JP7451923B2 - 推定装置、推定方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本開示は、鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する推定装置、推定方法及びコンピュータプログラムに関する。

鉛蓄電池は、正極板、負極板、及び電解液が収容されているケースを備える。正極板及び負極板は、ケースの電解液に浸漬されている。鉛蓄電池は、車載用、又は産業用等の用途で使用されている。例えば車載用の鉛蓄電池は、車両に搭載され、照明、及びカーステレオ等の車載機器（電気負荷）へ電力を供給する。鉛蓄電池は、車両が備える発電機（オルタネータ）により発電された電力により充電される。例えば産業用の鉛蓄電池は、非常用電源への電力供給源として用いられている。

特許文献１には、車両の電気負荷に電力を供給する鉛蓄電池と、鉛蓄電池の温度を取得する取得装置と、取得した温度に基づいて、鉛蓄電池の劣化を判定する判定装置とを備える電源システムが開示されている。

特開２０１９－７８５７１号公報

前述の電源システムは、取得した鉛蓄電池の温度に基づいて、鉛蓄電池の劣化を判定することができる。鉛蓄電池には、セパレータの劣化による正極板と負極板との接触、並びに、鉛蓄電池に混入した導電性を有する異物と、正極板及び負極板との接触等の要因により、内部短絡が発生するおそれがある。内部短絡が発生した場合、鉛蓄電池は、電気負荷へ電力を供給することができない。内部短絡は突然発生するので、従来の技術では、内部短絡の発生を予め推定することができないという課題がある。

本開示は、鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を予め推定する推定装置、推定方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

本開示に係る推定装置は、鉛蓄電池の電圧、電流、及び該鉛蓄電池の温度を取得する取得部と、推定期間の起点及び終点のＳＯＣである第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣを導出する第１導出部と、前期推定期間の充電電気量と放電電気量との差分である過充電量の合計量を導出する第２導出部と、導出した前記第１ＳＯＣ及び前記第２ＳＯＣの差分と、導出した前記過充電量の合計量とに基づいて実測誤差を導出する第３導出部と、導出した前記第１ＳＯＣ、前記第２ＳＯＣ、及び取得した前記温度、並びに、第１ＳＯＣ，第２ＳＯＣ、及び鉛蓄電池の温度と、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分と過充電量の合計量とに基づいて導出される推定誤差との関係に基づいて、推定誤差を特定する第１特定部と、導出した前記実測誤差と特定した前記推定誤差とに基づいて、導出した前記実測誤差の異常度を特定する第２特定部と、特定した前記異常度に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する推定部とを備える。

本開示に係る推定装置は、鉛蓄電池の電圧、電流、及び該鉛蓄電池の温度を取得する取得部と、推定期間の起点及び終点のＳＯＣである第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣを導出する第１導出部と、前期推定期間の充電電気量と放電電気量との差分である過充電量の合計量を導出する第２導出部と、導出した前記第１ＳＯＣ及び前記第２ＳＯＣの差分と、導出した前記過充電量の合計量とに基づいて実測誤差を導出する第３導出部と、実測誤差、第１ＳＯＣ、第２ＳＯＣ、及び温度を入力した場合に、実測誤差の異常度を出力する学習モデルに、導出した前記実測誤差、前記第１ＳＯＣ、前記第２ＳＯＣ、及び取得した前記温度を入力して、導出した前記実測誤差の異常度を特定する特定部と、特定した前記異常度に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する推定部とを備える。

本開示に係る推定装置は、鉛蓄電池の充電電気量及び放電電気量を取得する取得部と、取得した前記充電電気量及び前記放電電気量に基づいて導出した充放電比に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する推定部とを備える。

本開示に係る推定方法は、鉛蓄電池の電圧、電流、及び該鉛蓄電池の温度を取得し、推定期間の起点及び終点のＳＯＣである第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣを導出し、前期推定期間の充電電気量と放電電気量との差分である過充電量の合計量を導出し、導出した前記第１ＳＯＣ及び前記第２ＳＯＣの差分と、導出した前記過充電量の合計量とに基づいて実測誤差を導出し、導出した前記第１ＳＯＣ、前記第２ＳＯＣ、及び取得した前記温度、並びに、第１ＳＯＣ，第２ＳＯＣ、及び鉛蓄電池の温度と、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分と過充電量の合計量とに基づいて導出される推定誤差との関係に基づいて、推定誤差を特定し、導出した前記実測誤差と特定した前記推定誤差とに基づいて、導出した前記実測誤差の異常度を特定し、特定した前記異常度に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する。

本開示に係るコンピュータプログラムは、鉛蓄電池の電圧、電流、及び該鉛蓄電池の温度を取得し、推定期間の起点及び終点のＳＯＣである第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣを導出し、前期推定期間の充電電気量と放電電気量との差分である過充電量の合計量を導出し、導出した前記第１ＳＯＣ及び前記第２ＳＯＣの差分と、導出した前記過充電量の合計量とに基づいて実測誤差を導出し、導出した前記第１ＳＯＣ、前記第２ＳＯＣ、及び取得した前記温度、並びに、第１ＳＯＣ，第２ＳＯＣ、及び鉛蓄電池の温度と、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分と過充電量の合計量とに基づいて導出される推定誤差との関係に基づいて、推定誤差を特定し、導出した前記実測誤差と特定した前記推定誤差とに基づいて、導出した前記実測誤差の異常度を特定し、特定した前記異常度に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する処理をコンピュータに実行させる。

本開示によれば、鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を予め推定することができる。

第１実施形態に係る車両の構成を示すブロック図である。 電池の外観構成を示す斜視図である。 図２のＩＩＩ－ＩＩＩ線断面図である。 ＢＭＵの構成を示すブロック図である。 履歴の内容例を示す概念図である。 ＢＭＵの制御部が行う内部短絡の発生有無の推定処理の手順を示すフローチャートである。 関係データの内容例を示す概念図である。 第２実施形態に係るＢＭＵの構成を示すブロック図である。 学習モデルの模式図である。 教師データの内容例を示す概念図である。 ＢＭＵの制御部が行う内部短絡の発生有無の推定処理の手順を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る車両の構成を示すブロック図である。 第３実施形態に係るＢＭＵの構成を示すブロック図である。 履歴の内容例を示す概念図である。 ＢＭＵの制御部が行う内部短絡の発生有無の推定処理の手順を示すフローチャートである。

（本実施形態の概要）
本実施形態に係る推定装置は、鉛蓄電池の電圧、電流、及び該鉛蓄電池の温度を取得する取得部と、推定期間の起点及び終点のＳＯＣである第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣを導出する第１導出部と、前期推定期間の充電電気量と放電電気量との差分である過充電量の合計量を導出する第２導出部と、導出した前記第１ＳＯＣ及び前記第２ＳＯＣの差分と、導出した前記過充電量の合計量とに基づいて実測誤差を導出する第３導出部と、導出した前記第１ＳＯＣ、前記第２ＳＯＣ、及び取得した前記温度、並びに、第１ＳＯＣ，第２ＳＯＣ、及び鉛蓄電池の温度と、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分と過充電量の合計量とに基づいて導出される推定誤差との関係に基づいて、推定誤差を特定する第１特定部と、導出した前記実測誤差と特定した前記推定誤差とに基づいて、導出した前記実測誤差の異常度を特定する第２特定部と、特定した前記異常度に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する推定部とを備える。

詳細は後述するが、鉛蓄電池の電圧から、鉛蓄電池等の電池の残容量を表す指標であるＳＯＣ（充電状態、States Of Charge）を導出することができる。ＳＯＣから鉛蓄電池の電気量は導出される。第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分に基づいて、推定期間における鉛蓄電池の電気量の変化量は導出される。鉛蓄電池の電流から鉛蓄電池の充電電気量及び放電電気量が導出可能なので、充電電気量及び放電電気量の差分である過充電量を導出することができる。推定期間における鉛蓄電池の電気量の変化量と、推定期間における過充電量の合計量との差分である実測誤差は、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣと、温度との関係を有する。導出した第１ＳＯＣ、第２ＳＯＣ、及び取得した温度、並びに、第１ＳＯＣ，第２ＳＯＣ、及び鉛蓄電池の温度と、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分と過充電量の合計量とに基づいて推定される後述の推定誤差との関係に基づいて、推定誤差が特定される。内部短絡の前兆である微小短絡が鉛蓄電池内に発生した場合、実測誤差は、電気量の変化前後のＳＯＣ（第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣ）と、温度との関係から外れた異常な値を示し、推定誤差よりも大きい、又は小さい。上記構成によれば、第２特定部は、第３導出部により導出された実測誤差と、第１特定部により特定された推定誤差とに基づいて、導出された実測誤差の異常度を特定する。実測誤差の異常度は、例えば、導出された実測誤差及び特定された推定誤差の比である。推定部は、例えば実測誤差の異常度が所定値以上である場合、鉛蓄電池に内部短絡が発生すると推定する。内部短絡の発生有無を予め推定することができる。

本実施形態に係る推定装置は、鉛蓄電池の電圧、電流、及び該鉛蓄電池の温度を取得する取得部と、推定期間の起点及び終点のＳＯＣである第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣを導出する第１導出部と、前期推定期間の充電電気量と放電電気量との差分である過充電量の合計量を導出する第２導出部と、導出した前記第１ＳＯＣ及び前記第２ＳＯＣの差分と、導出した前記過充電量の合計量とに基づいて実測誤差を導出する第３導出部と、実測誤差、第１ＳＯＣ、第２ＳＯＣ、及び温度を入力した場合に、実測誤差の異常度を出力する学習モデルに、導出した前記実測誤差、前記第１ＳＯＣ、前記第２ＳＯＣ、及び取得した前記温度を入力して、導出した前記実測誤差の異常度を特定する特定部と、特定した前記異常度に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する推定部とを備える。

上記構成によれば、導出された実測誤差、第１ＳＯＣ、第２ＳＯＣ、及び取得された温度が入力されることにより、導出された実測誤差の異常度が、学習モデルによって出力され、特定される。精度良く実測誤差の異常度を特定することができる。推定部は、特定された実測誤差の異常度に基づいて、内部短絡の発生有無を予め推定する。

本実施形態に係る推定装置は、鉛蓄電池の充電電気量及び放電電気量と、電圧との少なくとも一方を取得する取得部と、取得した前記充電電気量及び前記放電電気量に基づいて導出した充放電比と、取得した前記電圧との少なくとも一方に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する推定部とを備える。

内部短絡の前兆である微小短絡が鉛蓄電池内に発生した場合、微小短絡が発生した部分に、検出されない放電電流が流れるので、放電電気量に比べて、充電電気量が多くなる。微小短絡が鉛蓄電池内に発生した場合、さらに、鉛蓄電池の自己放電が速くなるので、鉛蓄電池の電圧が低下しやすい。上記構成によれば、取得された充電電気量及び放電電気量に基づいて、充放電比（充電電気量／放電電気量）が導出される。推定部は、例えば、導出された充放電比が一定値以上である場合、鉛蓄電池に内部短絡が発生すると推定する。推定部は、例えば、周期的に取得された電圧の変化量が一定値以上である場合、鉛蓄電池に内部短絡が発生すると推定する。内部短絡の発生有無を予め推定することができる。

本実施形態に係る推定方法は、鉛蓄電池の電圧、電流、及び該鉛蓄電池の温度を取得し、推定期間の起点及び終点のＳＯＣである第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣを導出し、前期推定期間の充電電気量と放電電気量との差分である過充電量の合計量を導出し、導出した前記第１ＳＯＣ及び前記第２ＳＯＣの差分と、導出した前記過充電量の合計量とに基づいて実測誤差を導出し、導出した前記第１ＳＯＣ、前記第２ＳＯＣ、及び取得した前記温度、並びに、第１ＳＯＣ，第２ＳＯＣ、及び鉛蓄電池の温度と、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分と過充電量の合計量とに基づいて導出される推定誤差との関係に基づいて、推定誤差を特定し、導出した前記実測誤差と特定した前記推定誤差とに基づいて、導出した前記実測誤差の異常度を特定し、特定した前記異常度に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する。

上記構成によれば、導出した実測誤差の異常度を特定し、例えば、特定した異常度が所定値以上である場合、鉛蓄電池に内部短絡が発生すると推定することができる。

本実施形態に係るコンピュータプログラムは、鉛蓄電池の電圧、電流、及び該鉛蓄電池の温度を取得し、推定期間の起点及び終点のＳＯＣである第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣを導出し、前期推定期間の充電電気量と放電電気量との差分である過充電量の合計量を導出し、導出した前記第１ＳＯＣ及び前記第２ＳＯＣの差分と、導出した前記過充電量の合計量とに基づいて実測誤差を導出し、導出した前記第１ＳＯＣ、前記第２ＳＯＣ、及び取得した前記温度、並びに、第１ＳＯＣ，第２ＳＯＣ、及び鉛蓄電池の温度と、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分と過充電量の合計量とに基づいて導出される推定誤差との関係に基づいて、推定誤差を特定し、導出した前記実測誤差と特定した前記推定誤差とに基づいて、導出した前記実測誤差の異常度を特定し、特定した前記異常度に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する処理をコンピュータに実行させる。

（第１実施形態）
以下、本発明の実施形態を図面に基づき説明する。車両に搭載された鉛蓄電池の内部短絡の発生有無の推定を行う場合を一例として説明する。図１は、第１実施形態に係る車両１の構成を示すブロック図である。車両１は、制御装置１０と、車載機器１１と、エンジン１２と、発電機（オルタネータ）１３と、鉛蓄電池（以下、電池という）２と、ＢＭＵ（Battery Management Unit）３とを備える。車両１は、外部サーバ８と外部ネットワーク９を介して通信可能である。車載機器１１は、例えば、照明、ナビゲーションシステム、及びカーステレオである。車載機器１１は、電池２と接続されている。発電機１３は、エンジン１２の駆動により発電を行う。発電機１３は、電池２と接続されている。

制御装置１０は車両１全体を制御し、制御部１０１、記憶部１０２、通信部１０３、及び操作部１０４を備える。制御装置１０は、ＢＭＵ３と接続されている。外部サーバ８は、制御部８１、及び通信部８２を備える。制御装置１０の制御部１０１は、通信部１０３、外部ネットワーク９、及び通信部８２を介し、外部サーバ８の制御部８１と接続されている。操作部１０４は、例えば、車両１がタッチパネルを有するナビゲーションシステムを備えている場合、該タッチパネルである。

制御部１０１、及び制御部８１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成され、制御装置１０、及び外部サーバ８の動作を制御する。記憶部１０２は、例えば不揮発性半導体メモリ又はハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等により構成され、各種のプログラム及びデータを記憶する。通信部１０３と、通信部８２と、ＢＭＵ３が備える通信部３４（図４参照）とは、ネットワークを介して、他の装置との間で通信を行う機能を有し、所要の情報の送受信を行うことができる。

図２は電池２の外観構成を示す斜視図、図３は図２のＩＩＩ－ＩＩＩ線断面図である。図２及び図３に示すように、電池２は、電槽２０と、正極端子２８と、負極端子２９と、複数の極板群２３とを備える。

電槽２０は、電槽本体２０１と、蓋２０２とを有する。電槽本体２０１は、上部が開口した直方体状の容器であり、例えば合成樹脂等により形成されている。例えば合成樹脂製の蓋２０２は、電槽本体２０１の開口部を閉塞する。蓋２０２の下面の周縁部分と電槽本体２０１の開口部の周縁部分とは例えば熱溶着によって接合される。電槽２０内の空間は、隔壁２７によって、電槽２０の長手方向に並ぶ複数のセル室２１に区画されている。

電槽２０内の各セル室２１には、極板群２３が１つずつ収容されている。電槽２０内の各セル室２１には、希硫酸を含む電解液２２が収容されており、極板群２３の全体が電解液２２中に浸漬している。電解液２２は、蓋２０２に設けられた注液口（図示せず）からセル室２１内に注入される。

極板群２３は、複数の正極板２３１と、複数の負極板２３５と、セパレータ２３９とを備える。複数の正極板２３１及び複数の負極板２３５は、交互に並ぶように配置されている。

正極板２３１は、正極格子２３２と、正極格子２３２に支持された正極電極材料２３４とを有する。正極格子２３２は、略格子状又は網目状に配置された骨部を有する導電性部材であり、例えば鉛又は鉛合金により形成されている。正極格子２３２は、上端付近に、上方に突出する耳２３３を有する。正極電極材料２３４は、二酸化鉛を含んでいる。正極電極材料２３４は、さらに公知の添加剤を含んでもよい。

負極板２３５は、負極格子２３６と、負極格子２３６に支持された負極電極材料２３８とを有する。負極格子２３６は、略格子状又は網目状に配置された骨部を有する導電性部材であり、例えば鉛又は鉛合金により形成されている。負極格子２３６は、上端付近に、上方に突出する耳２３７を有する。負極電極材料２３８は、鉛を含む。負極電極材料２３８は、さらに公知の添加剤を含んでもよい。

セパレータ２３９は、例えばガラス又は合成樹脂等の絶縁性材料により形成されている。セパレータ２３９は、互いに隣り合う正極板２３１と負極板２３５との間に介在する。セパレータ２３９は、一体の部材として構成されてもよく、正極板２３１と負極板２３５との間に各別に設けてもよい。セパレータ２３９は正極板２３１及び負極板２３５のいずれかを包装するように配置してもよい。

複数の正極板２３１の耳２３３は、例えば鉛又は鉛合金により形成されたストラップ２４に接続されている。複数の正極板２３１は、ストラップ２４を介して電気的に並列に接続されている。同様に、複数の負極板２３５の耳２３７は、例えば鉛又は鉛合金により形成されたストラップ２５に接続されている。複数の負極板２３５は、ストラップ２５を介して電気的に接続されている。

電池２において、一のセル室２１内のストラップ２５は、例えば鉛又は鉛合金により形成された中間ポール２６を介して、前記一のセル室２１に隣接する一方のセル室２１内のストラップ２４に接続されている。また、前記一のセル室２１内のストラップ２４は、中間ポール２６を介して、前記一のセル室２１に隣接する他方のセル室２１内のストラップ２５に接続されている。すなわち、電池２の複数の極板群２３は、ストラップ２４，２５及び中間ポール２６を介して電気的に直列に接続されている。例えば、中間ポール２６は隔壁２７に形成された開口に挿通されている。中間ポール２６と隔壁２７の開口の縁部との隙間は、板部材（図示せず）と、中間ポール２６及び隔壁２７との溶接により塞がれている。図３に示すように、電槽２０の長手方向の一端に位置するセル室２１に収容されたストラップ２４は、中間ポール２６ではなく、後述する正極柱２８２に接続されている。電槽２０の長手方向の他端に位置するセル室２１に収容されたストラップ２５は、中間ポール２６ではなく、負極柱（図示せず）に接続されている。

正極端子２８は、電槽２０の長手方向の一端部に配置されており、負極端子２９は、電槽２０の長手方向の他端部付近に配置されている。

図３に示すように、正極端子２８は、ブッシング２８１と、正極柱２８２とを含む。ブッシング２８１は、略円筒状の導電性部材であり、例えば鉛合金により形成されている。ブッシング２８１の下側部分は、インサート成形により蓋２０２に一体化されており、ブッシング２８１の上部は、蓋２０２の上面から上方に突出している。正極柱２８２は、略円柱状の導電性部材であり、例えば鉛合金により形成されている。正極柱２８２は、ブッシング２８１の孔に挿入されている。正極柱２８２の上端部は、ブッシング２８１の上端部と略同じ位置に位置しており、例えば溶接によりブッシング２８１に接合されている。正極柱２８２の下端部は、ブッシング２８１の下端部よりも下方に突出し、さらに、蓋２０２の下面よりも下方に突出しており、電槽２０の長手方向の一端部に位置するセル室２１に収容されたストラップ２４に接続されている。負極端子２９は、正極端子２８と同様に、ブッシング２９１と、負極柱２９２とを含み（図２参照）、正極端子２８と同様の構成を有する。

正極端子２８のブッシング２８１及び負極端子２９のブッシング２９１に車載機器１１が接続される。電池２から車載機器１１へ電力が供給される。すなわち電池２は放電する。正極端子２８のブッシング２８１及び負極端子２９のブッシング２９１に発電機１３が接続される。発電機１３から電池２へ供給される電力により電池２が充電される。

例えば、劣化等によるセパレータ２３９の破れによって正極板２３１及び負極板２３５が接触した場合、接触部分の電気抵抗が小さいので、接触部分に大きい電流が流れやすい。すなわち電池２に内部短絡が発生する。例えば、電池２の製造時にて、正極板２３１又は負極板２３５が曲がってしまった場合、曲がった正極板２３１又は負極板２３５が、隣接する負極板２３５又は正極板２３１に接触することにより、電池２に内部短絡が発生する。電池２の製造時にて、電槽２０の内側に金属等の導電性の異物が混入した場合、異物と、正極板２３１及び負極板２３５とが接触することにより、電池２に内部短絡が発生する。正極板２３１若しくは負極板２３５の曲がり、又は異物等の内部短絡の発生要因は製造時の検査により検出することが難しいので、電池２の使用中、例えば車両１の走行中に、電池２の内部短絡が突然発生するおそれがある。内部短絡が発生した場合、電池２は、車載機器１１等の電気負荷に電力を供給することができない。例えば、板部材と、中間ポール２６及び隔壁２７との溶接部分が、劣化し、中間ポール２６と隔壁２７の開口の縁部との隙間に、電解液２２が侵入するおそれがある。該隙間に電解液２２が侵入することにより、隣接するセル室２１の夫々に収容されている電解液２２同士が、接触する。隣接するセル室２１の電解液２２同士の接触により、一のセル室２１の正極板２３１と、一のセル室２１に隣接するセル室２１内の負極板２３５とが電解液２２を介して接触するので、電池２に内部短絡が発生する。隣接するセル室２１の電解液２２同士の接触により発生する内部短絡は、液絡と呼ばれる。

図１に示すように車両１は、電圧センサ５と、電流センサ６と、温度センサ７とを備える。電圧センサ５は、電池２に並列に接続されており、電池２の全体の電圧に応じた検出結果を出力する。電流センサ６は、電池２に直列に接続されている。電流センサ６は、発電機１３から電池２へ流れる電流（充電電流）に応じた検出結果と、電池２から車載機器１１へ流れる電流（放電電流）に応じた検出結果とを出力する。温度センサ７は、例えば電池２の近傍に配置され、電池２の温度に応じた検出結果を出力する。

図４は、ＢＭＵ３の構成を示すブロック図である。ＢＭＵ３は、制御部３１と、記憶部３２と、入力部３３と、通信部３４とを備える。これらの各部は、バスを介して互いに通信可能に接続されている。入力部３３は、電圧センサ５、電流センサ６、及び温度センサ７からの検出結果の入力を受け付ける。通信部３４は、制御装置１０及び外部サーバ８等の他の装置との通信を行う。

記憶部３２は、例えば不揮発性半導体メモリ又はＨＤＤ等により構成され、各種のプログラム及びデータを記憶する。記憶部３２には、例えば、後述する内部短絡の発生有無の推定処理を実行するためのプログラム３２１が記憶（格納）されている。記憶部３２に記憶されたプログラム３２１は、ＢＭＵ３が読み取り可能な記録媒体３２２から読み出されたプログラム３２１を記憶したものであってもよい。記憶部３２には履歴３２３が記憶されている。図５は履歴３２３の内容例を示す概念図である。詳細は後述するが履歴３２３には、例えば、後述の内部短絡の発生有無の推定処理において、制御部３１が取得した電池２の充電電流、放電電流、電圧、及び温度と、取得時刻と、制御部３１が導出したＳＯＣ、充電電気量、放電電気量、及び過充電量とが記録されている。

制御部３１は、例えばＣＰＵ、ＧＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭ等により構成され、記憶部３２から読み出したプログラム３２１等のコンピュータプログラムを実行することにより、ＢＭＵ３の動作を制御する。例えば、制御部３１は、プログラム３２１を読み出して実行することにより、後述の内部短絡の発生有無の推定処理を実行する処理部として機能する。

制御部３１は、入力部３３を介して電圧センサ５から電池２の電圧を取得する。制御部３１は、入力部３３を介して電流センサ６から、充電電流及び放電電流を取得する。制御部３１は、温度センサ７から電池２の温度を取得する。電圧と、充電電流及び放電電流と、温度とは、一定の周期、例えば１分ごとに、同時刻に取得される。取得された電圧と、充電電流及び放電電流と、温度とは、取得された時刻と対応付けて履歴３２３に記録される。

制御部３１は、電池２のＳＯＣを導出する。ＳＯＣは電池２の残容量を表す指標である。ＳＯＣ［％］は、残容量［Ａｈ］／満充電時の容量［Ａｈ］×１００で表される。ＳＯＣは、ＯＣＶ（開放電圧、Open Circuit Voltage）と関係があることが知られており、ＯＣＶから推定することができる。

例えば、記憶部３２には、マップデータが記憶されている。マップデータは、電池２のＯＣＶに対するＳＯＣを表すデータであり、予め実験により求められ、通信部３４を介してＢＭＵ３に入力され、記憶部３２に記憶されている。マップデータは、例えば、ＳＯＣ－ＯＣＶ曲線を表すデータである。制御部３１は、電池２のＳＯＣを導出する場合、電池２のＯＣＶを取得する。電池２に充電電流及び放電電流が流れていない場合、制御部３１は、電池２の電圧をＯＣＶとして取得する。電池２に充電電流及び放電電流が流れている場合、制御部３１は、電圧センサ５の検出結果から、公知の手法により、電池２の内部抵抗に起因して発生する電圧降下を考慮して、電池２のＯＣＶを導出し、取得する。公知の手法は、例えば、カルマンフィルタを用いた手法である。制御部３１は、取得した電池２のＯＣＶと、マップデータとを用いて電池２のＳＯＣを導出する。ＳＯＣは、電圧の取得の間隔と同じ間隔にて、周期的に導出される。すなわちＳＯＣは、充電電流及び放電電流と、温度との取得と同じ間隔にて導出される。導出されたＳＯＣは、導出に用いられた電圧が取得された時刻と対応付けて履歴３２３に記録される。

時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間を、後述の内部短絡の発生有無の推定処理に用いる期間（推定期間）とする。時刻ｔ１が推定期間の起点であり、時刻ｔ２が推定期間の終点である（ｔ２＞ｔ１）。時刻ｔ１は、例えば時刻ｔ２から６０分前の時刻である。推定期間の起点のＳＯＣである第１ＳＯＣは、時刻ｔ１のＳＯＣである。推定期間の終点のＳＯＣである第２ＳＯＣは、時刻ｔ２のＳＯＣである。第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣは、制御部３１により導出される。

制御部３１は、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分に基づいて、電池２の電気量の変化量を導出する。ＳＯＣは残存量と満充電時の容量との比なので、ＳＯＣと満充電時の容量とから、残存量（電池２の電気量）を導出することができる。電池２の満充電時の容量は、例えば、予め行われた実験により既知であり、記憶部３２に記憶されている。制御部３１は、電池２の満充電時の容量に、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分（第２ＳＯＣ－第１ＳＯＣ）を掛けることにより、時刻ｔ１から時刻ｔ２まで（推定期間）における電池２の電気量の変化量を導出する。

制御部３１は、取得した充電電流及び放電電流から、電池２の充電電気量及び放電電気量を導出する。例えば電流を取得する周期が１分（１／６０時間）ごとである場合、制御部３１は、取得した充電電流［Ａ］及び放電電流［Ａ］に、取得周期１／６０［ｈ］を掛けることにより、充電電気量［Ａｈ］及び放電電気量［Ａｈ］を導出する。以下、充電電気量及び放電電気量をまとめて充放電電気量とも称する。導出された充放電電気量は、導出に用いられた充電電流及び放電電流の時刻と対応付けて履歴３２３に記録される。

制御部３１は、導出した充放電電気量に基づいて、充電電気量及び放電電気量の差分（充電電気量－放電電気量）である過充電量を導出する。導出された過充電量は、導出に用いられた充放電電気量の時刻と対応付けて履歴３２３に記録される。制御部３１は、時刻ｔ１から時刻ｔ２まで（推定期間）における過充電量を合計し、過充電量の合計量を導出する。なお、過充電量は、正の値であってもよく、ゼロまたは負の値であってもよい。すなわち、車両が使用されない場合はゼロとなり、放電電気量が充電電気量より多い場合には、過充電量は負の値となる。ただし、車両の電気負荷に流れる暗電流を考慮する場合は、車両が使用されない場合でも、過充電量は負の値となる。以下、過充電量の合計量を合計過充電量とも称する。

制御部３１は、時刻ｔ１から時刻ｔ２までにおける電池２の電気量の変化量と、時刻ｔ１から時刻ｔ２までにおける合計過充電量との実測誤差（電池２の電気量の変化量－合計過充電量）を導出する。すなわち制御部３１は、導出した第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分と、導出した過充電量の合計量とに基づいて実測誤差を導出する。実測誤差は、電気量の変化前後のＳＯＣ（第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣ）と、温度との関係を有する。なお、実測誤差が、電気量の変化前後のＳＯＣ（第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣ）と、温度との関係を
を有するのは、温度により自己放電量が変化するため、自己放電量の影響を考慮するためである。ここで、内部短絡の予兆である微小短絡が発生した場合、微小短絡により、取得（検出）されない放電電流が流れるので、導出した実測誤差は、上記の関係から外れた異常な値を示す。

制御部３１は、導出した第１ＳＯＣ、第２ＳＯＣ、及び取得した温度、並びに、第１ＳＯＣ，第２ＳＯＣ、及び鉛蓄電池の温度と、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分と過充電量の合計量とに基づいて導出される推定誤差との関係に基づいて、推定誤差を特定する。推定誤差を特定する方法は、後述する。

制御部３１は、導出した実測誤差と特定した推定誤差とに基づいて、導出した実測誤差の異常度を特定する。実測誤差の異常度は、例えば、導出した実測誤差が、第１ＳＯＣと、第２ＳＯＣと、温度との関係から外れている度合である。制御部３１は、特定した異常度に基づいて、電池２の内部短絡の発生有無を推定する。異常度を特定する方法、及び電池２の内部短絡の発生有無を推定する方法は、後述する。

ＢＭＵ３は、推定装置として機能する。ＢＭＵ３は、取得部、第１導出部、第２導出部、第３導出部、第１特定部、第２特定部、及び推定部として機能する。制御装置１０又は外部サーバ８が推定装置として機能してもよい。外部サーバ８が推定装置として機能しない場合、外部サーバ８は、制御装置１０と接続されていなくてもよい。

図６は、ＢＭＵ３の制御部３１が行う内部短絡の発生有無の推定処理の手順を示すフローチャートである。以下、ステップをＳと略す。制御部３１は、例えば車両１のイグニッションスイッチ（図示せず）がオン状態になった場合、プログラム３２１に従って以下の処理を実行する。

制御部３１は、一定の周期、例えば１分ごとに、電池２の充電電流及び放電電流と、電池２の電圧と、電池２の温度とを同時刻に取得する（Ｓ１）。図６においては、充電電流及び放電電流は、まとめて電流と表記してある。取得された電池２の充電電流及び放電電流と、電池２の電圧と、電池２の温度とは、取得された時刻と対応付けて履歴３２３に記録される。

制御部３１は、取得した電圧、及びＳＯＣとＯＣＶとの関係から、電池２のＳＯＣを導出する（Ｓ２）。制御部３１は、例えば、前述のように、取得した電圧と、記憶部３２のマップデータとから、電池２のＳＯＣを導出する。導出されたＳＯＣは、導出に用いられた電圧が取得された時刻と対応付けて履歴３２３に記録される。ＳＯＣは、電圧の取得の間隔と同じ間隔にて、導出される。

制御部３１は、取得した充電電流及び放電電流から、電池２の充放電電気量（充電電気量及び放電電気量）を導出する（Ｓ３）。取得された充放電電気量は、導出に用いられた充電電流及び放電電流が取得された時刻と対応付けて、履歴３２３に記録される。制御部３１は、導出した充放電電気量から、過充電量を導出する（Ｓ４）。導出された過充電量は、導出に用いられた充放電電気量の時刻と対応付けて履歴３２３に記録される。

制御部３１は、時刻ｔ１のＳＯＣ（第１ＳＯＣ）、及び時刻ｔ２のＳＯＣ（第２ＳＯＣ）の差分に基づいて、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの電池２の電気量の変化量を導出する（Ｓ５）。時刻ｔ２は、例えば最新の時刻である。時刻ｔ１は、時刻ｔ２よりも前の時刻であり、例えば時刻ｔ２から６０分前の時刻である。制御部３１は、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分と、記憶部３２に記憶された電池２の満充電時の容量とから、時刻ｔ１から時刻ｔ２までにおける電池２の電気量の変化量を導出する。導出された電気量の変化量は、記憶部３２に記憶される。

制御部３１は、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの過充電量を合計し、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの合計過充電量を導出する（Ｓ６）。導出された合計過充電量は、記憶部３２に記憶される。制御部３１は、導出した電池２の電気量の変化量と、導出した合計過充電量との実測誤差を導出する（Ｓ７）。導出された実測誤差は、記憶部３２に記憶される。制御部３１は、時刻ｔ１から時刻ｔ２の間における電池２の温度の平均値を導出する（Ｓ８）。制御部３１は、時刻ｔ１における温度と時刻ｔ２における温度との平均値を導出してもよい。導出された温度の平均値は、記憶部３２に記憶される。

制御部３１は、推定誤差を特定する（Ｓ９）。以下、制御部３１が推定誤差を特定する一例を説明する。記憶部３２には、関係データ３２４が記憶されている。関係データ３２４は、推定誤差と、第１ＳＯＣと、第２ＳＯＣと、温度との関係を表すデータであり、例えば予め実験により求められている。図７は、関係データ３２４の内容例を示す概念図である。内部短絡及び微小短絡が発生していない電池２、例えば新品の電池２を用いて実験は行われる。実験において、電池２の充放電中に、電池２のＳＯＣ，充放電電気量、及び温度が、取得される。この取得は、複数回行われる。充放電中のある時間における電池２の電気量の変化量が、取得した夫々のＳＯＣと、電池２の満充電時の容量とから導出される。充放電中のある時間における合計過充電量が、取得した充放電電気量から導出される。充放電中のある時間における電池２の温度の平均値が導出される。実験にて導出した電池２の電気量の変化量と、実験にて導出した合計過充電量との差分が推定誤差（電池２の電気量の変化量－合計過充電量）として導出される。これらの取得及び導出は充放電中の複数の時間に対して行われる。関係データ３２４には、夫々の充放電中の時間における、電気量の変化量の導出に用いられた２つのＳＯＣ（第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣ）と、温度の平均値と、推定誤差とが夫々記録されている。実験で得られたデータから、例えば最小二乗法により、推定誤差に対する第１ＳＯＣ、第２ＳＯＣ、及び温度の平均値の関数が導出されてもよい。該関数が関係データ３２４として記憶部３２に記憶されていてもよい。Ｓ９にて制御部３１は、時刻ｔ１のＳＯＣ（第１ＳＯＣ）、及び時刻ｔ２のＳＯＣ（第２ＳＯＣ）と、Ｓ８にて導出した温度の平均値と、関係データ３２４とから、推定誤差を特定する。

制御部３１は、導出した実測誤差の異常度を特定する（Ｓ１０）。以下、制御部３１が導出した実測誤差の異常度を特定する一例を説明する。内部短絡の予兆である微小短絡が発生している場合、実測誤差は、推定誤差よりも大きくなる、又は小さくなる。制御部３１は、例えば、実測誤差及び推定誤差の比（実測誤差／推定誤差）を実測誤差の異常度として特定する。

制御部３１は、特定した異常度に基づいて、電池２の内部短絡の発生有無を推定する（１１）。制御部３１は、例えば、実測誤差の異常度が一定の範囲内、例えば、０．８以上１．２以下である場合、電池２に内部短絡が発生しないと推定する。制御部３１は、電池２に内部短絡が発生しないと推定した場合（Ｓ１２：ＮＯ）、Ｓ１の処理を行う。制御部３１は、例えば、実測誤差の異常度が一定の範囲外、例えば、０．８未満又は１．２よりも大きい場合、電池２に内部短絡が発生すると推定する。制御部３１は、電池２に内部短絡が発生すると推定した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、内部短絡が発生する旨を、車両１内の人、例えば車両１の運転手に報知し（Ｓ１３）、処理を終了する。制御部３１は、例えば、通信部３４を介して、車両１が備えるナビゲーションシステムのディスプレイに、「バッテリーに短絡が発生するおそれがあります。バッテリーを交換してください。」のようなメッセージを表示させる。該メッセージは、例えば記憶部３２に記憶されている。該メッセージは、プログラム３２１に含まれていてもよい。

実測誤差と推定誤差とに基づいて、実測誤差の異常度が特定される。特定された異常度に基づいて、内部短絡の発生有無を予め推定することができる。

（第２実施形態）
図８は第２実施形態に係るＢＭＵ３の構成を示すブロック図である。第２実施形態に係る構成の内、第１実施形態と同様な構成部については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。

第２実施形態において、ＢＭＵ３の記憶部３２には、学習モデル３２５が記憶されている。学習モデル３２５は、実測誤差、第１ＳＯＣ，第２ＳＯＣ，及び温度が入力された場合に、実測誤差の異常度を出力する。制御部３１は、出力された異常度に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する。

学習モデル３２５は、実測誤差、第１ＳＯＣ、第２ＳＯＣ、及び温度が入力された場合、実測誤差の異常度、例えば、実測誤差が異常である確率、及び実測誤差が異常ではない確率を出力する。温度は、例えば時刻ｔ１から時刻ｔ２までの温度の平均値であり、時刻ｔ１の温度と時刻ｔ２の温度との平均値であってもよい。学習モデル３２５は、例えば深層学習（ディープラーニング）によって学習された多層の畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ、Convolutional Neural Network）を用いることができる。学習モデル３２５は、ＣＮＮ以外のニューラルネットワーク、例えば再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ、Recurrent Neural Network）を用いてもよい。学習モデル３２５は、他の機械学習で学習したものであってもよい。

図９は、学習モデル３２５の模式図である。学習モデル３２５は、入力層と出力層との間に中間層を備える。中間層は、複数段からなる畳み込み層及びプーリング層、並びに最終段の全結合層を備える。畳み込み層、プーリング層及び全結合層の数は適宜決定できる。入力層、中間層及び出力層夫々には、１又は複数のノードが存在する。各層のノードは、前後の層に存在するノードと一方向に所望の重み及びバイアスで結合されている。入力層の各ノードに入力されたデータは、最初の中間層に入力される。この中間層において、
重み及びバイアスを含む活性化関数を用いて、出力が算出される。算出された出力が次の中間層に入力される。以下同様にして、出力層の出力が求められるまで次々と後の層に伝達される。

学習モデル３２５は、実測誤差、第１ＳＯＣ、第２ＳＯＣ、及び温度を入力とし、実測誤差の異常度、例えば、実測誤差が異常である確率、及び実測誤差が異常ではない確率を出力とする。出力層の各出力ノードが出力する確率は０～１．０の値である。
出力層は、
例えば、実測誤差が異常である確率 …０．９１
実測誤差が異常ではない確率…０．０９
のように出力する。

学習モデル３２５は、教師データ３２６を用いて、実測誤差、第１ＳＯＣ、第２ＳＯＣ、及び温度が入力された場合に、実測誤差の異常度、例えば、実測誤差が異常である確率、及び実測誤差が異常ではない確率を出力するように学習されたモデルである。

図１０は、教師データ３２６の内容例を示す概念図である。教師データ３２６は、例えば予め行われた実験により作成される。内部短絡及び微小短絡が発生していない電池２と、内部短絡又は微小短絡が発生している電池２とを用いて実験は行われる。実験においては、夫々の電池２の充放電中に、電池２のＳＯＣ，充放電電気量、及び温度が取得される。電池２のＳＯＣ，充放電電気量、及び温度の取得は、複数回行われる。充放電中のある時間における各電池２の電気量の変化量が、取得した夫々のＳＯＣと、電池２の満充電時の容量とから導出される。充放電中のある時間における合計過充電量が、取得した充放電電気量から導出される。充放電中のある時間における電池２の温度の平均値が導出される。導出した電池２の電気量の変化量と、導出した合計過充電量との実測誤差が導出される。これらの取得及び導出は充放電中の複数の時間に対して行われる。教師データ３２６には、用いた電池２の内部短絡又は微小短絡の発生有無と、夫々の充放電中の時間における、電気量の変化量の導出に用いられた２つのＳＯＣ（第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣ）と、温度の平均値と、実測誤差とがＩＤ（Identification）ナンバーごとに記録されている。以下、内部短絡又は微小短絡の発生有無は、短絡の発生有無とも称する。内部短絡及び微小短絡が発生していない電池２を用いて取得されたデータのＩＤナンバーにおいては、短絡の発生有無は無と記録されている。内部短絡又は微小短絡が発生している電池２を用いて取得されたデータのＩＤナンバーにおいては、短絡の発生有無は有と記録されている。

学習モデル３２５の学習の一例について説明する。学習モデル３２５は、ＰＣ（Personal Computer）等のコンピュータで構成された学習装置で学習されたモデルである。学習装置は、制御装置１０又は外部サーバ８でもよい。この学習装置には、学習モデル３２５、及び教師データ３２６が記憶されている。教師データ３２６には、実測誤差が異常である確率、及び実測誤差が異常ではない確率の正解の値（正解値）が、ＩＤナンバーごとに付与されている。例えば、図１０のＩＤナンバー（１）において、短絡の発生有無は有である。内部短絡又は微小短絡が発生している電池２の実測誤差は異常な値であるので、ＩＤナンバー（１）には、実測誤差が異常である確率の正解値として、１．０が付与されている。ＩＤナンバー（１）以外の短絡の発生有無が有であるＩＤナンバーにおいては、夫々の実測誤差が異常である確率の正解値として、１．０が付与されている。ＩＤナンバー（１）には、実測誤差が異常ではない確率の正解値として、０が付与されている。ＩＤナンバー（１）以外の短絡の発生有無が有であるＩＤナンバーにおいては、夫々の実測誤差が異常ではない確率の正解値として、０が付与されている。ＩＤナンバー（２）において、短絡の発生有無は無である。内部短絡及び微小短絡が発生していない電池２の実測誤差は異常な値ではないので、ＩＤナンバー（２）には、実測誤差が異常ではない確率の正解値として、１．０が付与されている。ＩＤナンバー（２）以外の短絡の発生有無が無であるＩＤナンバーにおいては、夫々の実測誤差が異常ではない確率の正解値として、１．０が付与されている。ＩＤナンバー（２）には、実測誤差が異常である確率の正解値として、０が付与されている。ＩＤナンバー（２）以外の短絡の発生有無が無であるＩＤナンバーにおいては、夫々の実測誤差が異常である確率の正解値として、０が付与されている。

学習装置は、学習モデル３２５の入力層に、ＩＤナンバー（１）の実測誤差、第１ＳＯＣ、第２ＳＯＣ，及び温度の平均値を入力する。中間層での演算処理を経て、出力層から実測誤差が異常である確率、及び実測誤差が異常ではない確率が出力される。学習装置は、出力された実測誤差が異常である確率、及び実測誤差が異常ではない確率の夫々をＩＤナンバー（１）の正解値と比較する。学習装置は、出力層から出力される実測誤差が異常である確率、及び実測誤差が異常ではない確率が正解値に近づくように、中間層での演算処理に用いるノード間を結合する重み及びバイアス等の各種パラメータを最適化する。学習装置は、ＩＤナンバー（２）以降の情報に関しても、同様に、実測誤差、第１ＳＯＣ、第２ＳＯＣ，及び温度の平均値を入力層に入力する。学習装置は、出力された実測誤差が異常である確率、及び実測誤差が異常ではない確率の夫々と、入力と同じＩＤナンバーの正解値とを比較しパラメータを最適化する。パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、学習装置は、例えば誤差逆伝播方（バックプロパゲーション）を用いて各種パラメータの最適化を行う。学習装置がパラメータの最適化を行うことにより、学習モデル３２５の学習は行われる。

学習モデル３２５は、例えば学習装置で学習された後に、ＢＭＵ３が読み取り可能な記録媒体に記録される。ＢＭＵ３により該記憶媒体から読み出された学習モデル３２５が記憶部３２に記憶される。学習モデル３２５は、例えば、外部サーバ８からダウンロードされて記憶部３２に記憶されてもよい。

ＢＭＵ３は、推定装置として機能する。ＢＭＵ３は、取得部、第１導出部、第２導出部、第３導出部、特定部、及び推定部として機能する。制御装置１０又は外部サーバ８が推定装置として機能してもよい。外部サーバ８が推定装置として機能しない場合、外部サーバ８は、制御装置１０と接続されていなくてもよい。

図１１は、ＢＭＵ３の制御部３１が行う内部短絡の発生有無の推定処理の手順を示すフローチャートである。以下、ステップをＳと略す。図１１においては、充電電流及び放電電流は、まとめて電流と表記してある。制御部３１は、例えば車両１のイグニッションスイッチがオン状態になった場合、プログラム３２１に従って以下の処理を実行する。

Ｓ２１からＳ２８までの処理は第１実施形態のＳ１からＳ８の処理と同様なので、説明は省略する。制御部３１は、実測誤差の異常度を特定する（Ｓ２９）。制御部３１は、学習モデル３２５に、導出した実測誤差、第１ＳＯＣ、第２ＳＯＣ，及び温度の平均値を入力する。学習モデル３２５により、異常度として実測誤差が異常である確率、及び実測誤差が異常ではない確率が出力され、実測誤差の異常度が特定される。

制御部３１は、特定された異常度に基づいて、電池２の内部短絡の発生有無を推定する（Ｓ３０）。例えば、実測誤差が異常である確率が、実測誤差が異常ではない確率以上である場合、制御部３１は、電池２に内部短絡が発生すると推定する。実測誤差が異常ではない確率が、実測誤差が異常である確率よりも大きい場合、制御部３１は、電池２に内部短絡が発生しないと推定する。制御部３１は、電池２に内部短絡が発生しないと推定した場合（Ｓ３１：ＮＯ）、Ｓ２１の処理を行う。制御部３１は、電池２に内部短絡が発生すると推定した場合（Ｓ３１：ＹＥＳ）、Ｓ３２の処理を行い、処理を終了する。Ｓ３２の処理はＳ１３の処理と同様なので、説明は省略する。

異常度は、実測誤差、第１ＳＯＣ、第２ＳＯＣ、及び温度を入力した場合に、実測誤差の異常度、例えば実測誤差が異常である確率、及び実測誤差が異常ではない確率を出力する学習モデル３２５を用いて特定される。精度良く実測誤差の異常度を特定することができる。特定された実測誤差の異常度に基づいて、内部短絡の発生有無を予め推定することができる。

（第３実施形態）
図１２は第３実施形態に係る車両１の構成を示すブロック図である。図１３は第３実施形態に係るＢＭＵ３の構成を示すブロック図である。第３実施形態に係る構成の内、第１実施形態と同様な構成部については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。

車両１は、第１実施形態と同様、電圧センサ５と、電流センサ６とを備える。記憶部３２には、履歴３２７が記憶されている。図１４は、履歴３２３の内容例を示す概念図である。詳細は後述するが履歴３２７には、例えば、制御部３１が後述の内部短絡の発生有無の推定処理にて取得した電池２の充電電流、放電電流、電圧、及び充放電電気量と、取得時刻とが記録されている。履歴３２７には、さらに、制御部３１が後述の内部短絡の発生有無の推定処理にて導出した充放電比、充放電比の平均値、及び平均電圧が記録されている。

制御部３１は、電圧と、充電電流及び放電電流とを、一定の周期、例えば１分ごとに、同時刻に取得する。取得された電圧と、充電電流及び放電電流とは、取得された時刻と対応付けて履歴３２７に記録される。制御部３１は、充電電流及び放電電流から充放電電気量を導出し、取得する。取得された充放電電気量は、導出に用いられた充電電流及び放電電流の時刻と対応付けて履歴３２７に記録される。制御部３１は、導出した充放電電気量に基づいて、充放電電気量の比である充放電比（充電電気量／放電電気量）を導出する。導出された充放電比は、導出に用いられた充放電電気量の時刻と対応付けて履歴３２７に記録される。

制御部３１は、充放電比、及び電圧の少なくとも一方に基づいて、鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する。推定方法は後述する。

ＢＭＵ３は、推定装置として機能する。ＢＭＵ３は、取得部、及び推定部として機能する。制御装置１０又は外部サーバ８が推定装置として機能してもよい。外部サーバ８が推定装置として機能しない場合、外部サーバ８は、制御装置１０と接続されていなくてもよい。

図１５は、ＢＭＵ３の制御部３１が行う内部短絡の発生有無の推定処理の手順を示すフローチャートである。以下、ステップをＳと略す。ＢＭＵ３の制御部３１は、例えば車両１のイグニッションスイッチがオン状態になった場合、プログラム３２１に従って以下の処理を実行する。

制御部３１は、一定の周期、例えば１分ごとに、電池２の充電電流及び放電電流と、電池２の電圧とを同時刻に取得する（Ｓ４１）。図１５においては、充電電流及び放電電流は、まとめて電流と表記してある。取得された電池２の充電電流及び放電電流と、電池２の電圧とは、取得された時刻と対応付けて履歴３２７に記録される。

制御部３１は、取得した充電電流及び放電電流から、電池２の充放電電気量（充電電気量及び放電電気量）を導出し、取得する（Ｓ４２）。取得された充放電電気量は、導出に用いられた充電電流及び放電電流が取得された時刻と対応付けて、履歴３２７に記録される。制御部３１は、取得した充放電電気量に基づいて、充放電比を導出する（Ｓ４３）。導出された充放電比は、導出に用いられた充放電電気量の時刻と対応付けて履歴３２７に記録される。

制御部３１は、導出した充放電比、及び取得した電圧の少なくとも一方に基づいて、電池２の内部短絡の発生有無を推定する（Ｓ４４）。制御部３１が充放電比に基づいて、電池２の内部短絡の発生有無を推定する一例を説明する。内部短絡の前兆である微小短絡が電池２内に発生した場合、微小短絡が発生した部分に検出されない放電電流が流れるので、放電電気量に比べて、充電電気量が多い。すなわち充放電比は、大きい。制御部３１は、履歴３２７に記録された充放電比に対し、一定時間、例えば３０分ごとの平均値を導出する。導出された充放電比の平均値は履歴３２７に記録される。制御部３１は、導出した充放電比の平均値が一定値、例えば１．３以上である場合、内部短絡が発生すると推定する。制御部３１は、充放電比の平均値が一定値未満である場合、内部短絡が発生しないと推定する。

電圧に基づいて、電池２の内部短絡の発生有無を推定する一例を説明する。微小短絡が電池２内に発生した場合、電池２の電圧が低下しやすい。制御部３１は、履歴３２７に記録された電圧に対し、一定時間、例えば３０分ごとの平均値（平均電圧）を導出する。導出された平均電圧は履歴３２７に記録される。制御部３１は、導出した平均電圧と、１つ前に導出した平均電圧との差分を導出する。制御部３１は、例えば、６１分から９０分の時刻の平均電圧と、３１分から６０分の時刻の平均電圧との差分を導出する。制御部３１は、導出した平均電圧の差分が一定値、例えば０．２Ｖ以上である場合、内部短絡が発生すると推定する。制御部３１は、導出した平均電圧の差分が一定値未満である場合、内部短絡が発生しないと推定する。

制御部３１は、導出した充放電比のみに基づいて、電池２の内部短絡の発生有無を推定してもよく、取得した電圧のみに基づいて、電池２の内部短絡の発生有無を推定してもよい。この場合、Ｓ４１にて制御部３１は、電池２の充電電流及び放電電流と、電池２の電圧との一方を取得する。制御部３１が取得した電圧のみに基づいて、電池２の内部短絡の発生有無を推定する場合、Ｓ４２及びＳ４３は不要である。制御部３１は、導出した充放電比と、取得した前記電圧との両方に基づいて、電池２の内部短絡の発生有無を推定してもよい。一方に基づいて行われた推定により内部短絡の発生有無を推定できなかった場合、他方に基づいて行われた推定により内部短絡の発生有無を推定することができるので、より確実に内部短絡の発生有無を推定することができる。

制御部３１は、電池２に内部短絡が発生しないと推定した場合（Ｓ４５：ＮＯ）、Ｓ４１の処理を行う。制御部３１は、電池２に内部短絡が発生すると推定した場合（Ｓ４５：ＹＥＳ）、Ｓ４６の処理を行い、処理を終了する。Ｓ４６の処理はＳ１３の処理と同様なので、説明は省略する。

制御部３１は、導出した充放電比、及び取得した電圧の少なくとも一方に基づいて、電池２の内部短絡の発生有無を推定する。内部短絡の発生有無を予め推定することができる。

今回開示した実施形態は、全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。各実施例にて記載されている技術的特徴は互いに組み合わせることができ、本発明の範囲は、特許請求の範囲内での全ての変更及び特許請求の範囲と均等の範囲が含まれることが意図される。

２ 電池（鉛蓄電池）
３ ＢＭＵ
３１ 制御部
３２ 記憶部
３３ 入力部
３２５ 学習モデル

Claims (4)

1. 鉛蓄電池の電圧、電流、及び該鉛蓄電池の温度を取得する取得部と、
   推定期間の起点及び終点のＳＯＣである第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣを導出する第１導出部と、
   前期推定期間の充電電気量と放電電気量との差分である過充電量の合計量を導出する第２導出部と、
   導出した前記第１ＳＯＣ及び前記第２ＳＯＣの差分と、導出した前記過充電量の合計量とに基づいて実測誤差を導出する第３導出部と、
   導出した前記第１ＳＯＣ、前記第２ＳＯＣ、及び取得した前記温度、並びに、
   第１ＳＯＣ，第２ＳＯＣ、及び鉛蓄電池の温度と、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分と過充電量の合計量とに基づいて導出される推定誤差との関係に基づいて、推定誤差を特定する第１特定部と、
   導出した前記実測誤差と特定した前記推定誤差とに基づいて、導出した前記実測誤差の異常度を特定する第２特定部と、
   特定した前記異常度に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する推定部とを
   備える推定装置。
2. 鉛蓄電池の電圧、電流、及び該鉛蓄電池の温度を取得する取得部と、
   推定期間の起点及び終点のＳＯＣである第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣを導出する第１導出部と、
   前期推定期間の充電電気量と放電電気量との差分である過充電量の合計量を導出する第２導出部と、
   導出した前記第１ＳＯＣ及び前記第２ＳＯＣの差分と、導出した前記過充電量の合計量とに基づいて実測誤差を導出する第３導出部と、
   実測誤差、第１ＳＯＣ、第２ＳＯＣ、及び温度を入力した場合に、実測誤差の異常度を出力する学習モデルに、導出した前記実測誤差、前記第１ＳＯＣ、前記第２ＳＯＣ、及び取得した前記温度を入力して、導出した前記実測誤差の異常度を特定する特定部と、
   特定した前記異常度に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する推定部とを
   備える推定装置。
3. 鉛蓄電池の電圧、電流、及び該鉛蓄電池の温度を取得し、
   推定期間の起点及び終点のＳＯＣである第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣを導出し、
   前期推定期間の充電電気量と放電電気量との差分である過充電量の合計量を導出し、
   導出した前記第１ＳＯＣ及び前記第２ＳＯＣの差分と、導出した前記過充電量の合計量とに基づいて実測誤差を導出し、
   導出した前記第１ＳＯＣ、前記第２ＳＯＣ、及び取得した前記温度、並びに、
   第１ＳＯＣ，第２ＳＯＣ、及び鉛蓄電池の温度と、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分と過充電量の合計量とに基づいて導出される推定誤差との関係に基づいて、推定誤差を特定し、
   導出した前記実測誤差と特定した前記推定誤差とに基づいて、導出した前記実測誤差の異常度を特定し、
   特定した前記異常度に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する
   推定方法。
4. 鉛蓄電池の電圧、電流、及び該鉛蓄電池の温度を取得し、
   推定期間の起点及び終点のＳＯＣである第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣを導出し、
   前期推定期間の充電電気量と放電電気量との差分である過充電量の合計量を導出し、
   導出した前記第１ＳＯＣ及び前記第２ＳＯＣの差分と、導出した前記過充電量の合計量とに基づいて実測誤差を導出し、
   導出した前記第１ＳＯＣ、前記第２ＳＯＣ、及び取得した前記温度、並びに、
   第１ＳＯＣ，第２ＳＯＣ、及び鉛蓄電池の温度と、第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣの差分と過充電量の合計量とに基づいて導出される推定誤差との関係に基づいて、推定誤差を特定し、
   導出した前記実測誤差と特定した前記推定誤差とに基づいて、導出した前記実測誤差の異常度を特定し、
   特定した前記異常度に基づいて、前記鉛蓄電池の内部短絡の発生有無を推定する
   処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

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