」によって、「電池電圧またはＳＯＣと正極電位と負極電位との対応関係」が異なる場合も生じる。これにより、特に８０％以上の高ＳＯＣ領域や、２０%以下の低ＳＯＣ領域における二次電池１１０－ｇ，１２０の劣化特性が、大きく相違する場合がある。

　そこで、上述の問題に対する本実施形態による解決方法は、以下の通りである。
　まず、劣化特性計算部１０が記憶する特性劣化モデル１２－１～１２－ｍは、正極劣化モデル１２Ｐ－１～１２Ｐ－ｍと、負極劣化モデル１２Ｎ－１～１２Ｎ－ｍと、を備えている。すなわち、特性劣化モデル１２－ｇ（但し、１≦ｇ≦ｍ）は、二次電池１１０－ｇにおける劣化モデルとして、正極の劣化と負極の劣化とを個別に計算し、正極活物質の特性と負極活物質の特性を組み合わせることにより、劣化特性データＤＣを生成する。上述した特許文献２に記載されている技術を応用することにより、このような劣化特性データＤＣを作成することが可能になる。劣化特性計算部１０は、第３実施形態のものと同様に、電池種別情報ＢＳと、使用条件情報ＵＳと、を受信すると、電池種別情報ＢＳに対応した特性劣化モデル１２－ｇを用いて、劣化特性データＤＣを出力する。

　電池特性解析部５０は、二次電池１２０の基準特性データＣＤを解析して、正極劣化状態パラメータ値ＤＶＰ（図示せず）および負極劣化状態パラメータ値ＤＶＮ（図示せず）なる値を推定するものである。ここで、基準特性データＣＤとは、充電状態（満充電状態からの放電量）と、少なくとも一つの特性値（例えば開回路電圧）との関係を定めたものである。以下の説明においては、二次電池１２０の「充電状態」として、「満充電状態からの放電量」を適用することとする。また、「特性値」として、「開回路電圧」を適用することとする。また、基準特性データＣＤの内容、すなわち「充電状態」と「特性値」との関係は、二次電池１２０自体の計測結果や、サプライヤから提供されたデータシート等によって既知であるとする。

　また、電池特性解析部５０が推定する正極劣化状態パラメータ値ＤＶＰおよび負極劣化状態パラメータ値ＤＶＮは、それぞれ正極および負極の劣化の度合いを定める指標であり、種々のパラメータの値を適用することができる。例えば、正極劣化状態パラメータ値ＤＶＰには、例えば、正極活物質の種類、正極の容量、正極の利用範囲等の値を採用することができる。また、負極劣化状態パラメータ値ＤＶＮには、例えば、負極活物質の種類、負極の容量、負極の利用範囲等の値を採用することができる。

　正極・負極劣化特性修正部６０は、電池特性解析部５０が推定した、正極劣化状態パラメータ値ＤＶＰおよび負極劣化状態パラメータ値ＤＶＮに基づいて、劣化特性計算部１０に記憶されている正極劣化モデル１２Ｐ－１～１２Ｐ－ｍと、負極劣化モデル１２Ｎ－１～１２Ｎ－ｍと、を修正する。

　劣化モデル選択部４０は、少なくとも一種類の正極活物質に対応する正極開回路電位特性データＰＯＶＤと、一種類の負極活物質に対応する負極開回路電位特性データＮＯＶＤと、を予め記憶している。ここで、正極開回路電位特性データＰＯＶＤとは、ある正極活物質を適用した正極について、充電状態と正極開回路電位ＥＰ（正極特性値、図示せず）との関係を定めたデータである。また、負極開回路電位特性データＮＯＶＤとは、ある負極活物質を適用した負極について、充電状態と負極開回路電位ＥＮ（負極特性値、図示せず）との関係を定めたデータである。

　但し、二次電池１１０－１～１１０－ｍに用いられている全ての正極活物質に対応する正極開回路電位特性データＰＯＶＤと、全ての負極活物質に対応する負極開回路電位特性データＮＯＶＤと、を予め記憶させておくと一層好ましい。劣化モデル選択部４０は、必要に応じて、何れかの正極開回路電位特性データＰＯＶＤと、何れかの負極開回路電位特性データＮＯＶＤと、を選択する機能を有する。

　図８は、第４実施形態における劣化予測装置４の動作の要部を示すフローチャートである。
　図８において、処理がステップＳ１２に進むと、電池特性解析部５０は、二次電池１２０の基準特性データＣＤと、対応する計測結果ＣＤＭと、を取得する。基準特性データＣＤが、二次電池１２０の二次電池１２０の充電状態ＳＯＣ２（図示せず）と開回路電圧ＯＣＶ２（特性値、図示せず）との関係を定めたものであれば、計測結果ＣＤＭは二次電池１２０の充電状態ＳＯＣ２と開回路電圧ＯＣＶ２との計測結果になる。

　次に、処理がステップＳ１４に進むと、劣化モデル選択部４０は、一種類の正極開回路電位特性データＰＯＶＤと、一種類の負極開回路電位特性データＮＯＶＤと、を含む組合せを選択する。次に、処理がステップＳ１６に進むと、電池特性解析部５０は、正極劣化状態パラメータ値ＤＶＰおよび負極劣化状態パラメータ値ＤＶＮに対して、適当な値の組合せを仮設定する。

　次に、処理がステップＳ１８に進むと、電池特性解析部５０は、正極劣化状態パラメータ値ＤＶＰ（図示せず）と、負極劣化状態パラメータ値ＤＶＮ（図示せず）と、正極開回路電位特性データＰＯＶＤと、負極開回路電位特性データＮＯＶＤと、に基づいて、開回路電圧特性ＯＣＶＣ２（図示せず）を計算する。なお、開回路電圧特性ＯＣＶＣ２とは、二次電池１２０の充電状態ＳＯＣ２（図示せず）と開回路電圧ＯＣＶ２（図示せず）との関係を定めた特性である。このような、開回路電圧特性ＯＣＶＣ２の計算方法としては、例えば特許文献２に記載されているものを応用してもよい。

　次に、処理がステップＳ２０に進むと、電池特性解析部５０は、先にステップＳ１２で取得した計測結果ＣＤＭと、開回路電圧特性ＯＣＶＣ２（図示せず）とが近似するか否かを判定する。ここで、「近似する」とは、例えば、「計測結果ＣＤＭにおいて各充電状態における開回路電圧と、開回路電圧特性ＯＣＶＣ２による充電状態における開回路電圧との二乗誤差の平均値が所定値以下である」というものである。但し、「近似する」か否かの判定には、二乗誤差の平均値以外の様々な基準を適用することができる。

　ステップＳ２０において「Ｎｏ」（近似しない）と判定されると、処理はステップＳ２２に進む。ここでは、電池特性解析部５０は、先にステップＳ１４で選択した正極開回路電位特性データＰＯＶＤと、負極開回路電位特性データＮＯＶＤと、の組合せに対して、ステップＳ１６～Ｓ２０の処理が所定回数試行されたか否かを判定する。

　ステップＳ２２において「Ｎｏ」（所定回数試行されていない）と判定されると、処理はステップＳ１６に戻る。ここでは、電池特性解析部５０は、正極劣化状態パラメータ値ＤＶＰおよび負極劣化状態パラメータ値ＤＶＮの組合せとして、未だ仮設定されたことの無い組合せの値を仮設定する。そして、ステップＳ１６～Ｓ２０の処理が再び繰り返される。

　その後、ステップＳ２２において「Ｙｅｓ」（所定回数実行された）と判定されると、処理はステップＳ２４に進む。ステップＳ２４において、電池特性解析部５０は、先のステップＳ１４において、正極開回路電位特性データＰＯＶＤと、負極開回路電位特性データＮＯＶＤとの全ての組合せが既に選択されたか否かを判定する。

　ステップＳ２４において「Ｎｏ」（選択されていない組合せが存在する）と判定されると、処理はステップＳ１４に戻る。ここでは、電池特性解析部５０は、正極開回路電位特性データＰＯＶＤと、負極開回路電位特性データＮＯＶＤとの全ての組合せの中から、未だ選択されていない何れかの組合せを選択する。そして、ステップＳ１４～Ｓ２２の処理が再び繰り返される。

　一方、ステップＳ２４において「Ｙｅｓ」（全ての組合せを選択した）と判定されると、処理は終了する。この場合は、「二次電池１２０の正極活物質および負極活物質の推定処理が失敗した」ということであり、その旨のエラーメッセージを入出力装置９８７（図３参照）を介して、ユーザに通知するとよい。

　一方、上述したステップＳ２０において「Ｙｅｓ」と判定された場合は、その時点で選択（または仮設定）されている正極開回路電位特性データＰＯＶＤ、負極開回路電位特性データＮＯＶＤ、正極劣化状態パラメータ値ＤＶＰ、および負極劣化状態パラメータ値ＤＶＮの妥当性が高い、ということになる。この場合、処理はステップＳ２６に進み、電池特性解析部５０は、正極開回路電位特性データＰＯＶＤに係る正極活物質および負極開回路電位特性データＮＯＶＤに係る負極活物質に対応する二次電池１１０－ｇ（但し、１≦ｇ≦ｍ）を指定する電池種別情報ＢＳ１を、劣化特性計算部１０、補正係数算出部２０、劣化特性修正部３０、および正極・負極劣化特性修正部６０に供給する。さらに、電池特性解析部５０は、正極劣化状態パラメータ値ＤＶＰと、負極劣化状態パラメータ値ＤＶＮと、を正極・負極劣化特性修正部６０に供給する。

　次に、処理がステップＳ２８に進むと、劣化特性計算部１０は、電池種別情報ＢＳ１に基づいて、何れかの特性劣化モデル１２－ｇ（但し、１≦ｇ≦ｍ）を選択する。次に、正極・負極劣化特性修正部６０は、特性劣化モデル１２－ｇにおける負極劣化モデル１２Ｎ－ｇの初期値を、負極劣化状態パラメータ値ＤＶＮに基づいて修正する。また、正極・負極劣化特性修正部６０は、特性劣化モデル１２－ｇにおける正極劣化モデル１２Ｐ－ｇの初期値を、正極劣化状態パラメータ値ＤＶＰに基づいて修正する。以上により、本ルーチンの処理が終了する。

　上述した以外の本実施形態の処理は、第１～第３実施形態の何れかと同様である。
　すなわち、補正係数算出部２０は、使用条件情報ＵＳ１および劣化点データＤＡ１を受信すると、使用条件情報ＵＳ１を劣化特性計算部１０に供給する。劣化特性計算部１０は、これに応じて、劣化特性データＤＣ１を補正係数算出部２０に供給する。

　但し、本実施形態において、劣化特性計算部１０は、電池特性解析部５０から供給された電池種別情報ＢＳ１に対応する特性劣化モデル１２－ｇ（但し、１≦ｇ≦ｍ）を選択する。この特性劣化モデル１２－ｇにおいては、上述したステップＳ２８の処理により、負極劣化モデル１２Ｎ－ｇおよび正極劣化モデル１２Ｐ－ｇの初期値が修正されている。補正係数算出部２０の演算部２２は、劣化特性データＤＣ１と、劣化点データＤＡ１と、に基づいて、補正係数αを算出する。

　次に、劣化特性修正部３０は、使用条件情報ＵＳ１とは異なる使用条件情報ＵＳ２を受信すると、使用条件情報ＵＳ２を劣化特性計算部１０に供給する。劣化特性計算部１０は、当該使用条件情報ＵＳ２と、電池種別情報ＢＳ１とに応じた劣化特性データＤＣ２を劣化特性修正部３０に供給する。劣化特性修正部３０は、補正係数αと、劣化特性データＤＣ２と、に基づいて使用条件情報ＵＳ２に応じた推定劣化特性データＤＰ２を出力する。

［実施形態の効果］
　以上のように上述の実施形態によれば、劣化予測装置１，３，４は、第１の電池（１１０）について、入力された使用条件情報（ＵＳ）に対応する、使用量（ｔ）と劣化度（Ｑ）との関係である参照劣化特性（ＤＣ）を出力する参照劣化特性計算部（１０）と、使用条件情報（ＵＳ）の一つである第１の使用条件情報（ＵＳ１）を参照劣化特性計算部（１０）に供給して得た第１の参照劣化特性（ＤＣ１）と、第１の使用条件情報（ＵＳ１）に指定された使用条件で第２の電池（１２０）を使用した場合における、使用量（ｔ）と劣化度（Ｑ）との組合せである少なくとも一つの劣化点データ（ＤＡ１）と、に基づいて、補正係数（α）を算出する補正係数算出部（２０）と、第１の使用条件情報（ＵＳ１）とは異なる使用条件情報（ＵＳ）である第２の使用条件情報（ＵＳ２）を参照劣化特性計算部（１０）に供給して得た第２の参照劣化特性（ＤＣ２）と、補正係数（α）と、に基づいて、第２の使用条件情報（ＵＳ２）に指定された使用条件における、第２の電池（１２０）の使用量（ｔ）と劣化度（Ｑ）との関係の推定結果である推定劣化特性データ（ＤＰ２）を出力する劣化特性修正部（３０）と、を有する。これにより、第１の電池（１１０）についての参照劣化特性（ＤＣ）を利用して、第２の電池（１２０）の様々な第２の使用条件情報（ＵＳ２）に対応する推定劣化特性データ（ＤＰ２）を、簡易に取得できる。

　また、第３，第４実施形態の劣化予測装置３，４のように、第１の電池（１１０－１～１１０－ｍ）および第２の電池（１２０）が使用している正極活物質および負極活物質の種類は既知であり、参照劣化特性計算部（１０）は、使用条件情報（ＵＳ）に加えて、正極活物質および負極活物質の組合せを特定する電池種別情報（ＢＳ）を入力すると、電池種別情報（ＢＳ）に対応する参照劣化特性（ＤＣ）を出力するものであり、補正係数算出部（２０）は、第１の使用条件情報（ＵＳ１）と、第２の電池（１２０）に対応する電池種別情報（ＢＳ１）と、を参照劣化特性計算部（１０）に供給して得た第１の参照劣化特性（ＤＣ１）と、少なくとも一つの劣化点データ（ＤＡ１）と、に基づいて、補正係数（α）を算出するものであると一層好ましい。これにより、電池種別情報（ＢＳ）に対応した参照劣化特性（ＤＣ）を取得できるため、第２の電池（１２０）の様々な第２の使用条件情報（ＵＳ２）に対応する、一層精密な推定劣化特性データ（ＤＰ２）を取得できる。

　また、第４実施形態の劣化予測装置４のように、参照劣化特性計算部（１０）は、第１の電池（１１０）の劣化状態の計算方法を定めた特性劣化モデル（１２－１～１２－ｍ）を用いて参照劣化特性（ＤＣ）を出力するものであり、第２の電池の、少なくとも１つの特性値（ＯＣＶ２）についての充電状態（ＳＯＣ２）と特性値（ＯＣＶ２）との関係と、少なくとも１つの正極特性値（ＥＰ）について充電状態（ＳＯＣ２）と正極特性値（ＥＰ）との関係を定めた正極開回路電位特性データ（ＰＯＶＤ）と、少なくとも１つの負極特性値（ＥＮ）について充電状態（ＳＯＣ２）と負極特性値（ＥＮ）との関係を定めた負極開回路電位特性データ（ＮＯＶＤ）と、を用いて、第２の電池（１２０）における正極活物質および負極活物質の種類および状態を解析する電池特性解析部（５０）と、電池特性解析部（５０）による解析結果を用いて特性劣化モデル（１２－１～１２－ｍ）を修正する正極・負極劣化特性修正部（６０）と、をさらに備えると一層好ましい。これにより、第２の電池（１２０）における正極活物質および負極活物質の種類および状態に基づいて、一層精密な推定劣化特性データ（ＤＰ２）を取得できる。

　また、第２実施形態のように、使用条件情報（ＵＳ）は、第１種使用条件情報（ＵＳＫ）と、第２種使用条件情報（ＵＳＥ）と、を含むものであり、参照劣化特性計算部（１０）が出力する参照劣化特性（ＤＣ）は、第１種使用条件情報（ＵＳＫ）に対応する第１種参照劣化特性（ＤＣＫ）と、第２種使用条件情報（ＵＳＥ）に対応する第２種参照劣化特性（ＤＣＥ）と、を含むものであり、補正係数算出部（２０）が出力する補正係数（α）は、第１種使用条件情報（ＵＳＫ）に対応する第１種補正係数（αＫ）と、第２種使用条件情報（ＵＳＥ）に対応する第２種補正係数（αＥ）と、を含むものであり、劣化特性修正部（３０）は、第２の使用条件情報（ＵＳ２）に対応して得た第１種参照劣化特性（ＤＣＫ２）と、第２の使用条件情報（ＵＳ２）に対応して得た第２種参照劣化特性（ＤＣＥ２）と、第１種補正係数（αＫ）と、第２種補正係数（αＥ）と、に基づいて、推定劣化特性データ（ＤＰ２）を出力すると一層好ましい。これにより、第１種使用条件情報（ＵＳＫ）と、第２種使用条件情報（ＵＳＥ）と、に応じた、一層精密な推定劣化特性データ（ＤＰ２）を取得できる。

［変形例］
　本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。上述した実施形態は本発明を理解しやすく説明するために例示したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について削除し、もしくは他の構成の追加・置換をすることが可能である。また、図中に示した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、製品上で必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。上記実施形態に対して可能な変形は、例えば以下のようなものである。

（１）上述した第３，第４実施形態においても、第２実施形態と同様に、使用条件情報ＵＳ，ＵＳ１，ＵＳ２は、それぞれ保存時使用条件情報ＵＳＫ，ＵＳＫ１，ＵＳＫ２（図示略）と、充放電時使用条件情報ＵＳＥ，ＵＳＥ１，ＵＳＥ２（図示略）と、を有し、特性劣化モデル１２は、保存時特性劣化モデル１２Ｋ（図示略）と、充放電時特性劣化モデル１２Ｅ（図示略）と、を有するものであってもよい。この場合、劣化特性計算部１０は、保存時劣化特性データＤＣＫ，ＤＣＫ１，ＤＣＫ２（図示略）と、充放電時劣化特性データＤＣＥ，ＤＣＥ１，ＤＣＥ２（図示略）と、を含む劣化特性データＤＣ，ＤＣ１，ＤＣ２を出力し、補正係数算出部２０は保存時補正係数αＫ（図示略）と、充放電時補正係数αＥ（図示略）と、を出力する。これにより、劣化特性修正部３０は、保存時推定劣化特性データＤＰＫ２（図示略）と、充放電時推定劣化特性データＤＰＥ２（図示略）と、を含む推定劣化特性データＤＰ２を出力することができる。

（２）上述の第４実施形態においては、特性劣化モデル１２－ｇ（但し、１≦ｇ≦ｍ）は、１種類の正極活物質に対応する正極劣化モデル１２Ｐ－ｇと、１種類の負極活物質に対応する負極劣化モデル１２Ｎ－ｇと、を有するものであった。しかし、正極劣化モデル１２Ｐ－ｇは、２種類以上の正極活物質およびこれらの構成比率に基づいて、劣化状態の計算方法を定めるものであってもよい。同様に、負極劣化モデル１２Ｎ－ｇも、２種類以上の負極活物質およびこれらの構成比率に基づいて、劣化状態の計算方法を定めるものであってもよい。複数種類の正極活物質または負極活物質を用いた場合における正極または負極特性データの作成方法としては、上述した特許文献３に記載されているものを応用して採用してもよい。

（３）上記実施形態において実行される各種処理は、図示せぬネットワーク経由でサーバコンピュータが実行してもよく、上記実施形態において記憶される各種データも該サーバコンピュータに記憶させるようにしてもよい。

（４）上記実施形態における劣化予測装置１，３，４のハードウエアは一般的なコンピュータによって実現できるため、図４，図７に示したフローチャート、その他上述した各種処理を実行するプログラム等を記憶媒体（プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体）に格納し、または伝送路を介して頒布してもよい。

（５）図４，図７に示した処理、その他上述した各処理は、上記実施形態ではプログラムを用いたソフトウエア的な処理として説明したが、その一部または全部をＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit；特定用途向けＩＣ)、あるいはＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)等を用いたハードウエア的な処理に置き換えてもよい。

１，３，４　劣化予測装置
１０　劣化特性計算部（参照劣化特性計算部）
１２－１～１２－ｍ　特性劣化モデル
２０　補正係数算出部
３０　劣化特性修正部
５０　電池特性解析部
６０　正極・負極劣化特性修正部
１１０，１１０－１～１１０－ｍ　二次電池（第１の電池）
１２０　二次電池（第２の電池）
Ｑ　容量維持率（劣化度）
ｔ　使用時間（使用量）
α　補正係数
ＢＳ　電池種別情報
ＤＣ　劣化特性データ（参照劣化特性）
ＥＮ　負極開回路電位（負極特性値）
ＥＰ　正極開回路電位（正極特性値）
ＵＳ　使用条件情報
αＫ　保存時補正係数（第１種補正係数）
αＥ　充放電時補正係数（第２種補正係数）
ＢＳ１　電池種別情報
ＤＡ１　劣化点データ
ＤＣ１　劣化特性データ（第１の参照劣化特性）
ＤＣ２　劣化特性データ（第２の参照劣化特性）
ＤＣＥ，ＤＣＥ２　充放電時劣化特性データ（第２種参照劣化特性）
ＤＣＫ，ＤＣＫ２　保存時劣化特性データ（第１種参照劣化特性）
ＤＰ２　推定劣化特性データ
ＵＳ１　使用条件情報（第１の使用条件情報）
ＵＳ２　使用条件情報（第２の使用条件情報）
ＵＳＥ　充放電時使用条件情報（第２種使用条件情報）
ＵＳＫ　保存時使用条件情報（第１種使用条件情報）
ＤＣＥ２　充放電時劣化特性データ（第２種参照劣化特性）
ＤＣＫ２　保存時劣化特性データ（第１種参照劣化特性）
ＮＯＶＤ　負極開回路電位特性データ
ＯＣＶ２　開回路電圧（特性値）
ＰＯＶＤ　正極開回路電位特性データ
ＳＯＣ２　充電状態

Claims

　第１の電池について、入力された使用条件情報に対応する、使用量と劣化度との関係である参照劣化特性を出力する参照劣化特性計算部と、
　前記使用条件情報の一つである第１の使用条件情報を前記参照劣化特性計算部に供給して得た第１の参照劣化特性と、前記第１の使用条件情報に指定された使用条件で第２の電池を使用した場合における、前記使用量と前記劣化度との組合せである少なくとも一つの劣化点データと、に基づいて、補正係数を算出する補正係数算出部と、
　前記第１の使用条件情報とは異なる前記使用条件情報である第２の使用条件情報を前記参照劣化特性計算部に供給して得た第２の参照劣化特性と、前記補正係数と、に基づいて、前記第２の使用条件情報に指定された使用条件における、前記第２の電池の前記使用量と前記劣化度との関係の推定結果である推定劣化特性データを出力する劣化特性修正部と、を有する
　ことを特徴とする二次電池の劣化予測装置。
　前記第１の電池および前記第２の電池が使用している正極活物質および負極活物質の種類は既知であり、
　前記参照劣化特性計算部は、前記使用条件情報に加えて、前記正極活物質および前記負極活物質の組合せを特定する電池種別情報を入力すると、前記電池種別情報に対応する前記参照劣化特性を出力するものであり、
　前記補正係数算出部は、前記第１の使用条件情報と、前記第２の電池に対応する前記電池種別情報と、を前記参照劣化特性計算部に供給して得た前記第１の参照劣化特性と、少なくとも一つの前記劣化点データと、に基づいて、前記補正係数を算出するものである
　ことを特徴とする請求項１に記載の二次電池の劣化予測装置。
　前記参照劣化特性計算部は、前記第１の電池の劣化状態の計算方法を定めた特性劣化モデルを用いて前記参照劣化特性を出力するものであり、
　前記第２の電池の、少なくとも１つの特性値についての充電状態と前記特性値との関係と、少なくとも１つの正極特性値について前記充電状態と前記正極特性値との関係を定めた正極開回路電位特性データと、少なくとも１つの負極特性値について前記充電状態と前記負極特性値との関係を定めた負極開回路電位特性データと、を用いて、前記第２の電池における前記正極活物質および前記負極活物質の種類および状態を解析する電池特性解析部と、
　前記電池特性解析部による解析結果を用いて前記特性劣化モデルを修正する正極・負極劣化特性修正部と、をさらに備える
　ことを特徴とする請求項２に記載の二次電池の劣化予測装置。
　前記使用条件情報は、第１種使用条件情報と、第２種使用条件情報と、を含むものであり、
　前記参照劣化特性計算部が出力する前記参照劣化特性は、前記第１種使用条件情報に対応する第１種参照劣化特性と、前記第２種使用条件情報に対応する第２種参照劣化特性と、を含むものであり、
　前記補正係数算出部が出力する前記補正係数は、前記第１種使用条件情報に対応する第１種補正係数と、前記第２種使用条件情報に対応する第２種補正係数と、を含むものであり、
　前記劣化特性修正部は、前記第２の使用条件情報に対応して得た前記第１種参照劣化特性と、前記第２の使用条件情報に対応して得た前記第２種参照劣化特性と、前記第１種補正係数と、前記第２種補正係数と、に基づいて、前記推定劣化特性データを出力する
　ことを特徴とする請求項１ないし３の何れか一項に記載の二次電池の劣化予測装置。
　前記第１の電池に使用されている電極活物質は、前記第２の電池に使用されている電極活物質と同じである
　ことを特徴とする請求項１に記載の二次電池の劣化予測装置。
　第１の使用条件における第２の電池の使用量と劣化度との組合せである少なくとも一つの劣化点データと、前記第１の使用条件を指定する第１の使用条件情報と、を取得する過程と、
　第１の電池について、前記第１の使用条件情報に対応する、前記使用量と前記劣化度との関係である第１の参照劣化特性を算出する過程と、
　前記第１の使用条件情報に基づいて取得した第１の参照劣化特性と、前記第１の使用条件における前記第２の電池の、前記使用量と前記劣化度との組合せである少なくとも一つの劣化点データと、に基づいて、補正係数を算出する過程と、
　前記第１の使用条件情報とは異なる使用条件情報である第２の使用条件情報に対応して取得した第２の参照劣化特性と、前記補正係数と、に基づいて、前記第２の使用条件情報に指定された使用条件における、前記第２の電池の前記使用量と前記劣化度との関係の推定結果である推定劣化特性データを取得する過程と、を有する
　ことを特徴とする二次電池の劣化予測方法。