(57)【要約】【課題】  蓄電池の実運用状況から寿命を予測し、蓄電池の運用を変えて寿命を延ばすことができること。【解決手段】  本発明の蓄電池制御システムは、上記課題を解決するために、蓄電池と、該蓄電池の運用データを収集する蓄電池運用データ収集部と、該蓄電池運用データ収集部で収集した運用データの期間をセグメントに分割するセグメント化部と、該セグメント化部でセグメントに分割した各セグメントの特徴量を抽出するセグメント毎の特徴量抽出部と、該セグメント毎の特徴量抽出部で抽出した特徴量から劣化度を出力する劣化モデル部と、前記セグメント毎の特徴量抽出部で抽出した各セグメントの特徴量と前記劣化モデル部の劣化モデルから各セグメント毎の劣化を予測するセグメント毎の劣化予測部と、該セグメント毎の劣化予測部の劣化予測を用いて全体または部分期間の劣化予測結果を集計する劣化集計部とを備えていることを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄電池と、該蓄電池の運用データを収集する蓄電池運用データ収集部と、該蓄電池運用データ収集部で収集した運用データの期間をセグメントに分割するセグメント化部と、該セグメント化部でセグメントに分割した各セグメントの特徴量を抽出するセグメント毎の特徴量抽出部と、該セグメント毎の特徴量抽出部で抽出した特徴量から劣化度を出力する劣化モデル部と、前記セグメント毎の特徴量抽出部で抽出した各セグメントの特徴量と前記劣化モデル部の劣化モデルから各セグメント毎の劣化を予測するセグメント毎の劣化予測部と、該セグメント毎の劣化予測部の劣化予測を用いて全体または部分期間の劣化予測結果を集計する劣化集計部とを備えていることを特徴とする蓄電池制御システム。
【請求項２】
請求項１に記載の蓄電池制御システムにおいて、
前記劣化集計部からの劣化予測結果を受け取り、前記劣化モデル部が示す最適化できる特徴量と前記各セグメントの特徴量が入力される蓄電池運用計画部と、該蓄電池運用計画部からの前記劣化モデル部が示す最適化できる特徴量と前記各セグメントの特徴量を受けてシステムの制御を指示する蓄電池運用指示部とを、更に備えていることを特徴とする蓄電池制御システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の蓄電池制御システムにおいて、
前記セグメント化部は、前記蓄電池運用データ収集部からの運用データを受け、単位時間当たりの充放電フィルタ部の機能を用いて、時系列の運用データを複数の期間に分割してセグメント化することを特徴とする蓄電池制御システム。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の蓄電池制御システムにおいて、
前記セグメント化部は、均等充電の開始終了時刻及び単位時間当たりの充放電量が変化する時刻で分割され、前記セグメント毎の特徴量抽出部は、抽出した特徴量として、単位時間または単位容量当たりの充放電量、均等充電の間隔、均等充電の時間、電流値、電圧値、温度のいずれかを用いることを特徴とする蓄電池制御システム。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の蓄電池制御システムにおいて、
前記セグメント化部は、時系列のＳＯＣまたは充放電電流量をローパスフィルターに通した波形の極大点と極小点の時刻でセグメント分割されることを特徴とする蓄電池制御システム。
【請求項６】
請求項１又は２に記載の蓄電池制御システムにおいて、
前記セグメント化部は、単位時間で時系列のデータを分割してセグメント化されることを特徴とする蓄電池制御システム。
【請求項７】
請求項１又は２に記載の蓄電池制御システムにおいて、
前記劣化集計部は、集計した結果を劣化度と経過時間または劣化度と充放電量の２軸にて劣化度の推移を表示することを特徴とする蓄電池制御システム。
【請求項８】
請求項１又は２に記載の蓄電池制御システムにおいて、
前記劣化モデル部は、前記蓄電池の容量当たりの特徴量の値を入力すると、単位充放電量当たりの劣化を示すことを特徴とする蓄電池制御システム。
【請求項９】
蓄電池の劣化度を予測する蓄電池制御システムの蓄電池劣化度予測方法であって、
第１の制御方法と第２の制御方法の２種があり、該第１の制御方法と第２の制御方法では、前記蓄電池の単位時間当たりの充放電量、均等充電の間隔、均等充電の時間、電流値、電圧値、充放電量、温度のいずれか１つの特徴量が異なり、これ以外の特徴量は同じであり、前記２種の制御方法による前記蓄電池の劣化度が異なる結果を予測することを特徴とする蓄電池制御システムの蓄電池劣化度予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は蓄電池制御システム及びその蓄電池劣化度予測方法に係り、例えば、風力発電設備等に採用される蓄電池を長寿命化するものに好適な蓄電池制御システム及びその蓄電池劣化度予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、特許文献１がある。この特許文献１には、組電池を構成する複数の単電池の電圧を均一にするための電圧である目標電圧と所定電圧以上異なる電圧領域または該電圧領域に対応するＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ）領域にて検出された電圧差データまたはＳＯＣ差データの経時変化に基づいて、組電池が異常状態となる時期を適切に予測することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１２２７８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した特許文献１では、蓄電池の運用データの期間をセグメント化することについては全く記載がなく、蓄電池の運用データの期間をセグメント化していないことは明らかであり、ある時点で蓄電池の運用を変えた場合、それ以前と以後では、寿命がどのように変化したのか分からず、蓄電池の寿命を予測するとしても蓄電池の運用を変えて寿命を延ばすことは難しいとういう課題がある。
【０００５】
本発明は上述の点に鑑みなされたもので、その目的とするところは、蓄電池の実運用状況から寿命を予測し、蓄電池の運用を変えて寿命を延ばすことができる蓄電池制御システム及びその蓄電池劣化度予測方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の蓄電池制御システムは、上記目的を達成するために、蓄電池と、該蓄電池の運用データを収集する蓄電池運用データ収集部と、該蓄電池運用データ収集部で収集した運用データの期間をセグメントに分割するセグメント化部と、該セグメント化部でセグメントに分割した各セグメントの特徴量を抽出するセグメント毎の特徴量抽出部と、該セグメント毎の特徴量抽出部で抽出した特徴量から劣化度を出力する劣化モデル部と、前記セグメント毎の特徴量抽出部で抽出した各セグメントの特徴量と前記劣化モデル部の劣化モデルから各セグメント毎の劣化を予測するセグメント毎の劣化予測部と、該セグメント毎の劣化予測部の劣化予測を用いて全体または部分期間の劣化予測結果を集計する劣化集計部とを備えていることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の蓄電池制御システムの蓄電池劣化度予測方法は、上記目的を達成するために、蓄電池の劣化度を予測する蓄電池制御システムの蓄電池劣化度予測方法であって、第１の制御方法と第２の制御方法の２種があり、該第１の制御方法と第２の制御方法では、前記蓄電池の単位時間当たりの充放電量、均等充電の間隔、均等充電の時間、電流値、電圧値、充放電量、温度のいずれか１つの特徴量が異なり、これ以外の特徴量は同じであり、前記２種の制御方法による前記蓄電池の劣化度が異なる結果を予測することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、蓄電池の実運用状況から寿命を予測し、蓄電池の運用を変えて寿命を延ばすことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の蓄電池制御システムの実施例１を示す構成図である。
【図２】本発明の蓄電池制御システムの実施例１における処理を説明するフローチャートである。
【図３】本発明の蓄電池制御システムの実施例１に採用される蓄電池運用データ収集部が収集する蓄電池運用データの例を示す図である。
【図４】図２に示すフローチャートの処理によるセグメント化と特徴量抽出結果の一部を示す図である。
【図５】本発明の蓄電池制御システムの実施例１における時系列の運用データのある処理区間内を、単位時間当たりの充放電量フィルタ部とセグメント化部によりセグメントに分割した様子を示す図である。
【図６】図２に示すフローチャートのステップ２００６の詳細処理を示す図である。
【図７】本発明の蓄電池制御システムの実施例１における充放電のトレンドの場合分け表を示す図である。
【図８】本発明の蓄電池制御システムの実施例１における寿命予測する入力画面の例を示す図である。
【図９】本発明の蓄電池制御システムの実施例１における寿命予測結果の表示例を示す図である。
【図１０】本発明の蓄電池制御システムの実施例１において、複数のサイトの劣化度を一覧できるように表示した例を示す図である。
【図１１】本発明の蓄電池制御システムの実施例１における寿命予測結果の表示の別例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図示した実施例に基づいて本発明の蓄電池制御システム及びその蓄電池劣化度予測方法を説明する。
【実施例１】
【００１１】
図１に、本発明の蓄電池制御システムの実施例１を示す。
【００１２】
該図に示す如く、本実施例の蓄電池制御システムは、図示しない蓄電池を含む風力発電・蓄電池システム１０１と、この風力発電・蓄電池システム１０１の運用データを収集する蓄電池運用データ収集部１０２と、蓄電池運用データ収集部１０２で収集した運用データの期間をセグメントに分割するセグメント化部１０３と、セグメント化部１０３でセグメントに分割した各セグメントの特徴量を抽出するセグメント毎の特徴量抽出部１０４と、セグメント毎の特徴量抽出部１０４で抽出した特徴量から劣化度を出力する劣化モデル部１０６と、セグメント毎の特徴量抽出部１０４で抽出した各セグメントの特徴量と劣化モデル部１０６の劣化モデルから各セグメント毎の劣化を予測するセグメント毎の劣化予測部１０５と、このセグメント毎の劣化予測部１０５の劣化予測を用いて全体または部分期間の劣化予測結果を集計する劣化集計部１０７と、劣化集計部１０７からの劣化予測結果を受け取り、劣化モデル部１０６が示す最適化できる特徴量と各セグメントの特徴量が入力される蓄電池運用計画部１１０と、この蓄電池運用計画部１１０からの劣化モデル部１０６が示す最適化できる特徴量と各セグメントの特徴量を受けてシステムの制御を指示する蓄電池運用指示部１０９と、セグメント化部１０３が用いる機能で、上述した蓄電池運用データ収集部１０２からの運用データを受け、時系列の運用データを複数の期間に分割してセグメント化する単位時間当たりの充放電フィルタ部１０８とから概略構成されている。
【００１３】
更に詳述すると、風力発電・蓄電池システム１０１は、風力発電設備とこれに併設する蓄電池のシステムであり、蓄電池により風力発電設備からの出力電力の変動を所定の幅に抑えて安定化することができる。蓄電池運用データ収集部１０２は、風力発電・蓄電池システム１０１の蓄電池の運用データを収集してセグメント化部１０３に送る。ここで、運用データとは、蓄電池の充放電電流値、電圧値、充電残量（ＳＯＣ）温度、システムモード等の時系列サンプリングデータである。
【００１４】
通常、蓄電池は、セルを直列または並列に接続して用いることが多く、セル１個毎に運用データを収集することが好ましいが、全体を１つの充電池とみた場合の値、代表セルの値を用いることで、データ収集のコストを低減できる。また、運用データのサンプリング周期は短いほうが望ましいが、長くすることでデータ収集のコストを低減できる。また、運用データの種類ごとにサンプリングを変えても良い。
【００１５】
セグメント化部１０３は、蓄電池運用データ収集部１０２からの運用データを受けて、単位時間当たりの充放電量フィルタ部１０８の機能を用いて、時系列の運用データを複数の期間に分割してセグメント化し、運用データとセグメント化結果をセグメント毎の特徴量抽出部１０４に送る。時系列の運用データを複数の期間に分割してセグメント化することで、複雑な風力や太陽光の出力に応じた充放電の運用においても、蓄電池の寿命を予測できる。
【００１６】
セグメント毎の特徴量抽出部１０４は、セグメント化部１０３からの運用データとセグメント化結果を受けると、各々のセグメントにおける運用データの特徴量を抽出し、セグメント毎の劣化予測部１０５に、この各々のセグメントにおける運用データの特徴量を送る。
【００１７】
セグメント毎の劣化予測部１０５は、セグメント毎の特徴量抽出部１０４からの各々のセグメントにおける運用データの特徴量を受けると、劣化モデル部１０６と照合し、各セグメント毎の劣化度を算出し、劣化集計部１０７に送る。劣化モデル部１０６に各々のセグメントにおける運用データの特徴量を指定すると、単位当たりの畜電池の劣化が示されるので、セグメントの放電量をかけると、そのセグメントでの蓄電池の劣化が分かる。
【００１８】
劣化モデル部１０６は、例えば、特開２０１０−１５９６６１号公報に開示されているタグチメソッド（動特性）を用いた劣化モデルを用いる。各々のセグメントにおける運用データの特徴量から蓄電池の劣化を予測することができ、最適化、即ち、最長寿命を得ることができる特徴量が示される。
【００１９】
この特徴量の値を入力すると、単位当たりの劣化が示されるので、その特徴量で何単位充放電したかが分かれば、経過時間による蓄電池の劣化を算出できる。単位としては、蓄電池の容量当たりの放電量を用いると、容量の異なる電池に対して適用し易くなる。その他、単位として時間を用いても良い。
【００２０】
通常、蓄電池は使用年数が進むと、その充放電の容量が低下する。劣化とは、そのことを指す。また、蓄電池寿命とは、その劣化が一定以上進行して使用に耐えられなくなることを指す。例えば、容量が初期の３０％以上少なくなった時点を寿命と定める。
【００２１】
その他の寿命の定め方として、正極の腐食の度合いが一定以上のとき（正極項腐食寿命）、負極のサルフェーションの進行が一定以上のとき（サルフェーション寿命）、電解液の成層化（電解液の劣化に応じて液層ができること）が一定以上進行した時（成層化寿命）を寿命と定めても良い。これらの現象により、蓄電池の充放電の容量は低下するからである。
【００２２】
蓄電池寿命は、その寿命の範囲を正規化して初期時点で１００、寿命時点で０として扱う。ある特徴量での寿命が放電量Ａで、別の特徴量での寿命が放電量Ｂとすると、単位放電量当たりの劣化度は、前者が１００/Ａ、後者が１００/Ｂである。
【００２３】
劣化集計部１０７は、セグメント毎の劣化予測部１０５から各セグメント毎の劣化度を受けると、指定された期間に含むセグメントの劣化度を集計し、劣化予測結果を出力すると共に、各々のセグメントでの劣化を積算する。例えば、セグメント区間についての劣化をセグメント区間の時間の長さの重みをかけた劣化度を積算する。あるいは、セグメント区間の充放電量の重みをかけた劣化度を積算する。あるいは、積算せず、各セグメント間の劣化度の集合として表しても良い。
【００２４】
一方、蓄電池運用計画部１１０は、劣化集計部１０７より劣化予測結果を受け取り、劣化モデル部１０６が示す最適化、即ち、最長寿命を得ることができる特徴量の値と各セグメントの特徴量の値を蓄電池運用指示部１０９に送る。
【００２５】
蓄電池運用指示部１０９は、蓄電池運用計画部１１０より最適化、即ち、最長寿命を得ることができる特徴量の値と各セグメントにおける運用データの特徴量の値を受けて、作業員に示し、作業員からの運用指示を受けて、風力発電・蓄電池システム１０１を制御するものである。
【００２６】
図２は、上述した本発明の蓄電池制御システムの実施例１における処理を説明するフローチャートである。
【００２７】
該図に示す如く、ステップ２００１では、蓄電池運用データ収集部１０２により蓄電池運用データを収集する。ステップ２００２のループでは、セグメント化部１０３により時系列の運用データの中から蓄電池の均等充電区間（ｉ）と、それ以外を分割してセグメント化を行う。ここでは、運用開始から行うものとして均等充電区間（ｉ）＝０から開始しているが、オペレーターから期間の指定を受けて期間を区切って行っても良い。また、予め運用開始から現在までについて、ステップ２００１からステップ２００７までの処理を行っておくと、その都度行うより結果を早く表示できる。均等充電とは、定期的に蓄電池を満充電することで、負極に結晶が析出したり、電解液が成層化して蓄電池の寿命を低下させることを防ぐものである。なお、ステップ２００２のＮは、均等充電区間数である。
【００２８】
ステップ２００３では、時系列の運用データの中から蓄電池の均等充電区間（ｉ）を得るために、運用データの制御モードが均等充電となっている区間を抽出する。制御モードから判別できない場合は、蓄電池の充放電電流とＳＯＣから均等充電区間（ｉ）を推測する。一定電流値または一定電圧で、ＳＯＣが１００付近まで上昇している区間を均等充電区間（ｉ）とする。
【００２９】
ステップ２００４では、セグメント毎の特徴量抽出部１０４の機能を用いて均等充電情報を得る。均等充電情報とは、例えば、前回の均等充電からの間隔、均等充電の時間、電流値、電圧値、充放電量、温度などである。他の情報を用いても良い。
【００３０】
ステップ２００５のループでは、以下の処理を繰り返す。即ち、ステップ２００６では、単位時間当たりの充放電量フィルタ部１０８とセグメント化部１０３により充放電サイクル区間（ｊ）を得る。単位時間当たりの充放電量フィルタ部１０８は、時系列の充放電流を充電傾向にあると放電傾向にある部分とに時刻を分割する。なお、ステップ２００５のＭは、充放電サイクル区間数である。
【００３１】
ステップ２００７では、セグメント毎の特徴量抽出部１０４の機能を用いて各セグメントの特徴量を得る。
【００３２】
均等充電区間（ｉ）で挟まれた期間について全てセグメント化を終了すると、ステップ２００５のループを抜ける。また、均等充電も含めて全ての期間についてセグメント化を終了すると、ステップ２００２のループを抜ける。
【００３３】
ステップ２００８では、劣化収集部１０７が劣化算出期間の指定を受け、ステップ２００９では、指定された劣化算出期間について劣化度を集計する。特に期間の指定を受けず、運用開始時から現在までの劣化度を出力しても良い。
【００３４】
図３は、上述した蓄電池運用データ収集部１０２が収集する蓄電池運用データの一例として、時系列（日付）の電流値とＳＯＣ及び制御モードを示すものである。
【００３５】
該図に示す如く、均等充電区間（ｉ）は、例えば、制御モード＝１００、一般運用区間は制御モード＝１にて示され、均等充電区間（ｉ）を抽出できる。制御モードにて示されない場合は、ＳＯＣが１００％を超える部分を抽出し、その前後で、電流または図示しない電圧が一定値あるいは一定の変動以下である範囲を抽出して均等充電区間（ｉ）とする。しきい値は１００％の近傍であれば、１００％でなくても良い。図２のステップ２００１のループで均等充電区間を抽出し、均等充電区間で挟まれた処理区間についてステップ２００４のループでセグメント化する。
【００３６】
図４は、図２の処理によるセグメント化と特徴量抽出結果の一部を示すものである。
【００３７】
該図において、ｉは均等充電の回数、ｊは均等充電区間で挟まれた処理区間のセグメントの番号である。図２のステップ２００４で得る均等充電情報は、均等充電間隔（日）：Ａ、温度：Ｆである。また、均等充電間隔（日）：Ａは、前回の均等充電からの間隔である。その他、均等充電の電圧値や電流値の最小・最大・平均値などの統計値を特徴としても良い。ステップ２００７で得る充放電サイクル情報は、ＳＯＣ使用範囲（中心値）（％）：Ｂ、ＳＯＣ使用範囲（幅）（％）：Ｃ、充放電サイクル（ｓｅｃ）：Ｄ、充放電電流：Ｅである。ＳＯＣ使用範囲（中心値）（％）：ＢとＳＯＣ使用範囲(幅)(％)：Ｃは、ＳＯＣの値に関する特徴量である。このほか、ＳＯＣの最小・最大・平均値など統計値を均等充電情報としても良い。充放電サイクル（ｓｅｃ）：Ｄは、前回ｊ−１の最終時刻から今回ｊの最終時刻までの期間である。充放電電流：Ｅは、前回ｊ−１のから今回ｊまでの充放電電流値である。
【００３８】
温度：Ｆは、充放電サイクルごとに得ると処理区間内で変動が大きい場合に精度を確保できる。ＳＯＣ使用範囲（中心値）（％）：Ｂ、ＳＯＣ使用範囲（幅）（％）：Ｃは、均等充電区切りごとに平均値を得るなど簡略化することもできる。
【００３９】
図５は、時系列の運用データのある処理区間内を、単位時間当たりの充放電量フィルタ部１０８とセグメント化部１０３によりセグメントに分割した様子を示すものである。
【００４０】
該図に示す如く、処理区間として、開始時刻Ｔｓと終了時刻Ｔｅの間をセグメント分割点ｐ（ｊ）によりｊ＝０からｊ＝６までのセグメントに分割している。これが、時系列の運用データを複数の期間に分割してセグメント化することである。
【００４１】
ここでは、運用データのうちＳＯＣを示してセグメント分割の様子を示しているが、他の運用データも、セグメントを分ける時刻にてセグメント化されている。この処理の一例を図６にて説明する。
【００４２】
図６は、図２のステップ２００６の詳細処理を示すものであり、図５に示すように、処理区間内をセグメント分割点ｐ（ｊ）により、１つ以上のセグメントに分割する。
【００４３】
図６に示す処理では、運用データのサンプリング時刻の処理区間の開始時刻Ｔｓ、及び終了時刻Ｔｅを入力として受けると、まず、最初のセグメント分割点ｐ（０）を開始時刻Ｔｓとする（ステップ２００６−１）。ステップ２００６−２のループでは、時刻を２時間おきに区切り、２時間後のサンプリング時刻を＋２ｈと表す。Ｔｓ＋２ｈからＴ−２ｈ＞＝Ｔｅとなるまで、以下の処理を行う。
【００４４】
即ち、ステップ２００６−３では、連続する２区間の関係が、図７の（１）、（２）、（３）、（４）のいずれの傾きであるかをチェックする。もし、図７の（２）または（４）のように、傾きの符号が変化すれば、そこで充放電のトレンドが変化するとして、ステップ２００６−４以降を実施する。ステップ２００６−４では、ｐ（ｊ）＝ｔ−２ｈとして（２ｈでなくても構わない）、セグメントの区切り点を登録する。ステップ２００６−５では、ｐ（ｊ−１）とｐ（ｊ）間のＳＯＣの変化ΔＳＯＣを得る。また、ステップ２００６−６では、セグメント毎の特徴量抽出部１０４により傾き、即ち、単位時間の充放電量としてΔＳＯＣ/ｐ（ｊ）−ｐ（ｊ−１）を得る。
【００４５】
この他、ローパスフィルターを用い、充放電電流量をローパスフィルターに通した波形の符号が変化する点、即ち、充電トレンドから放電トレンド（またはその逆）に変化した点でセグメント分割することで、充放電トレンドを抽出してセグメント分割点を得ることもできる。充放電電流量の代わりにＳＯＣを用いでも同様にできる
図７は、充放電のトレンドの場合分け表であり、ステップ２００６−３では、図７の（２）と（４）は、充放電のトレンドが変化すると判定する。
【００４６】
図８乃至図１１は、本実施例の蓄電池制御システムにおけるインターフェース画面を示す。
【００４７】
図８は、本実施例の蓄電池制御システムにおける寿命予測する入力画面例である。図８では、複数個所の蓄電池制御装置を統括管理する場合を想定して、まず、どのサイトの蓄電池の寿命を予測するかを指定する。また、デフォルトでは、運用開始から現在までの期間の寿命を予測するが、期間を指定して、その間の寿命を予測することもできる。
【００４８】
複数個所の蓄電池制御装置を統括管理する場合は、図１の破線で囲んだ部分と、その他は別々の場所に設置し、ネットワークで繋いで、機能を提供することができる。複数の畜電子制御装置の運用データを、データマイニングにより有用な情報を作り出すことができる。
【００４９】
図９は、本実施例の蓄電池制御システムにおける寿命予測結果の表示例であり、縦軸に寿命値、横軸に時間を示している。図９の縦軸は、初期値と寿命限界の目盛を示しているが、その寿命の範囲を正規化して初期時点で１００、寿命時点で０としても良い。また、図９の横軸は、時間で示しているが放電量で示しても良い。この場合、横軸の目標年数Ａは目標放電量となる。本実施例の蓄電池制御システムでは、年間の目安放電量を定めておくことで、表示を切り替えて行うことができる。また、目標年数Ａまたは目標放電量までの理想的な劣化進行線Ｌ０を示しておくと、それと比較することで、現在の状況が良いのか悪いのかを判断しやすい。ここでは、劣化度が期待より高い部分を切り出して（初期〜ｔ１）、それ以外（ｔ１〜ｔ２）と分けて２つの折れ線で示している。劣化集計部１０７において、積算せず、各セグメント間の劣化度の集合として表す場合は、本グラフに各セグメント区間での劣化度をプロットすると、どのセグメントでの運用が劣化を促進することになったかがわかりやすくなる。
【００５０】
このようにすることで、劣化を進めてしまう運用に注意を喚起することができる。また、これは、セグメント毎の劣化度が期待より高い部分を抽出して示すことで実現できる。反省して運用条件を見直した結果、劣化が遅くなったかどうかが分かりやすい。
【００５１】
図１０は、本実施例の蓄電池制御システムにおいて、複数のサイトの劣化度を一覧できるように表示した例である。即ち、図１０に示す如く、目標放電量までの理想的な劣化進行線Ｌ０を示し、それと比較することで、運用が上手くいっているサイトと、それ以外を見分けることができる。ここでは、共通のｔ１前後で劣化の度合いを分けて示しているが、セグメント毎に示しても良い。
【００５２】
図１１は、本実施例の蓄電池制御システムにおける寿命予測結果の表示の別例を示すものである。即ち、図１０では、寿命予測結果をグラフで図示しているが、これ以外に、図１１では、寿命予測結果をテキスト表示するようにしたものである。
【００５３】
このように、寿命予測結果をテキスト表示することで、詳細な寿命予測結果を見てとることができる。図１１に示す表示内容としては、時間、放電量、モデル寿命、予測寿命の他、電池を調べた結果が得られれば、正極項腐食寿命、サルフェーション寿命、成層化寿命を示している。
【００５４】
図９及び図１０の各線分をクリックすると、その線分とモデル寿命に関する特徴量を含むこれらの情報が表示され、モデル寿命のパラメータと、劣化が促進中のパラメータを比較できる。その結果、オペレーターに分かり易くなって良い。また、蓄電池運用計画部１１０で、制御可能な特徴量については、これまでの値から寿命モデルの値に近づけるよう計画することで、その後の蓄電池の寿命を延ばすことができる。
【００５５】
また、セグメント毎の特徴量のヒストグラムを作成して示すことで、特徴量の頻度を確認でき、その後の運用にフィードバックし易い。
【００５６】
次に、本発明の蓄電池制御システムの蓄電池劣化度予測方法について説明する。
【００５７】
本発明の蓄電池制御システムの蓄電池劣化度予測方法では、第１の制御方法と第２の制御方法の２種があり、この第１の制御方法と第２の制御方法では、単位時間当たりの充放電量、均等充電の間隔、均等充電の時間、電流値、電圧値、充放電量、温度のいずれかの特徴量が異なり他の特徴量は同じである場合、上記２種の制御方法による劣化度が異なる結果を予測できる。
【００５８】
この動作について、図１を用いて説明する。図１に示すパターンＡとパターンＢは、均等充電の間隔、均等充電の時間、電流値、電圧値、充放電量、温度のうち電流値のみが異なり、他の特徴量は同じである。パターンＡとパターンＢは、異なっている電流値の時系列値を示しているが、他の特徴量についても時系列値をグラフで表すことができ、パターンＡとパターンＢは一致しているものとする。この時、これらのパターンに従って蓄電池を運用（制御）した場合の本実施例における劣化度は異なり、図１に示すように、劣化（パターンＡ）≠劣化（パターンＢ）である。図１のセグメント毎の特徴量抽出部１０４は、セグメント化部１０３より運用データとセグメント化結果を受けると、各々のセグメントの運用データの特徴量を抽出し、劣化モデル１０６は特徴量から劣化を予測することができるためである。
【００５９】
異なる特徴量が電流値以外の均等充電の間隔、均等充電の時間、電圧値、充放電量、温度であっても、特徴量の１つのみ異なり他は同じパターン２種で蓄電池を運用（制御）した場合の本実施例における劣化度は異なる。
【００６０】
このような本実施例とすることにより、ある時点で蓄電池の運用を変えた場合でも、それ以前と以後で、寿命がどのように変化したのかが分かるので、蓄電池の実運用状況から寿命を予測し、蓄電池の運用を変えて寿命を延ばすことができる効果がある。
【実施例２】
【００６１】
本実施例は、実施例１とセグメント化部１０３が異なる蓄電池制御システムの例を説明する。
【００６２】
本実施例は、実施例１と同様に、図１が本実施例の蓄電池制御システムの構成図であり、実施例１では、セグメント化部１０３が時系列の運用データを複数の期間に分割してセグメント化しているが、本実施例のセグメント化部１０３では、所定の単位時間で時系列のデータを分割して、セグメント化するものである。また、この場合のＳＯＣデータの傾き、即ち、単位時間の充放電量は、ΔＳＯＣ／所定の単位時間で得られる。その他は、実施例１と同様である。
【００６３】
このような本実施例としても、実施例１と同様な効果を得ることができる。
【００６４】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、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、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００６５】
１０１…風力発電・蓄電池システム、１０２…蓄電池運用データ収集部、１０３…セグメント化部、１０４…セグメント毎の特徴量抽出部、１０５…セグメント毎の劣化予測部、１０６…劣化モデル部、１０７…劣化集計部、１０８…単位時間当たりの充放電量フィルタ部、１０９…蓄電池運用指示部、１１０…蓄電池運用計画部。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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