WO2016002115A1 - 電池状態判定装置 - Google Patents

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Definitions

  • the present invention relates to a battery state determination device for determining a deterioration state of a storage battery.
  • the history of the internal resistance value, the degree of charge, and the temperature of the storage battery is stored, and the deterioration state of the storage battery is calculated from the history and the internal resistance value.
  • the present invention provides a battery state determination device capable of estimating the deterioration state of a storage battery having two types of deterioration modes with high accuracy.
  • the battery state determination device includes a voltage measurement unit, a remaining capacity estimation unit, an internal resistance measurement unit, a calculation unit, and an estimation unit.
  • a voltage measurement part measures the open circuit voltage of a storage battery.
  • a remaining capacity estimation part estimates the remaining capacity of a storage battery based on the measured open circuit voltage.
  • the internal resistance measurement unit measures the internal resistance of the storage battery.
  • the calculation unit calculates a deterioration rate of the internal resistance from the measured internal resistance.
  • the estimation unit performs first estimation on the deterioration state of the storage battery based on the estimated remaining capacity and the calculated deterioration rate of the internal resistance.
  • the deterioration state of the storage battery can be estimated with high accuracy.
  • FIG. 1 is a block diagram of a battery state determination device according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the flowchart which shows the process of the battery state determination apparatus by Embodiment 1 of this invention.
  • the graph explaining the data table of the battery state determination apparatus by Embodiment 1 of this invention The flowchart which shows the process of the battery state determination apparatus by Embodiment 2 of this invention.
  • a storage battery such as a lead battery deteriorates due to two different causes. That is, deterioration due to corrosion of the current collector and deterioration due to sulfation.
  • the current collector corrodes, the internal resistance increases and the output decreases.
  • the OCV Open Circuit Voltage
  • SOC State of Charge
  • FIG. 1 is a block diagram showing a battery state determination device 1 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the battery state determination device 1 is a device that monitors the state of a lead battery 2 mounted on a vehicle or the like and determines a deterioration state.
  • the battery state determination device 1 inputs measurement signals from a voltage sensor 4 that measures the voltage of the lead battery 2 and a current sensor 3 that measures the current of the lead battery 2.
  • the battery state determination apparatus 1 includes an open-circuit voltage measurement unit 101, a remaining capacity estimation unit 102, an internal resistance measurement unit 103, an internal resistance deterioration rate calculation unit 104, a data table 105, a deterioration state estimation unit 106, and an output unit 107. .
  • the open-circuit voltage measuring unit 101 measures the open-circuit voltage (OCV: Open Circuit Voltage) of the lead battery 2.
  • OCV Open Circuit Voltage
  • the open-circuit voltage measuring unit 101 measures, for example, the voltage when the current is zero as the open-circuit voltage from the measured current value and the measured voltage value of the lead battery 2.
  • the remaining capacity estimation unit 102 estimates the remaining capacity (SOC: State of Charge) of the lead battery 2 from the measured open circuit voltage.
  • the remaining capacity estimation unit 102 estimates that the open circuit voltage and the remaining capacity are inversely proportional when the lead battery 2 is fully charged.
  • the remaining capacity estimation unit 102 estimates the remaining capacity by applying the open-circuit voltage at the time of full charge to an inversely proportional function or table data.
  • the remaining capacity here means the remaining capacity affected by the change in the specific gravity of the electrolyte due to sulfation and deterioration.
  • the internal resistance measurement unit 103 measures the internal resistance of the lead battery 2.
  • the internal resistance may be an AC internal resistance or a DC internal resistance.
  • the internal resistance measurement unit 103 measures the internal resistance using, for example, a measured current value and a measured voltage value of the lead battery 2.
  • the internal resistance deterioration rate calculation unit 104 stores the initial internal resistance of the lead battery 2 and calculates the ratio of the current internal resistance to the initial internal resistance as the deterioration rate.
  • the deterioration state estimation unit 106 estimates the deterioration state (SOH: State of Health) of the lead battery 2 from the estimated remaining capacity, the calculated internal resistance deterioration rate, and the information in the data table 105. Although details will be described later, first, the deterioration state estimation unit 106 performs the first estimation by calculation from the estimated remaining capacity and the calculated internal resistance deterioration rate. Next, the deterioration state estimation unit 106 performs second estimation with higher accuracy by converting the calculated first estimation result using the data table 105.
  • SOH State of Health
  • the data table 105 stores regression analysis data representing the distribution of the first estimated value with respect to the actually measured deterioration state for a plurality of sample storage batteries.
  • the regression analysis data will be described in detail later with reference to the drawings.
  • the output unit 107 outputs the deterioration state estimated by the deterioration state estimation unit 106 to, for example, a device having a storage battery control circuit and a display unit.
  • FIG. 2 is a flowchart showing processing of the battery state determination device of the first embodiment.
  • Steps ST102 to ST105 are the processes of the open-circuit voltage measurement unit 101, the remaining capacity estimation unit 102, the internal resistance measurement unit 103, and the internal resistance deterioration rate calculation unit 104, and are omitted because they have been described above.
  • the measurements of steps ST102 and ST104 are performed when the lead battery 2 is fully charged.
  • step ST106 the deterioration state estimation unit 106 performs the first estimation of the deterioration state by the following equation (1).
  • “initial internal resistance / current internal resistance” is the deterioration rate of the internal resistance calculated by the internal resistance deterioration rate calculation unit 104.
  • the estimated SOC is the remaining capacity [%] estimated by the remaining capacity estimating unit 102. For example, you may make it perform 1st estimation about the deterioration state of a storage battery, when the deterioration rate of the calculated internal resistance is more than predetermined value. Further, when the output value is lower than a predetermined value, the output unit 107 may output a storage battery replacement notification.
  • the value obtained by multiplying the deterioration rate of the internal resistance and the remaining capacity (SOC) estimated from the open circuit voltage is used for the estimation of the deterioration state (SOH) of the lead battery 2, thereby achieving high-precision estimation. It can be carried out.
  • step S107 the degradation state estimation unit 106 performs the second estimation of the degradation state by converting using the first estimation SOH and the regression analysis data of the data table 105.
  • FIG. 3 is a graph illustrating the regression analysis data of the data table.
  • the regression analysis data of the data table 105 is obtained in advance and stored in the data table 105.
  • the regression analysis data is a regression line obtained for a plurality of samples so that the correlation between the actual measured value and the first estimated value is increased from the measured value of the actual deterioration state (SOH) and the result of the first estimation. It is data.
  • the regression line may be obtained by, for example, the least square method or a similar method.
  • samples having a degradation state measurement value of 40% or less for example. This is because when the deterioration state is 40 percent or less, the regularity of the relationship between the deterioration rate of the internal resistance, the remaining capacity (SOC) estimated from the open circuit voltage, and the actual deterioration state (SOH) decreases.
  • the regression analysis data is obtained with at least one of the measured values of 40% or less as a fixed point so that the first estimated value becomes the zero point. Good.
  • the fixed point does not need to be adjusted to the zero point, and may be different from the zero point as shown in FIG.
  • regression analysis data such as the straight line in FIG. 3 is used, the first estimated value of the deterioration state is applied to the horizontal axis in FIG. 3, and the vertical axis of the regression branch data corresponding to this horizontal axis value The value is set as the second estimated value of the deterioration state.
  • the second estimated value is obtained from the first estimated value using a function or a data table.
  • ST108 is the process of the output unit 107 described above.
  • a highly accurate deterioration state in the lead battery 2 having two different types of deterioration, namely deterioration due to corrosion of the current collector and deterioration due to sulfation. (SOH) can be estimated.
  • This estimation method is a highly accurate deterioration state (SOH) for lead batteries with heavy load fluctuations, such as lead batteries for idling stop vehicles that are frequently charged and discharged, in addition to ordinary lead batteries for vehicles. It is particularly useful because it can be estimated.
  • SOH deterioration state
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating processing of the battery state determination device according to the second embodiment.
  • FIG. 5 is a graph for explaining regression analysis data stored in the data table of the second embodiment.
  • the calculation formula of the deterioration state estimation unit 106 is changed, and the regression analysis data of the data table 105 is changed in accordance with the change of the calculation formula.
  • the same as in the first embodiment It is. Similar components and steps are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
  • step ST206 of FIG. 4 the deterioration state estimation unit 106 performs the first estimation of the deterioration state by the following equation (2).
  • step S207 the degradation state estimation unit 106 performs second estimation of the degradation state by performing conversion using the first estimation SOH and the regression analysis data in the data table 105.
  • the regression analysis data in the data table 105 uses a regression line obtained by regression analysis based on the value of Equation (2) as the first estimated values of a plurality of samples.
  • the output unit 107 may output a storage battery replacement notification.
  • the first estimation formula of the deterioration state can be transformed as the following formulas (3) to (5).
  • g1 and g2 are weighting coefficients.
  • the deterioration state estimation unit 106 adds the value obtained by multiplying the estimated remaining capacity (SOC) and the calculated deterioration rate of the internal resistance, and the SOC and the calculated deterioration rate of the internal resistance. It is preferable to estimate the deterioration state of the lead battery 2 using the value.
  • ⁇ 1 and ⁇ 2 are non-zero weighting coefficients.
  • ⁇ 1 and ⁇ 2 are coefficients.
  • the coefficients g1, g2, ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 1, and ⁇ 2 can be appropriately adjusted according to the storage battery by experiments or the like. Furthermore, another correction formula such as temperature correction may be added to the first estimated SOH.
  • data obtained by fitting a straight line is shown as the regression analysis data, but it may be data of a curve obtained by curve fitting.
  • the present invention can be applied to an apparatus for determining a deterioration state of a storage battery.

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Abstract

　電池状態判定装置は、電圧測定部と、残容量推定部と、内部抵抗測定部と、算出部と、推定部とを有する。電圧測定部は、蓄電池の開放電圧を測定する。残容量推定部は、測定された開放電圧に基づき蓄電池の残容量を推定する。内部抵抗測定部は、蓄電池の内部抵抗を測定する。算出部は、測定された内部抵抗から内部抵抗の劣化率を算出する。推定部は、推定された残容量と、算出された内部抵抗の劣化率とに基づいて、蓄電池の劣化状態について第１の推定を行う。

Description

電池状態判定装置
　本発明は、蓄電池の劣化状態を判定する電池状態判定装置に関する。
　従来、蓄電池の劣化状態（ＳＯＨ：Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｈｅａｌｔｈ）を算出し、算出された劣化状態に応じて正常または異常などの判定を行う装置が提案されている（特許文献１を参照）。
　特許文献１の装置では、蓄電池の内部抵抗値、充電度および温度の履歴を記憶し、履歴と内部抵抗値とから蓄電池の劣化状態を算出している。
特開２０１２－１８５１２２号公報
　本発明は、２種類の劣化モードを有する蓄電池の劣化状態を、高い精度で推定できる電池状態判定装置を提供する。
　本発明の一態様に係る電池状態判定装置は、電圧測定部と、残容量推定部と、内部抵抗測定部と、算出部と、推定部とを有する。電圧測定部は、蓄電池の開放電圧を測定する。残容量推定部は、測定された開放電圧に基づき蓄電池の残容量を推定する。内部抵抗測定部は、蓄電池の内部抵抗を測定する。算出部は、測定された内部抵抗から内部抵抗の劣化率を算出する。推定部は、推定された残容量と、算出された内部抵抗の劣化率とに基づいて、蓄電池の劣化状態について第１の推定を行う。
　本発明によれば、蓄電池の劣化状態を高い精度で推定することができる。
本発明の実施の形態１による電池状態判定装置のブロック図 本発明の実施の形態１による電池状態判定装置の処理を示すフローチャート 本発明の実施の形態１による電池状態判定装置のデータテーブルを説明するグラフ 本発明の実施の形態２による電池状態判定装置の処理を示すフローチャート 本発明の実施の形態２による電池状態判定装置のデータテーブルを説明するグラフ
　本発明の実施の形態の説明に先立ち、従来の電池状態判定装置における問題点を簡単に説明する。鉛電池などの蓄電池は、異なる２種類の原因により劣化する。すなわち、集電体の腐食による劣化と、サルフェーションによる劣化である。集電体が腐食すると、内部抵抗が増大して出力が低下する。サルフェーションでは、ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ　Ｃｉｒｃｕｉｔ　Ｖｏｌｔａｇｅ：開放電圧）が低下してＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ：残容量）が低下する。
　従来の劣化状態の算出方法では、２種類の劣化に対応しておらず、例えばサルフェーションによる劣化が生じている場合に、劣化状態の精度が低下する。
　以下、本発明の各実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
　（実施の形態１）
　図１は、本発明の実施の形態１の電池状態判定装置１を示すブロック図である。
　実施の形態１の電池状態判定装置１は、車両等に搭載される鉛電池２の状態を監視し、劣化状態を判定する装置である。電池状態判定装置１は、鉛電池２の電圧を計測する電圧センサ４と、鉛電池２の電流を計測する電流センサ３とから、測定信号を入力する。
　電池状態判定装置１は、開放電圧測定部１０１、残容量推定部１０２、内部抵抗測定部１０３、内部抵抗劣化率算出部１０４、データテーブル１０５、劣化状態推定部１０６、および、出力部１０７を有する。
　開放電圧測定部１０１は、鉛電池２の開放電圧（ＯＣＶ：Ｏｐｅｎ　Ｃｉｒｃｕｉｔ　Ｖｏｌｔａｇｅ）を測定する。開放電圧測定部１０１は、例えば、鉛電池２の電流の計測値と電圧の計測値とから、電流がゼロのときの電圧を開放電圧として測定する。
　残容量推定部１０２は、測定された開放電圧から鉛電池２の残容量（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）を推定する。残容量推定部１０２は、鉛電池２が満充電のときに、開放電圧と残容量とは反比例すると推定する。残容量推定部１０２は、満充電のときの開放電圧を反比例の関数或いはテーブルデータに当てはめて残容量を推定する。なお、ここでいう残容量は、サルフェーションと劣化による電解液の比重の変化の影響を受けた残容量を意味する。
　内部抵抗測定部１０３は、鉛電池２の内部抵抗を計測する。内部抵抗は交流内部抵抗でも直流内部抵抗でもよい。内部抵抗測定部１０３は、例えば、鉛電池２の電流の計測値と電圧の計測値とを用いて内部抵抗を計測する。
　内部抵抗劣化率算出部１０４は、鉛電池２の初期の内部抵抗を記憶しており、初期の内部抵抗に対する現在の内部抵抗の割合を、劣化率として算出する。
　劣化状態推定部１０６は、推定された残容量と、算出された内部抵抗劣化率と、データテーブル１０５の情報とから、鉛電池２の劣化状態（ＳＯＨ：Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｈｅａｌｔｈ）を推定する。詳細は後述するが、先ず、劣化状態推定部１０６は、推定された残容量と、算出された内部抵抗劣化率とから、算出によって、第１推定を行う。次いで、劣化状態推定部１０６は、算出された第１推定の結果を、データテーブル１０５を用いて換算することで、より精度の高い第２推定を行う。
　データテーブル１０５は、複数のサンプルの蓄電池について、実測された劣化状態に対する第１推定の値の分布を表わす回帰分析データを記憶している。回帰分析データについては、後で、図面を用いて詳細に説明する。
　出力部１０７は、劣化状態推定部１０６が推定した劣化状態を、例えば、蓄電池の制御回路および表示部などを有する装置に出力する。
　［劣化状態推定］
　次に、劣化状態推定部１０６が行う劣化状態の推定方法について説明する。
　図２は、実施の形態１の電池状態判定装置の処理を示すフローチャートである。
　ステップＳＴ１０２～ＳＴ１０５は、開放電圧測定部１０１、残容量推定部１０２、内部抵抗測定部１０３、内部抵抗劣化率算出部１０４の各処理であり、上で説明したので省略する。ステップＳ１０１のタイミングを待機する処理により、ステップＳＴ１０２、ＳＴ１０４の測定は、鉛電池２の満充電時に行われる。
　ステップＳＴ１０６では、劣化状態推定部１０６は、次式（１）により、劣化状態の第１推定を行う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、「初期内部抵抗／現在内部抵抗」は、内部抵抗劣化率算出部１０４が算出した内部抵抗の劣化率である。推定ＳＯＣは、残容量推定部１０２が推定した残容量［％］である。例えば、算出された内部抵抗の劣化率が、所定の値以上のときに蓄電池の劣化状態について第１推定を行うようにしてもよい。また、所定の値より低いときに出力部１０７は、蓄電池の交換通知を出力するようにしてもよい。
　このように、内部抵抗の劣化率と、開放電圧から推定した残容量（ＳＯＣ）とを乗算した値を、鉛電池２の劣化状態（ＳＯＨ）の推定に使用することで、精度の高い推定を行うことができる。
　ステップＳ１０７では、劣化状態推定部１０６は、第１推定ＳＯＨとデータテーブル１０５の回帰分析データを用いて換算することで、劣化状態の第２推定を行う。
　図３は、データテーブルの回帰分析データを説明するグラフである。
　データテーブル１０５の回帰分析データは、予め求めて、データテーブル１０５に記憶させておく。回帰分析データは、複数のサンプルについて、実際の劣化状態（ＳＯＨ）の測定値と、第１推定の結果とから、実測値と第１推定値との相関が高くなるように求めた回帰直線のデータである。回帰直線は、例えば最小二乗法により求めてもよいし、類似の方法により求めてもよい。
　ここで、複数のサンプルについて、劣化状態の測定値が、例えば４０パーセント以下のものは除外すると良い。劣化状態が４０パーセント以下だと、内部抵抗の劣化率と、開放電圧から推定した残容量（ＳＯＣ）と、実際の劣化状態（ＳＯＨ）との関係の規則性が少なくなってくるためである。
　さらに、劣化状態（ＳＯＨ）の測定値がゼロ点のときに、第１推定の値がゼロ点になるように、測定値が４０％以下の少なくとも１点を固定点として、回帰分析データを求めるとよい。なお、固定点は、ゼロ点に合わせる必要はなく、図３のように、ゼロ点と異なってもよい。
　第２推定では、図３の直線のような回帰分析データを用いて、図３の横軸に劣化状態の第１推定値を当てはめ、この横軸の値に対応する回帰分岐データの縦軸の値を、劣化状態の第２推定値とする。なお、実際の推定処理では、グラフを用いる必要はなく、関数あるいはデータテーブルを用いて、第１推定値から第２推定値を求める。
　第２推定の処理により、実測値に即した、より精度の高い劣化状態（ＳＯＨ）の推定を行うことができる。
　ＳＴ１０８は、上で説明した、出力部１０７の処理である。
　以上のように、実施の形態１の電池状態判定装置１によれば、集電体の腐食による劣化と、サルフェーションによる劣化と、異なる２種類の劣化のある鉛電池２において、精度の高い劣化状態（ＳＯＨ）の推定を行うことができる。
　この推定方法は、通常の車両の鉛電池に加え、充電と放電とが多く繰り返されるアイドリングストップ車用の鉛電池など、負荷変動の激しい鉛電池に対しても、精度の高い劣化状態（ＳＯＨ）の推定が行えるため、特に有用である。
　（実施の形態２）
　図４は、実施の形態２の電池状態判定装置の処理を示すフローチャートである。図５は、実施の形態２のデータテーブルに記憶される回帰分析データを説明するグラフである。
　実施の形態２は、劣化状態推定部１０６の算出式を変更したのと、この算出式の変更に合わせてデータテーブル１０５の回帰分析データを変更したものであり、他は実施の形態１と同様である。同様の構成およびステップには、同一符号を付して説明を省略する。
　図４のステップＳＴ２０６では、劣化状態推定部１０６は、次式（２）により、劣化状態の第１推定を行う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　このように、内部抵抗の劣化率と、開放電圧から推定した残容量（ＳＯＣ）とを加算した値を劣化状態（ＳＯＨ）の推定に使用することで、精度の高い推定を行うことができる。ここで、「×１００」は単位を揃える係数であり、「１００－推定ＳＯＣ」は残容量から容量の減少量への変換を表わす。
　ステップＳ２０７では、劣化状態推定部１０６は、第１推定ＳＯＨとデータテーブル１０５の回帰分析データを用いて換算することで、劣化状態の第２推定を行う。
　データテーブル１０５の回帰分析データは、図５に示すように、複数のサンプルの第１推定値として、数式（２）の値に基づいて回帰分析した回帰直線を用いている。
　ここで、複数のサンプルについて、劣化状態の測定値が、例えば４０パーセント以下のものは除外すると良い。さらに、劣化状態（ＳＯＨ）の測定値がゼロ点のときに、第１推定の値がゼロ点になるように、測定値が４０％以下の少なくとも１点を固定点として、回帰分析データを求めるとよい。なお、第２推定の結果である劣化状態が４０％より低いときに、出力部１０７は蓄電池の交換通知を出力してもよい。
　第２推定の処理により、実測値に即した、より精度の高い劣化状態（ＳＯＨ）の推定を行うことができる。
　以上のように、実施の形態２の電池状態判定装置によれば、集電体の腐食による劣化と、サルフェーションによる劣化と、異なる２種類の劣化のある鉛電池２において、精度の高い劣化状態（ＳＯＨ）の推定を行うことができる。
　以上、本発明の各実施の形態について説明した。なお、上記実施の形態では、鉛電池の劣化状態（ＳＯＨ）の推定について説明したが、少なくとも異なる２種類の劣化がある蓄電池に対して、同様の作用効果を奏することができる。
　また、劣化状態の第１推定の式は、次式（３）～（５）のように変形することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　ここで、ｇ１、ｇ２は重み付け係数である。
　以上のように、劣化状態推定部１０６は、推定された残容量（ＳＯＣ）と算出された内部抵抗の劣化率とを乗算した値と、ＳＯＣと算出された内部抵抗の劣化率とを加算した値とを用いて、鉛電池２の劣化状態を推定することが好ましい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ここで、α１、α２は、０でない重み付け係数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　ここで、β１、β２は係数である。
　各係数ｇ１、ｇ２、α１、α２、β１、β２は、実験等により、蓄電池に合わせて、適宜調整することができる。さらに、第１推定ＳＯＨに対して、温度補正など、別の補正式を追加してもよい。
　また、上記実施の形態では、回帰分析データとして、直線にフィッティングをしたデータを示したが、カーブフィッティングをした曲線のデータとしてもよい。
　また、上記実施の形態では、劣化状態の第１推定と第２推定とを行う構成を示したが、第２推定を省いてもよく、この場合でも、従前より高い精度の推定を行うことができる。
　また、上記実施の形態では、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明はハードウェアとの連携においてソフトウェアで実現することも可能である。
　本発明は、蓄電池の劣化状態を判定する装置に適用できる。
１　　電池状態判定装置
１０１　　開放電圧測定部
１０２　　残容量推定部
１０３　　内部抵抗測定部
１０４　　内部抵抗劣化率算出部
１０５　　データテーブル
１０６　　劣化状態推定部
１０７　　出力部

Claims (10)

  1. 蓄電池の開放電圧を測定する電圧測定部と、
    測定された前記開放電圧に基づき前記蓄電池の残容量を推定する残容量推定部と、
    前記蓄電池の内部抵抗を測定する内部抵抗測定部と、
    測定された前記内部抵抗から内部抵抗の劣化率を算出する算出部と、
    推定された前記残容量と、算出された前記内部抵抗の劣化率とに基づいて、前記蓄電池の劣化状態について第１の推定を行う推定部と、を備えた、
    電池状態判定装置。
  2. 前記推定部は、算出された内部抵抗の前記劣化率が、所定の値以上のときに前記蓄電池の劣化状態について前記第１の推定を行う、
    請求項１記載の電池状態判定装置。
  3. 算出された内部抵抗の前記劣化率が、前記所定の値より低いときに前記蓄電池の交換通知を出力する出力部をさらに備えた、
    請求項２記載の電池状態判定装置。
  4. 前記推定部は、推定された前記残容量と、算出された内部抵抗の前記劣化率とを乗算した値を用いて、前記蓄電池の劣化状態を推定する、
    請求項１記載の電池状態判定装置。
  5. 前記推定部は、推定された前記残容量と、算出された内部抵抗の前記劣化率とを加算した値を用いて、前記蓄電池の劣化状態を推定する、
    請求項１記載の電池状態判定装置。
  6. 前記推定部は、推定された前記残容量と算出された内部抵抗の前記劣化率とを乗算した値と、推定された前記残容量と算出された内部抵抗の前記劣化率とを加算した値とを用いて、前記蓄電池の劣化状態を推定する、
    請求項１記載の電池状態判定装置。
  7. 複数の蓄電池のサンプルについて、測定された劣化状態に対する、前記推定された劣化状態の分布傾向を表わす回帰分析データを記憶したデータテーブルをさらに備え、
    前記推定部は、前記第１の推定の結果と前記回帰分岐データとから前記蓄電池の劣化状態の第２の推定を行う、
    請求項１記載の電池状態判定装置。
  8. 前記回帰分析データは、測定された前記劣化状態が４０％より低いサンプルを除いて得られたデータである、
    請求項７記載の電池状態判定装置。
  9. 前記回帰分析データは、測定された前記劣化状態が４０％より低い少なくとも１つの値に対応する前記推定された劣化状態の値を、前記推定部の推定による値と異なる固定値にして得られたデータである、
    請求項７記載の電池状態判定装置。
  10. 前記第２の推定による劣化状態が４０％より低いときに前記蓄電池の交換通知を出力する出力部をさらに備えた、
    請求項８、９のいずれか一項に記載の電池状態判定装置。
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