(57)【要約】【課題】モジュールの満充電容量の推定精度を向上させる。【解決手段】電池情報処理システム２００は、モジュールＭの満充電容量を推定するための情報を処理する。電池情報処理システム２００は、学習済みのニューラルネットワークモデルを記憶する記憶装置２２０と、学習済みのニューラルネットワークモデルを用いて、モジュールＭの交流インピーダンス測定結果から二次電池の満充電容量を推定する解析装置２３０とを備える。学習済みのニューラルネットワークモデルは、予め定められたピクセル数の領域にモジュールＭの交流インピーダンス測定結果を示すナイキストプロットが描かれた推定用画像のピクセル毎の数値が与えられる入力層ｘを含む。【選択図】図１２
2020020604.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二次電池の満充電容量を推定するための情報を処理する電池情報処理システムであって、
学習済みのニューラルネットワークモデルを記憶する記憶装置と、
前記学習済みのニューラルネットワークモデルを用いて、前記二次電池の交流インピーダンス測定結果から前記二次電池の満充電容量を推定する推定装置とを備え、
前記学習済みのニューラルネットワークモデルは、予め定められたピクセル数の領域に前記二次電池の交流インピーダンス測定結果を示すナイキストプロットが描かれた画像のピクセル毎の数値が与えられる入力層を含む、電池情報処理システム。
【請求項２】
前記領域のピクセル数は、前記二次電池の交流インピーダンスの測定結果を表す実数成分の個数と虚数成分の個数との和よりも多い、請求項１に記載の電池情報処理システム。
【請求項３】
前記二次電池の交流インピーダンス測定結果は、印加される交流信号の周波数が１００ｍＨｚ以上かつ１ｋＨｚ以下の周波数範囲である場合の交流インピーダンス測定結果を含む、請求項１または２に記載の電池情報処理システム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の電池情報処理システムにより満充電容量が推定された前記二次電池を複数含んで構成される、組電池。
【請求項５】
二次電池の交流インピーダンス測定結果を取得するステップと、
学習済みのニューラルネットワークモデルを用いて、前記二次電池の交流インピーダンス測定結果から前記二次電池の満充電容量を推定するステップとを含み、
前記学習済みのニューラルネットワークモデルは、予め定められたピクセル数の領域に前記二次電池の交流インピーダンス測定結果を示すナイキストプロットが描かれた画像のピクセル毎の数値が与えられる入力層を含む、二次電池の容量推定方法。
【請求項６】
二次電池の交流インピーダンス測定結果を取得するステップと、
学習済みのニューラルネットワークモデルを用いて、前記二次電池の交流インピーダンス測定結果から前記二次電池の満充電容量を推定するステップと、
前記推定するステップにより満充電容量が推定された前記二次電池を複数用いて組電池を製造するステップとを含み、
前記学習済みのニューラルネットワークモデルは、予め定められたピクセル数の領域に前記二次電池の交流インピーダンス測定結果を示すナイキストプロットが描かれた画像のピクセル毎の数値が与えられる入力層を含む、組電池の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、電池情報処理システム、二次電池の容量推定方法、ならびに、組電池、および、その組電池の製造方法に関し、より特定的には、二次電池の満充電容量を推定するための情報処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、組電池が搭載された電動車両（ハイブリッド車、電気自動車など）の普及が進んでいる。これら電動車両の買い替え等に伴い、車載の組電池が回収される。回収される組電池の数量は、今後、急速に増加すると予想されている。
【０００３】
一般に、組電池は、時間の経過あるいは充放電の繰り返しとともに劣化し得るが、劣化の進行度合いは、回収された組電池毎に異なる。そのため、回収された組電池の各々について、劣化の進行度合いが反映される特性（満充電容量など）を評価し、その評価結果に応じて組電池を再利用することが求められる。
【０００４】
二次電池の特性を評価する手法として交流インピーダンス測定法が公知である。たとえば特開２００３−３１７８１０号公報（特許文献１）には、交流インピーダンス測定法によって取得された二次電池の反応抵抗値に基づいて、二次電池における微小短絡の有無を判定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−３１７８１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
二次電池の劣化の進行度合いが反映される特性のなかでも特に重要な特性として、二次電池の満充電容量が挙げられる。たとえば、車載用の組電池では、組電池の満充電容量が電動車両の走行可能距離に大きく影響するためである。
【０００７】
一般に、車載用の組電池は複数（たとえば数個〜十数個）のモジュールを含んで構成され、複数のモジュールの各々は複数（たとえば数十個）のセルを含んで構成される。このような組電池の満充電容量の推定においては、以下のような手順をとることが考えられる。すなわち、回収された組電池から複数のモジュールを取り出し、モジュール毎に交流インピーダンスを測定する。そして、各モジュールの交流インピーダンス測定結果に基づいて、そのモジュールの満充電容量を推定する。それに加えて、モジュールの満充電容量の推定結果に応じて、そのモジュールの再利用の可否を判定してもよいし再利用の態様（用途）を判定してもよい。
【０００８】
交流インピーダンス測定法では、所定範囲に含まれる周波数の交流信号が二次電池に順次印加され、そのときの二次電池の応答信号が測定される。印加された交流信号（印加信号）と測定された応答信号とから二次電池のインピーダンスの実数成分および虚数成分が算出され、その算出結果が複素平面上に離散的にプロットされる。この複素インピーダンスプロットはナイキストプロットとも呼ばれる。
【０００９】
ナイキストプロットを解析することで、二次電池の満充電容量を推定することができる。詳細は後述するが、ナイキストプロットの解析手法としては様々な手法が考えられ、二次電池の満充電容量をできるだけ高精度に推定する可能な手法を採用することが望ましい。
【００１０】
本開示は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、電池情報システムまたは二次電池の容量推定方法において、二次電池の満充電容量の推定精度を向上させることである。また、本開示の他の目的は、満充電容量が高精度に推定された電池を含んで構成される組電池、および、その製造方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
（１）本開示のある局面に従う電池情報処理システムは、二次電池の満充電容量を推定するための情報を処理する。電池情報処理システムは、学習済みのニューラルネットワークモデルを記憶する記憶装置と、学習済みのニューラルネットワークモデルを用いて、二次電池の交流インピーダンス測定結果から二次電池の満充電容量を推定する推定装置とを備える。学習済みのニューラルネットワークモデルは、予め定められたピクセル数の領域に二次電池の交流インピーダンス測定結果を示すナイキストプロットが描かれた画像のピクセル毎の数値が与えられる入力層を含む。
【００１２】
（２）上記領域のピクセル数は、二次電池の交流インピーダンスの測定結果を表す実数成分の個数と虚数成分の個数との和よりも多い。
【００１３】
（３）二次電池の交流インピーダンス測定結果は、印加される交流信号の周波数が１００ｍＨｚ以上かつ１ｋＨｚ以下の周波数範囲である場合の交流インピーダンス測定結果を含む。
【００１４】
上記（１）〜（３）の構成によれば、予め定められたピクセル数の領域にナイキストプロットが描かれた画像（その画像のピクセル毎の数値データ）が入力情報として入力層に与えられる。入力層に与えられる入力情報量は、モジュールの交流インピーダンス測定結果の数値データをそのまま用いる場合（後述する比較例２）と比べて、大幅に増大する。このことは、事前のニューラルネットワークの学習の際に、ある二次電池と他の二次電池との間の満充電容量の差異を表現可能な情報の入力が増大し、高確度なニューラルネットワークの学習を実現可能であることを意味する（詳細は後述）。したがって、二次電池の満充電容量の推定精度を向上させることができる。
【００１５】
（４）本開示の他の局面に従う組電池は、上記電池情報処理システムにより満充電容量が推定された二次電池を複数含んで構成される。
【００１６】
上記（４）の構成によれば、電池情報システムにより満充電容量が高精度に推定された二次電池を含んで構成される組電池を提供することができる。
【００１７】
（５）本開示のさらに他の局面に従う二次電池の容量推定方法は、二次電池の交流インピーダンス測定結果を取得するステップと、学習済みのニューラルネットワークモデルを用いて、二次電池の交流インピーダンス測定結果から二次電池の満充電容量を推定するステップとを含む。学習済みのニューラルネットワークモデルは、予め定められたピクセル数の領域に二次電池の交流インピーダンス測定結果を示すナイキストプロットが描かれた画像のピクセル毎の数値が与えられる入力層を含む。
【００１８】
上記（５）の方法によれば、上記（１）の構成と同様に、二次電池の満充電容量の推定精度を向上させることができる。
【００１９】
（６）本開示のさらに他の局面に従う組電池の製造方法は、二次電池の交流インピーダンス測定結果を取得するステップと、学習済みのニューラルネットワークモデルを用いて、二次電池の交流インピーダンス測定結果から二次電池の満充電容量を推定するステップと、推定するステップにより満充電容量が推定された二次電池を複数用いて組電池を製造するステップとを含む。学習済みのニューラルネットワークモデルは、予め定められたピクセル数の領域に二次電池の交流インピーダンス測定結果を示すナイキストプロットが描かれた画像のピクセル毎の数値が与えられる入力層を含む。
【００２０】
上記（６）の方法によれば、上記（４）の構成と同様に、満充電容量が高精度に推定された二次電池を含んで構成される組電池を製造することができる。
【発明の効果】
【００２１】
本開示によれば、二次電池の交流インピーダンス測定結果を解析して当該二次電池の満充電容量を高精度に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本実施の形態における組電池の回収から製造・販売までの物流の一態様を示す図である。
【図２】図１に示した電池物流モデルにおける処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】図１に示した電池物流モデルに適用される電池管理システムの構成例を示す図である。
【図４】電池情報システムの構成を示す図である。
【図５】比較例１におけるモジュールの容量推定処理を示すフローチャートである。
【図６】モジュールの交流インピーダンス測定結果のナイキストプロットの一例を示す図である。
【図７】比較例１におけるモジュールの等価回路モデルを示す図である。
【図８】モジュールの交流インピーダンス測定結果のフィッティング処理により得られるインピーダンス曲線を示す図である。
【図９】比較例１におけるモジュールの容量推定精度の一例を説明するための図である。
【図１０】比較例２におけるニューラルネットワークモデル学習を説明するための概念図である。
【図１１】比較例２におけるモジュールの容量推定精度の一例を説明するための図である。
【図１２】本実施の形態におけるニューラルネットワークモデルの機械学習を説明するための概念図である。
【図１３】本実施の形態におけるニューラルネットワークモデルの学習を示すフローチャートである。
【図１４】本実施の形態におけるモジュールの容量推定処理を示すフローチャートである。
【図１５】本実施の形態におけるモジュールの容量推定精度の一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００２４】
本開示において、組電池は、複数のモジュール（あるいはブロックとも呼ばれる）を含んで構成される。複数のモジュールは、直列接続されていてもよいし、互いに並列に接続されていてもよい。複数のモジュールの各々は、直列に接続された複数のセル（単電池）を含む。
【００２５】
本開示において、組電池の「製造」とは、組電池を構成する複数のモジュールのうちの少なくとも一部を別のモジュール（交換用モジュール）に交換して組電池を製造することを意味する。交換用モジュールは、基本的には、回収された組電池から取り出された再利用可能なモジュールであるが、新品のモジュールであってもよい。
【００２６】
一般に、組電池の「再利用」は、リユース、リビルドおよびリサイクルに大別される。リユースの場合、回収された組電池は、必要な出荷検査を経て、そのままリユース品として出荷される。リビルトの場合、回収された組電池は、たとえば一旦、モジュール（セルであってもよい）に分解される。そして、分解されたモジュールのうち、性能回復後に利用可能となるモジュール（そのままで利用可能なモジュールであってもよい）が組み合わされ、新たな組電池が製造される。新たに製造された組電池は、出荷検査を経て、リビルト品として出荷される。これに対し、リサイクル（資源リサイクル）では、各セルから再生可能な材料が取り出されるため、回収された組電池が他の組電池として使用されることはない。
【００２７】
以下に説明する実施の形態においては、車両から回収された組電池は、一旦モジュールに分解された後、モジュール単位で性能検査が行なわれる。性能検査の結果、再利用可能と判定されたモジュールから組電池が製造される。したがって、以下では、再利用が可能なモジュールとは、リビルトが可能なモジュールを意味する。しかしながら、組電池の構成によっては、組電池をモジュールに分解することなく、組電池のまま性能検査を行なうことも可能である。そのような場合の「再利用」は、リユースおよびリビルドの両方を包含し得る。
【００２８】
また、本実施の形態において、各セルは、ニッケル水素電池である。より具体的には、正極は、水酸化ニッケル（Ｎｉ（ＯＨ）２）にコバルト酸化物の添加剤を加えたものである。負極は、水素吸蔵合金（ニッケル系合金であるＭｎＮｉ５系）である。電解液は、水酸化カリウム（ＫＯＨ）である。しかし、これは具体的なセル構成の例示に過ぎず、本開示が適用可能なセル構成は、これに限定されるものではない。
【００２９】
［実施の形態］
＜電池物流モデル＞
図１は、本実施の形態における組電池の回収から製造・販売までの物流の一態様を示す図である。以下では、図１に示される物流の態様を「電池物流モデル」と称する。図２は、図１に示した電池物流モデルにおける処理の流れを示すフローチャートである。
【００３０】
図１および図２を参照して、この電池物流モデルでは、組電池が搭載された複数の車両から使用済みの組電池が回収され、回収された組電池に含まれる再利用可能なモジュールを用いて組電池が製造・販売される。そして、あるユーザの車両９０に搭載された組電池が交換される。
【００３１】
回収業者１０は、車両９１〜９３から使用済みの組電池を回収する。車両９１〜９３には、組電池９１０〜９３０がそれぞれ搭載されている。なお、図１では、紙面の都合上、３台の車両のみを示すが、実際には、より多くの車両から組電池が回収される。回収業者１０は、回収された組電池を分解し、組電池から複数のモジュールを取り出す（ステップＳ１、以下、ステップを「Ｓ」と略す）。
【００３２】
この電池物流モデルでは、モジュール毎に当該モジュールを特定するための識別情報（ＩＤ）が付与されており、各モジュールの情報が管理サーバ８０によって管理されている。そのため、回収業者１０は、組電池から取り出された各モジュールのＩＤを、端末７１（図３参照）を用いて管理サーバ８０へ送信する。
【００３３】
検査業者２０は、回収業者１０によって回収された各モジュールの性能検査を行なう（Ｓ２）。具体的には、検査業者２０は、回収されたモジュールの特性を検査する。たとえば、検査業者２０は、満充電容量、抵抗値、ＯＣＶ（Open  Circuit  Voltage）、ＳＯＣ（State  Of  Charge）等の電気的特性を検査する。そして、検査業者２０は、検査結果に基づいて、再利用可能なモジュールと再利用不可能なモジュールとを分別し、再利用可能なモジュールについては性能回復業者３０へ引き渡し、再利用不可能なモジュールについてはリサイクル業者６０へ引き渡す。なお、各モジュールの検査結果は、検査業者２０の端末７２（図３参照）を用いて管理サーバ８０へ送信される。
【００３４】
性能回復業者３０は、検査業者２０によって再利用可能とされたモジュールの性能を回復させるための処理を行なう（Ｓ３）。一例として、性能回復業者３０は、過充電状態までモジュールを充電することによって、モジュールの満充電容量を回復させる。ただし、検査業者２０による検査において性能低下が小さいと判断されたモジュールについては、性能回復業者３０による性能回復処理を省略してもよい。各モジュールの性能回復結果は、性能回復業者３０の端末７３（図３参照）を用いて管理サーバ８０へ送信される。
【００３５】
製造業者４０は、性能回復業者３０によって性能が回復されたモジュールを用いて組電池を製造する（Ｓ４）。本実施の形態では、組電池を製造するための情報（組立情報）が管理サーバ８０において生成され、製造業者４０の端末７４（図３参照）へ送信される。製造業者４０は、その組立情報に従って、車両９０の組電池に含まれるモジュールを交換して、車両９０の組電池を製造（リビルド）する。
【００３６】
販売店５０は、製造業者４０によって製造された組電池を車両用として販売したり、住宅等で利用可能な定置用として販売したりする（Ｓ５）。本実施の形態では、車両９０が販売店５０に持ち込まれ、販売店５０において、車両９０の組電池が製造業者４０により製造されたリユース品またはリビルド品に交換される。
【００３７】
リサイクル業者６０は、検査業者２０によって再利用不可能とされたモジュールを解体し、新たなセルやその他製品の原料として利用するための再資源化を行なう。
【００３８】
なお、図１では、回収業者１０、検査業者２０、性能回復業者３０、製造業者４０および販売店５０は、互いに異なる業者としたが、業者の区分はこれに限定されるものではない。たとえば、検査業者２０と性能回復業者３０とが一の業者であってもよい。あるいは、回収業者１０は、組電池を回収する業者と、回収された組電池を解体する業者とに分かれていてもよい。また、各業者および販売店の拠点は、特に限定されるものではない。各業者および販売店の拠点は別々であってもよいし、複数の業者あるいは販売店が同一拠点にあってもよい。
【００３９】
図３は、図１に示した電池物流モデルに適用される電池管理システムの構成例を示す図である。図３を参照して、電池管理システム１００は、端末７１〜７５と、管理サーバ８０と、通信ネットワーク８１と、基地局８２とを備える。
【００４０】
端末７１は、回収業者１０の端末である。端末７２は、検査業者２０の端末である。端末７３は、性能回復業者３０の端末である。端末７４は、製造業者４０の端末である。端末７５は、販売店５０の端末である。
【００４１】
管理サーバ８０と各端末７１〜７５とは、インターネットまたは電話回線等である通信ネットワーク８１を介して互いに通信可能に構成されている。通信ネットワーク８１の基地局８２は、車両９０と無線通信によって情報の授受が可能に構成されている。
【００４２】
検査業者２０には、各モジュールの交流インピーダンスを測定し、その測定結果に当該モジュールの再利用態様（リビルドまたはリサイクル）を判定するための電池情報システム（以下、「処理システム」と略す場合がある）２００が設置されている。処理システム２００により判定されたモジュールの再利用態様は、たとえば端末７２を介して管理サーバ８０に送信される。
【００４３】
以下では、車両９１から取り出された組電池９１０に含まれる複数のモジュールのうち、あるモジュール（以下では「モジュールＭ」と記載する）の満充電容量が処理システム２００により推定される。さらに、モジュールＭの満充電容量の推定結果に基づき、モジュールＭの再利用態様が判定される。
【００４４】
＜電池情報システムの構成＞
図４は、処理システム２００の構成を示す図である。処理システム２００は、測定装置２１０と、記憶装置２２０と、解析装置２３０と、表示装置２４０とを備える。なお、これらの装置は、互いに独立した装置として構成されていてもよいし、１台の装置として構成されていてもよい。
【００４５】
測定装置２１０は、モジュールＭの交流インピーダンスを測定し、その測定結果を示すナイキプロットを解析装置２３０に出力する。より具体的には、測定装置２１０は、発振器２１１と、ポテンショスタット２１２と、ロックインアンプ２１３と、プロッタ２１４とを含む。
【００４６】
発振器２１１は、ポテンショスタット２１２とロックインアンプ２１３とに同位相の正弦波を出力する。
【００４７】
ポテンショスタット２１２は、発振器２１１からの正弦波と同位相の交流電圧（たとえば振幅が１０ｍＶ程度の電圧）に所定の直流電圧を重ね合わせることで印加信号を生成し、生成された印加信号をモジュールＭに印加する。そして、ポテンショスタット２１２は、モジュールＭを流れる電流を検出し、その検出結果をモジュールＭからの応答信号としてロックインアンプ２１３に出力する。また、ポテンショスタット２１２は、印加信号と応答信号とをプロッタ２１４に出力する。
【００４８】
ロックインアンプ２１３は、発振器２１１から受けた正弦波の位相と、ポテンショスタット２１２により検出された応答信号の位相とを比較し、その比較結果（正弦波と応答信号との位相差）をプロッタ２１４に出力する。
【００４９】
プロッタ２１４は、ポテンショスタット２１２からの信号（印加信号と応答信号との振幅比を示す信号）と、ロックインアンプ２１３からの信号（印加信号と応答信号との位相差を示す信号）とに基づいて、モジュールＭの交流インピーダンス測定結果を複素平面上にプロットする。より具体的には、発振器２１１から出力される正弦波の周波数が所定の周波数範囲で掃引され、ポテンショスタット２１２およびロックインアンプ２１３による前述の処理が繰り返し実行される。これにより、正弦波の各周波数について、モジュールＭの交流インピーダンス測定結果が複素平面上にプロットされることとなる。このプロットは、「ナイキストプロット」と呼ばれる（コールコールプロットと呼ばれる場合もある）。モジュールＭのナイキストプロットは、解析装置２３０に出力される。
【００５０】
なお、測定装置２１０の構成は、図４に示した構成に限定されるものではない。たとえば交流電圧をモジュールＭに印加し、そのときにモジュールＭを流れる電流を検出すると説明したが、ポテンショスタット２１２は、モジュールＭに交流電流を印加したときの電圧応答を検出してもよい。また、測定装置２１０は、ロックインアンプ２１３に代えて周波数応答解析器（図示せず）を含んでもよい。
【００５１】
さらに、交流インピーダンス測定手法としては以下の手法も採用可能である。すなわち、所定の周波数範囲内の様々な周波数成分を含む印加信号（電圧信号および電流信号のうちの一方）を生成し、その印加信号の印加時の応答信号（電圧信号および電流信号のうちの他方）を検出する。印加信号および応答信号の各々に高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast  Fourier  Transform）を施して周波数分解することで、周波数毎に交流インピーダンスを算出する。このような手法によりナイキストプロットを作成することも可能である。
【００５２】
記憶装置２２０は、解析装置２３０によるモジュールの満充電容量を推定するための学習済みのニューラルネットワークモデルを記憶する。記憶装置２２０は、解析装置２３０からの要求に応じて、ニューラルネットワークモデルの学習を行なったり、学習結果を更新したり、解析装置２３０により参照されて学習結果を解析装置２３０に出力したりする。
【００５３】
解析装置２３０は、たとえば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）と、メモリと、入出力ポート（いずれも図示せず）とを含んで構成されるマイクロコンピュータである。具体的には、解析装置２３０は、満充電容量推定部２３１と、再利用判定部２３２とを含む。
【００５４】
満充電容量推定部２３１は、測定装置２１０により取得されたモジュールＭのナイキストプロットを解析することによって、モジュールＭの満充電容量を推定する。以下、この処理を「容量推定処理」とも称する。解析装置２３０による容量推定処理については後に詳細に説明する。
【００５５】
再利用判定部２３２は、モジュールＭの満充電容量の推定結果に応じて、モジュールＭの再利用態様を判定する。再利用判定部２３２は、モジュールＭの再利用の可否を判定してもよい。解析装置２３０により推定されたモジュールＭの満充電容量と、再利用判定部２３２により判定された再利用態様とは、表示装置２４０に出力される。
【００５６】
表示装置２４０は、たとえば液晶ディスプレイなどにより実現され、解析装置２３０による容量推定処理の結果およびモジュールＭの再利用態様の判定結果を表示する。これにより、検査業者は、モジュールＭに対してどのような処理を施すべきかを知ることができる。
【００５７】
なお、解析装置２３０は、本開示に係る「推定装置」に相当する。解析装置２３０において、再利用判定部２３２は、モジュールＭの満充電容量の推定に必須の構成ではない。また、記憶装置２２０および解析装置２３０は、本開示に係る「電池情報システム」に相当する。
【００５８】
＜比較例１における容量推定処理＞
続いて、モジュールＭの容量推定処理のフローについて詳細に説明する。容量推定処理では、モジュールＭの交流インピーダンス測定が実施され、その測定結果を解析することによりモジュールＭの満充電容量が推定される。交流インピーダンス測定結果から満充電容量を推定する際には様々な解析手法を適用することが考えられる。以下では、本実施の形態における容量推定処理の特徴を明確にするため、まず、２つの比較例（比較例１，２）における容量推定処理について説明する。
【００５９】
図５は、比較例１におけるモジュールＭの容量推定処理を示すフローチャートである。このフローチャートは、たとえば、検査業者が処理システム２００にモジュールＭを設置した上で、図示しない操作部（開始ボタンなど）を操作した場合に処理システム２００により実行される。
【００６０】
なお、以下では、説明の簡易化のため、各処理の実行主体としての処理システム２００の構成要素（測定装置２１０に含まれる各構成部品や解析装置２３０など）を特に区別せず、包括的に「処理システム２００」と記載する。各ステップは、基本的には処理システム２００によるソフトウェア処理により実現されるが、その一部または全部が処理システム２００内に作製されたハードウェア（電気回路）により実現されてもよい。
【００６１】
図５を参照して、Ｓ１１において、処理システム２００は、モジュールＭの交流インピーダンスを測定し、その測定結果からナイキストプロットを取得する。交流インピーダンスの測定手法については、図４にて測定装置２１０の構成を説明する際に詳細に説明したため、ここでの説明は繰り返さない。
【００６２】
図６は、モジュールＭの交流インピーダンス測定結果のナイキストプロットの一例を示す図である。図６において、横軸はモジュールＭの複素インピーダンスの実数成分ＺＲｅを示し、縦軸はモジュールＭの複素インピーダンスの虚数成分−ＺＩｍを示す。
【００６３】
図６には、印加信号の周波数を１００ｍＨｚ〜１ｋＨの範囲で掃引した場合の交流インピーダンス測定結果の一例が示されている。図６に示すように、ナイキストプロットでは、印加信号の周波数に応じたモジュールＭの交流インピーダンス測定結果が離散的な値として複素平面上にプロットされる。比較例１においては、多数のモジュールの評価結果またはシミュレーション結果に基づき、モジュールＭの交流インピーダンスの周波数特性を示す等価回路モデルが予め構築されている。
【００６４】
図７は、比較例１におけるモジュールの等価回路モデルを示す図である。図７を参照して、比較例１における等価回路モデルは、回路定数（モデルパラメータ）として、接合インダクタンスＬと、接合抵抗Ｒと、溶液抵抗Ｒｓｏｌと、電荷移動抵抗Ｒｃｔと、拡散抵抗（ＣＰＥ１で示す）と、電気二重層容量（ＣＰＥ２で示す）とを含む。
【００６５】
接合インダクタンスＬとは、モジュールに含まれるセル間の接合部（正極と負極との接合部）におけるインダクタンス成分である。接合抵抗Ｒとは、上記接合部における抵抗成分である。溶液抵抗Ｒｓｏｌとは、正極と負極との間に存在する電解液の抵抗成分である。電荷移動抵抗Ｒｃｔとは、電極／電解質界面（正極活物質および負極活物質の表面）における電荷移動（電荷の授受）に関連する抵抗成分である。拡散抵抗とは、電解液中での塩または活物質中の電荷輸送物質の拡散に関連する抵抗成分である。電気二重層容量とは、電極／電解液界面に形成される電気二重層の容量成分である。なお、これら回路定数の各々は、モジュール内のすべてのセルについての対応する成分を合成したものである。
【００６６】
接合インダクタンスＬと接合抵抗Ｒとは、互いに並列に接続されている。溶液抵抗Ｒｓｏｌは、接合インダクタンスＬと接合抵抗Ｒとの並列回路に直列に接続されている。また、電荷移動抵抗Ｒｃｔと拡散抵抗とは直列に接続されている。この電荷移動抵抗Ｒｃｔと拡散抵抗との直列回路と、電気二重量容量とは、互いに並列に接続されている。さらに、接合インダクタンスＬ、接合抵抗Ｒおよび溶液抵抗Ｒｓｏｌを含む合成回路と、電荷移動抵抗Ｒｃｔ、拡散抵抗および電気二重量容量を含む合成回路とは、直列に接続されている。
【００６７】
モジュールの拡散抵抗および電気二重層容量の各々は、ＣＰＥ（Constant  Phase  Element）と呼ばれる非線形要素により表される。具体的には、拡散抵抗に対応するインピーダンスＺＣＰＥ１は、ＣＰＥ指数ｐ１とＣＰＥ定数Ｔ１とを用いて下記式（１）のように表される。なお、式（１）では、モジュールに印加される交流信号（印加信号）の角周波数をωで示している（ω＝２πｆ）。
ＺＣＰＥ１＝１／｛（ｊω）ｐ１×Ｔ１｝                                …（１）
【００６８】
同様に、電気二重層容量に対応するインピーダンスＺＣＰＥ２も、ＣＰＥ指数ｐ２とＣＰＥ定数Ｔ２とを用いて下記式（２）のように表すことができる。
ＺＣＰＥ２＝１／｛（ｊω）ｐ２×Ｔ２｝                                …（２）
【００６９】
この等価回路モデルに含まれる８つの回路定数を用いた所定の式により、モジュールＭの合成インピーダンスが表現される。以下、モジュールＭの合成インピーダンスを表現する式を「インピーダンス曲線Ｚ（Ｍ）」と称する。
【００７０】
図５を再び参照して、Ｓ１２において、処理システム２００は、プロッタ２１４によるナイキストプロット（Ｓ１１での測定値）に最もよく当てはまるように、インピーダンス曲線Ｚのフィッティング処理（曲線回帰）を行なう。曲線回帰の手法として、たとえば非線形最小二乗法（ＬＳＱ：least  squares  method）を用いることができる。具体的には、処理システム２００は、印加信号の周波数毎に、その周波数においてプロット（測定）された座標と、その周波数に対応するインピーダンス曲線Ｚ（Ｍ）上の座標とを算出する。処理システム２００は、これらの座標間の距離（誤差）の二乗を印加信号の全周波数について算出し、算出された値を合計する。つまり、処理システム２００は、誤差の二乗和を算出し、この誤差の二乗和が最小になるように、等価回路モデルに含まれる８つの回路定数の値を調整する。所定の収束条件が成立するまで（たとえば、カイ二乗値などのフィッティング処理の適合度を示す値が判定値を下回るまで）、非線形最小二乗法によるフィッティング処理を繰り返す。その結果、収束条件が成立すると判定されると、インピーダンス曲線Ｚ（Ｍ）が特定されることとなる。
【００７１】
図８は、モジュールＭの交流インピーダンス測定結果のフィッティング処理により得られるインピーダンス曲線Ｚ（Ｍ）を示す図である。図８では、フィッティング処理により特定されたインピーダンス曲線Ｚ（Ｍ）を示す曲線が太線により表されている。なお、フィッティングアルゴリズムは最小二乗法に限定されるものではなく、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：genetic  algorithm）等の他のアルゴリズムを採用することも可能である。
【００７２】
図５に戻り、Ｓ１３において、処理システム２００は、収束条件が成立したときの８つの回路定数から特徴量Ｆ（Ｍ）を抽出する。より詳細に説明すると、どのような特徴量を抽出すれば、その特徴量とモジュールの満充電容量Ｑとの間に相関関係が存在するかは、実験により予め確認されている。より詳細には、多数（たとえば数百個〜数千個）のモジュールについて、特徴量Ｆと満充電容量Ｑ（実際にモジュールを充放電させることで測定された満充電容量）との間の関係が実験的に求められている。特徴量Ｆ（Ｍ）は、たとえば重回帰分析などの統計的手法により８つの回路定数から抽出することができる。
【００７３】
８つの回路定数から特徴量Ｆ（Ｍ）が抽出されると、処理システム２００は、特徴量Ｆと満充電容量Ｑとの間の相関関係を参照することによって、抽出された特徴量Ｆ（Ｍ）からモジュールＭの満充電容量Ｑ（Ｍ）を算出する（Ｓ１４）。
【００７４】
その後、処理システム２００は、モジュールＭの満充電容量Ｑ（Ｍ）に応じてモジュールＭの再利用態様を判定する。
【００７５】
図９は、比較例１におけるモジュールの容量推定精度の一例を説明するための図である。図９ならびに後述する図１１および図１４において、横軸は、モジュールの実際の満充電容量を示す。実際の満充電容量とは、たとえば、モジュールを完全放電状態から満充電状態まで充電する際の充電量を測定するなど、測定時間は要するものの、一般に高精度とされる測定手法により測定された満充電容量である。以下、この値を「満充電容量の実測値」とも記載する。一方、縦軸は、比較例１における前述の容量推定処理に従って算出されたモジュールの満充電容量を示す。以下、この値を「満充電容量の推定値」とも記載する。
【００７６】
図９、図１１および図１４では、満充電容量の推定値と満充電容量の実測値とが厳密に一致した状態が直線Ｌ１（実線）で示されている。また、満充電容量の実測値に対して満充電容量の推定値の誤差が所定範囲内（この例では±０．５Ａｈ）である状態が２本の直線Ｌ２（破線）で挟まされた範囲（「一致範囲」と記載する）により示されている。本明細書では、多数のモジュールの満充電容量を容量推定処理により推定した結果、満充電容量の推定値が一致範囲内であった割合を「容量推定精度」と呼んでいる。
【００７７】
非線形最小二乗法を適用した比較例１では、容量推定精度は７９．８％であった。この値は、比較的、高い値ではあるものの、より高い値（たとえば目標値８０％以上）を達成できることが望ましい。これは、高々、数個〜十数個（この例では８つ）の回路定数の組合せにより表されるインピーダンス曲線Ｚからは精確に特徴量Ｆ（Ｍ）を抽出できず、それゆえに容量推定精度に改善の余地があるものと考えられる。なお、遺伝的アルゴリズムなどの他の手法を適用した場合の容量推定精度は、非線形最小二乗法を適用した場合の容量推定精度よりも低かった。
【００７８】
＜比較例２における容量推定処理＞
比較例２における容量推定処理では、モジュールの満充電容量の推定にニューラルネットワークモデルが用いられる。このニューラルネットワークモデルにおいては、交流インピーダンスの測定結果が入力層に与えられた場合に高精度な満充電容量の推定結果が出力層から出力されるように、ネットワークの機械学習が行なわれる。
【００７９】
図１０は、比較例２におけるニューラルネットワーク学習を説明するための概念図である。図１０を参照して、ニューラルネットワークモデルは、あとえば、入力層ｘと、隠れ層ｙと、出力層ｚとを含む。入力層ｘと隠れ層との間の重み付けをＷ１と記載し、隠れ層ｙと出力層ｚとの間の重み付けをＷ２と記載する。
【００８０】
比較例２においてニューラルネットワークモデルの入力層ｘに与えられるのは、モジュールの交流インピーダンス測定結果を示す数値データである。より具体的には、印加信号の周波数と交流インピーダンスの実数成分との組合せ（ｆ，ＺＲｅ）と、印加信号の周波数と交流インピーダンスの虚数成分との組合せ（ｆ，ＺＩｍ）とが入力層ｘに与えられる。図６に示した交流インピーダンス測定例では、１００ｍＨｚ〜１ｋＨｚの周波数領域において５２通りの周波数の信号が印加される。この場合には、１つのモジュールの交流インピーダンス測定結果から、実数成分の個数と虚数成分の個数との和である１０４個の数値データが入力層ｘに与えられることとなる。したがって、入力層ｘは、１０４個のノードを含んで構成される。なお、出力層ｚは、たとえば、０Ａｈ〜７Ａｈの範囲で０．１Ａｈ刻みで満充電容量の推定結果を出力できるように、７１個のノードを含んで構成することができる。
【００８１】
図１１は、比較例２におけるモジュールの容量推定精度の一例を説明するための図である。図１１に示すように、満充電容量の推定値と実測値との組合せのプロットの多くが２本の直線Ｌ２で挟まされた一致範囲から逸脱していることが分かる。詳細には、一般的なニューラルネットワークモデルの手法を適用した比較例２では、容量推定精度は１７．８％であった。つまり、比較例２では、比較例１と比べて、容量推定精度がむしろ低くなった。
【００８２】
一般に、ニューラルネットワークモデルによる学習は、特徴量抽出に適した手法であると評価されている。しかしながら、比較例２では、ニューラルネットワーク学習を行なったものの、十分な容量推定精度が達成されなかった。その理由として、本発明者らは、入力層ｘに与えられる情報量（入力情報量）が不足しているのではないかと考えた。つまり、比較例２では前述のように、交流インピーダンスが測定されたモジュール毎に１０４個の数値データが入力層に与えられるが、この入力情報量がニューラルネットワークモデルの学習に不足している可能性があると本発明者らは考えた。
【００８３】
そこで、本実施の形態においては、入力情報量を増大させるべく、ナイキストプロットを表す数値データに代えて、ナイキストプロットが描かれた画像データ（画像のピクセル毎の数値データ）を入力情報として入力層ｘに与えることとする。
【００８４】
＜本実施の形態における容量推定処理＞
図１２は、本実施の形態におけるニューラルネットワークモデルの機械学習を説明するための概念図である。図１２を参照して、本実施の形態においては、モジュールの交流インピーダンス測定結果（ナイキストプロット）に基づいて画像が生成される。以下、この画像を「学習用画像」とも称する。学習用画像は、交流インピーダンスの測定結果毎に生成される。つまり、ｍ個のモジュールの交流インピーダンスが測定された場合、ｍ個の学習用画像が生成される。このように多数の学習用画像がニューラルネットワークモデルの入力層ｘに順次与えられ、ニューラルネットワークモデルの機械学習に用いられる。
【００８５】
たとえば図６に示した例では、ある１つのモジュールの交流インピーダンス測定を実施すると、５２通りの周波数交流インピーダンス測定結果が得られる。しかし、比較例２では、５２通りの周波数での交流インピーダンス測定結果から、１０４個の数値データしか入力情報として得ることができない。
【００８６】
これに対し、本実施の形態における学習用画像は、図１２に示すように、縦４７ピクセル×横７８ピクセル＝３，６６６ピクセルの領域により構成されている。学習用画像では、５２通りの周波数での交流インピーダンス測定結果（ナイキストプロット）のいずれかに一致するピクセルは黒く描かれ、いずれにも一致しないピクセルは白く描かれている。このようにすることで、５２通りの周波数での交流インピーダンス測定結果から、３，６６６個の入力情報を得ることができる。つまり、学習用画像には、ナイキストプロットに一致するピクセルに表される情報だけでなく、ナイキストプロットに一致しないピクセルに表される情報も含まれているため、入力情報量が大きい。３，６６６個の入力情報に対応して、ニューラルネットワークモデルの入力層ｘは、３，６６６個のノードを含んで構成される。
【００８７】
このように、本実施の形態においては、各モジュールの交流インピーダンス測定結果から、多数（たとえば数千〜数十分）のピクセルを含む学習用画像が生成される。学習用画像では、白黒に２値化処理された色データ（白黒データ）がピクセル毎に規定されている。このような学習用画像を用いることによって、あるモジュールと他のモジュールとの間の特性（満充電容量）の差異を表現するための入力情報量を増大させる。これにより、比較例２と比べて、容量推定精度を向上させることが可能になる（後述）。
【００８８】
図１３は、本実施の形態におけるニューラルネットワークモデルの学習方法を示すフローチャートである。図１３を参照して、Ｓ３１において、未学習のニューラルネットワークモデルが準備される。前述の例では、入力層ｘは、３６６６個のノードを含んで構成される。出力層ｚは、０Ａｈ〜７Ａｈの範囲で０．１Ａｈ刻みで満充電容量の推定結果を出力できるように、７１個のノードを含んで構成される。
【００８９】
Ｓ３２において、多数のモジュールの交流インピーダンス測定結果から、それと同数の学習用画像が生成される。この処理については図１３にて詳細に説明したため、ここでの説明は繰り返さない。
【００９０】
Ｓ３３において、処理システム２００は、ニューラルネットワークモデルの入力層ｘに対して任意の学習用画像（Ｓ３１にて生成された画像のうちのいずれか）を入力して、その学習用画像からモジュールの満充電容量を推定させる教師付学習を行なう。より具体的には、以下のような手順で学習が行なわれる。
【００９１】
まず、満充電容量の推定値と満充電容量の実測値とを比較することで満充電容量の推定値の正誤が判定され、その正誤が教師信号としてフィードバックされる。たとえば、あるモジュールの学習用画像から、そのモジュールの満充電容量がＱｋと推定されたとする。そのモジュールの満充電容量の実測値がＱｋであった場合、推定が正解であったことを教師信号がフィードバックされる。一方、そのモジュールの満充電容量の実測値がＱｋではなかった場合、推定が誤りであったことが教師信号によりフィードバックされる。多数のモジュールの推定結果に基づく教師信号に応じて、入力層ｘと隠れ層ｙとの間の重み付けＷ１と、隠れ層ｙと出力層ｚとの間の重み付けＷ２とが調整される。このように、多数の学習用画像を用いた推定を行ないながら教師信号による補正を繰り返すことによって、ニューラルネットワークモデルの容量推定精度を高めていく。容量推定精度が所定値よりも高くなったり所定時間が経過したりした場合に、Ｓ３３の処理を終了させる。これにより、ニューラルネットワークモデルの学習が完了する。
【００９２】
図１４は、本実施の形態におけるモジュールＭの容量推定処理を示すフローチャートである。なお、以下のＳ４２〜Ｓ４３の処理がモジュールＭの容量推定処理に相当する。
【００９３】
図１４を参照して、処理システム２００は、まず、モジュールＭの交流インピーダンス測定を実施する（Ｓ４１）。そして、処理システム２００は、モジュールＭの交流インピーダンス測定結果から、モジュールＭの満充電容量を推定するための画像（「推定用画像」と記載する）を生成する（Ｓ４２）。推定用画像の生成手法は、図１３にて説明した学習用画像の生成手法と同様である。
【００９４】
Ｓ４３において、処理システム２００は、Ｓ４２にて生成された推定用画像を学習済みのニューラルネットワークモデルの入力層ｘに与える。
【００９５】
Ｓ４４において、処理システム２００は、ニューラルネットワークモデルの出力層ｚから、モジュールＭの満充電容量の推定値を受ける。
【００９６】
Ｓ４５において、処理システム２００は、モジュールＭの満充電容量の推定値に基づいて、モジュールＭの再利用態様を判定する。たとえば、処理システム２００は、モジュールＭの満充電容量の推定値である現在の満充電容量Ｑ（Ｍ）と、初期満充電容量Ｑ０（モジュールＭの仕様から既知の値）との比（＝Ｑ（Ｍ）／Ｑ０）を「容量維持率」として算出し、容量維持率を所定の基準値と比較する。処理システム２００は、モジュールＭの容量維持率が基準値以上である場合にはモジュールＭを組電池のリビルドに使用可能であると判定し、モジュールＭの容量維持率が基準値未満である場合にはモジュールＭはリビルドには使用不可である（資源リサイクルに回すべきである）と判定する。
【００９７】
図１５は、本実施の形態におけるモジュールの容量推定精度の一例を説明するための図であり、図１２と対比される。図１５より、満充電容量の推定値と実測値との組合せのプロットのうち一致範囲内に位置するものの割合が十分に高いことが分かる。本実施の形態における容量推定精度は、８３．０％であった。この値は、比較例２における容量推定精度（１７．８％）および比較例１における容量推定精度（７９．８％）と比べても最も高い。これにより、本実施の形態では容量推定精度の向上していることが裏付けられたと言える。
【００９８】
以上のように、本実施の形態においては、ナイキストプロットを表す画像データ（画像のピクセル毎の数値データ）である学習用画像を入力情報として入力層ｘに与えることにより、ニューラルネットワークモデルの機械学習が行なわれる。これにより、モジュールの交流インピーダンス測定結果の数値データがそのまま用いられる比較例２と比べて、入力層ｘに与えられる情報量（入力情報量）が大幅に増大する。このことは、あるモジュールと他のモジュールとの間の満充電容量の差異を表現可能な情報の入力が増大したことを意味するので、高確度なニューラルネットワークモデルの学習を実現することが可能になる。その結果として、本実施の形態によれば、モジュールＭの満充電容量の推定精度を向上させることができる。また、本実施の形態によれば、満充電容量が高精度に推定されたモジュールから組電池を製造することができる。
【００９９】
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味およ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。
【符号の説明】
【０１００】
１０  回収業者、２０  検査業者、３０  性能回復業者、４０  製造業者、５０  販売店、６０  リサイクル業者、７１〜７５  端末、８０  管理サーバ、８１  通信ネットワーク、８２  基地局、９０〜９３  車両、１００  電池管理システム、２００  電池情報システム（処理システム）、２１０  測定装置、２１１  発振器、２１２  ポテンショスタット、２１３  ロックインアンプ、２１４  プロッタ、２２０  記憶装置、２３０  解析装置、２３１  満充電容量推定部、２３２  再利用判定部、２４０  表示装置、９１０，９２０，９３０  組電池。
【図１】
2020020604.tif 000003
【図２】
2020020604.tif 000004
【図３】
2020020604.tif 000005
【図４】
2020020604.tif 000006
【図５】
2020020604.tif 000007
【図６】
2020020604.tif 000008
【図７】
2020020604.tif 000009
【図８】
2020020604.tif 000010
【図９】
2020020604.tif 000011
【図１０】
2020020604.tif 000012
【図１１】
2020020604.tif 000013
【図１２】
2020020604.tif 000014
【図１３】
2020020604.tif 000015
【図１４】
2020020604.tif 000016
【図１５】
2020020604.tif 000017