WO2016092811A1

WO2016092811A1 - 蓄電素子状態推定装置及び蓄電素子状態推定方法

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Publication number: WO2016092811A1
Application number: PCT/JP2015/006079
Authority: WO
Inventors: 鈴木　啓太; 洋平田尾
Original assignee: GS Yuasa International Ltd
Current assignee: GS Yuasa International Ltd
Priority date: 2014-12-10
Filing date: 2015-12-08
Publication date: 2016-06-16
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Abstract

　所定時点での蓄電素子（２００）の状態を推定する蓄電素子状態推定装置（１００）であって、所定時点までの蓄電素子（２００）の充放電履歴を取得する履歴取得部（１１０）と、充放電履歴に応じた経時劣化情報と通電劣化情報とを用いて、所定時点での蓄電素子（２００）の経時劣化値と通電劣化値とを推定する劣化値推定部（１３０）と、経時劣化値と通電劣化値とを用いて、所定時点での蓄電素子（２００）の状態を推定する状態推定部（１４０）とを備える。

Description

蓄電素子状態推定装置及び蓄電素子状態推定方法

　本発明は、所定時点での蓄電素子の状態を推定する蓄電素子状態推定装置及び蓄電素子状態推定方法に関する。

　リチウムイオン二次電池などの蓄電素子は、ノートパソコンや携帯電話などのモバイル機器の電源として用いられてきたが、近年、電気自動車の電源など、幅広い分野で使用されるようになってきた。

　そして、従来、このような蓄電素子に対して、充放電履歴などの情報に基づいて蓄電素子の状態を推定する技術が提案されている（例えば、特許文献１、２参照）。この技術においては、充放電履歴などの情報を用いて、蓄電素子の寿命予測などを行っている。

特開２０１３－８９４２４号公報特開２０１４－８１２３８号公報

　しかしながら、上記従来の技術においては、蓄電素子内部の劣化状態を考慮せずに、蓄電素子の状態を推定しているため、推定精度が低いという問題がある。

　本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、蓄電素子の状態の推定精度を向上させることができる蓄電素子状態推定装置及び蓄電素子状態推定方法を提供することを目的とする。

　上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る蓄電素子状態推定装置は、所定時点での蓄電素子の状態を推定する蓄電素子状態推定装置であって、前記所定時点までの前記蓄電素子の充放電履歴を取得する履歴取得部と、前記蓄電素子が非通電状態で経時的に劣化する経時劣化の劣化度合いを示す情報を経時劣化情報とし、当該経時的な劣化を除いた通電による劣化である通電劣化の劣化度合いを示す情報を通電劣化情報とし、前記蓄電素子の前記経時劣化の量を示す値を経時劣化値とし、前記蓄電素子の前記通電劣化の量を示す値を通電劣化値とし、前記充放電履歴に応じた前記経時劣化情報と前記通電劣化情報とを用いて、前記所定時点での前記経時劣化値と前記通電劣化値とを推定する劣化値推定部と、前記経時劣化値と前記通電劣化値とを用いて、前記所定時点での前記蓄電素子の状態を推定する状態推定部とを備える。

　なお、本発明は、このような蓄電素子状態推定装置として実現することができるだけでなく、複数の蓄電素子と、所定時点での当該複数の蓄電素子の状態を推定する蓄電素子状態推定装置とを備える蓄電システムとしても実現することができる。

　また、本発明は、蓄電素子状態推定装置が行う特徴的な処理をステップとする蓄電素子状態推定方法としても実現することができる。また、本発明は、蓄電素子状態推定装置に含まれる特徴的な処理部を備える集積回路としても実現することができる。また、本発明は、蓄電素子状態推定方法に含まれる特徴的な処理をコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、当該プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ－Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの記録媒体として実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体及びインターネット等の伝送媒体を介して流通させることができる。

　本発明に係る蓄電素子状態推定装置によれば、蓄電素子の状態の推定精度を向上させることができる。

図１は、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置を備える蓄電システムの外観図である。図２は、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置の機能的な構成を示すブロック図である。図３Ａは、本発明の実施の形態１に係る充放電履歴データに書き込まれる充放電履歴の一例を示す図である。図３Ｂは、本発明の実施の形態１に係る履歴取得部が生成するパターンデータの一例を示す図である。図４Ａは、本発明の実施の形態１に係る劣化情報データに予め書き込まれている劣化情報の一例を示す図である。図４Ｂは、本発明の実施の形態１に係る劣化情報データに予め書き込まれている劣化情報の一例を示す図である。図５は、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置が所定時点での蓄電素子の状態を推定する処理の一例を示すフローチャートである。図６は、本発明の実施の形態１に係る履歴取得部が取得するパターンデータの一例を示す図である。図７Ａは、本発明の実施の形態１に係る劣化情報取得部が取得する図６のＡＢ間に応じた経時劣化情報を説明する図である。図７Ｂは、本発明の実施の形態１に係る劣化情報取得部が取得する図６のＡＢ間に応じた通電劣化情報を説明する図である。図７Ｃは、本発明の実施の形態１に係る劣化情報取得部が取得する図６のＢＣ間に応じた経時劣化情報を説明する図である。図８は、本発明の実施の形態１に係る劣化値推定部が所定時点での経時劣化値及び通電劣化値を推定する処理の一例を示すフローチャートである。図９は、本発明の実施の形態１に係る劣化値推定部が所定時点での経時劣化値を推定する処理を説明する図である。図１０は、本発明の実施の形態１に係る劣化値推定部が所定時点での通電劣化値を推定する処理を説明する図である。図１１Ａは、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置と比較例１との短期間経過後の所定時点での蓄電素子の状態の推定結果を示す図である。図１１Ｂは、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置と比較例１との短期間経過後の所定時点での蓄電素子の状態の推定結果を示す図である。図１２Ａは、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置と比較例１との長期間経過後の所定時点での蓄電素子の状態の推定結果を示す図である。図１２Ｂは、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置と比較例１との長期間経過後の所定時点での蓄電素子の状態の推定結果を示す図である。図１３Ａは、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置と比較例２との所定時点での蓄電素子の状態の推定を行う試験条件を示す図である。図１３Ｂは、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置と比較例２との所定時点での蓄電素子の状態の推定を行う試験条件を示す図である。図１３Ｃは、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置と比較例２との所定時点での蓄電素子の状態の推定を行う試験条件を示す図である。図１４Ａは、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置の所定時点での蓄電素子の状態の推定結果を示す図である。図１４Ｂは、比較例２としての特許文献２に記載の装置の所定時点での蓄電素子の状態の推定結果を示す図である。図１４Ｃは、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置と比較例２との所定時点での蓄電素子の状態の推定結果を示す図である。図１５Ａは、本発明の実施の形態１の変形例１に係る履歴取得部が取得する充放電履歴を説明する図である。図１５Ｂは、本発明の実施の形態１の変形例１に係る履歴取得部が取得する充放電履歴を説明する図である。図１５Ｃは、本発明の実施の形態１の変形例１に係る履歴取得部が取得する充放電履歴を説明する図である。図１６は、本発明の実施の形態１の変形例１に係る履歴取得部が取得する充放電履歴を説明する図である。図１７Ａは、本発明の実施の形態１の変形例１に係る履歴取得部が複数の所定期間において充放電履歴を更新した場合の容量維持率の変化を示す図である。図１７Ｂは、本発明の実施の形態１の変形例１に係る履歴取得部が複数の所定期間において充放電履歴を更新した場合の容量維持率の変化を示す図である。図１８Ａは、本発明の実施の形態１の変形例２に係る劣化値推定部が経時劣化情報及び通電劣化情報を補正する処理を説明する図である。図１８Ｂは、本発明の実施の形態１の変形例２に係る劣化値推定部が経時劣化情報及び通電劣化情報を補正する処理を説明する図である。図１９Ａは、本発明の実施の形態１の変形例２に係る劣化値推定部が経時劣化情報及び通電劣化情報を補正する前の状態を示す図である。図１９Ｂは、本発明の実施の形態１の変形例２に係る劣化値推定部が経時劣化情報及び通電劣化情報を補正する前の状態を示す図である。図１９Ｃは、本発明の実施の形態１の変形例２に係る劣化値推定部が経時劣化情報及び通電劣化情報を補正する前の状態を示す図である。図２０Ａは、本発明の実施の形態１の変形例２に係る劣化値推定部が経時劣化情報及び通電劣化情報を補正した後の状態を示す図である。図２０Ｂは、本発明の実施の形態１の変形例２に係る劣化値推定部が経時劣化情報及び通電劣化情報を補正した後の状態を示す図である。図２０Ｃは、本発明の実施の形態１の変形例２に係る劣化値推定部が経時劣化情報及び通電劣化情報を補正した後の状態を示す図である。図２１は、本発明の実施の形態２に係る蓄電素子状態推定装置を備える蓄電システムの機能的な構成を示すブロック図である。図２２は、本発明の実施の形態２の変形例１に係る蓄電素子状態推定装置を備える蓄電システムの機能的な構成を示すブロック図である。図２３は、本発明の実施の形態２の変形例２に係る蓄電素子状態推定装置を備える蓄電システムの機能的な構成を示すブロック図である。図２４は、本発明の実施の形態及びその変形例に係る蓄電素子状態推定装置を集積回路で実現する構成を示すブロック図である。

　上記従来の技術においては、蓄電素子内部の劣化状態を考慮せずに、蓄電素子の状態を推定しているため、推定精度が低いという問題がある。

　すなわち、蓄電素子の使用条件が異なれば、蓄電素子内部の劣化状態も異なったものとなるが、上記従来の技術においては、蓄電素子内部の劣化状態を考慮しておらず、蓄電素子内部の劣化状態の連続性が担保されていないため、推定精度が低くなっている。

　上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る蓄電素子状態推定装置は、所定時点での蓄電素子の状態を推定する蓄電素子状態推定装置であって、前記所定時点までの前記蓄電素子の充放電履歴を取得する履歴取得部と、前記蓄電素子が非通電状態（open-circuit state）で経時的に劣化する経時劣化（time dependent deterioration）の劣化度合いを示す情報を経時劣化情報（information about time dependent deterioration）とし、当該経時的な劣化を除いた通電による劣化である通電劣化（working electricity dependent deterioration）の劣化度合いを示す情報を通電劣化情報（information about working electricity dependent deterioration）とし、前記蓄電素子の前記経時劣化の量を示す値を経時劣化値とし、前記蓄電素子の前記通電劣化の量を示す値を通電劣化値とし、前記充放電履歴に応じた前記経時劣化情報と前記通電劣化情報とを用いて、前記所定時点での前記経時劣化値と前記通電劣化値とを推定する劣化値推定部と、前記経時劣化値と前記通電劣化値とを用いて、前記所定時点での前記蓄電素子の状態を推定する状態推定部とを備える。

　これによれば、蓄電素子状態推定装置は、充放電履歴に応じた経時劣化情報と通電劣化情報とを用いて、所定時点での蓄電素子の経時劣化値及び通電劣化値を推定することにより、当該所定時点での蓄電素子の状態を推定する。ここで、蓄電素子の劣化は、非通電状態でも時間の経過とともに劣化する経時劣化と、当該経時劣化が起こらなくても通電により劣化する通電劣化とに分けられる。つまり、非通電及び通電状態（closed-circuit state）の期間、通電量、使用温度など蓄電素子の使用条件が異なれば、蓄電素子内部における経時劣化及び通電劣化の劣化状態は異なったものとなるため、経時劣化と通電劣化とを分けて考慮する必要がある。このため、蓄電素子状態推定装置によれば、蓄電素子内部の劣化を経時劣化と通電劣化とに分けて劣化値を推定することにより、蓄電素子の状態の推定精度を向上させることができる。

　また、さらに、前記経時劣化情報及び前記通電劣化情報を取得する劣化情報取得部を備え、前記履歴取得部は、前記所定時点までの複数の期間のそれぞれに対応した充放電履歴である期間別履歴（history by predetermined term/period）を含む前記充放電履歴を取得し、前記劣化情報取得部は、前記期間別履歴のそれぞれに応じた前記経時劣化情報及び前記通電劣化情報を取得し、前記劣化値推定部は、前記期間別履歴のそれぞれに応じた前記経時劣化情報及び前記通電劣化情報を用いて、前記期間別履歴ごとに経時劣化値及び通電劣化値を算出し、算出した当該経時劣化値及び当該通電劣化値を前記期間別履歴の経過順に積算して、前記所定時点での前記経時劣化値及び前記通電劣化値を算出することにしてもよい。

　これによれば、蓄電素子状態推定装置は、期間別履歴のそれぞれに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を取得する。つまり、蓄電素子内部の劣化状態は、時間の経過とともに変化していくため、期間別履歴のそれぞれに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を用いて劣化値を推定することにより、蓄電素子の状態の推定精度を向上させることができる。

　また、蓄電素子状態推定装置は、期間別履歴のそれぞれに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を用いて、期間別履歴ごとに経時劣化値及び通電劣化値を算出して期間別履歴の経過順に積算し、所定時点での経時劣化値及び通電劣化値を算出する。このように、時間の経過順に経時劣化値及び通電劣化値を積算していくことで、蓄電素子内部の劣化状態の連続性を担保することができる。このため、所定時点での経時劣化値及び通電劣化値を精度良く算出することができるため、蓄電素子の状態の推定精度を向上させることができる。

　また、前記履歴取得部は、第一時点から第二時点までの期間別履歴である第一期間別履歴と、前記第二時点から第三時点までの期間別履歴である第二期間別履歴とを含む前記充放電履歴を取得し、前記劣化情報取得部は、前記第一期間別履歴に応じた経時劣化情報である第一経時劣化情報と、前記第二期間別履歴に応じた経時劣化情報である第二経時劣化情報とを取得し、前記劣化値推定部は、前記第一経時劣化情報を用いて、前記第一時点から前記第二時点までの経時劣化値である第一経時劣化値を算出し、前記第一経時劣化値の劣化が行われた状態を開始時点として、前記第二経時劣化情報を用いて、前記第二時点から前記第三時点までの経時劣化値である第二経時劣化値を算出し、前記第一経時劣化値と前記第二経時劣化値とを加算して、前記第一時点から前記第三時点までの経時劣化値を算出することにしてもよい。

　これによれば、蓄電素子状態推定装置は、第一時点から第二時点までの第一経時劣化値を算出し、第一経時劣化値の劣化が行われた状態を開始時点として、第二時点から第三時点までの第二経時劣化値を算出し、第一経時劣化値と第二経時劣化値とを加算して、第一時点から第三時点までの経時劣化値を算出する。このように、時間の経過順に経時劣化値を積算していくことで、経時劣化についての連続性を担保することができ、所定時点での経時劣化値を精度良く算出することができるため、蓄電素子の状態の推定精度を向上させることができる。

　また、前記履歴取得部は、前記蓄電素子に通電が行われた第四時点から第五時点までの期間別履歴である第三期間別履歴と、前記第五時点以降に前記蓄電素子に通電が行われた第六時点から第七時点までの期間別履歴である第四期間別履歴とを含む前記充放電履歴を取得し、前記劣化情報取得部は、前記第三期間別履歴に応じた通電劣化情報である第一通電劣化情報と、前記第四期間別履歴に応じた通電劣化情報である第二通電劣化情報とを取得し、前記劣化値推定部は、前記第一通電劣化情報を用いて、前記第四時点から前記第五時点までの通電劣化値である第一通電劣化値を算出し、前記第一通電劣化値の劣化が行われた状態を開始時点として、前記第二通電劣化情報を用いて、前記第六時点から前記第七時点までの通電劣化値である第二通電劣化値を算出し、前記第一通電劣化値と前記第二通電劣化値とを加算して、前記第四時点から前記第七時点までの通電劣化値を算出することにしてもよい。

　これによれば、蓄電素子状態推定装置は、蓄電素子に通電が行われた第四時点から第五時点までの第一通電劣化値を算出し、第一通電劣化値の劣化が行われた状態を開始時点として、第五時点以降に蓄電素子に通電が行われた第六時点から第七時点までの第二通電劣化値を算出し、第一通電劣化値と第二通電劣化値とを加算して、第四時点から第七時点までの通電劣化値を算出する。このように、通電が行われた期間について通電劣化値を時間の経過順に積算していくことで、通電劣化についての連続性を担保することができ、所定時点での通電劣化値を精度良く算出することができるため、蓄電素子の状態の推定精度を向上させることができる。

　また、前記履歴取得部は、前記蓄電素子のＳＯＣの複数の時点における平均値である平均ＳＯＣ及び当該複数の時点における変動量であるＳＯＣ変動量と、前記蓄電素子の温度の当該複数の時点における平均値である平均温度とを含む前記充放電履歴を取得し、前記劣化値推定部は、前記充放電履歴に含まれる前記平均ＳＯＣと前記ＳＯＣ変動量と前記平均温度とを用いて、前記経時劣化値と前記通電劣化値とを推定することにしてもよい。

　これによれば、蓄電素子状態推定装置は、蓄電素子の平均ＳＯＣ及びＳＯＣ変動量と平均温度とを取得し、当該平均ＳＯＣとＳＯＣ変動量と平均温度とを用いて、経時劣化値と通電劣化値とを推定する。ここで、経時劣化値と通電劣化値とを推定するために、長期間にわたって蓄電素子のデータを計測し続ける場合、当該データを常時オンラインで転送可能に構成されているような場合を除き、膨大なデータをメモリに蓄積する必要が生じる。この課題に対し、本願発明者らは、蓄電素子の平均ＳＯＣ及びＳＯＣ変動量と平均温度とを用いると、データ量を圧縮しつつ、経時劣化値及び通電劣化値の推定精度を同等に維持することができることを見出した。このため、蓄電素子状態推定装置は、膨大な量のＳＯＣ及び温度のデータを用いることなく、当該ＳＯＣ及び温度の平均値等を用いることで、データ量を圧縮（低減）し、かつ、経時劣化値と通電劣化値とを精度良く推定することができる。

　また、前記履歴取得部は、取得した前記充放電履歴を、所定期間ごとの充放電履歴に更新することにしてもよい。

　これによれば、蓄電素子状態推定装置は、取得した充放電履歴を、所定期間ごとの充放電履歴に更新する。ここで、本願発明者らは、例えば１秒ごとに取得した充放電履歴を、１０分間等の所定期間ごとの充放電履歴に更新しても、経時劣化値及び通電劣化値の推定精度を同等に維持することができることを見出した。このため、蓄電素子状態推定装置は、データ量を圧縮（低減）し、かつ、経時劣化値と通電劣化値とを精度良く推定することができる。

　また、前記劣化値推定部は、前記充放電履歴を用いて前記経時劣化情報及び前記通電劣化情報を補正し、補正後の前記経時劣化情報及び前記通電劣化情報を用いて前記経時劣化値と前記通電劣化値とを推定することにしてもよい。

　これによれば、蓄電素子状態推定装置は、充放電履歴を用いて経時劣化情報及び通電劣化情報を補正して、経時劣化値と通電劣化値とを推定する。ここで、例えば、蓄電素子の使用中に劣化傾向が変化した場合、推定対象の蓄電素子を変更した場合、または組電池を１つの蓄電素子とみなして推定を行う場合などには、経時劣化情報及び通電劣化情報を新たに取得する必要がある。このため、蓄電素子状態推定装置は、経時劣化情報及び通電劣化情報を過去の充放電履歴に応じて補正することで、新たな経時劣化情報及び通電劣化情報を取得することなく、経時劣化値と通電劣化値とを精度良く推定することができる。

　また、前記所定時点は、将来の時点であり、前記履歴取得部は、過去の充放電履歴を取得して、当該将来の時点までの充放電履歴を推定することにより、当該将来の時点までの充放電履歴を取得し、前記劣化値推定部は、当該将来の時点までの充放電履歴に応じた前記経時劣化情報と前記通電劣化情報とを用いて、当該将来の時点での前記経時劣化値と前記通電劣化値とを推定し、前記状態推定部は、当該将来の時点での前記経時劣化値と前記通電劣化値とを用いて、当該将来の時点での前記蓄電素子の状態を推定することにしてもよい。

　これによれば、蓄電素子状態推定装置は、過去の充放電履歴を取得して、将来の時点までの充放電履歴を推定することにより、当該将来の時点での蓄電素子の状態を推定する。これにより、蓄電素子状態推定装置は、将来の時点での蓄電素子の状態を精度良く推定することができる。

　また、前記履歴取得部は、前記蓄電素子を有する蓄電装置から前記充放電履歴を受信し、前記状態推定部は、推定した前記蓄電素子の状態を前記蓄電装置へ送信することにしてもよい。

　これによれば、蓄電素子状態推定装置は、蓄電素子を有する蓄電装置から充放電履歴を受信し、また、推定した蓄電素子の状態を当該蓄電装置へ送信する。つまり、蓄電装置が有する制御基板などが蓄電素子の状態を推定する場合には、当該制御基板は膨大な演算を行う必要があるが、当該制御基板とは別に蓄電素子状態推定装置を設けることで、当該制御基板が行う演算量を低減することができる。

　以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態に係る蓄電素子状態推定装置及び当該蓄電素子状態推定装置を備える蓄電システムについて説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、より好ましい形態を構成する任意の構成要素として説明される。

　（実施の形態１）
　まず、蓄電システム１０の構成について、説明する。

　図１は、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置１００を備える蓄電システム１０の外観図である。

　同図に示すように、蓄電システム１０は、複数（同図では５個）の蓄電素子状態推定装置１００と、複数（同図では５個）の蓄電素子２００と、当該複数の蓄電素子状態推定装置１００及び複数の蓄電素子２００を収容する収容ケース３００とを備えている。つまり、１つの蓄電素子２００に対応して、１つの蓄電素子状態推定装置１００が配置されている。

　蓄電素子状態推定装置１００は、それぞれ蓄電素子２００の上方に配置され、所定時点での蓄電素子２００の状態を推定する回路を搭載した平板状の回路基板である。具体的には、１つの蓄電素子状態推定装置１００は、１つの蓄電素子２００に接続されており、当該１つの蓄電素子２００から情報を取得して、当該１つの蓄電素子２００の所定時点での劣化状態などの状態を推定する。

　なお、ここでは、蓄電素子状態推定装置１００は、それぞれの蓄電素子２００の上方に配置されているが、蓄電素子状態推定装置１００はどこに配置されていてもよい。また、蓄電素子状態推定装置１００の形状も特に限定されない。

　また、蓄電素子状態推定装置１００の個数は５個に限定されず、他の複数個数または１個であってもよい。つまり、複数の蓄電素子２００に対応して、１つの蓄電素子状態推定装置１００が配置されていてもよいし、１つの蓄電素子２００に対応して、複数の蓄電素子状態推定装置１００が配置されていてもよい。つまり、いくつの蓄電素子２００にいくつの蓄電素子状態推定装置１００が接続されている構成でもかまわない。この蓄電素子状態推定装置１００の詳細な機能構成の説明については、後述する。

　蓄電素子２００は、電気を充電し、また、電気を放電することのできる二次電池であり、より具体的には、リチウムイオン二次電池などの非水電解質二次電池である。また、同図では５個の矩形状の蓄電素子２００が直列に配置されて組電池を構成している。なお、蓄電素子２００の個数は５個に限定されず、他の複数個数または１個であってもよい。また蓄電素子２００の形状も特に限定されず、円柱形状や長円柱形状などであってもよい。

　蓄電素子２００は、容器と、当該容器に突設された電極端子（正極端子及び負極端子）とを備えており、当該容器の内方には、電極体と、当該電極体及び電極端子を接続する集電体（正極集電体及び負極集電体）とが配置され、また、電解液などの液体が封入されている。電極体は、正極、負極及びセパレータが巻回されて形成されている。なお、電極体は、巻回型の電極体ではなく、平板状極板を積層した積層型の電極体であってもよい。

　正極は、アルミニウムやアルミニウム合金などからなる長尺帯状の金属箔である正極基材層の表面に、正極活物質層が形成された電極板である。なお、正極活物質層に用いられる正極活物質としては、リチウムイオンを吸蔵放出可能な正極活物質であれば、適宜公知の材料を使用できる。例えば、正極活物質として、ＬｉＭＰＯ_４、ＬｉＭＳｉＯ_４、ＬｉＭＢＯ_３（ＭはＦｅ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｃｏ等から選択される１種または２種以上の遷移金属元素）等のポリアニオン化合物、チタン酸リチウム、ＬｉＭｎ_２Ｏ_４やＬｉＭｎ_１．５Ｎｉ_０．５Ｏ_４等のスピネル型リチウムマンガン酸化物、ＬｉＭＯ_２（ＭはＦｅ、Ｎｉ、Ｍｎ、Ｃｏ等から選択される１種または２種以上の遷移金属元素）等のリチウム遷移金属酸化物等を用いることができる。

　負極は、銅や銅合金などからなる長尺帯状の金属箔である負極基材層の表面に、負極活物質層が形成された電極板である。なお、負極活物質層に用いられる負極活物質としては、リチウムイオンを吸蔵放出可能な負極活物質であれば、適宜公知の材料を使用できる。例えば、負極活物質として、リチウム金属、リチウム合金（リチウム－ケイ素、リチウム－アルミニウム、リチウム－鉛、リチウム－錫、リチウム－アルミニウム－錫、リチウム－ガリウム、及びウッド合金等のリチウム金属含有合金）の他、リチウムを吸蔵・放出可能な合金、炭素材料（例えば黒鉛、難黒鉛化炭素、易黒鉛化炭素、低温焼成炭素、非晶質カーボン等）、ケイ素酸化物、金属酸化物、リチウム金属酸化物（Ｌｉ_４Ｔｉ_５Ｏ_１２等）、ポリリン酸化合物、あるいは、一般にコンバージョン負極と呼ばれる、Ｃｏ_３Ｏ_４やＦｅ_２Ｐ等の、遷移金属と第１４族乃至第１６族元素との化合物などが挙げられる。

　セパレータは、樹脂からなる微多孔性のシートである。なお、蓄電素子２００に用いられるセパレータは、特に従来用いられてきたものと異なるところはなく、蓄電素子２００の性能を損なうものでなければ適宜公知の材料を使用できる。また、容器に封入される電解液（非水電解質）としても、蓄電素子２００の性能を損なうものでなければその種類に特に制限はなく様々なものを選択することができる。

　なお、蓄電素子２００は、非水電解質二次電池には限定されず、非水電解質二次電池以外の二次電池であってもよいし、キャパシタであってもかまわない。

　次に、蓄電素子状態推定装置１００の詳細な機能構成について、説明する。

　図２は、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置１００の機能的な構成を示すブロック図である。

　蓄電素子状態推定装置１００は、所定時点での蓄電素子２００の状態を推定する装置である。ここで、蓄電素子２００の状態とは、蓄電素子２００の電気的または機械的な状態をいい、例えば、蓄電素子２００の劣化度合いを示す劣化状態などが含まれる。

　同図に示すように、蓄電素子状態推定装置１００は、履歴取得部１１０、劣化情報取得部１２０、劣化値推定部１３０、状態推定部１４０及び記憶部１５０を備えている。また、記憶部１５０は、所定時点での蓄電素子２００の状態を推定する各種データを記憶するためのメモリであり、充放電履歴データ１５１及び劣化情報データ１５２が記憶されている。

　履歴取得部１１０は、所定時点までの蓄電素子２００の充放電履歴を取得する。具体的には、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００に接続され、蓄電素子２００から充放電履歴を検出して取得する。つまり、履歴取得部１１０は、蓄電素子状態推定装置１００が載置されている蓄電素子２００の電極端子に、リード線などの配線によって電気的に接続されている。そして、履歴取得部１１０は、所定時点までの期間において、当該配線を介して、蓄電素子２００から充放電履歴を取得する。

　さらに具体的には、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００の運転状態を常に監視しておき、蓄電素子２００の運転状態に所定の変化が見られた都度、充放電履歴を取得する。例えば、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００の電圧の変化を監視し、電圧の差が現在の電圧の０．１％を超えた場合に、蓄電素子２００が充放電を行ったとみなして、充放電履歴を取得する。この場合、例えば、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００の電圧の変化が０．１％を超えた都度、充放電履歴を取得していく。つまり、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００の電圧の変化が０．１％のサンプリング周期で、充放電履歴を取得する。

　なお、充放電履歴の取得のタイミングは上記に限定されず、また、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００の使用期間が１秒のサンプリング周期で充放電履歴を取得するなど、どのようなサンプリング周期を用いてもかまわない。

　また、充放電履歴とは、蓄電素子２００の運転履歴であり、蓄電素子２００が充電または放電を行った期間（使用期間）を示す情報、当該使用期間において蓄電素子２００が行った充電または放電に関する情報などを含む情報である。

　具体的には、蓄電素子２００の使用期間を示す情報とは、蓄電素子２００が充電または放電を行った時点を示す情報である日付（年月日）及び時刻、または、蓄電素子２００が使用された累積使用期間などを含む情報である。

　ここで、累積使用期間とは、蓄電素子２００の使用期間の累積値であり、具体的には、蓄電素子２００の使用開始時点から所定時点までの間の期間を示している。なお、累積使用期間の単位としては、時間（時、分、秒）、日、月、またはサイクル（充放電回数）など期間を表す単位であればどのようなものでもかまわない。

　また、蓄電素子２００が行った充電または放電に関する情報とは、蓄電素子２００が行った充電または放電時の電圧、電流、使用温度及び電池状態などを示す情報であり、履歴取得部１１０によって蓄電素子２００が充電または放電を行ったとみなされた場合に取得される。

　ここで、使用温度とは、蓄電素子２００の使用温度であり、履歴取得部１１０は、当該使用温度として、蓄電素子２００の容器や電極端子に温度計を設けて蓄電素子２００の温度を計測してもよいし、蓄電素子２００の周囲の温度を温度計によって計測してもよい。また、履歴取得部１１０は、当該使用温度として、蓄電素子２００が使用されている地域の温度（外気温）を取得することにしてもよい。

　また、電池状態とは、充電状態、放電状態、放置状態（充電も放電もしていない状態）など、蓄電素子２００がどのような運転状態にあるかを示す情報である。なお、蓄電素子２００の電圧または電流を示す情報から、当該電池状態が推認される場合には、当該電池状態を示す情報は不要である。

　そして、履歴取得部１１０は、取得した充放電履歴を、記憶部１５０に記憶されている充放電履歴データ１５１に書き込む。

　図３Ａは、本発明の実施の形態１に係る充放電履歴データ１５１に書き込まれる充放電履歴の一例を示す図である。

　同図に示すように、充放電履歴データ１５１には、充放電履歴として、所定時点までの蓄電素子２００の運転履歴である充放電履歴を示すデータが書き込まれる。つまり、充放電履歴データ１５１には、「日付」と「時刻」と「使用期間」と「電圧」と「電流」と「ＳＯＣ」と「温度」と「電池状態」とが対応付けられたデータテーブルが書き込まれる。

　ここで、「日付」及び「時刻」には、蓄電素子２００が充電または放電を行った時点を示す情報である日付（年月日）及び時刻が記憶され、「使用期間」には、蓄電素子２００が使用された累積使用期間を示す値が記憶される。つまり、履歴取得部１１０は、タイマなどから時間を計測して、当該日付（年月日）、時刻及び累積使用期間を取得し、「日付」、「時刻」及び「使用期間」に書き込む。なお、履歴取得部１１０は、「日付」及び「時刻」に記憶されている情報を用いて当該累積使用期間を算出し、「使用期間」に書き込むことにしてもよい。

　また、「電圧」、「電流」、「温度」及び「電池状態」には、蓄電素子２００が行った充電または放電に関する情報として、蓄電素子２００が行った充電または放電時の電圧、電流、使用温度及び電池状態を示す情報が記憶される。つまり、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００の電圧、電流、使用温度及び電池状態を取得し、「電圧」、「電流」、「温度」及び「電池状態」に書き込む。

　また、「ＳＯＣ」には、蓄電素子２００が行った充電または放電時の蓄電素子２００のＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　Ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）を示す情報が記憶される。当該ＳＯＣは、履歴取得部１１０によって算出され、「ＳＯＣ」に書き込まれる。

　つまり、履歴取得部１１０は、例えば、ＳＯＣとＯＣＶ（Ｏｐｅｎ　Ｃｉｒｃｕｉｔ　Ｖｏｌｔａｇｅ：開回路電圧）との関係を示すＳＯＣ－ＯＣＶ特性を用いて、蓄電素子２００の電圧値からＳＯＣを推定することで、ＳＯＣを算出する。また、履歴取得部１１０は、充放電電流を積算してＳＯＣを推定する電流積算法を用いて、蓄電素子２００の電流値からＳＯＣを算出することにしてもよい。

　そして、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００のＳＯＣと使用温度と使用期間との関係を用いてパターンデータを生成し、生成したパターンデータを蓄電素子２００の充放電履歴として充放電履歴データ１５１に書き込む。

　図３Ｂは、本発明の実施の形態１に係る履歴取得部１１０が生成するパターンデータの一例を示す図である。

　パターンデータは、蓄電素子２００の運転パターンを示すデータである。具体的には、パターンデータは、蓄電素子２００のＳＯＣと使用温度と使用期間との関係を示すデータの集まりである。例えばグラフ化した場合には、パターンデータは、同図のように、蓄電素子２００のＳＯＣと使用期間との関係を示すグラフ等で示される。

　ここで、パターンデータは、所定時点までの期間における蓄電素子２００の状態量（同図ではＳＯＣ）の変化を示すデータのうち繰り返し行われた変化を示すデータをパターン化することで得られるデータである。つまり、所定時点までの期間において、同図のグラフのような変化が繰り返し行われた場合に、当該グラフのような変化を示すデータがパターンデータとして生成される。

　例えば、平日は毎日、当該グラフのような変化で充放電が繰り返されるのであれば、当該グラフで示されるデータが、平日のパターンデータとして生成される。また、同様に、休日についても、パターンデータが生成される。なお、パターンデータの生成には、全く同じ充放電が繰り返される（全く同じグラフの形になる）必要はなく、一定のずれは許容される。このずれ量は、ユーザの設定などにより適宜定められる。

　このように、履歴取得部１１０は、当該所定時点までの期間において、複数のパターンデータを生成する。なお、１つの充放電パターンしかない場合には、履歴取得部１１０は、１つのパターンデータしか生成しないことにしてもよい。

　そして、履歴取得部１１０は、生成したパターンデータを記憶部１５０に記憶されている充放電履歴データ１５１に書き込む。なお、履歴取得部１１０は、パターンデータを、同図のようなグラフの形で充放電履歴データ１５１に書き込むことにしてもよいし、当該グラフを生成するためのデータの集まり（データテーブル）の形で充放電履歴データ１５１に書き込むことにしてもよい。

　さらに、履歴取得部１１０は、パターンデータを生成するために用いた充放電履歴を、充放電履歴データ１５１から消去してもよい。つまり、当該充放電履歴は、パターンデータによってパターン化されているため、充放電履歴データ１５１に保存し続けておく必要がなく、充放電履歴データ１５１から消去することができる。

　このようにして、履歴取得部１１０は、所定時点までの蓄電素子２００の状態量の変化を示すデータのうち繰り返し行われた変化を示すデータをパターン化することで得られるパターンデータを充放電履歴として取得する。つまり、履歴取得部１１０は、充放電履歴データ１５１に記憶されている充放電履歴を用いて、所定時点までの蓄電素子２００の状態量の変化を示すデータのうち繰り返し行われた変化を示すデータをパターン化することで得られるパターンデータを生成し、取得する。

　なお、蓄電素子２００の状態量とは、蓄電素子２００の状態を示す数値であり、例えば、蓄電素子２００の電圧や電流、または、蓄電素子２００の充放電状態を示す充放電電気量やＳＯＣなどである。なお、本実施の形態では、蓄電素子２００の状態量とは、蓄電素子２００のＳＯＣである。

　以上のように、蓄電素子状態推定装置１００は、履歴取得部１１０が充放電履歴として取得した当該パターンデータを、所定時点での蓄電素子２００の状態を推定するために用いる。なお、蓄電素子状態推定装置１００は、パターンデータを用いるのではなく、履歴取得部１１０が取得した図３Ａに示されたような充放電履歴を用いて、所定時点での蓄電素子２００の状態を推定することにしてもかまわない。

　図２に戻り、劣化情報取得部１２０は、履歴取得部１１０が取得した充放電履歴に応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を取得する。具体的には、劣化情報取得部１２０は、記憶部１５０に記憶されている劣化情報データ１５２を参照し、劣化情報データ１５２に予め書き込まれている劣化情報の中から、当該充放電履歴に応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を抽出し、取得する。

　ここで、経時劣化情報とは、蓄電素子２００が非通電状態で経時的に劣化する経時劣化の劣化度合いを示す情報であり、通電劣化情報とは、当該経時的な劣化を除いた通電による劣化である通電劣化の劣化度合いを示す情報である。本実施の形態では、経時劣化情報は、蓄電素子２００の経時劣化の量を示す数式の係数であり、通電劣化情報は、蓄電素子２００の通電劣化の量を示す数式の係数である。

　つまり、経時劣化情報は、夜間など、蓄電素子２００を充放電しない状態で放置していた期間における劣化度合いを示す係数である。また、通電劣化情報は、蓄電素子２００を充放電した期間における劣化度合いを示す係数から当該充放電した期間における経時劣化係数を差し引いた値である。つまり、経時劣化情報と通電劣化情報との合計が、蓄電素子２００を充放電した期間における劣化度合いを示す係数となる。

　なお、「非通電状態」とは、蓄電素子２００に通電されていない状態、つまり、蓄電素子２００に流れる電流値がゼロとなる状態をいう。ただし、蓄電素子２００には、常に微小電流が流れている場合があり、この場合には、電流値がゼロであることのみならず、電流値が一定値以下またはＳＯＣ変化量が一定値以下となる場合も、「非通電状態」であるとみなす。

　ここで、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００のＳＯＣ及び使用温度の少なくとも１つを含む充放電履歴を取得するため、劣化情報取得部１２０は、当該充放電履歴における蓄電素子２００のＳＯＣ及び使用温度の少なくとも１つに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を取得する。本実施の形態では、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００のＳＯＣ及び使用温度を含む充放電履歴を取得するため、劣化情報取得部１２０は、当該充放電履歴における蓄電素子２００のＳＯＣ及び使用温度に応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を取得する。

　また、履歴取得部１１０は、所定時点までの複数の期間のそれぞれに対応した充放電履歴である期間別履歴を含む充放電履歴を取得するため、劣化情報取得部１２０は、期間別履歴のそれぞれに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を取得する。

　ここで、劣化情報データ１５２に予め書き込まれている劣化情報（つまり、劣化情報取得部１２０が取得する経時劣化情報及び通電劣化情報）について、以下に説明する。

　図４Ａ及び図４Ｂは、本発明の実施の形態１に係る劣化情報データ１５２に予め書き込まれている劣化情報の一例を示す図である。

　蓄電素子２００の容量減少率の推移を適切な数式でモデル化する場合、蓄電素子２００の劣化モデル式は、変数に少なくとも使用期間ｔをとるものであるため、ｆ（ｔ）としてモデル化できる。そして、蓄電素子２００の劣化速度ｋ（ｔ）は、蓄電素子２００の劣化モデル式ｆ（ｔ）を変数ｔについて微分することで求めることができる。

　例えば、劣化モデル式ｆ（ｔ）＝ａ√ｔの場合、劣化速度ｋ（ｔ）＝ａ／２・ｔ^－０．５となり、劣化モデル式ｆ（ｔ）＝ｂｔ^３＋ｃｔ^２＋ｄｔの場合、劣化速度ｋ（ｔ）＝３ｂｔ^２＋２ｃｔ＋ｄとなる。この算出された劣化速度における比例定数及び定数項（ａ、ｂ、ｃまたはｄ）が劣化情報であり、以下では劣化係数と呼ぶ。

　この劣化係数についてアレニウスプロットを作成すると、図４Ａのように、各ＳＯＣについて直線関係が得られるので、ｌｎ（ａ）＝－α（１０^３／Ｔ）＋βにおける定数α（傾き）およびβ（切片）を算出することで、使用温度Ｔにおける劣化係数ａを算出することができる。なお、同図のように単純な比例関係が得られない場合には、算出したいＳＯＣにおける劣化係数は、直近２点間の内挿値により算出することができる。このような蓄電素子２００のＳＯＣと使用温度とを変化した場合の劣化係数の変化を示すグラフは、図４Ｂに示されるような劣化係数（同図では劣化係数ａ）の使用条件依存性に関するマップとして表現することもできる。これらに基づいて、劣化速度を算出するモデル式を構築することができる。

　そして、このようにして、経時劣化情報としての経時劣化係数及び通電劣化情報としての通電劣化係数が事前に求められ、劣化情報データ１５２に事前に書き込まれている。なお、経時劣化係数及び通電劣化係数を算出するためのデータは、例えば、以下の容量確認試験、サイクル試験及び放置試験により、取得することができる。

　容量確認試験においては、充電は、１ＣＡ定電流定電圧充電を充電終止条件０．０２ＣＡ、充電上限電圧４．１５Ｖまで行い、放電は、定電流放電を放電下限電圧２．７５Ｖまで行う。なお、温度は、充電、放電ともに、２５℃とする。また、サイクル試験においては、充電は、１ＣＡ定電流充電を充電終止条件０．０２ＣＡ、充電上限電圧４．１５Ｖまで行い、放電は、定電流放電を放電下限電圧２．７５Ｖまで行う。サイクル試験においては、ＳＯＣ９０％からＳＯＣ７０％までの充放電を繰り返すことや、ＳＯＣ３０％からＳＯＣ１０％までの充放電を繰り返すこと等によって、種々のＳＯＣ範囲における通電劣化係数を算出するためのデータに利用することが、好ましい。なお、温度は、充電、放電ともに、－１０℃、０℃、１０℃、２５℃、４５℃、及び５５℃において実施する。また、放置試験においては、ＳＯＣは、１０～１００％を１０％刻み、温度は、－１０℃、０℃、１０℃、２５℃、４５℃、及び５５℃において実施する。

　つまり、放置試験及び容量確認試験によって、経時劣化係数を算出するためのデータを取得することができ、サイクル試験及び容量確認試験によって、通電劣化係数を算出するためのデータを取得することができる。なお、通電劣化係数の算出においては、サイクル試験から取得した劣化係数からＳＯＣごとの経時劣化係数の平均値を差し引くことで、定電流通電時の経時劣化の影響を差し引いた劣化係数である通電劣化係数を算出することができる。

　ここで、上記のように、通電劣化係数を算出するには、サイクル試験の充電条件が定電流充電であるのが好ましいが、サイクル試験の充電条件が定電流定電圧充電であった場合は、以下の方法により、通電劣化係数を算出する。

　この場合、定電圧充電期間の充電電流が減衰している期間を放置試験期間と仮定し、サイクル試験と放置試験の複合耐久試験とみなす。そして、充電後の当該放置試験期間にはＳＯＣ１００％の経時劣化係数を適用し、放電末の当該放置試験期間にはＳＯＣ０％の経時劣化係数を適用し、上記放置試験期間以外の通電時の劣化係数を未知数ｘと置く。次に、上記条件を充放電パターンとし、そのパターンを試験結果に当てはめて通電時の劣化係数ｘを最適化することで、定電流通電時のみの見かけの劣化係数を算出する。そして、得られた定電流通電時のみの劣化係数から、各ＳＯＣごとの経時劣化係数の平均値を差し引くことで、定電流通電時の経時劣化の影響を差し引いた劣化係数である通電劣化係数を算出することができる。

　なお、経時劣化係数及び通電劣化係数は、図４Ａや図４Ｂのようなグラフの形で劣化情報データ１５２に書き込まれていてもよいし、データテーブルの形で劣化情報データ１５２に書き込まれていてもよい。

　図２に戻り、劣化値推定部１３０は、充放電履歴に応じた経時劣化情報及び通電劣化情報から得られる、所定時点での蓄電素子２００の経時劣化の量を示す経時劣化値と通電劣化の量を示す通電劣化値とを推定する。つまり、劣化値推定部１３０は、劣化情報取得部１２０が取得した経時劣化情報及び通電劣化情報を用いて、経時劣化値と通電劣化値とを推定する。具体的には、劣化値推定部１３０は、期間別履歴のそれぞれに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を用いて、期間別履歴ごとに経時劣化値及び通電劣化値を算出し、算出した当該経時劣化値及び当該通電劣化値を期間別履歴の経過順に積算して、所定時点での経時劣化値及び通電劣化値を算出する。

　例えば、履歴取得部１１０が、第一時点から第二時点までの期間別履歴である第一期間別履歴と、当該第二時点から第三時点までの期間別履歴である第二期間別履歴とを含む充放電履歴を取得している場合を想定する。この場合、劣化情報取得部１２０は、第一期間別履歴に応じた経時劣化情報である第一経時劣化情報と、第二期間別履歴に応じた経時劣化情報である第二経時劣化情報とを取得する。

　そして、劣化値推定部１３０は、第一経時劣化情報を用いて、第一時点から第二時点までの経時劣化値である第一経時劣化値を算出する。また、劣化値推定部１３０は、第一経時劣化値の劣化が行われた状態を開始時点として、第二経時劣化情報を用いて、第二時点から第三時点までの経時劣化値である第二経時劣化値を算出する。そして、劣化値推定部１３０は、第一経時劣化値と第二経時劣化値とを加算して、第一時点から第三時点までの経時劣化値を算出する。

　また、履歴取得部１１０が、蓄電素子２００に通電が行われた第四時点から第五時点までの期間別履歴である第三期間別履歴と、当該第五時点以降に蓄電素子２００に通電が行われた第六時点から第七時点までの期間別履歴である第四期間別履歴とを含む充放電履歴を取得している場合を想定する。この場合、劣化情報取得部１２０は、第三期間別履歴に応じた通電劣化情報である第一通電劣化情報と、第四期間別履歴に応じた通電劣化情報である第二通電劣化情報とを取得する。

　そして、劣化値推定部１３０は、第一通電劣化情報を用いて、第四時点から第五時点までの通電劣化値である第一通電劣化値を算出する。また、劣化値推定部１３０は、第一通電劣化値の劣化が行われた状態を開始時点として、第二通電劣化情報を用いて、第六時点から第七時点までの通電劣化値である第二通電劣化値を算出する。そして、劣化値推定部１３０は、第一通電劣化値と第二通電劣化値とを加算して、第四時点から第七時点までの通電劣化値を算出する。

　この劣化値推定部１３０が所定時点での経時劣化値及び通電劣化値を推定する処理の詳細については、後述する。なお、本実施の形態では、経時劣化値は、蓄電素子２００の経時劣化における劣化量（経時劣化量）であり、通電劣化値は、蓄電素子２００の通電劣化における劣化量（通電劣化量）である。

　状態推定部１４０は、劣化値推定部１３０が推定した経時劣化値と通電劣化値とを用いて、所定時点での蓄電素子２００の状態を推定する。具体的には、状態推定部１４０は、所定時点での当該経時劣化値と当該通電劣化値とを加算することで、当該所定時点での蓄電素子２００の劣化状態を推定する。

　なお、上記の所定時点とは、現在または過去の時点のみならず、将来の時点も含む概念である。

　つまり、将来の時点での蓄電素子２００の状態を推定するには、履歴取得部１１０は、所定時点を将来の時点とし、過去の充放電履歴を取得して、当該将来の時点までの充放電履歴を推定することにより、当該将来の時点までの蓄電素子２００の充放電履歴の予測値を充放電履歴として取得する。なお、履歴取得部１１０は、将来の時点までの充放電履歴の予測値を、過去の充放電履歴の実績値から算出することにより取得するのではなく、ユーザの入力などから取得してもよい。

　そして、劣化情報取得部１２０は、当該充放電履歴に応じた当該将来の時点までの経時劣化情報及び通電劣化情報を取得する。そして、劣化値推定部１３０は、当該将来の時点までの経時劣化情報及び通電劣化情報を用いて、当該将来の時点での経時劣化値及び通電劣化値を推定する。そして、状態推定部１４０は、当該将来の時点での経時劣化値と通電劣化値とを用いて、当該将来の時点での蓄電素子２００の状態を推定する。これにより、状態推定部１４０は、例えば、蓄電素子２００の余寿命を推定することができる。

　次に、蓄電素子状態推定装置１００が、所定時点での蓄電素子２００の状態を推定する処理について、詳細に説明する。

　図５は、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置１００が所定時点での蓄電素子２００の状態を推定する処理の一例を示すフローチャートである。

　まず、同図に示すように、履歴取得部１１０は、所定時点までの蓄電素子２００の充放電履歴を取得する（Ｓ１０２：履歴取得ステップ）。

　具体的には、履歴取得部１１０は、所定時点までの蓄電素子２００の状態量の変化を示すデータのうち繰り返し行われた変化を示すデータをパターン化することで得られるパターンデータを充放電履歴として取得する。

　つまり、履歴取得部１１０は、図６に示すようなパターンデータを、当該充放電履歴として取得する。なお、当該パターンデータは、充放電履歴データ１５１に書き込まれており、履歴取得部１１０は、充放電履歴データ１５１から当該パターンデータを取得する。ここで、図６は、本発明の実施の形態１に係る履歴取得部１１０が取得するパターンデータの一例を示す図である。

　なお、図６におけるＡ点～Ｆ点は、パターンデータにおける状態量（同図ではＳＯＣ）の変化点を示している。

　次に、劣化情報取得部１２０は、履歴取得部１１０が取得した充放電履歴に応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を取得する（Ｓ１０４：劣化情報取得ステップ）。この劣化情報取得部１２０が取得する経時劣化情報及び通電劣化情報について、以下に詳細に説明する。

　図７Ａは、本発明の実施の形態１に係る劣化情報取得部１２０が取得する図６のＡＢ間に応じた経時劣化情報を説明する図であり、図７Ｂは、本発明の実施の形態１に係る劣化情報取得部１２０が取得する図６のＡＢ間に応じた通電劣化情報を説明する図である。

　具体的には、これらの図は、図６に示されたパターンデータにおけるＡ点からＢ点までと同様の蓄電素子２００の使用を行った場合の、使用期間と容量維持率との関係を示したグラフであり、図７Ａは、経時劣化の推移を示し、図７Ｂは、通電劣化の推移を示している。つまり、ＳＯＣ４５％～１００％の充放電を繰り返し行った場合の蓄電素子２００の劣化を経時劣化と通電劣化とに分けた場合に、図７Ａは、経時劣化を示し、図７Ｂは、通電劣化を示している。

　劣化情報取得部１２０は、図６に示されたパターンデータにおけるＡＢ間については、図７Ａにおけるグラフに対応した経時劣化情報としての経時劣化係数を取得する。当該ＡＢ間においてはＳＯＣの変化に応じて経時劣化係数も変化するため、劣化情報取得部１２０は、当該ＡＢ間における（ＳＯＣ４５％～１００％における）経時劣化係数の平均値を加重平均等によって取得する。なお、劣化情報取得部１２０は、当該ＡＢ間のＳＯＣの平均値（ＳＯＣ７２．５％）における経時劣化係数を取得することにしてもよい。

　また、劣化情報取得部１２０は、当該ＡＢ間における通電劣化情報として、図７Ｂにおけるグラフに対応した通電劣化係数を取得する。つまり、劣化情報取得部１２０は、蓄電素子２００をＳＯＣ４５％から１００％に充電した場合の通電劣化係数を取得する。

　例えば、劣化情報取得部１２０は、経時劣化情報及び通電劣化情報のそれぞれについて、図４Ａ及び図４Ｂで説明したような劣化係数を算出する数式や、劣化係数を定めるための定数（図４Ａの説明ではα、β）等を取得する。具体的には、劣化情報取得部１２０は、劣化情報データ１５２に予め書き込まれているデータの中から、充放電履歴に応じた（図７Ａまたは図７Ｂのグラフに対応した）当該数式や定数等を抽出し、取得する。

　また、図７Ｃは、本発明の実施の形態１に係る劣化情報取得部１２０が取得する図６のＢＣ間に応じた経時劣化情報を説明する図である。具体的には、同図は、蓄電素子２００をＳＯＣ１００％で放置した場合の経時劣化を示している。

　劣化情報取得部１２０は、図６に示されたパターンデータにおけるＢＣ間については、経時劣化情報として、図７Ｃにおけるグラフに対応した経時劣化係数を取得する。つまり、劣化情報取得部１２０は、当該ＢＣ間のＳＯＣの値（ＳＯＣ１００％）における経時劣化係数を取得する。なお、当該ＢＣ間では、充放電は行われていないため、劣化情報取得部１２０は、経時劣化情報のみを取得し、通電劣化情報は取得しない、または、通電劣化情報（通電劣化係数）を「０」として取得する。

　以上のようにして、劣化情報取得部１２０は、パターンデータにおける各区間において、当該各区間の充放電履歴に応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を、順次取得していく。なお、図７Ａ～図７Ｃにおけるグラフの縦軸（容量維持率）のスケールは、一例であり、状態を推定する蓄電素子２００の劣化度合いに応じて適宜定められる。以下の図９、１０等においても同様である。

　図５に戻り、劣化値推定部１３０は、劣化情報取得部１２０が取得した経時劣化情報及び通電劣化情報から得られる、所定時点での蓄電素子２００の経時劣化の量を示す経時劣化値と通電劣化の量を示す通電劣化値とを推定する（Ｓ１０６：劣化値推定ステップ）。

　具体的には、劣化値推定部１３０は、期間別履歴（本実施の形態では、上述のパターンデータにおける各区間の充放電履歴）のそれぞれに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を用いて、期間別履歴ごとに経時劣化値及び通電劣化値を算出する。そして、劣化値推定部１３０は、算出した当該経時劣化値及び当該通電劣化値を期間別履歴の経過順に積算して、所定時点での経時劣化値及び通電劣化値を算出する。

　この劣化値推定部１３０が所定時点での経時劣化値及び通電劣化値を推定する処理の詳細については、後述する。

　そして、状態推定部１４０は、劣化値推定部１３０が推定した経時劣化値と通電劣化値とを用いて、所定時点での蓄電素子２００の状態を推定する（Ｓ１０８：状態推定ステップ）。

　具体的には、状態推定部１４０は、例えば、所定時点での当該経時劣化値と当該通電劣化値とを加算することで、当該所定時点での蓄電素子２００の劣化状態を推定する。

　このようにして、蓄電素子状態推定装置１００は、現在、過去または将来の時点での蓄電素子２００の状態を推定することができる。以上により、蓄電素子状態推定装置１００が所定時点での蓄電素子２００の状態を推定する処理は、終了する。

　次に、劣化値推定部１３０が所定時点での経時劣化値及び通電劣化値を推定する処理（図５のＳ１０６）について、詳細に説明する。

　図８は、本発明の実施の形態１に係る劣化値推定部１３０が所定時点での経時劣化値及び通電劣化値を推定する処理の一例を示すフローチャートである。

　まず、同図に示すように、劣化値推定部１３０は、初期の期間別履歴の経時劣化値及び通電劣化値を算出する（Ｓ２０２）。つまり、劣化値推定部１３０は、初期の期間別履歴に応じた経時劣化係数及び通電劣化係数を用いて、当該ＡＢ間の期間別履歴の経時劣化値及び通電劣化値を算出する。

　本実施の形態では、劣化値推定部１３０は、図６に示されたパターンデータにおけるＡＢ間の期間別履歴に応じた経時劣化係数及び通電劣化係数を用いて、当該初期の期間別履歴での劣化量である経時劣化量及び通電劣化量を算出する。

　次に、劣化値推定部１３０は、全ての期間別履歴が終了するまで、以下の処理（Ｓ２０６～Ｓ２０８）を繰り返す（ループ１：Ｓ２０４～Ｓ２１０）。

　まず、劣化値推定部１３０は、次の期間別履歴の経時劣化量及び通電劣化量を算出する（Ｓ２０６）。つまり、劣化値推定部１３０は、次の期間別履歴に応じた経時劣化係数及び通電劣化係数を用いて、当該次の期間別履歴の経時劣化量及び通電劣化量を算出する。

　例えば、劣化値推定部１３０は、図６に示されたパターンデータにおけるＢＣ間の期間別履歴に応じた経時劣化係数及び通電劣化係数を用いて、当該ＢＣ間の期間別履歴の経時劣化量及び通電劣化量を算出する。

　そして、劣化値推定部１３０は、経時劣化量及び通電劣化量をそれぞれ加算する（Ｓ２０８）。つまり、劣化値推定部１３０は、初期の期間別履歴の経時劣化量と次の期間別履歴の経時劣化量とを加算し、また、初期の期間別履歴の通電劣化量と次の期間別履歴の通電劣化量とを加算する。

　以上のようにして、劣化値推定部１３０は、期間別履歴ごとに経時劣化量及び通電劣化量を算出し、算出した当該経時劣化量及び当該通電劣化量を期間別履歴の経過順に積算して、所定時点での経時劣化量及び通電劣化量を算出する。

　ここで、劣化値推定部１３０が所定時点での経時劣化量及び通電劣化量を推定する処理について、さらに具体的に説明する。

　図９は、本発明の実施の形態１に係る劣化値推定部１３０が所定時点での経時劣化量を推定する処理を説明する図である。また、図１０は、本発明の実施の形態１に係る劣化値推定部１３０が所定時点での通電劣化量を推定する処理を説明する図である。

　まず、劣化値推定部１３０が経時劣化量を推定する処理においては、図６に示されたパターンデータにおけるＡ点を第一時点とし、Ｂ点を第二時点とし、Ｃ点を第三時点とする。この場合、履歴取得部１１０は、第一時点から第二時点までの期間別履歴である第一期間別履歴（ＡＢ間の充放電履歴）と、当該第二時点から第三時点までの期間別履歴である第二期間別履歴（ＢＣ間の充放電履歴）とを含む充放電履歴を取得する。

　そして、劣化情報取得部１２０は、第一期間別履歴に応じた経時劣化情報である第一経時劣化情報と、第二期間別履歴に応じた経時劣化情報である第二経時劣化情報とを取得する。

　具体的には、劣化情報取得部１２０は、図９の（ａ）のグラフに応じた経時劣化係数を第一経時劣化情報として取得し、図９の（ｂ）のグラフに応じた経時劣化係数を第二経時劣化情報として取得する。なお、図９の（ａ）は、図６に示されたパターンデータのＡＢ間に応じた経時劣化係数を示すグラフであり、図７Ａに対応している。また、図９の（ｂ）は、図６に示されたパターンデータのＢＣ間に応じた経時劣化係数を示すグラフであり、図７Ｃに対応している。

　そして、劣化値推定部１３０は、第一経時劣化情報を用いて、第一時点から第二時点までの経時劣化値である第一経時劣化値を算出する。つまり、劣化値推定部１３０は、図９の（ａ）におけるＡＢ間の経時劣化量を第一経時劣化値として算出する。なお、同図では、当該経時劣化量を、蓄電素子２００の容量維持率で示している。

　そして、劣化値推定部１３０は、第一経時劣化値の劣化が行われた状態を開始時点として、第二経時劣化情報を用いて、第二時点から第三時点までの経時劣化値である第二経時劣化値を算出する。つまり、劣化値推定部１３０は、図９の（ｂ）において、図９の（ａ）におけるＢ点での容量維持率の値を開始時点として、ＢＣ間の経時劣化量を第二経時劣化値として算出する。なお、同図でも、当該経時劣化量を、蓄電素子２００の容量維持率で示している。

　そして、劣化値推定部１３０は、第一経時劣化値と第二経時劣化値とを加算して、第一時点から第三時点まで（Ａ点からＣ点まで）の経時劣化値（経時劣化量）を算出する。

　そして、図９の（ｃ）に示すように、次に、劣化値推定部１３０は、図６に示されたパターンデータにおけるＣ点を第二時点、及びＤ点を第三時点と定義し直して、以上と同様の処理を繰り返すことにより、Ａ点からＤ点までの経時劣化量を算出する。なお、図９の（ｃ）は、図６に示されたパターンデータのＣＤ間に応じた経時劣化係数を示すグラフである。

　このようにして、劣化値推定部１３０は、期間別履歴ごとに経時劣化量を算出し、算出した当該経時劣化量を期間別履歴の経過順に積算して、所定時点での経時劣化量を算出する。

　また、劣化値推定部１３０が通電劣化値を推定する処理においては、図６に示されたパターンデータにおけるＡ点を第四時点とし、Ｂ点を第五時点とし、Ｃ点を第六時点とし、Ｄ点を第七時点とする。この場合、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００に通電が行われた第四時点から第五時点までの期間別履歴である第三期間別履歴（ＡＢ間の充放電履歴）と、当該第五時点以降に蓄電素子２００に通電が行われた第六時点から第七時点までの期間別履歴である第四期間別履歴（ＣＤ間の充放電履歴）とを含む充放電履歴を取得する。

　そして、劣化情報取得部１２０は、第三期間別履歴に応じた通電劣化情報である第一通電劣化情報と、第四期間別履歴に応じた通電劣化情報である第二通電劣化情報とを取得する。

　具体的には、劣化情報取得部１２０は、図１０の（ａ）のグラフに応じた通電劣化係数を第一通電劣化情報として取得し、図１０の（ｂ）のグラフに応じた通電劣化係数を第二通電劣化情報として取得する。なお、図１０の（ａ）は、図６に示されたパターンデータのＡＢ間に応じた通電劣化係数を示すグラフであり、図７Ｂに対応している。また、図１０の（ｂ）は、図６に示されたパターンデータのＣＤ間に応じた通電劣化係数を示すグラフである。

　そして、劣化値推定部１３０は、第一通電劣化情報を用いて、第四時点から第五時点までの通電劣化値である第一通電劣化値を算出する。つまり、劣化値推定部１３０は、図１０の（ａ）におけるＡＢ間の通電劣化量を第一通電劣化値として算出する。なお、同図では、当該通電劣化量を、蓄電素子２００の容量維持率で示している。

　そして、劣化値推定部１３０は、第一通電劣化値の劣化が行われた状態を開始時点として、第二通電劣化情報を用いて、第六時点から第七時点までの通電劣化値である第二通電劣化値を算出する。つまり、劣化値推定部１３０は、図１０の（ｂ）において、図１０の（ａ）におけるＢ点での容量維持率の値を、開始時点であるＣ点での容量維持率として、ＣＤ間の通電劣化量を第二通電劣化値として算出する。なお、同図でも、当該通電劣化量を、蓄電素子２００の容量維持率で示している。

　そして、劣化値推定部１３０は、第一通電劣化値と第二通電劣化値とを加算して、第四時点から第七時点まで（Ａ点からＤ点まで）の通電劣化値（通電劣化量）を算出する。

　そして、図１０の（ｃ）に示すように、次に、劣化値推定部１３０は、図６に示されたパターンデータにおけるＤ点を第五時点、Ｅ点を第六時点、及びＦ点を第七時点と定義し直して、以上と同様の処理を繰り返すことにより、Ａ点からＦ点までの通電劣化量を算出する。なお、図１０の（ｃ）は、図６に示されたパターンデータのＥＦ間に応じた通電劣化係数を示すグラフである。

　このようにして、劣化値推定部１３０は、期間別履歴ごとに通電劣化量を算出し、算出した当該通電劣化量を期間別履歴の経過順に積算して、所定時点での通電劣化量を算出する。

　例えば、劣化値推定部１３０は、以下に示す式により、経時劣化量ｙ及び通電劣化量ｚを算出することができる。ここで、経時劣化係数をａ_ｓｔｏとしたときの使用期間ｔにおける蓄電素子２００の経時劣化のモデル式をｆ（ｔ）＝ａ_ｓｔｏ√ｔとし、通電劣化係数をａ_ｃｙｃとしたときの使用期間ｔにおける蓄電素子２００の通電劣化のモデル式をｇ（ｔ）＝ａ_ｃｙｃ√ｔとする。また、所定時点ｉでのＳＯＣをＳ_ｉ、通電レートをＣ_ｉ、使用温度をＴ_ｉ、使用期間をｔ_ｉ、通電時のΔＤＯＤ（放電深度の変化量）をＤ_ｉとする。

　以上により、劣化値推定部１３０が所定時点での経時劣化値及び通電劣化値を推定する処理（図５のＳ１０６）は、終了する。

　次に、蓄電素子状態推定装置１００が奏する効果について、説明する。

　図１１Ａ及び図１１Ｂは、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置１００と比較例１との短期間経過後の所定時点での蓄電素子２００の状態の推定結果を示す図である。具体的には、これらの図は、実施例１（実施例１－１）としての蓄電素子状態推定装置１００と、比較例１（比較例１－１）としての上記特許文献１に記載の装置との４７日目での推定結果を示す図である。

　また、図１２Ａ及び図１２Ｂは、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置１００と比較例１との長期間経過後の所定時点での蓄電素子２００の状態の推定結果を示す図である。具体的には、これらの図は、実施例１（実施例１－２）としての蓄電素子状態推定装置１００と、比較例１（比較例１－２）としての上記特許文献１に記載の装置との４６６日目での推定結果を示す図である。

　ここで、状態推定の対象とした電池の仕様及び試験条件は全ての実施例及び比較例において共通である。

　つまり、電池の仕様としては、正極合剤（正極活物質層）には、正極活物質としてスピネル型リチウムマンガン酸化物、導電助剤としてアセチレンブラック、及び結着剤としてポリフッ化ビニリデンを使用した。また、負極合剤（負極活物質層）には、負極活物質として難黒鉛化炭素、及び結着剤としてポリフッ化ビニリデンを使用した。また、電解液には、ＥＣ（エチレンカーボネート）とＥＭＣ（エチルメチルカーボネート）とＤＭＣ（ジメチルカーボネート）とを、２５：５５：２０の比率で混合し、混合溶液にＬｉＰＦ_６を１ｍｏｌ／Ｌ添加した。

　電池試験については、電池の基本性能を把握するための容量確認試験を行った後、充放電サイクル試験を行った。容量確認試験については、充電は、充電電流１ＣＡ、充電上限電圧４．１５Ｖ、充電終止条件０．０２ＣＡの定電流定電圧充電とし、放電は、放電電流１ＣＡ、下限電圧２．７５Ｖの定電流放電とした。温度は２５℃とした。放電サイクル試験については、充電は、充電電流１ＣＡ、充電上限電圧４．１５Ｖ、充電終止条件０．０２ＣＡの定電流定電圧充電とし、放電は、放電電流１ＣＡ、放電下限電圧２．７５Ｖの定電流放電を行った。そして、充放電サイクル試験の期間中、温度を４０℃、４５℃、４０℃、３５℃の順番で６時間ごとに変化させる温度サイクルを繰り返した。

　比較例１においては、特許文献１（特開２０１３－８９４２４号公報）に記載の構成を模擬した。つまり、経時劣化については、特許文献１の図５のように、ＳＯＣについて１０％ごと、温度について５℃ごとの使用条件分類表を作成し、使用履歴（期間）を表中の対応する電池に分類し、積算した。また、通電劣化については、各通電レート、温度５℃刻みで上記の表と同様のものを作成し、使用履歴（期間）を表中の対応する電池に分類し、積算した。また、上記の経時劣化及び通電劣化について、各電池ごとの劣化係数を算出し、各電池に積算された期間の平方根を乗じて劣化量（劣化率）を算出した。そして、次に電池の全ての劣化量（劣化率）を足し合わせて、試験後の劣化量を推定した。

　つまり、比較例１は、蓄電素子状態推定装置１００のように蓄電素子２００内部の劣化を経時劣化と通電劣化とに分けて劣化状態の連続性を担保することを行っていない。

　図１１Ａ～図１２Ｂに示すように、短期間経過後及び長期間経過後ともに、実施例１（実施例１－１及び１－２）としての蓄電素子状態推定装置１００における容量維持率の実測値の誤差は、比較例１（比較例１－１及び１－２）に比べて小さく、本発明の推定精度は高いことが分かる。

　また、図１３Ａ～図１３Ｃは、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置１００と比較例２との所定時点での蓄電素子２００の状態の推定を行う試験条件を示す図である。具体的には、これらの図は、実施例２としての蓄電素子状態推定装置１００と、比較例２としての上記特許文献２（特開２０１４－８１２３８号公報）に記載の装置との推定試験における試験条件を示す図である。

　つまり、比較例２は、蓄電素子状態推定装置１００のように蓄電素子２００内部の劣化を経時劣化と通電劣化とに分けて劣化状態の連続性をとることなく、所定の数式にて劣化状態を算出している。

　ここで、図１３Ａに示した試験条件を使用条件Ｐとし、図１３Ｂに示した試験条件を使用条件Ｑとし、図１３Ｃに示した試験条件を使用条件Ｒとする。例えば、使用条件Ｐにおいては、使用温度３０℃の環境下で、１６．４時間、ＳＯＣ１００％で放置した後、０．８時間でＳＯＣ２０％まで放電し、さらに、６時間放置した後、０．８時間でＳＯＣ１００％まで充電する。使用条件Ｑ、Ｒについても記載の趣旨は同様である。

　そして、実施例２及び比較例２ともに、使用条件Ｐから使用条件Ｒに変更した場合と、使用条件Ｑから使用条件Ｒに変更した場合とにおける蓄電素子２００の状態を推定する。この推定結果について、以下に説明する。

　図１４Ａは、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置１００の所定時点での蓄電素子２００の状態の推定結果を示す図であり、図１４Ｂは、比較例２としての上記特許文献２に記載の装置の所定時点での蓄電素子２００の状態の推定結果を示す図である。また、図１４Ｃは、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置１００と比較例２との所定時点での蓄電素子２００の状態の推定結果を示す図である。

　まず、図１４Ａ及び図１４Ｂに示すように、実施例２及び比較例２ともに、上記の使用条件Ｐと使用条件Ｑとを適用した場合、同様の劣化が起きる。また、図１４Ｂに示すように、比較例２では、使用条件Ｒに変更した後も、使用条件Ｐから変更した場合と使用条件Ｑから変更した場合とで、同様の劣化の変化を示している。

　これに対し、図１４Ａに示すように、実施例２では、使用条件Ｒに変更した後は、使用条件Ｐから変更した場合と使用条件Ｑから変更した場合とでは、異なる劣化の変化を示し、実測値に近付いている。また、図１４Ｃに示すように、実施例２における容量維持率の実測値の誤差は、比較例２に比べて小さく、本発明の推定精度は高い結果となっている。

　これらのように、実施例１、２としての蓄電素子状態推定装置１００は、蓄電素子２００内部の劣化を経時劣化と通電劣化とに分け、蓄電素子２００内部の劣化状態の連続性を担保しているため、蓄電素子２００の劣化状態を精度良く推定することができている。

　以上のように、本発明の実施の形態１に係る蓄電素子状態推定装置１００によれば、充放電履歴に応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を用いて、所定時点での蓄電素子２００の経時劣化値及び通電劣化値を推定することにより、当該所定時点での蓄電素子２００の状態を推定する。ここで、蓄電素子２００の劣化は、非通電状態でも時間の経過とともに劣化する経時劣化と、当該経時劣化が起こらなくても通電により劣化する通電劣化とに分けられる。つまり、非通電及び通電状態の期間、通電量、使用温度など蓄電素子２００の使用条件が異なれば、蓄電素子２００内部における経時劣化及び通電劣化の劣化状態は異なったものとなるため、経時劣化と通電劣化とを分けて考慮する必要がある。このため、蓄電素子状態推定装置１００によれば、蓄電素子２００内部の劣化を経時劣化と通電劣化とに分けて劣化値を推定することにより、蓄電素子２００の状態の推定精度を向上させることができる。

　また、蓄電素子状態推定装置１００は、蓄電素子２００のＳＯＣ及び使用温度の少なくとも１つに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を取得する。つまり、蓄電素子２００内部の劣化状態は、蓄電素子２００のＳＯＣまたは使用温度に大きく依存するため、当該ＳＯＣまたは使用温度に応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を用いて劣化値を推定することにより、蓄電素子２００の状態の推定精度を向上させることができる。

　また、蓄電素子状態推定装置１００は、期間別履歴のそれぞれに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を取得する。つまり、蓄電素子２００内部の劣化状態は、時間の経過とともに変化していくため、期間別履歴のそれぞれに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を用いて劣化値を推定することにより、蓄電素子２００の状態の推定精度を向上させることができる。

　また、蓄電素子状態推定装置１００は、期間別履歴のそれぞれに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を用いて、期間別履歴ごとに経時劣化値及び通電劣化値を算出して期間別履歴の経過順に積算し、所定時点での経時劣化値及び通電劣化値を算出する。このように、時間の経過順に経時劣化値及び通電劣化値を積算していくことで、蓄電素子２００内部の劣化状態の連続性を担保することができる。このため、所定時点での経時劣化値及び通電劣化値を精度良く算出することができるため、蓄電素子２００の状態の推定精度を向上させることができる。

　また、蓄電素子状態推定装置１００は、第一時点から第二時点までの第一経時劣化値を算出し、第一経時劣化値の劣化が行われた状態を開始時点として、第二時点から第三時点までの第二経時劣化値を算出し、第一経時劣化値と第二経時劣化値とを加算して、第一時点から第三時点までの経時劣化値を算出する。このように、時間の経過順に経時劣化値を積算していくことで、経時劣化についての連続性を担保することができ、所定時点での経時劣化値を精度良く算出することができるため、蓄電素子２００の状態の推定精度を向上させることができる。

　また、蓄電素子状態推定装置１００は、蓄電素子２００に通電が行われた第四時点から第五時点までの第一通電劣化値を算出し、第一通電劣化値の劣化が行われた状態を開始時点として、第五時点以降に蓄電素子２００に通電が行われた第六時点から第七時点までの第二通電劣化値を算出し、第一通電劣化値と第二通電劣化値とを加算して、第四時点から第七時点までの通電劣化値を算出する。このように、通電が行われた期間について通電劣化値を時間の経過順に積算していくことで、通電劣化についての連続性を担保することができ、所定時点での通電劣化値を精度良く算出することができるため、蓄電素子２００の状態の推定精度を向上させることができる。

　また、蓄電素子状態推定装置１００は、所定時点を将来の時点として、当該将来の時点での蓄電素子２００の状態を推定することで、当該将来の時点での蓄電素子２００の状態の推定精度を向上させることができる。

　また、蓄電素子状態推定装置１００は、蓄電素子２００の状態量の変化がパターン化されたパターンデータを充放電履歴として取得する。これにより、蓄電素子状態推定装置１００は、充放電履歴の情報量を低減することができ、蓄電素子２００の状態を推定する処理を簡略化することができる。

　また、蓄電素子状態推定装置１００は、所定時点での蓄電素子２００の劣化状態の推定精度を向上させることができる。

　（実施の形態１の変形例１）
　次に、上記実施の形態１の変形例１について、説明する。上記実施の形態１では、履歴取得部１１０は、例えば１秒のサンプリング周期で蓄電素子２００の充放電履歴を取得し、取得した当該充放電履歴を充放電履歴データ１５１に書き込んでいくこととした。この場合、長期間にわたって蓄電素子２００の充放電履歴を取得し続けると、充放電履歴データ１５１には、膨大な量の充放電履歴が書き込まれることとなる。

　これに対し、本変形例では、履歴取得部１１０は、取得した充放電履歴を、所定期間（例えば１０分間）ごとの充放電履歴に更新することで、更新後の充放電履歴を取得する。そして、履歴取得部１１０は、取得した更新後の充放電履歴を、記憶部１５０に記憶されている充放電履歴データ１５１に書き込む。以下、本変形例について、詳細に説明する。

　図１５Ａ～図１５Ｃ及び図１６は、本発明の実施の形態１の変形例１に係る履歴取得部１１０が取得する充放電履歴を説明する図である。なお、本変形例は、以下で説明する部分以外は上記実施の形態１と同様の機能を有し、本変形例における全体的な構成は、上記実施の形態１における図２と同様の構成を有するため、図２に対応するブロック図及び各部の詳細な説明については省略する。

　まず、図１５Ａに示すように、履歴取得部１１０は、例えば１秒のサンプリング周期で所定期間（例えば１０分間）における蓄電素子２００の電流及び電圧等の充放電履歴を取得し、取得した当該充放電履歴から、１秒ごとの蓄電素子２００のＳＯＣを算出する。そして、履歴取得部１１０は、算出した所定期間における蓄電素子２００のＳＯＣを、充放電履歴データ１５１に書き込む。

　そして、図１５Ｂに示すように、履歴取得部１１０は、当該ＳＯＣの履歴（時系列データ）から、高周波成分のノイズを除去する。つまり、履歴取得部１１０は、充放電履歴データ１５１から蓄電素子２００のＳＯＣを読み出して、当該高周波成分のノイズを除去する。

　そして、図１５Ｃに示すように、履歴取得部１１０は、高周波成分のノイズが除去されたＳＯＣの履歴の最大値、最小値、所定期間開始時点でのＳＯＣ、及び所定期間終了時点でのＳＯＣの値から、簡易波形を構築する。同図では、所定期間（１０分間）での当該ＳＯＣの履歴（時系列データ）において、開始時点での値、最大値、最小値、及び終了時点での値を順に繋げることで、当該簡易波形を構築している。

　履歴取得部１１０は、当該簡易波形から、平均ＳＯＣ及びＳＯＣ変動量を算出する。ここで、平均ＳＯＣとは、蓄電素子２００のＳＯＣの所定期間での複数の時点における平均値であり、ＳＯＣ変動量とは、当該ＳＯＣの当該複数の時点における変動量である。例えば、履歴取得部１１０は、同図に示すＳＯＣの最大値５３％と最小値４７％との平均値５０％を平均ＳＯＣとして算出したり、同図のグラフを積分して求まる平均値を平均ＳＯＣとして算出したりする。また、履歴取得部１１０は、開始時点での値５０％から最大値５３％までの変動量３％と、最大値５３％から最小値４７％までの変動量６％と、最小値４７％から終了時点での値４８％までの変動量１％との合計値１０％を、ＳＯＣ変動量として算出する。

　また、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００の使用温度についても、同様に、所定期間での当該複数の時点における平均値である平均温度を算出する。つまり、履歴取得部１１０は、充放電履歴データ１５１から、所定期間における蓄電素子２００の使用温度を読み出して、平均温度を算出する。

　そして、履歴取得部１１０は、算出した平均ＳＯＣ、ＳＯＣ変動量及び平均温度を、所定の数字と結びつける。例えば、履歴取得部１１０は、分解能を次のように設定することで、データ量の低減を図る。

　つまり、平均ＳＯＣは、０～１００％の間を４％刻みで２６通りに分解し、５ビットのデータで表現する。また、ＳＯＣ変動量は、０～５０％の間は０．５％刻み、５０～１００％の間は１０％刻みで、１０６通りに分解し、７ビットのデータで表現する。また、平均温度は、－１０℃～７０℃の間を１．２５℃刻みで６４通りに分解し、６ビットのデータで表現する。これにより、合計１８ビットのデータ量となる。

　つまり、図１６に示すように、履歴取得部１１０は、平均ＳＯＣ、ＳＯＣ変動量及び平均温度を、合計１８ビットのデータ量で表現する。したがって、履歴取得部１１０は、１０分間のデータを１８ビットのデータ量で表現できるため、１０年間のデータを約１．２ＭＢのデータ量で表現できることになる。なお、データ転送先においては、受け取ったデータのそれぞれの記憶領域に記録された数字が、どのような意味を持つかを解読することで、平均ＳＯＣ、ＳＯＣ変動量及び平均温度の値を復元することができる。

　このようにして、履歴取得部１１０は、１８ビットで表現される平均ＳＯＣ、ＳＯＣ変動量及び平均温度のデータを取得し、取得したデータを充放電履歴データ１５１に書き込む。また、履歴取得部１１０は、例えば１秒のサンプリング周期で取得した蓄電素子２００の充放電履歴を削除する。

　これにより、履歴取得部１１０は、１秒ごとのデータを６００秒ごとのデータに更新することができるため、データ量は１／６００となる。また、履歴取得部１１０は、電流及び電圧等の情報を、平均ＳＯＣ及びＳＯＣ変動量等の情報へと変換しているため、電圧及び電流等のままデータを蓄積するよりも、粗い分解能でも精度を保つことができると考えられる。ＳＯＣは０～１００％の狭い値をとるため、非常に広い値をとる電圧及び電流等よりも精度を保って変換されると考えられるからである。したがって、データ量は１／６００よりも大幅に圧縮できることが考えられる。

　以上のように、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００のＳＯＣの複数の時点における平均値である平均ＳＯＣ及び当該複数の時点における変動量であるＳＯＣ変動量と、蓄電素子２００の温度の当該複数の時点における平均値である平均温度とを含む充放電履歴を取得する。そして、劣化情報取得部１２０は、履歴取得部１１０が取得した充放電履歴に含まれる平均ＳＯＣとＳＯＣ変動量と平均温度とに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を取得する。

　つまり、上記実施の形態１に示したように、経時劣化情報としての経時劣化係数ａ_ｓｔｏは、蓄電素子２００のＳＯＣ及び使用温度に依存する係数である。このため、蓄電素子２００の平均ＳＯＣ及び平均温度から、経時劣化係数ａ_ｓｔｏを定めることができる。また、通電劣化情報としての通電劣化係数ａ_ｃｙｃは、蓄電素子２００の通電レート及び使用温度に依存する係数である。このため、ＳＯＣ変動量を通電レートに変換することで、蓄電素子２００のＳＯＣ変動量及び平均温度から、通電劣化係数ａ_ｃｙｃを定めることができる。例えば、ＳＯＣ変動量において所定期間１０分間で１０％変動する場合、１時間で６０％変動する計算になるため、通電レートは０．６となる。

　そして、劣化値推定部１３０は、劣化情報取得部１２０が取得した経時劣化情報及び通電劣化情報を用いて、経時劣化値と通電劣化値とを推定する。つまり、劣化値推定部１３０は、当該充放電履歴に含まれる平均ＳＯＣとＳＯＣ変動量と平均温度とを用いて、経時劣化値と通電劣化値とを推定する。

　次に、履歴取得部１１０が充放電履歴を所定期間ごとに圧縮しても、蓄電素子状態推定装置１００の推定精度を高く維持できることについて、説明する。

　図１７Ａ及び図１７Ｂは、本発明の実施の形態１の変形例１に係る履歴取得部１１０が複数の所定期間において充放電履歴を更新した場合の容量維持率の変化を示す図である。具体的には、図１７Ａは、履歴取得部１１０が所定期間を１０分、１時間、１日、１ヶ月として充放電履歴を更新した場合の容量維持率の変化を示すグラフである。また、図１７Ｂは、図１７Ａのグラフにおける値を示す表である。なお、表中の括弧内の数値は、各所定期間における推定結果と実測値との差異を示している。

　ここで、これらの図における試験条件は、以下の通りである。つまり、充放電パターンとしては、車の燃費測定用の車輛速度と時間パターンとの関係を電池の入出力パターンへと変換し、さらに簡略化したものを使用した。また、温度パターンとしては、当該車が配置されている地域での各月の平均気温、平均最高気温及び平均最低気温から作成した温度パターンを月ごとに適用した。

　これらの図に示すように、充放電履歴を１日ごとに圧縮して更新した場合には、推定精度は低い結果となったが、充放電履歴を１０分または１時間ごとに圧縮して更新した場合には、推定精度が高い結果となった。このため、本試験においては、充放電履歴を圧縮する所定期間を１日以内に設定するのが好ましく、１時間以内に設定するのがさらに好ましいことが分かる。なお、試験条件が異なれば、好ましい所定期間も変化すると考えられるため、推定対象の蓄電素子２００について、当該所定期間は適宜決定されればよい。

　以上のように、本発明の実施の形態１の変形例１に係る蓄電素子状態推定装置１００によれば、蓄電素子２００の平均ＳＯＣ及びＳＯＣ変動量と平均温度とを取得し、当該平均ＳＯＣとＳＯＣ変動量と平均温度とを用いて、経時劣化値と通電劣化値とを推定する。ここで、経時劣化値と通電劣化値とを推定するために、長期間にわたって蓄電素子２００のデータを計測し続ける場合、当該データを常時オンラインで転送可能に構成されているような構成を除き、膨大なデータをメモリに蓄積する必要が生じる。この課題に対し、本願発明者らは、蓄電素子２００の平均ＳＯＣ及びＳＯＣ変動量と平均温度とを用いると、データ量を圧縮しつつ、経時劣化値及び通電劣化値の推定精度を同等に維持することができることを見出した。このため、蓄電素子状態推定装置１００は、膨大な量のＳＯＣ及び温度のデータを用いることなく、当該ＳＯＣ及び温度の平均値等を用いることで、データ量を圧縮（低減）し、かつ、経時劣化値と通電劣化値とを精度良く推定することができる。

　また、蓄電素子状態推定装置１００は、取得した充放電履歴を、所定期間ごとの充放電履歴に更新する。ここで、本願発明者らは、例えば１秒ごとに取得した充放電履歴を、１０分等の所定期間ごとの充放電履歴に更新しても、経時劣化値及び通電劣化値の推定精度を同等に維持することができることを見出した。このため、蓄電素子状態推定装置１００は、データ量を圧縮（低減）し、かつ、経時劣化値と通電劣化値とを精度良く推定することができる。

　なお、上記変形例１では、履歴取得部１１０は、１０分などの所定期間ごとの平均ＳＯＣ、ＳＯＣ変動量及び平均温度を算出し、充放電履歴を更新することとした。しかし、充放電履歴を更新するための圧縮期間は一定の期間でなくともよく、履歴取得部１１０は、圧縮期間を変化させて、充放電履歴を更新することにしてもよい。例えば、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００の使用開始から初期の段階では圧縮期間を短く設定し、その後、圧縮期間を長く設定し、さらに、劣化が起こりそうな時期からは圧縮期間を再度短く設定することなどが考えられる。

　また、上記変形例１では、履歴取得部１１０は、所定期間における平均ＳＯＣ、ＳＯＣ変動量及び平均温度を算出し、充放電履歴を更新することとした。しかし、履歴取得部１１０は、当該所定期間（例えば、１０分または１時間）における電流及び電圧等の平均値を算出して、充放電履歴を更新することにしてもよい。これによっても、データ量を圧縮することができる。

　（実施の形態１の変形例２）
　次に、上記実施の形態１の変形例２について、説明する。上記実施の形態１では、経時劣化情報及び通電劣化情報は劣化情報データ１５２に予め書き込まれており、この経時劣化情報及び通電劣化情報を用いて、蓄電素子の状態を推定することとした。これに対し、本変形例では、劣化情報データ１５２に書き込まれた経時劣化情報及び通電劣化情報を補正し、補正後の経時劣化情報及び通電劣化情報を用いて蓄電素子の状態を推定する。以下、本変形例について、詳細に説明する。

　図１８Ａ及び図１８Ｂは、本発明の実施の形態１の変形例２に係る劣化値推定部１３０が経時劣化情報及び通電劣化情報を補正する処理を説明する図である。なお、本変形例は、以下で説明する部分以外は上記実施の形態１と同様の機能を有し、本変形例における全体的な構成は、上記実施の形態１における図２と同様の構成を有するため、図２に対応するブロック図及び各部の詳細な説明については省略する。

　上記実施の形態１の図４Ａでの説明において、使用温度Ｔにおける劣化係数ａは、アレニウスプロットの傾きα及び切片βを用いて、ｌｎ（ａ）＝－α（１０^３／Ｔ）＋βによって表すことができることとした。そして、この傾きα及び切片βは、蓄電素子２００のＳＯＣに依存するため、図１８Ａに示すように、傾きα及び切片βのＳＯＣ依存性を、例えば、三次関数（ｙ＝ｐｘ^３＋ｑｘ^２＋ｒｘ＋ｓ）を用いて近似することができる。この三次関数の各項の４つの係数（ｐ、ｑ、ｒ、ｓ）を、説明変数とする。

　つまり、傾きα及び切片βのそれぞれについて４つずつの説明変数が必要となるため、経時劣化情報としての経時劣化係数については、説明変数の個数は８個となる。また、通電劣化情報としての通電劣化係数はＳＯＣには依存しないため、通電劣化係数については、アレニウスプロットの傾き及び切片をそのまま説明変数として利用できる。このため、通電劣化係数については、説明変数の個数は２個となる。これにより、経時劣化係数及び通電劣化係数を表現するために必要な説明変数は、１０個となる。このため、劣化値推定部１３０は、この１０変数を最適化することで、経時劣化係数及び通電劣化係数を補正する。

　例えば、劣化値推定部１３０は、以下に示す式で算出される値が最小になるように１０変数（ｖ［１０］）を求めることで、１０変数（ｖ［１０］）を最適化する。ここで、以下の式におけるＱ_{２５℃＿ｃｙｃｌｅ}及びＱ_{４５℃＿ｃｙｃｌｅ}は、２５℃及び４５℃における容量の推定値（計算値）であり、Ｐａｔｔｅｒｎは、それぞれの場合の実測値（充放電履歴）である。つまり、劣化値推定部１３０は、劣化係数（経時劣化係数及び通電劣化係数）を算出したい蓄電素子２００の２５℃及び４５℃における推定値と実測値との差が最小になるように、ｖ［１０］を最適化する。なお、使用温度は２５℃及び４５℃には限定されない。

　なお、上記の式は、厳密には、例えば、以下の式として定義できる。ここで、以下の式におけるＱは、残存容量の実測値であり、ｆ関数は、経時劣化を計算する関数であり、ｇ関数は、通電劣化を計算する関数である。また、Ｎは、残存容量の測定数であり、Ｍ_ｉは、ｉ番目の測定値に対する使用履歴情報数である。また、Ｓ_ｊは、ｊ番目の使用履歴情報（ＳＯＣ）であり、Ｔ_ｊは、ｊ番目の使用履歴情報（温度）であり、ｔ_ｊは、ｊ番目の使用履歴情報（時間）である。また、Ｄ_ｊは、ｊ番目の使用履歴情報（ＤＯＤ）であり、Ｃ_ｊは、ｊ番目の使用履歴情報（通電レート）である。また、ｖは、劣化係数を近似的にパラメータ化したものである。つまり、劣化値推定部１３０は、以下の式で算出される値が最小になるように１０変数ｖ_１～ｖ_１０（上記のｖ［１０］）を求めることで、当該１０変数ｖ_１～ｖ_１０を最適化する。なお、劣化値推定部１３０が用いる式は、以下の式には限定されず、様々な式を用いることができる。

　ここで、劣化値推定部１３０は、補正前後の劣化係数に関連性がある場合には、補正前のデータも考慮に入れて、当該１０変数を最適化することができる。補正前後の劣化係数に関連性がある場合とは、使用する電池の正負極材料及び電池設計等から、補正前後で同様の劣化特性となることが想定される場合などである。例えば、劣化値推定部１３０は、計算結果が、図１８Ｂに示すような補正前の劣化係数のＳＯＣ依存性のプロファイルと同様の形状をとるように制約条件を設定して、当該１０変数を最適化する。または、劣化値推定部１３０は、補正前後の電池が充放電の初期段階で同様の充放電履歴を有する場合には、当該初期段階での充放電履歴を考慮に入れることにしてもよい。

　このように、劣化値推定部１３０は、充放電履歴や蓄電素子２００の劣化特性などから、最適な説明変数を算出し、当該最適な説明変数を用いて、劣化係数を補正する。つまり、劣化値推定部１３０は、充放電履歴を用いて経時劣化情報及び通電劣化情報を補正する。そして、劣化値推定部１３０は、補正後の経時劣化情報及び通電劣化情報を用いて、経時劣化値と通電劣化値とを推定する。この劣化値推定部１３０が経時劣化情報及び通電劣化情報を補正して経時劣化値と通電劣化値とを推定する処理について、さらに具体的に説明する。

　図１９Ａ～図１９Ｃは、本発明の実施の形態１の変形例２に係る劣化値推定部１３０が経時劣化情報及び通電劣化情報を補正する前の状態を示す図である。また、図２０Ａ～図２０Ｃは、本発明の実施の形態１の変形例２に係る劣化値推定部１３０が経時劣化情報及び通電劣化情報を補正した後の状態を示す図である。

　まず、図１９Ａに示すように、実測値と推定値（計算値）とで差が生じている場合、劣化係数（経時劣化情報及び通電劣化情報）の補正を行う必要がある。なお、補正前の状態においては、劣化係数ａは、図１９Ｂに示すような値をとり、劣化係数ａにおけるアレニウスプロットの傾きα及び切片βは、図１９Ｃに示すような値をとっていることとする。

　これに対して、劣化値推定部１３０は、傾きα及び切片βを三次関数で近似し、かつ、図１９Ｂに示したグラフと同様の形をとるようにして、説明変数の最適化を行う。これにより、劣化値推定部１３０は、図２０Ｃに示すような補正後の傾きα及び切片βを算出し、図２０Ｂに示すような補正後の劣化係数ａを算出する。この結果、図２０Ａに示すように、補正後の劣化係数ａを用いた推定値（計算値）と実測値とは、非常によく一致することとなり、精度良く推定が行われたことが分かる。このように、劣化値推定部１３０が劣化係数（経時劣化情報及び通電劣化情報）を補正することで、一切の放置試験データを用いることなく、蓄電素子２００の劣化特性を同定することができる。

　なお、劣化値推定部１３０が当該劣化係数を補正する頻度は、特に限定されないが、例えば、３年に１回など、蓄電素子２００の点検周期に合わせて補正を行うことが考えられる。

　以上のように、本発明の実施の形態１の変形例２に係る蓄電素子状態推定装置１００によれば、充放電履歴を用いて経時劣化情報及び通電劣化情報を補正して、経時劣化値と通電劣化値とを推定する。ここで、例えば、蓄電素子の使用中に劣化傾向が変化した場合、推定対象の蓄電素子を変更した場合、または複数の蓄電素子からなる組電池を１つの蓄電素子とみなして推定を行う場合などには、経時劣化情報及び通電劣化情報を新たに取得する必要がある。このため、蓄電素子状態推定装置１００は、経時劣化情報及び通電劣化情報を過去の充放電履歴に応じて補正することで、新たな経時劣化情報及び通電劣化情報を取得することなく、経時劣化値と通電劣化値とを精度良く推定することができる。

　（実施の形態２）
　次に、実施の形態２について、説明する。上記実施の形態１では、１つの蓄電素子２００（または組電池に含まれる複数の蓄電素子２００）に対して１つの蓄電素子状態推定装置１００が配置されていることとした。これに対し、本実施の形態では、複数の組電池に対して１つの蓄電素子状態推定装置１００が配置される。以下、本実施の形態について、詳細に説明する。

　図２１は、本発明の実施の形態２に係る蓄電素子状態推定装置１００を備える蓄電システム１１の機能的な構成を示すブロック図である。なお、本実施の形態が有する蓄電素子状態推定装置１００は、上記実施の形態１が有する蓄電素子状態推定装置１００と同様の機能を有するため、詳細な説明は省略する。

　同図に示すように、蓄電システム１１は、複数の蓄電モジュール４００と、当該複数の蓄電モジュール４００を管理する管理基板５００とを備えている。

　蓄電モジュール４００は、複数の蓄電素子２００と計測基板４１０とを有するいわゆる組電池である。蓄電素子２００は、上記実施の形態１が有する蓄電素子２００と同様の機能を有するため、詳細な説明は省略する。

　計測基板４１０は、蓄電モジュール４００内の複数の蓄電素子２００のそれぞれの電圧を計測したり、当該複数の蓄電素子２００のうちの少なくとも１つの蓄電素子２００の温度を計測したりする。また、計測基板４１０は、他の計測基板４１０や管理基板５００と通信を行い、情報をやりとりする。

　管理基板５００は、主回路の電流を計測したり、データをメモリに記憶させたりメモリから読み出したり、計測基板４１０や外部機器（図示せず）と通信を行い、情報をやりとりしたりする。ここで、管理基板５００は、蓄電素子状態推定装置１００を有している。つまり、管理基板５００は、蓄電素子状態推定装置１００によって、蓄電素子２００のＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ　Ｏｆ　Ｈｅａｌｔｈ、上記実施の形態１では蓄電素子２００の容量）を推定することができ、推定した容量の推移をメモリに記憶する。また、管理基板５００は、当該容量を用いるなどして、蓄電素子２００のＳＯＣを演算（電流積算法及びＳＯＣ－ＯＣＶ換算法の切替による）する機能も有している。

　なお、蓄電素子状態推定装置１００は、蓄電システム１１内の全ての蓄電素子２００のＳＯＨを推定してもよいし、代表的な蓄電素子２００のＳＯＨを推定してもよいし、複数の蓄電素子２００の平均的なＳＯＨを推定してもよい。また、蓄電素子状態推定装置１００は、リアルタイムでＳＯＨを推定してもよいし、所定のタイミングでＳＯＨを推定してもよい。

　以上のように、本発明の実施の形態２に係る蓄電システム１１によれば、複数の蓄電素子２００に対応して１つの蓄電素子状態推定装置１００が設けられているため、蓄電システム１１の簡略化及びコスト低減を図ることができている。

　（実施の形態２の変形例１）
　次に、実施の形態２の変形例１について、説明する。上記実施の形態２では、管理基板５００が蓄電素子状態推定装置１００を有していることとした。これに対し、本変形例では、蓄電素子状態推定装置１００は管理基板とは別に設けられている。以下、本変形例について、詳細に説明する。

　図２２は、本発明の実施の形態２の変形例１に係る蓄電素子状態推定装置１００を備える蓄電システム１２の機能的な構成を示すブロック図である。なお、本変形例が有する蓄電素子状態推定装置１００は、上記実施の形態１が有する蓄電素子状態推定装置１００と同様の機能を有するため、詳細な説明は省略する。

　同図に示すように、蓄電システム１２は、複数の蓄電モジュール４００と、管理基板５０１と、蓄電素子状態推定装置１００とを備えている。言い換えれば、本変形例における蓄電システム１２は、上記実施の形態２の管理基板５００に代えて、管理基板５０１と蓄電素子状態推定装置１００とを別体で備えている。つまり、蓄電素子状態推定装置１００は、複数の蓄電モジュール４００と管理基板５０１とで構成される蓄電装置の外部に配置され、当該蓄電装置と配線によって接続されている。

　このような構成において、管理基板５０１は、主回路の電流を計測したり、データをメモリに記憶させたり、計測基板４１０や外部機器（図示せず）と通信を行い、情報をやりとりしたりする。また、蓄電素子状態推定装置１００は、蓄電素子２００のＳＯＨ（容量）を推定し、推定した容量の推移をメモリに記憶する。また、管理基板５０１は、蓄電素子状態推定装置１００が推定した蓄電素子２００の容量を取得するなどして、蓄電素子２００のＳＯＣを演算する機能も有している。

　以上のように、本発明の実施の形態２の変形例１に係る蓄電システム１２によれば、複数の蓄電モジュール４００と管理基板５０１とで構成される蓄電装置が有する管理基板５０１の外部に、蓄電素子状態推定装置１００が設けられている。ここで、上記実施の形態２のように、管理基板５００が蓄電素子２００の状態を推定する場合には、管理基板５００は膨大な演算を行う必要があるが、本変形例は、管理基板５０１とは別に蓄電素子状態推定装置１００を設けているため、管理基板５０１が行う演算量を低減することができている。

　（実施の形態２の変形例２）
　次に、実施の形態２の変形例２について、説明する。上記実施の形態２の変形例１では、管理基板５０１と蓄電素子状態推定装置１００とは、配線によって有線で接続されていることとした。これに対し、本変形例では、管理基板５０１と蓄電素子状態推定装置１００とは、無線によって、双方向通信が行われる。以下、本変形例について、詳細に説明する。

　図２３は、本発明の実施の形態２の変形例２に係る蓄電素子状態推定装置１００を備える蓄電システム１３の機能的な構成を示すブロック図である。なお、本変形例が有する蓄電素子状態推定装置１００は、上記実施の形態１が有する蓄電素子状態推定装置１００と同様の機能を有するため、詳細な説明は省略する。

　同図に示すように、蓄電システム１３は、上記実施の形態２の変形例１と同様に、複数の蓄電モジュール４００及び管理基板５０１からなる蓄電装置と、蓄電素子状態推定装置１００とを備えているが、当該蓄電装置と蓄電素子状態推定装置１００とは、配線によって接続されていない。つまり、当該蓄電装置と蓄電素子状態推定装置１００とは、無線によって双方向通信が行われ、情報がやりとりされる。その他の構成については、上記実施の形態２またはその変形例１と同様であるため、詳細な説明は省略する。

　具体的には、蓄電素子状態推定装置１００の履歴取得部１１０は、蓄電素子２００を有する蓄電装置から、蓄電素子２００の充放電履歴を受信する。また、蓄電素子状態推定装置１００の状態推定部１４０は、蓄電素子２００の状態を推定し、推定した蓄電素子２００の状態を、当該蓄電装置へ送信する。つまり、蓄電素子状態推定装置１００は、蓄電素子２００の充放電履歴を管理基板５０１から受信し、推定した蓄電素子２００の容量を管理基板５０１へ送信する。

　以上のように、本発明の実施の形態２の変形例２に係る蓄電システム１３によれば、蓄電素子状態推定装置１００が蓄電素子２００を有する蓄電装置から充放電履歴を受信し、また、推定した蓄電素子２００の状態を当該蓄電装置へ送信する。これにより、上記実施の形態２の変形例１と同様に、管理基板５０１が行う演算量を低減することができる。

　なお、本変形例において、蓄電装置と蓄電素子状態推定装置１００とは、無線によって双方向通信を行うこととしたが、蓄電装置と蓄電素子状態推定装置１００とは、通信されない構成でもかまわない。つまり、蓄電素子状態推定装置１００は、蓄電装置とは独立して配置され、ユーザによってデータの入出力が行われる構成でもかまわない。

　以上、本発明の実施の形態及びその変形例に係る蓄電素子状態推定装置１００及び蓄電システム１０について説明したが、本発明は、この実施の形態及びその変形例に限定されるものではない。つまり、今回開示された実施の形態及びその変形例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。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。

　例えば、上記実施の形態及びその変形例では、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００のＳＯＣを含む充放電履歴を取得し、劣化情報取得部１２０は、当該充放電履歴におけるＳＯＣに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を取得することとした。しかし、履歴取得部１１０は、ＳＯＣに代えて、またはＳＯＣとともにＤＯＤ（Ｄｅｐｔｈ　Ｏｆ　Ｄｉｓｃｈａｒｇｅ）を含む充放電履歴を取得し、劣化情報取得部１２０は、当該充放電履歴におけるＤＯＤに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を取得することにしてもよい。つまり、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００のＳＯＣ、ＤＯＤ及び使用温度の少なくとも１つを含む充放電履歴を取得し、劣化情報取得部１２０は、当該充放電履歴における蓄電素子２００のＳＯＣ、ＤＯＤ及び使用温度の少なくとも１つに応じた経時劣化情報及び通電劣化情報を取得することにしてもよい。

　また、上記実施の形態及びその変形例では、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００の使用期間を含む充放電履歴を取得することとした。しかし、履歴取得部１１０は、蓄電素子２００が車に搭載されている電池である場合には、蓄電素子２００の使用期間に代えて、当該車の走行距離を用いることにしてもよい。つまり、充放電履歴データ１５１に当該車の走行距離を書き込むようにして、当該走行距離を用いて所定時点での蓄電素子２００の状態を推定することにしてもかまわない。

　また、上記実施の形態及びその変形例では、履歴取得部１１０が、蓄電素子２００から充放電履歴を検出して取得し、記憶部１５０に当該充放電履歴を記憶させることで、蓄電素子状態推定装置１００は、当該充放電履歴を用いて蓄電素子の状態を推定することとした。しかし、例えば外部の装置が当該充放電履歴を検出してメモリに記憶させている場合には、履歴取得部１１０は当該メモリから充放電履歴を読み出して取得し、蓄電素子状態推定装置１００は、当該充放電履歴を用いて蓄電素子の状態を推定することにしてもよい。このように、外部のメモリから充放電履歴を取得できる場合には、履歴取得部１１０は蓄電素子２００から充放電履歴を検出する必要はない。また、外部のメモリにデータを蓄積できる場合には、蓄電素子状態推定装置１００は、記憶部１５０を備えておらず、記憶部１５０の代わりに当該外部のメモリを使用することにしてもかまわない。

　また、上記実施の形態及びその変形例では、劣化情報（経時劣化情報及び通電劣化情報）は、劣化情報データ１５２に事前に書き込まれており、劣化情報取得部１２０は、劣化情報データ１５２から当該劣化情報を取得することとした。しかし、劣化情報取得部１２０は、所定の数式に従って当該劣化情報を算出することにより、当該劣化情報を取得することにしてもよい。

　また、上記実施の形態及びその変形例では、劣化情報取得部１２０は、劣化情報（経時劣化情報及び通電劣化情報）として、劣化係数（経時劣化係数及び通電劣化係数）を取得することとした。しかし、劣化係数でなくとも劣化の度合いを示す情報であればよく、劣化情報取得部１２０は、例えば、図７Ａ～図７Ｃに示されたような劣化の度合いを示すグラフを表現する数式、または当該グラフそのものを当該劣化情報として取得することにしてもよい。

　また、劣化値推定部１３０は、劣化値（経時劣化値及び通電劣化値）として、蓄電素子２００の劣化量（経時劣化量及び通電劣化量）を推定（算出）することとした。しかし、劣化量でなくとも劣化の量を示す値であればよく、劣化値推定部１３０は、経時劣化及び通電劣化についての容量減少率や容量維持率などを推定（算出）することにしてもよい。

　また、劣化情報取得部１２０は、経時的な劣化を除いた通電による劣化の度合いを示す通電劣化情報を取得し、劣化値推定部１３０は、当該通電劣化情報を用いて通電劣化値を推定することとした。しかし、劣化情報取得部１２０は、当該通電劣化情報に代えて、経時的な劣化を含む通電による劣化の度合いを示す情報（つまり、経時劣化情報を含んだ通電劣化情報）を取得し、劣化値推定部１３０は、当該情報を用いて通電劣化値を推定することにしてもよい。この場合、当該情報（経時劣化情報を含んだ通電劣化情報）を得たときの温度及びＳＯＣから、差し引くべき経時劣化情報が一義的に決まるため、劣化値推定部１３０は、当該情報から経時劣化情報を差し引くことで通電劣化情報を算出し、通電劣化値を推定することができる。

　また、状態推定部１４０は、履歴取得部１１０が取得したデータを参照し、電圧の異常な変化や異常な大電流が流れたことなどを検知して、安全上のアラームを発するような安全状態を推定する機能を有していてもよい。

　また、上記実施の形態及びその変形例では、蓄電素子状態推定装置１００は、蓄電素子２００の経時劣化値及び通電劣化値として、蓄電素子２００の容量維持率（経時劣化量及び通電劣化量）を推定することとした。しかし、蓄電素子状態推定装置１００は、蓄電素子２００の経時劣化値と通電劣化値として、蓄電素子２００の抵抗値を推定することにしてもよい。この場合、例えば、上記実施の形態及びその変形例における「経時劣化量」及び「通電劣化量」は、蓄電素子２００の経時劣化及び通電劣化における抵抗値の増加量とし、「容量維持率」は「抵抗増加率」と読み替えることで、同様の方法により、蓄電素子２００の抵抗値を推定することができる。

　また、本発明に係る蓄電素子状態推定装置１００が備える処理部は、典型的には、集積回路であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現される。つまり、例えば図２４に示すように、本発明は、履歴取得部１１０、劣化情報取得部１２０、劣化値推定部１３０及び状態推定部１４０を備える集積回路１０１として実現される。図２４は、本発明の実施の形態及びその変形例に係る蓄電素子状態推定装置１００を集積回路で実現する構成を示すブロック図である。

　なお、集積回路１０１が備える各処理部は、個別に１チップ化されても良いし、一部または全てを含むように１チップ化されても良い。ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。

　また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用しても良い。

　さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応等が可能性としてあり得る。

　また、本発明は、このような蓄電素子状態推定装置１００として実現することができるだけでなく、蓄電素子状態推定装置１００が行う特徴的な処理をステップとする蓄電素子状態推定方法としても実現することができる。

　また、本発明は、蓄電素子状態推定方法に含まれる特徴的な処理をコンピュータ（プロセッサ）に実行させるプログラムとして実現したり、当該プログラムが記録されたコンピュータ（プロセッサ）読み取り可能な非一時的な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）　Ｄｉｓｃ）、半導体メモリ、フラッシュメモリ、磁気記憶装置、光ディスク、紙テープなどあらゆる媒体として実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体及びインターネット等の伝送媒体を介して流通させることができる。

　また、上記実施の形態及びその変形例に含まれる構成要素を任意に組み合わせて構築される形態も、本発明の範囲内に含まれる。例えば、実施の形態１の変形例１に、実施の形態１の変形例２を適用してもよいし、実施の形態２またはその変形例１、２に、実施の形態１の変形例１または２を適用するなどしてもかまわない。

　本発明は、蓄電素子の状態の推定精度を向上させることができる蓄電素子状態推定装置等に適用できる。

　　１０、１１、１２、１３　蓄電システム
　　１００　蓄電素子状態推定装置
　　１０１　集積回路
　　１１０　履歴取得部
　　１２０　劣化情報取得部
　　１３０　劣化値推定部
　　１４０　状態推定部
　　１５０　記憶部
　　１５１　充放電履歴データ
　　１５２　劣化情報データ
　　２００　蓄電素子
　　３００　収容ケース
　　４００　蓄電モジュール
　　４１０　計測基板
　　５００、５０１　管理基板

Claims

　所定時点での蓄電素子の状態を推定する蓄電素子状態推定装置であって、
　前記所定時点までの前記蓄電素子の充放電履歴を取得する履歴取得部と、
　前記蓄電素子が非通電状態で経時的に劣化する経時劣化の劣化度合いを示す情報を経時劣化情報とし、当該経時的な劣化を除いた通電による劣化である通電劣化の劣化度合いを示す情報を通電劣化情報とし、前記蓄電素子の前記経時劣化の量を示す値を経時劣化値とし、前記蓄電素子の前記通電劣化の量を示す値を通電劣化値とし、前記充放電履歴に応じた前記経時劣化情報と前記通電劣化情報とを用いて、前記所定時点での前記経時劣化値と前記通電劣化値とを推定する劣化値推定部と、
　前記経時劣化値と前記通電劣化値とを用いて、前記所定時点での前記蓄電素子の状態を推定する状態推定部と
　を備える蓄電素子状態推定装置。
　さらに、
　前記経時劣化情報及び前記通電劣化情報を取得する劣化情報取得部を備え、
　前記履歴取得部は、前記所定時点までの複数の期間のそれぞれに対応した充放電履歴である期間別履歴を含む前記充放電履歴を取得し、
　前記劣化情報取得部は、前記期間別履歴のそれぞれに応じた前記経時劣化情報及び前記通電劣化情報を取得し、
　前記劣化値推定部は、前記期間別履歴のそれぞれに応じた前記経時劣化情報及び前記通電劣化情報を用いて、前記期間別履歴ごとに経時劣化値及び通電劣化値を算出し、算出した当該経時劣化値及び当該通電劣化値を前記期間別履歴の経過順に積算して、前記所定時点での前記経時劣化値及び前記通電劣化値を算出する
　請求項１に記載の蓄電素子状態推定装置。
　前記履歴取得部は、第一時点から第二時点までの期間別履歴である第一期間別履歴と、前記第二時点から第三時点までの期間別履歴である第二期間別履歴とを含む前記充放電履歴を取得し、
　前記劣化情報取得部は、前記第一期間別履歴に応じた経時劣化情報である第一経時劣化情報と、前記第二期間別履歴に応じた経時劣化情報である第二経時劣化情報とを取得し、
　前記劣化値推定部は、
　前記第一経時劣化情報を用いて、前記第一時点から前記第二時点までの経時劣化値である第一経時劣化値を算出し、
　前記第一経時劣化値の劣化が行われた状態を開始時点として、前記第二経時劣化情報を用いて、前記第二時点から前記第三時点までの経時劣化値である第二経時劣化値を算出し、
　前記第一経時劣化値と前記第二経時劣化値とを加算して、前記第一時点から前記第三時点までの経時劣化値を算出する
　請求項２に記載の蓄電素子状態推定装置。
　前記履歴取得部は、前記蓄電素子に通電が行われた第四時点から第五時点までの期間別履歴である第三期間別履歴と、前記第五時点以降に前記蓄電素子に通電が行われた第六時点から第七時点までの期間別履歴である第四期間別履歴とを含む前記充放電履歴を取得し、
　前記劣化情報取得部は、前記第三期間別履歴に応じた通電劣化情報である第一通電劣化情報と、前記第四期間別履歴に応じた通電劣化情報である第二通電劣化情報とを取得し、
　前記劣化値推定部は、
　前記第一通電劣化情報を用いて、前記第四時点から前記第五時点までの通電劣化値である第一通電劣化値を算出し、
　前記第一通電劣化値の劣化が行われた状態を開始時点として、前記第二通電劣化情報を用いて、前記第六時点から前記第七時点までの通電劣化値である第二通電劣化値を算出し、
　前記第一通電劣化値と前記第二通電劣化値とを加算して、前記第四時点から前記第七時点までの通電劣化値を算出する
　請求項２または３に記載の蓄電素子状態推定装置。
　前記履歴取得部は、前記蓄電素子のＳＯＣの複数の時点における平均値である平均ＳＯＣ及び当該複数の時点における変動量であるＳＯＣ変動量と、前記蓄電素子の温度の当該複数の時点における平均値である平均温度とを含む前記充放電履歴を取得し、
　前記劣化値推定部は、前記充放電履歴に含まれる前記平均ＳＯＣと前記ＳＯＣ変動量と前記平均温度とを用いて、前記経時劣化値と前記通電劣化値とを推定する
　請求項１～４のいずれか１項に記載の蓄電素子状態推定装置。
　前記履歴取得部は、取得した前記充放電履歴を、所定期間ごとの充放電履歴に更新する
　請求項１～５のいずれか１項に記載の蓄電素子状態推定装置。
　前記劣化値推定部は、前記充放電履歴を用いて前記経時劣化情報及び前記通電劣化情報を補正し、補正後の前記経時劣化情報及び前記通電劣化情報を用いて前記経時劣化値と前記通電劣化値とを推定する
　請求項１～６のいずれか１項に記載の蓄電素子状態推定装置。
　前記所定時点は、将来の時点であり、
　前記履歴取得部は、過去の充放電履歴を取得して、当該将来の時点までの充放電履歴を推定することにより、当該将来の時点までの充放電履歴を取得し、
　前記劣化値推定部は、当該将来の時点までの充放電履歴に応じた前記経時劣化情報と前記通電劣化情報とを用いて、当該将来の時点での前記経時劣化値と前記通電劣化値とを推定し、
　前記状態推定部は、当該将来の時点での前記経時劣化値と前記通電劣化値とを用いて、当該将来の時点での前記蓄電素子の状態を推定する
　請求項１～７のいずれか１項に記載の蓄電素子状態推定装置。
　前記履歴取得部は、前記蓄電素子を有する蓄電装置から前記充放電履歴を受信し、
　前記状態推定部は、推定した前記蓄電素子の状態を前記蓄電装置へ送信する
　請求項１～８のいずれか１項に記載の蓄電素子状態推定装置。
　複数の蓄電素子と、
　前記複数の蓄電素子の所定時点での状態を推定する請求項１～９のいずれか１項に記載の蓄電素子状態推定装置と
　を備える蓄電システム。
　所定時点での蓄電素子の状態を推定する蓄電素子状態推定方法であって、
　前記所定時点までの前記蓄電素子の充放電履歴を取得する履歴取得ステップと、
　前記蓄電素子が非通電状態で経時的に劣化する経時劣化の劣化度合いを示す情報を経時劣化情報とし、当該経時的な劣化を除いた通電による劣化である通電劣化の劣化度合いを示す情報を通電劣化情報とし、前記蓄電素子の前記経時劣化の量を示す値を経時劣化値とし、前記蓄電素子の前記通電劣化の量を示す値を通電劣化値とし、前記充放電履歴に応じた前記経時劣化情報と前記通電劣化情報とを用いて、前記所定時点での前記経時劣化値と前記通電劣化値とを推定する劣化値推定ステップと、
　前記経時劣化値と前記通電劣化値とを用いて、前記所定時点での前記蓄電素子の状態を推定する状態推定ステップと
　を含む蓄電素子状態推定方法。
　請求項１１に記載の蓄電素子状態推定方法に含まれるステップをプロセッサに実行させるためのプログラム。
　請求項１２に記載のプログラムが記録された記録媒体。