(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
使用開始から一定期間以内の使用初期に測定された、蓄電池における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータと、前記一定期間の経過後の分析対象時期に測定された前記蓄電池における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータとを格納した記憶装置と、
前記使用初期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータと、前記分析対象時期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータを前記記憶装置より読み出し、ここで読み出した各時系列変化のデータを比較して、前記使用初期と前記分析対象時期との間での前記時系列変化の差異を特定し、当該差異の情報を該当蓄電池の劣化状態を示す指標として記憶装置に格納する処理を実行する演算装置と、を備え、
前記記憶装置は、
所定電力量の定電流充電を行った後に定電圧充電を行う充電方式が実行された場合の、前記使用初期と前記分析対象時期の各時期における電圧値および電流値の時系列変化のデータを格納しており、
前記演算装置は、
所定電力量の定電流充電を行った後に定電圧充電を行う充電方式が実行された場合の、前記使用初期と前記分析対象時期の各時期における電圧値および電流値の時系列変化のデータのうち、定電圧充電時における電圧値および電流値に関するデータを前記記憶装置より読み出し、ここで読み出したデータに基づいて前記各時期における定電圧充電時の充電電力量を算定し、ここで算定した定電圧充電時の充電電力量について前記使用初期と前記分析対象時期との間での差分ないし比率を算定して、この差分ないし比率を該当蓄電池の劣化状態を示す指標として記憶装置に格納するものである蓄電池分析システム。
【請求項２】
蓄電池の充放電を行う充放電装置と通信する通信装置を備え、
前記演算装置は、前記通信装置を介して前記充放電装置と通信して、蓄電池における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータを取得し、ここで取得したデータを前記記憶装置に格納する処理を実行するものである、請求項１に記載の蓄電池分析システム。
【請求項３】
前記演算装置は、
前記使用初期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータと、１または複数の前記分析対象時期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータを前記記憶装置より読み出し、ここで読み出した各時系列変化のデータを比較して、前記使用初期と前記各分析対象時期との間での前記時系列変化の差異を特定し、当該差異の情報を該当蓄電池の各分析対象時期での劣化状態を示す指標とする処理と、
前記各分析対象時期の指標の経時変化傾向を所定の統計解析により算出し、算出した経時変化傾向に基づいて、前記分析対象時期の以降で充電がなされていない期間のうち所定時期について前記指標を算定し記憶装置に格納する処理と、を実行するものである、請求項１に記載の蓄電池分析システム。
【請求項４】
前記演算装置は、
前記指標を蓄電池毎に記憶装置に格納する処理と、
蓄電池が接続される電力系統での電力需要量および電力供給量の予測値に基づいて、前記電力系統にて生じる電力供給量の過不足分を、蓄電池に充電すべき充電量として算定し、算定した充電量を、各蓄電池の指標に基づく蓄電容量に応じて、各蓄電池の充電予定量として振り分け、蓄電池毎の充電予定量の情報を記憶装置に格納する処理と、を実行するものである、請求項１に記載の蓄電池分析システム。
【請求項５】
使用開始から一定期間以内の使用初期に測定された、蓄電池における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータと、前記一定期間の経過後の分析対象時期に測定された前記蓄電池における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータとを格納した記憶装置を備えるコンピュータが、
前記使用初期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータと、前記分析対象時期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータを前記記憶装置より読み出し、ここで読み出した各時系列変化のデータを比較して、前記使用初期と前記分析対象時期との間での前記時系列変化の差異を特定し、当該差異の情報を該当蓄電池の劣化状態を示す指標として記憶装置に格納する処理を実行する蓄電池分析方法であって、
前記記憶装置は、
所定電力量の定電流充電を行った後に定電圧充電を行う充電方式が実行された場合の、前記使用初期と前記分析対象時期の各時期における電圧値および電流値の時系列変化のデータを格納しており、
前記コンピュータは、
所定電力量の定電流充電を行った後に定電圧充電を行う充電方式が実行された場合の、前記使用初期と前記分析対象時期の各時期における電圧値および電流値の時系列変化のデータのうち、定電圧充電時における電圧値および電流値に関するデータを前記記憶装置より読み出し、ここで読み出したデータに基づいて前記各時期における定電圧充電時の充電電力量を算定し、ここで算定した定電圧充電時の充電電力量について前記使用初期と前記分析対象時期との間での差分ないし比率を算定して、この差分ないし比率を該当蓄電池の劣化状態を示す指標として記憶装置に格納する処理を実行する、蓄電池分析方法。
【請求項６】
使用開始から一定期間以内の使用初期に測定された、蓄電池における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータと、前記一定期間の経過後の分析対象時期に測定された前記蓄電池における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータとを格納した記憶装置を備えるコンピュータに、
前記使用初期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータと、前記分析対象時期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータを前記記憶装置より読み出し、ここで読み出した各時系列変化のデータを比較して、前記使用初期と前記分析対象時期との間での前記時系列変化の差異を特定し、当該差異の情報を該当蓄電池の劣化状態を示す指標として記憶装置に格納する処理を実行させる蓄電池分析プログラムであって、
前記記憶装置は、
所定電力量の定電流充電を行った後に定電圧充電を行う充電方式が実行された場合の、前記使用初期と前記分析対象時期の各時期における電圧値および電流値の時系列変化のデータを格納しており、
前記コンピュータに、
所定電力量の定電流充電を行った後に定電圧充電を行う充電方式が実行された場合の、前記使用初期と前記分析対象時期の各時期における電圧値および電流値の時系列変化のデータのうち、定電圧充電時における電圧値および電流値に関するデータを前記記憶装置より読み出し、ここで読み出したデータに基づいて前記各時期における定電圧充電時の充電電力量を算定し、ここで算定した定電圧充電時の充電電力量について前記使用初期と前記分析対象時期との間での差分ないし比率を算定して、この差分ないし比率を該当蓄電池の劣化状態を示す指標として記憶装置に格納する処理を実行させる、蓄電池分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、蓄電池分析システム、蓄電池分析方法、および蓄電池分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電気自動車やハイブリッド自動車、或いは再生可能エネルギーを利用した発電システムなど、蓄電池を利用する様々な機器が従来より増えつつある。一方、蓄電池はその使用頻度と共に、或いは時間経過と共に能力が劣化する性質がある。そこで、そうした蓄電池の劣化状態を推定し、蓄電池の管理に活用する技術が提案されている。【０００３】
例えば、アイドルストップ機能を有する自動車に使用する蓄電池の寿命判定装置であって、アイドルストップ後のエンジン始動時の充電状態が第１の閾値以上であり且つその時の蓄電池の電圧がエンジン始動限界電圧以上の電圧である第１の閾値電圧以下である場合に蓄電池が寿命であると判定する技術（特許文献１参照）などが提案されている。【０００４】
また、車両に搭載される蓄電池に関する、放電可能な充電・放電電流の最大値と、バッテリの使用温度の最大値と、バッテリが充放電できる充放電量の最大値とを含む電池特性に基づいて、該当蓄電池の充電・放電電流が前記最大値を超えた時、または使用温度が前記最大値を超えた時に、蓄電池における充放電を制限する技術（特許文献２参照）なども提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１９０６０４号公報
【特許文献２】特開２０１１−１７２４０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来技術においては、大きな誤差が含まれやすいＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ）値を根拠に蓄電池の劣化状態を推定する場合が比較的多い。その場合、ＳＯＣ値の誤差に応じて、劣化状態に関する推定結果の信頼性が低くなるという問題がある。また、劣化状態の推定結果の信頼性が低い場合、大きく余裕をとったＳＯＣの稼働範囲で蓄電池を稼働させることになり、蓄電池の効率的利用の観点からも問題がある。すなわち、蓄電池の劣化状態を精度良く推定し、ひいては蓄電池の効率的な活用を図ることがなされていなかった。【０００７】
そこで本発明の目的は、蓄電池の劣化状態を精度良く推定する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決する本発明の蓄電池分析システムは、使用開始から一定期間以内の使用初期に測定された、蓄電池における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータと、前記一定期間の経過後の分析対象時期に測定された前記蓄電池における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータとを格納した記憶装置と、前記使用初期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータと、前記分析対象時期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータを前記記憶装置より読み出し、ここで読み出した各時系列変化のデータを比較して、前記使用初期と前記分析対象時期との間での前記時系列変化の差異を特定し、当該差異の情報を該当蓄電池の劣化状態を示す指標として記憶装置に格納する処理を実行する演算装置と、を備え、前記記憶装置は、所定電力量の定電流充電を行った後に定電圧充電を行う充電方式が実行された場合の、前記使用初期と前記分析対象時期の各時期における電圧値および電流値の時系列変化のデータを格納しており、前記演算装置は、所定電力量の定電流充電を行った後に定電圧充電を行う充電方式が実行された場合の、前記使用初期と前記分析対象時期の各時期における電圧値および電流値の時系列変化のデータのうち、定電圧充電時における電圧値および電流値に関するデータを前記記憶装置より読み出し、ここで読み出したデータに基づいて前記各時期における定電圧充電時の充電電力量を算定し、ここで算定した定電圧充電時の充電電力量について前記使用初期と前記分析対象時期との間での差分ないし比率を算定して、この差分ないし比率を該当蓄電池の劣化状態を示す指標として記憶装置に格納するものである。
【０００９】
また、本発明の蓄電池分析方法は、使用開始から一定期間以内の使用初期に測定された、蓄電池における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータと、前記一定期間の経過後の分析対象時期に測定された前記蓄電池における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータとを格納した記憶装置を備えるコンピュータが、前記使用初期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータと、前記分析対象時期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータを前記記憶装置より読み出し、ここで読み出した各時系列変化のデータを比較して、前記使用初期と前記分析対象時期との間での前記時系列変化の差異を特定し、当該差異の情報を該当蓄電池の劣化状態を示す指標として記憶装置に格納する処理を実行する蓄電池分析方法であって、前記記憶装置は、所定電力量の定電流充電を行った後に定電圧充電を行う充電方式が実行された場合の、前記使用初期と前記分析対象時期の各時期における電圧値および電流値の時系列変化のデータを格納しており、前記コンピュータは、所定電力量の定電流充電を行った後に定電圧充電を行う充電方式が実行された場合の、前記使用初期と前記分析対象時期の各時期における電圧値および電流値の時系列変化のデータのうち、定電圧充電時における電圧値および電流値に関するデータを前記記憶装置より読み出し、ここで読み出したデータに基づいて前記各時期における定電圧充電時の充電電力量を算定し、ここで算定した定電圧充電時の充電電力量について前記使用初期と前記分析対象時期との間での差分ないし比率を算定して、この差分ないし比率を該当蓄電池の劣化状態を示す指標として記憶装置に格納する処理を実行する。
【００１０】
また、本発明の蓄電池分析プログラムは、使用開始から一定期間以内の使用初期に測定された、蓄電池における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータと、前記一定期間の経過後の分析対象時期に測定された前記蓄電池における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータとを格納した記憶装置を備えるコンピュータに、前記使用初期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータと、前記分析対象時期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータを前記記憶装置より読み出し、ここで読み出した各時系列変化のデータを比較して、前記使用初期と前記分析対象時期との間での前記時系列変化の差異を特定し、当該差異の情報を該当蓄電池の劣化状態を示す指標として記憶装置に格納する処理を実行させる蓄電池分析プログラムであって、前記記憶装置は、所定電力量の定電流充電を行った後に定電圧充電を行う充電方式が実行された場合の、前記使用初期と前記分析対象時期の各時期における電圧値および電流値の時系列変化のデータを格納しており、前記コンピュータに、所定電力量の定電流充電を行った後に定電圧充電を行う充電方式が実行された場合の、前記使用初期と前記分析対象時期の各時期における電圧値および電流値の時系列変化のデータのうち、定電圧充電時における電圧値および電流値に関するデータを前記記憶装置より読み出し、ここで読み出したデータに基づいて前記各時期における定電圧充電時の充電電力量を算定し、ここで算定した定電圧充電時の充電電力量について前記使用初期と前記分析対象時期との間での差分ないし比率を算定して、この差分ないし比率を該当蓄電池の劣化状態を示す指標として記憶装置に格納する処理を実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、蓄電池の劣化状態を精度良く推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態における蓄電池分析システムの構成例を示す図である。
【図２】本実施形態の蓄電池モデルＤＢの或る格納データをグラフ化した図である。
【図３】ＣＣ−ＣＶ充電における電圧・電流の時系列変化例を示す図である。
【図４】ＣＣ−ＣＶ充電における電圧・電流の時系列変化例を示す図である。
【図５】ＣＣ充電における電圧・電流の時系列変化例を示す図である。
【図６】本実施形態における蓄電池分析方法の処理手順例を示すフロー図である。
【図７】本実施形態における充電データの一例を示す図である。
【図８】本実施形態の蓄電池分析システムを用いた充電計画システムの構成例を示す図である。
【図９】本実施形態における電力需要量予測装置の構成例を示す図である。
【図１０】本実施形態における電力供給量予測装置の構成例を示す図である。
【図１１】本実施形態における需給計画制御装置の構成例を示す図である。
【図１２】本実施形態における蓄電池劣化の指標に基づいた劣化状態に関する補完例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は本実施形態の蓄電池分析システムの構成例を示す図である。図１に示す蓄電池分析システム１００は、蓄電池の劣化状態を精度良く推定するためのコンピュータシステムである。本実施形態における蓄電池分析システム１００のハードウェア構成は以下の如くとなる。蓄電池分析システム１００は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶装置で構成される記憶装置１１、ＲＡＭなど揮発性記憶装置で構成されるメモリ１３、記憶装置１１に保持されるプログラム１２をメモリ１０３に読み出すなどして実行しシステム自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置１４、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付ける入力装置１５、処理データの表示を行うディスプレイ等の出力装置１６、ネットワークと接続し他装置との通信処理を担う通信Ｉ／Ｆ１７、を備える。また、上記した各装置は通信バス１８にて接続されている。
【００１４】
なお、記憶装置１１内には、本実施形態の蓄電池分析システムとして必要な機能を実装する為のプログラム１２と、蓄電池管理ＤＢ１１５、蓄電池モデルＤＢ１１６が少なくとも格納されている。こうした蓄電池分析システム１００は、蓄電池１８３に電力を充電する充電器あるいは充電スタンドといった充電装置１８２にて測定された電圧値、電流値の時系列変化のデータをもとに、対象とする蓄電池１８３の劣化診断を行う。
【００１５】
本実施形態の蓄電池分析システム１００が備える機能について説明する。上述したように、以下に説明する機能は、例えば蓄電池分析システム１００が備えるプログラム１２を実行することで実装される機能と言える。
【００１６】
この場合、蓄電池分析システム１００は、蓄電池１８３の使用初期（すなわち劣化が進行していない時期）に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータ（蓄電池モデルＤＢ１１６の格納データ）と、分析対象時期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータ（充電装置１８２から得た直近の充電ないし現在進行中の充電における電圧値および電流値の時系列変化のデータ１６１）を記憶装置１１より読み出し、ここで読み出した各時系列変化のデータを比較して、使用初期と分析対象時期との間での時系列変化の差異を特定し、当該差異の情報を該当蓄電池１８３の劣化状態を示す指標として記憶装置１１に格納する機能を備えている。差異を特定して指標を得る処理については詳細を後述する。
【００１７】
なお、蓄電池分析システム１００が得た指標の格納先となるのは蓄電池管理ＤＢ１１５である。この蓄電池管理ＤＢ１１５は、蓄電池１８３の劣化状態のデータを管理するデータベースであり、各蓄電池の劣化状態を示す指標たる該当蓄電池の総容量と、データ取得毎（ないし充電毎）に割り当てられたＩＤ番号とが対応付けされたレコードの集合体となっている。ここでの蓄電池１８３の劣化状態を示す指標たる総容量は、該当蓄電池１８３に関して得る、分析対象時期の充電時において蓄電した総電力量となる。これは利用開始直後の充電時に蓄電した総電力量より減少したものとなる。
【００１８】
また、蓄電池分析システム１００は、通信Ｉ／Ｆ１７を介して充電装置１８２と通信して、蓄電池１８３における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータを取得し、ここで取得したデータ１６１を記憶装置１１ないしメモリ１３に格納する機能を備えている。図１にて例示するデータ１６１は、蓄電池１８３ごとに、充電期間中の時刻毎の電圧、電流の各値を少なくとも含む。なお、蓄電池分析システム１００が、蓄電池１８３のコントローラよりＳＯＣの値を取得し、このデータ１６１に加えるとしてもよい。
【００１９】
また、蓄電池分析システム１００は、充電装置１８２に接続された蓄電池１８３の種別を判断する機能を備えている。この機能は、充電装置１８２から得た物理量（電圧、電流に関するデータ）やＳＯＣの値などを、蓄電池モデルＤＢ１１６中のデータテーブル１６３と比較し、充電装置１８２にて充電中の蓄電池１８３がどの種類の蓄電池に相当するか判定するものとなる。このため蓄電池モデルＤＢ１１６には、蓄電池の種類毎に電圧、電流やＳＯＣの特徴量のデータが格納されている。また、蓄電池分析システム１００は、上記の物理量のデータやＳＯＣの値などを、蓄電池１８３を充電する充電装置１８２から取得する機能を当然備えている。
【００２０】
蓄電池モデルＤＢ１１６に蓄積されているデータについて図２を用いて説明する。図２は本実施形態の蓄電池モデルＤＢ１１６の或る格納データをグラフ化した図である。一般的に蓄電池１８３、特にリチウムイオン電池を充電する際、充電の初期段階では電流を一定にして、電圧を変動させるＣＣ（Ｃｏｎｓｔａｎｔ  Ｃｕｒｒｅｎｔ）充電と呼ばれる方式で充電を行い、ある一定量の充電がなされた後に、ＣＶ（Ｃｏｎｓｔａｎｔ  Ｖｏｌｔａｇｅ）充電と呼ばれる方式で充電が行われる。その模式図が図２である。図２のグラフにおいて、横軸は時間軸を示し、縦軸は電圧値、電流値、ＳＯＣ値を示している。また、線分２０１はＣＣ充電、ＣＶ充電を行う際の電圧の推移を示し、線分２０２はＣＣ充電、ＣＶ充電を行う際の電流の推移を示している。なお、線分２０３はＳＯＣの推移を示している。このような充電を行う場合に特徴量としてあげられるのが電圧の最大値であるＶｍａｘ、充電開始時の電圧であるＶｓｔａｒｔ、ＣＣ充電とＣＶ充電が切り替わる際のＳＯＣの値であるＳＯＣｃｃ＿ｃｖ、電流の最大値であるＩｍａｘ、充電開始時のＳＯＣ値であるＳＯＣｓｔａｒｔである。また、蓄電池１８３の特徴量を示す値として、蓄電池１８３の容量を採用してもよい。
【００２１】
蓄電池分析システム１００は、以上の特徴量を、各蓄電池１８３の充電ごとに得た物理量等の時系列変化のデータから抽出ないし算定し、それぞれの特徴量種類に対応する値を、図中のデータ１６３の如きテーブル形式で記録する。このほかの特徴量としてＣＣ充電の時間を示すｔも考えられるから、この値をデータ１６３に加えることも可能である。
【００２２】
次に、蓄電池分析システム１００が、蓄電池１８３の劣化状態を示す上記指標を得る、劣化診断の処理について説明する。ここでは、指標を得るために電圧値および電流値のデータを利用する。電圧値および電流値は計測誤差の少ない物理量であるから、そうした精度の良いデータを用いれば蓄電池１８３の劣化診断も良好な精度で行えることになる。
【００２３】
なお、蓄電池１８３の劣化診断に重要であるＣＣ充電の継続時間は、電圧値および電流値の時系列変化のデータに基づき、電流値が下がり始め、電圧値が一定になる時間であると定義する。また、充電の方式には（１）ＣＣ充電の終了を蓄電池１８３のＳＯＣをもとに決定する方式、（２）ＣＣ充電の終了を蓄電池１８３に蓄電した電力の絶対値（ｋＷｈ）をもとに決定する方式、（３）ＣＶ充電を行わない方式の３種類が少なくとも考えられる。
【００２４】
以下、上記の（１）〜（３）の各充電方式の種類ごとに劣化診断を行う方法について説明する。図３はＣＣ−ＣＶ充電における電圧・電流の時系列変化例を示す図であり、具体的には上記の（１）の充電方式に対応した劣化診断方法を説明する図である。図３の上段のグラフは、蓄電池１８３の利用開始直後（つまり劣化開始前）の電圧２０１と電流２０２の一回の充電時の傾向を模式的に示しており、蓄電池モデルＤＢ１１６に格納されているデータとなる。図３の下段のグラフは、上段のグラフが示す蓄電池１８３と同種の蓄電池（例：充電開始時の初期電圧が類似）に関して得たデータをグラフ化したものであり、蓄電池１８３の利用開始からある程度の時間が経過した時期（分析対象時期）に充電を行った場合の電圧２０１と電流２１１の時系列変化を示している。また下段のグラフで黒く塗りつぶしてある領域２１２は該蓄電池１８３の劣化を示す指標となる。
【００２５】
上述した（１）の充電方式の場合、所定のＳＯＣの値でＣＣ充電とＣＶ充電を切り替えるため、蓄電池１８３の劣化進行に伴って蓄電容量が減少すれば、自ずとＣＣ充電の時間が短縮されることになる。したがって、少なくともＣＣ充電の時間差により、図３の下段のグラフにおける領域２１２、すなわち領域２１２に相当する分の充電電力量の低下が生じることになる。つまりここでは、領域２１２に相当する分の電力量を、指標として得ることができる。領域２１２に相当する電力量については、電圧値および電流値の該当データをサンプリングした周期での電圧と電流を乗ずることで求めることが可能である。
【００２６】
また、こうした指標から、蓄電池１８３の劣化状態を具体的に推定する際には、図３の上段のグラフの充電総電力量と、下段のグラフの領域２１２に相当する電力量との比率を求め、この比率が、蓄電池１８３の劣化状態を示す値であると特定してもよい。上記例では、グラフにおいて充電電力量を示す領域の面積比率で蓄電池１８３の劣化状態を評価したが、他の評価方法を採用することも出来る。例えば、利用開始直後と分析対象時期との間でのＣＣ充電時間の比率を劣化状態として求める手法を採用できる。あるいは、利用開始直後と分析対象時期との間で、電圧２０１の値が、Ｖｓｔａｒｔから、Ｖｍａｘの５０％に達するまでの時間ｔ５０の比率を劣化状態として求める手法も採用できる。いずれの場合でも図３に示した電圧と電流の時系列変化のデータから推定することが可能である。
【００２７】
図４はＣＣ−ＣＶ充電における電圧・電流の時系列変化例を示す図であり、具体的には、前記（２）に相当する充電方式に対応した劣化診断方法を説明する図である。図４の上段のグラフは、蓄電池１８３の利用開始直後の電圧２０１と電流２０２の一回の充電時の傾向を模式的に示している。図４の下段のグラフは、上段のグラフが示す蓄電池１８３と同種の蓄電池（例：充電開始時の初期電圧が類似）に関して得たデータをグラフ化したものであり、蓄電池１８３の利用開始からある程度の時間が経過した時期（分析対象時期）に充電を行った場合の電圧２０１と電流２１３の時系列変化を示している。また上段のグラフで黒く塗りつぶしてある領域２１４と、下段のグラフで黒く塗りつぶしてある領域２１５は、該当蓄電池１８３の劣化状態を示す指標となる。
【００２８】
上述した（２）の充電方式の場合には、蓄電池１８３ごとに予め決まっている電力量（ｋＷｈ）の充電が終了すると、ＣＶ充電に移行する。下段のグラフのように、劣化が進行している蓄電池１８３の場合は、蓄電池１８３の蓄電容量（絶対値）が利用開始直後と比較して少なくなっているために、ＣＶ充電での充電量は減少する。このような考え方をもとに領域２１４に相当する電力量（サンプリングした時点での電力と電流の積分）と、領域２１５に相当する電力量とを比較することで、該当蓄電池１８３の劣化状態を推定することが可能となる。
【００２９】
もちろん、利用開始直後と分析対象時期との間での、ＣＶ充電が終了するまでの時間の比率を劣化状態として求める手法も採用できる。また、（１）の充電方式に関して説明したように、利用開始直後と分析対象時期との間での、電圧２０１の値がＶｓｔａｒｔからＶｍａｘの５０％に達するまでの時間の比率を劣化状態として求める手法も採用できる。
【００３０】
図５はＣＣ充電における電圧・電流の時系列変化例を示す図であり、具体的には、前記（３）に相当する充電方式に対応した劣化診断方法を説明する図である。図５の上段のグラフは、蓄電池１８３の利用開始直後の電圧２０１と電流２０２の一回の充電時の傾向を模式的に示している。図５の下段のグラフは、上段のグラフが示す蓄電池１８３と同種の蓄電池（例：充電開始時の初期電圧が類似）に関して得たデータをグラフ化したものであり、蓄電池１８３の利用開始からある程度の時間が経過した時期（分析対象時期）に充電を行った場合の電圧２０１と電流２０２の時系列変化を示している。充電方式が（３）の場合は、ＣＣ充電のみで蓄電池１８３を充電し、蓄電池の安全性の観点から、所定のＳＯＣの値を基準にＣＣ充電を終了することになる。これは、蓄電池１８３に充電した電力量（絶対値）を基準にＣＣ充電の終了を行うとすれば、劣化進行によって当初より減少した蓄電容量以上の充電を行ってしまう懸念があるためである。こうした充電方式において、劣化が進んだ蓄電池１８３に充電を行う場合、ＣＣ充電に必要とする時間が、（１）の充電方式に関して述べたのと同様に短くなる。そのため、利用開始直後と分析対象時期との間での、ＣＣ充電に要した時間の差分２１５を指標とし該当蓄電池１８３の劣化状態を推定することができる。
【００３１】
以下、本実施形態における蓄電池分析方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する蓄電池分析方法に対応する各種動作は、蓄電池分析システム１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００３２】
図６は本実施形態における蓄電池分析方法の処理手順例を示すフロー図である。この場合、蓄電池分析システム１００は、充電装置１８２と通信し、蓄電池１８３に対し充電が開始されたことを示すデータを得て、充電開始を認識する（ステップ３０１）。その後、蓄電池分析システム１００は、充電時に充電装置１８２にて取得される電圧値および電流値などの各種の充電データを、通信Ｉ／Ｆ１７を介して受信し、図７に例示するフォーマットに従ってメモリ１３に蓄積する（ステップ３０２）。該メモリ１３に蓄積する充電データ（図７参照）は、１回の充電で毎に付与されるＩＤ（３２１）、電池温度（３２２）、データ取得日時（３２３）、データ取得時のＳＯＣ値（３２４）、充電電圧（３２５）、充電電流（３２６）、電池総容量（３２７）といったデータを含むデータテーブル３２０となる。
【００３３】
続いて蓄電池分析システム１００は、充電装置１８２より得た上記の充電データが、初めての充電に関するものであるか、蓄電池管理ＤＢ１１５に問い合わせて判定する（ステップ３０３）。この判定で、該当充電データが、初めての充電に関するものである、すなわち、過去に蓄電池管理ＤＢ１１５に該当蓄電池に関するレコードが無いか、レコードは存在するが所定項目（例：総容量）が空白であった場合、電池の種類を分析する（ステップ３０４）。この分析は、図３〜５に示した充電方式のうちどの充電方式に相当する充電データかを、蓄電池モデルＤＢ１１６に格納されている各特徴量（Ｖｍａｘ、Ｖｓｔａｒｔ、Ｉｍａｘ、・・・等々）に関して充電データを照合し、判定する。なお、蓄電池の種類毎に充電方式が予め決まっていることを前提としている。
【００３４】
この処理が終了した後、蓄電池分析システム１００は、蓄電池の種類に関する分析結果を、蓄電池モデルＤＢ１１６において、データテーブル１６３の形式にて格納する（ステップ３０５）。この場合は初回の充電データであり、蓄電池の劣化を判断するためのデータがそろっていないため、この初期状態のデータを蓄電池管理ＤＢ１１５にデータテーブル１６４のフォーマットに従って格納して全体の処理を終了する（ステップ３０６）。
【００３５】
一方、上記のステップ３０３の判定で、初回充電の充電データでないと判定した場合（ステップ３０３：ＮＯ）、蓄電池分析システム１００は、該当充電データを蓄電池モデルＤＢ１１６中のデータテーブル１６３と比較し、先に述べた（１）〜（３）のどの充電方式すなわち蓄電池種類に相当するか判定する（ステップ３０７）。ここで、該当蓄電池１８３が、例えば、ＳＯＣの値でＣＣ充電とＣＶ充電を切り替えるパターンの蓄電池であった場合、図３の説明に用いた推定方式を用いて該当蓄電池の劣化状態を評価する（ステップ３０８）。他方、ステップ３０７にて、該当蓄電池が充電電力量の絶対値でＣＣ充電とＣＶ充電を切り替えるパターンの蓄電池であった場合、図４の説明に用いた推定方式を用いて蓄電池の劣化状態を評価する（ステップ３０９）。また、ステップ３０７にて、該当蓄電池がＣＣ充電のみで充電を行うものであった場合には、図５の説明に用いた推定方式を用いて蓄電池の劣化状態を評価する（ステップ３１０）。
【００３６】
次に蓄電池分析システム１００は、テーブル１６４に過去蓄積されている蓄電池の劣化に関する指標と、今回の処理にて算出された蓄電池の劣化に関する指標とを比較し（ステップ３１１）、両者が異なっていれば、すなわち劣化のレベルが上昇している場合には、指標の更新が必要と判断してテーブル１６４の内容を今回処理で得た指標にて更新し、更には劣化のレベルが上昇したことを出力し（ステップ３１２）、全体処理を終了する。
【００３７】
上記の実施形態に加えて、蓄電池分析システム１００を用いて蓄電池の充電設備における充放電計画立案を行うシステムを想定することもできる。例えば、充放電対象の蓄電池の劣化が進んでいるにもかかわらず、劣化がないものとして充電計画を立案すると、予定していた充電電力に余剰が発生することとなり、電力系統、特に蓄電池が接続されている配電系統においては予定外の電圧上昇が発生する。また、蓄電池からの放電計画の場合には、蓄電池の劣化を考慮しないと、予定していた放電電力に不足が発生することとなり、電力系統、特に蓄電池が接続されている配電系統においては電力不足が発生し、予想外の電圧低下が発生する。数が少ない蓄電池の充電を想定している場合には大きな問題とならないものの、たとえばバーチャルパワープラントと呼ばれている、分散している多数の蓄電池をひとつの発電所とみなして充放電を行うような形態で充電計画を想定する場合、各蓄電池の劣化状態を考慮するか否かで、蓄電池が接続されている電力系統、地域電力供給系統での、電力品質に関係する指標に大きな影響が生じる。
【００３８】
そこで、このような電力系統、地域電力供給系統への電圧品質に関係する指標への影響を低減するための充電計画立案システム２５０の一実施例を図８に示す。図８は本実施形態の蓄電池分析システム１００を用いた充電計画システム２５０の構成例を示す図である。なお、以下の説明では便宜上充電の場合についての説明とし、放電の場合の説明は充電電力の符号を反転することで説明がつくため、本説明では省略する。また、充電制御システムを考える際は、充電計画立案システム２５０で取り扱う時間周期（例：数時間、数日）をリアルタイムの制御周期（例：１分、数分）にすることで実現が可能であること、また、充電計画立案システムの処理フローをそのまま用いることができるため説明を省略する。
【００３９】
充電計画立案システム２５０は、充電装置（ＥＶＳＥ、Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｓｕｕｐｌｙ  Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）１８２、充電計画立案装置２５０と充電装置１８２を接続する通信ネットワーク１８０、充電計画立案装置２５０と通信ネットワーク１８０を接続する通信線１８５、１８６、蓄電池１８３、配電系統からの電力を授受する配電線１８７、充電装置１８２と蓄電池１８３を接続する充電ケーブル１８８、基幹系統からの電力を降圧して充電装置１８２に適切な電圧に変換する柱上変圧器１８１、を含むものとしてよい。なお、以下の説明では蓄電池１８３を説明の便宜上、電気自動車と想定する。また、充電計画立案システム２５０は、系統側に設置される蓄電池を対象として充電計画の立案を行うとしてもよい。この場合は該系統側設置の蓄電池も劣化診断の対象とする。
【００４０】
充電計画立案装置２５０は、図８に示すように、計画を立案する期間の電力供給量を予測する電力供給量予測装置３００、計画を立案する期間の対象地域系統における電力需要量を予測する電力需要量予測装置４００、需給計画の立案、あるいは充電装置１８２に対する制御の指令値を決定する充電計画・制御装置５００、各蓄電池１８３への充電の設定値を通信Ｉ／Ｆ２７を介して蓄電池１８３に指令する充電管理装置６００、蓄電池分析システム１００、充電装置１８２とのデータ授受を行う通信Ｉ／Ｆ２７、電気自動車１８３からの充電要求を管理する充電要求管理装置７００、電力供給量予測、電力需要量予測、充電要求等のデータを蓄積しておく履歴ＤＢ２５５、前記３００〜７００の装置を接続する通信バス２８から構成される。もちろん、充電計画立案装置２５０には、計算を行うため、演算装置２４、メモリ２３、入力装置２５、出力装置２６、履歴ＤＢ２５５およびプログラム２２を格納した記憶装置２１が存在することは言うまでもない（各装置３００〜７００も同様）。なお、履歴ＤＢ２５５の内容は後述するデータ２６６〜２６８、２５６〜２５８、２７６〜２７８、３５９、３６９、３７９の内容を含むものである。
【００４１】
充電計画立案装置２５０中の電力需要量予測装置４００の例を図９に示す。これは蓄電池１８３に充電するための電力を含めた電力需要量を予測し、その結果を電力供給量予測装置３００に反映させる装置となる。電力需要量予測装置４００は、需要履歴ＤＢ２５６、需要外性要因ＤＢ２５７、需要補正ＤＢ２５８、需要予測部３６４、需要量予測計画ＤＢ２５９から構成される。需要履歴ＤＢ２５６中のデータ３６６は、負荷ごとの、時刻とそれに呼応した電力需要量が記録されたものとなっている。また、需要外性要因ＤＢは、過去の日ごと、時間ごとの最高気温、最低気温、湿度、日射量、イベント等の電力需要に影響を及ぼす要因データ３６７が格納されている。また、需要補正ＤＢ２５８には、蓄電池である電気自動車１８３からの充電要求に関するデータがＥＶＳＥごとに、データ３６８の形式で補正量という形で格納されている。
【００４２】
また、需要予測部３６４は、前記の各ＤＢ２５６〜２５８に示したデータを入力とし、最適化計算手法、たとえばよく知られているラグランジェの未定係数法、回帰分析法、線形計画法、ニューラルネットワーク、タブーサーチに代表される手法を用いて需要量予測を行い、その結果を需要量予測計画ＤＢに格納する。ここでの需要予測部３６４の実現例に関しては、たとえばニューラルネットワークを用いた例として特開平４−３７２０４６、回帰分析を用いた例として特開平５−３８０５１に詳しい技術が開示されている。格納された予測結果はデータ３６９に示すように、負荷ごと、あるいはＥＶＳＥ１８２ごとの時刻に呼応した需要量という形で格納される。
【００４３】
図１０に充電計画立案装置２５０中の電力供給量予測装置３００の構成を示す。この電力供給量予測装置３００は、需要量計画ＤＢ２６６、設備運転計画ＤＢ２６７、設備特性ＤＢ２６８、供給量予測部３５４、供給量予測計画ＤＢ２６９から構成される。需要量計画ＤＢ２６６の内容は、図９の説明で述べた需要量予測計画ＤＢ２５９の内容と同一である。また、設備運転計画ＤＢ２６７におけるフォーマットの一例をデータ３５７にて示す。設備運転計画ＤＢ２６７でのデータフォーマットは、各設備に対して、時刻ごとの運転状況（ＯＮ／ＯＦＦ）の情報が蓄積されたものとなっている。また、設備特性ＤＢ２６８におけるデータフォーマットの例をデータ３５８にて示す。設備特性ＤＢ２６８中のデータは、各設備の運転に関するパラメータを格納したものであり、たとえば小規模な発電機であればその燃料消費特性のパラメータである係数（ａ〜ｃ）が格納されている。この設備特性ＤＢ２６８のデータは、供給量予測部３５４の計算で発電機ごとの計画出力値を決定する際に利用する。
【００４４】
また、供給量予測部３５４は、前記の各ＤＢ２６６〜２６８に示した各データを入力とし、最適化計算手法、たとえばよく知られているラグランジェの未定係数法、回帰分析法、線形計画法、ニューラルネットワーク、タブーサーチに代表される手法を用いて電力供給量の予想計画値を算出する。ここでの供給量予測部３５４の実現例に関しては、たとえば線形計画法を用いた例として特開２０１１−１８８５９０に詳しい技術が開示されている。その予測結果は供給量予測計画ＤＢ２６９に格納される。予測結果のデータフォーマットはデータ３５９に示すように、設備ごとに、時刻とそれに呼応する電力供給設備の出力量を記録したものとなる。
【００４５】
充電計画立案装置２５０中の需給計画・制御装置５００の一実施例を図１１に示す。需給計画制御装置５００は、電力供給量予測ＤＢ２７６、電力需要量予測ＤＢ２７７、蓄電池ＤＢ２７８、計画・制御計算部３７４、蓄電池充放電計画ＤＢ２７９から構成される。電力供給量予測ＤＢ２７６は、図１０に関して述べたデータ３５９と同一の内容であり、その中に格納されているデータ３７６も前記したデータ３５９と同一である。
【００４６】
また、電力需要量予測ＤＢ２７７も、図９に示した需要量予測計画ＤＢ３６５と同一であり、そのデータフォーマット３７７も前記したデータ３６９と同一である。また、蓄電池ＤＢ２７８は、データ３７８に示したフォーマットで、蓄電池に関するデータが蓄積されている。その内容は、蓄電池の充電開始時の初期ＳＯＣ、目標ＳＯＣ、充電目標時間、蓄電池分析システム１００が算出している指標など劣化情報、対象蓄電池の容量、対象蓄電池の充電タイプのいずれか任意の組合せから構成されるデータとなる。この場合、少なくとも劣化情報を含まなければならない。
【００４７】
計画・制御計算部３７４は、以上に述べたデータベース２７６〜２７８の各データを用いて、各時刻、あるいは制御周期における蓄電池充放電計画を生成し、その結果を蓄電池充放電計画ＤＢ２７９に格納する。この蓄電池充放電計画の生成に利用する手法としてはたとえば、よく知られているラグランジェの未定係数法、回帰分析法、線形計画法、ニューラルネットワーク、タブーサーチ、遺伝アルゴリズムに代表される手法が採用できる。ここでの計画・制御計算部３７４の実現例に関しては、たとえば遺伝アルゴリズムを用いた例として特開２０００−２０９７０７に詳しい技術が開示されている。なお、蓄電池ＤＢ２７８のパラメータについては、前記した最適化計算手法に対する制約条件として用いることも可能である。ここでの計算において、前記した劣化情報は、全体容量に対して劣化のため利用できない割合の形で格納しておき、計画生成時にはデータフォーマット３７８中にある「容量」の値との乗算を行い、減少した蓄電池の容量値で計画生成を行う。このことで、蓄電池の劣化を踏まえた計画立案計算が可能となる。計画結果はデータ３７９に例示するフォーマットの形式となっており、各蓄電池の各時間における充電量（放電量）が格納されている。こうした、各蓄電池毎の充電量については、例えば、充電計画立案装置２５０（ないし蓄電池分析システム１００）が、上記の電力需要量および電力供給量の予測値に基づいて、電力系統にて生じる電力供給量の過不足分を、蓄電池に充電すべき充電量として算定し、算定した充電量を、各蓄電池の容量（データ３７８に基づく）に応じて、各蓄電池の充電予定量として振り分けたものとなる。振り分けの手法としては、容量が大きいものから蓄電池を順次特定し、容量分だけ充電量を割り当てるといった手法が想定できる。
【００４８】
なお、劣化に関する情報は常に一定周期で得られる訳ではない。従って、図１２の上段のグラフ２２０１に示すように、ある時期２２３以後に充電がない場合、それ以後で最初に充電計画を行う際には、時期２２３以降の蓄電池の劣化を精度良く予測し、計画結果に反映する必要がある。その方法としては、図１２の下段のグラフ２２０２に示すように、過去の指標の時系列変化の傾向を回帰分析等の統計解析により算出し、その傾向に沿って劣化予測をする（たとえば傾向線２３１がひかれた場合に、期間２３０の間での充電計画・制御は、傾向線２３１上の指標値を用いる）。
【００４９】
以上のような計画生成を行うことで、充放電対象となる蓄電池の劣化を考慮した蓄電池の充放電計画を立案することが可能となる。そのため、蓄電池が存在している地域系統に、電力品質低下の影響が及ぶことを防ぐよう、充電計画を立案することが可能となる。
【００５０】
以上、実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
【００５１】
こうした本実施形態によれば、蓄電池の劣化状態を精度良く推定することができる。
【００５２】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、蓄電池分析システムにおいて、蓄電池の充放電を行う充放電装置と通信する通信装置を備え、前記演算装置は、前記通信装置を介して前記充放電装置と通信して、蓄電池における充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータを取得し、ここで取得したデータを前記記憶装置に格納する処理を実行するものである、としてもよい。
【００５８】
また、蓄電池分析システムにおいて、前記演算装置は、前記使用初期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータと、１または複数の前記分析対象時期に測定された充電時の電圧値および電流値の時系列変化のデータを前記記憶装置より読み出し、ここで読み出した各時系列変化のデータを比較して、前記使用初期と前記各分析対象時期との間での前記時系列変化の差異を特定し、当該差異の情報を該当蓄電池の各分析対象時期での劣化状態を示す指標とする処理と、前記各分析対象時期の指標の経時変化傾向を所定の統計解析により算出し、算出した経時変化傾向に基づいて、前記分析対象時期の以降で充電がなされていない期間のうち所定時期について前記指標を算定し記憶装置に格納する処理と、を実行するものである、としてもよい。
【００５９】
また、蓄電池分析システムにおいて、前記演算装置は、前記指標を蓄電池毎に記憶装置に格納する処理と、蓄電池が接続される電力系統での電力需要量および電力供給量の予測値に基づいて、前記電力系統にて生じる電力供給量の過不足分を、蓄電池に充電すべき充電量として算定し、算定した充電量を、各蓄電池の指標に基づく蓄電容量に応じて、各蓄電池の充電予定量として振り分け、蓄電池毎の充電予定量の情報を記憶装置に格納する処理と、を実行するものである、としてもよい。
【符号の説明】
【００６０】
１１、２１  記憶装置
１２、２２  プログラム
１３、２３  メモリ
１４、２４  演算装置
１５、２５  入力装置
１６、２６  出力装置
１７、２７  通信ＩＦ（通信装置）
１８、２８  通信バス
１００  蓄電池分析システム
１１０  蓄電池種別判定部
１１１  データ比較部
１１２  データ取得部
１１３  劣化判定部
１１５  蓄電池管理ＤＢ
１１６  蓄電池モデルＤＢ
１８０  通信ネットワーク
１８１  柱上変圧器
１８２  ＥＶＳＥ（充電装置）
１８３  電気自動車（蓄電池）
１８５  通信線
１８６  通信線
１８７  配電線
１８８  充電ケーブル
２０１  電圧の傾向
２０２、２１１、２１３  電流の傾向
２５０  充放電計画立案装置
２５５  履歴ＤＢ
２５６  需要履歴ＤＢ
２５７  需要外性要因ＤＢ
２５８  需要補正ＤＢ
２５９  需要量予測計画ＤＢ
２６６  需要量計画ＤＢ
２６７  設備運転計画
２６８  設備特性ＤＢ
２６９  供給量予測計画ＤＢ
２７６  電力供給量予測ＤＢ
２７７  電力需要量予測ＤＢ
２７８  蓄電池ＤＢ
２７９  蓄電池充放電計画ＤＢ
３００  電力供給量予測装置
３５４  供給量予測部
３６４  需要予測部
３７４  計画・制御計算部
４００  電力需要量予測装置
５００  需給計画・制御装置
６００  充電管理装置
７００  充電要求管理装置
【図１】
0005842054.tif 000002
【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９】
0005842054.tif 000009
【図１０】
0005842054.tif 000010
【図１１】
0005842054.tif 000011
【図８】
0005842054.tif 000012
【図１２】
0005842054.tif 000013