(57)【要約】  この定置用蓄電池の状態把握方法は、（ａ１）蓄電池の運用履歴のデータを記憶するステップと、（ａ２）一定期間ごとに、前記蓄電池を完全に放電するとともに満充電までの電荷量を電荷量計測デバイスで計測することで当該蓄電池の満充電時電荷量のデータを更新するステップと、（ａ３）前記運用履歴のデータ、および、更新された前記満充電時電荷量のデータから、前記蓄電池の蓄電可能容量を推定するステップとを有する。
2015072528.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
定置用の蓄電池の状態把握方法であって、
（ａ１）前記蓄電池の運用履歴のデータを記憶するステップと、
（ａ２）一定期間ごとに、前記蓄電池の完全放電を行い満充電時電荷量のデータを更新するステップと、
（ａ３）前記運用履歴のデータ、および、更新された前記満充電時電荷量のデータから、前記蓄電池の蓄電可能容量を推定するステップと、
を有する、定置用蓄電池の状態把握方法。
【請求項２】
前記一定期間が、３ヶ月〜９ヶ月の範囲内である、請求項１に記載の定置用蓄電池の状態把握方法。
【請求項３】
さらに、
（ａ４）第１の時点から第２の時点までの期間における、前記蓄電可能容量の推移にもとづき、蓄電可能容量の予測推移ラインを求めるステップと、
（ａ５）前記第２の時点から所定の期間経過した第３の時点において、その時点の推定蓄電可能容量と前記予測推移ライン上の値との差を評価するステップと、
を有する、請求項１または２に記載の定置用蓄電池の状態把握方法。
【請求項４】
前記第２の時点と第３の時点との間が、３ヶ月以上あいている、請求項３に記載の定置用蓄電池の状態把握方法。
【請求項５】
さらに、
（ｂ１）モデルとなる、蓄電池の蓄電可能容量の推移カーブのデータを予め取得するステップと、
（ｂ２）前記（ａ３）ステップで推定した前記蓄電可能容量と前記推移カーブとを比較し逸脱量を求めるステップと、
を有する、請求項１または２に記載の定置用蓄電池の状態把握方法。
【請求項６】
さらに、
（ｂ３）前記逸脱量が所定の基準値を超えているか否かの判定を行うステップと、
（ｂ４）所定の基準値を超えていた場合にアラートを発するステップと、
を有する、
請求項５に記載の定置用蓄電池の状態把握方法。
【請求項７】
さらに、
（ｃ１）第１の学習期間における前記蓄電可能容量のデータにもとづき、当該蓄電池の寿命時期を予測するステップを有する、
請求項１または２に記載の定置用蓄電池の状態把握方法。
【請求項８】
さらに、
（ｃ２）前記蓄電池の寿命時期と前記蓄電池の運用期間とにもとづき、当該蓄電池の利用可能残期間を求めるステップを有する、
請求項７に記載の定置用蓄電池の状態把握方法。
【請求項９】
さらに、
（ｃ３）第２の学習期間における前記蓄電可能容量のデータにもとづき、当該蓄電池の寿命時期を予測するステップを有する、
請求項７または８に記載の定置用蓄電池の状態把握方法。
【請求項１０】
定置用の蓄電池の状態把握方法を実行するためのプログラムであって、
コンピュータに、
（ａ１）前記蓄電池の運用履歴のデータを記憶するステップと、
（ａ２）一定期間ごとに、前記蓄電池の完全放電を行い満充電時電荷量のデータを更新するステップと、
（ａ３）前記運用履歴のデータ、および、更新された前記満充電時電荷量のデータから、前記蓄電池の蓄電可能容量を推定するステップと、
を実行させる、コンピュータプログラム。
【請求項１１】
前記一定期間が、３ヶ月〜９ヶ月の範囲内である、請求項１０に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
さらに、コンピュータに、
（ａ４）第１の時点から第２の時点までの期間における、前記蓄電可能容量の推移にもとづき、蓄電可能容量の予測推移ラインを求めるステップと、
（ａ５）前記第２の時点から所定の期間経過した第３の時点において、その時点の推定蓄電可能容量と前記予測推移ライン上の値との差を評価するステップと、
を実行させる、請求項１０または１１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１３】
前記第２の時点と第３の時点との間が、３ヶ月以上あいている、請求項１２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１４】
さらに、コンピュータに、
（ｂ１）モデルとなる、蓄電池の蓄電可能容量の推移カーブのデータを予め取得するステップと、
（ｂ２）前記（ａ３）ステップで推定した前記蓄電可能容量と前記推移カーブとを比較し逸脱量を求めるステップと、
を実行させる、請求項１０または１１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１５】
さらに、コンピュータに、
（ｂ３）前記逸脱量が所定の基準値を超えているか否かの判定を行うステップと、
（ｂ４）所定の基準値を超えていた場合にアラートを発するステップと、
を実行させる、請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１６】
さらに、コンピュータに、
（ｃ１）第１の学習期間における前記蓄電可能容量のデータにもとづき、当該蓄電池の寿命時期を予測するステップを実行させる、請求項１０または１１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１７】
さらに、コンピュータに、
（ｃ２）前記蓄電池の寿命時期と前記蓄電池の運用期間とにもとづき、当該蓄電池の利用可能残期間を求めるステップを実行させる、請求項１６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１８】
さらに、コンピュータに、
（ｃ３）第２の学習期間における前記蓄電可能容量のデータにもとづき、当該蓄電池の寿命時期を予測するステップを実行させる、請求項１６または１７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１９】
蓄電池およびそれに接続された充放電制御部を有する定置用の蓄電装置と、
前記蓄電装置に直接または間接的に接続されたコントローラモジュールと、
を備える状態把握システムであって、
前記蓄電装置は、前記蓄電池の充放電電流から電荷量を求める電荷量計測デバイスを有し、
前記コントローラモジュールは、
一定期間ごとに、前記蓄電池の完全放電を行わせ満充電時電荷量のデータを更新する、ように構成されている、状態把握システム。
【請求項２０】
前記一定期間が、３ヶ月〜９ヶ月の範囲内である、請求項１９に記載の状態把握システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、蓄電池の状態把握方法、状態把握システムおよびコンピュータプログラムに関し、特に、低コストな構成で、かつ、ユーザの使用をなるべく制限することなく蓄電池の蓄電可能容量を推定可能な蓄電池の状態把握方法、状態把握システムおよびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の技術の発展に伴い、電気自動車用途以外にも、電力貯蔵を目的とした大型のリチウムイオン二次電池が実用化されている。これらの電力貯蔵用の大型の蓄電池は、住宅・オフィスや電力会社敷地などに設置され、１０年単位での運用が想定される。なお、このような用途のものは、定置用の蓄電池などとも呼ばれ、電子機器や車輌等に搭載される蓄電池とは区別される。【０００３】
１０年単位での使用が見込まれる大型リチウムイオン二次電池は、保守・管理として電池の状態把握が必要である。例えば、温度の常時把握は、発熱などの異常有無の判断材料として重要である。そのほか、利用可能な電池容量（蓄電可能容量ともいう）の把握は、電池の保守作業要否の判断材料として必要である。【０００４】
ところで、リチウムイオン二次電池は、使用とともに劣化が進行し、利用可能な電池容量が減少していくことが知られている。何らかの異常で想定よりも電池容量が速く減少する場合や、保証期間内に保証容量より低下した場合などに保守・交換する必要がある。【０００５】
これらの保守・交換時期を予めスケジュールできると、サービスマンの手配や交換部品の調達を計画的に行うことが可能となる。こうすることで、蓄電池の運転停止期間を計画的に行うことができ、ユーザの不便の低減、および満足度向上につなげることが可能となる。計画的な部品調達により、在庫を最小限に留めることが可能となり無駄な費用を抑えることが可能となる。【０００６】
蓄電可能容量を把握する方法の最も簡単なものの１つとしては、蓄電池を満充電した後に完全に放電を行いその際の容量を求めるというものである（車両用ではあるが特許文献１の段落［０００５］等も参照）。【０００７】
しかし、ユーザによっては蓄電池を完全に放電することがほとんど無い場合がある。これは、例えば常時ＳＯＣ＝３０％以上の電力を確保しておきたいユーザも存在するためである。さらに加えると、ユーザによっては日中の使用電力が少ないために、完全放電に至らない場合もある。これらの場合、何らかの方法、例えば充電を一定期間抑制することなどで、強制的に放電することも技術的には可能である。しかし、そのようなユーザの意思と無関係な強制的動作の頻度が高いと、ユーザの使用を制限することになり、利便性を損なう。【０００８】
次いで、電池容量を把握する他の方法としては、リチウムイオン二次電池のログデータを解析して劣化量を推定する手法も考えられる。【０００９】
しかしながら、この場合、充電や放電曲線をある程度高精度で取得する必要があり、またこの手法においても完全に放電した後に充電することが望ましい。したがって、この手法もユーザに使用制限を課す課題を持つ。【００１０】
また、他にも、インピーダンスや抵抗値の計測により、電池容量の低下量を推定する手法もある。しかし、このような手法では電流・電圧・電力の計測以外の計測機構を搭載する必要があり、コスト増を招く。【００１１】
以上で見たように、コスト増を招かず、ユーザの利便性を損なわない方式での蓄電池の蓄電可能容量の把握が必要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】ＷＯ２０１２／１０５４９２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明の目的は、住宅やオフィス等に設置される定置用蓄電池に関し、低コストな構成で、かつ、ユーザの使用をなるべく制限することなく蓄電池の蓄電可能容量を推定可能な蓄電池の状態把握方法、状態把握システムおよびコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するための本発明の一形態に係る方法は、下記のとおりである：
１．定置用の蓄電池の状態把握方法であって、
定置用の蓄電池の状態把握方法であって、
（ａ１）前記蓄電池の運用履歴のデータを記憶するステップと、
（ａ２）一定期間ごとに、前記蓄電池の完全放電を行い満充電時電荷量のデータを更新するステップと、
（ａ３）前記運用履歴のデータ、および、更新された前記満充電時電荷量のデータから、前記蓄電池の蓄電可能容量を推定するステップと、
を有する状態把握方法。【００１５】
このような構成によれば、電荷量計測デバイス（例えばクーロンカウンタ）による満充電時電荷量のデータが更新されるので誤差の蓄積が防止され、蓄電可能容量の推定がより正確になり、しかも、こうした更新（リセット）はユーザの利便性を損なわない一定期間ごとに実施されるので、ユーザが頻繁に蓄電池を使用できなくなるということもない。【００１６】
（用語の定義）
「蓄電池」とは、ここでは、例えばリチウムイオン二次電池など、使用とともに劣化が進行し、蓄電可能容量が減少していくようなものをいう。
「一定期間ごと」とは、前回の更新から今回の更新までの期間が一定以上（例えば３ヶ月以上や、６ヶ月以上）あいていることを意味するが、必ずしも等間隔である必要はない。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、低コストな構成で、かつ、ユーザの使用をなるべく制限することなく蓄電池の蓄電可能容量を推定可能な蓄電池の状態把握方法等が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】家庭に設置された蓄電装置および蓄電システム全体を模式的に示すブロック図である。
【図２】図１のコントローラモジュールの内部構成等を示すブロック図である。
【図３】蓄電可能容量算出部の内部構成を示すブロック図である。
【図４】運用プロファイル部に記憶されている運用プロファイルの一例を示す図である。
【図５】劣化判定部の内部構成を示す図である。
【図６】蓄電可能容量の推移とアラート発報の閾値設定の一例を示す図である。
【図７】モデル的な容量推移の曲線と実運用データとの差分評価による異常検知の一例を示す図である（第１の方法）。
【図８】容量維持率５０％となる寿命を予測する一例を示す図である（第２の方法）。
【図９】図８の計算手法による容量維持率５０％となる寿命と余命の一例を示す図である。
【図１０】異常検知の考え方の一例を示す図である（第３の方法）。
【図１１】セルデータによる異常検知対象と外れ値、外れ値のスコア、外れ値スコアの外れ値の様子の一例を示す図である。
【図１２】異常検知のフローチャートの一例を示す図である。
【図１３】夜間、蓄電池を充電する場合の充電電力量とＳＯＣの変化を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、以下に説明する構成はあくまで本発明の一例であって、具体的な構成は適宜変更可能である。
【００２０】
図１に示すリチウムイオン二次電池システムは、一例として、蓄電装置１０と、それに接続されたＰＣＳ（Ｐｏｗｅｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｓｙｓｔｅｍ）４０と、それに接続されたコントローラモジュール５０とを備えている。
【００２１】
蓄電装置１０は、容量が例えば数ＫＷｈ〜数十ＫＷｈ程度の定置用のものである。具体的には、蓄電装置１０は、電池パック１２と、ＢＭＵ１３（Ｂｕｔｔｅｒｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ）と、それらを収容する筐体１１とを有しているものであってもよい。なお、図では電池パック１２とＢＭＵ１３とが別個に描かれているが、ＢＭＵ１３が電池パック１２内に収容された状態のものを「電池パック」と称することもある。
【００２２】
電池パック１２は、一例で、数個〜２０個程度の電池セルから構成される複数のモジュールを有するものであってもよい。各モジュール内には電池セルが直列または並列に接続されていてもよい。
【００２３】
図１では図示していないが、蓄電装置１０には電圧モニタおよび電流モニタが設けられており、これにより、各セルの電圧値を取得し、また、直列接続のセルを流れる充放電電流値を取得できる。セルバランス回路によって、セル毎の充放電電流値もモニタ・監視できる。
【００２４】
ＢＭＵ１３は、各電池セルの電圧モニタ、電流モニタ、および温度モニタの１つまたは複数を監視する。ＢＭＵ１３は、後述するＰＣＳ４０と通信する機能も有し、ＰＣＳ４０との通信を行いつつあるいは通信を行った後に、充電および／または放電時の安全を確保する。ＢＭＵ３は、電池パック１２の充放電時の電荷量をモニタするクーロンカウンタ（ＣＣ）１６を持つ。
【００２５】
ＢＭＵ３は、必要に応じて直列セルのセルバランスをとる。例えば各セルの電圧が適正かおよび/または充電・放電時の電流量が許容範囲内かを監視する。また、充電時に特定のセル電圧が規定値に早く達した場合は、そのセルの電流は別途設けておいた抵抗にバイパスして逃し、そのほかのセル電圧が規定値になるまで充電するなどして、全部のセルの電圧を調整する。ただし、セルバランス回路はここで述べた抵抗式以外の方式もあり、抵抗式に限定されるものではない。
【００２６】
クーロンカウンタ１６は、充放電電流が流れる検出抵抗（いわゆるセンス抵抗）の両端の電圧から電流値を算出し、その値を積算していくことでＳＯＣ値を得るものを利用することができる。
【００２７】
ところで、クーロンカウンタ１６によるＳＯＣ値の計測は、蓄電池の劣化の進行によるズレやオフセット・ドリフトなどにより誤差の蓄積が生じうる。誤差の蓄積をリセットするために、定期的にクーロンカウンタ６のリセットを行うことが好ましい。このリセットは、一例として、蓄電池を完全放電した後に満充電状態まで充電し、その時の電荷量を計測すること等により行われる。
【００２８】
リセット後の満充電時電荷量のデータは、システム内の任意の記憶領域に保持可能である。一例として、満充電時電荷量のデータは、ＢＭＵ１３に記録されてもよいし、ＰＣＳ４０に記録されてもよいし、コントローラモジュール５０に記録されてもよいし、またはこれらのうち任意の組合せであってもよい。
【００２９】
上記のようなリセット動作が実施されている場合、ユーザは一時的に蓄電池を利用できない状態となる。本実施形態の蓄電装置１０は定置用のものであり、家庭用のバックアップ用電源として使用されることも想定されるので、上記リセット動作は、ユーザの利便性を損なわないような頻度および時間帯に実施されるようにスケジューリングされていることが好ましい。
【００３０】
例えば、その頻度は、数ヶ月ごと、より具体的には例えば半年ごと等であってもよい。一例として、完全放電は日中の蓄電池使用時に充電を抑制して行う。各リセット動作の間隔は等間隔であってもよいが、必ずしもこれに限定されるものではない。
【００３１】
こうしたリセット動作のトリガとなるものは、コントローラモジュール５０（詳細下記）から、定期的（例えば半年ごと、または前回から３ヶ月〜６ヶ月以上の期間をあけた時点）に送信されるリセット動作開始のための制御信号であってもよい。あるいは、ＢＭＵ１３が一定期間ごとに自動でリセット動作を実施してもよい。
【００３２】
コントローラモジュール５０が、図２のようにカレンダー部５８（日時および時刻に関する情報を発生または取得する機能ブロック）が有している場合、そのカレンダー部５８の情報にもとづき、上記制御信号の送信を行ってもよい。頻度は、このカレンダー部５８で設定されてもよい。遠隔操作部５７が定期的にカレンダー部５８に問い合わせ、リセットの時期に該当する場合に、コントローラモジュール５０が遠隔でクーロンカウンタのリセット作業を実施させる構成となっていてもよい。
【００３３】
本明細書では、蓄電装置そのものに関して「定置用の蓄電装置１０」などと説明しているが、より大きな発明の単位として把握するとすれば、蓄電装置１０と、それが配置された建物（特定のものに限定されないが例えば店舗、住宅等）とを備えるシステム、というような表現の仕方も可能である。
【００３４】
次いで、ＰＣＳ４０およびコントローラモジュール５０について説明する。
【００３５】
ＰＣＳ４０は、図１に示すように、蓄電装置１０と、電力系統と、家庭内への配線とに接続されている。家庭内のへの接続は、一例で、不図示の配電盤やインバーター等を経由して接続されていてもよい。ＰＣＳ４０は、図１のような態様の他にも、太陽光発電パネルとインバーター等を経由して接続される場合もある。
【００３６】
ＰＣＳ４０は、ＢＭＵ１３と所定の通信方式で双方向通信を行うように構成されている。ＰＣＳ４０は、ＢＭＵ１３と通信しながら、ＢＭＵ１３に蓄電パック１２の充電・放電を行わせる機能も有する。ＰＣＳ４０は、系統電力の監視機能を持つ。例えば電力計を持ち、各時刻の電力を記録する。またＢＭＵと通信し、ＢＭＵで監視しているセル電圧や電流、温度も取得する。セル電圧や電流、温度はセル単位ではなく、モジュール単位の場合もある。
【００３７】
ＰＣＳ４０は、データを蓄積するバッファまたはメモリ（図１では不図示）を持ち、一定期間内における、セルの電圧、電流、温度に関するデータを記憶するものであってもよい。記憶したこれら一定期間内のデータの一部または全部を、外部（例えばコントローラモジュール５０に送信する機能を有していてもよい。
【００３８】
なお、ＰＣＳ４０は、電池筐体１１の内部にある場合もあるし、電池筐体１１とは独立している場合もあるし、また電池内にＰＣＳを持ちながら別の上位ＰＣＳと通信する形態もある。
【００３９】
詳細な図示は省略するが、リチウムイオン二次電池の構成によっては、ＰＣＳの他にシステムコントローラと呼ばれる部分を有する場合がある。これは、ＰＣＳの一部の機能をシステムコントローラが担うものである。例えば系統電力の配線・家庭内の配線と接続し電力の供給を制御する機能や、ＢＭＵと通信しながら、充放電を行う機能などである。
【００４０】
コントローラモジュール５０は、遠隔監視システムとして設けられ、ＰＣＳ４０と通信可能に接続されている。コントローラモジュール５０とＰＣＳ４０との間の通信は、インターネットやＬＡＮ経由で行われるものであってもよい（有線接続または無線接続のいずれでも構わない）。
【００４１】
コントローラモジュール５０は、例えば、プロセッサ部、記憶部、表示デバイス等を有するコンピュータ（サーバ）として構成されたものであってもよい。プロセッサ部は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）およびメモリ等を有する。記憶部としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等であってもよい。表示デバイスとしては、例えばディスプレイ等であってもよく、場合によってはタッチパネルディスプレイ等を利用してもよい。
【００４２】
他の態様としては、コントローラモジュール５０は必ずしもサーバのようなスタンドアロンのものでなくてもよく、他の機器の一部品として内蔵されたマイクロコンピュータ等であってもよい。
【００４３】
コントローラモジュール５０は、一例で、図２のような内部構成であってもよい。図中で「部」として描かれている各機能ブロックは、ＣＰＵがメモリに記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより実現されるものであってもよい。または、ハードウェアにより、もしくは、ハードウェアとソフトウェアとの組合せにより実現されるものであってもよい。なお、コンピュータプログラムは所定の記憶媒体に記憶されて提供されるものであってもよい。
【００４４】
図２の例では、コントローラモジュール５０は、運用プロファイル記憶部５１、蓄電可能容量算出部５２、蓄電可能容量記憶部５３、劣化度判定部５４、告知部５５、電池状態推定部５６、遠隔操作部５７、およびカレンダー部５８を有している。
【００４５】
運用プロファイル記憶部５１は、ＳＯＣ、充放電電力量、温度のデータといった運用プロァイルを記憶する。「運用プロファイル」については図４を参照して後述するものとする。
【００４６】
蓄電可能容量算出部５２は、蓄電可能容量を算出する部分である。具体的には、蓄電可能容量算出部５２は、図３に示すような機能ブロック、すなわち、パラメタ抽出部５２ａ、夜間充電前ＳＯＣ記憶部５２ｂ、夜間充電後ＳＯＣ記憶部５２ｃ、夜間充電量記憶部５２ｄ、ＳＯＣ−電力量対応テーブル５２ｅ、算出部５２ｆを有するものであってもよい。
【００４７】
パラメタ抽出部５２ａ（図５）は、例えば、運用プロファイルから、毎日の夜間充電前ＳＯＣ、夜間充電後ＳＯＣ、および、夜間充電量等のデータをそれぞれ抽出する。
【００４８】
算出部５２ｆは、夜間充電前ＳＯＣ記憶部５２ｂ、夜間充電後ＳＯＣ記憶部５２ｃ、および夜間充電量記憶部５２ｄ、ＳＯＣ−電力量対応テーブル５２ｆの情報を用いて算出部蓄電可能容量（下記）を算出する。
【００４９】
蓄電可能容量（Ｗｈ）は次の数式に従って算出する：
式１：  蓄電可能容量（Ｗｈ）＝
（夜間充電量（Ｗｈ）＋夜間充電前ＳＯＣ値のＷｈ換算値（Ｗｈ））／（夜間充電後ＳＯＣ値（％）／１００）
【００５０】
ここで、
「夜間充電量（Ｗｈ）」とは、夜間、蓄電池の充電のために電池に供給された電力値である（図４の「Ｐｏｗｅｒ」の項目、図１３も参照）。
「夜間充電前ＳＯＣ値」とは、充電を開始した時点のＳＯＣ値をＷｈ換算した値である。例えば図４の例では、ＳＯＣ値は「３５（％）」であるが、換算したＷｈ値は別途測定してテーブルとして保持した値を参照する。図１３も参照。
「夜間充電後ＳＯＣ値」とは、充電終了した時点のＳＯＣ値である。この値は「１００（％）」となることもあるが、当然ながら、充電前の電池残量や充電時間によっては「１００（％）」に満たない場合もある。
【００５１】
「夜間充電前ＳＯＣ値」および「夜間充電後ＳＯＣ値」はＷｈに換算した充電率を用いる。これはクーロンカウンタによるＳＯＣは電荷量に関するものであるのに対して、充放電時に計測されるのが電力量であることから、単位を揃えるためである。
【００５２】
算出された蓄電可能容量は、電池状態推定部５６（図２参照）で処理される。電池状態推定部５６内の蓄電可能容量記憶部５３で蓄電可能容量を記憶する。蓄電可能容量記憶部５３では、過去からの蓄電可能容量の履歴が保持される。
【００５３】
再び図２を参照し、劣化度判定部５４では、この保持された情報にもとづき、蓄電池の劣化度・異常の有無などを判定する。劣化度判定部５４で算出された劣化や異常の度合いに応じて、告知部５５において告知を行う。すなわち、この例では、コントローラモジュール５０が、蓄電池の劣化度・異常等の判定を行うことができるように構成されている。
【００５４】
ところで、最も簡単な判定方法の１つとしては、図６に示すように蓄電可能容量値をモニタし、ある閾値ａ１を設定してアラートを発報する方法が挙げられる。しかし、この方法では閾値ａ１の設定指針を試行錯誤的に実施する必要がある。そこで劣化度判定部５４は次の３つの方法で劣化および異常の度合いを判定する。
【００５５】
第１の方法は、モデルとなる容量推移曲線からの逸脱を算出する。この方法は、一例として、初期不良的な劣化の検出に好適である。
【００５６】
第２の方法は、寿命の予測値と保証期間との逸脱を算出する。この方法は、一例として、保証期間内での寿命到達の検知に好適である。
【００５７】
第３の方法は劣化進行の加速度合いを算出する。この方法は、一例として、日々の運用における劣化が急激に進行する現象の検知に好適である。
【００５８】
なお、本実施形態においては、上記３の方法のいずれか１つまたは全てを実施できるシステム構成となっていてもよい。任意の２つの組合せを実施できるようになっていてもよい。いずれの方法を利用するかをユーザが選択できるようにシステムが構成されていてもよい。
【００５９】
運用プロファイルの例を図４に示した。運用プロファイルは、各時刻における運用モード、電池モジュール温度、充放電時の電力量等を含む。ここでは、ある１日の２２：４５から次の００：００までを示した。項目は、時刻、運用モード、温度、電力、ＳＯＣ、学習容量である。
【００６０】
遠隔監視に好適な管理指標として、本発明者は、過去の運用プロファイルを調査した結果、夜間の充電を利用することが最もよいことを見出した。これは、昼間に比べて割安な夜間電力を活用するもので、昼間は放電、夜間は充電を行うといった規則性があり、定常的なデータとして扱うことが可能である。また、昼間の放電と異なり、夜間の充電は連続して行われることから、データ精度の点で好ましい。
【００６１】
（第１の方法）
第１の方法（図７参照）は、Ｑｍｏｄｅｌ（ｔ）−Ｑｍｅａｓ（ｔ）を評価する：
ここで、
Ｑｍｏｄｅｌ（ｔ）は、モデルとなる容量推移曲線である。ｔは時間である。
【００６２】
Ｑｍｅａｓ（ｔ）は、実際の蓄電可能容量の初期値に対する相対値であり、Ｑｍｏｄｅｌ（ｔ）も容量の初期値に対する相対値である。
【００６３】
Ｑｍｏｄｅｌ（ｔ）−Ｑｍｅａｓ（ｔ）は、モデルとする劣化からの逸脱（ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）を表現している。なお、実際の蓄電可能容量Ｑｍｅａｓ（ｔ）はノイズを含むため、移動平均化やＳａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙフィルターなどの平滑化を施すことが好ましい。
【００６４】
図７はリチウムイオン電池セルのデータを用い、Ｑｍｏｄｅｌ（ｔ）−Ｑｍｅａｓ（ｔ）を評価した一例であり、横軸が時間（運用期間）で、縦軸が蓄電池の蓄電可能容量および逸脱率である。
【００６５】
本発明の一態様では、定期的にクーロンカウンタ１６をリセットして誤差の蓄積を防止しつつ、その結果得られたＳＯＣ値等にもとづいて、蓄電池の蓄電可能容量（Ｗｈ）が算出される。そして、日々（一例）得られるこの蓄電可能容量（Ｗｈ）と上記のような式とを利用して、逸脱（ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）を計算・判定することができる。一態様においては、その逸脱率に応じてアラートを発報することも可能である。例えば１０％、２０％などの値の場合に発報を行う構成としてもよい。なお、上記のような計算や判定のステップはコンピュータ等により、自動的に、もしくは、ユーザからの指示に基いて、実施されるものであってもよい。以下に説明する計算、判定等のステップについても同様である。
【００６６】
具体的には、蓄電池容量と、モデルとなる推移カーブとを比較し、逸脱量（逸脱率）を求め、それが所定の基準値（１０％、２０％など）を超えているか否かの判定を行う。基準値を超えていた場合、アラート（音、光、映像、振動等のうち１つまたは組合せ）を発するようにしてもよい。
【００６７】
上記の第１の方法は、実際の運用データを学習しないため、モデルとなる容量推移曲線（推移カーブ）を予め別途取得しておけば、運用開始直後から適用可能である。
【００６８】
推移カーブのデータは、例えばネットワーク（インターネット、ＬＡＮ等を通じて）読み込まれるものであってもよいし、蓄電装置１０がその蓄電池に対応した推移カーブのデータを有しており、それをコントローラモジュール５０が読み込む構成となっていてもよい。
【００６９】
（第２の方法）
第２の方法は、蓄電可能容量の推移データにもとづき、その時点での、その蓄電池の寿命時期を予測する、あるいは、それに加えて余命（利用可能残期間）を算出することで劣化度を把握・監視するというものである。
【００７０】
図８を参照しつつ、一例として蓄電可能容量が初期値の５０％となる寿命（以下、５０％寿命）について以下説明する。図８において、横軸は時間（運用期間）で縦軸が蓄電池の蓄電可能容量である。５０％寿命は破線（水平）で描かれている。
【００７１】
まず、時点ｔ１における寿命時期予測として、運用開始かｔ０から第１の時点ｔ１までの期間（第１の学習期間）において、それまでの蓄電可能容量から学習して蓄電可能容量をモデル化する。ここでは自己回帰移動平均モデルを利用してもよい。この例では、今後予測される推移カーブＡ１が得られ、そのカーブと５０％寿命のラインとの交点のＸ座標が、この時点ｔ１における寿命時期Ｌ５０−１となる。推移カーブＡ２は、時点ｔ１からｔ２において同様にモデル化を行って得たカーブであり、これによれば、寿命時期はＬ５０−２となる。
【００７２】
なお、モデル化には、自己回帰移動平均モデルの他にも自己回帰和分移動平均モデルなどを用いることができる。
【００７３】
第１の学習期間（ｔ０−ｔ１）は、限定されるものではないが、例えば３ヶ月以上、６ヶ月以上、１年以上、３年以上、または５年以上であってもよい。
【００７４】
本発明の一形態においては、第１の寿命時期Ｌ５０−１−第１の時点ｔ１（運用期間）を計算することで当該蓄電池の余命期間を求めることもできる。こうして求めた余命期間ＲＯＬ（Ｒｅｓｔ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ）の数値を、所定の表示デバイス（例えばディスプレイ）に表示するようにしてもよい。
【００７５】
余命期間ＲＯＬ等の変化の様子を図９に示す。この例では、予測される寿命時期を示す曲線についてはそれほど変化していないが、余命期間については、時間の経過とともに単調減少している。
【００７６】
なお、求めた余命期間を監視し、設定した閾値に応じてアラートを発報するような構成としてもよい。例えば余命期間が６ヶ月、３ヶ月となる時点をアラート発報の閾値としてもよい。
【００７７】
（第３の方法）
第３の方法は、現在までの蓄電可能容量の推移傾向から将来の変化を予測し、直近の傾向からの逸脱を把握・監視するものである。図１０を用いてこの方法を説明する。なお、時刻ｔ３の蓄電可能容量が分かっているとする。
【００７８】
まず、第１の時点ｔ１から第２の時点ｔ２までの期間の蓄電可能容量のデータを学習し、それにもとづいて、推移の傾向、すなわち予測推移ラインＡ３（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ  ｌｉｎｅ）を求める（図中の破線参照）。
【００７９】
そして、時刻ｔ３の蓄電可能容量（ｍｅａｓｕｒｅｄ  ｃｈａｒｇｅａｂｌｅ  ｃａｐａｃｉｔｙ）と、予測推移ライン上の値との差を求める。ここで、時刻ｔ３は、時刻ｔ２の直近ではなく、少なくとも１ヶ月以上、あるいは２ヶ月以上、または３ヶ月以上であって、例えば１２月以下の期間経過後に設定されている。このように一定の期間を設けることで、測定上のノイズへの感度を下げることができる。なお、この期間の上限は、例えば、蓄電池の仕様の寿命期間の５％〜１０％程度としてもよい。
【００８０】
次いで、第３の方法を検証した結果を図１１を参照して説明する。この場合の検出対象は図右の楕円で囲った領域の振舞である。図１１では、蓄電可能容量の推移と外れ値が示されている。図１１に示した例では、学習期間（ｔ２−ｔ１）は３ヶ月、現時点から学習期間の終わりまでの期間（ｔ３−ｔ２）を３ヶ月としている。
【００８１】
図１１から、少なくとも今回のデータに関しては、外れ値が最もよく検出対象の出現を捉えることがわかった。なお、データの性質によっては、外れ値のスコア、あるいはスコアを平滑化した後に改めてモデル化を行い、スコアに関して外れ値のスコアを算出してもよい。スコア値は、一例で、学習範囲における容量値の平均値をｍ、標準偏差をσとした場合の、確率密度関数値ｐの対数に負号をつけたもの−ｌｏｇ（ｐ（ｔ１））である。なお、スコアの計算は上記のほかに、場合によってはヘリンジャースコアを用いてもよい。また、学習は回帰モデルなどの時系列モデルを用いたが、ガウス混合分布ヒストグラムなどの独立モデルを用いてもよい。
【００８２】
特に限定されるものではないが、劣化度判定部の一例を図５に示した。図５は上記の第３の判定方法に関する。劣化度判定部２4は、移動平均を算出する移動平均算出部５４ａ、その結果をもとにモデル化を行うモデル化部５４ｂ、さらにそのモデル化から予測する予測部５４ｃ、そして外れ値を算出する外れ値算出部５４ｄを有する。
【００８３】
続いて、定常的に異常検知する場合のフローの一例を図１２に示す。なお、図１２の例では５０％の容量維持率を判断基準としている。また、下記に説明するステップの順序等については、本発明の要旨の範囲内で適宜変更可能である。
【００８４】
蓄電装置の運用期間中において、まず、ステップＳ１として蓄電可能容量の判定を行う。蓄電可能容量が所定の閾値（例えば５０％）を下回っていないかが判断され、５０％以下であればアラートを発報する（Ｓ１−１）。なお、ステップＳ１の判定は、システムの中の所定のコンピュータまたは機器（例えば、コントローラモジュール５０）で実施されてもよい。以下説明する各ステップについても同様である。
【００８５】
次に、ステップＳ２では、学習可能期間を超えているかを判定する。ここでは６ヶ月の運用としている。経過していない場合は上記方法１のモデル容量推移との比較を行い（ステップＳ６）、逸脱があればアラートを発報する（ステップＳ６−１）。逸脱がなければ次の検知まで待機する。
【００８６】
ステップＳ２において学習可能期間を超えていると判定された場合、蓄電可能容量のデータの推移から学習を行うことができることとなるので、上記の方法２および／または方法３の検知を行う。
【００８７】
ステップＳ３では、劣化の加速の有無を上記の方法３により判定する。劣化の加速が認められた場合はアラートを発報する（ステップＳ３−１）。
【００８８】
異常がない場合は、次いで、ステップＳ５において、運用期間が十分長く（例えば数年以上、より具体的には５年以上）経過し、余命を推定できるかを判定する。
【００８９】
余命が判定できない場合は、ステップＳ６に移行し、方法１のモデル容量推移との逸脱を評価する。上記例にある出荷６ヶ月以内の場合のように、すでに判定済の場合はスキップする。
【００９０】
余命が推定出来る場合は、ステップＳ５に移行し、これまでの運用期間と余命との和が保証期間よりも長いかどうかを判定する。運用期間と余命との和が保証期間よりも短い場合はアラートを発報する（Ｓ５−１）。運用期間と余命との和が保証期間よりも長い場合は、次の検知まで待機する。
【００９１】
図１２に示した定常的な異常検知は１日に１回、あるいは１週間以内に１回程度実施されてもよい。この定常的な以上検知は、システムにより自動的に実行されるようになっていてもよい。
【００９２】
またアラートの発報は、判定によって段階を設けてよい。例えば、モデル容量推移からの逸脱が５％以上、１０％以上の２段階、劣化の加速の判定おいて過去の傾向からの逸脱が５％以上、１０％以上の２段階などと設定する。また余命の推定においては、余命そのものの判定を行い、例えば余命１年、半年、３ヶ月のように３段階に設定してもよい。
【００９３】
以上説明したような本発明の一形態によれば、クーロンカウンタ１６の電荷量が一定期間ごとにリセットされるので誤差の蓄積が防止され、しかも、リセットはユーザの利便性を損なわない期間（例えば半年ごと）に実施されるので、ユーザが頻繁に蓄電池を使用できなくなるということもない。
【００９４】
また、そのようなリセットを行ったうえで得られるリチウムイオン二次電池の蓄電可能容量の推移にもとづき、上記第１、第２、第３の方法のいずれかまたは組合せを利用することで、（ｉ）初期不良的な劣化の検出、（ｉｉ）寿命到達の検知、（ｉｉｉ）急激に進行する劣化現象の検知などを行うことが可能となる。
【００９５】
本実施形態のシステムおよび方法においては、コスト増せずに電池状態の把握するのにも有利である。コスト増を回避するには、取得するデータ量を最低限に留めることも望ましい。なぜならば、データを格納する記憶装置の記憶容量を大きくするとコスト増につながりうるである。また、人件費の観点からは、フィールドサービスの担当者が一つ一つの実機の場所で検査する作業も最低限に留めることが望ましい。これらの課題に対しては、遠隔で自動的に状態把握を可能にできる仕組みが望ましいが、本実施形態においては、今ローラモジュール５０を遠隔監視システムとして利用してこれを実現することができる。
【００９６】
以上、本発明の実施の形態について図面を参照して説明したが、本発明は上記に限定されるものではなく、種々変更可能である。例えば、上記説明では、家庭に置かれたリチウムイオン二次電池を想定したが、本発明は、設置される場所は家庭に限定されるものではない。例えば、店舗・工場・集合住宅・オフィスビルなどでもよい。また、必ずしもユーザの生活圏内にある必要もなく、例えば変電所や（風力・太陽光などの）発電所の敷地内に設置されている場合も排除しない。
【００９７】
以上に説明した各構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はない。例えば、複数の構成要素が１つのモジュールとして実現されている構成、１つの構成要素が複数のモジュールで実現されている構成、ある構成要素が他の構成要素の一部である構成、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複している構成等であってもよい。
【００９８】
また、上記フローチャートに示した動作の順番は、本発明を何ら限定するものではなく本発明の動作の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。また、ある動作の実行中に他の動作が発生すること、ある動作の実行タイミングと他の動作の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること等が許容される。各構成要素の物理的な構成は、以上の実施の形態の記載に限定されることはなく、独立して存在してもよいし、組み合わされて存在してもよいしまたは分離して構成されてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９９】
本発明の活用例として、家庭や店舗、オフィス、工場、変電所内などに設置される定置用蓄電池や人工衛星に使用されるリチウムイオン二次電池を用いた蓄電池が挙げられる。【０１００】
（付記）
本出願は下記発明を開示する。
１．定置用の蓄電池の状態把握方法であって、
（ａ１）前記蓄電池の運用履歴のデータを記憶する（コンピュータに記憶させる）ステップと、
（ａ２）一定期間ごとに、前記蓄電池の完全放電を行い満充電時電荷量のデータを更新するステップと、
（ａ３）前記運用履歴のデータ、および、更新された前記満充電時電荷量のデータから、前記蓄電池の蓄電可能容量を推定するステップと、
を有する、定置用蓄電池の状態把握方法。【０１０１】
２．前記一定期間が、３ヶ月〜９ヶ月の範囲内である、上記記載の定置用蓄電池の状態把握方法。【０１０２】
３．さらに、
（ａ４）第１の時点（ｔ１）から第２の時点（ｔ２）までの期間における、前記蓄電可能容量の推移にもとづき、蓄電可能容量の予測推移ラインを求めるステップと、
（ａ５）前記第２の時点から所定の期間経過した第３の時点（ｔ３）において、その時点の推定蓄電可能容量と前記予測推移ライン上の値との差を評価するステップと、
を有する、上記記載の定置用蓄電池の状態把握方法。【０１０３】
４．前記第２の時点と第３の時点との間が、３ヶ月以上あいている、上記記載の定置用蓄電池の状態把握方法。【０１０４】
５．さらに、
（ｂ１）モデルとなる、蓄電池の蓄電可能容量の推移カーブのデータを予め取得するステップと、
（ｂ２）前記（ａ３）ステップで推定した前記蓄電可能容量と前記推移カーブとを比較し逸脱量を求めるステップと、
を有する、上記記載の定置用蓄電池の状態把握方法。【０１０５】
６．さらに、
（ｂ３）前記逸脱量が所定の基準値を超えているか否かの判定を行うステップと、
（ｂ４）所定の基準値を超えていた場合にアラートを発するステップと、
を有する、
上記記載の定置用蓄電池の状態把握方法。【０１０６】
７．さらに、
（ｃ１）第１の学習期間（ｔ０−ｔ１）における前記蓄電可能容量のデータにもとづき、当該蓄電池の寿命時期（Ｌ５０−１）を予測するステップを有する、
上記記載の定置用蓄電池の状態把握方法。【０１０７】
８．さらに、
（ｃ２）前記蓄電池の寿命時期（Ｌ５０−１）と前記蓄電池の運用期間（ｔ１）とにもとづき、当該蓄電池の利用可能残期間を求めるステップを有する、
上記記載の定置用蓄電池の状態把握方法。【０１０８】
９．さらに、
（ｃ３）第２の学習期間（ｔ０−ｔ２）における前記蓄電可能容量のデータにもとづき、当該蓄電池の寿命時期（Ｌ５０−２）を予測するステップを有する、
上記記載の定置用蓄電池の状態把握方法。【０１０９】
なお、上記各ステップの主体はユーザであってもよいし、１または複数のコンピュータであってもよい。【０１１０】
１０．定置用の蓄電池の状態把握方法を実行するためのプログラムであって、
コンピュータに、
（ａ１）前記蓄電池の運用履歴のデータを記憶するステップと、
（ａ２）一定期間ごとに、前記蓄電池の完全放電を行い満充電時電荷量のデータを更新するステップと、
（ａ３）前記運用履歴のデータ、および、更新された前記満充電時電荷量のデータから、前記蓄電池の蓄電可能容量を推定するステップと、
を実行させる、コンピュータプログラム。【０１１１】
１１．前記一定期間が、３ヶ月〜９ヶ月の範囲内である、上記記載のコンピュータプログラム。【０１１２】
１２．さらに、コンピュータに、
（ａ４）第１の時点（ｔ１）から第２の時点（ｔ２）までの期間における、前記蓄電可能容量の推移にもとづき、蓄電可能容量の予測推移ラインを求めるステップと、
（ａ５）前記第２の時点から所定の期間経過した第３の時点（ｔ３）において、その時点の推定蓄電可能容量と前記予測推移ライン上の値との差を評価するステップと、
を実行させる、上記記載のコンピュータプログラム。【０１１３】
１３．前記第２の時点と第３の時点との間が、３ヶ月以上あいている、上記記載のコンピュータプログラム。【０１１４】
１４．さらに、コンピュータに、
（ｂ１）モデルとなる、蓄電池の蓄電可能容量の推移カーブのデータを予め取得するステップと、
（ｂ２）前記（ａ３）ステップで推定した前記蓄電可能容量と前記推移カーブとを比較し逸脱量を求めるステップと、
を実行させる、上記記載のコンピュータプログラム。【０１１５】
１５．さらに、コンピュータに、
（ｂ３）前記逸脱量が所定の基準値を超えているか否かの判定を行うステップと、
（ｂ４）所定の基準値を超えていた場合にアラートを発するステップと、
を実行させる、上記記載のコンピュータプログラム。【０１１６】
１６．さらに、コンピュータに、
（ｃ１）第１の学習期間（ｔ０−ｔ１）における前記蓄電可能容量のデータにもとづき、当該蓄電池の寿命時期（Ｌ５０−１）を予測するステップを実行させる、上記記載のコンピュータプログラム。【０１１７】
１７．さらに、コンピュータに、
（ｃ２）前記蓄電池の寿命時期（Ｌ５０−２）と前記蓄電池の運用期間（ｔ１）とにもとづき、当該蓄電池の利用可能残期間を求めるステップを実行させる、上記記載のコンピュータプログラム。【０１１８】
１８．さらに、コンピュータに、
（ｃ３）第２の学習期間（ｔ１−ｔ２）における前記蓄電可能容量のデータにもとづき、当該蓄電池の寿命時期（Ｌ５０−２）を予測するステップを実行させる、上記記載のコンピュータプログラム。【０１１９】
１９．蓄電池（１２）およびそれに接続された充放電制御部（１３）を有する定置用の蓄電装置（１０）と、
前記蓄電装置に直接または間接的に接続されたコントローラモジュール（５０）と、
を備える状態把握システムであって、
前記蓄電装置（１０）は、前記蓄電池の充放電電流から電荷量を求める電荷量計測デバイス（１６）を有し、
前記コントローラモジュール（５０）は、
一定期間ごとに、前記蓄電池の完全放電を行わせ満充電時電荷量のデータを更新する、  ように構成されている、状態把握システム。【０１２０】
２０．前記一定期間が、３ヶ月〜９ヶ月の範囲内である、上記記載の状態把握システム。
【符号の説明】
【０１２１】
１０  蓄電装置
１１  筐体
１２  電池パック
１３  ＢＭＵ  
１５  コントローラモジュール（遠隔監視システム）
１６  クーロンカウンタ
４０  ＰＣＳ
５０  コントローラモジュール
５１  運用プロファイル記憶部
５２  蓄電可能容量算出部
５３  蓄電可能容量記憶部
５４  劣化度判定部
５５  告知部
５６  電池状態推定部
５７  遠隔操作部
５８  カレンダー部
【図１】
2015072528.tif 000003
【図２】
2015072528.tif 000004
【図３】
2015072528.tif 000005
【図４】
2015072528.tif 000006
【図５】
2015072528.tif 000007
【図６】
2015072528.tif 000008
【図７】
2015072528.tif 000009
【図８】
2015072528.tif 000010
【図９】
2015072528.tif 000011
【図１０】
2015072528.tif 000012
【図１１】
2015072528.tif 000013
【図１２】
2015072528.tif 000014
【図１３】
2015072528.tif 000015
【国際調査報告】
2015072528.tif 000016
2015072528.tif 000017
2015072528.tif 000018
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