(57)【要約】【課題】電池の個々の状態に応じて電池の寿命を診断する。【解決手段】時刻ごとに測定された電池１１の使用時間と、時刻ごとに測定された電池１１の劣化を示す劣化指標の測定値を記憶する記憶部２２と、電池１１の寿命を診断する処理部２３とを有し、処理部２３は電池１１の使用時間と劣化指標の測定値に基づいて前記劣化指標の時間変化量を求め、劣化指標の時間変化量に基づいて個々の電池ごとに劣化指標の予測関数を求め、劣化指標の予測関数に基づいて劣化指標の予測値を求め、劣化指標の予測値に基づいて電池１１の寿命を診断する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時刻ごとに測定された電池の使用時間と、前記時刻ごとに測定された前記電池の劣化を示す劣化指標の測定値を記憶する記憶部と、前記電池の寿命を診断する処理部とを有し、
前記処理部は、
前記電池の使用時間と前記劣化指標の測定値に基づいて前記劣化指標の時間変化量を求め、
前記劣化指標の時間変化量に基づいて個々の電池ごとに前記劣化指標の予測関数を求め、
前記劣化指標の予測関数に基づいて前記劣化指標の予測値を求め、
前記劣化指標の予測値に基づいて前記電池の寿命を診断することを特徴とする電池の寿命診断装置。
【請求項２】
前記処理部は、
前記劣化指標の時間変化量と予め定められた予測関数変更用しきい値とを比較して、前記劣化指標の予測関数を変更し、
変更した前記劣化指標の予測関数に基づいて前記劣化指標の予測値を求め、
前記予測値と予め定められた寿命判定用しきい値とを比較して、前記電池の余寿命を求めることを特徴とする請求項１に記載の電池の寿命診断装置。
【請求項３】
前記記憶部は、
前記時刻ごとに測定された、前記電池の温度の測定値又は前記電池にかかる電圧の測定値を記憶する稼働履歴データテーブルを有し、
前記処理部は、
前記使用時間を前記温度の測定値又は前記電圧の測定値で補正した補正使用時間を用いて前記劣化指標の時間変化量を求めること特徴とする請求項１に記載の電池の寿命診断装置。
【請求項４】
前記処理部は、
前記劣化指標として、前記電池の内部抵抗を用いること特徴とする請求項１に記載の電池の寿命診断装置。
【請求項５】
前記記憶部は、
前記電池の種類又は用途ごとに、前記劣化指標の予測関数及び前記寿命判定用しきい値を記憶する予測関数データテーブルを有すること特徴とする請求項２に記載の電池の寿命診断装置。
【請求項６】
前記電池の劣化指標の測定値と、前記電池の劣化指標の予測値をグラフに時系列に表示する出力部を更に有すること特徴とする請求項１に記載の電池の寿命診断装置。
【請求項７】
時刻ごとに測定された電池の使用時間と、前記時刻ごとに測定された前記電池の劣化を示す劣化指標の測定値を記憶部に記憶し、
処理部は、前記電池の使用時間と前記劣化指標の測定値に基づいて前記劣化指標の時間変化量を求め、前記劣化指標の時間変化量に基づいて個々の電池ごとに前記劣化指標の予測関数を求め、前記劣化指標の予測関数に基づいて前記劣化指標の予測値を求め、前記劣化指標の予測値に基づいて前記電池の寿命を診断することを特徴とする電池の寿命診断方法。
【請求項８】
前記電池の劣化指標の測定値と、前記電池の劣化指標の予測値を出力部にグラフとして時系列に表示し、
前記電池の前記余寿命が予め定められた期間内に到達すること判定して、前記余寿命に到達する電池があることをアラートとして前記出力部に表示すること特徴とする請求項７に記載の電池の寿命診断方法。
【請求項９】
前記劣化指標の時間変化量を前記出力部にグラフとして時系列に表示すること特徴とする請求項８に記載の電池の寿命診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電池の寿命診断装置及び電池の寿命診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
バックアップ用の電源や電力の安定化に用いられる蓄電システムでは、使用するにつれて構成要素である電池が劣化する。このため、適切な時期で電池を交換しなければならない。適切な時期で電池を交換するためには、電池が使用限界に到達する時間、即ち電池の寿命を診断する必要がある。
【０００３】
例えば、特許文献１には、電池の交換が必要となる時期を診断するための方法が記載されている。具体的には、寿命診断対象とする電池について複数回測定した内部抵抗の測定値と、その測定時の電池の使用時間である設置経過年数との関係から寿命を診断している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２７１４３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の寿命診断方法では、電池の劣化を示す劣化指標として内部抵抗を用い、電池の使用時間に基づいて内部抵抗を予測することで電池の寿命を診断している。
【０００６】
しかし、内部抵抗の推移を電池間で比較すると、使用時間が同じであっても、電池ごとの個体差や温度などの設置環境によって内部抵抗の推移が異なる場合がある。そのため、電池の寿命を精度よく診断するためには、電池の個々の状態に応じて内部抵抗を予測することが重要である。特許文献１には、電池の個々の状態に応じて内部抵抗を予測して電池の寿命を診断する方法については言及されていない。
【０００７】
本発明の目的は、電池の個々の状態に応じて電池の寿命を診断することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様の電池の寿命診断装置は、時刻ごとに測定された電池の使用時間と、前記時刻ごとに測定された前記電池の劣化を示す劣化指標の測定値を記憶する記憶部と、前記電池の寿命を診断する処理部とを有し、前記処理部は、前記電池の使用時間と前記劣化指標の測定値に基づいて前記劣化指標の時間変化量を求め、前記劣化指標の時間変化量に基づいて個々の電池ごとに前記劣化指標の予測関数を求め、前記劣化指標の予測関数に基づいて前記劣化指標の予測値を求め、前記劣化指標の予測値に基づいて前記電池の寿命を診断することを特徴とする。
【０００９】
本発明の一態様の電池の寿命診断方法は、時刻ごとに測定された電池の使用時間と、前記時刻ごとに測定された前記電池の劣化を示す劣化指標の測定値を記憶し、前記電池の使用時間と前記劣化指標の測定値に基づいて前記劣化指標の時間変化量を求め、前記劣化指標の時間変化量に基づいて個々の電池ごとに前記劣化指標の予測関数を求め、前記劣化指標の予測関数に基づいて前記劣化指標の予測値を求め、前記劣化指標の予測値に基づいて前記電池の寿命を診断することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、電池の個々の状態に応じて電池の寿命を診断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例の電池の寿命診断装置のブロック図である。
【図２】電池情報記憶領域の例である電池情報データテーブルを示す図である。
【図３】予測関数記憶領域の例である予測関数データテーブルを示す図である。
【図４】稼働履歴記憶領域の例である稼働履歴データテーブルを示す図である。
【図５】予測値記憶領域の例である予測値データテーブルを示す図である。
【図６】蓄電システムに対する寿命診断の処理を示すフローチャートである。
【図７】蓄電池に対する寿命診断の処理を示すフローチャートである。
【図８】寿命診断結果の表示画面の例を示す図である。
【図９】寿命診断結果の表示画面の例を示す図である。
【図１０】時間変化量の算出処理の例を示す図である。
【図１１】内部抵抗の時間推移の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を用いて実施例について説明する。  
実施例の寿命診断装置は、内部抵抗などの劣化指標の時間変化量を用いて電池の状態を判定し、電池の劣化指標を予測する関数を変更する。
【００１３】
図１１に示すように、内部抵抗の推移は、例えば、線形的なものから指数的なものに変化する。よって、電池の状態に応じて劣化指標の予測関数を変更することで、精度よく電池の劣化指標の将来推移を予測できる。その結果、電池の寿命を高精度で診断することができる。
【００１４】
[寿命診断装置]
図１を参照して、実施例の寿命診断装置について説明する。  
図１に示すように、蓄電システム１０は、１つまたは複数の電池１１と、電池１１に接続されたコントローラ１２を有する。コントローラ１２は、蓄電システム１０及び電池１１を制御すると共に、内部抵抗、電圧、電流、温度などの電池状態の実測値を稼動履歴として定常的に収集する。
【００１５】
収集した稼動履歴は、コントローラ１２に接続された通信部(蓄電システム側)１３によって、通信網１４を通じて定常的に送信される。なお、蓄電システム１０は複数存在しても良い。また、蓄電システム１０内において、電池１１を複数束ねて電池モジュールにするなど、管理しやすいように蓄電システムを構造化しても良い。また、蓄電システム１０は、通信部(蓄電システム側)１３を取り込んで、通信部と一体となった蓄電システムとしても良い。また、稼働履歴は、寿命診断装置２０からの指示を受けてコントローラ１２が収集し、送信する形式としても良い。
【００１６】
稼動履歴は、通信網１４を通じて、監視装置として機能する寿命診断装置２０に送信される。寿命診断装置２０は例えばサーバであり、通信部(診断装置側)２１、記憶部２２、処理部２３、入力部２４及び出力部２５を有する。なお、サーバはスタンドアロン型に限らず、クラウド型であってもよい。
【００１７】
図１に示すように、送信された稼動履歴は、記憶部２２に定常的に記憶され、記憶部２２は、診断対象である蓄電池システム１０及び電池１１の基本的な情報を格納する電池情報記憶領域２２０、内部抵抗などの劣化指標の予測に用いる予測関数を格納する予測関数記憶領域２２１、稼動履歴を格納する稼動履歴記憶領域２２２、劣化指標の予測結果を格納する予測値記憶領域２２３を有する。また、記憶部２２は、通信部（診断装置側）２１及び処理部２３と接続されデータを授受する。
【００１８】
処理部２３は、記憶部２２に格納された情報に基づいて、プログラムの実行により電池１１の寿命を診断する処理を行う。寿命診断の処理については、後述の図６および図７に示すフローチャートで説明する。
【００１９】
入力部２４は、ユーザ操作による情報入力を受け付ける。入力部２４は、例えばマウスやキーボード等で構成される。出力部２５は、ユーザに対して情報を出力する。出力部２５は、例えば、ディスプレイやプリンタ等で構成される。また、Ｅメール、電話、ＦＡＸなどであっても良い。処理部２３の寿命診断処理の結果は、出力部２５を通してユーザに伝えられる。
【００２０】
[記憶部]
次に、記憶部２２が有する各記憶領域の例をそれぞれ示す。  
電池情報記憶領域２２０には、診断対象である蓄電池システム１０および電池１１の基本的な情報が格納される。図２は、電池情報記憶領域２２０の例である電池情報データテーブル２２０ａを示す。本テーブルは、蓄電システムＩＤ欄２２０ｂ、電池ＩＤ欄２２０ｃ、種類欄２２０ｄ、用途欄２２０ｅ、予測関数欄２２０ｆ及び余寿命２２０ｇの各フィールドを有する。
【００２１】
蓄電システムＩＤ欄２２０ｂには、診断対象となる蓄電システムを一意に識別するための情報が格納される。電池ＩＤ欄２２０ｃには、診断対象となる電池を一意に識別するための情報が格納される。蓄電システムＩＤ欄２２０ｂおよび電池ＩＤ欄２２０ｃに格納される情報は、後述の稼動履歴データテーブル２２２ａおよび予測値データテーブル２２３ａの同名のフィールドと紐付く情報が格納される。
【００２２】
種類欄２２０ｄには、蓄電システムＩＤ欄２２０ｂおよび電池ＩＤ欄２２０ｃで識別される電池の種類（鉛やリチウムイオンなど）を特定するための情報が格納される。用途欄２２０ｅには、種類欄２２０ｄには、蓄電システムＩＤ欄２２０ｂおよび電池ＩＤ欄２２０ｃで識別される電池の用途（バックアップ用途や変動緩和用途など）を特定するための情報が格納される。種類欄２２０ｄおよび用途欄２２０ｅに格納される情報は、後述の予測関数データテーブル２２１ａの同名のフィールドと紐付く情報が格納される。
【００２３】
予測関数欄２２０ｆは、劣化指標の予測に用いられる関数の形式を特定する情報が格納される。余寿命欄２２０ｇは、寿命到達までの残りの使用時間を特定する情報が格納される。蓄電システムＩＤ欄２２０ｂ、電池ＩＤ欄２２０ｃ、種類欄２２０ｄ及び用途欄２２０ｅには、後述の寿命診断処理を実行する前の段階で、設計者やユーザによって予め情報が格納されている。予測関数欄２２０ｆ及び余寿命欄２２０ｇは、後述の寿命診断処理によって情報が格納される。
【００２４】
尚、電池情報データテーブル２２０ａには、その他に蓄電システム１０を所有する顧客の情報、設置された場所等の情報を持たせても良い。
【００２５】
予測関数記憶領域２２１には、電池の用途や種類ごとに劣化指標の予測に用いる予測関数の情報が格納される。図３は、予測関数記憶領域２２１の例である予測関数データテーブル２２１ａを示す。本テーブルは、種類欄２２１ｂ、用途欄２２１ｃ、初期関数欄２２１ｄ、状態遷移１欄２２１ｅ、状態遷移２欄２２１ｆ及びしきい値欄２２１ｇの各フィールドを有する。
【００２６】
種類欄２２１ｂには、電池の種類を特定するための情報が格納される。用途欄２２１ｃには、電池の用途を特定するための情報が格納される。初期関数欄２２１ｄには、種類欄２２１ｂおよび用途欄２２１ｃで特定される種類および用途の電池において、劣化指標の予測に用いる関数を特定する情報が格納される。本フィールドでは、後述の状態遷移１欄２２１ｅ、状態遷移２欄２２１ｆの判定基準、電池１１の状態が該当しない場合（初期の状態）に用いる予測関数の情報が格納される。
【００２７】
状態遷移１欄２２１ｅには、劣化指標の予測に用いる予測関数を変更する条件である判定基準を特定する情報（図３中の判定基準欄）と、判定基準に該当する場合に用いる予測関数を特定する情報（図２中の予測関数欄）が格納される。
【００２８】
状態遷移２欄２２１ｆには、状態遷移１欄２２１ｅと同様に、劣化指標の予測に用いる関数を変更する条件である判定基準を特定する情報（図３中の判定基準欄）と、判定基準に該当する場合に用いる予測関数を特定する情報（図３中の予測関数欄）が格納される。しきい値欄２２１ｇには、劣化指標について寿命を判定するしきい値を特定する情報が格納される。
【００２９】
なお、図３中における指数、１次、２次及びルートは、電池１１の使用時間について指数関数の項、１次の項、２次の項、平方根の項を有する予測関数を用いることを示している。尚、予測関数データテーブル２２１ａは、後述の寿命診断処理を実行する前の段階で、設計者やユーザによって予め情報が格納されている。本例では、２つの状態遷移欄を有するデータテーブルを示すが、３つ以上の状態遷移欄を有するデータテーブルを構成しても良い。
【００３０】
稼動履歴記憶領域２２２には、蓄電システム１０および電池１１の使用時間ごとの測定データを特定する情報が格納される。図４は、稼動履歴記憶領域２２２の例である稼動履歴データテーブル２２２ａを示す。本テーブルは、蓄電システムＩＤ欄２２２ｂ、電池ＩＤ欄２２２ｃ、時刻欄２２２ｄ、使用時間欄２２２ｅ、補正使用時間欄２２２ｆ、電圧欄２２２ｇ、温度欄２２２ｈ及び内部抵抗欄２２２ｉの各フィールドを有する。
【００３１】
蓄電システムＩＤ欄２２２ｂには、本テーブルに格納される情報を計測した蓄電システム１０を一意に識別するための情報が格納される。電池ＩＤ欄２２０ｃには、本テーブルに格納される情報を計測した電池１１を一意に識別するための情報が格納される。時刻欄２２２ｄには、本テーブルに格納される情報を測定した時刻を特定する情報が格納される。
【００３２】
使用時間欄２２２ｅには、本テーブルに格納される情報を測定したときの電池１１の使用時間を特定する情報が格納される。補正使用時間欄２２２ｆには、使用時間を温度や電圧で補正した値が格納される。電圧欄２２２ｇには、電池１１の電圧の測定値が格納される。温度欄２２２ｈには、電池１１の温度の測定値が格納される。
【００３３】
内部抵抗欄２２２ｉには、電池１１の内部抵抗の計算値が格納される。本実施例において、内部抵抗は劣化指標として扱われる。内部抵抗は、開回路電圧に対して負荷接続時に電圧降下する現象を抵抗として表現したものである。
【００３４】
なお本テーブルには、上記以外に電流、SOC(State of Charge)、湿度などの測定値を格納しても良い。
【００３５】
また、劣化指標として、内部抵抗の代わりに満充電容量を用いても良い。満充電容量は、電池を満充電状態にして、完全放電状態にするまでに取り出せる電気量である。なお、本テーブルは、電池１１ごとに用意される。
【００３６】
予測値記憶領域２２３には、内部抵抗などの劣化指標の予測結果を特定される情報が格納される。図５は、予測値記憶領域２２３の例である予測値データテーブル２２３ａを示す。本テーブルは、蓄電システムＩＤ欄２２３ｂ、電池ＩＤ欄２２３ｃ、時刻欄２２３ｄ、使用時間欄２２３ｅ、補正使用時間欄２２３ｆ及び内部抵抗予測値欄２２３ｇの各フィールドを有する。
【００３７】
蓄電システムＩＤ欄２２３ｂには、本テーブルに格納される予測値の対象となる蓄電システム１０を一意に識別するための情報が格納される。電池ＩＤ欄２２３ｃには、本テーブルに格納される予測値の対象となる電池１１を一意に識別するための情報が格納される。時刻欄２２３ｄには、将来の時刻を特定する情報が格納される。使用時間欄２２３ｅには、電池１１の将来の使用時間を特定する情報が格納される。
【００３８】
補正使用時間欄２２３ｆには、将来の使用時間を温度や電圧で補正した値が格納される。内部抵抗予測値欄２２３ｇには、時刻欄２２３ｄ、使用時間欄２２３ｅで特定される将来の時刻および使用時間に得られる内部抵抗（劣化指標）の予測値が格納される。本実施例では、劣化指標の予測値として、内部抵抗の予測値を用いているが、内部抵抗の予測値の代わりに満充電容量の予測値を用いても良い。尚、本テーブルは、電池１１ごとに用意される。
【００３９】
[処理部２３の寿命診断処理]
次に、実施例における寿命診断処理について説明する。  
寿命診断処理では、稼働履歴記憶領域２２２に格納された使用時間と劣化指標である内部抵抗の情報と、予測関数記憶領域２２１に記憶された予測関数の情報とを用いて内部抵抗の将来推移を予測し、内部抵抗が予め定めた使用時間以内にしきい値に到達するかを判定する。または、内部抵抗がしきい値に到達するまでの時間を判定する。
【００４０】
処理部２３の実行する寿命診断処理を、図６および図７に示すフローチャートを用いて説明する。図６のフローチャートが寿命診断処理の全体を示し、図７のフローチャートは図６のフローチャートの一部の処理の詳細を示す。
【００４１】
まず、図６のフローチャートを用いて、処理部２３の行う寿命診断処理を説明する。  
処理部２３は、電池１０の稼働データを取得し（Ｓ１０２）、寿命診断を診断する処理を（Ｓ１０４）、寿命診断対象の全電池について実行し（Ｓ１０１、Ｓ１０４）、寿命診断結果を表示する（Ｓ１０５）。以下、それぞれの処理を説明する。
【００４２】
Ｓ１０１の処理においては、処理部２３は、毎日の所定の時刻にこの寿命診断処理のフローを開始する。処理部２３は、寿命診断対象のすべての電池１０について、次のＳ１０２、Ｓ１０３の処理を実行する。寿命診断対象の電池１１は、電池データテーブル２２０ａに格納された蓄電システムＩＤ、電池ＩＤを元に特定しても良いし、別に寿命診断対象の電池１１を特定するためのテーブルを用意しても良い。
【００４３】
Ｓ１０２の処理においては、処理部２３は、電池１１の電圧や温度、内部抵抗などの測定値を蓄電システム１０より受け取り、稼働履歴データテーブル２２２ａの電圧欄２２２ｇ、温度欄２２２ｈの現在時刻の行に格納する。また、内部抵抗については、オームの法則に基づき、下記の式１により電圧の変動量を電流の変動量で除算することで測定してもよい。  
内部抵抗(t)＝(電圧(t)−電圧(t−Δt)/(電流(t)−電流(t−Δt))…(式１)
【００４４】
ここで、tはある時刻であり、Δtは電池状態の測定間隔である。電圧(ｔ)はtの時の電池電圧、電流(t)はｔの時の電池に流れる電流を示す。
【００４５】
また、劣化指標として満充電容量を用いる場合、満充電容量を電池が満充電の時点と完全放電の時点を２点抽出し、その２点間の電流値を積分することで測定して、データテーブルに格納する。
【００４６】
なお、各測定値は値をそのまま格納しても良いし、ある基準値（初期値や設計上の最適値）で除した相対値を格納してもよい。さらに、処理部２３は、電池１０の使用開始からの時間である使用時間を算出し、使用時間欄２２２ｅの現在時刻の行に格納する。補正使用時間欄２２２ｆについては、後述のＳ１０３の処理で値を格納する。
【００４７】
また、実施例では、処理部２３が所定の時刻に蓄電システム１０からデータを取得する方式としているが、蓄電システム１０側が任意の時間に測定値を算出し、稼働履歴データテーブル２２２ａに格納する方式であっても良い。
【００４８】
Ｓ１０３の処理においては、処理部２３は、稼働履歴データテーブル２２２ａに格納された情報を用いて、電池１０の寿命診断を行う。本処理にて、Ｓ１０５の処理で表示される予測関数、余寿命及び劣化指標（内部抵抗）の予測値が算出される。すなわち、電池情報データテーブル２２０ａの予測関数欄２２０ｆ、余寿命欄２２０ｇ、予測値データテーブル２２３ａの内部抵抗予測値欄２２３ｇの情報が格納される。本処理の詳細は、図７のフローチャートで後述する。
【００４９】
Ｓ１０４の処理においては、処理部２３は、診断対象のすべての電池１０について、Ｓ１０２、Ｓ１０３の処理を実行した場合には、次のＳ１０５の処理に進む。
【００５０】
Ｓ１０５の処理では、処理部２３は、寿命診断結果を出力部２５に表示する。図８は出力部２５に表示される表示画面の例である。以下、図８を参照して、表示画面の例を説明する。
【００５１】
処理部２３は、電池情報データテーブル２２０ａの蓄電システムＩＤ欄２２０ｂ、電池ＩＤ欄２２０ｃ、予測関数欄２２０ｆ、余寿命欄２２０ｇに格納された情報をそれぞれ出力部２５に表示する。
【００５２】
また、蓄電システムＩＤおよび電池ＩＤと対応付く稼働履歴データテーブル２２２ａと、予測値データテーブル２２３ａの情報をグラフとして表示する。具体的には、処理部２３は、稼働履歴データテーブル２２２ａの時刻欄２２２ｄに格納された情報を横軸に、内部抵抗欄２２２ｉに格納された情報を縦軸にとるグラフを表示する。さらに、このグラフに重ねて、予測値データテーブル２２３ａの時刻欄２２３ｄと、内部抵抗予測値欄２２３ｇに格納された情報をグラフとして表示する。
【００５３】
また、処理部２３は、状態遷移の判定に用いた時間変化量の推移も表示する。図８は状態遷移の判定に、後述する時間変化量（一階差分）を用いた場合の例である。図８に示すように、各時刻における時間変化量（一階差分）をグラフとして表示する。また、グラフには状態遷移の判定基準の関数切替しきい値も表示する。これによって、ユーザは関数切替えがどのタイミングで行われたのかを把握することができる。なお、処理部２３が状態遷移の判定に、後述する時間変化量（予測誤差）などの別の値を用いる場合には、図９に示すように用いた時間変化量を表示する。
【００５４】
蓄電システムＩＤおよび電池ＩＤ順に並べているが、余寿命が小さい電池１１の情報から順に表示しても良い。また、予測関数が指数の電池１１の情報から順に表示しても良い。また、どの情報の順に表示するかの指示を、入力部２４を介してユーザから受け取り、その順に再表示しても良い。
【００５５】
処理部２３は、余寿命があらかじめ定められた期間内となる電池１１がある場合には、寿命に到達する電池１１があることをアラートとして表示する。
【００５６】
次に、図６のＳ１０３の処理の詳細を、図７のフローチャートを用いて説明する。  
処理部２３は、状態遷移の判定基準を取得し（Ｓ２０１）、使用時間を温度や電圧で補正した上で（Ｓ２０２）、状態遷移の判定に用いる内部抵抗（劣化指標）の時間変化量を算出する（Ｓ２０３）。算出した時間変化量を用いて状態遷移の判定を行い（Ｓ２０４、Ｓ２０５）、判定を満たす場合には内部抵抗の予測に用いる予測関数を変更し（Ｓ２０７）、判定基準を満たさない場合には次の状態遷移の判定に移る（Ｓ２０６）。
【００５７】
さらに、稼働履歴を用いて予測関数の係数を決定し（Ｓ２０８）、この予測関数及び係数を用いて内部抵抗（劣化指標）の予測値の推移を算出する（Ｓ２０９）。予測値の推移を用いて寿命判定を行い（Ｓ２１０、Ｓ２１１）、所定の期間に内部抵抗がしきい値を超える場合には、しきい値を超えるまでの残りの期間である余寿命を算出し（Ｓ２１２）、処理を終了する。
【００５８】
以下、それぞれの処理を説明する。なお、これらの処理では、稼働履歴データテーブル２２２ａおよび予測値データテーブル２２３ａについては、寿命診断の対象となる蓄電システム１０及び電池１１のＩＤが該当するテーブルのデータを用いる。
【００５９】
Ｓ２０１において、処理部２３は、寿命診断の対象となる電池１１について電池情報データテーブル２２０ａの種類欄２２０ｄ及び用途欄２２０ｅに格納された情報を取得する。以下、取得した情報を当該電池種類及び当該電池用途と呼ぶ。当該電池種類及び当該電池用途を用いて、予測関数データテーブル２２１ａの種類欄２２１ｂと用途欄２２１ｃの該当する行を特定する。以下の処理では、予測関数データテーブル２２１ａの当該行に格納された情報を利用する。
【００６０】
また、処理部２３は、電池情報データテーブル２２０ａの予測関数欄２２０ｆが空欄の場合、すなわち当該電池について初めて寿命診断を行う場合には、予測関数データテーブル２２１ａの初期関数欄２２１ｄに格納された関数の情報を格納する。
【００６１】
Ｓ２０２においては、処理部２３は、使用時間と電圧及び温度の値を用いて、補正使用時間を算出し、稼働履歴データテーブル２２２ａに格納する。具体的には、処理部２３は、電圧の全行での平均値と温度の全行での平均値を算出し、以下の式（２）により補正使用時間を算出する。  
補正使用時間(t)
＝使用時間(t)×f{2(温度平均-温度基準値)/u}×g{(電圧平均/電圧基準値)v}…(式２)
【００６２】
ここで、tはある時刻であり、稼働履歴データテーブル２２２ａの各行に相当する。使用時間(t)は、ある時刻における使用時間を示す。電圧平均は、電圧の平均値、温度平均は、温度の平均値を示す。温度基準値、電圧基準値、u、vは予め定めた正の係数である。
【００６３】
関数f(x)は、温度平均が温度基準値よりも小さい場合に1を、それ以外の場合にxを返す関数である。関数g(x)は、電圧平均が電圧基準値よりも小さい場合に１を、それ以外の場合にxを返す関数である。
【００６４】
関数f(x)，g(x)の返す値は1よりも大きくなる。したがって、温度平均値が温度基準値よりも大きい場合または電圧平均値は電圧基準値よりも大きい場合には、補正使用時間は実際の使用時間よりも大きくなる。温度や電圧の値が大きいと一定時間における内部抵抗の増加率は大きくなる。しかし、補正使用時間を用いて、補正使用時間における内部抵抗の増加率を算出することで、温度や電圧の内部抵抗の増加への寄与を低減でき、温度や電圧による内部抵抗の増加と、電池１１の状態遷移による内部抵抗の増加を切り分けることができる。なお、実施例では温度、電圧について全行で平均化しているが、例えば１０行ごとの平均値を算出して、補正使用時間の計算を行っても良い。
【００６５】
Ｓ２０３においては、処理部２３は、補正使用時間と内部抵抗を用いて時間変化量を算出する。具体的には、以下の式（３）にて一階差分の時間変化量を算出する。  
時間変化量（一階差分）＝(内部抵抗(t1)−内部抵抗(t1−Δt))
/(補正使用時間(t1)−補正使用時間(t1−Δt))…(式３)
【００６６】
ここで、t１は寿命診断を行う時点の時刻であり、稼働履歴データテーブル２２２ａの最終行に相当する（各行が時刻順に並んでいる場合）。Δtは予め定めた差分を取る時間区間であり、例えば１か月などを取る。内部抵抗(t1)および内部抵抗(t1−Δt)は、当該時刻における内部抵抗の値を示し、補正使用時間(t1)および補正使用時間(t1−Δt)は、当該時刻における補正使用時間の値を示す。
【００６７】
図１０（ａ）は、式（３）にしたがって時間変化量（一階差分）を算出する場合の、計算式を図で示したものである。図に示すように補正使用時間と内部抵抗をプロットした曲線において、時刻ｔ１と時刻ｔ１−Δｔにおける差分を取ることで、時間変化量（一階差分）を算出できる。式（３）を用いることにより、劣化指標である内部抵抗の時間変化量を算出することができる。
【００６８】
なお、時間変化量の別の方法として、例えば、測定開始から寿命診断を行う時点のある所定の時間前までの補正使用時間と内部抵抗のデータを用いて、補正使用時間と内部抵抗の線形予測式（例：内部抵抗＝a×補正使用時間＋b）を作成し、本式よる寿命診断時点での内部抵抗の予測値と実測値の差分の比率である予測誤差（予測誤差＝(実測値−予測値)/実測値）を算出し、時間変化量としても良い。
【００６９】
図１０（ｂ）は、予測誤差を用いる場合の計算式を図で示したものである。図に示すように、時刻ｔ１−Δｔまでの補正使用時間と内部抵抗のデータを用いて最小二乗法で線形予測式を作成し、その線形予測式の時刻ｔ１における予測値と実測値の差分を用いて予測誤差を算出する。
【００７０】
Ｓ２０４において、処理部２３は、内部抵抗の時間変化量を用いて状態遷移の判定を行う。具体的には処理部２３は、予測関数データテーブル２２１ａの当該電池種類及び当該電池用途で特定される行に格納された状態遷移１欄２２１ｅの判定基準と、前述の時間変化量を比較し、判定基準を満たすかを判定する。
【００７１】
判定基準を満たす場合には、条件分岐（Ｓ２０５）に示すように、予測関数の変更処理（Ｓ２０７）に移る。判定基準を満たさない場合には、条件分岐（Ｓ２０５）および条件分岐（Ｓ２０６）に示すように、次の状態遷移の判定基準である状態遷移２欄２２１ｆの判定基準について、判定基準を満たすかを判定していく。このような処理を、いずれかの判定基準を満たすか、すべての状態遷移の欄について判定を行うまで繰り返し実行する。
【００７２】
Ｓ２０７においては、処理部２３は、条件分岐（Ｓ２０５）で判定基準を満たすと判定された状態遷移の欄について、予測関数欄に格納された情報を取得し、電池情報データテーブル２２０ａの予測関数欄２２０ｆの寿命診断対象の電池の行に格納する。
【００７３】
この処理によって、内部抵抗の予測に用いる予測関数が、電池１１の状態に応じて変更される。例えば、電池１１の内部抵抗が大きく増加する状態になった場合には、その状態にあることを時間変化量で判定し、予測関数を指数関数に変更することができる。
【００７４】
Ｓ２０８において、処理部２３は、電池情報データテーブル２２０ｆの予測関数２２０ｆ欄の寿命診断対象の電池の行に格納された予測関数について、係数を決定する。
【００７５】
例えば、予測関数が１次と指定された場合には以下の式（４）を用い、予測関数が２次と指定された場合には以下の式（５）を用い、予測関数がルートと指定された場合には以下の式（６）を用い、予測関数が指数と指定された場合には以下の式（７）を用いる。なお、指数と指定された場合には、以下の式（８）を用いても良い。
【００７６】
内部抵抗予測値(t)＝a×補正使用時間(t)＋b…(式４)
内部抵抗予測値(t)＝a×補正使用時間(t)2＋b×補正使用時間(t)＋c…(式５)
内部抵抗予測値(t)＝a×補正使用時間(t)0.5＋b…(式６)
内部抵抗予測値(t)＝a×exp(b×補正使用時間(t))＋c…(式７)
内部抵抗予測値(t)＝a×exp(b×補正使用時間(t)2＋c×補正使用時間(t))＋d…(式８)
【００７７】
ここで、tはある時刻であり、稼働履歴データテーブル２２２ａの各行に相当する。補正使用時間(t)は、ある時刻における補正使用時間を示し、内部抵抗予測値(t)はある時刻における内部抵抗欄の予測値を示す。a，b，c，dは処理部２３が決定する係数である。
【００７８】
これらの式について、稼働履歴データテーブル２２２ａの内部抵抗欄２２２ｉと補正使用時間欄２２２ｆに格納された値を用いて、内部抵抗欄２２２ｉに格納された値と、内部抵抗予測値との残差の二乗和が最小となるように、最小二乗法で各係数を決定する。
【００７９】
Ｓ２０９においては、Ｓ２０８の処理で決定した予測関数を用いて、内部抵抗の予測値を算出する。具体的には、処理部２３は、予測値データテーブル２２３ａについて、時刻欄２２３ｄ及び使用時間欄２２３ｅを、寿命診断時点から所定の時間までの間のデータを作成する。例えば、寿命診断時点から１年後までの期間について、１か月ごとに時刻および使用時間のデータを作成する。
【００８０】
そして、Ｓ２０２の処理と同じように、式（２）を用いて、使用時間欄２２３ｅの値から、補正使用時間欄２２３ｆの値を算出し、各行に格納する。更に、Ｓ２０８の処理で決定した、予測関数と補正使用時間欄２２３ｆの値とを用いて内部抵抗予測値を算出し、内部抵抗予測値欄２２３ｇの各行に格納する。  
これによって、電池１１の内部抵抗の将来推移の予測値を算出することができる。
【００８１】
Ｓ２１０において、処理部２３は、Ｓ２０９の処理で算出した、内部抵抗予測値がしきい値を上回るかを判定する。具体的には、処理部２３は、予測関数データテーブル２２１ａのしきい値２２１ｇのうち、当該電池種類及び当該電池用途に該当する行に格納されたしきい値を取得し、予測値データテーブル２２３ａの内部抵抗予測値欄２２３ｇにこのしきい値を上回る行があるかを判定する。
【００８２】
しきい値を上回る場合には、次の条件分岐（Ｓ２１１）に示すように、Ｓ２１２の処理に進む。しきい値を上回る行がない場合には、処理を終了する。なお、劣化指標として満充電容量を用いる場合には、しきい値を下回る場合を判定の基準としても良い。
【００８３】
Ｓ２１２においては、予測値がしきい値を上回る場合には、処理部２３は、余寿命を算出して格納する。具体的には、処理部２３は、予測値データテーブル２２１ａにおいて予測値がしきい値を初めて上回る行における使用時間欄２２３ｅの値を取得し、寿命診断時点での使用時間（稼働履歴データテーブル２２２ａの使用時間欄２２２ｅの最終行の値）との差分を取ることで、余寿命を算出し、電池情報データテーブル２２０ａの余寿命欄２２０ｇの寿命診断対象の電池システム１０および電池１１の行に格納する。
【００８４】
このように、図７に示すフローチャートの処理によって、予測関数、余寿命、劣化指標（内部抵抗）の予測値及びを算出することができる。
【００８５】
以上説明したように、実施例の寿命診断装置２０が実行する寿命診断処理を用いることによって、劣化指標である内部抵抗の時間変化量で電池１１の状態を判定し、電池１１の状態に応じて内部抵抗の予測関数を切り替えることでき、精度良く内部抵抗を予測することができる。これにより、内部抵抗で判定する電池１１の寿命についても、精度良く予測することができる。
【符号の説明】
【００８６】
１０…蓄電システム、１１…電池、２０…寿命診断装置、２２…記憶部、２２０…電池情報記憶領域、２２１…予測関数記憶領域、２２２…稼働履歴記憶領域、２２３…予測値記憶領域、２３…処理部、２４…入力部、２５…出力部
【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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