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特開2024-136183電池劣化判定装置、蓄電池システムおよび電池劣化判定方法
(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】P2024136183
(43)【公開日】2024-10-04
(54)【発明の名称】電池劣化判定装置、蓄電池システムおよび電池劣化判定方法
(51)【国際特許分類】
G01R 31/392 20190101AFI20240927BHJP
G01R 31/389 20190101ALI20240927BHJP
G01R 31/382 20190101ALI20240927BHJP
G01R 31/385 20190101ALI20240927BHJP
H01M 10/48 20060101ALI20240927BHJP
H02J 7/00 20060101ALI20240927BHJP
【ＦＩ】
G01R31/392
G01R31/389
G01R31/382
G01R31/385
H01M10/48 P
H02J7/00 Q
【審査請求】未請求
【請求項の数】17
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023047208
(22)【出願日】2023-03-23
(71)【出願人】
【識別番号】000003942
【氏名又は名称】日新電機株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】503027931
【氏名又は名称】学校法人同志社
(74)【代理人】
【識別番号】110000338
【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ
(72)【発明者】
【氏名】吉田 翔治
(72)【発明者】
【氏名】大嶋 涼
(72)【発明者】
【氏名】沖田 優斗
(72)【発明者】
【氏名】長岡 直人
【テーマコード（参考）】
2G216
5G503
5H030
【Ｆターム（参考）】
2G216BA23
2G216BA29
2G216BA30
2G216BA53
2G216CB12
2G216CB35
2G216CB52
2G216CB55
5G503BA01
5G503BB02
5G503CA01
5G503CA11
5G503EA09
5G503GD06
5H030AA10
5H030AS01
5H030FF41
5H030FF42
5H030FF43
5H030FF44
5H030FF52
(57)【要約】
【課題】蓄電池の劣化を高精度で判定することが可能な電池劣化判定装置を提供する。
【解決手段】差分値算出部（１０３Ａ）は、内部抵抗の実測値と近似値との差分値を算出する。診断データ抽出部（１０４）は、差分値に基づいて、蓄電池（２）を診断するために使用する実測値を診断データとして抽出する。近似係数算出部（１０５）は、診断データ抽出部（１０４）によって抽出された診断データを用いて新たな近似係数を算出し、近似値算出部（１０２）は、新たな近似係数を用いて、蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出する。そして、劣化判定部（１０９）は、新たな近似値を用いて蓄電池（２）の劣化を判定する。
【選択図】図３
【解決手段】差分値算出部（１０３Ａ）は、内部抵抗の実測値と近似値との差分値を算出する。診断データ抽出部（１０４）は、差分値に基づいて、蓄電池（２）を診断するために使用する実測値を診断データとして抽出する。近似係数算出部（１０５）は、診断データ抽出部（１０４）によって抽出された診断データを用いて新たな近似係数を算出し、近似値算出部（１０２）は、新たな近似係数を用いて、蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出する。そして、劣化判定部（１０９）は、新たな近似値を用いて蓄電池（２）の劣化を判定する。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
電流計によって計測された電流値および電圧計によって計測された電圧値に基づいて、蓄電池の内部抵抗の実測値を算出する内部抵抗値算出部と、
時系列の前記実測値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出する近似係数算出部と、
前記近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する近似値算出部と、
前記実測値と前記近似値とから当該実測値を評価するための評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値に基づいて、前記蓄電池を診断するために使用する前記実測値を診断データとして抽出する診断データ抽出部と、
前記蓄電池の劣化を判定する劣化判定部と、を備え、
前記近似係数算出部は、前記診断データ抽出部によって抽出された前記診断データを用いて新たな近似係数を算出し、
前記近似値算出部は、前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出し、
前記劣化判定部は、前記新たな近似値を用いて前記蓄電池の劣化を判定する、
電池劣化判定装置。
時系列の前記実測値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出する近似係数算出部と、
前記近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する近似値算出部と、
前記実測値と前記近似値とから当該実測値を評価するための評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値に基づいて、前記蓄電池を診断するために使用する前記実測値を診断データとして抽出する診断データ抽出部と、
前記蓄電池の劣化を判定する劣化判定部と、を備え、
前記近似係数算出部は、前記診断データ抽出部によって抽出された前記診断データを用いて新たな近似係数を算出し、
前記近似値算出部は、前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出し、
前記劣化判定部は、前記新たな近似値を用いて前記蓄電池の劣化を判定する、
電池劣化判定装置。
【請求項2】
前記電池劣化判定装置はさらに、前記内部抵抗値算出部が、定期的に、前記電流計によって計測された電流値および前記電圧計によって計測された電圧値に基づいて算出した時系列の前記実測値を記憶する記憶部を備える、
請求項１に記載の電池劣化判定装置。
請求項１に記載の電池劣化判定装置。
【請求項3】
前記評価値算出部は、前記評価値として、前記実測値と前記近似値との差分値を算出する、
請求項２に記載の電池劣化判定装置。
請求項２に記載の電池劣化判定装置。
【請求項4】
前記診断データ抽出部は、前記記憶部に記憶される時系列の前記実測値のうち、前記差分値が大きい順に所定割合の前記実測値を除外することによって、前記診断データを抽出する、
請求項３に記載の電池劣化判定装置。
請求項３に記載の電池劣化判定装置。
【請求項5】
前記診断データ抽出部は、前記記憶部に記憶される時系列の前記実測値のうち、前記差分値が大きい順に所定数の前記実測値を除外することによって、前記診断データを抽出する、
請求項３に記載の電池劣化判定装置。
請求項３に記載の電池劣化判定装置。
【請求項6】
前記評価値算出部は、前記評価値として、前記実測値の前記近似値に対する誤差率を算出する、
請求項２に記載の電池劣化判定装置。
請求項２に記載の電池劣化判定装置。
【請求項7】
前記診断データ抽出部は、前記記憶部に記憶される時系列の前記実測値のうち、前記誤差率の絶対値が所定値以上の前記実測値を除外することによって、前記診断データを抽出する、
請求項６に記載の電池劣化判定装置。
請求項６に記載の電池劣化判定装置。
【請求項8】
前記記憶部は、前記近似係数算出部が算出した前記新たな近似係数を記憶し、
前記近似値算出部は、前記記憶部に記憶された直近の前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する、
請求項２に記載の電池劣化判定装置。
前記近似値算出部は、前記記憶部に記憶された直近の前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する、
請求項２に記載の電池劣化判定装置。
【請求項9】
前記電池劣化判定装置はさらに、前記蓄電池の運用時間が所定の期間を経過しているかによって前記蓄電池の診断の可否を判定する診断可否判定部を備え、
前記診断可否判定部によって前記蓄電池の診断が可能と判定された場合、前記劣化判定部が前記蓄電池の劣化を判定する、
請求項１に記載の電池劣化判定装置。
前記診断可否判定部によって前記蓄電池の診断が可能と判定された場合、前記劣化判定部が前記蓄電池の劣化を判定する、
請求項１に記載の電池劣化判定装置。
【請求項10】
前記電池劣化判定装置はさらに、前記蓄電池の運用データが所定の件数だけ存在するかによって前記蓄電池の診断の可否を判定する診断可否判定部を備え、
前記診断可否判定部によって前記蓄電池の診断が可能と判定された場合、前記劣化判定部が前記蓄電池の劣化を判定する、
請求項１に記載の電池劣化判定装置。
前記診断可否判定部によって前記蓄電池の診断が可能と判定された場合、前記劣化判定部が前記蓄電池の劣化を判定する、
請求項１に記載の電池劣化判定装置。
【請求項11】
前記電池劣化判定装置はさらに、前記蓄電池の運用時間を計測する運用時間計測部を備え、
前記近似係数算出部は、前記内部抵抗値算出部によって算出された内部抵抗の実測値と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間とに基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出し、
前記近似値算出部は、前記近似係数算出部によって算出された近似係数と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間とを用いて前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する、請求項１に記載の電池劣化判定装置。
前記近似係数算出部は、前記内部抵抗値算出部によって算出された内部抵抗の実測値と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間とに基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出し、
前記近似値算出部は、前記近似係数算出部によって算出された近似係数と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間とを用いて前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する、請求項１に記載の電池劣化判定装置。
【請求項12】
前記電池劣化判定装置はさらに、前記蓄電池の充放電サイクル数を計測する充放電サイクル数計測部を備え、
前記近似係数算出部は、前記内部抵抗値算出部によって算出された内部抵抗の実測値と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間と、前記充放電サイクル数計測部によって計測された充放電サイクル数とに基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出し、
前記近似値算出部は、前記近似係数算出部によって算出された近似係数と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間と、前記充放電サイクル数計測部によって計測された充放電サイクル数とを用いて前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する、請求項１１に記載の電池劣化判定装置。
前記近似係数算出部は、前記内部抵抗値算出部によって算出された内部抵抗の実測値と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間と、前記充放電サイクル数計測部によって計測された充放電サイクル数とに基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出し、
前記近似値算出部は、前記近似係数算出部によって算出された近似係数と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間と、前記充放電サイクル数計測部によって計測された充放電サイクル数とを用いて前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する、請求項１１に記載の電池劣化判定装置。
【請求項13】
前記電池劣化判定装置はさらに、前記蓄電池の停止時間を計測する停止時間計測部を備え、
前記近似係数算出部は、前記内部抵抗値算出部によって算出された内部抵抗の実測値と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間と、前記充放電サイクル数計測部によって計測された充放電サイクル数と、前記停止時間計測部によって計測された停止時間とに基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出し、
前記近似値算出部は、前記近似係数算出部によって算出された近似係数と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間と、前記充放電サイクル数計測部によって計測された充放電サイクル数と、前記停止時間計測部によって計測された停止時間とを用いて前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する、請求項１２に記載の電池劣化判定装置。
前記近似係数算出部は、前記内部抵抗値算出部によって算出された内部抵抗の実測値と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間と、前記充放電サイクル数計測部によって計測された充放電サイクル数と、前記停止時間計測部によって計測された停止時間とに基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出し、
前記近似値算出部は、前記近似係数算出部によって算出された近似係数と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間と、前記充放電サイクル数計測部によって計測された充放電サイクル数と、前記停止時間計測部によって計測された停止時間とを用いて前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する、請求項１２に記載の電池劣化判定装置。
【請求項14】
前記近似係数算出部は、前記内部抵抗値算出部によって算出された複数の内部抵抗の実測値に最小二乗法を適用して近似式の近似係数を算出する、請求項１～１３のいずれか１項に記載の電池劣化判定装置。
【請求項15】
前記近似係数算出部は、次式（式５）を用いて前記近似式の近似係数を算出する、請求項１に記載の電池劣化判定装置。
Ｒ１＝Ｒ０＋ａ×ｔ１ α＋ｂ×ｔ２ β＋ｃ×ｎγ＋ｄ ・・・（式５）
Ｒ１：蓄電池の内部抵抗の近似値
Ｒ０：蓄電池の内部抵抗値の初期値
ａ：運用中の蓄電池に対して、経時的に複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数
ｂ：停止中の蓄電池に対して、経時的に複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数
ｃ：運用中の蓄電池に対して、充放電サイクル数に応じて複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数
ｄ：運用中であるか停止中であるかにかかわらず、複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる定数
ｔ１：蓄電池の運用中の経過時間
ｔ２：蓄電池の停止中の経過時間
ｎ：蓄電池の運用中の充放電サイクル数
α：蓄電池の内部抵抗値変化に対して最も誤差が少なくなるようなｔ１のべき定数
β：蓄電池の内部抵抗値変化に対して最も誤差が少なくなるようなｔ２のべき定数
γ：蓄電池の内部抵抗値変化に対して最も誤差が少なくなるようなｎのべき定数
Ｒ１＝Ｒ０＋ａ×ｔ１ α＋ｂ×ｔ２ β＋ｃ×ｎγ＋ｄ ・・・（式５）
Ｒ１：蓄電池の内部抵抗の近似値
Ｒ０：蓄電池の内部抵抗値の初期値
ａ：運用中の蓄電池に対して、経時的に複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数
ｂ：停止中の蓄電池に対して、経時的に複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数
ｃ：運用中の蓄電池に対して、充放電サイクル数に応じて複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数
ｄ：運用中であるか停止中であるかにかかわらず、複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる定数
ｔ１：蓄電池の運用中の経過時間
ｔ２：蓄電池の停止中の経過時間
ｎ：蓄電池の運用中の充放電サイクル数
α：蓄電池の内部抵抗値変化に対して最も誤差が少なくなるようなｔ１のべき定数
β：蓄電池の内部抵抗値変化に対して最も誤差が少なくなるようなｔ２のべき定数
γ：蓄電池の内部抵抗値変化に対して最も誤差が少なくなるようなｎのべき定数
【請求項16】
蓄電池と、
前記蓄電池の電流値を計測する電流計と、
前記蓄電池の電圧値を計測する電圧計と、
前記電流計によって計測された電流値および前記電圧計によって計測された電圧値に基づいて、蓄電池の内部抵抗の実測値を算出する内部抵抗値算出部と、
時系列の前記実測値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出する近似係数算出部と、
前記近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する近似値算出部と、
前記実測値と前記近似値とから当該実測値を評価するための評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値に基づいて、前記蓄電池を診断するために使用する前記実測値を診断データとして抽出する診断データ抽出部と、
前記蓄電池の劣化を判定する劣化判定部と、を備え、
前記近似係数算出部は、前記診断データ抽出部によって抽出された前記診断データを用いて新たな近似係数を算出し、
前記近似値算出部は、前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出し、
前記劣化判定部は、前記新たな近似値を用いて前記蓄電池の劣化を判定する、
蓄電池システム。
前記蓄電池の電流値を計測する電流計と、
前記蓄電池の電圧値を計測する電圧計と、
前記電流計によって計測された電流値および前記電圧計によって計測された電圧値に基づいて、蓄電池の内部抵抗の実測値を算出する内部抵抗値算出部と、
時系列の前記実測値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出する近似係数算出部と、
前記近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する近似値算出部と、
前記実測値と前記近似値とから当該実測値を評価するための評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値に基づいて、前記蓄電池を診断するために使用する前記実測値を診断データとして抽出する診断データ抽出部と、
前記蓄電池の劣化を判定する劣化判定部と、を備え、
前記近似係数算出部は、前記診断データ抽出部によって抽出された前記診断データを用いて新たな近似係数を算出し、
前記近似値算出部は、前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出し、
前記劣化判定部は、前記新たな近似値を用いて前記蓄電池の劣化を判定する、
蓄電池システム。
【請求項17】
蓄電池の電流値を計測する工程と、
前記蓄電池の電圧値を計測する工程と、
前記計測された電流値および前記計測された電圧値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗の実測値を算出する工程と、
時系列の前記実測値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出する工程と、
前記近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する工程と、
前記実測値と前記近似値とから当該実測値を評価するための評価値を算出する工程と、
前記評価値に基づいて、前記蓄電池を診断するために使用する前記実測値を診断データとして抽出する工程と、
抽出された前記診断データを用いて新たな近似係数を算出する工程と、
前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出する工程と、
前記新たな近似値を用いて前記蓄電池の劣化を判定する工程と、
を含む電池劣化判定方法。
前記蓄電池の電圧値を計測する工程と、
前記計測された電流値および前記計測された電圧値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗の実測値を算出する工程と、
時系列の前記実測値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出する工程と、
前記近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する工程と、
前記実測値と前記近似値とから当該実測値を評価するための評価値を算出する工程と、
前記評価値に基づいて、前記蓄電池を診断するために使用する前記実測値を診断データとして抽出する工程と、
抽出された前記診断データを用いて新たな近似係数を算出する工程と、
前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出する工程と、
前記新たな近似値を用いて前記蓄電池の劣化を判定する工程と、
を含む電池劣化判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、蓄電池の劣化を判定する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
蓄電池の劣化を判定する技術として、下記の特許文献１に開示された発明がある。特許文献１は、内部抵抗値算出部によって算出された時系列の内部抵抗値に基づいて、蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式を導出する近似式導出部と、近似式導出部によって導出された近似式を用いて、蓄電池の内部抵抗値を計算する近似式計算部と、近似式計算部によって計算された蓄電池の内部抵抗値と、判定値とを比較して蓄電池の劣化を判定する劣化判定部とを備える、蓄電池システムを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２２－０６９２２３号公報（２０２２年５月１１日公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１は、取得した内部抵抗値（実測値）の推移から内部抵抗値を近似するための近似式を導出し、導出した近似式に基づいて内部抵抗値（近似値）を算出して劣化を判定するものである。しかしながら、精度が低いデータ（実測値）が含まれる場合、近似式によって算出された近似値の精度が低下するという問題がある。
【0005】
本発明の一態様は、蓄電池の劣化を高精度で判定することが可能な電池劣化判定装置、蓄電池システムおよび電池劣化判定方法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】
【0006】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る電池劣化判定装置は、電流計によって計測された電流値および電圧計によって計測された電圧値に基づいて、蓄電池の内部抵抗の実測値を算出する内部抵抗値算出部と、時系列の前記実測値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出する近似係数算出部と、前記近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する近似値算出部と、前記実測値と前記近似値とから当該実測値を評価するための評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値に基づいて、前記蓄電池を診断するために使用する前記実測値を診断データとして抽出する診断データ抽出部と、前記蓄電池の劣化を判定する劣化判定部と、を備え、前記近似係数算出部は、前記診断データ抽出部によって抽出された前記診断データを用いて新たな近似係数を算出し、前記近似値算出部は、前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出し、前記劣化判定部は、前記新たな近似値を用いて前記蓄電池の劣化を判定する。
【0007】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る蓄電池システムは、蓄電池と、前記蓄電池の電流値を計測する電流計と、前記蓄電池の電圧値を計測する電圧計と、前記電流計によって計測された電流値および前記電圧計によって計測された電圧値に基づいて、蓄電池の内部抵抗の実測値を算出する内部抵抗値算出部と、時系列の前記実測値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出する近似係数算出部と、前記近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する近似値算出部と、前記実測値と前記近似値とから当該実測値を評価するための評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値に基づいて、前記蓄電池を診断するために使用する前記実測値を診断データとして抽出する診断データ抽出部と、前記蓄電池の劣化を判定する劣化判定部と、を備え、前記近似係数算出部は、前記診断データ抽出部によって抽出された前記診断データを用いて新たな近似係数を算出し、前記近似値算出部は、前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出し、前記劣化判定部は、前記新たな近似値を用いて前記蓄電池の劣化を判定する。
【0008】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る電池劣化判定方法は、蓄電池の電流値を計測する工程と、前記蓄電池の電圧値を計測する工程と、前記計測された電流値および前記計測された電圧値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗の実測値を算出する工程と、時系列の前記実測値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出する工程と、前記近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する工程と、前記実測値と前記近似値とから当該実測値を評価するための評価値を算出する工程と、前記評価値に基づいて、前記蓄電池を診断するために使用する前記実測値を診断データとして抽出する工程と、抽出された前記診断データを用いて新たな近似係数を算出する工程と、前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出する工程と、前記新たな近似値を用いて前記蓄電池の劣化を判定する工程と、を含む。
【発明の効果】
【0009】
本発明の一態様によれば、蓄電池の劣化を高精度で判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】蓄電池の等価回路の一例を示す図である。
【図2】従来の蓄電池システムにおける経過時間と内部抵抗の近似値との関係の一例を示すグラフである。
【図3】本発明の実施形態１に係る蓄電池システムの機能的構成を示すブロック図である。
【図4】本発明の実施形態１に係る蓄電池システムの処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図5】更新前の近似係数適用時の近似値と、更新後の近似係数適用時の近似値とを示すグラフである。
【図6】乖離が大きい実測値を除外して内部抵抗を近似した場合を説明するためのグラフである。
【図7】本発明の実施形態１に係る蓄電池システムにおいて、乖離が大きいデータを適切に除外できない場合を示すグラフである。
【図8】本発明の実施形態２に係る蓄電池システムの機能的構成を示すブロック図である。
【図9】本発明の実施形態２に係る蓄電池システムにおいて、乖離が大きいデータを適切に除外できていることを示すグラフである。
【図10】本発明の実施形態２に係る蓄電池システムの処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図11】従来の実測値を除外しない場合と、本発明の実施形態１および第２の実施形態に係る蓄電池システムによって実測値を除外した場合とを示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【0011】
＜従来の蓄電池システムにおける問題点＞
市販の円筒形リチウムイオン電池を同一種類で複数セル準備し、室温でＳＯＣ５０％に調整して、交流インピーダンス法を用いて内部抵抗値の初期値を算出した後、設定温度を３０℃とした恒温槽に設置して、リチウムイオン電池に充放電装置を接続し、以下の４条件の任意のパターンで加速劣化試験を行った。
市販の円筒形リチウムイオン電池を同一種類で複数セル準備し、室温でＳＯＣ５０％に調整して、交流インピーダンス法を用いて内部抵抗値の初期値を算出した後、設定温度を３０℃とした恒温槽に設置して、リチウムイオン電池に充放電装置を接続し、以下の４条件の任意のパターンで加速劣化試験を行った。
【0012】
条件１：ＳＯＣ５０％で保存
条件２：ＳＯＣ９０％で保存
条件３：ＳＯＣ７０％でフロート課電
条件４：ＳＯＣ１０％～９０％で充放電サイクル。
条件２：ＳＯＣ９０％で保存
条件３：ＳＯＣ７０％でフロート課電
条件４：ＳＯＣ１０％～９０％で充放電サイクル。
【0013】
加速劣化試験を行ったセルを定期的に恒温槽から取り出し、室温でＳＯＣ５０％に調整し、交流インピーダンス法を用いて内部抵抗値を評価した。交流インピーダンス法は、電圧幅５ｍＶを１０ｋＨｚ～１０ｍＨｚの周波数で電池セルの直流電圧に重畳させ、等価回路によるフィッティング解析を行い、等価回路定数としての内部抵抗値を算出した。
【0014】
図１は、蓄電池の等価回路の一例を示す図である。ここで、Ｒ１１はオーミック抵抗、Ｒ１２およびＲ１３は反応抵抗、ＣＰＥ（Constant Phase Element）１およびＣＰＥ２はコンデンサ代用の容量成分、ＷＺは拡散抵抗である。また、Ｌは電極端子およびケーブルのリアクタンス成分、Ｒ１４は電極端子およびケーブルの抵抗成分である。Ｒ１１＋Ｒ１２＋Ｒ１３を蓄電池２の内部抵抗値としている。
【0015】
図２は、従来の蓄電池システムにおける経過時間と内部抵抗の近似値との関係の一例を示すグラフである。横軸を加速劣化試験の経過時間の１／２乗とし、縦軸を内部抵抗値（図１に示す等価回路のＲ１１＋Ｒ１２＋Ｒ１３）としている。図２に示すように、経過時間が増加すると共に内部抵抗値が上昇する。
【0016】
図２において、点線は、２５９４時間経過後まで、すなわち１／２乗した図２の横軸における５０．９までの内部抵抗の実測値を用いて導出した近似式を示している。加速劣化試験を行う前において、４つの電池セルの内部抵抗値を測定しており、平均でＲ０＝７４．２ｍΩとする。２５９４時間経過後までの内部抵抗の実測値で導出される近似式は次式（式１）の通りである。
【0017】
Ｒ１＝７４．２＋０．３４３１×ｔ１
１／２－２．０ ・・・（式１）
また、図２において、実線は、１８６３８時間経過後、すなわち１／２乗した図２の横軸における１３６．５までの内部抵抗の実測値を用いて導出した近似式を示しており、次式（式２）の通りである。この近似式（式２）を用いて内部抵抗の近似値を算出した場合、実際の内部抵抗の実測値と近い値になっている。
また、図２において、実線は、１８６３８時間経過後、すなわち１／２乗した図２の横軸における１３６．５までの内部抵抗の実測値を用いて導出した近似式を示しており、次式（式２）の通りである。この近似式（式２）を用いて内部抵抗の近似値を算出した場合、実際の内部抵抗の実測値と近い値になっている。
【0018】
Ｒ１＝７４．２＋０．０８７１×ｔ１
１／２＋４．８６ ・・・（式２）
図２に示すように、（式１）を用いて内部抵抗の近似値を算出した場合、誤差が大きくなっている。これは、点線で囲まれた（四角で示す）実測値が近似式から大きく乖離しており、この乖離が大きい実測値を用いて近似式を算出していることに起因する。
図２に示すように、（式１）を用いて内部抵抗の近似値を算出した場合、誤差が大きくなっている。これは、点線で囲まれた（四角で示す）実測値が近似式から大きく乖離しており、この乖離が大きい実測値を用いて近似式を算出していることに起因する。
【0019】
［実施形態１］
＜蓄電池システム１００Ａの構成＞
図３は、本発明の実施形態１に係る蓄電池システム１００Ａの概略構成を示す機能ブロック図である。蓄電池システム１００Ａは、電池劣化判定装置１Ａと、蓄電池２と、電流計３と、電圧計４と、ＲＴＣ（Real Time Clock）５とを含む。
＜蓄電池システム１００Ａの構成＞
図３は、本発明の実施形態１に係る蓄電池システム１００Ａの概略構成を示す機能ブロック図である。蓄電池システム１００Ａは、電池劣化判定装置１Ａと、蓄電池２と、電流計３と、電圧計４と、ＲＴＣ（Real Time Clock）５とを含む。
【0020】
本実施形態において、蓄電池２の一例としてリチウムイオン電池の場合について説明するが、これに限定されるものではない。電流計３は、蓄電池２の電流を計測し、その電流値を電池劣化判定装置１Ａに出力する。電圧計４は、蓄電池２の電圧を計測し、その電圧値を電池劣化判定装置１Ａに出力する。ＲＴＣ５は、電池劣化判定装置１Ａからの要求に応じて、現在の時刻情報を電池劣化判定装置１Ａに出力する。
【0021】
電池劣化判定装置１Ａは、内部抵抗値算出部１０１と、近似値算出部１０２と、差分値（評価値）算出部１０３Ａと、診断データ抽出部１０４と、近似係数算出部１０５と、運用時間計測部１０６と、停止時間計測部１０７と、充放電サイクル数計測部１０８と、劣化判定部１０９と、診断可否判定部１１０と、記憶部１１１とを含む。なお、差分値算出部１０３Ａは、評価値算出部とも呼ぶ。
【0022】
＜内部抵抗値算出部＞
内部抵抗値算出部１０１は、定期的に、電流計３から出力される電流値および電圧計４から出力される電圧値から、蓄電池２の内部抵抗の実測値を算出し、内部抵抗の実測値を記憶部１１１に格納する。このとき、内部抵抗値算出部１０１は、算出した内部抵抗の実測値以外に、そのときの運用時間、停止時間および充放電サイクル数を記憶部１１１から取得し、セットにして記憶部１１１に格納する。また、内部抵抗値算出部１０１は、ＲＴＣ５からその時の時刻を取得し、これらの情報に付加するようにしてもよい。この処理は定期的に行われるため、記憶部１１１には、これらのデータセットが多数格納されることになる。
内部抵抗値算出部１０１は、定期的に、電流計３から出力される電流値および電圧計４から出力される電圧値から、蓄電池２の内部抵抗の実測値を算出し、内部抵抗の実測値を記憶部１１１に格納する。このとき、内部抵抗値算出部１０１は、算出した内部抵抗の実測値以外に、そのときの運用時間、停止時間および充放電サイクル数を記憶部１１１から取得し、セットにして記憶部１１１に格納する。また、内部抵抗値算出部１０１は、ＲＴＣ５からその時の時刻を取得し、これらの情報に付加するようにしてもよい。この処理は定期的に行われるため、記憶部１１１には、これらのデータセットが多数格納されることになる。
【0023】
内部抵抗値算出部１０１は、例えば、蓄電池２の等価回路を用いたフィッティング解析を行うことにより、蓄電池２の内部抵抗値を算出する。この等価回路を用いたフィッティング解析は公知であるので、ここでの詳細な説明は行わない。
【0024】
また、内部抵抗値算出部１０１は、電流計３から出力される電流値および電圧計４から出力される電圧値から、充電内部抵抗値Ｒ２１および放電内部抵抗値Ｒ２２を算出し、これらいずれかの値を蓄電池２の内部抵抗値としてもよい。充電内部抵抗値Ｒ２１は、蓄電池２の充電時における内部抵抗値であり、放電内部抵抗値Ｒ２２は蓄電池２の放電時における内部抵抗値である。
【0025】
内部抵抗値算出部１０１は、記憶部１１１から、電流値Ｉ１、電流値Ｉ２、電圧値Ｕ１、および電圧値Ｕ２を取得し、以下の（式３）に基づいて、充電内部抵抗値Ｒ２１を算出する。
【0026】
Ｒ２１＝（Ｕ２－Ｕ１）／（Ｉ２－Ｉ１）・・・（式３）
ここで、電圧値Ｕ１は、蓄電池２に対して、充放電が行われていない待機状態から、一定の電流値Ｉ１により第１所定時間の充電を行い、充電が終了する直前に電流値Ｉ１が通電されている状態で計測された蓄電池２の電圧値である。電圧値Ｕ２は、蓄電池２に対して、充放電が行われていない待機状態から、電流値Ｉ１よりも大きな一定の電流値Ｉ２により第１所定時間の充電を行い、充電が終了する直前に電流値Ｉ２が通電されている状態で計測された蓄電池の電圧値である。
ここで、電圧値Ｕ１は、蓄電池２に対して、充放電が行われていない待機状態から、一定の電流値Ｉ１により第１所定時間の充電を行い、充電が終了する直前に電流値Ｉ１が通電されている状態で計測された蓄電池２の電圧値である。電圧値Ｕ２は、蓄電池２に対して、充放電が行われていない待機状態から、電流値Ｉ１よりも大きな一定の電流値Ｉ２により第１所定時間の充電を行い、充電が終了する直前に電流値Ｉ２が通電されている状態で計測された蓄電池の電圧値である。
【0027】
内部抵抗値算出部１０１は、蓄電池２を運用しながら、定期的に充電内部抵抗値Ｒ２１を算出する。内部抵抗値算出部１０１は、蓄電池２を運用しながら、定期的に所定のＳＯＣ（State Of Charge）の範囲にあることを確認し、電流値Ｉ１および電流値Ｉ２を蓄電池２に充電することにより、電圧値Ｕ１および電圧値Ｕ２を取得し、電流値Ｉ１、電流値Ｉ２、電圧値Ｕ１および電圧値Ｕ２を記憶部１１１に記憶する。ＳＯＣは、例えば、４５～５５％の範囲にある時とする。内部抵抗値算出部１０１は、記憶部１１１に記憶された電流値Ｉ１、電流値Ｉ２、電圧値Ｕ１および電圧値Ｕ２に基づき、充電内部抵抗値Ｒ２１を算出する。
【0028】
また、内部抵抗値算出部１０１は、記憶部１１１から、電流値Ｉ３、電流値Ｉ４、電圧値Ｕ３、および電圧値Ｕ４を取得し、以下の（式４）に基づいて、放電内部抵抗値Ｒ２２を算出する。
【0029】
Ｒ２２＝（Ｕ３－Ｕ４）／（Ｉ４－Ｉ３）・・・（式４）
ここで、電圧値Ｕ３は、蓄電池２に対して、充放電が行われていない待機状態から、一定の電流値Ｉ３により第２所定時間の放電を行い、当該放電が終了する直前に電流値Ｉ３が通電されている状態で計測された蓄電池の電圧値である。電圧値Ｕ４は、蓄電池２に対して、充放電が行われていない待機状態から、電流値Ｉ３よりも大きな一定の電流値Ｉ４により第２所定時間の放電を行い、放電が終了する直前に電流値Ｉ４が通電されている状態で計測された蓄電池２の電圧値である。
ここで、電圧値Ｕ３は、蓄電池２に対して、充放電が行われていない待機状態から、一定の電流値Ｉ３により第２所定時間の放電を行い、当該放電が終了する直前に電流値Ｉ３が通電されている状態で計測された蓄電池の電圧値である。電圧値Ｕ４は、蓄電池２に対して、充放電が行われていない待機状態から、電流値Ｉ３よりも大きな一定の電流値Ｉ４により第２所定時間の放電を行い、放電が終了する直前に電流値Ｉ４が通電されている状態で計測された蓄電池２の電圧値である。
【0030】
内部抵抗値算出部１０１は、蓄電池２を運用しながら、定期的に放電内部抵抗値Ｒ２２を算出する。内部抵抗値算出部１０１は、蓄電池２を運用しながら、定期的に所定のＳＯＣの範囲にあることを確認し、電流値Ｉ３および電流値Ｉ４を蓄電池２から放電することにより電圧値Ｕ３および電圧値Ｕ４を取得し、電流値Ｉ３、電流値Ｉ４、電圧値Ｕ３および電圧値Ｕ４を記憶部１１１に記憶する。ＳＯＣは、例えば４５～５５％の範囲にある時とする。内部抵抗値算出部１０１は、記憶部１１１に記憶された電流値Ｉ３、電流値Ｉ４、電圧値Ｕ３および電圧値Ｕ４に基づき、放電内部抵抗値Ｒ２２を算出する。
【0031】
運用時間計測部１０６は、蓄電池システム１００Ａの運用状態を監視しており、ＲＴＣ５を参照して、運用時間の合計を算出して記憶部１１１に格納する。ここで、運用時間とは、蓄電池２が充電中の時間と、蓄電池２が放電中の時間との合計時間である。運用時間計測部１０６は、逐次運用時間を更新し、記憶部１１１に格納する。
【0032】
停止時間計測部１０７は、蓄電池システム１００Ａの停止状態を監視しており、ＲＴＣ５を参照して、停止時間の合計を算出して記憶部１１１に格納する。ここで、停止時間とは、蓄電池システム１００Ａが充電中でも放電中でもない状態であり、総時間から運用時間を差し引いて停止時間を算出するようにしてもよい。停止時間計測部１０７は、逐次停止時間を更新し、記憶部１１１に格納する。
【0033】
充放電サイクル数計測部１０８は、蓄電池２の充放電サイクル数を計測し、充放電サイクル数を記憶部１１１に格納する。充放電サイクル数計測部１０８は、例えば、蓄電池２のＳＯＣが１０％以下の状態から充電を開始し、ＳＯＣが９０％以上の状態になったときに１サイクルとしてカウントする。なお、充放電サイクル数の計測方法は、これに限られるものではない。
【0034】
ここで、蓄電池２のＳＯＣは、蓄電池２が満充電状態（ＳＯＣ １００％）、または、完全放電状態（ＳＯＣ ０％）となってから蓄電池２に充放電される電流容量（Ａｈ）から算出される。さらに、蓄電池２を充放電が行われていない停止状態にして、停止状態から蓄電池２に充放電された電流容量により、蓄電池２のＳＯＣを算出してもよい。
【0035】
近似係数算出部１０５は、記憶部１１１に記憶される内部抵抗値算出部１０１によって算出された内部抵抗の実測値、運用時間計測部１０６によって計測された運用時間、停止時間計測部１０７によって計測された停止時間、充放電サイクル数計測部１０８によって計測された充放電サイクル数を以下の（式５）に代入し、最小二乗法によって近似係数ａ，ｂ，ｃおよびｄを算出する。このとき、記憶部１１１に記憶される全てのデータセット（内部抵抗の実測値、運用時間、停止時間、充放電サイクル数）が用いられる。
【0036】
Ｒ１＝Ｒ０＋ａ×ｔ１
α＋ｂ×ｔ２
β＋ｃ×ｎγ＋ｄ ・・・（式５）
ここで、Ｒ１は、近似式（式５）を用いて算出した蓄電池２の内部抵抗の近似値であり、劣化判定を行うときに用いられる値である。近似係数を算出する際には、Ｒ１に、内部抵抗値算出部１０１によって算出された内部抵抗の実測値が代入される。
ここで、Ｒ１は、近似式（式５）を用いて算出した蓄電池２の内部抵抗の近似値であり、劣化判定を行うときに用いられる値である。近似係数を算出する際には、Ｒ１に、内部抵抗値算出部１０１によって算出された内部抵抗の実測値が代入される。
【0037】
Ｒ０は、運用開始前または運用開始直後における蓄電池２の内部抵抗の実測値の初期値である。この初期値Ｒ０は、運用直後に内部抵抗値算出部１０１によって算出するのが好ましい。また、運用前に算出するようにしてもよい。
【0038】
ａは、運用中の蓄電池２に対して、経時的に複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数である。ｂは、停止中の蓄電池２に対して、経時的に複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数である。ｃは、運用中の蓄電池２に対して、充放電サイクル数に応じて複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数である。また、ｄは、運用中であるか停止中であるかにかかわらず、複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる定数である。
【0039】
ｔ１は、蓄電池２の運用中の経過時間である。ここでは、記憶部１１１に記憶される、運用時間計測部１０６によって計測された運用時間が用いられる。
【0040】
ｔ２は、蓄電池２の停止中の経過時間である。ここでは、記憶部１１１に記憶される、停止時間計測部１０７によって計測された停止時間が用いられる。
【0041】
ｎは、蓄電池２の運用中の充放電サイクル数である。ここでは、記憶部１１１に記憶される、充放電サイクル数計測部１０８によって計測された充放電サイクル数が用いられる。
【0042】
α、βおよびγは、蓄電池２の内部抵抗の実測値変化に対して最も誤差が少なくなるようなべき定数とすることが望ましいが、リチウムイオン電池の放電容量低下は、運用時間の１／２乗に比例するという、いわゆるルート則が知られている。そのため、これらのべき定数を１／２としてもよい。また、リチウムイオン電池の直流内部抵抗は、運用時間に比例するとも言われているため、これらのべき定数を１としてもよい。
【0043】
蓄電池２は、電流が印加されていない停止状態でも劣化する。したがって、運用中の経過時間、停止中の経過時間、および充放電サイクル数を管理し、（式５）を用いて蓄電池２の内部抵抗の近似値を算出することにより、より高精度な近似を行うことができる。なお、停止中の経過時間や充放電サイクル数を計測できない場合には、係数ｂおよびｃを０とし、運用中の経過時間のみで蓄電池２の内部抵抗値を近似するようにしてもよい。
【0044】
近似値算出部１０２は、近似係数算出部１０５によって算出された近似係数を用いた近似式に、実測値の計測時における運用時間ｔ１、停止時間ｔ２および充放電サイクル数ｎを代入し、蓄電池２の内部抵抗の近似値Ｒ１を計算する。
【0045】
差分値算出部１０３Ａは、評価値として、記憶部１１１に記憶される蓄電池２の複数の内部抵抗の実測値と、複数の内部抵抗の実測値に対応する内部抵抗の近似値との差分値を算出する。このとき、近似値算出部１０２は、記憶部１１１に記憶される複数の内部抵抗の実測値のそれぞれの計測時におけるデータセット（運用時間、停止時間、充放電サイクル数）と、直近の近似係数とを用いて、それぞれの内部抵抗の近似値を算出し、その内部抵抗の近似値が差分値の算出に用いられる。
【0046】
診断データ抽出部１０４は、差分値算出部１０３Ａによって算出された差分値の中から、例えば、差分値が大きい（乖離が大きい）順に所定割合のデータを除外することにより、蓄電池２を診断するために使用する診断データを抽出する。この所定割合は、差分値が大きい上位１０～５０％程度が適切であるが、この値に限定されるものではない。また、診断データ抽出部１０４は、差分値算出部１０３Ａによって算出された差分値の中から、例えば、差分値が大きい順に所定数のデータを除外して診断データを抽出するようにしてもよい。
【0047】
近似係数算出部１０５は、診断データ抽出部１０４によって抽出された診断データを用いて、新たな近似係数を算出する。そして、近似値算出部１０２は、近似係数算出部１０５によって算出された新たな近似係数を用いて、蓄電池２の内部抵抗の新たな近似値を算出する。
【0048】
診断可否判定部１１０は、蓄電池２の運用時間が所定の期間を経過しているか否かによって、蓄電池２の診断の可否を判定する。蓄電池２の運用初期はデータ数が少なく、近似精度が低下するため、蓄電池２の運用時間が所定の期間を経過するまで蓄電池２の診断を行わないようにしている。
【0049】
劣化判定部１０９は、近似値算出部１０２によって算出された蓄電池２の内部抵抗の新たな近似値と、判定値とを比較することにより、蓄電池２の劣化を判定する。蓄電池２の特性や使用用途によっても劣化を判定するための判定値が異なるため、一概に判定値を決めることは難しいが、例えば、判定値を１００ｍΩとし、劣化判定部１０９は、近似値算出部１０２によって算出された内部抵抗の新たな近似値が１００ｍΩを超えたときに、蓄電池２が劣化であると判定する。
【0050】
＜蓄電池システム１００Ａの処理手順＞
図４は、本発明の実施形態１に係る蓄電池システム１００Ａの処理手順を説明するためのフローチャートである。まず、内部抵抗値算出部１０１は、上述のように蓄電池２の内部抵抗の実測値を算出し、運用時間、停止時間および充放電サイクル数と共に記憶部１１１に格納する（Ｓ１）。
図４は、本発明の実施形態１に係る蓄電池システム１００Ａの処理手順を説明するためのフローチャートである。まず、内部抵抗値算出部１０１は、上述のように蓄電池２の内部抵抗の実測値を算出し、運用時間、停止時間および充放電サイクル数と共に記憶部１１１に格納する（Ｓ１）。
【0051】
次に、診断可否判定部１１０は、蓄電池２の運用時間が所定の期間（データ蓄積期間）ｔ０を経過しているか否かによって、蓄電池２の診断の可否を判定する（Ｓ２）。蓄電池２の運用時間がデータ蓄積期間ｔ０を経過していなければ（Ｓ２，Ｎｏ）、ステップＳ１１に処理が進む。
【0052】
また、蓄電池２の運用時間がデータ蓄積期間ｔ０を経過していれば（Ｓ２，Ｙｅｓ）、記憶部１１１に近似係数が記憶されているか否かが判定される（Ｓ３）。記憶部１１１に近似係数が記憶されていなければ（Ｓ３，Ｎｏ）、近似係数算出部１０５は、記憶部１１１に記憶されている全データを用いて、最小二乗法によって近似係数を算出し（Ｓ１２）、ステップＳ４に処理が進む。また、記憶部１１１に近似係数が記憶されていれば（Ｓ３，Ｙｅｓ）、ステップＳ４に処理が進む。
【0053】
なお、ステップＳ２とステップＳ３との間に、後述の図１０に示すステップＳ２３の処理が追加されてもよい。この場合、蓄電池２の運用データが所定の件数Ｎ０以上存在すれば、ステップＳ３に処理が進み、蓄電池２の運用データが所定の件数Ｎ０よりも少なければ、ステップＳ１１に処理が進むことになる。
【0054】
ステップＳ４において、近似値算出部１０２は、記憶部１１１に記憶される全蓄積データの診断時刻（実測値の計測時刻）におけるそれぞれの近似値を、直近の近似係数を用いて算出する。そして、差分値算出部１０３Ａは、それぞれの診断時刻における実測値と近似値との差分値を算出する（Ｓ５）。
【0055】
次に、診断データ抽出部１０４は、差分値の大きい順に上位Ｎｘ％（または上位所定数）のデータを除外する（Ｓ６）。そして、近似係数算出部１０５は、診断データ抽出部１０４によって抽出された[１００－Ｎｘ]％の診断データを用いて、近似式の新たな近似係数を算出する（Ｓ７）。このとき、近似係数算出部１０５は、記憶部１１１に記憶されている近似係数を、新たな近似係数に更新する。
【0056】
次に、近似値算出部１０２は、近似係数算出部１０５によって更新された新たな近似係数を用い、（式５）に示す近似式によって現在の蓄電池２の内部抵抗の近似値Ｒａｎａを算出する（Ｓ８）。そして、劣化判定部１０９は、近似値算出部１０２によって計算された内部抵抗の新たな近似値Ｒａｎａと、判定値とを比較し、内部抵抗の近似値Ｒａｎａが判定値を超えているか否かを判定する（Ｓ９）。内部抵抗の近似値Ｒａｎａが判定値を超えていれば（Ｓ９，Ｙｅｓ）、劣化判定部１０９は、蓄電池２が劣化していると判定し（Ｓ１０）、処理を終了する。
【0057】
また、内部抵抗の近似値Ｒａｎａが判定値を超えていなければ（Ｓ９，Ｎｏ）、劣化判定部１０９は、蓄電池２が劣化していないと判定し、次の内部抵抗の実測値の算出を待ち（Ｓ１１）、ステップＳ１に戻って以降の処理が繰り返される。ここで、次の内部抵抗の実測値の算出は定期的に、例えば、１週間ごとに内部抵抗値算出部１０１が内部抵抗の実測値を算出するようにしてもよい。
【0058】
図５は、更新前の近似係数適用時の近似値と、更新後の近似係数適用時の近似値とを示すグラフである。図５において、横軸が時間、縦軸が内部抵抗であり、細かい点線は、更新前の近似係数適用時の近似値を示しており、太い点線は、更新後の近似係数適用時の近似値を示している。また、黒い丸は、内部抵抗の実測値を示している。
【0059】
データ蓄積期間ｔ０までは、劣化判定部１０９による劣化判定は行われない。近似値算出部１０２は、記憶部１１１に記憶されている近似係数を用いて、全データの診断時刻における近似値を算出する。
【0060】
差分値算出部１０３Ａは、内部抵抗の実測値と近似値との差分値ΔＲを算出する。そして、診断データ抽出部１０４は、差分値ΔＲ（乖離）が大きい順に上位Ｎ％の実測値データを除外する。ここで、例えば、データ数が１０点であり、Ｎx＝２０％とすると、図５に示すように、乖離が大きい実測値ｄ１と実測値ｄ２とが除外され、残り８点の実測値が診断データとして抽出される。
【0061】
近似係数算出部１０５は、診断データ抽出部１０４によって抽出された８点の診断データを用いて、最小二乗法により近似係数を算出する。そして、近似係数算出部１０５は、算出した新たな近似係数を記憶部１１１に記憶することによって、近似係数を更新する。
【0062】
図５に示すように、乖離が大きい実測値ｄ１と実測値ｄ２とを含んだデータを用いて近似係数を算出しているため、更新前の近似係数適用時の近似値が、更新後の近似係数適用時の近似値よりも大きくなっていることが分かる。このように、乖離が大きい実測値データを除外することによって、内部抵抗の近似精度を高くすることができ、劣化判定部１０９は、蓄電池２の劣化を高精度で判定することが可能となる。
【0063】
図６は、乖離が大きい実測値を除外して内部抵抗を近似した場合を説明するためのグラフである。横軸を加速劣化試験の経過時間の１／２乗とし、縦軸を内部抵抗値（図１に示す等価回路のＲ１１＋Ｒ１２＋Ｒ１３）としている。なお、経過時間を１／２乗した時間の単位を、（√Ｈｒ）と表記することにする。
【0064】
図６において、黒い四角は、診断データ抽出部１０４によって抽出された診断データを示し、点線の四角は、診断データ抽出部１０４によって除外された実測値データを示している。また、実線は、全実測値データ（０～１３７（√Ｈｒ））を用いて算出した近似係数で内部抵抗値を近似した場合を示し、点線は、一部実測値データ（０～５１（√Ｈｒ））を用いて算出した近似係数で内部抵抗値を近似した場合を示し、一点鎖線は、乖離が大きい実測値データを除外した実測値データ（０～５１（√Ｈｒ））を用いて算出した近似係数で内部抵抗値を近似した場合を示している。
【0065】
まず、近似係数算出部１０５は、０～４５．８（√Ｈｒ）の実測値データを用いて、内部抵抗の近似式の近似係数を算出する（図４のＳ１２）。次に、差分値算出部１０３Ａは、０～５０．９（√Ｈｒ）の実測値と近似値との差分値ΔＲを算出する（図４のＳ５）。次に、診断データ抽出部１０４は、差分値ΔＲが大きい順に上位２０％（３点）の実測値データを除外する（図４のＳ６）。そして、近似係数算出部１０５は、抽出された診断データを用いて内部抵抗の近似式の新たな近似係数を算出し（図４のＳ７）、近似値算出部１０２は、５０．９（√Ｈｒ）における内部抵抗の新たな近似値を算出する（図４のＳ８）。
【0066】
全実測値データ（０～１３７（√Ｈｒ））を用いて（式５）の近似係数を算出した場合、次式（式６）の通りとなる。なお、（式５）に示す近似係数ｂ、ｃおよびｄを「０」としている。
【0067】
Ｒ１＝７９．１＋０．０８７×ｔ１
１／２
Ｒａｎａ＝８３．５０ｍΩ・・・（式６）
また、一部実測値データ（０～５０．９（√Ｈｒ））を用いて（式５）の近似係数を算出した場合、次式（式７）の通りとなる。
Ｒａｎａ＝８３．５０ｍΩ・・・（式６）
また、一部実測値データ（０～５０．９（√Ｈｒ））を用いて（式５）の近似係数を算出した場合、次式（式７）の通りとなる。
【0068】
Ｒ１＝７２．２＋０．３４３×ｔ１
１／２
Ｒａｎａ＝８９．６９ｍΩ・・・（式７）
また、乖離が大きい実測値データ（図６においては、点線の四角で示す３点のデータ）を除外して（式５）の近似係数を算出した場合、次式（式８）の通りとなる。
Ｒａｎａ＝８９．６９ｍΩ・・・（式７）
また、乖離が大きい実測値データ（図６においては、点線の四角で示す３点のデータ）を除外して（式５）の近似係数を算出した場合、次式（式８）の通りとなる。
【0069】
Ｒ１＝７３．３＋０．２１５×ｔ１
１／２
Ｒａｎａ＝８４．３２ｍΩ・・・（式８）
このように、乖離が大きい実測値データを除外して算出した近似係数で内部抵抗の近似値（図６の一点鎖線）を算出した場合、全実測値データを用いて算出した近似係数で内部抵抗の近似値（図６の実線）を算出した場合と比較しても、概ね近似結果が一致していることが分かる。
Ｒａｎａ＝８４．３２ｍΩ・・・（式８）
このように、乖離が大きい実測値データを除外して算出した近似係数で内部抵抗の近似値（図６の一点鎖線）を算出した場合、全実測値データを用いて算出した近似係数で内部抵抗の近似値（図６の実線）を算出した場合と比較しても、概ね近似結果が一致していることが分かる。
【0070】
以上説明したように、本実施形態に係る電池劣化判定装置１Ａによれば、近似係数算出部１０５が、診断データ抽出部１０４によって抽出された診断データを用いて新たな近似係数を算出し、近似値算出部１０２が、新たな近似係数を用いて、蓄電池２の内部抵抗の新たな近似値を算出する。したがって、劣化判定部１０９は、蓄電池２の劣化を高精度で判定することが可能となる。
【0071】
また、記憶部１１１は、内部抵抗値算出部１０１が、定期的に、電流計３によって計測された電流値および電圧計４によって計測された電圧値に基づいて算出した時系列の実測値を記憶する。したがって、近似値算出部１０２は、記憶部１１１を参照することによって、診断時における内部抵抗の近似値を容易に算出することができる。
【0072】
また、診断データ抽出部１０４は、記憶部１１１に記憶される時系列の実測値のうち、差分値が大きい順に所定割合の実測値を除外することによって、診断データを抽出する。したがって、近似係数算出部１０５は、診断データ抽出部１０４によって抽出された診断データを用いることによって、蓄電池２の劣化を高精度で判定することができる近似係数を算出することが可能となる。
【0073】
また、診断データ抽出部１０４は、記憶部１１１に記憶される時系列の実測値のうち、差分値が大きい順に所定数の実測値を除外することによって、診断データを抽出する。したがって、近似係数算出部１０５は、診断データ抽出部１０４によって抽出された診断データを用いることによって、蓄電池２の劣化を高精度で判定することができる近似係数を算出することが可能となる。
【0074】
また、近似値算出部１０２は、記憶部１１１に記憶された直近の新たな近似係数を用いて、蓄電池２の内部抵抗の近似値を算出するので、蓄電池２の劣化を高精度で判定することが可能となる。
【0075】
また、診断可否判定部１１０によって蓄電池２の診断が可能と判定された場合、劣化判定部１０９が蓄電池２の劣化を判定する。したがって、蓄積データ数が少ない蓄電池２の運用初期に劣化判定を行って、劣化判定の精度が低下するのを防止することが可能となる。
【0076】
［実施形態２］
本発明の実施形態１に係る電池劣化判定装置１Ａは、内部抵抗の実測値と近似値との差分を算出し、乖離が大きい上位Ｎ％のデータを除外したデータに基づいて新たな近似式を算出し、診断時の内部抵抗値を算出して劣化を判定するものである。しかしながら、乖離が大きい上位Ｎ％のデータを除外しても、乖離が大きいデータが多い場合には、近似精度が低下する場合がある。
本発明の実施形態１に係る電池劣化判定装置１Ａは、内部抵抗の実測値と近似値との差分を算出し、乖離が大きい上位Ｎ％のデータを除外したデータに基づいて新たな近似式を算出し、診断時の内部抵抗値を算出して劣化を判定するものである。しかしながら、乖離が大きい上位Ｎ％のデータを除外しても、乖離が大きいデータが多い場合には、近似精度が低下する場合がある。
【0077】
図７は、本発明の実施形態１に係る蓄電池システムにおいて、乖離が大きいデータを適切に除外できない場合を示すグラフである。図７において、点線で囲んでいるデータが除外されるべきデータを示しているが、乖離が大きいデータが多い場合には、点線で囲んでいるデータの数が多くなり、たとえ乖離が大きい上位Ｎ％のデータを除外したとしても、点線で囲んでいるデータが残る場合がある。本発明の実施形態２に係る蓄電池システムは、乖離が大きいデータを適切に除外することを可能にする。
【0078】
＜蓄電池システム１００Ｂの構成＞
図８は、本発明の実施形態２に係る蓄電池システム１００Ｂの概略構成を示す機能ブロック図である。本発明の実施形態２に係る蓄電池システム１００Ｂの概略構成は、図３に示す実施形態１に係る蓄電池システム１００Ａの概略構成と比較して、差分値（評価値）算出部１０３Ａが誤差率（評価値）算出部１０３Ｂに置換されている点と、診断データ抽出部１０４Ｂおよび診断可否判定部１１０Ｂの機能が異なっている点のみが異なる。したがって、重複する構成および機能の詳細な説明は繰り返さない。
図８は、本発明の実施形態２に係る蓄電池システム１００Ｂの概略構成を示す機能ブロック図である。本発明の実施形態２に係る蓄電池システム１００Ｂの概略構成は、図３に示す実施形態１に係る蓄電池システム１００Ａの概略構成と比較して、差分値（評価値）算出部１０３Ａが誤差率（評価値）算出部１０３Ｂに置換されている点と、診断データ抽出部１０４Ｂおよび診断可否判定部１１０Ｂの機能が異なっている点のみが異なる。したがって、重複する構成および機能の詳細な説明は繰り返さない。
【0079】
誤差率算出部１０３Ｂは、評価値として、記憶部１１１に記憶される蓄電池２の複数の内部抵抗の実測値と、複数の内部抵抗の実測値に対応する内部抵抗の近似値とを用いて誤差率を算出する。誤差率Ｘは、内部抵抗の実測値Ｒｒｅａｌの近似値Ｒｅｓｔに対する誤差率であり、次式（式９）によって表すことができる。
【0080】
Ｘ＝１００×（Ｒｒｅａｌ／Ｒｅｓｔ－１） ・・・（式９）
診断データ抽出部１０４Ｂは、誤差率算出部１０３Ｂによって算出された誤差率の中から、例えば、誤差率が所定の値（±Ｘa）よりも大きいデータ（誤差率の絶対値がＸaよりも大きいデータ）を除外することにより、蓄電池２を診断するために使用する診断データを抽出する。
診断データ抽出部１０４Ｂは、誤差率算出部１０３Ｂによって算出された誤差率の中から、例えば、誤差率が所定の値（±Ｘa）よりも大きいデータ（誤差率の絶対値がＸaよりも大きいデータ）を除外することにより、蓄電池２を診断するために使用する診断データを抽出する。
【0081】
近似係数算出部１０５は、診断データ抽出部１０４Ｂによって抽出された診断データを用いて、最小二乗法により近似係数を算出する。そして、近似係数算出部１０５は、算出した新たな近似係数を記憶部１１１に記憶することによって、近似係数を更新する。
【0082】
図９は、本発明の実施形態２に係る蓄電池システムにおいて、乖離が大きいデータを適切に除外できていることを示すグラフである。図９において、黒い四角が実測値データを示しており、実線が更新前の近似係数適用時の近似式を示しており、一点鎖線が更新後の近似係数適用時の近似式を示している。
【0083】
図９に示すように、誤差率が、近似値の±Ｘａ以上となる実測値データ（点線で囲んだデータ）を除外することによって、更新前の近似係数適用時の近似値よりも、更新後の近似係数適用時の近似値の方が実測値データに近くなっていることが分かる。このように、誤差率が大きい実測値データを除外することによって、内部抵抗の近似精度を高くすることができ、劣化判定部１０９は、蓄電池２の劣化を高精度で判定することが可能となる。
【0084】
診断可否判定部１１０Ｂは、蓄電池２の運用時間が所定の期間を経過しているか否か、および、蓄電池２の運用データが所定の件数だけ存在するかによって蓄電池２の診断の可否を判定する。蓄電池２の運用初期はデータ数が少なく、近似精度が低下するため、蓄電池２の運用時間が所定の期間を経過するまで、および、蓄電池２の運用データが所定の件数となるまで蓄電池２の診断を行わないようにしている。
【0085】
＜蓄電池システム１００Ｂの処理手順＞
図１０は、本発明の実施形態２に係る蓄電池システム１００Ｂの処理手順を説明するためのフローチャートである。まず、内部抵抗値算出部１０１は、上述のように蓄電池２の内部抵抗の実測値を算出し、運用時間、停止時間および充放電サイクル数と共に記憶部１１１に格納する（Ｓ２１）。
図１０は、本発明の実施形態２に係る蓄電池システム１００Ｂの処理手順を説明するためのフローチャートである。まず、内部抵抗値算出部１０１は、上述のように蓄電池２の内部抵抗の実測値を算出し、運用時間、停止時間および充放電サイクル数と共に記憶部１１１に格納する（Ｓ２１）。
【0086】
次に、診断可否判定部１１０Ｂは、蓄電池２の運用時間が所定の期間（データ蓄積期間）ｔ０を経過しているか否かによって、蓄電池２の診断の可否を判定する（Ｓ２２）。蓄電池２の運用時間がデータ蓄積期間ｔ０を経過していなければ（Ｓ２２，Ｎｏ）、ステップＳ３２に処理が進む。
【0087】
蓄電池２の運用時間がデータ蓄積期間ｔ０を経過していれば（Ｓ２２，Ｙｅｓ）、診断可否判定部１１０Ｂは、蓄電池２の運用データが所定の件数Ｎ０以上存在するかによって蓄電池２の診断の可否を判定する（Ｓ２３）。蓄電池２の運用データが所定の件数Ｎ０よりも少なければ（Ｓ２３，Ｎｏ）、ステップＳ３２に処理が進む。
【0088】
蓄電池２の運用データが所定の件数Ｎ０以上であれば（Ｓ２３，Ｙｅｓ）、記憶部１１１に近似係数が記憶されているか否かが判定される（Ｓ２４）。記憶部１１１に近似係数が記憶されていなければ（Ｓ２４，Ｎｏ）、近似係数算出部１０５は、記憶部１１１に記憶されている全データを用いて、最小二乗法によって近似係数を算出し（Ｓ３３）、ステップＳ２５に処理が進む。また、記憶部１１１に近似係数が記憶されていれば（Ｓ２４，Ｙｅｓ）、ステップＳ２５に処理が進む。
【0089】
ステップＳ２５において、近似値算出部１０２は、記憶部１１１に記憶される全蓄積データの診断時刻（実測値の計測時刻）におけるそれぞれの近似値を、直近の近似係数を用いて算出する。そして、誤差率算出部１０３Ｂは、それぞれの診断時刻における実測値の近似値に対する誤差率Ｘを算出する（Ｓ２６）。
【0090】
次に、診断データ抽出部１０４Ｂは、誤差率Ｘが閾値±Ｘａ以上となる実測値データを除外する（Ｓ２７）。そして、近似係数算出部１０５は、診断データ抽出部１０４Ｂによって抽出された診断データを用いて、近似式の新たな近似係数を算出する（Ｓ２８）。このとき、近似係数算出部１０５は、記憶部１１１に記憶されている近似係数を、新たな近似係数に更新する。
【0091】
次に、近似値算出部１０２は、近似係数算出部１０５によって更新された新たな近似係数を用い、（式５）に示す近似式によって現在の蓄電池２の内部抵抗の近似値Ｒａｎａを算出する（Ｓ２９）。そして、劣化判定部１０９は、近似値算出部１０２によって計算された内部抵抗の新たな近似値Ｒａｎａと、判定値とを比較し、内部抵抗の近似値Ｒａｎａが判定値を超えているか否かを判定する（Ｓ３０）。内部抵抗の近似値Ｒａｎａが判定値を超えていれば（Ｓ３０，Ｙｅｓ）、劣化判定部１０９は、蓄電池２が劣化していると判定し（Ｓ３１）、処理を終了する。
【0092】
また、内部抵抗の近似値Ｒａｎａが判定値を超えていなければ（Ｓ３０，Ｎｏ）、劣化判定部１０９は、蓄電池２が劣化していないと判定し、次の内部抵抗の実測値の算出を待ち（Ｓ３２）、ステップＳ２１に戻って以降の処理が繰り返される。ここで、次の内部抵抗の実測値の算出は定期的に、例えば、１週間ごとに内部抵抗値算出部１０１が内部抵抗の実測値を算出するようにしてもよい。
【0093】
図１１は、従来の実測値を除外しない場合と、本発明の実施形態１および実施形態２に係る蓄電池システムによって実測値を除外した場合とを示すグラフである。図１１において、四角プロットは内部抵抗の実測値データ、×プロットは従来の実測値を除外しない場合の内部抵抗の近似値、三角プロットは本発明の実施形態１で説明した手法により算出した内部抵抗Ｒａｎａ、丸プロットは本発明の実施形態２で説明した手法により算出した内部抵抗Ｒａｎａを示している。
【0094】
また、点線は従来の実測値を除外しない場合の内部抵抗の近似式のグラフ、実線は本発明の実施形態１で説明した手法により算出した内部抵抗の近似式のグラフ、一点鎖線は本発明の実施形態２で説明した手法により算出した内部抵抗の近似式のグラフを示している。
【0095】
本発明の実施形態１および実施形態２で説明した手法において、データ蓄積期間を４０（√Ｈｒ）、データ蓄積数を５点とし、４５．８(√Ｈｒ)以降（データ蓄積数は８点目以降）から近似係数の更新および各診断時刻における内部抵抗Ｒａｎａの算出を、図１０示すフローに基づいてデータが増えるたびに繰り返した。
【0096】
図１１においては、実施形態１の手法では除外する件数比率を全体の２０％とし、実施形態２の手法では除外する誤差率の閾値Ｘａを±１０％に設定した。また、どちらも劣化係数（Ｒ０,ａ）および近似値（Ｒ１）の算出には（式５）の近似式を用いた。なお、（式５）に、α＝１／２、ｂ＝０、β＝０、ｃ＝０、γ＝０、ｄ＝０を代入している。したがって、近似式は次式（式１０）の通りとなる。
【0097】
Ｒ１＝Ｒ０＋ａ×ｔ１
１／２ ・・・（式１０）
なお、従来の実測値を除外しない場合の内部抵抗の近似式は、次式（式１１）の通りである。また、従来の実測値を除外しない場合の決定係数は０．４１０８になっている。決定係数とは、推定された近似式の当てはまりの良さ（度合い）を表している。決定係数は、一般にＲ２で示され、０から１までの値をとる。１に近いほど、近似式が実際のデータに当てはまっていることを表している。
なお、従来の実測値を除外しない場合の内部抵抗の近似式は、次式（式１１）の通りである。また、従来の実測値を除外しない場合の決定係数は０．４１０８になっている。決定係数とは、推定された近似式の当てはまりの良さ（度合い）を表している。決定係数は、一般にＲ２で示され、０から１までの値をとる。１に近いほど、近似式が実際のデータに当てはまっていることを表している。
【0098】
ｙ＝０．０４２７ｘ＋８４．９９２ ・・・（式１１）
実施形態１の手法により算出した内部抵抗Ｒａｎａにおいて、４５．８（√Ｈｒ）時点で算出した内部抵抗Ｒａｎａはやや低めに算出され、次に診断した５０．９（√Ｈｒ）時点で算出した内部抵抗Ｒａｎａはやや高めに算出されるなど、４５．８～５０．９（√Ｈｒ）の短時間で内部抵抗Ｒａｎａが大きく変化しており、内部抵抗Ｒａｎａの安定性に欠ける結果となった。また、全ての内部抵抗Ｒａｎａの算出結果を直線近似した時の決定係数は０．９２８３になっていることからも内部抵抗Ｒａｎａの安定性がやや乏しいことが確認できる。
実施形態１の手法により算出した内部抵抗Ｒａｎａにおいて、４５．８（√Ｈｒ）時点で算出した内部抵抗Ｒａｎａはやや低めに算出され、次に診断した５０．９（√Ｈｒ）時点で算出した内部抵抗Ｒａｎａはやや高めに算出されるなど、４５．８～５０．９（√Ｈｒ）の短時間で内部抵抗Ｒａｎａが大きく変化しており、内部抵抗Ｒａｎａの安定性に欠ける結果となった。また、全ての内部抵抗Ｒａｎａの算出結果を直線近似した時の決定係数は０．９２８３になっていることからも内部抵抗Ｒａｎａの安定性がやや乏しいことが確認できる。
【0099】
なお、実施形態１の手法により算出した内部抵抗の近似式は、次式（式１２）の通りである。
【0100】
ｙ＝０．１５７１ｘ＋７４．２５４ ・・・（式１２）
一方、実施形態２の手法により算出した内部抵抗Ｒａｎａの場合、いずれの診断時刻においても内部抵抗Ｒａｎａは√経過時間に比例して増加しており、全ての内部抵抗Ｒａｎａの算出結果を直線近似した時の決定係数は０．９８４４になったことから、劣化状態を判定するための内部抵抗Ｒａｎａの安定性が向上しているのが分かる。
一方、実施形態２の手法により算出した内部抵抗Ｒａｎａの場合、いずれの診断時刻においても内部抵抗Ｒａｎａは√経過時間に比例して増加しており、全ての内部抵抗Ｒａｎａの算出結果を直線近似した時の決定係数は０．９８４４になったことから、劣化状態を判定するための内部抵抗Ｒａｎａの安定性が向上しているのが分かる。
【0101】
なお、実施形態２の手法により算出した内部抵抗の近似式は、次式（式１３）の通りである。
【0102】
ｙ＝０．１２３１ｘ＋７４．３７１ ・・・（式１３）
以上説明したように、本実施形態に係る電池劣化判定装置１Ｂによれば、近似係数算出部１０５が、診断データ抽出部１０４Ｂによって抽出された診断データを用いて新たな近似係数を算出し、近似値算出部１０２が、新たな近似係数を用いて、蓄電池２の内部抵抗の新たな近似値を算出する。したがって、劣化判定部１０９は、蓄電池２の劣化をさらに高精度で判定することが可能となる。
以上説明したように、本実施形態に係る電池劣化判定装置１Ｂによれば、近似係数算出部１０５が、診断データ抽出部１０４Ｂによって抽出された診断データを用いて新たな近似係数を算出し、近似値算出部１０２が、新たな近似係数を用いて、蓄電池２の内部抵抗の新たな近似値を算出する。したがって、劣化判定部１０９は、蓄電池２の劣化をさらに高精度で判定することが可能となる。
【0103】
〔ソフトウェアによる実現例〕
電池劣化判定装置１Ａおよび１Ｂの制御ブロック（特に内部抵抗値算出部１０１、近似値算出部１０２、差分値算出部１０３Ａ、誤差率算出部１０３Ｂ、診断データ抽出部１０４、１０４Ｂ、近似係数算出部１０５、劣化判定部１０９および診断可否判定部１１０、１１０Ｂ）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
電池劣化判定装置１Ａおよび１Ｂの制御ブロック（特に内部抵抗値算出部１０１、近似値算出部１０２、差分値算出部１０３Ａ、誤差率算出部１０３Ｂ、診断データ抽出部１０４、１０４Ｂ、近似係数算出部１０５、劣化判定部１０９および診断可否判定部１１０、１１０Ｂ）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【0104】
後者の場合、電池劣化判定装置１Ａおよび１Ｂは、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【0105】
〔まとめ〕
本発明の態様１に係る電池劣化判定装置は、電流計によって計測された電流値および電圧計によって計測された電圧値に基づいて、蓄電池の内部抵抗の実測値を算出する内部抵抗値算出部と、時系列の前記実測値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出する近似係数算出部と、前記近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する近似値算出部と、前記実測値と前記近似値とから当該実測値を評価するための評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値に基づいて、前記蓄電池を診断するために使用する前記実測値を診断データとして抽出する診断データ抽出部と、前記蓄電池の劣化を判定する劣化判定部と、を備え、前記近似係数算出部は、前記診断データ抽出部によって抽出された前記診断データを用いて新たな近似係数を算出し、前記近似値算出部は、前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出し、前記劣化判定部は、前記新たな近似値を用いて前記蓄電池の劣化を判定する。
本発明の態様１に係る電池劣化判定装置は、電流計によって計測された電流値および電圧計によって計測された電圧値に基づいて、蓄電池の内部抵抗の実測値を算出する内部抵抗値算出部と、時系列の前記実測値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出する近似係数算出部と、前記近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する近似値算出部と、前記実測値と前記近似値とから当該実測値を評価するための評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値に基づいて、前記蓄電池を診断するために使用する前記実測値を診断データとして抽出する診断データ抽出部と、前記蓄電池の劣化を判定する劣化判定部と、を備え、前記近似係数算出部は、前記診断データ抽出部によって抽出された前記診断データを用いて新たな近似係数を算出し、前記近似値算出部は、前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出し、前記劣化判定部は、前記新たな近似値を用いて前記蓄電池の劣化を判定する。
【0106】
本発明の態様２に係る電池劣化判定装置は、上記態様１において、前記電池劣化判定装置はさらに、前記内部抵抗値算出部が、定期的に、前記電流計によって計測された電流値および前記電圧計によって計測された電圧値に基づいて算出した時系列の前記実測値を記憶する記憶部を備える。
【0107】
本発明の態様３に係る電池劣化判定装置は、上記態様２において、前記評価値算出部は、前記評価値として、前記実測値と前記近似値との差分値を算出する。
【0108】
本発明の態様４に係る電池劣化判定装置は、上記態様３において、前記診断データ抽出部は、前記記憶部に記憶される時系列の前記実測値のうち、前記差分値が大きい順に所定割合の前記実測値を除外することによって、前記診断データを抽出する。
【0109】
本発明の態様５に係る電池劣化判定装置は、上記態様３において、前記診断データ抽出部は、前記記憶部に記憶される時系列の前記実測値のうち、前記差分値が大きい順に所定数の前記実測値を除外することによって、前記診断データを抽出する。
【0110】
本発明の態様６に係る電池劣化判定装置は、上記態様２において、前記評価値算出部は、前記評価値として、前記実測値の前記近似値に対する誤差率を算出する。
【0111】
本発明の態様７に係る電池劣化判定装置は、上記態様６において、前記診断データ抽出部は、前記記憶部に記憶される時系列の前記実測値のうち、前記誤差率の絶対値が所定値以上の前記実測値を除外することによって、前記診断データを抽出する。
【0112】
本発明の態様８に係る電池劣化判定装置は、上記態様２～７のいずれかにおいて、前記記憶部は、前記近似係数算出部が算出した前記新たな近似係数を記憶し、前記近似値算出部は、前記記憶部に記憶された直近の前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する。
【0113】
本発明の態様９に係る電池劣化判定装置は、上記態様１～８のいずれかにおいて、前記電池劣化判定装置はさらに、前記蓄電池の運用時間が所定の期間を経過しているかによって前記蓄電池の診断の可否を判定する診断可否判定部を備え、前記診断可否判定部によって前記蓄電池の診断が可能と判定された場合、前記劣化判定部が前記蓄電池の劣化を判定する。
【0114】
本発明の態様１０に係る電池劣化判定装置は、上記態様１～８のいずれかにおいて、前記電池劣化判定装置はさらに、前記蓄電池の運用データが所定の件数だけ存在するかによって前記蓄電池の診断の可否を判定する診断可否判定部を備え、前記診断可否判定部によって前記蓄電池の診断が可能と判定された場合、前記劣化判定部が前記蓄電池の劣化を判定する。
【0115】
本発明の態様１１に係る電池劣化判定装置は、上記態様１～１０のいずれかにおいて、前記電池劣化判定装置はさらに、前記蓄電池の運用時間を計測する運用時間計測部を備え、前記近似係数算出部は、前記内部抵抗値算出部によって算出された内部抵抗の実測値と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間とに基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出し、前記近似値算出部は、前記近似係数算出部によって算出された近似係数と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間とを用いて前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する。
【0116】
本発明の態様１２に係る電池劣化判定装置は、上記態様１１において、前記電池劣化判定装置はさらに、前記蓄電池の充放電サイクル数を計測する充放電サイクル数計測部を備え、前記近似係数算出部は、前記内部抵抗値算出部によって算出された内部抵抗の実測値と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間と、前記充放電サイクル数計測部によって計測された充放電サイクル数とに基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出し、前記近似値算出部は、前記近似係数算出部によって算出された近似係数と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間と、前記充放電サイクル数計測部によって計測された充放電サイクル数とを用いて前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する。
【0117】
本発明の態様１３に係る電池劣化判定装置は、上記態様１２において、前記電池劣化判定装置はさらに、前記蓄電池の停止時間を計測する停止時間計測部を備え、前記近似係数算出部は、前記内部抵抗値算出部によって算出された内部抵抗の実測値と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間と、前記充放電サイクル数計測部によって計測された充放電サイクル数と、前記停止時間計測部によって計測された停止時間とに基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出し、前記近似値算出部は、前記近似係数算出部によって算出された近似係数と、前記運用時間計測部によって計測された運用時間と、前記充放電サイクル数計測部によって計測された充放電サイクル数と、前記停止時間計測部によって計測された停止時間とを用いて前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する。
【0118】
本発明の態様１４に係る電池劣化判定装置は、上記態様１～１３のいずれかにおいて、前記近似係数算出部は、前記内部抵抗値算出部によって算出された複数の内部抵抗の実測値に最小二乗法を適用して近似式の近似係数を算出する。
【0119】
本発明の態様１５に係る電池劣化判定装置は、上記態様１～１４のいずれかにおいて、前記近似係数算出部は、次式（式５）を用いて前記近似式の近似係数を算出する。
【0120】
Ｒ１＝Ｒ０＋ａ×ｔ１
α＋ｂ×ｔ２
β＋ｃ×ｎγ＋ｄ ・・・（式５）
Ｒ１：蓄電池の内部抵抗の近似値
Ｒ０：蓄電池の内部抵抗値の初期値
ａ：運用中の蓄電池に対して、経時的に複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数
ｂ：停止中の蓄電池に対して、経時的に複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数
ｃ：運用中の蓄電池に対して、充放電サイクル数に応じて複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数
ｄ：運用中であるか停止中であるかにかかわらず、複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる定数
ｔ１：蓄電池の運用中の経過時間
ｔ２：蓄電池の停止中の経過時間
ｎ：蓄電池の運用中の充放電サイクル数
α：蓄電池の内部抵抗値変化に対して最も誤差が少なくなるようなｔ１のべき定数
β：蓄電池の内部抵抗値変化に対して最も誤差が少なくなるようなｔ２のべき定数
γ：蓄電池の内部抵抗値変化に対して最も誤差が少なくなるようなｎのべき定数。
Ｒ１：蓄電池の内部抵抗の近似値
Ｒ０：蓄電池の内部抵抗値の初期値
ａ：運用中の蓄電池に対して、経時的に複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数
ｂ：停止中の蓄電池に対して、経時的に複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数
ｃ：運用中の蓄電池に対して、充放電サイクル数に応じて複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる係数
ｄ：運用中であるか停止中であるかにかかわらず、複数回算出された内部抵抗の実測値を近似することにより求められる定数
ｔ１：蓄電池の運用中の経過時間
ｔ２：蓄電池の停止中の経過時間
ｎ：蓄電池の運用中の充放電サイクル数
α：蓄電池の内部抵抗値変化に対して最も誤差が少なくなるようなｔ１のべき定数
β：蓄電池の内部抵抗値変化に対して最も誤差が少なくなるようなｔ２のべき定数
γ：蓄電池の内部抵抗値変化に対して最も誤差が少なくなるようなｎのべき定数。
【0121】
本発明の態様１６に係る蓄電池システムは、蓄電池と、前記蓄電池の電流値を計測する電流計と、前記蓄電池の電圧値を計測する電圧計と、前記電流計によって計測された電流値および前記電圧計によって計測された電圧値に基づいて、蓄電池の内部抵抗の実測値を算出する内部抵抗値算出部と、時系列の前記実測値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出する近似係数算出部と、前記近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する近似値算出部と、前記実測値と前記近似値とから当該実測値を評価するための評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値に基づいて、前記蓄電池を診断するために使用する前記実測値を診断データとして抽出する診断データ抽出部と、前記蓄電池の劣化を判定する劣化判定部と、を備え、前記近似係数算出部は、前記診断データ抽出部によって抽出された前記診断データを用いて新たな近似係数を算出し、前記近似値算出部は、前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出し、前記劣化判定部は、前記新たな近似値を用いて前記蓄電池の劣化を判定する。
【0122】
本発明の態様１７に係る電池劣化判定方法は、蓄電池の電流値を計測する工程と、前記蓄電池の電圧値を計測する工程と、前記計測された電流値および前記計測された電圧値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗の実測値を算出する工程と、時系列の前記実測値に基づいて、前記蓄電池の内部抵抗値を近似するための近似式の近似係数を算出する工程と、前記近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の近似値を算出する工程と、前記実測値と前記近似値とから当該実測値を評価するための評価値を算出する工程と、前記評価値に基づいて、前記蓄電池を診断するために使用する前記実測値を診断データとして抽出する工程と、抽出された前記診断データを用いて新たな近似係数を算出する工程と、前記新たな近似係数を用いて、前記蓄電池の内部抵抗の新たな近似値を算出する工程と、前記新たな近似値を用いて前記蓄電池の劣化を判定する工程と、を含む。
【0123】
〔付記事項〕
本発明は上述した各実施形態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り、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
本発明は上述した各実施形態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り、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0124】
１Ａ，１Ｂ 電池劣化判定装置
２ 蓄電池
３ 電流計
４ 電圧計
５ ＲＴＣ
１００Ａ，１００Ｂ 蓄電池システム
１０１ 内部抵抗値算出部
１０２ 近似値算出部
１０３Ａ 差分値算出部（評価値算出部）
１０３Ｂ 誤差率算出部（評価値算出部）
１０４，１０４Ｂ 診断データ抽出部
１０５ 近似係数算出部
１０６ 運用時間計測部
１０７ 停止時間計測部
１０８ 充放電サイクル数計測部
１０９ 劣化判定部
１１０，１１０Ｂ 診断可否判定部
１１１ 記憶部
２ 蓄電池
３ 電流計
４ 電圧計
５ ＲＴＣ
１００Ａ，１００Ｂ 蓄電池システム
１０１ 内部抵抗値算出部
１０２ 近似値算出部
１０３Ａ 差分値算出部（評価値算出部）
１０３Ｂ 誤差率算出部（評価値算出部）
１０４，１０４Ｂ 診断データ抽出部
１０５ 近似係数算出部
１０６ 運用時間計測部
１０７ 停止時間計測部
１０８ 充放電サイクル数計測部
１０９ 劣化判定部
１１０，１１０Ｂ 診断可否判定部
１１１ 記憶部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】