(57)【要約】【課題】電池容量が効率良く、かつ、精度良く推定すること【解決手段】  電池容量の推定方法は、第１工程（Ｓ１１）と、第２工程（Ｓ１２）とを含んでいる。第１工程（Ｓ１１）は、予め定められたＡＣ−ＩＲ測定によって得られたナイキストプロットに基づいて予め定められた方法で描かれるナイキスト線図の画像データを得る工程である。第２工程（Ｓ１２）は、第１工程で得られたナイキスト線図の画像データを、学習済みのニューラルネットワークモデルの入力層に入力して、測定対象となる電池容量の推定値を得る工程である。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め定められたＡＣ−ＩＲ測定によって得られたナイキストプロットに基づいて予め定められた方法で描かれるナイキスト線図の画像データを得る第１工程と、
前記第１工程で得られたナイキスト線図の画像データを、学習済みのニューラルネットワークモデルの入力層に入力して、測定対象となる電池容量の推定値を得る第２工程と
を含み、
ここで、
前記ニューラルネットワークモデルは、
測定対象となる電池のナイキスト線図の画像データが入力されるように構成された入力層と、
前記入力層に入力された画像データに応じて電池容量の推定値が得られるように構成された中間層と、
前記中間層で得られた電池容量の推定値を出力するように構成された出力層と
を備えている、
電池容量の推定方法。
【請求項２】
前記中間層は、複数の人工ニューロンを備え、前記複数の人工ニューロンは、人工ニューロン間の結び付きの強さを表した少なくとも１つの重み付け係数をそれぞれ含み、前記重み付け係数に基づいて演算されることによって、前記ニューラルネットワークモデルの入力層に入力されたナイキスト線図の画像データから、電池容量の推定値が得られるように構成されており、
前記重み付け係数は、測定対象となる電池に関し、ＡＣ−ＩＲ測定法によって得られるナイキストプロットに基づいて予め定められた方法で描かれるナイキスト線図の画像データと、当該ナイキスト線図の画像データが得られたときの電池容量の評価値とが関連付けられた学習用データが学習されることによって定められている、請求項１に記載された電池容量の推定方法。
【請求項３】
前記学習用データに含まれた画像データのナイキスト線図は、前記ＡＣ−ＩＲ測定法で得られるナイキストプロットの公差が含まれるように太く描かれている、請求項２に記載された電池容量の推定方法。
【請求項４】
前記学習用データに含まれた画像データのナイキスト線図は、ナイキストプロットの公差の２倍以下の太さで描かれている、請求項３に記載された電池容量の推定方法。
【請求項５】
前記第１工程で得られる画像データのナイキスト線図は、前記ＡＣ−ＩＲ測定法で得られるナイキストプロットの公差が含まれるように太く描かれている、請求項１から４までの何れか一項に記載された電池容量の推定方法。
【請求項６】
前記第１工程で得られる画像データのナイキスト線図は、ナイキストプロットの公差の２倍以下の太さで描かれている、請求項５に記載された電池容量の推定方法。
【請求項７】
測定対象となる電池のナイキスト線図の画像データが入力されるように構成された入力層と、
前記入力層に入力された画像データに基づいて、学習済みのニューラルネットワークモデルの重み付け係数に基づく演算を行い、電池容量の推定値が得られるように構成された中間層と、
前記中間層で得られた電池容量の推定値を出力するように構成された出力層と
を備えた、電池容量の推定装置。
【請求項８】
前記中間層は、複数の人工ニューロンを備え、前記複数の人工ニューロンは、人工ニューロン間の結び付きの強さを表した少なくとも１つの重み付け係数をそれぞれ含み、前記重み付け係数に基づいて演算されることによって、前記ニューラルネットワークモデルの入力層に入力されたナイキスト線図の画像データから、電池容量の推定値が得られるように構成されており、
前記重み付け係数は、測定対象となる電池に関し、ＡＣ−ＩＲ測定法によって得られるナイキストプロットに基づいて予め定められた方法で描かれるナイキスト線図の画像データと、当該ナイキスト線図の画像データが得られたときの電池容量の評価値とが関連付けられた学習用データが学習されることによって定められている、請求項７に記載された電池容量の推定装置。
【請求項９】
前記学習用データに含まれた画像データのナイキスト線図は、前記ＡＣ−ＩＲ測定法で得られるナイキストプロットの公差が含まれるように太く描かれている、請求項８に記載された電池容量の推定装置。
【請求項１０】
前記学習用データに含まれた画像データのナイキスト線図は、ナイキストプロットの公差の２倍以下の太さに設定されている、請求項９に記載された電池容量の推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電池容量の推定方法および電池容量の推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、電池の特性評価方法が開示されている。同文献で開示された電池の特性評価方法では、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が判定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【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】
【０００４】
本発明者は、交流インピーダンス測定法を利用して二次電池の電池容量を精度良くかつ効率良く評価する方法を検討している。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
ここで提案される電池容量の推定方法の一実施形態は、第１工程と、第２工程とを含んでいる。第１工程は、予め定められたＡＣ−ＩＲ測定によって得られたナイキストプロットに基づいて予め定められた方法で描かれるナイキスト線図の画像データを得る工程である。第２工程は、第１工程で得られたナイキスト線図の画像データを、学習済みのニューラルネットワークモデルの入力層に入力して、測定対象となる電池容量の推定値を得る工程である。
ここで、ニューラルネットワークモデルは、測定対象となる電池のナイキスト線図の画像データが入力されるように構成された入力層と、入力層に入力された画像データに応じて電池容量の推定値が得られるように構成された中間層と、中間層で得られた電池容量の推定値を出力するように構成された出力層とを備えている。
【０００６】
電池容量の推定方法では、学習用データに含まれた画像データのナイキスト線図は、ＡＣ−ＩＲ測定法で得られるナイキストプロットの公差が含まれるように太く描かれていてもよい。
【０００７】
この場合、学習用データに含まれた画像データのナイキスト線図は、ナイキストプロットの公差の２倍以下の太さで描かれていてもよい。
【０００８】
また、第１工程で得られる画像データのナイキスト線図は、ＡＣ−ＩＲ測定法で得られるナイキストプロットの公差が含まれるように太く描かれていてもよい。
【０００９】
第１工程で得られる画像データのナイキスト線図は、ナイキストプロットの公差の２倍以下の太さで描かれていてもよい。
【００１０】
ここで開示される電池容量の推定装置の一実施形態は、入力層と、中間層と、出力層とを備えている。入力層は、測定対象となる電池のナイキスト線図の画像データが入力されるように構成されているとよい。中間層は、入力層に入力された画像データに基づいて、学習済みのニューラルネットワークモデルの重み付け係数に基づく演算を行い、電池容量の推定値が得られるように構成されているとよい。出力層は、中間層で得られた電池容量の推定値を出力するように構成されているとよい。
【００１１】
かかる電池容量の推定方法および電池容量の推定装置の一実施形態によれば、ＡＣ−ＩＲ測定で得られるナイキスト線図の画像データが学習済みのニューラルネットワークモデルに入力されて、電池容量の推定値が得られる。ナイキスト線図は、ＡＣ−ＩＲ測定で得られるナイキストプロットのプロット間が補完されている。このため、電池容量が効率良く、かつ、精度良く推定される。
【００１２】
学習用データに含まれた画像データのナイキスト線図は、ＡＣ−ＩＲ測定法で得られるナイキストプロットの公差が含まれるように太く描かれていてもよい。また、ナイキスト線図は、ナイキストプロットの公差よりも１０％以内の太さに設定されていてもよい。
【００１３】
ここで開示される電池容量の推定方法および電池容量の推定装置の一実施形態では、中間層は、例えば、複数の人工ニューロンを備えているとよい。複数の人工ニューロンは、人工ニューロン間の結び付きの強さを表した少なくとも１つの重み付け係数をそれぞれ含んでおり、重み付け係数に基づいて演算されることによって、ニューラルネットワークモデルの入力層に入力されたナイキスト線図の画像データから、電池容量の推定値が得られるように構成されているとよい。ここで、重み付け係数は、測定対象となる電池に関し、ＡＣ−ＩＲ測定法によって得られるナイキストプロットに基づいて予め定められた方法で描かれるナイキスト線図の画像データと、当該ナイキスト線図の画像データが得られたときの電池容量の評価値とが関連付けられた学習用データが学習されることによって規定されているとよい。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、ＡＣ−ＩＲ測定を測定する測定装置６０の一例を示す模式図である。
【図２】図２は、複数のモジュールＭのナイキストプロットの一例を示すグラフである。
【図３】図３は、等価回路モデル８０の一例を示す回路図である。
【図４】図４は、ここで開示される電池容量の推定方法のフローチャートである。
【図５】図５は、電池容量の推定装置１０の構成図である。
【図６】図６は、二次電池の回収から製造（再利用）、販売までの物流モデルを模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、ここで提案される電池容量の推定方法および電池容量の推定装置の一実施形態を説明する。ここで説明される実施形態は、当然ながら特に本発明を限定することを意図したものではない。本発明は、特に言及されない限りにおいて、ここで説明される実施形態に限定されない。
【００１６】
ここで開示される電池容量の推定方法および推定装置では、ＡＣ−ＩＲ測定による測定結果としてナイキストプロットおよびナイキスト線図が電池容量の推定に利用されている。ここでは、まずＡＣ−ＩＲ測定、ナイキストプロットおよびナイキスト線図を説明する。
【００１７】
＜ＡＣ−ＩＲ測定＞
ＡＣ−ＩＲ測定では、予め定められた周波数で周波数を変化させながら電池内部の交流インピーダンスが測定される。例えば、１ＭＨｚ〜１００ｍＨｚの範囲に含まれる複数の周波数の交流信号が二次電池の電極間に順次印加される。各周波数の交流信号が印加される毎に応答信号が計測される。印加された交流信号と計測された応答信号との組合せの各々に対してインピーダンスの実数成分および虚数成分を算出して二次元座標の横軸および縦軸にそれぞれプロットする処理が行なわれる。従って、ＡＣ−ＩＲ測定の測定値は、ナイキストプロットとして得られる。ＡＣ−ＩＲ測定は、交流インピーダンス測定とも称される。
【００１８】
＜測定装置６０＞
図１は、ＡＣ−ＩＲ測定を測定する測定装置６０の一例を示す模式図である。
測定装置６０は、発振器６１と、ポテンショスタット６２と、ロックインアンプ６３と、プロッタ６４と、フィッティング部６６とを備えている。測定装置６０は、図示は省略するが、コントローラ（例えば、ＣＰＵ等のプロセッサ）、メモリ、および入出力ポートなどを備えているとよい。
【００１９】
測定装置６０の各構成要素、例えば、フィッティング部６６などは、測定装置６０のハード構成と、それぞれ所定の機能を奏するようにプログラムされたソフトウェアとの協働によって実現されるように構成されていてもよい。なお、測定装置６０は、図１に示されているように、１つの装置として構成されていてもよいし、これに限らず、複数の装置が協働で機能する装置として構成されていてもよい。
【００２０】
また、図１において、モジュールＭは、測定対象となる二次電池のモジュールである。ここでは、二次電池のモジュールとして組電池が図示されているが、測定対象となる二次電池は、単電池でもよい。
【００２１】
発振器６１は、ポテンショスタット６２とロックインアンプ６３に同位相の正弦波を出力する装置である。
【００２２】
ポテンショスタット６２は、交流の印加信号を生成し、生成した印加信号をモジュールＭに印加する装置である。本実施形態では、ポテンショスタット６２は、発振器６１から出力される正弦波と同位相の交流電圧（例えば、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、交流の印加信号を生成する。また、他の機能として、ポテンショスタット６２は、モジュールＭを流れる電流を検出する。ポテンショスタット６２は、電流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６３に出力する。また、ポテンショスタット６２は、他の機能として、印加信号と応答信号をプロッタ６４に出力する。
【００２３】
ロックインアンプ６３は、発振器６１から出力される正弦波の位相と、ポテンショスタット６２から出力された応答信号の位相とを比較する装置である。本実施形態では、ロックインアンプ６３は、比較結果（正弦波と応答信号の位相差）をプロッタ６４に出力する。
【００２４】
プロッタ６４は、モジュールＭの交流インピーダンスの測定結果を複素平面上にプロットする装置である。本実施形態では、プロッタ６４は、ポテンショスタット６２からの信号と、ロックインアンプ６３からの信号とに基づいて、モジュールＭの交流インピーダンスの測定結果を複素平面上にプロットする。ここで、ポテンショスタット６２からの信号は、印加信号と応答信号の振幅比を示す信号である。ロックインアンプ６３からの信号は、印加信号と応答信号の位相差を示す信号である。
【００２５】
本実施形態の測定装置６０では、発振器６１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る。これに応じてポテンショスタット６２およびロックインアンプ６３による前述の処理が繰り返し実行される。これにより、発振器６１から出力される正弦波の各周波数についてそれぞれ取得されるモジュールＭの交流インピーダンスの測定結果が、プロッタ６４において、複素平面上にプロットされることとなる。かかるプロットは、ナイキストプロットと称される。ナイキストプロットは、コールコールプロットとも称される。
【００２６】
なお、測定装置６０の構成は、図１に示した構成に限定されるものではない。例えば、本実施形態のポテンショスタット６２は、交流電圧をモジュールＭに印加し、印加中にモジュールＭを流れる電流を検出すると説明した。しかし、ポテンショスタット６２は、モジュールＭに交流電流を印加している間の電圧応答を検出してもよい。また、測定装置６０は、ロックインアンプ６３に代えて周波数応答解析器を備えていてもよい。
【００２７】
さらに、交流インピーダンス測定手法を変更することも可能である。例えば、測定装置６０は、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、印加信号の印加時の応答信号（電圧信号よび電流信号のうちの他方）を検出してもよい。測定装置６０は、印加信号および応答信号の各々に高速フーリエ変換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してもよい。
【００２８】
＜ナイキストプロットＮｐ＞
図２は、複数のモジュールＭのナイキストプロットＮｐの一例を示すグラフである。
図２の横軸は、モジュールＭの交流インピーダンス（複素インピーダンス）の実数成分（ＺＲｅ）を示している。図２の縦軸は、モジュールＭの交流インピーダンスの虚数成分（−ＺＩｍ）を示している。
【００２９】
本実施形態では、測定装置６０は、例えば、１００ｍＨｚ〜１ｋＨの範囲で周波数を変化させた印加信号をモジュールＭに印加する。図２に示すように、様々な周波数の信号がモジュールＭに印加されることによって、周波数に応じたモジュールＭの交流インピーダンスの測定結果が、離散的な値として複素平面上にプロットされる。かかる測定で得られるプロットｐの集合がナイキストプロットＮｐと称される。
【００３０】
ナイキストプロットＮｐは、図２に示されているように、１００ｍＨｚ〜１ｋＨｚの周波数範囲において、５２通りの周波数の印加信号が用いられている。取得されるナイキストプロットＮｐは、高周波数の印加信号から得られる略円弧状の半円部分Ｎｐ１と、低周波数の印加信号から得られる略直線状の直線部分Ｎｐ２とを有する。ここで、図２に示す例では、大凡１Ｈｚを境界とし、１Ｈｚ以上１ｋＨｚ以下の印加信号が高周波数とされ、半円部分Ｎｐ１となりうる。また、１００ｍＨｚ以上１Ｈｚ以下の印加信号が低周波数とされ、直線部分Ｎｐ２となりうる。１Ｈｚの印加信号は、高周波数および低周波数の何れでもあり得る。
【００３１】
＜ナイキスト線図Ｎｙ＞
測定装置６０は、予め定められた方法によって、ナイキストプロットＮｐに沿ったナイキスト線図Ｎｙが得られるように構成されている。本実施形態では、ナイキスト線図Ｎｙは、フィッティング部６６によって得られる。
【００３２】
＜等価回路＞
フィッティング部６６は、測定結果として得られたナイキストプロットＮｐを解析して等価回路を得るように構成されている。等価回路にフィッティングされることによって、測定結果として得られたナイキストプロットＮｐに沿った、ナイキスト線図Ｎｙが得られる。ここで、ナイキストプロットＮｐおよびナイキスト線図Ｎｙについては、適宜に図２が参照される。
【００３３】
フィッティング部６６は、例えば、測定対象となる二次電池（本実施形態では、モジュールＭ）に合せて等価回路が予め定められていてもよい。フィッティング部６６には、例えば、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いて、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が予め構築されているとよい。この場合、フィッティング部６６は、例えば、等価回路の各要素のパラメータを変化させて、ナイキストプロットＮｐにフィッティングし、測定結果として得られたナイキストプロットＮｐに沿ったナイキスト線図Ｎｙが得られるように構成されているとよい。
【００３４】
＜等価回路モデル８０の一例＞
図３は、等価回路モデル８０の一例を示す回路図である。等価回路モデル８０には、図３に示されているように、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）とが含まれている。
【００３５】
ここで示された等価回路モデル８０において、接合インダクタンスＬは、モジュールＭ（図１参照）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は、上記接合部における抵抗成分である。溶液抵抗Ｒｓｏｌ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ＣＰＥ１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ＣＰＥ２は、電極／電解液界面に形成される電気二重層容量ＣＰＥ２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Ｍ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。
【００３６】
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ＣＰＥ１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ＣＰＥ１との直列回路と、電気二重層容量ＣＰＥ２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ＣＰＥ１および電気二重層容量ＣＰＥ２を含む合成回路とは、直列に接続されている。
【００３７】
モジュールＭ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ＣＰＥ１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）
【００３８】
同様に、電気二重層容量ＣＰＥ２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）
【００３９】
このように、図３に示された等価回路モデル８０には、８つの回路定数として、接合インダクタンスＬ、接合抵抗Ｒ、溶液抵抗Ｒｓｏｌ、電荷移動抵抗Ｒｃｔ、ＣＰＥ指数ｐ１、ＣＰＥ定数Ｔ１、ＣＰＥ指数ｐ２およびＣＰＥ定数Ｔ２が含まれている。等価回路モデルに含まれるこれらの８つの回路定数（Ｌ，Ｒ,Ｒｓｏｌ,Ｒｃｔ,ｐ１,Ｔ１,ｐ２,Ｔ２）を用いた所定の式によって、モジュールＭの合成インピーダンスが表現されている。
【００４０】
フィッティング部６６では、プロッタ６４によって得られたナイキストプロットＮｐに最もよく当てはまるように、インピーダンス曲線のフィッティング処理（曲線回帰）が行なわれる。曲線回帰の手法として、例えば、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、フィッティング部６６において、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上の座標とが算出される。これらの座標間の距離（誤差）の二乗が、印加信号の全周波数について算出される。算出された値が合計される。つまり、誤差の二乗和が算出される。そして、この誤差の二乗和が最小になるように、等価回路モデル８０に含まれる８つの回路定数（Ｌ，Ｒ,Ｒｓｏｌ,Ｒｃｔ,ｐ１,Ｔ１,ｐ２,Ｔ２）の値が調整される。所定の収束条件が成立するまで、非線形最小二乗法によるフィッティング処理が繰り返される。ここでの収束条件は、例えば、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などと規定されうる。その結果、収束条件が成立すると、インピーダンス曲線としてのナイキスト線図Ｎｙが特定される。
【００４１】
図２には、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たナイキスト線図Ｎｙが示されている。ナイキスト線図Ｎｙは、概ねナイキストプロットＮｐに沿った線として得られる。
【００４２】
なお、本実施形態では、測定装置６０に等価回路やナイキスト線図Ｎｙを得るための手法を一例として説明したが、ナイキスト線図Ｎｙは、ＡＣ−ＩＲ測定法によって得られるナイキストプロットに基づいて予め定められた方法で得られるとよい。例えば、上述した例では、予め定められた等価回路モデル８０に対するフィッティングアルゴリズムとして、最小二乗法が例示されている。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い。例えば、ナイキストプロットＮｐの隣り合ったプロットを直線で結んでもよい。また、二次式や三次式などの多項式、累乗近似、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。また、フィッティング部６６は、等価回路モデル８０を利用する方法に限定されず、画像処理技術により、ＡＣ−ＩＲ測定法によって得られるナイキストプロットＮｐを認識させ、予め定められた方法によってナイキストプロットＮｐに沿った線をナイキスト線図Ｎｙとして得るように構成されていてもよい。
【００４３】
本発明者は、電池容量を精度良くかつ効率良く推定したいと考えている。かかる手法の検討において、本発明者は、ナイキストプロットＮｐと電池容量とに相関関係があることに着目し、学習済みのニューラルネットワークモデルを構築して電池容量を得ることを考えた。さらに、電池容量の精度を向上させるため、ナイキスト線図Ｎｙの画像データを入力データとして、電池容量の推定値が得られるように、学習済みのニューラルネットワークモデルを構築し、ナイキスト線図Ｎｙの画像データから電池容量の推定値を得るとの着想を得た。
【００４４】
＜ナイキスト線図Ｎｙの画像データ＞
ここで、ナイキスト線図Ｎｙの画像データは、図２のうち、ナイキスト線図Ｎｙが抽出された画像データでありうる。例えば、図２のナイキスト線図Ｎｙのうち、縦軸と横軸とナイキスト線図Ｎｙとを残し、ナイキストプロットＮｐのプロットｐなどの不要な情報を削除した画像データでありうる。なお、ナイキスト線図Ｎｙの画像データは、ナイキスト線図Ｎｙ以外の情報が含まれていてもよい。例えば、ナイキストプロットＮｐのプロットｐが含まれていてもよい。ナイキスト線図Ｎｙの画像データは、図２のように、ナイキスト線図Ｎｙを含み、かつ、コンピュータによる予め定められた画像処理によって、ナイキスト線図Ｎｙを抽出できる画像データであるとよい。また、ナイキスト線図Ｎｙの座標情報などが付加されていてもよい。
【００４５】
ナイキスト線図Ｎｙの画像データは、予め記憶させた所定のプログラムに従ったコンピュータによる画像処理によって作成されうる。コンピュータによる画像処理は、画像処理ソフトを利用して実現されうる。ナイキスト線図Ｎｙの画像データは、例えば、ナイキストプロットＮｐ、等価回路モデル８０（図３参照）またはナイキスト線図Ｎｙなど、ＡＣ−ＩＲ測定およびＡＣ−ＩＲ測定の測定値を加工したデータから作成されるようにプログラムされていてもよい。なお、ナイキスト線図Ｎｙの画像データは、ナイキスト線図Ｎｙの線の太さや色などが加工されてもよい。ナイキスト線図Ｎｙの線の太さには、例えば、ナイキストプロットＮｐの測定誤差が、ナイキスト線図Ｎｙの線に含まれるように所要の太さが設定されてもよい。また、ナイキスト線図Ｎｙの色が予め定められた特定の色に設定されることによって、コンピュータの画像処理においてナイキスト線図Ｎｙの線が認識されやすくなる。このためナイキスト線図Ｎｙの画像データを利用した画像処理の精度が向上しうる。
【００４６】
図４は、ここで開示される電池容量の推定方法のフローチャートである。ここで開示される電池容量の推定方法には、図４に示されているように、第１工程（Ｓ１１）と、第２工程（Ｓ１２）とが含まれている。
【００４７】
第１工程（Ｓ１１）は、ＡＣ−ＩＲ測定法によって得られたナイキストプロットに基づいて予め定められた方法で描かれるナイキスト線図の画像データを得る工程である。
【００４８】
第２工程（Ｓ１２）は、第１工程（Ｓ１１）で得られたナイキスト線図の画像データを、ニューラルネットワークモデルの入力層に入力して、測定対象となる電池容量の推定値を得る工程である。
【００４９】
かかる電池容量の推定方法によれば、ＡＣ−ＩＲ測定で得られるナイキスト線図Ｎｙの画像データが、学習済みのニューラルネットワークモデル２０に入力されて、電池容量の推定値が得られる。ナイキスト線図Ｎｙは、ＡＣ−ＩＲ測定で得られるナイキストプロットＮｐのプロット間が補完されている。このため、ナイキストプロットＮｐよりも画像データとして情報量が多い。ＡＣ−ＩＲ測定、ナイキスト線図Ｎｙを得る解析、ニューラルネットワークモデル２０で電池容量の推定値を取得処理は、比較的短時間で実施できる。このため、電池容量が効率良く、かつ、精度良く推定される。このようにナイキスト線図Ｎｙの画像データを入力データとして、学習済みのニューラルネットワークモデル２０によって電池容量の推定することによって、電池容量を推定する効率と精度とそれぞれを向上する。
【００５０】
次に、かかる電池容量の推定方法を具現化する電池容量の推定装置の一つの実施形態を説明する。図５は、電池容量の推定装置１０の構成図である。
【００５１】
電池容量の推定装置１０は、図５に示されているように、ニューラルネットワークモデル２０を備えており、入力層２１と、中間層２２と、出力層２３とを備えている。
【００５２】
ここで、入力層２１は、測定対象となる電池のナイキスト線図の画像データが入力されるように構成されている。
【００５３】
中間層２２は、入力層２１に入力された画像データに基づいて、学習済みのニューラルネットワークモデルの重み付け係数に基づく演算を行い、電池容量の推定値が得られるように構成されている。
【００５４】
出力層２３は、中間層２２で得られた電池容量の推定値を出力するように構成されている。
【００５５】
かかる電池容量の推定装置１０によれば、ＡＣ−ＩＲ測定で得られるナイキストプロットＮｐの画像データを入力して、電池容量の推定値が得られる。このため、電池容量が効率良く、かつ、精度良く推定される。
【００５６】
学習済みのニューラルネットワークモデル２０は、測定対象となる電池に関し、ナイキスト線図Ｎｙの画像データと、電池容量の評価値とが関連付けられた学習用データを学習することによって、入力層２１に入力された画像データに基づいて電池容量の推定値が得られるように構築されているとよい。学習用データの電池容量の評価値は、例えば、当該ナイキスト線図Ｎｙの画像データが得られたときに、測定対象となった電池の電池容量の実測値であるとよい。
【００５７】
学習済みのニューラルネットワークモデル２０の中間層２２で得られる電池容量の評価値は、例えば、測定対象となる電池の予め定められた充電状態の電池容量でありうる。学習済みのニューラルネットワークモデル２０の中間層２２では、例えば、測定対象となる電池の満充電状態（ＳＯＣ１００％）の電池容量が得られてもよい。また、測定対象となる電池のＳＯＣ８０％）の充電状態における電池容量が得られてよい。このように、中間層２２で得られる電池容量の評価値は、測定対象となる電池に対して任意の充電状態の電池容量を評価したものでよい。
【００５８】
同様に、電池容量の推定値は、例えば、測定対象となる電池の予め定められた充電状態の電池容量が得られるように学習済みのニューラルネットワークモデル２０が構築されていてもよい。また、電池容量の推定値は、例えば、測定対象となる電池の予め定められた複数の充電状態の電池容量が得られるように学習済みのニューラルネットワークモデル２０が構築されていてもよい。この場合、処理結果として、学習済みのニューラルネットワークモデル２０の中間層２２で得られる電池容量の推定値は、測定対象となる電池の満充電状態（ＳＯＣ１００％）の電池容量でもよいし、ＳＯＣ８０％の電池容量でもよいし、ＳＯＣ６０％の電池容量でもよい。
【００５９】
ここで、ニューラルネットワークモデル２０の中間層２２は、図示は省略するが、例えば、複数の人工ニューロンを備えているとよい。複数の人工ニューロンは、人工ニューロン間の結び付きの強さを表した少なくとも１つの重み付け係数をそれぞれ含み、重み付け係数に基づいて演算されることによって、ニューラルネットワークモデル２０の入力層２１に入力されたナイキスト線図Ｎｙの画像データから、電池容量の推定値が得られるように構成されているとよい。重み付け係数は、測定対象となる電池（モジュールＭ：図１参照））に関し、ＡＣ−ＩＲ測定法によって得られるナイキスト線図Ｎｙの画像データと、電池容量の評価値とが関連付けられた学習用データが学習されることによって定められているとよい。中間層２２は、複数の人口ニューロンを備えたいわゆる隠れ層を複数備えているとよい。
【００６０】
ここで、ニューラルネットワークモデル２０の学習方法は、特に限定されない。ニューラルネットワークモデル２０は、例えば、教師付学習データに基づく種々の機械学習や、ディープラーニングなどの種々の学習方法が適宜に適用されうる。
【００６１】
ここで、学習用データに含まれた画像データのナイキスト線図は、ＡＣ−ＩＲ測定法で得られる測定値の公差が含まれるように太く描かれていてもよい。
【００６２】
この場合、ナイキストプロットＮｐの公差が含まれるようにナイキスト線図Ｎｙが太く描かれているので、ナイキスト線図ＮｙにナイキストプロットＮｐの真の値が含まれる。測定値の公差が含まれるように太く描かれたナイキスト線図Ｎｙの画像データが、学習済みのニューラルネットワークモデル２０の学習データに用いられているとよい。これによって、学習済みのニューラルネットワークモデル２０の中間層２２で得られる電池容量の推定精度が向上する。
【００６３】
また、学習済みのニューラルネットワークモデル２０の入力層２１に入力される入力用データでのナイキスト線図について、ＡＣ−ＩＲ測定法で得られるナイキストプロットの公差が含まれるように太く描かれていてもよい。つまり、電池容量の推定方法において、第１工程で得られる画像データのナイキスト線図は、ＡＣ−ＩＲ測定法で得られるナイキストプロットの公差が含まれるように太く描かれていてもよい。学習済みのニューラルネットワークモデル２０の入力層２１に入力される入力用データでのナイキスト線図に、ナイキストプロットＮｐの真の値が含まれるようになる。これによって、中間層２２で得られる電池容量の推定精度が向上する。
【００６４】
なお、ニューラルネットワークモデル２０を構築するための学習用データに含まれた画像データのナイキスト線図が太すぎると、誤差を多く含むことになる。このため、学習用データに含まれた画像データのナイキスト線図は、ナイキストプロットの公差の２倍以下（例えば、１．５倍以下）の太さで描かれているとよい。この場合、学習用データについて、含まれる誤差が小さく抑えられるので、学習済みのニューラルネットワークモデル２０で推定される電池容量の推定精度が向上する。
【００６５】
また、学習済みのニューラルネットワークモデル２０の入力層２１に入力される入力用データでのナイキスト線図についても、ナイキストプロットの公差の２倍以下（例えば、１．５倍以下）の太さで描かれているとよい。この場合、入力用データについても含まれる誤差が小さく抑えられるので、電池容量の推定精度が向上する。
【００６６】
このように、学習済みのニューラルネットワークモデル２０の学習用データや入力用データにおいて、ナイキスト線図の画像データにおいて、ナイキスト線図の太さを最適化することによって、容量精度をさらに向上させることができる。ここで、ナイキスト線図の太さは、ナイキスト線図の画像データを得る際にナイキスト線図を描画する線の太さを設定することによって定めてもよい。
【００６７】
ここで開示される電池容量の推定方法および電池容量の推定装置１０は、例えば、車両から回収された組電池の電池容量を推定する方法および装置として適用されうる。
【００６８】
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、モジュール単位で特性評価が行われる。特性評価の結果、再利用可能と判定されたモジュールは、新たに製造される組電池の一部として再利用（リビルト）される。しかし、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、組電池のまま特性評価を行うことも可能である。また、モジュールを構成する電池セル毎に特性評価を行うことも可能である。
【００６９】
また、本実施形態における二次電池（モジュールを構成する各電池セル）は、ニッケル水素電池である。詳細には、正極は、水酸化ニッケル（Ｎｉ（ＯＨ）２）にコバルト酸化物の添加物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、本開示で例示する技術は他の構成の二次電池にも適用することが可能である。
【００７０】
＜電池物流モデル＞
図６は、二次電池の回収から製造（再利用）、販売までの物流モデルを模式図である。図６に示された例では、回収業者１０１が、車両１１０，１２０，１３０から使用済みの二次電池（組電池）１１１，１２１，１３１を回収する。図６では３台の車両１１０，１２０，１３０のみが示されているが、実際には、より多くの車両から二次電池が回収される。回収業者１０１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。図６に示す例では、モジュール毎に識別番号が付与されており、各モジュールの情報が管理サーバ１０８によって管理されている。回収業者１０１は、組電池から取り出された各モジュールの識別番号を、端末（図示せず）を用いて管理サーバ１０８に送信する。
【００７１】
検査業者１０２は、回収業者１０１によって回収された各モジュールの特性評価を行う。例えば、検査業者１０２は、各モジュールの電池容量（例えば満充電容量）、抵抗値、ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  Ｖｏｌｔａｇｅ）、ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ）等の電気的特性の少なくともいずれかを評価する。検査業者１０２は、評価結果に基づいて、モジュールの再利用の方針を決定する。例えば、検査業者１０２は、再利用可能なモジュールと再利用不可能なモジュールを評価結果に基づいて分別し、再利用可能なモジュールを性能回復業者１０３に引き渡し、再利用不可能なモジュールをリサイクル業者１０６に引き渡す。各モジュールの特性評価の結果は、検査業者１０２の端末（図示せず）によって管理サーバ１０８へ送信される。
【００７２】
性能回復業者１０３は、検査業者１０２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う。一例として、性能回復業者１０３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１０２による特性評価において性能低下が小さいと評価されたモジュールについては、性能回復業者１０３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１０３の端末（図示せず）によって管理サーバ１０８へ送信される。
【００７３】
製造業者１０４は、性能回復業者１０３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。例えば、製造業者１０４は、車両１０９の組電池内の性能が低下したモジュールを、性能回復業者１０３によって性能が回復されたモジュールと交換して、車両１０９の組電池を製造（リビルド）してもよい。
【００７４】
販売店１０５は、製造業者１０４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してもよい。リサイクル業者１０６は、検査業者１０２によって再利用不可能とされたモジュールを解体し、新たな電池セル等の原料として利用するための再資源化を行う。
【００７５】
なお、図６では、回収業者１０１、検査業者１０２、性能回復業者１０３、製造業者１０４、販売店１０５、およびリサイクル業者１０６は互いに異なる業者とした。しかし、業者の区分は、図１に示す例に限定されるものではない。例えば、検査業者１０２と性能回復業者１０３が同一の業者であってもよい。また、回収業者１０１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ず、複数の業者等の拠点は同一であってもよいし、別々であってもよい。図６は、ここで開示される電池容量の推定方法および電池容量の推定装置が適用される一態様を示すに過ぎず、電池容量の推定方法および電池容量の推定装置は、種々の場面で電池容量を推定する方法および装置として適用されうる。
【００７６】
以上、ここで開示される電池容量の推定方法、および電池容量の推定装置について、種々説明した。特に言及されない限りにおいて、ここで挙げられた電池容量の推定方法、および電池容量の推定装置の実施形態などは、本発明を限定しない。また、ここで開示される電池容量の推定方法、および電池容量の推定装置は、種々変更でき、特段の問題が生じない限りにおいて、各構成要素やここで言及された各処理は適宜に省略され、または、適宜に組み合わされうる。
【符号の説明】
【００７７】
１０  電池容量の推定装置
２０  学習済みのニューラルネットワークモデル
２１  入力層
２２  中間層
２３  出力層
６０  測定装置
６１  発振器
６２  ポテンショスタット
６３  ロックインアンプ
６４  プロッタ
６６  フィッティング部
８０  等価回路モデル
１０１  回収業者
１０２  検査業者
１０３  性能回復業者
１０４  製造業者
１０５  販売店
１０６  リサイクル業者
１０８  管理サーバ
１０９  車両
１１０，１２０，１３０  車両
Ｍ  モジュール
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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