JP6246539B2 - Storage battery management device, storage battery management method and program - Google Patents

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Description

本発明は、蓄電池管理装置、蓄電池管理方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to a storage battery management device, a storage battery management method, and a program.

例えばリチウムイオン電池などの蓄電池あるいは二次電池などといわれるものは、使用経過に応じて劣化することが知られている。従って、蓄電池の劣化状況を把握しておくことができれば、蓄電池を運用していくのにあたって有用であると考えられる。   For example, it is known that what is called a storage battery such as a lithium ion battery or a secondary battery deteriorates over time. Therefore, if the deterioration state of the storage battery can be grasped, it is considered useful for operating the storage battery.

そこで、以下のように二次電池の余寿命を推定する二次電池の制御システムが知られている。つまり、この制御システムは、二次電池に設けられたセンサからの検出値に基づき、二次電池の内部状態を動的に推定可能な電池モデルにしたがって、二次電池の内部状態としての予測端子間電圧を予測する。ここでの電池モデルは、活物質と界面の化学反応、活物質内の濃度分布、電解液の濃度分布、電極と電解液の電位分布を推定するためのものである。
この制御システムは、センサにより検出された実際のバッテリ電圧と予測端子間電圧とを比較して、両者の差が大きい場合には、電池モデルに使用するパラメータを同定モデルにしたがって同定し、同定された値に更新したパラメータを電池モデルに使用する。
この更新対象とされるパラメータについては、予め、二次電池の使用度(使用期間あるいは充放電積算値)に応じた値の変化が劣化特性として求められている。制御システムは、更新時点におけるパラメータと、劣化特性において予め設定されている限界値との差から、二次電池の余寿命を使用可能な期間として推定するというものである（例えば、特許文献１参照）。 Therefore, a secondary battery control system that estimates the remaining life of the secondary battery as described below is known. In other words, this control system predicts the internal state of the secondary battery according to the battery model that can dynamically estimate the internal state of the secondary battery based on the detection value from the sensor provided in the secondary battery. Predict the voltage between. The battery model here is for estimating the chemical reaction between the active material and the interface, the concentration distribution in the active material, the concentration distribution of the electrolytic solution, and the potential distribution of the electrode and the electrolytic solution.
This control system compares the actual battery voltage detected by the sensor with the predicted inter-terminal voltage, and if the difference between the two is large, the parameter used for the battery model is identified according to the identification model. Use the updated parameter for the battery model.
With respect to the parameter to be updated, a change in value corresponding to the degree of use of the secondary battery (use period or charge / discharge integrated value) is obtained in advance as the deterioration characteristic. The control system estimates the remaining life of the secondary battery as a usable period from the difference between the parameter at the time of update and the limit value set in advance in the deterioration characteristics (see, for example, Patent Document 1). ).

特許第４８０２９４５号公報Japanese Patent No. 4802945

蓄電池の劣化要因は多様であるため、その使用環境や使用条件などによっては、運用を開始してから或る時間が経過した後に、想定外の劣化要因による劣化が発生する可能性がある。蓄電池を運用するにあたり、すべての劣化要因を把握しておくことが理想ではあるが、現実的には非常に困難である。このために、ある程度の分析や評価結果などから起こりえる劣化を推定したうえでの蓄電池の運用とならざるを得ない側面があり、この場合には、電池モデルでは想定外の劣化要因による劣化が発生する可能性がある。
例えば、特許文献１の制御システムにおける電池モデルもある程度の分析や試験などに基づいて得られるものであるため、想定外の劣化要因による劣化が発生した場合には、その電池モデル自体が現実の蓄電池の劣化要因を反映していないものになってしまう。これにより、例えば電池モデルを用いた蓄電池の劣化についての推定精度が低下してしまうことになる。
しかし、特許文献１では、予め求めた電池モデルに反映されている劣化要因とは異なるような想定外の劣化要因による劣化が発生した場合に、これにどのように対応して蓄電池の劣化状態の推定精度を維持するのかということについての記載はない。したがって、特許文献１の技術により、想定外の劣化要因による劣化が発生した場合に対応して劣化状態の推定精度の低下を抑えることは難しい。 Since there are various degradation factors of storage batteries, there is a possibility that degradation due to an unexpected degradation factor may occur after a certain period of time has elapsed since the start of operation depending on the usage environment, usage conditions, and the like. In operating a storage battery, it is ideal to grasp all the deterioration factors, but in reality it is very difficult. For this reason, there is an unavoidable aspect of storage battery operation after estimating possible deterioration from a certain amount of analysis and evaluation results. In this case, the battery model is subject to deterioration due to an unexpected deterioration factor. May occur.
For example, since the battery model in the control system of Patent Document 1 is also obtained based on a certain degree of analysis or test, when deterioration due to an unexpected deterioration factor occurs, the battery model itself is an actual storage battery. It does not reflect the deterioration factor. Thereby, for example, the estimation accuracy for the deterioration of the storage battery using the battery model is lowered.
However, in Patent Document 1, when deterioration due to an unexpected deterioration factor that is different from the deterioration factor reflected in the battery model obtained in advance occurs, how is the deterioration state of the storage battery corresponding to this? There is no description about whether the estimation accuracy is maintained. Therefore, it is difficult for the technique of Patent Document 1 to suppress a decrease in the accuracy of estimation of the degradation state in response to the occurrence of degradation due to an unexpected degradation factor.

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、蓄電池についてのモデルを利用して蓄電池の劣化状態を推定するにあたり、想定外の劣化要因による劣化が発生した場合における推定精度の低下を抑制することを目的とする。   The present invention has been made in view of such circumstances, and in estimating the deterioration state of a storage battery using a model of the storage battery, the estimation accuracy is reduced when deterioration due to an unexpected deterioration factor occurs. The purpose is to suppress.

上述した課題を解決するために、本発明の一態様としての蓄電池管理装置は、蓄電池についての所定の状態を検出する状態検出部と、蓄電池の運用に関する履歴を示す運用履歴情報に基づいて、蓄電池の内部状態を推定するための基本モデルと前記基本モデルに蓄電池の劣化機能を与える劣化モデルとにしたがって蓄電池の所定の状態を推定するモデル部と、前記状態検出部により検出された所定の状態に基づく判定パラメータと前記モデル部により推定された判定パラメータとが、想定外の劣化要因による劣化の発生に応じた一定以上の乖離を示しているか否かについて判定する乖離判定部と、蓄電池の劣化要因ごとに運用条件が対応付けられた劣化要因データベースを記憶する劣化要因データベース記憶部と、前記状態検出部により検出された所定の状態と前記モデル部により推定された所定の状態とが前記一定以上の乖離を示していると前記乖離判定部により判定された場合に、前記運用履歴情報を前記劣化要因データベースと照合することにより、蓄電池の劣化要因を推定する劣化要因推定部と、前記劣化要因推定部により推定された劣化要因に基づいて前記劣化モデルを変更するモデル変更部とを備える。   In order to solve the above-described problems, a storage battery management device according to an aspect of the present invention is based on a state detection unit that detects a predetermined state of a storage battery and operation history information that indicates a history of storage battery operation. A model unit for estimating a predetermined state of the storage battery according to a basic model for estimating the internal state of the battery and a deterioration model for giving a deterioration function of the storage battery to the basic model, and a predetermined state detected by the state detection unit A divergence determination unit that determines whether or not the determination parameter based on the determination parameter estimated by the model unit indicates a divergence of a certain level or more according to the occurrence of deterioration due to an unexpected deterioration factor, and a deterioration factor of the storage battery A deterioration factor database storage unit that stores a deterioration factor database associated with each operation condition and detected by the state detection unit The operation history information is collated with the deterioration factor database when the deviation determination unit determines that the predetermined state estimated by the model unit and the predetermined state estimated by the model unit indicate a certain deviation or more. Thus, a deterioration factor estimating unit that estimates a deterioration factor of the storage battery and a model changing unit that changes the deterioration model based on the deterioration factor estimated by the deterioration factor estimating unit are provided.

また、上記の蓄電池管理装置において、前記モデル変更部は、前記劣化要因推定部により推定された劣化要因に対応して設定された抵抗成分を付加するように前記劣化モデルを変更してもよい。   In the above storage battery management device, the model change unit may change the deterioration model so as to add a resistance component set corresponding to the deterioration factor estimated by the deterioration factor estimation unit.

また、上記の蓄電池管理装置において、前記劣化モデルは、蓄電池の充放電のサイクルに応じたサイクル劣化としての劣化機能を前記基本モデルに与えるサイクル劣化モデルであってもよい。   In the storage battery management apparatus, the deterioration model may be a cycle deterioration model that provides the basic model with a deterioration function as cycle deterioration corresponding to a charge / discharge cycle of the storage battery.

また、上記の蓄電池管理装置において、前記劣化モデルは、蓄電池の保存時間に応じた保存劣化としての劣化機能を前記基本モデルに与える保存劣化モデルであってもよい。   In the above storage battery management device, the deterioration model may be a storage deterioration model that provides the basic model with a deterioration function as storage deterioration according to the storage time of the storage battery.

また、上記の蓄電池管理装置において、前記状態検出部は、前記蓄電池の所定の状態として電池容量を検出し、前記乖離判定部は、前記状態検出部により検出された電池容量に基づいて判定パラメータとして求めた実容量維持率と、前記モデル部により判定パラメータとして推定された推定実容量維持率との差分の絶対値に基づく判定対象値が一定以上であるか否かに基づいて、想定外の劣化要因による劣化の発生に応じた一定以上の乖離を示しているか否かについて判定してもよい。   In the above storage battery management device, the state detection unit detects a battery capacity as a predetermined state of the storage battery, and the divergence determination unit is a determination parameter based on the battery capacity detected by the state detection unit. Based on whether or not the determination target value based on the absolute value of the difference between the obtained actual capacity maintenance rate and the estimated actual capacity maintenance rate estimated as a determination parameter by the model unit is greater than or equal to a certain level, unexpected degradation It may be determined whether or not a certain degree of deviation is indicated according to the occurrence of deterioration due to a factor.

また、上記の蓄電池管理装置において、前記状態検出部は、前記蓄電池の所定の状態として電池容量を検出し、前記乖離判定部は、前記モデル部により判定パラメータとして推定された推定実容量維持率が、前記状態検出部により検出された電池容量に基づいて判定パラメータとして求めた実容量維持率と同じ値になるまでの充放電サイクル回数または時間に基づく判定対象値が一定以上であるか否かに基づいて、想定外の劣化要因による劣化の発生に応じた一定以上の乖離を示しているか否かについて判定してもよい。   In the storage battery management device, the state detection unit detects a battery capacity as a predetermined state of the storage battery, and the deviation determination unit has an estimated actual capacity maintenance rate estimated as a determination parameter by the model unit. Whether the determination target value based on the number of charge / discharge cycles or time until the actual capacity maintenance rate obtained as a determination parameter based on the battery capacity detected by the state detection unit is equal to or greater than a certain value. On the basis of this, it may be determined whether or not a certain deviation or more according to the occurrence of deterioration due to an unexpected deterioration factor is indicated.

また、上記の蓄電池管理装置において、前記状態検出部は、前記蓄電池の所定の状態として電池容量を検出し、前記乖離判定部は、前記モデル部により判定パラメータとして推定された推定実容量維持率の充放電サイクル回数または時間に応じた変化を示す曲線において変曲点が出現しない区間において、前記状態検出部により検出された電池容量に基づいて判定パラメータとして求めた実容量維持率の充放電サイクル回数または時間に応じた変化を示す曲線に変曲点が出現するか否かに基づいて、想定外の劣化要因による劣化の発生に応じた一定以上の乖離を示しているか否かについて判定してもよい。   Further, in the storage battery management device, the state detection unit detects a battery capacity as a predetermined state of the storage battery, and the deviation determination unit has an estimated actual capacity maintenance rate estimated as a determination parameter by the model unit. The number of charge / discharge cycles of the actual capacity maintenance rate obtained as a determination parameter based on the battery capacity detected by the state detection unit in a section where the inflection point does not appear in the curve indicating the change depending on the number of charge / discharge cycles or time Or based on whether or not an inflection point appears on a curve indicating a change according to time, it may be determined whether or not a certain degree of deviation is indicated according to the occurrence of deterioration due to an unexpected deterioration factor. Good.

また、上記の蓄電池管理装置は、前記モデル部により推定された蓄電池の所定の状態に基づいて、蓄電池についての所定の情報を示す蓄電池情報を生成する蓄電池情報生成部をさらに備えてもよい。   The storage battery management apparatus may further include a storage battery information generation unit that generates storage battery information indicating predetermined information about the storage battery based on a predetermined state of the storage battery estimated by the model unit.

また、上記の蓄電池管理装置において、前記蓄電池情報生成部は、蓄電池についての余寿命を推定し、推定した余寿命を前記蓄電池情報として生成してもよい。   In the above storage battery management device, the storage battery information generation unit may estimate a remaining life of the storage battery and generate the estimated remaining life as the storage battery information.

また、本発明の一態様としての蓄電池管理方法は、蓄電池についての所定の状態を検出する状態検出ステップと、蓄電池の運用に関する履歴を示す運用履歴情報に基づいて、蓄電池の内部状態を推定するための基本モデルと前記基本モデルに蓄電池の劣化機能を与える劣化モデルとにしたがって蓄電池の所定の状態を推定するモデルステップと、前記状態検出ステップにより検出された所定の状態に基づく判定パラメータと前記モデルステップにより推定された判定パラメータとが、想定外の劣化要因による劣化の発生に応じた一定以上の乖離を示しているか否かについて判定する乖離判定ステップと、前記状態検出ステップにより検出された所定の状態と前記モデルステップにより推定された所定の状態とが前記一定以上の乖離を示していると前記乖離判定ステップにより判定された場合に、前記運用履歴情報を蓄電池の劣化要因ごとに運用条件が対応付けられた劣化要因データベースと照合することにより、蓄電池の劣化要因を推定する劣化要因推定ステップと、前記劣化要因推定ステップにより推定された劣化要因に基づいて前記劣化モデルを変更するモデル変更ステップとを備える。   Moreover, the storage battery management method as one aspect of the present invention estimates the internal state of the storage battery based on the state detection step for detecting a predetermined state of the storage battery and the operation history information indicating the history regarding the operation of the storage battery. A model step for estimating a predetermined state of the storage battery in accordance with a basic model and a deterioration model for giving a deterioration function of the storage battery to the basic model, a determination parameter based on the predetermined state detected by the state detection step, and the model step A deviation determination step for determining whether or not the determination parameter estimated by the above indicates a certain deviation or more according to occurrence of deterioration due to an unexpected deterioration factor; and the predetermined state detected by the state detection step And the predetermined state estimated by the model step indicate a certain deviation Deterioration factor estimation step of estimating the deterioration factor of the storage battery by comparing the operation history information with a deterioration factor database in which operation conditions are associated with each deterioration factor of the storage battery. And a model changing step for changing the deterioration model based on the deterioration factor estimated by the deterioration factor estimating step.

また、本発明の一態様としてのプログラムは、コンピュータに、蓄電池についての所定の状態を検出する状態検出ステップと、蓄電池の運用に関する履歴を示す運用履歴情報に基づいて、蓄電池の内部状態を推定するための基本モデルと前記基本モデルに蓄電池の劣化機能を与える劣化モデルとにしたがって蓄電池の所定の状態を推定するモデルステップと、前記状態検出ステップにより検出された所定の状態に基づく判定パラメータと前記モデルステップにより推定された判定パラメータとが、想定外の劣化要因による劣化の発生に応じた一定以上の乖離を示しているか否かについて判定する乖離判定ステップと、前記状態検出ステップにより検出された所定の状態と前記モデルステップにより推定された所定の状態とが前記一定以上の乖離を示していると前記乖離判定ステップにより判定された場合に、前記運用履歴情報を蓄電池の劣化要因ごとに運用条件が対応付けられた劣化要因データベースと照合することにより、蓄電池の劣化要因を推定する劣化要因推定ステップと、前記劣化要因推定ステップにより推定された劣化要因に基づいて、前記劣化モデルを変更するモデル変更ステップとを実行させるためのものである。   The program as one aspect of the present invention estimates the internal state of the storage battery based on the state detection step for detecting a predetermined state of the storage battery and the operation history information indicating the history regarding the operation of the storage battery. A model step for estimating a predetermined state of a storage battery according to a basic model for the purpose and a deterioration model that gives a deterioration function of the storage battery to the basic model, a determination parameter based on the predetermined state detected by the state detection step, and the model A divergence determining step for determining whether or not the determination parameter estimated by the step indicates a divergence of a certain level or more according to the occurrence of deterioration due to an unexpected deterioration factor; and the predetermined parameter detected by the state detecting step The difference between the state and the predetermined state estimated by the model step is not less than the predetermined value. When the divergence determination step determines that the operation history information is checked, the deterioration factor of the storage battery is estimated by comparing the operation history information with a deterioration factor database in which operation conditions are associated with each deterioration factor of the storage battery. A deterioration factor estimating step and a model changing step for changing the deterioration model based on the deterioration factor estimated by the deterioration factor estimating step are executed.

以上説明したように、本発明によれば、電池についてのモデルを利用して蓄電池の劣化状態を推定するにあたり、想定外の劣化要因による劣化が発生した場合における推定精度の低下を抑制できるようになるという効果が得られる。   As described above, according to the present invention, in estimating the deterioration state of the storage battery using the battery model, it is possible to suppress a decrease in estimation accuracy when deterioration due to an unexpected deterioration factor occurs. The effect of becoming is obtained.

本実施形態における電力管理システムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the power management system in this embodiment. 本実施形態における管理装置の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the management apparatus in this embodiment. 本実施形態におけるモデルデータ記憶部が記憶するモデルデータの内容例を示す図である。It is a figure which shows the example of the content of the model data which the model data storage part in this embodiment memorize | stores. 本実施形態における劣化要因データベースの内容例を示す図である。It is a figure which shows the example of the content of the deterioration factor database in this embodiment. 本実施形態における基本モデルに対応する一次元充放電モデルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the one-dimensional charging / discharging model corresponding to the basic model in this embodiment. サイクル劣化モデルを生成するための手順例を示す図である。It is a figure which shows the example of a procedure for producing | generating a cycle deterioration model. 蓄電池に想定外の劣化要因による劣化が生じた場合の蓄電池の状態と、劣化モデルにしたがって予測される蓄電池の状態を、充放電サイクル回数と容量維持率との関係により例示するとともに、本実施形態における乖離判定手法の第１例を示す図である。In this embodiment, the state of the storage battery when deterioration due to an unexpected deterioration factor occurs in the storage battery and the state of the storage battery predicted according to the deterioration model are illustrated by the relationship between the number of charge / discharge cycles and the capacity maintenance rate. It is a figure which shows the 1st example of the deviation determination method in. 本実施形態における乖離判定手法の第２例を示す図である。It is a figure which shows the 2nd example of the deviation determination method in this embodiment. 本実施形態における乖離判定手法の第３例を示す図である。It is a figure which shows the 3rd example of the deviation determination method in this embodiment. 劣化モデルを変更した後の蓄電池の状態と、変更された劣化モデルにしたがって予測される蓄電池の状態を、充放電サイクル回数と容量維持率との関係により例示する図である。It is a figure which illustrates the state of the storage battery after changing a deterioration model, and the state of the storage battery estimated according to the changed deterioration model by the relationship between the number of charge / discharge cycles and a capacity maintenance rate. 劣化モデルを変更するために管理装置が実行する処理手順例を示す図である。It is a figure which shows the example of a process sequence which a management apparatus performs in order to change a deterioration model.

［電力管理システムの構成例］
図１は、本発明の実施形態における電力管理システムの構成例を示している。この図に示す電力管理システムは、１つの施設１００において利用される電力を管理するもので、例えばＨＥＭＳ（Home Energy Management System）といわれるものに対応する。
また、施設１００は、例えば住宅、商業施設、産業施設、公共施設などのうちのいずれかである。 [Configuration example of power management system]
FIG. 1 shows a configuration example of a power management system in an embodiment of the present invention. The power management system shown in this figure manages the power used in one facility 100, and corresponds to, for example, a so-called HEMS (Home Energy Management System).
The facility 100 is, for example, one of a house, a commercial facility, an industrial facility, a public facility, and the like.

図１に示す施設１００においては、太陽電池１０１、パワーコンディショナ（PCS：Power Conditioning System）１０２、蓄電池１０３、インバータ１０４、電力経路切替部１０５、負荷１０６及び管理装置１０７を備える。   A facility 100 shown in FIG. 1 includes a solar battery 101, a power conditioner (PCS) 102, a storage battery 103, an inverter 104, a power path switching unit 105, a load 106, and a management device 107.

太陽電池１０１は、光起電力効果により光エネルギーを電力に変換する電力発生装置(太陽光発電装置)である。太陽電池１０１は、例えば施設１００の屋根などのように太陽光を効率的に受けられる場所に設置されることで、太陽光を電力に変換する。
パワーコンディショナ１０２は、太陽電池１０１から出力される直流の電力を交流に変換する。 The solar cell 101 is a power generation device (solar power generation device) that converts light energy into electric power by the photovoltaic effect. The solar battery 101 converts sunlight into electric power by being installed in a place where sunlight can be efficiently received, such as the roof of the facility 100, for example.
The power conditioner 102 converts DC power output from the solar battery 101 into AC.

蓄電池１０３は、充電のために入力される電力を蓄積し、また、蓄積した電力を放電して出力する。この蓄電池１０３には、例えばリチウムイオン電池などを採用することができる。   The storage battery 103 accumulates electric power input for charging, and discharges and outputs the accumulated electric power. As the storage battery 103, for example, a lithium ion battery can be employed.

インバータ１０４は、複数の蓄電池１０３ごとに対応して備えられるもので、蓄電池１０３に充電するための電力の交流直流変換または蓄電池１０３から放電により出力される電力の直流交流変換を行う。つまり、蓄電池１０３が入出力する電力の双方向変換を行う。
具体的に、蓄電池１０３に対する充電時には、商用電源ＡＣまたはパワーコンディショナ１０２から電力経路切替部１０５を介して充電のための交流の電力がインバータ１０４に供給される。インバータ１０４は、このように供給される交流の電力を直流に変換し、蓄電池１０３に供給する。
また、蓄電池１０３の放電時には、蓄電池１０３から直流の電力が出力される。インバータ１０４は、このように蓄電池１０３から出力される直流の電力を交流に変換して電力経路切替部１０５に供給する。 The inverter 104 is provided corresponding to each of the plurality of storage batteries 103, and performs AC / DC conversion of power for charging the storage battery 103 or DC / AC conversion of power output from the storage battery 103 by discharging. That is, bidirectional conversion of power input / output by the storage battery 103 is performed.
Specifically, when charging the storage battery 103, AC power for charging is supplied to the inverter 104 from the commercial power supply AC or the power conditioner 102 via the power path switching unit 105. The inverter 104 converts the AC power supplied in this way into DC and supplies it to the storage battery 103.
Further, when the storage battery 103 is discharged, DC power is output from the storage battery 103. The inverter 104 converts the DC power output from the storage battery 103 to AC and supplies the AC power to the power path switching unit 105.

電力経路切替部１０５は、管理装置１０７の制御に応じて電力経路の切り替えを行う。
上記の制御に応じて、電力経路切替部１０５は、施設１００において、商用電源ＡＣを負荷１０６に供給するように電力経路を形成することができる。 The power path switching unit 105 switches the power path according to the control of the management apparatus 107.
In accordance with the above control, the power path switching unit 105 can form a power path in the facility 100 so as to supply the commercial power source AC to the load 106.

また、電力経路切替部１０５は、施設１００において、太陽電池１０１により発生された電力をパワーコンディショナ１０２から負荷１０６に供給するように電力経路を形成することができる。
また、電力経路切替部１０５は、施設１００において、商用電源ＡＣと太陽電池１０１の一方または両方から供給される電力をインバータ１０４経由で蓄電池１０３に充電するように電力経路を形成することができる。
また、電力経路切替部１０５は、施設１００において、蓄電池１０３から放電により出力させた電力を、インバータ１０４経由で負荷１０６に供給するように電力経路を形成することができる。 In addition, the power path switching unit 105 can form a power path in the facility 100 so as to supply the power generated by the solar battery 101 from the power conditioner 102 to the load 106.
Further, the power path switching unit 105 can form a power path in the facility 100 so that the power supplied from one or both of the commercial power supply AC and the solar battery 101 is charged to the storage battery 103 via the inverter 104.
In addition, the power path switching unit 105 can form a power path in the facility 100 so that the power output from the storage battery 103 by discharging is supplied to the load 106 via the inverter 104.

負荷１０６は、施設１００において自己が動作するために電力を消費する機器や設備などを一括して示したものである。   The load 106 collectively indicates devices and facilities that consume power in order to operate themselves in the facility 100.

管理装置１０７は、施設１００における電力を管理する。このために、管理装置１０７は、施設１００における電気設備（太陽電池１０１、パワーコンディショナ１０２、蓄電池１０３、インバータ１０４、電力経路切替部１０５、負荷１０６のすべてまたは一部）を制御する。   The management device 107 manages power in the facility 100. For this purpose, the management device 107 controls the electrical equipment (all or part of the solar cell 101, the power conditioner 102, the storage battery 103, the inverter 104, the power path switching unit 105, and the load 106) in the facility 100.

そのうえで、本実施形態の管理装置１０７は、施設１００において運用される蓄電池１０３の管理を行う蓄電池管理装置１０７Ａとしての機能を含む。一例として、蓄電池管理装置１０７Ａの機能は、蓄電池１０３の余寿命を推定することである。   In addition, the management device 107 of the present embodiment includes a function as a storage battery management device 107A that manages the storage battery 103 operated in the facility 100. As an example, the function of the storage battery management device 107 </ b> A is to estimate the remaining life of the storage battery 103.

［蓄電池管理装置の構成例］
図２は、蓄電池管理装置１０７Ａの構成例を示している。
この図に示す蓄電池管理装置１０７Ａは、状態検出部２０１、運用履歴情報管理部２０２、運用履歴情報記憶部２０３、モデルデータ記憶部２０４、モデル部２０５、乖離判定部２０６、劣化要因推定部２０７、劣化要因データベース記憶部２０８、モデル変更部２０９、蓄電池情報生成部２１０及び情報出力部２１１を備える。 [Configuration example of storage battery management device]
FIG. 2 shows a configuration example of the storage battery management device 107A.
The storage battery management device 107A shown in this figure includes a state detection unit 201, an operation history information management unit 202, an operation history information storage unit 203, a model data storage unit 204, a model unit 205, a deviation determination unit 206, a deterioration factor estimation unit 207, A deterioration factor database storage unit 208, a model change unit 209, a storage battery information generation unit 210, and an information output unit 211 are provided.

状態検出部２０１は、蓄電池１０３についての所定の状態を検出する。状態検出部２０１は、所定の状態として、例えば、蓄電池１０３の放電容量または充電容量としての電池容量、蓄電池１０３の内部抵抗（インピーダンス）などを検出することができる。放電容量は、蓄電池１０３の仕様や運用等の条件に応じて定めた放電開始から放電終了までの間に蓄電池１０３から放出された電気量である。充電容量は、蓄電池１０３の仕様や運用等の条件に応じて定めた充電開始から充電終了までの間で充電するのに必要な電気量である。なお、以降において、電池容量は放電容量である場合を例に説明を行う。
あるいは、状態検出部２０１は、電池容量や内部抵抗の検出のほかに、蓄電池１０３の充放電曲線特性（一定電流による充電、放電を行った場合の電圧変化を示す特性）、蓄電池１０３の温度、蓄電池１０３の外形変化などの検出を行ってもよい。また、状態検出部２０１は、これらの状態のうちの２以上を組み合わせて検出してもよい。 The state detection unit 201 detects a predetermined state of the storage battery 103. The state detection unit 201 can detect, for example, a battery capacity as a discharge capacity or a charge capacity of the storage battery 103, an internal resistance (impedance) of the storage battery 103, and the like as the predetermined state. The discharge capacity is the amount of electricity released from the storage battery 103 between the start of discharge and the end of discharge determined according to conditions such as specifications and operation of the storage battery 103. The charge capacity is an amount of electricity required for charging from the start of charging to the end of charging determined according to conditions such as the specifications and operation of the storage battery 103. In the following description, the case where the battery capacity is the discharge capacity will be described as an example.
Alternatively, the state detection unit 201 can detect the battery capacity and internal resistance, charge / discharge curve characteristics of the storage battery 103 (characteristics indicating a voltage change when charging and discharging with a constant current), the temperature of the storage battery 103, You may detect the external change of the storage battery 103, etc. Further, the state detection unit 201 may detect a combination of two or more of these states.

運用履歴情報管理部２０２は、蓄電池１０３の運用に関する履歴を示す運用履歴情報を管理する。運用履歴情報管理部２０２は、蓄電池１０３が運用される状態を監視することにより、その運用実績から運用履歴情報を生成する。
運用履歴情報は、これまでの蓄電池１０３の運用において行われた充電、放電に関する各種の履歴を含む。
運用履歴情報管理部２０２は、上記のように生成した運用履歴情報を運用履歴情報記憶部２０３に記憶させる。運用履歴情報記憶部２０３は、運用履歴情報を記憶する。 The operation history information management unit 202 manages operation history information indicating a history related to the operation of the storage battery 103. The operation history information management unit 202 generates operation history information from the operation results by monitoring the state in which the storage battery 103 is operated.
The operation history information includes various histories related to charging and discharging performed in the operation of the storage battery 103 so far.
The operation history information management unit 202 causes the operation history information storage unit 203 to store the operation history information generated as described above. The operation history information storage unit 203 stores operation history information.

モデルデータ記憶部２０４は、基本モデルデータと劣化モデルデータとを記憶する。
図３は、モデルデータ記憶部２０４の記憶内容例を示している。
この図に示すように、モデルデータ記憶部２０４においては、基本モデルデータ３０１と劣化モデルデータ３０２が記憶される。
基本モデルデータ３０１は、蓄電池１０３の内部状態を推定するための基本モデルを示すデータである。
劣化モデルデータ３０２は、基本モデルに蓄電池の劣化機能を与える劣化モデルを示すデータである。 The model data storage unit 204 stores basic model data and deterioration model data.
FIG. 3 shows an example of stored contents of the model data storage unit 204.
As shown in this figure, the model data storage unit 204 stores basic model data 301 and deterioration model data 302.
The basic model data 301 is data indicating a basic model for estimating the internal state of the storage battery 103.
The deterioration model data 302 is data indicating a deterioration model that gives a deterioration function of the storage battery to the basic model.

また、本実施形態におけるモデルデータ記憶部２０４は、同じ図３に示すように、劣化モデルデータ３０２として、サイクル劣化モデルデータ３１１と保存劣化モデルデータ３１２を記憶する。
サイクル劣化モデルデータ３１１は、サイクル劣化としての劣化機能を基本モデルに与えるデータである。サイクル劣化は、例えば充放電サイクルを繰り返すことによる蓄電池１０３の劣化であり、充放電サイクルの回数に依存する。
保存劣化モデルデータ３１２は、保存劣化としての劣化機能を基本モデルに与えるデータである。保存劣化は、例えば蓄電状態の蓄電池に発生する劣化であり、蓄電池１０３の充電が完了してから放電を開始するまでの保存時間に主に依存する。ただし、保存劣化は、充電中及び放電中においても進行することから、保存劣化モデルデータ３１２としては、充電中及び放電中の時間を考慮して構築されてよい。 Also, the model data storage unit 204 in the present embodiment stores cycle deterioration model data 311 and stored deterioration model data 312 as deterioration model data 302 as shown in FIG.
The cycle deterioration model data 311 is data that gives a deterioration function as cycle deterioration to the basic model. The cycle deterioration is, for example, deterioration of the storage battery 103 due to repeated charge / discharge cycles, and depends on the number of charge / discharge cycles.
The storage deterioration model data 312 is data that gives a deterioration function as storage deterioration to the basic model. The storage deterioration is, for example, deterioration that occurs in a storage battery in a storage state, and mainly depends on the storage time from when the storage battery 103 is fully charged to when discharge is started. However, since storage deterioration proceeds even during charging and discharging, the storage deterioration model data 312 may be constructed in consideration of the time during charging and discharging.

図２において、モデル部２０５は、運用履歴情報記憶部２０３が記憶する運用履歴情報に基づいて、基本モデルと劣化モデルとにしたがって蓄電池１０３の所定の状態を推定する。
この際、モデル部２０５は、モデルデータ記憶部２０４に記憶される基本モデルデータ３０１と劣化モデルデータ３０２（サイクル劣化モデルデータ３１１、保存劣化モデルデータ３１２）とを読み出す。そして、モデル部２０５は、読み出した基本モデルデータ３０１、サイクル劣化モデルデータ３１１、保存劣化モデルデータ３１２のそれぞれが示す基本モデル、サイクル劣化モデル、保存劣化モデルにしたがって蓄電池１０３の所定の状態を推定する。この際、モデル部２０５は、運用履歴情報に基づくことにより、現在における所定の状態を推定する。
なお、モデル部２０５が推定する所定の状態は、状態検出部２０１が検出する状態に対応したものであればよい。例えば、状態検出部２０１が電池容量を検出するのであれば、モデル部２０５も電池容量を推定すればよい。 In FIG. 2, the model unit 205 estimates a predetermined state of the storage battery 103 according to the basic model and the deterioration model based on the operation history information stored in the operation history information storage unit 203.
At this time, the model unit 205 reads the basic model data 301 and the deterioration model data 302 (the cycle deterioration model data 311 and the stored deterioration model data 312) stored in the model data storage unit 204. Then, the model unit 205 estimates a predetermined state of the storage battery 103 according to the basic model, the cycle deterioration model, and the storage deterioration model indicated by the read basic model data 301, the cycle deterioration model data 311, and the storage deterioration model data 312. . At this time, the model unit 205 estimates the current predetermined state based on the operation history information.
Note that the predetermined state estimated by the model unit 205 only needs to correspond to the state detected by the state detection unit 201. For example, if the state detection unit 201 detects the battery capacity, the model unit 205 may also estimate the battery capacity.

乖離判定部２０６は、状態検出部２０１により検出された所定の状態に基づく判定パラメータと、モデル部２０５により推定された判定パラメータとが、劣化モデルでは想定外の劣化要因による劣化の発生に応じた一定以上の乖離を示しているか否かについて判定する。
具体例の１つとして、乖離判定部２０６は、状態検出部２０１により検出された所定の状態に基づく判定パラメータとして、状態検出部２０１により検出された電池容量に基づいて求められる容量維持率を利用する。容量維持率は、蓄電池１０３の初期の電池容量に対する、初期以降における蓄電池１０３の電池容量である。電池容量は、蓄電池１０３の使用経過に応じた劣化の進行に伴って減少する。したがって、容量維持率は、初期時を１００％として、以降の使用経過に応じて減少する。
なお、以降において、状態検出部２０１により検出された所定の状態に基づく判定パラメータについては実判定パラメータと呼び、モデル部２０５により推定された判定パラメータについては推定判定パラメータと呼ぶ。 The divergence determination unit 206 determines that the determination parameter based on the predetermined state detected by the state detection unit 201 and the determination parameter estimated by the model unit 205 correspond to the occurrence of deterioration due to an unexpected deterioration factor in the deterioration model. It is determined whether or not the deviation exceeds a certain level.
As one specific example, the divergence determination unit 206 uses a capacity maintenance rate obtained based on the battery capacity detected by the state detection unit 201 as a determination parameter based on a predetermined state detected by the state detection unit 201. To do. The capacity maintenance rate is the battery capacity of the storage battery 103 after the initial stage with respect to the initial battery capacity of the storage battery 103. The battery capacity decreases as the deterioration progresses according to the usage of the storage battery 103. Therefore, the capacity maintenance rate is reduced as the subsequent usage progresses, assuming the initial time as 100%.
Hereinafter, a determination parameter based on a predetermined state detected by the state detection unit 201 is referred to as an actual determination parameter, and a determination parameter estimated by the model unit 205 is referred to as an estimated determination parameter.

劣化要因推定部２０７は、実判定パラメータと推定判定パラメータとが一定以上の乖離を示していると乖離判定部２０６により判定された場合に蓄電池１０３の劣化要因を推定する。この際、劣化要因推定部２０７は、運用履歴情報記憶部２０３に記憶される運用履歴情報を、劣化要因データベース記憶部２０８に記憶される劣化要因データベースと照合する。   The degradation factor estimation unit 207 estimates the degradation factor of the storage battery 103 when the deviation determination unit 206 determines that the actual determination parameter and the estimation determination parameter indicate a certain deviation. At this time, the deterioration factor estimation unit 207 collates the operation history information stored in the operation history information storage unit 203 with the deterioration factor database stored in the deterioration factor database storage unit 208.

劣化要因データベース記憶部２０８は、劣化要因データベースを記憶する。
図４は、劣化要因データベース記憶部２０８が記憶する劣化要因データベース４００の内容例を示している。
劣化要因データベース４００は、蓄電池において、サイクル劣化モデルデータ３１１、保存劣化モデルデータ３１２のいずれにも適用されていない劣化要因ごとに運用条件が対応付けられている。
同図に示される劣化要因は、「負極：Ｌｉ析出」、「負極：集電体剥離」、「正極：集電体剥離１」、「正極：集電体剥離２」、「正極：集電体剥離３」、「負極：活物質割れ」、「正極：活物質割れ」、「電解液劣化」である。
「負極：Ｌｉ析出」は、負極からのＬｉ（リチウム）の析出であり、「負極：集電体剥離」は、集電体からの負極活物質の剥離である。また、「正極：集電体剥離１」、「正極：集電体剥離２」、「正極：集電体剥離３」は、それぞれ、集電体からの正極活物質の剥離に対応するが、「集電体からの正極活物質の剥離」としての同じ劣化要因を引き起こす可能性が高い運用条件として、それぞれ異なる運用条件に対応する。つまり、この場合における集電体からの正極活物質の剥離は、複数の運用条件の下で発生し得る。
運用条件は、対応の劣化要因を引き起こす可能性が高い運用の仕方を示している。ここでは、運用条件の例として、温度情報、温度環境該当時間、放電電流レート、放電時間、ＳＯＣ（State Of Charge：ここでは運転時に設定されるＳＯＣの範囲を示す）、ＳＯＣ滞留時間（蓄電池の全使用時間において対応のＳＯＣが維持される状態の時間比率）、容量減少率が示されている。 The deterioration factor database storage unit 208 stores a deterioration factor database.
FIG. 4 shows an example of the contents of the deterioration factor database 400 stored in the deterioration factor database storage unit 208.
In the deterioration factor database 400, the operation condition is associated with each deterioration factor that is not applied to either the cycle deterioration model data 311 or the storage deterioration model data 312 in the storage battery.
The deterioration factors shown in the figure are “negative electrode: Li deposition”, “negative electrode: current collector peeling”, “positive electrode: current collector peeling 1”, “positive electrode: current collector peeling 2”, “positive electrode: current collecting”. “Body peeling 3”, “negative electrode: active material cracking”, “positive electrode: active material cracking”, and “electrolyte deterioration”.
“Negative electrode: Li deposition” is deposition of Li (lithium) from the negative electrode, and “Negative electrode: current collector peeling” is peeling of the negative electrode active material from the current collector. Further, “positive electrode: current collector separation 1”, “positive electrode: current collector separation 2”, and “positive electrode: current collector separation 3” correspond to the separation of the positive electrode active material from the current collector, respectively. As operating conditions that are highly likely to cause the same deterioration factor as “detachment of the positive electrode active material from the current collector”, different operating conditions are handled. That is, peeling of the positive electrode active material from the current collector in this case can occur under a plurality of operating conditions.
The operation condition indicates an operation method that is highly likely to cause a deterioration factor of the response. Here, as examples of operation conditions, temperature information, time corresponding to temperature environment, discharge current rate, discharge time, SOC (State Of Charge: here indicates the range of SOC set during operation), SOC dwell time (storage battery) The time ratio in a state in which the corresponding SOC is maintained over the entire usage time) and the capacity reduction rate are shown.

具体的に、「負極：Ｌｉ析出」の劣化要因の項目であれば、運用条件として、「温度環境」が１０℃以下で、かつ、「温度環境該当時間」が３０％以上であることが示されている。
これは、蓄電池１０３が１０℃以下の温度環境におかれていた時間が、これまでの運用実績により示される総時間に対して３０％以上という運用であった場合には、今回の蓄電池１０３の劣化を引き起こした劣化要因が負極のＬｉの析出であることを示す。
また、「負極：集電体剥離」の 項目は、「放電電流レート」が２Ｃ以上で、かつ、「放電時間」が２０％以上であることが示されている。
これは、これまでの運用期間において２Ｃの放電電流レートにより放電を行った時間が、これまでの運用における総放電時間の２０％以上という運用であった場合に、今回の蓄電池１０３の劣化を引き起こした劣化要因が負極の集電体の剥離によるものであることを示す。 Specifically, in the case of the deterioration factor item of “negative electrode: Li deposition”, it is shown that “temperature environment” is 10 ° C. or less and “time corresponding to temperature environment” is 30% or more as operation conditions. Has been.
This is because when the time when the storage battery 103 was placed in a temperature environment of 10 ° C. or less was 30% or more of the total time indicated by the past operation results, It shows that the deterioration factor causing the deterioration is precipitation of Li in the negative electrode.
The item “Negative electrode: current collector peeling” indicates that the “discharge current rate” is 2C or more and the “discharge time” is 20% or more.
This causes deterioration of the current storage battery 103 when the time during which discharge was performed at a discharge current rate of 2C in the previous operation period was 20% or more of the total discharge time in the previous operation. This indicates that the deterioration factor is due to peeling of the negative electrode current collector.

劣化要因推定部２０７は、運用履歴情報記憶部２０３に記憶される運用履歴情報に基づいて、劣化要因データベース４００の運用条件と照合すべき照合情報（温度環境と温度環境該当時間との関係を示す情報、放電電流レートと放電時間の関係を示す情報、容量減少率など）を生成する。
そして、劣化要因推定部２０７は、生成した照合情報を劣化要因データベース４００における運用条件と照合し、運用条件に適合した照合情報に対応付けられている劣化要因の項目を特定する。劣化要因推定部２０７は、このように特定した劣化要因の項目が示す劣化要因を推定結果として出力する。 The degradation factor estimation unit 207 indicates collation information (relationship between the temperature environment and the time corresponding to the temperature environment) to be collated with the operation condition of the degradation factor database 400 based on the operation history information stored in the operation history information storage unit 203. Information, information indicating the relationship between discharge current rate and discharge time, capacity reduction rate, etc.).
Then, the degradation factor estimation unit 207 collates the generated collation information with the operation condition in the degradation factor database 400, and identifies the degradation factor item associated with the collation information suitable for the operation condition. The deterioration factor estimation unit 207 outputs the deterioration factor indicated by the specified deterioration factor item as an estimation result.

モデル変更部２０９は、劣化要因推定部２０７により推定された劣化要因に基づいて劣化モデルを変更する。このために、本実施形態のモデル変更部２０９は、モデルデータ記憶部２０４に記憶される劣化モデルデータ３０２を変更する。   The model change unit 209 changes the deterioration model based on the deterioration factor estimated by the deterioration factor estimation unit 207. For this purpose, the model change unit 209 of the present embodiment changes the deterioration model data 302 stored in the model data storage unit 204.

蓄電池情報生成部２１０は、モデル部２０５により推定された蓄電池１０３の所定の状態に基づいて、蓄電池１０３についての所定の情報を示す蓄電池情報を生成する。
一例として、蓄電池情報生成部２１０は、蓄電池１０３の余寿命を推定し、推定した余寿命を蓄電池情報として生成する。この場合、モデル部２０５は、蓄電池１０３についての現在以降の所定の状態の変化を推定する。蓄電池情報生成部２１０は、例えばこの推定結果に基づいて蓄電池１０３が寿命となるときを推定する。これにより、蓄電池情報生成部２１０は、現在から蓄電池１０３が寿命となるまでの期間である余寿命を推定できる。 The storage battery information generation unit 210 generates storage battery information indicating predetermined information about the storage battery 103 based on the predetermined state of the storage battery 103 estimated by the model unit 205.
As an example, the storage battery information generation unit 210 estimates the remaining life of the storage battery 103 and generates the estimated remaining life as storage battery information. In this case, the model unit 205 estimates a change in a predetermined state of the storage battery 103 after the current time. For example, the storage battery information generation unit 210 estimates when the storage battery 103 reaches the end of its life based on this estimation result. Thereby, the storage battery information production | generation part 210 can estimate the remaining lifetime which is a period until the storage battery 103 becomes a lifetime from the present.

情報出力部２１１は、蓄電池情報生成部２１０が生成した蓄電池情報を出力する。例えば、情報出力部２１１は、蓄電池情報を表示により出力する。蓄電池情報が余寿命である場合、情報出力部２１１は、蓄電池１０３の余寿命を示す画像を所定の態様により表示する。   The information output unit 211 outputs the storage battery information generated by the storage battery information generation unit 210. For example, the information output unit 211 outputs the storage battery information by display. When the storage battery information is the remaining life, the information output unit 211 displays an image indicating the remaining life of the storage battery 103 in a predetermined manner.

［モデルに関する説明］
ここで、モデルデータ記憶部２０４に記憶されるモデルデータ（基本モデルデータ３０１、劣化モデルデータ３０２）によりモデル部２０５に適用されるモデルについて説明する。 [Explanation about the model]
Here, a model applied to the model unit 205 based on the model data (basic model data 301 and deterioration model data 302) stored in the model data storage unit 204 will be described.

図５は、基本モデルに対応する一次元充放電モデル５００を示す概念図である。図５（ａ）は、蓄電池（リチウムイオン電池）の基本構成を示すイメージ図であり、図５（ｂ）は、それを一次元にモデル化したイメージ図である。
一次元充放電モデル５００は、蓄電池１０３を、負極５０１と正極５０２とセパレータ５０３をそれぞれ面方向に均質化した一次元モデルとして扱う。負極５０１としての負極合材層には負極活物質５１１が存在し、正極５０２としての正極合材層には正極活物質５１２が存在する。
また、負極５０１、正極５０２、セパレータ５０３による一次元充放電モデル５００は、固相と液相に分けられる。 FIG. 5 is a conceptual diagram showing a one-dimensional charge / discharge model 500 corresponding to the basic model. Fig.5 (a) is an image figure which shows the basic composition of a storage battery (lithium ion battery), and FIG.5 (b) is the image figure which modeled it in one dimension.
The one-dimensional charge / discharge model 500 treats the storage battery 103 as a one-dimensional model in which the negative electrode 501, the positive electrode 502, and the separator 503 are homogenized in the plane direction. A negative electrode active material 511 exists in the negative electrode mixture layer as the negative electrode 501, and a positive electrode active material 512 exists in the positive electrode mixture layer as the positive electrode 502.
The one-dimensional charge / discharge model 500 including the negative electrode 501, the positive electrode 502, and the separator 503 is divided into a solid phase and a liquid phase.

一次元充放電モデル５００の負極５０１、正極５０２、セパレータ５０３の各領域における放電時におけるＬｉとＬｉイオンの放電時における輸送過程イメージは以下のようになる。
つまり、負極５０１の固相（活物質）では、Ｌｉは中心から表面への拡散フラックスが生じる。正極５０２の固相では、Ｌｉは表面から中心へと拡散する。
負極５０１の液相（空隙）では、界面反応によって固相から放出されたＬｉイオンがセパレータ５０３の方向に輸送される。ここで、セパレータ５０３は反応が無いため、Ｌｉイオンは正極５０２の方向に泳動しながら拡散していく。正極５０２の液相は、界面反応によって固相へＬｉイオンが吸収される。 The transport process image at the time of discharge of Li and Li ions at the time of discharge in each region of the negative electrode 501, the positive electrode 502, and the separator 503 of the one-dimensional charge / discharge model 500 is as follows.
That is, in the solid phase (active material) of the negative electrode 501, Li generates a diffusion flux from the center to the surface. In the solid phase of the positive electrode 502, Li diffuses from the surface to the center.
In the liquid phase (void) of the negative electrode 501, Li ions released from the solid phase by the interface reaction are transported in the direction of the separator 503. Here, since the separator 503 has no reaction, Li ions diffuse while migrating in the direction of the positive electrode 502. In the liquid phase of the positive electrode 502, Li ions are absorbed into the solid phase by an interface reaction.

負極５０１としての負極合材層と、正極５０２としての正極合材層は、それぞれ、固相におけるＬｉ濃度と電位、液相における塩濃度と電位が算出される。セパレータは、塩濃度と電位が算出される。
このような、基本モデルは、例えば以下の文献に記載されている。
“Journal of The Electrochemical Society,141(1),1-10(1994)” For the negative electrode mixture layer as the negative electrode 501 and the positive electrode mixture layer as the positive electrode 502, the Li concentration and potential in the solid phase and the salt concentration and potential in the liquid phase are calculated, respectively. For the separator, the salt concentration and the potential are calculated.
Such a basic model is described in the following documents, for example.
“Journal of The Electrochemical Society, 141 (1), 1-10 (1994)”

また、劣化モデルのうちサイクル劣化モデルは、前述もしたように、充放電サイクルを繰り返すことによる蓄電池１０３の劣化である。サイクル劣化モデルでは、充放電が行われるのに応じて負極活物質５１１の表面に不働態ＳＥＩ（Solid Electrolyte Interface）膜が形成され、この不働態ＳＥＩ膜が成長していくことにより電池容量の低下やインピーダンス（内部抵抗）の増加などの劣化をもたらすものとしている。サイクル劣化モデルは、不働態ＳＥＩ膜の成長による状態変化をモデル化したものである。   Further, the cycle deterioration model among the deterioration models is deterioration of the storage battery 103 due to repeated charge / discharge cycles, as described above. In the cycle deterioration model, a passive SEI (Solid Electrolyte Interface) film is formed on the surface of the negative electrode active material 511 in response to charge / discharge, and the battery capacity decreases as the passive SEI film grows. And deterioration such as increase in impedance (internal resistance). The cycle deterioration model models a state change due to the growth of a passive SEI film.

また、劣化モデルのうち保存劣化モデルは、前述のように蓄電状態の蓄電池に発生する劣化である。保存劣化モデルも、例えば、保存時間の経過に応じた特定の活物質の特性変化や特定の構造の変化などが劣化をもたらすものとして、このような劣化要因の変化による蓄電池の状態変化をモデル化したものである。
なお、本実施形態において述べたサイクル劣化モデルについては、例えば以下の文献に記載されている。
“Journal of The Electrochemical Society,151(2),A196-A203(2004)” Further, among the deterioration models, the storage deterioration model is deterioration that occurs in the storage battery in the storage state as described above. The storage deterioration model also models changes in the state of the storage battery due to such changes in deterioration factors, for example, as changes in the characteristics of specific active materials and changes in specific structures with the passage of storage time cause deterioration. It is a thing.
Note that the cycle deterioration model described in the present embodiment is described in, for example, the following documents.
“Journal of The Electrochemical Society, 151 (2), A196-A203 (2004)”

図６は、サイクル劣化モデルを求めるための手順例を示している。本実施形態では、例えば予め試験を行うことで、図６に示す手順にしたがって、サイクル劣化モデルを求めておく。そして、図６の手順によって求められたサイクル劣化モデルのデータ（例えばファイル）をサイクル劣化モデルデータ３１１としてモデルデータ記憶部２０４に記憶させておくものである。なお、この図に示す手順は、例えばサイクル劣化モデルを求めるための数値計算用のプログラムを実行するコンピュータにより実現できる。   FIG. 6 shows a procedure example for obtaining the cycle deterioration model. In the present embodiment, for example, by performing a test in advance, a cycle deterioration model is obtained according to the procedure shown in FIG. Then, the cycle deterioration model data (for example, a file) obtained by the procedure of FIG. 6 is stored in the model data storage unit 204 as the cycle deterioration model data 311. The procedure shown in this figure can be realized by a computer that executes a numerical calculation program for obtaining a cycle deterioration model, for example.

まず、コンピュータは、記憶装置に記憶されている初期条件設定データを読み出し、この読み出した初期条件設定データにより初期条件を設定する（ステップＳ１０１）。
次に、コンピュータは、基本モデルにより放電解析を行うことで今回のサイクルの放電に応じた蓄電池１０３の状態を求める（ステップＳ１０２）。
次に、コンピュータは、基本モデルにより充電解析を行うことで今回のサイクルの充電に応じた蓄電池１０３の状態を求める（ステップＳ１０３）。
次に、コンピュータは、例えば今回のステップＳ１０２とＳ１０３の解析結果と、前回までのステップＳ１０２とＳ１０３の解析結果とに基づいて、劣化計算を行う（ステップＳ１０４）。これにより、今回までの充放電サイクル回数に応じた電池容量、インピーダンス（抵抗）などの劣化状態が求められる。また、ステップＳ１０４による劣化計算の結果が試験結果と一致するように、サイクル劣化モデルデータ３１１において使用されるパラメータが最適化される。 First, the computer reads initial condition setting data stored in the storage device, and sets initial conditions based on the read initial condition setting data (step S101).
Next, the computer obtains the state of the storage battery 103 according to the discharge of the current cycle by performing the discharge analysis using the basic model (step S102).
Next, the computer obtains the state of the storage battery 103 according to the charge of the current cycle by performing the charge analysis using the basic model (step S103).
Next, the computer performs deterioration calculation based on the analysis results of steps S102 and S103 and the analysis results of steps S102 and S103 up to the previous time (step S104). As a result, deterioration states such as battery capacity and impedance (resistance) corresponding to the number of charge / discharge cycles up to this time are required. Further, the parameters used in the cycle deterioration model data 311 are optimized so that the result of the deterioration calculation in step S104 matches the test result.

ステップＳ１０２〜Ｓ１０４は、１回の充放電サイクルに応じた処理である。そこで、コンピュータは、例えば試験時に行った充放電サイクル回数に応じた規定の充放電サイクル回数によるステップＳ１０２〜Ｓ１０４の処理を繰り返し実行したか否かについて判定する（ステップＳ１０５）。
ここで、規定の充放電サイクルに応じた回数のステップＳ１０２〜Ｓ１０４の処理を実行していないと判定した場合（ステップＳ１０５−ＮＯ）、コンピュータは、ステップＳ１０２に処理を戻す。これにより、次の充放電サイクルに応じたステップＳ１０２〜Ｓ１０４の処理が実行される。
一方、規定の充放電サイクルに応じた回数のステップＳ１０２〜Ｓ１０４の処理を実行したと判定した場合（ステップＳ１０５−ＹＥＳ）、コンピュータは、これまでの処理により求められたサイクルごとの劣化の状態に基づいてサイクル劣化モデルを生成する。そして、コンピュータは、生成したサイクル劣化モデルを出力する（ステップＳ１０６）。 Steps S102 to S104 are processes corresponding to one charge / discharge cycle. Therefore, for example, the computer determines whether or not the processes in steps S102 to S104 have been repeatedly executed based on the specified number of charge / discharge cycles corresponding to the number of charge / discharge cycles performed during the test (step S105).
Here, when it is determined that the processes of Steps S102 to S104 are not executed a number of times corresponding to the specified charge / discharge cycle (NO in Step S105), the computer returns the process to Step S102. Thereby, the process of step S102-S104 according to the following charging / discharging cycle is performed.
On the other hand, when it is determined that the processes of Steps S102 to S104 are executed a number of times according to the specified charge / discharge cycle (YES in Step S105), the computer is in a state of deterioration for each cycle obtained by the processes so far. Based on this, a cycle deterioration model is generated. Then, the computer outputs the generated cycle deterioration model (step S106).

なお、サイクル劣化モデルを生成するための試験における充放電サイクル回数は、ある程度の劣化状態を出現させればよく、例えば数百回程度である。また、保存劣化モデルを生成するための試験における保存時間は例えば数ヶ月程度である。   It should be noted that the number of charge / discharge cycles in the test for generating the cycle deterioration model may be a certain degree of deterioration, for example, several hundred times. The storage time in the test for generating the storage deterioration model is, for example, about several months.

［乖離判定部、劣化要因推定部、モデル変更部の処理の具体例］
図７を参照して、乖離判定部２０６による判定手法の一具体例について説明する。この説明にあたり、実判定パラメータと推定判定パラメータはそれぞれ容量維持率により表されるものとする。これまでの説明から理解されるように、蓄電池１０３は劣化の進行に応じて容量維持率が減少する。 [Specific examples of processing of the deviation determination unit, the degradation factor estimation unit, and the model change unit]
With reference to FIG. 7, a specific example of the determination method by the deviation determination unit 206 will be described. In this description, it is assumed that the actual determination parameter and the estimated determination parameter are each represented by a capacity maintenance rate. As can be understood from the above description, the capacity retention rate of the storage battery 103 decreases as the deterioration progresses.

図７における曲線ｆ１は、モデルデータ記憶部２０４が記憶する基本モデルデータ３０１と劣化モデルデータ３０２に基づいて推定される、充放電サイクル回数（横軸）に応じた容量維持率(縦軸)の変化を示している。
また、曲線ｆ２は、状態検出部２０１により検出された電池容量に基づく実判定パラメータである容量維持率についての充放電サイクル回数に応じた変化を示している。
なお、下限許容値ｌｉｍは、蓄電池１０３が寿命に至ったとする状態に対応する容量維持率の値である。
また、横軸は、充放電サイクル回数に代えて、例えば蓄電池１０３の稼働時間などとしてもよい。 A curve f1 in FIG. 7 is a capacity maintenance rate (vertical axis) corresponding to the number of charge / discharge cycles (horizontal axis) estimated based on the basic model data 301 and the deterioration model data 302 stored in the model data storage unit 204. It shows a change.
A curve f2 shows a change according to the number of charge / discharge cycles for the capacity maintenance rate, which is an actual determination parameter based on the battery capacity detected by the state detection unit 201.
The lower limit allowable value lim is a value of the capacity maintenance rate corresponding to a state in which the storage battery 103 has reached the end of its life.
Further, the horizontal axis may be, for example, the operation time of the storage battery 103 instead of the number of charge / discharge cycles.

乖離判定部２０６は、例えば状態検出部２０１により電池容量が検出されるごとに、検出された電池容量に基づいて、実判定パラメータとしての容量維持率（実容量維持率）を求める。乖離判定部２０６は、求めた実容量維持率と、現在の充放電サイクル回数に対応して曲線ｆ１により示される推定判定パラメータとしての容量維持率（推定容量維持率）とが一定以上に乖離している否かについて判定する。   For example, every time the state detection unit 201 detects a battery capacity, the deviation determination unit 206 obtains a capacity maintenance rate (actual capacity maintenance rate) as an actual determination parameter based on the detected battery capacity. The divergence determination unit 206 divides the obtained actual capacity maintenance rate and the capacity maintenance rate (estimated capacity maintenance rate) as the estimation determination parameter indicated by the curve f1 corresponding to the current number of charge / discharge cycles more than a certain level. Determine whether or not.

つまり、本実施形態においては、実容量維持率と推定容量維持率とが一定以上に乖離している状態が、蓄電池１０３において想定外の劣化要因による劣化が発生している状態に相当する。一方、実容量維持率と推定容量維持率との乖離が一定未満の状態は、蓄電池１０３において想定外の劣化要因による劣化は発生しておらず、想定内の劣化要因による劣化のみが発生している状態に相当する。   That is, in the present embodiment, the state where the actual capacity maintenance rate and the estimated capacity maintenance rate deviate more than a certain amount corresponds to the state where the storage battery 103 is deteriorated due to an unexpected deterioration factor. On the other hand, when the difference between the actual capacity maintenance rate and the estimated capacity maintenance rate is less than a certain level, the storage battery 103 has not deteriorated due to an unexpected deterioration factor, and only deterioration due to the expected deterioration factor has occurred. It corresponds to the state.

本実施形態において、想定内の劣化要因による劣化は、図７との対応では、曲線ｆ１が示す充放電サイクル回数に応じた容量維持率の変化として示される。
前述のように、図７の曲線ｆ１は、モデルデータ記憶部２０４が記憶する基本モデルデータ３０１と劣化モデルデータ３０２（サイクル劣化モデルデータ３１１、保存劣化モデルデータ３１２）に基づく容量維持率についての推定結果である。 In this embodiment, the deterioration due to the assumed deterioration factor is shown as a change in the capacity maintenance rate according to the number of charge / discharge cycles indicated by the curve f1 in correspondence with FIG.
As described above, the curve f1 in FIG. 7 is an estimation of the capacity maintenance rate based on the basic model data 301 and the deterioration model data 302 (cycle deterioration model data 311 and storage deterioration model data 312) stored in the model data storage unit 204. It is a result.

一例として、劣化モデルデータ３０２におけるサイクル劣化モデルデータ３１１に適用されるサイクル劣化モデルは、ルート則、負極の不働態ＳＥＩ膜の成長、正極の構造転移（表面相転移層の進展）に対応する劣化モデルを含んだものである。なお、ここでのルート則は、蓄電池の容量維持率の低下が充放電サイクル回数（または稼働時間）の平方根に比例するとの考え方に基づいて、充放電サイクル回数に応じた容量維持率の変化を表したものである。
また、劣化モデルデータ３０２における保存劣化モデルデータ３１２に適用される保存劣化モデルは、保存時間及び充放電中の時間の負極の不働態ＳＥＩ膜の成長に対応する劣化モデルを含む。 As an example, the cycle deterioration model applied to the cycle deterioration model data 311 in the deterioration model data 302 includes a root rule, growth of a negative electrode passive state SEI film, and deterioration corresponding to positive electrode structural transition (progress of surface phase transition layer). Includes models. The root rule here is based on the idea that the decrease in the capacity maintenance rate of the storage battery is proportional to the square root of the number of charge / discharge cycles (or operating time), and the change in the capacity maintenance rate according to the number of charge / discharge cycles. It is a representation.
The storage deterioration model applied to the storage deterioration model data 312 in the deterioration model data 302 includes a deterioration model corresponding to the growth of the passive state SEI film of the negative electrode during the storage time and the time during charge / discharge.

ここで、蓄電池の劣化要因としては、上記のルート則、負極の不働態ＳＥＩ膜の成長、正極の構造転移に該当しないものが存在する。例えば、図４の劣化要因データベース４００において示した、負極におけるリチウムの析出、負極の集電体からの剥離、正極の集電体からの剥離、正極における活物質割れ、負極における活物質割れ、電解液劣化などである。   Here, as the deterioration factors of the storage battery, there are those that do not correspond to the above-mentioned root rule, the growth of the passive SEI film of the negative electrode, and the structural transition of the positive electrode. For example, as shown in the deterioration factor database 400 of FIG. 4, lithium deposition at the negative electrode, peeling from the negative electrode current collector, peeling from the positive electrode current collector, active material cracking at the positive electrode, active material cracking at the negative electrode, electrolysis Such as liquid deterioration.

従って、一具体例として、本実施形態における想定内の劣化要因による劣化とは、ルート則の前提となる劣化要因、負極の不働態ＳＥＩ膜の成長、正極の構造転移の少なくともいずれか１つによる劣化である。
一方、想定外の劣化要因による劣化は、上記したように、負極におけるリチウムの析出、負極の集電体からの剥離（負極集電体剥離）、正極の集電体からの剥離（正極集電体剥離）、正極における活物質割れ、負極における活物質割れ、電解液劣化などにおける少なくともいずれか１つによる劣化である。 Therefore, as a specific example, the deterioration due to the assumed deterioration factor in the present embodiment is due to at least one of the deterioration factor that is the premise of the root rule, the growth of the passive SEI film of the negative electrode, and the structural transition of the positive electrode. It is deterioration.
On the other hand, as described above, deterioration due to an unexpected deterioration factor includes precipitation of lithium in the negative electrode, peeling from the negative electrode current collector (negative electrode current collector peeling), peeling from the positive electrode current collector (positive electrode current collector). Body peeling), active material cracking in the positive electrode, active material cracking in the negative electrode, and electrolyte deterioration.

図７においては、曲線ｆ２により示される実容量維持率の充放電サイクル回数に応じた変化が、充放電サイクル回数Ｎ１以降において、曲線ｆ１が示す推定容量維持率から乖離しはじめ、徐々に乖離の度合い大きくなっていく状態が示されている。
つまり、曲線ｆ２により示される実容量維持率の変化は、充放電サイクル回数Ｎ１以降において、蓄電池１０３に想定外の劣化要因による劣化が発生していることを示している。 In FIG. 7, the change according to the number of charge / discharge cycles of the actual capacity maintenance rate indicated by the curve f2 begins to deviate from the estimated capacity maintenance rate indicated by the curve f1 after the number of charge / discharge cycles N1, and gradually deviates. A state of increasing degree is shown.
That is, the change in the actual capacity maintenance rate indicated by the curve f2 indicates that the storage battery 103 has deteriorated due to an unexpected deterioration factor after the charge / discharge cycle number N1.

上記のように曲線ｆ２により示される実容量維持率が、曲線ｆ１により示される推定容量維持率から乖離していく度合いが大きくなっていく過程において、乖離判定部２０６は、実容量維持率と推定容量維持率とが一定以上の乖離を示しているか否かについて判定する。   In the process in which the actual capacity maintenance rate indicated by the curve f2 deviates from the estimated capacity maintenance rate indicated by the curve f1 as described above, the deviation determination unit 206 estimates the actual capacity maintenance rate as the actual capacity maintenance rate. It is determined whether or not the capacity maintenance rate shows a certain deviation.

上記の乖離判定の手法として３つの例を挙げて説明する。まず、乖離判定手法の第１例について、同じく図７を参照して説明する。
第１例の乖離判定部２０６は、推定容量維持率ｚ１と実容量維持率ｚ２との差分の絶対値の推定容量維持率ｚ１に対する比率が一定以上になったときに、実容量維持率と推定容量維持率とが一定以上の乖離を示していると判定する。
つまり、乖離判定部２０６は、推定容量維持率ｚ１と実容量維持率ｚ２との差分の絶対値の推定容量維持率ｚ１に対する比率α（判定対象値）について下記の式により求める。
α＝｜（ｚ１−ｚ２）｜／ｚ１
乖離判定部２０６は、上記のように求めた比率αと予め定めた閾値とを比較し、比率αが閾値以上であれば、実容量維持率と推定容量維持率とが一定以上の乖離を示していると判定する。 Three examples will be described as the above divergence determination method. First, a first example of the deviation determination method will be described with reference to FIG.
The divergence determination unit 206 of the first example estimates the actual capacity maintenance rate when the ratio of the absolute value of the difference between the estimated capacity maintenance rate z1 and the actual capacity maintenance rate z2 to the estimated capacity maintenance rate z1 becomes a certain value or more. It is determined that the capacity maintenance rate shows a certain deviation.
That is, the deviation determination unit 206 obtains the ratio α (determination target value) of the absolute value of the difference between the estimated capacity maintenance rate z1 and the actual capacity maintenance rate z2 with respect to the estimated capacity maintenance rate z1 by the following equation.
α = | (z1-z2) | / z1
The deviation determination unit 206 compares the ratio α obtained as described above with a predetermined threshold, and if the ratio α is equal to or greater than the threshold, the actual capacity maintenance rate and the estimated capacity maintenance ratio indicate a certain degree of deviation. It is determined that

図７では、充放電サイクル回数Ｎ２のときに、推定容量維持率ｚ１と実容量維持率ｚ２との差分Δｚに応じた比率αが閾値以上となり、実容量維持率と推定容量維持率とが一定以上の乖離を示していると判定された場合を示している。
なお、第１例における変形例として、乖離判定部２０６は、推定容量維持率ｚ１と実容量維持率ｚ２との差分Δｚの絶対値が予め定めた閾値以上となった場合に、実容量維持率と推定容量維持率とが一定以上の乖離を示していると判定するようにしてもよい。 In FIG. 7, when the number of charge / discharge cycles is N2, the ratio α corresponding to the difference Δz between the estimated capacity maintenance rate z1 and the actual capacity maintenance rate z2 is equal to or greater than the threshold value, and the actual capacity maintenance rate and the estimated capacity maintenance rate are constant. The case where it is determined that the above deviation is shown is shown.
As a modification of the first example, the divergence determining unit 206 determines that the actual capacity maintenance ratio is greater when the absolute value of the difference Δz between the estimated capacity maintenance ratio z1 and the actual capacity maintenance ratio z2 is equal to or greater than a predetermined threshold. It may be determined that the estimated capacity maintenance rate shows a certain deviation.

次に、図８を参照して、乖離判定手法の第２例について説明する。なお、図８に示される曲線ｆ１、ｆ２は図７と同様である。
第１例の乖離判定部２０６は、状態検出部２０１による電池容量の検出に応じて実容量維持率を求めるごとに、曲線ｆ１上で、今回求めた実容量維持率と同じ値の推定容量維持率が得られる充放電サイクル回数を求める。
例えば、図８の充放電サイクル回数Ｎ３において、乖離判定部２０６が実容量維持率を求めた場合、このときに求められた実容量維持率と同じ値の推定容量維持率が得られる充放電サイクル回数として、充放電サイクル回数Ｎ４を求める。
乖離判定部２０６は、今回の実容量維持率を求めた充放電サイクル回数Ｎ３と、実容量維持率と同じ値の推定容量維持率が得られる充放電サイクル回数Ｎ４との差分ΔＮの絶対値の充放電サイクル回数Ｎ３に対する比率が一定以上になったときに、実容量維持率と推定容量維持率とが一定以上の乖離を示していると判定する。
つまり、乖離判定部２０６は、充放電サイクル回数Ｎ３と充放電サイクル回数Ｎ４との差分の絶対値ΔＮの充放電サイクル回数Ｎ３に対する比率β（判定対象値）について下記の式により求める。
β＝｜（Ｎ３−Ｎ４）｜／Ｎ３
乖離判定部２０６は、上記のように求めた比率βと予め定めた閾値とを比較し、比率βが閾値以上であれば、実容量維持率と推定容量維持率とが一定以上の乖離を示していると判定する。
なお、第２例における変形例として、乖離判定部２０６は、充放電サイクル回数Ｎ３と充放電サイクル回数Ｎ４との差分ΔＮの絶対値が予め定めた閾値以上となった場合に、実容量維持率と推定容量維持率とが一定以上の乖離を示していると判定するようにしてもよい。 Next, a second example of the deviation determination method will be described with reference to FIG. The curves f1 and f2 shown in FIG. 8 are the same as those in FIG.
The divergence determination unit 206 of the first example obtains the estimated capacity maintenance having the same value as the actual capacity maintenance rate obtained this time on the curve f1 every time the actual capacity maintenance rate is obtained according to the detection of the battery capacity by the state detection unit 201. Find the number of charge / discharge cycles that will yield the rate
For example, in the charge / discharge cycle number N3 in FIG. 8, when the divergence determination unit 206 obtains the actual capacity maintenance rate, the charge / discharge cycle in which the estimated capacity maintenance rate having the same value as the actual capacity maintenance rate obtained at this time is obtained. The number N4 of charge / discharge cycles is obtained as the number of times.
The divergence determination unit 206 calculates the absolute value of the difference ΔN between the number N3 of charge / discharge cycles for which the actual capacity maintenance rate is obtained and the number N4 of charge / discharge cycles at which the estimated capacity maintenance rate is the same as the actual capacity maintenance rate. When the ratio with respect to the number N3 of charge / discharge cycles becomes equal to or greater than a certain value, it is determined that the actual capacity maintenance rate and the estimated capacity maintenance rate indicate a certain difference or more.
That is, the deviation determination unit 206 obtains the ratio β (determination target value) of the absolute value ΔN of the difference between the charge / discharge cycle number N3 and the charge / discharge cycle number N4 to the charge / discharge cycle number N3 by the following equation.
β = | (N3-N4) | / N3
The deviation determination unit 206 compares the ratio β obtained as described above with a predetermined threshold, and if the ratio β is equal to or greater than the threshold, the actual capacity maintenance rate and the estimated capacity maintenance ratio indicate a certain degree of deviation. It is determined that
As a modified example of the second example, the deviation determination unit 206 determines that the actual capacity maintenance rate when the absolute value of the difference ΔN between the charge / discharge cycle number N3 and the charge / discharge cycle number N4 is equal to or greater than a predetermined threshold. It may be determined that the estimated capacity maintenance rate shows a certain deviation.

次に、図９を参照して、乖離判定手法の第３例について説明する。なお、図９に示される曲線ｆ１、ｆ２は図７と同様である。
例えば、図９において曲線ｆ１として示す推定容量維持率は、初期から充放電サイクル回数Ｎ６までの間は、充放電回数サイクル回数の増加に応じて減少する割合が小さくなっていくように変化し、充放電サイクル回数Ｎ６を越えて寿命が近づくにつれて、大きく低下するような特性である。このような特性では、初期から充放電サイクル回数Ｎ６までの区間の曲線ｆ１において変曲点は出現しない。 Next, a third example of the deviation determination method will be described with reference to FIG. The curves f1 and f2 shown in FIG. 9 are the same as those in FIG.
For example, the estimated capacity maintenance ratio shown as the curve f1 in FIG. 9 changes so that the rate of decrease with the increase in the number of charge / discharge cycles is reduced from the initial to the number of charge / discharge cycles N6, The characteristic is such that it greatly decreases as the life approaches the number of charge / discharge cycles N6. In such characteristics, the inflection point does not appear in the curve f1 in the section from the initial stage to the number N6 of charge / discharge cycles.

一方、初期から充放電サイクル回数Ｎ６までの期間において、実容量維持率が推定容量維持率よりも低下するように乖離する状態がはじまるとき、曲線ｆ２には変曲点ｉｐが出現する。そこで、乖離判定部２０６は、実容量維持率の変化を監視し、実容量維持率を示す曲線ｆ２に変曲点ｉｐが出現したときに、実容量維持率と推定容量維持率とが一定以上の乖離を示していると判定する。   On the other hand, an inflection point ip appears in the curve f2 when a state in which the actual capacity maintenance rate deviates so as to be lower than the estimated capacity maintenance rate in the period from the initial stage to the number N6 of charge / discharge cycles starts. Therefore, the deviation determination unit 206 monitors the change in the actual capacity maintenance ratio, and when the inflection point ip appears on the curve f2 indicating the actual capacity maintenance ratio, the actual capacity maintenance ratio and the estimated capacity maintenance ratio are not less than a certain level. It is determined that the difference is indicated.

なお、第３例における変形例として、乖離判定部２０６は、曲線ｆ１の曲率と曲線ｆ２の曲率との差分、あるいは曲率の差分に基づく比率が一定以上となるのに応じて、実容量維持率と推定容量維持率とが一定以上の乖離を示していると判定するようにしてもよい。   As a modification of the third example, the divergence determination unit 206 determines the actual capacity maintenance rate according to the difference between the curvature of the curve f1 and the curvature of the curve f2, or the ratio based on the difference in curvature becomes a certain value or more. It may be determined that the estimated capacity maintenance rate shows a certain deviation.

また、図７〜図９により説明した乖離判定は、横軸が充放電サイクル回数に代えて蓄電池１０３の稼働時間である場合にも、同様に行うことができる。   7 to 9 can be similarly performed when the horizontal axis is the operating time of the storage battery 103 instead of the number of charge / discharge cycles.

ここで、上記のように推定蓄電量と実蓄電量とが一定以上の乖離を示すこととなった場合には、これまでの劣化モデルでは適切な状態推定を行えないことになる。これに伴い、蓄電池情報生成部２１０が推定する蓄電池１０３の余寿命についても大きな誤差を生じる可能性がある。   Here, when the estimated power storage amount and the actual power storage amount show a divergence of a certain level or more as described above, appropriate state estimation cannot be performed with the conventional deterioration models. Along with this, there may be a large error in the remaining life of the storage battery 103 estimated by the storage battery information generation unit 210.

そこで、今回の蓄電池１０３の劣化を引き起こした劣化要因が反映される劣化モデルを得るために、劣化要因推定部２０７とモデル変更部２０９は、例えば以下のように処理を実行する。   Therefore, in order to obtain a deterioration model in which the deterioration factor causing the current deterioration of the storage battery 103 is reflected, the deterioration factor estimation unit 207 and the model change unit 209 execute processing as follows, for example.

まず、劣化要因推定部２０７は、今回の蓄電池１０３の劣化を引き起こした劣化要因を推定する。このために、前述もしたように、劣化要因推定部２０７は、運用履歴情報記憶部２０３に記憶されている運用履歴情報を基に照合情報を生成し、この照合情報と、劣化要因データベース４００における運用条件とを照合する。   First, the deterioration factor estimation unit 207 estimates a deterioration factor that causes the current storage battery 103 to deteriorate. For this reason, as described above, the deterioration factor estimation unit 207 generates verification information based on the operation history information stored in the operation history information storage unit 203, and the verification information and the deterioration factor database 400 Check operating conditions.

具体例として、照合情報により、蓄電池１０３が１０℃以下となる低温の温度環境となる時間（温度環境該当時間）が、これまでの運用期間における４０％以上であることが示されているとする。また、照合情報により、１００サイクルあたりの容量減少率が４０％以上であったことが示されているとする。また、照合情報により、放電電流レートが０．５Ｃで１００％の時間にわたって運用したことが示されているとする。   As a specific example, it is assumed that the verification information indicates that the time during which the storage battery 103 is in a low-temperature environment at which the storage battery 103 is 10 ° C. or lower (temperature environment applicable time) is 40% or more in the previous operation period. . Further, it is assumed that the collation information indicates that the capacity reduction rate per 100 cycles is 40% or more. In addition, it is assumed that the verification information indicates that the discharge current rate has been operated for 100% time at 0.5C.

この照合状態と図４の劣化要因データベース４００の運用条件とを照合した場合、まず、「負極：集電体剥離」の劣化要因に対応する容量減少率は１００サイクルあたり３０％以上である。この条件には、１００サイクルあたりの容量の低下率が４０％以上という照合情報が該当する。しかし、「負極：集電体剥離」の劣化要因に対応する放電電流レートが２Ｃ以上であるのに対して、照合情報の放電電流レートは０．５Ｃであるため、放電電流レートについては運用条件に該当しない。したがって、劣化要因推定部２０７は、「負極：集電体剥離」は、今回の蓄電池１０３の劣化を引き起こした劣化要因ではないと判定する。   When collating this collation state with the operating conditions of the degradation factor database 400 of FIG. 4, first, the capacity reduction rate corresponding to the degradation factor of “negative electrode: current collector peeling” is 30% or more per 100 cycles. This condition corresponds to collation information in which the rate of decrease in capacity per 100 cycles is 40% or more. However, the discharge current rate corresponding to the deterioration factor of “negative electrode: current collector peeling” is 2C or more, whereas the discharge current rate of the verification information is 0.5C. Not applicable. Therefore, the deterioration factor estimation unit 207 determines that “negative electrode: current collector peeling” is not a deterioration factor causing the deterioration of the storage battery 103 this time.

一方、「負極：Ｌｉ析出」の劣化要因に対応する容量減少率は１００サイクルあたり４０％以上であり、照合情報が示す１００サイクルあたりの容量減少率も４０％以上であるから、この照合情報は、「負極：Ｌｉ析出」の劣化要因の運用条件に該当する。
また、「負極：Ｌｉ析出」の劣化要因に対応する温度環境と温度環境該当時間は１０℃以下、３０％以上であり、照合情報が示す温度環境と温度環境該当時間は１０℃以下、４０％以上であるから、この照合情報も「負極：Ｌｉ析出」の劣化要因の運用条件に該当する。そこで、劣化要因推定部２０７は、今回の蓄電池１０３の劣化を引き起こした劣化要因は、「負極：Ｌｉ析出」であると推定する。 On the other hand, the capacity reduction rate corresponding to the deterioration factor of “negative electrode: Li precipitation” is 40% or more per 100 cycles, and the capacity reduction rate per 100 cycles indicated by the collation information is also 40% or more. , “Negative electrode: Li deposition”, which corresponds to the operating condition of the deterioration factor.
Further, the temperature environment corresponding to the deterioration factor of “negative electrode: Li deposition” and the temperature environment corresponding time are 10 ° C. or less and 30% or more, and the temperature environment and the temperature environment corresponding time indicated by the verification information are 10 ° C. or less and 40%. Since it is above, this collation information also corresponds to the operating condition of the deterioration factor of “negative electrode: Li precipitation”. Therefore, the deterioration factor estimation unit 207 estimates that the deterioration factor causing the deterioration of the storage battery 103 this time is “negative electrode: Li deposition”.

モデル変更部２０９は、劣化モデルデータ３０２を変更するにあたり、推定された劣化要因に基づいて抵抗成分を設定する。なお、モデル変更部２０９は、抵抗成分を設定するにあたり、例えば時間などについての所定の関数を利用した演算により抵抗成分を求める。ここで、「負極：Ｌｉ析出」の劣化要因に応じて求められた抵抗成分をＲｎとする。
モデル変更部２０９は、抵抗成分Ｒｎを付加するように劣化モデルを変更する。この際、モデル変更部２０９は、抵抗成分Ｒｎが付加された劣化モデルとなるように、劣化モデルデータ３０２を変更する。
モデル変更部２０９は、劣化モデルデータ３０２を変更するにあたり、サイクル劣化モデルデータ３１１と保存劣化モデルデータ３１２を変更すればよい。あるいは、モデル変更部２０９は、劣化要因推定部２０７により推定された劣化要因に応じて、サイクル劣化モデルデータ３１１と保存劣化モデルデータ３１２のうちでいずれか適切な方を変更してもよい。 The model changing unit 209 sets the resistance component based on the estimated deterioration factor when changing the deterioration model data 302. Note that, when setting the resistance component, the model changing unit 209 obtains the resistance component by calculation using a predetermined function with respect to time, for example. Here, the resistance component obtained according to the deterioration factor of “negative electrode: Li precipitation” is defined as Rn.
The model changing unit 209 changes the deterioration model so as to add the resistance component Rn. At this time, the model changing unit 209 changes the deterioration model data 302 so as to obtain a deterioration model to which the resistance component Rn is added.
The model changing unit 209 may change the cycle deterioration model data 311 and the stored deterioration model data 312 when changing the deterioration model data 302. Alternatively, the model changing unit 209 may change any one of the cycle deterioration model data 311 and the stored deterioration model data 312 according to the deterioration factor estimated by the deterioration factor estimation unit 207.

このように劣化モデルデータ３０２が変更されるのに応じて、この劣化モデルデータ３０２を利用してモデル部２０５が出力する蓄電池１０３の状態についての推定結果が図７〜図９などと異なってくる。
図１０において、曲線ｆ３は、抵抗成分Ｒｎを付加したことにより変更された劣化モデルに基づく充放電サイクル回数に応じた容量維持率の変化を示している。なお、この図においては、図９の第３例の乖離判定結果に応じて劣化モデルを変更した例を示している。 As the deterioration model data 302 is changed in this way, the estimation results about the state of the storage battery 103 output by the model unit 205 using the deterioration model data 302 are different from those shown in FIGS. .
In FIG. 10, a curve f3 shows a change in the capacity maintenance rate according to the number of charge / discharge cycles based on the deterioration model changed by adding the resistance component Rn. In addition, in this figure, the example which changed the deterioration model according to the deviation determination result of the 3rd example of FIG. 9 is shown.

曲線ｆ３と曲線ｆ２とを比較して分かるように、曲線ｆ３は、曲線ｆ２に近似したものとなっている。つまり、蓄電池１０３に生じた劣化についての劣化要因が劣化モデルに反映されたことにより、予測される劣化状態が実際の劣化状態に近いものとなっている。   As can be seen by comparing the curve f3 and the curve f2, the curve f3 is approximated to the curve f2. That is, since the deterioration factor regarding the deterioration occurring in the storage battery 103 is reflected in the deterioration model, the predicted deterioration state is close to the actual deterioration state.

これにより、蓄電池情報生成部２１０が行う寿命の推定についてもその精度の低下を抑制できる。
具体的に、図７〜図１０のようにモデル部２０５により充放電サイクル回数に応じた容量維持率が推定される場合、蓄電池情報生成部２１０は以下のように寿命推定を行うことができる。
例えば、図７〜図１０に示した曲線ｆ１、ｆ３によっては、容量維持率が下限許容値ｌｉｍとなるときの充放電サイクル回数を予測できる。この容量維持率が下限許容値ｌｉｍとなるときの充放電サイクル回数とは、すなわち、蓄電池１０３が寿命となるときの充放電サイクル回数である。 Thereby, also about the estimation of the lifetime which the storage battery information generation part 210 performs, the fall of the precision can be suppressed.
Specifically, when the capacity maintenance rate corresponding to the number of charge / discharge cycles is estimated by the model unit 205 as shown in FIGS. 7 to 10, the storage battery information generation unit 210 can perform life estimation as follows.
For example, according to the curves f1 and f3 shown in FIGS. 7 to 10, the number of charge / discharge cycles when the capacity maintenance ratio becomes the lower limit allowable value lim can be predicted. The number of charge / discharge cycles when the capacity retention rate becomes the lower limit allowable value lim, that is, the number of charge / discharge cycles when the storage battery 103 reaches the end of its life.

そこで、蓄電池情報生成部２１０は、劣化モデルを利用して、例えば蓄電池１０３が寿命となるときの充放電サイクル回数を予測する。そして、この予測された充放電サイクル回数から、運用履歴情報が示す現在の充放電サイクル回数を減算すれば、蓄電池１０３が寿命となるまでの充放電サイクル回数を予測することができる。つまり、蓄電池１０３の余寿命が予測される。   Therefore, the storage battery information generation unit 210 predicts the number of charge / discharge cycles when, for example, the storage battery 103 reaches the end of its life, using the deterioration model. Then, by subtracting the current number of charge / discharge cycles indicated by the operation history information from the predicted number of charge / discharge cycles, the number of charge / discharge cycles until the storage battery 103 reaches the end of its life can be predicted. That is, the remaining life of the storage battery 103 is predicted.

ここで、想定外の劣化要因による劣化が生じた場合には、蓄電池１０３の余寿命は短くなる可能性が高い。しかし、劣化モデルが変更されないとすると、蓄電池情報生成部２１０は、充放電サイクル回数がＮ回目のときにおける蓄電池１０３の余寿命Ｌｆを、図７の曲線ｆ１に基づいて予測することになる。このように予測される蓄電池１０３の余寿命Ｌｆは、実際よりも長いものとなってしまい、大きな誤差を生じる。
これに対して、図１０のように劣化モデルが変更された場合、蓄電池情報生成部２１０が予測する蓄電池の余寿命Ｌｆは、図７〜図９と比較して大幅に短縮されている。このように、劣化モデルが変更されることで、蓄電池情報生成部２１０は、想定外の劣化要因による劣化が生じたことによって短縮した余寿命を高い精度で推定することができる。
これにより、本実施形態によっては、例えば余寿命などの蓄電池１０３についての劣化状態を推定するにあたり、想定外の劣化要因による劣化が発生した場合における推定精度の低下を有効に抑制できるものである。 Here, when deterioration due to an unexpected deterioration factor occurs, the remaining life of the storage battery 103 is likely to be shortened. However, if the deterioration model is not changed, the storage battery information generation unit 210 predicts the remaining life Lf of the storage battery 103 when the number of charge / discharge cycles is N based on the curve f1 in FIG. The predicted remaining life Lf of the storage battery 103 is longer than the actual one, which causes a large error.
On the other hand, when the deterioration model is changed as shown in FIG. 10, the remaining life Lf of the storage battery predicted by the storage battery information generation unit 210 is significantly shortened as compared with FIGS. 7 to 9. In this way, by changing the deterioration model, the storage battery information generation unit 210 can estimate the remaining lifetime shortened due to deterioration due to an unexpected deterioration factor with high accuracy.
Thereby, depending on this embodiment, for example, in estimating the deterioration state of the storage battery 103 such as the remaining life, it is possible to effectively suppress a decrease in estimation accuracy when deterioration due to an unexpected deterioration factor occurs.

［処理手順例］
図１１は、劣化モデルを変更するために蓄電池管理装置１０７Ａが実行する処理手順例を示している。
蓄電池管理装置１０７Ａにおいて、乖離判定部２０６は、状態検出部２０１が検出した蓄電池１０３の電池容量を利用して、蓄電池１０３についての判定パラメータである実容量維持率を求める。（ステップＳ２０１）。
次に、モデル部２０５は、基本モデルデータ３０１が示す基本モデルと、劣化モデルデータ３０２が示す劣化モデルとにしたがって蓄電池１０３の推定容量維持率を求める（ステップＳ２０２）。 [Example of processing procedure]
FIG. 11 shows a processing procedure example executed by the storage battery management apparatus 107A in order to change the deterioration model.
In storage battery management apparatus 107A, divergence determination unit 206 obtains an actual capacity maintenance rate that is a determination parameter for storage battery 103 using the battery capacity of storage battery 103 detected by state detection unit 201. (Step S201).
Next, the model unit 205 obtains an estimated capacity maintenance rate of the storage battery 103 according to the basic model indicated by the basic model data 301 and the deterioration model indicated by the deterioration model data 302 (step S202).

乖離判定部２０６は、ステップＳ２０１により求められた実容量維持率と、ステップＳ２０２により求められた推定容量維持率とに基づいて、例えば図７〜図９により説明した乖離判定手法のいずれかにより乖離判定を行う（ステップＳ２０３）。そして、乖離判定部２０６は、ステップＳ２０３により実容量維持率と推定容量維持率とについて一定以上の乖離を示しているとの判定結果が得られたか否かについて判定する（ステップＳ２０４）。   The divergence determination unit 206 divides by one of the divergence determination methods described with reference to FIGS. 7 to 9, for example, based on the actual capacity maintenance rate obtained in step S201 and the estimated capacity maintenance rate obtained in step S202. A determination is made (step S203). Then, the divergence determination unit 206 determines whether or not a determination result indicating that the actual capacity maintenance rate and the estimated capacity maintenance rate indicate a certain level of divergence is obtained in step S203 (step S204).

実容量維持率と推定容量維持率とが一定以上の乖離を示していない場合には（ステップＳ２０４−ＮＯ）、同図に示す処理を終了する。
これに対して、実容量維持率と推定容量維持率とが一定以上の乖離を示している場合（ステップＳ２０４−ＹＥＳ）、劣化要因推定部２０７は、運用履歴情報から生成した照合情報を劣化要因データベース４００と照合することにより、今回の蓄電池１０３の劣化を引き起こした劣化要因を推定する（ステップＳ２０５）。 When the actual capacity maintenance rate and the estimated capacity maintenance rate do not show a certain deviation or more (step S204—NO), the processing shown in FIG.
On the other hand, when the actual capacity maintenance rate and the estimated capacity maintenance rate indicate a certain deviation or more (step S204—YES), the deterioration factor estimation unit 207 uses the verification information generated from the operation history information as the deterioration factor. By collating with the database 400, the deterioration factor causing the deterioration of the current storage battery 103 is estimated (step S205).

モデル変更部２０９は、例えば前述のように、ステップＳ２０５により推定された劣化要因に応じた抵抗成分が劣化モデルに付加されるように劣化モデルデータ３０２を変更する（ステップＳ２０６）。   For example, as described above, the model changing unit 209 changes the deterioration model data 302 so that a resistance component corresponding to the deterioration factor estimated in step S205 is added to the deterioration model (step S206).

なお、図示は省略するが、本実施形態の蓄電池管理装置１０７Ａは、劣化抑制制御部をさらに備えてもよい。劣化抑制制御部は、劣化要因推定部２０７により推定された劣化要因による劣化が抑制されるように蓄電池１０３の運転を制御する。
劣化抑制制御部を備えるのに応じて、蓄電池管理装置１０７Ａは、制御パターンテーブルを記憶すればよい。制御パターンテーブルは、例えば図４の劣化要因データベースにおいて示される劣化要因ごとに、その劣化要因による蓄電池１０３の劣化を抑制するように劣化抑制制御部が実行すべき制御内容を示したテーブルである。
劣化抑制制御部は、劣化要因推定部２０７により推定された劣化要因に応じた制御内容を制御パターンテーブルから取得し、取得した制御内容に従って蓄電池１０３の運転を制御する。これにより、劣化要因推定部２０７により推定された劣化要因による蓄電池１０３の劣化の進行を抑制することができる。 In addition, although illustration is abbreviate | omitted, the storage battery management apparatus 107A of this embodiment may further be provided with the deterioration suppression control part. The degradation suppression control unit controls the operation of the storage battery 103 so that degradation due to the degradation factor estimated by the degradation factor estimation unit 207 is suppressed.
The storage battery management device 107A may store the control pattern table in accordance with the deterioration suppression control unit. The control pattern table is, for example, a table showing the control contents to be executed by the deterioration suppression control unit so as to suppress the deterioration of the storage battery 103 due to the deterioration factor for each deterioration factor shown in the deterioration factor database of FIG.
The deterioration suppression control unit acquires the control content according to the deterioration factor estimated by the deterioration factor estimation unit 207 from the control pattern table, and controls the operation of the storage battery 103 according to the acquired control content. Thereby, the progress of deterioration of the storage battery 103 due to the deterioration factor estimated by the deterioration factor estimation unit 207 can be suppressed.

また、本実施形態の蓄電池管理装置１０７Ａは、これまでの説明のように施設１００ごとに備えられてもよいし、複数の施設１００に対して共通に備えられるようにしてもよい。
複数の施設１００に対して１つの蓄電池管理装置１０７Ａが共通に備えられる場合、施設１００の各々と蓄電池管理装置１０７Ａとをネットワーク経由で通信可能に接続する。そのうえで、各施設１００が電池容量などの所定の状態を検出するとともに運用履歴情報を管理し、蓄電池１０３についての状態検出結果と運用履歴情報とを蓄電池管理装置１０７Ａに送信する。そして、蓄電池管理装置１０７Ａは、各施設１００において検出された電池容量などの状態と運用履歴情報とを利用して、各施設１００における蓄電池１０３の劣化推定を行う。また、蓄電池管理装置１０７Ａは、施設１００における蓄電池１０３ごとに乖離判定を行い、或る施設１００において一定以上の乖離が生じていると判定した場合には劣化要因を推定し、推定した劣化要因に基づいて、該当の施設１００における劣化モデルデータ３０２を変更する。さらに、蓄電池管理装置１０７Ａは、推定した劣化要因による劣化が進行しないように、該当の施設１００における蓄電池１０３の運転を制御してもよい。 Moreover, the storage battery management device 107A of the present embodiment may be provided for each facility 100 as described above, or may be provided for a plurality of facilities 100 in common.
When one storage battery management device 107A is commonly provided for a plurality of facilities 100, each of the facilities 100 and the storage battery management device 107A are communicably connected via a network. In addition, each facility 100 detects a predetermined state such as battery capacity and manages operation history information, and transmits a state detection result and operation history information about the storage battery 103 to the storage battery management device 107A. Then, the storage battery management device 107 </ b> A estimates the deterioration of the storage battery 103 in each facility 100 using the state such as the battery capacity detected in each facility 100 and the operation history information. Further, the storage battery management device 107A performs a divergence determination for each storage battery 103 in the facility 100. When it is determined that a certain amount of divergence has occurred in a certain facility 100, the deterioration factor is estimated. Based on this, the deterioration model data 302 in the corresponding facility 100 is changed. Furthermore, the storage battery management device 107A may control the operation of the storage battery 103 in the corresponding facility 100 so that deterioration due to the estimated deterioration factor does not proceed.

また、図１１に示す劣化モデルの変更のための処理は、例えば、蓄電池１０３の運用過程において、一定回数の充放電サイクルが行われるごとに実行すればよい。あるいは、一定時間が経過するごとに実行してもよい。
また、例えばユーザからの指示などにより、余寿命などを示す蓄電池情報を生成する必要のあるときに、蓄電池情報の生成に先立って劣化モデルの変更のための処理を実行すれば、より高い精度の推定結果を示す蓄電池情報が得られる。
また、蓄電池情報生成部２１０が生成する蓄電池情報は、余寿命を示す情報以外であってもよい。例えば、蓄電池１０３の劣化状態に応じて最も適切とされる充電率などを推定してもよい。
また、例えば図１に示す構成は、蓄電池１０３の劣化状態を推定する蓄電池管理装置１０７Ａを管理装置１０７が備えるものとしているが、管理装置１０７と蓄電池管理装置１０７Ａとをそれぞれ個別の装置として構成してもよい。 Moreover, what is necessary is just to perform the process for the change of the deterioration model shown in FIG. 11, whenever the charging / discharging cycle of a fixed number of times is performed in the operation process of the storage battery 103, for example. Alternatively, it may be executed every time a certain time elapses.
Further, for example, when it is necessary to generate storage battery information indicating the remaining life or the like by an instruction from the user, if the process for changing the deterioration model is executed prior to generation of the storage battery information, higher accuracy can be obtained. Storage battery information indicating the estimation result is obtained.
Further, the storage battery information generated by the storage battery information generation unit 210 may be other than information indicating the remaining life. For example, the most appropriate charging rate according to the deterioration state of the storage battery 103 may be estimated.
Further, for example, in the configuration illustrated in FIG. 1, the management device 107 includes the storage battery management device 107A that estimates the deterioration state of the storage battery 103, but the management device 107 and the storage battery management device 107A are configured as separate devices. May be.

また、図２における各機能部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりモデルの変更を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。   2 is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is read into the computer system and executed to change the model. May be performed. Here, the “computer system” includes an OS and hardware such as peripheral devices.

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷなどのネットワークを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。 Further, the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if a network such as WWW is used.
The “computer-readable recording medium” refers to a storage device such as a flexible medium, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM and a CD-ROM, and a hard disk incorporated in a computer system. Further, the “computer-readable recording medium” refers to a volatile memory (RAM) in a computer system that becomes a server or a client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In addition, those holding programs for a certain period of time are also included. The program may be a program for realizing a part of the functions described above, and may be a program capable of realizing the functions described above in combination with a program already recorded in a computer system.

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。   The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes designs and the like that do not depart from the gist of the present invention.

１００ 施設
１０１ 太陽電池
１０２ パワーコンディショナ
１０３ 蓄電池
１０４ インバータ
１０５ 電力経路切替部
１０６ 負荷
１０７ 管理装置
１０７Ａ 蓄電池管理装置
２０１ 状態検出部
２０２ 運用履歴情報管理部
２０３ 運用履歴情報記憶部
２０４ モデルデータ記憶部
２０５ モデル部
２０６ 乖離判定部
２０７ 劣化要因推定部
２０８ 劣化要因データベース記憶部
２０９ モデル変更部
２１０ 蓄電池情報生成部
２１１ 情報出力部
３０１ 基本モデルデータ
３０２ 劣化モデルデータ
３１１ サイクル劣化モデルデータ
３１２ 保存劣化モデルデータ
４００ 劣化要因データベース DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Facility 101 Solar cell 102 Power conditioner 103 Storage battery 104 Inverter 105 Power path switching part 106 Load 107 Management apparatus 107A Storage battery management apparatus 201 State detection part 202 Operation history information management part 203 Operation history information storage part 204 Model data storage part 205 Model Unit 206 divergence determination unit 207 degradation factor estimation unit 208 degradation factor database storage unit 209 model change unit 210 storage battery information generation unit 211 information output unit 301 basic model data 302 degradation model data 311 cycle degradation model data 312 storage degradation model data 400 degradation factor The database

Claims (11)

蓄電池についての所定の状態を検出する状態検出部と、
蓄電池の運用に関する履歴を示す運用履歴情報に基づいて、蓄電池の内部状態を推定するための基本モデルと前記基本モデルに蓄電池の劣化機能を与える劣化モデルとにしたがって蓄電池の所定の状態を推定するモデル部と、
前記状態検出部により検出された所定の状態に基づく判定パラメータと前記モデル部により推定された判定パラメータとが、想定外の劣化要因による劣化の発生に応じた一定以上の乖離を示しているか否かについて判定する乖離判定部と、
蓄電池の劣化要因ごとに運用条件が対応付けられた劣化要因データベースを記憶する劣化要因データベース記憶部と、
前記状態検出部により検出された所定の状態と前記モデル部により推定された所定の状態とが前記一定以上の乖離を示していると前記乖離判定部により判定された場合に、前記運用履歴情報を前記劣化要因データベースと照合することにより、蓄電池の劣化要因を推定する劣化要因推定部と、
前記劣化要因推定部により推定された劣化要因に基づいて前記劣化モデルを変更するモデル変更部と
を備える蓄電池管理装置。 A state detector for detecting a predetermined state of the storage battery;
A model for estimating a predetermined state of a storage battery according to a basic model for estimating an internal state of the storage battery and a deterioration model for giving the deterioration function of the storage battery to the basic model based on operation history information indicating a history regarding the operation of the storage battery And
Whether or not the determination parameter based on the predetermined state detected by the state detection unit and the determination parameter estimated by the model unit show a certain difference or more depending on occurrence of deterioration due to an unexpected deterioration factor A divergence determination unit for determining
A degradation factor database storage unit for storing a degradation factor database in which operation conditions are associated with each degradation factor of the storage battery;
When the deviation determination unit determines that the predetermined state detected by the state detection unit and the predetermined state estimated by the model unit indicate a certain deviation, the operation history information is A deterioration factor estimating unit for estimating a deterioration factor of the storage battery by collating with the deterioration factor database;
A storage battery management device comprising: a model changing unit that changes the deterioration model based on the deterioration factor estimated by the deterioration factor estimating unit. 前記モデル変更部は、
前記劣化要因推定部により推定された劣化要因に対応して設定された抵抗成分を付加するように前記劣化モデルを変更する
請求項１に記載の蓄電池管理装置。 The model changing unit is
The storage battery management apparatus according to claim 1, wherein the deterioration model is changed so as to add a resistance component set corresponding to the deterioration factor estimated by the deterioration factor estimation unit. 前記劣化モデルは、
蓄電池の充放電のサイクルに応じたサイクル劣化としての劣化機能を前記基本モデルに与えるサイクル劣化モデルである
請求項１または２に記載の蓄電池管理装置。 The deterioration model is
The storage battery management apparatus according to claim 1, wherein the storage battery management device is a cycle deterioration model that gives the basic model a deterioration function as cycle deterioration corresponding to a charge / discharge cycle of the storage battery. 前記劣化モデルは、
蓄電池の保存時間に応じた保存劣化としての劣化機能を前記基本モデルに与える保存劣化モデルである
請求項１から３のいずれか一項に記載の蓄電池管理装置。 The deterioration model is
The storage battery management apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the storage battery management apparatus is a storage deterioration model that provides the basic model with a deterioration function as storage deterioration according to a storage time of the storage battery. 前記状態検出部は、
前記蓄電池の所定の状態として電池容量を検出し、
前記乖離判定部は、
前記状態検出部により検出された電池容量に基づいて判定パラメータとして求めた実容量維持率と、前記モデル部により判定パラメータとして推定された推定実容量維持率との差分の絶対値に基づく判定対象値が一定以上であるか否かに基づいて、想定外の劣化要因による劣化の発生に応じた一定以上の乖離を示しているか否かについて判定する
請求項１から４のいずれか一項に記載の蓄電池管理装置。 The state detection unit
Detecting battery capacity as a predetermined state of the storage battery,
The deviation determination unit
Determination target value based on the absolute value of the difference between the actual capacity maintenance rate obtained as a determination parameter based on the battery capacity detected by the state detection unit and the estimated actual capacity maintenance rate estimated as the determination parameter by the model unit The method according to any one of claims 1 to 4, wherein a determination is made as to whether or not a deviation of a certain level or more corresponding to the occurrence of deterioration due to an unexpected degradation factor is indicated based on whether or not the value is a certain level or more. Storage battery management device. 前記状態検出部は、
前記蓄電池の所定の状態として電池容量を検出し、
前記乖離判定部は、
前記モデル部により判定パラメータとして推定された推定実容量維持率が、前記状態検出部により検出された電池容量に基づいて判定パラメータとして求めた実容量維持率と同じ値になるまでの充放電サイクル回数または時間に基づく判定対象値が一定以上であるか否かに基づいて、想定外の劣化要因による劣化の発生に応じた一定以上の乖離を示しているか否かについて判定する
請求項１から４のいずれか一項に記載の蓄電池管理装置。 The state detection unit
Detecting battery capacity as a predetermined state of the storage battery,
The deviation determination unit
Number of charge / discharge cycles until the estimated actual capacity maintenance rate estimated as the determination parameter by the model unit becomes the same value as the actual capacity maintenance rate obtained as the determination parameter based on the battery capacity detected by the state detection unit The determination is made as to whether or not a deviation greater than a certain level according to the occurrence of deterioration due to an unexpected degradation factor is indicated based on whether or not the determination target value based on time is equal to or greater than a certain level. The storage battery management apparatus as described in any one. 前記状態検出部は、
前記蓄電池の所定の状態として電池容量を検出し、
前記乖離判定部は、
前記モデル部により判定パラメータとして推定された推定実容量維持率の充放電サイクル回数または時間に応じた変化を示す曲線において変曲点が出現しない区間において、前記状態検出部により検出された電池容量に基づいて判定パラメータとして求めた実容量維持率の充放電サイクル回数または時間に応じた変化を示す曲線に変曲点が出現するか否かに基づいて、想定外の劣化要因による劣化の発生に応じた一定以上の乖離を示しているか否かについて判定する
請求項１から４のいずれか一項に記載の蓄電池管理装置。 The state detection unit
Detecting battery capacity as a predetermined state of the storage battery,
The deviation determination unit
In a section where no inflection point appears in a curve indicating a change according to the number of charge / discharge cycles or time of the estimated actual capacity maintenance rate estimated as a determination parameter by the model unit, the battery capacity detected by the state detection unit Based on whether or not an inflection point appears on the curve indicating the change according to the number of charge / discharge cycles or time of the actual capacity maintenance rate obtained as a determination parameter based on the occurrence of deterioration due to an unexpected deterioration factor The storage battery management apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein a determination is made as to whether or not a certain deviation is present. 前記モデル部により推定された蓄電池の所定の状態に基づいて、蓄電池についての所定の情報を示す蓄電池情報を生成する蓄電池情報生成部をさらに備える
請求項１から７のいずれか一項に記載の蓄電池管理装置。 The storage battery according to any one of claims 1 to 7, further comprising a storage battery information generation unit that generates storage battery information indicating predetermined information about the storage battery based on a predetermined state of the storage battery estimated by the model unit. Management device. 前記蓄電池情報生成部は、
蓄電池についての余寿命を推定し、推定した余寿命を前記蓄電池情報として生成する
請求項８に記載の蓄電池管理装置。 The storage battery information generation unit
The storage battery management apparatus according to claim 8, wherein the remaining life of the storage battery is estimated, and the estimated remaining life is generated as the storage battery information. 蓄電池についての所定の状態を検出する状態検出ステップと、
蓄電池の運用に関する履歴を示す運用履歴情報に基づいて、蓄電池の内部状態を推定するための基本モデルと前記基本モデルに蓄電池の劣化機能を与える劣化モデルとにしたがって蓄電池の所定の状態を推定するモデルステップと、
前記状態検出ステップにより検出された所定の状態に基づく判定パラメータと前記モデルステップにより推定された判定パラメータとが、想定外の劣化要因による劣化の発生に応じた一定以上の乖離を示しているか否かについて判定する乖離判定ステップと、
前記状態検出ステップにより検出された所定の状態と前記モデルステップにより推定された所定の状態とが前記一定以上の乖離を示していると前記乖離判定ステップにより判定された場合に、前記運用履歴情報を蓄電池の劣化要因ごとに運用条件が対応付けられた劣化要因データベースと照合することにより、蓄電池の劣化要因を推定する劣化要因推定ステップと、
前記劣化要因推定ステップにより推定された劣化要因に基づいて前記劣化モデルを変更するモデル変更ステップと
を備える蓄電池管理方法。 A state detection step of detecting a predetermined state of the storage battery;
A model for estimating a predetermined state of a storage battery according to a basic model for estimating an internal state of the storage battery and a deterioration model for giving the deterioration function of the storage battery to the basic model based on operation history information indicating a history regarding the operation of the storage battery Steps,
Whether the determination parameter based on the predetermined state detected by the state detection step and the determination parameter estimated by the model step show a certain difference or more depending on the occurrence of deterioration due to an unexpected deterioration factor A divergence determination step for determining
When it is determined by the deviation determination step that the predetermined state detected by the state detection step and the predetermined state estimated by the model step indicate a certain deviation or more, the operation history information is A deterioration factor estimation step for estimating a deterioration factor of the storage battery by collating with a deterioration factor database in which operation conditions are associated with each deterioration factor of the storage battery,
A model change step for changing the deterioration model based on the deterioration factor estimated by the deterioration factor estimation step. コンピュータに、
蓄電池についての所定の状態を検出する状態検出ステップと、
蓄電池の運用に関する履歴を示す運用履歴情報に基づいて、蓄電池の内部状態を推定するための基本モデルと前記基本モデルに蓄電池の劣化機能を与える劣化モデルとにしたがって蓄電池の所定の状態を推定するモデルステップと、
前記状態検出ステップにより検出された所定の状態に基づく判定パラメータと前記モデルステップにより推定された判定パラメータとが、想定外の劣化要因による劣化の発生に応じた一定以上の乖離を示しているか否かについて判定する乖離判定ステップと、
前記状態検出ステップにより検出された所定の状態と前記モデルステップにより推定された所定の状態とが前記一定以上の乖離を示していると前記乖離判定ステップにより判定された場合に、前記運用履歴情報を蓄電池の劣化要因ごとに運用条件が対応付けられた劣化要因データベースと照合することにより、蓄電池の劣化要因を推定する劣化要因推定ステップと、
前記劣化要因推定ステップにより推定された劣化要因に基づいて前記劣化モデルを変更するモデル変更ステップと
を実行させるためのプログラム。 On the computer,
A state detection step of detecting a predetermined state of the storage battery;
A model for estimating a predetermined state of a storage battery according to a basic model for estimating an internal state of the storage battery and a deterioration model for giving the deterioration function of the storage battery to the basic model based on operation history information indicating a history regarding the operation of the storage battery Steps,
Whether the determination parameter based on the predetermined state detected by the state detection step and the determination parameter estimated by the model step show a certain difference or more depending on the occurrence of deterioration due to an unexpected deterioration factor A divergence determination step for determining
When it is determined by the deviation determination step that the predetermined state detected by the state detection step and the predetermined state estimated by the model step indicate a certain deviation or more, the operation history information is A deterioration factor estimation step for estimating a deterioration factor of the storage battery by collating with a deterioration factor database in which operation conditions are associated with each deterioration factor of the storage battery,
A program for executing a model change step of changing the deterioration model based on the deterioration factor estimated by the deterioration factor estimation step.
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