7508053 蓄電池のデータ抽出装置及び蓄電池のデータ抽出方法

(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】2024-06-21

(45)【発行日】2024-07-01

(54)【発明の名称】蓄電池のデータ抽出装置及び蓄電池のデータ抽出方法

(51)【国際特許分類】

   G01R 31/392 20190101AFI20240624BHJP

   G01R 31/389 20190101ALI20240624BHJP

   G01R 31/385 20190101ALI20240624BHJP

   G01R 31/382 20190101ALI20240624BHJP

   H01M 10/48 20060101ALI20240624BHJP

   H02J 7/00 20060101ALI20240624BHJP

【ＦＩ】

G01R31/392

G01R31/389

G01R31/385

G01R31/382

H01M10/48 P

H02J7/00 Y

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2022538516

(86)(22)【出願日】2020-07-20

(86)【国際出願番号】 JP2020028161

(87)【国際公開番号】W WO2022018810

(87)【国際公開日】2022-01-27

【審査請求日】2023-07-05

(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】吉田 翔治

(72)【発明者】

【氏名】西川 裕二

(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

【審査官】永井 皓喜

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－１３８８８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－４８６１７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－２０４７１２（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１７／００２９５３（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１６－２２５１５４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｒ ３１／３６

Ｇ０１Ｒ １９／００

Ｈ０１Ｍ １０／４８

Ｈ０２Ｊ ７／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

蓄電池の劣化診断が可能な検出値データを所定サンプリング間隔で格納する記憶部と、
前記記憶部に格納された検出値データから前記蓄電池の過渡応答時に係るデータを抽出するデータ抽出部とを備えた蓄電池のデータ抽出装置であって、
前記データ抽出部は、
前記蓄電池の検出値に基づくＣレート値又は電流値若しくは電力値が急変する変動区間、前記変動区間の前区間及び前記変動区間の後区間の少なくとも３区間に分け、
前記前区間では、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の変動が第１閾値以下で第１時間以上継続する前区間の安定推移の判定と、
前記変動区間では、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値が第２時間以内で第２閾値以上変動する変動区間の急変推移の判定と、
前記後区間では、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の変動が第３閾値以下で第３時間以上継続する後区間の安定推移の判定とを実施し、
前記各判定に基づくデータ抽出条件を満たした場合に前記記憶部から該当の過渡応答時に係るデータを抽出するように構成され、
前記データ抽出部は、
前記前区間において更に、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の大きさが第４閾値以下かを判定するように構成された、
蓄電池のデータ抽出装置。

【請求項2】

前記前区間において更に、前記蓄電池の検出値に基づく電圧値の変動が第５閾値以下かを判定するように構成された、
請求項１に記載の蓄電池のデータ抽出装置。

【請求項3】

前記データ抽出部は、
前記変動区間において更に、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の急変推移が第４時間以内に収束したかを判定するように構成された、
請求項１又は請求項２に記載の蓄電池のデータ抽出装置。

【請求項4】

前記データ抽出部は、
前記変動区間における前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の変化点付近に生じ得る局所的な近似推移が前記後区間における安定推移と誤判定しないように構成された、
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の蓄電池のデータ抽出装置。

【請求項5】

前記データ抽出部は、
前記前区間において更に、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の変動が第５時間以内かを判定し、前記第５時間を超えた場合、前記記憶部の格納したデータの前記第１時間を超えた分を削除するように構成された、
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の蓄電池のデータ抽出装置。

【請求項6】

前記データ抽出部は、
前記Ｃレート値に基づいて前記各判定を行うように構成された、
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の蓄電池のデータ抽出装置。

【請求項7】

蓄電池の劣化診断が可能な検出値データを所定サンプリング間隔で記憶部に格納し、前記記憶部に格納された検出値データから前記蓄電池の過渡応答時に係るデータを抽出する蓄電池のデータ抽出方法であって、
前記蓄電池の検出値に基づくＣレート値又は電流値若しくは電力値が急変する変動区間、前記変動区間の前区間及び前記変動区間の後区間の少なくとも３区間に分け、
前記前区間では、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の変動が第１閾値以下で第１時間以上継続する前区間の安定推移を判定し、
前記変動区間では、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値が第２時間以内で第２閾値以上変動する変動区間の急変推移を判定し、
前記後区間では、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の変動が第３閾値以下で第３時間以上継続する後区間の安定推移を判定し、
前記各判定に基づくデータ抽出条件を満たした場合に前記記憶部から該当の過渡応答時に係るデータを抽出し、
前記前区間において更に、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の大きさが第４閾値以下かを判定する、
蓄電池のデータ抽出方法。

【請求項8】

前記前区間において更に、前記蓄電池の検出値に基づく電圧値の変動が第５閾値以下かを判定する、
請求項７に記載の蓄電池のデータ抽出方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、蓄電池の過渡応答解析による劣化診断を行うための蓄電池のデータ抽出装置及び蓄電池のデータ抽出方法に関する。

【背景技術】

【0002】

再生可能エネルギーの有効利用や災害時の電力供給を目的として、リチウムイオン電池を適用した定置用蓄電池システムの導入が拡大しつつある。充放電や経年に伴い劣化していく蓄電池の健全性や特性を把握することはシステムを運用していく上で非常に重要であり、蓄電池の劣化状態を把握・診断することが行われる。

【0003】

蓄電池の劣化診断技術としては、稼動中の蓄電池の過渡応答特性を用いる例えば特許文献１に開示の技術がある。特許文献１に開示の技術は、蓄電池の過渡応答時の電流値データを抽出し、抽出した過渡応答時の電流値データの解析に基づいて蓄電池の劣化診断を行うというものである。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【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】

【0005】

本発明者は、上記手法による蓄電池の劣化診断の精度向上を図るために、蓄電池からより有用な過渡応答時の電流値等のデータを抽出することが有効な手段の一つであると考えている。即ち、蓄電池の劣化診断の精度を高める過渡応答特性を厳選すべく狙いの過渡応答特性を適切に捉え、より有用な過渡応答時の電流値等のデータを抽出することが蓄電池の劣化診断の精度向上に繋がると考えている。

【0006】

本発明の目的は、蓄電池の劣化診断の精度向上を可能とした蓄電池のデータ抽出装置及び蓄電池のデータ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】

【0007】

上記課題を解決する蓄電池のデータ抽出装置は、蓄電池の劣化診断が可能な検出値データを所定サンプリング間隔で格納する記憶部と、前記記憶部に格納された検出値データから前記蓄電池の過渡応答時に係るデータを抽出するデータ抽出部とを備えた蓄電池のデータ抽出装置であって、前記データ抽出部は、前記蓄電池の検出値に基づくＣレート値又は電流値若しくは電力値が急変する変動区間、前記変動区間の前区間及び前記変動区間の後区間の少なくとも３区間に分け、前記前区間では、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の変動が第１閾値以下で第１時間以上継続する前区間の安定推移の判定と、前記変動区間では、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値が第２時間以内で第２閾値以上変動する変動区間の急変推移の判定と、前記後区間では、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の変動が第３閾値以下で第３時間以上継続する後区間の安定推移の判定とを実施し、前記各判定に基づくデータ抽出条件を満たした場合に前記記憶部から該当の過渡応答時に係るデータを抽出するように構成される。

【0008】

上記抽出装置によれば、データ抽出部は、蓄電池のＣレート値又は電流値若しくは電力値に基づき、急変前の前区間では第１閾値以下の変動で第１時間以上継続したかによる前区間の安定推移を判定し、変動区間では第２時間以内で第２閾値以上の変動したかによる変動区間の急変推移を判定し、後区間では第３閾値以下の変動で第３時間以上継続したかによる後区間の安定推移を判定する。そして、各判定に基づくデータ抽出条件を満たした場合に、データ抽出部は、記憶部から該当の過渡応答時に係るデータを抽出する。つまり、過渡応答時の前区間、変動区間及び後区間それぞれにおいて条件を満たした望ましい過渡応答特性を示した場合に、記憶部から該当のデータの抽出が行われる。また、過渡応答時に係るデータ抽出となると変動区間の急変推移に着目しがちであるが、本発明者の検討において前区間及び後区間において所定時間以上の安定推移も重要と考え、それを判定に盛り込んでいるため、より望ましい過渡応答特性を示すデータの抽出が可能である。従って、こうして抽出したデータに基づく蓄電池の劣化診断は、より高精度に行うことが十分期待できる。

【0009】

上記蓄電池のデータ抽出装置において、前記データ抽出部は、前記前区間において更に、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の大きさが第４閾値以下かを判定、又は、前記前区間において更に、前記蓄電池の検出値に基づく電圧値の変動が第５閾値以下かを判定、若しくは、その両方を判定するように構成されることが好ましい。

【0010】

上記態様によれば、データ抽出部は、前区間におけるＣレート値又は電流値若しくは電力値の大きさが第４閾値以下かを判定、又は、前区間における蓄電池の電圧値の変動が第５閾値以下かを判定、若しくは、その両方を判定する。つまり、データ抽出部は、前区間の安定推移をより望ましく規定するため、より望ましい過渡応答特性を示すデータ抽出が可能となり、蓄電池の劣化診断の一層の精度向上が期待できる。

【0011】

上記蓄電池のデータ抽出装置において、前記データ抽出部は、前記変動区間において更に、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の急変推移が第４時間以内に収束したかを判定するように構成されることが好ましい。

【0012】

上記態様によれば、データ抽出部は、変動区間におけるＣレート値又は電流値若しくは電力値の急変推移が第４時間以内に収束したかを更に判定する。つまり、データ抽出部は、変動区間の急変推移をより望ましく規定するため、より望ましい過渡応答特性を示すデータ抽出が可能となり、蓄電池の劣化診断の一層の精度向上が期待できる。

【0013】

上記蓄電池のデータ抽出装置において、前記データ抽出部は、前記変動区間における前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の変化点付近に生じ得る局所的な近似推移が前記後区間における安定推移と誤判定しないように構成されることが好ましい。

【0014】

ここで、変動区間におけるＣレート値又は電流値若しくは電力値の変化点付近では局所的な近似推移が生じ得るため、後区間における安定推移と誤判定し易い。するとこの場合、望ましい過渡応答特性を示すデータがあっても、後区間の安定推移と誤判定すると、データ抽出が行われない虞がある。上記態様によれば、データ抽出部は、変動区間においてＣレート値等の変化点付近に生じ得る局所的な近似推移を後区間の安定推移と誤判定しない構成のため、望ましい過渡応答特性を示すデータを少しでも多く抽出することが可能となる。

【0015】

上記蓄電池のデータ抽出装置において、前記データ抽出部は、前記前区間において更に、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の変動が第５時間以内かを判定し、前記第５時間を超えた場合、前記記憶部の格納したデータの前記第１時間を超えた分を削除するように構成されることが好ましい。

【0016】

上記態様によれば、データ抽出部は、前区間におけるＣレート値又は電流値若しくは電力値の変動が第５時間以内かを更に判定する。そして、第５時間を超えた場合、データ抽出部は、記憶部の格納したデータの第１時間を超えた分を削除する。つまり、記憶部にて格納するデータ数が抑制され、記憶容量の小さい安価な記憶装置を用いることも可能となる。

【0017】

上記蓄電池のデータ抽出装置において、前記データ抽出部は、前記Ｃレート値に基づいて前記各判定を行うように構成されることが好ましい。

【0018】

上記態様によれば、データ抽出部は、Ｃレート値に基づいて各判定が行われる。つまり、Ｃレート値は、蓄電池の充放電スピードを示す指標であるため、種々の電池容量の蓄電池を対象に共通で用いることができ、データ抽出装置の汎用性向上が期待できる。

【0019】

上記課題を解決する蓄電池のデータ抽出方法は、蓄電池の劣化診断が可能な検出値データを所定サンプリング間隔で記憶部に格納し、前記記憶部に格納された検出値データから前記蓄電池の過渡応答時に係るデータを抽出する蓄電池のデータ抽出方法であって、前記蓄電池の検出値に基づくＣレート値又は電流値若しくは電力値が急変する変動区間、前記変動区間の前区間及び前記変動区間の後区間の少なくとも３区間に分け、前記前区間では、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の変動が第１閾値以下で第１時間以上継続する前区間の安定推移を判定し、前記変動区間では、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値が第２時間以内で第２閾値以上変動する変動区間の急変推移を判定し、前記後区間では、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の変動が第３閾値以下で第３時間以上継続する後区間の安定推移を判定し、前記各判定に基づくデータ抽出条件を満たした場合に前記記憶部から該当の過渡応答時に係るデータを抽出する。

【0020】

上記抽出方法によれば、上記抽出装置と同様に、より望ましい過渡応答特性を示すデータの抽出が可能となるため、蓄電池の劣化診断をより高精度に行うことが十分期待できる。

【0021】

上記蓄電池のデータ抽出方法において、前記前区間において更に、前記Ｃレート値又は電流値若しくは電力値の大きさが第４閾値以下かを判定、又は、前記前区間において更に、前記蓄電池の検出値に基づく電圧値の変動が第５閾値以下かを判定、若しくは、その両方を判定することが好ましい。

【0022】

上記態様によれば、上記抽出装置と同様に、一層望ましい過渡応答特性を示すデータの抽出が可能となるため、蓄電池の劣化診断を一層高精度に行うことが十分期待できる。

【発明の効果】

【0023】

本発明の蓄電池のデータ抽出装置及び蓄電池のデータ抽出方法によれば、蓄電池の劣化診断の精度向上を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0024】

【図1】蓄電池の劣化診断を説明するためのシステム全体の構成図。

【図2】第１実施形態の蓄電池のデータ抽出処理のフロー図。

【図3】第１実施形態の蓄電池のデータ抽出処理に係る説明図。

【図4】蓄電池のデータ抽出処理の一部変更例を示すフロー図。

【図5】蓄電池のデータ抽出処理の一部変更例に係る説明図。

【図6】第１実施形態の蓄電池の実測定パターン１を示す波形図。

【図7】第１実施形態の蓄電池の実測定パターン２を示す波形図。

【図8】第１実施形態の蓄電池の実測定パターン３を示す波形図。

【図9】比較例の蓄電池の実測定パターン４を示す波形図。

【図10】比較例の蓄電池の実測定パターン５を示す波形図。

【図11】過渡応答解析で用いる蓄電池の等価回路を示す回路図。

【図12】第１実施形態及び比較例の過渡応答解析の結果図。

【図13】第２実施形態の蓄電池のデータ抽出処理のフロー図。

【図14】第２実施形態の蓄電池のデータ抽出処理に係る説明図。

【図15】第２実施形態の対比に用いる第１実施形態の過渡応答解析の結果図。

【図16】第２実施形態の過渡応答解析の結果図。

【図17】第２実施形態の過渡応答解析の結果図。

【図18】第２実施形態の過渡応答解析の結果図。

【発明を実施するための形態】

【0025】

（第１実施形態）
以下、蓄電池のデータ抽出装置及びその抽出方法の第１実施形態について説明する。

【0026】

図１に示すように、再生可能エネルギーを用いる分散型電源としての太陽光発電システム１１は、太陽光パネル１２と太陽光発電用パワーコンディショナ１３とを備える。太陽光発電システム１１は、太陽光パネル１２で発電された直流電力を太陽光発電用パワーコンディショナ１３にて商用交流電力に変換し、変換した交流電力を系統連系設備１０を介して電力系統に供給可能に構成されている。蓄電池システム１４は、定置用リチウムイオン電池等よりなる蓄電池１５と蓄電池用パワーコンディショナ１６とを備え、太陽光発電システム１１に併設されている。蓄電池システム１４は、発電電力が大きく変動し得る太陽光発電システム１１の出力電力の変化率が所定値以下となるように出力平滑化用の蓄電池１５を充放電させ、蓄電池用パワーコンディショナ１６の電力変換を通じて電力系統に対する出力変動を抑制するものである。

【0027】

蓄電池システム１４には、計測器１７が設置されている。計測器１７は、電流計１８、電圧計１９及び温度計２０等である。電流計１８は、蓄電池１５の充放電電流を検出しその検出信号をデータ抽出装置２１に出力する。電圧計１９は、蓄電池１５の入出力電圧を検出しその検出信号をデータ抽出装置２１に出力する。温度計２０は、蓄電池１５の温度や周囲温度等を検出しその検出信号をデータ抽出装置２１に出力する。

【0028】

データ抽出装置２１は、記憶部２２とデータ抽出部２３とを備える。記憶部２２は、所定サンプリング間隔で、電流計１８からの検出信号に基づく電流値データ、電圧計１９からの検出信号に基づく電圧値データ、温度計２０からの検出信号に基づく温度データがそれぞれ格納可能である。データ抽出部２３は、本実施形態では電流値データに基づいて算出可能な蓄電池１５のＣレート値の変化態様が所定の充放電特性（過渡応答特性）を示したことをデータ抽出条件として、記憶部２２から電流値データ、電圧値データ及び温度データを時刻データとともに電池劣化診断装置２４に出力する。蓄電池１５のＣレート値は、蓄電池１５の充放電スピードを示す指標であり、種々の電池容量の蓄電池１５を対象に共通で用いることが可能な有用パラメータである。データ抽出部２３のデータ抽出条件（データ抽出処理）の詳細については後述する。

【0029】

電池劣化診断装置２４は、データ抽出部２３から抽出された蓄電池１５の抽出データに基づいて、図１１に示す蓄電池１５の等価回路２５を用いて過渡応答解析を行う。即ち、電池劣化診断装置２４は、時刻と紐付けされた蓄電池１５の電流値、電圧値及び温度に基づく過渡応答解析値と、予め格納された過渡応答解析の判定基準値とを比較し、蓄電池１５の劣化診断を行う。

【0030】

次に、データ抽出部２３における本実施形態のデータ抽出処理について、図２及び図３等を用いて説明する。

【0031】

本実施形態のデータ抽出処理では、Ｃレート値の過渡応答時の前区間、変動区間、後区間のいずれにおいても望ましい変化をしている場合に限り、蓄電池１５の電流値、電圧値及び温度のデータの抽出が行われる。

【0032】

データ抽出処理のステップＳ１では、抽出処理開始直後又は前回処理時に設定される時刻ｔ_０での蓄電池１５のＣレート値を基準のＣ_０値と設定し、以降のサンプリング周期の時刻ｔ_ｎ毎のＣ_ｎ値との差分｜Ｃ_０－Ｃ_ｎ｜を算出する。この時刻ｔ_０は、過渡応答前の前区間の基準となる時刻となる。

【0033】

ステップＳ２では、差分｜Ｃ_０－Ｃ_ｎ｜の閾値α以下となる時間が時刻ｔ_０から時間Ｔ_１以上継続したかを判定する。なお、閾値αは、例えば０．００５～０．１［Ｃ］である。時間Ｔ_１は、例えば１０～５０００［ｓ］であり、本実施形態では変動区間の後述の時間Ｔ_４を基準とした場合にその時間Ｔ_４の０．１～１０倍程度の時間長さに設定される。基準の時間Ｔ_４は、例えば１～５００［ｓ］である。即ち、このステップＳ２では、過渡応答前の前区間において、Ｃレート値が閾値α以下の小さな変動で時間Ｔ_１以上安定して推移したかを判定する。差分｜Ｃ_０－Ｃ_ｎ｜が閾値α以下で時間Ｔ_１以上継続していない場合（判定ＮＯ）、ステップＳ３に進み、時刻ｔ_ｎを改めて時刻ｔ_０に更新し、処理をステップＳ１に戻す。

【0034】

一方、上記ステップＳ２において、差分｜Ｃ_０－Ｃ_ｎ｜が閾値α以下で時間Ｔ_１以上継続したと判定すると（判定ＹＥＳ）、ステップＳ４に進む。

【0035】

ステップＳ４では、差分｜Ｃ_０－Ｃ_ｎ｜の閾値α以下となった時間が時刻ｔ_０から時間Ｔ_２以内かを判定する。なお、時間Ｔ_２は、例えば２００～５００００［ｓ］であり、本実施形態では時間Ｔ_１の２～１００倍程度の時間長さに設定される。差分｜Ｃ_０－Ｃ_ｎ｜の閾値α以下の時間が時刻ｔ_０から時間Ｔ_２を超えたと判定すると（判定ＮＯ）、ステップＳ５に進み、記憶部２２にて時刻と紐付けされて格納された電流値、電圧値及び温度の各種データの時間（Ｔ_２－Ｔ_１）分を削除し、記憶部２２に残した時間Ｔ_１分のデータの先頭の時刻を時刻ｔ_０に更新する。つまり、記憶部２２にて格納するデータ数の抑制を図ることで、記憶容量の小さい安価な記憶装置を用いることも可能である。

【0036】

一方、上記ステップＳ４において、差分｜Ｃ_０－Ｃ_ｎ｜の閾値α以下の時間が時刻ｔ_０から時間Ｔ_２以内であると判定すると（判定ＹＥＳ）、ステップＳ６に進む。即ち、ステップＳ６に進むには、差分｜Ｃ_０－Ｃ_ｎ｜の閾値α以下となる時間が時刻ｔ_０から時間Ｔ_１以上継続しかつ時間Ｔ_２以内である場合である。

【0037】

ステップＳ６では、所定の時刻ｔ_ａから時間Ｔ_３以内に差分｜Ｃ_０－Ｃ_ｎ｜の閾値β以上となるデータが存在するかを判定する。なお、閾値βは、例えば０．１～１０［Ｃ］であり、本実施形態では閾値αの５～１０００倍程度の値に設定される。時間Ｔ_３は、例えば１～２００［ｓ］であり、本実施形態では時間Ｔ_４の０．１～０．８倍程度の時間長さに設定される。即ち、このステップＳ６では、Ｃレート値が時間Ｔ_３以内の短時間で閾値β以上の大きな変動が生じたかを判定する。時刻ｔ_ａは、過渡応答の変動区間の基準となる時刻となる。時刻ｔ_ａから時間Ｔ_３以内に差分｜Ｃ_０－Ｃ_ｎ｜の閾値β以上のデータが存在していない場合（判定ＮＯ）、上記ステップＳ３に進み、時刻ｔ_ｎを改めて時刻ｔ_０に更新し、処理をステップＳ１に戻す。

【0038】

一方、ステップＳ６において、時刻ｔ_ａから時間Ｔ_３以内に差分｜Ｃ_０－Ｃ_ｎ｜が閾値β以上のデータが存在すると判定すると（判定ＹＥＳ）、ステップＳ７に進む。

【0039】

ステップＳ７では、差分｜Ｃ_０－Ｃ_ｎ｜が閾値β以上となる時刻ｔ_ｂから時刻的に並ぶ２つのＣレート値の差分｜Ｃ_ｎ－Ｃ_ｎ＋１｜を算出する。

【0040】

ステップＳ８では、差分｜Ｃ_ｎ－Ｃ_ｎ＋１｜の閾値γ以下となるデータが上記時刻ｔ_ａから時間Ｔ_４以内に存在するかを判定する。閾値γは、例えば０．００５～０．１［Ｃ］であり、本実施形態では閾値αと同じ値に設定される。即ち、このステップＳ８では、Ｃレート値の上記急変を含め、時間Ｔ_４以内に再び閾値γの小さな変動に安定したかを判定する。差分｜Ｃ_ｎ－Ｃ_ｎ＋１｜の閾値γ以下のデータが時刻ｔ_ａから時間Ｔ_４以内に存在していない場合（判定ＮＯ）、上記ステップＳ３に進み、時刻ｔ_ｎを改めて時刻ｔ_０に更新し、処理をステップＳ１に戻す。

【0041】

一方、ステップＳ８において、差分｜Ｃ_ｎ－Ｃ_ｎ＋１｜の閾値γ以下のデータが時刻ｔ_ａから時間Ｔ_４以内に存在すると判定すると（判定ＹＥＳ）、ステップＳ９に進む。

【0042】

ステップＳ９では、差分｜Ｃ_ｎ－Ｃ_ｎ＋１｜が閾値γ以下となる時刻ｔ_ｄでのＣレート値を基準のＣ_ｄ値と設定し、以降のサンプリング周期の時刻ｔ_ｎ毎のＣ_ｎ値との差分｜Ｃ_ｄ－Ｃ_ｎ｜を算出する。この時刻ｔ_ｄは、過渡応答後の後区間の基準となる時刻となる。

【0043】

ステップＳ１０では、差分｜Ｃ_ｄ－Ｃ_ｎ｜の閾値γ以下となる時間が時刻ｔ_ｄから時間Ｔ_５以上継続したかを判定する。即ち、このステップＳ１０では、過渡応答後の後区間において、Ｃレート値が閾値γ以下の小さな変動で時間Ｔ_５以上安定して推移したかを判定する。なお、時間Ｔ_５は、例えば１０～５０００［ｓ］であり、本実施形態では時間Ｔ_１の０．１～１０倍程度の時間長さに設定される。差分｜Ｃ_ｄ－Ｃ_ｎ｜が閾値γ以下で時間Ｔ_５以上継続していない場合（判定ＮＯ）、ステップＳ１１に進む。

【0044】

ステップＳ１１では、上記ステップＳ１０で判定ＮＯとなった時刻以降のＣレート値の差分｜Ｃ_ｎ－Ｃ_ｎ＋１｜を算出する。

【0045】

ステップＳ１２では、上記ステップＳ１０で判定ＮＯとなったデータを除き、時刻ｔ_ａから時間Ｔ_４以内に差分｜Ｃ_ｎ－Ｃ_ｎ＋１｜の閾値γ以下となるデータが存在するかを判定する。時間Ｔ_４以内に差分｜Ｃ_ｎ－Ｃ_ｎ＋１｜の閾値γ以下のデータが存在していない場合（判定ＮＯ）、上記ステップＳ３に進み、時刻ｔ_ｎを改めて時刻ｔ_０に更新し、処理をステップＳ１に戻す。

【0046】

一方、ステップＳ１２において、上記ステップＳ１０で判定ＮＯとなったデータを除き、時間Ｔ_４以内に差分｜Ｃ_ｎ－Ｃ_ｎ＋１｜の閾値γ以下のデータが存在すると判定すると（判定ＹＥＳ）、上記ステップＳ９に進む。

【0047】

ここで、途中までＣレート値に望ましい過渡応答が生じている場合であっても、変化点付近（図３の時刻ｔ_ｂ付近）では時刻的に並ぶ２つのＣレート値が近似する場合があり、差分｜Ｃ_ｎ－Ｃ_ｎ＋１｜が閾値γ以内となり得る。しかしながら、時間Ｔ_５以上の継続は難いため、上記ステップＳ１０で判定ＮＯの後、仮にステップＳ３を経てステップＳ１に戻す処理フローを構成したとすると、望ましい過渡応答のデータ抽出機会を１つ失うことになり兼ねない。そのため本実施形態では、処理フローをステップＳ１１，Ｓ１２のように構成し、上記ステップＳ１０で判定ＮＯとなってもステップＳ１２にて判定ＹＥＳとなる場合は上記ステップＳ９に戻し、処理を継続させて、望ましい過渡応答のデータ抽出機会が極力多く得られるようにしている。

【0048】

そして、上記ステップＳ１０において、差分｜Ｃ_ｄ－Ｃ_ｎ｜の閾値γ以下の時間が時刻ｔ_ｄから時間Ｔ_５以上継続したと判定すると（判定ＹＥＳ）、Ｃレート値が所望の過渡応答特性を示したものであるとして、ステップＳ１３に進む。ステップＳ１３では、蓄電池１５の一連の電流値、電圧値及び温度を時刻とともに記憶部２２から抽出し、電池劣化診断装置２４に出力する。

【0049】

なお、データ抽出処理の変更例としては、Ｃレート値の過渡応答が始まる直前の時刻ｔ_ａから時間Ｔ_４の計時を開始したが、図４及び図５に示すように、Ｃレート値の過渡応答が閾値β以上となった直後の時刻ｔ_ｂから時間Ｔ_４の計時を開始し、この時間Ｔ_４を図４に示したステップＳ８ａでの判定に用いてもよい。また、図示しないが、図２に示したステップＳ１２で用いる時間Ｔ_４の計時開始は時刻ｔ_ｂに変更となる。なお、図５に示す時間Ｔ_４は、例えば時間Ｔ_３と同じ時間長さに設定される。

【0050】

このようにして、上記ステップＳ１，Ｓ２を経ることでＣレート値の前区間の変化態様が厳選され、次いで上記ステップＳ６～Ｓ８を経ることで変動区間の変化態様が厳選され、更に上記ステップＳ９，Ｓ１０を経ることで後区間の変化態様が厳選される。そして、これらを経ることで得られる蓄電池１５の電流値、電圧値及び温度は、厳選した望ましい過渡応答特性を示したものであるから、電池劣化診断装置２４での劣化診断の精度はより高いものとなることが十分に期待できる。

【0051】

因みに、図６に示すＣレート値の変化態様（パターン１）、図７に示すＣレート値の変化態様（パターン２）、図８に示すＣレート値の変化態様（パターン３）は、いずれも本実施形態の上記処理フローを経て得られる望ましい過渡応答特性を示すものである。一方、図９に示すＣレート値の変化態様（パターン４）は、時間Ｔ_１が条件を逸脱する比較例の態様、図１０に示すＣレート値の変化態様（パターン５）は、時間Ｔ_３と時間Ｔ_４とが条件を逸脱する比較例の態様である。これら各パターン１～５の過渡応答解析結果は、図１１に示す蓄電池１５の等価回路２５のＲｉ値として表され、図１２に示す通りである。図中の破線は、Ｒｉ値の真値である。

【0052】

パターン４，５の過渡応答特性を示す比較例の抽出データに基づく蓄電池１５の劣化診断は、図１２の破線にて示した真値からのずれは比較的大きく、診断精度が高いとまでは言えない。これに対し、パターン１～３の過渡応答特性を示す本実施形態の抽出データに基づく蓄電池１５の劣化診断は、図１２の破線にて示した真値からのずれは非常に小さく、精度高く診断が行われていることがわかる。こうして、本実施形態のように過渡応答特性を厳選しその厳選した蓄電池１５のデータのみを抽出して劣化診断に用いることで、蓄電池１５の劣化診断の精度向上を図ることが可能である。

【0053】

本実施形態の効果について説明する。

【0054】

（１－１）データ抽出部２３は、蓄電池１５のＣレート値に基づき、急変前の前区間では閾値α（第１閾値）以下の変動で時間Ｔ_１（第１時間）以上継続したかによる前区間の安定推移を判定する。次いで、変動区間では時間Ｔ_３（第２時間）以内で閾値β（第２閾値）以上の変動したかによる変動区間の急変推移を判定する。次いで、後区間では閾値γ（第３閾値）以下の変動で時間Ｔ_５（第３時間）以上継続したかによる後区間の安定推移を判定する。そして、各判定を含むデータ抽出条件を満たした場合に、データ抽出部２３は、記憶部２２から該当の過渡応答時に係るデータを抽出する。つまり、過渡応答時の前区間、変動区間及び後区間それぞれにおいて条件を満たした望ましい過渡応答特性を示した場合に、記憶部２２から該当のデータの抽出が行われる。また、過渡応答時に係るデータ抽出となると変動区間の急変推移に着目しがちであるが、本発明者の検討において前区間及び後区間において所定時間（時間Ｔ_１及び時間Ｔ_５）以上の安定推移も重要と考え、それを判定に盛り込んでいるため、より望ましい過渡応答特性を示すデータの抽出が行われている。従って、こうしてデータ抽出装置２１にて抽出したデータに基づく電池劣化診断装置２４による蓄電池１５の劣化診断は、より高精度に行うことを十分期待することができる。

【0055】

（１－２）データ抽出部２３は、変動区間におけるＣレート値の急変推移が時間Ｔ_４（第４時間）以内に収束したかを更に判定する。つまり、データ抽出部２３は、変動区間の急変推移をより望ましく規定するため、より望ましい過渡応答特性を示すデータ抽出が可能となり、蓄電池１５の劣化診断の一層の精度向上が期待できる。

【0056】

（１－３）データ抽出部２３は、変動区間においてＣレート値の変化点付近（図３の時刻ｔ_ｂ付近）に生じ得る局所的な近似推移を後区間の安定推移と誤判定しない構成（ステップＳ１１，Ｓ１２の処理含む）のため、望ましい過渡応答特性を示すデータを少しでも多く抽出することができる。

【0057】

（１－４）データ抽出部２３は、前区間におけるＣレート値の変動が時間Ｔ_２（第５時間）以内かを更に判定する。時間Ｔ_２（第５時間）を超えた場合、データ抽出部２３は、記憶部２２の格納したデータの時間Ｔ_１（第１時間）を超えた分（時間Ｔ_２－Ｔ_１分）を削除する。つまり、記憶部２２にて格納するデータ数を抑制でき、記憶容量の小さい安価な記憶装置を用いることも可能である。

【0058】

（１－５）データ抽出部２３は、本実施形態ではＣレート値に基づく各判定を行う構成である。Ｃレート値は、蓄電池１５の充放電スピードを示す指標であるため、種々の電池容量の蓄電池１５を対象に共通で用いることができ、データ抽出装置２１の汎用性向上が期待できる。

【0059】

（第２実施形態）
以下、蓄電池のデータ抽出装置及びその抽出方法の第２実施形態について説明する。

【0060】

本実施形態におけるデータ抽出部２３のデータ抽出処理は、上記第１実施形態のデータ抽出処理（図２参照）の一部を変更している。以下では、その変更点を中心に図１３及び図１４等を用いて説明する。

【0061】

本実施形態のデータ抽出処理では、上記第１実施形態のデータ抽出処理のステップＳ４とステップＳ６との間に新たにステップＳａが挿入されている。ステップＳ４までにおいては、過渡応答前の前区間において、Ｃレート値の差分｜Ｃ_０－Ｃ_ｎ｜が閾値α以下の小さな変動でそのＣレート値が安定して推移したかが判定されている。Ｃレート値が所望の安定推移と判定されると、ステップＳａに進む。

【0062】

ステップＳａでは、前区間の時間Ｔ_１における蓄電池１５のＣレート値の大きさ｜Ｃ_ｍａｘ｜が閾値α_２以下かを判定する（第１態様とする）。Ｃレート値の大きさ｜Ｃ_ｍａｘ｜は、本実施形態では例えばピーク値とする。なお、閾値α_２としては、例えば０．００５～０．１［Ｃ］である。又は、その判定に替えて、前区間の時間Ｔ_１における蓄電池１５の電圧値の変動分Ｖ_ｍａｘ－Ｖ_ｍｉｎが閾値α_ｖ以下かの判定を行うようにしてもよい（第２態様とする）。電圧値の変動分Ｖ_ｍａｘ－Ｖ_ｍｉｎは、本実施形態では例えば最大値と最小値との差分とする。なお、閾値α_ｖとしては、例えば０．５～５０［ｍＶ］である。また更に、それらの判定に替えて、前区間の時間Ｔ_１における蓄電池１５のＣレート値の大きさ｜Ｃ_ｍａｘ｜が閾値α_２以下かの判定、及び蓄電池１５の電圧値の変動分Ｖ_ｍａｘ－Ｖ_ｍｉｎが閾値α_ｖ以下かの判定の両者の判定をともに行うようにしてもよい（第３態様とする）。

【0063】

これは、後の過渡応答特性を示すデータの抽出において、前区間におけるＣレート値の安定推移が閾値α_２以下のゼロ［Ｃ］付近で推移しているものに厳選することで、蓄電池１５の劣化診断が一層高精度に行えるためである（詳細は後述）。また、Ｃレート値がゼロ［Ｃ］からオフセットするとこれと相関のある電圧値が変動するため、電圧値の変動分Ｖ_ｍａｘ－Ｖ_ｍｉｎが閾値α_ｖ以下の小さい推移のものに厳選することで、蓄電池１５の劣化診断を一層高精度に行えることに繋げられるためである。更に、これら両者を考慮することで、蓄電池１５の劣化診断をより一層高精度に行えることに繋げられる。

【0064】

従って、ステップＳａにおいて、Ｃレート値の大きさ｜Ｃ_ｍａｘ｜が閾値α_２を超える、又は電圧値の変動分Ｖ_ｍａｘ－Ｖ_ｍｉｎが閾値α_ｖを超える、更にはその両者がともに閾値α_２，α_ｖを超える場合（判定ＮＯ）、処理をステップＳ１に戻す。

【0065】

一方、ステップＳａにおいて、Ｃレート値の大きさ｜Ｃ_ｍａｘ｜が閾値α_２以下、又は電圧値の変動分Ｖ_ｍａｘ－Ｖ_ｍｉｎが閾値α_ｖ以下、更にはその両者がともに閾値α_２，α_ｖ以下と判定すると（判定ＹＥＳ）、ステップＳ６に進み、上記第１実施形態と同様のデータ抽出処理となる。つまり、ステップＳａを追加することで得られる過渡応答特性を示す抽出データは、第１実施形態後よりも一層厳選した望ましいものとなることが期待できる。

【0066】

図１５は、蓄電池の健全性（劣化度）を示すＳＯＨの異なる３つの蓄電池１５のサンプルに対し、上記第１実施形態のデータ抽出処理にて得た抽出データに基づく過渡応答解析結果が示されている。劣化度小の蓄電池１５のサンプル１は真値を含むばらつきｘ０、劣化度中の蓄電池１５のサンプル２は真値を含むばらつきｙ０、劣化度大の蓄電池１５のサンプル３は真値を含むばらつきｚ０であり、上記第１実施形態のデータ抽出処理にて得られる抽出データもばらつきが十分に小さいものとなっている。

【0067】

これに対し、図１６は、本実施形態の第１態様、即ちＣレート値の大きさ｜Ｃ_ｍａｘ｜が閾値α_２以下としたデータ抽出処理にて得た抽出データに基づく過渡応答解析結果が示されている。劣化度小の蓄電池１５のサンプル１は真値を含むばらつきｘ１、劣化度中の蓄電池１５のサンプル２は真値を含むばらつきｙ１、劣化度大の蓄電池１５のサンプル３は真値を含むばらつきｚ１であり、本実施形態の第１形態のデータ抽出処理にて得られる抽出データは、十分にばらつきの小さい上記第１実施形態を基準とすると、一層ばらつきが小さいものとなっている。

【0068】

また、図１７は、本実施形態の第２態様、即ち電圧値の変動分Ｖ_ｍａｘ－Ｖ_ｍｉｎが閾値α_ｖ以下としたデータ抽出処理にて得た抽出データに基づく過渡応答解析結果が示されている。劣化度小の蓄電池１５のサンプル１は真値を含むばらつきｘ２、劣化度中の蓄電池１５のサンプル２は真値を含むばらつきｙ２、劣化度大の蓄電池１５のサンプル３は真値を含むばらつきｚ２であり、本実施形態の第２形態のデータ抽出処理にて得られる抽出データは、十分にばらつきの小さい上記第１実施形態を基準とすると、ばらつきが若干ながらも一層小さいものとなっている。

【0069】

更に、図１８は、本実施形態の第３態様、即ち第１及び第２態様の両判定を経て得た抽出データに基づく過渡応答解析結果が示されている。劣化度小の蓄電池１５のサンプル１は真値を含むばらつきｘ３、劣化度中の蓄電池１５のサンプル２は真値を含むばらつきｙ３、劣化度大の蓄電池１５のサンプル３は真値を含むばらつきｚ３であり、本実施形態の第３形態のデータ抽出処理にて得られる抽出データは、十分にばらつきの小さい上記第１実施形態を基準とすると、より一層ばらつきが小さいものとなっている。

【0070】

本実施形態の特有の効果について説明する。なお、上記第１実施形態と同様の効果については省略する。

【0071】

（２－１）本実施形態のデータ抽出処理の第１～第３態様にて得られる抽出データは、前区間の安定推移をより望ましく規定し、上記第１実施形態の抽出データからより望ましいものを厳選するものである。従って、こうした抽出データに基づく蓄電池１５の劣化診断は、一層高精度に行うことを十分期待することができる。

【0072】

上記各実施形態は、以下のように変更して実施することができる。

【0073】

・各実施形態の時間Ｔ_１～Ｔ_５の各時間長さや閾値α，β，γ，α_２，α_ｖの値は一例であり、適宜変更してもよい。

【0074】

・各実施形態のデータ抽出処理（処理フロー）は一例であり、適宜変更してもよい。例えばステップＳ４等の時間Ｔ_２に関する処理を省略してもよい。また、ステップＳ８等の時間Ｔ_４に関する処理を省略してもよい。また、ステップＳ１０の判定ＮＯの場合、ステップＳ３に進む構成とし、ステップＳ１１，Ｓ１２を省略してもよい。また、各実施形態では、前区間、変動区間、後区間の順に処理を実施する構成であったが、処理する順序はこれに限らず、例えば変動区間の処理を先に実施する構成としてもよい。また、時間Ｔ_１～Ｔ_５は、タイマによる計時の他、サンプリング数のカウントによる計時等も含む。

【0075】

・蓄電池１５のＣレート値に基づいたデータ抽出処理を行う構成としたが、蓄電池１５の電流値や電力値等を用いても各実施形態のデータ抽出処理と同様に構成することが可能である。

【0076】

・太陽光発電システム１１に併設された蓄電池１５の劣化診断に適用したが、太陽光以外の再生可能エネルギーを用いる分散型電源に併設の蓄電池の劣化診断や、ピークカット・ピークシフト、自家消費等に用いる蓄電池の劣化診断に適用してもよい。

【0077】

本発明がその技術的思想から逸脱しない範囲で他の特有の形態で具体化されてもよいということは当業者にとって明らかであろう。例えば、実施形態（あるいはその１つ又は複数の態様）において説明した構成のうちの一部を省略したり、いくつかの構成を組み合わせてもよい。本発明の範囲は、添付の請求の範囲を参照して、請求の範囲が権利を与えられる均等物の全範囲と共に確定されるべきである。

【符号の説明】

【0078】

１１…太陽光発電システム
１２…太陽光パネル
１３…太陽光発電用パワーコンディショナ
１４…蓄電池システム
１５…蓄電池
１６…蓄電池用パワーコンディショナ
１７…計測器
１８…電流計
１９…電圧計
２０…温度計
２１…データ抽出装置
２２…記憶部
２３…データ抽出部
２４…電池劣化診断装置
２５…等価回路
α…閾値（第１閾値）
α_２…閾値（第４閾値）
α_ｖ…閾値（第５閾値）
β…閾値（第２閾値）
γ…閾値（第３閾値）
Ｔ_１…時間（第１時間）
Ｔ_２…時間（第５時間）
Ｔ_３…時間（第２時間）
Ｔ_４…時間（第４時間）
Ｔ_５…時間（第３時間）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】