(57)【要約】【課題】蓄電素子の劣化を精度よく推定することが可能な推定装置、推定方法、及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】推定装置４は、蓄電素子３の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のＳＯＣを取得する第１取得部４１と、複数のＳＯＣの範囲に応じて、劣化係数を複数記憶した記憶部４２と、第１取得部４１が取得した開始時及び終了時のＳＯＣに基づいて、対応する劣化係数を前記記憶部４２に記憶された複数の劣化係数から特定する特定部４１と、特定部４１が特定した劣化係数に基づいて、蓄電素子３の劣化を推定する推定部４１とを備える。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のＳＯＣを取得する第１取得部と、
複数のＳＯＣの範囲に応じて、劣化係数を複数記憶した記憶部と、
前記第１取得部が取得した開始時及び終了時のＳＯＣに基づいて、対応する劣化係数を前記記憶部に記憶された複数の劣化係数から特定する特定部と、
前記特定部が特定した劣化係数に基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定する推定部と
を備える、推定装置。
【請求項２】
前記記憶部は、ＳＯＣ０から１００％を異なる間隔で区分した複数のＳＯＣ範囲に応じて劣化係数を複数記憶し、
前記特定部は、前記複数のＳＯＣ範囲のうち、前記第１取得部が取得した開始時及び終了時のＳＯＣを含むＳＯＣ範囲であって、その範囲幅が最小であるＳＯＣ範囲の劣化係数を特定する、請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
単位時間の電流、電圧、電力、又はＳＯＣの変化量を取得する第２取得部と、
前記第１取得部は、前記第２取得部が取得した電流、電圧、電力、又はＳＯＣの変化量と、前記第２取得部が前回取得した電流、電圧、電力、又はＳＯＣの変化量とに基づいて、前記ＳＯＣを取得する、請求項１又は２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記第２取得部が取得した電流、電圧、電力、又はＳＯＣの変化量と、前記第２取得部が前回取得した電流、電圧、電力、又はＳＯＣの変化量とに基づいて、放置から充放電への切り換え、又は充放電間の切り換えの有無を判定する第１判定部を備え、
前記第１取得部は、前記第１判定部が、前記切り換えがあったと判定した場合に、前記ＳＯＣを取得する、請求項３に記載の推定装置。
【請求項５】
前記第２取得部が取得した単位時間の電流、電圧、電力、又はＳＯＣの変化量に基づいて、充放電状態、放置状態、及びフロート状態のいずれの状態であるかを判定する第２判定部を備え、
前記推定部は、前記第２判定部が判定した状態に基づいて、前記劣化を推定する、請求項４に記載の推定装置。
【請求項６】
蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のＳＯＣを取得し、
取得した開始時及び終了時のＳＯＣに基づいて、複数のＳＯＣの範囲に応じて予め決められた劣化係数を用いて、
前記蓄電素子の劣化を推定する、推定方法。
【請求項７】
蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のＳＯＣを取得し、
取得した開始時及び終了時のＳＯＣに基づいて、複数のＳＯＣの範囲に応じて予め決められた劣化係数を用いて、
前記蓄電素子の劣化を推定する処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、蓄電素子の劣化を推定する推定装置、推定方法、及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電気エネルギーを蓄積し、必要な時に動力源としてエネルギーを供給できる蓄電素子が利用されている。蓄電素子は、携帯機器、電源装置、自動車や鉄道を含む輸送機器、航空・宇宙・建設用を含む産業用機器等に適用されている。必要な時に必要なだけ蓄積しておいたエネルギーを利用できるよう、蓄電素子の蓄電容量を常時把握することは重要である。蓄電素子は時間、及び使用頻度に応じて主に化学的に劣化することが知られている。そのため、活用できるエネルギーが時間、及び使用頻度に応じて減少する。必要な時に必要なだけエネルギーを利用するために、蓄電素子の劣化状態を把握することは重要である。これまでに、蓄電素子の劣化を推定するための技術が開発されている。
【０００３】
例えば、蓄電素子が風力発電設備において用いられる場合、風力によって発電量が頻繁に切り換わり、発電のパターンが複雑であるので、蓄電素子の充放電パターンも複雑になる。例えば太陽光発電の場合、昼間に発電するので、略一定の発電パターンを有し、蓄電素子の充放電パターンも略一定化する。このため、所定期間の充放電パターンを取得して、蓄電素子の劣化を推定することができる。車載用蓄電素子においても、所定期間の充放電パターンを取得して、蓄電素子の劣化を推定することが行われている。
【０００４】
特許文献１には、発電装置からの電流を複数の蓄電池ブロックに配分すると共に、少なくとも１つの蓄電池ブロックに対して定電流で配分し、定電流が配分される蓄電池ブロックの電流、電圧及び温度からＳＯＣを推定する蓄電池システムの発明が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１３／０９９４０１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の方法では、特に、充放電が頻繁に切り換わる、複雑な充放電パターンを有する場合、蓄電素子の劣化の推定精度が十分でない場合がある。特許文献１の蓄電池システムにおいては、測定時間に定電流を流してＳＯＣを測定できるが、蓄電池の蓄積された劣化量を推定することはできない。
複雑な充放電パターンに対してもより良好に劣化を推定することが求められている。
【０００７】
本発明の目的は、蓄電素子の劣化を精度よく推定することが可能な推定装置、推定方法、及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様に係る推定装置は、蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のＳＯＣを取得する第１取得部と、複数のＳＯＣの範囲に応じて、劣化係数を複数記憶した記憶部と、前記第１取得部が取得した開始時及び終了時のＳＯＣに基づいて、対応する劣化係数を前記記憶部に記憶された複数の劣化係数から特定する特定部と、前記特定部が特定した劣化係数に基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定する推定部とを備える。
【０００９】
本発明の一態様に係る推定方法は、蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のＳＯＣを取得し、取得した開始時及び終了時のＳＯＣに基づいて、複数のＳＯＣの範囲に応じて予め決められた劣化係数を用いて、前記蓄電素子の劣化を推定する。
【００１０】
本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のＳＯＣを取得し、取得した開始時及び終了時のＳＯＣに基づいて、複数のＳＯＣの範囲に応じて予め決められた劣化係数を用いて、前記蓄電素子の劣化を推定する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明においては、蓄電素子の劣化を精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】風力発電の充放電パターンの一例を示すグラフである。
【図２】図１の一部拡大図である。
【図３】レートが１／３Ｃ、温度が４５℃である場合の、最低のＳＯＣ及びΔＳＯＣと、劣化係数との関係を示すグラフである。
【図４】劣化係数の特定方法を示す説明図である。
【図５】実施形態１に係る充放電システム及びサーバの構成を示すブロック図である。
【図６】電池モジュールの斜視図である。
【図７】ＢＭＵの構成を示すブロック図である。
【図８】推定装置の蓄電素子の劣化推定の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】推定装置の蓄電素子の劣化推定の他の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】開始時及び終了時のＳＯＣの範囲を変えて、図８のフローチャートの処理により劣化量を求めた結果を示すグラフである。
【図１１】温度１５℃、レート１／３Ｃで、風力発電設備用蓄電素子を模擬し、充放電を行った場合の、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。
【図１２】温度２０℃、レート１／３Ｃで、風力発電設備用蓄電素子を模擬し、充放電を行った場合の、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。
【図１３】温度２５℃、レート１／３Ｃで、風力発電設備用蓄電素子を模擬し、充放電を行った場合の、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。
【図１４】温度３５℃、レート１／３Ｃで、風力発電設備用蓄電素子を模擬し、充放電を行った場合の、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。
【図１５】温度４５℃、レート１／３Ｃで、風力発電設備用蓄電素子を模擬し、充放電を行った場合の、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。
【図１６】温度６５℃、レート１／３Ｃで、風力発電設備用蓄電素子を模擬し、充放電を行った場合の、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（実施の形態の概要）
実施の形態に係る推定装置は、蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のＳＯＣを取得する第１取得部と、複数のＳＯＣの範囲に応じて、劣化係数を複数記憶した記憶部と、前記第１取得部が取得した開始時及び終了時のＳＯＣ（或いは、開始時から終了時までのＳＯＣの差分）に基づいて、対応する劣化係数を前記記憶部に記憶された複数の劣化係数から特定する特定部と、前記特定部が特定した劣化係数に基づいて、前記蓄電素子の劣化を推定する推定部とを備える。
【００１４】
ひと続きの充電又は放電又はフロート充電において、複数のＳＯＣ範囲に応じて劣化係数を複数記憶部に記憶しておく。開始時及び終了時のＳＯＣ（或いは、開始時から終了時までのＳＯＣの差分）に基づいて、対応する劣化係数を前記記憶部に記憶された複数の劣化係数から特定し、蓄電素子の劣化を推定する。所定のＳＯＣを中心としたＳＯＣの変動量が大きい場合に劣化量が大きいこと、ＳＯＣの変動量が同一であっても中心ＳＯＣにより劣化値が変化するという、本出願人の特許第６４２８９５７号公報の知見を加味した上で、さらに、充電及び放電の都度、ΔＳＯＣ及びＳＯＣの範囲に応じた劣化係数を用いたバッチ処理により劣化を推定する。充放電が頻繁に切り換わり、複雑な充放電パターンを有する場合においても、蓄電素子の劣化を精度よく推定できる。また、バッチ処理を行うことで、プロセッサの計算負荷を下げる、プロセッサの処理が高速化できる、或いは高速処理可能な高価なプロセッサではなく、安価なプロセッサを用いることができる、などの効果がある。
【００１５】
上述の推定装置において、前記記憶部は、ＳＯＣ０から１００％を異なる間隔で区分した複数のＳＯＣ範囲に応じて劣化係数を複数記憶し、前記特定部は、前記複数のＳＯＣ範囲のうち、前記第１取得部が取得した開始時及び終了時のＳＯＣを含むＳＯＣ範囲であって、その範囲幅が最小であるＳＯＣ範囲の劣化係数を特定してもよい。
【００１６】
上記構成によれば、良好に劣化係数を特定できる。
【００１７】
上述の推定装置において、単位時間の電流、電圧、電力、又はＳＯＣの変化量を取得する第２取得部と、前記第１取得部は、前記第２取得部が取得した電流、電圧、電力、又はＳＯＣの変化量と、前記第２取得部が前回取得した電流、電圧、電力、又はＳＯＣの変化量とに基づいて、前記ＳＯＣを取得してもよい。
【００１８】
上記構成によれば、単位時間の電流、電圧、電力、又はＳＯＣの変化量に基づいて、状態の変遷を検知できる。
【００１９】
上述の推定装置において、前記第２取得部が取得した電流、電圧、電力、又はＳＯＣの変化量と、前記第２取得部が前回取得した電流、電圧、電力、又はＳＯＣの変化量とに基づいて、放置から充放電への切り換え、又は充放電間の切り換えの有無を判定する第１判定部を備え、前記第１取得部は、前記第１判定部が、前記切り換えがあったと判定した場合に、前記ＳＯＣを取得してもよい。
【００２０】
上記構成によれば、充放電の切り換えを確認して、充電又は放電の開始時及び終了時のＳＯＣを取得し、充電及び放電毎に良好に劣化を推定できる。
【００２１】
上述の推定装置において、前記第２取得部が取得した単位時間の電流、電圧、電力、又はＳＯＣの変化量に基づいて、充放電状態、放置状態、及びフロート状態のいずれの状態であるかを判定する第２判定部を備え、前記推定部は、前記第２判定部が判定した状態に基づいて、前記劣化を推定してもよい。
【００２２】
上記構成によれば、蓄電素子の状態に応じて、良好に劣化を推定できる。
【００２３】
本発明に係る推定方法は、蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のＳＯＣを取得し、取得した開始時及び終了時のＳＯＣ（或いは、開始時から終了時までのＳＯＣの差分）に基づいて、複数のＳＯＣの範囲に応じて予め決められた劣化係数を用いて、前記蓄電素子の劣化を推定する。
【００２４】
上記構成によれば、開始時及び終了時のＳＯＣ（或いは、開始時から終了時までのＳＯＣの差分）に基づいて、複数のＳＯＣの範囲に応じて予め決められた劣化係数を用いて、、蓄電素子の劣化を推定する。充電及び放電の都度、ΔＳＯＣ及びＳＯＣの範囲に応じた劣化係数を用いたバッチ処理により劣化を推定する。頻繁に充放電が切り換わり、複雑な充放電パターンを有する場合においても、蓄電素子の劣化を精度よく推定できる。
【００２５】
本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時のＳＯＣを取得し、取得した開始時及び終了時のＳＯＣ（或いは、開始時から終了時までのＳＯＣの差分）に基づいて、複数のＳＯＣの範囲に応じて予め決められた劣化係数を用いて、前記蓄電素子の劣化を推定する処理をコンピュータに実行させる。
【００２６】
なお、これまでの説明では、ＳＯＣを用いた蓄電素子の劣化推定に関する内容であったが、蓄電素子の容量、すなわち、蓄電素子の充電又は放電又はフロート充電における、開始時及び終了時の蓄電素子の容量（或いは、開始時から終了時までの蓄電素子の容量変化）からも同様に劣化推定可能である。以降は、一例として、ＳＯＣを用いた蓄電素子の劣化推定について説明する。
以下、具体的に劣化の推定方法について説明する。
図１は、風力発電の充放電パターンの一例を示すグラフである。図１において、横軸は時間（日）、縦軸は電力（Ｗ）である。図１に示すように、風力発電は風力により発電量が細かく変化するので、充電及び放電が短い期間で切り換わり、複雑なパターンを有する。
【００２７】
図２は、図１の一部拡大図である。図２において、横軸は時間（日）、右側の縦軸はＳＯＣ（％）、左側の縦軸は電力（Ｗ）である。左側の縦軸は電流（Ａ）にも対応する。図２に示すように、ＳＯＣ及び電力が一定である放置状態、ＳＯＣが減少し、電力が負の値を示す放電状態、及びＳＯＣが増加し、電力が正の値を示す充電状態に変遷している。図２に示されていないが、満充電後に、微小電流をバイパス回路に流し、蓄電素子に負荷をかけないようにするフロート状態も存在する。
【００２８】
風力発電設備においては、１地点に限れば風力発電の出力変動は大きいが、複数地点を重ね合わせると、ならし効果により出力変動は緩和されるという特徴がある。
また、ひとつの風力発電設備に例えば数百万個の蓄電素子が使用されており、劣化を精度良く推定して、数年後等に交換又は増設する蓄電素子の数量を精度良く決定したいという要請もある。
ならし効果も加味し、頻繁な充放電の変化に対応して、劣化を精度良く推定する必要がある。
【００２９】
本出願人は、特許第６４２８９５７号公報に示すように、充放電の中間（中心）のＳＯＣが同一であってもＳＯＣの変動量が異なる場合、劣化量が異なることを見出した。劣化量が、ＳＯＣの変動の大きさに応じて大きくなることを見出した。
また、ＳＯＣの変動量が同一であっても、中心ＳＯＣに応じて劣化量が大きく異なることも見出した。
【００３０】
本出願人はじめ、負極活物質の劣化を考慮した種々の劣化推定方法を開発してきた。
本出願人は、上述の特許第６４２８９５７号公報において、ＳＯＣの変動の大きさが大きいほど、負極の膨張（充電時）と収縮（放電時）が顕著になることで負極の表面に形成されたＳＥＩ被膜が部分的に破壊され、その結果として蓄電素子の通電による劣化量が大きくなるとの可能性を考察している。
【００３１】
風力発電設備用の蓄電素子においては、電流量を多くするために、正極活物質として、Ｌｉx （Ｎｉa ＣｏcＭｎb）Ｏ2 （ａ＋ｂ＋ｃ＝１、ａ≧０．５、ｂ≧０、ｃ≧０、０＜ｘ≦１．１）で表される、Ｎｉ量を多くしたＮＣＭ（Ｎｉ＋Ｃｏ＋Ｍｎ系の混合正極活物質、以下ＮＣＭとする）が多く用いられる。ＳＯＣの変動量が大きい場合、Ｌｉイオンの挿入・脱離に起因する前記ＮＣＭの結晶格子変化により、正極の活物質層がクラックしやすくなる。クラックによる活物質の孤立化により、導電パスの切断箇所が増大し、接触抵抗が増大する。したがって、充放電回数（サイクル数）が増えるにつれて蓄電素子としての機能が低下する。即ち、上述の負極活物質の劣化だけでなく、正極活物質の劣化も考慮する必要がある。
【００３２】
本実施形態においては、レート、温度別に、ひと続きの充電又は放電の開始時から終了時までのＳＯＣの範囲と、開始時のＳＯＣ及び終了時のＳＯＣの差（範囲）であるΔＳＯＣとに応じて複数の劣化係数を記憶しておく。取得したひと続きの充電又は放電の開始から終了までのＳＯＣの範囲、及びΔＳＯＣに基づいて、記憶した劣化係数から対応する劣化係数を特定する。本発明者は、以上のように特定した劣化係数を用いて劣化を推定する場合、上述の正極及び負極の活物質に由来する劣化、並びにならし効果も加味し、頻繁な充放電の変化に対応して精度良く推定できることを見出し、本発明を完成するに至った。
【００３３】
本実施形態においては、電流、電力、又はＳＯＣの変化量に基づいて、充放電状態、放置状態、及びフロート状態のいずれの状態であるかを判定する。
判定した状態に応じて、下記の式により劣化量Ｄを算出する。
【００３４】
充電状態又は放電状態の場合、劣化量は、以下の式（１）により算出される。
Ｄ＝Ｄcal ＋Ｄcyc・・・（１）
ここで、Ｄcal ：経時的劣化量
Ｄcyc：充放電を行うことによる劣化量
【００３５】
Ｄcal は、以下の式（２）により算出される。
Ｄcal ＝ｋｃ×√ｔ・・・（２）
ここで、ｔ：状態の経過時間 
ｋｃ：経時劣化係数
劣化モデル則は、ルート則、直線則、或いはそれ以外の劣化モデル則であってもよい。
【００３６】
Ｄcycは、以下の式（３）により算出される。
Ｄcyc＝ｋｒ×ΔＳＯＣ・・・（３）
ここで、ｋｒ：充放電時の劣化係数
ｋｒは、後述のようにして特定する。
劣化モデル則は、ルート則、直線則、或いはそれ以外の劣化モデル則であってもよい。
【００３７】
放置状態の場合、劣化量は、以下の式（４）により算出される。
Ｄ＝Ｄcal・・・（４）
【００３８】
フロート状態で、ΔＳＯＣ＞０である場合、劣化量は、以下の式（５）により算出される。
Ｄ＝Ｄcal ＋Ｄcyc＋Ｄflt ・・・（５）
Ｄfltはフロート状態における劣化量であり、以下の式（６）により算出される。
Ｄflt＝ｋｆ×√ｔ・・・（６）
ここで、ｋｆ：フロート時の劣化係数
フロート状態で、ΔＳＯＣ＝０である場合、劣化量は、以下の式（７）により算出される。
Ｄ＝Ｄcal ＋Ｄflt ・・・（７）
Ｄcal及びＤfltはルート則により、Ｄcycは直線則によって求めているが、これは一例であって、Ｄcal及びＤfltを直線則により、Ｄcycはルート則によって求めてもよい。
本実施形態では、フロート状態ではルート則を用いるが、劣化モデル則は、直線則、或いはそれ以外の劣化モデル則であってもよい。
【００３９】
劣化係数ｋｒは、以下のようにして特定する。
レート、温度別に、充電又は放電の開始時点及び終了時点を変えて、ΔＳＯＣとＳＯＨ(State of Health)との関係を求め、充電の開始時点（充放電の最低のＳＯＣ、開始時から終了時までのＳＯＣの範囲に対応する）及びΔＳＯＣ毎に劣化係数ｋｒを求めた。図３は、レートが１／３Ｃ、温度が４５℃である場合の、最低のＳＯＣ及びΔＳＯＣと、劣化係数ｋｒとの関係を示すグラフである。図３の横軸は、ΔＳＯＣ（％）、縦軸は充放電の最低のＳＯＣ（％）であり、各点の円の大きさが劣化係数ｋｒの値の大きさを示す。
【００４０】
図４は、劣化係数の特定方法を示す説明図である。図４の左右方向はＳＯＣ（％）である。図３の結果に基づき、ΔＳＯＣ毎に、劣化係数ｋｒが付与されている。ΔＳＯＣ２５の場合、充電（又は）放電の開始時点及び終了時点に応じ、劣化係数ｋｒとしてａ、ｂ、ｃ、ｄが付与され、ΔＳＯＣ５０の場合、劣化係数ｋｒとしてｅ、ｆが付与され、ΔＳＯＣ１００の場合、劣化係数ｋｒとしてｇが付与されている。
図４の例に示すように、取得したＳＯＣの範囲が１０〜３０％である場合、ＳＯＣ１０〜３０％の範囲を全て含み、かつΔＳＯＣ（ＳＯＣ範囲幅）が最も小さい劣化係数ｋｒを選択する。この場合、ΔＳＯＣ５０の劣化係数ｅを選択する。
なお、記憶しているΔＳＯＣは、２５％、５０％、及び１００％の場合に限定されない。劣化係数は内挿計算により求めてもよい。
また、図４の矢印は各ΔＳＯＣにおいて、ＳＯＣ１００％の範囲を等間隔に区切って設けてもよいし、等間隔でなくてもよい（矢印が重なってもよい）。ＳＯＣに応じて間隔を変えてもよい。
【００４１】
（実施形態１）
以下、実施形態１として、風力発電設備に用いられる充放電システムを例に挙げて説明する。
以下、蓄電素子がリチウムイオン二次電池である場合を説明するが、蓄電素子はリチウムイオン二次電池には限定されない。
図５は、実施形態１に係る充放電システム１及びサーバ１３の構成を示すブロック図である。
充放電システム１は、電池モジュール３と、ＢＭＵ（Battery Management Unit）４と、制御装置６と、電圧センサ８と、電流センサ９と、温度センサ１０とを備える。充放電システム１により、負荷５に電力が供給される。
【００４２】
電池モジュール３は、複数の蓄電素子としてのリチウムイオン二次電池（以下、電池という）２が直列に接続されている。制御装置６は、充放電システム１全体を制御する。
サーバ１３は、通信部１４、及び制御部１５を備える。
制御装置６は、制御部６１、表示部６２、及び通信部６３を備える。
制御装置６は、通信部７、ネットワーク１２、及び通信部１４を介し、制御部１５と接続されている。制御装置６は、ネットワーク１２を介して制御部１５との間でデータの送受信を行う。
【００４３】
本実施形態においては、ＢＭＵ４、制御装置６、及び制御部１５のいずれかが、本発明の推定装置として機能する。なお、制御部１５が前記推定装置として機能しない場合、充放電システム１がサーバ１３に接続されていなくてもよい。
図５においては、電池モジュール３を一組備える場合を示している。なお、電池モジュールの数はこの場合に限定されない。
ＢＭＵ４は、電池ＥＣＵであってもよい。
【００４４】
電圧センサ８は、電池モジュール３に並列に接続されており、電池モジュール３の全体の電圧に応じた検出結果を出力する。電圧センサ８は、各電池２の後述する正極の端子２３，負極の端子２６に接続されており、各電池２の端子２３，２６間の電圧Ｖ1 を測定し、各電池２のＶ1 の合計値である電池モジュール３の後述する負極のリード３３，正極のリード３６間の電圧Ｖを検出する。
電流センサ９は、電池モジュール３に直列に接続されており、電池モジュール３に流れる電流Ｉを検出する。
温度センサ１０は、電池モジュール３近傍の温度を検出する。
【００４５】
図６は、電池モジュール３の斜視図である。
電池モジュール３は、直方体状のケース３１と、ケース３１に収容された複数の前記電池２とを備える。
【００４６】
電池２は、直方体状のケース本体２１と、蓋板２２と、蓋板２２に設けられた、端子２３，端子２６と、破裂弁２４と、電極体２５とを備える。電極体２５は正極板、セパレータ、及び負極板を積層してなり、ケース本体２１に収容されている。
電極体２５は、正極板と負極板とをセパレータを介して扁平状に巻回して得られるものであってもよい。
【００４７】
正極板は、例えば、アルミニウムやアルミニウム合金等からなる板状（シート状）又は長尺帯状の金属箔である正極基材箔上に活物質層が形成されたものである。負極板は、例えば、銅及び銅合金等からなる板状（シート状）又は長尺帯状の金属箔である負極基材箔上に活物質層が形成されたものである。セパレータは、例えば、合成樹脂からなる微多孔性のシートである。
【００４８】
正極の活物質層に用いられる正極活物質は、例えばＬｉx （ＮｉaＭｎbＣｏc Ｍd ）Ｏ2 （ＭはＬｉ，Ｎｉ，Ｍｎ，Ｃｏ以外の金属元素、０≦ａ≦１、０≦ｂ＜１、０≦ｃ＜１、ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＝１、０＜ｘ≦１．１、ａ，ｃは同時に０でない）で表される層状酸化物である。正極活物質は層状岩塩型の結晶構造を有する。前記ａは０．５≦ａ≦１を満たすのが好ましい。この場合、遷移金属サイトにＮｉを多く含有する。
正極活物質は、ｄ＝０であり、Ｌｉx （Ｎｉa ＣｏcＭｎb）Ｏ2 で表されるＮＣＭであるのが好ましい（ａ＋ｂ＋ｃ＝１、ａ≧０．５、ｂ≧０、ｃ≧０、０＜ｘ≦１．１）。ａは０．６以上であるのがより好ましく、０．８以上であるのがさらに好ましい。
正極活物質は、ＭがＡｌ、ｂ＝０であり、Ｌｉx （Ｎｉa ＣｏcＡｌd ）Ｏ2 で表されるＮＣＡであってもよい（ａ＋ｃ＋ｄ＝１、ａ≧０．５、ｃ≧０、ｄ≧０、０＜ｘ≦１．１）。ａは０．６以上であるのがより好ましく、０．８以上であるのがさらに好ましい。
なお、ＮＣＭ又はＮＣＡにおいて、Ｌｉ、Ｎｉ以外の金属が夫々２種類の金属からなる場合に限定されず、３種類以上の金属からなるものでもよい。例えば、少量のＴｉ、Ｎｂ、Ｂ、Ｗ、Ｚｒ、Ｔｉ、Ｍｇなどが含まれてもよい。
【００４９】
正極活物質としては、例えばＬｉＭｅＯ２-Ｌｉ２ＭｎＯ３固溶体、Ｌｉ2Ｏ−ＬｉＭｅＯ2固溶体、Ｌｉ3ＮｂＯ4 −ＬｉＭｅＯ2固溶体、Ｌｉ4 ＷＯ5 −ＬｉＭｅＯ2固溶体、Ｌｉ4 ＴｅＯ5 −ＬｉＭｅＯ2固溶体、Ｌｉ3ＳｂＯ4 −ＬｉＦｅＯ2固溶体、Ｌｉ2ＲｕＯ3 −ＬｉＭｅＯ2固溶体、Ｌｉ2ＲｕＯ3 −Ｌｉ2 ＭｅＯ3 固溶体等のＬｉ過剰型活物質であってもよい。
【００５０】
以下、正極活物質として、Ｎｉ：Ｃｏ：Ｍｎが５：２：３であるＮＣＭを用いた場合につき説明する。
【００５１】
負極活物質層に用いられる負極活物質としては、ハードカーボン、Ｓｉ、Ｓｎ、Ｃｄ、Ｚｎ、Ａｌ、Ｂｉ、Ｐｂ、Ｇｅ、Ａｇ等の金属若しくは合金、又はこれらを含むカルコゲン化物等が挙げられる。カルコゲン化物の一例として、ＳｉＯが挙げられる。
【００５２】
電池モジュール３の隣り合う電池２の隣り合う端子２３，２６は極性が異なり、この端子２３，２６同士がバスバー３２により電気的に接続されることで、複数の電池２が直列に接続されている。
電池モジュール３の両端の電池２の、互いに極性が異なる端子２３，２６には、電力を取り出すためのリード３４，３３が設けられている。
【００５３】
図７は、ＢＭＵ４の構成を示すブロック図である。ＢＭＵ４は、制御部４１と、記憶部４２と、入力部４６と、インタフェース部４７とを備える。これらの各部は、バスを介して互いに通信可能に接続されている。本実施形態では、制御部４１が、第１取得部、第２取得部、特定部、第１判定部、第２判定部として機能する。
【００５４】
入力部４６は、電圧センサ８、電流センサ９、及び温度センサ１０からの検出結果の入力を受け付ける。インタフェース部４７は、例えば、ＬＡＮインタフェース及びＵＳＢインタフェース等により構成され、有線又は無線により例えば制御装置６等の他の装置との通信を行う。
【００５５】
記憶部４２は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等により構成され、各種のプログラム及びデータを記憶する。記憶部４２には、例えば、後述する劣化の推定処理を実行するための推定プログラム４３が格納されている。推定プログラム４３は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体５０に格納された状態で提供され、ＢＭＵ４にインストールすることにより記憶部４２に格納される。また、通信網に接続されている図示しない外部コンピュータから推定プログラム４３を取得し、記憶部４２に記憶させることにしてもよい。
【００５６】
記憶部４２には充放電の履歴データ４４も記憶されている。充放電の履歴とは、電池モジュール３の運転履歴であり、電池モジュール３が充電又は放電を行った期間（使用期間）を示す情報、使用期間において電池モジュール３が行った充電又は放電に関する情報等を含む情報である。電池モジュール３の使用期間を示す情報とは、充電又は放電の開始及び終了の時点を示す情報、電池モジュール３が使用された累積使用期間等を含む情報である。電池モジュール３が行った充電又は放電に関する情報とは、電池モジュール３が行った充電時又は放電時の電圧、レート等を示す情報である。
記憶部４２には、レート及び温度別に、予め実験により、複数のΔＳＯＣ及びＳＯＣの範囲毎に求めた、劣化係数ｋｒを格納した劣化係数テーブル４５も記憶されている。劣化係数テーブル４５は、適宜、定法により更新されてもよい。なお、劣化係数テーブル４５はレート及び温度別に記憶する場合には限定されない。また、ＳＯＣの範囲に代えて、充放電の開始時点、終了時点、又は中心時点のＳＯＣをΔＳＯＣに対応付け、劣化係数ｋｒを記憶してもよい。
記憶部４２には、レート及び温度別に、上述の経時劣化係数ｋｃ及びフロート時の劣化係数ｋｆも記憶されている。経時劣化係数ｋｃ及びフロート時の劣化係数ｋｆは一定値であってもよい。
【００５７】
制御部４１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成され、記憶部４２から読み出した推定プログラム４３等のコンピュータプログラムを実行することにより、ＢＭＵ４の動作を制御する。制御部４１は、推定プログラム４３を読み出して実行することにより、劣化の推定処理を実行する処理部として機能する。
【００５８】
図８は、推定装置としてのＢＭＵ４の蓄電素子の劣化推定の処理手順を示すフローチャートである。
【００５９】
まず、制御部４１は、電流Ｉ及び電圧Ｖを取得する（Ｓ１）。
制御部４１は、ＳＯＣを算出する（Ｓ２）。制御部４１は、例えば、取得したＶ及びＳＯＣ−ＯＣＶ曲線に基づいて、ＳＯＣを算出する。
制御部４１は、前状態のＳＯＣが記憶されているか否かを判定する（Ｓ３）。
制御部４１は、前状態のＳＯＣが記憶されていると判定した場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、今回の状態のΔＳＯＣ（ｄＳ）を算出する（Ｓ４）。制御部４１は、例えば電流Ｉと経過時間とによりΔＳＯＣ（ｄＳ）を算出する。前状態のＳＯＣが記憶されている場合、今回の状態のＳＯＣと前状態のＳＯＣとの差分を算出する。
【００６０】
制御部４１は、０＜ｄＳ／ｄｔ＜Ｉf であるかを判定する（Ｓ５）。ｄＳ／ｄｔはＩに相当する。Ｉf はフロート状態であるか否かを判定するための電流の閾値である。制御部４１は０＜ｄＳ／ｄｔ＜Ｉf であると判定した場合（Ｓ５：ＹＥＳ）、処理をＳ１５へ進める。
【００６１】
制御部４１は０＜ｄＳ／ｄｔ＜Ｉf でないと判定した場合（Ｓ５：ＮＯ）、即ち、現在の状態がＩf 以上の電流Ｉで充電を行っている状態、放電を行っている状態（ｄＳ／ｄｔ＜０）、又は放置の状態（ｄＳ／ｄｔ＝０）であると判定した場合、Ｄcal を算出する（Ｓ６）。制御部４１は記憶部４２に記憶された経時劣化係数ｋｃを用い、上述の式（２）によりＤcal を算出する。
【００６２】
制御部４１は、前状態のΔＳＯＣ（ｄＳ0 ）が記憶されているか否かを判定する（Ｓ７）。制御部４１はｄＳ0 が記憶されていないと判定した場合（Ｓ７：ＮＯ）、処理をＳ１８へ進める。
【００６３】
制御部４１はｄＳ0 が記憶されていると判定した場合（Ｓ７：ＹＥＳ）、ｄＳ×ｄＳ0 が０以下であるか否かを判定する（Ｓ８）。制御部４１はｄＳ×ｄＳ0 が０以下であると判定した場合（Ｓ８：ＹＥＳ）、ｄＳ0 が０でないか否かを判定する（Ｓ９）。制御部４１はｄＳ0 が０でないと判定した場合（Ｓ９：ＹＥＳ）、即ち充電から放電へ、放電から充電へ、又は充放電から放置に切り換わったと判定した場合、充電又は放電の開始時、及び充電又は放電の終了時のＳＯＣを取得する（Ｓ１０）。終了時のＳＯＣは、Ｓ２で算出したＳＯＣに相当する。
【００６４】
今回のサンプリング時ｔ2、前回のサンプリング時ｔ1 、前々回のサンプリング時ｔ0 のＳＯＣをＳＯＣ2、ＳＯＣ1 、ＳＯＣ0 とした場合、ｄＳ＝ΔＳＯＣ2 ＝ＳＯＣ2 −ＳＯＣ1であり、ｄＳ0 ＝ΔＳＯＣ1 ＝ＳＯＣ1 −ＳＯＣ0である。充電の場合、ΔＳＯＣは正の値であり、放電の場合、ΔＳＯＣは負の値であるので、ｄＳ×ｄＳ0 が負である場合、充電から放電、又は放電から充電に切り換わったと判定できる。ｄＳ＝０の場合、充放電から放置に切り換わったと判定できる。
【００６５】
制御部４１はｄＳ0 が０であると判定した場合（Ｓ９：ＮＯ）、即ち放置の継続状態、又は放置から充放電に切り換わったと判定した場合、処理をＳ１４へ進める。
【００６６】
制御部４１は、充電又は放電における、開始時及び終了時の差分のΔＳＯＣを算出する（Ｓ１１）。
制御部４１は劣化係数テーブル４５を読み出し、開始時から終了時までのＳＯＣの範囲、及び最小のΔＳＯＣに基づいて、上述のようにして劣化係数ｋｒを特定する（Ｓ１２）。
制御部４１は、特定した劣化係数ｋｒ、及び充放電の時間ｔを用い、式（３）のＤcyc＝ｋｒ×ΔＳＯＣによりＤcycを算出する（Ｓ１３）。
【００６７】
制御部４１はｄＳ×ｄＳ0 が０以下でないと判定した場合（Ｓ８：ＮＯ）、即ち充放電が連続していると判定した場合、処理をＳ１８へ進める。
【００６８】
制御部４１は、劣化量Ｄを算出する（Ｓ１４）。今回の状態が充電又は放電状態である場合、上述の式（１）のＤ＝Ｄcal ＋Ｄcycにより劣化量Ｄを算出する。今回の状態が放置状態である場合、上述の式（４）のＤ＝Ｄcal により劣化量Ｄを算出する。
【００６９】
制御部４１は０＜ｄＳ／ｄｔ＜Ｉf であると判定した場合（Ｓ５：ＹＥＳ）、Ｄflt を算出する（Ｓ１５）。
制御部４１はｄＳ0 ／ｄｔ≧Ｉf、又はｄＳ0 ／ｄｔ＜０であるか否かを判定する（Ｓ１６）。
制御部４１はｄＳ0 ／ｄｔ≧Ｉf、又はｄＳ0 ／ｄｔ＜０であると判定した場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、即ち充放電からフロートに切り換わったと判定した場合、処理をＳ１０へ進め、Ｓ１４において、式（５）のＤ＝Ｄcal ＋Ｄcyc＋Ｄflt により劣化量Ｄを算出する。
制御部４１はｄＳ0 ／ｄｔ≧Ｉf、又はｄＳ0 ／ｄｔ＜０でないと判定した場合（Ｓ１６：ＮＯ）、即ちフロート継続、又は放置からフロートに切り換わったと判定した場合、処理をＳ１４へ進め、式（７）のＤ＝Ｄcal ＋Ｄfltにより劣化量Ｄを算出する。
【００７０】
制御部４１は開始ＳＯＣを更新する（Ｓ１７）。
制御部４１は、今回の状態のＳＯＣを前状態のＳＯＣに更新し（Ｓ１８）、処理を終了する。
【００７１】
図９は、ＢＭＵ４の蓄電素子の劣化推定の他の処理手順を示すフローチャートである。
まず、制御部４１は、電流Ｉ及び電圧Ｖを取得する（Ｓ２１）。
制御部４１は、ＳＯＣを算出する（Ｓ２２）。
【００７２】
制御部４１は、０＜Ｉ＜Ｉf であるかを判定する（Ｓ２３）。Ｉf はフロート状態であるか否かを判定するための電流の閾値である。制御部４１は０＜Ｉ＜Ｉf であると判定した場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）、処理をＳ３３へ進める。
【００７３】
制御部４１は０＜Ｉ＜Ｉf でないと判定した場合（Ｓ２３：ＮＯ）、即ち、現在の状態がＩf 以上の電流Ｉで充電を行っている状態、放電を行っている状態（Ｉ＜０）、又は放置の状態（Ｉ＝０）であると判定した場合、Ｄcal を算出する（Ｓ２４）。制御部４１は記憶部４２に記憶された経時劣化係数ｋｃを用い、上述の式（２）によりＤcal を算出する。
【００７４】
制御部４１は、前状態のＩ0 が記憶されているか否かを判定する（Ｓ２５）。制御部４１はＩ0 が記憶されていないと判定した場合（Ｓ２５：ＮＯ）、処理をＳ３５へ進める。
【００７５】
制御部４１はＩ0 が記憶されていると判定した場合（Ｓ２５：ＹＥＳ）、Ｉ×Ｉ0 が０以下であるか否かを判定する（Ｓ２６）。制御部４１はＩ×Ｉ0 が０以下であると判定した場合（Ｓ２６：ＹＥＳ）、Ｉ0 が０でないか否かを判定する（Ｓ２７）。制御部４１はＩ0 が０でないと判定した場合（Ｓ２７：ＹＥＳ）、充電から放電へ、放電から充電へ、又は充放電から放置に切り換わったと判定した場合、充電又は放電の開始時、及び充電又は放電の終了時のＳＯＣを取得する（Ｓ２８）。
充電の場合、電流は正の値であり、放電の場合、電流は負の値であるので、Ｉ×Ｉ0 が負である場合、充電から放電、又は放電から充電に切り換わったと判定できる。Ｉ＝０の場合、充放電から放置に切り換わったと判定できる。
【００７６】
制御部４１はＩ0 が０であると判定した場合（Ｓ２７：ＮＯ）、即ち放置の継続状態、又は放置から充放電に切り換わったと判定した場合、処理をＳ３２へ進める。
【００７７】
制御部４１は、充電又は放電における、開始時及び終了時の差分のΔＳＯＣを算出する（Ｓ２９）。
制御部４１は劣化係数テーブル４５を読み出し、開始時から終了時までのＳＯＣの範囲、及び最小のΔＳＯＣに基づいて、上述のようにして劣化係数ｋｒを特定する（Ｓ３０）。
制御部４１は、特定した劣化係数ｋｒ、及び充放電の時間ｔを用い、式（３）によりＤcycを算出する（Ｓ３１）。
【００７８】
制御部４１はＩ×Ｉ0 が０以下でないと判定した場合（Ｓ２６：ＮＯ）、即ち充放電が連続していると判定した場合、処理をＳ３６へ進める。
【００７９】
制御部４１は、劣化量Ｄを算出する（Ｓ３２）。今回の状態が充電又は放電状態である場合、上述の式（１）のＤ＝Ｄcal ＋Ｄcycにより劣化量Ｄを算出する。今回の状態が放置状態である場合、上述の式（４）のＤ＝Ｄcal により劣化量Ｄを算出する。
【００８０】
制御部４１は０＜Ｉ＜Ｉf であると判定した場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）、Ｄflt を算出する（Ｓ３３）。
制御部４１はＩ0 ≧Ｉf 、又はＩ0 ＜０であるか否かを判定する（Ｓ３４）。
制御部４１はＩ0 ≧Ｉf 、又はＩ0 ＜０であると判定した場合（Ｓ３４：ＹＥＳ）、即ち前状態が充電状態又は放電状態であると判定した場合処理をＳ２８へ進め、Ｓ３２において、式（５）のＤ＝Ｄcal ＋Ｄcyc＋Ｄflt により劣化量Ｄを算出する。
制御部４１はＩ0 ≧Ｉf 、又はＩ0 ＜０でないと判定した場合（Ｓ３４：ＮＯ）、即ち０＜Ｉ0 ＜Ｉfであると判定した場合処理をＳ３２へ進め、式（７）のＤ＝Ｄcal ＋Ｄfltにより劣化量Ｄを算出する。
【００８１】
制御部４１は開始ＳＯＣを更新する（Ｓ３５）。
制御部４１は、今回のＩをＩ0 に更新し（Ｓ３６）、処理を終了する。
【００８２】
図９のフローチャートにおいて、電流に代えて、電力を用い、電流の場合と同様にして、劣化量を算出することができる。
【００８３】
本実施形態においては、一続きの充放電の開始時から終了時までのＳＯＣの範囲、及び開始時及び終了時のΔＳＯＣに基づいて、記憶部４２に記憶した劣化係数ｋｒに対応する劣化係数ｋｒを特定し、電池モジュール３の劣化を推定する。充電及び放電の都度、ΔＳＯＣ及びＳＯＣの範囲に応じた劣化係数ｋｒを用いたバッチ処理により劣化を推定する。充放電が頻繁に切り換わり、複雑な充放電パターンを有する場合においても、電池モジュール３の劣化を精度よく推定できる。
【００８４】
図１０は、開始時及び終了時のＳＯＣの範囲を変えて、図８のフローチャートの処理により劣化量を求めた結果を示すグラフである。縦軸は、劣化量としての容量劣化率（％）である。
【００８５】
図１１は、温度１５℃、レート１／３Ｃで、風力発電設備用蓄電素子を模擬し、電池モジュール３の充放電を行った場合の、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。横軸は試験日数（day）、縦軸は容量劣化率（％）である。図１１において、実測値のグラフ、従来の推定方法により劣化量を算出した比較例のグラフ、及び実施形態の推定方法により劣化量を算出した実施例のグラフを夫々示す。
【００８６】
図１２、図１３、図１４、図１５、及び図１６は、レート１／３Ｃで、温度を夫々２０℃、２５℃、３５℃、４５℃、及び６５℃に代えて、図１１と同様にして、試験日数と容量劣化率との関係を求めた結果を示すグラフである。
【００８７】
図１１〜図１６より、実施例の場合、比較例より推定の精度が向上していることが分かる。
以上より、風力発電設備に用いられる蓄電素子のように、複数な充放電パターンを有する場合においても、実施例の場合、充電及び放電の都度、劣化量を算出して、良好に劣化を推定できることが確認された。正極及び負極の活物質に由来する劣化、並びにならし効果も加味し、頻繁な充放電の変化に対応して精度良く劣化を推定でき、所定期間後に交換する蓄電素子の数量を精度良く決定できる。省資源化、コストダウンを図ることも可能である。
【００８８】
前記実施の形態は、制限的なものではない。本発明の範囲は、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【００８９】
例えば、本発明に係る推定装置は、風力発電用の充放電システムに限定されず、車載用、鉄道用回生電力貯蔵装置、太陽光発電システム等の他の充放電システムにも適用できる。
蓄電素子はリチウムイオン二次電池には限定されない。蓄電素子は、他の二次電池であってもよいし、一次電池であってもよいし、キャパシタ等の電気化学セルであってもよい。
【符号の説明】
【００９０】
１  充放電システム
２  電池（蓄電素子）
３  電池モジュール（蓄電素子）
４  ＢＭＵ
４１  制御部
４２  記憶部
４３  推定プログラム
４４  履歴データ
６  制御装置
６１  制御部
６２  表示部
６３  通信部
１２  ネットワーク
１３  サーバ
１５  制御部
【図１】
2020193823.tif 000003
【図２】
2020193823.tif 000004
【図３】
2020193823.tif 000005
【図４】
2020193823.tif 000006
【図５】
2020193823.tif 000007
【図６】
2020193823.tif 000008
【図７】
2020193823.tif 000009
【図８】
2020193823.tif 000010
【図９】
2020193823.tif 000011
【図１０】
2020193823.tif 000012
【図１１】
2020193823.tif 000013
【図１２】
2020193823.tif 000014
【図１３】
2020193823.tif 000015
【図１４】
2020193823.tif 000016
【図１５】
2020193823.tif 000017
【図１６】
2020193823.tif 000018