(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】P2024136892
(43)【公開日】2024-10-04
(54)【発明の名称】蓄電装置、診断装置、および診断方法
(51)【国際特許分類】
G01R 31/396 20190101AFI20240927BHJP
G01R 31/392 20190101ALI20240927BHJP
G01R 31/367 20190101ALI20240927BHJP
H02J 7/00 20060101ALI20240927BHJP
H01M 10/48 20060101ALI20240927BHJP
【ＦＩ】
G01R31/396
G01R31/392
G01R31/367
H02J7/00 Y
H01M10/48 P
【審査請求】未請求
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023048193
(22)【出願日】2023-03-24
(71)【出願人】
【識別番号】000006231
【氏名又は名称】株式会社村田製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110001357
【氏名又は名称】弁理士法人つばさ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】中村 和夫
【テーマコード（参考）】
2G216
5G503
5H030
【Ｆターム（参考）】
2G216BA21
2G216BB01
2G216CB11
5G503AA01
5G503BA03
5G503BA04
5G503BB02
5G503CA11
5G503EA08
5G503FA19
5G503GD03
5G503GD06
5H030AA10
5H030AS01
5H030FF43
5H030FF44
(57)【要約】
【課題】蓄電池の不具合を効果的に診断することができる蓄電装置を得る。
【解決手段】本開示の一実施の形態に係る蓄電装置は、直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な複数の蓄電池と、複数の蓄電池のそれぞれの電圧を検出可能なセンサと、センサによる複数回分の検出結果に基づいて、複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成可能であり、第１の相関データに基づいて、第１の蓄電池の不具合を診断可能な処理部とを備える。
【選択図】図２
【解決手段】本開示の一実施の形態に係る蓄電装置は、直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な複数の蓄電池と、複数の蓄電池のそれぞれの電圧を検出可能なセンサと、センサによる複数回分の検出結果に基づいて、複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成可能であり、第１の相関データに基づいて、第１の蓄電池の不具合を診断可能な処理部とを備える。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な複数の蓄電池と、
前記複数の蓄電池のそれぞれの電圧を検出可能なセンサと、
前記センサによる複数回分の検出結果に基づいて、前記複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、前記第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または前記第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成可能であり、前記第１の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合を診断可能な処理部と
を備えた蓄電装置。
前記複数の蓄電池のそれぞれの電圧を検出可能なセンサと、
前記センサによる複数回分の検出結果に基づいて、前記複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、前記第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または前記第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成可能であり、前記第１の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合を診断可能な処理部と
を備えた蓄電装置。
【請求項2】
前記第１の相関データは、前記第１の蓄電池の電圧と、前記複数の蓄電池のうちの前記第１の蓄電池とは異なる第２の蓄電池の電圧との相関関係を示す
請求項１に記載の蓄電装置。
請求項１に記載の蓄電装置。
【請求項3】
前記処理部は、さらに、前記第１の蓄電池の電圧と、前記複数の蓄電池のうちの前記第１の蓄電池および前記第２の蓄電池とは異なる第３の蓄電池の電圧との相関関係を示す第２の相関データを生成可能であり、前記第１の相関データおよび前記第２の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合を診断可能である
請求項２に記載の蓄電装置。
請求項２に記載の蓄電装置。
【請求項4】
前記第１の相関データは、前記第１の蓄電池の電圧と、前記複数の蓄電池のうちの前記第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す
請求項１に記載の蓄電装置。
請求項１に記載の蓄電装置。
【請求項5】
前記第１の相関データは、前記第１の蓄電池の電圧と、前記複数の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す
請求項１に記載の蓄電装置。
請求項１に記載の蓄電装置。
【請求項6】
前記処理部は、蓄電池の電圧の相関関係を示す相関データが入力され不具合度合いが出力される学習済みモデルを用いて、前記第１の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合度合いを算出することにより、前記第１の蓄電池の不具合を診断可能である
請求項１に記載の蓄電装置。
請求項１に記載の蓄電装置。
【請求項7】
前記処理部は、前記第１の相関データに基づいて特徴量を抽出可能であり、前記特徴量に基づいて前記第１の蓄電池の不具合を診断可能である
請求項１に記載の蓄電装置。
請求項１に記載の蓄電装置。
【請求項8】
前記特徴量は、第１の軸は前記第１の蓄電池の電圧を示し、第２の軸は前記１以上の蓄電池の電圧を示す特性図における、特性の傾きを含む
請求項７に記載の蓄電装置。
請求項７に記載の蓄電装置。
【請求項9】
前記特徴量は、第１の軸は前記第１の蓄電池の電圧を示し、第２の軸は前記１以上の蓄電池の電圧を示す特性図における、特性の幅を含む
請求項７に記載の蓄電装置。
請求項７に記載の蓄電装置。
【請求項10】
前記処理部は、前記第１の蓄電池の診断結果に基づいて、前記第１の蓄電池を含むモジュールの交換を要求する処理を行うことが可能である
請求項１に記載の蓄電装置。
請求項１に記載の蓄電装置。
【請求項11】
直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な複数の蓄電池のそれぞれにおける電圧を検出可能なセンサから供給された複数回分の検出結果に基づいて、前記複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、前記第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または前記第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成可能であり、前記第１の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合を診断可能な処理部を備えた
診断装置。
診断装置。
【請求項12】
直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な複数の蓄電池のそれぞれにおける電圧を検出可能なセンサから供給された複数回分の検出結果に基づいて、前記複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、前記第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または前記第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成することと、
前記第１の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合を診断することと
を含む診断方法。
前記第１の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合を診断することと
を含む診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、蓄電池の不具合を診断する蓄電装置および診断装置、ならびにそのような蓄電装置および診断装置において用いられる診断方法に関する。
【背景技術】
【0002】
蓄電装置では、しばしば、不具合を検出する技術が用いられる。例えば、特許文献１には、稼働中の蓄電装置におけるデータに基づいて、蓄電装置の劣化状態を評価する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０―１１９７１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
このように、蓄電装置では、蓄電池の不具合を診断することが望まれており、不具合をより効果的に診断することが期待されている。
【0005】
蓄電池の不具合を効果的に診断することができる蓄電装置、診断装置、および診断方法を提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一実施の形態における蓄電装置は、複数の蓄電池と、センサと、処理部とを備えている。複数の蓄電池は、直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能なものである。センサは、複数の蓄電池のそれぞれの電圧を検出可能なものである。処理部は、センサによる複数回分の検出結果に基づいて、複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成可能であり、第１の相関データに基づいて、第１の蓄電池の不具合を診断可能なものである。
【0007】
本開示の一実施の形態における診断装置は、直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な複数の蓄電池のそれぞれにおける電圧を検出可能なセンサから供給された複数回分の検出結果に基づいて、複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成可能であり、第１の相関データに基づいて、第１の蓄電池の不具合を診断可能な診断回路を備えている。
【0008】
本開示の一実施の形態における診断方法は、直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な複数の蓄電池のそれぞれにおける電圧を検出可能なセンサから供給された複数回分の検出結果に基づいて、複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成することと、第１の相関データに基づいて、第１の蓄電池の不具合を診断することとを含むものである。
【0009】
本開示の一実施の形態における蓄電装置、診断装置、および診断方法によれば、蓄電池の不具合を効果的に診断することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、本開示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、説明は以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態
２．第２の実施の形態
１．第１の実施の形態
２．第２の実施の形態
【0012】
＜１．第１の実施の形態＞
［構成例］
図１は、一実施の形態に係る蓄電システム１の一構成例を表すものである。蓄電システム１は、制御装置８による制御に基づいて、商用電源などの系統電源９から供給された電力を貯蔵し、あるいは、貯蔵された電力を系統電源９に供給するように構成される。蓄電システム１は、パワーコンディショナ１１と、複数の蓄電ストリング２０と、システム管理装置１２とを備えている。この図１では、電力の供給経路を太線で示している。
［構成例］
図１は、一実施の形態に係る蓄電システム１の一構成例を表すものである。蓄電システム１は、制御装置８による制御に基づいて、商用電源などの系統電源９から供給された電力を貯蔵し、あるいは、貯蔵された電力を系統電源９に供給するように構成される。蓄電システム１は、パワーコンディショナ１１と、複数の蓄電ストリング２０と、システム管理装置１２とを備えている。この図１では、電力の供給経路を太線で示している。
【0013】
パワーコンディショナ１１は、系統電源９から供給された交流電力を、ＡＣ／ＤＣ変換により直流電力に変換し、変換された直流電力を複数の蓄電ストリング２０に供給するように構成される。また、パワーコンディショナ１１は、複数の蓄電ストリング２０から供給された直流電力を、ＤＣ／ＡＣ変換により交流電力に変換し、変換された交流電力を系統電源９に供給するようになっている。パワーコンディショナ１１は、正極側の電源線ＰＰ、および負極側の電源線ＰＮを介して、複数の蓄電ストリング２０に接続される。
【0014】
複数の蓄電ストリング２０のそれぞれは、パワーコンディショナ１１から供給された直流電力に基づいて蓄電池を充電し、あるいは蓄電池に充電された電力をパワーコンディショナ１１に供給するように構成される。複数の蓄電ストリング２０は、電源線ＰＰ，ＰＮを介してパワーコンディショナ１１に接続される。蓄電ストリング２０のそれぞれは、複数の蓄電モジュール３０と、蓄電管理ユニット４０とを有している。
【0015】
複数の蓄電モジュール３０は、電源線ＰＰと電源線ＰＮとをつなぐ電源経路に設けられる。複数の蓄電モジュール３０のそれぞれは、正極端子ＴＰと、負極端子ＴＮとを有している。蓄電ストリング２０では、この電源経路において、互いに並列に接続された２つの蓄電モジュール３０からなるユニットが、直列に複数接続される。
【0016】
【0017】
蓄電モジュール３０は、複数の蓄電池３１（この例では４つの蓄電池３１Ａ，３１Ｂ，３１Ｃ，３１Ｄ）と、複数のバランス回路３３（この例では４つのバランス回路３３Ａ，３３Ｂ，３３Ｃ，３３Ｄ）と、電流センサ３４と、温度センサ３５と、アナログフロントエンド回路３６と、モジュール制御部３７とを有している。
【0018】
４つの蓄電池３１は、蓄電モジュール３０の正極端子ＴＰと負極端子ＴＮとを結ぶ経路において、直列に接続される。蓄電池３１Ａの正極は正極端子ＴＰに導かれたノードＮ１に接続され、蓄電池３１Ａの負極はノードＮ２に接続される。蓄電池３１Ａの正極および負極の間の電圧は、蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡである。蓄電池３１Ｂの正極はノードＮ２に接続され、蓄電池３１Ｂの負極はノードＮ３に接続される。蓄電池３１Ｂの正極および負極の間の電圧は、蓄電池３１Ｂのセル電圧ＶＢである。蓄電池３１Ｃの正極はノードＮ３に接続され、蓄電池３１Ｃの負極はノードＮ４に接続される。蓄電池３１Ｃの正極および負極の間の電圧は、蓄電池３１Ｃのセル電圧ＶＣである。蓄電池３１Ｄの正極はノードＮ４に接続され、蓄電池３１Ｄの負極はノードＮ５に接続される。蓄電池３１Ｄの正極および負極の間の電圧は、蓄電池３１Ｄのセル電圧ＶＤである。４つの蓄電池３１のそれぞれでは、複数の蓄電セル３２が互いに並列に接続される。この蓄電セル３２は、例えば、リチウムイオン２次電池を用いて構成される。なお、この例では、４つの蓄電池３１のそれぞれに複数の蓄電セル３２を設けたが、これに限定されるものではなく、４つの蓄電池３１のそれぞれに１つの蓄電セル３２を設けてもよい。
【0019】
４つのバランス回路３３は、アナログフロントエンド回路３６から供給された制御信号に基づいて、４つの蓄電池３１のセル電圧をバランスさせるように構成される。バランス回路３３Ａは、蓄電池３１Ａに対応して設けられ、一端はノードＮ１に接続され、他端はノードＮ２に接続される。バランス回路３３Ｂは、蓄電池３１Ｂに対応して設けられ、一端はノードＮ２に接続され、他端はノードＮ３に接続される。バランス回路３３Ｃは、蓄電池３１Ｃに対応して設けられ、一端はノードＮ３に接続され、他端はノードＮ４に接続される。バランス回路３３Ｄは、蓄電池３１Ｄに対応して設けられ、一端はノードＮ４に接続され、他端はノードＮ５に接続される。
【0020】
４つの蓄電池３１のセル電圧は、互いにほぼ等しいことが期待される。しかしながら、例えば、ある１つの蓄電池３１のセル電圧が、他の蓄電池３１のセル電圧よりも大きくなることがあり得る。例えば、蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡが、蓄電池３１Ｂ，３１Ｃ，３１Ｄのセル電圧ＶＢ，ＶＣ，ＶＤよりも高い場合には、バランス回路３３Ａは、アナログフロントエンド回路３６から供給された制御信号に基づいて、バランス回路３３Ａに対応する蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡを、蓄電池３１Ｂ，３１Ｃ，３１Ｄのセル電圧ＶＢ，ＶＣ，ＶＤに近づかせるように動作する。具体的には、バランス回路３３Ａは、アナログフロントエンド回路３６から供給された制御信号に基づいて、ノードＮ１からノードＮ２に向かって電流を流し蓄電池３１Ａを放電させることにより、蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡを、他の蓄電池３１Ｂ，３１Ｃ，３１Ｄのセル電圧ＶＢ，ＶＣ，ＶＤに近づかせる。以上では、セル電圧ＶＡがセル電圧ＶＢ，ＶＣ，ＶＤよりも高い場合について説明したが、他の場合についても同様である。これにより、４つのバランス回路３３は、４つの蓄電池３１Ａ，３１Ｂ，３１Ｃ，３１Ｄのセル電圧ＶＡ，ＶＢ，ＶＣ，ＶＤをバランスさせることができるようになっている。
【0021】
電流センサ３４は、正極端子ＴＰと負極端子ＴＮとの間に流れる電流を検出するように構成される。電流センサ３４の一端はノードＮ５に接続され、電流センサ３４の他端は負極端子ＴＮに接続される。電流センサ３４は、例えば抵抗素子を用いて、その抵抗素子の両端間の電圧を検出することにより電流を検出するように構成することができる。なお、これに限定されるものではなく、電流センサ３４は、例えばホール素子を用いて、そのホール素子が生成するホール電圧を検出することにより電流を検出するように構成してもよい。
【0022】
温度センサ３５は、蓄電モジュール３０の温度を検出するように構成される。なお、この例では、１つの蓄電モジュール３０に１つの温度センサ３５を設けたが、これに限定されるものではなく、これに代えて、例えば複数の温度センサ３５を設けてもよい。
【0023】
アナログフロントエンド回路３６は、４つの蓄電池３１のセル電圧を検出し、４つの蓄電池３１のセル電圧の検出結果、電流センサ３４の検出結果、および温度センサ３５の検出結果をモジュール制御部３７に供給するように構成される。また、アナログフロントエンド回路３６は、モジュール制御部３７からの指示に基づいて、４つのバランス回路３３に制御信号を供給するようになっている。
【0024】
モジュール制御部３７は、例えばマイクロコントローラを用いて構成され、蓄電モジュール３０の動作を制御するように構成される。具体的には、モジュール制御部３７は、アナログフロントエンド回路３６から供給された、４つの蓄電池３１のセル電圧の検出結果、電流センサ３４の検出結果、および温度センサ３５の検出結果に基づいて、蓄電モジュール３０の動作を監視する。また、モジュール制御部３７は、アナログフロントエンド回路３６を介して、４つのバランス回路３３の動作を制御することにより、４つの蓄電池３１のセル電圧をバランスさせるようになっている。また、モジュール制御部３７は、蓄電管理ユニット４０のユニット制御部４３（後述）との間で通信を行うようになっている。
【0025】
モジュール制御部３７は、診断部３８を有している。診断部３８は、４つの蓄電池３１のセル電圧に基づいて、４つの蓄電池３１の不具合を診断するように構成される。具体的には、診断部３８は、ある所定の時間長を有する監視期間における、４つの蓄電池３１Ａ，３１Ｂ，３１Ｃ，３１Ｄのセル電圧ＶＡ，ＶＢ，ＶＣ，ＶＤについての１２個の相関データを生成し、この１２個の相関データに基づいて、蓄電池３１Ａ～３１Ｄの不具合を診断するようになっている。
【0026】
図３は、監視期間Ｐにおける、あるセル電圧の時間変化の一例を表すものである。監視期間Ｐの時間長は、この例では２日である。なお、これに限定されるものではなく、１日であってもよいし、１週間であってもよいし、１か月であってもよい。監視期間Ｐは、例えば繰り返し設定される。診断部３８は、監視期間Ｐにおいて、蓄電池３１Ａ～３１Ｄの４つのセル電圧を監視する。そして、診断部３８は、これらの４つのセル電圧に基づいて、１２個の相関データを生成する。
【0027】
図４は、相関データの一例を表すものである。この例では、蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡ、および蓄電池３１Ｂのセル電圧ＶＢに係る相関データＤＡＢを示している。この相関データＤＡＢでは、横軸はセル電圧ＶＢを示し、縦軸はセル電圧ＶＡを示す。診断部３８は、監視期間Ｐ内における同時刻に係るセル電圧ＶＡおよびセル電圧ＶＢに基づいて、１つの点をプロットする。診断部３８は、監視期間Ｐにおいて、この動作を繰り返すことにより、図４に示した相関データＤＡＢを生成する。診断部３８は、４つのセル電圧ＶＡ～ＶＤにおける全ての組合せについて、このような相関データを生成する。
【0028】
図５は、診断部３８が生成する相関データの一例を表すものである。診断部３８は、１２個の相関データＤＡＢ，ＤＡＣ，ＤＡＤ，ＤＢＡ，ＤＢＣ，ＤＢＤ，ＤＣＡ，ＤＣＢ，ＤＣＤ，ＤＤＡ，ＤＤＢ，ＤＤＣを生成する。この図５では、説明の便宜上、相関データを線で示している。
【0029】
例えば、相関データＤＡＢは、図４に示したように、セル電圧ＶＡおよびセル電圧ＶＢに係る相関データである。この相関データＤＡＢでは、横軸はセル電圧ＶＢを示し、縦軸はセル電圧ＶＡを示す。相関データＤＡＣは、セル電圧ＶＡおよびセル電圧ＶＣに係る相関データである。この相関データＤＡＣでは、横軸はセル電圧ＶＣを示し、縦軸はセル電圧ＶＡを示す。相関データＤＡＤは、セル電圧ＶＡおよびセル電圧ＶＤに係る相関データである。この相関データＤＡＤでは、横軸はセル電圧ＶＤを示し、縦軸はセル電圧ＶＡを示す。
【0030】
同様に、相関データＤＢＡは、セル電圧ＶＢおよびセル電圧ＶＡに係る相関データである。この相関データＤＢＡは、横軸はセル電圧ＶＡを示し、縦軸はセル電圧ＶＢを示す。相関データＤＢＣは、セル電圧ＶＢおよびセル電圧ＶＣに係る相関データである。この相関データＤＢＣでは、横軸はセル電圧ＶＣを示し、縦軸はセル電圧ＶＢを示す。相関データＤＢＤは、セル電圧ＶＢおよびセル電圧ＶＤに係る相関データである。この相関データＤＢＤでは、横軸はセル電圧ＶＤを示し、縦軸はセル電圧ＶＢを示す。
【0031】
同様に、相関データＤＣＡは、セル電圧ＶＣおよびセル電圧ＶＡに係る相関データである。この相関データＤＣＡは、横軸はセル電圧ＶＡを示し、縦軸はセル電圧ＶＣを示す。相関データＤＣＢは、セル電圧ＶＣおよびセル電圧ＶＢに係る相関データである。この相関データＤＣＢでは、横軸はセル電圧ＶＢを示し、縦軸はセル電圧ＶＣを示す。相関データＤＣＤは、セル電圧ＶＣおよびセル電圧ＶＤに係る相関データである。この相関データＤＣＤでは、横軸はセル電圧ＶＤを示し、縦軸はセル電圧ＶＣを示す。
【0032】
同様に、相関データＤＤＡは、セル電圧ＶＤおよびセル電圧ＶＡに係る相関データである。この相関データＤＤＡは、横軸はセル電圧ＶＡを示し、縦軸はセル電圧ＶＤを示す。相関データＤＤＢは、セル電圧ＶＤおよびセル電圧ＶＢに係る相関データである。この相関データＤＤＢでは、横軸はセル電圧ＶＢを示し、縦軸はセル電圧ＶＤを示す。相関データＤＤＣは、セル電圧ＶＤおよびセル電圧ＶＤに係る相関データである。この相関データＤＤＣでは、横軸はセル電圧ＶＣを示し、縦軸はセル電圧ＶＤを示す。
【0033】
診断部３８は、このような１２個の相関データを生成し、これらの１２個の相関データに基づいて、蓄電池３１Ａ～３１Ｄの不具合を診断する。具体的には、この例では、診断部３８は、機械学習の技術を用いて、蓄電池３１Ａ～３１Ｄの不具合を診断する。そして、診断部３８は、この診断結果に基づいて、蓄電モジュール３０を交換すべきかどうかを判断する。診断部３８が、蓄電モジュール３０を交換すべきであると判断した場合には、モジュール制御部３７は、蓄電モジュール３０の交換要求通知を、蓄電管理ユニット４０およびシステム管理装置１２を介して、制御装置８に送信するようになっている。
【0034】
蓄電管理ユニット４０（図１，２）は、蓄電ストリング２０を管理するように構成される。蓄電管理ユニット４０は、ヒューズ４１と、スイッチ４２と、ユニット制御部４３と、駆動部４４とを有している。
【0035】
ヒューズ４１は、図１に示したように、電源線ＰＰと複数の蓄電モジュール３０とを結ぶ電源経路に設けられ、過電流が生じた場合に、この電源経路を切断するように構成される。これにより、蓄電システム１では、ある蓄電ストリング２０に過電流が生じた場合に、その蓄電ストリング２０を電源線ＰＰから切り離すことができる。これにより、蓄電システム１では、安全性を高めることができるようになっている。
【0036】
スイッチ４２は、図１に示したように、電源線ＰＰと複数の蓄電モジュール３０とを結ぶ電源経路に設けられ、例えば蓄電モジュール３０に不具合が生じた場合に、この電源経路を一時的に切断するように構成される。スイッチ４２は、例えば、トランジスタやリレーを用いて構成され、駆動部４４により駆動されるようになっている。
【0037】
ユニット制御部４３は、例えばマイクロコントローラを用いて構成され、蓄電ストリング２０の動作を制御するように構成される。ユニット制御部４３は、例えば、蓄電モジュール３０に不具合が生じた場合に、駆動部４４を介してスイッチ４２をオフ状態にする。ユニット制御部４３は、その蓄電ストリング２０に含まれる複数の蓄電モジュール３０のそれぞれにおけるモジュール制御部３７との間で通信を行うとともに、システム管理装置１２との間で通信を行う。これにより、ユニット制御部４３は、その蓄電ストリング２０に含まれる複数の蓄電モジュール３０の動作状態を把握し、これらの動作状態をシステム管理装置１２に通知するとともに、システム管理装置１２からの指示に基づいて、蓄電ストリング２０の動作を制御するようになっている。
【0038】
駆動部４４は、ユニット制御部４３からの制御信号に基づいて、スイッチ４２を駆動するように構成される。
【0039】
システム管理装置１２（図１）は、例えばプロセッサやメモリを用いて構成され、蓄電システム１の動作を制御するように構成される。システム管理装置１２は、複数の蓄電ストリング２０のそれぞれにおける蓄電管理ユニット４０のユニット制御部４３との間で通信を行うとともに、制御装置８との間で通信を行う。これにより、システム管理装置１２は、例えば、複数の蓄電ストリング２０の動作状態を把握し、これらの動作状態を制御装置８に通知するとともに、制御装置８からの指示に基づいて、複数の蓄電ストリング２０の動作を制御するようになっている。
【0040】
また、システム管理装置１２は、制御装置８との間で、例えばリレーなどを介してフラグ信号Ｆの送受信を行うように構成される。具体的には、システム管理装置１２は、制御装置８から、緊急停止、充電停止、放電停止、緊急放電などを指示する様々なフラグ信号を受信することができる。また、システム管理装置１２は、制御装置８に対して、警報、軽故障、重故障、充電要求などを通知する様々なフラグ信号を送信することができるようになっている。
【0041】
制御装置８は、例えばプロセッサやメモリを用いて構成され、システム管理装置１２との間で通信を行うことにより、蓄電システム１の動作状態を把握するとともに、蓄電システム１の動作を制御するように構成される。また、制御装置８は、システム管理装置１２との間で、例えばリレーなどを介してフラグ信号の送受信を行うことができるようになっている。
【0042】
この構成により、蓄電システム１では、蓄電モジュール３０に不具合が生じた場合には、その蓄電モジュール３０のモジュール制御部３７は、蓄電モジュール３０の交換要求通知を、蓄電管理ユニット４０およびシステム管理装置１２を介して、制御装置８に送信する。これにより、作業員は、例えば、制御装置８において表示された、蓄電モジュール３０を交換すべき旨のメッセージに基づいて、蓄電モジュール３０を交換することができるようになっている。
【0043】
ここで、蓄電モジュール３０、蓄電ストリング２０、蓄電システム１のいずれか１つは、本開示の一実施の形態における「蓄電装置」の一具体例に対応する。蓄電池３１Ａ～３１Ｄは、本開示の一実施の形態における「複数の蓄電池」の一具体例に対応する。アナログフロントエンド回路３６は、本開示の一実施の形態における「センサ」の一具体例に対応する。モジュール制御部３７は、本開示の一実施の形態における「処理部」の一具体例に対応する。相関データＤＡＢ，ＤＡＣ，ＤＡＤ，ＤＢＡ，ＤＢＣ，ＤＢＤ，ＤＣＡ，ＤＣＢ，ＤＣＤ，ＤＤＡ，ＤＤＢ，ＤＤＣのうちのいずれか１つは、本開示の一実施の形態における「第１の相関データ」の一具体例に対応する。
【0044】
［動作および作用］
続いて、本実施の形態の蓄電システム１の動作および作用について説明する。
続いて、本実施の形態の蓄電システム１の動作および作用について説明する。
【0045】
（全体動作概要）
まず、図１を参照して、蓄電システム１の全体動作概要を説明する。パワーコンディショナ１１は、系統電源９から供給された交流電力を、ＡＣ／ＤＣ変換により直流電力に変換し、変換された直流電力を複数の蓄電ストリング２０に供給する。また、パワーコンディショナ１１は、複数の蓄電ストリング２０から供給された直流電力を、ＤＣ／ＡＣ変換により交流電力に変換し、変換された交流電力を系統電源９に供給する。複数の蓄電ストリング２０のそれぞれは、パワーコンディショナ１１から供給された直流電力に基づいて蓄電池３１を充電し、あるいは蓄電池３１に充電された電力をパワーコンディショナ１１に供給する。システム管理装置１２は、蓄電システム１の動作を制御する。
まず、図１を参照して、蓄電システム１の全体動作概要を説明する。パワーコンディショナ１１は、系統電源９から供給された交流電力を、ＡＣ／ＤＣ変換により直流電力に変換し、変換された直流電力を複数の蓄電ストリング２０に供給する。また、パワーコンディショナ１１は、複数の蓄電ストリング２０から供給された直流電力を、ＤＣ／ＡＣ変換により交流電力に変換し、変換された交流電力を系統電源９に供給する。複数の蓄電ストリング２０のそれぞれは、パワーコンディショナ１１から供給された直流電力に基づいて蓄電池３１を充電し、あるいは蓄電池３１に充電された電力をパワーコンディショナ１１に供給する。システム管理装置１２は、蓄電システム１の動作を制御する。
【0046】
複数の蓄電ストリング２０のそれぞれにおける蓄電モジュール３０では、４つの蓄電池３１は、電力を蓄える。４つのバランス回路３３は、アナログフロントエンド回路３６から供給された制御信号に基づいて、４つの蓄電池３１のセル電圧をバランスさせる。電流センサ３４は、正極端子ＴＰと負極端子ＴＮとの間に流れる電流を検出する。温度センサ３５は、蓄電モジュール３０の温度を検出する。アナログフロントエンド回路３６は、４つの蓄電池３１のセル電圧を検出し、４つの蓄電池３１のセル電圧の検出結果、電流センサ３４の検出結果、および温度センサ３５の検出結果をモジュール制御部３７に供給する。また、アナログフロントエンド回路３６は、モジュール制御部３７からの指示に基づいて、バランス回路３３Ａ～３３Ｄに制御信号を供給する。モジュール制御部３７は、４つの蓄電池３１のセル電圧の検出結果、温度センサ２５の検出結果、および電流センサ３４の検出結果に基づいて、蓄電モジュール３０の動作を監視する。また、モジュール制御部３７は、アナログフロントエンド回路３６を介して、バランス回路３３Ａ～３３Ｄの動作を制御することにより、４つの蓄電池３１のセル電圧をバランスさせる。モジュール制御部３７の診断部３８は、４つの蓄電池３１～３１のセル電圧に基づいて、４つの蓄電池３１の不具合を診断し、この診断結果に基づいて、蓄電モジュール３０を交換すべきかどうかを判断する。
【0047】
（詳細動作）
次に、診断部３８の動作について、詳細に説明する。
次に、診断部３８の動作について、詳細に説明する。
【0048】
図６は、診断部３８の一動作例を表すものである。診断部３８は、例えば繰り返し設定される監視期間Ｐが開始する度に、以下の処理を行う。
【0049】
まず、診断部３８は、アナログフロントエンド回路３６から、４つの蓄電池３１のセル電圧の検出結果を取得する（ステップＳ１０１）。具体的には、診断部３８は、蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡ、蓄電池３１Ｂのセル電圧ＶＢ、蓄電池３１Ｃのセル電圧ＶＣ、および蓄電池３１Ｄのセル電圧ＶＤの検出結果を取得する。
【0050】
次に、診断部３８は、ステップＳ１０１において取得した４つのセル電圧の検出結果に基づいて、図５に示した１２個の相関データを更新する（ステップＳ１０２）。具体的には、診断部３８は、セル電圧ＶＡ，ＶＢに基づいて相関データＤＡＢ，ＤＢＡを更新し、セル電圧ＶＡ，ＶＣに基づいて相関データＤＡＣ，ＤＣＡを更新し、セル電圧ＶＡ，ＶＤに基づいて相関データＤＡＤ，ＤＤＡを更新し、セル電圧ＶＢ，ＶＣに基づいて相関データＤＢＣ，ＤＣＢを更新し、セル電圧ＶＢ，ＶＤに基づいて相関データＤＢＤ，ＤＤＢを更新し、セル電圧ＶＣ，ＶＤに基づいて相関データＤＣＤ，ＤＤＣを更新する。
【0051】
次に、診断部３８は、監視期間Ｐが終了したかどうかを確認する（ステップＳ１０３）。監視期間Ｐがまだ終了していない場合（ステップＳ１０３において“Ｎ”）には、ステップＳ１０１に戻り、診断部３８は、監視期間Ｐが終了するまで、ステップＳ１０１～Ｓ１０３の処理を繰り返す。
【0052】
ステップＳ１０３において、監視期間Ｐが終了した場合（ステップＳ１０３において“Ｙ”）には、診断部３８は、１２個の相関データに基づいて、４つの蓄電池３１の不具合を診断する（ステップＳ１０４）。具体的には、診断部３８は、後述するように、機械学習の技術を用いて４つの蓄電池３１の不具合を診断する。この例では、診断部３８は、蓄電池３１の漏液によるセルリーク、および局所劣化を診断することができる。
【0053】
そして、診断部３８は、その診断結果に基づいて、蓄電モジュール３０が故障に至る可能性が高いかどうかを判断する（ステップＳ１０５）。故障に至る可能性が高くない場合（ステップＳ１０５において“Ｎ”）には、この処理は終了する。また、故障に至る可能性が高い場合（ステップＳ１０５において“Ｙ”）には、診断部３８は、蓄電モジュール３０を交換すべきと判断する（ステップＳ１０６）。そして、モジュール制御部３７は、蓄電モジュール３０の交換要求通知を、蓄電管理ユニット４０およびシステム管理装置１２を介して、制御装置８に送信する。
【0054】
以上で、この処理は終了する。作業員は、例えば、制御装置８において表示された、蓄電モジュール３０を交換すべき旨のメッセージに基づいて、蓄電モジュール３０を交換することができる。
【0055】
このように、蓄電システム１では、例えば漏液によるセルリークや局所劣化などの蓄電池３１の不具合を早期に診断することができる。これにより、蓄電モジュール３０が故障に至る前に蓄電モジュール３０を交換することができるため、蓄電システム１の動作が突然停止する可能性を低減することができ、ひいては、蓄電システム１の全体のメンテナンス回数を削減することができる。
【0056】
次に、機械学習の技術を用いた、漏液によるセルリーク、および局所劣化の診断について、詳細に説明する。
【0057】
図７Ａ～７Ｃは、セルリークが生じた場合における相関データＤＡＢの一例を表すものであり、図７（Ａ）は蓄電池３１Ａ，３１Ｂがともに正常である場合を示し、図７（Ｂ）は蓄電池３１Ａに軽度のセルリークが生じた場合を示し、図７（Ｃ）は蓄電池３１Ａに重度のセルリークが生じた場合を示す。蓄電池３１Ａに軽度のセルリークが生じた場合には、例えば、図７（Ｂ）に示したように、セル電圧ＶＢが高い部分において、セル電圧ＶＡが減少する。また、蓄電池３１Ａに重度のセルリークが生じた場合には、例えば、図７（Ｃ）に示したように、セル電圧ＶＢが高い部分において、セル電圧ＶＡがより大きく減少する。また、広いセル電圧ＶＢの範囲において、傾斜が小さくなる。このように、相関データは、蓄電池３１における不具合に応じたものとなる。診断部３８は、このような相関データに基づいて、漏液によるセルリークを診断することができる。
【0058】
図８は、漏液によるセルリークを診断するニューラルネットワークモデルＮＭの一例を表すものである。このニューラルネットワークモデルＮＭは、相関データＤが入力され、セルリークについての診断結果ＲＥＳが出力されるモデルである。診断結果ＲＥＳは、セルリークについての不具合度合いについての情報を含む。
【0059】
ニューラルネットワークモデルＮＭは、入力層ＬＸにおけるｋ個のニューロンｘ（ニューロンｘ１～ｘｋ）と、中間層ＬＹおけるｍ個のニューロンｙ（ニューロンｙ１～ｙｍ）と、出力層ＬＺにおけるｎ個のニューロンｚ（ニューロンｚ１～ｚｎ）とを有している。なお、これに限定されるものではなく、例えば、より多くの中間層ＬＹを有していてもよい。入力層ＬＸと中間層ＬＹとの間、中間層ＬＹと出力層ＬＺとの間には、層間のニューロンを接続するノードが張られており、それぞれのノードには、重みｗｉ（ｉは自然数）が対応づけられている。
【0060】
ニューラルネットワークモデルＮＭは、予め学習処理が行われることにより生成される。例えば、蓄電池３１Ａ，３１Ｂがともに正常である場合における相関データＤＡＢが入力された場合には、ニューロンｚ１の出力信号が“１”になり、その他の出力層ＬＺのニューロンの出力信号が“０”になるように学習される。蓄電池３１Ａのリーク抵抗値が２５％より大きく５０％以下であり、蓄電池３１Ｂは正常である場合における相関データＤＡＢが入力された場合には、ニューロンｚ２の出力信号が“１”になり、その他の出力層ＬＺのニューロンの出力信号が“０”になるように学習される。蓄電池３１Ａのリーク抵抗値が２０％より大きく２５％以下であり、蓄電池３１Ｂは正常である場合における相関データＤＡＢが入力された場合には、ニューロンｚ３の出力信号が“１”になり、その他の出力層ＬＺのニューロンの出力信号が“０”になるように学習される。診断部３８は、このように学習されたニューラルネットワークモデルＮＭを用いて、漏液によるセルリークを診断することができる。ここで、ニューラルネットワークモデルＮＭは、本開示の一実施の形態における「学習済みモデル」の一具体例に対応する。
【0061】
診断部３８は、例えば、図９において網掛けで示した相関データＤＡＢ，ＤＡＣ，ＤＡＤの全てにおいて、蓄電池３１Ａのリーク抵抗値が所定の値以下（例えば２５％以下）である場合に、蓄電モジュール３０が故障に至る可能性が高いので、蓄電モジュール３０を交換すべきと判断する。ここで、例えば、相関データＤＡＢは、本開示の一実施の形態における「第１の相関データ」の一具体例に対応し、相関データＤＡＣは、本開示の一実施の形態における「第２の相関データ」の一具体例に対応する。同様に、診断部３８は、例えば、相関データＤＢＡ，ＤＢＣ，ＤＢＤの全てにおいて、蓄電池３１Ｂのリーク抵抗値が所定の値以下である場合に、蓄電モジュール３０が故障に至る可能性が高いので、蓄電モジュール３０を交換すべきと判断する。診断部３８は、例えば、相関データＤＣＡ，ＤＣＢ，ＤＣＤの全てにおいて、蓄電池３１Ｃのリーク抵抗値が所定の値以下である場合に、蓄電モジュール３０が故障に至る可能性が高いので、蓄電モジュール３０を交換すべきと判断する。診断部３８は、例えば、相関データＤＤＡ，ＤＤＢ，ＤＤＣの全てにおいて、蓄電池３１Ｄのリーク抵抗値が所定の値以下である場合に、蓄電モジュール３０が故障に至る可能性が高いので、蓄電モジュール３０を交換すべきと判断する。このように、蓄電システム１では、蓄電池３１の不具合を早期に診断することにより、蓄電モジュール３０を交換すべきかどうかを早期に判断することができる。
【0062】
図１０Ａ，１０Ｂは、局所劣化が生じた場合における相関データＤＡＢの一例を表すものであり、図１０（Ａ）は蓄電池３１Ａ，３１Ｂがともに正常である場合を示し、図１０（Ｂ）は蓄電池３１Ａに１０％程度の局所劣化が生じた場合を示す。蓄電池３１Ａに重度の局所劣化が生じた場合には、図１０（Ｂ）に示したように、広いセル電圧ＶＢの範囲において、傾斜が小さくなる。また、セルリークの場合とは異なり、セル電圧ＶＢが高い部分においてセル電圧ＶＡはさほど減少しない。このように、相関データは、蓄電池３１における不具合に応じたものとなる。
【0063】
診断部３８は、このような相関データに基づいて、例えば、漏液によるセルリークの場合（図８，９）と同様に、局所劣化を診断可能なニューラルネットワークモデルＮＭを用いて、局所劣化を診断することができ、蓄電モジュール３０を交換すべきかどうかを判断することができる。なお、この例では、セルリークを診断可能なニューラルネットワークモデルＮＭ、および局所劣化を診断可能なニューラルネットワークモデルＮＭを別々に設けたが、これに限定されるものではなく、１つのニューラルネットワークモデルＮＭを用いて、漏液によるセルリークおよび局所劣化の両方を診断できるようにしてもよい。
【0064】
このように、蓄電システム１では、直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な４つの蓄電池３１と、４つの蓄電池３１のそれぞれの電圧を検出可能なアナログフロントエンド回路３６と、アナログフロントエンド回路３６による複数回分の検出結果に基づいて、４つの蓄電池３１のうちの第１の蓄電池の電圧と第２の蓄電池の電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成可能であり、第１の相関データに基づいて、第１の蓄電池の不具合を診断可能なモジュール制御部３７とを設けるようにした。これにより、蓄電システム１では、例えば、漏液によるセルリークや、局所劣化が生じていることを診断することができるので、蓄電池３１の不具合を効果的に診断することができる。すなわち、直列に接続された４つの蓄電池３１では、動作において、セル電圧がほぼ同じであることが期待されるが、例えば、ある蓄電池３１に不具合が生じている場合には、その蓄電池３１のセル電圧の振る舞いが、他の蓄電池３１のセル電圧の振る舞いと異なり得る。蓄電システム１では、２つの蓄電池３１の電圧の相関関係を示す相関データに基づいて、蓄電池３１の不具合を診断するようにしたので、例えばＳＯＣ（State Of Charge）などを用いることなく、蓄電池３１の不具合を効果的に診断することができる。
【0065】
また、蓄電システム１では、モジュール制御部３７は、さらに、第１の蓄電池の電圧と第３の蓄電池の電圧との相関関係を示す第２の相関データを生成可能であり、第１の相関データおよび第２の相関データに基づいて、第１の蓄電池の不具合を診断するようにした。これにより、蓄電システム１では、図９に示すように、不具合が生じている蓄電池３１を特定することができるので、蓄電池３１の不具合を効果的に診断することができる。
【0066】
また、蓄電システム１では、モジュール制御部３７は、蓄電池３１の電圧の相関関係を示す相関データが入力され不具合度合いが出力されるニューラルネットワークモデルＮＭを用いて、第１の相関データに基づいて、第１の蓄電池の不具合度合いを算出することにより、第１の蓄電池の不具合を診断するようにした。これにより、相関データが、不具合度合いに応じて複雑に変化する場合でも、ルールベースの処理に比べて、不具合度合いをより容易に推定することができる。その結果、蓄電システム１では、蓄電池３１の不具合を効果的に診断することができる。
【0067】
また、蓄電システム１では、モジュール制御部３７は、第１の蓄電池の診断結果に基づいて、第１の蓄電池を含む蓄電モジュール３０の交換を要求する処理を行うようにした。これにより、蓄電システム１では、例えば作業員が、その要求に基づいて、蓄電モジュール３０が完全に故障する前に、蓄電モジュール３０を交換することができる。これにより、蓄電システム１では、例えば、システムの稼働が停止する時間を短くすることができる。
【0068】
［効果］
以上のように本実施の形態では、直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な４つの蓄電池と、４つの蓄電池のそれぞれの電圧を検出可能なアナログフロントエンド回路と、アナログフロントエンド回路による複数回分の検出結果に基づいて、４つの蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と第２の蓄電池の電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成可能であり、第１の相関データに基づいて、第１の蓄電池の不具合を診断可能なモジュール制御部とを設けるようにしたので、蓄電池の不具合を効果的に診断することができる。
以上のように本実施の形態では、直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な４つの蓄電池と、４つの蓄電池のそれぞれの電圧を検出可能なアナログフロントエンド回路と、アナログフロントエンド回路による複数回分の検出結果に基づいて、４つの蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と第２の蓄電池の電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成可能であり、第１の相関データに基づいて、第１の蓄電池の不具合を診断可能なモジュール制御部とを設けるようにしたので、蓄電池の不具合を効果的に診断することができる。
【0069】
本実施の形態では、モジュール制御部は、さらに、第１の蓄電池の電圧と第３の蓄電池の電圧との相関関係を示す第２の相関データを生成可能であり、第１の相関データおよび第２の相関データに基づいて、第１の蓄電池の不具合を診断するようにしたので、蓄電池の不具合を効果的に診断することができる。
【0070】
本実施の形態では、モジュール制御部は、蓄電池の電圧の相関関係を示す相関データが入力され不具合度合いが出力されるニューラルネットワークモデルを用いて、第１の相関データに基づいて、第１の蓄電池の不具合度合いを算出することにより、第１の蓄電池の不具合を診断するようにしたので、蓄電池の不具合を効果的に診断することができる。
【0071】
本実施の形態では、モジュール制御部３７は、第１の蓄電池の診断結果に基づいて、第１の蓄電池を含む蓄電モジュール３０の交換を要求する処理を行うようにしたので、システムの稼働が停止する時間を短くすることができる。
【0072】
［変形例１－１］
上記実施の形態等では、漏液によるセルリークおよび局所劣化を診断したが、これに限定されるものではない。これに代えて、例えば、漏液によるセルリークおよび局所劣化のうちの一方のみを診断してもよいし、漏液によるセルリークおよび局所劣化以外の不具合を診断してもよい。
上記実施の形態等では、漏液によるセルリークおよび局所劣化を診断したが、これに限定されるものではない。これに代えて、例えば、漏液によるセルリークおよび局所劣化のうちの一方のみを診断してもよいし、漏液によるセルリークおよび局所劣化以外の不具合を診断してもよい。
【0073】
［変形例１－２］
上記実施の形態等では、機械学習の技術を用いて蓄電池３１の不具合を診断したが、これに限定されるものではない。これに代えて、いわゆるルールベースの技術を用いて蓄電池３１を診断してもよい。以下に、相関データに含まれる特徴量を用いて蓄電池３１の不具合を診断する例について、詳細に説明する。
上記実施の形態等では、機械学習の技術を用いて蓄電池３１の不具合を診断したが、これに限定されるものではない。これに代えて、いわゆるルールベースの技術を用いて蓄電池３１を診断してもよい。以下に、相関データに含まれる特徴量を用いて蓄電池３１の不具合を診断する例について、詳細に説明する。
【0074】
本変形例に係る診断部３８は、１２個の相関データのそれぞれに基づいて、特徴量を算出し、その特徴量に基づいて蓄電池３１の不具合を診断するように構成される。
【0075】
図１１は、相関データＤＡＢを模式的に表すものである。相関データＤＡＢは、横軸の値が大きくなるほど、縦軸の値が大きくなる、右上がりの特性を示す。この例では、診断部３８は、相関データＤＡＢに含まれる傾きｋおよび幅Ｗを用いて、蓄電池３１の不具合を診断する。傾きｋは、図１１における特性の傾きであり、幅Ｗは、図１１における特性の幅である。診断部３８は、この例では、傾きｋおよび幅Ｗを、相関データの特徴量として用いる。診断部３８は、この傾きｋおよび幅Ｗを、図１２に示すようにプロットする。診断部３８は、傾きｋおよび幅Ｗに基づいて、蓄電池３１の不具合を診断することができる。
【0076】
すなわち、図１３に示すように、傾きｋおよび幅Ｗは、不具合によって異なる。例えば、正常な蓄電池３１、および軽度のセルリークが生じている蓄電池３１では、図１３に示したグループＧ１のように、傾きｋは大きく、幅Ｗが小さい。一方、例えば、重度のセルリークが生じると、図１３に示したグループＧ２のように、傾きｋが低下するとともに、幅Ｗが増大する。また、例えば、局所劣化が生じると、図１３に示すグループＧ３のように、傾きｋがやや低下するとともに、幅Ｗが増大する。よって、グループＧ１，Ｇ２，Ｇ３は、図１３に示したように、傾きｋおよび幅Ｗにより判別可能である。診断部３８は、傾きｋおよび幅Ｗに基づいて、蓄電池３１の不具合を診断することができる。
【0077】
なお、この例では、診断部３８は、傾きｋおよび幅Ｗを用いて蓄電池３１の不具合を診断したが、これに限定されるものではない。これに代えて、診断部３８は、例えば、傾きｋおよび幅Ｗのうちの一方のみを用いて蓄電池３１の不具合を診断してもよいし、傾きｋおよび幅Ｗ以外の特徴量を用いて蓄電池３１の不具合を診断してもよい。また、診断部３８は、他の特徴量を用いて、蓄電池３１の不具合を診断してもよい。
【0078】
［その他の変形例］
また、これらの変形例のうちの２以上を組み合わせてもよい
また、これらの変形例のうちの２以上を組み合わせてもよい
【0079】
＜２．第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態に係る蓄電システム２について説明する。本実施の形態は、相関データが、上記第１の実施の形態と異なるものである。なお、上記第１の実施の形態に係る蓄電システム１と実質的に同一の構成部分には同一の符号を付し、適宜説明を省略する。
次に、第２の実施の形態に係る蓄電システム２について説明する。本実施の形態は、相関データが、上記第１の実施の形態と異なるものである。なお、上記第１の実施の形態に係る蓄電システム１と実質的に同一の構成部分には同一の符号を付し、適宜説明を省略する。
【0080】
図１４は、蓄電システム２における蓄電モジュール５０の一構成例を表すものである。蓄電モジュール５０は、モジュール制御部５７を有している。モジュール制御部５７は、診断部５８を有している。診断部５８は、４つの蓄電池３１のセル電圧に基づいて、４つの蓄電池３１の不具合を診断するように構成される。具体的には、診断部５８は、ある所定の時間長を有する監視期間における、４つのセル電圧についての４つの相関データを生成し、この４つの相関データに基づいて、蓄電池３１Ａ～３１Ｄの不具合を診断するようになっている。
【0081】
まず、診断部５８は、上記実施の形態の場合（図３）と同様に、監視期間Ｐにおいて、蓄電池３１Ａ～３１Ｄの４つのセル電圧を監視する。そして、診断部５８は、これらの４つのセル電圧に基づいて、４つの相関データを生成する。
【0082】
図１５は、相関データの一例を表すものである。この例では、蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡ、および蓄電池３１Ｂ～３１Ｄのセル電圧ＶＢ～ＶＤの代表電圧ＶＢＣＤに係る相関データＤＡを示している。代表電圧ＶＢＣＤは、セル電圧ＶＢ，ＶＣ，ＶＤの平均値を示す電圧であってもよいし、セル電圧ＶＢ，ＶＣ，ＶＤの中央値を示す電圧であってもよい。この相関データＤＡでは、横軸は代表電圧ＶＢＣＤを示し、縦軸はセル電圧ＶＡを示す。診断部５８は、監視期間Ｐ内における同時刻に係るセル電圧ＶＢ，ＶＣ，ＶＤに基づいて代表電圧ＶＢＣＤを算出し、セル電圧ＶＡおよび代表電圧ＶＢＣＤに基づいて、１つの点をプロットする。診断部５８は、監視期間Ｐにおいて、この動作を繰り返すことにより、図１５に示した相関データＤＡを生成する。
【0083】
図１６は、診断部５８が生成する相関データの一例を表すものである。診断部５８は、４つの相関データＤＡ，ＤＢ，ＤＣ，ＤＤを生成する。
【0084】
例えば、相関データＤＡは、図１５に示したように、セル電圧ＶＡおよび代表電圧ＶＢＣＤに係る相関データである。この相関データＤＡでは、横軸は代表電圧ＶＢＣＤを示し、縦軸はセル電圧ＶＡを示す。相関データＤＢは、セル電圧ＶＢおよび代表電圧ＶＡＣＤに係る相関データである。代表電圧ＶＡＣＤは、セル電圧ＶＡ，ＶＣ，ＶＤの代表電圧である。この相関データＤＢでは、横軸は代表電圧ＶＡＣＤを示し、縦軸はセル電圧ＶＢを示す。相関データＤＣは、セル電圧ＶＣおよび代表電圧ＶＡＢＤに係る相関データである。代表電圧ＶＡＢＤは、セル電圧ＶＡ，ＶＢ，ＶＤの代表電圧である。この相関データＤＣでは、横軸は代表電圧ＶＡＢＤを示し、縦軸はセル電圧ＶＣを示す。相関データＤＤは、セル電圧ＶＤおよび代表電圧ＶＡＢＣに係る相関データである。代表電圧ＶＡＢＣは、セル電圧ＶＡ，ＶＢ，ＶＣの代表電圧である。この相関データＤＤでは、横軸は代表電圧ＶＡＢＣを示し、縦軸はセル電圧ＶＤを示す。
【0085】
診断部５８は、このような４つの相関データを生成し、これらの４つの相関データに基づいて、蓄電池３１Ａ～３１Ｄの不具合を診断する。具体的には、この例では、診断部５８は、第１の実施の形態の場合と同様に、機械学習の技術を用いて、蓄電池３１Ａ～３１Ｄの不具合を診断する。この例では、診断部５８は、第１の実施の形態の場合と同様に、漏液によるセルリーク、および局所劣化を診断することができる。そして、診断部５８は、この診断結果に基づいて、蓄電モジュール５０を交換すべきかどうかを判断する。診断部５８が、蓄電モジュール５０を交換すべきであると判断した場合には、モジュール制御部５７は、蓄電モジュール５０の交換要求通知を、蓄電管理ユニット４０およびシステム管理装置１２を介して、制御装置８に送信する。
【0086】
図１７は、診断部５８の一動作例を表すものである。診断部５８は、監視期間Ｐが開始する度に、以下の処理を行う。
【0087】
まず、診断部５８は、アナログフロントエンド回路３６から、４つの蓄電池３１のセル電圧の検出結果を取得する（ステップＳ１０１）。
【0088】
次に、診断部５８は、代表電圧ＶＢＣＤ，ＶＡＣＤ，ＶＡＢＤ，ＶＡＢＣを算出する（ステップＳ１１１）。具体的には、診断部５８は、セル電圧ＶＢ，ＶＣ，ＶＤに基づいて代表電圧ＶＢＣＤを算出し、セル電圧ＶＡ，ＶＣ，ＶＤに基づいて代表電圧ＶＡＣＤを算出し、セル電圧ＶＡ，ＶＢ，ＶＤに基づいて代表電圧ＶＡＢＤを算出し、セル電圧ＶＡ，ＶＢ，ＶＣに基づいて代表電圧ＶＡＢＣを算出する。
【0089】
次に、診断部５８は、４つのセル電圧ＶＡ，ＶＢ，ＶＣ，ＶＤ、および代表電圧ＶＢＣＤ，ＶＡＣＤ，ＶＡＢＤ，ＶＡＢＣに基づいて、図１６に示した４つの相関データを更新する（ステップＳ１１２）。
【0090】
次に、診断部５８は、監視期間Ｐが終了したかどうかを確認する（ステップＳ１０３）。監視期間Ｐがまだ終了していない場合（ステップＳ１０３において“Ｎ”）には、ステップＳ１０１に戻り、診断部３８は、監視期間Ｐが終了するまで、ステップＳ１０１，Ｓ１１１，Ｓ１１２，Ｓ１０３の処理を繰り返す。
【0091】
ステップＳ１０３において、監視期間Ｐが終了した場合（ステップＳ１０３において“Ｙ”）には、診断部５８は、４つの相関データに基づいて、４つの蓄電池３１を診断する（ステップＳ１１４）。具体的には、診断部５８は、機械学習の技術を用いて、４つの蓄電池３１を診断する。この例では、診断部５８は、上記第１の実施の形態の場合と同様に、漏液によるセルリーク、および局所劣化を診断することができる。
【0092】
そして、診断部５８は、その診断結果に基づいて、蓄電モジュール５０が故障に至る可能性が高いかどうかを判断する（ステップＳ１０５）。故障に至る可能性が高くない場合（ステップＳ１０５において“Ｎ”）には、この処理は終了する。また、故障に至る可能性が高い場合（ステップＳ１０５において“Ｙ”）には、診断部５８は、蓄電モジュール５０を交換すべきと判断する（ステップＳ１０６）。そして、モジュール制御部５７は、蓄電モジュール５０の交換要求通知を、蓄電管理ユニット４０およびシステム管理装置１２を介して、制御装置８に送信する。
【0093】
以上で、この処理は終了する。ここで、モジュール制御部５７は、本開示の一実施の形態における「処理部」の一具体例に対応する。相関データＤＡ，ＤＢ，ＤＣ，ＤＤのうちのいずれか１つは、本開示の一実施の形態における「第１の相関データ」の一具体例に対応する。代表電圧ＶＢＣＤ，ＶＡＣＤ，ＶＡＢＤ，ＶＡＢＣは、本開示の一実施の形態における「代表電圧」の一具体例に対応する。
【0094】
このように、蓄電システム２では、第１の相関データは、第１の蓄電池の電圧と、複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示すようにした。この場合でも、例えばＳＯＣなどを用いることなく、蓄電池３１の不具合を効果的に診断することができる。
【0095】
以上のように本実施の形態では、第１の相関データは、第１の蓄電池の電圧と、複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示すようにしたので、蓄電池の不具合を効果的に診断することができる。その他の効果は、上記第１の実施の形態の場合と同様である。
【0096】
［変形例２－１］
上記実施の形態等では、診断部５８は、蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡ、およびセル電圧ＶＡ以外のセル電圧ＶＢ～ＶＤの代表電圧ＶＢＣＤに係る相関データＤＡを生成し、蓄電池３１Ｂのセル電圧ＶＢ、およびセル電圧ＶＢ以外のセル電圧ＶＡ，ＶＣ，ＶＤの代表電圧ＶＡＣＤに係る相関データＤＢを生成し、蓄電池３１Ｃのセル電圧ＶＣ、およびセル電圧ＶＣ以外のセル電圧ＶＡ，ＶＢ，ＶＤの代表電圧ＶＡＢＤに係る相関データＤＣを生成し、蓄電池３１Ｄのセル電圧ＶＤ、およびセル電圧ＶＤ以外のセル電圧ＶＡ，ＶＢ，ＶＣの代表電圧ＶＡＢＣに係る相関データＤＤを生成した。これに限定されるものではなく、例えば図１８に示すように、蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡ、およびセル電圧ＶＡ～ＶＤの代表電圧ＶＡＢＣＤに係る相関データＤＡを生成し、蓄電池３１Ｂのセル電圧ＶＢ、およびセル電圧ＶＡ～ＶＤの代表電圧ＶＡＢＣＤに係る相関データＤＢを生成し、蓄電池３１Ｃのセル電圧ＶＣ、およびセル電圧ＶＡ～ＶＤの代表電圧ＶＡＢＣＤに係る相関データＤＣを生成し、蓄電池３１Ｄのセル電圧ＶＤ、およびセル電圧ＶＡ～ＶＤの代表電圧ＶＡＢＣＤに係る相関データＤＤを生成してもよい。ここで、代表電圧ＶＡＢＣＤは、本開示の一実施の形態における「代表電圧」の一具体例に対応する。
上記実施の形態等では、診断部５８は、蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡ、およびセル電圧ＶＡ以外のセル電圧ＶＢ～ＶＤの代表電圧ＶＢＣＤに係る相関データＤＡを生成し、蓄電池３１Ｂのセル電圧ＶＢ、およびセル電圧ＶＢ以外のセル電圧ＶＡ，ＶＣ，ＶＤの代表電圧ＶＡＣＤに係る相関データＤＢを生成し、蓄電池３１Ｃのセル電圧ＶＣ、およびセル電圧ＶＣ以外のセル電圧ＶＡ，ＶＢ，ＶＤの代表電圧ＶＡＢＤに係る相関データＤＣを生成し、蓄電池３１Ｄのセル電圧ＶＤ、およびセル電圧ＶＤ以外のセル電圧ＶＡ，ＶＢ，ＶＣの代表電圧ＶＡＢＣに係る相関データＤＤを生成した。これに限定されるものではなく、例えば図１８に示すように、蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡ、およびセル電圧ＶＡ～ＶＤの代表電圧ＶＡＢＣＤに係る相関データＤＡを生成し、蓄電池３１Ｂのセル電圧ＶＢ、およびセル電圧ＶＡ～ＶＤの代表電圧ＶＡＢＣＤに係る相関データＤＢを生成し、蓄電池３１Ｃのセル電圧ＶＣ、およびセル電圧ＶＡ～ＶＤの代表電圧ＶＡＢＣＤに係る相関データＤＣを生成し、蓄電池３１Ｄのセル電圧ＶＤ、およびセル電圧ＶＡ～ＶＤの代表電圧ＶＡＢＣＤに係る相関データＤＤを生成してもよい。ここで、代表電圧ＶＡＢＣＤは、本開示の一実施の形態における「代表電圧」の一具体例に対応する。
【0097】
［変形例２－２］
上記実施の形態等では、診断部５８は、例えば、蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡ、および蓄電池３１Ｂ～３１Ｄのセル電圧ＶＢ～ＶＤの代表電圧ＶＢＣＤに係る相関データＤＡを生成したが、これに限定されるものではない。これに代えて、診断部５８は、例えば、蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡ、および蓄電池３１Ｂ～３１Ｄのうちの２つの蓄電池３１のセル電圧の代表電圧に係る相関データＤＡを生成してもよい。
上記実施の形態等では、診断部５８は、例えば、蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡ、および蓄電池３１Ｂ～３１Ｄのセル電圧ＶＢ～ＶＤの代表電圧ＶＢＣＤに係る相関データＤＡを生成したが、これに限定されるものではない。これに代えて、診断部５８は、例えば、蓄電池３１Ａのセル電圧ＶＡ、および蓄電池３１Ｂ～３１Ｄのうちの２つの蓄電池３１のセル電圧の代表電圧に係る相関データＤＡを生成してもよい。
【0098】
［変形例２－３］
上記実施の形態に係る蓄電システム２に、上記第１の実施の形態の各変形例を適用してもよい。
上記実施の形態に係る蓄電システム２に、上記第１の実施の形態の各変形例を適用してもよい。
【0099】
以上、実施の形態を挙げて本技術を説明したが、本技術はこれらの実施の形態等には限定されず、種々の変形が可能である。
【0100】
例えば、上記実施の形態等では、モジュール制御部３７が、蓄電池３１の不具合を診断したが、これに限定されるものではない。これに代えて、例えば、ユニット制御部４３が蓄電池３１の不具合を診断してもよいし、システム管理装置１２が蓄電池３１の不具合を診断してもよいし、制御装置８が蓄電池３１の不具合を診断してもよい。制御装置８が蓄電池３１の不具合を診断する場合には、この制御装置８は、本開示の一実施の形態における「診断装置」の一具体例に対応する。
【0101】
本明細書中に記載された効果はあくまで例示であり、本開示の効果は、本明細書中に記載された効果に限定されない。よって、本開示に関して、他の効果が得られてもよい。
【0102】
さらに、本開示は、以下の態様を取り得る。
＜１＞
直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な複数の蓄電池と、
前記複数の蓄電池のそれぞれの電圧を検出可能なセンサと、
前記センサによる複数回分の検出結果に基づいて、前記複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、前記第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または前記第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成可能であり、前記第１の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合を診断可能な処理部と
を備えた蓄電装置。
＜２＞
前記第１の相関データは、前記第１の蓄電池の電圧と、前記複数の蓄電池のうちの前記第１の蓄電池とは異なる第２の蓄電池の電圧との相関関係を示す
＜１＞記載の蓄電装置。
＜３＞
前記処理部は、さらに、前記第１の蓄電池の電圧と、前記複数の蓄電池のうちの前記第１の蓄電池および前記第２の蓄電池とは異なる第３の蓄電池の電圧との相関関係を示す第２の相関データを生成可能であり、前記第１の相関データおよび前記第２の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合を診断可能である
＜２＞記載の蓄電装置。
＜４＞
前記第１の相関データは、前記第１の蓄電池の電圧と、前記複数の蓄電池のうちの前記第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す
＜１＞記載の蓄電装置。
＜５＞
前記第１の相関データは、前記第１の蓄電池の電圧と、前記複数の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す
＜１＞記載の蓄電装置。
＜６＞
前記処理部は、蓄電池の電圧の相関関係を示す相関データが入力され不具合度合いが出力される学習済みモデルを用いて、前記第１の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合度合いを算出することにより、前記第１の蓄電池の不具合を診断可能である
＜１＞から＜５＞のいずれか１つに記載の蓄電装置。
＜７＞
前記処理部は、前記第１の相関データに基づいて特徴量を抽出可能であり、前記特徴量に基づいて前記第１の蓄電池の不具合を診断可能である
＜１＞から＜５＞のいずれか１つに記載の蓄電装置。
＜８＞
前記特徴量は、第１の軸は前記第１の蓄電池の電圧を示し、第２の軸は前記１以上の蓄電池の電圧を示す特性図における、特性の傾きを含む
＜７＞記載の蓄電装置。
＜９＞
前記特徴量は、第１の軸は前記第１の蓄電池の電圧を示し、第２の軸は前記１以上の蓄電池の電圧を示す特性図における、特性の幅を含む
＜７＞記載の蓄電装置。
＜１０＞
前記処理部は、前記第１の蓄電池の診断結果に基づいて、前記第１の蓄電池を含むモジュールの交換を要求する処理を行うことが可能である
＜１＞から＜９＞のいずれか１つに記載の蓄電装置。
＜１１＞
直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な複数の蓄電池のそれぞれにおける電圧を検出可能なセンサから供給された複数回分の検出結果に基づいて、前記複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、前記第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または前記第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成可能であり、前記第１の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合を診断可能な処理部を備えた
診断装置。
＜１２＞
直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な複数の蓄電池のそれぞれにおける電圧を検出可能なセンサから供給された複数回分の検出結果に基づいて、前記複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、前記第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または前記第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成することと、
前記第１の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合を診断することと
を含む診断方法。
＜１＞
直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な複数の蓄電池と、
前記複数の蓄電池のそれぞれの電圧を検出可能なセンサと、
前記センサによる複数回分の検出結果に基づいて、前記複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、前記第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または前記第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成可能であり、前記第１の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合を診断可能な処理部と
を備えた蓄電装置。
＜２＞
前記第１の相関データは、前記第１の蓄電池の電圧と、前記複数の蓄電池のうちの前記第１の蓄電池とは異なる第２の蓄電池の電圧との相関関係を示す
＜１＞記載の蓄電装置。
＜３＞
前記処理部は、さらに、前記第１の蓄電池の電圧と、前記複数の蓄電池のうちの前記第１の蓄電池および前記第２の蓄電池とは異なる第３の蓄電池の電圧との相関関係を示す第２の相関データを生成可能であり、前記第１の相関データおよび前記第２の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合を診断可能である
＜２＞記載の蓄電装置。
＜４＞
前記第１の相関データは、前記第１の蓄電池の電圧と、前記複数の蓄電池のうちの前記第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す
＜１＞記載の蓄電装置。
＜５＞
前記第１の相関データは、前記第１の蓄電池の電圧と、前記複数の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す
＜１＞記載の蓄電装置。
＜６＞
前記処理部は、蓄電池の電圧の相関関係を示す相関データが入力され不具合度合いが出力される学習済みモデルを用いて、前記第１の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合度合いを算出することにより、前記第１の蓄電池の不具合を診断可能である
＜１＞から＜５＞のいずれか１つに記載の蓄電装置。
＜７＞
前記処理部は、前記第１の相関データに基づいて特徴量を抽出可能であり、前記特徴量に基づいて前記第１の蓄電池の不具合を診断可能である
＜１＞から＜５＞のいずれか１つに記載の蓄電装置。
＜８＞
前記特徴量は、第１の軸は前記第１の蓄電池の電圧を示し、第２の軸は前記１以上の蓄電池の電圧を示す特性図における、特性の傾きを含む
＜７＞記載の蓄電装置。
＜９＞
前記特徴量は、第１の軸は前記第１の蓄電池の電圧を示し、第２の軸は前記１以上の蓄電池の電圧を示す特性図における、特性の幅を含む
＜７＞記載の蓄電装置。
＜１０＞
前記処理部は、前記第１の蓄電池の診断結果に基づいて、前記第１の蓄電池を含むモジュールの交換を要求する処理を行うことが可能である
＜１＞から＜９＞のいずれか１つに記載の蓄電装置。
＜１１＞
直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な複数の蓄電池のそれぞれにおける電圧を検出可能なセンサから供給された複数回分の検出結果に基づいて、前記複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、前記第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または前記第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成可能であり、前記第１の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合を診断可能な処理部を備えた
診断装置。
＜１２＞
直列に接続され、それぞれが電力を蓄えることが可能な複数の蓄電池のそれぞれにおける電圧を検出可能なセンサから供給された複数回分の検出結果に基づいて、前記複数の蓄電池のうちの第１の蓄電池の電圧と、前記第１の蓄電池以外の１以上の蓄電池の電圧、または前記第１の蓄電池以外の２以上の蓄電池の電圧の代表電圧との相関関係を示す第１の相関データを生成することと、
前記第１の相関データに基づいて、前記第１の蓄電池の不具合を診断することと
を含む診断方法。
【符号の説明】
【0103】
１…蓄電システム、１１…パワーコンディショナ、１２…システム管理装置、２０…蓄電ストリング、３０，５０…蓄電モジュール、３１，３１Ａ，３１Ｂ，３１Ｃ，３１Ｄ…蓄電池、３２…蓄電セル、３３，３３Ａ，３３Ｂ，３３Ｃ，３３Ｄ…バランス回路、３４…電流センサ、３５…温度センサ、３６…アナログフロントエンド回路、３７，５７…モジュール制御部、３８，５８…診断部、４０…蓄電管理ユニット、４１…ヒューズ、４２…スイッチ、４３…ユニット制御部、４４…駆動部、Ｄ，ＤＡ，ＤＡＢ，ＤＡＣ，ＤＡＤ，ＤＢＡ，ＤＢ，ＤＢＣ，ＤＢＤ，ＤＣ，ＤＣＡ，ＤＣＢ，ＤＣＤ，ＤＤ，ＤＤＡ，ＤＤＢ，ＤＤＣ…相関データ、Ｆ…フラグ信号、ｋ…傾き、Ｐ…監視期間、ＰＰ，ＰＮ…電源線、ＴＰ…正極端子、ＴＮ…負極端子、ＶＡ，ＶＢ，ＶＣ，ＶＤ…セル電圧、ＶＡＢＣ，ＶＡＢＤ，ＶＡＣＤ，ＶＢＣＤ…代表電圧、Ｗ…幅。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7A】
【図7B】
【図7C】
【図8】
【図9】
【図10A】
【図10B】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
