JP2020169943A - 蓄電池状態評価システム - Google Patents

Abstract

【課題】蓄電池システムの状態を精度よく評価する。【解決手段】複数の蓄電池セルからなる蓄電池システムの状態を評価する蓄電池状態評価システムであって、複数の蓄電池セルの電圧のうち、複数の蓄電池セルの電圧の分布における位置が異なる少なくとも二つの蓄電池セルの電圧を保持するメモリと、少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きを計算する劣化状態計算部と、を有する。【選択図】図１

Description

以下の記述は二次電池の状態を評価する装置及び方法に関する。

二次電池の健康状態（State of Health,ＳＯＨ）等の状態を評価する技術は、電力蓄積システム、電気自動車及び他のシステムが二次電池を最適に使用するために重要である。

ＳＯＨ評価方法の具体例として、所定のＳＯＨ機能及びバッテリーシステムの端子電圧を使用するもの（特許文献１）、及び、バッテリーシステムの電流−電圧特性から計測可能な内部抵抗の変化によるもの（特許文献２）が挙げられる。

特開２０１２−４２３１２号公報 特開２００４−３１１２０号公報

特許文献１及び２に記載された関連技術には下記の問題がある。

所定のＳＯＨ機能を用いた評価は、個々のバッテリーセルの計測に関しては正確である。しかし、構成するバッテリーセルそれぞれのＳＯＨが異なるバッテリーパックの計測に関しては正確でない。

蓄電池システムにおいては、製造に起因するバッテリーセルの健康状態のばらつきがある。このばらつきは、各モジュール又はサブモジュール内の温度分布によって拡大することもあり、そのことが、局所的に劣化を加速させる環境として働く。

蓄電池システムは、通常、バッテリーの全容量が有効に使われるように、セルバランスコントローラシステムを備えている。しかし、それでも、システム全体のＳＯＨは最もＳＯＨが低いバッテリーセルに最も影響される。このセルバランスコントローラシステムは、劣化したバッテリーセルの充電中及び放電中の真の特性を隠蔽する。これは、セルバランスコントローラシステムが稼働しているときに読み取ったシステム全体の電圧を使用してＳＯＨが計算されるからである。このことは、特許文献１及び特許文献２においても同様であり、真のＳＯＨを明らかにすることができない。蓄電池システムの真のＳＯＨを明らかにするためには、バッテリーセルの状態の分布、特に最もＳＯＨが低いセルを検出する必要がある。

上記の課題の少なくとも一つを解決するために、本発明は、複数の蓄電池セルからなる蓄電池システムの状態を評価する蓄電池状態評価システムであって、前記複数の蓄電池セルの電圧のうち、前記複数の蓄電池セルの電圧の分布における位置が異なる少なくとも二つの蓄電池セルの電圧を保持するメモリと、前記少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きを計算する劣化状態計算部と、を有することを特徴とする。

本発明の一態様によれば、従来の技術より正確にＳＯＨを評価することができる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。

本発明の実施例１のバッテリーシステムの放電後の休止期間における電圧の説明図である。 本発明の実施例１におけるバッテリーシステムの構成の説明図である。 本発明の実施例１において使用されるＢＭＵ、ＰＣＳ及びＰＣの機能ブロック図である。 本発明の実施例１におけるＰＣの機能ブロック図である。 本発明の実施例１のＳＯＨ計算処理部によるdVt/dtの詳細な計算の例の説明図である。 本発明の実施例２のＳＯＨ計算処理部による、所定の時間経過後のVt及びRtの計算の説明図である。 本発明の実施例１におけるＳＯＨとdVt/dt、Vt及びRとの関係の説明図である。 本発明の実施例２のＳＯＨ計算処理部の機能ブロック図である。 本発明の実施例３における事前加速試験の説明図である。 本発明の実施例３におけるシステム自己加速試験（ＳＳＡＴ）の説明図である。 本発明の実施例４のＳＯＨ計算処理部の機能ブロック図である。 本発明の実施例４のＳＯＨ計算処理部内のＳＯＨ較正部の処理を示すフローチャートである。 本発明の実施例４における、現在の容量’を用いたＳＯＨ曲線の傾きの修正の説明図である。 本発明の実施例４における、異なるタイプの負荷をサポートするバッテリーパックの異なるＳＯＣパターンの例を示す説明図である。 本発明の実施例４における、開放電圧特性に基づく容量の計算の説明図である。 本発明の実施例４における、異なるＣレートに対するＣＣＶ対ＳＯＣ特性の説明図である。 本発明の実施例４における、新しいバッテリー及び古いバッテリーの電圧対ＳＯＣ／容量特性の説明図である。 本発明の実施例１において表示されるＧＵＩの説明図である。

ここで、本発明の好ましい実施形態のバッテリーＳＯＨ評価方法について図面を参照して説明する。

直列及び並列に接続されたバッテリーセルからなる蓄電池システムにおいて、システムのＳＯＨ（State of Health）は個々のバッテリーセルのＳＯＨの分布に影響される。性能はＳＯＨが最も低いバッテリーによって制限される。セルバランスコントローラを備える蓄電池システムにおいては、バッテリーセルの状態の相違は、放電後の休止期間に現れることを発見した。

図１は、本発明の実施例１のバッテリーシステムの放電後の休止期間における電圧の説明図である。

図１に示すように、バッテリーシステムを放電してから休止期間を与えることによって、電圧の相違は顕著になる。

このため、放電後の休止期間の電圧（V_max, V_ave 及び V_minの少なくとも二つ）を計測することが本発明の特徴である。ここで、V_max, V_ave 及び V_minは、それぞれ、バッテリーシステム内の各バッテリーセルの放電後の休止期間の電圧の最大値、平均値及び最小値である。

実施例１では、電圧の時間微分、すなわちdVt_max/dt, dVt_ave/dt, 及び dVt_min/dtの少なくとも二つを計算して、システムに埋め込まれたバッテリーセルのＳＯＨの分布を評価するために、放電後の休止期間における電圧の不一致を利用することについて説明する。dVt_max/dt と dVt_min/dtとの組み合わせが最良であるかもしれないが、いずれの組合せも可能である。

以下の詳細な説明は、本明細書に記載された方法、装置、及び／又はシステムの包括的な理解のためになされたものである。しかし、しかし、システム、装置、又は方法における様々な修正および変更は、当業者には明らかであろう。また、動作ステップ及び／又は計算プロセスは、ここで設定されたものに限定されず、当該技術分野で知られているように変更することができる。本明細書に記載されている例は、開示が徹底的かつ完全になるように提供されたものである。

ここでの記述は、二次電池がリチウムイオン電池であるとの仮定に基づいてなされるものである。しかし、二次電池の定義は、充電及び放電が可能な電池を広く含む。すなわち、二次電池は、例えば鉛電池、ニッケルカドミウム電池又は電気二重層キャパシタであってもよい。

また、本実施例ではバッテリーの劣化の度合（劣化状態）を示す指標としてＳＯＨを使用している。これは、初期のバッテリーの容量と比較した容量の劣化の程度（容量維持率）、又は、初期と比較した内部抵抗の劣化の程度（抵抗上昇率）であり、一般的に使用される指標である。以下の説明ではＳＯＨを容量維持率としている。しかし、このような指標は一例であり、バッテリーの劣化の度合いを示すＳＯＨ以外の指標を用いてもよい。バッテリーシステム全体のＳＯＨ及びそのシステムを構成する個々のバッテリーセルのＳＯＨのいずれも評価することができ、上記のように、システム全体のＳＯＨは、それを構成する個々のバッテリーセルのＳＯＨの影響を受ける。

図２は、本発明の実施例１におけるバッテリーシステムの構成の説明図である。

図２において、それぞれが複数のサブモジュールを含む複数のモジュール２０１、ＢＭＵ２０２、ＰＣＳ２０３及びＰＣ（Personal Computer）２０４を含むバッテリーシステム２００が、当該方法の実装の一例として使用される。

バッテリーシステムは、ＰＣＳ（Power conditioning system）２０３と、ＢＭＵ（Battery management unit）２０２と、直列及び並列に接続された複数のモジュール２０１と、を備える。このモジュール２０１は、直列に接続された複数のサブモジュール２０５を備える。このサブモジュール２０５は、並列に接続された複数のバッテリーセル２０６を含む。サブモジュール２０５において、バッテリーセルの電圧及び温度のセンシングデータが得られる。モジュールは、充電中及び放電中の電荷の分布を制御するためのアクティブセルバランスコントローラ２０７を有する。

なお、上記のように、実際にはサブモジュール２０５は並列に接続された複数のバッテリーセル２０６を含んでいるが、これらをまとめて一つのバッテリーセルとみなすこともできる。以下の説明では、サブモジュール２０５の電圧及び温度をバッテリーセルの電圧及び温度として扱っている。

モジュール２０１は、ＢＭＵ２０２に直列及び並列に接続される。バッテリーセルの電圧及び温度を読み取った値は、サブモジュール２０５の電圧及び温度として表され、各モジュール２０１からＢＭＵ２０２に送られる。ＢＭＵ２０２には、モジュール２０１間の電圧バランスを制御するための制御回路２０８が搭載される。システムＤＣ電圧V_sys、システムＤＣ電流I_sys、サブモジュールの最大電圧V_max、サブモジュールの最小電圧V_min、サブモジュールの最大温度T_max、及びサブモジュールの最小温度T_minがＢＭＵ２０２からＰＣＳ２０３に送られる。そして、上記のデータはＰＣＳ２０３からＰＣ２０４に周期的に送られる。

図３は、本発明の実施例１において使用されるＢＭＵ２０２、ＰＣＳ２０３及びＰＣ２０４の機能ブロック図である。

サブモジュール２０５のV_max, V_min, T_max 及びT_min の情報は、ＢＭＵ２０２からＰＣＳ２０３のサンプリング処理部３０１に送られる。バッテリーシステムのＤＣ電圧V_sys 及びＤＣ電流I_sys もサンプリング処理部３０１に送られる。V_max、 V_min、 T_max、及びT_minは、バッテリーシステムのＤＣ電圧 V_sys 及びＤＣ電流 I_sys とともに、ＰＣＳ２０３の信号変換送信装置３０２からＰＣ２０４に周期的に送られる。本発明においてＰＣ２０４はＰＣＳ２０３の外部に設置されるが、実際にはＰＣ２０４がＰＣＳ２０３の内部に設置されてもよい。

図４は、本発明の実施例１におけるＰＣ２０４の機能ブロック図である。

ＰＣ２０４は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）３０５、充放電制御部３０６、メモリ３０７、ＳＯＨ計算処理部３０８、システム自己加速テスト（ＳＳＡＴ）処理部３０９、及びＧＵＩ（Graphical User Interface）３１０を備える。

充放電制御部３０６、ＳＯＨ計算処理部３０８及びシステム自己加速テスト処理部３０９は、それぞれ、専用のプロセッサによって実現されてもよいし、汎用のプロセッサがメモリ３０７に格納されたプログラムを実行することによって実現されてもよい。また、ＧＵＩは、例えば文字及び図面等を表示する表示装置である。

ＰＣＳ２０３の信号変換送信装置３０２からの所定の時間（例えば１秒）間隔のデータは、ＰＣ２０４のＩ／Ｏ３０５によって受信され、メモリ３０７に格納される。充放電制御部３０６は、放電、休止、充電の制御コマンドを、Ｉ／Ｏ３０５を通してＰＣＳ２０３に与える。制御コマンドの情報もメモリ３０７に格納される。

ＳＯＨ計算処理部３０８は、制御コマンドが放電の後の休止であるかを判定する（ステップ４０１）。制御コマンドが放電の後の休止である場合、ＳＯＨ計算処理部３０８の処理が開始される（ステップ４０２）。ＳＯＨ計算処理部３０８は、メモリ３０７からのデータを用いて、電圧の微分の計算、ＳＯＨの分布の計算及びプロットを行い（ステップ４０３）、それらに基づいてシステムのＳＯＨを評価する（ステップ４０４）。計算結果はメモリ３０７に書き戻される。以上で処理が終了する（ステップ４０５）。

＜電圧の微分を用いたＳＯＨの評価＞
図５は、本発明の実施例１のＳＯＨ計算処理部３０８によるdVt/dtの詳細な計算の例の説明図である。

制御状態の情報は、メモリ３０７に送られ、格納される。制御状態が放電後の休止である場合、そのことがＳＯＨ計算処理部３０８の開始の契機となる。「放電後の休止」における放電に要求される条件は、特定の平均ＳＯＣ（ＳＯＣ：充電率）値に達するまでの放電、特定の電圧値に達するまでの放電、又は特定の放電期間に達するまでの放電などのように、多様な設定が可能である。

休止期間は、流れる電流がゼロ又はある一定の電流が流れる条件によって特徴づけることができる。休止期間が始まると、タイムスタンプがt=0秒に設定される。

経過時間t1において、V_max(t1)及びV_min(t1)がVt_max及びVt_minに設定される。ここで、タイムスタンプt1はいずれの所定の値であってもよい。Vt_ave(t1) は、V_sys(t1)を、直列に接続されたバッテリーセルの数（システムの構成に依存する）で除することによって計算される。

なお、dVt/dtは、Vtの厳密な時間微分値であってもよいが、任意の二つの時刻の間の電圧の傾きであってもよい。本実施例では後者をdVt/dtとして説明する。例えば、dVt/dtを計算するために、dtをdelta_tと定義する必要がある場合がある。例えば、delta_tを設定すると、t1+delta_t/2及びt1-delta_t/2において読み取った電圧のデータが必要になる。dVt_max/dt, dVt_ave/dt, dVt_min/dtは次の式（１）〜（３）のように計算できる。

図７は、本発明の実施例１におけるＳＯＨとdVt/dt、Vt及びRとの関係の説明図である。

図７（ａ）は、ＳＯＨとdVt/dtとの関係を示す。図７（ａ）の横軸はＳＯＨ、縦軸は1/V’、すなわちdVt/dtの逆数である。図７（ａ）は、ＳＯＨが低下するほど（すなわちバッテリーが劣化するほど）dVt/dtが大きくなるという関係があること、及び、ＳＯＣが小さいときほどその関係が顕著になることを示している。

すなわち、図７（ａ）に示すＳＯＨとdVt/dtとの相関を用いて、SOH_max, SOH_ave, 及び SOH_minを含むバッテリーセルのＳＯＨの分布を、 dVt_min/dt, dVt_ave/dt, 及び dVt_max/dtからそれぞれ予測することができる。ＳＯＨの分布は、例えば、SOH_min, SOH_ave, 及びSOH_maxが、正規分布、対数正規分布又は他の任意の分布関数に従うと仮定することによって近似することができる。おおむね初期状態にあるセルの場合、分布が正規分布関数に従うと仮定して、分布をプロットするためにSOH_max, SOH_ave,及びSOH_minの少なくとも二つが必要となる。したがって、本発明では、ＳＯＨの分布を評価するために、dVt_max/dt, dVt_ave/dt,及びdVt_min/dtの少なくとも二つが必要となる。

なお、図７（ａ）に示すように、ＳＯＣが小さいときほど、ＳＯＨの低下に対するdVt/dtの増大が顕著になる。このことから、システムは、ＳＯＣが所定の値より小さい場合に、dVt/dtに基づくＳＯＨの推定を行ってもよい。これによって、推定の精度が確保される。

図１８は、本発明の実施例１において表示されるＧＵＩの説明図である。

システムのＳＯＨの予測結果は、図１８（ａ）に示すＧＵＩ上に表示される。これは、電圧の微分の計算からの統計的条件、ＳＯＨの分布、現在のＳＯＨの評価、将来のＳＯＨの評価カーブ、残りの充放電サイクル（すなわち、あと何回の充放電が可能か）の予測の少なくとも一つを表示する。

さらに、バッテリーシステム内部の温度分布のデータを取得することで、どのセルが最も低いＳＯＨを持っているかを検出することができる。これは、サブモジュール２０５に埋め込まれた温度センサ２１０のログデータによって、又は、バッテリーパックの赤外イメージを監視することによって行うことができる。その結果は図１８（ｂ）に示すＧＵＩ上に表示される。これは、セルの最大ＳＯＨ、平均ＳＯＨ、最小ＳＯＨ、セルの設定のカラーリングマップ、ＳＯＨが低いセルのリスト、それらの位置、及びそれらに推奨される状況（維持又は交換）を示す。

なお、上記の実施例１では、サブモジュールの最大電圧、最小電圧及び平均電圧の時間微分が計算され、その結果に基づいてＳＯＨの分布が推定される。しかし、これは一例であり、複数のサブモジュールの電圧の分布における位置が異なる少なくとも二つの電圧を用いて、同様にＳＯＨの分布を推定することができる。例えば最大電圧と最小電圧との組み合わせでもよいし、最大電圧と平均電圧との組み合わせ、又は、最小電圧と平均電圧との組み合わせでもよい。あるいは、例えば、分布の＋１σの電圧と−１σの電圧との組み合わせでもよい。いずれの場合も、正規分布を当てはめることによって、ＳＯＨの分布を推定することができる。

次に、本発明の実施例２を説明する。以下に説明する相違点を除き、実施例２のバッテリーシステムの各部は、図１〜図５、図７、図１８に示された実施例１の同一の符号を付された各部と同一の機能を有するため、それらの説明は省略する。

実施例２では、放電後の休止期間における電圧の不一致を利用して、与えられた経過時間ｔにおける電圧の読み（Vt_max, Vt_ave, 及び Vt_minの少なくとも二つ）と、内部抵抗値（Rt_max, Rt_ave, 及び Rt_minの少なくとも二つ）とを計算して、システムに埋め込まれたバッテリーのＳＯＨの分布を評価することを説明する。これらの二つのパラメータを使った計算によって、二つの劣化要因を考慮できるため、精度が向上すると考えられる。

図８は、本発明の実施例２のＳＯＨ計算処理部３０８の機能ブロック図である。

実施例２のＳＯＨ計算処理部３０８が実行する処理は、ステップ４０３及び４０４がそれぞれステップ８０１及び８０２に置き換えられることを除いて、実施例１のＳＯＨ計算処理部３０８の処理と同じである。ＳＯＨ計算処理部３０８は、所定の経過時間t2における電圧Vtと、所定の経過時間t2における抵抗Rtとを使用したＳＯＨの計算及びプロットを行い（ステップ８０１）、その結果を使用してシステムのＳＯＨを評価する（ステップ８０２）。

＜電圧の読み取りと抵抗を使用したＳＯＨの評価＞
ここで、所定の経過時間t2における電圧Vtと、所定の経過時間t2における抵抗Rtとを使用したＳＯＨの予測に、放電後の休止期間における電圧の不一致を利用することについて説明する。

図６は、本発明の実施例２のＳＯＨ計算処理部３０８による、所定の時間経過後のVt及びRtの計算の説明図である。

dV/dtの方法と同様に、放電後の休止期間の経過時間t2において、Vt_max(t2) 及びVt_min(t2) がそれぞれ Vt_max 及びVt_minと設定される。Vt_ave はV_sys (t2) から計算され、バッテリーの構成に依存する。Vt_max, Vt_ave, 及び Vt_minから、図７（ｂ）に示す放電後の休止期間におけるＳＯＨとVtとの間の関係を使用して、SOH_min1, SOH_ave1, 及び SOH_max1 が評価される。

さらに、経過時間t2における内部抵抗値Rtが、下記のように計算される。タイムスタンプt=0において、電圧Vt_max(0), Vt_ave(0), 及び Vt_min(0)が記録される。システムの平均電流もIt(0)として記録される。経過時間t=t2において、Vt_max(t2), Vt_ave(t2), Vt_min(t2)及び It(t2)が記録される。そして、Rt_max, Rt_ave, Rt_minが下記の式（４）〜（６）のように計算される。

Rt_max, Rt_ave, 及びRt_minから、図７（ｃ）に示したＳＯＨとRtとの関係を用いて、SOH_min2, SOH_ave2, 及びSOH_max2が評価される。

Vt及びRtを用いたＳＯＨの評価から、システム全体のＳＯＨが例えばＳＯＨの値を平均することで予測される。

SOH_min, SOH_ave, 及びSOH_maxを用いて、システムのＳＯＨの分布が評価される。ＳＯＨの分布はシステム全体のＳＯＨを評価するためのパラメータとして使用される。計算結果は、実施例１と同様に、図１８に示したＧＵＩに表示される。

次に、本発明の実施例３を説明する。以下に説明する相違点を除き、実施例３のバッテリーシステムの各部は、図１〜図８、図１８に示された実施例１及び実施例２の同一の符号を付された各部と同一の機能を有するため、それらの説明は省略する。

実施例３において、ＳＯＨとdVt/dt、VtとRtとの関係のデータを得るために、加速試験が必要とされる。

この例では、事前加速試験又はシステム自己加速試験（ＳＳＡＴ）の少なくとも一方が必要とされる。

事前加速試験は、バッテリーを通常の運用条件を超えるストレス（温度、電圧、圧力等）にさらして欠陥又は故障を短時間で明らかにする、バッテリーのＳＯＨ又はライフサイクルを評価するためのよく知られた試験である。

図９は、本発明の実施例３における事前加速試験の説明図である。

図９に示すように、少なくとも、それぞれが異なるストレスレベル下にあった二つのバッテリーの加速サイクル試験が必要とされる。この例において、温度を加速要因として使用する。温度T1及びT2のもとで充放電サイクルを繰り返す加速サイクル試験が行われ、サイクル全体にわたってdVt/dt、Vt及びRtが観察される。サイクル全体にわたってＳＯＨも計測される。その結果から、各パラメータ（ＳＯＨ、dVt/dt、Vt及びRt）についての活性化エネルギーEaを計算する。

ここで、例として、T1のもとでの試験とT2のもとでの試験との間の性能劣化率を数量化するために加速係数（AF）を使用する。

温度活性化エネルギーEaはアレニウスの式（式（１０））を用いて評価される。

ここで、kはボルツマン定数である。

この種の近似は温度加速による故障のメカニズムを表現するために通常用いられるものである。

ここで、Esを定数として用いて数式を変形することによって、T1又はT2に関する使用温度のAFを評価することができる。

次に、システム自己加速試験（ＳＳＡＴ）について説明する。ＳＳＡＴでは、事前加速試験とは異なり、システムにおける温度の差及び放電後の休止期間における電圧の差をパラメータとして使用する。

図１０は、本発明の実施例３におけるシステム自己加速試験（ＳＳＡＴ）の説明図である。

バッテリーシステムの運用中に、最大セル温度T_max及び最小セル温度T_minが観測され、メモリに格納される。

初期のセルのＳＯＨが均一であるバッテリーシステムにおいて、SOH_minのセルはT_maxのもとで劣化し、SOH_maxのセルはT_minのもとで劣化すると仮定する。SOHが放電後の休止期間におけるdVt/dt、Vt及びRtと相関をもつことから、サイクル全体にわたる（１）dVt/dt、又は（２）Vt及びRtを観察し、それらをシステム内の加速試験とみなすことができる。このアイディアを図１０に示す。dVt/dtを例として説明する。dVt/dtの二つの異なるレベル（dVt/dt(1) 及び dVt/dt(2)）がdVt_max/dt及びdVt_min/dtのデータポイントと交差するとき、式（１１）のAFの計算を開始することができる。

ここで、_ΔNminは、dVt/dt(2)が交差する点からdVt/dt(1)が交差する点までのdVt_min/dtのサイクル数である。そして、_ΔN_max は、dVt/dt(2)が交差してからdVt/dt(1)が交差する点までのdVt_max/dtのサイクル数である。

活性化エネルギーEa2は、次の式（１２）、（１３）から計算される。

Eaのデータは、バッテリーシステムのＳＯＨ状態を分析するためのパラメータとして使用される。

これらの二つの加速試験のいずれかによって、将来のＳＯＨの低下を予測することができる。ＳＯＨにばらつきがあるシステムの場合、分布関数がどのように変化するか（引き伸ばされるか）も予測することができる。

さらに、バッテリーシステムの温度分布を取得することによって、どのセルが最も低いＳＯＨを持つかも検出することができる。これは、たとえば、サブモジュール２０５に埋め込まれた温度センサ２１０のデータのログによって、またはバッテリーパックの赤外画像を監視することによって行うことができる。例えば、温度センサ２１０の計測データ又は赤外画像に基づいて、温度が高いバッテリーセルを、低いＳＯＨを持つセルと推定してもよい。

計算結果は、実施例１及び２と同様に、図１８に示したＧＵＩに表示される。図１８（ａ）の例では、加速試験によって予測された将来のＳＯＨの低下が、サイクル数に対するＳＯＨの曲線のうち点線部分として表示されている。また、この曲線から推定された、システムのＳＯＨが６０％に低下するまでの残りサイクル数が表示されている。図１８（ｂ）の例では、温度が高いバッテリーセル（すなわち低いＳＯＨを持つことが推定されるセル）が点線で囲まれた領域として表示されている。

次に、本発明の実施例４を説明する。以下に説明する相違点を除き、実施例４のバッテリーシステムの各部は、図１〜図１０、図１８に示された実施例１〜実施例３の同一の符号を付された各部と同一の機能を有するため、それらの説明は省略する。

実施例４では、ＳＯＨの低下がいずれかの制限を超えた場合に、実施例１または実施例２の方法によるＳＯＨの予測を検証するためのＳＯＨの較正（キャリブレーション）アルゴリズムを説明する。

図１１は、本発明の実施例４のＳＯＨ計算処理部３０８の機能ブロック図である。

実施例４のＳＯＨ計算処理部３０８が実行する処理は、ステップ４０３及び４０４がステップ１１０１〜１１０３に置き換えられることを除いて、実施例１のＳＯＨ計算処理部３０８の処理と同じである。これらのうちステップ１１０１及び１１０３はそれぞれ実施例１のステップ４０３及び４０４に対応するが、実施例４ではさらにＳＯＨの較正処理（ステップ１１０２が追加される。これは、ＳＯＨ計算処理部３０８によって実行されてもよいし、ＳＯＨ計算処理部３０８の内部又は外部に設けられたＳＯＨ較正部によって実行されてもよい。以下、ＳＯＨ計算処理部３０８内のＳＯＨ較正部がステップ１１０２を実行するものとして説明する。

図１２は、本発明の実施例４のＳＯＨ計算処理部３０８内のＳＯＨ較正部の処理を示すフローチャートである。

ＳＯＨ計算処理部３０８がSOHの分布及びSOH_aveを計算すると（それぞれステップ１２０２及び１２０１）、その計算結果は、ＳＯＨ較正部に送られる。もしSOHの分布及びSOH_aveを評価している間に検出された異常又は矛盾があれば、それを契機としてＳＯＨ較正部は問題解決及び修正を行う。この例において、今回計算されたSOH_ave (例えばSOH_ave(n)と記載する)が前回計算されたSOH_ave (例えばSOH_ave(n-1)と記載する)より２％以上高い（ステップ１２０３：Ｙｅｓ）か、又は、その分布のSOHが予期された閾値より大きく、かつ、SOH_ave'が前回計算されたSOH_aveより２％以上大きい場合（ステップ１２０４：Ｙｅｓ）に異常と判定されるように、判定条件が与えられる。

なお、ここでの２％はＳＯＨの基準の一例であり、それ以外の適切な値を使用してもよい。SOH_ave'の計算方法は図１３（ｂ）に示す。SOH_ave'が前回計算されたSOH_aveから大きく乖離していることは、推定されたSOHの分布の形が正規分布から大きく乖離していること、すなわち、設定されているdVt/dtとSOHとの相関が適切でなくなった可能性があることを示している。

上記の条件がチェックされ、その結果が真である（すなわちステップ１２０３又は１２０４の少なくとも一方でＹｅｓと判定された）場合、次に、ＳＯＨ較正部が、較正アルゴリズムを用いて、そのＳＯＨに対応する容量値（現在の容量）を計算する（ステップ１２０５）。ＳＯＨ較正部は、また、計測可能な物理的な変数である電圧及び電流を用いて容量（現在の容量’）を評価する（ステップ１２０６）。ＳＯＨ較正部は、これらの二つの容量を比較し、差がある場合にはその差（図１２の「Ｙ」の値）のパーセンテージを計算する（ステップ１２０７）。

そして、ＳＯＨ較正部は、その差Ｙが特定のあらかじめ定められた閾値δより大きいかを判定し（ステップ１２０８）、大きければ（ステップ１２０８：Ｙｅｓ）、その特定のＳＯＣのためのＳＯＨ曲線の傾きを、現在の容量’の値から見積もられたＳＯＨに基づいて調整し（ステップ１２０９）、その結果をメモリ３０７に格納する。

なお、上記の例では、現在の容量と現在の容量’との差Ｙを、両者の乖離の大きさを示す指標として使用しているが、例えば、現在の容量と現在の容量’との比率など、他の値を両者の乖離の大きさを示す指標として使用してもよい。両者の乖離が大きい場合には、設定されているdVt/dtとSOHとの相関が適切でなくなった可能性があることから、較正が実行される。

図１３は、本発明の実施例４における、現在の容量’を用いたＳＯＨ曲線の傾きの修正の説明図である。

図１３（ａ）は、SOH_ave(n-1)-SOH_ave(n)>2%（すなわちステップ１２０３：Ｙｅｓ）の条件下でどのように傾斜が変更されるかを説明する。上記の条件が満たされた場合、y=mx+aの直線を用いて計算されたSOH_ave(n)がＳＯＨ較正部に送られ、現在の容量が計算される。それが現在の容量’と比較され、条件（|Y|<=δ）が満たされた場合（ステップ１２０８：Ｙｅｓ）、現在の容量’から計算されたＳＯＨ（これは、dVt_ave/dt(n)に対応すると仮定される）が、mからm'までの傾斜を変更するためのパラメータとして使用される。したがって、この直線を表す新しい式はy=m'x+aとなる。

図１３（ｂ）は、第２の条件下での、すなわち{|Distribution|>Δ}&&{SOH_ave'-dV_ave/dt(n-1)>2%}が満たされた場合（ステップ１２０４：Ｙｅｓ）の、同様の傾斜の変更を説明する。

＜現在の容量の計算＞
実施例１又は２のＳＯＨ予測アルゴリズムから伝えられたＳＯＨは、較正のために、対応する容量に変換しなければならない（式（１４））。バッテリーパックの定格容量（仕様上の容量）は、ここでは、「現在の容量」の計算のためのこの数式において所与のものとして使用される。ここで、定格容量は、バッテリーの組み立て前に判定された、使用済みバッテリーパックの仕様上の容量であり、ＳＯＨはＳＯＨ予測アルゴリズムから得られたＳＯＨ値である。

現在の容量＝定格容量×ＳＯＨ％ ・・・（１４）

＜現在の容量’の評価＞
容量の評価は、バッテリーのＳＯＣの変化の形に関連して行わなければならない。

図１４は、本発明の実施例４における、異なるタイプの負荷をサポートするバッテリーパックの異なるＳＯＣパターンの例を示す説明図である。

ここでは３つの異なるタイプの負荷に対する３つの異なるバッテリーＳＯＣプロファイルを示す。セクションＡ（「Ａ」の表記とともに点線で囲まれた部分）は、充放電のサイクル中の休止期間が有効な負荷の例を示す。すなわち、セクションＡは、放電が終了した後、充電が開始されるまでに休止期間が設定されている場合のＳＯＣの時間変化を示している。

セクションＢ（「Ｂ」の表記とともに点線で囲まれた部分）は、休止期間がない負荷の例を示す。このケースでは、負荷サイクルは、充電と放電の間で連続的に（すなわち休止期間なしで）切り替えられるが、ＳＯＣ％が２０以上７５以下の範囲での充放電が繰り返される。

セクションＣ（「Ｃ」の表記とともに点線で囲まれた部分）は、セクションＢと同様に休止期間がない負荷の例を示している。ただし、セクションＣでは、セクションＢと異なり、ＳＯＣ％が２０以上７５以下に含まれる様々な範囲での充放電が繰り返される。

図１５は、本発明の実施例４における、開放電圧特性に基づく容量の計算の説明図である。

図１４のセクションＡに示すようにサイクル中の休止期間が有効である場合、休止期間は、図１５に示すようにアルゴリズムがOCV(open circuit voltage)を計測し、それぞれのＳＯＣを評価するために利用される。現在の容量は次の式（１５）によって計算される。ここで、現在の容量_A'は図１４に示された充電の開始点（ＳＰ）におけるバッテリーの容量であり、定格容量は、データシートに記載された通りの、バッテリーの仕様上の容量である。SOC_A'は、図１５に示すSOC対OCV曲線から抽出される。

現在の容量_A'＝定格容量×SOC_A'％ ・・・（１５）

もし図１４のセクションＢに示すように休止期間がなければ、ＳＯＣ較正部はＳＯＣ値の監視を続ける。ＳＯＣがあらかじめ定められた最低点Ｘ％（Ｘは２０％より小さい）に到達した場合、ＳＯＣ較正部はバッテリー端子電圧すなわち閉回路電圧ＣＣＶを計測する。

図１６は、本発明の実施例４における、異なるＣレートに対するＣＣＶ対ＳＯＣ特性の説明図である。

現在の容量_B’の評価のための対応するSOC_B’は図１６に示すＣＣＶ対ＳＯＣの関係から導き出される。これは、比較するデータがいずれも同じＣレートの場合に限って正しい方法である。少数の異なるＣレートに対するＣＣＶ対ＳＯＣ特性は加速エージングデータから得られ、メモリ３０７に保存される。格納されていないＣレートについては、それが二つの記録された特性の間にある場合には、内挿したデータが使用される。現在の容量_B'は、以下の式（１６）を用いて評価される。定格容量はデータシートに記載された通りのバッテリーの仕様上の容量である。

現在の容量_B'＝定格容量×SOC_B'％ ・・・（１６）

ＳＯＣの変動が、図１４のセクションＣに示すように、２０％から７５％までの間（リチウムイオン電池の電圧カーブの平坦な中間領域）にある場合には、現在の容量の計算はより正確に行わなければならない。このような場合、上記の容量計算方法の代わりに、より正確な方法が用いられる。

図１７は、本発明の実施例４における、新しいバッテリー及び古いバッテリーの電圧対ＳＯＣ／容量特性の説明図である。

ここで、図１７に示すように、バッテリーパックは、電圧特性上の内部抵抗の影響を少なくするために、許容される最小のＣレートを以て充電される。電圧中のＳＯＣに対して得られる電圧特性は、バッテリーが新品だった時に得られた同様の特性（又は、以前の較正から得られた特性）と比較される。

理想的には、電圧値Ｖ１（中古のバッテリー）は、Ｖ２（新品のバッテリー）より大きくなる。このため、この関係をＣＣＶに使用すると、作成された特性が同じＣレートによるものである場合、新品と中古のバッテリーパック間のＳＯＣの相違及び容量値の相違を正確に示すことができる。

図１７に示すように、Ｖで示されるいずれのＣＣＶについても、新品及び中古のバッテリーパックのSOC_C''及びSOC_C'はそれぞれのプロファイルのＣＣＶ対ＳＯＣの関係から導出することができる。以下の式（１７）及び（１８）を使用して、新品と中古のバッテリーの両方のＣＣＶにおけるＳＯＣを評価し、そのＳＯＣに関するそれぞれの容量を計算することができる。ここで、現在の容量_C''は中古のバッテリーの現在の容量を示す。現在の容量_C'はバッテリーが新品だった時の現在の容量を示す。

現在の容量_C''＝定格容量×SOC_C''％ ・・・（１７）
現在の容量_C'＝定格容量×SOC_C'％ ・・・（１８）

現在の容量_C'及び現在の容量_C''から、以下の式（１９）を使用して、現在の容量_C'（新品のバッテリー）に関する容量低下率を計算することができる。

容量低下率＝（現在の容量_C''−現在の容量_C'）／現在の容量_C'×１００ （１９）

容量低下率から、式（２０）によって、バッテリーがＳＯＣ１００％まで充電された時の現在の容量_C'が計算される。

現在の容量_C'＝容量低下率×定格容量 ・・・（２０）

このような場合、充電中の許容される最低のＣレートのＣＣＶ対ＳＯＣ特性のみを記録しなければならない。

＜容量の較正／修正＞
図１３に示すように、見積もられた現在の容量’の値は、予測アルゴリズムから得られた現在の容量と比較される。

Ｙ＝（現在の容量−現在の容量’） ・・・（２１）

ここで、整数「Ｙ」は、その絶対値がδ以下と仮定される。

これらの二つの間に相違がある場合、図１３に示すように、１／Ｖ’曲線に関する仕様上のＳＯＣに対するＳＯＨの傾斜が現在の容量’を用いて見積もられたＳＯＨに基づいて修正される。この修正されたＳＯＨ曲線は、実施例１、２、３による将来の予測におけるＳＯＨの評価のための参考として使用される。

以上に説明した本発明の態様の代表的な例をまとめると次の通りとなる。すなわち、複数の蓄電池セル（例えばバッテリーセル２０６又はサブモジュール２０５等）からなる蓄電池システムの状態を評価する蓄電池状態評価システムであって、複数の蓄電池セルの電圧のうち、複数の蓄電池セルの電圧の分布における位置が異なる少なくとも二つの蓄電池セルの電圧を保持するメモリ（例えばメモリ３０７）と、少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾き（例えば、dVt_max/dt、dVt_min/dt及びdVt_ave/dtの少なくとも二つ）を計算する劣化状態計算部（例えばＳＯＨ計算処理部３０８）と、を有する。

ここで、劣化状態計算部は、少なくとも二つの蓄電池セルの電圧の時間に対する傾きに基づいて、少なくとも二つの蓄電池セルの劣化状態（例えばＳＯＨ）を計算してもよい。

また、劣化状態計算部は、少なくとも二つの蓄電池セルの劣化状態と、複数の蓄電池セルの電圧の分布における少なくとも二つの蓄電池セルの電圧の位置とに基づいて、前記複数の蓄電池セルの劣化状態の分布（例えばＳＯＨの分布）を計算してもよい。

これによって、従来のバランスコントローラを備えたシステムでは観測できなかったＳＯＨの分布の推定が可能となり、精度よく蓄電池の状態を推定することが可能になる。

また、劣化状態計算部は、蓄電池セルの加速試験を行うことによって、複数の蓄電池セルの劣化状態の分布の将来の変化を予測してもよい（例えば実施例３参照）。

これによって、例えば蓄電池システムの残りの充放電サイクル回数などを精度よく予測することが可能になる。

さらに、このとき、劣化状態計算部は、温度の異なる二つの蓄電池セルの、複数回の充放電サイクルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きに基づいて加速係数を計算し（例えば実施例３のシステム自己加速試験）、加速係数に基づいて複数の蓄電池セルの劣化状態の分布の将来の変化を予測してもよい。

これによって、事前の加速試験を行うことなく、例えば蓄電池システムの残りの充放電サイクル回数などを精度よく予測することが可能になる。

また、メモリは、蓄電池セルの充電率と、蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きと、蓄電池セルの劣化状態と、の相関を示す相関情報（例えば図７（ａ）に示すＳＯＣの値ごとのＳＯＨと1/V’との関係）を保持し、劣化状態計算部は、少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きと、少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における充電率と、相関情報と、に基づいて、少なくとも二つの蓄電池セルの劣化状態を計算してもよい。

これによって、精度よく蓄電池の状態を推定することが可能になる。

また、劣化状態計算部は、蓄電池セルの劣化状態として、容量維持率（例えばＳＯＨ）を計算し、計算した複数の蓄電池セルの劣化状態と、前回計算した複数の蓄電池セルの劣化状態との差が所定の基準より大きいか（例えば図１２のステップ１２０３：Ｙｅｓ）、又は、計算した複数の蓄電池セルの劣化状態の分布の所定の条件からの乖離が所定の基準より大きい場合に（例えばステップ１２０４：Ｙｅｓ）、少なくとも二つの蓄電池セルの電圧の時間に対する傾きに基づいて計算された劣化状態から複数の蓄電池セルの第１の容量（例えばステップ１２０５の現在の容量）を計算し、前記複数の蓄電池セルの電圧及び電流に基づいて複数の蓄電池セルの第２の容量（例えばステップ１２０６の現在の容量’）を計算し、第１の容量と前記第２の容量との乖離が所定の基準より大きい場合に（例えばステップ１２０８：Ｙｅｓ）、第２の容量に整合するように、相関情報を更新してもよい（例えばステップ１２０９、図１３）。

これによって、保持しているdVt/dtとSOHとの相関が実態に合わなくなった場合に較正（キャリブレーション）を行って、蓄電池の状態の推定の精度を保つことができる。

ここで、劣化状態計算部は、複数の蓄電池セルに、前記放電後の休止期間を含む充放電サイクルが適用されている場合（例えば図１４のセクションＡに該当する場合）、複数の蓄電池セルの開放電圧に対応する充電率と、所定の容量と、に基づいて、第２の容量を計算してもよい（例えば図１５に示す方法）。

これによって、精度よく較正を行うことができる。

また、劣化状態計算部は、少なくとも二つの蓄電池セルの充電率（例えばＳＯＣ）が所定の値より低い場合に、少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きを計算してもよい。

図７（ａ）に示すように、ＳＯＣが小さいほど、ＳＯＨの相違がdVt/dtの相違として顕著に表れる。このため、ＳＯＣが小さい場合の電圧値を利用することによって、精度よく蓄電池の状態を推定することが可能になる。

また、複数の蓄電池セルの電圧の分布における位置が異なる少なくとも二つの蓄電池セルの電圧は、複数の蓄電池セルの電圧のうち、最大値、最小値及び平均値の少なくとも二つであってもよい。

一般的なＢＭＵは、セル電圧の最大値及び最小値を出力するものが多い。また、セル電圧の平均値は、システム電圧とシステム内のセル数から計算することができる。したがって、これによって、一般に使用しやすい蓄電池状態評価システムを提供することが可能になる。

また、本発明の別の例として、次のようなシステムも考えられる。すなわち、複数の蓄電池セルからなる蓄電池システムの状態を評価する蓄電池状態評価システムであって、複数の蓄電池セルの電圧のうち、複数の蓄電池セルの電圧の分布における位置が異なる少なくとも二つの蓄電池セルの電圧と、蓄電池システム全体の電流と、を保持するメモリと、少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧と、蓄電池システム全体の電流と、に基づいて、少なくとも二つの蓄電池セルの内部抵抗を計算し、少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧と、少なくとも二つの蓄電池セルの内部抵抗と、に基づいて、少なくとも二つの蓄電池セルの劣化状態を計算する劣化状態計算部と、を有する。

これは、例えば実施例２に記載したシステムに該当する。これによって、精度よく蓄電池の状態を推定することが可能になる。

また、本発明のさらに別の例として、次のようなシステムも考えられる。すなわち、複数の蓄電池セルと、複数の蓄電池セルに接続される蓄電池管理部（例えばＢＭＵ２０２）と、蓄電池管理部に接続される計算機（例えばＰＣ２０４）と、を有する蓄電池状態評価システムであって、蓄電池管理部は、複数の蓄電池セルの電圧のうち、複数の蓄電池セルの電圧の分布における位置が異なる少なくとも二つの蓄電池セルの電圧を出力し、計算機は、少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きを計算する。

これによって、精度よく蓄電池の状態を推定することが可能になる。

ここで、計算機は、蓄電池管理部に、複数の蓄電池セルの放電を指示した後に複数の蓄電池セルの休止を指示したことを契機として、少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きを計算してもよい。

例えば、ＰＣ２０４の充放電制御部３０６が上記のような指示を行い、それを契機としてＳＯＨ計算処理部３０８が処理を実行してもよい。これによって、ＰＣ２０４は自らが生成した信号に基づいて適切なタイミングで処理を開始することができるため、精度よく蓄電池の状態を推定することが可能になる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によってハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによってソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。

また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

２０１ モジュール
２０２ Battery management unit（ＢＭＵ）
２０３ Power conditioning system（ＰＣＳ）
２０４ ＰＣ
２０５ サブモジュール
２０６ 蓄電池セル
２０７ アクティブセルバランスコントローラ
２０８ 制御回路
２１０ 温度センサ

Claims (13)

1. 複数の蓄電池セルからなる蓄電池システムの状態を評価する蓄電池状態評価システムであって、
   前記複数の蓄電池セルの電圧のうち、前記複数の蓄電池セルの電圧の分布における位置が異なる少なくとも二つの蓄電池セルの電圧を保持するメモリと、
   前記少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きを計算する劣化状態計算部と、を有することを特徴とする蓄電池状態評価システム。
2. 請求項１に記載の蓄電池状態評価システムであって、
   前記劣化状態計算部は、前記少なくとも二つの蓄電池セルの電圧の時間に対する傾きに基づいて、前記少なくとも二つの蓄電池セルの劣化状態を計算することを特徴とする蓄電池状態評価システム。
3. 請求項２に記載の蓄電池状態評価システムであって、
   前記劣化状態計算部は、前記少なくとも二つの蓄電池セルの劣化状態と、前記複数の蓄電池セルの電圧の分布における前記少なくとも二つの蓄電池セルの電圧の位置とに基づいて、前記複数の蓄電池セルの劣化状態の分布を計算することを特徴とする蓄電池状態評価システム。
4. 請求項３に記載の蓄電池状態評価システムであって、
   前記劣化状態計算部は、前記蓄電池セルの加速試験を行うことによって、前記複数の蓄電池セルの劣化状態の分布の将来の変化を予測することを特徴とする蓄電池状態評価システム。
5. 請求項４に記載の蓄電池状態評価システムであって、
   前記劣化状態計算部は、温度の異なる二つの前記蓄電池セルの、複数回の充放電サイクルの前記放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きに基づいて加速係数を計算し、前記加速係数に基づいて前記複数の蓄電池セルの劣化状態の分布の将来の変化を予測することを特徴とする蓄電池状態評価システム。
6. 請求項３に記載の蓄電池状態評価システムであって、
   前記メモリは、前記蓄電池セルの充電率と、前記蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きと、前記蓄電池セルの劣化状態と、の相関を示す相関情報を保持し、
   前記劣化状態計算部は、前記少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きと、前記少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における充電率と、前記相関情報と、に基づいて、前記少なくとも二つの蓄電池セルの劣化状態を計算することを特徴とする蓄電池状態評価システム。
7. 請求項６に記載の蓄電池状態評価システムであって、
   前記劣化状態計算部は、
   前記蓄電池セルの劣化状態として、容量維持率を計算し、
   計算した前記複数の蓄電池セルの劣化状態と、前回計算した前記複数の蓄電池セルの劣化状態との差が所定の基準より大きいか、又は、計算した前記複数の蓄電池セルの劣化状態の分布の所定の条件からの乖離が所定の基準より大きい場合に、前記少なくとも二つの蓄電池セルの電圧の時間に対する傾きに基づいて計算された前記劣化状態から前記複数の蓄電池セルの第１の容量を計算し、
   前記複数の蓄電池セルの電圧及び電流に基づいて前記複数の蓄電池セルの第２の容量を計算し、
   前記第１の容量と前記第２の容量との乖離が所定の基準より大きい場合に、前記第２の容量に整合するように、前記相関情報を更新することを特徴とする蓄電池状態評価システム。
8. 請求項６に記載の蓄電池状態評価システムであって、
   前記劣化状態計算部は、前記複数の蓄電池セルに、前記放電後の休止期間を含む充放電サイクルが適用されている場合、前記複数の蓄電池セルの開放電圧に対応する前記充電率と、所定の容量と、に基づいて、前記第２の容量を計算することを特徴とする蓄電池状態評価システム。
9. 請求項１に記載の蓄電池状態評価システムであって、
   前記劣化状態計算部は、前記少なくとも二つの蓄電池セルの充電率が所定の値より低い場合に、前記少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きを計算することを特徴とする蓄電池状態評価システム。
10. 請求項１に記載の蓄電池状態評価システムであって、
    前記複数の蓄電池セルの電圧の分布における位置が異なる少なくとも二つの蓄電池セルの電圧は、前記複数の蓄電池セルの電圧のうち、最大値、最小値及び平均値の少なくとも二つであることを特徴とする蓄電池状態評価システム。
11. 複数の蓄電池セルからなる蓄電池システムの状態を評価する蓄電池状態評価システムであって、
    前記複数の蓄電池セルの電圧のうち、前記複数の蓄電池セルの電圧の分布における位置が異なる少なくとも二つの蓄電池セルの電圧と、前記蓄電池システム全体の電流と、を保持するメモリと、
    前記少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧と、前記蓄電池システム全体の電流と、に基づいて、前記少なくとも二つの蓄電池セルの内部抵抗を計算し、前記少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧と、前記少なくとも二つの蓄電池セルの内部抵抗と、に基づいて、前記少なくとも二つの蓄電池セルの劣化状態を計算する劣化状態計算部と、を有することを特徴とする蓄電池状態評価システム。
12. 複数の蓄電池セルと、前記複数の蓄電池セルに接続される蓄電池管理部と、前記蓄電池管理部に接続される計算機と、を有する蓄電池状態評価システムであって、
    前記蓄電池管理部は、前記複数の蓄電池セルの電圧のうち、前記複数の蓄電池セルの電圧の分布における位置が異なる少なくとも二つの蓄電池セルの電圧を出力し、
    前記計算機は、前記少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きを計算することを特徴とする蓄電池状態評価システム。
13. 請求項１２に記載の蓄電池状態評価システムであって、
    前記計算機は、前記蓄電池管理部に、前記複数の蓄電池セルの放電を指示した後に前記複数の蓄電池セルの休止を指示したことを契機として、前記少なくとも二つの蓄電池セルの放電後の休止期間における電圧の時間に対する傾きを計算することを特徴とする蓄電池状態評価システム。