特許 7106792 蓄電池の劣化診断データ抽出装置及び蓄電池の劣化診断データ抽出方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-07-19

(45)【発行日】2022-07-27

(54)【発明の名称】蓄電池の劣化診断データ抽出装置及び蓄電池の劣化診断データ抽出方法

(51)【国際特許分類】

   G01R 31/392 20190101AFI20220720BHJP

   H02J 7/00 20060101ALI20220720BHJP

   H01M 10/48 20060101ALI20220720BHJP

【ＦＩ】

G01R31/392

H02J7/00 Q

H02J7/00 M

H01M10/48 P

【請求項の数】 14

(21)【出願番号】P 2018093992

(22)【出願日】2018-05-15

(65)【公開番号】P2019200094

(43)【公開日】2019-11-21

【審査請求日】2021-03-31

(73)【特許権者】

【識別番号】000003942

【氏名又は名称】日新電機株式会社

(73)【特許権者】

【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】100105957

【弁理士】

【氏名又は名称】恩田 誠

(74)【代理人】

【識別番号】100068755

【弁理士】

【氏名又は名称】恩田 博宣

(72)【発明者】

【氏名】大嶋 涼

(72)【発明者】

【氏名】田中 義久

(72)【発明者】

【氏名】吉田 翔治

(72)【発明者】

【氏名】長岡 直人

【審査官】田口 孝明

(56)【参考文献】

【文献】特開２００４－２７１４４５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００５－１０６６１６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０９１８５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１３８２４１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

ＩＰＣ Ｇ０１Ｒ ３１／３６－３１／３９６

Ｈ０１Ｍ １０／４２－１０／４８、

Ｈ０２Ｊ ７／００－７／１２、

７／３４－７／３６、

Ｂ６０Ｌ １／００－３／１２、

７／００－１３／００、

１５／００－５８／４０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

過渡応答特性を有する蓄電池の電流値と電圧値及び又は電力値をあらかじめ設定されたサンプリング間隔で検出した検出データを格納する記憶部と、
前記検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となるとき、前記検出データを前記蓄電池の劣化を診断するための抽出データとしてデータ抽出処理を行うデータ抽出部と
を備え 、
前記蓄電池は、太陽光発電システムの出力電力を平滑化する蓄電池システムに備えられ、前記第一の閾値及び第二の閾値は、前記蓄電池の設置容量に基づいて決定されている ことを特徴とする蓄電池の劣化診断データ抽出装置。

【請求項2】

請求項１に記載の蓄電池の劣化診断データ抽出装置において、
前記データ抽出部において、
太陽光発電システムが稼働する１日の中で、前記検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となる時刻までに前記蓄電池から放電される放電容量を無視して前記蓄電池に充電された充電容量のみを積算した積算充電容量が第三の閾値以下であるときに、前記抽出データが抽出されることを特徴とする蓄電池の劣化診断データ抽出装置。

【請求項3】

請求項１に記載の蓄電池の劣化診断データ抽出装置において、
前記データ抽出部において、
太陽光発電システムが稼働する１日の中で、前記検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となる時刻までに前記蓄電池から充電又は放電された後の蓄電池充電容量が第四の閾値以上であるときに、前記抽出データが抽出されることを特徴とする蓄電池の劣化診断データ抽出装置。

【請求項4】

請求項１に記載の蓄電池の劣化診断データ抽出装置において、
前記データ抽出部において、
太陽光発電システムが稼働する１日の中で、前記検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となる時刻までに前記蓄電池から充電又は放電された後の蓄電池の充電率が第五の閾値以上であるときに、前記抽出データが抽出されることを特徴とする蓄電池の劣化診断データ抽出装置。

【請求項5】

請求項１に記載の蓄電池の劣化診断データ抽出装置において、
前記データ抽出部において、
太陽光発電システムが稼働する１日の中で、前記検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となる時刻までに前記蓄電池から放電される放電容量を無視して前記蓄電池に充電された充電容量のみを積算した積算充電容量が第三の閾値以下であり、前記蓄電池から充電又は放電された後の蓄電池充電容量が第四の閾値以上であるときに、前記抽出データが抽出されることを特徴とする蓄電池の劣化診断データ抽出装置。

【請求項6】

過渡応答特性を有する蓄電池の電流値と電圧値及び又は電力値をあらかじめ設定されたサンプリング間隔で検出し、検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となるとき、前記検出データを前記蓄電池の劣化を診断するための抽出データとして抽出する 蓄電池の劣化診断データ抽出方法であって、
前記第一の閾値及び第二の閾値は、太陽光発電システムの出力電力を平滑化する前記蓄電池の設置容量に基づいて決定されている ことを特徴とする蓄電池の劣化診断データ抽出方法。

【請求項7】

請求項６に記載の蓄電池の劣化診断データ抽出方法において、
太陽光発電システムが稼働する１日の中で、前記検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となる時刻までに前記蓄電池から放電される放電容量を無視して前記蓄電池に充電された充電容量のみを積算した積算充電容量が第三の閾値以下であるときに、前記抽出データが抽出されることを特徴とする蓄電池の劣化診断データ抽出方法。

【請求項8】

請求項７に記載の劣化診断データ抽出方法において、
前記第三の閾値は、前記蓄電池の設置容量を基準にして、３０％以下であることを特徴とする蓄電池の劣化診断データ抽出方法。

【請求項9】

請求項６に記載の蓄電池の劣化診断データ抽出方法において、
太陽光発電システムが稼働する１日の中で、前記検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となる時刻までに前記蓄電池から充電又は放電された後の蓄電池充電容量が第四の閾値以上であるときに、前記抽出データが抽出されることを特徴とする蓄電池の劣化診断データ抽出方法。

【請求項10】

請求項６に記載の蓄電池の劣化診断データ抽出方法において、
太陽光発電システムが稼働する１日の中で、前記検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となる時刻までに前記蓄電池から充電又は放電された後の蓄電池の充電率が第五の閾値以上であるときに、前記抽出データが抽出されることを特徴とする蓄電池の劣化診断データ抽出方法。

【請求項11】

請求項６に記載の蓄電池の劣化診断データ抽出方法において、
太陽光発電システムが稼働する１日の中で、前記検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となる時刻までに前記蓄電池から放電される放電容量を無視して前記蓄電池に充電された充電容量のみを積算した積算充電容量が第三の閾値以下であり、前記蓄電池から充電又は放電された後の蓄電池充電容量が第四の閾値以上であるときに、前記抽出データが抽出されることを特徴とする蓄電池の劣化診断データ抽出方法。

【請求項12】

過渡応答特性を有する蓄電池の電流値と電圧値及び又は電力値をあらかじめ設定されたサンプリング間隔で検出し、検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となるとき、前記検出データを前記蓄電池の劣化を診断するための抽出データとして抽出する蓄電池の劣化診断データ抽出方法であって、
前記第一の閾値は、前記蓄電池の設置容量を基準にして、０．１Ｃレート／秒以上であることを特徴とする蓄電池の劣化診断データ抽出方法。

【請求項13】

請求項１２に記載の劣化診断データ抽出方法において、
前記第二の閾値は、前記蓄電池の設置容量を基準にして、２Ｃレート以上であることを特徴とする蓄電池の劣化診断データ抽出方法。

【請求項14】

請求項１２又は１３に記載の劣化診断データ抽出方法において、
前記第一の閾値及び第二の閾値は、太陽光発電システムの出力電力を平滑化する前記蓄電池の設置容量に基づいて決定されており、
太陽光発電システムが稼働する１日の中で、前記検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となる時刻までに前記蓄電池から充電又は放電された後の蓄電池充電容量が第四の閾値以上であるときに、前記抽出データが抽出され、
前記第四の閾値は、前記蓄電池の設置容量を基準にして、１３％以上であることを特徴とする蓄電池の劣化診断データ抽出方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、電力を蓄電する定置用蓄電池システムに使用される蓄電池の劣化診断を行うための劣化診断データ抽出装置及び劣化診断データ抽出方法に関するものである。

【背景技術】

【0002】

太陽光や風力等の再生可能エネルギーから生成される電力は、定置用蓄電池システムに蓄電されて、電力系統に出力される電力の平滑化が図られている。近年、定置用蓄電池システムに使用する蓄電池として、リチウムイオン電池の普及が進んでいる。

【0003】

リチウムイオン電池に代表される蓄電池は、保存時間、温度、充放電回数等の影響を受けて電池材料の劣化が進み、結果として電池容量が次第に減少する。このため、蓄電池システムとして安定した充放電機能を発揮させるためには、蓄電池の劣化状態を把握し、劣化が進んだ蓄電池を交換することが必要である。

【0004】

蓄電池の劣化状態を把握するための診断方法及び診断装置あるいは劣化診断データの抽出方法及び抽出装置として特許文献１～３が知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２０１３－２５３７８４号公報

【文献】特開２０１６－１５７５６５号公報

【文献】特開２０１７－１６９９１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

蓄電池システムに代表される定置用蓄電池システムに使用される蓄電池の多くは過渡応答特性を有する。大電流を短時間で充電又は放電するような急峻なピークが発生した場合には、過渡応答特性に基づく電流波形及び電圧波形を解析することで電気的等価回路における回路定数を算出することが可能となる。

【0007】

そして、算出された回路定数を劣化の進んでいない蓄電池の等価回路の回路定数と比較することにより、蓄電池の劣化を診断することが可能である。
定置用蓄電池システムで使用中の蓄電池に対し劣化診断を行う場合、当該蓄電池の過渡応答特性に基づく電流波形及び電圧波形を解析するために、測定用の矩形波で蓄電池を充電あるいは放電させることにより、電流波形及び電圧波形に急峻なピークを発生させることができる。しかし、この方法では定置用蓄電池システムの稼働を停止する必要があるため、実用的ではない。

【0008】

特許文献１には、稼働中の蓄電池の充放電電流の変化量の推移が、あらかじめ設定された条件に合致したとき、劣化診断を行うためのデータを抽出する劣化診断データ抽出方法が開示されている。

【0009】

しかしながら、この抽出方法は、電動アシスト自転車用蓄電池の劣化診断データ抽出方法として有用ではあるが、急峻な充放電ピークが連続して発生する定置用蓄電池システムに適用すると、劣化診断精度が低下する。

【0010】

すなわち、この抽出方法によると、様々な充放電パターンに基づくデータが抽出されてしまい、このデータに基づいて、等価回路の定数を算出しても、その定数に基づいて蓄電池の劣化を精度よく診断することは困難である。

【0011】

この発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は蓄電池の劣化診断精度を向上させ得る劣化診断データの抽出装置及び劣化診断データの抽出方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0012】

上記課題を解決する劣化診断データ抽出装置は、過渡応答特性を有する蓄電池の電流値と電圧値及び又は電力値をあらかじめ設定されたサンプリング間隔で検出した検出データを格納する記憶部と、前記検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となるとき、前記検出データを前記蓄電池の劣化を診断するための抽出データとしてデータ抽出処理を行うデータ抽出部を備えたことを特徴とする。

【0013】

この構成により、検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となるとき、検出データが蓄電池の劣化診断用の抽出データとして抽出される。

【0014】

上記課題を解決する劣化診断データ抽出方法は、過渡応答特性を有する蓄電池の電流値と電圧値及び又は電力値をあらかじめ設定されたサンプリング間隔で検出し、検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となるとき、前記検出データを前記蓄電池の劣化を診断するための抽出データとして抽出することを特徴とする。

【0015】

この方法により、検出データの電流値又は電力値の変化量があらかじめ設定された第一の閾値以上となり、前記検出データの電流値又は電力値があらかじめ設定された第二の閾値以上となるとき、検出データが蓄電池の劣化診断用の抽出データとして抽出される。

【発明の効果】

【0016】

本発明の蓄電池の劣化診断データ抽出装置及び劣化診断データ抽出方法によれば、蓄電池の劣化診断精度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】蓄電池システムを備えた太陽光発電システムを示すブロック図。

【図2】任意の１週間の充放電電力値の一例を示す説明図。

【図3】抽出データの抽出条件を示す説明図。

【図4】（ａ）～（ｅ）は条件（６）で抽出された日の充放電電力値を示す説明図。

【図5】（ａ）～（ｅ）は条件（６）で抽出された日の蓄電池充電容量を示す説明図。

【図6】抽出データの電流波形及び電圧波形の一例を示す波形図。

【図7】過渡応答解析で使用する等価回路を示す回路図。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下、本発明を具体化した蓄電池の劣化診断データ抽出装置及び劣化診断データ抽出方法の一実施形態を図面に従って説明する。
図１に示す太陽光発電システム１は、太陽光パネル２で発電された直流電力が太陽光発電用パワーコンディショナ３で１００Ｖの商用交流電力に変換され、その交流電力が系統連系設備４を介して電力系統に供給される。

【0019】

太陽光発電用パワーコンディショナ３から出力される交流電力は、蓄電池システム５にも供給される。蓄電池システム５は、リチウムイオン電池で構成される蓄電池６と蓄電池用パワーコンディショナ７を備えている。

【0020】

そして、太陽光発電用パワーコンディショナ３から出力される交流電力が蓄電池用パワーコンディショナ７で直流電力に変換されて蓄電池６に供給され、蓄電池６が充電される。

【0021】

また、雨天あるいは曇天時に、太陽光パネル２の発電出力が低下するときには、蓄電池６に蓄電されている電力が蓄電池用パワーコンディショナ７で交流電力に変換されて、系統連系設備４を介して電力系統に供給される。

【0022】

蓄電池システム５には、電流計８、電圧計９及び温度計１０が設置されている。電流計８は、蓄電池６に供給される充電電流及び蓄電池６から出力される放電電流の電流値を検出してデータ抽出装置１１に出力する。

【0023】

電圧計９は、蓄電池６の入出力電圧を検出してデータ抽出装置１１に出力する。温度計１０は、蓄電池６の温度あるいは周囲温度を検出してデータ抽出装置１１に出力する。
データ抽出装置１１は、記憶部１２と、データ抽出部１３と、電池劣化診断部１４を備えている。記憶部１２には、電流計８、電圧計９及び温度計１０の検出信号が常時入力されている。

【0024】

記憶部１２は、あらかじめ設定されているサンプリング間隔で、電流計８、電圧計９及び温度計１０の検出信号を取り込んで検出データとして記憶する。
データ抽出部１３は、記憶部１２に記憶された検出データを取り込み、あらかじめ設定されているデータ抽出条件を満たしている場合に、当該検出データを抽出して電池劣化診断部１４に出力する。

【0025】

電池劣化診断部１４は、抽出された検出データ（抽出データ）に基づいて、図７に示す蓄電池６の等価回路１５の定数を算出する。電池劣化診断部１４には、劣化していない蓄電池の過渡状態における等価回路１５の定数が基準値としてあらかじめ格納されている。そして、電池劣化診断部１４は、データ抽出部１３で抽出された抽出データに基づいて算出された等価回路１５の定数と、基準値として格納されている等価回路の定数とを比較することにより、蓄電池６の劣化診断を行う。

【0026】

次に、データ抽出部１３で記憶部１２から検出データを抽出するデータ抽出条件について説明する。
図２は、任意の一週間の間の蓄電池６の充放電電力の推移の一例を示す。同図に示すように、日中の晴天時に蓄電池６への充電電力ｃｐが増大する。晴天時に一時的に日が陰ると、太陽光パネル２での発電電力が低下するため、蓄電池６から電力系統に放電電力ｄｐが供給されて、供給電力の安定化が図られる。この時、放電電力ｄｐに急峻なパルス放電ピークｄｐｐが発生することがある。

【0027】

この結果、晴天時には充電電力ｃｐ及び放電電力ｄｐが増大する。また、曇天あるいは雨天時には、充電電力ｃｐ及び放電電力ｄｐが減少する。
このような状況において、データ抽出装置１１では、記憶部１２に、電流計８で検出された充放電電流値、電圧計９で検出された蓄電池６の出力電圧値及び充放電電力値からなる検出データが所定のサンプリング間隔で取り込まれている。そして、あらかじめ設定された抽出条件を満たすとき、当該検出データがデータ抽出部１３に抽出される。

【0028】

抽出条件の一例を説明すると、蓄電池充放電における電流値又は電力値に対する変化量Ａに対し、閾値（第一の閾値）を設ける。加えて、パルス放電が発生した時刻のパルス放電の電力値をＢ、当該パルス放電が発生した当日の早朝からパルス放電ピーク発生時刻までの蓄電池への充電容量をＣとして、それぞれに閾値（第二の閾値、第四の閾値）を設ける。なお、蓄電池の充電率であるＳＯＣをＤとし、充電容量Ｃの代わりに閾値（第五の閾値）を設けてもよい。

【0029】

上記抽出条件の具体的数値の一例を示すと、定格入出力１０００ｋＷ、蓄電池容量３２７．５ｋＷｈの蓄電池６を備えた蓄電池システム５において、Ａを９８．２５ｋＷ／秒（０．３Ｃ／秒）以上、Ｂを６５５ｋＷ（２Ｃ）以上とする。また、Ｃを４２．５７５ｋＷｈ（ＳＯＣ１３％以上、またはＤをＳＯＣ３３％以上〈蓄電池充電率を毎朝にＳＯＣ２０％に調整する場合〉）としてデータ抽出条件を設定する。

【0030】

因みに、Ａの０．３Ｃ／秒は、蓄電池６の全容量（設置容量）を１時間で放電する場合の１秒当たりの電力の０．３倍であることを示す。Ｂの２Ｃは、蓄電池６の全容量を３０分で放電する場合の電力量である。

【0031】

また、蓄電池６への充電容量Ｃに代えて、当日早朝からパルス放電ピークｄｐｐが発生する時刻まで、蓄電池６からの放電容量を無視して充電容量のみを積算した積算充電容量をＥとし、これに閾値（第三の閾値）を設けて、検出データの抽出条件としてもよい。

【0032】

すなわち、定格入出力１０００ｋＷ、蓄電池容量３２７．５ｋＷｈの蓄電池６を備えた蓄電池システム５において、Ａを６５．５ｋＷ／秒（０．２Ｃ／秒）以上、Ｂを６５５ｋＷ（２Ｃ）以上、Ｅを９８．２５ｋＷｈ（ＳＯＣ３０％相当）以下とするデータ抽出条件を設定してもよい。

【0033】

データ抽出部１３においては、放電ピーク発生時刻を基準にして、当該時刻の前後の一定時間を前区間及び後区間を設定し、外筒区間の始点から終点までの電流波形及び電圧波形を過渡応答データとして抽出する。

【0034】

電池劣化診断部１４では、過渡応答データに基づいて、蓄電池６の電気的等価回路の回路定数を算出し、特許文献１に開示された過渡応答法による等価回路解析を行うことで、蓄電池６の劣化診断を行う。

【0035】

図３は、定格出力１０００ｋＷの太陽光発電システム１に、定格入出力１０００ｋＷの蓄電池システム５を接続して出力電力の平滑化を行った場合に、６種類の検出データ抽出条件で検出データの抽出を行った場合のシミュレーション結果ＳＭを示す。

【0036】

上記パラメータＡ～Ｅに対し、６種類の抽出条件（１）～（６）をそれぞれ設定し、当該抽出条件（１）～（６）１年間３６６日の実際の検出データを評価し、抽出条件を満たして抽出データを抽出した日数を示す。

【0037】

例えば、条件（６）は、Ａが６５．５ｋＷ／秒以上、Ｂを６５５ｋＷ以上、Ｅを９８．２５ｋＷｈ以下とする抽出条件を設定している。そして、抽出条件を満たして抽出データを抽出した日数は５日となった。

【0038】

図４（ａ）～（ｅ）は、抽出条件（６）で抽出データを抽出可能となった５日において、各日のそれぞれの充放電電力の推移を示す。図５（ａ）～（ｅ）は、条件（６）で抽出データを抽出可能となった５日において、各日のそれぞれの蓄電池６の充放電電力の推移を示す。

【0039】

図４に示すように、抽出条件（６）では、晴天時において、急峻なパルス放電ピークが出現する充放電パターンが抽出されていることがわかる。また、図５に示すように、抽出条件（６）では、朝方から太陽光パネル２の発電電力により蓄電池６が充電され、昼ごろに充電量が最大となり、次いで夕方にかけて徐々に放電されて充電量が低下する晴天時のパターンが抽出されていることがわかる。

【0040】

抽出条件（１）～（６）のすべての条件に一致したパターンは１日のみとなる。この時の蓄電池６の充放電電力値を蓄電池容量に比例して電池１セル当たりに換算し、充放電試験を実施した。電池セルの過渡応答データとして０．１秒間隔でサンプリングした電流波形及び電圧波形を取得した。その電流波形及び電圧波形を図６に示す。

【0041】

この電流波形及び電圧波形に基づき、図７に示す等価回路による過渡応答解析により回路定数を取得する。回路定数の一例として、Ｒｉ＝０．５２３ｍΩ、Ｒ１＝０．１４６ｍΩ、Ｃ１＝９．０４ｋＦ、Ｒ２＝１．１３ｍΩ、Ｃ２＝９．０４ｋＦが得られた。各回路定数は、電池セルの劣化にともなって増大し、劣化の進んでいない電池セルの回路定数と比較することにより蓄電池６の劣化が診断される。

【0042】

上記のように構成されたデータ抽出装置では、次に示す効果を得ることができる。
（１）太陽光発電システムに併設される蓄電池システム５において、再現性の高い充放電パターン（充放電電流波形及び充放電電圧波形）を抽出して過渡応答解析を行うことができる。

【0043】

（２）蓄電池充放電における電流値又は電力値に対する変化量Ａ、パルス放電が発生した時刻のパルス放電の電力値Ｂ、パルス放電が発生した当日の早朝からパルス放電ピーク発生時刻までの蓄電池への充電容量Ｃ、蓄電池の充電率（ＳＯＣ）Ｄ、早朝からパルス放電ピークｄｐｐが発生する時刻まで、蓄電池６からの放電容量を無視して充電容量のみを積算した積算充電容量Ｅにそれぞれ閾値を設定し、これらの閾値Ａ～Ｄを組み合わせて検出データから劣化診断用データを抽出することができる。従って、定置用蓄電池システムに使用される蓄電池６の劣化診断を行うために適したデータを抽出することができる。

【0044】

（３）蓄電池システム５の稼働を停止することなく、過渡応答解析を行うことができる。
（４）再現性の高い充放電パターンに対して過渡応答法による等価回路解析を行うことで、蓄電池６の劣化診断条件が統一される。従って、劣化診断の精度を向上させることができる。

【0045】

（５）蓄電池システム５の稼働を停止することなく、蓄電池６の劣化診断を継続することができる。従って、蓄電池６の劣化を把握しながら、蓄電池６の増設あるいは交換を最適な時期に行うことができる。この結果、蓄電池６の劣化による太陽光発電システム１の出力電力変動の増大あるいは出力電力変動の増大による太陽光発電システム１の発電停止の発生を抑制することができる。

【0046】

なお、上記実施形態は以下のように変更してもよい。
・太陽光以外の再生可能エネルギーを利用した発電システムに併設される蓄電池システムにおいて、当該蓄電池システムに使用される蓄電池の劣化診断装置に使用することができる。

【符号の説明】

【0047】

１…太陽光発電システム、２…太陽光パネル、５…蓄電池システム、１１…データ抽出装置、１２…記憶部、１３…データ抽出部、１４…電池劣化診断部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】