JP6532374B2 - 蓄電池状態分析システム、蓄電池状態分析方法および蓄電池状態分析プログラム - Google Patents

Description

この発明は、蓄電池の劣化傾向を推定するための蓄電池状態分析システム、蓄電池状態分析方法および蓄電池状態分析プログラムに関する。

シール型鉛蓄電池やリチウムイオン二次電池などの蓄電池・二次電池は、使用年数の経過に伴ってその容量が低下し、容量が所定の容量未満に達した場合には、新たな蓄電池と交換する必要がある。また、蓄電池の製造メーカなどによって、蓄電池の期待寿命が提示されているが、蓄電池の実際の寿命は、使用環境や使用条件などによって影響される。このため、実際の運用においては、現時点での蓄電池容量がどのくらいであるかを知り、さらには、寿命に至るまでの期間・残寿命を予測して、蓄電池交換などの計画を策定する必要がある。

一方、現時点での蓄電池容量を正確に知るには、放電試験を行う必要があるが、蓄電池を放電終止電圧（仕様上、放電を終了させるべき電圧）まで放電させるには、長時間を要し、その間、蓄電池の使用が不可能となる。つまり、ＵＰＳ（Ｕｎｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｌｅ Ｐｏｗｅｒ Ｓｕｐｐｌｙ）などのバックアップ電源として使用されている蓄電池の場合、放電試験を行っている間は、バックアップ電源としての機能が失われてしまう。このため、蓄電池を放電終止電圧まで放電させることなく、蓄電池を短時間放電させて蓄電池の端子電圧を測定し、測定電圧の変化から放電終止電圧に到達するまでの蓄電池容量を推定する方法が知られている（例えば、特許文献１参照。）。

また、直流電源を負荷設備（運用対象設備）に供給する整流装置に並列に接続され、負荷設備のバックアップ用電源として使用される蓄電池では、整流装置の出力電圧を低下させることで、蓄電池を実負荷（負荷設備に供給すべき放電電流）で放電させて劣化判定（劣化推定試験）を行っている。この際、各蓄電池の実負荷（放電電流）が異なることや、停電時のバックアップに備える必要があること、さらには、膨大な量の蓄電池を運用、管理する必要があることなどから、所定時間までに所定電圧に達した場合に「異常」と判定する、という判定方法が採用されている。ここで、所定時間や所定電圧は、蓄電池の容量や実負荷などに基づいて設定されている。

特開平１０−０４０９６７号公報

ところで、従来の判定方法では、所定時間までに所定電圧に達した場合に「異常」と判定されるだけで、所定時間までに所定電圧に達しない場合には「正常」と判定される。しかしながら、所定時間までに所定電圧に達しない場合であっても、蓄電池が劣化（容量低下）している場合がある。つまり、「正常」と判定された場合に、その蓄電池が異常・劣化に近いのか、そうではないのかを推定することができない。このため、次回の劣化推定試験時に「異常」と判定されて、蓄電池を緊急に交換しなければならない事態が生じ得る。

また、本発明者の調査・経験によれば、製造上のバラツキや使用環境の相違などによって、蓄電池の劣化程度にもバラツキが生じ、殊に、経年に伴ってバラツキが大きくなる場合がある。例えば、同じ経年数の蓄電池であっても、容量が大きくバラツキ、一部の蓄電池が早期に劣化（容量低下）する場合がある。しかしながら、従来の判定方法では、このようなバラツキを把握することができず、このため、例えば、次回の劣化推定試験時に「異常」と判定される蓄電池が多発して、多くの蓄電池を緊急に交換しなければならない事態が生じ得る。

そこでこの発明は、蓄電池を実負荷で所定時間放電させる場合であっても、蓄電池の劣化傾向を推定可能にする蓄電池状態分析システム、蓄電池状態分析方法および蓄電池状態分析プログラム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請求項１に記載の発明は、複数の蓄電池を監視する監視装置と、前記各蓄電池に配設された蓄電池管理装置とが通信自在に接続され、前記各蓄電池管理装置は、前記蓄電池が負荷設備に対して所定時間放電した際の、放電電流と放電終了時電圧を含む放電データを測定して前記監視装置に送信し、前記監視装置は、前記放電データを記憶する記憶手段と、前記蓄電池の経年数ごとに、前記記憶手段に記憶された前記各蓄電池の放電データに基づいて、前記蓄電池の容量に対する前記放電電流の割合を示す放電率と前記放電終了時電圧の分布を判別分析する判別分析手段と、前記判別分析手段による判別分析結果の経年に対する変化傾向を分析する傾向分析手段と、を備える、ことを特徴とする蓄電池状態分析システムである。

この発明によれば、各蓄電池が負荷設備に対して所定時間放電すると、対応する蓄電池管理装置が放電電流と放電終了時電圧を含む放電データを測定して監視装置に送信し、監視装置は、記憶手段によって放電データを記憶、蓄積する。そして、監視装置は、記憶された放電データに基づいて蓄電池の経年数ごとに、判別分析手段によって放電率と放電終了時電圧の分布を判別分析し、この判別分析結果の経年に対する変化傾向を傾向分析手段によって分析する。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の蓄電池状態分析システムにおいて、前記判別分析手段は、前記蓄電池の製造元ごとに前記判別分析を行い、前記傾向分析手段は、各製造元の前記判別分析結果を比較して前記変化傾向を分析する、ことを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、複数の蓄電池がそれぞれの負荷設備に対して所定時間放電した際の、放電電流と放電終了時電圧を含む放電データを記憶し、前記蓄電池の経年数ごとに、前記記憶した前記各蓄電池の放電データに基づいて、前記蓄電池の容量に対する前記放電電流の割合を示す放電率と前記放電終了時電圧の分布を判別分析し、前記判別分析結果の経年に対する変化傾向を分析する、ことを特徴とする蓄電池状態分析方法である。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の蓄電池状態分析方法において、前記蓄電池の製造元ごとに前記判別分析を行い、各製造元の前記判別分析結果を比較して前記変化傾向を分析する、ことを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、コンピュータを、複数の蓄電池がそれぞれの負荷設備に対して所定時間放電した際の、放電電流と放電終了時電圧を含む放電データを記憶する記憶手段と、前記蓄電池の経年数ごとに、前記記憶手段に記憶された前記各蓄電池の放電データに基づいて、前記蓄電池の容量に対する前記放電電流の割合を示す放電率と前記放電終了時電圧の分布を判別分析する判別分析手段と、前記判別分析手段による判別分析結果の経年に対する変化傾向を分析する傾向分析手段、として機能させるための蓄電池状態分析プログラムである。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の蓄電池状態分析プログラムにおいて、前記判別分析手段は、前記蓄電池の製造元ごとに前記判別分析を行い、前記傾向分析手段は、各製造元の前記判別分析結果を比較して前記変化傾向を分析する、ことを特徴とする。

請求項１、請求項３および請求項５に記載の発明によれば、蓄電池の経年数ごとに放電率と放電終了時電圧の分布を判別分析し、この判別分析結果の経年に対する変化傾向を分析するため、蓄電池の劣化傾向を推定・把握することが可能となる。例えば、放電率と放電終了時電圧の分布の広がりが経年とともに大きくなる場合には、各蓄電池の劣化程度のバラツキが大きく、一部の蓄電池が早期に劣化（容量低下）している、あるいは、近い将来早期に劣化するおそれがあると推定可能となる。一方、放電率と放電終了時電圧の分布の広がりが経年によって大きく変化しない場合には、各蓄電池の劣化程度のバラツキが小さく、すべての蓄電池がほぼ均等に劣化している、あるいは、今後もほぼ均等に劣化すると推定可能となる。

また、各蓄電池において放電時の実負荷・放電電流が異なるが、蓄電池の容量に対する放電電流の割合を示す放電率と放電終了時電圧の分布を判別分析するため、放電電流が異なっても蓄電池の劣化傾向を適正に推定・把握することが可能となる。そして、このようにして蓄電池の劣化傾向を適正に推定可能となるため、蓄電池の保守や交換などを適正・早期かつ計画的に行うことが可能となる。

請求項２、請求項４および請求項６に記載の発明によれば、蓄電池の製造元（製造メーカ、製造工場）ごとに判別分析を行い、各製造元の判別分析結果を比較して変化傾向を分析するため、蓄電池の劣化傾向をより適正に推定・把握することが可能となる。すなわち、本発明者の調査・経験によれば、製造元ごとに劣化特性が異なる場合が多く、ある製造元の蓄電池の判別分析結果の変化傾向を分析する際に、他の製造元の蓄電池の判別分析結果を比較・参照することで、変化傾向の特徴（他の蓄電池との差異）をより適正に分析することが可能となる。この結果、蓄電池の劣化傾向をより適正に推定・把握することが可能となる。

この発明の実施の形態に係る蓄電池状態分析システムを示す概略構成図である。 図１の蓄電池状態分析システムにおける劣化推定試験での電圧変化を示す図である。 図１の蓄電池状態分析システムの監視装置の概略構成ブロック図である。 図３の監視装置の判別分析タスクによる、第１の製造メーカの若年群の判別分析結果を示す図である。 図３の監視装置の判別分析タスクによる、第１の製造メーカの老年群の判別分析結果を示す図である。 図３の監視装置の判別分析タスクによる、第２の製造メーカの若年群の判別分析結果を示す図である。 図３の監視装置の判別分析タスクによる、第２の製造メーカの老年群の判別分析結果を示す図である。 図１の蓄電池状態分析システムによる蓄電池状態分析方法を示すフローチャートである。 図１の蓄電池状態分析システムによるマハラノビス分析例を示す図である。

以下、この発明を図示の実施の形態に基づいて説明する。

図１は、この発明の実施の形態に係る蓄電池状態分析システム１を示す概略構成図である。この蓄電池状態分析システム１は、蓄電池の劣化傾向を推定するためのシステムであり、この実施の形態では、セル（単位電池・二次電池）２が複数（例えば、２３セル）直列に接続された組電池２０全体を分析対象の蓄電池とし、組電池２０が複数のサイトＲにそれぞれ配設されているものとする。また、各組電池２０の公称電圧は同等であるとする。

各サイトＲは、監視センタＣから遠隔地に位置し、監視センタＣには、各組電池２０を監視する監視装置５が設置され、各組電池２０には、蓄電池管理装置３が配設され、監視装置５と各蓄電池管理装置３とは、通信網ＮＷを介して通信自在に接続されている。ここで、サイトＲおよび組電池２０は、多数存在し、後述する判別分析を適正に行える数となっており、また、１サイトＲに複数の組電池２０および蓄電池管理装置３が配設されている場合を含む。

さらに、この実施の形態では、通信機器などの負荷設備１０２に対してバックアップ電源として機能するシール型鉛蓄電池を対象蓄電池とする場合について、主として以下に説明する。また、各組電池２０は、整流器４に接続され、商用電源１０１からの電力が整流器４で直流に変換されて組電池２０に供給され、組電池２０が充電されるようになっている。さらに、整流器４には負荷設備１０２が接続され、同様にして直流電力が負荷設備１０２に供給され、商用電源１０１が停電すると、組電池２０から負荷設備１０２に直流電力が供給されるようになっている。ここで、負荷設備１０２は、整流器４や組電池２０から電力を供給して運用する設備であり、蓄電池を容量試験等するための設備を除く。

また、各サイトＲの整流器４は、組電池２０に対する充電電流値と放電電流値とを計測する機能を備え、さらに、通信網ＮＷを介して監視装置５と通信自在に接続されている。また、整流器４は、組電池２０を試験的に放電させる日時（放電スケジュール）を記憶し、この日時に至ると出力電圧を低下させる。これにより、並列に接続された組電池２０が、負荷設備１０２に対して放電して劣化推定試験が行われ、その放電電流値を整流器４が監視装置５に送信する。

蓄電池管理装置３は、組電池２０内の各セル２の電圧などを常時測定する装置であり、既知・既存の蓄電池管理装置と同等の構成となっている。すなわち、各セル２の電圧や組電池２０の総電圧を常時測定し、測定電圧値が所定の適正な電圧範囲外の場合に、異常検出結果を監視装置５に送信・通知する。また、組電池２０の温度（周囲温度）を常時測定し、測定温度を定期的に監視装置５に送信する機能を備えている。さらに、劣化推定試験が行われた場合に、試験終了時の各セル２の電圧値（放電終了時電圧）や組電池２０の総電圧値（放電終了時電圧）を監視装置５に送信する機能を備えている。

このように、この実施の形態では、整流器４が劣化推定試験時の放電電流（電流値）を監視装置５に送信し、蓄電池管理装置３が劣化推定試験時の放電終了時電圧（電圧値）を監視装置５に送信する。つまり、整流器４が蓄電池管理装置３の一部として機能し、整流器４と蓄電池管理装置３とで、放電電流と放電終了時電圧を含む放電データを測定して監視装置５に送信する。これに対して、蓄電池管理装置３のみで全放電データを測定して監視装置５に送信してもよい。また、後述するように、放電データには、蓄電池管理装置３または整流器４で測定・判定等された判定結果、放電開始時電圧、放電開始日時などを含む。

ここで、劣化推定試験では、組電池２０が負荷設備１０２に対して実負荷（実際の負荷に応じた電流値）で所定時間放電し、所定時間（試験時間）までに所定電圧に達した場合に「異常」と判定する。また、所定時間や所定電圧は、組電池２０（セル２）の容量や実負荷などに基づいて設定されており、所定時間には、所定の放電量だけ放電させる場合の放電時間である第１の所定時間と、放電量に関わらない一定時間である第２の所定時間と、を含む。

具体的には、第１の所定時間が、組電池２０の容量（定格容量、正規容量）の３０％を放電したことになる時間（３０％放電時間）に演算、設定され、第２の所定時間が、実負荷・放電電流（放電率）に応じて３時間または１時間に設定・選定されている。そして、第１の所定時間または第２の所定時間のうち、短い時間を所定時間（試験時間）とする。ここで、試験時間が、第１の所定時間の場合の放電を「３０％放電」、第２の所定時間の３時間の場合の放電を「３時間放電」、第２の所定時間の１時間の場合の放電を「１時間放電」とする。

この劣化推定試験では、図２に示すように、試験前においては、整流器４の出力電圧と組電池２０の総電圧・端子電圧とは同じフロート充電電圧Ｖｆであり、試験時に整流器４の出力電圧Ｖｒが低下すると，組電池２０が放電を開始する。そして、組電池２０の総電圧Ｖ１が所定時間（試験時間）までに所定電圧（試験中止電圧）Ｖｓに達しない場合には、この試験では「正常」と判定され、試験時間到達時の総電圧Ｖ１の値が放電終了時電圧（試験終了電圧）となり、試験時間が放電時間となる。一方、組電池２０の総電圧Ｖ２が所定時間までに所定電圧Ｖｓに達した場合には、この試験で「異常」と判定され、所定電圧Ｖｓの値が放電終了時電圧となり、所定電圧Ｖｓに達するまでの時間が放電時間となる。

試験後は、整流器４の出力電圧がフロート充電電圧Ｖｆに復旧して、組電池２０が充電される。ここで、図２中符号Ｖｔは、組電池２０の放電が可能な最低使用電圧である。

このような劣化推定試験が終了すると、上記のように、組電池２０の識別情報、判定結果、放電電流、放電開始時電圧、放電終了時電圧、周囲温度、放電開始日時および放電終了日時を含む放電データが、整流器４および蓄電池管理装置３から監視装置５に送信される。

監視装置５は、各組電池２０の状態を監視する装置であり、監視機能の他に、図３に示すように、主として、電池データベース（電池情報記憶手段）５１と、放電データベース（記憶手段）５２と、放電率タスク（放電率演算手段）５３と、分類タスク（分類手段）５４と、判別分析タスク（判別分析手段）５５と、傾向分析タスク（傾向分析手段）５６と、これらを制御などする中央処理部５７と、を備えている。

電池データベース５１は、各組電池２０（セル２）に関する情報（蓄電池データ）を記憶したデータベースであり、組電池２０の識別情報ごとに、製造メーカ（製造元）、組電池２０の定格容量、セル２の数、経年数、設置されているサイトＲの情報などが記憶されている。ここで、製造元として製造メーカのみを記憶しているが、製造工場や製造期間などによっても組電池２０の劣化特性が異なる場合には、製造メーカのみならず製造工場なども製造元として記憶する。また、経年数とは、組電池２０の劣化・容量に影響を与える経過時間であり、製造年月からの経過年数、実使用年数、充放電回数などを含む。

放電データベース５２は、放電データを記憶するデータベースであり、各サイトＲの整流器４および蓄電池管理装置３から受信した放電データを記憶、蓄積する。

タスク（蓄電池状態分析プログラム）５３〜５６は、組電池２０の劣化傾向を推定するために、任意に、あるいは定期的に起動されるタスク・プログラムである。

放電率タスク５３は、各劣化推定試験における放電率を演算するプログラムであり、組電池２０の容量（定格容量、正規容量）に対する放電電流の割合を示す放電率を、「放電電流÷定格容量」の式に従って演算する。具体的には、放電データベース５２からある組電池２０の放電データを取得するとともに、電池データベース５１からこの組電池２０の蓄電池データを取得し、放電電流を定格容量で除算して放電率を算出する。さらに、劣化推定試験時の温度（周囲温度）に基づいて、放電率を標準温度（例えば、２５℃）に換算する。このような演算を、放電データベース５２に記憶されたすべての放電データ・劣化推定試験に対して行う。

分類タスク５４は、各放電データ・劣化推定試験を、製造メーカ（製造元）ごとの組電池２０の経年数ごとに分類し、さらに、試験時間に従って分類するプログラムである。まず、放電データベース５２の放電データ・組電池２０を電池データベース５１の蓄電池データに従って、製造メーカごとに分類し、さらに、各製造メーカにおいて組電池２０の経年数に基づいて分類する。ここで、この実施の形態では、第１の製造メーカＭ１と第２の製造メーカＭ２の組電池２０に分類し、経年０〜５年目の組電池２０（若年群）と経年６〜１０年目の組電池２０（老年群）に分類するものとする。

次に、第１の所定時間だけ放電した蓄電池群（放電群）である第１のグループと、第２の所定時間だけ放電した蓄電池群（放電群）である第２のグループとに分類する。すなわち、各劣化推定試験の放電（試験時間）が、３０％放電（３０％放電時間）か３時間放電か１時間放電かを、放電率タスク５３で演算された放電率に従って分類する。

例えば、放電率に従って３０％放電時の第１の所定時間（３０％放電時間）を演算するとともに、放電率に従って第２の所定時間が３時間か１時間かを判定し、第１の所定時間または第２の所定時間のうち短い時間を試験時間とする。あるいは、放電開始日時と放電終了日時との差による放電時間に従って、３０％放電か３時間放電かなどを分類する。このような分類をすべての劣化推定試験に対して行う。ここで、３０％放電の蓄電池群を「３０％放電群」（第１のグループ）、３時間放電の蓄電池群を「３時間放電群」（第２のグループ）、１時間放電の蓄電池群を「１時間放電群」（第２のグループ）とする。

判別分析タスク５５は、組電池２０の製造元および経年数ごとに、放電データベース５２に記憶された各組電池２０の放電データに基づいて、組電池２０の容量（定格容量、正規容量）に対する放電電流の割合を示す放電率と放電終了時電圧の分布を判別分析するプログラムである。すなわち、放電率タスク５３で演算された放電率と放電データ中の放電終了時電圧の分布を、この実施の形態では、所定の分位点で分位点回帰分析（判別分析）して、所定の分位点での回帰直線を演算する。ここで、所定の分位点は、任意の値に変更・設定可能で、しかも、複数の値を設定可能となっている。

具体的には、放電率をｘ、放電終了時電圧をｙとして、分位点回帰分析を実施する。この際、分位点回帰分析の定式化は以下の通りである。

そして、所定の分位点τを設定し、それによって回帰直線・回帰関数を求める。例えば、図４〜図７に示すように、分位点τを０．５とすると５０％回帰直線Ｌ１、Ｌ１１、Ｌ２１、Ｌ３１を演算し、分位点τを０．０１とすると１％回帰直線Ｌ２、Ｌ１２、Ｌ２２、Ｌ３２を演算する。この実施の形態では、０．０１と０．５の２つの分位点が設定されているとする。

このような分位点回帰分析を、組電池２０の製造元および経年数ごと、さらに、試験時間ごとに行う。つまり、分類タスク５４で分類した組電池２０・放電データのグループごとに分位点回帰分析する。具体的には、次の各蓄電池群に対して分位点回帰分析する。
第１の製造メーカＭ１の若年群の３０％放電群、３時間放電群および１時間放電群
第１の製造メーカＭ１の老年群の３０％放電群、３時間放電群および１時間放電群
第２の製造メーカＭ２の若年群の３０％放電群、３時間放電群および１時間放電群
第２の製造メーカＭ２の老年群の３０％放電群、３時間放電群および１時間放電群
ここで、図４は、第１の製造メーカＭ１の若年群の３時間放電群の判別分析結果を示し、図５は、第１の製造メーカＭ１の老年群の３時間放電群の判別分析結果を示し、図６は、第２の製造メーカＭ２の若年群の３時間放電群の判別分析結果を示し、図７は、第２の製造メーカＭ２の老年群の３時間放電群の判別分析結果を示す。

傾向分析タスク５６は、判別分析タスク５５による判別分析結果の経年に対する変化傾向を分析するプログラムであり、この際、各製造メーカの判別分析結果を比較して変化傾向を分析する。すなわち、５０％回帰直線Ｌ１、Ｌ１１、Ｌ２１、Ｌ３１と１％回帰直線Ｌ２、Ｌ１２、Ｌ２２、Ｌ３２が経年によってどのように変化するかを、各製造メーカの組電池２０・放電データごとに分析し、この際、他の製造メーカの判別分析結果を比較・参照する。

例えば、図４〜図７に示す判別分析結果が得られた場合、第１の製造メーカＭ１の５０％回帰直線Ｌ１、Ｌ１１は、経年によって下降する（放電終了時電圧が下がる）傾向があるが、第２の製造メーカＭ２に比べて、５０％回帰直線Ｌ１、Ｌ１１と１％回帰直線Ｌ２、Ｌ１２との差は大きく変わらない、と分析する。つまり、第１の製造メーカＭ１の組電池２０は、経年による劣化程度のバラツキが小さい、と分析する。

また、第２の製造メーカＭ２の５０％回帰直線Ｌ２１、Ｌ３１が、経年によって下降する傾向があるとともに、第１の製造メーカＭ１に比べて、５０％回帰直線Ｌ２１、Ｌ３１と１％回帰直線Ｌ２２、Ｌ３２との差が大きくなる傾向にある、と分析する。つまり、第２の製造メーカＭ２の組電池２０は、経年による劣化程度のバラツキが大きい、と分析する。

さらに、このような分析結果に基づいて、組電池２０の保守・管理を支援する情報・アドバイスを出力してもよい。例えば、経年による劣化程度のバラツキが小さい、と分析した場合に、経年に関わらず、１％回帰直線Ｌ２、Ｌ１２以下（放電終了時電圧がＬ２、Ｌ１２以下で全体の下位１％以下）に属する組電池２０を、劣化・容量低下しているおそれがある組電池２０として抽出可能である、という情報を出力する。また、経年による劣化程度のバラツキが大きい、と分析した場合に、経年に伴って閾線を変え、例えば、若年群では１％回帰直線Ｌ２２、Ｌ３２以下、老年群では５％回帰直線以下に属する組電池２０を、劣化・容量低下しているおそれがある組電池２０として抽出可能である、という情報を出力したり、あるいは、保守・容量試験の頻度を高めたり交換用の蓄電池の準備を促したりする情報を出力する。

次に、このような構成の蓄電池状態分析システム１の作用および、蓄電池状態分析システム１による蓄電池状態分析方法などについて説明する。

まず、組電池２０に対する劣化推定試験が行われるたびに、整流器４からの放電電流と蓄電池管理装置３からの放電終了時電圧などが、放電データとして逐次監視装置５に送信され、放電データベース５２に記憶、蓄積される（記憶ステップ）。

次に、組電池２０の状態分析（蓄電池状態分析プログラム）を実行するように監視装置５に指令・入力すると、図６に示すように、まず、放電データベース５２から放電データを取得し（ステップＳ１）、放電率タスク５３によって各劣化推定試験における放電率を演算する（ステップＳ２）。続いて、分類タスク５４によって各劣化推定試験・放電データを上記のように、製造メーカごとの組電池２０の経年数ごとに分類し、さらに、試験時間に従って分類する（ステップＳ３）。

次に、分類した放電データ群に対してそれぞれ、判別分析タスク５５によって放電率と放電終了時電圧の分布を所定の分位点で分位点回帰分析して、所定の分位点での回帰直線を演算する（ステップＳ４、判別分析ステップ）。続いて、傾向分析タスク５６によって回帰直線（判別分析結果）の経年に対する変化傾向を分析する（ステップＳ５、傾向分析ステップ）ものである。

以上のように、この蓄電池状態分析システム１および蓄電池状態分析方法によれば、蓄電池の経年数ごとに放電率と放電終了時電圧の分布を分位点回帰分析（判別分析）し、この回帰直線（判別分析結果）の経年に対する変化傾向を分析するため、組電池２０の劣化傾向を推定・把握することが可能となる。例えば、上記のように、５０％回帰直線と１％回帰直線との差が経年とともに大きくなる場合には、経年による劣化程度のバラツキが大きい、と分析するため、一部の組電池２０が早期に劣化（容量低下）している、あるいは、近い将来早期に劣化するおそれがあると推定可能となる。一方、５０％回帰直線と１％回帰直線との差が経年によって大きく変わらない場合には、経年による劣化程度のバラツキが小さい、と分析するため、すべての組電池２０がほぼ均等に劣化している、あるいは、今後もほぼ均等に劣化すると推定可能となる。

さらに、分析結果に基づいて、上記のように、経年に関わらず、１％回帰直線以下に属する組電池２０を、劣化・容量低下しているおそれがある組電池２０として抽出可能である、という情報・アドバイスを出力することで、より適正な保守・管理を支援することが可能となる。

また、各組電池２０において放電時の実負荷・放電電流が異なるが、組電池２０の容量に対する放電電流の割合を示す放電率と放電終了時電圧の分布を分位点回帰分析するため、放電電流が異なっても組電池２０の劣化傾向を適正に推定・把握することが可能となる。そして、このようにして組電池２０の劣化傾向を適正に推定可能となるため、組電池２０の保守や交換などを適正・早期かつ計画的に行うことが可能となる。

さらに、組電池２０の製造元（製造メーカ、製造工場）ごとに分位点回帰分析（判別分析）を行い、各製造元の回帰直線（判別分析結果）を比較して変化傾向を分析するため、組電池２０の劣化傾向をより適正に推定・把握することが可能となる。すなわち、本発明者の調査・経験によれば、製造元ごとに劣化特性が異なる場合が多く、ある製造元の組電池２０の回帰直線の変化傾向を分析する際に、他の製造元の組電池２０の回帰直線を比較・参照することで、変化傾向の特徴（他の組電池２０との差異）をより適正に分析することが可能となる。この結果、組電池２０の劣化傾向をより適正に推定・把握することが可能となる。

以上、この発明の実施の形態について説明したが、具体的な構成は、上記の実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、この発明に含まれる。例えば、上記の実施の形態では、判別分析として分位点回帰分析を行っているが、その他の回帰分析やマハラノビス分析などを行ってもよい。例えば、マハラノビス分析を行い、図９に示すように、９５％境界ライン（９５％のデータが含まれるエリア線）Ｒ１と９９％境界ライン（９９％のデータが含まれるエリア線）Ｒ２を分析・演算する。そして、例えば、経年とともに、９５％境界ラインＲ１と９９％境界ラインＲ２（マハラノビス距離）が大きくなったり、９５％境界ラインＲ１と９９％境界ラインＲ２との差が大きくなったりする場合には、経年による劣化程度のバラツキが大きい、と分析する。一方、９５％境界ラインＲ１と９９％境界ラインＲ２の大きさが経年によって大きく変わらない場合には、経年による劣化程度のバラツキが小さい、と分析する。また、回帰直線や境界ラインを演算する代わりに、データ点を色分けするようにしてもよい。例えば、分布の中心から離れるのに従って色がグラデーション的に変化するようにしてもよい。

また、経年０〜５年目の若年群と経年６〜１０年目の老年群に対して判別分析して、判別分析結果の経年に対する変化傾向を分析しているが、経年の１年数ごとに組電池２０を分類し、各組電池２０群に対して判別分析して変化傾向を分析するようにしてもよい。一方、組電池２０全体を分析対象の蓄電池としているが、単位電池（各セル２等）を分析対象の蓄電池としてもよい。また、シール型鉛蓄電池を対象とする場合のみならず、リチウムイオン二次電池などその他の蓄電池にも適用できることは、勿論である。

また、放電データベース５２に記憶された全劣化推定試験・全組電池２０に対して、判別分析などを行って状態分析しているが、所定・所望の劣化推定試験等に対してのみ、例えば、所定の期間に行われた劣化推定試験や所定の経年数の組電池２０に対してのみ、状態分析するようにしてもよい。

一方、監視装置５に判別分析タスク５５や傾向分析タスク５６などを備えるのに代えて、汎用のコンピュータに次のような蓄電池状態分析プログラムをインストールしてもよい。
コンピュータを、
複数の蓄電池がそれぞれの負荷設備１０２に対して所定時間放電した際の、放電電流と放電終了時電圧を含む放電データを記憶する記憶手段（放電データベース５２）と、
蓄電池の経年数ごとに、記憶手段に記憶された各蓄電池の放電データに基づいて、蓄電池の容量に対する放電電流の割合を示す放電率と放電終了時電圧の分布を判別分析する判別分析手段（判別分析タスク５５）と、
判別分析手段による判別分析結果の経年に対する変化傾向を分析する傾向分析手段（傾向分析タスク５６）、
として機能させるための蓄電池状態分析プログラム。

さらに、この蓄電池状態分析プログラムの判別分析手段において、蓄電池の製造元ごとに判別分析を行い、傾向分析手段において、各製造元の判別分析結果を比較して変化傾向を分析するようにしてもよい。

１ 蓄電池状態分析システム
２ セル（蓄電池）
２０ 組電池
３ 蓄電池管理装置
４ 整流器（蓄電池管理装置）
５ 監視装置
５１ 電池データベース（電池情報記憶手段）
５２ 放電データベース（記憶手段）
５３ 放電率タスク（放電率演算手段）
５４ 分類タスク（分類手段）
５５ 判別分析タスク（判別分析手段）
５６ 傾向分析タスク（傾向分析手段）
１０１ 商用電源
１０２ 負荷設備
ＮＷ 通信網
Ｃ 監視センタ
Ｒ サイト

Claims (6)

1. 複数の蓄電池を監視する監視装置と、前記各蓄電池に配設された蓄電池管理装置とが通信自在に接続され、
   前記各蓄電池管理装置は、前記蓄電池が負荷設備に対して所定時間放電した際の、放電電流と放電終了時電圧を含む放電データを測定して前記監視装置に送信し、
   前記監視装置は、
   前記放電データを記憶する記憶手段と、
   前記蓄電池の経年数ごとに、前記記憶手段に記憶された前記各蓄電池の放電データに基づいて、前記蓄電池の容量に対する前記放電電流の割合を示す放電率と前記放電終了時電圧の分布を判別分析する判別分析手段と、
   前記判別分析手段による判別分析結果の経年に対する変化傾向を分析する傾向分析手段と、を備える、
   ことを特徴とする蓄電池状態分析システム。
2. 前記判別分析手段は、前記蓄電池の製造元ごとに前記判別分析を行い、
   前記傾向分析手段は、各製造元の前記判別分析結果を比較して前記変化傾向を分析する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の蓄電池状態分析システム。
3. 複数の蓄電池がそれぞれの負荷設備に対して所定時間放電した際の、放電電流と放電終了時電圧を含む放電データを記憶し、
   前記蓄電池の経年数ごとに、前記記憶した前記各蓄電池の放電データに基づいて、前記蓄電池の容量に対する前記放電電流の割合を示す放電率と前記放電終了時電圧の分布を判別分析し、
   前記判別分析結果の経年に対する変化傾向を分析する、
   ことを特徴とする蓄電池状態分析方法。
4. 前記蓄電池の製造元ごとに前記判別分析を行い、
   各製造元の前記判別分析結果を比較して前記変化傾向を分析する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の蓄電池状態分析方法。
5. コンピュータを、
   複数の蓄電池がそれぞれの負荷設備に対して所定時間放電した際の、放電電流と放電終了時電圧を含む放電データを記憶する記憶手段と、
   前記蓄電池の経年数ごとに、前記記憶手段に記憶された前記各蓄電池の放電データに基づいて、前記蓄電池の容量に対する前記放電電流の割合を示す放電率と前記放電終了時電圧の分布を判別分析する判別分析手段と、
   前記判別分析手段による判別分析結果の経年に対する変化傾向を分析する傾向分析手段、
   として機能させるための蓄電池状態分析プログラム。
6. 前記判別分析手段は、前記蓄電池の製造元ごとに前記判別分析を行い、
   前記傾向分析手段は、各製造元の前記判別分析結果を比較して前記変化傾向を分析する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の蓄電池状態分析プログラム。
   

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