特開 2023-143162 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023143162

(43)【公開日】2023-10-06

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   H02J 7/00 20060101AFI20230928BHJP

   H01M 10/48 20060101ALI20230928BHJP

   H02J 7/02 20160101ALI20230928BHJP

   G01R 31/367 20190101ALI20230928BHJP

   G01R 31/392 20190101ALI20230928BHJP

【ＦＩ】

H02J7/00 Y

H01M10/48 P

H02J7/02 J

H02J7/02 H

G01R31/367

G01R31/392

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022050395

(22)【出願日】2022-03-25

(71)【出願人】

【識別番号】507151526

【氏名又は名称】株式会社ＧＳユアサ

(74)【代理人】

【識別番号】100114557

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 英仁

(74)【代理人】

【識別番号】100078868

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 登夫

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 周平

(72)【発明者】

【氏名】鵜久森 南

(72)【発明者】

【氏名】鏡 彩圭

【テーマコード（参考）】

2G216

5G503

5H030

【Ｆターム（参考）】

2G216AB04

2G216AB05

2G216BA30

2G216CB35

2G216CC04

5G503AA01

5G503AA06

5G503AA07

5G503BA03

5G503BA04

5G503BB02

5G503BB03

5G503CA01

5G503CA08

5G503CA11

5G503CB11

5G503DA04

5G503DA07

5G503EA05

5G503EA08

5G503GD03

5G503GD06

5H030AA08

5H030AS03

5H030AS06

5H030FF22

5H030FF42

5H030FF43

5H030FF44

(57)【要約】

【課題】蓄電素子の使用態様に応じた電力負荷を生成できる情報処理装置等を提供する。
【解決手段】情報処理装置は、第１期間における蓄電素子の電力の時系列データを示す電力負荷を第１期間よりも短い第２期間毎に分割した各電力負荷の中から抽出される複数の代表電力負荷を取得する取得部と、前記取得部で取得した複数の代表電力負荷を組み合わせることにより、第１期間における仮想電力負荷を生成する生成部とを備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１期間における蓄電素子の電力の時系列データを示す電力負荷を第１期間よりも短い第２期間毎に分割した各電力負荷の中から抽出される複数の代表電力負荷を取得する取得部と、
前記取得部で取得した複数の代表電力負荷を組み合わせることにより、第１期間における仮想電力負荷を生成する生成部と
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記生成部は、第１期間における各代表電力負荷の出現確率に基づいて各代表電力負荷を組み合わせる
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記生成部は、第１期間における各代表電力負荷の出現確率を異ならせることにより複数パターンの仮想電力負荷を生成する
請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

乱数を発生させる乱数発生部を備え、
前記生成部は、前記乱数発生部で発生させた乱数に基づいて前記代表電力負荷を組み合わせる
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記乱数発生部は、第２期間の長さに対する第１期間の長さ、代表電力負荷の種類、及び各代表電力負荷の第１期間における出現確率に基づいて前記乱数を発生させる
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記代表電力負荷は、第１期間よりも短い第２期間毎に分割した各電力負荷を複数グループに分類したグループ毎に抽出されており、
前記乱数発生部は、各グループにおける各電力負荷の総通電電力量と、各グループにおける各総通電電力量の頻度とに基づいて前記乱数を発生させる
請求項４又は請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

生成した前記仮想電力負荷を、仮想電力負荷を用いて前記蓄電素子の寿命を予測する寿命予測装置へ出力する出力部を備える
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項8】

第１期間における蓄電素子の電力の時系列データを示す電力負荷を第１期間よりも短い第２期間毎に分割した各電力負荷の中から抽出される複数の代表電力負荷を取得し、
取得した複数の代表電力負荷を組み合わせることにより、第１期間における仮想電力負荷を生成する
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。

【請求項9】

第１期間における蓄電素子の電力の時系列データを示す電力負荷を第１期間よりも短い第２期間毎に分割した各電力負荷の中から抽出される複数の代表電力負荷を取得し、
取得した複数の代表電力負荷を組み合わせることにより、第１期間における仮想電力負荷を生成する
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

【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、再生可能エネルギー又は既存の発電システムにて発電された電力を蓄電しておく大規模な電力システムでの蓄電素子の利用が拡大している。

【0003】

蓄電素子は、充放電を繰り返すことで劣化が進行し、満充電容量が徐々に低下することが知られている。蓄電素子における将来的な劣化の進行予測や寿命予測といった容量推移の推定を行うためには、蓄電素子の電力負荷を把握することが求められる。特許文献１には、蓄電池の複数の使用条件に対応する劣化率予測値の精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う技術が開示されている。

【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】

蓄電素子の容量推移は、蓄電素子に対する一定期間の電力負荷の計測結果を与えることで推定できる。一定期間の計測結果をそのまま用いる場合、蓄電素子の使われ方が変化した際、すなわち一定期間の計測結果から電力負荷が変動した際の容量推移を適正に推定することが困難である。適正な容量推移の推定には、蓄電素子の使用態様に応じた電力負荷の生成が求められる。

【0006】

本開示の目的は、蓄電素子の使用態様に応じた電力負荷を生成できる情報処理装置等を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の一態様に係る情報処理装置は、第１期間における蓄電素子の電力の時系列データを示す電力負荷を第１期間よりも短い第２期間毎に分割した各電力負荷の中から抽出される複数の代表電力負荷を取得する取得部と、前記取得部が取得した複数の代表電力負荷を組み合わせることにより、第１期間における仮想電力負荷を生成する生成部とを備える。

【発明の効果】

【0008】

本開示によれば、蓄電素子の使用態様に応じた電力負荷を生成できる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】情報処理装置の構成例を示す図である。

【図2】発電システムの構成を示す図である。

【図3】バンクの構成例を示す図である。

【図4】情報処理装置の構成例を示す機能ブロック図である。

【図5】代表電力負荷の抽出方法及び仮想電力負荷の生成方法を説明する図である。

【図6】代表電力負荷の抽出方法及び仮想電力負荷の生成方法を説明する図である。

【図7】代表電力負荷の抽出方法及び仮想電力負荷の生成方法を説明する図である。

【図8】電力負荷を変化させた場合の容量推移の推定結果を示す図である。

【図9】代表電力負荷の取得処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図10】仮想電力負荷の生成処理手順の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

情報処理装置は、第１期間における蓄電素子の電力の時系列データを示す電力負荷を第１期間よりも短い第２期間毎に分割した各電力負荷の中から抽出される複数の代表電力負荷を取得する取得部と、前記取得部が取得した複数の代表電力負荷を組み合わせることにより、第１期間における仮想電力負荷を生成する生成部とを備える。

【0011】

情報処理装置は、第１期間における蓄電素子の電力負荷の中から抽出される複数の代表電力負荷を用いて、新たな仮想電力負荷を生成する。仮想電力負荷とは、第１期間における蓄電素子の仮想的な電力負荷である。

【0012】

電力負荷とは、蓄電素子における電力の時系列データを示す情報である。電力負荷は、蓄電素子の電流値及び電圧値の時系列データを得ることにより取得してもよい。情報処理装置により取得された第１期間における電力負荷は、第２期間毎に分割される。第１期間は、比較的長い期間であり、例えば１年、２年、半年、１か月などであってもよい。第２期間は、第１期間よりも短い期間であり、例えば１日、１時間などであってもよい。

【0013】

代表電力負荷は、第２期間毎の各電力負荷を複数グループに分類した場合における、各グループの代表的な電力負荷である。それら代表電力負荷を複数組み合わせることで、仮想電力負荷が生成される。蓄電素子の現在の使用実態を示す代表電力負荷を用いて、仮想的な電力負荷を生成することで、多様な使用態様に応じた電力負荷を表現できる。

【0014】

蓄電素子の寿命予測は、所定期間の電力負荷や温度データを用いて行われる。例えば、蓄電素子の運用データから得られる１年間の電力負荷を予測モデルに与え、蓄電素子の劣化量を算出することで、数年後における蓄電素子の寿命が予測される。その際、運用データから得た電力負荷が翌年以降も継続すると仮定し、翌年以降も同じ電力負荷を用いることで、１つの寿命予測結果が導出される。

【0015】

蓄電素子の使われ方は、将来にわたり変化することが予想される。従来の寿命予測では、蓄電素子の電力負荷が変化した場合、予測精度が低下する。情報処理装置は、仮想電力負荷を生成することで、電力負荷の変化を反映させた寿命予測を可能とし、寿命予測の精度を向上できる。多様な仮想電力負荷を生成することで、寿命予測の幅が広がる。

【0016】

生成部は、第１期間における各代表電力負荷の出現確率に基づいて各代表電力負荷を組み合わせてもよい。上記構成によれば、仮想電力負荷に各代表電力負荷の出現確率を反映させることができる。所望の蓄電素子の使われ方を想定し、出現確率を適宜設定することで、仮想電力負荷を容易且つ適正に生成できる。

【0017】

生成部は、第１期間における各代表電力負荷の出現確率を異ならせることにより複数パターンの仮想電力負荷を生成してもよい。各代表電力負荷の出現確率を変化させることにより、多様な仮想電力負荷を効率的に生成できるため、ユーザの多様な使用態様を想定した幅広い寿命予測が可能となる。

【0018】

情報処理装置は、乱数を発生させる乱数発生部を備え、前記生成部は、前記乱数発生部で発生させた乱数に基づいて前記代表電力負荷を組み合わせてもよい。上記構成によれば、各代表電力負荷を用いて蓄電素子の利用実績を仮想電力負荷に反映させるとともに、乱数を適用することで無作為に電力負荷を変化させることで、多数の電力負荷パターンを表現可能な仮想電力負荷を効率的に生成できる。

【0019】

乱数発生部は、第２期間に対する第１期間の長さ、代表電力負荷の種類、及び各代表電力負荷の第１期間における出現確率に基づいて前記乱数を発生させてもよい。上記構成によれば、１つの電力負荷における各代表電力負荷の状態を好適に乱数に反映できる。乱数における各要素を任意に変化させることでユーザの希望に対応する仮想電力負荷を容易に生成できる。

【0020】

代表電力負荷は、第１期間よりも短い第２期間毎に分割した各電力負荷を複数グループに分類したグループ毎に抽出されており、乱数発生部は、各グループにおける各電力負荷の総通電電力量と、各グループにおける各総通電電力量の頻度とに基づいて乱数を発生させてもよい。上記構成によれば、各グループにおける電力負荷の総通電電力量の分布状況を好適に乱数に反映できる。

【0021】

情報処理装置は、生成した前記仮想電力負荷を、仮想電力負荷を用いて前記蓄電素子の寿命を予測する寿命予測装置へ出力する出力部を備えてもよい。寿命予測装置は、仮想電力負荷を用いることで、寿命予測の精度を向上し得るとともに、幅の広い寿命予測が可能となる。

【0022】

情報処理方法は、第１期間における蓄電素子の電力の時系列データを示す電力負荷を第１期間よりも短い第２期間毎に分割した各電力負荷の中から抽出される複数の代表電力負荷を取得し、取得した複数の代表電力負荷を組み合わせることにより、第１期間における仮想電力負荷を生成する処理をコンピュータが実行する。

【0023】

プログラムは、第１期間における蓄電素子の電力の時系列データを示す電力負荷を第１期間よりも短い第２期間毎に分割した各電力負荷の中から抽出される複数の代表電力負荷を取得し、取得した複数の代表電力負荷を組み合わせることにより、第１期間における仮想電力負荷を生成する処理をコンピュータに実行させる。

【0024】

以下、本発明の実施形態に係る情報処理装置、情報処理方法及びプログラムの具体例を、図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。また、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
以下に記載する実施形態に示すシーケンスは限定されるものではなく、矛盾の無い範囲で、各処理手順はその順序を変更して実行されてもよく、また並行して複数の処理が実行されてもよい。各処理の処理主体は限定されるものではなく、矛盾の無い範囲で、各装置の処理を他の装置が実行してもよい。また、本発明において電力負荷についての実施例・解析例を開示するが、電力負荷に限定することは無く、電流負荷、分極量といったパラメータの他、他の電気量・物理量でも適用可能である。

【0025】

図１は、情報処理装置５０の構成例を示す図である。情報処理装置５０は、インターネットなどのネットワーク１に通信接続されている。情報処理装置５０は、ネットワーク１を介して複数の発電システム１００との間でデータの送受信が可能である。情報処理装置５０は、いずれかの発電システム１００に統合されていてもよい。

【0026】

情報処理装置５０は、例えばサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、量子コンピュータ等であり、種々の情報処理、情報の送受信を行う。情報処理装置５０の詳細は後述する。

【0027】

図２は、発電システム１００の構成を示す図である。発電システム１００は、通信デバイス１０、ネットワーク２を介して通信デバイス１０と接続されるサーバ装置２０、ドメイン管理装置３０、蓄電ユニット（ドメイン）４０を備える。蓄電ユニット４０は、複数のバンク４１を含んでもよい。蓄電ユニット４０は、例えば、電池盤に収容されて、火力発電システム、メガソーラー発電システム、風力発電システム、無停電電源装置（ＵＰＳ：Uninterruptible Power Supply）、鉄道用の安定化電源システムなどに使用される。蓄電ユニット４０の、図示しないパワーコンディショナを除いた部分は、蓄電池システムと称されることもある。蓄電ユニット４０は産業用途に限らず、家庭用のものであってもよい。

【0028】

情報処理装置５０及び複数の発電システム１００は、遠隔監視システムを構成する。遠隔監視システムは、発電システム１００に含まれる蓄電素子に関する情報への遠隔からのアクセスを可能とする。事業者は、通信デバイス１０、ドメイン管理装置３０、蓄電ユニット４０を含む蓄電システムの設計、導入、運用及び保守する事業を行い、蓄電システムを、遠隔監視システムにより遠隔監視できる。

【0029】

通信デバイス１０は、制御部１１、記憶部１２、第１通信部１３及び第２通信部１４を備える。制御部１１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１０全体を制御する。

【0030】

記憶部１２は、例えば、フラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置を備える。記憶部１２は、所要の情報を記憶することができ、例えば、制御部１１の処理によって得られた情報を記憶することができる。

【0031】

第１通信部１３は、ドメイン管理装置３０（又は図３に示す電池管理装置４４）との通信を実現する通信インタフェースを備える。制御部１１は、第１通信部１３を通してドメイン管理装置３０との間で通信を行うことができる。

【0032】

第２通信部１４は、ネットワーク２を介した通信を実現する通信インタフェースを備える。制御部１１は、第２通信部１４を通してサーバ装置２０との間で通信を行うことができる。

【0033】

ドメイン管理装置３０は、所定の通信インタフェースを用いて各バンク４１との間で情報の送受信を行う。記憶部１２は、ドメイン管理装置３０を介して取得した運用データを記憶することができる。

【0034】

サーバ装置２０は、通信デバイス１０から蓄電システムの運用データを収集することができる。運用データは、蓄電システム内の各蓄電素子の電流値、電圧値、温度データなどの時系列データを含む。サーバ装置２０は、収集された運用データを、蓄電素子毎に区分して記憶する。サーバ装置２０は、ネットワーク２、１を介して運用データを情報処理装置５０に送信することができる。なお、ネットワーク２、１は、１つの通信ネットワークであってもよい。

【0035】

図３は、バンク４１の構成例を示す図である。バンク４１は、蓄電モジュールを複数直列に接続したものであり、電池管理装置（ＢＭＵ：Battery Management Unit）４４、複数の蓄電モジュール４２、及び各蓄電モジュール４２に設けられた計測基板（ＣＭＵ：CellManagement Unit）４３などを備える。

【0036】

蓄電モジュール４２は、複数の蓄電セルが直列に接続されている。本明細書において、「蓄電素子」は、蓄電セル、蓄電モジュール４２、バンク４１、バンク４１を並列に接続したドメインを意味してもよい。本実施形態では、計測基板４３は、蓄電モジュール４２の各蓄電セルの状態に関する蓄電素子情報を取得する。蓄電素子情報は、例えば、蓄電セルの電圧、電流、温度、ＳＯＣ（充電状態）、ＳＯＨなどを含む。蓄電素子情報は、例えば、０．１秒、０．５秒、１秒などの適宜の周期で繰り返し取得することができる。蓄電素子情報が蓄積されたデータが運用データの一部となる。「蓄電素子」は、鉛蓄電池及びリチウムイオン電池のような二次電池や、キャパシタのような、再充電可能なものであることが好ましい。蓄電素子の一部が、再充電不可能な一次電池であってもよい。

【0037】

電池管理装置４４は、通信機能付きの計測基板４３とシリアル通信によって通信を行うことができ、計測基板４３が検出した蓄電素子情報を取得することができる。電池管理装置４４は、ドメイン管理装置３０との間で情報の送受信を行うことができる。ドメイン管理装置３０は、ドメインに所属するバンクの電池管理装置４４からの蓄電素子情報を集約する。ドメイン管理装置３０は、集約された蓄電素子情報を通信デバイス１０へ出力する。このように、通信デバイス１０は、ドメイン管理装置３０を介して、蓄電ユニット４０の運用データを取得することができる。通信デバイス１０は、取得した運用データを、サーバ装置２０を介して情報処理装置５０へ送信する。

【0038】

図１に示すように、情報処理装置５０は、制御部５１、記憶部５２、及び通信部５３を備える。情報処理装置５０は複数のコンピュータからなるマルチコンピュータであってもよく、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシンであってもよい。

【0039】

制御部５１は、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備える演算回路である。制御部５１が備えるＣＰＵ又はＧＰＵは、ＲＯＭや記憶部５２に格納された各種コンピュータプログラムを実行し、上述したハードウェア各部の動作を制御する。制御部５１は、計測開始指示を与えてから計測終了指示を与えるまでの経過時間を計測するタイマ、数をカウントするカウンタ、日時情報を出力するクロック等の機能を備えていてもよい。

【0040】

記憶部５２は、フラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置である。記憶部５２は、制御部５１が参照するプログラム及びデータを記憶する。記憶部５２に記憶されるコンピュータプログラムには、蓄電素子の電力負荷に関する処理を実行するためのプログラム５２１が含まれる。

【0041】

記憶部５２に記憶されるデータには、発電システム１００から受け付けた運用データが含まれる。運用データは、上述の通り、発電システム１００内の蓄電素子の電流値及び電圧値の時系列データを含む。制御部５１は、各発電システム１００における運用データを収集し、ビッグデータとして記憶部５２に蓄積する。制御部５１は、蓄積した蓄電素子の実際の運用データに基づいて、蓄電素子の代表電力負荷の取得処理や仮想的な電力負荷の生成処理を行う。

【0042】

記憶部５２に記憶されるコンピュータプログラム（コンピュータプログラム製品）は、当該コンピュータプログラムを読み取り可能に記録した非一時的な記録媒体Ｍにより提供されてもよい。記録媒体Ｍは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ、ＳＤ（Secure Digital）カード等の可搬型メモリである。制御部５１は、図示しない読取装置を用いて、記録媒体Ｍから所望のコンピュータプログラムを読み取り、読み取ったコンピュータプログラムを記憶部５２に記憶させる。代替的に、上記コンピュータプログラムは通信により提供されてもよい。プログラム５２１は、単一のコンピュータプログラムでも複数のコンピュータプログラムにより構成されるものでもよく、また、単一のコンピュータ上で実行されても通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されてもよい。

【0043】

通信部５３は、ネットワーク１を介した通信を実現する通信インタフェースを備える。制御部５１は、通信部５３を通して外部装置との間で通信を行うことができる。通信部５３と通信可能に接続される外部装置としては、例えば発電システム１００、蓄電素子の寿命を予測する寿命予測装置などが挙げられる。制御部５１は、蓄電素子の電力負荷に関する情報が得られた場合、得られた情報を通信部５３から寿命予測装置へ送信する。寿命予測装置は、通信部５３より送信される情報を受信し、受信した情報に基づき蓄電素子の寿命予測を行う。

【0044】

情報処理装置５０はさらに、例えば操作入力を受け付ける入力部、画像を表示する表示部等を備えてもよい。

【0045】

図４は、情報処理装置５０の構成例を示す機能ブロック図である。情報処理装置５０の制御部５１は、記憶部５２に記憶されたプログラム５２１を読み出して実行することにより、第１取得部５１１、分類部５１２、抽出部５１３、第２取得部５１４、生成部５１５、乱数発生部５１６、及び出力部５１７として機能する。

【0046】

図５から図７は、代表電力負荷の抽出方法及び仮想電力負荷の生成方法を説明する図である。図５から図７を用いて、本実施形態における代表電力負荷の抽出方法及び仮想電力負荷の生成方法を具体的に説明するとともに、制御部５１の各機能部の機能を説明する。

【0047】

第１取得部５１１は、通信部５３を介して、サーバ装置２０から第１期間に亘る発電システム１００内の電流値、電圧値及び温度の時系列データを受信する。電流値及び電圧値の時系列データは、蓄電素子の充電時又は放電時のデータである。

【0048】

第１取得部５１１は、取得した電流値及び電圧値の時系列データに基づいて、電流値と電圧値との乗算値である電力を算出し、電力の時系列データを示す電力負荷を取得する。第１取得部５１１は、例えば第１期間における蓄電素子の電力の時系列データをプロットしたグラフの態様にて電力負荷を取得してもよい。図５の上側に、１年間の電力負荷のグラフの一例を示す。図５のグラフにおいて、縦軸は電力、横軸は時間（期間）を示す。縦軸の正側が充電を表し、負側が放電を表す。

【0049】

第１取得部５１１は、第１期間に亘る電力負荷をまとめて取得してもよく、所定期間毎の電力負荷を継続的に収集することで第１期間の電力負荷を取得してもよい。第１取得部５１１は、取得した電力負荷及び温度データを記憶部５２に記憶する。第１取得部５１１は、サーバ装置２０から直接電力負荷（電力の時系列データ）を取得してもよい。

【0050】

分類部５１２は、第１取得部５１１で取得した第１期間の電力負荷を、第１期間よりも短い第２期間毎に分割する。以下では、一例として、第１期間が１年間であり、第２期間が１日間であるものとする。また以下では、第２期間毎の電力負荷、すなわち第２期間毎に分割した分割領域それぞれにおける電力負荷を短期電力負荷とも称する。分類部５１２は、短期電力負荷を複数グループに分類する。

【0051】

分類部５１２は、１年間の電力負荷を分割して得られる複数の短期電力負荷を、１以上のグループ（パターン）に分類する。短期電力負荷の分類手法は特に限定されないが、例えばｋ平均法（k-means）、混合ガウスモデル等の分類モデルを用いることができる。分類モデルは、クラスタリングアルゴリムによる機械学習モデルである。分類モデルにより、複数の短期電力負荷が、その特徴量の相関に基づいて複数のクラスタに分類される。なお分類モデルは、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、決定木等、その他の学習アルゴリズムに基づくモデルであってもよい。

【0052】

分類部５１２は、ルールベースの手法によって短期電力負荷を分類してもよい。分類部５１２は、例えば１日間の電力負荷における充放電方向の切り替え回数、電力値の変化量（縦軸方向の電力値の絶対値）の合計値、充放電時間の合計値等に基づいて、各短期電力負荷を所定のグループに分類する。

【0053】

図５の下側に、分類パターンの一例を示す。図５の例では、各短期電力負荷は、パターン１からパターン５それぞれに対応する５つのグループに分類されている。パターン１には、比較的電力量の変化の少ない短期電力負荷データが分類され、パターンの数字が大きくなるにつれて、電力量の変化が大きくなっている。

【0054】

図５右下側の円グラフは、各パターンの出現確率を示している。各パターンの出現確率とは、１年間の全電力負荷において、各パターンに属する短期電力負荷が出現する確率（存在する確率）を意味する。図５に示す例では、パターン５が最も出現確率が高く、パターン１が最も出現確率が低くなっている。

【0055】

抽出部５１３は、分類部５１２で分類したグループ毎に、同一グループに含まれる短期電力負荷の中から、グループの電力負荷パターンを代表する代表電力負荷を抽出する。抽出部５１３は、図６に示すように、総通電電力量のヒストグラムを用いて代表電力負荷の抽出を行う。

【0056】

抽出部５１３は、抽出対象とするグループ（例えばパターン１）に属する全ての短期電力負荷について、１日の総通電電力量を算出する。総通電電力量は、短期電力負荷における電力の時系列データに基づいて、１日間の電力を時間積分することにより求められる。抽出部５１３は、算出した総通電電力量に基づいて、図６の下側に示すような総通電電力量の分布を示すヒストグラムを生成する。抽出部５１３は、総通電電力量の分布の推定において、例えばカーネル密度推定を用いてもよい。これにより、図６に示すような連続的な曲線にて示されるヒストグラムを生成できる。

【0057】

抽出部５１３は、パターン１のグループにおける総通電電力量の最頻値に基づいて代表電力負荷を抽出する。具体的には抽出部５１３は、パターン１のヒストグラムのピークに対応する短期電力負荷を特定し、特定した短期電力負荷をパターン１の代表電力負荷として抽出する。抽出部５１３は、総通電電力量の最頻値に基づいて代表電力負荷を抽出すればよく、ヒストグラム以外の手法により総通電電力量の分布を推定してもよい。

【0058】

抽出部５１３は、ヒストグラムの縦軸における度数（頻度）の値を、特定した代表電力負荷に対応する度数が１となるように正規化する。抽出部５１３は、上述の処理を各グループについて実行することにより、図６に示すように、各グループに対するヒストグラム及び代表電力負荷を取得する。抽出部５１３は、抽出した代表電力負荷及び生成したヒストグラムを記憶部５２に記憶する。

【0059】

上述の処理により、蓄電素子における代表電力負荷が取得できる。取得した代表電力負荷は、蓄電素子の現在の使われ方を適正に表現するデータとして、蓄電素子の解析に有効活用できる。さらに本実施形態では、取得した代表電力負荷に基づいて、蓄電素子の使われ方が変化した場合を仮想した仮想電力負荷を生成する。以下、図７を用いて仮想電力負荷の生成方法を説明する。

【0060】

第２取得部５１４は、記憶部５２に記憶する情報を読み出すことにより、抽出部５１３で抽出した各グループの代表電力負荷を取得する。

【0061】

生成部５１５は、第２取得部５１４で取得した各代表電力負荷を組み合わせることにより、１年間における仮想電力負荷を生成する。仮想電力負荷の生成において、生成部５１５は、各代表電力負荷における仮想の出現確率と、後述する乱数発生部５１６から受け付けた乱数とを用いて、各代表電力負荷を組み合わせる。

【0062】

各代表電力負荷における仮想の出現確率は、任意に設定可能である。例えば将来における蓄電素子の使われ方の変化を想定し、運用データにおける各パターンの出現確率を適宜増減させてよい。生成部５１５は、ユーザからの入力を受け付けることにより、又は外部装置から送信される出現確率を受信することにより出現確率を取得してもよい。生成部５１５は、所定ルールに従い運用データを変化させることにより自動で出現確率を生成してもよい。生成部５１５は、運用データにおける出現確率を変化させることなく、そのまま仮想の出現確率として用いてもよい。

【0063】

乱数発生部５１６は、第１乱数Ｎ及び第２乱数Ｋの２種類の乱数を発生させる。乱数発生部５１６は、各短期電力負荷の分類結果に基づいて第１乱数Ｎを生成する。第１乱数Ｎは一例として、以下のように表すことができる。
第１乱数Ｎ＝[４，１，３，５，２，４，…，１]

【0064】

第１乱数Ｎの長さは、第２期間に対する第１期間の比（第１期間／第２期間）に対応する。本実施形態では、第２期間は１年（３６５日）であり、第２期間は１日であるため、第１乱数Ｎの長さは、３６５／１＝３６５となる。第１乱数Ｎの要素は、グループ種別を示すデータに対応する。本実施形態では、第１乱数Ｎの要素は、１～５であり、数字順にパターン１からパターン５に対応している。第１乱数Ｎ内の要素全体における各要素の割合は、各要素に対応するパターンに属する代表電力負荷の出現確率に対応する。代表電力負荷の出現確率は、仮想電力負荷の生成にあたり取得した仮想の出現確率である。

【0065】

乱数発生部５１６はさらに、第１乱数Ｎを引数として選択される代表電力負荷に基づいて、第２乱数Ｋを生成する。例えば、第１乱数に基づき最初の代表電力負荷としてパターン４の代表電力負荷が選択されると、乱数発生部５１６は、パターン４のヒストグラムを読み出す。乱数発生部５１６は、ヒストグラムに基づいて第２乱数Ｋを生成する。

【0066】

第２乱数Ｋの長さは１である。第２乱数Ｋの要素は、ヒストグラムにおける総通電電力量の値に対応する。第２乱数Ｋの要素は、一例として、総通電電力量の最小値から最大値までの間における所定値（例えば０．１ｋＷ）刻みの値とすることができる。第２乱数Ｋ内の要素全体における各要素の割合は、各要素に対応する総通電電力量のヒストグラムにおける度数（頻度）に対応する。各総通電電力量の度数は、上述の通り予め０から１に正規化されている。

【0067】

乱数発生部５１６は、第１乱数Ｎの各要素に対して第２乱数Ｋを発生させる。乱数発生部５１６は、発生させた第１乱数Ｎ及び第２乱数Ｋを生成部５１５へ出力する。

【0068】

生成部５１５は、乱数発生部５１６から受け付けた第１乱数Ｎ及び第２乱数Ｋを用いて、代表電力負荷を組み合わせる。例えば、１番目の第１乱数Ｎ＝４であり、１番目の第１乱数に対応する第２乱数Ｋ＝９．３であるとする。生成部５１５は、第１乱数Ｎを引数として、第１乱数Ｎ＝４に対応するパターン４の代表電力負荷を選択する。生成部５１５は、選択したパターン４の代表電力負荷及びヒストグラムを読み出す。

【0069】

生成部５１５は、第２乱数Ｋに基づいてパターン４の代表電力負荷を変化させることにより、新たな電力負荷（以下、再現電力負荷とも称する）を生成する。図７の下側に示すように、再現電力負荷は、第２乱数Ｋに基づき算出される比率に応じて、代表電力負荷を拡大又は縮小することで得られる。上記比率は、第２乱数Ｋが示す総通電電力量と、代表電力負荷の総通電電力量との比（第２乱数Ｋの総通電電力量／代表電力負荷の総通電電力量）とすることができる。生成部５１５は、パターン４のヒストグラムに基づいて、上記比率を算出する。例えば、算出した比率＝０．７５であるとする。生成部５１５は、代表電力負荷を電力方向に０．７５倍縮小させた再現負荷を生成する。

【0070】

生成部５１５は、上述の処理を第１乱数Ｎの各要素について繰り返すことで、１年間分の再現負荷を生成する。生成部５１５は、生成した全ての再現負荷を繋ぎ合わせることで、１年間の仮想電力負荷を生成する。

【0071】

生成部５１５は、複数の仮想の出現確率を取得することで、各代表電力負荷の出現確率を異ならせた複数の仮想電力負荷を生成してもよい。多様な電力の使われ方に対応する出現確率を設定することで、多様な使用態様に応じた仮想電力負荷の生成が可能となる。

【0072】

出力部５１７は、通信部５３を介して、生成部５１５で生成した仮想電力負荷を寿命予測装置等の外部装置へ送信する。代替的に、情報処理装置５０と寿命予測装置とが共通する１台の処理装置として構成され、出力部５１７は、情報処理装置５０内の寿命予測装置へ仮想電力負荷を出力してもよい。

【0073】

図８は、電力負荷を変化させた場合の容量推移の推定結果を示す図である。図８に示すグラフの縦軸は蓄電素子の容量（Ａｈ）、横軸は時間である。グラフ中に示される曲線は、上から順にケース１、ケース２、ケース３それぞれに対する１年目から１０年目までの推定結果を示している。

【0074】

ケース１では、１年目から１０年目までの全期間にわたり、運用データから得られた１年間の電力負荷の実測データを変化させることなく用いた。ケース２では、１年目から３年目までは上記実測データを用い、４年目から１０年目までは、上記実測データにおけるパターン１及びパターン２の出現確率をそれぞれ５％減少させ、パターン３及びパターン４の出現確率をそれぞれ５％増加させた。ケース３では、１年目から３年目までは上記実測データを用い、４年目から１０年目までは、上記実測データにおけるパターン１及びパターン２の出現確率を０％とし、パターン４及びパターン５の出現確率を増加させた。ケース３において、パターン４の増加割合はパターン２の減少割合に対応し、パターン５の増加割合はパターン１の減少割合に対応する。

【0075】

１０年目の推定容量は、ケース１よりもケース２の方が０．０５（Ａｈ）低く、またケース１よりもケース３の方が０．６（Ａｈ）低くなった。上述のように、仮想電力負荷における出現確率を変更することにより、推定容量を変化させ、幅のある容量推移の推定が可能となる。

【0076】

図９は、代表電力負荷の取得処理手順の一例を示すフローチャートである。以下の各フローチャートにおける処理は、情報処理装置５０の記憶部５２に記憶するプログラム５２１に従って制御部５１により実行されてもよく、制御部５１に備えられた専用のハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ又はＡＳＩＣ）により実現されてもよく、それらの組合せによって実現されてもよい。

【0077】

情報処理装置５０の制御部５１は、第１期間における蓄電素子の電流及び電圧の時系列データを取得し、取得した電流及び電圧の時系列データに基づいて、第１期間における電力の時系列データを示す電力負荷を取得する（ステップＳ１１）。

【0078】

制御部５１は、取得した第１期間の電力負荷を第２期間毎に分割し（ステップＳ１２）、複数の短期電力負荷を生成する。制御部５１は、例えば分類モデルを用いて、各短期電力負荷を複数グループに分類する（ステップＳ１３）。

【0079】

制御部５１は、グループ毎に、グループに属する全ての短期電力負荷における第２期間の総通電電力量を算出することにより、総通電電力量の分布を示すヒストグラムを生成する（ステップＳ１４）。

【0080】

制御部５１は、グループ毎の代表電力負荷を抽出する（ステップＳ１５）。具体的には、制御部５１は、各グループにおける総通電電力量の最頻値、すなわちヒストグラムのピークに対応する短期電力負荷を特定し、特定した短期電力負荷を代表電力負荷として抽出する。制御部５１は、ヒストグラムの縦軸における度数の値を、特定した代表電力負荷に対応する度数が１となるように正規化する。

【0081】

制御部５１は、抽出したグループ毎の代表電力負荷及び生成したヒストグラムを記憶部５２に記憶し（ステップＳ１６）、一連の処理を終了する。制御部５１は、抽出した代表電力負荷を外部装置等へ出力してもよい。

【0082】

図１０は、仮想電力負荷の生成処理手順の一例を示すフローチャートである。
情報処理装置５０の制御部５１は、記憶部５２に記憶する情報に基づいて、グループ毎の代表電力負荷を取得する（ステップＳ２１）。

【0083】

制御部５１は、各代表電力負荷の第１期間における仮想の出現確率を取得する（ステップＳ２２）。制御部５１は、例えばユーザからの入力を受け付けることにより仮想の出現確率を取得してもよい。制御部５１は、複数パターンの仮想の出現確率を取得してもよい。

【0084】

制御部５１は、第２期間の長さに対する第１期間の長さ、代表電力負荷の種類、及びステップＳ２２で取得した各代表電力負荷の出現確率に基づいて、第１乱数Ｎを発生させる（ステップＳ２３）。

【0085】

制御部５１は、各グループにおける電力負荷の総通電電力量の分布と、各グループにおける各総通電電力量の頻度とに基づいて、第２乱数Ｋを発生させる（ステップＳ２４）。

【0086】

制御部５１は、第１乱数Ｎ及び第２乱数Ｋを用いて各代表電力負荷を組み合わせることにより、第１期間における仮想電力負荷を生成する（ステップＳ２５）。詳細には、制御部５１は、第１乱数Ｎを引数として、代表電力負荷を順次選択する。制御部５１は、第２乱数Ｋに基づいて、選択した代表電力負荷を電力方向に所定比率で変化させた再現負荷を生成する。制御部５１は、生成した第２期間毎の再現負荷を組み合わせることにより、第１期間における仮想電力負荷を生成する。

【0087】

ステップＳ２５において、制御部５１は、複数パターンの出現確率の設定値を取得した場合には、各出現確率の設定値に対応した複数パターンの仮想電力負荷を生成する。

【0088】

制御部５１は、生成した仮想電力負荷を寿命予測装置等へ出力し（ステップＳ２６）、一連の処理を終了する。

【0089】

本実施形態によれば、蓄電素子の解析に有用な代表電力負荷を取得及び提供できる。代表電力負荷を用いて仮想電力負荷を生成することで、効率的かつ高精度な寿命予測が可能となる。仮想電力負荷における各代表電力負荷の出現確率を変化させることにより、多様な使用態様に応じた仮想電力負荷を生成できる。仮想電力負荷を用いることで、蓄電素子の使われ方が変化した場合の多様な電力負荷を好適に表現することができ、幅のある寿命予測が可能となる。

【符号の説明】

【0090】

１００ 発電システム
１０ 通信デバイス
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 第１通信部
１４ 第２通信部
２０ サーバ装置
３０ ドメイン管理装置
４０ 蓄電ユニット
４１ バンク
４２ 蓄電モジュール
４３ 計測基板
４４ 電池管理装置
５０ 情報処理装置
５１ 制御部
５２ 記憶部
５３ 通信部
５１１ 第１取得部
５１２ 分類部
５１３ 抽出部
５１４ 第２取得部
５１５ 生成部
５１６ 乱数発生部
５１７ 出力部
５２１ プログラム
Ｍ 記録媒体

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】