(57)【要約】【課題】蓄電池の劣化予測値を更新して、寿命予測の確度を高める。【解決手段】蓄電池状態監視装置３は、蓄電池の複数の使用条件に対応する劣化率予測値を記憶するデータベース３２と、所定期間ごとに集計された蓄電池又は別の蓄電池の使用条件及び当該使用条件における劣化率のデータを用いて、劣化率予測値を更新する劣化率更新部３４と、劣化率予測値を用いて、蓄電池の劣化予測を行う劣化予測部３５と、を備える。【選択図】図４
2015121520.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄電池の複数の使用条件に対応する劣化率予測値を記憶するデータベースと、
所定期間ごとに集計された前記蓄電池又は別の蓄電池の使用条件及び当該使用条件における劣化率のデータを用いて、前記劣化率予測値を更新する劣化率更新部と、
前記劣化率予測値を用いて、前記蓄電池の劣化予測を行う劣化予測部と、を備えることを特徴とする蓄電池状態監視装置。
【請求項２】
前記蓄電池の複数の使用条件は、蓄電池の電池温度、ＳＯＣ及び充放電深度の少なくとも二以上を含み、前記使用条件及び当該使用条件における劣化率のデータは、前記蓄電池又は別の蓄電池の充放電サイクルごとに集計されることを特徴とする請求項１記載の蓄電池状態監視装置。
【請求項３】
前記蓄電池の複数の使用条件は、蓄電池の電池温度、ＳＯＣ及び充放電深度の少なくとも一以上並びに充放電電力量を含み、前記使用条件及び当該使用条件における劣化率のデータは、年単位で集計されることを特徴とする請求項１記載の蓄電池状態監視装置。
【請求項４】
前記蓄電池又は別の蓄電池の劣化率を、蓄電池の一つの期間における内部抵抗と当該一つの期間の前の期間における内部抵抗との差分から算出する劣化率算出部を更に備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の蓄電池状態監視装置。
【請求項５】
前記蓄電池又は別の蓄電池の劣化率を、蓄電池の一つの期間における電池容量維持率と当該一つの期間の前の期間における電池容量維持率との差分から算出する劣化率算出部を更に備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の蓄電池状態監視装置。
【請求項６】
前記劣化率算出部は、同一使用条件を有する複数の期間の劣化率をそれぞれ算出し、前記劣化率更新部は、算出された複数の期間の劣化率を用いて、前記同一使用条件に対応する劣化率予測値をベイズの定理により更新することを特徴とする請求項４又は５記載の蓄電池状態監視装置。
【請求項７】
前記劣化率算出部は、同一使用条件を有する複数の期間の劣化率をそれぞれ算出し、前記劣化率更新部は、算出された複数の期間の劣化率を用いて、前記同一使用条件の近似使用条件に対応する劣化率予測値をベイズの定理により更新し、更新された劣化率予測値を当該同一使用条件に対応する劣化率予測値として登録することを特徴とする請求項４又は５記載の蓄電池状態監視装置。
【請求項８】
蓄電池から計測した充放電電流、電圧及び温度を含むデータに基づいて、所定期間ごとに蓄電池の使用条件及び劣化率に関する集計データを作成する集計データ作成部と、
蓄電池の複数の使用条件に対応する劣化率予測値を記憶するデータベースと、
所定期間ごとに集計された蓄電池の使用条件及び劣化率に関する集計データを用いて、前記劣化率予測値を更新する劣化率更新部と、
前記劣化率予測値を用いて、前記蓄電池の劣化予測を行う劣化予測部と、を備えることを特徴とする蓄電池装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、蓄電池状態監視装置及び蓄電池装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
蓄電池装置は、工場、商業施設又は一般住宅においてバックアップ電源や分散電源として広く使用されている。また、近年では、太陽光や風力等の自然エネルギーを利用した発電において、電力の変動抑制のために用いられることも多い。
【０００３】
蓄電池装置は、複数の蓄電池セルが直列に接続された構成となっている。蓄電池セルは充放電を繰り返すことで、内部抵抗が増加すると共に電池容量が減少して劣化が進行していき、最終的には交換が必要となる。蓄電池状態監視装置は、蓄電池セルの電池温度、電流及び電圧を測定して、異常検出等のリアルタイムの状態監視を行うだけでなく、将来的な劣化の進行予測や寿命予測を行うことが求められている。
【０００４】
劣化の進行予測や寿命予測には、蓄電池の劣化傾向を正確に把握する必要があるが、蓄電池は周囲温度等の使用環境、充放電レート又は充放電深度等の使用条件によって劣化率が異なるものである。そこで、蓄電池の充放電試験を異なる使用条件下で行い、内部抵抗や電池容量を測定して、使用条件ごとの劣化率を算出する。この充放電試験で得られたデータから使用条件ごとの劣化率予測値のテーブルを作成する。そして、このテーブルを参照して、蓄電池を測定して得られた使用条件に対応する劣化率予測値を取得し、この劣化率予測値を用いて劣化の進行予測や寿命予測を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４４４５２１４６公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、充放電試験で得られるデータは限定的なものであり、実際に設置されている蓄電池の使用条件を反映したものではないため、正確な劣化進行や寿命の予測は難しい。
【０００７】
実際の使用条件を反映させる手段としては、例えば、蓄電池セルの電池温度を測定して、温度が１０℃高くなると寿命が１／２になるというアレニウス則に基づき、測定温度における蓄電池寿命の単位期間当たりの劣化率を求める方法がある。この劣化率と温度検出部の検出タイミング間隔との乗算値が、予め設定された基準温度（例えば２５℃）での予測寿命期間から逐次に減算され、蓄電池の寿命の残存期間を求められる。
【０００８】
ただし、この方法は予め定められている蓄電池セルの寿命−温度特性に基づいて電池の劣化率を算出するものである。上述したように、劣化に影響を及ぼす使用条件として、温度以外にも待機ＳＯＣ（ＳｔａｔｅｏｆＣｈａｒｇｅ、充電率）や充放電深度（ＤＯＤ：Ｄｅｐｔｈ ｏｆ Ｄｉｓｃｈａｒｇｅ）等の様々な要因がある。したがって、一つの使用条件の変化だけを考慮しても正確な劣化進行予測や寿命予測を行なうことができない。
【０００９】
本発明の実施形態は、上記の問題点を解決するために、蓄電池の複数の使用条件に対応する劣化率予測値の確度を高めることによって、蓄電池の劣化進行や寿命の正確な予測を行い、蓄電池装置の安定運用に寄与することができる、蓄電池状態監視装置及び蓄電池装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
実施形態の蓄電池状態監視装置は、蓄電池の複数の使用条件に対応する劣化率予測値を記憶するデータベースと、所定期間ごとに集計された前記蓄電池又は別の蓄電池の使用条件及び当該使用条件における劣化率のデータを用いて、前記劣化率予測値を更新する劣化率更新部と、前記劣化率予測値を用いて、前記蓄電池の劣化予測を行う劣化予測部と、を備える。
【００１１】
実施形態の蓄電池装置は、蓄電池から計測した充放電電流、電圧及び温度を含むデータに基づいて、所定期間ごとに蓄電池の使用条件及び劣化率に関する集計データを作成する集計データ作成部と、蓄電池の複数の使用条件に対応する劣化率予測値を記憶するデータベースと、所定期間ごとに集計された蓄電池の使用条件及び劣化率に関する集計データを用いて、前記劣化率予測値を更新する劣化率更新部と、前記劣化率予測値を用いて、前記蓄電池の劣化予測を行う劣化予測部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態に係る蓄電池装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る蓄電池制御装置の構成を示すブロック図である。
【図３】電流及び電圧のウェーブレット係数の比から算出される内部抵抗値を示すグラフである。
【図４】第１の実施形態に係る蓄電池状態監視装置の構成を示すブロック図である。
【図５】第１の実施形態に係る蓄電池状態監視装置のデータベースに格納されている集計データテーブルの一例を示す図である。
【図６】第１の実施形態に係る蓄電池状態監視装置のデータベースに格納されている劣化率予測値テーブルの一例を示す図である。
【図７】第１の実施形態に係る蓄電池状態監視装置の動作を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施形態に係る蓄電池制御装置の構成を示すブロック図である。
【図９】第２の実施形態に係る蓄電池状態監視装置のデータベースに格納されている集計データテーブルの一例を示す図である。
【図１０】第２の実施形態に係る蓄電池状態監視装置のデータベースに格納されている劣化率予測値テーブルの一例を示す図である。
【図１１】第３の実施形態に係る蓄電池制御装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】第３の実施形態に係る蓄電池制御装置の記憶部に格納されている電池容量維持率テーブルの一例を示す図である。
【図１３】内部抵抗と電池容量の相関関係を示すグラフである。
【図１４】第３の実施形態に係る蓄電池状態監視装置のデータベースに格納されている集計データテーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
［第１の実施形態］
以下、図面を参照して、実施形態を詳細に説明する。
【００１４】
［蓄電池装置］    
図１に示すように、蓄電池装置は、蓄電池ユニット１と、蓄電池制御装置２と、蓄電池状態監視装置３を備えている。
【００１５】
蓄電池ユニット１は、複数の蓄電池セル１０で構成され、外部回路に対して充放電を行う組電池１１と、複数の蓄電池セル１０から各種のデータ測定を行う測定部１２，１３，１４とを備えている。
【００１６】
蓄電池制御装置２は、蓄電池ユニット１に接続され、各蓄電池セル１０の監視及び制御を行う。さらに、蓄電池装置のデータ作成部として、蓄電池の状態監視のために蓄電池ユニット１の測定部１２〜１４で測定されたデータを収集し、そこから必要なデータの作成も行う。
【００１７】
蓄電池状態監視装置３は、蓄電池制御装置２とネットワークＮを介して接続され、蓄電池制御装置２から送信されるデータに基づいて、蓄電池装置の状態監視を行う。状態監視として、まず、個々の蓄電池セル１０についてのデータを常時監視して異常検出を行っている。本実施形態では、これに加えて、組電池１１全体の劣化予測も行う。
【００１８】
以下、各構成について詳細に説明する。
［蓄電池ユニット］
図１に示すように、蓄電池ユニット１において、複数の蓄電池セル１０が直列又は直列及び並列に接続されて、組電池１１を構成している。組電池１１は不図示の外部系統に接続され、外部系統からの電力供給によって充電され、充電された電力を放電することで外部系統に電力供給を行う。
【００１９】
各蓄電池セル１０の正極端子と負極端子間には電圧測定部１２が接続されている。電圧測定部１２は各端子間電圧の測定を行う。組電池１１の電流経路には電流測定部１３が挿入されている。電流測定部１３は、組電池１１への充放電電流を測定する。また、組電池１１の近傍には電池温度測定部１４が配置されている。電池温度測定部１４は、組電池１１の電池温度を測定する。
【００２０】
［蓄電池制御装置］
図２は、蓄電池制御装置２の詳細な構成を示すブロック図である。図２に示すように、蓄電池制御装置２は、測定値収集部２１、内部抵抗値算出部２３、ＳＯＣ算出部２２、充放電深度算出部２７及び集計データ作成部２４を備えている。また、各部で収集、算出、集計されたデータを記憶する記憶部２５と、記憶部２５に記憶されたデータを蓄電池状態監視装置３に送信する送信部２６を備えている。さらに、図示していないが、各部を制御する制御部も備えている。
【００２１】
測定値収集部２１は、蓄電池ユニット１の電圧測定部１２、電流測定部１３及び電池温度測定部１４に接続されている。各測定部で測定された端子間電圧、充放電電流及び電池温度の測定値を収集して、記憶部２５に記憶させる。
【００２２】
内部抵抗値算出部２３は、電圧測定部１２及び電流測定部１３の各測定値から組電池１１の内部抵抗値を算出する。算出方法としては、ウェーブレット変換を用い、周波数毎に電流及び電圧のウェーブレット係数を求め、これらの比率から組電池１１の内部抵抗値を算出する。この方法では、交流インピーダンス法のように特別な解析装置を接続する必要がなく、蓄電池装置の運用中でも内部抵抗値を算出することができる。
【００２３】
具体的な算出方法は以下の通りである。まず、波形ｆ（ｔ）のウェーブレット変換ＷΨｆは、以下の式（１）により求めることができる。
【数１】
2015121520.tif 000003
【００２４】
Ψａ，ｂ（ｔ）はアナライジングウェーブレットと呼ばれ、ダイレーション（拡大縮小）のパラメータを実数ａ、ｔ軸上でのシフトのパラメータを実数ｂとし、式（２）のように定義される。
【数２】
2015121520.tif 000004
【００２５】
Ψ（ｔ）としては、さまざまなものが提案されており、適宜選択可能である。以下の式（３）に、例としてガボールウェーブレットの定義を示す。
【数３】
2015121520.tif 000005
【００２６】
計測された電流波形をｉ（ｔ）、電圧波形をｖ（ｔ）とすると、それぞれのウェーブレット変換は以下の式（４）、式（５）のようになり、この変換結果はウェーブレット係数と呼ばれる。
【数４】
2015121520.tif 000006
【数５】
2015121520.tif 000007
【００２７】
すると、以下の式（６）によって、図３に示すように、同一のダイレーションａ、シフトｂの電流、電圧のウェーブレット係数の比から、内部抵抗値を計算することができる。
【数６】
2015121520.tif 000008
【００２８】
このとき、ダイレーションａが周波数に相当し、ダイレーションａが定まれば内部抵抗はシフトｂによらず一定であると考えられる。そこで、特定のダイレーションａに対してシフトｂを変化させて、（ＷΨｉ）（ａ，ｂ）と（ＷΨｖ）（ａ，ｂ）の関係を、最小二乗法を用いて直線近似すると、その傾きから周波数毎の内部抵抗値Ｒ（ａ）が算出する。
【００２９】
ここで、直線近似の確度を表す決定係数Ｒ２を算出する。（ＷΨｉ）（ａ，ｂ）と（ＷΨｖ）（ａ，ｂ）の分散および共分散をそれぞれνｗｉ、νｗｖ、νｗｉｖとすると、νｗｉ、νｗｖ、νｗｉｖは、それぞれ式（７）〜（９）で求められる。
【００３０】
【数７】
2015121520.tif 000009
【数８】
2015121520.tif 000010
【数９】
2015121520.tif 000011
【００３１】
これにより、（ＷΨｉ）（ａ，ｂ）と（ＷΨｖ）（ａ，ｂ）の関係を直線近似した時の決定係数Ｒ２は以下の式で求められる。
【数１０】
2015121520.tif 000012
【００３２】
以上のようにして内部抵抗値算出部２３では各蓄電池セル１０の電流値および電圧値を、離散ウェーブレット変換し、それらのウェーブレット係数の比率から、組電池１１の内部抵抗値を算出する。なお、電流及び電圧のウェーブレット係数の関係を直線近似したとき、予め設定された基準の場合よりも相関係数Ｒ２の値が低い場合を除外して、組電池１１の内部抵抗値を算出している。算出された内部抵抗値は、記憶部２５に格納される。
【００３３】
ＳＯＣ算出部２２は、測定値に基づいて、組電池１１のＳＯＣを算出する。算出されたＳＯＣは、記憶部２５に格納される。
【００３４】
ＳＯＣの算出には、公知の方法を用いることができる。例えば、電流測定値で測定した組電池１１に対する充放電電流の時間積分値を求め、この時間積分値を組電池１１の満充電容量（Ａｈ）で除算することによって、ＳＯＣを算出することができる。
【００３５】
あるいは、ＳＯＣとＯＣＶ（Open Circuit Voltage：開回路電圧）には相関関係があるため、ＳＯＣとＯＣＶの対応表テーブルを記憶部２５に格納しておき、電圧測定部１２で測定した開回路電圧をこのテーブルで参照することによって、ＳＯＣを求めることができる。
【００３６】
充放電深度算出部２７は、測定値に基づいて、組電池１１全体の充放電深度を算出する。充放電深度とは、電池の充放電状態を表す数値であり、一般的に、組電池１１の定格容量に対する１サイクルにおける充放電電力量の比を百分率で表す。蓄電池セル１０の定格容量は、予め記憶部２５に記憶されているものを参照する。充放電電力量は、測定値から電流値と組電池電圧を取得し、電流値、組電池電圧及び充放電時間の積算により求められる。充放電深度算出部２７は、組電池１１の充放電深度を記憶部２５に格納する。
【００３７】
集計データ作成部２４は、記憶部２５に格納されている、測定値収集部２１で収集された各測定値と、内部抵抗値算出部２３、ＳＯＣ算出部２２及び充放電深度算出部２７で算出された値を集計して、集計データを作成する。集計データ作成部２４は、必要に応じて任意のデータを作成することができるが、本実施形態では、組電池１１の寿命予測に必要な、使用条件別の劣化率予測値の確度を高めるためのデータを作成する。
【００３８】
データ集計を行うタイミングは任意で設定することができるが、本実施形態では、一例として、充放電の１サイクル相当毎のタイミングでデータ集計を行う。1サイクル相当の充放電とは、電池の定格電力量相当の充電及び放電を１回ずつ実施することを示す。
【００３９】
集計データ作成部２４は、記憶部２５から１サイクルにおける内部抵抗値のデータを収集し、その平均値を求める。
【００４０】
さらには、記憶部２５から所定期間における電池温度、ＳＯＣ及び充放電深度のデータを収集する。電池温度及びＳＯＣについては、１サイクルの平均値を算出する。
【００４１】
蓄電池制御装置２の制御部は、蓄電池ユニット１の組電池１１のセルバランス制御、各測定部の制御、及び蓄電池制御装置２の測定値収集部２１、内部抵抗値算出部２３、ＳＯＣ算出部２２、充放電深度算出部２７、集計データ作成部２４及び送信部２６の動作タイミングの制御をおこなっている。すなわち、制御部は、制御プログラムを格納するＲＯＭ、ＣＰＵ、及びドライバを備え、制御プログラムに従い、インターフェースを介して各部に各タイミングで動作信号を出力している。あるいは、測定値収集部２１以外の各部の機能は、全てコンピューターの処理によって実現するようにしても良い。
【００４２】
送信部２６は、データを送信するための通信インターフェースを備え、ルーターを介してネットワークＮに接続される。送信部２６は、集計データ作成部２４で作成された集計データを、ネットワークＮを介して蓄電池状態監視装置３に送信する。
【００４３】
［蓄電池状態監視装置］
図４は、蓄電池状態監視装置３の構成を示すブロック図である。蓄電池状態監視装置３は、蓄電池制御装置２から送信された集計データを受信する受信部３１と、受信したデータを格納して蓄積するデータベース３２とを備えている。蓄電池状態監視装置３はまた、蓄電池制御装置２から送信された集計データを用いて組電池１１の劣化率予測値の更新を行う為に、劣化率算出部３３と、劣化率更新部３４とを備えている。蓄電池状態監視装置３はさらに、データベース３２に蓄積され更新される劣化率予測値を用いて、組電池１１の寿命予測を行う劣化予測部３５を備えている。なお、図示していないが、蓄電池状態監視装置３は、各部の制御を行う制御部を備えている。また、蓄電池状態監視装置３には表示装置５０が接続され、オペレータが監視結果を視認できるようになっている。
【００４４】
受信部３１は、データを受信するための通信インターフェースを備え、ルーターやモデム等を介してネットワークＮに接続される。制御部は、制御プログラムを格納するＲＯＭ、ＣＰＵ、及びドライバを備え、制御プログラムに従い、インターフェースを介して各部に各タイミングで動作信号を出力している。あるいは、各部の機能は、全てコンピューターの処理によって実現するようにしても良い。
【００４５】
データベース３２は、まず、図５に示すような、集計データテーブルを格納している。集計データテーブルは、蓄電池制御装置２から送信された集計データが集計時刻ごとにまとめられたものである。本実施形態では組電池１１の充放電の１サイクルごとにデータの集計を行うので、集計時刻は１サイクルのタイミングを示している。
【００４６】
集計データテーブルには、組電池１１の内部抵抗、電池温度、ＳＯＣ及び充放電深度が含まれている。内部抵抗は、後述するが、組電池１１の劣化率を算出するために使用する。電池温度、ＳＯＣ及び充放電深度は、組電池１１の使用条件である。使用条件とは、蓄電池装置が稼働する環境において、組電池１１の劣化に影響を与える様々な要因を意味する。
【００４７】
本実施形態は、様々な要因を反映した劣化予測を目的とするため、使用条件は複数の、すなわち少なくとも二以上の組み合わせであることが好ましい。図５では、一例として電池温度、ＳＯＣ及び充放電深度の３つを使用条件として示しているが、これらの中のいずれか二つだけでも良く、もちろん他の使用条件を追加しても良い。他の使用条件としては、例えば充放電レートがある。
【００４８】
データベース３２は、次に、図６に示すように、劣化率予測値テーブルを格納している。劣化率予測値テーブルは、組電池１１の１サイクルにおける劣化率予測値が、異なる使用条件ごとに登録されている。この劣化率予測値テーブルは、後述するが、劣化予測部３５において組電池１１の劣化予測や寿命予測に用いられる。
【００４９】
劣化率予測値の初期値として、劣化特性試験において得られた劣化率が記憶されている。劣化特性試験は、リチウムイオン二次電池や鉛蓄電池等の蓄電池の種類毎に、様々な使用条件を設定して、測定によってその使用条件における劣化率を算出する試験である。
【００５０】
ただし、劣化特性試験が行われる環境を、実際に組電池１１が稼働する環境と全く同じにすることは難しい。そして、組電池１１の劣化には、明確な使用条件だけではなく表層には現れない様々な細かな要因が影響を与える。したがって、たとえ使用条件が同じであっても、劣化特性試験で得られた劣化率予測値が必ずしも実際の劣化率と合致しないこともある。
【００５１】
また、全ての使用条件について試験を行うことは難しい。そこで、一部の使用条件について劣化特性試験で得られたデータを線形補間し、試験で得られていない使用条件の劣化率を推定し、初期値とする。ただし、そのような推定にも限界があるため、図６に示すように、使用条件によっては劣化率予測値が特定されていない部分もある。
【００５２】
そこで、劣化率算出部３３と劣化率更新部３４は、実際に稼動している組電池１１の測定データが蓄積された集計データテーブルを用いて、劣化率予測値の更新を行う。すなわち、劣化特性試験という既成のデータに組電池１１の実際の稼働状況を反映させて、劣化予測や寿命予測の確度を高める。また、劣化率予測値が作成されていない部分についても、新たに劣化率予測値を作成する。劣化率算出部３３と劣化率更新部３４における処理について、図７のフローチャートを使用しながら説明する。
【００５３】
劣化率算出部３３は、集計データテーブルから、使用条件が同一の集計時刻のデータを抽出する（ステップＳ０１）。使用条件が同一とは、具体的には、電池温度、ＳＯＣ及び充放電深度が同一値のデータである。ここでは、これらの使用条件をまとめて使用条件Ｑと称する。次に、抽出されたｎ個の集計データに含まれる内部抵抗値を用いて、それぞれの集計時刻の劣化率x1、x2、・・・、xnを算出する（ステップＳ０２）。
【００５４】
劣化率の算出は、例えば、ある集計時刻ｔにおける内部抵抗Ｒｔと、ある集計時刻ｔの前の集計時刻ｔ−１の内部抵抗Ｒｔ−１の差分ΔＲを算出する。この内部抵抗の差分ΔＲは、前回の集計時刻ｔ−１から今回の集計時刻ｔまでの１サイクルにおいて、どれくらい劣化が進行したかを示す劣化量と捉えることができる。この差分ΔＲを集計時刻ｔ−１の内部抵抗値で除して、集計時刻ｔにおける劣化率を算出する。使用条件Ｑの集計時刻それぞれの劣化率を求めるため、この処理によって、ｎ個の劣化率x1、x2、・・・、xnが算出される。
【００５５】
続いて、劣化率更新部３４は、劣化率予測値テーブルを参照し、使用条件Ｑにおいて、既に劣化率予測値の登録があるかを判断する（ステップＳ０３）。劣化率予測値の登録があれば（ステップＳ０３：Ｙｅｓ）、その使用条件Ｑにおける劣化率予測値Ｐを取得する（ステップＳ０４）。
【００５６】
次いで、劣化率更新部３４は、ベイズの定理を用いて、劣化率予測値Ｐに、劣化率算出部３３で算出したｎ個の劣化率x1、x2、・・・、xnを反映させる（ステップＳ０５）。具体的には、劣化率予測値Ｐを事前分布π（μ）とし、劣化率算出部３３で得たｎ個の劣化率x1、x2、・・・、xnのデータＤを尤度ｆ（Ｄ｜μ）とすると、以下の事後分布π（μ｜Ｄ）を得る。
事後分布π（μ｜Ｄ）∝ｆ（Ｄ｜μ）×π（μ）
この事後分布π（μ｜Ｄ）が、稼動中の組電池１１から得られたデータを反映した新たな劣化率予測値Ｐとなる。
【００５７】
ここで、事前分布π（μ）が平均値μ0、分散σ02の正規分布に従うとすると、母平均μの事前分布π（μ）は以下の確率密度関数で表される。ここで、初期値である劣化率予測値は分散σ02＝1の正規分布に従うとする。
【数１１】
2015121520.tif 000013
【００５８】
一方、ｎ個の劣化率x1、x2、・・・、xnから成る尤度ｆ（Ｄ｜μ）は、以下の式で表される。ここで、ｎ個の劣化率x1、x2、・・・、xnは分散σ02＝1の正規分布に従う。
【数１２】
2015121520.tif 000014
【００５９】
以上により、事後分布π（μ｜Ｄ）は、以下の式で求めることができる。
【数１３】
2015121520.tif 000015
【００６０】
事前分布π（μ）が平均値μ0、分散σ02の正規分布Ｎ（μ0，σ02）のとき、事後分布事後分布π（μ｜Ｄ）も正規分布となり、その平均値μ1、分散σ12の間には以下の関係が成立する。
σ02＞σ12
すなわち、事前分布π（μ）に集計データから得た劣化率x1、x2、・・・、xnを反映させることで、母集団の平均値μのばらつきが小さくなり、劣化率予測値Ｐの確度を高めることができる。
【００６１】
劣化率更新部３４は、算出した事後分布π（μ｜Ｄ）を、使用条件Ｑにおける新たな劣化率予測値として劣化率予測値テーブルに登録することで、劣化率予測値Ｐを更新する（ステップＳ０６）。
【００６２】
具体例を説明する。劣化率算出部３３において、集計データテーブルから、平均温度２５℃、平均ＳＯＣ５０％及び充放電深度８０％の同一使用条件において３個のデータが抽出され（ステップＳ０１）、それぞれについて劣化率０．００８、０．０１４、０．０１６（％／サイクル）が算出される（ステップＳ０２）。次いで、劣化率更新部３４において、劣化率予測値テーブルを参照し、平均温度２５℃、平均ＳＯＣ５０％及び充放電深度８０％の劣化率予測値０．０１（％／サイクル）を取得する（ステップＳ０３〜Ｓ０４）。この劣化率予測値０．０１を事前分布π（μ）とし、各劣化率０．００８、０．０１４、０．０１６を上記数１３の式に代入すると、事後分布π（μ｜Ｄ）として平均値μ1=０．０１２（％／サイクル）、分散σ12=０．２５が得られる（ステップＳ０５〜Ｓ０６）。
【００６３】
この平均値μ1=０．０１２（％／サイクル）が、平均温度２５℃、平均ＳＯＣ５０％及び充放電深度８０％という使用条件における、新たな劣化率予測値として更新される。
【００６４】
ステップＳ０３において、劣化率更新部３４が劣化率予測値テーブルを参照して、使用条件Ｑに劣化率予測値の登録が無かった場合（ステップＳ０３：Ｎｏ）、使用条件Ｑに近似する使用条件Ｑ’おける劣化率予測値Ｐ’を取得する（ステップＳ０７）。
【００６５】
近似使用条件Ｑ’は、使用条件と劣化の因果関係から、適宜選択することができる。例えば、温度、ＳＯＣ及び充放電深度から、一つのみが一致せず、残りの二つの使用条件が一致するものであっても良い。全ての使用条件が一致しない場合には、使用条件Ｑと最も差の少ない使用条件を選んでも良い。
【００６６】
具体例としては、図６の劣化率予測値テーブルにおいて、平均温度３０℃、平均ＳＯＣ５０％及び充放電深度１００％において、劣化率予測値が登録されていない。この場合、近似使用条件Ｑ’として、平均温度２５℃、平均ＳＯＣ５０％及び充放電深度１００％における劣化率予測値０．０２（％／サイクル）を取得する。
【００６７】
次いで、劣化率更新部３４は、ステップＳ０５と同様に、近似使用条件Ｑ’の劣化率予測値Ｐ’に、劣化率算出部３３で算出したｎ個の劣化率x1、x2、・・・、xnを反映させる（ステップＳ０８）。すなわち、近似使用条件Ｑ’の劣化率予測値Ｐ’を事前分布π（μ）とし、ｎ個の劣化率x1、x2、・・・、xnを尤度ｆ（Ｄ｜μ）とし、ベイズの定理を用いて、事後分布π（μ｜Ｄ）を算出する。この事後分布π（μ｜Ｄ）を、使用条件Ｑにおける新たな劣化率予測値Ｐとして、劣化率予測値テーブルに登録する（ステップＳ０９）。
【００６８】
上述の例では、データベース３２に蓄積された集計データから、同一使用条件を有するものを抽出し、まとめて劣化率を算出及び劣化率予測値の更新を行った。この劣化率の算出と劣化率予測値の更新は、例えば１ヶ月や半年ごとといった、集計データが一定量蓄積される期間ごとに行っても良い。あるいは、同一使用条件の集計データの抽出をコンスタントに行い、一定数集まれば、その度に劣化率予測値を更新しても良い。
【００６９】
あるいは、集計時刻ごとに劣化率を算出して、同一の使用条件の劣化率予測値の更新を行っても良い。
【００７０】
また、上述の例では、同一の蓄電池装置に組み込まれている組電池１１の測定データを受信し、劣化率更新部３４はそのデータを使って劣化率予測値の更新を行った。代わりに、別の蓄電池装置に組み込まれている組電池１１の測定データを用いても良い。この場合、蓄電池状態監視装置３は、ネットワークを介してその別の蓄電池装置を構成する蓄電池制御装置２と通信し、測定データを受信できるように構成する。
【００７１】
この別の蓄電池装置は、設置環境や使用目的が似ていることが望ましい。設置環境や使用目的が似ていれば、劣化傾向も似ることが予想される。劣化予測を行う組電池の測定データが十分に集計データの蓄積ができていないときでも、似た環境で動作する別の組電池の測定データを用いて劣化率予測値の更新を行うことで、劣化率予測値の確度を高めることができる。
【００７２】
劣化予測部３５は、上述のような態様で更新される劣化率予測値テーブルを用いて、組電池１１の劣化の進行予測や寿命予測を行なう。予測方法としては、公知の種々の方法を用いることができるが、ここでは、寿命予測方法の一例を説明する。
【００７３】
蓄電池の寿命は、例えば初期の電池容量の７０％まで低下した時点と定義することができる。また、蓄電池の定格電力量Ｗ0を１００（ｋＷｈ）とする。また、現在の電池容量Ｃ1（初期の電池容量に対する相対比率）を９０（％）、年間当たりの充放電電力量Ｗ1が４０，０００（ｋＷｈ）とする。電池容量や年間の充放電電力量のデータは、予めデータベース３２に格納しておいても良く、あるいは蓄電池制御装置２から取得しても良い。
【００７４】
劣化予測部３５は、稼動中の組電池１１の最新の使用条件を集計データテーブルから取得する。さらに、劣化率予測値テーブルから、最新の使用条件と同一の使用条件における劣化率予測値Ｐとして、０．０１（％／サイクル）を取得する。そして、以下の式により、組電池１１の残寿命期間Ｌ1として１０年が算出される。
【数１４】
2015121520.tif 000016
【００７５】
算出された残寿命期間Ｌ1は、ディスプレイ等の表示装置５０に表示される。オペレータはこの残寿命期間Ｌ1を参照して、蓄電池装置の運用計画に役立てることができる。
【００７６】
上述の例では、組電池１１の電池容量が、寿命と定義される７０％になるまでの期間を算出し、寿命予測を行った。代わりに、例えば８５％、８０％になるまでの期間をそれぞれ算出して、蓄電池の劣化の進行予測を行っても良い。劣化の進行予測を行うことによって、蓄電池装置の詳細な運用スケジュールの作成に役立てることができる。
【００７７】
［作用効果］
（１）蓄電池状態監視装置３は、蓄電池の複数の使用条件に対応する劣化率予測値を記憶するデータベース３２と、所定期間ごとに集計された蓄電池又は別の蓄電池の使用条件及び当該使用条件における劣化率のデータを用いて、劣化率予測値を更新する劣化率更新部３４と、劣化率予測値を用いて、蓄電池の劣化予測を行う劣化予測部３５と、を備える。
【００７８】
複数の使用条件に対応する劣化率予測値を用意し、さらにそれらの劣化率予測値を、実際に稼働している蓄電池から得られた使用条件と劣化率のデータを用いて、更新する。これによって、劣化率予測値の確度を高めることができ、蓄電池の様々な環境や目的を考慮した正確な劣化進行や寿命の正確な予測を行い、蓄電池装置の安定運用に寄与することができる。
【００７９】
（２）蓄電池の複数の使用条件は、蓄電池の電池温度、ＳＯＣ及び充放電深度の少なくとも二以上を含み、使用条件及び当該使用条件における劣化率のデータは、蓄電池又は別の蓄電池の充放電サイクルごとに集計される。
【００８０】
蓄電池の電池温度、ＳＯＣ及び充放電深度といった使用条件は、蓄電池のサイクル寿命に大きな影響を与える。そして、蓄電池は充放電サイクル数の増加と共に、内部抵抗が上昇して劣化が進行していく。そこで、これらの使用条件を二以上組み合わせ、さらにデータの集計を充放電サイクルごとに行うことによって、使用条件を正確に反映した劣化率を算出することができる。
【００８１】
（３）蓄電池状態監視装置３は、蓄電池の劣化率を、一つの期間ｔ、例えば蓄電池の充放電のある１サイクルにおける内部抵抗Ｒｔと一つの期間の前の期間ｔ−１における内部抵抗Ｒｔ−１との差分ΔＲから算出する劣化率算出部３３を更に備える。
【００８２】
上述したように、蓄電池装置が運用中でも、ウェーブレット変換を用いることで内部抵抗値を算出することが可能である。そして、内部抵抗の差分ΔＲを劣化率として使用できるため、劣化率の算出も容易にすることができる。
【００８３】
（４）劣化率算出部３３は、同一の使用条件Ｑを有する複数の期間の劣化率x1、x2、・・・、xnをそれぞれ算出し、劣化率更新部３４は、算出された複数の期間の劣化率x1、x2、・・・、xnを用いて、当該使用条件Ｑに対応する劣化率予測値Ｐを更新する。
【００８４】
複数の期間の劣化率x1、x2、・・・、xnをまとめて算出し、その複数の劣化率x1、x2、・・・、xnで劣化率予測値Ｐを更新することで、サイクルごとの劣化率のばらつきを吸収することができ、劣化率予測値の確度をより高めることができる。
【００８５】
（５）劣化率算出部３３は、同一使用条件Ｑを有する複数の期間の劣化率x1、x2、・・・、xnをそれぞれ算出し、劣化率更新部３４は、算出された複数の期間の劣化率x1、x2、・・・、xnを用いて、同一使用条件Ｑの近似使用条件Ｑ’に対応する劣化率予測値Ｐ’を更新し、更新された劣化率予測値を同一使用条件Ｑに対応する劣化率予測値Ｐとして登録する。
【００８６】
蓄電池の全ての使用条件について事前に充放電試験を行うことは難しい。そこで、劣化率予測値の登録が無い使用条件については、近似使用条件の劣化率予測値を更新し、新たにその使用条件における劣化率予測値として登録することで、確度の高い劣化率予測値を得ることができ、利便性が高い。
【００８７】
［第２の実施形態］
次に、第２実施形態ついて説明する。第２実施形態以降の実施形態においては、前述した実施形態とは異なる点のみを説明し、同じ部分については同じ符号を付して詳細な説明は省略する。
【００８８】
第１の実施形態では、蓄電池の充放電サイクルごとにデータ集計や劣化率の算出を行っていた。第２の実施形態では、年単位の大きなスパンでどれだけ劣化が進行するか予測することを目的とする。年単位とは、半年、１年、あるいは２年以上を含むが、本実施形態では１年当たりの劣化進行を予測する。そのため、劣化予測に用いる組電池１１の使用条件として、１年間当たりの充放電電力量（ｋＷｈ）を追加する。
【００８９】
第２の実施形態の蓄電池制御装置２は、図８に示すように、充放電電力量算出部２８を備えている。充放電電力量算出部２８は測定値収集部２１で収集された電流及び電圧の測定値を用いて、充放電電力量（Ｗｈ）を算出する。算出された充放電電力量は、記憶部２５に格納される。
【００９０】
集計データ作成部２４は、内部抵抗値、電池温度、ＳＯＣ及び充放電深度に、充放電電力量算出部で算出された充放電電力量も加えた集計データを作成する。内部抵抗値、電池温度、ＳＯＣ及び充放電深度については、年間平均値を算出する。充放電電力量については、年間積算値（ｋＷｈ）を算出する。
【００９１】
蓄電池状態監視装置３のデータベース３２には集計データテーブルが格納されているが、第２の実施形態では、図９に示すように、集計データは年度別にまとめられ、さらに充放電電力量のデータが追加されている。
【００９２】
データベース３２には、また、劣化率予測値テーブルも格納されているが、図１０に示すように、１年間当たりの劣化率予測値が示され、かつ使用条件に１年間当たりの充放電電力量（ｋＷｈ）が追加されている。
【００９３】
劣化率算出部３３は、集計年度ｙにおける内部抵抗値Ｒと、その前の集計年度ｙ−１の内部抵抗の差分ΔＲから、集計年度ｙにおける劣化率を算出する。第１の実施形態では、１サイクルごとにデータ集計を行っていたため、予め使用条件が同一のデータの抽出を行っていたが、本実施形態では１年単位で行う為、新たな年度の集計データが蓄電池状態監視装置３に送信された段階で、その年度について劣化率を算出すれば良い。
【００９４】
劣化率更新部３４は、第１の実施形態と同様に、劣化率算出部３３で算出された劣化率を用いて、劣化率予測値テーブルに格納された劣化率予測値を更新する。ただし、本実施形態では年間単位での劣化率を算出しているため、同一の使用条件を有する複数の劣化率を収集することは難しい場合もある。そこで、本実施形態では、劣化率算出部３３である年度ｙの劣化率を算出した段階で、その劣化率を用いて更新を行う。すなわち、劣化率更新部３４は劣化率予測値テーブルを参照し、集計年度ｙの使用条件Ｑと同一の使用条件Ｑの劣化率予測値の登録があるかを判断する。登録が有る場合は、その使用条件Ｑにおける劣化率予測値Ｐを取得し、劣化率を用いて更新する。
【００９５】
使用条件Ｑにおいて劣化率予測値の登録が無い場合は、第１の実施形態と同様に近似使用条件Ｑ’の劣化率予測値Ｐ’を取得して更新し、更新した劣化率予測値を使用条件Ｑの劣化率予測値として新たに登録しても良い。
【００９６】
あるいは、蓄電池状態監視装置３は、似たような環境で動作する複数の蓄電池装置からのデータを収集して、同一の使用条件を有する複数の劣化率を取得できる場合は、第１の実施形態と同様に、複数の劣化率をベイズの定理を用いて劣化率予測値に反映させても良い。
劣化予測部３５は、第１の実施形態と同様に、劣化率予測値テーブルを参照して、組電池１１の寿命や劣化進行の度合いを予測することができる。あるいは、似たような環境で動作する他の蓄電池装置に組み込まれた組電池１１の寿命予測を行っても良い。
【００９７】
［作用効果］
第２の実施形態では、蓄電池の複数の使用条件は、蓄電池の電池温度、ＳＯＣ及び充放電深度の少なくとも一以上と、充放電電力量を含め、さらに使用条件及び当該使用条件における劣化率のデータを、年単位で集計した。
【００９８】
蓄電池の長寿命化が進んでいる状況の中で、サイクル単位での細かい劣化予測だけではなく、長期的な観点から劣化予測を行うことが求められている。そこで、使用条件に充放電電力量を含め年単位でデータ集計を行って劣化率予測値を更新することで、蓄電池装置の長期的な運用計画に寄与することができる。
【００９９】
［第３の実施形態］
次に、第３の実施形態について説明する。第１及び第２の実施形態では、組電池１１の内部抵抗から劣化率を算出したが、第３の実施形態では、電池容量維持率（以下、単に「容量維持率」ともいう）を用いて劣化率を算出する。
【０１００】
そのため、蓄電池制御装置２は、図１１に示すように、容量維持率推定部２９をさらに備えている。また、記憶部２５には、図１２に示すような、容量維持率テーブルが保持される。
【０１０１】
電池容量維持率テーブルは、内部抵抗値ごとの容量維持率（％）の推定値が格納されたものである。蓄電池の充放電サイクル数の増加と共に、各電池セルの内部抵抗は上昇、一方で容量維持率は低下する。充放電サイクル数と内部抵抗と電池容量との間の相関は、関数式で表すことができる。例えば、これらの関係が直線近似で表される場合の例を、図１３のグラフに示す。
【０１０２】
電池容量テーブルは、予め特性評価試験を行い、この内部抵抗と電池容量の相関をテーブルとしてまとめたものである。特性評価試験は、例えば蓄電池の充放電サイクル毎に、内部抵抗と電池容量の値を計測して行う。
【０１０３】
容量維持率推定部２９は、内部抵抗値算出部２３によって算出された組電池１１の内部抵抗値を取得し、さらに容量維持率テーブルを参照して、対応する容量維持率の推定値を取得する。
【０１０４】
第３の実施形態において、集計データ作成部２４は、内部抵抗値に代わって、１サイクルごとの容量維持率の平均値を算出する。
【０１０５】
蓄電池状態監視装置３は、図４に図示した第１の実施形態の構成と同一である。ただし、データベース３２に格納された集計データテーブルには、図１４に示すように、集計時刻ごとの内部抵抗値のデータに代えて、容量維持率のデータが格納されている。
【０１０６】
劣化率算出部３３は、第１の実施形態と同様に、集計データテーブルから、同一の使用条件Ｑを有する集計時刻のデータｎ個を抽出し、抽出されたｎ個の集計データからそれぞれ劣化率を算出する。ただし、本実施形態においては、内部抵抗値に代わり、容量維持率を用いて劣化率を算出する。
【０１０７】
劣化率の算出は、ある集計時刻ｔにおける容量維持率Ｃｔと、その集計時刻ｔの前の集計時刻ｔ−１の容量維持率Ｃｔ−１の差分ΔＣを算出する。この容量維持率の差分ΔＣは、内部抵抗と同様に、前回の集計時刻ｔ−１から今回の集計時刻ｔまでの１サイクルにおいて、どれくらい劣化が進行したかを示す劣化量と捉えることができる。この差分を集計時刻ｔ−１の容量維持率Ｃｔ−１で除して、集計時刻ｔにおける劣化率を算出する。同一の使用条件の集計時刻それぞれの劣化率を求めるため、この処理によって、ｎ個の劣化率x1、x2、・・・、xnが算出される。
【０１０８】
劣化率更新部３４や劣化率予測部の動作は第１の実施形態と同様であるため、説明は省略する。
【０１０９】
なお、上述の実施形態では、内部抵抗と容量の相関を用いて内部抵抗値から算出したが、電池盤の充放電結果により直接算出する方法を用いても良い。
【０１１０】
［作用効果］
本実施形態では、蓄電池の一つの期間ｔにおける電池容量維持率Ｃｔと当該一つの期間の前の期間ｔ−１における電池容量維持率Ｃｔ−１との差分ΔＣから、劣化率を算出する。電池容量維持率は、内部抵抗と相関関係にあるため、内部抵抗が算出できれば、電池容量維持率も容易に算出することができる。そして、容量維持率の差分も劣化率として使用できるため、劣化率の算出も容易にすることができる。
【０１１１】
なお、第1の実施形態と同様に、別の蓄電池装置に組み込まれている組電池１１の容量維持率のデータを用いても良い。
【０１１２】
［その他の実施形態］
（１）蓄電池制御装置２と蓄電池状態監視装置３とを接続するネットワークＮは、情報のやりとりが可能な伝送路（伝送回線）を広く含む。伝送路としては、有線若しくは無線のあらゆる伝送媒体を適用可能であり、どのようなＬＡＮやＷＡＮを経由するか若しくは経由しないかは問わない。通信プロトコルについても、現在又は将来において利用可能なあらゆるものを適用可能である。ネットワークＮを介した情報の送受信を行うための装置についても、現在又は将来において利用可能なあらゆる装置を適用可能である。
【０１１３】
（２）上述の実施形態では、蓄電池制御装置２と蓄電池状態監視装置３とを別々に設け、ネットワークＮを介して接続する例を説明したが、これらの装置を一体的に設けても良い。すなわち、同一のコンピューター内にこれら装置の各機能を実現させ、制御部やデータベース３２を共通にし、送信部２６及び受信部３１を省略することができる。
【０１１４】
（３）実施形態に用いられる情報の具体的な内容、値は自由であり、特定の内容、数値には限定されない。
【０１１５】
（４）本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【０１１６】
１  蓄電池ユニット
２  蓄電池制御装置
３  蓄電池状態監視装置
１０  蓄電池セル
１１  組電池
１２  電圧測定部
１３  電流測定部
１４  電池温度測定部
２１  測定値収集部
２２  ＳＯＣ算出部
２３  内部抵抗値算出部
２４  集計データ作成部
２５  記憶部
２６  送信部
２７  充放電深度算出部
２８  充放電電力量算出部
２９  容量維持率推定部
３１  受信部
３２  データベース
３３  劣化率算出部
３４  劣化率更新部
３５  劣化予測部
５０  表示装置
Ｎ  ネットワーク
【図１】
2015121520.tif 000017
【図２】
2015121520.tif 000018
【図４】
2015121520.tif 000019
【図７】
2015121520.tif 000020
【図８】
2015121520.tif 000021
【図１１】
2015121520.tif 000022
【図１２】
2015121520.tif 000023
【図３】
2015121520.tif 000024
【図５】
2015121520.tif 000025
【図６】
2015121520.tif 000026
【図９】
2015121520.tif 000027
【図１０】
2015121520.tif 000028
【図１３】
2015121520.tif 000029
【図１４】
2015121520.tif 000030