特開 2025-15259 情報処理方法、情報処理システム及びコンピュータプログラム

(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】P2025015259

(43)【公開日】2025-01-30

(54)【発明の名称】情報処理方法、情報処理システム及びコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01R 31/396 20190101AFI20250123BHJP

   H01M 10/48 20060101ALI20250123BHJP

   G01R 31/367 20190101ALI20250123BHJP

   G01R 31/382 20190101ALI20250123BHJP

   G01R 31/385 20190101ALI20250123BHJP

   H02J 7/00 20060101ALI20250123BHJP

【ＦＩ】

G01R31/396

H01M10/48 P

G01R31/367

G01R31/382

G01R31/385

H02J7/00 Y

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023118558

(22)【出願日】2023-07-20

(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】鵜久森 南

【テーマコード（参考）】

2G216

5G503

5H030

【Ｆターム（参考）】

2G216BA01

2G216BB01

2G216CB11

5G503BA01

5G503BB01

5G503BB02

5G503CA01

5G503CA11

5G503CB11

5G503EA05

5G503EA08

5H030AA10

5H030AS08

5H030FF22

5H030FF41

5H030FF42

5H030FF43

5H030FF44

5H030FF52

(57)【要約】

【課題】複数の計測データを用いた処理に適した技術を提供する。
【解決手段】情報処理方法は、複数の蓄電素子における時系列の計測データを取得し、取得した各蓄電素子の計測データと基準計測データとの差分データに対し、圧縮処理を行うことで圧縮データを生成する処理をコンピュータが実行する。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の蓄電素子における時系列の計測データを取得し、
取得した各蓄電素子の計測データと基準計測データとの差分データに対し、圧縮処理を行うことで圧縮データを生成する
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。

【請求項2】

生成した前記圧縮データに基づいて前記蓄電素子における異常を検知する
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項3】

生成した前記圧縮データの分布を可視化した分布情報を出力する
請求項１又は請求項２に記載の情報処理方法。

【請求項4】

クラスタリング手法により前記圧縮データを正常なクラスタと異常なクラスタとに分類し、
分類結果に基づいて前記蓄電素子における異常を検知する
請求項１又は請求項２に記載の情報処理方法。

【請求項5】

前記圧縮データの分布を可視化した分布情報上に、前記正常なクラスタと異常なクラスタとを視覚的に識別可能な形で重畳して出力する
請求項４に記載の情報処理方法。

【請求項6】

前記基準計測データとしての同一時点における前記複数の蓄電素子の計測データの平均値又は中央値と、各蓄電素子の計測データとの差分を算出することにより、前記差分データを生成する
請求項１又は請求項２に記載の情報処理方法。

【請求項7】

主成分分析、ＵＭＡＰ、ｔ－ＳＮＥ又はオートエンコーダを用いて前記圧縮処理を行う
請求項１又は請求項２に記載の情報処理方法。

【請求項8】

前記計測データは蓄電素子の電圧、温度及びＳＯＣの少なくとも１つを含む
請求項１又は請求項２に記載の情報処理方法。

【請求項9】

蓄電素子の内部状態に基づいて前記蓄電素子の計測データを推定する蓄電素子シミュレータを用いて、前記蓄電素子における異常をさらに検知する
請求項２に記載の情報処理方法。

【請求項10】

複数の蓄電素子における時系列の計測データを取得する取得部と、
取得した各蓄電素子の計測データと基準計測データとの差分データに対し、圧縮処理を行うことで圧縮データを生成する生成部とを備える
情報処理システム。

【請求項11】

複数の蓄電素子における時系列の計測データを取得し、
取得した各蓄電素子の計測データと基準計測データとの差分データに対し、圧縮処理を行うことで圧縮データを生成する
処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理方法、情報処理システム及びコンピュータプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

蓄電素子は、無停電電源装置、直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システムでの蓄電素子の利用が拡大している。大規模なシステムでは複数の蓄電素子が使用されている。

【0003】

蓄電素子を使用したシステムの安定運用には、蓄電素子の状態や寿命を把握することが重要である。蓄電素子の状態診断、寿命予測等の方法については、蓄電素子の充放電時に観測される電圧、電流、温度等の計測データを用いる方法等が種々提案され、精度向上が図られている（例えば特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１３－００３１１５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

大規模な蓄電システムは多数の蓄電素子を用いて構成される。例えば、メガソーラーと呼ばれる大規模な太陽光発電システムでは、数１００万個といった非常に多くの蓄電素子が設置されており、その数は例えば車両の動力用又は補機用等に使用される蓄電素子数よりもはるかに多い。このような大規模蓄電システムにおいて、蓄電素子毎に所定間隔でデータを計測した場合、得られる計測データの量は膨大となる。膨大な計測データをまとめて正確に把握することは容易ではなく、また、膨大な計測データの全体に対して各種処理を実行すると、相当な処理時間を要する。複数の計測データを用いた処理に適した技術が望まれる。

【0006】

本開示の目的は、複数の計測データを用いた処理に適した技術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方法は、複数の蓄電素子における時系列の計測データを取得し、取得した各蓄電素子の計測データと基準計測データとの差分データに対し、圧縮処理を行うことで圧縮データを生成する処理をコンピュータが実行する。

【発明の効果】

【0008】

本開示によれば、複数の計測データを用いた処理に適した技術を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本実施の形態の遠隔監視システムの概要を示す図である。

【図2】発電システムの構成例を示すブロック図である。

【図3】情報処理装置の構成例を示すブロック図である。

【図4】端末装置の構成例を示すブロック図である。

【図5】情報処理装置の構成例を示す機能ブロック図である。

【図6】圧縮データの一例を示す図である。

【図7】端末装置の表示部に表示される画面の一例を示す模式図である。

【図8】情報処理装置が実行する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】

（１）本開示の一態様に係る情報処理方法は、複数の蓄電素子における時系列の計測データを取得し、取得した各蓄電素子の計測データと基準計測データとの差分データに対し、圧縮処理を行うことで圧縮データを生成する処理をコンピュータが実行する。

【0011】

上記（１）に記載の情報処理方法によれば、大規模蓄電システムに備えられる複数の蓄電素子から取得された計測データを、圧縮された圧縮データに変換できる。本明細書において、圧縮処理とは、いわゆる圧縮及び解凍が可能な可逆圧縮ではなく、非可逆圧縮を意味する。計測データの圧縮により元のデータの情報を減らすことで、膨大な計測データを取り扱いやすい形に変換し、その後の処理に適したデータとして提供できる。圧縮データを生成することで、余分なノイズを低減し、その後のデータ解析の精度を向上できる。計測データそのものを圧縮するのではなく、計測データと基準計測データとの差分データを圧縮することで、基準状態とのずれを圧縮データに反映でき、集団の中における各蓄電素子の挙動を好適に把握できる。

【0012】

（２）上記（１）に記載の情報処理方法において、生成した前記圧縮データに基づいて前記蓄電素子における異常を検知してもよい。

【0013】

上記（２）に記載の情報処理方法によれば、計測データを圧縮した圧縮データを用いることで、異常検知の説明性を向上できる。基準状態に対する相対値としての計測データに基づいて異常検知を行うことで、誤検知を低減し、精度よく異常を検知できる。圧縮データを用いることにより、大規模な蓄電システムに係る処理負荷の増大を抑制し、効率的な異常検知の実行につながる。

【0014】

（３）上記（１）又は（２）に記載の情報処理方法において、生成した前記圧縮データの分布を可視化した分布情報を出力してもよい。

【0015】

上記（３）に記載の情報処理方法によれば、圧縮データの分布状況を可視化して提示することができ、ユーザが視覚的に明確に圧縮データの分布を認識できる。圧縮された情報が提示されることで、各蓄電素子の状態を一見して容易に把握できる。

【0016】

（４）上記（１）から（３）のいずれか１つに記載の情報処理方法において、クラスタリング手法により前記圧縮データを正常なクラスタと異常なクラスタとに分類し、分類結果に基づいて前記蓄電素子における異常を検知してもよい。

【0017】

上記（４）に記載の情報処理方法によれば、クラスタリング手法を用いて、容易且つ精度よく異常検知を実行できる。機械学習手法の１種であるクラスタリング手法を用いることで、得られた計測データに基づく特徴量から異常を検知することができるため、異常検知における属人性を低減できる。圧縮データを用いることで、計測データそのものを用いる場合よりも、クラスタリングの負荷低減及び精度向上を図ることができる。教師なし学習アルゴリズムを用いることで、訓練データの用意が不要となり、未知の異常を精度よく認識できる。

【0018】

（５）上記（４）に記載の情報処理方法において、前記圧縮データの分布を可視化した分布情報上に、前記正常なクラスタと異常なクラスタとを視覚的に識別可能な形で重畳して出力してもよい。

【0019】

上記（５）に記載の情報処理方法によれば、圧縮データの分布状況と、異常検知結果とを対応付けて提示することができ、ユーザが視覚的に明確にそれらの情報を認識できる。異常検知結果を可視化して提示することで、異常検知の説明性が高まる。

【0020】

（６）上記（１）から（５）のいずれか１つに記載の情報処理方法において、前記基準計測データとしての同一時点における前記複数の蓄電素子の計測データの平均値又は中央値と、各蓄電素子の計測データとの差分を算出することにより、前記差分データを生成してもよい。

【0021】

上記（６）に記載の情報処理方法によれば、複数の蓄電素子の計測データに基づいて基準計測データを算出できる。実際の複数の蓄電素子の状態を考慮した基準計測データに対する相対値を用いることで、その後に行われる異常検知といった処理の精度を向上できる。集団から外れた挙動を示す異質な蓄電素子を精度よく検知できる。

【0022】

（７）上記（１）から（６）のいずれか１つに記載の情報処理方法において、主成分分析、ＵＭＡＰ、ｔ－ＳＮＥ又はオートエンコーダを用いて前記圧縮処理を行ってもよい。

【0023】

上記（７）に記載の情報処理方法によれば、機械学習手法を用いて容易且つ精度よく計測データの次元を削減できる。元の特徴量を保持したままデータを圧縮することができるため、各蓄電素子の挙動を好適に反映した圧縮データを生成できる。教師なし学習アルゴリズムを用いることで、訓練データの用意が不要となり、多様に変化する計測データの特徴を精度よく認識できる。

【0024】

（８）上記（１）から（７）のいずれか１つに記載の情報処理方法において、前記計測データは蓄電素子の電圧、温度及びＳＯＣ（State of Charge）の少なくとも１つを含んでもよい。

【0025】

上記（８）に記載の情報処理方法によれば、計測データの中でも、変化に対する感度がよく、蓄電素子の内部状態を良好に反映する電圧、温度、ＳＯＣ又はそれらの組み合わせのデータを用いることで、蓄電素子の状態を適正に表すデータを提供できる。

【0026】

（９）上記（２）から（８）のいずれか１つに記載の情報処理方法において、蓄電素子の内部状態に基づいて前記蓄電素子の計測データを推定する蓄電素子シミュレータを用いて、前記蓄電素子における異常をさらに検知してもよい。

【0027】

上記（９）に記載の情報処理方法によれば、上述の手法による異常検知に加えて、蓄電素子シミュレータを用いた異常検知を行うことができるため、多面的な判定が可能となる。蓄電素子の計測データは蓄電素子の内部状態量に依存するため、異常検知において、蓄電素子の内部状態を加味できるシミュレータを用いることで、誤検知が低減される。ただし、一般的に、技術者が想定していない内部状態はシミュレータでは対応が困難のため、機械学習手法を用いた異常検知処理により、検知対象となる計測データ自体の特徴量に着目して異常を検知する方法と併用することで、想定・未知両方の異常に対する異常検知の信頼性がより高まる。

【0028】

（１０）本開示の一態様に係る情報処理システムは、複数の蓄電素子における時系列の計測データを取得する取得部と、取得した各蓄電素子の計測データと基準計測データとの差分データに対し、圧縮処理を行うことで圧縮データを生成する生成部とを備える。

【0029】

（１１）本開示の一態様に係るコンピュータプログラムは、複数の蓄電素子における時系列の計測データを取得し、取得した各蓄電素子の計測データと基準計測データとの差分データに対し、圧縮処理を行うことで圧縮データを生成する処理をコンピュータに実行させる。

【0030】

以下、本開示をその実施の形態を示す図面を参照して具体的に説明する。

【0031】

（第１実施形態）
図１に、本実施の形態の遠隔監視システム１００の概要を示す。遠隔監視システム１００にある発電システム２００に含まれる蓄電素子に関する情報は、遠隔でアクセス可能である。遠隔監視システム１００は、情報処理システムの一例である。遠隔監視システム１００は、情報処理装置５０を主たる装置として備える。情報処理装置５０は、遠隔監視の対象となる発電システム２００から情報を収集する。情報処理装置５０は、インターネットなどのネットワークＮ１に接続されている。またネットワークＮ１には、端末装置６０及び発電システム２００が接続されている。

【0032】

情報処理装置５０と端末装置６０とは別個の装置に限られず、例えば情報処理装置５０と端末装置６０とが共通する１台の処理装置であってもよい。情報処理装置５０及び端末装置６０又はそれらの一方を、いずれかの発電システム２００に統合してもよい。発電システム２００の数は１又は３以上でもよい。

【0033】

図２は、発電システム２００の構成例を示すブロック図である。太陽光発電システムや風力発電システムなどの発電装置の図示は省略する。発電システム２００は、通信デバイス１０、ドメイン管理装置３０、蓄電ユニット（ドメイン）４０を備える。サーバ装置２０は、ネットワークＮ２を介して通信デバイス１０と接続されている。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。通信デバイス１０、ドメイン管理装置３０及び蓄電ユニット４０を含む構成は、蓄電システムと呼ばれる。蓄電システムは、図示しないパワーコンディショナを含んでもよい。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。

【0034】

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１００により遠隔監視できる。

【0035】

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。

【0036】

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。

【0037】

第１通信部１３は、ドメイン管理装置３０又は電池管理装置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。

【0038】

第２通信部１４は、ネットワークＮ２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。

【0039】

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を介して取得した計測データを記憶することができる。

【0040】

サーバ装置２０は、通信デバイス１０から蓄電システムの計測データを収集することができる。計測データは、蓄電システム内の各蓄電素子の電流、電圧、温度などの計測値を含む。サーバ装置２０は、収集された計測データを、蓄電素子毎に区分して記憶してもよい。サーバ装置２０は、ネットワークＮ２、Ｎ１を介して計測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Ｎ１、Ｎ２は、１つの通信ネットワークであってもよい。

【0041】

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：Cell Management Unit）４３などを備える。

【0042】

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。発電システム２００は、例えば１００万個以上のような多数の蓄電セルを備える大規模蓄電システムである。蓄電セルは、蓄電素子の一例である。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。蓄電素子は、蓄電モジュール４２、バンク４１、又はバンク４１を並列に接続したドメインを意味してもよい。

【0043】

計測基板４３は、蓄電モジュール４２の各蓄電セルに関する計測データを取得する。計測データは、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。

【0044】

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が検出した計測データ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からの計測データを集約する。ドメイン管理装置３０は、集約された計測データを通信デバイス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の計測データを取得し、記憶することができる。

【0045】

通信デバイス１０は、所定タイミング（例えば一定周期、又はデータ量が所定条件を満たした場合等）で、前回のタイミング以降に記憶しておいた計測データをサーバ装置２０へ送信する。通信デバイス１０は、計測データに蓄電セルの識別情報（例えばセルＩＤ）を対応付けて送信する。通信デバイス１０は、ドメイン管理装置３０を介して得られる全ての計測データを送信してもよいし、所定の割合で間引きした計測データを送信してもよい。

【0046】

情報処理装置５０は、サーバ装置２０を通じて発電システム２００内に設けられた蓄電セルの計測データを取得し、取得した計測データに基づいて発電システム２００の状態を監視する。情報処理装置５０は、機械学習の手法を用いて、取得した計測データを取り扱いやすい形式に変換し、変換後のデータを用いて蓄電セルの異常検知を行う。情報処理装置５０は、端末装置６０を通じて、各種解析処理の結果をユーザへ提示する。本明細書において機械学習とは、クラスタリング、主成分分析等の多変量解析を含む広義の機械学習を意味する。

【0047】

図３は、情報処理装置５０の構成例を示すブロック図である。情報処理装置５０は、種々の情報処理、情報の送受信が可能なコンピュータであり、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。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。

【0048】

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。

【0049】

記憶部５２は、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ等の不揮発性記憶装置を備える。記憶部５２は、制御部５１が参照する各種コンピュータプログラム及びデータ等を記憶する。記憶部５２は、情報処理装置５０に接続された外部記憶装置であってもよい。

【0050】

本実施形態の記憶部５２は、計測データを用いた処理をコンピュータに実行させるためのプログラム５２１と、このプログラム５２１の実行に必要なデータとしての計測ＤＢ（Data Base）５２２とを記憶している。

【0051】

計測ＤＢ５２２は、発電システム２００から受け付けた計測データを記憶するデータベースである。計測データは、上述の通り、発電システム２００内の蓄電セルの電流、電圧、温度等の計測値を含む。計測データは、蓄電セルの充電時又は放電時のデータを含む。計測データは、電流、電圧、温度等、計測基板４３による計測値に加えて、それら計測値を用いて算出される計算値（例えばＳＯＣ）を含んでもよい。計測ＤＢ５２２には、例えば、計測データを識別するためのＩＤをキーに、蓄電セルの識別情報、計測日時及び計測値等の情報を紐付けたレコードが格納されている。計測ＤＢ５２２にはさらに、異常検知の結果等が記憶されてもよい。制御部５１は、サーバ装置２０から送信される計測データを受信する度、受信した計測データを時系列順に計測ＤＢ５２２に記憶する。

【0052】

プログラム５２１を含むコンピュータプログラム（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５Ａにより提供されてもよい。記録媒体５Ａ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５Ａ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。

【0053】

通信部５３は、ネットワークＮ１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を通じて、発電システム２００から送信された計測データを受信する。制御部５１は、通信部５３を通じて、各種処理結果を端末装置６０等の外部装置へ送信する。

【0054】

情報処理装置５０は、各種情報を表示する表示部やユーザの操作を受け付ける操作部等を備えてもよい。

【0055】

図４は、端末装置６０の構成例を示すブロック図である。端末装置６０は、種々の情報処理、情報の送受信が可能なコンピュータであり、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン又はタブレット型端末等である。端末装置６０は、例えば発電システム２００の蓄電池システムの管理者、保守担当者、オペレータ等のユーザにより使用される。端末装置６０は、制御部６１、記憶部６２、通信部６３、表示部６４及び操作部６５等を備える。

【0056】

制御部６１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備える演算回路である。制御部６１が備えるＣＰＵ又はＧＰＵは、ＲＯＭや記憶部６２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。

【0057】

記憶部６２は、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ等の不揮発性記憶装置を備える。記憶部６２は、制御部６１が参照する各種コンピュータプログラム及びデータ等を記憶する。制御部６１は、記憶部６２に記憶されているコンピュータプログラムに基づき、情報処理装置５０により提供される各種処理結果を表示部６４に表示させる。

【0058】

通信部６３は、ネットワークＮ１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６１は、通信部６３を通じて、情報処理装置５０との間で情報の送受信を行う。

【0059】

表示部６４は、例えば液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイ（ＯＥＬＤ：Organic Electro-Luminescent Display）等のディスプレイ装置を備える。表示部６４は、制御部６１からの指示に従ってユーザに報知すべき情報を表示する。表示部６４は通知部と読み替えて、音声等の他の手段でユーザに報知する手段であってもよい。

【0060】

操作部６５は、ユーザの操作を受け付けるインタフェースである。操作部６５は、例えばキーボード、ディスプレイ内蔵のタッチパネルデバイス、スピーカ及びマイクロフォン等を備える。操作部６５は、ユーザからの操作入力を受け付け、操作内容に応じた制御信号を制御部６１へ送出する。

【0061】

図５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、取得部５１１、第１生成部５１２、第２生成部５１３、異常検知部５１４、及び出力部５１５の各機能を実現する。情報処理装置５０の各機能部は、ソフトウェア的に実現してもよく、ハードウェア的に実現してもよく、それらの組合せによって実現してもよい。

【0062】

取得部５１１は、発電システム２００内における複数の蓄電セルについて、予め設定される所定期間における時系列の計測データを取得する。計測データには、蓄電セルの識別情報が対応付けられている。取得部５１１は、通信部５３を介してサーバ装置２０から送信される計測データを取得してもよく、計測ＤＢ５２２に格納された計測データを読み出すことにより、計測データを取得してもよい。上記所定期間は、例えば１時間、１日、１か月等であってもよい。

【0063】

計測データは、蓄電セルの電圧、温度、ＳＯＣ、電流及び電力から選択される１又は複数のデータを含む。計測データとしては、異常検知精度向上の観点から、電圧、温度及びＳＯＣの少なくとも１つを含むことが好ましく、電圧を含むことがより好ましい。本実施形態では、計測データとして蓄電セルの電圧データを取得する。

【0064】

取得部５１１は、発電システム２００内における全ての蓄電セルを計測データの取得対象としてもよいが、全ての蓄電セルのうち所定数の蓄電セルを、計測データの取得対象として選択することで、処理負荷を低減できる。取得対象となる蓄電セルは、予め所定ルールに従い又は人手により選択されてもよい。取得対象となる蓄電セルは、例えば、発電システム２００を特定単位（例えばバンク毎）に分割した場合の各単位における、負荷又は温度を代表する蓄電セルであることが好ましい。取得対象となる蓄電セルの数は、発電システム２００内における蓄電セルの総数を考慮して決定できる。

【0065】

第１生成部５１２は、取得部５１１で取得した各蓄電セルの電圧データに基づき、各蓄電セルの電圧値と、基準電圧値との差分を表す差分データを生成する。第１生成部５１２は、同一時点（同一計測時刻）における蓄電セルの電圧値と、基準電圧値との差分を計測時刻毎に算出することにより、時系列の差分データを求める。基準電圧値は、例えば同一計測時刻における全ての蓄電セルの電圧値の平均値又中央値を用いる。差分データは、電圧値の計測回数に応じたデータ数を有する高次元のデータである。

【0066】

第２生成部５１３は、所定の圧縮手法を用いて、第１生成部５１２により生成された差分データを圧縮し、圧縮データを生成する。圧縮手法としては、次元圧縮手法が挙げられ、例えば主成分分析（Principal Component Analysis：ＰＣＡ）、ＵＭＡＰ(Uniform Manifold Approximation and Projection )、ｔ－ＳＮＥ（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）、オートエンコーダ等を用いることができる。次元圧縮手法としては主成分分析が好ましい。第２生成部５１３は、圧縮処理により、差分データの次元を削減した低次元のデータを生成する。後述する分布情報などにより圧縮データをユーザに提示する場合、圧縮データは、２次元又は３次元まで削減したデータが好ましい。

【0067】

図６は、圧縮データの一例を示す図である。図６は、各蓄電セルにおける所定期間の計測データを、主成分分析を用いて２次元に圧縮処理した例を示す。図６では、横軸を第１主成分、縦軸を第２主成分とする二次元座標上に、各蓄電セルの圧縮データをマッピングしている。図６に概念的に示すように、ある蓄電セルに対応する所定期間分の電圧データが、１つのプロットで示される圧縮データに変換される。

【0068】

主成分分析により次元圧縮する場合、第２生成部５１３は、各成分の累積寄与率に基づいて用いる主成分を決定してもよい。第２生成部５１３は、累積寄与率の高い順に予め設定された数の主成分を取り出すことで、差分データを所定の次元数まで圧縮してもよい。第２生成部５１３は、累積寄与率が予め設定された閾値以上である主成分を取り出してもよい。

【0069】

計測データの取得単位となる所定期間の差分データに基づいて、１つの圧縮データが生成されることが好ましいが、上記所定期間が比較的長い場合には、所定期間を予め設定される時間単位で区切り、時間単位毎に圧縮データが生成されてもよい。圧縮データの生成単位は、計測データを用いた解析処理の目的に応じて適宜設定されてよい。

【0070】

第２生成部５１３は、複数の圧縮手法を組み合わせて圧縮処理を行ってもよい。第２生成部５１３は、例えば、主成分分析を行った後、さらにＵＭＡＰにより次元を圧縮してもよい。

【0071】

異常検知部５１４は、第２生成部５１３で生成した各蓄電セルの圧縮データに基づき、蓄電セルにおける異常を検知する。本実施形態の異常検知部５１４は、クラスタリング手法の１つであるｋ－ｍｅａｎｓを用いて異常検知を行う。

【0072】

ｋ－ｍｅａｎｓは、教師なし機械学習の１つであり、各圧縮データを、事前に指定されたクラスタ数の個数分だけ自動分類する。本実施形態では、図６に示すように、３つのクラスタ数を指定することにより、各圧縮データを、１つの正常なクラスタと、残り（２つ）の異常なクラスタとに分類する。図６中、実線で囲むクラスタが正常なクラスタであり、破線で囲むクラスタが異常なクラスタである。

【0073】

ｋ－ｍｅａｎｓでは、圧縮データの各クラスタ中心との距離（例えばユークリッド距離、マハラノビス距離等）を算出し、算出された距離が最小であったクラスタに圧縮データを分類する。異常検知部５１４は、生成した複数のクラスタのうち、所属する圧縮データの数が最も多いクラスタを正常なクラスタとみなし、残りのクラスタを異常なクラスタとみなすことができる。異常検知部５１４は、各蓄電セルの圧縮データのクラスタリング結果に基づいて、異常な蓄電セルを特定する。

【0074】

上記ではｋ－ｍｅａｎｓを用いて異常検知を行うものとしたが、各蓄電セルの圧縮データに対し異常の有無を識別可能であれば異常検知手法はこれに限らない。異常検知部５１４は、階層型クラスタリング、ｋ近傍法、自己回帰モデル、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン等の手法を用いてもよい。異常検知部５１４は、複数の異常検知方法を組み合わせて用いてもよい。

【0075】

出力部５１５は、第２生成部５１３で生成した圧縮データ及び異常検知部５１４による異常検知結果を示す画面情報を端末装置６０へ出力する。端末装置６０の制御部６１は、出力部５１５を通じて送信された画面情報に基づいて、圧縮データ及び異常検知結果を示す画面を表示部６４に表示する。

【0076】

図７は、端末装置６０の表示部６４に表示される画面６４０の一例を示す模式図である。画面６４０には、異常と検知された蓄電セルに関する情報を表示する結果表示部６４１と、各蓄電セルの圧縮データを表示するデータ表示部６４２とが含まれる。

【0077】

出力部５１５は、異常検知部５１４による異常検知結果を受け付け、異常と検知された蓄電セルを視覚的に判別可能な形で結果表示部６４１に表示させる。図７では、結果表示部６４１は、異常と検知された蓄電セルのセルＩＤと、発電システム２００内における配置位置を示すイラストとを表示する。

【0078】

出力部５１５は、第２生成部５１３から圧縮データを受け付け、受け付けた圧縮データの分布を可視化した分布情報を生成する。出力部５１５は、生成した分布情報をデータ表示部６４２に表示させる。分布情報は、例えば、第１軸（横軸）を第１主成分、第２軸（縦軸）を第２主成分、第ｎ軸を第ｎ主成分…、とするｎ次元座標上に、各蓄電セルの圧縮データをマッピングした分布図である。図７では、２次元の分布図を示す。

【0079】

分布図上には、異常検知部５１４によるクラスタリング結果又は異常検知の結果を視認可能に示す情報が重畳されていてもよい。図７では、クラスタ毎に異なる色や濃淡（図７では異なる濃淡）を付したマーカにより分布図上に圧縮データを表示することで、クラスタリング結果を可視化して示す。また、正常なクラスタの領域と、異常なクラスタの領域とを切り分ける実線を分布図上に表示することで、異常検知の結果を視覚的に識別可能に示す。

【0080】

分布図上の各圧縮データを示すマーカは選択可能に構成されてもよい。出力部５１５は、例えば、端末装置６０を通じて分布図上におけるいずれかのマーカの選択を受け付けた場合、記憶部５２に記憶する情報に基づいて、受け付けたマーカに対応する蓄電セルの識別情報や、圧縮前の計測データ等を読み出す。出力部５１５は、図７に示すように、読み出した識別情報や計測データをポップアップ形式又は別ウインドウで表示させる。

【0081】

情報処理装置５０は、異常検知部５１４を備えず、圧縮データの生成までを行う構成であってもよい。この場合、処理結果として圧縮データのみが出力される。端末装置６０を通じて提供された圧縮データに基づいて、ユーザにより異常検知が行われてもよい。

【0082】

図８は、情報処理装置５０が実行する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により実行される。制御部５１は、以下に示す処理手順を周期的に実行する。

【0083】

情報処理装置５０の制御部５１は、発電システム２００に含まれる複数の蓄電セルそれぞれの、所定期間における時系列の計測データを取得する（ステップＳ１１）。計測データは、例えば電圧データである。

【0084】

制御部５１は、取得した各蓄電セルの電圧データに基づき、各蓄電セルの電圧値と、基準電圧値との差分を算出することにより、各蓄電セルの差分データを生成する（ステップＳ１２）。差分データは、電圧差分の時系列データである。制御部５１は、例えば、同一計測時刻における全ての蓄電セルの電圧値の平均値又中央値を算出することにより、計測時刻毎の基準電圧値を求める。制御部５１は、各計測時刻における基準電圧値と、差分データの生成対象となる対象蓄電セルの電圧値との差分を算出することにより、対象蓄電セルの差分データを生成する。差分データは、複数の蓄電セルそれぞれについて生成される。

【0085】

上記では、基準値（本実施例では基準電圧値）の一例として、全ての蓄電セルの計測データに関する平均値又中央値を用いる場合を説明した。しかし、それに限る必要は無く、予め基準を設ける（別途の実験値を用いる）、基準値を適宜学習させて更新させた更新基準値を用いる、定義式を用いて基準値を補正した値、コンピュータが無作為に複数選択した蓄電セルからの計測データの平均値又中央値、予め複数選択した代表蓄電セルの平均値又中央値を用いても良い。或いは、基準値をシミュレーションで計算させた理想基準値を用いても良い。状況、場面に応じて、これらの基準値を選択してもよい。

【0086】

制御部５１は、生成した差分データに対し主成分分析による圧縮処理を行い、各蓄電セルの圧縮データを生成する（ステップＳ１３）。制御部５１は、例えば主成分分析により２次元まで次元圧縮した圧縮データを生成する。

【0087】

制御部５１は、第２生成部５１３で生成した各蓄電セルの圧縮データに基づき、クラスタリング手法を用いて異常検知を行う（ステップＳ１４）。制御部５１は、各蓄電セルの圧縮データを正常なクラスタと異常なクラスタとに分類する。制御部５１は、分類結果に基づいて、異常なクラスタに所属する圧縮データに対応する蓄電セルを、異常な蓄電セルとして検知する。

【0088】

制御部５１は、各蓄電セルの圧縮データの分布を表す分布図及び異常検知結果を含む画面を生成する（ステップＳ１５）。制御部５１は、２次元座標上に、各蓄電セルの圧縮データをマッピングした分布図と、異常と検知された蓄電素子を示す情報とを含む画面を生成する。分布図の生成は、圧縮データの生成又はクラスタリング処理と同時に行われてもよい。制御部５１は、分布図上に、クラスタリング結果を視認可能に示すとともに、正常なクラスタと異常なクラスタとを識別可能に表示する。

【0089】

制御部５１は、生成した分布図及び異常検知結果を含む画面を端末装置６０へ出力し（ステップＳ１６）、端末装置６０の表示部６４を通じて表示させる。制御部５１は、一連の処理を終了する。

【0090】

（第２実施形態）
第２実施形態の情報処理装置５０は、異常検知処理として、第１実施形態で説明した機械学習手法による異常検知に加えて、蓄電セル（蓄電素子）シミュレータを用いた異常検知を行う。以下では主に上記相違点を説明する。

【0091】

蓄電セルシミュレータとは、蓄電セルの挙動を模擬するよう構築されたシミュレータを意味する。蓄電セルシミュレータは、蓄電セルの内部状態量に基づき蓄電セルの計測データを出力することができる。蓄電セルシミュレータに与える内部状態量は、例えば蓄電セルのＳＯＣ、内部温度、正極容量、負極容量、容量バランスのずれ等を含んでもよい。容量バランスのずれとは、蓄電セルの正極と負極とにおける、可逆的に電荷イオンが電極から出入りできる容量の相違を意味する。

【0092】

蓄電セルシミュレータは、蓄電セルの使用履歴をさらに入力要素に含んでもよい。使用履歴とは、蓄電セルの使用パターン（使われ方）を示す情報を意味する。使用履歴は、例えば所定期間に亘る蓄電セルの電力又は電流（負荷）の推移を表す情報、所定期間に亘る環境温度の推移を表す情報等を含んでもよい。

【0093】

以下では、説明の便宜のため、異常検知処理の対象となる蓄電セルを対象セルと記載し、異常検知を行う際の比較基準となるセルを代表セルと記載する。代表セルは、例えば、発電システム２００における配置や、電圧、電流、温度等の計測データを考慮して、発電システム２００内における蓄電セルの中から選択される。

【0094】

第２実施形態の情報処理装置５０は、第１実施形態のステップＳ１４において、機械学習手法による異常検知とともに、蓄電セルシミュレータを用いた異常検知を実行する。

【0095】

蓄電セルシミュレータを用いた異常検知手法は限定的ではないが、以下に一例を示す。情報処理装置５０は、代表セル及び対象セルの電圧、電流及び温度を含む計測データに基づいて、代表セル及び対象セルそれぞれの使用履歴を求める。情報処理装置５０は、代表セル及び対象セルそれぞれについて、取得した計測データ及び使用履歴に対応する内部状態量を、蓄電セルシミュレータを用いて求める。情報処理装置５０は、内部状態量の仮値を設定し、設定した内部状態量の仮値及び特定した使用履歴に基づいて、蓄電セルシミュレータから出力される計測データが、実際の計測データに近似するよう、内部状態量の最適値を探索する。情報処理装置５０は、例えば遺伝的アルゴリズム、Ｎｅｌｄｅｒ－ｍｅａｄ法、勾配法等の公知の最適化手法を用いて、内部状態量の最適値を探索する。

【0096】

情報処理装置５０は、得られた代表セルの内部状態量と、対象セルの内部状態量との差分が、予め設定されている閾値未満であるか否かを判定することにより、対象セルの異常を検知する。情報処理装置５０は、内部状態量の差分が閾値未満である場合、対象セルを正常と判定し、内部状態量の差分が閾値以上である場合、対象セルを異常と判定する。

【0097】

上述した実施の形態では、上記フローチャートにおける各処理を情報処理装置５０が実行する例を説明した。代替的に、上述の処理の一部又は全部は、例えばドメイン管理装置３０、サーバ装置２０、端末装置６０等、他の処理主体により実行されてもよい。

【0098】

上述した実施の形態では、図１のような遠隔監視システムにて説明したが、情報処理方法、情報処理システム及びコンピュータプログラムは、移動体（自動車、鉄道、飛行機、船舶など）に適用されてもよい。また、例えば、図１のような遠隔的なシステム以外に、全てのシステムを搭載（例えば、移動体に全てのシステムを搭載）して完結する様態であってもよい。

【0099】

今回開示した実施の形態は、全ての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。各実施例にて記載されている技術的特徴は互いに組み合わせることができ、本発明の範囲は、特許請求の範囲内での全ての変更及び特許請求の範囲と均等の範囲が含まれることが意図される。
各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。

【0100】

各実施形態に記載した事項は相互に組み合わせることが可能である。また、特許請求の範囲に記載した独立請求項及び従属請求項は、引用形式に関わらず全てのあらゆる組み合わせにおいて、相互に組み合わせることが可能である。さらに、特許請求の範囲には他の２以上のクレームを引用するクレームを記載する形式（マルチクレーム形式）を用いているが、これに限るものではない。マルチクレームを少なくとも一つ引用するマルチクレーム（マルチマルチクレーム）を記載する形式を用いて記載してもよい。

【符号の説明】

【0101】

１００ 遠隔監視システム（情報処理システム）
２００ 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
５２１ プログラム
５２２ 計測ＤＢ
５Ａ 記録媒体
６０ 端末装置
６１ 制御部
６２ 記憶部
６３ 通信部
６４ 表示部
６５ 操作部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】