(57)【要約】【課題】劣化状態が不明な蓄電素子についても劣化状態を推定できる状態推定方法、及び状態推定装置を提供する。【解決手段】蓄電素子の状態推定方法は、第１の蓄電素子（６１１）について、所定期間内の第１挙動データを取得し、劣化状態が判明している第２の蓄電素子（６２１）の第２挙動データと前記第２の蓄電素子の劣化状態との関係に基づき、前記第１の蓄電素子について取得した第１挙動データに応じて、前記第１の蓄電素子の第１時点における劣化状態を推定し、前記第１時点における劣化状態と、前記第１時点から第２時点までの履歴データとに基づき、前記第１の蓄電素子の前記第２時点における劣化状態を推定する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の蓄電素子について、所定期間内の第１挙動データを取得し、
劣化状態が判明している第２の蓄電素子の第２挙動データと前記第２の蓄電素子の劣化状態との関係に基づき、前記第１の蓄電素子について取得した第１挙動データに応じて、前記第１の蓄電素子の第１時点における劣化状態を推定し、
前記第１時点における劣化状態と、前記第１時点から第２時点までの履歴データとに基づき、前記第１の蓄電素子の前記第２時点における劣化状態を推定する
状態推定方法。
【請求項２】
前記第２の蓄電素子の第２挙動データと前記第２の蓄電素子の劣化状態との関係を学習した学習モデルによって、前記第１の蓄電素子について取得した第１挙動データに応じて、前記第１の蓄電素子の前記第１時点における劣化状態を推定する
請求項１に記載の状態推定方法。
【請求項３】
前記第２の蓄電素子について、履歴データを継続的に取得し、
取得した前記履歴データに基づいて、前記第２の蓄電素子の劣化状態を推定し、
劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について第２挙動データを取得し、
劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について取得した第２挙動データと、前記第２挙動データを取得したときの前記第２の蓄電素子の劣化状態とを教師データとして、前記学習モデルの機械学習を行う
請求項２に記載の状態推定方法。
【請求項４】
前記第２の蓄電素子について、履歴データを継続的に取得し、
取得した前記履歴データに基づいて、前記第２の蓄電素子の劣化状態を推定し、
劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について第２挙動データを取得し、
劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について取得した第２挙動データと前記第１の蓄電素子について取得した第１挙動データとの比較に基づいて、前記第１の蓄電素子の劣化状態を推定する
請求項１に記載の状態推定方法。
【請求項５】
蓄電素子の劣化状態は、蓄電素子の健全度、カレンダー劣化量、及びサイクル劣化量を含んでいる
請求項１乃至４のいずれか一つに記載の状態推定方法。
【請求項６】
蓄電素子の状態推定装置であって、
当該状態推定装置に接続された第１の蓄電素子について、所定期間内の第１挙動データを取得する第１取得部と、
劣化状態が判明している第２の蓄電素子について予め取得されている第２挙動データと前記第２の蓄電素子の劣化状態との関係に基づき、前記第１の蓄電素子について取得した第１挙動データに応じて、前記第１の蓄電素子の第１時点における劣化状態を推定し、前記第１時点における劣化状態と前記第１時点から第２時点までの履歴データとに基づき前記第１の蓄電素子の前記第２時点における劣化状態を推定する第１推定部と
を備える状態推定装置。
【請求項７】
前記第１推定部は、前記第２の蓄電素子の第２挙動データと前記第２の蓄電素子の劣化状態との関係を学習した学習モデルによって、前記第１の蓄電素子について取得した第１挙動データに応じて、前記第１の蓄電素子の前記第１時点における劣化状態を推定する
請求項６に記載の状態推定装置。
【請求項８】
前記第２の蓄電素子について、履歴データを継続的に取得する第２取得部と、
取得した前記履歴データに基づいて、前記第２の蓄電素子の劣化状態を推定する第２推定部と、
劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について第２挙動データを取得する第３取得部と、
劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について取得した第２挙動データと、前記第２挙動データを取得したときの前記第２の蓄電素子の劣化状態とを教師データとして、前記学習モデルの機械学習を行う学習部と
を更に備える請求項７に記載の状態推定装置。
【請求項９】
前記第２の蓄電素子について、履歴データを継続的に取得する第２取得部と、
取得した前記履歴データに基づいて、前記第２の蓄電素子の劣化状態を推定する第２推定部と、
劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について第２挙動データを取得する第３取得部と、
劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について取得した第２挙動データと前記第１の蓄電素子について取得した第１挙動データとの比較に基づいて、前記第１の蓄電素子の劣化状態を推定する第３推定部と
を更に備える請求項６に記載の状態推定装置。
【請求項１０】
蓄電素子の劣化状態は、蓄電素子の健全度、カレンダー劣化量、及びサイクル劣化量を含んでいる
請求項６乃至９のいずれか一つに記載の状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、蓄電素子の状態推定方法、及び状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
蓄電素子（Energy Storage Device）は、無停電電源装置、安定化電源に含まれる直流又は交流電源装置等に広く使用されている。また、発電された電力を蓄電しておく大規模なシステムでの蓄電素子の利用が拡大している。蓄電素子は、時間経過及び充放電の繰り返しに応じて劣化が進行する。劣化に伴い、蓄電素子の充放電可能な容量（満充電容量）は徐々に減少し、内部抵抗は増加する。満充電容量は、満充電時に蓄電素子に蓄えられる電気量である。
【０００３】
蓄電素子を運用する際には、蓄電素子の状態を推定し把握する必要がある。例えば、新品の蓄電素子の容量に対する現在の蓄電素子の容量の割合を示す健全度（ＳＯＨ：State of Health ）の推定が行われる。蓄電素子のＳＯＨがある程度低くなった段階で、蓄電素子は交換される。蓄電素子のＳＯＨは、蓄電素子の履歴データ（充放電履歴、放置履歴、温度履歴を含む）から推定することができる。例えば、蓄電素子の電流、電圧及び温度を随時測定し、時間経過に応じた電流、電圧及び温度を含む履歴データを記録し、記録した履歴データに基づいて、蓄電素子のＳＯＨを推定できる。特許文献１は、蓄電素子の劣化状態を推定する技術の例を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１２１５２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前述したように、履歴データが記録された蓄電素子については、履歴データに基づいて劣化状態を推定できる。しかしながら、充放電履歴及び放置履歴を含む履歴データが記録されていない蓄電素子については、同じ方法で劣化状態を推定することはできない。
【０００６】
本発明の目的は、劣化状態が不明な蓄電素子についても劣化状態を推定できる状態推定方法、及び状態推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一局面に係る状態推定方法は、第１の蓄電素子について、所定期間内の第１挙動データを取得し、劣化状態が判明している第２の蓄電素子の第２挙動データと前記第２の蓄電素子の劣化状態との関係に基づき、前記第１の蓄電素子について取得した第１挙動データに応じて、前記第１の蓄電素子の第１時点における劣化状態を推定し、前記第１時点における劣化状態と、前記第１時点から第２時点までの履歴データとに基づき、前記第１の蓄電素子の前記第２時点における劣化状態を推定する。ここで「劣化状態が判明している」とは、劣化状態が推定できていることを意味してもよい。
【発明の効果】
【０００８】
上記構成によれば、劣化状態が不明な第１の蓄電素子の劣化状態を推定することができる。例えば、履歴データが記録されていない第１の蓄電素子の劣化状態を推定することができる。劣化状態の推定後は、劣化状態が判明している第２の蓄電素子と同様に、第１の蓄電素子を運用できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】遠隔監視システムの概要を示す図である。
【図２】遠隔監視システムの構成例を示すブロック図である。
【図３】蓄電システムの構成例を示すブロック図である。
【図４】蓄電モジュールの構成例を示すブロック図である。
【図５】電池管理装置及び管理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図６】使用時間の長さに応じた蓄電セルの劣化状態の変化を概念的に示したグラフである。
【図７】サーバ装置が特定の劣化状態の蓄電セルに関する挙動データを取得する処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】蓄電セルに関する電圧、電流及び温度の時間変化の例を概念的に示すグラフである。
【図９】学習モデルの構成例を示す概念図である。
【図１０】履歴データが不明な蓄電セルの劣化状態を推定する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】状態推定装置として機能する電池管理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図１２】状態推定装置として機能する管理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
蓄電素子の状態推定方法は、第１の蓄電素子について、所定期間内の第１挙動データを取得し、劣化状態が判明している第２の蓄電素子の第２挙動データと前記第２の蓄電素子の劣化状態との関係に基づき、前記第１の蓄電素子について取得した第１挙動データに応じて、前記第１の蓄電素子の第１時点における劣化状態を推定し、前記第１時点における劣化状態と、前記第１時点から第２時点までの履歴データとに基づき、前記第１の蓄電素子の前記第２時点における劣化状態を推定する。蓄電素子の状態推定装置は、当該状態推定装置に接続された第１の蓄電素子について、所定期間内の第１挙動データを取得する第１取得部と、劣化状態が判明している第２の蓄電素子について予め取得されている第２挙動データと前記第２の蓄電素子の劣化状態との関係に基づき、前記第１の蓄電素子について取得した第１挙動データに応じて、前記第１の蓄電素子の第１時点における劣化状態を推定し、前記第１時点における劣化状態と前記第１時点から第２時点までの履歴データとに基づき前記第１の蓄電素子の前記第２時点における劣化状態を推定する第１推定部とを備える。この構成では、劣化状態の判明している第２の蓄電素子の所定期間内の第２挙動データと第２の蓄電素子の劣化状態との関係に基づき、劣化状態の不明な第１の蓄電素子の第１挙動データに応じて第１の蓄電素子の劣化状態を推定する。蓄電素子の挙動データは蓄電素子の劣化状態に応じて異なるので、第１の蓄電素子の劣化状態を推定することが可能である。
【００１１】
ＩｏＴ（Internet of Thing）の社会への浸透と平行して、蓄電素子の遠隔監視（常時監視）の実現と、遠隔監視に基づく利便性の高い付加価値サービスの実現とに対する期待が高まっている。通信ネットワークを通じた遠隔監視システムが実現すると、使用当初から通信ネットワークに接続されて遠隔監視されている蓄電素子と、それまで通信ネットワークに接続されずに遠隔監視されてこなかった蓄電素子とが混在する。遠隔監視により履歴データが記録された蓄電素子については、履歴データに基づいて劣化状態を把握できる。履歴データが記録されていない蓄電素子については、遠隔監視を開始する時点で、何らかの手法により劣化状態を推定する必要がある。履歴データが記録され、劣化状態を把握できる第２の蓄電素子について、第２挙動データを取得しておく。履歴データが記録されていない第１の蓄電素子についても、第１挙動データを取得する。挙動データは蓄電素子の劣化状態によって異なるので、第２の蓄電素子の劣化状態と第２挙動データとの関係に基づき、第１の蓄電素子の第１挙動データから、第１の蓄電素子の劣化状態を推定することができる。推定できる劣化状態は、第１挙動データを取得した第１時点での劣化状態である。第１時点から第２時点まで、第１の蓄電素子の履歴データを記録すれば、第１時点での劣化状態と第１時点から第２時点までの履歴データとに基づいて、第２時点での第１の蓄電素子の劣化状態を推定することができる。即ち、履歴データが記録されていない蓄電素子についても、挙動データを用いて劣化状態を一度推定すれば、以降は、履歴データを記録することによって劣化状態を把握できる。
【００１２】
状態推定方法は、前記第２の蓄電素子の第２挙動データと前記第２の蓄電素子の劣化状態との関係を学習した学習モデルによって、前記第１の蓄電素子について取得した第１挙動データに応じて、前記第１の蓄電素子の前記第１時点における劣化状態を推定してもよい。前記第１推定部は、前記第２の蓄電素子の第２挙動データと前記第２の蓄電素子の劣化状態との関係を学習した学習モデルによって、前記第１の蓄電素子について取得した第１挙動データに応じて、前記第１の蓄電素子の前記第１時点における劣化状態を推定してもよい。この構成では、第２の蓄電素子の第２挙動データと第２の蓄電素子の劣化状態との関係を学習した学習モデルによって、第１の蓄電素子の第１挙動データに応じて第１の蓄電素子の劣化状態を推定する。学習モデルを利用することにより、劣化状態の不明な第１の蓄電素子の劣化状態を高い精度で推定することができる。
【００１３】
状態推定方法は、前記第２の蓄電素子について、履歴データを継続的に取得し、取得した前記履歴データに基づいて、前記第２の蓄電素子の劣化状態を推定し、劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について第２挙動データを取得し、劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について取得した第２挙動データと、前記第２挙動データを取得したときの前記第２の蓄電素子の劣化状態とを教師データとして、前記学習モデルの機械学習を行ってもよい。状態推定装置は、前記第２の蓄電素子について、履歴データを継続的に取得する第２取得部と、取得した前記履歴データに基づいて、前記第２の蓄電素子の劣化状態を推定する第２推定部と、劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について第２挙動データを取得する第３取得部と、劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について取得した第２挙動データと、前記第２挙動データを取得したときの前記第２の蓄電素子の劣化状態とを教師データとして、前記学習モデルの機械学習を行う学習部とを更に備えてもよい。この構成では、履歴データを継続的に取得した第２の蓄電素子については、履歴データに基づいて劣化状態を推定することが可能であるので、劣化状態が特定の状態である第２の蓄電素子の第２挙動データと第２の蓄電素子の劣化状態との関係は、正確な教師データとなる。この教師データを利用することにより、第１の蓄電セルの第１挙動データから第１の蓄電素子の劣化状態を推定する学習モデルを学習させることができる。
【００１４】
状態推定方法は、前記第２の蓄電素子について、履歴データを継続的に取得し、取得した前記履歴データに基づいて、前記第２の蓄電素子の劣化状態を推定し、劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について第２挙動データを取得し、劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について取得した第２挙動データと前記第１の蓄電素子について取得した第１挙動データとの比較に基づいて、前記第１の蓄電素子の劣化状態を推定してもよい。状態推定装置は、前記第２の蓄電素子について、履歴データを継続的に取得する第２取得部と、取得した前記履歴データに基づいて、前記第２の蓄電素子の劣化状態を推定する第２推定部と、劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について第２挙動データを取得する第３取得部と、劣化状態が特定の状態である前記第２の蓄電素子について取得した第２挙動データと前記第１の蓄電素子について取得した第１挙動データとの比較に基づいて、前記第１の蓄電素子の劣化状態を推定する第３推定部とを更に備えてもよい。この構成では、履歴データを継続的に取得した第２の蓄電素子については、履歴データに基づいて劣化状態を推定することが可能であるので、劣化状態が特定の状態である第２の蓄電素子の第２挙動データと第１の蓄電素子の第１挙動データとの比較を通じて、第１の蓄電素子の劣化状態を推定することが可能である。
【００１５】
蓄電素子の劣化状態は、蓄電素子の健全度（ＳＯＨ）、カレンダー劣化量、及びサイクル劣化量を含んでいてもよい。蓄電素子のＳＯＨ、カレンダー劣化量及びサイクル劣化量が推定されることにより、蓄電素子の適切な運用が可能となる。例えば、ＳＯＨが所定の許容値以下である蓄電素子の取り外し、又はサイクル劣化量の大きい蓄電素子の使用頻度を下げる等の運用が可能である。
【００１６】
以下本発明をその実施の形態を示す図面に基づき具体的に説明する。
（実施形態１）
図１は、遠隔監視システム１００の概要を示す図である。図１に示すように、通信ネットワークＮは、公衆通信網（例えば、インターネット）Ｎ１及び移動通信規格による無線通信を実現するキャリアネットワークＮ２等を含む。通信ネットワークＮには、火力発電システムＦ、ソーラー発電システムＳ、風力発電システムＷ、無停電電源装置（ＵＰＳ：Uninterruptible Power Supply）Ｕ及び鉄道用の安定化電源システム等に配設される整流器（直流電源装置、又は交流電源装置）Ｄが接続されている。また、通信ネットワークＮには、後述の通信デバイス１（図２参照）、通信デバイス１から情報を収集するサーバ装置２、及び収集された情報を取得するクライアント装置３等が接続されている。
【００１７】
キャリアネットワークＮ２には基地局ＢＳが含まれている。クライアント装置３は、基地局ＢＳから通信ネットワークＮを経由してサーバ装置２と通信することができる。公衆通信網Ｎ１にはアクセスポイントＡＰが接続されている。クライアント装置３は、アクセスポイントＡＰから通信ネットワークＮを経由してサーバ装置２との間で情報を送受信することができる。
【００１８】
ソーラー発電システムＳ、火力発電システムＦ及び風力発電システムＷには、パワーコンディショナ（ＰＣＳ：Power Conditioning System）Ｐ、及び蓄電システム１０１が併設されている。蓄電システム１０１は、蓄電モジュール群Ｌを収容したコンテナＣを複数並設して構成されている。蓄電モジュール群Ｌは、例えば、蓄電セルを複数直列に接続した蓄電モジュールと、蓄電モジュールを複数直列に接続したバンクと、バンクを複数並列に接続したドメインとの階層構造を有する。蓄電セル、蓄電モジュール又はバンクは蓄電素子に対応する。蓄電素子は、鉛蓄電池及びリチウムイオン電池等の二次電池、又はキャパシタ等の再充電可能な素子であることが好ましい。蓄電素子の一部は、再充電不可能な一次電池であってもよい。
【００１９】
図２は、遠隔監視システム１００の構成例を示すブロック図である。遠隔監視システム１００は、通信デバイス１、状態推定装置として機能するサーバ装置２、クライアント装置３、及び蓄電システム１０１（図３参照）を含んでいる。蓄電システム１０１は、後述する管理装置Ｍを含んでいる。管理装置Ｍは、蓄電システム１０１に含まれる蓄電素子を管理する。蓄電システム１０１は、発電システムに併設されたものに限らない。蓄電システム１０１は、パワーコンディショナＰを介して送電システムに接続されていてもよい。
【００２０】
図２に示すように、通信デバイス１は、通信ネットワークＮに接続されるとともに、対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍに接続されている。対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍは、遠隔監視システム１００によって管理される対象となる装置である。対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍは、パワーコンディショナＰ、無停電電源装置Ｕ、整流器Ｄ、及び管理装置Ｍを含む。
【００２１】
遠隔監視システム１００では、各対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍに接続した通信デバイス１を用いて、蓄電システム１０１に含まれる蓄電素子の状態（例えば、電圧、電流、温度、充電状態（ＳＯＣ：State of Charge ））が監視される。例えば、蓄電素子の電圧、電流及び温度、並びに周囲温度の履歴を含む履歴データが継続的に取得されて、監視が行われる。履歴データは、蓄電素子の動作の履歴を表す。履歴データは、充放電履歴、及び／又は充放電を行わずに蓄電素子を放置した履歴を表す放置履歴を含んでいてもよい。履歴データが継続的に取得されている蓄電素子については、履歴データに基づいて、劣化状態の推定が可能である。推定される蓄電素子の劣化状態として、ＳＯＨ、時間経過に起因する劣化量（蓄電素子の放置・保存に起因する劣化量。以下、カレンダー劣化量と言う。）、及び充放電の繰り返しに起因する劣化量（以下、サイクル劣化量と言う）が例示できる。履歴データが継続的に取得されていなかった蓄電素子についても、劣化状態が推定される。遠隔監視システム１００は、蓄電素子の状態（劣化状態、異常状態などを含む）をユーザ又はオペレータ（保守担当者）が確認できるように提示する。
【００２２】
通信デバイス１は、制御部１０、記憶部１１、第１通信部１２及び第２通信部１３を備える。制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）などで構成され、内蔵するＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを用い、通信デバイス１全体を制御する。
【００２３】
記憶部１１は、不揮発性である。記憶部１１は、例えば、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いて構成されている。記憶部１１には、制御部１０が読み出して実行するデバイスプログラム１Ｐが記憶されている。記憶部１１には、制御部１０の処理によって収集された情報、イベントログ等の情報が記憶される。
【００２４】
第１通信部１２は、対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍとの通信を実現する通信インタフェースである。第１通信部１２は、例えば、ＲＳ−２３２Ｃ又はＲＳ−４８５等のシリアル通信インタフェースを用いて構成されている。第２通信部１３は、通信ネットワークＮを経由して通信を実現するインタフェースである。第２通信部１３は、例えば、Ethernet（登録商標）、又は無線通信用アンテナ等の通信インタフェースを用いて構成されている。制御部１０は、第２通信部１３を介してサーバ装置２と通信することが可能である。
【００２５】
サーバ装置２は、制御部２０、記憶部２１、通信部２２、及び学習モデル２３を備える。サーバ装置２は、１台のサーバコンピュータであってもよく、複数台のサーバコンピュータで構成されてもよい。
【００２６】
制御部２０は、例えば、ＣＰＵで構成されている。制御部２０は、内蔵するＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリを用いて、サーバ装置２全体を制御する。また、制御部２０は、ＣＰＵ及びＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、マルチコアＣＰＵ、又はＴＰＵ（Tensor Processing Unit）を用いて構成されていてもよい。制御部２０は、記憶部２１に記憶されているコンピュータプログラム２Ｐに基づく情報処理を実行する。コンピュータプログラム２ＰにはＷｅｂサーバプログラムが含まれている。制御部２０は、クライアント装置３へのＷｅｂページの提供、Ｗｅｂサービスへのログインの受け付け等を実行するＷｅｂサーバとして機能する。制御部２０は、コンピュータプログラム２Ｐに基づき、ＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）用サーバとして通信デバイス１から情報を収集することも可能である。
【００２７】
記憶部２１は、例えば、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ又はハードディスクが用いられることができる。記憶部２１は、制御部２０の処理によって収集される監視対象となる対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍの状態を含むデータを記憶する。通信部２２は、通信ネットワークＮを介した通信接続及びデータの送受信を実現する通信デバイスである。通信部２２は、通信ネットワークＮに対応したネットワークカードであってもよい。
【００２８】
学習モデル２３は、通信デバイス１を経由して対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍから収集された蓄電素子に関する入力データに基づいて、蓄電素子の劣化状態の推定を行うことができる。学習モデル２３は、例えば、深層学習などを含む機械学習のためのアルゴリズムを含む。学習モデル２３は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、記憶部２１に記憶され、ＲＡＭにロードされてＣＰＵにより実行されるコンピュータプログラム２Ｐとを用いて実現されてもよい。学習モデル２３は、量子コンピュータを用いて実現されてもよい。
【００２９】
クライアント装置３は、蓄電システム１０１の管理者、対象装置Ｐ、Ｕ、Ｄ、Ｍの保守担当者等のオペレータが使用するコンピュータであってもよい。クライアント装置３は、デスクトップ型又はラップトップ型のパーソナルコンピュータであってもよく、スマートフォン又はタブレット型の通信端末であってもよい。クライアント装置３は、制御部３０、記憶部３１、通信部３２、表示部３３、及び操作部３４を備える。
【００３０】
制御部３０は、ＣＰＵを用いたプロセッサである。制御部３０は、記憶部３１に記憶されているＷｅｂブラウザプログラムに基づき、サーバ装置２又は通信デバイス１により提供されるＷｅｂページを表示部３３に表示させる。
【００３１】
記憶部３１は、例えば、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ又はハードディスクが用いられている。記憶部３１には、Ｗｅｂブラウザプログラムを含む各種プログラムが記憶されている。通信部３２は、例えば、有線通信用のネットワークカード等の通信デバイス、基地局ＢＳ（図１参照）に接続する移動通信用の無線通信デバイス、又はアクセスポイントＡＰへの接続に対応する無線通信デバイスが用いられることができる。制御部３０は、通信部３２により、通信ネットワークＮを介して、サーバ装置２又は通信デバイス１との間で通信接続又は情報の送受信が可能である。
【００３２】
表示部３３は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等のディスプレイが用いられてもよい。表示部３３は、制御部３０のＷｅｂブラウザプログラムに基づく処理により、サーバ装置２で提供されるＷｅｂページのイメージを表示することができる。
【００３３】
操作部３４は、制御部３０との間で入出力が可能なキーボード及びポインティングデバイス、若しくは音声入力部等のユーザインタフェースである。操作部３４として、表示部３３のタッチパネル、又は筐体に設けられた物理ボタンが用いられてもよい。操作部３４は、ユーザによる操作情報を制御部３０へ通知する。
【００３４】
図３は、蓄電システム１０１の構成例を示すブロック図である。蓄電システム１０１は、複数の蓄電セルを直列に接続した蓄電モジュールと、複数の蓄電モジュールを直列に接続したバンクと、複数のバンクを並列に接続したドメインとの階層構造を有する。図３に示す蓄電システム１０１は一つのドメインを構成している。蓄電モジュールは、他の蓄電セルに並列に接続された蓄電セルを含んでいてもよい。バンクは、他の蓄電モジュールに並列に接続された蓄電モジュールを含んでいてもよい。
【００３５】
蓄電システム１０１には、履歴データが把握できている蓄電セル６２１と、履歴データが不明な蓄電セル６１１とが含まれてもよい。蓄電セル６２１の電圧、電流及び温度、並びに周囲温度が継続的に取得され、電圧、電流及び温度、並びに周囲温度の履歴を含む履歴データが管理装置Ｍ又はサーバ装置２に随時記憶されることによって、蓄電セル６２１の監視が行われる。蓄電セル６２１は、使用当初（蓄電システム１０１の稼働当初）から、継続的に監視が行われ、履歴データが取得されている蓄電セルであってもよい。履歴データが不明な蓄電セル６１１は、例えば、これまで監視が行われていなかった蓄電セル、履歴データが喪失した蓄電セル、又は履歴データが不明な状態で蓄電システム１０１に新たに追加された蓄電セルである。
【００３６】
蓄電セル６１１は第１の蓄電素子に対応し、蓄電セル６２１は第２の蓄電素子に対応する。図３には、複数の蓄電セル６１１を含んで蓄電モジュール６１が構成され、複数の蓄電セル６２１を含んで蓄電モジュール６２が構成された例を示している。この例では、複数の蓄電モジュール６１を含んでバンク４１が構成され、複数の蓄電モジュール６２を含んでバンク４２が構成されている。蓄電モジュールは蓄電セル６１１と蓄電セル６２１との両方を含んでいてもよい。バンクは、蓄電モジュール６１と蓄電モジュール６２との両方を含んでいてもよく、蓄電セル６１１と蓄電セル６２１との両方を含んだ蓄電モジュールを含んでいてもよい。
【００３７】
蓄電システム１０１は、パワーコンディショナＰに接続されている。夫々のバンク４１，４２が、電力線４４を介してパワーコンディショナＰに接続されている。パワーコンディショナＰを通じてバンク４１，４２へ電力が供給され、バンク４１，４２が充電される。また、バンク４１，４２から放電された電力は、パワーコンディショナＰを通じて外部へ出力される。例えば、パワーコンディショナＰは、発電システム及び／又は送電システムに接続されている。
【００３８】
夫々のバンク４１，４２は、複数の蓄電モジュール６１，６２と、電池管理装置（ＢＭＵ：Battery Management Unit）５１，５２とを備えている。バンク４１が複数の蓄電モジュール６１及び電池管理装置５１を備え、バンク４２が複数の蓄電モジュール６２及び電池管理装置５２を備えている。夫々の蓄電モジュール６１，６２は、制御基板（ＣＭＵ：Cell Monitoring Unit）７１，７２を備えている。蓄電モジュール６１が制御基板７１を備え、蓄電モジュール６２が制御基板７２を備えている。制御基板７１，７２は、電池管理装置５１，５２に接続されている。電池管理装置５１，５２は、夫々の制御基板７１，７２との間で通信を行うことができる。
【００３９】
蓄電システム１０１は、管理装置Ｍを備えている。管理装置Ｍは、ドメインに属する蓄電素子を管理するＢＭＵである。夫々のバンク４１，４２に備えられた電池管理装置５１，５２は、通信線４３を介して管理装置Ｍに接続されている。通信デバイス１は、管理装置Ｍ及び／又はパワーコンディショナＰに接続されている。通信デバイス１は、管理装置Ｍに接続される通信デバイスと、パワーコンディショナＰに接続される通信デバイスとを有してもよい。電池管理装置５１，５２は、管理装置Ｍとの間で情報の送受信を行う。管理装置Ｍは、複数の電池管理装置５１，５２からの情報を集約し、通信デバイス１へ出力する。図示しない温度取得部によって、ドメインの周囲温度（外気温度や蓄電素子が設置された室内の温度）、又は、各バンクの周囲温度が取得されてもよい。
【００４０】
図４は、蓄電モジュール６１，６２の構成例を示すブロック図である。図４では、蓄電モジュール６２に関する符号をカッコ内に示している。制御基板７１，７２は、制御部７１１，７２１、電圧取得部７１２,７２２、電流取得部７１３,７２３、温度取得部７１４，７２４及び通信部７１５，７２５を含んでいる。制御部７１１，７２１は、プロセッサ及びメモリを用いて構成されている。制御部７１１，７２１は、制御基板７１，７２の動作を制御する。電圧取得部７１２，７２２は、複数の蓄電セル６１１，６２１の夫々の電圧を取得する。電流取得部７１３，７２３は、蓄電セル６１１，６２１に流れる電流を取得する。例えば、電流取得部７１３，７２３は、直列に接続された複数の蓄電セル６１１，６２１に流れる電流を取得するか、又は夫々の蓄電セル６１１，６２１に流れる電流を個別に取得する。温度取得部７１４，７２４は、温度センサを用いて、蓄電モジュール６１，６２内の一又は複数の箇所での温度を取得する。温度取得部７１４，７２４は、夫々の蓄電セル６１１，６２１の内部の温度を取得してもよい。
【００４１】
通信部７１５，７２５は、電池管理装置５１，５２に接続される。通信部７１５，７２５は、電池管理装置５１，５２との間で、例えば、シリアル通信を行う機能を有する。制御部７１１，７２１は、通信部７１５，７２５に、取得された電圧、電流及び温度を示す情報を電池管理装置５１，５２へ送信させる。
【００４２】
図５は、電池管理装置５１，５２及び管理装置Ｍの機能構成例を示すブロック図である。図５では、制御基板７２及び電池管理装置５２に関する符号をカッコ内に示している。電池管理装置５１，５２は、制御部５１１，５２１、第１通信部５１２，５２２及び第２通信部５１３，５２３を備える。制御部５１１，５２１は、ＣＰＵを用いたプロセッサである。第１通信部５１２，５２２は、バンク４１，４２内の複数の制御基板７１，７２に接続されている。第１通信部５１２，５２２は、制御基板７１，７２から送信された情報を受信する。第２通信部５１３，５２３は、通信線４３を介して管理装置Ｍに接続されている。制御部５１１，５２１は、第２通信部５１３，５２３に、複数の制御基板７１，７２から受信した情報を管理装置Ｍへ送信させる。
【００４３】
管理装置Ｍは、コンピュータを用いて構成されている。管理装置Ｍは、制御部４０１、第１通信部４０２及び第２通信部４０３を備える。制御部４０１は、ＣＰＵを用いたプロセッサである。第１通信部４０２は、複数の電池管理装置５１，５２に接続されている。第１通信部４０２は、電池管理装置５１，５２から送信された情報を受信する。第２通信部４０３は、通信デバイス１に接続されている。制御部４０１は、第２通信部４０３に、複数の電池管理装置５１，５２から受信した情報を通信デバイス１へ送信させる。通信デバイス１は、管理装置Ｍから受信した情報をサーバ装置２へ送信する。即ち、管理装置Ｍは通信デバイス１を介して情報をサーバ装置２へ送信し、電池管理装置５１，５２は、管理装置Ｍ及び通信デバイス１を介して情報をサーバ装置２へ送信する。
【００４４】
サーバ装置２は、夫々の蓄電セル６２１の履歴データを継続的に取得する処理を行う。夫々の蓄電モジュール６２では、随時、電圧取得部７２２は夫々の蓄電セル６２１の電圧を取得し、電流取得部７２３は蓄電セル６２１に流れる電流を取得し、温度取得部７２４は蓄電モジュール６２内の温度を取得する。制御部７２１は、通信部７２５に、取得した電圧、電流及び温度を示す情報を送信させる。電圧、電流及び温度を示す情報は、電池管理装置５２、管理装置Ｍ、通信デバイス１及び通信ネットワークＮを介してサーバ装置２へ送信される。
【００４５】
サーバ装置２は、夫々の蓄電セル６２１に関する電圧、電流及び温度を示す情報を通信部２２で受信し、制御部２０は、受信した情報を記憶部２１に記憶させる。蓄電セル６２１に関する電圧、電流及び温度の取得並びに電圧、電流及び温度を示す情報の記憶は、継続的に（例えば、定期的に）実行される。代替的に、蓄電セル６２１に関して複数回取得された電圧、電流及び温度を示す情報が一括して送信され、記憶されてもよい。このようにして、夫々の蓄電セル６２１に関する電圧、電流及び温度、並びに周囲温度の履歴を含む履歴データが継続的に取得され、サーバ装置２に記憶される。例えば、夫々の蓄電セル６２１の挙動開始以来の履歴データが、サーバ装置２の記憶部２１に記憶される。サーバ装置２が蓄電セル６２１の履歴データを継続的に取得する処理は、第２取得部に対応する。代替的に、履歴データはサーバ装置２以外の記憶装置に記憶されてもよい。
【００４６】
蓄電セル６２１の劣化状態は、履歴データから推定することが可能である。図６は、使用時間の長さに応じた蓄電セル６２１の劣化状態の変化を概念的に示したグラフである。図中の横軸は蓄電セル６２１の使用時間を示し、縦軸は蓄電セル６２１のＳＯＨを示す。ＳＯＨは、使用開始時の蓄電セル６２１の容量に対する使用後の蓄電セル６２１の容量の割合である。蓄電セル６２１のＳＯＨの変化を実線で示す。使用開始時のＳＯＨは１００％である。ＳＯＨ＝１００％の線を破線で示す。使用時間の経過に従って、蓄電セル６２１は劣化する。即ち、使用時間の経過に従って、蓄電セル６２１の容量が低下し、ＳＯＨが低下する。
【００４７】
蓄電セル６２１の劣化には、時間経過に起因するカレンダー劣化と、充放電の繰り返しに起因するサイクル劣化とが含まれる。図６には、サイクル劣化に応じたＳＯＨの変化を一点鎖線で示す。ＳＯＨ＝１００％の線と一点鎖線との差がサイクル劣化量に対応し、一点鎖線と実線との差がカレンダー劣化量に対応する。カレンダー劣化量及びサイクル劣化量は、蓄電セル６２１の履歴データに応じて異なる。例えば、充放電を繰り返す頻度が多い場合は、サイクル劣化量が大きい。同様に、ＳＯＨも、蓄電セル６２１の履歴データに応じて異なる。ＳＯＨが同一であっても、履歴データに応じてカレンダー劣化量及びサイクル劣化量が異なることもある。即ち、蓄電セル６２１のＳＯＨ、カレンダー劣化量及びサイクル劣化量を含む劣化状態は、履歴データに応じて定まる。従って、蓄電セル６２１の劣化状態は、履歴データから推定することができる。
【００４８】
サーバ装置２は、状態推定装置として機能する。サーバ装置２は、遠隔監視システム１００に、蓄電セル６２１の劣化状態が特定の状態になった場合に、蓄電セル６２１に関する所定期間内の電圧、電流及び温度の時間変化を含んだ挙動データを取得させる。図７は、サーバ装置２が特定の劣化状態の蓄電セル６２１に関する挙動データを取得する処理の手順を示すフローチャートである。以下、ステップをＳと略す。サーバ装置２の制御部２０は、コンピュータプログラム２Ｐに従って以下の処理を実行する。制御部２０は、記憶部２１に記憶されている夫々の蓄電セル６２１の履歴データに基づいて、夫々の蓄電セル６２１の劣化状態（例えば、ＳＯＨ）を推定する（Ｓ１１）。Ｓ１１の処理はサーバ装置２以外のコンピュータを用いて行われてもよく、使用者の判断を利用して行われてもよい。Ｓ１１の処理は、第２推定部に対応する。
【００４９】
制御部２０は、次に、推定した蓄電セル６２１の劣化状態が、予め定められている複数の特定の状態の内のいずれか一つの特定の状態であるか否かを判定する（Ｓ１２）。例えば、推定されたＳＯＨの値が、９５％、９０％及び８０％等の複数の特定の値のいずれか一つの特定の値と一致するか否かが判定される。特定の劣化状態は、ＳＯＨ、カレンダー劣化量及びサイクル劣化量の値の組み合わせによって定められていてもよい。例えば、特定の劣化状態を示す値が記憶部２１に記憶されており、制御部２０は、記憶された値と推定された劣化状態を示す値とが許容範囲内で一致するか否かを判定する。Ｓ１１の処理はサーバ装置２以外のコンピュータを用いて行われてもよく、使用者の判断を利用して行われてもよい。蓄電セル６２１の劣化状態が特定の状態ではない場合は（Ｓ１２：ＮＯ）、制御部２０は、処理を終了する。
【００５０】
蓄電セル６２１の劣化状態が特定の状態である場合は（Ｓ１２：ＹＥＳ）、サーバ装置２は、蓄電セル６２１に関連する所定期間内の電圧、電流及び温度の時間変化を含んだ挙動データを取得する（Ｓ１３）。所定期間は、一日間未満の期間であり、例えば３０秒間である。例えば、制御部２０は、通信部２２に、挙動データを取得するための制御信号を、対象の蓄電セル６２１が含まれる蓄電モジュール６２の制御基板７２に向けて送信させる。制御信号は、通信ネットワークＮ、通信デバイス１、管理装置Ｍ及び電池管理装置５２を介して制御基板７２へ送信される。制御基板７２では、制御信号に従って、電圧取得部７２２が蓄電セル６２１の電圧を取得し、電流取得部７２３が蓄電セル６２１に流れる電流を取得し、温度取得部７２４が温度を取得する。制御基板７２は、１秒等の所定のサンプリング周期で、３０秒間等の所定期間、蓄電セル６２１に関する電圧、電流及び温度を繰り返し取得する。このようにして、所定期間内の電圧、電流及び温度の時間変化が取得される。挙動データの取得に必要な期間は３０秒間等の一日間未満の期間であり、挙動データの取得が蓄電セル６２１の運用に及ぼす影響は小さい。
【００５１】
このように所定期間（例えば、３０秒間）の挙動データを取得するサンプリング周期は、平時の遠隔監視のために（劣化状態の推定、異常検知のために）蓄電セル６２１の履歴データを継続的に取得するサンプリング周期（例えば、２４時間）よりも短いことが好ましい。短いサンプリング周期で取得した挙動データを、学習モデル２３に供することで、後述する蓄電セル６１１の劣化状態を短時間で推定できる。
【００５２】
制御基板７２は、所定の条件の下で、蓄電セル６２１に関する電圧、電流及び温度の時間変化を取得してもよい。例えば、制御基板７２は、蓄電セル６２１のＳＯＣを所定の値に調整し、蓄電セル６２１を所定のレートで放電させ、蓄電セル６２１の電圧及び電流並びに蓄電モジュール６２内の温度を取得する。代替的に、制御基板７２は、蓄電セル６２１の使用中に、放電時の蓄電セル６２１に関する電圧、電流及び温度を取得してもよい。
【００５３】
制御基板７２の制御部７２１は、通信部７２５に、取得した電圧、電流及び温度を示す情報を順次送信させる。電圧、電流及び温度を示す情報は、電池管理装置５２、管理装置Ｍ、通信デバイス１及び通信ネットワークＮを介してサーバ装置２へ順次送信される。サーバ装置２は、電圧、電流及び温度を示す情報を通信部２２で受信する。時間の経過に従って、所定期間内に取得された電圧、電流及び温度を示す情報は順次受信される。サーバ装置２の制御部２０は、受信した電圧、電流及び温度を示す情報を、記憶部２１に順次記憶させる。このようにして、サーバ装置２は、蓄電セル６２１に関連する所定期間内の電圧、電流及び温度の時間変化を含んだ挙動データを取得し、記憶する。
【００５４】
代替的に、制御基板７２は、所定期間内の電圧、電流及び温度の時間変化を含んだ挙動データを一括して送信してもよい。サーバ装置２は、一括して挙動データを通信部２２で受信し、一括して受信した挙動データを記憶部２１に記憶してもよい。蓄電セル６２１に関する挙動データは、サーバ装置２以外の記憶装置に記憶されてもよい。挙動データは、挙動データを取得したときの蓄電セル６２１の劣化状態を示す情報と関連付けて記憶される。Ｓ１３の処理は第３取得部に対応する。蓄電セル６２１に関する挙動データを取得する処理は以上で終了する。
【００５５】
Ｓ１１〜Ｓ１３の処理により、履歴データが継続的に記録されており劣化状態が所定の状態であると判定された複数の蓄電セル６２１に関する電圧、電流及び温度の所定期間内の時間変化が取得される。例えば、蓄電セル６２１のＳＯＨが、９５％、９０％及び８０％等の値のときの電圧、電流及び温度の時間変化が得られる。ＳＯＨ、カレンダー劣化量及びサイクル劣化量の値の組み合わせ別に、蓄電セル６２１に関する電圧、電流及び温度の時間変化が得られる。
【００５６】
図８Ａ〜図８Ｃは、蓄電セル６２１に関する電圧、電流及び温度の時間変化の例を概念的に示すグラフである。図８Ａの縦軸は電圧を示し、図８Ｂの縦軸は電流を示し、図８Ｃの縦軸は温度を示し、いずれも横軸は時間を示す。この例では、図８Ｂに示すステップ状の電流波形を蓄電セル６２１に与えた時の、電圧挙動及び温度挙動を検出している。これは、周囲温度が一定である環境（空調管理されている環境）における例である。図８Ａ及び図８Ｃに示す如き電圧及び温度の時間変化は、蓄電セル６２１の劣化状態に応じて異なる。例えば、電圧及び温度の時間変化は、ＳＯＨの値に応じて異なる。また、ＳＯＨの値が同一であっても、カレンダー劣化量及びサイクル劣化量の値の組み合わせに応じて電圧及び温度の時間変化は異なる。
【００５７】
学習モデル２３は、履歴データが不明な蓄電セル６１１の劣化状態を推定するために、機械学習を行う。学習モデル２３は、蓄電セル６２１の挙動データと蓄電セル６２１の劣化状態との関係を教師データとして、機械学習を行う。例えば、機械学習はサーバ装置２で実行される。制御部２０は、記憶部２１から、蓄電セル６２１の挙動データと蓄電セル６２１の劣化状態を示す情報とを読み出し、学習モデル２３に機械学習を実行させる。周囲温度が変化する場合（蓄電素子が屋外設置される場合や、空調管理されていない環境の場合）は、周囲温度も併せて学習モデル２３に機械学習させるとよい。
【００５８】
図９は、学習モデル２３の構成例を示す概念図である。学習モデル２３は、電圧、電流及び温度の所定期間内の時間変化が夫々に入力される複数のノード２３１を有する入力層と、入力層のノード２３１からの入力に応じて出力を行う複数のノード２３２を有する中間層と、蓄電セル６１１の劣化状態の推定結果を出力する複数のノード２３３を有する出力層とを備えたニューラルネットワークを用いる。図９には、中間層が一層である例を示しているが、中間層は複数層であってもよい。
【００５９】
入力層のノード２３１には、電圧、電流及び温度の時系列データが入力されてもよい。代替的に、入力層のノード２３１には、図８Ａ〜図８Ｃに示す如き電圧、電流及び温度の時間変化を示すグラフの画像が入力されてもよい。電圧、電流及び温度の時間変化として、電圧、電流及び温度の各時点における値が夫々一つの入力層のノード２３１に入力されてもよい。出力層のノード２３３では、ＳＯＨ、カレンダー劣化量及びサイクル劣化量の値が夫々出力されてもよい。代替的に、ＳＯＨ、カレンダー劣化量及びサイクル劣化量の複数の所定の値の夫々に対応する出力層のノード２３３に、ＳＯＨ、カレンダー劣化量及びサイクル劣化量の夫々が各値である確率が出力されてもよい。学習モデル２３は、ニューラルネットワークとして、畳みこみニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）、又は再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Recurrent Neural Network）を用いてもよい。
【００６０】
機械学習では、蓄電セル６１１の電圧、電流及び温度の所定期間内の時間変化が入力層のノード２３１へ入力され、蓄電セル６１１の劣化状態が出力層のノード２３３から出力されることができるように、教師データに基づいて中間層のパラメータを調整する。例えば、サーバ装置２の制御部２０は、コンピュータプログラム２Ｐに従って、学習モデル２３の機械学習を行う。
【００６１】
サーバ装置２で機械学習の処理を実行することにより、学習済みの学習モデル２３が得られる。機械学習は、サーバ装置２以外のコンピュータで実行されてもよい。その場合、機械学習により学習済みの学習モデル２３を表す学習データが作成され、作成された学習データがサーバ装置２に入力される。サーバ装置２は、学習データを記憶部２１に記憶することにより、学習済みの学習モデル２３を得る。サーバ装置２が行う機械学習の処理は、学習部に対応する。
【００６２】
図１０は、履歴データが不明な蓄電セル６１１の劣化状態を推定する処理の手順を示すフローチャートである。サーバ装置２は、蓄電セル６１１に関連する所定期間内の電圧、電流及び温度の時間変化を含んだ挙動データを取得する（Ｓ２１）。Ｓ２１の処理は、履歴データが把握できている蓄電セル６２１について行われたＳ１３の処理と同様に行われる。例えば、制御部２０は、通信部２２に、挙動データを取得するための制御信号を、対象の蓄電セル６１１が含まれる蓄電モジュール６１の制御基板７１に向けて送信させる。制御信号は、通信ネットワークＮ、通信デバイス１、管理装置Ｍ及び電池管理装置５１を介して制御基板７１へ送信される。制御基板７１では、制御信号に従って、電圧取得部７１２が蓄電セル６１１の電圧を取得し、電流取得部７１３が蓄電セル６１１に流れる電流を取得し、温度取得部７１４が温度を取得する。制御基板７１は、Ｓ１３の処理と同様の条件で、蓄電セル６２１に関する電圧、電流及び温度を取得する。制御基板７２が電圧、電流及び温度を取得するサンプリング周期、及び電圧、電流及び温度の時間変化を取得する所定期間は、Ｓ１３の処理において蓄電セル６２１について挙動データが取得されたときと同一である。例えば、サンプリング周期は１秒であり、所定期間は３０秒間である。Ｓ１３の処理と同様に、蓄電セル６１１の挙動データの取得に必要な期間は３０秒間等の一日間未満の期間であり、挙動データの取得が蓄電セル６１１の運用に及ぼす影響は小さい。
【００６３】
制御基板７１の制御部７１１は、通信部７２５に、取得した電圧、電流及び温度を示す情報を順次送信させるか、又は挙動データを一括して送信させる。挙動データは、電池管理装置５１、管理装置Ｍ、通信デバイス１及び通信ネットワークＮを介してサーバ装置２へ送信される。サーバ装置２は、挙動データを通信部２２で受信し、記憶部２１に記憶する。Ｓ２１の処理は、第１取得部に対応する。
【００６４】
学習モデル２３は、次に、蓄電セル６１１の電圧、電流及び温度の時間変化を含む挙動データに応じて、蓄電セル６１１の劣化状態を推定する（Ｓ２２）。Ｓ２２では、制御部２０は、挙動データを記憶部２１から読み出して学習モデル２３に提供する。学習モデル２３は、蓄電セル６１１に関する電圧、電流及び温度の所定期間内の時間変化を示す情報を入力層のノード２３１へ入力し、蓄電セル６１１の劣化状態の推定結果を出力層のノード２３３から得る処理を行う。
【００６５】
学習モデル２３は、蓄電セル６２１の挙動データと蓄電セル６２１の劣化状態との関係を既に学習しているので、蓄電セル６１１の挙動データに応じて、蓄電セル６１１の劣化状態を推定することができる。例えば、ＳＯＨ、カレンダー劣化量及びサイクル劣化量の夫々の値が推定される。Ｓ２１及びＳ２２の処理は、単一の蓄電セル６１１について行われてもよく、複数の蓄電セル６１１の夫々について行われてもよい。Ｓ２２の処理は第１推定部に対応する。
【００６６】
制御部２０は、次に、蓄電セル６１１の劣化状態の推定結果を出力する（Ｓ２３）。例えば、制御部２０は、通信部２２に、推定結果を示す情報を、通信ネットワークＮを介してクライアント装置３へ送信させる。クライアント装置３は、推定結果を示す情報を通信部３２で受信し、制御部３０は、受信した情報に基づいて、表示部３３に推定結果を表示させる。例えば、夫々の蓄電セル６１１には識別情報が付与されており、識別情報と、識別情報により識別される蓄電セル６１１の劣化状態を示す情報とが表示部３３に表示される。蓄電システム１０１の管理者は、出力された推定結果を確認することにより、蓄電セル６１１の劣化状態を知ることができる。以上で、蓄電セル６１１の劣化状態を推定する処理は終了する。
【００６７】
蓄電セル６１１の劣化状態を推定する処理により、蓄電セル６１１の挙動データを取得した第１時点での劣化状態が推定される。劣化状態の推定結果は、以降の蓄電システム１０１の運用に利用される。例えば、推定されたＳＯＨが所定の許容値以下である蓄電セル６１１は、取り外される。また、第１時点以降は、サーバ装置２は、蓄電セル６１１についても履歴データを継続的に取得する。推定された劣化状態を示す情報及び履歴データがサーバ装置２の記憶部２１に記憶される。第１時点から第２時点まで蓄電セル６１１の履歴データが取得された場合、サーバ装置２は、第１時点での劣化状態と履歴データとに基づき、第２時点での蓄電セル６１１の劣化状態を推定する。このようにして、蓄電セル６２１と同様に、蓄電セル６１１の劣化状態を把握できる。
【００６８】
以上詳述した如く、本実施形態においては、履歴データが不明な蓄電セル６１１の電圧、電流及び温度の所定期間内の時間変化を含む挙動データを取得し、教師あり学習を用いる学習モデル２３により、蓄電セル６１１の劣化状態を推定する。学習モデル２３は、履歴データが把握できている蓄電セル６２１の挙動データと履歴データから推定される蓄電セル６２１の劣化状態とを教師データとして、学習する。蓄電セル６１１の挙動データから蓄電セル６１１の劣化状態を推定する学習モデル２３を学習させることができる。学習モデル２３を利用することにより、履歴データが不明な蓄電セル６１１の劣化状態を高い精度で推定することができる。例えば、これまで監視が行われていなかった蓄電セル、履歴データが喪失した蓄電セル、又は履歴データが不明な状態で蓄電システム１０１に新たに追加された蓄電セルの劣化状態を推定することができる。劣化状態の推定後は、蓄電セル６１１についても、推定された劣化状態と劣化状態の推定後に取得された履歴データとを用いて、蓄電セル６２１と同様に運用を行うことが可能となる。
【００６９】
（実施形態２）
実施形態２では、電池管理装置５１又は管理装置Ｍが状態推定装置として機能する。図１１は、状態推定装置として機能する電池管理装置５１の機能構成例を示すブロック図である。電池管理装置５１は、学習モデル５１４及び記憶部５１５を更に備えている。学習モデル５１４は、実施形態１における学習モデル２３と同様の動作を行う。記憶部５１５は、ハードディスク又は不揮発性メモリである。
【００７０】
図１２は、状態推定装置として機能する管理装置Ｍの機能構成例を示すブロック図である。管理装置Ｍは、学習モデル４０４及び記憶部４０５を更に備えている。学習モデル４０４は、実施形態１における学習モデル２３と同様の動作を行う。記憶部４０５は、ハードディスク又は不揮発性メモリである。本実施形態では、サーバ装置２は学習モデル２３を備えていなくてもよい。蓄電システム１０１及び遠隔監視システム１００のその他の構成は、実施形態１と同様である。
【００７１】
実施形態１における学習モデル２３の機械学習と同様に、学習モデル５１４又は４０４の機械学習が行われる。機械学習は、電池管理装置５１又は管理装置Ｍで行われてもよい。代替的に、他のコンピュータで実行されてもよい。この場合、機械学習により学習済みの学習モデル５１４又は４０４を表す学習データが作成され、作成された学習データが電池管理装置５１又は管理装置Ｍへ入力され、電池管理装置５１又は管理装置Ｍは、学習データを記憶部５１５又は４０５に記憶することにより、学習済みの学習モデル５１４又は４０４を得る。
【００７２】
状態推定装置としての電池管理装置５１又は管理装置Ｍは、実施形態１と同様に、図１０のフローチャートに示すように、蓄電セル６１１の劣化状態を推定する処理を実行する。電池管理装置５１又は管理装置Ｍは、蓄電セル６１１の電圧、電流及び温度の所定期間内の時間変化を含む挙動データを取得し（Ｓ２１）、学習モデル５１４又は４０４により挙動データに応じて蓄電セル６１１の劣化状態を推定し（Ｓ２２）、推定結果を出力する（Ｓ２３）。例えば、電池管理装置５１又は管理装置Ｍは、推定結果を示す情報を、通信デバイス１及び通信ネットワークＮを介してクライアント装置３へ送信する。
【００７３】
本実施の形態においても、実施形態１と同様に、履歴データが不明な蓄電セル６１１の挙動データに応じて、蓄電セル６１１の劣化状態の推定が可能である。劣化状態の推定後は、蓄電セル６１１についても、履歴データが把握できている蓄電セル６２１と同様に運用を行うことが可能となる。
【００７４】
以上の実施形態１及び２においては、蓄電システム１０１に履歴データが把握できている蓄電セル６２１と履歴データが不明な蓄電セル６１１とが含まれており、蓄電セル６２１の挙動データ及び劣化状態を教師データとして用いた。代替的に、蓄電システム１０１の外部に設けられた蓄電セルの挙動データ及び劣化状態が教師データとして用いられてもよい。また、現在は用いられていない蓄電セルの挙動データ及び劣化状態が教師データとして用いられてもよい。また、蓄電システム１０１に含まれる全ての蓄電セルが、履歴データの不明な蓄電セル６１１であってもよい。この場合は、蓄電システム１０１の外部に設けられた蓄電セルの挙動データ及び劣化状態、又は現在は用いられていない蓄電セルの挙動データ及び劣化状態に基づいて、蓄電セル６１１の劣化状態が推定される。
【００７５】
実施形態１及び２においては、蓄電セル６１１の電圧、電流及び温度の所定期間内の時間変化を含む挙動データに応じて、蓄電セル６１１の劣化状態を推定する。代替的に、挙動データは蓄電セル６１１の電圧の所定期間内の時間変化のみを含むデータであってもよい。蓄電セルの電圧の時間変化は、蓄電セルの劣化状態に応じて異なるので、電圧の時間変化のみを含む挙動データを用いた場合でも、蓄電セル６１１の劣化状態を推定することは可能である。例えば、蓄電セル６２１の電圧の時間変化と蓄電セル６２１の劣化状態とを教師データとして機械学習が行われ、蓄電セル６１１の電圧の時間変化のみを含む挙動データに応じて、蓄電セル６１１の劣化状態が推定される。
【００７６】
実施形態１及び２においては、学習モデルを用いて蓄電セル６１１の劣化状態を推定する。代替的に、状態推定装置は、蓄電セル６２１の挙動データと劣化状態との関係に基づき、学習モデルを用いずに、蓄電セル６１１の挙動データに応じて蓄電セル６１１の劣化状態を推定してもよい。例えば、状態推定装置は、複数の蓄電セル６２１の挙動データと蓄電セル６１１の挙動データとを比較し、比較結果に応じて蓄電セル６２１の劣化状態を補完することにより、蓄電セル６１１の劣化状態の推定値を計算してもよい。また、状態推定装置は、蓄電セル６１１の劣化状態を、挙動データが最も近い蓄電セル６２１の劣化状態と同一であると推定してもよい。いずれかの蓄電セル６２１の挙動データと蓄電セル６１１の挙動データが一致した場合は、蓄電セル６１１の劣化状態は、挙動データが一致した蓄電セル６２１の劣化状態と同一であると推定される。状態推定装置が学習モデルを用いずに蓄電セル６１１の劣化状態を推定する処理は、第３推定部に対応する。
【００７７】
状態推定装置は、蓄電セル６１１の劣化状態を推定する際に、ＳＯＨの推定とカレンダー劣化量及びサイクル劣化量の推定とを段階的に行ってもよい。例えば、状態推定装置は、複数の蓄電セル６２１の挙動データと蓄電セル６１１の挙動データとを比較して、蓄電セル６１１のＳＯＨを推定する。次に、状態推定装置は、推定したＳＯＨと同じＳＯＨを有する蓄電セル６２１の挙動データと蓄電セル６１１の挙動データとを比較して、蓄電セル６１１のカレンダー劣化量及びサイクル劣化量を推定する。
【００７８】
実施形態１及び２においては、劣化状態を推定する対象の蓄電素子が蓄電セル６１１である。代替的に、遠隔監視システム１００は、蓄電モジュール６１を蓄電素子としてもよい。また、遠隔監視システム１００は、バンク４１を蓄電素子としてもよい。
【００７９】
本発明は上述した実施の形態の内容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る。即ち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８０】
１００  遠隔監視システム
１０１  蓄電システム
２  サーバ装置
２０  制御部
２１  記憶部
２３、４０４、５１４  学習モデル
４１、４２  バンク
５１、５２  電池管理装置
６１、６２  蓄電モジュール
６１１、６２１  蓄電セル
７１、７２  制御基板
７１２、７２２  電圧取得部
７１３、７２３  電流取得部
７１４、７２４  温度取得部
Ｍ  管理装置
【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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【図１２】
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