(57)【要約】【課題】複数の電池セルの充放電を管理するための計算コストを、従来よりも低減させる。【解決手段】電池管理装置（１）において、ＳＯＣ情報取得部（１０）は、Ｎ個（Ｎは２以上の整数）の電池セル（２０）のそれぞれのＳＯＣ情報を取得する。分類部（１５）は、（ｉ）電源システム（１００）の待機中に、ＳＯＣ情報に基づき当該電池セル（２０）をｋ個のグループに分類するとともに、（ｉｉ）ｋ個（ｋは１以上であり、かつ、Ｎより小さい整数）のグループの内の任意の１つである所定のグループに含まれる全ての電池セル（２０）の内から、１つの代表電池セルを特定する。ＳＯＣ推定部（１２）は、ＳＯＣ情報に基づき所定のグループにおける代表電池セルのＳＯＣを推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電源システムに含まれるＮ個（Ｎは２以上の整数）の電池セルの充放電を管理する電池管理装置であって、
Ｎ個の上記電池セルのそれぞれのＳＯＣ（State of Charge）に関連する情報であるＳＯＣ情報を、Ｎ個の当該電池セルのそれぞれから取得する情報取得部と、
（ｉ）上記電源システムの待機中に、上記ＳＯＣ情報に基づいて、Ｎ個の上記電池セルをｋ個（ｋは１以上であり、かつ、Ｎより小さい整数）のグループに分類するとともに、（ｉｉ）ｋ個の上記グループの内の任意の１つである所定のグループに含まれる全ての上記電池セルの内から、１つの代表電池セルを特定する分類部と、
上記ＳＯＣ情報に基づいて、上記所定のグループにおける上記代表電池セルのＳＯＣを推定する推定部と、を備えた電池管理装置。
【請求項２】
上記所定のグループにおける上記代表電池セルのＳＯＣが所定の閾値以上である場合に、当該所定のグループに含まれる全ての上記電池セルのＳＯＣを減少させる処理を行うＳＯＣ調整処理部をさらに備えた、請求項１に記載の電池管理装置。
【請求項３】
上記分類部は、
Ｎ個の上記電池セルのそれぞれの上記ＳＯＣ情報に含まれるデータセットの分布を示すデータ空間において、上記所定のグループの代表点の座標を算出し、
上記所定のグループに含まれる全ての上記電池セルに対応する上記データセットの内から、上記データ空間における上記代表点からの距離が最も短いデータセットである最近接データセットを特定し、
上記最近接データセットに対応する電池セルを、上記所定のグループにおける上記代表電池セルとして特定する、請求項１または２に記載の電池管理装置。
【請求項４】
上記分類部は、
Ｎ個の上記電池セルのそれぞれの上記ＳＯＣ情報に含まれるデータセットの分布を示すデータ空間において、初期時点における全データセットの統計値を示す初期統計値データセットを算出し、
上記初期統計値データセットを用いて上記データセットを補正する、請求項１から３のいずれか１項に記載の電池管理装置。
【請求項５】
上記ＳＯＣ情報には、
上記電池セルの両端電圧を示すデータと、
上記電池セルの温度を示すデータと、が含まれている、請求項１から４のいずれか１項に記載の電池管理装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の電池管理装置と、
Ｎ個の上記電池セルと、を備えた電源システム。
【請求項７】
電源システムに含まれるＮ個（Ｎは２以上の整数）の電池セルの充放電を管理する電池管理装置によって実行される電池管理方法であって、
Ｎ個の上記電池セルのそれぞれのＳＯＣ（State of Charge）に関連する情報であるＳＯＣ情報を、Ｎ個の当該電池セルのそれぞれから取得する情報取得工程と、
（ｉ）上記電源システムの待機中に、上記ＳＯＣ情報に基づいて、Ｎ個の上記電池セルをｋ個（ｋは１以上であり、かつ、Ｎより小さい整数）のグループに分類するとともに、（ｉｉ）ｋ個の上記グループの内の任意の１つである所定のグループに含まれる全ての上記電池セルの内から、１つの代表電池セルを特定する分類工程と、
上記ＳＯＣ情報に基づいて、上記所定のグループにおける上記代表電池セルのＳＯＣを推定する推定工程と、を含んだ電池管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電源システムに含まれる複数の電池セルの充放電を管理する電池管理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電源システムに含まれる複数の電池セルの充放電を管理する装置（電池管理装置）について、様々な提案がなされている。例えば、特許文献１には、過充電に起因する電池セルの劣化を効果的に抑制するための技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１１２７３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
但し、後述するように、従来技術では、電池セルの個数が多い場合、電池管理装置において、全電池セルの充放電を管理するための計算コストが増大してしまう。本発明の一態様の目的は、電池管理装置における上記計算コストを従来よりも低減させることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る電池管理装置は、電源システムに含まれるＮ個（Ｎは２以上の整数）の電池セルの充放電を管理する電池管理装置であって、Ｎ個の上記電池セルのそれぞれのＳＯＣ（State of Charge）に関連する情報であるＳＯＣ情報を、Ｎ個の当該電池セルのそれぞれから取得する情報取得部と、（ｉ）上記電源システムの待機中に、上記ＳＯＣ情報に基づいて、Ｎ個の上記電池セルをｋ個（ｋは１以上であり、かつ、Ｎより小さい整数）のグループに分類するとともに、（ｉｉ）ｋ個の上記グループの内の任意の１つである所定のグループに含まれる全ての上記電池セルの内から、１つの代表電池セルを特定する分類部と、上記ＳＯＣ情報に基づいて、上記所定のグループにおける上記代表電池セルのＳＯＣを推定する推定部と、を備えている。
【０００６】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る電池管理方法は、電源システムに含まれるＮ個（Ｎは２以上の整数）の電池セルの充放電を管理する電池管理装置によって実行される電池管理方法であって、Ｎ個の上記電池セルのそれぞれのＳＯＣ（State of Charge）に関連する情報であるＳＯＣ情報を、Ｎ個の当該電池セルのそれぞれから取得する情報取得工程と、（ｉ）上記電源システムの待機中に、上記ＳＯＣ情報に基づいて、Ｎ個の上記電池セルをｋ個（ｋは１以上であり、かつ、Ｎより小さい整数）のグループに分類するとともに、（ｉｉ）ｋ個の上記グループの内の任意の１つである所定のグループに含まれる全ての上記電池セルの内から、１つの代表電池セルを特定する分類工程と、上記ＳＯＣ情報に基づいて、上記所定のグループにおける上記代表電池セルのＳＯＣを推定する推定工程と、を含んでいる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の一態様に係る電池管理装置によれば、複数の電池セルの充放電を管理するための計算コストを、従来よりも低減させることが可能となる。また、本発明の一態様に係る電池管理方法によっても、同様の効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態１の電源システムの要部の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】初期時刻におけるＸ０（ｉ）の分布の一例を示す図である。
【図３】時刻ｔにおけるＸ（ｉ）の分布の一例を示す図である。
【図４】時刻ｔにおけるＸ’（ｉ）の分布の一例を示す図である。
【図５】実施形態１における分類処理の概要について説明するための図である。
【図６】実施形態１における分類処理および関連する処理の流れを例示する図である。
【図７】図６におけるＳ３の処理の内容をより具体的に示す図である。
【図８】分類テーブルの一例を示す図である。
【図９】実施形態１における劣化抑制処理および関連する処理の流れを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
〔実施形態１〕
実施形態１の電源システム１００について、以下に説明する。説明の便宜上、実施形態１にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、以降の各実施形態では、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。また、公知技術（例：特許文献１）と同様の事項についても、説明を適宜省略する。また、電源システム１００の各部の配置および接続関係は、説明の便宜上の一例であり、これに限定されないことに留意されたい。
【００１０】
（電源システム１００の概要）
図１は、電源システム１００の要部の構成を示す機能ブロック図である。電源システム１００は、電池管理装置１、電池ブロック２、電力変換器ブロック３、および充放電装置４を備えている。電池管理装置１は、以下に述べる電池セル２０の充放電を管理する。また、電池管理装置１は、電源システム１００の各部を統括的に制御する制御装置としても機能する。電池管理装置１の具体的な動作については、後述する。なお、本明細書では、「充放電」とは、充電および放電を総称的に意味する。
【００１１】
電池ブロック２は、複数（Ｎ個）の電池セル２０を含む。Ｎは、Ｎ≧２を満たす整数である。図１の例では、電池セル２０は、１列に配列されている。この点については、以下に述べる電力変換器３０についても同様である。以下の説明では、Ｎ個の電池セル２０のそれぞれを区別する場合、当該Ｎ個の電池セル２０のそれぞれを、電池セル２０−１（１番目の電池セル２０）〜電池セル２０−Ｎ（Ｎ番目の電池セル２０）とも称する。なお、本明細書では、「電池セル」を単に「セル」とも称する。
【００１２】
電力変換器ブロック３は、Ｎ個の電力変換器３０を含む。Ｎ個の電力変換器３０のそれぞれを区別する場合、当該Ｎ個の電力変換器３０のそれぞれを、電力変換器３０−１（１番目の電力変換器３０）〜電力変換器３０−Ｎ（Ｎ番目の電力変換器３０）とも称する。本明細書では、特に明示されない限り、「接続されている」とは、「電気的に接続されている」ことを意味する。
【００１３】
電池セル２０は、公知の２次電池である。電池セル２０はそれぞれ、電力変換器３０を介して、互いに直列に接続されている。例えば、電池セル２０−１と電池セル２０−２とは、電力変換器３０−１と電力変換器３０−２とを介して、直列に接続されている。同様に、電池セル２０−２と電池セル２０−３とは、電力変換器３０−２と電力変換器３０−３とを介して、直列に接続されている。以降の電池セル２０についても同様である。
【００１４】
電力変換器３０は、例えばＤＣ−ＤＣコンバータである。電力変換器３０−１〜電力変換器３０−Ｎはそれぞれ、電池セル２０−１〜電池セル２０−Ｎに１対１に対応するように設けられている。電力変換器３０−１〜電力変換器３０−Ｎはそれぞれ、電池セル２０−１〜電池セル２０−Ｎに接続されている。
【００１５】
電力変換器３０はそれぞれ、自身に隣接する電力変換器３０にも接続されている。例えば、Ｐを、２≦Ｐ≦Ｎ−１を満たす整数とする。電力変換器３０−Ｐは、電力変換器３０−（Ｐ−１）と電力変換器３０−（Ｐ＋１）とに接続されている。このように、２番目からＮ−１番目までの電力変換器３０は、自身に隣接する２つの電力変換器３０に接続されている。
【００１６】
これに対し、電力変換器ブロック３の両端に位置する電力変換器３０は、（ｉ）自身に隣接する１つの電力変換器３０と、（ｉｉ）充放電装置４と、に接続されている。具体的には、電力変換器３０−１（図１において、電力変換器ブロック３の左端の位置する電力変換器３０）は、（ｉ）電力変換器３０−２と、（ｉｉ）充放電装置４と、に接続されている。また、電力変換器３０−Ｎ（図１において、電力変換器ブロック３の右端の位置する電力変換器３０）は、（ｉ）電力変換器３０−（Ｎ−１）と、（ｉｉ）充放電装置４と、に接続されている。
【００１７】
充放電装置４は、充電電源４０と放電負荷４１とを含む。上述のように、充放電装置４は、電力変換器ブロック３（より具体的には、電力変換器３０−１および電力変換器３０−Ｎ）を介して、電池ブロック２（より具体的には、電池セル２０）と接続されている充電電源４０は、電力変換器ブロック３を介して、電池ブロック２に充電電流を供給する。放電負荷４１は、電力変換器ブロック３を介して、電池ブロック２からの放電電流が供給される。充電電源４０および放電負荷４１はそれぞれ、公知の電源装置および負荷装置であってよい。充放電装置４の動作状態を制御する（充電電流および放電電流を適切な値に設定する）ことによって、電池セル２０の充放電を随意に行うことができる。以下の説明では、充電電流および放電電流を総称して、充放電電流と称する。
【００１８】
（電池管理装置１の概要）
電池管理装置１は、ＳＯＣ（State of Charge）情報取得部１０（情報取得部）、電力変換器制御部１１、ＳＯＣ推定部１２（推定部）、判定部１３、劣化抑制処理部１４（ＳＯＣ調整処理部）、および分類部１５を備えている。ＳＯＣ情報取得部１０は、電池セル２０からＳＯＣ情報を取得する。ＳＯＣ情報とは、電池セル２０のＳＯＣに関連する任意の情報である。ＳＯＣとは、電池セル２０の電池容量に対する電力残量の比率（％）を表す数値であり、当該電池セル２０の充電状態を定量的に示す指標の１つである。
【００１９】
実施形態１の説明では、ＳＯＣ情報には、電池セル２０の、（ｉ）両端電圧（端子間電圧，正極と負極との間の電位差）を示すデータ、（ｉｉ）温度を示すデータ、および、（ｉｉｉ）充放電電流を示すデータ、が含まれているものとする。一例として、ＳＯＣ情報取得部１０は、電源システム１００に設けられた不図示の測定装置を介して、電池セル２０からＳＯＣ情報を取得する。
【００２０】
電力変換器制御部１１、ＳＯＣ推定部１２、判定部１３、および劣化抑制処理部１４はいずれも、主に、電池セル２０に対する過充電劣化抑制処理（以下、単に劣化抑制処理）を行うための機能部である。これに対し、分類部１５は、電池セル２０の分類処理を行うための機能部である。
【００２１】
電力変換器制御部１１は、電力変換器３０を制御する。例えば、電力変換器制御部１１は、劣化抑制処理部１４によって設定されたデューティサイクルに応じて、電力変換器３０内の各スイッチング素子のＯＮ／ＯＦＦを切り替える。充放電装置４の動作状態は、電力変換器３０のデューティサイクル（以下、単にデューティサイクル）に応じて変化しうる。このため、デューティサイクルを適切に設定することにより、電池セル２０の充放電を制御できる。
【００２２】
ＳＯＣ推定部１２は、公知の手法（例：実施形態１と同様の手法）を用いて、電池セル２０のＳＯＣを推定する。例えば、ＳＯＣ推定部１２は、ＳＯＣ情報に基づいて、電池セル２０のＳＯＣを推定する。一例として、ＳＯＣ推定部１２は、電池セル２０の充放電電流を示すデータ（ＳＯＣ情報に含まれるデータの１つ）に基づいて、当該電池セル２０のＳＯＣを推定する。
【００２３】
例えば、セル２０について、充電電流をＩＡとし、充電電流の導通時間をｔＡとし、放電電流をＩＢとし、放電電流の導通時間をｔＢとして表す。この場合、ＳＯＣ推定部１２は、充放電電流の時間積算値（つまり、充電電流の時間積算値と放電電流の時間積算値との差）を算出する。具体的には、ＳＯＣ推定部１２は、充放電電流の時間積算値を、（ＩＡ×ｔＡ）−（ＩＢ×ｔＢ）として算出する。ＳＯＣ推定部１２は、前回算出したＳＯＣを、充放電電流の時間積算値によって補正することにより、現在時刻（以下に述べる時刻ｔ）における、電池セル２０のＳＯＣを算出する。なお、ＩＡ、ｔＡ、ＩＢ、およびｔＢを示すデータはいずれも、電池セル２０の充放電電流を示すデータに含まれているものとする。
【００２４】
判定部１３は、電池セル２０の充電状態を判定する。具体的には、判定部１３は、電池セル２０のＳＯＣを所定の閾値（以下、ＳＯＣｔｈ）と比較することで、当該電池セル２０が過充電セルであるか否かを判定する。判定部１３は、ＳＯＣ≧ＳＯＣｔｈである場合、電池セル２０が過充電セルである（つまり、電池セル２０が過充電状態にある）と判定する。他方、判定部１３は、ＳＯＣ＜ＳＯＣｔｈである場合、電池セル２０が通常セルである（過充電セルでない）と判定する。
【００２５】
劣化抑制処理部１４は、電池セル２０のＳＯＣを調整する処理を行う。特に、劣化抑制処理部１４は、過充電セルである電池セル２０に対して劣化抑制処理を行う。具体的には、劣化抑制処理部１４は、電池セル２０が過充電セルである場合には、充放電制御のサイクル時間において、充電時間比率を低下させ、かつ、放電時間比率を増加させるように、電力変換器３０のデューティサイクル（以下、単にデューティサイクル）を設定する。この場合、電池セル２０を放電できる。つまり、電池セル２０（過充電セル）のＳＯＣを低下させることができる。
【００２６】
他方、劣化抑制処理部１４は、電池セル２０が通常セルである場合には、充放電制御のサイクル時間において、充電時間比率を増加させ、かつ、放電時間比率を低下させるように、デューティサイクルを設定してもよい。この場合、電池セル２０を充電できる。つまり、電池セル２０（通常セル）のＳＯＣを増加させることができるので、通常セルの寿命を増加させることができる。
【００２７】
実施形態１では、電池セル２０の分類処理の結果を用いることで、電池セル２０の劣化抑制処理を効率的に実行できる。そこで、以下、図２〜図５を参照し、分類部１５の処理の一例について説明する。図２〜図５はそれぞれ、分類部１５の処理の一例について説明するための図である。
【００２８】
（分類部１５の処理の一例）
分類部１５は、電源システム１００の待機中に（電源システム１００が待機状態にある期間において）、所定の時間間隔ごと（例：３０分ごと）に、（ｉ）電池セル２０を複数（ｋ個）のグループに分類し、かつ、（ｉｉ）後述する中心電池セルを特定する。ｋは、１≦ｋ＜Ｎを満たす整数である。以下の説明では、Ｎ＝１０、ｋ＝３である場合を例示する。なお、ｋの値は、電池管理装置１の設計者によって予め設定されていてよい。あるいは、分類部１５は、公知のアルゴリズムを用いて、Ｎの値に応じてｋを設定してもよい。
【００２９】
分類部１５による電池セル２０の分類には、公知のクラスタリング手法が用いられてよい。実施形態１では、分類部１５が、ｋ−ｍｅａｎｓ法（ｋ平均法）を用いて、電池セル２０を分類する場合を例示する。なお、「電源システム１００の待機状態」とは、電池セル２０と充放電装置４との間に、充放電電流が生じていない状態を意味する。すなわち、「電源システム１００の待機状態」とは、全ての電池セル２０について、後述するＳＯＣ減少処理および増加処理のいずれもが行われていない状態を意味する。
【００３０】
以下の説明では、時刻（時点）をｔとして表す。分類部１５が処理を開始する時刻は、初期時刻（初期時点）と称される。初期時刻は、ｔ＝０として表される。また、セル番号（電池セルの番号）を表す添字を、ｉとして表す。ｉは、１≦ｉ≦Ｎを満たす整数である。セルｉは、電池セル２０−ｉ（ｉ番目の電池セル）を指す。
【００３１】
（１：初期時刻における処理）
まず、ＳＯＣ情報取得部１０は、初期時刻（ｔ＝０）における各セルのＳＯＣ情報を取得する。以下、初期時刻におけるセルｉの温度および両端電圧をそれぞれ、Ｔ０（ｉ）およびＶ０（ｉ）として表す。以下、初期時刻におけるセルｉのＳＯＣ情報に含まれるデータのセット（データセット）をＸ０（ｉ）として表す。以下の例では、Ｘ０（ｉ）＝［Ｔ０（ｉ），Ｖ０（ｉ）］である。
【００３２】
Ｘ０（ｉ）は、以下に述べる図２のデータ空間（２次元座標、２次元のデータ空間）におけるセルｉの座標［Ｔ０（ｉ），Ｖ０（ｉ）］を示すデータセットとも表現できる。この点は、以下に述べるＸ（ｉ）についても同様である。分類部１５は、初期時刻におけるセルｉのＳＯＣ情報を参照し、Ｘ０（ｉ）を取得する。つまり、分類部１５は、初期時刻におけるセルｉの座標を特定する。
【００３３】
図２には、２次元のデータ空間での、初期時刻におけるＸ０（ｉ）の分布の一例が示されている。図２のグラフの横軸および縦軸はそれぞれ、Ｔ０（ｉ）およびＶ０（ｉ）である。図２に示されるように、多くの場合、初期時刻において、各セルの座標（Ｘ０（ｉ））は異なっている。各セルには、固有の特性のばらつきがあるためである。
【００３４】
そこで、分類部１５は、初期時刻における、全セル間（全データセット間）の平均値を示すデータセットＸ０ａｖｅ＝［Ｔ０ａｖｅ，Ｖ０ａｖｅ］を算出する。Ｘ０ａｖｅは、初期平均値データセットとも称される。Ｔ０ａｖｅは、全セル間におけるＴ０（ｉ）の平均値である。Ｖ０ａｖｅは、全セル間におけるＶ０（ｉ）の平均値である。図２では、Ｘ０ａｖｅによって示される点（以下、平均点）は、星形の凡例によって示されている。
【００３５】
また、分類部１５は、
ΔＴ（ｉ）＝Ｔ０（ｉ）−Ｔ０ａｖｅ    …（１）
ΔＶ（ｉ）＝Ｖ０（ｉ）−Ｖ０ａｖｅ    …（２）
として、ΔＴ（ｉ）およびΔＶ（ｉ）をそれぞれ算出してよい。式（１）および（２）はそれぞれ、後述の式（４）および（５）において、ｔ＝０である場合に相当する。ΔＴ（ｉ）およびΔＶ（ｉ）はそれぞれ、Ｔ０（ｉ）およびＶ０（ｉ）が、各平均値によって補正されたデータであると言える。一例として、図２には、ΔＴ（Ｎ）およびΔＶ（Ｎ）（ｉ＝Ｎのケース）が示されている。
【００３６】
（２：時刻ｔにおける処理）
（２−１：ＳＯＣ情報の取得および均一化処理）
続いて、ＳＯＣ情報取得部１０は、時刻ｔにおける各セルのＳＯＣ情報を取得する。以下の説明におけるｔは、初期時刻より後の任意の時刻である。以下、時刻ｔにおけるセルｉの温度およびの両端電圧をそれぞれ、Ｔｔ（ｉ）およびＶｔ（ｉ）として表す。以下、時刻ｔにおけるセルｉのＳＯＣ情報に含まれるデータセットをＸ（ｉ）として表す。以下の例では、Ｘ（ｉ）＝［Ｔｔ（ｉ），Ｖｔ（ｉ）］である。Ｘ（ｉ）は、以下に述べる図３のデータ空間におけるセルｉの座標［Ｔｔ（ｉ），Ｖｔ（ｉ）］を示す。分類部１５は、時刻ｔにおけるセルｉのＳＯＣ情報を参照し、Ｘ（ｔ）を取得する。つまり、分類部１５は、時刻ｔにおけるセルｉの座標を特定する。
【００３７】
図３には、２次元のデータ空間での、時刻ｔにおけるＸ（ｉ）の分布の一例が示されている。図３のグラフの横軸および縦軸はそれぞれ、Ｔｔ（ｉ）およびＶｔ（ｉ）である。図３に示されるように、時刻ｔにおいて、一部のセル間（ＳＯＣ変化率が有意に異なるセル間）の座標のばらつきは、初期時刻に比べて顕著となる。これに対し、ＳＯＣ変化率が近いセル間では、各セル間の座標のばらつきはそれ程顕著とはならない。ＳＯＣ変化率とは、単位時間毎のＳＯＣの変化量を意味する。一例として、２つのセルの動作条件および設置位置が類似している場合、当該２つのセル間のＳＯＣ変化率は近くなると期待される。
【００３８】
そこで、分類部１５は、
Ｘ’（ｉ）＝Ｘ（ｉ）−Ｘ０ａｖｅ＝［ΔＴｔ’（ｉ），ΔＶｔ’（ｉ）］    …（３）
として、Ｘ’（ｉ）を算出する。なお、
ΔＴｔ’（ｉ）＝Ｔｔ（ｉ）−Ｔ０ａｖｅ    …（４）
ΔＶｔ’（ｉ）＝Ｖｔ（ｉ）−Ｖ０ａｖｅ    …（５）
である。
【００３９】
このように、分類部１５は、Ｘ０ａｖｅを用いて、Ｘ（ｉ）を補正する。Ｘ’（ｉ）は、Ｘ０ａｖｅによる補正後のデータセット（以下、補正後データセット）を表す。以下、Ｘ０ａｖｅを用いてＸ（ｉ）を補正する処理を、均一化処理と称する。均一化処理を実行することで、ＳＯＣ変化率が近いセル同士をより効果的に同グループに分類できる。均一化処理によれば、初期時刻における各セルの座標のばらつきを考慮できるためである。
【００４０】
図４には、時刻ｔにおけるＸ’（ｉ）の分布を示すデータ空間の一例が示されている。図４のグラフの横軸および縦軸はそれぞれ、Ｔｔ’（ｉ）およびＶｔ’（ｉ）である。図４に示されるように、均一化処理後のデータ空間では、均一化処理前のデータ空間（図３）に比べ、各セルのデータセットがより密集して点在している。このため、以下に述べる分類処理をより効果的に行うことができる。
【００４１】
（２−２：分類処理）
図５は、分類部１５による分類処理の概要について説明するための図である。分類部１５は、ｋ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングを実行することにより、Ｘ’（１）〜Ｘ’（Ｎ）を、ｋ個のグループに分類する。つまり、図５に示されるように、分類部１５は、Ｎ個（例：１０個）の電池セル２０（セル１〜セルＮ）を、ｋ個（例：３個）のグループ（グループ１〜３）に分類する。分類処理のより具体的な内容については、後述する（図７を参照）。
【００４２】
（電池管理装置１の処理の流れ：その１）
図６は、電池管理装置１における分類処理および関連する処理の流れを例示するフローチャートである。まず、分類部１５は、前回の分類処理が完了してから、所定の時間が経過したか否かを判定する（Ｓ１）。所定の時間が経過していない場合（Ｓ１でＮＯ）、Ｓ１に戻る。他方、所定の時間が経過している場合（Ｓ１でＹＥＳ）、Ｓ２に進む。
【００４３】
続いて、分類部１５は、電源システム１００が待機中であるか否かを判定する（Ｓ２）。例えば、分類部１５は、電源システム１００の各部の動作状態を示す情報を取得し、当該情報に基づき、電源システム１００が待機中であるか否かを判定する。電源システム１００が待機中でない（動作中である）場合、（Ｓ２でＮＯ）、Ｓ２に戻る。他方、電源システム１００が待機中である場合（Ｓ２でＹＥＳ）、Ｓ３に進む。
【００４４】
続いて、ＳＯＣ情報取得部１０は、各セルのＳＯＣ情報（すなわち、データセットＸ（ｉ））を取得し（情報取得工程）、当該ＳＯＣ情報を分類部１５に供給する。分類部１５は、ＳＯＣ情報に基づいて、Ｎ個の電池セル２０を、ｋ個のグループに分類する（Ｓ３，分類工程）。Ｓ３の処理の具体的な内容については、後述の図７において述べる。なお、以下の説明では、グループ番号を示す添字を、ｊとして表す。ｊは、１≦ｊ≦ｋを満たす整数である。以下の説明におけるグループｊは、ｋ個のグループのうちの所定の１つのグループである。
【００４５】
Ｓ３の後、ＳＯＣ推定部１２は、Ｎ個の電池セル２０のそれぞれのＳＯＣを推定する（Ｓ４）。続いて、分類部１５は、ｊ＝１に設定する（Ｓ５）。そして、電池管理装置１は、グループｊに含まれる各電池セル２０のＳＯＣを調整する（Ｓ６）。Ｓ６の処理は、グループｊに属する電池セル２０の全て（以下、グループｊ内全セル）に対して行われる。Ｓ６における処理の具体例は、以下の通りである。
【００４６】
まず、分類部１５は、グループｊ内全セルのそれぞれのＳＯＣの分布を、正規分布（ガウシアン分布）によってフィッティングする。そして、分類部１５は、当該正規分布における中央値（μ）および標準偏差（σ）を算出する。そして、分類部１５は、グループｊ内全セルのそれぞれのＳＯＣが、μを基準とした所定範囲内に含まれているかを判定する。所定範囲は、例えば１σ区間（μ±σの範囲）として設定されてよい。あるいは、所定範囲は、２σ区間（μ±２σの範囲）または３σ区間（μ±３σの範囲）として設定されてもよい。
【００４７】
グループｊ内全セルのそれぞれのＳＯＣが所定範囲内に含まれている場合、Ｓ７に進む。このような場合には、グループｊ内全セルのＳＯＣはいずれも、あまり乖離していないと考えられるためである。すなわち、後述する一括的な劣化抑制処理を行う場合に、不都合が生じる可能性は低いと期待されるためである。
【００４８】
他方、所定範囲内に含まれていないＳＯＣが存在している場合、分類部１５は、グループｊ内全セルのうち、所定範囲内に含まれていないＳＯＣに対応する電池セル２０（以下、ＳＯＣ範囲外電池セル）を特定する。この場合、劣化抑制処理部１４は、グループｊの中心電池セル（後述）のＳＯＣ（以下、ＳＯＣｊ）を目標値として、ＳＯＣ範囲外電池セルのＳＯＣを変化させる。つまり、劣化抑制処理部１４は、ＳＯＣ範囲外電池セルのＳＯＣを、ＳＯＣｊに合わせるように調整する。このように、グループｊ内全セルにＳＯＣ範囲外電池セルが含まれている場合、電源システム１００が一時的に非待機状態（動作状態）に移行される。
【００４９】
グループｊ内全セルにＳＯＣ範囲外電池セルが含まれている場合、一括的な劣化抑制処理を行う場合に、不都合が生じる可能性が懸念される。そこで、グループｊ内全セルにＳＯＣ範囲外電池セルが含まれていると判定された場合には、劣化抑制処理に先立ち、当該ＳＯＣ範囲外電池セルが存在している状態を解消するための処理を行う。そして、グループｊ内全セルにＳＯＣ範囲外電池セルが含まれなくなった後に、Ｓ７に進む。
【００５０】
Ｓ７において、分類部１５は、ｊ＝ｋであるか否かを判定する。ｊ＝ｋでない場合（Ｓ７でＮＯ）、分類部１５は、ｊを１だけカウントアップする（Ｓ８）。そして、Ｓ６に戻り、同様の処理を繰り返す。他方、ｊ＝ｋである場合（Ｓ７でＹＥＳ）、処理を終了する。
【００５１】
（Ｓ３における処理の具体例）
図７は、Ｓ３の処理の内容をより具体的に示すフローチャートである。図６では、説明の便宜上、セルｉのデータセットＸ（ｉ）に対して、ｋ−ｍｅａｎｓ法が適用される場合を例示する。但し、上述のように、実施形態１では、分類処理に先立ち、均一化処理が実行されてよい。このため、図６におけるＸ（ｉ）は、Ｘ’（ｉ）に読み替えられてよい。なお、以下のＳ１１〜Ｓ１４については、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いた公知の処理であることに留意されたい。
【００５２】
まず、分類部１５は、各Ｘ（ｉ）（Ｘ（１）〜Ｘ（Ｎ））を、ランダムにｋ個のグループに分類する（Ｓ１１）。そして、分類部１５は、データ空間における、各グループｊの中心点の座標（より具体的には、当該中心点の座標を表すデータセット）（以下、Ｖ（ｊ））を算出する（Ｓ１２）。グループｊの中心点は、グループｊの代表点（グループｊの位置を代表する１つの点）の一例である。
【００５３】
続いて、分類部１５は、データ空間における、Ｘ（ｉ）とＶ（ｊ）との間の距離（例：ユークリッド距離）を算出する。そして、分類部１５は、当該距離に応じて、各Ｘ（ｉ）を再びｋ個のグループに分類する（Ｓ１３）。Ｓ１３の後、分類部１５は、各Ｘ（ｉ）について、グループ変更が生じていないかを判定する（Ｓ１４）。全てのＸ（ｉ）について、グループ変更が生じていなかった場合（Ｓ１４でＹＥＳ）、Ｓ１５に進む。他方、少なくとも１つのＸ（ｉ）について、グループ変更が生じていた場合（Ｓ１４でＮＯ）、Ｓ１２に戻り、同様の処理を繰り返す。
【００５４】
分類部１５は、電池セル番号（ｉ）とグループ番号（ｊ）との対応関係を示すテーブル（すなわち、どのセルｉがどのグループに属しているかを示すテーブル）が予め格納されている。以下、当該テーブルを、分類テーブルＴＢと称する。分類テーブルＴＢには、前回の分類処理の結果が予め書き込まれている。
【００５５】
図８は、分類テーブルＴＢの一例を示す図である。図８のＴＢのｉ行目は、セルｉに対応する。なお、図８の例におけるｉとｊとの対応関係は、図５の例とは必ずしも一致していないことに留意されたい。さらに、分類テーブルＴＢには、各グループｊにおける中心電池セル番号も示されている。
【００５６】
中心電池セル番号とは、どの電池セルｉが中心電池セルであるかを示す番号である。グループ番号と中心電池セル番号とは１対１に対応する。図８では、図示の便宜上、各グループ番号（各中心セル番号）に対応する行に、ハッチングを適宜付している。図８の例では、グループ１における中心電池セルは電池セル２０−１であり、グループ２における中心電池セルは電池セル２０−４であり、グループ３における中心電池セルは電池セル２０−８である。
【００５７】
分類部１５は、分類テーブルＴＢにおいて、セルｉが属するグループ番号を更新する（Ｓ１５）。そして、分類部１５は、各グループにおける中心電池セルを特定する。具体的には、分類部１５は、それぞれのｊについて、グループｊにおける中心電池セルを特定する（Ｓ１６）。中心電池セルとは、グループｊ内全セルのうち、当該グループｊを代表する１つのセルを意味する。このことから、中心電池セルは、代表電池セルとも称される。
【００５８】
具体的には、Ｓ１６において、分類部１５は、グループｊ内全セルの各Ｘ（ｉ）とＶ（ｊ）との間の距離を算出する。ここで、グループｊ内全セルの各Ｘ（ｉ）のうち、Ｖ（ｊ）からの距離が最も短いデータセットを、最近接データセットと称する。分類部１５は、各Ｘ（ｉ）について算出した距離を比較することで、１つのＸ（ｉ）を最近接データセットとして特定する。以下、最近接データセットをＸ（ｉｃ）として表す。
【００５９】
そして、分類部１５は、最近接データセットＸ（ｉｃ）に対応するセルｉｃを、グループｊにおける中心電池セルとして特定する。つまり、分類部１５は、電池セル番号ｉｃを、中心電池セル番号として特定する。例えば、図８の例の場合、分類部１５は、Ｘ（１）、Ｘ（４）を、グループ１における最近接データセットとして特定する。そして、分類部１５は、ｉｃ＝１を、グループ１における中心電池セル番号として特定する。つまり、分類部１５は、電池セル２０−１を、グループ１における中心電池セル番号として特定する。
【００６０】
続いて、分類部１５は、分類テーブルＴＢにおいて、各グループの中心電池セル番号を更新する。具体的には、分類部１５は、分類テーブルＴＢにおいて、それぞれのｊについて、グループｊにおける中心電池セル番号を更新する（Ｓ１７）。Ｓ１７の完了により、分類テーブルＴＢの更新が完了する。
【００６１】
（電池管理装置１の処理の流れ：その２）
図９は、電池管理装置１における劣化抑制処理および関連する処理の流れを例示するフローチャートである。図９の処理は、上述の「その１」（図６を参照）の処理の完了後に開始される。まず、ＳＯＣ推定部１２は、更新後の分類テーブルＴＢを読み込み、各グループの中心電池セル番号を取得する（Ｓ２１）。
【００６２】
そして、ＳＯＣ推定部１２は、各グループの中心電池セルのＳＯＣを推定する。つまり、ＳＯＣ推定部１２は、それぞれのｊについて、グループｊにおける中心電池セルのＳＯＣ（上述のＳＯＣｊ）を推定する（Ｓ２２，推定工程）。続いて、判定部１３は、それぞれのｊについて、グループｊにおける中心電池セルが過充電セルであるか否かを判定する。つまり、判定部１３は、ＳＯＣｊ≧ＳＯＣｔｈであるか否かを判定する（Ｓ２３）。
【００６３】
ＳＯＣｊ≧ＳＯＣｔｈである場合（Ｓ２３でＹＥＳ）、判定部１３は、グループｊ内全セルが過充電セルであると判定する（Ｓ２４）。そして、劣化抑制処理部１４は、グループｊ内全セルに対し、劣化抑制処理を行う。つまり、劣化抑制処理部１４は、グループｊ内全セルに対し、ＳＯＣを減少させる処理（ＳＯＣ減少処理）を行う（Ｓ２５）。具体的には、劣化抑制処理部１４は、グループｊにおける中心電池セルについて、ＳＯＣ減少処理におけるＳＯＣの目標値（以下、第１目標値）を設定する。続いて、劣化抑制処理部１４は、中心電池セルを除くグループｊのその他の電池セルについても、ＳＯＣ減少処理におけるＳＯＣの目標値を第１目標値に設定する。そして、劣化抑制処理部１４は、グループｊ内全電池セルのＳＯＣを、第１目標値まで減少させる。このように、劣化抑制処理部１４は、グループｊ内全セルに対し、一括してＳＯＣ減少処理を行う。
【００６４】
他方、ＳＯＣｊ＜ＳＯＣｔｈである場合（Ｓ２３でＮＯ）、判定部１３は、グループｊ内全セルが通常セルであると判定する（Ｓ２６）。そして、劣化抑制処理部１４は、グループｊ内全セルに対し、ＳＯＣを増加させる処理（ＳＯＣ増加処理）を行う（Ｓ２７）。具体的には、劣化抑制処理部１４は、グループｊにおける中心電池セルについて、ＳＯＣ増加処理におけるＳＯＣの目標値（以下、第２目標値）を設定する。続いて、劣化抑制処理部１４は、中心電池セルを除くグループｊのその他の電池セルについても、ＳＯＣ増加処理におけるＳＯＣの目標値を第２目標値に設定する。そして、劣化抑制処理部１４は、グループｊ内全電池セルのＳＯＣを、第２目標値まで増加させる。このように、劣化抑制処理部１４は、グループｊ内全セルに対し、一括してＳＯＣ増加処理を行う。
【００６５】
（効果）
従来の技術（例：特許文献１の技術）では、１つの電池セルごとに、（ｉ）ＳＯＣの推定、および、（ｉｉ）ＳＯＣを減少または増加させるための計算を行う必要があった。すなわち、従来では、Ｎ個（例：１０個）の電池セルのそれぞれのＳＯＣを推定していた。そして、Ｎ個のＳＯＣの推定値に基づいて、各電池セルに対しＳＯＣ減少処理またはＳＯＣ増加処理のいずれを行うべきかを判定していた。このように、従来では、全電池セルの充放電を管理する場合には、Ｎ回の計算を行う必要があった。つまり、１回／セルの計算を行う必要があった。
【００６６】
これに対し、電池管理装置１では、例えばＳＯＣ変化率を考慮し、Ｎ個の電池セルをｋ個（例：３個）のグループに分類できる。そして、ｋ個のグループのそれぞれにおいて、（ｉ）ＳＯＣの推定、および、（ｉｉ）ＳＯＣを減少または増加させるための計算を、一括して行うことができる。具体的には、グループｊにおける中心電池セルについての計算結果を、当該グループｊにおけるその他の電池セルに対して流用できる。
【００６７】
より具体的には、グループｊにおける中心電池セルのＳＯＣの推定値（ＳＯＣｊ）を、グループｊ内全セルのＳＯＣの代表値として取り扱うことができる。すなわち、ＳＯＣｊを用いて、グループｊ内全セルに対し、ＳＯＣ減少処理またはＳＯＣ増加処理のいずれを行うべきかを判定できる。そして、ＳＯＣｊを目標値として、グループｊ内全セルのＳＯＣを変化させることができる。
【００６８】
このように、電池管理装置１では、ｋ回の計算によって、全電池セルの充放電を管理するための計算を完了させることができる。つまり、１回／グループの計算を行うことができる。それゆえ、電池管理装置１によれば、Ｎ個の電池セル２０の充放電を管理する場合の計算コストを、従来に比べ、約ｋ／Ｎ倍（例：３／１０倍）に低減できる。従って、従来よりも計算時間を短縮することが可能となる。特に、Ｎ（電池セル２０の数）が多くなるにつれて、計算時間短縮の効果が顕著となる。また、計算時間の増加を防止できるので、演算能力の高いプロセッサを導入する必要がない。このため、電池管理装置１のコストダウンを実現することもできる。
【００６９】
さらに、電池管理装置１では、電源システム１００の待機中に、分類処理が実行される。そして、分類処理の実行後に、劣化抑制処理が実行される。このため、劣化抑制処理の実行時に、分類処理に起因する電池管理装置１の計算負担の増加（例：ＣＰＵ使用率の増加）が生じることを防止できる。この点からも、電池管理装置１は、演算能力がそれほど高くないプロセッサによっても実現できる。このように、電池管理装置１の構成は、コストダウンにも好適である。
【００７０】
〔実施形態２〕
実施形態１の各変形例について、以下に説明する。
【００７１】
（１）分類部１５は、ｋ−ｍｅａｎｓ法以外のクラスタリング手法を用いて、電池セル２０を分類してもよい。ｋ−ｍｅａｎｓ法以外のクラスタリング手法の例としては、最近隣法、最遠隣法、および重心法等が挙げられる。
【００７２】
（２）データ空間の次元（以下、Ｄ）は、２より大きくともよい。つまり、Ｘ（ｉ）は、ＳＯＣ情報に含まれるＤ個（Ｄ＞２）のデータを含むデータセットであればよい。一例として、実施形態１のＸ（ｉ）に対し、電池セル２０の充放電電流を示すデータがさらに付加されてもよい。この場合、３次元のデータ空間において、Ｘ（ｉ）を分類できる。Ｄを大きくすることにより、各セルの分類精度を向上させることができる。
【００７３】
なお、ＳＯＣ情報は、実施形態１の例に限定されない。例えば、電池セル２０の充放電電流の時間積算値を、ＳＯＣ情報として用いることができる。ＳＯＣ情報には、電池セル２０のＳＯＣに関連する情報（データ）である限り、電池セル２０から取得可能な任意の情報が含まれうる。
【００７４】
（３）ＳＯＣの推定精度の向上のために、ＳＯＣ推定部１２において、比較的計算コストが高いＳＯＣ推定手法が適用されてもよい。このようなＳＯＣ推定手法が適用された場合であっても、電池管理装置１によれば、従来よりも計算時間を低減できる。
【００７５】
（４）実施形態１では、補正後データセットＸ’（ｉ）（均一化処理が施された後のデータセット）に対して、分類処理を行う場合を例示した。但し、Ｘ（ｉ）に対して分類処理が行われてもよい。つまり、本発明の一態様において、均一化処理は必須の処理でないことに留意されたい。但し、各セルの分類精度を向上させる観点からは、均一化処理を実行することが好ましい。
【００７６】
（５）実施形態１では、各グループ（例：グループ１〜３のそれぞれ）に、２つ以上の電池セル２０が含まれている場合を例示した（参照：図５・図８）。但し、本発明の一態様における分類処理では、Ｎ個の電池セル２０をｋ個のグループに分類できればよい。従って、グループｊにおいて、グループｊ内全セルの個数は１つであってもよい。このように、グループｊには、少なくとも１つの電池セル２０が含まれていればよい。
【００７７】
（６）実施形態１では、初期平均値データセットＸ０ａｖｅを用いて、Ｘ’（ｉ）を算出する（Ｘ（ｉ）を補正する）場合を例示した。但し、Ｘ（ｉ）を補正するために用いられるデータセットは、Ｘ０ａｖｅのみに限定されない。分類部１５は、時刻ｔにおける、全セル間（全データセット間）の任意の統計値を示すデータセット（以下、初期統計値データセットＸ０ｓｔａ）を算出してよい。
【００７８】
一例として、分類部１５は、Ｘ０ｓｔａ＝［Ｔ０ｓｔａ，Ｖ０ｓｔａ］を算出する。Ｔ０ｓｔａは、全セル間におけるＴ０（ｉ）の統計値である。Ｖ０ｓｔａは、全セル間におけるＶ０（ｉ）の統計値である。当該統計値は、例えば最頻値または中央値であってもよい。当該統計値は、任意の統計処理によって算出されてよい。
【００７９】
この場合、分類部１５は、
Ｘ’（ｉ）＝Ｘ（ｉ）−Ｘ０ｓｔａ＝［ΔＴｔ’（ｉ），ΔＶｔ’（ｉ）］    …（３ａ）
として、Ｘ’（ｉ）を算出する。なお、
ΔＴｔ’（ｉ）＝Ｔｔ（ｉ）−Ｔ０ｓｔａ    …（４ａ）
ΔＶｔ’（ｉ）＝Ｖｔ（ｉ）−Ｖ０ｓｔａ    …（５ａ）
である。このように、実施形態１のＸ０ａｖｅ（つまり、Ｔ０ａｖｅおよびＶ０ａｖｅのそれぞれ）は、Ｘ０ｓｔａ（Ｔ０ｓｔａおよびＶ０ｓｔａのそれぞれ）の一例である。実施形態２に示す均一化処理によっても、実施形態１と同様に、初期時刻における各セルの座標のばらつきを考慮できる。
【００８０】
〔ソフトウェアによる実現例〕
電源システム１００の制御ブロック（特に電池管理装置１）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【００８１】
後者の場合、電源システム１００は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【００８２】
〔付記事項〕
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８３】
１  電池管理装置
２  電池ブロック
３  電力変換器ブロック
４  充放電装置
１０  ＳＯＣ情報取得部（情報取得部）
１１  電力変換器制御部
１２  ＳＯＣ推定部（推定部）
１３  判定部
１４  劣化抑制処理部（ＳＯＣ調整処理部）
１５  分類部
２０  電池セル
２０−１  グループ１の中心電池セル（代表電池セル）
２０−４  グループ２の中心電池セル（代表電池セル）
２０−８  グループ３の中心電池セル（代表電池セル）
３０  電力変換器
４０  充電電源
４１  放電負荷
１００  電源システム
ｉ  電池セル番号
ｊ  グループ番号
ｋ  グループ数
Ｎ  電池セル数
ｔ  時刻
Ｘ（ｉ）  データセット
Ｘ’（ｉ）  補正後データセット
Ｖ（ｊ）  グループｊの中心点（代表点）
Ｘ０ａｖｅ  初期平均値データセット（初期統計値データセット）
Ｘ０ｓｔａ  初期統計値データセット
【図１】
2020043697.tif 000003
【図２】
2020043697.tif 000004
【図３】
2020043697.tif 000005
【図４】
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【図５】
2020043697.tif 000007
【図６】
2020043697.tif 000008
【図７】
2020043697.tif 000009
【図８】
2020043697.tif 000010
【図９】
2020043697.tif 000011