JP7215438B2 - 二次電池の診断装置、及びｓｏｃムラ検知方法 - Google Patents

Description

本開示は、二次電池の診断装置、及びＳＯＣムラ検知方法に関する。

特開２０１６－１５７５６５号公報（特許文献１）には、二次電池のＳＯＣ（State Of Charge）を用いて、二次電池の容量（以下、「電池容量」とも称する）を推定する方法が開示されている。特許文献１に記載される方法では、充電中及び放電中に発生した二次電池の総発熱を分極熱と反応熱とに分離して、反応熱に基づいて電池容量を推定する。この際、充電及び放電の各々の開始タイミング及び終了タイミングをＳＯＣによって規定している。

特開２０１６－１５７５６５号公報

本願発明者は、二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じ得ることに着眼し、上記特許文献１に記載される方法では、二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じているときに、必ずしも高い精度で電池容量が推定されないという新規の課題を発見した。

本開示は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを的確に判断することである。

本開示に係る二次電池の診断装置は、情報取得部と判断部とを備える。情報取得部は、二次電池に蓄えられた電気量である蓄電量と、二次電池の温度変化に対する二次電池のＯＣＶ（Open Circuit Voltage）の変化の大きさを示すＶ／Ｋとを取得するように構成される。判断部は、情報取得部により取得された蓄電量及びＶ／Ｋを用いて、二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを判断するように構成される。

本願発明者は、二次電池のＶ／Ｋに着眼し、実験及び検討を重ねた結果、二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じたときに二次電池の蓄電量とＶ／Ｋとの関係が変化することを見出した。上記二次電池の診断装置は、二次電池の蓄電量及びＶ／Ｋを用いることで、二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを的確に判断することができる。

なお、ＳＯＣ（State Of Charge）は、蓄電残量を示し、たとえば、満充電状態の蓄電量に対する現在の蓄電量の割合を０～１００％で表わしたものである。電極面におけるＳＯＣは、電極電位（又は、電極面における単位面積あたりの電荷量）に対応する。

上記の情報取得部は、二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じていない場合における蓄電量とＶ／Ｋとの関係を示す基準情報をさらに取得するように構成されてもよい。上記の判断部は、情報取得部により取得された二次電池の蓄電量及びＶ／Ｋと基準情報とを用いて、二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを判断するように構成されてもよい。

上記の判断部は、情報取得部により取得された二次電池の蓄電量及びＶ／Ｋのグラフ中に、二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じていないときには現れない変曲点が存在する場合に、二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じていると判断するように構成されてもよい。判断部は、直近に測定された二次電池の蓄電量及びＶ／Ｋの複数の組合せを用いて変曲点の有無を判断してもよい。また、判断部は、上記の基準情報を用いて変曲点の有無を判断してもよい。

上述したいずれかの診断装置は、判断部により二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じていないと判断された場合に、二次電池のＳＯＣを用いて二次電池の劣化度合いを推定する劣化推定部をさらに備えてもよい。

上記構成では、判断部により二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じていないと判断された場合に、二次電池の劣化度合いが推定される。これにより、二次電池の劣化状態を高い精度で推定することが可能になる。

上述したいずれかの診断装置は、判断部により二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じていると判断された場合に、ＳＯＣムラを緩和する処理を実行するムラ緩和部をさらに備えてもよい。

上記構成によれば、二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じたときに、ＳＯＣムラを緩和する処理を実行することができる。これにより、ＳＯＣムラを抑制することが可能になる。

本開示に係るＳＯＣムラ検知方法は、以下に説明する第１及び第２ステップを含む。第１ステップでは、二次電池に蓄えられた電気量である蓄電量と、二次電池の温度変化に対する二次電池のＯＣＶの変化の大きさを示すＶ／Ｋとを取得する。第２ステップでは、蓄電量及びＶ／Ｋを用いて、二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを判断する。

上記ＳＯＣムラ検知方法は、二次電池の蓄電量及びＶ／Ｋを用いることで、二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを的確に判断することができる。

上記二次電池はリチウムイオン二次電池であってもよい。上記ＳＯＣムラ検知方法によってリチウムイオン二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを高い精度で判断できることが本願発明者により確認されている。

なお、診断対象となる二次電池は、単電池であってもよいし、複数の単電池を含むモジュールであってもよいし、複数の単電池（セル）が電気的に接続されて構成される組電池であってもよい。

上記の二次電池は、電動車両に搭載されたバッテリであってもよいし、電動車両から回収されたバッテリであってもよい。電動車両は、バッテリに蓄えられた電力を用いて走行するように構成される車両である。電動車両には、ＥＶ（電気自動車）、ＨＶ（ハイブリッド車両）、及びＰＨＶ（プラグインハイブリッド車両）のほか、ＦＣ車（燃料電池自動車）、レンジエクステンダーＥＶなども含まれる。

本開示によれば、二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを的確に判断することが可能になる。

本開示の実施の形態に係る二次電池の診断装置によって診断される二次電池の概略構成を示す図である。 図１に示した二次電池に含まれる電極巻回体の巻回前の状態を示す図である。 リチウムイオン二次電池の劣化要因について説明するための図である。 本開示の実施の形態に係る二次電池の診断装置の構成を示す図である。 図４に示した制御装置によって実行される二次電池の劣化推定に係る処理を示すフローチャートである。 図５に示した劣化パラメータの特定に係る処理を説明するための図である。 二次電池の電極面内におけるＳＯＣムラについて説明するための図である。 二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じている場合における部位ごとの負極ＯＣＰと二次電池の蓄電量との関係の一例を示す図である。 二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じている場合における部位ごとのＶ／Ｋと二次電池の蓄電量との関係の一例を示す図である。 本開示の実施の形態に係るＳＯＣムラ検知方法を示すフローチャートである。 図１０に示したＳＯＣムラの有無を判断する処理について説明するための図である。 図１０に示した処理の変形例を示すフローチャートである。 図１１に示したＳＯＣムラの有無を判断する処理の変形例について説明するための図である。

本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。図中、同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

図１は、この実施の形態に係る二次電池の診断装置によって診断される二次電池の概略構成を示す図である。図１を参照して、二次電池（以下、単に「電池」と称する）１００は、ケース１０と、正極端子５１と、負極端子５２とを備える。この実施の形態では、電池１００が、電動車両（たとえば、ＥＶ、ＨＶ、又はＰＨＶ）に搭載可能な液系リチウムイオン二次電池である。また、ケース１０が金属（たとえば、アルミニウム合金）製の角形ケースである。ケース１０にガス放出弁（図示せず）が設けられていてもよい。ケース１０内には、リチウムイオン二次電池を構成する電極巻回体及び電解液が収容されている。以下、図２を用いて、ケース１０内の電極巻回体の構成について説明する。

図２は、巻回前の状態の電極巻回体を示す図である。図１とともに図２を参照して、電極巻回体は、帯状の電極シートを巻回することによって扁平状に形成される。より具体的には、正極シート２１、セパレータ２３、負極シート２２、セパレータ２３、・・・のような順に、正極シート２１と負極シート２２とをセパレータ２３を介して交互に積層し、得られた積層体を巻回することによって、電極巻回体が形成される。電極シートの数は任意に設定できる。

電極巻回体において、正極シート２１は電池１００の正極電極として機能し、負極シート２２は電池１００の負極電極として機能する。正極シート２１と負極シート２２との間にはセパレータ２３が介在する。セパレータ２３は、図２に示す巻回方向の終端において固定されてもよい。

正極シート２１は、正極集電体２１ａと正極活物質層２１ｂとを含む。正極活物質層２１ｂは、たとえば正極活物質を含有する正極合材を正極集電体２１ａ（たとえば、アルミニウム箔）の表面に塗工することにより、正極集電体２１ａの両面に形成される。正極活物質の例としては、リチウム遷移金属酸化物が挙げられる。この実施の形態では、正極活物質として、ＮＣＭ（ニッケル－コバルト－マンガンの三元系正極材料）を採用する。すなわち、この実施の形態に係る電池１００の正極電極は、三元系正極電極である。正極活物質層２１ｂは、正極活物質に加えて、導電材（たとえば、アセチレンブラック）及び／又はバインダ（たとえば、ポリフッ化ビニリデン）を含んでもよい。

負極シート２２は、負極集電体２２ａと負極活物質層２２ｂとを含む。負極活物質層２２ｂは、たとえば負極活物質を含有する負極合材を負極集電体２２ａ（たとえば、銅箔）の表面に塗工することにより、負極集電体２２ａの両面に形成される。この実施の形態では、負極活物質として炭素系材料（たとえば、グラファイト）を採用する。すなわち、この実施の形態に係る電池１００の負極電極は、炭素系電極である。負極活物質層２２ｂは、負極活物質に加えて、増粘材（たとえば、カルボキシメチルセルロース）及び／又はバインダ（たとえば、スチレンブタジエンゴム）を含んでもよい。

セパレータ２３は、たとえば微多孔膜である。セパレータ２３内に細孔が存在することで、その細孔に電解液が保持されやすくなる。セパレータ２３の材料の例としては、ＰＥ（ポリエチレン）又はＰＰ（ポリプロピレン）のようなポリオレフィン系樹脂が挙げられる。

上述した電極巻回体は、電解液とともにケース１０に封じられる。そして、正極集電体２１ａは、図１に示した正極端子５１に電気的に接続され、負極集電体２２ａは、図１に示した負極端子５２に電気的に接続される。電解液は、非プロトン性溶媒と、この溶媒に溶解しているリチウム塩（たとえば、ＬｉＰＦ_６）とを含んでもよい。非プロトン性溶媒の例としては、エチレンカーボネート（ＥＣ）、エチルメチルカーボネート（ＥＭＣ）、ジメチルカーボネート（ＤＭＣ）、又はジエチルカーボネート（ＤＥＣ）が挙げられる。２種以上の溶媒を混合して使用してもよい。

上述したリチウムイオン二次電池は、負極活物質及び正極活物質の各々と電解液との界面における化学反応（以下、「電池反応」とも称する）を通じて放電及び充電を行なう。放電時には、リチウムイオン（Ｌｉ^＋）及び電子（ｅ^－）を放出する電池反応が負極活物質の界面上で行なわれる一方、正極活物質の界面上においては、リチウムイオン（Ｌｉ^＋）及び電子（ｅ^－）を吸収する電池反応が行なわれる。充電時には、放出／吸収が逆になる電池反応が行なわれる。セパレータ２３を介して正極シート２１と負極シート２２との間でリチウムイオンの授受が行なわれることにより、電池１００の充放電が行なわれる。

電池１００のＣＣＶ（Closed Circuit Voltage）、ＯＣＶ（Open Circuit Voltage）、電池抵抗（Ｒ）、及び電池電流（Ｉ）は、式「ＣＣＶ＝ＯＣＶ－Ｒ×Ｉ」で表わされる関係を有する。電池抵抗（Ｒ）は、正極／負極間での電子の移動に対する純電気的な抵抗成分と、活物質界面での反応電流発生時に等価的に電気抵抗として作用する抵抗成分とを含む。

電池抵抗（Ｒ）は、正極活物質の表面における局所ＳＯＣ（以下、「θ１」とも表記する）と、負極活物質の表面における局所ＳＯＣ（以下、「θ２」とも表記する）と、電池１００の温度との関数で表わすことができる。θ１、θ２はそれぞれ、電池１００の正極、負極の電極面内における部位ごとのＳＯＣを示すパラメータである。θ１は、正極電極面内の部位ごとに求められ、その部位における現在のリチウム濃度を限界リチウム濃度で除算した値（＝現在のリチウム濃度／リチウム濃度の上限値）に相当する。θ２は、負極電極面内の部位ごとに求められ、その部位における現在のリチウム濃度を限界リチウム濃度で除算した値（＝現在のリチウム濃度／リチウム濃度の上限値）に相当する。θ１及びθ２の各々において、最大値は１であり、最小値は０である。正極電極面内におけるθ１のバラツキが大きいことは、正極電極面内にＳＯＣムラが生じていることを意味する。負極電極面内におけるθ２のバラツキが大きいことは、負極電極面内にＳＯＣムラが生じていることを意味する。ＳＯＣムラが生じているか否かの判断方法の詳細については後述する。

ＯＣＶは、正極ＯＣＰと負極ＯＣＰとの電位差（＝正極ＯＣＰ－負極ＯＣＰ）に相当する。ＯＣＰは、開放電位（Open Circuit Potential）である。ＯＣＰは、電極面内の部位によって異なることがある。ＯＣＰは、電極面内の部位ごとに求められてもよい。電池１００のＳＯＣが低下するほど電池１００のＯＣＶが低下する傾向がある。初期状態における正極ＯＣＰとθ１とは一定の関係を有し、基本的には、θ１が高くなるほど正極ＯＣＰが低下する傾向がある。初期状態における負極ＯＣＰとθ２とは一定の関係を有し、基本的には、θ２が高くなるほど負極ＯＣＰが低下する傾向がある。初期状態は、電池１００が劣化していない状態に相当する。たとえば、電池１００を製造した直後の状態は、初期状態である。

電池１００が劣化すると、電池１００の満充電容量が低下する。満充電容量は、満充電時に電池１００に蓄えられている電気量に相当する。以下、満充電容量を、「電池容量」とも称する。劣化した電池１００では、初期状態の電池１００と比べて、ＳＯＣ低下に伴うＯＣＶ低下の度合いが大きくなる傾向がある。電池１００の劣化要因を、メカニズムで区別すると、たとえば以下の２つに大別できる。

第１の劣化要因は、正極及び負極の各々におけるリチウム受入れ能力（すなわち、各電極の容量）が低下することである。たとえば、電池１００の通電又は放置によって活物質が摩耗すると、電極におけるリチウム受入れ能力が低下する。正極容量維持率及び負極容量維持率の各々が低くなるほど、電池１００の劣化度合いが大きいことを意味する。正極容量維持率は、初期状態の正極容量（Ｑ_１Ａ）に対する現在の正極容量（Ｑ_１）の比率（＝Ｑ_１／Ｑ_１Ａ）であり、以下では「ｋ１」と表記する場合がある。負極容量維持率は、初期状態の負極容量（Ｑ_２Ａ）に対する現在の負極容量（Ｑ_２）の比率（＝Ｑ_２／Ｑ_２Ａ）であり、以下では「ｋ２」と表記する場合がある。

正極容量低下量、負極容量低下量が大きくなるほど正極容量維持率、負極容量維持率がそれぞれ低下する。正極容量低下量は、初期状態の正極容量（Ｑ_１Ａ）と現在の正極容量（Ｑ_１）との差（＝Ｑ_１Ａ－Ｑ_１）であり、以下では「ΔＱ１」と表記する場合がある。負極容量低下量は、初期状態の負極容量（Ｑ_２Ａ）と現在の負極容量（Ｑ_２）との差（＝Ｑ_２Ａ－Ｑ_２）であり、以下では「ΔＱ２」と表記する場合がある。

第２の劣化要因は、負極ＯＣＰとθ２との関係が変化することである。たとえば、負極において、電池反応に用いられるリチウムイオンが副生成物（たとえば、金属リチウム）に変化して、リチウムイオンが電池反応に寄与しにくくなると、負極ＯＣＰとθ２との関係が変化する。なお、リチウムイオン二次電池を高温状態に維持すると、リチウムの析出が抑制される。リチウムイオン二次電池の特性を実験で確かめるときには、リチウムイオン二次電池を高温状態（たとえば、５０℃）に維持することにより第１の劣化要因による劣化だけをリチウムイオン二次電池に生じさせることができる。

図３は、第２の劣化要因について説明するための図である。図３において、「平均ＯＣＰ」は、電極面全体のＯＣＰの平均値である。「平均θ_１」は、電池１００における正極電極面全体のθ１の平均値である。「平均θ_２Ａ」は、初期状態の電池１００における負極電極面全体のθ２の平均値である。「平均θ_２Ｂ」は、劣化した電池１００における負極電極面全体のθ２の平均値である。線Ｌ１は、電池１００の正極における平均ＯＣＰと平均θ_１との関係を示す特性線に相当する。線Ｌ２は、初期状態の電池１００の負極における平均ＯＣＰと平均θ_２Ａとの関係を示す特性線に相当する。線Ｌ３は、劣化した電池１００の負極における平均ＯＣＰと平均θ_２Ｂとの関係を示す特性線に相当する。

図３を参照して、線Ｌ１で示される正極ＯＣＰとθ１との関係は、電池１００が劣化しても、初期状態からほとんど変化しない。一方、初期状態において線Ｌ２で示される負極ＯＣＰとθ２との関係は、電池１００が劣化すると、線Ｌ３で示される関係に変化する。初期状態では、平均θ_１軸の目盛り「１」が平均θ_２Ａ軸の目盛り「０」と一致しているが、電池１００が劣化すると、平均θ_２Ｂ軸の目盛り「０」が、平均θ_１軸の目盛り「１」からΔθ_２だけ乖離し、平均θ_１軸の目盛り「０」に近づく。Δθ_２に起因した電池容量低下量（ΔＱ_Ｓ）は、式「ΔＱ_Ｓ＝Ｑ_２×Δθ_２」で表わすことができる。

たとえば、平均θ_１が１から図３中のＹ１に変化すると、正極から「Ｌｉ放出量＝（１－Ｙ１）×Ｑ_１」で表わされる量のリチウムが放出される。以下、上記式で表わされるＬｉ放出量を、「ΔＹ」と表記する。初期状態の電池１００では、正極から放出されたリチウムが全て負極に取り込まれるため、平均θ_２Ａが、「Ｙ２＝ΔＹ／Ｑ_２Ａ」のように表わされるＹ２になる。他方、劣化した電池１００では、前述した平均θ_２Ｂ軸のずれ（すなわち、Δθ_２）に起因して、平均θ_２Ｂが、「Ｙ３＝ΔＹ／Ｑ_２－Δθ_２」のように表わされるＹ３になる。Ｙ３はＹ２よりも低い値になる。こうした現象により、各電極の容量が低下していなくても（すなわち、ｋ１及びｋ２の各々が１であっても）、電池容量の低下は生じ得る。

Ｑ_１は「Ｑ_１＝ｋ１×Ｑ_１Ａ」、Ｑ_２は「Ｑ_２＝ｋ２×Ｑ_２Ａ」、Δθ_２は「Δθ_２＝ΔＱ_Ｓ／Ｑ_２」のように表わすことができる。Ｑ_１Ａ及びＱ_２Ａの各々は、たとえば電極の製造条件及び仕様（たとえば、活物質の理論容量及び仕込み量）から求めることができる。このため、ｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓが分かれば、Ｙ１に対応するＹ３を算出することができる。この実施の形態では、ｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓの各々が、電池１００の劣化状態を示すパラメータ（以下、「劣化パラメータ」とも称する）に相当する。初期状態では、ｋ１及びｋ２の各々が１であり、ΔＱ_Ｓが０である。第２の劣化要因による劣化だけが電池１００に生じているときには、ｋ１及びｋ２の各々は１であり、ΔＱ_Ｓが０よりも大きくなる。たとえば、負極にリチウムが析出すると、充電時において正極から放出されたリチウムイオンが負極に取り込まれなくなり、ΔＱ_Ｓが大きくなる。

図４は、この実施の形態に係る二次電池の診断装置の構成を示す図である。図４を参照して、診断装置１は、制御装置３００と充放電器４００と電源５００とを備え、前述した電池１００（図１及び図２参照）を診断するように構成される。電池１００には、電池１００の情報を記憶するタグＴＧが取り付けられている。タグＴＧには、電池１００の初期状態の特性（たとえば、Ｑ_１Ａ及びＱ_２Ａ）を示す情報が記憶されている。電池１００の構造（たとえば、材料）に関する情報も、タグＴＧに記憶されていてもよい。タグＴＧとしては、たとえばＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）タグを採用できる。制御装置３００は、無線通信又は有線通信により、タグＴＧに記憶される情報の読み取り及び書き換えを行なうように構成される。

電池１００には、電池１００の状態を監視する監視ユニット１１０がさらに設けられている。監視ユニット１１０は、電池１００の状態（たとえば、温度、電流、及び電圧）を検出する各種センサを含み、検出結果を制御装置３００へ出力する。制御装置３００は、監視ユニット１１０の出力（各種センサの検出値）に基づいて電池１００の状態（たとえば、温度、電流、電圧、ＳＯＣ、及び電気抵抗）を取得することができる。

電池１００は、充放電器４００と電気的に接続される。充放電器４００は、制御装置３００の指示に従って電池１００の充電及び放電を行なうように構成される。充放電器４００は、電源５００から供給される電力によって電池１００の充電を行なう。充放電器４００は、電池１００から放電された電力を、電気抵抗（図示せず）によって熱に変換してもよいし、所定の蓄電装置（図示せず）に蓄えてもよい。

制御装置３００は、プロセッサ３１０、ＲＡＭ（Random Access Memory）３２０、及び記憶装置３３０を備える。制御装置３００としては、マイクロコンピュータを採用できる。プロセッサ３１０としては、たとえばＣＰＵ（Central Processing Unit）を採用できる。ＲＡＭ３２０は、プロセッサによって処理されるデータを一時的に記憶する作業用メモリとして機能する。記憶装置３３０は、格納された情報を保存可能に構成される。記憶装置３３０は、たとえばＲＯＭ（Read Only Memory）及び書き換え可能な不揮発性メモリを含む。記憶装置３３０には、プログラムのほか、プログラムで使用される情報（たとえば、マップ、数式、及び各種パラメータ）が記憶されている。制御装置３００が備えるプロセッサの数は任意であり、１つでも複数でもよい。

この実施の形態では、診断装置１が、図示しない電動車両に搭載され、電動車両に搭載された二次電池の診断を行なうように構成される。電源５００は、たとえば走行用の電力を蓄えるメインバッテリである。電池１００は、たとえば補機バッテリである。なお、ＨＶ又はＰＨＶに搭載された診断装置１では、電源５００が、制御装置３００によって制御される発電機（たとえば、エンジン及びモータ）であり、電池１００が、走行用の電力を蓄えるメインバッテリであってもよい。充放電器４００は、車両に搭載された電力変換回路（たとえば、インバータ及びコンバータ）であってもよい。

診断装置１は、電池１００の劣化パラメータを推定するように構成される。図５は、制御装置３００によって実行される電池１００の劣化推定に係る処理を示すフローチャートである。この実施の形態では、後述する図１０のＳ２１において、図５に示される一連の処理が実行される。

図４とともに図５を参照して、ステップ（以下、単に「Ｓ」と表記する）１０１では、制御装置３００が、監視ユニット１１０の出力（すなわち、センサの検出値）に基づいて、電池１００のＯＣＶとＳＯＣとの関係を示す特性線（以下、「ＯＣＶ－ＳＯＣ特性線」とも称する）を求める。より具体的には、制御装置３００は、電流積算値を用いて、電池１００の蓄電量（すなわち、電池１００に蓄えられている電気量）を求めることができる。制御装置３００は、たとえば、電池１００が空状態になるまで電池１００の放電を行なった後、電池１００に流れる電流を積算しながら、電池１００が満充電状態になるまで充電を行なってもよい。制御装置３００は、充電開始（空状態）から充電終了（満充電状態）までの電流積算値から、満充電容量を求めることができる。制御装置３００は、蓄電量を満充電容量で除算することにより、ＳＯＣ（＝蓄電量／満充電容量）を求めることができる。また、制御装置３００は、充電を開始して充電を終了するまでの期間においてＯＣＶを逐次測定することによって、ＳＯＣごとのＯＣＶを取得することができる。制御装置３００は、充電を断続的に行なうことにより、充電中断時にＯＣＶを測定することができる。制御装置３００は、たとえば、ＯＣＶを縦軸に、ＳＯＣを横軸にプロットすることにより、上記ＯＣＶ－ＳＯＣ特性線を取得することができる。

ＳＯＣは、ＯＣＶ（＝正極ＯＣＰ－負極ＯＣＰ）、ｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓの関数で表わすことができる。ＳＯＣ、ＯＣＶ、ｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓの関係を示す数式（以下、「式Ｆｓ」とも称する）は、予めタグＴＧに記憶されている。Ｓ１０２では、制御装置３００が、上記Ｓ１０１で取得したＯＣＶ－ＳＯＣ特性線に対して式Ｆｓをフィッティングすることにより、ｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓを特定する。

図６は、図５のＳ１０２の処理について説明するための図である。図６を参照して、Ｓ１０２では、制御装置３００が、ｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓを変更しながら、式Ｆｓから得られるＯＣＶ－ＳＯＣ特性線（推定カーブ）と、上記Ｓ１０１で取得したＯＣＶ－ＳＯＣ特性線（実測カーブ）とが一致するような、ｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓを探索する。制御装置３００は、推定カーブが実測カーブに近づくようにｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓを変化させ、推定カーブと実測カーブとの乖離が最小になるｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓを特定する。制御装置３００は、最小二乗法を用いて、ｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓを特定してもよい。

この実施の形態では、制御装置３００が、図５に示す処理により電池１００の劣化推定を行なう。劣化推定によって得られるｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓは、タグＴＧに保存される。タグＴＧ内のｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓは、図５の処理が実行されるたびに更新される。制御装置３００は、過去のデータを逐次消去して最新のｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓのみを残してもよいし、最新のｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓを過去のデータに加えて蓄積してもよい。制御装置３００は、ｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓを取得時刻と紐付けてタグＴＧに保存してもよい。

ｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓは、電池１００の劣化状態を示す。ｋ１及びｋ２の各々が小さいほど電池１００の劣化度合いが大きいことを意味する。また、ｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓは、電池１００の負極におけるリチウム析出量との間で相関関係を有する。制御装置３００は、こうした相関関係を示す情報（たとえば、タグＴＧに記憶されたマップ）を用いて、ｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓから、負極におけるリチウム析出量を求めてもよい。

ところで、上記図５に示す処理では、電池１００のＳＯＣ（より特定的には、ＯＣＶ－ＳＯＣ特性線）を用いて、電池１００のｋ１、ｋ２、及びΔＱ_Ｓ（ひいては、電池１００の劣化状態）を推定している。こうした方法では、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じているときには、必ずしも高い精度で電池１００の劣化状態が推定されない。

そこで、この実施の形態に係る制御装置３００は、以下に説明する情報取得部、判断部、劣化推定部、及びムラ緩和部を有することにより、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを的確に判断し、ＳＯＣムラが生じていないと判断された場合にのみ、上述した劣化推定（図５）を実行するように構成される。これにより、電池１００の劣化状態を高い精度で推定することが可能になる。

情報取得部は、電池１００の蓄電量（すなわち、電池１００に蓄えられた電気量）と、電池１００の温度変化に対する電池１００のＯＣＶの変化の大きさを示すＶ／Ｋとを取得するように構成される。詳細は後述するが、この実施の形態では、情報取得部が、負極ＯＣＰの平均値（より特定的には、負極電極面全体の平均値）から電池１００の蓄電量を推定する。また、情報取得部は、所定期間における電池１００のＯＣＶの変化量を、上記所定期間における電池１００の温度の変化量で除算することにより、Ｖ／Ｋを求める。

なお、電池１００の蓄電量を推定する手法は上記に限られない。情報取得部は、たとえば、電池１００の電流積算値と電極におけるリチウムイオン濃度との少なくとも一方を用いて電池１００の蓄電量を推定してもよい。

判断部は、情報取得部により取得された電池１００の蓄電量及びＶ／Ｋを用いて、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを判断するように構成される。

図７は、電池１００の電極面内におけるＳＯＣムラについて説明するための図である。図７において、部位Ｐ１は電極巻回体２０における負極端子５２側の端部に相当し、部位Ｐ２は電極巻回体２０における正極端子５１と負極端子５２との中間部位に相当し、部位Ｐ３は電極巻回体２０における正極端子５１側の端部に相当する。

図７の左側（ＳＯＣムラ無し）を参照して、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていないときには、電極面内の局所ＳＯＣ分布（たとえば、θ１又はθ２の分布）が、たとえば線Ｌ１Ａで示すような分布になる。また、各電極の平均ＳＯＣ（すなわち、電池１００の電極面内における局所ＳＯＣの平均値）は、たとえば線Ｌ２Ａで示すような値になる。図７の例では、部位Ｐ１～Ｐ３の各々の局所ＳＯＣ分布が、平均ＳＯＣ（たとえば、平均θ_１又は平均θ_２）と概ね一致する。

図７の右側（ＳＯＣムラ有り）を参照して、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じているときには、電極面内の局所ＳＯＣ分布（たとえば、θ１又はθ２の分布）が、たとえば線Ｌ１Ｂで示すような分布になる。図７の例では、電池１００の電極面内において、部位Ｐ１，Ｐ３の局所ＳＯＣ（線Ｌ１Ｂ）は平均ＳＯＣ（線Ｌ２Ｂ）よりも低く、部位Ｐ２の局所ＳＯＣ（線Ｌ１Ｂ）は平均ＳＯＣ（線Ｌ２Ｂ）よりも高くなっている。

図８は、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じている場合における部位ごとの負極ＯＣＰと電池１００の蓄電量との関係の一例を示す図である。図８において、線Ｌ３０は、負極ＯＣＰの平均値（より特定的には、負極電極面全体の平均値）の推移を示す特性線である。負極ＯＣＰの平均値は、負極端子５２のＯＣＰに相当する。線Ｌ３１、Ｌ３２は、それぞれ図７に示した部位Ｐ１、Ｐ２の負極ＯＣＰの推移を示す特性線である。なお、部位Ｐ３の特性は、線Ｌ３１によって示される部位Ｐ１の特性と概ね同じになる。

図８を参照して、線Ｌ３１によって示される負極ＯＣＰは負極ＯＣＰの平均値（線Ｌ３０）よりも高くなる傾向がある。線Ｌ３２によって示される負極ＯＣＰは負極ＯＣＰの平均値（線Ｌ３０）よりも低くなる傾向がある。

図９は、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じている場合における部位ごとのＶ／Ｋと電池１００の蓄電量との関係の一例を示す図である。図９において、線Ｌ４０は、電池１００の電極面内におけるＶ／Ｋの平均値の推移を示す特性線である。線Ｌ４１、Ｌ４２は、それぞれ図７に示した部位Ｐ１、Ｐ２のＶ／Ｋの推移を示す特性線である。なお、部位Ｐ３の特性は、線Ｌ４１によって示される部位Ｐ１の特性と概ね同じになる。

図９を参照して、線Ｌ４０が示すグラフ（すなわち、Ｖ／Ｋの平均値の推移）に含まれる変曲点は、線Ｌ４１及び線Ｌ４２の各々が示すグラフよりも多い。たとえば、線Ｌ４０が示すグラフ中の蓄電量Ｚ１近傍の部分Ｃ１と蓄電量Ｚ２近傍の部分Ｃ２との各々においては、線Ｌ４１及び線Ｌ４２の各々が示すグラフ中には現れない変曲点が現れている。

電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていないときには、Ｖ／Ｋの平均値と電池１００の蓄電量との関係が、図９に示した線Ｌ４１又は線Ｌ４２によって示されるようなグラフになる。線Ｌ４１によって示されるグラフと線Ｌ４２によって示されるグラフとでは、変曲点の位置が異なるものの、基本的なグラフの形状は同じである。他方、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じているときには、Ｖ／Ｋの平均値と電池１００の蓄電量との関係が、図９に示した線Ｌ４０によって示されるようなグラフになる。線Ｌ４０によって示されるグラフ中には、ＳＯＣムラが生じていないときには現れない変曲点が現れる。この実施の形態に係る制御装置３００の判断部は、ＳＯＣムラが生じていないときには現れない変曲点が蓄電量及びＶ／Ｋのグラフ中に確認された場合に、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていると判断する。

再び図４を参照して、制御装置３００の劣化推定部は、上述した判断部により電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていないと判断された場合に、電池１００のＳＯＣを用いて電池１００の劣化度合いを推定するように構成される。この実施の形態では、後述する図１０のＳ２１において劣化推定部が電池１００の劣化度合いを推定する。

制御装置３００のムラ緩和部は、上述した判断部により電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていると判断された場合に、電池１００の電極面内におけるＳＯＣムラを緩和するための所定の処理（以下、「ムラ緩和処理」とも称する）を実行するように構成される。この実施の形態では、電池１００の過放電（たとえば、電池１００のＳＯＣが０％になっても継続される放電）を、ムラ緩和処理として採用する。この実施の形態では、後述する図１０のＳ２２においてムラ緩和部がムラ緩和処理を実行する。

この実施の形態では、プロセッサ３１０と、プロセッサ３１０により実行されるプログラムとによって、上述した情報取得部、判断部、劣化推定部、及びムラ緩和部が具現化される。ただしこれに限られず、これら各部は、専用のハードウェア（電子回路）によって具現化されてもよい。

図１０は、この実施の形態に係るＳＯＣムラ検知方法を示すフローチャートである。このフローチャートに示される一連の処理は、たとえば診断装置１が搭載された車両の駐車中に所定の間隔でメインルーチン（図示せず）から呼び出されて繰り返し実行される。所定の間隔は任意に設定できる。所定の間隔は、１０分間であってもよいし、１時間であってもよい。また、図１０に示される処理は、所定の時間帯（たとえば、電池１００の温度変化が生じやすい夜間）に限って繰り返し実行されてもよい。

図４とともに図１０を参照して、Ｓ１１では、制御装置３００が、電池１００の状態（この実施の形態では、電池１００の温度、電流、及びＯＣＶ）を取得し、取得したデータを取得時刻と紐付けてタグＴＧに保存する。これにより、電池１００の温度（以下、「電池温度」とも称する）と電池１００の電流（以下、「電池電流」とも称する）と電池１００のＯＣＶとが、タグＴＧに保存される。制御装置３００は、監視ユニット１１０の出力（すなわち、センサの検出値）に基づいて、電池温度、電池電流、及びＯＣＶを取得できる。

Ｓ１２では、電池温度の変動があったか否かを、制御装置３００が判断する。制御装置３００は、たとえば、電池温度の今回値（すなわち、今回の処理ルーチンで取得された電池温度）と電池温度の前回値（すなわち、前回の処理ルーチンで取得された電池温度）との差（絶対値）が所定値以上である場合に、電池温度の変動があったと判断する。他方、電池温度の今回値及び前回値の差（絶対値）が所定値未満である場合には、電池温度の変動がないと判断される。

電池温度の変動がない場合（Ｓ１２にてＮＯ）には、処理はメインルーチンへと戻される。他方、電池温度の変動があった場合（Ｓ１２にてＹＥＳ）には、制御装置３００が、Ｓ１３においてＶ／Ｋを取得し、取得したデータ（すなわち、Ｖ／Ｋ）を取得時刻と紐付けてタグＴＧに保存する。この実施の形態では、制御装置３００が、前回の処理ルーチンから今回の処理ルーチンまでの期間（以下、「期間Ｔ１０」と表記する）における電池１００のＯＣＶの変化量（以下、「ΔＯＣＶ」とも表記する）を、期間Ｔ１０における電池１００の温度の変化量（以下、「ΔＴ」とも表記する）で除算することにより、Ｖ／Ｋを求める。ΔＴは、Ｓ１１で取得される電池温度の今回値から前回値を減算した値に相当する。ΔＯＣＶは、Ｓ１１で取得されるＯＣＶの今回値から前回値を減算した値に相当する。

上記Ｓ１３の処理後、制御装置３００は、Ｓ１４において電池１００の蓄電量を取得し、取得したデータ（すなわち、蓄電量）を取得時刻と紐付けてタグＴＧに保存する。この実施の形態では、制御装置３００が、予めタグＴＧに記憶されたマップ（たとえば、後述する図１１参照）に基づいて、負極ＯＣＰの平均値（すなわち、負極端子５２のＯＣＰ）から電池１００の蓄電量を求める。制御装置３００は、たとえば予めタグＴＧに記憶されたマップに基づいて電池１００のＳＯＣ及びＯＣＶから負極ＯＣＰの平均値を求めることができる。制御装置３００は、たとえば電池電流の積算値から電池１００のＳＯＣを推定できる。

Ｓ１５では、電池１００の蓄電量及びＶ／Ｋのグラフ中の変曲点の有無を判断するために十分なデータ（より特定的には、Ｓ１３，Ｓ１４で取得されるＶ／Ｋ及び蓄電量の組合せ）がタグＴＧ内に存在するか否かを、制御装置３００が判断する。Ｓ１５においてＮＯ（データ不足）と判断された場合には、処理はメインルーチンへと戻される。そして、車両の駐車中にＳ１１～Ｓ１４が繰り返し実行されて十分なデータが取得されると、Ｓ１５においてＹＥＳ（データ十分）と判断される。なお、車両の駐車中においては、電池１００の電力が車載機器によって消費され、電池１００の蓄電量が減少する傾向がある。

Ｓ１５においてＹＥＳ（データ十分）と判断された場合には、制御装置３００が、Ｓ２０において、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを判断する。この実施の形態では、ＳＯＣムラが生じていないときには現れない変曲点が蓄電量及びＶ／Ｋのグラフ中に確認された場合に、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていると判断される。

図１１は、ＳＯＣムラの有無を判断する処理（図１０のＳ２０）について説明するための図である。

図１１の左側（ＳＯＣムラ無し）を参照して、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていないときには、電池１００の負極ＯＣＰ（平均値）及び蓄電量のグラフが、たとえば線Ｌ１１Ａで示すようなグラフになる。また、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていないときには、電池１００の蓄電量及びＶ／Ｋのグラフ（線Ｌ１２Ａ）が５つの変曲点Ａ１～Ａ５を含む。

図１１の右側（ＳＯＣムラ有り）を参照して、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じているときには、電池１００の負極ＯＣＰ（平均値）及び蓄電量のグラフが、たとえば線Ｌ１１Ｂで示すようなグラフになる。線Ｌ１１Ａによって示されるグラフと線Ｌ１１Ｂによって示されるグラフとは概ね同じ傾向を示す。ただし、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じているときには、電池１００の蓄電量及びＶ／Ｋのグラフ（線Ｌ１２Ｂ）が、前述の変曲点Ａ１～Ａ５に対応する変曲点に加えて、蓄電量Ｚ１近傍の部分Ｃ１と蓄電量Ｚ２近傍の部分Ｃ２との各々に変曲点をさらに含む。この実施の形態では、制御装置３００が、図１０のＳ２０において、電池１００の蓄電量及びＶ／Ｋのグラフ中の部分Ｃ１及びＣ２の少なくとも一方に変曲点が存在するか否かを判断し、部分Ｃ１及び／又は部分Ｃ２に変曲点が存在すると判断した場合に、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていると判断する。他方、部分Ｃ１及びＣ２のいずれにも変曲点が存在しないと判断された場合には、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていないと判断される。制御装置３００は、直近に測定された複数のデータ（より特定的には、蓄電量及びＶ／Ｋの複数の組合せ）を用いて変曲点の有無を判断することができる。制御装置３００は、蓄電量Ｚ１近傍又は蓄電量Ｚ２近傍の所定数（たとえば、３～５個）のＶ／ＫがタグＴＧに保存されているときに、Ｓ１５においてＹＥＳ（データ十分）と判断してもよい。制御装置３００は、Ｓ２０の判断に用いられる複数のデータを、数日かけて取得してもよい。

再び図４とともに図１０を参照して、Ｓ２０においてＮＯ（ムラ無し）と判断された場合には、制御装置３００が、Ｓ２１において、判断結果（すなわち、ムラ無し）を判断時刻と紐付けてタグＴＧに保存するとともに、電池１００の劣化度合いを推定する。この実施の形態では、制御装置３００が、前述した図５に示される一連の処理を実行することにより、電池１００の劣化度合いを推定する。

他方、Ｓ２０においてＹＥＳ（ムラ有り）と判断された場合には、制御装置３００が、Ｓ２２において、判断結果（すなわち、ムラ有り）を判断時刻と紐付けてタグＴＧに保存するとともに、ムラ緩和処理を実行する。この実施の形態では、制御装置３００が、電池１００の過放電により、電池１００の電極面内におけるＳＯＣムラを緩和する。また、制御装置３００は、Ｓ２０の判断に用いられるデータをリセットする。これにより、ムラ緩和処理後に行なわれるＳ２０の判断では、ムラ緩和処理後に取得されたデータのみが用いられるようになる。

以上説明したように、制御装置３００は、図１０のＳ１１～Ｓ１５及びＳ２０の処理を実行することにより、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを的確に判断することができる。また、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じている場合には、制御装置３００が、ムラ緩和処理を実行することにより、電池１００の電極面内におけるＳＯＣムラを緩和することができる。

上記実施の形態に係る制御装置３００の判断部は、電池１００の蓄電量及びＶ／Ｋのグラフ中の変曲点の有無に基づいてＳＯＣムラの有無を判断している。しかしこれに限られず、制御装置３００の判断部は、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていない場合における電池１００の蓄電量とＶ／Ｋとの関係を示す基準情報を用いて、ＳＯＣムラの有無を判断してもよい。

図１２は、図１０に示した処理の変形例を示すフローチャートである。図１２の処理は、Ｓ１５及びＳ２０（図１０）に代えてＳ１５Ａ、Ｓ１５Ｂ、及びＳ２０Ａを採用していること以外は、図１０の処理と同じである。以下、Ｓ１５Ａ、Ｓ１５Ｂ、及びＳ２０Ａについて説明する。

図４とともに図１２を参照して、Ｓ１５Ａでは、直前のＳ１４で取得された電池１００の蓄電量が所定範囲内であるか否かを、制御装置３００が判断する。この変形例では、後述する図１３に示す蓄電量Ｚ１１近傍に設定された範囲（以下、「第１範囲」とも称する）と蓄電量Ｚ１２近傍に設定された範囲（以下、「第２範囲」とも称する）とを、上記所定範囲として採用する。すなわち、電池１００の蓄電量が第１範囲内又は第２範囲内に存在すれば、Ｓ１５ＡにおいてＹＥＳと判断され、電池１００の蓄電量が第１範囲内及び第２範囲内のいずれにも存在しなければ、Ｓ１５ＡにおいてＮＯと判断される。Ｓ１５ＡにおいてＮＯと判断された場合には、処理はメインルーチンへと戻される。

Ｓ１５ＡにおいてＹＥＳと判断された場合には、処理がＳ１５Ｂに進む。Ｓ１５Ｂでは、制御装置３００が前述した基準情報を取得する。基準情報は、基準状態（より特定的には、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていない場合における電池１００の蓄電量とＶ／Ｋとの関係）を示す情報であり、たとえば後述する図１３中の線Ｌ１２Ａによって示されるグラフである。基準情報は、予めタグＴＧに記憶されていてもよい。制御装置３００の情報取得部は、たとえばタグＴＧから基準情報を取得することができる。

Ｓ１５Ｂの処理後、制御装置３００は、Ｓ２０Ａにおいて、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを判断する。

図１３は、ＳＯＣムラの有無を判断する処理の変形例（図１２のＳ２０Ａ）について説明するための図である。なお、図１３に示されるグラフ（線Ｌ１１Ａ，Ｌ１２Ａ，Ｌ１１Ｂ，Ｌ１２Ｂ）は、図１１に示されるグラフと同じである。

図４とともに図１３を参照して、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていない場合における蓄電量及びＶ／Ｋのグラフ（線Ｌ１２Ａ）に含まれる変曲点Ａ３、Ａ４は、それぞれ蓄電量Ｚ１１、Ｚ１２に位置する。電池１００の蓄電量及びＶ／Ｋのグラフは、ＳＯＣムラ無し（線Ｌ１２Ａ）とＳＯＣムラ有り（線Ｌ１２Ｂ）とで異なる。特に、蓄電量Ｚ１１近傍及び蓄電量Ｚ１２近傍において、両者の乖離が顕著になる。この変形例では、制御装置３００が、図１２のＳ２０Ａにおいて、Ｓ１３で取得された第１範囲内のＶ／Ｋ又は第２範囲内のＶ／Ｋが、基準情報（線Ｌ１２Ａ）が示す第１範囲内のＶ／Ｋ又は第２範囲内のＶ／Ｋから乖離しているか否かを判断し、両者が乖離していると判断した場合に、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていると判断する。他方、両者が乖離していないと判断された場合には、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていないと判断される。制御装置３００は、座標平面上における両者の距離が所定値（より特定的には、電池１００の電極面内にＳＯＣムラが生じていない場合にとり得る範囲の境界値）を超える場合に、両者が乖離していると判断してもよい。

上記実施の形態及び変形例では、リチウムイオン二次電池の負極電極として炭素系電極を採用している。しかしこれに限られず、負極電極の材料は適宜変更可能である。たとえば、リチウムイオン二次電池の負極電極はシリコン系電極であってもよい。炭素系材料の代わりに、シリコン系材料（たとえば、シリコン、シリコン合金、又はＳｉＯ）を採用してもよい。また、正極電極の材料も適宜変更可能である。

診断対象となる二次電池は、液系リチウムイオン二次電池に限られず、他の液系二次電池（たとえば、ニッケル水素二次電池）であってもよいし、全固体二次電池であってもよい。診断対象となる二次電池は、巻回型の二次電池ではなく、多層平板型（スタック型）の二次電池であってもよい。

図４に示した診断装置１は、定置式であってもよい。診断装置１は、車両から回収された二次電池の診断を行なってもよい。診断装置１は、家庭で使用されてもよいし、電池リサイクル工場で使用されてもよい。

今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ 診断装置、１０ ケース、２０ 電極巻回体、２１ 正極シート、２１ａ 正極集電体、２１ｂ 正極活物質層、２２ 負極シート、２２ａ 負極集電体、２２ｂ 負極活物質層、２３ セパレータ、５１ 正極端子、５２ 負極端子、１００ 電池、１１０ 監視ユニット、３００ 制御装置、３１０ プロセッサ、３２０ ＲＡＭ、３３０ 記憶装置、４００ 充放電器、５００ 電源、ＴＧ タグ。

Claims (7)

1. 二次電池に蓄えられた電気量である蓄電量と、前記二次電池の温度変化に対する前記二次電池のＯＣＶの変化の大きさを示すＶ／Ｋとを取得する情報取得部と、
   前記情報取得部により取得された前記蓄電量及び前記Ｖ／Ｋを用いて、前記二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを判断する判断部とを備える、二次電池の診断装置。
2. 前記情報取得部は、前記二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じていない場合における前記蓄電量と前記Ｖ／Ｋとの関係を示す基準情報をさらに取得するように構成され、
   前記判断部は、前記情報取得部により取得された前記二次電池の前記蓄電量及び前記Ｖ／Ｋと前記基準情報とを用いて、前記二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを判断するように構成される、請求項１に記載の二次電池の診断装置。
3. 前記判断部は、前記情報取得部により取得された前記二次電池の前記蓄電量及び前記Ｖ／Ｋのグラフ中に、前記二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じていないときには現れない変曲点が存在する場合に、前記二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じていると判断する、請求項１又は２に記載の二次電池の診断装置。
4. 前記判断部により前記二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じていないと判断された場合に、前記二次電池のＳＯＣを用いて前記二次電池の劣化度合いを推定する劣化推定部をさらに備える、請求項１～３のいずれか１項に記載の二次電池の診断装置。
5. 前記判断部により前記二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じていると判断された場合に、前記ＳＯＣムラを緩和する処理を実行するムラ緩和部をさらに備える、請求項１～４のいずれか１項に記載の二次電池の診断装置。
6. 二次電池に蓄えられた電気量である蓄電量と、前記二次電池の温度変化に対する前記二次電池のＯＣＶの変化の大きさを示すＶ／Ｋとを取得するステップと、
   前記蓄電量及び前記Ｖ／Ｋを用いて、前記二次電池の電極面内にＳＯＣムラが生じているか否かを判断するステップとを含む、ＳＯＣムラ検知方法。
7. 前記二次電池はリチウムイオン二次電池である、請求項６に記載のＳＯＣムラ検知方法。

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