WO2023181111A1 - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

［課題］蓄電池の状態を評価する情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム及びコンピュータプログラムを提供する。 ［解決手段］本実施形態に係る情報処理装置は、充放電指令値に従って充放電制御される蓄電池の電圧値と充電量との測定データに基づき、前記充電量に対する前記電圧値の傾きを示す第１傾き情報を算出する傾き情報算出部と、前記第１傾き情報と、前記測定データにおける前記電圧値の幅に応じた第２情報とに基づき、前記蓄電池の状態を推定する状態推定部と、を備える。

Description

情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム及びコンピュータプログラム

　本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム及びコンピュータプログラムに関する。

　電力系統における電力品質を向上させるなどの目的のために、蓄電システム（ＢＥＳＳ：Ｂａｔｔｅｒｙ　Ｅｎｅｒｇｙ　Ｓｔｏｒａｇｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）が利用される。例えば、電力系統によって供給される電力を安定させたり、電力系統における周波数の変動を抑制したりする場合に、蓄電システムが利用される。蓄電システムを長期にわたって運用していくためには、蓄電システムの劣化の状態（健全度）を評価することが必要である。電力系統の電力品質を向上させる用途に用いられる場合、蓄電システムは、基本的に２４時間／３６５日運転稼働する。このため、蓄電システムの健全度の評価は、蓄電システムの稼働を停止させずに行うことが望まれる。

　蓄電システムの健全度を評価する方法として、事前に稼働している蓄電システムから測定データを取得し、その測定データに基づいて健全度評価用のデータベースを作成する方法がある。例えば、電力系統における周波数変動抑制の用途を想定した場合に、蓄電システムは充電と放電とが短い時間で繰り返されるサイクル充放電によって劣化が進行する。様々な劣化の進行状態の蓄電システムを対象に、稼働中の蓄電システムから測定データを取得するとともに健全度を測定し、測定データと健全度とを教師データとしてデータベースを生成する。このデータベースを用いて、評価対象の蓄電システムの健全度を評価できる。

　蓄電システムは周波数変動抑制の用途の他、電力需給調整の用途に用いられることも考えられる。電力需給調整の用途では、例えば電力需要が高い場合に、一度に電力を放電し、放電完了後に、一度に充電するように蓄電システムは用いられる。この用途では、蓄電システムは満充電の状態を維持しておく時間が長く、満充電から放電開始までの期間の長さに応じて、貯蔵劣化又はフロート劣化が進行する。貯蔵劣化又はフロート劣化が引き起こす電池セルの劣化は、サイクル劣化とは異なった形で測定データに表れることが多い。このため上述のデータベースを生成する方法では、蓄電システムの健全度を評価できない。

特許第６３１３５０２号公報 特許第６７５９４６６号公報 特開２０２０－１１９７１２号公報

　本発明の実施形態は、蓄電池の状態を評価する情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム及びコンピュータプログラムを提供する。

　本実施形態に係る情報処理装置は、充放電指令値に従って充放電制御される蓄電池の電圧値と充電量との測定データに基づき、前記充電量に対する前記電圧値の傾きを示す第１傾き情報を算出する傾き情報算出部と、前記第１傾き情報と、前記測定データにおける前記電圧値の幅に応じた第２傾き情報とに基づき、前記蓄電池の状態を推定する状態推定部と、を備える。

本発明の実施形態に係る情報処理システムとして蓄電池評価システムの全体構成のブロック図。 蓄電池の構成例を示す図。 電池モジュールの構成の一例を示す図。 充放電情報ＤＢの例を示す図。 横軸をＳｏＣ、縦軸を電圧とする座標系にＳｏＣと電圧とを含むＱＶデータをプロットしたグラフの例を示す図。 ＯＣＶ推定データの一例を示す図。 蓄電池のそれぞれ異なる期間で取得された測定データに基づく電圧分布情報を示す図。 図７の各電圧分布情報から算出されたＯＣＶ推定データの例を示す図。 図５のＱＶプロット（電圧分布情報）を対象に劣化特徴量を算出する例を模式的に示す図。 参照ＤＢ１６の一例を示す図。 蓄電池のＳｏＨを推定する処理の具体例を説明するための図である。 本実施形態に係る蓄電池評価装置の動作の一例のフローチャート。 本実施形態の第２変形例に係る蓄電池評価システムの一例のブロック図。 充放電指令値の分布の例を示す図。 本実施形態の第２変形例に係る参照ＤＢの例を示す図。 本発明の実施形態に係る蓄電池評価装置のハードウェア構成例を示す図。

　以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。

　図１は、本実施形態に係る情報処理システムとして蓄電池評価システム１の全体構成のブロック図である。図１の蓄電池評価システム１は、本実施形態に係る情報処理装置である蓄電池評価装置１０１と、１つ又は複数の蓄電池２０１と、監視システム３０１とを備えている。監視システム３０１は通信ネットワークを介して蓄電池評価装置１０１と接続されている。蓄電池２０１は通信ネットワークを介して蓄電池２０１と接続されている。これらの通信ネットワークは、インターネット等の広域ネットワーク又は無線ＬＡＮ等のローカルネットワークでもよいし、有線ケーブルでもよい。蓄電池２０１は二次電池とも呼ばれる。以下では蓄電池に呼び方を統一する。

　蓄電池２０１は、電気エネルギーを充電および放電可能な電池である。蓄電池２０１は、電力系統、又はＶＰＰ（Virtual Power Plant）などの電力ネットワークに接続されて用いられる。蓄電池２０１は電力ネットワークに直接接続されてもよいし、ＥＶ、自動車、鉄道又は産業機器などのマシンに搭載された状態で、電力ネットワークに接続されてもよい。電力系統に接続される場合、蓄電池２０１は主として電力系統における周波数変動抑制の用途に用いられる。但し、蓄電池２０１が、電力系統において電力需給調整の用途に用いられる場合もある。また、蓄電池２０１はＶＰＰ等の電力ネットワークに接続される場合、主として電力需給調整の用途に用いられる。蓄電池２０１が周波数変動抑制の用途に用いられた後、リユースによりＶＰＰで電力需給調整の用途に用いられる場合もある。その他、様々な用語で蓄電池２０１は用いられ得る。

　図２は、蓄電池２０１の構成例を示す図である。蓄電池２０１は、複数の電池盤３１が並列に接続された電池アレイを含む蓄電システムである。各電池盤３１において、複数の電池モジュール３２が直列に接続されている。各電池盤３１は、ＢＭＵ（Battery Management Unit）３３を備えている。複数の電池モジュール３２が並列に接続されてもよいし、複数の電池モジュール３２が直列かつ並列に接続されてもよい。また、複数の電池盤が、直列または直並列に接続されていてもよい。ＢＭＵ３３は、蓄電池評価装置１０１に対して情報を送受信する通信部を備えていてもよい。通信部は、電池盤３１の内部に配置されていても、電池盤３１の外部に配置されていてもよい。

　図３は、電池モジュール３２の構成の一例を示す図である。電池モジュール３２は、直列かつ並列に接続された複数の電池セル（セル）３４を備える。複数のセル３４が直列に接続された構成、並列に接続された構成、又は、直列と並列を組み合わせた構成も可能である。電池モジュール３２がＣＭＵ（Ｃｅｌｌ　Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　Ｕｎｉｔ：セル監視部）を備えていてもよい。セル３４は、充放電が可能な単位電池である。例えば、リチウムイオン電池、リチウムイオンポリマー電池、鉛蓄電池、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池などが挙げられる。

　各セル３４に対して、電圧、電流、温度、ＳｏＣ（State of Charge）等のパラメータを測定する計測部（図示せず）が配置されている。同様に、各電池モジュール３２に対して、電池モジュールの電圧、電流、温度、ＳｏＣ等のパラメータを測定する計測部（図示せず）が配置されている。また、各電池盤３１に対して、電池盤の電圧、電流、温度、ＳｏＣ等のパラメータを測定する計測部（図示せず）が配置されている。また電池アレイに対して、電池アレイの電圧、電流、温度、ＳｏＣ（State of Charge）等のパラメータを測定する計測部（図示せず）が配置されている。ここでは、セル、電池モジュール、電池盤、および電池アレイのすべてに対して、電圧、電流、温度等を測定する計測部が配置されているとしたが、これらの一部の種類にのみ配置されていてもよい。また、すべてのセルではなく、一部のセル、一部の電池モジュール、一部の電池盤にのみ計測部が配置されてもよい。

　ＳｏＣは、蓄電池に蓄積されている充電量（電荷量）を、定格容量（蓄電池の仕様の満充電容量、すなわち蓄電池が劣化する前の最大の充電量）で除した割合である。ここでは蓄電池の充電量を表す値として相対値をＳｏＣとして用いたが、実際に蓄電池２０１に蓄積されている電力量（ｋＷｈ）をＳｏＣとして用いてもよい。

　蓄電池２０１は、蓄電池２０１の測定データを蓄電池評価装置１０１に送出する。測定データは、計測部により測定されたパラメータ（電圧、電流、温度等）および測定時刻を含んでもよい。測定時刻は、蓄電池２０１に時計を配置しておき、パラメータの取得時に時計の時刻を取得してもよい。

　本実施形態の蓄電池評価装置１０１は、評価対象となる蓄電池２０１の状態を評価する。具体的には、蓄電池２０１の健全度（ＳｏＨ：State of Health）又は劣化状態を評価する。ここでいう蓄電池２０１の評価又は蓄電システムの評価とは、一例として蓄電池２０１に含まれる電池セルすべての集合体を評価することであり、蓄電池に含まれる計測部や、セル監視部、コントローラを評価するのとは異なる。また、蓄電池２０１の評価は、電池セルのすべての集合体を評価することに限定されず、セル単体から、セルが複数集まった集合の階層構造まで、測定値が取得できる限り、任意の階層に対して評価を行うことができる。本実施形態に係る蓄電池評価装置１０１は、セル、電池モジュール（実際には電池モジュールに含まれるセルの集合体）、電池盤（実際には電池盤に含まれるセルの集合体）など、任意の電池セル集合単位を評価することを含む。

　ＳｏＨは、蓄電池の劣化状態を示す指標である。ＳｏＨを、蓄電池の仕様の満充電容量に対する評価時点の満充電容量の割合とする。評価時点は、任意の時点でよい。なお、蓄電池の劣化状態をどのようにして表すかは、適宜に定めてよい。例えば、劣化によって低下する満充電容量、劣化によって増加する内部抵抗などを用いて定義してもよい。

　蓄電池２０１は、上位のエネルギー管理システムからの充放電指令（充電指令又は放電指令の少なくとも一方）を受けて、蓄電池２０１が接続されている電力系統または電力ネットワークに対して充放電を行う。充放電指令は例えば一定時間ごとに与えられる。上位のエネルギー管理システムは、例えば地域内の複数の蓄電池を管理し、地域内の複数の蓄電池を１つの大きな蓄電システムに見立てて、地域内の各蓄電池の充放電電力量を決定し、個々の蓄電池２０１に、時間に応じて充放電指令を送る。各蓄電池は、充放電指令を解釈及び実行することにより、充放電を行う。

　蓄電池評価装置１０１のデータ入力部１１は、評価対象の蓄電池２０１から充放電指令ごとに測定される測定データを充放電指令値とともに取得し、取得した測定データ及び充放電指令値を充放電情報ＤＢ１２に格納する。データ入力部１１は、１日、１週間、１月など、評価を行う対象となる期間分の測定データ及び充放電指令値をまとめて蓄電池２０１から取得してもよい。測定データの取得先は蓄電池２０１に限定されず、蓄電池２０１の測定データを収集及び管理する管理サーバが存在する場合に、管理サーバから蓄電池２０１の測定データを取得してもよい。またデータ入力部１１は、蓄電池２０１が実行した充放電指令値を上記のエネルギー管理システムから取得してもよい。なお蓄電池２０１における測定データの取得は、充放電指令の実行ごとに行う必要はなく、例えば連続する２つの充放電指令の実行間で含む数回測定データを取得してもよいし、複数の充放電指令の実行ごとに１回測定データを取得してもよい。

　図４は、充放電情報ＤＢ１２の例を示す。時刻、充放電指令値、充電量、電圧及び温度等を含む充放電データが時系列に格納されている。時刻ｔ１～ｔｎは、充放電指令時刻又は測定時刻に対応する。図４に示した項目は一例であり、ここに存在しない項目（例えば電流又は湿度など）が追加されてもよいし、一部の項目（例えば温度）が存在しなくてもよい。

　Ｐ１，Ｐ２、・・・，Ｐｎは、時刻ｔ１～ｔｎにおける充放電指令値が示す電力値である。Ｐｘは、時刻ｘにおける充放電指令値が指示する電力値を意味する。Ｐ１、・・・、Ｐｎは符号付の数値である。一例として、正値は放電、負値は充電を表すとするが、逆でもよい。充放電指令値が示す電力値の代わりに、蓄電池２０１から測定された電流と電圧とに基づき電力値を計算してもよい。

　Ｑ１，Ｑ２、・・・Ｑｎは、時刻ｔ１～ｔｎにおける蓄電池２０１の充電量（ＳｏＣ）である。Ｑｘは、時刻ｘにおける蓄電池２０１のＳｏＣを意味する。ＳｏＣは、蓄電池２０１に蓄積されている充電量（電荷量）を、定格容量で除した割合である。ここでは蓄電池２０１の充電量を表す値として相対値であるＳｏＣを用いたが、実際に蓄電池２０１に蓄積されている電力量（ｋＷｈ）を用いてもよい。蓄電池２０１のＳｏＣの情報を直接取得できない場合、電流値を累積することによりＳｏＣを計算してもよい。

　Ｔ１，Ｔ２、・・・Ｔｎは、時刻ｔ１～ｔｎにおける蓄電池２０１の温度を表す。Ｔｘは、時刻ｘにおける蓄電池２０１の温度を意味する。

　図４における時刻ｔ１の充放電データは、充放電指令値Ｐ１、充電量（ＳｏＣ）Ｑ１、電圧Ｖ１、及び温度Ｔ１を含む。これは、充放電指令値Ｐ１の充放電が電圧Ｖ１の充電電圧又は放電電圧で時刻ｔ１に実行され、この結果、蓄電池２０１のＳｏＣはＱ１になり、このときの蓄電池２０１の温度がＴ１であることを意味する。時刻ｔ２～ｔｎの測定データも同様にして解釈される。

　代表温度算出部１５は、評価対象期間における蓄電池２０１の測定データに基づき、蓄電池２０１の代表温度を算出する。例えば測定データに含まれる蓄電池２０１の温度の平均を代表温度とする。評価対象期間において蓄電池２０１の滞在時間が最も長い又は閾値以上の温度を、代表温度としてもよい。その他の方法で、代表温度を決定してもよい。

　電圧分布算出部１４は、蓄電池２０１の評価対象期間に含まれる複数の測定データにおける電圧とＳｏＣとを用いて、電圧分布情報を算出する。具体的には、電圧分布算出部１４は、充放電情報ＤＢ１２における測定期間の測定データにおける電圧とＳｏＣとを含むデータ（ＱＶデータ）を、横軸をＳｏＣ、縦軸を電圧とする座標系にプロットする。これにより、ＳｏＣに対する電圧の分布を表す電圧分布情報を得る。

　図５は、横軸をＳｏＣ、縦軸を電圧とする座標系にＳｏＣと電圧とを含むＱＶデータをプロットしたグラフの例を示す。プロットした点が時系列に線で結ばれている。図５のデータをＱＶプロットとも呼ぶ。この例では、充電と放電が何度も繰り返されており（例えばサイクル充電）、低いＳｏＣと高いＳｏＣの間を何往復もする複雑な曲線となっている。測定期間は、一例として１日であり、この場合、プロットに必要なデータは１日分のデータである。但し、測定期間は、１日（２４時間）より短い時間でもよいし、２日以上でもよいし、１週間、１ヶ月などでもよい。

　ＯＣＶ算出部１８は、電圧分布情報に基づき蓄電池２０１の開回路電圧（ＯＣＶ）を推定する。すなわち、ＯＣＶ算出部１８は、ＯＣＶを模擬的に生成する。ＯＣＶは、蓄電池２０１が通電していない（電圧が印加されていない又は電流が流れていない）状態での蓄電池２０１の電圧である。

　ＯＣＶの推定は、一例としてＳｏＣに対する電圧（Ｖ）の移動平均を計算することで行うことができる。具体的には、ＳｏＣと電圧との組のデータ（ＱＶデータ）をＳｏＣの昇順にソートする。すなわち、ＳｏＣの小さい順にデータを並べる。ソート後のデータに基づき、ＳｏＣに対して、電圧の移動平均を計算する。これによりＳｏＣに対する電圧値の移動平均データを得る。この移動平均データが、ＯＣＶの推定データ（ＯＣＶ推定データ又はＯＣＶグラフ）である。この方法で推定したＯＣＶを生成ＯＣＶ、生成ＯＣＶとＳｏＣとの組のデータを生成ＯＣＶデータ、当該生成ＯＣＶデータをＱＶ座標系にプロットしたものをＱＶプロット（生成ＯＣＶ）と記載する場合がある。ＯＣＶの推定方法は他の方法でもよい。例えば回帰分析によりＳｏＣによって電圧を回帰するグラフを生成し、生成したグラフをＯＣＶグラフとしてもよい。その他にもＯＣＶを推定する方法は様々可能である。またＯＣＶ推定データ又はＯＣＶグラフは、充電量と電圧値との関係を表す関数又はグラフの一例であり、当該関係を示すことが可能であれば、他の関数又はグラフでもよい。以下の説明では、ＯＣＶの推定をＳｏＣに対する電圧（Ｖ）の移動平均を計算することで行った場合を想定する。

　図６は、ＯＣＶ推定データとして、ＱＶプロット（生成ＯＣＶ）の一例を示す。このグラフ（ＯＣＶグラフ）は、ＳｏＣに対するＯＣＶの推定値（生成ＯＣＶ）を表し、生成ＯＣＶグラフとも記載するこの例では、グラフの右端が、生成ＯＣＶの最大電圧及び最大ＳｏＣに対応する。グラフの左端が、生成ＯＣＶの最小電圧及び最小ＳｏＣに対応する。

　蓄電池のフロート劣化又は貯蔵劣化が進むと生成ＯＣＶグラフの傾きは大きくなる。サイクル劣化が進んだ場合も生成ＯＣＶグラフの傾きは大きくなるが、サイクル劣化の場合は、電圧分布における電圧の範囲（例えば電圧の標準偏差等）の変化の方が支配的である。なお、サイクル劣化は、主に内部抵抗の変化（内部抵抗の増加）と、生成ＯＣＶの傾きの変化（傾きが大きくなる）として現れ、いずれの変化も電池容量の低下につながる。貯蔵劣化及びフロート劣化はほぼ生成ＯＣＶの傾きの変化として現れる。貯蔵劣化とフロート劣化を比較すると、傾きの変化率は、フロート劣化の方が大きい（劣化が早い）。

　図７を用いて、蓄電池のフロート劣化又は貯蔵劣化が進むとＯＣＶグラフの傾きが大きくなる例を示す。

　図７は、蓄電池のそれぞれ異なる期間で取得された測定データに基づき生成された電圧分布情報である。電圧分布情報Ａ１が最も劣化が進んでいない期間で測定され、電圧分布情報Ａ２、Ａ３、Ａ４の順で劣化が進んでいる。ここでの劣化は主にフロート劣化又は貯蔵劣化を想定する。

　図８は、図７の電圧分布情報（ＱＶプロット）Ａ１～Ａ４から算出されたＯＣＶ推定データ（ＱＶプロット（生成ＯＣＶ））Ｇ１～Ｇ４の例を示す。ＯＣＶ推定データＧ１が最も劣化が進んでいない期間で測定され、ＯＣＶ推定データＧ２、Ｇ３、Ｇ４の順で劣化が進んでいる。劣化が進むほど、生成ＯＣＶの傾きは大きくなる。換言すると、劣化が進むほど、ＯＣＶ推定データ（生成ＯＣＶグラフ）の最小ＳｏＣと最大ＳｏＣとの範囲（ＳｏＣ幅）は狭くなる。

　ＯＣＶ算出部１８は、ＯＣＶ推定データ（ＯＣＶグラフ）の傾き、及びＳｏＣ範囲の大きさ（最大ＳｏＣと最小ＳｏＣとの差分）を算出する。ＯＣＶ推定データの傾きは、蓄電池２０１の測定データにおいて充電量に対する電圧値の変化を示す第１情報の一例に対応する。ＳｏＣ範囲は、蓄電池２０１の測定データにおける充電量の範囲に対応する。

　ＳｏＣ範囲は、最小ＳｏＣと最大ＳｏＣとの間の部分に対応する。最小ＳｏＣは、ＯＣＶの推定データにおいて最小の生成ＯＣＶに対応するＳｏＣでもよい。最大ＳｏＣは、ＯＣＶの推定データにおいて最大の生成ＯＣＶに対応するＳｏＣでもよい。

　ＯＣＶ推定データの傾きは、生成ＯＣＶグラフを近似する直線の傾きとして算出されることができる。一例として、生成ＯＣＶグラフとの自乗誤差を最小又は閾値以下にする直線を最小自乗法により算出し、算出した直線の傾きを、ＯＣＶ推定データの傾きとすることができる。あるいは、生成ＯＣＶグラフの両端を結ぶ直線の傾きを、ＯＣＶ推定データの傾きとしてもよい。あるいは、生成ＯＣＶグラフにおいて所定のＳｏＣに対応する位置（座標）を特定し、特定した位置の接線を、ＯＣＶ推定データの傾きとしてもよい。充電量に対する電圧値の変化として生成OCVグラフの傾きを算出したが、当該変化を算出できる限り、他の方法でもよい。例えば電圧分布情報（ＱＶプロット）を近似する直線を算出し、当該直線の傾きを、充電量に対する電圧値の変化を示す第１情報としてもよい。あるいは、充電量と電圧値との関係を表す関数又はグラフを生成し、当該関数またはグラフの傾きを第１情報として算出してもよい。

　劣化特徴量算出部１７は、電圧分布情報に基づき電圧の範囲（広がり）に関する特徴量（劣化特徴量）を算出する。劣化特徴量の例として、電圧の標準偏差がある。標準偏差の算出は、電圧分布情報におけるＳｏＣ全範囲を対象としてもよいし、所定のＳｏＣ範囲を対象としてもよい。蓄電池２０１の温度に応じて、ＳｏＨとの関連性が高いＳｏＣ範囲が変わり得るため、蓄電池２０１の代表温度に応じて、対象とするＳｏＣの範囲を可変としてもよい。

　図９は、図５のＱＶプロット（電圧分布情報）を対象に劣化特徴量を算出する例を模式的に示す。例えばＳｏＣ全範囲を対象とする場合、電圧範囲Ｄ１に含まれる電圧値を対象に電圧の標準偏差を算出する。ＳｏＣ５０～６０％の範囲を対象とする場合、電圧範囲Ｄ２に含まれる電圧値を対象に標準偏差を算出する。

　標準偏差以外の劣化特徴量の例としては、最大電圧と最小電圧との差分の絶対値がある。絶対値を算出する対象とするＳｏＣ範囲を、標準偏差の場合と同様に決定してもよい。この場合、決定したＳｏＣ範囲内で最大電圧と最小電圧とを特定し、両者の差分の絶対値を算出する。

　参照ＤＢ１６は、過去に充放電を行って劣化させた１つ又は複数の蓄電池（サンプル蓄電池）に関する参照データを含む。参照データは、評価対象となる蓄電池２０１のＳｏＨを推定する際の教師データとして用いられる。充放電として主にサイクル充放電を行ってサンプル蓄電池をサイクル劣化させた場合を想定する。サンプル蓄電池の貯蔵劣化及びフロート劣化は無い、もしくは、サイクル劣化に比べて十分少ない場合を想定する。

　図１０は、参照ＤＢ１６の一例を示す。参照データは、データのＩＤと、劣化特徴量、電圧分布情報、温度、ＳｏＨ（基準ＳｏＨ）を含んでいる。電圧分布情報は、前述した蓄電池２０１で説明した電圧分布情報と同様である。劣化特徴量は、当該サンプル蓄電池の電圧分布情報から算出されたものである。各参照データは、１つのサンプル蓄電池から得られたものでもよいし、複数の蓄電池から得られたものでもよい。参照データに、サンプル蓄電池を識別する情報（電池ＩＤ）を含めてもよい。参照ＤＢ１６において、電圧値の複数の範囲（例えば電圧分布情報）に、複数のＳｏＨ（基準ＳｏＨ）が対応づいている。

　ＳｏＨ推定部１３は、蓄電池２０１の測定データにおける電圧値の範囲に応じて、参照ＤＢ１６から蓄電池２０１の劣化評価（ＳｏＨ評価）に用いる参照データを特定する。具体的には、ＳｏＨ推定部１３は、蓄電池２０１の劣化特徴量に基づき、参照ＤＢ１６から蓄電池２０１の劣化評価（ＳｏＨ評価）に用いる参照データを特定する。例えば、蓄電池２０１の劣化特徴量に一致又は最も近い劣化特徴量を有する参照データを参照ＤＢ１６において特定する。最も近いとは、差分の絶対値が最も小さいことを意味する。

　あるいは、ＳｏＨ推定部１３は、蓄電池２０１の電圧分布情報に一致又は最も距離が近い電圧分布情報を有する参照データを、参照ＤＢ１６において特定してもよい。分布間の距離として、例えば、カルバック・ライブラー距離、ピアソン距離、相対ピアソン距離などを用いることができる。

　ＳｏＨ推定部１３は、劣化特徴量（又は電圧分布情報）と代表温度との両方に基づき、劣化評価に用いる参照データを特定してもよい。一例としてＳｏＨ推定部１３は、代表温度が一致する複数の参照データを取得し、複数の参照データの中から、蓄電池２０１の劣化特徴量に一致又は最も近い劣化特徴量を有する参照データを特定する。

　以下、特定した参照データを、対象参照データと呼称する場合もある。対象参照データにおけるＳｏＨ（基準ＳｏＨ）は、蓄電池２０１が主としてサイクル劣化のみ受けた基準となる状態（基準状態）に対応する。

　ＳｏＨ推定部１３は、特定した参照データ（対象参照データ）における電圧分布情報に基づきＯＣＶの推定を行うことを指示する指示データをＯＣＶ算出部１８に送る。ＯＣＶ算出部１８は、指示データに従って、対象参照データの電圧分布情報に基づき、ＯＣＶを推定し、ＳｏＣと生成ＯＣＶとの組のデータ（生成ＯＣＶデータ）から、ＯＣＶ推定データ（生成ＯＣＶグラフ）を得る。予めＯＣＶの推定を行ってＯＣＶ推定データを生成しておき、ＯＣＶ推定データを参照ＤＢ１６に、参照データの一部として、格納しておいてもよい。この場合、ＳｏＨ推定部１３は、参照ＤＢ１６から、対象参照データに含まれるＯＣＶ推定データを取得すればよい。ＯＣＶ算出部１８は、ＯＣＶ推定データの傾きを算出する。ＯＣＶ推定データの傾きを予め参照ＤＢ１６に参照データの一部として格納しておいてもよい。

　対象参照データにおける電圧分布情報に基づき推定したＯＣＶ推定データの傾きは、充電量に対する電圧値の基準変化を表す第２情報に対応する。このようにＳｏＨ推定部１３は、蓄電池２０１の電圧値の範囲に応じて、充電量に対する電圧値の基準変化を表す第２情報（本例ではＯＣＶ推定データの傾き）を取得する。取得の方法は、対象参照データにおける電圧分布情報に基づきＯＣＶ推定データを推定し、ＯＣＶ推定データの傾きを取得する方法でも、予め傾きを参照ＤＢ１６に格納しておき、当該傾きを読み出す方法でもどちらでもよい。いずれの方法においても、電圧値の複数の範囲に複数の第２情報が予め関連付いており、蓄電池２０１の測定データにおける電圧値の範囲に対応する第２情報を取得している。

　ＯＣＶ傾き比較部１９は、蓄電池２０１のＯＣＶ推定データに基づき算出した生成ＯＣＶ傾き（対象ＯＣＶ傾きと呼ぶ）と、対象参照データに基づき算出した生成ＯＣＶ傾き（基準ＯＣＶ傾きと呼ぶ）とを比較する。ＯＣＶ傾き比較部１９は、比較の結果を示す情報をＳｏＨ推定部１３に提供する。対象ＯＣＶ傾きは、蓄電池２０１の測定データに基づく第１情報が示す変化に対応し、基準ＯＣＶ傾きは、対象参照データに基づく第２情報が示す変化に対応する。

　ＳｏＨ推定部１３は、対象ＯＣＶ傾きと基準ＯＣＶ傾きとが一致する場合、もしくは対象ＯＣＶ傾きと基準ＯＣＶ傾きとの差が閾値未満の場合、対象参照データに含まれるＳｏＨに補正の必要はないと判断する。つまりこの場合、蓄電池２０１のフロート劣化又は貯蔵劣化は発生していない又はほとんど発生していないとみなす。ＳｏＨ推定部１３は、対象参照データに含まれるＳｏＨ（基準ＳｏＨ）を、蓄電池２０１のＳｏＨとする。対象参照データにおける基準ＳｏＨは、蓄電池２０１の基準状態（サイクル劣化を受けていない状態）に対応する。

　ＳｏＨ推定部１３は、対象ＯＣＶ傾きと基準ＯＣＶ傾きとの差が閾値以上の場合、対象参照データに含まれるＳｏＨ（基準ＳｏＨ）に補正の必要があると判断する。つまりこの場合、蓄電池２０１のサイクル劣化は対象参照データのサンプル蓄電池と同じ又は同程度であっても、蓄電池２０１には、サンプル蓄電池と異なり、フロート劣化又は貯蔵劣化が発生していると解釈する。ＳｏＨ推定部１３は、対象ＯＣＶ傾きと基準ＯＣＶ傾きとの差が大きいほど、フロート劣化及び貯蔵劣化の少なくとも一方がより進んでいることを決定する。参照ＤＢ１６に格納されているＳｏＨ（基準ＳｏＨ）は、サイクル劣化のみを有すると想定されるサンプル蓄電池のＳｏＨであるため、当該サンプル蓄電池のフロート劣化又は貯蔵劣化も考慮したＳｏＨを得るためには、特定参照データに含まれるＳｏＨを補正する必要がある。このように、ＳｏＨ推定部１３は、蓄電池２０１の測定データにおける電圧値の範囲に対応する基準ＳｏＨ（対象参照データにおけるＳｏＨ）を、蓄電池２０１の基準状態として取得し、取得した基準ＳｏＨを補正（基準状態が示す情報を補正）することを決定する。

　ＳｏＨ補正部２０は、対象参照データに含まれるＳｏＨ（基準ＳｏＨ）を、蓄電池２０１の電圧分布情報（対象電圧分布情報と呼ぶ）と、対象参照データに含まれる電圧分布情報（基準電圧分布情報と呼ぶ）とに基づき補正する。具体的には、対象電圧分布情報に基づき最大ＳｏＣと最小ＳｏＣとを特定し、最大ＳｏＣと最小ＳｏＣとの差分（ΔＳｏＣ＿ｅと記載する）、すなわちＳｏＣ幅を計算する。また、基準電圧分布情報に基づき、最大ＳｏＣと最小ＳｏＣとを特定し、最大ＳｏＣと最小ＳｏＣとの差分（ΔＳｏＣ＿ｒと記載する）、すなわちＳｏＣ幅を計算する。予め参照ＤＢ１６に、参照データの一部として、ΔＳｏＣ＿ｒが格納されていてもよい。この場合、ＳｏＨ補正部２０は、参照ＤＢ１６から、対象参照データに含まれている差分ΔＳｏＣ＿ｒを取得すればよい。

　ＳｏＨ補正部２０は、ΔＳｏＣ＿ｅとΔＳｏＣ＿ｒとの比（又は差分）を、対象参照データに含まれるＳｏＨ（基準ＳｏＨ）に乗じることにより、基準ＳｏＨを補正する。すなわち、蓄電池２０１の基準状態を示す情報を、ΔＳｏＣ＿ｅとΔＳｏＣ＿ｒとの比（又は差分）に応じて補正する。これにより、蓄電池２０１のＳｏＨを得る。計算式を以下の式（１）に示す。

　ＳｏＨ＿ｅ＝（ΔＳｏＣ＿ｅ／ΔＳｏＣ_ｒ）＊ＳｏＨ＿ｒ　　　（１）
　ＳｏＨ＿ｒは、特定参照データに含まれるＳｏＨ（蓄電池２０１の基準状態）である。ＳｏＨ＿ｅは、補正後のＳｏＨ、すなわち蓄電池２０１の推定されたＳｏＨである。

　このようにＳｏＨ推定部１３は、蓄電池２０１の基準状態を示す情報を第１情報（ΔＳｏＣ＿ｅ）と第２情報（ΔＳｏＣ＿ｒ）との比（又は差分）に応じて補正する。ＳｏＨ推定部１３は、補正された情報に基づき蓄電池２０１の状態（推定されたＳｏＨ）を決定する。

　ＳｏＨ推定部１３は、蓄電池２０１の推定されたＳｏＨ（ＳｏＨの補正を行った場合は補正後のＳｏＨ、又はＳｏＨの補正を行わない場合は対象参照データに含まれる基準ＳｏＨ）に基づき、蓄電池２０１の評価結果情報を、ＳｏＨ出力部２１に提供する。評価結果情報は、一例として、ＳｏＨの値、及び、蓄電池２０１の詳細情報を含む。詳細情報は、電池ＩＤ、電圧、温度、電力及び温度等の分布を含んでもよい。分布は、評価に用いた測定データに基づき生成すればよい。

　ＳｏＨ出力部２１は、蓄電池２０１の評価結果情報を、監視システム３０１に送信する。ＳｏＨ出力部２１は、ＳｏＨの値に基づき、蓄電池２０１が正常か否か等を診断してもよい。例えば、ＳｏＨが閾値Ａ以上であれば蓄電池２０１は正常であり、閾値Ａ未満であり閾値Ｂ以上であれば、メンテナンスの必要があり、閾値Ｂ未満であれば異常（交換の必要がある）と決定する。ＳｏＨ出力部２１は、診断結果を評価結果情報に含めてもよい。

　監視システム３０１は、ＳｏＨ出力部２１から受信した評価結果情報に基づき、蓄電池２０１の劣化状態を評価するための画面（劣化状態評価画面）を、監視員に対して表示に表画面示する。また、評価結果情報に診断結果が含まれているとき、診断結果に応じた動作を行ってもよい。例えば診断結果が異常を示す場合は、故障アラートのメッセージを画面に表示してもよい。蓄電池２０１のメンテナンスが必要である場合は、メンテナンス・コールのメッセージを画面に表示してもよい。蓄電池２０１が正常である場合は、蓄電池２０１の正常のメッセージを画面に表示してもよい。画面への表示の他、スピーカを介して故障アラート、メンテナンス・コール、または蓄電池２０１の正常を通知するメッセージ音を出力してもよい。

　図１１は、蓄電池２０１のＳｏＨを推定する処理の具体例を説明する図である。蓄電池２０１の電圧分布情報（ＱＶプロット）Ｅ１１と、対象参照データに含まれる電圧分布情報（ＱＶプロット）Ｒ１１とが示されている。すなわち、ＳｏＨ推定部１３は、電圧分布情報Ｅ１１から算出される劣化特徴量に最も近似する劣化特徴量を含む参照データを参照ＤＢ１６から特定し、特定した参照データ（対象参照データ）に含まれる電圧分布情報が電圧分布情報Ｒ１１である。

　ＯＣＶ算出部１８は、電圧分布情報Ｅ１１に基づきＯＣＶ推定データ（ＯＣＶ＿ｅ）を生成し、電圧分布情報Ｒ１１に基づきＯＣＶ推定データ（ＯＣＶ＿ｒ）を生成する。ＯＣＶ算出部１８は、ＯＣＶ＿ｅの傾きと、ＯＣＶ＿ｒの傾きとを算出する。

　ＯＣＶ傾き比較部１９は、ＯＣＶ＿ｅの傾きと、ＯＣＶ＿ｒの傾きとを比較し、差分が閾値以上であるかを判断する。本例では、差分が閾値以上であると判断する。すなわち、対象参照データに含まれるＳｏＨ（基準ＳｏＨ）に対して、当該差分に応じた補正が必要であると判断する。

　ＳｏＨ補正部２０は、電圧分布情報Ｅ１１に基づき最大ＳｏＣと最小ＳｏＣとの差分ΔＳｏＣ＿ｅを計算する。ＳｏＨ補正部２０は、電圧分布情報Ｒ１１に基づき最大ＳｏＣと最小ＳｏＣとの差分ΔＳｏＣ＿ｒを計算する。ＳｏＨ補正部２０は、上述の式（１）に基づき、対象参照データに含まれるＳｏＨ（ＳｏＨ＿ｒ）に、ΔＳｏＣ＿ｅ／ΔＳｏＣ＿ｒを乗じることにより、蓄電池のＳｏＨ（ＳｏＨ＿ｅ）を算出する。

　先に図７及び図８を用いて説明した通り、フロート劣化又は貯蔵劣化が進むと、生成ＯＣＶグラフの傾きは大きくなり、これに応じて、ＳｏＣの最大値及び最小値間の幅も狭くなる（最大値と最小値との差分が小さくなる）。したがって、フロート劣化及び貯蔵劣化のないサンプル蓄電池の最大ＳｏＣ及び最小ＳｏＣの差分ΔＳｏＣ＿ｒに対する、蓄電池２０１の最大ＳｏＣ及び最小ＳｏＣの差分ΔＳｏＣ＿ｅの比によって、蓄電池２０１がサンプル蓄電池よりどれだけフロート劣化又は貯蔵劣化が進んでいるかを評価できる。よって、サイクル劣化のＳｏＨを含む参照データを教師データとして用いることで、フロート劣化及び貯蔵劣化のＳｏＨに関する教師データがなくとも、フロート劣化及び貯蔵劣化が進んだ蓄電池のＳｏＨを評価することが可能になる。

　図１２は、本実施形態に係る蓄電池評価装置１０１の動作の一例のフローチャートである。予め、データ入力部１１は、例えば一定時間ごとに、蓄電池２０１から測定データ（電圧、充電量（ＳｏＣ）、温度、温度等）を取得し、取得した測定データを充放電情報ＤＢ１２に格納する。

　ステップＳ１１において、ＳｏＨ推定部１３は、充放電情報ＤＢ１２から評価対象となる蓄電池２０１について評価対象期間における測定データを取得し、電圧分布算出部１４に提供する。電圧分布算出部１４は、測定データに含まれる電圧値及びＳｏＣのデータ（ＱＶデータ）に基づき、電圧分布情報（ＱＶプロット）を生成する。劣化特徴量算出部１７は、電圧分布情報に基づき劣化特徴量を算出する。

　ステップＳ１２において、ＳｏＨ推定部１３は、算出した劣化特徴量に一致又は近い劣化特徴量を含む参照データを参照ＤＢ１６から特定する。あるいは、ＳｏＨ推定部１３は、生成した電圧分布情報に一致又は近い電圧分布情報を含む参照データを参照ＤＢ１６から特定してもよい。

　ステップＳ１３において、ＯＣＶ算出部１８は、生成した電圧分布情報（ＱＶプロット）に基づき、蓄電池２０１のＯＣＶを推定し、蓄電池２０１のＯＣＶ推定データ（対象ＯＣＶ推定データ）を生成する。またＯＣＶ算出部１８は、対象ＯＣＶ推定データの傾き（対象ＯＣＶ傾き）を算出する。また、ＯＣＶ算出部１８は、特定された参照データ（対象参照データ）に含まれる電圧分布情報（ＱＶプロット）に基づき、サンプル蓄電池のＯＣＶを推定し、サンプル蓄電池のＯＣＶ推定データ（基準ＯＣＶ推定データ）を生成する。またＯＣＶ算出部１８は、基準ＯＣＶ推定データの傾き（基準ＯＣＶ傾き）を算出する。

　ステップＳ１４において、ＯＣＶ傾き比較部１９は、対象ＯＣＶ傾きと基準ＯＣＶ傾きとを比較し、両者の差分が閾値以下かを判断する。両者の差分が閾値以下の場合は、ステップＳ１５に進み、両者の差分が閾値より大きい場合は、ステップＳ１８に進む。一例として閾値はゼロでもよい。この場合は、ステップＳ１４は、対象ＯＣＶ傾きが基準ＯＣＶ傾きより大きいか否かを判断することに相当する。対象ＯＣＶ傾きが基準ＯＣＶ傾き以下の場合は、ステップＳ１５に進み、対象ＯＣＶ傾きが基準ＯＣＶ傾きより大きい場合は、ステップＳ１８に進む。

　ステップＳ１５において、ＳｏＨ推定部１３は、蓄電池２０１にフロート劣化又は貯蔵劣化は無い又は非常に少ないと判断する。

　ステップＳ１６において、ＳｏＨ推定部１３は、対象参照データに含まれるＳｏＨ（基準ＳｏＨ）を、蓄電池２０１のＳｏＨとする。これにより、フロート劣化及び貯蔵劣化が無い又はほとんど進んでいない蓄電池２０１のＳｏＨが推定される。

　ステップＳ１７において、ＳｏＨ出力部２１は、推定された蓄電池２０１のＳｏＨに基づき蓄電池２０１の評価結果情報を生成し、生成した評価結果情報を監視システム３０１に送信する。

　ステップＳ１８において、ＳｏＨ推定部１３は、蓄電池２０１にフロート劣化又は貯蔵劣化の少なくとも一方があると判断する。

　ステップＳ１９において、ＳｏＨ補正部２０は、対象参照データにおける電圧分布情報に基づきＳｏＣ範囲の大きさを算出する。すなわち最大ＳｏＣと最小ＳｏＣとの差分（ΔＳｏＣ＿ｒ）を算出する。ＳｏＣ範囲の大きさ（差分）が予め参照ＤＢ１６に参照データの一部として格納されていてもよく、この場合、ＳｏＨ補正部２０は、対象参照データからＳｏＣ範囲の大きさ（差分）を取得すればよい。同様にして、ＳｏＨ推定部１３は、蓄電池２０１の電圧分布情報に基づき、ＳｏＣ範囲の大きさを算出する。すなわち、最大ＳｏＣと最小ＳｏＣとの差分（ΔＳｏＣ＿ｅ）を算出する。ＳｏＨ補正部２０は、ΔＳｏＣ＿ｅとΔＳｏＣ＿ｒとの比に、対象参照データに含まれるＳｏＨ（基準ＳｏＨ）を乗じることにより、当該ＳｏＨを補正する。補正されたＳｏＨを、蓄電池２０１の推定されたＳｏＨとする。これにより、フロート劣化及び貯蔵劣化の少なくとも一方が進んだ蓄電池２０１のＳｏＨが高い精度で推定される。

　ステップＳ２０において、ＳｏＨ出力部２１は、推定された蓄電池２０１のＳｏＨに基づき蓄電池２０１の評価結果情報を生成し、生成した評価結果情報を監視システム３０１に送信する。

　以上、本実施形態によれば、サイクル劣化が進んだ様々なＳｏＨのサンプル蓄電池のデータを教師データとして用意しておく。そして、評価対象の蓄電池のＯＣＶ推定データの傾きが教師データにおけるＯＣＶ推定データの傾きより大きい場合は、フロート劣化又は貯蔵劣化が進んでいると判断する。そして、蓄電池の電圧分布情報のＳｏＣ範囲の大きさ、サンプル蓄電池の電圧分布情報のＳｏＣ範囲の大きさとの比又は差分に応じて、教師データにおけるＳｏＨを補正する。あるいは両者の傾きの差分に応じて、教師データにおけるＳｏＨを補正する。これにより、フロート劣化又は貯蔵劣化を反映させた教師データを用意することなく、蓄電池のフロート劣化及び貯蔵劣化を含めて、蓄電池のＳｏＨを推定することができる。フロート劣化又は貯蔵劣化が進んだ様々なＳｏＨのサンプル蓄電池のデータを教師データとして用意することができない場合であっても、容易に蓄電池のＳｏＨを正しく評価することが可能となる。

（第１変形例）
　上述した実施形態では、参照ＤＢ１６から特定された参照データに含まれるＳｏＨ（基準ＳｏＨ）を、蓄電池２０１の補正前のＳｏＨ（サイクル劣化のみを想定したＳｏＨ）として用いた。変形例として、蓄電池２０１の劣化特徴量から評価関数に基づき、蓄電池２０１の補正前のＳｏＨを算出してもよい。

　例えば、参照ＤＢ１６に、予め劣化特徴量からＳｏＨを算出する評価関数が格納されている。評価関数は、参照ＤＢ１６に格納されている参照データに基づき作成されたものでもよい。評価関数の形は特定のものに限定されないが、一例として、一次関数によるｙ＝ａ×ｘ＋ｂがある。ａおよびｂが係数、入力変数ｘは劣化特徴量、出力変数がＳｏＨを表す。評価関数に代表温度の入力変数ｚが、入力変数ｘと同じ項又は別の項に追加されてもよい。あるいは代表温度ごとに、異なる評価関数が作成されてもよい。

　劣化特徴量算出部１７は、評価関数の入力変数ｘに蓄電池２０１の劣化特徴量を入力することにより、補正前のＳｏＨを算出する。あるいは、劣化特徴量算出部１７は、評価関数の入力変数ｘに蓄電池２０１の劣化特徴量を入力し、変数ｚに蓄電池２０１の代表温度を入力することにより、補正前のＳｏＨを算出する。

　本変形例により、評価関数を用いて補正前のＳｏＨを算出することで、補正前のＳｏＨ（サイクル劣化のみを想定したＳｏＨ）を高い精度で算出することが期待できる。

（第２変形例）
　図１３は、第２変形例に係る蓄電池評価システム１Ａの一例のブロック図である。蓄電池評価装置１０１Ａに電力分布算出部２２（充放電指令値算出部）が設けられている。

　電力分布算出部２２は、充放電情報ＤＢ１２における評価対象期間の測定データに含まれる充放電指令値に基づき、充放電指令値の分布を算出する。例えば横軸が充放電指令値、縦軸を頻度（又は確率密度）とする分布を算出する。充放電指令値の分布が正規分布であると仮定し、当該分布を近似する正規分布のパラメータを算出してもよい。

　図１４は、充放電指令値の分布の例を示す。横軸が充放電指令値（充放電指令値が指令する電力値）、縦軸が頻度を表している。

　参照ＤＢ１６における各参照データには、サンプル蓄電池の充放電指令値の分布が格納されている。参照データに含まれる充放電指令値の分布を、充放電指令値の基準分布と呼ぶ。

　図１５は、第２変形例に係る参照ＤＢ１６の例を示す。充放電指令値の基準分布が格納されている。

　ＳｏＨ推定部１３は、参照ＤＢ１６から参照データを特定する際、電力分布情報（又は劣化特徴量）に加えて、算出された充放電指令値の分布を用いる。一例として、ＳｏＨ推定部１３は、充放電指令値の分布と充放電指令値の基準分布との距離に基づき、参照データを１つ以上検出する。例えば、充放電指令値の分布と一致する（当該分布との距離がゼロの）基準分布を含む参照データ、又は充放電指令値の分布との距離が閾値未満の基準分布を含む参照データを検出する。

　ＳｏＨ推定部１３は、検出した参照データのうちから、第１実施形態と同様に、電力分布情報（又は劣化特徴量）に基づき、劣化評価に用いる参照データ（対象参照データ）を特定する。そして、対象参照データに基づき充電量に対する電圧値の基準変化を表す第２情報（基準ＯＣＶ傾き）を取得する。つまり電力分布情報に基づき充電量に対する電圧値の基準変化を表す第２情報（基準ＯＣＶ傾き）を取得する。

　また、第１実施形態と同様に、蓄電池２０１の代表温度をさらに用いて参照データ（対象参照データ）を特定してもよい。そして、対象参照データに基づき充電量に対する電圧値の基準変化を表す第２情報（基準ＯＣＶ傾き）を取得する。つまり代表温度に基づき充電量に対する電圧値の基準変化を表す第２情報（基準ＯＣＶ傾き）を取得する。

　充放電指令値が指示する電力の値に応じて、蓄電池の電圧（充電電圧又は放電電圧）の値は影響を受ける。すなわち、充放電指令値の分布に応じて、蓄電池から測定される電圧の分布は影響を受ける。このため、蓄電池２０１の充放電指令値の分布と同様の分布の充放電指令値で電圧分布が算出されたサンプル蓄電池の参照データを用いることで、より適切な教師データ（参照データ）を用いることができる。よって、蓄電池２０１のＳｏＨの推定をより高い精度で行うことができる。

（第３変形例）
　上述の第２変形例においても、第１変形例と同様、蓄電池２０１の補正前のＳｏＨを、評価関数を用いて算出してもよい。この際、評価関数の選択用に充放電指令値の複数の分布を用意し、評価関数選択用の充放電指令値の分布ごとに、評価関数を作成する。各分布に対応付けて評価関数を参照ＤＢ１６に格納する。各分布について複数の温度ごとに評価関数を作成してもよい。この場合、分布と温度との各組に対応付けて評価関数を参照ＤＢ１６に格納する。

　ＳｏＨ推定部１３は、蓄電池２０１の充放電指令値の分布と一致又は最も近い分布に対応する評価関数を参照ＤＢ１６から選択する。ＳｏＨ推定部１３は、選択した評価関数及び蓄電池２０１の劣化特徴量等を用いて、補正前のＳｏＨ（サイクル劣化のみを想定したＳｏＨ）を算出する。あるいは、ＳｏＨ推定部１３は、蓄電池２０１の充放電指令値の分布と代表温度との組に一致又は最も近い分布及び温度に対応付いた評価関数を参照ＤＢ１６から選択する。ＳｏＨ推定部１３は、選択した評価関数及び蓄電池２０１の劣化特徴量等を用いて、補正前のＳｏＨを算出する。

（ハードウェア構成）
　図１６は、本発明の実施形態に係る蓄電池評価装置のハードウェア構成例を示す。このハードウェア構成は、本発明の実施形態に係る蓄電池評価装置に用いることができる。図１６のハードウェア構成はコンピュータ１５０として構成される。コンピュータ１５０は、ＣＰＵ１５１、入力インタフェース１５２、表示装置１５３、通信装置１５４、主記憶装置１５５、外部記憶装置１５６を備え、これらはバス１５７により相互に通信可能に接続される。

　入力インタフェース１５２は、蓄電池で測定された測定データを、配線等を介して取得する。入力インタフェース１５２は、ユーザが本装置に指示を与える操作手段でもよい。操作手段の例は、キーボード、マウス、タッチパネルを含む。通信装置１５４は、無線または有線の通信手段を含み、蓄電池２０１及び監視システム３０１と有線または無線の通信を行う。通信装置１５４を介して、測定データを取得してもよい。入力インタフェース１５２及び通信装置１５４は、それぞれ別個の集積回路等の回路で構成されていてもよいし、単一の集積回路等の回路で構成されてもよい。表示装置１５３は、例えば液晶表示装置、有機ＥＬ表示装置、ＣＲＴ表示装置等である。

　外部記憶装置１５６は、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、メモリ装置、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＤＶＤ－Ｒ等の記憶媒体等を含む。外部記憶装置１５６は、蓄電池評価装置の各処理部の機能を、プロセッサであるＣＰＵ１５１に実行させるためのプログラムを記憶している。また、蓄電池評価装置が備える各ＤＢも、外部記憶装置１５６に含まれる。ここでは、外部記憶装置１５６を１つのみ示しているが、複数存在しても構わない。

　主記憶装置１５５は、ＣＰＵ１５１による制御の下で、外部記憶装置１５６に記憶された制御プログラムを展開し、当該プログラムの実行時に必要なデータ、当該プログラムの実行により生じたデータ等を記憶する。主記憶装置１５５は、例えば揮発性メモリ（ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等）または不揮発性メモリ（ＮＡＮＤフラッシュメモリ、ＭＲＡＭ等）など、任意のメモリまたは記憶部を含む。主記憶装置１５５に展開された制御プログラムがＣＰＵ１５１により実行されることで、蓄電池評価装置１０１の各処理部の機能が実行される。

　本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１　蓄電池評価システム
１Ａ　蓄電池評価システム
１１　データ入力部
１２　充放電情報ＤＢ
１３　ＳｏＨ推定部
１４　電圧分布算出部
１５　代表温度算出部
１６　参照ＤＢ
１７　劣化特徴量算出部
１８　ＯＣＶ算出部
１９　比較部
２０　ＳｏＨ補正部
２１　ＳｏＨ出力部
２２　電力分布算出部
３１　電池盤
３２　電池モジュール
３４　セル
１０１　蓄電池評価装置
１０１　蓄電システム
１０１Ａ　蓄電池評価装置
１５０　コンピュータ
１５２　入力インタフェース
１５３　表示装置
１５４　通信装置
１５５　主記憶装置
１５６　外部記憶装置
１５７　バス
２０１　蓄電池
２０２　蓄電池
３０１　監視システム
３０１　制御システム

Claims (18)

1. 　充放電指令値に従って充放電制御される蓄電池の電圧値と充電量との測定データに基づき、前記充電量に対する前記電圧値の変化を示す第１情報を算出する情報算出部と、
   　前記測定データにおける前記電圧値の範囲に応じて充電量に対する電圧値の基準変化を示す第２情報を取得し、前記第１情報と、前記第２情報とに基づき、前記蓄電池の状態を推定する状態推定部と、
   　を備えた情報処理装置。
2. 　前記状態推定部は、前記第１情報と前記第２情報との比較に基づき、前記蓄電池の状態を推定する
   　請求項１に記載の情報処理装置。
3. 　前記状態推定部は、前記第１情報が示す前記変化が、前記第２情報が示す前記変化より大きいほど、前記蓄電池にフロート劣化及び貯蔵劣化の少なくとも一方がより進んでいることを決定する
   　請求項２に記載の情報処理装置。
4. 　前記状態推定部は、前記電圧値の範囲に応じて前記蓄電池の基準状態を決定し、
   　前記状態推定部は、前記測定データにおける前記電圧値の範囲に応じて前記充電量の基準範囲を決定し、
   　前記測定データにおける前記充電量の範囲の大きさと、前記充電量の基準範囲の大きさとの比又は差分に応じて、前記基準状態を示す情報を補正する補正部を備え、
   　前記状態推定部は、補正された前記情報に基づき、前記蓄電池の状態を決定する
   　請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 　前記充電量の範囲の大きさは、前記充電量の最小値と最大値との差、又は最大の前記電圧値に対応する充電量と最小の前記電圧値に対応する充電量との差である
   　請求項４に記載の情報処理装置。
6. 　前記状態推定部は、前記測定データにおける前記電圧値の範囲に応じて前記蓄電池の基準となる状態を決定し、
   　前記基準状態を示す情報を前記第１情報と前記第２情報との比又は差分に応じて補正する補正部を備え、
   　前記状態推定部は、補正された前記情報に基づき、前記蓄電池の状態を決定する
   　請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 　前記測定データに基づき、前記電圧値の範囲に関する特徴量を算出する特徴量算出部を備え、
   　前記状態推定部は、前記特徴量に基づき、前記蓄電池の基準状態を決定する
   　請求項４～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 　前記蓄電池の基準状態は、前記蓄電池がサイクル劣化を含み、フロート劣化及び貯蔵劣化を含まないとみなした状態である
   　請求項４～７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 　前記状態推定部は、電圧値の複数の範囲に対応する複数の前記第２情報のうちから、前記測定データにおける前記電圧値の範囲に応じた前記第２情報を選択する
   　請求項１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
10. 　前記情報算出部は、前記充電量と前記電圧値との関係を表す関数又はグラフを生成し、前記第１情報は、前記関数又は前記グラフの傾きを表す
    　請求項１～９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
11. 　前記情報算出部は、前記測定データに基づき前記蓄電池のＯＣＶを推定し、前記関数は、前記充電量と前記ＯＣＶとの関係を表す
    　請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 　前記電圧値の範囲は、前記電圧値の標準偏差、又は前記電圧値の最大値と最小値との差である
    　請求項１～１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
13. 　前記状態推定部は、前記充放電指令値の分布にさらに基づき前記第２情報を決定する
    　請求項１～１２のいずれか一項に記載の情報処理装置。
14. 　前記測定データは前記蓄電池の温度を含み、
    　前記測定データの前記温度に基づき、前記蓄電池の代表温度を決定する代表温度決定部を備え、
    　前記状態推定部は、前記代表温度にさらに基づき前記第２情報を決定する
    　請求項１～１３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
15. 　前記蓄電池の状態は、前記蓄電池の健全度又は劣化状態である
    　請求項１～１４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
16. 　充放電指令値に従って充放電制御される蓄電池の電圧値と充電量との測定データに基づき、前記充電量に対する前記電圧値の変化を示す第１情報を算出し、
    　前記測定データにおける前記電圧値の範囲に応じて充電量に対する電圧値の基準変化を示す第２情報を取得し、
    　前記第１情報と、前記第２情報とに基づき、前記蓄電池の状態を推定する
    　情報処理方法。
17. 　充放電指令値に従って充放電制御される蓄電池の電圧値と充電量との測定データに基づき、前記充電量に対する前記電圧値の変化を示す第１情報を算出するステップと、
    　前記測定データにおける前記電圧値の範囲に応じて充電量に対する電圧値の基準変化を示す第２情報を取得するステップと、
    　前記第１情報と、前記第２情報とに基づき、前記蓄電池の状態を推定するステップと、
    　をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
18. 　充放電指令値に従って充放電制御される蓄電池と、
    　前記蓄電池の電圧値と充電量との測定データに基づき、前記充電量に対する前記電圧値の変化を示す第１情報を算出する情報算出部と、
    　前記測定データにおける前記電圧値の範囲に応じて充電量に対する電圧値の基準変化を示す第２情報を取得し、前記第１情報と、前記第２情報とに基づき、前記蓄電池の状態を推定する状態推定部と、
    　を備えた情報処理システム。

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