(57)【要約】      （修正有）【課題】複数の電池に関する電池情報を互いに活用し、充電に関する情報から電池の劣化を予測する。【解決手段】電池劣化予測システム１０において、予測部１３は、記憶部１５が管理する複数の電池情報を検索し、充電情報が互いに対応する電池情報を第１のデータ群として抽出し、抽出された第１のデータ群について充電時間を互いに比較することで、組電池１００の劣化を予測している。第１のデータ群として抽出された電池情報には、充電態様が等しい組電池１００に関する情報が集約されることとなる。充電態様が等しい複数の組電池１００では、個々の組電池１００に劣化が生じていない場合、その充電時間も同等の時間を示す傾向がある。そこで、充電態様が等しい複数の組電池１００を対象として、その充電時間の異同を検証することで、組電池１００の劣化を有効に予測することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電池から、当該電池の劣化の予測に必要な電池情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部が複数の電池から取得した電池情報をそれぞれ管理する情報管理部と、
前記情報管理部が管理する複数の電池情報に基づいて、前記電池の劣化を予測する予測部と、を備え、
前記電池情報は、電池の充電時間及び電池の充電に関するその他の情報で構成される充電情報を含み、
前記予測部は、前記情報管理部が管理する複数の電池情報を検索し、前記充電情報が互いに対応する前記電池情報を第１のデータ群として抽出し、当該抽出された第１のデータ群について前記充電時間を互いに比較することで、電池の劣化を予測することを特徴とする電池劣化予測システム。
【請求項２】
前記電池情報は、前記充電情報に加え、電池が使用される環境に関する情報である使用環境情報を含み、
前記予測部は、前記第１のデータ群に該当する電池情報の中から、前記使用環境情報が互いに揃っている電池情報を第２のデータ群として抽出し、当該抽出された第２のデータ群について前記充電時間を互いに比較することで、電池の劣化を予測することを特徴とする請求項１に記載された電池劣化予測システム。
【請求項３】
前記予測部は、前記充電時間が他の充電時間よりも長いと判断される場合に、電池の劣化を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載された電池劣化予測システム。
【請求項４】
前記充電情報は、前記電池の充電に関するその他の情報として、充電開始時の電池の温度、充電開始時における電池の電圧及び電池に充電された電気量を含み、
前記予測部は、前記電池の充電に関するその他の情報において少なくとも一つ以上が揃っている前記電池情報を、前記第１のデータ群として抽出することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載された電池劣化予測システム。
【請求項５】
前記第１のデータ群において、前記電池の充電に関するその他の情報の全部が揃っていない場合には、前記電池の温度特性又は前記電池の充放電特性に基づいて、不揃いの情報を互いに揃えるように、前記第１のデータ群における充電時間を補正する情報補正部をさらに有することを特徴とする請求項４に記載された電池劣化予測システム。
【請求項６】
前記電池は、複数の単電池で構成される組電池であり、
前記組電池の各単電池の最大電圧と最小電圧の差である電圧ばらつき、又は前記複数の単電池の電圧を均一にするための容量調整が完了した時点からの経過時間に基づいて、前記第１のデータ群における充電時間を補正する情報補正部をさらに有することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載された電池劣化予測システム。
【請求項７】
前記情報補正部は、前記電圧ばらつきが大きい程、前記充電時間が小さくなるように補正を行うことを特徴とする請求項６に記載された電池劣化予測システム。
【請求項８】
前記情報補正部は、前記容量調整が完了した時点からの経過時間が大きい程、前記充電時間が小さくなるように補正を行うことを特徴とする請求項６に記載された電池劣化予測システム。
【請求項９】
前記予測部により電池の劣化が予測された前記電池情報に基づいて、当該電池情報を取得した電池に対して予測結果を通知する通知部をさらに備えることを特徴とする請求項１から８のいずれかに記載された電池劣化予測システム。
【請求項１０】
前記通知部は、前記予測結果とともに、当該電池の劣化が予測される使用環境及び劣化が予測される充電態様を併せて通知することを特徴とする請求項９に記載された電池劣化予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電池の劣化を予測する電池劣化予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電気を動力源とする電気自動車やエンジンとモータを組み合わせて走行するハイブリッド自動車が注目を集めており、これらに搭載する高エネルギー密度、高出力密度となる電池（バッテリ）が知られている。このような高出力型電池としては、例えば、複数の単電池を電気的に直列接続して構成される組電池が用いられる。
【０００３】
例えば、特許文献１には、管理サーバが開示されている。電池が寿命に到達していると判定されたときには、電池の使用環境（搭載車種、使用地域、使用用途、走行履歴など）と使用状態情報（電池の充電特性や放電特性、通算走行距離、通算使用時間など）とを関連付けて、寿命情報のデータベースの一部として記憶させる。電池は、その搭載車種や使用地域、使用用途、走行履歴などを含む使用環境によって劣化しやすさが異なるため、寿命に到達した電池の状態は、それまでの使用環境に依存する。したがって、電池の使用環境（自動車の車種、使用地域、使用用途、走行履歴など）と寿命状態情報とを関連付けて寿命情報としてデータベース化して記憶させることにより、寿命情報をより適正なものとすることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−６９６９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この特許文献１に開示された手法によれば、単一の電池に関する情報を用いてその電池の劣化（寿命）を予測するものであり、複数の電池に関する情報を互いに活用して電池の劣化を予測することまでは開示されていない。
【０００６】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、複数の電池に関する電池情報を互いに活用し、当該電池の充電に関する情報から電池の劣化を予測することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる課題を解決するために、本発明は、複数の電池から取得した電池情報に基づいて、電池の劣化を予測する予測部を備えた電池劣化予測システムを提供する。ここで、電池情報は、電池の充電時間及び電池の充電に関するその他の情報で構成される充電情報を含む。そして、予測部は、複数の電池情報を検索し、充電情報が互いに対応する電池情報を第１のデータ群として抽出し、この抽出された第１のデータ群について充電時間を互いに比較することで、電池の劣化を予測する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、複数の電池に関する電池情報において、充電情報を互い比較することができる。これにより、第１のデータ群として抽出された電池情報には、充電態様が等しい電池に関する情報が集約されることになるので、充電時間の異同を通じて電池の劣化を予測することができる。このように、複数の電池に関する電池情報を互いに活用することで、当該電池の充電に関する情報から電池の劣化を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】電池劣化予測システムの全体構成を模式的に示すブロック図
【図２】組電池の構成を示す説明図
【図３】記憶部が保有する電池情報リストを示す説明図
【図４】第１の実施形態に係る組電池の劣化予測の処理を示すフローチャート
【図５】第１のデータ群を示す説明図
【図６】第２のデータ群を示す説明図
【図７】劣化が予測される電池情報を示す説明図
【図８】走行距離に対する充電時間をプロットした説明図
【図９】第２の実施形態に係る組電池の劣化予測の処理を示すフローチャート
【図１０】電圧ばらつきと補正係数とを示す相関図
【図１１】容量調整後の経過時間と補正係数とを示す相関図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（第１の実施形態）
図１は、本実施形態に係る電池劣化予測システム１０の全体構成を模式的に示すブロック図である。電池劣化予測システムは、電池の劣化を予測するシステムであり、本実施形態では、予測対象となる電池として、ハイブリッド車両や電気自動車といった電動車ＥＶに電源として搭載されるバッテリである組電池を例示する。
【００１１】
まず、電池劣化予測システム１０の説明に先立ち、電動車ＥＶについて説明を行う。電動車ＥＶは、バッテリとしての組電池１００及び負荷２００を備えている。
【００１２】
図２に示すように、組電池１００は、複数の単電池Ｃ１〜ＣＮを直列に接続した電池群を主体に構成されている。各単電池Ｃ１〜ＣＮとしては、ニッケル水素電池などのアルカリ蓄電池、リチウムイオン電池などの有機電解液電池などを用いることができ、本実施形態では、リチウムイオン電池を例示して説明する。組電池１００を構成する単電池Ｃ１〜ＣＮの数は、特に限定されず、所望とする仕様に応じて適宜設定することができる。なお、単電池Ｃ１〜ＣＮのそれぞれは、単一の電池要素で構成される必要はなく、互いに接続された複数の電池要素からなるものであってもよい。
【００１３】
個々の単電池Ｃ１〜ＣＮには、容量調整回路４００がそれぞれ接続されている。容量調整回路４００は、抵抗４０１及びスイッチ４０２の直列回路を並列接続して構成されており、スイッチ４０２を閉じて単電池Ｃ１〜ＣＮの容量調整放電を行なうことで、単電池Ｃ１〜ＣＮの容量調整を行うことができる。容量調整の目的は、例えば複数の単電池Ｃ１〜ＣＮの電圧を均一にすることである。各単電池Ｃ１〜ＣＮに対応したスイッチ４０２の開閉は、後述するバッテリコントローラ５００により制御される。
【００１４】
この組電池１００は、ＡＣコンセントを介して外部の商用交流電源に接続されたり、外部の専用充電器に接続されたりすることで、充電を行うことができ、充電設備の形態に応じて任意に充電形態を選択することができる。例えば、電動車ＥＶは、普通充電、急速充電の２系統の充電方式を備えており、これにより、ユーザの要求に応じた仕様にて組電池１００の充電を行うことができる。
【００１５】
バッテリコントローラ５００は、組電池１００を総合的に管理する機能を担っている。バッテリコントローラ５００としては、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏインターフェースを主体に構成されたマイクロコンピュータを用いることができる。このバッテリコントローラ５００には、単電池Ｃ１〜Ｃｎの温度を測定するための温度センサ１０２からの検出信号が入力されたり、組電池１００の充放電電流を検出する電流センサ３００からの検
出信号が入力されたりしている。また、バッテリコントローラ５００には、個々の単電池Ｃ１〜Ｃｎの電圧を測定するための電圧センサ（図示せず）からの検出信号も入力されている。
【００１６】
本実施形態において、バッテリコントローラ５００は、電池情報を記憶部５０１に格納している。電池情報は、電池劣化予測システム１０による電池の劣化の予測に必要な情報であり、使用環境情報と、充電情報とで構成されている。
【００１７】
使用環境情報は、組電池１００が使用される環境に関する情報であり、「エリア」、「用途」、「走行距離」及び「出荷後経過時間」が含まれている。
【００１８】
「エリア」は、組電池１００が使用される地域を示す情報であり、例えば、関東平野部、関東山間部といったように、予め定義された複数の地域区分の中から該当する地域区分が設定されている。この「エリア」に関する情報は、電動車ＥＶの使用される地域に応じて、該当する地域区分を予め設定しておくこともできるし、電動車ＥＶが保有するナビゲーションシステムなどの情報をバッテリコントローラ５００が周期的に取得し、取得した情報に対応する地域区分によって随時更新してもよい。
【００１９】
「用途」は、組電池１００が搭載される電動車ＥＶの用途を示す情報であり、例えば、個人的に使用する個人用途であるのか、それとも法人が利用する営業用途であるのかといった区分が設定されている。この「用途」に関する情報は、電動車ＥＶの使用される用途に応じて、該当する区分を予め設定しておくことができる。
【００２０】
「走行距離」は、組電池１００が搭載される電動車ＥＶの走行距離を示す情報であり、例えば、５０００ｋｍ毎に区切られた複数の距離区分の中から該当する距離区分が設定されている。この「走行距離」に関する情報は、電動車ＥＶの制御を担うコントローラから走行距離に関する情報をバッテリコントローラ５００が周期的に取得し、取得した情報に対応する距離区分によって随時更新することができる。
【００２１】
「出荷後経過時間」は、組電池１００が搭載される電動車ＥＶが出荷されてからの経過時間を示す情報であり、例えば、１年毎に区切られた複数の時間区分の中から該当する時間区分が設定されている。この「出荷後経過時間」は、バッテリコントローラ５００が出荷後の経過時間に対応して随時更新することができる。
【００２２】
充電情報は、組電池１００の充電に関する情報であり、「充電時間」、「充電電気量」、「充電開始時電圧」及び「充電開始時電池温度」が含まれている。これらの情報は、例えば急速充電による組電池１００の充電に際してバッテリコントローラ５００により特定され、バッテリコントローラ５００により最新の状態に随時更新されている。
【００２３】
「充電時間」は、組電池１００の充電に要する時間を示す情報であり、例えば、５分毎に区切られた複数の時間区分の中から該当する時間区分が設定されている。
【００２４】
「充電電気量」は、組電池１００に充電された電気量を示す情報であり、例えば、５ＡＨ毎に区切られた複数の電気量区分の中から該当する電気量区分が設定されている。
【００２５】
「充電開始時電圧」は、組電池１００への充電開始時における各単電池Ｃ１〜ＣＮの平均電圧を示す情報である。
【００２６】
「充電開始時電池温度」は、組電池１００への充電開始時における単電池Ｃ１〜ＣＮの温度を示す情報である。
【００２７】
また、組電池１００には、電池劣化予測システム１０とデータ通信を行うための通信インターフェースである通信装置６００が設けられている。組電池１００のバッテリコントローラ５００は、通信装置６００を介して電池情報を電池劣化予測システム１０に送信したり、当該通信装置６００を介して電池劣化予測システム１０から送信される情報を取得したりすることができる。双方向データ通信の手法としては、例えば、データ通信に一般的に用いられる無線ＬＡＮ（Local Area Network）を用いることができるが、これ以外にも、携帯電話のような通信網を介して行う手法であってもよい。通信装置６００としては、組電池１００に適用される専用の無線通信装置であってもよいし、電動車ＥＶが備える無線通紙装置を利用したり、携帯電話といったデータ通信機能を備えた通信端末を接続して利用したりしてもよい。
【００２８】
負荷２００は、組電池１００と電気的に接続されて使用されるものであり、たとえば、電動車ＥＶに搭載されるモータ及びインバータがこれに該当する。なお、回生制御の際には、モータ及びインバータを介して、電気エネルギーに逆変換され、組電池１００が充電可能となっている。
【００２９】
再び図１を参照するに、電池劣化予測システム１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭなどのメモリ、補助記憶装置としてのＨＤＤ（Hard Disk Drive）などを備えるコンピュータで
あり、これらの要素はバスを介して相互に接続されている。また、電池劣化予測システム１０は、組電池１００が備える通信装置６００とデータ通信を行うための通信インターフェースを備えている。
【００３０】
電池劣化予測システム１０は、これを機能的に捉えた場合、情報取得部１１、情報補正部１２、予測部１３、通知部１４及び記憶部１５を有している。
【００３１】
情報取得部１１は、通信装置６００と通信を行うことにより、その通信装置６００と対応する組電池１００から、電池情報を取得する。情報補正部１２は、必要に応じて、電池情報を補正する。予測部１３は、記憶部１５において管理される複数の電池情報に基づいて、組電池１００の劣化を予測する。通知部１４は、組電池１００と対応する通信装置６００に対して、予測部１３による判定結果を通知する。
【００３２】
図３は、記憶部１５が保有する電池情報リストを示す説明図である。記憶部１５は、組電池１００毎に、情報取得部１１によって取得された電池情報を格納し、これにより、電池情報リストを形成する。電池情報は、組電池１００を識別するための電池ＩＤと対応づけて、記憶部１５に格納される。電池ＩＤは、例えば、通信装置６００が電池情報を送信する際に、当該電池情報と対応付けて送信したりすることができる。このように、記憶部１５は、情報取得部１１が複数の組電池１００から取得した電池情報をそれぞれ管理する情報管理部としての機能を担っている。
【００３３】
また、記憶部１５には、劣化の予測対象となる組電池１００との間で通信を行うために、当該組電池１００に対応する通信装置６００との間で通信を行うためのアドレスリストを保持している。このアドレスリストは、組電池１００毎に、その電池ＩＤと、通信装置６００のアドレス情報とが対応付けられたリストである。通知部１４は、アドレスリストに記載されたアドレス情報に基づいて、所定の電池ＩＤの組電池１００と対応する通信装置６００との間で通信を行うことにより、各電動車ＥＶに搭載された組電池１００に対して電池情報の送信を要求したり、特定の電動車ＥＶに搭載された組電池１００に対して所定の情報を送信したりすることができる。
【００３４】
図４は、第１の実施形態に係る組電池１００の劣化予測の処理を示すフローチャートで
ある。まず、ステップ１（Ｓ１）において、情報取得部１１は、各組電池１００に関する電池情報を取得する。具体的には、情報取得部１１は、まず、アドレスリストに基づいて、各組電池１００の通信装置６００と通信を行い、電池情報の送信を要求する。この送信要求に応じて、バッテリコントローラ５００は、自己の記憶部５０１から電池情報を読み込むと、当該電池情報を通信装置６００を通じて電池劣化予測システム１０に送信する。これにより、情報取得部１１は、各組電池１００に関する電池情報を取得する。前述したように、電池情報は、使用環境情報（エリア、用途、走行距離及び出荷後経過時間）と、充電情報（充電時間、充電電気量、充電開始時電圧及び充電開始時電池温度）とを含む情報である。図３に示すように、各組電池１００に関する電池情報は電池ＩＤと対応付けて記憶部１５に記録され、これにより、電池情報リストとして管理される。
【００３５】
ステップ２（Ｓ２）において、予測部１３は、電池情報リストの中から充電情報を抽出する。
【００３６】
ステップ３（Ｓ３）において、予測部１３は、電池ＩＤが異なる複数の充電情報において、充電時間を除くその他の情報（充電電気量、充電開始時電圧及び充電開始時電池温度）が全て揃っているか否かを判断する。具体的には、予測部１３は、複数の充電情報において、その他の情報（充電電気量、充電開始時電圧及び充電開始時電池温度）の全てが一致している場合に、その他の情報が全て揃っていると判断する。図３に示す例では、「電池ＩＤ」が「１」、「３」、「１００」、「５００」及び「１０００」に該当する複数の充電情報では、「充電電気量」が「３５ＡＨ」、「充電開始時電圧」が「３．８Ｖ」、「充電開始時電池温度」が「２０度」という点において揃っている。この場合、予測部１３は、「電池ＩＤ」が「１」、「３」、「１００」、「５００」及び「１０００」に該当する複数の組電池１００において、充電情報が互いに対応していると判断する。充電情報が互いに対応する複数の電池情報は、第１のデータ群として抽出される（図５参照）。
【００３７】
このステップ３において肯定判定された場合、すなわち、充電時間を除くその他の情報が全て揃っている場合には、後述するステップ６（Ｓ６）に進む。一方、ステップ３において否定判定された場合、すなわち、充電時間を除くその他の情報が全て揃っていない場合には、ステップ４（Ｓ４）に進む。なお、ステップ３の判断では、充電時間を除くその他の情報が完全に一致していることを要求する必要はなく、許容可能な範囲内において相違する場合であっても、その状態を情報が揃っていると判断してもよい。
【００３８】
ステップ４において、予測部１３は、電池ＩＤが異なる複数の充電情報において、充電時間を除くその他の情報のうち少なくとも一つの情報が揃っているか否かを判断する。充電時間を除くその他の情報の全てが揃っていない場合には、ステップ４において否定判定されるので、ステップ２の処理に戻る。一方、充電時間を除くその他の情報のうち少なくとも一つの情報が揃っている場合には、ステップ４において肯定判定されるので、ステップ５（Ｓ５）の処理に進む。
【００３９】
その他の情報のうち少なくとも一つの情報が揃っている複数の電池情報は、予測部１３により第１のデータ群として抽出されると、情報補正部１２は、第１のデータ群に該当する複数の電池情報に対して、第１の補正処理を行う。第１の補正処理は、組電池１００の温度特性や充放電特性に基づいて、その他の情報のうち不揃いの情報が互いに揃うように、第１のデータ群における充電時間を補正する処理である。
【００４０】
ここで、第１の補正処理の具体的な中身について、例えば、充電時間を除くその他の情報のうち充電開始時電池温度だけが不揃いであった場合を例に挙げて説明する。例えば、「電池ＩＤ」が「１」の充電情報と、「電池ＩＤ」が「１００００」の充電情報とでは、「充電開始時電池温度」のみが異なっている。この場合、情報補正部１２は、まず基準と
する電池情報を設定する。例えば、基準とする電池情報を「電池ＩＤ」が「１」の電池情報とする。つぎに、情報補正部１２は、残余の電池情報、すなわち、「電池ＩＤ」が「１００００」の電池情報について、「電池ＩＤ」が「１」の場合と同様に「充電開始時電池温度」が「２０度」である場合には、充電時間がどれくらい変化するかを、組電池１００の温度特性及び充放電特性に基づいて推定する。そして、情報補正部１２は、その推定された値を補正後の充電時間に設定する。この補正処理により、充電時間を除くその他の情報の一部に差異があっても、実質的に同じ条件のデータとして取り扱うことができる。
【００４１】
ステップ６において、予測部１３は、第１のデータ群に該当する電池情報を参照し、使用環境情報が互いに揃っているものを抽出し、抽出された複数の電池情報について充電時間を互いに比較する。具体的には、図５，６に示すように、予測部１３は、第１のデータ群に該当する複数の電池情報において、使用環境情報が互いに揃っている電池情報を抽出する。図５に示す例では、第１のデータ群に該当する複数の充電情報において、「電池ＩＤ」が「１」、「１００」及び「１０００」に該当する使用環境情報は、「エリア」が「関東平野部」、「用途」が「個人」、「走行距離」が「２５０００ｋｍ〜３００００ｋｍ」、「出荷後経過時間」が「２年〜３年」という点において揃っている。予測部１３は、「電池ＩＤ」が「１」、「１００」及び「１０００」に該当する複数の組電池１００において、使用環境情報が揃っていると判断する。使用環境情報が一致している複数の電池情報は、第２のデータ群として抽出される。なお、第２のデータ群の抽出にあたり、使用環境情報が一致していることを要求する必要はなく、許容可能な範囲内において相違する場合であっても、その状態を情報が揃っていると判断してもよい。
【００４２】
ステップ７（Ｓ７）において、予測部１３は、第２のデータ群として抽出された複数の電池情報を互いに比較し、充電時間が他の充電時間よりも長いと判断される電池情報が存在するか否かを判断する。この判断は、例えば、第２のデータ群における充電時間の平均値を演算し、それとの乖離が所定値以上であることといった要件から判断したり、標準偏差に基づいて判断したりといった、各種の統計的手法を用いることができる。このステップ７において肯定判定された場合、すなわち、充電時間が他の充電時間よりも長い電池情報が存在する場合には、ステップ８（Ｓ８）に進む。一方、ステップ７において否定判定された場合、すなわち、充電時間が他の充電時間よりも長い電池情報が存在しない場合には、ステップ１（Ｓ１）の処理に戻る。
【００４３】
ステップ８において、予測部１３は、充電時間が他の電池情報よりも長いと判断された電池情報について、その電池情報に該当する組電池１００の劣化を予測する。図６に示す例では、「電池ＩＤ」が「１」に該当する電池情報は、充電時間が、他の充電時間、具体的には、「電池ＩＤ」が「１」，「１００」，「１００」に該当する電池情報の充電時間よりも長くなっている。この場合、予測部１３は、「電池ＩＤ」が「１」となる電池情報について、組電池１００の劣化を予測する（図７参照）。
【００４４】
ここで、充電時間が長い組電池１００について劣化を予測する理由は次の通りである。本実施形態に係る電動車ＥＶの組電池１００に係る充電は、定電流定電圧方式を想定している。定電流充電では、比較的大電流で短時間にたくさんの充電を行うことができるが、定電圧充電は徐々に電流量が絞られるため、比較的小さな電流で長時間掛けて満充電（定電圧）まで充電するという特性がある。この場合、劣化している組電池ほど、内部抵抗が増えるため、定電圧充電に移行してからの微少電流による充電時間が極端に長くなる。そのため、充電時間が長いほど、内部抵抗が増えている、すなわち、電池が劣化していると判断することができる。ここで、図８は、走行距離に対する充電時間をプロットした説明図である。図７に示す「電池ＩＤ」が「１」の電池情報は、図８で約２９０００ｋｍ付近で充電時間が３６minを示している。
【００４５】
ステップ９（Ｓ９）において、通知部１４は、組電池１００が劣化していると判断された電池情報に関連付けられた「電池ＩＤ」に基づいて、アドレスリストを検索する。そして、通知部１４は、当該「電池ＩＤ」に対応するアドレス情報に基づいて、当該「電池ＩＤ」に対応する組電池１００に対して、通信装置６００を介してその劣化が予測されたことを通知する。また、特定の使用環境情報や充電情報に該当する組電池１００について、多くの頻度で劣化が予測されているようであれば、通知部１４は、予測結果とともに、その劣化が予測される使用環境や充電態様を通知することが好ましい。
【００４６】
通信装置６００を介して電池劣化予測システム１０から通知を受けると、その組電池１００のバッテリコントローラ５００は、劣化の予測を受けて、電動車ＥＶが備えるディスプレイなどにその旨を報知する。また、現在の使用環境が、組電池１０００の劣化が予測される特定の環境である場合には、ディスプレイなどにその旨を報知する。
【００４７】
このように本実施形態において、電池劣化予測システム１０において、予測部１３は、記憶部１５が管理する複数の電池情報を検索し、充電情報が互いに対応する電池情報を第１のデータ群として抽出し、抽出された第１のデータ群について充電時間を互いに比較することで、組電池１００の劣化を予測している。
【００４８】
かかる構成によれば、複数の組電池１００に関する電池情報において、充電情報を互い比較することができる。これにより、第１のデータ群として抽出された電池情報には、充電態様が等しい組電池１００に関する情報が集約されることとなる。充電態様が等しい複数の組電池１００では、個々の組電池１００に劣化が生じていない場合、その充電時間も同等の時間を示す傾向がある。そこで、充電態様が等しい複数の組電池１００を対象として、その充電時間の異同を検証することで、組電池１００の劣化を有効に予測することができる。すなわち、複数の組電池１００に関する電池情報を互いに活用することで、組電池１００の充電時間に基づいて電池の劣化を予測することができる。
【００４９】
また、本実施形態において、予測部１３は、第１のデータ群に該当する電池情報の中から、使用環境情報が互いに揃っている電池情報を第２のデータ群として抽出し、抽出された第２のデータ群について充電時間を互いに比較することで、電池の劣化を予測している。
【００５０】
このように、第２のデータ群として抽出された電池情報には、充電態様が等しく、かつ、同等の使用環境に相当する組電池１００に関する情報が集約されることとなる。充電態様が等しく、さらに、同等の使用環境における複数の組電池１００では、個々の組電池１００に劣化が生じていない場合、その充電時間も同等の時間を示す傾向がある。そこで、充電態様が等しく、同等の使用環境にある複数の組電池１００を対象として、その充電時間の異同を検証することで、組電池１００の劣化を有効に予測することができる。
【００５１】
また、本実施形態において、予測部１３は、充電時間が他の充電時間よりも長いと判断される場合に、組電池１００の劣化を判定する。
【００５２】
組電池１００の劣化が進行すると、内部抵抗が増加することとなり、同等の充電形態及び使用環境であっても、充電時間が長期化する傾向にある。そこで、充電時間が他の充電時間よりも長いことを判断することで、組電池１００の劣化を有効に予測することができる。
【００５３】
また、本実施形態において、予測部１３は、充電時間を除くその他の情報（充電電気量、充電開始時電圧及び充電開始時電池温度）の少なくとも一つ以上が揃っている電池情報を、第１のデータ群として抽出してもよい。ここで、情報補正部１２は、第１のデータ群
において、充電時間を除くその他の情報の全部が揃っていない場合には、組電池１００の温度特性又は組電池１００の充放電特性に基づいて、不揃いの情報を互いに揃えるように、第１のデータ群における充電時間を補正している。
【００５４】
かかる構成によれば、充電情報が全部揃わないこともあるので、一部の情報が異なる場合でも、補正処理を前提に、それらの情報を第１のデータ群として抽出している。これにより、第１のデータ群として抽出される電池情報の母数を確保することができるので、予測精度を確保することができる。また、補正処理を行うことで、一部の情報が異なる場合でも、実質的に同じ条件の充電情報として取り扱うことができるので、予測精度の低下を招くことを抑制することができる。
【００５５】
また、通知部１４は、予測部１３により組電池１００の劣化が予測された電池情報に基づいて、当該電池情報を取得した組電池１００に対して予測結果を通知する。
【００５６】
これにより、組電池１００を搭載する電動車ＥＶのユーザに対して、組電池１００の劣化が予測されたことを通知することができる。そのため、今後異常が生じる可能性があるものに対して、注意喚起を促すことができる。
【００５７】
また、通知部１４は、予測結果とともに、組電池１００の劣化が予測される使用環境及び充電態様を併せて通知することができる。
【００５８】
かかる構成によれば、複数の組電池１００の電池情報を統計的に処理しているので、劣化が予測される組電池１００の使用環境及び充電態様を紐付けることができる。これにより、ユーザの使い方に対して劣化しにくい使い方をアドバイスすること等ができる。さらに、ある組電池１００の使用環境や充電形態について抵抗劣化しやすいことが分かると、システム側としても閾値を下げるなどして、劣化の検知感度を上げるといった措置をすることができる。
【００５９】
（第２の実施形態）
図９は、第１の実施形態に係る組電池１００の劣化予測の処理を示すフローチャートである。第２の実施形態に係る劣化予測の処理が、第１の実施形態のそれと相違する点は、第２の補正処理を更に実行することである。なお、第１の実施形態と共通する構成については説明を省略することとし、以下、相違点を中心に説明を行う。
【００６０】
第１の実施形態では、ステップ３の肯定判定に続き、又は、ステップ５の処理に続き、ステップ６の処理に移行するが、本実施形態では、ステップ６の処理に移行する前に、ステップ１０（Ｓ１０）及びステップ１１（Ｓ１１）の処理を実行することとしている。
【００６１】
具体的には、ステップ１０において、予測部１３は、充電時間に影響を与える因子を特定する。ステップ６の処理において充電時間が比較されるが、充電時間を比較する際も、そのままの数字を比較するのではく、充電時間に影響を与える因子を特定し、これを考慮した上で充電時間を比較することが好ましい。例えば、組電池１００の劣化状態が同じであっても、組電池１００の最大電圧と最小電圧との差である電圧ばらつき、又は、容量調整回路４００により容量調整が完了した時点からの経過時間の相違によって、充電時間も相違する。そこで、電圧ばらつきや容量調整後の経過時間といった因子を考慮して、充電時間を補正する必要がある。
【００６２】
そこで、このステップ１０において、予測部１３は、第１のデータ群として抽出された電池情報に対応する各組電池１００について、電圧ばらつきや容量調整後の経過時間を特定する。各組電池１００に関する電圧ばらつきや容量調整後の経過時間は、電池情報を取
得する際に（ステップ１）同時に要求してもよいし、第１のデータ群に対応する「電池ＩＤ」からアドレスリストを検索し、検索されたアドレス情報に基づいて、当該「電池ＩＤ」に対応する組電池１００に対して電圧ばらつきや容量調整後の経過時間を問い合わせてもよい。
【００６３】
ステップ１１において、予測部１３は、第１のデータ群として抽出された各電池情報について、電圧ばらつきや容量調整後の経過時間に基づいて充電時間を補正する第２の補正処理を行う。
【００６４】
具体的には、予測部１３は、電圧ばらつきに対応する補正係数を規定するマップ又は演算式を保持しており、電圧ばらつきに応じた補正係数を特定する。ここで、図１０に示すように、補正係数は１未満の値に設定されており、電圧ばらつきが大きい程、補正係数が小さくなるような傾向に設定されている。そして、予測部１３は、電池情報に該当する充電時間に補正係数を乗算することにより、補正後の充電時間を演算する。電池情報における充電時間は、補正後の充電時間により更新される。すなわち、本補正処理により、電圧ばらつきが大きい組電池１００については、充電時間が小さくなるように修正がなされることとなる。
【００６５】
また、予測部１３は、容量調整後の経過時間に対応する補正係数を規定するマップ又は演算式を保持しており、容量調整後の経過時間に応じた補正係数を特定する。ここで、図１１に示すように、補正係数は１未満の値に設定されており、容量調整後の経過時間が大きい程、補正係数が小さくなるような傾向に設定されている。そして、予測部１３は、電池情報に該当する充電時間に補正係数を乗算することにより、補正後の充電時間を演算する。電池情報における充電時間は、補正後の充電時間により更新される。すなわち、本補正処理により、容量調整後の経過時間が大きい組電池１００については、充電時間が小さくなるように修正がなされることとなる。
【００６６】
このように本実施形態において、情報補正部１２は、組電池１００の各単電池Ｃ１〜ＣＮの最大電圧と最小電圧の差である電圧ばらつき、又は複数の単電池Ｃ１〜ＣＮの電圧を均一にするための容量調整が完了した時点からの経過時間に基づいて、第１のデータ群における充電時間を補正している。これにより、充電時間の差をより精度高く予測することができ、劣化予測の精度向上を図ることができる。
【００６７】
具体的には、情報補正部１２は、電圧ばらつきが大きい程、充電時間が小さくなるように補正を行うことができる。あるいは、情報補正部１２は、容量調整が完了して時点からの経過時間が大きい程、充電時間が小さくなるように補正を行うことができる。これにより、充電時間が適切に補正されることで、充電時間の差をより精度高く予測することができる。
【００６８】
以上、本発明の実施形態にかかる電池劣化予測システムについて説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されることなく、その発明の範囲内において種々の変形が可能であることはいうまでもない。また、上述した実施形態では、組電池を対象として説明を行ったが、単電池のみで構成される電池であってもよい。
【符号の説明】
【００６９】
１０      電池劣化予測システム
１１      情報取得部
１２      情報補正部
１３      予測部
１４      通知部
１５      記憶部
１００    組電池
１０２    温度センサ
２００    負荷
３００    電流センサ
４００    容量調整回路
４０１    抵抗
４０２    スイッチ
５００    バッテリコントローラ
５０１    記憶部
６００    通信装置
【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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