JP7300878B2 - 電池評価システム、電池評価方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、二次電池を再利用する技術に関する。

電気自動車（ＥＶ）市場の成長に伴い、ＥＶで使用された二次電池を、ＥＶ以外の蓄電池システムに再利用する機会が生じた。回収された二次電池を他の用途の蓄電池システムに利用できるかどうかを判定するために、現在の状態及び余命の評価が必要となる。

再生二次電池の評価に関する技術とて、例えば特許文献１に記載の技術がある。特許文献１には、回収した組電池を構成する単電池等を再利用する際に、不具合のある単電池等を排除するために、「市場から組電池を回収し、電池モジュール毎に解体する。開放端電圧等の電池特性を絶対的許容範囲と相対的許容範囲を用いて選別し、新たな組電池をリビルトする。相対的許容範囲は、組電池毎に設定される許容範囲であり、電池特性分布の平均値を中心として設定される。」と記載されている。

特開２０１１－２１６３２８号公報

使用後に回収された二次電池を他の用途に再利用できるか否かを判断するために、その二次電池の現在の状態及び残りの寿命等を評価する必要がある。これらは二次電池が回収前にどのように使用されたかに依存するが、一般には、二次電池の使用履歴の情報を入手できない場合がある。その場合、回収された二次電池の加速試験を行うことによって、二次電池の現在の状態及び残りの寿命等を推定することができる。しかし、回収された二次電池のセットごとに過去の使用状況が異なることから、セットごとに加速試験を行うとすれば、多くの時間と作業量を必要とする。

上記の課題の少なくとも一つを解決するため、本発明は、プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する電池評価システムであって、前記記憶装置は、所定の温度における二次電池セルの劣化の程度の変化を計測した加速試験データを保持し、前記プロセッサは、前記加速試験データに基づいて、前記二次電池セルの温度と活性化エネルギーの大きさとの関係を計算し、前記二次電池セルの温度と前記活性化エネルギーの大きさとの関係に基づいて、前記温度の増加に対して前記活性化エネルギーの大きさが減少から増加に転じる温度を最大温度として計算し、前記最大温度以下の温度を加速試験に用いる温度として決定することを特徴とする。

本発明の一態様によれば、使用履歴が不明な再生二次電池のセットの能力を、良好な精度で、短時間かつ少ない作業量で評価することができる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。

本発明の実施例の電池評価システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施例において行われる処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。 本発明の実施例において行われる電池セットのセルの容量の計測及びその分布のプロットの説明図である。 本発明の実施例において行われる充放電加速試験の説明図である。 本発明の実施例において利用される活性化エネルギーと温度との関係を示す説明図である。 本発明の実施例において、最大温度が得られていない場合に行われる充放電加速試験の説明図である。 本発明の実施例において、平均容量の電池セルの残りサイクル回数と最小容量の電池セルの残りサイクル回数との差を計算する処理の説明図である。 本発明の実施例において、最小容量の電池セルの残りサイクル回数を計算する処理の説明図である。 本発明の実施例において、電池セルの生存余力を計算する処理の説明図である。

以下、本発明の実施例について、図面を参照して説明する。

図１は、本発明の実施例の電池評価システムの構成を示すブロック図である。

本実施例の電池評価システム１００は、相互に接続されたＣＰＵ１０１、記憶装置１０２、インターフェース（Ｉ／Ｆ）１０３及び入出力装置１０４を有する計算機システムである。

ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０２に格納されたプログラムに従って、以下に説明する種々の処理を実行するプロセッサである。記憶装置１０２は、ＣＰＵ１０１によって実行されるプログラム及びＣＰＵ１０１が種々の処理で参照するデータを格納する。記憶装置１０２は、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような主記憶装置と、ハードディスク装置又はフラッシュメモリ等の補助記憶装置とを含んでもよい。

本実施例の記憶装置１０２は、電池評価プログラム１０５及び計測データ１０６を格納する。以下の説明において電池評価システム１００が実行する処理は、ＣＰＵ１０１が電池評価プログラムを実行することによって実現される。

Ｉ／Ｆ１０３は、電池評価システム１００の外部の機器との通信を行う。例えば、後述する計測装置３０３（図３）がＩ／Ｆ１０３に接続されてもよい。その場合、電池評価システム１００は、計測装置３０３が電池に対して行った試験の結果を、Ｉ／Ｆ１０３を介して取得し、計測データ１０６として記憶装置１０２に格納してもよい。

入出力装置１０４は、電池評価システム１００のユーザ（例えば電池の評価を行う作業者）からの情報の入力及びユーザに対する情報の出力を行う装置であり、例えばキーボード及びポインティングデバイスのような入力装置と、画像表示装置のような出力装置とを含む。あるいは、例えばいわゆるタッチスクリーンのように入力装置と出力装置とが一体化されていてもよい。

図２は、本発明の実施例において行われる処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。

最初に、評価対象の電池セットに含まれる複数の電池セルの現在の容量が計測され、計測された容量の分布がプロットされる（ステップ２０１）。この分布から、電池セットに含まれる電池セルの最小容量C_min及び平均容量C_aveが特定される。この手順の詳細は、図３を参照して後述する。

次に、加速試験のデータが既に得られているかが判定される（ステップ２０２）。この判定は、例えば作業者が行ってもよいし、電池評価システム１００が記憶装置１０２に該当するデータが格納されているか否かに基づいて行ってもよい。

加速試験のデータが既に得られている場合には、次に、電池評価システム１００が、加速試験の結果に基づいて、平均容量C_aveの電池セルの残りサイクル回数と最小容量C_minの電池セルの残りサイクル回数との差の計算（ステップ２０３）、及び、最小容量C_minの電池セルの残りサイクル回数の計算（ステップ２０４）を行う。一方、加速試験のデータがまだ得られていない場合には、加速試験（ステップ２０５）が行われた後に、ステップ２０３及び２０４が行われる。ここで、残りサイクル数とは、電池セルが寿命を迎えるまでに可能な充放電サイクル回数である。ステップ２０３～２０５の詳細は、図４～図８を参照して後述する。

次に、電池評価システム１００は、上記の残りサイクル数の計算結果に基づいて電池セットの余命（残りの寿命）を評価する（ステップ２０６）。さらに、電池評価システム１００は、ステップ２０６における余命の評価結果と、所定の要求条件２０８とに基づいて、電池セルの生存余力を判定する（ステップ２０７）。これらの手順の詳細は、図９を参照して後述する。

図３は、本発明の実施例において行われる電池セットの電池セルの容量の計測及びその分布のプロットの説明図である。

例えば、図３（ａ）に示すように、複数の電池セル３０２からなる少なくとも一つの電池セット３０１が評価の対象として与えられる。この一つの電池セット３０１は、例えば、任意の種類の一つの電気機器、例えば１台のＥＶ（電気自動車、図示省略）で使用された後に回収されたものであってもよい。例えば回収した電池セット３０１を他の用途（蓄電池システムなど）に再利用できるか否かの判断をするために、電池セット３０１の評価が行われる。ここでは電池セット３０１を構成する各電池セル３０２がリチウムイオン二次電池である例を示す。ただし、これは一例であり、本発明は例えば鉛電池又はニッケル水素電池など、任意の種類の二次電池に適用することができる。

図３（ｂ）に示すように、電池セット３０１から取り出された電池セル３０２は計測装置３０３に装着される。計測装置３０３は、各電池セル３０２の現在の容量及び内部抵抗を計測する。その結果に従って、図３（ｃ）に示すように、電池セット３０１に含まれる電池セル３０２の容量の分布がプロットされる。図３（ｃ）のグラフの横軸は電池セル３０２の容量であり、縦軸はそれぞれの容量の電池セル３０２の出現頻度分布である。このようにして得られた分布の最小容量をC_min、平均容量をC_aveと記載する。

なお、計測装置３０３による計測の対象は、電池セット３０１に含まれるすべての電池セル３０２であってもよいが、一部（例えばランダムに選択されたいくつかの電池セル３０２であってもよい。全体の一部ではあっても、例えばランダムに選択された十分な数の電池セル３０２を計測することによって、電池セット３０１に含まれる電池セル３０２全体の容量の分布を推定することができる。

上記の計測装置３０３による計測は、作業者が計測装置３０３を直接操作することで行われてもよい。その場合、作業者が計測結果を電池評価システム１００に入力する操作を行ってもよい。入力された計測結果は、計測データ１０６として記憶装置１０２に格納される。あるいは、計測装置３０３に電池評価システム１００が接続され、電池評価システム１００が電池評価プログラム１０５に従って計測装置３０３を制御することで上記の計測が行われてもよい。その場合、計測結果はＩ／Ｆ１０３を介して自動的に電池評価システム１００に読み込まれ、計測データ１０６として記憶装置１０２に格納されてもよい。

なお、上記は電池セット３０１に含まれる電池セル３０２の劣化の程度の分布を推定する方法の一例であり、上記以外の方法で電池セル３０２の劣化の程度の分布を推定してもよい。本実施例では、電池セル３０２の劣化の程度を示す指標として、初期の容量に対する現在の容量の比率（いわゆるStates Of Health、SOH）を計測し、その分布を推定する。以下に説明する平均容量、最小容量等はこの比率を指している。

図４は、本発明の実施例において行われる充放電加速試験の説明図である。

この加速試験は、図２のステップ２０５において、次の手順で行われる。すなわち、複数の電池セル３０２から、容量が最小容量C_minである二つの電池セル３０２をサンプルとして抽出する。

ここで、容量が最小容量C_minである電池セル３０２とは、容量が正確に最小容量C_minである電池セル３０２であってもよいし、容量が近似的に最小容量C_minである電池セル３０２（例えば、容量が計測された電池セル３０２を容量のランクに従ってグループ分けしたときに、もっとも容量が小さいグループに属する電池セル３０２）であってもよい。

そして、一方の電池セル３０２を温度T_maxのとし、もう一方を温度T_maxより低い温度Tとして、それぞれ充放電を繰り返しながら、容量及び内部抵抗を計測する。

図４のグラフは、上記のようにして行われた充放電加速試験によって得られたそれぞれのサンプルの容量（縦軸）と充放電サイクル数（横軸）との関係を示す。

ここで、T_maxとは、最大温度であり、活性化エネルギーが減少から増加に転じる温度である。

図５は、本発明の実施例において利用される活性化エネルギーと温度との関係を示す説明図である。

電池セル３０２の活性化エネルギーEaは、温度が増加するに従って減少していくが、ある温度を超えると増加に転じる。この温度をT_maxとする。加速試験は、電池セル３０２の偶発故障期間が終了して摩耗故障期間が始まるまでの時間の長さを評価しようとするときに、そのために要する時間を短縮することを目的としており、一般には温度が高いほど（すなわち加えるストレスが大きいほど）その時間が短縮される。しかし、活性化エネルギーEaが増加に転じた後の温度（すなわちT_maxを超える温度）では過ストレスになり、通常と異なる劣化が進行することから、加速試験においてT_maxを超える温度を設定することは適切でない。

本実施例では、加速試験において設定される温度のうち高い方がT_maxに設定される。この高い方の温度は正確にT_maxではなくてもよいが、T_maxより低い範囲で、T_maxに近いほど望ましい。二つの温度のうち高い方の温度をT_max又はそれに近い温度に設定することで、低い方の温度も従来の加速試験よりは高い値に設定することが可能になるため、加速試験に要する時間が短縮される。以下の説明は、この高い方の温度をT_maxに設定したものとして記載している。

評価対象の電池セル３０２と同一品種の電池セルについて既にT_maxが得られていれば、その値を使用して加速試験を行うことができる。一方、T_maxがまだ得られていない場合、次の方法で加速試験が行われ、T_maxが計算される。

図６は、本発明の実施例において、最大温度T_maxが得られていない場合に行われる充放電加速試験の説明図である。

T_maxが得られていない場合、抽出された二つのサンプルを、それぞれ、T_maxより低いと推定される二つの温度T1及びT2（ただしT1<T2）として加速試験を行う。このとき、充放電を繰り返しながら、T2を段階的に増加させる。例えば初期のT2をT2₁とすると、加速試験を開始した後に、それより高いT2₂、さらにそれより高いT2₃等を順次設定して、充放電を行い、容量と内部抵抗を計測する。

図６のグラフは、上記のようにして行われた充放電加速試験によって得られたそれぞれのサンプルの容量（縦軸）と充放電サイクル数（横軸）との関係を示す。温度T2が設定されたサンプルについては、温度がT2₁、T2₂、T2₃、・・・と変更されるに従って、充放電サイクル回数に対する容量の低下の傾きが変わっていく。このような計測結果から、式（１）（アレニウスの式）によって電池セル３０２の温度活性化エネルギーEaが計算される。

上記の式（１）は、図４のように温度T及びT_maxが設定された場合の計算を示している。図６のように温度T1及びT2が設定された場合には、T及びT_maxのかわりにそれぞれT1及びT2が用いられる。加速係数AFは、加速試験の結果から、それぞれの温度において容量を同じ量だけ低下させるために要する充放電サイクル回数の比率として求められる。また、kはボルツマン定数である。

上記の式（１）に、温度T1とT2₁、T1とT2₂、T1とT2₃、・・・の組み合わせを順次代入し、さらに、それぞれの温度の組み合わせにおける加速試験の結果から計算されたそれぞれの加速係数AFを順次代入することで複数の活性化エネルギーEaを計算し、それらをT2の値（すなわちT2₁、T2₂、T2₃、・・・）に対してプロットすることによって、図５に示すように、温度に対する活性化エネルギーEaの変化を求めることができる。そこから、活性化エネルギーEaが減少から増加に転じる温度（すなわち活性化エネルギーEaが最小になる温度）T_maxが特定される。

上記の例では、二つの電池セル３０２のうち一つを温度T1、別の一つを温度T2として、T2をT2₁、T2₂、T2₃、・・・と変更しながら加速試験を行う例を示した。これによって、少ない数の電池セル３０２を用いた加速試験で最大温度を求めることができる。しかし、この加速試験は、最終的に、複数の温度の組み合わせ（例えばT1とT2₁、T1とT2₂、T1とT2₃、・・・）の加速試験の結果が得らるものであればよい。このため、例えば、温度T1に設定する一つの電池セル３０２の他に、複数の温度T2に設定する複数の電池セル３０２を用意して加速試験を行ってもよい。

例えば、最小容量C_minの複数の電池セル３０２のうち、一つの電池セル３０２を温度T1に設定し、別の電池セル３０２を温度T2₁に設定し、さらに別の電池セル３０２を温度T2₂に設定し、同様にさらに別の複数の電池セルをそれぞれT2₃、T2₄、等に設定して加速試験を行ってもよい。あるいは、一つの電池セル３０２を温度T1に設定し、別の電池セル３０２を最初は温度T2₁に設定してその後温度T2₂に変更し、さらに別の電池セル３０２を最初は温度T2₃に設定してその後温度T2₄に変更する、といった方法で加速試験を行ってもよい。

このようにして特定されたT_maxは、特定のための加速試験に使用した電池セル３０２と同一の品種の電池セル（例えば、同一メーカ、同一型番、同一ロットの電池セル）の加速試験を行うときに使用することができる。

図７は、本発明の実施例において、平均容量C_aveの電池セル３０２の残りサイクル回数と最小容量C_minの電池セル３０２の残りサイクル回数との差を計算する処理の説明図である。

この計算は、図２のステップ２０３において行われる。図７には、図４と同様に、温度T及びT_maxにおいて行われた加速試験の結果を示している。電池評価システム１００は、式（１）において、活性化エネルギーEaを、上記の加速試験の結果から計算された値に固定することで、使用温度T_useに対応する加速係数AF_useを計算することができる。例えば、式（１）のEaを固定し、TをT_useによって置き換えることで計算されたAFが、T_useとT_maxとの組に対応する加速係数AF_useである。

ここで、使用温度T_useとは、回収した電池セルが再利用される場合、その再利用の環境で想定される使用温度である。例えば、回収した電池セル３０２を蓄電池システムに再利用することが想定される場合、使用温度T_useは、その蓄電池システムを運用する事業者が要求する温度であってもよい。

例えば上記のようにT_useとT_maxとの組に対応する加速係数AF_useが計算された場合、図７に示したT_maxにおけるサイクル回数と容量との関係に加速係数AF_useを適用することによって、容量が最小容量C_min以下の領域の、T_useにおけるサイクル回数と容量との関係（図７の荒い破線）を計算することができる。さらに、その関係を外挿することによって、容量が最小容量C_min以上の領域（すなわちサイクル回数が少ない領域）の、T_useにおけるサイクル回数と容量との関係（図７の細かい破線）を計算することができる。

このようにして計算された使用温度T_useにおけるサイクル回数と容量との関係から、使用温度T_useにおいて平均容量C_aveの電池セル３０２の容量が最小容量C_minに低下するまでに要するサイクル回数Mが計算される。これが、ステップ２０３で計算される、平均容量C_aveの電池セル３０２の残りサイクル回数と最小容量C_minの電池セル３０２の残りサイクル回数との差である。

図８は、本発明の実施例において、最小容量C_minの電池セルの残りサイクル回数を計算する処理の説明図である。

この計算は、図２のステップ２０４において行われる。図８のグラフは、最大温度T_maxにおいて最小容量C_minの電池セル３０２の加速試験を行ったときに計測した内部抵抗R（縦軸）と充放電サイクル数（横軸）との関係を示す。

内部抵抗Rは、充放電サイクル回数が増すにつれて、少しずつ増加していくが、ある充放電サイクル回数を超えると急激に増加する。その時点で、摩耗故障期間が始まった、すなわちそこで当該電池セル３０２が寿命に達したと推定される。

電池評価システム１００は、加速試験を開始してから、内部抵抗Rが急激に増加し始める点（aging kneeとも呼ばれる）に達するまでのサイクル回数N’を計算する。具体的には、例えば、充放電サイクル回数に対する内部抵抗Rの傾きが所定の基準値以上に変化した点を内部抵抗Rが急激に増加し始める点として検出してもよい。このサイクル回数N’は、最大温度T_maxにおいて最小容量C_minの電池セル３０２が寿命に達するまでのサイクル回数である。

そして、電池評価システム１００は、サイクル回数N’に加速係数AF_useを乗じることによって、使用温度T_useにおいて最小容量C_minの電池セル３０２が寿命に達するまでのサイクル回数N、すなわち最小容量C_minの電池セルの残りサイクル回数を計算する。

電池評価システム１００は、図７及び図８に示した計算の結果を結合することによって、サイクル回数M+Nを平均容量C_aveの電池セル３０２の残りサイクル回数として計算することができる。これを電池セット３０１の残りの寿命としてもよい（ステップ２０６）。さらに、電池評価システム１００は、最小容量C_minの電池セル３０２及び平均容量C_aveの電池セル３０２の容量の減少カーブを用いて、電池セット３０１内の電池セル３０２の残りの寿命の分布を予測することができる。

なお、図８の例では、最大温度T_maxにおいて最小容量C_minの電池セル３０２の加速試験を行ったときに計測した内部抵抗Rが使用されるが、その代わりに、温度Tにおいて最小容量C_minの電池セル３０２の加速試験を行ったときに計測した内部抵抗を使用してもよい。その場合、AF_useは、例えば、式（１）のEaを固定し、TをT_useによって置き換え、T_maxをTによって置き換えることで計算される。また、内部抵抗Rは、電池セル３０２の劣化の程度を示すパラメータの一例であり、内部抵抗Rの代わりに電池セル３０２の劣化の程度を示す別のパラメータを使用して上記の処理を行ってもよい。

図９は、本発明の実施例において、電池セル３０２の生存余力を計算する処理の説明図である。

この計算は、図２のステップ２０７において行われる。ここで、電池評価システム１００は、電池セット３０１が所定の要求条件２０８を満たすか否かを判定する。要求条件２０８は、例えば、「電池セット３０１の再利用を開始して１００００回の充放電サイクルを経過した後に、容量（ＳＯＨ）が３０％以上あること」といったものであってもよい。

電池評価システム１００は、これまでの処理によって推定された、現時点の電池セット３０１に含まれる電池セル３０２の容量の分布が、要求された回数の充放電サイクルを行った後にどのように変化するかを予測する。この予測は、現在の推定された電池セル３０２の容量の分布に、使用温度T_useにおけるサイクル回数に対する容量を示す線（例えば図７の破線）を適用することによって行うことができる。

図９の例は、電池セット３０１について、要求されたＸ回の充放電サイクルを実行した後に、一部の電池セル３０２の容量が、要求された下限容量を満たさない例を示す。

図９（ａ）には、サイクル回数と容量との関係を示す。ここで、一点鎖線は、使用温度T_useにおけるサイクル回数に対する容量を示す線であり、図７に破線で示したものに対応する。ただし、図９（ａ）のグラフの横軸の充放電サイクル回数は、図７の平均容量C_aveに対応する充放電サイクル回数を起点（すなわち０回）としている。この線を用いて、電池セット３０１に含まれる電池セル３０２の容量が、要求されたＸ回の充放電サイクルを行った後にどのように低下するかを予測することができる。

図９（ａ）には、具体例として、Ｘ＝Ｍ＋Ｎの例を示す。この場合、加速試験が行われた時点で平均容量C_aveであった電池セル３０２の容量（図９の説明では、これを単に平均容量C_aveの電池セル３０２と記載する）は、サイクル回数Ｍ＋Ｎに対応する容量Ave.まで低下する。一方、加速試験が行われた時点で最小容量C_minであった電池セル３０２（図９の説明では、これを単に最小容量C_minの電池セル３０２と記載する）の容量は、サイクル回数２Ｍ＋Ｎに対応する容量Min.まで低下する。仮に、要求された下限容量が容量Min.より大きく容量Ave.より小さい場合、Ｘ回の充放電サイクルを行った後、平均容量C_aveの電池セル３０２の容量は要求された下限容量を満たしているが、最小容量C_minの電池セル３０２の容量は要求された下限容量を満たさなくなる。

この例において、Ｘ、Ｍ、Ｎの関係に基づいて、電池セット３０１のグレードを決定してもよい（図９（ｂ））。例えば、２Ｍ＋ＮがＸより大きければ最上位のグレードＡ、Ｍ＋ＮがＸに等しければ中位のグレードＢ、ＭがＸより小さければ最下位のグレードＣとしてもよい。

図９（ｂ）の例では、ヒストグラムの白い部分が、要求された回数の充放電サイクルを行った後も要求された下限容量を満たしている電池セル３０２の分布に相当する。この分布に基づいて、要求された回数の充放電サイクルを行った後も残っている電池セット３０１の容量を計算することができる。このような電池セット３０１の生存余力試験によって、回収した電池セット３０１を、その残りの寿命に従って分類することができる。

なお、上記の実施例では図３に示すように電池セル３０２の容量の分布（言い換えると劣化の状態の分布）を推定して、そのうち最小の容量のもの（例えば容量が最小のグループに属する二つの電池セル３０２）について加速試験を行っている。しかし、加速試験の対象は、容量の分布のなかの位置が同一の条件を満たすものである限り、どの電池セル３０２を使用してもよい。例えば、容量の分布の中の－１σに相当する電池セル３０２を使用して加速試験を行い、その結果に従って平均容量の電池セル３０２の残りの寿命を推定してもよい。その場合、図９に示す所定回数の充放電サイクル実行後の容量の分布は、－１σに相当する電池セル３０２を基準として行われる。

なお、例えば上記の「電池セット３０１の再利用を開始して１００００回の充放電サイクルを経過した後に、容量が３０％以上あること」のように、電池セル３０２が寿命に達したか否かを問わない要求条件２０８が設定された場合、要求された１００００回の充放電サイクル経過までに寿命に達してしまった電池セル３０２であっても、容量が３０％以上残っていれば要求条件を満たしている（すなわち生存余力がある）ことになる。このように、生存余力の判定のために残り寿命の評価が必要ない場合には、図２のステップ２０６は省略してもよい。

一方、要求条件２０８は、上記の例とは異なり、例えば「電池セット３０１の再利用を開始してＸ回の充放電サイクルを経過した後に、寿命に達していない電池セル３０２がＹ％以上あること」のように、電池セル３０２が寿命に達したか否かに関するものであってもよい。その場合には、ステップ２０６における残り寿命の評価結果に基づいて要求条件２０８が満たされるか否か（すなわち生存余力の有無）が判定されてもよい。

以上に説明した本発明の態様の代表的な例をまとめると次の通りとなる。すなわち、プロセッサ（例えばＣＰＵ１０１）と、プロセッサに接続される記憶装置（例えば記憶装置１０２）と、を有する電池評価システムであって、記憶装置は、所定の温度における二次電池セルの劣化の程度（例えばＳＯＨ）の変化を計測した加速試験データ（例えば図６に示す加速試験データ）を保持し、プロセッサは、加速試験データに基づいて、二次電池セル（例えば電池セル３０２）の温度と活性化エネルギーの大きさとの関係（例えば図５に示す関係）を計算し、二次電池セルの温度と活性化エネルギーの大きさとの関係に基づいて、温度の増加に対して活性化エネルギーの大きさが減少から増加に転じる温度を最大温度（例えばT_max）として計算し、最大温度以下の温度を加速試験に用いる温度として決定する。

これによって、使用履歴が不明な再生二次電池のセットの能力を、良好な精度で、短時間かつ少ない作業量で評価するための加速試験の温度を決定することができる。

ここで、加速試験データは、第１の温度（例えば図６のT1）の第１の二次電池セルの劣化の程度の変化を計測した結果と、第１の温度より高い複数の第２の温度（例えば図６のT2）の第２の二次電池セルの劣化の程度の変化を計測した結果とを含み、プロセッサは、第１の温度の前記第１の二次電池セルの劣化の程度の変化と、複数の第２の温度の前記第２の二次電池セルの劣化の程度の変化と、に基づいて複数の第１の加速係数を計算し、複数の第１の加速係数と、第１の温度と、複数の第２の温度と、をアレニウスの式（式（１））に適用して、複数の第２の温度に対応する複数の活性化エネルギーの大きさを計算することによって、二次電池セルの温度と活性化エネルギーの大きさとの関係を計算してもよい。

これによって、少ない二次電池セルのサンプルを用いた加速試験データから最大温度を計算することができる。

また、記憶装置は、最大温度を計算した後に行われた加速試験の結果を示す加速試験データとして、第３の温度の第３の二次電池セルの劣化の程度の変化を計測した結果（例えば図４のTのデータ）と、第３の温度より高く、かつ、最大温度以下である第４の温度の第４の二次電池セルの劣化の程度の変化を計測した結果（例えば図４のT_maxのデータ）と、を保持し、第３の二次電池セル及び第４の二次電池セルを含む複数の二次電池セルの現在の劣化の程度を示す情報（例えば図３（ｃ）の分布）を保持し、第３の二次電池セル及び第４の二次電池セルは、複数の二次電池セルのうち、複数の二次電池セルの現在の劣化の程度の分布における位置が同一の条件（例えば容量が最小のグループに属する、又は容量が分布の－１σに相当するなど）を満たす二つの二次電池セルであり、プロセッサは、第３の温度の第３の二次電池セルの劣化の程度の変化と、第４の温度の前記第４の二次電池セルの劣化の程度の変化と、に基づいて第２の加速係数（例えば図７の加速試験から得られるTとT_maxの間の加速係数）を計算し、アレニウスの式（１）のAFに第２の加速係数を、温度Tに第３の温度を、温度T_maxに第４の温度を、それぞれ代入することによって、活性化エネルギーEaを計算し、第２の加速係数、第３の温度、及び、第４の温度を代入して計算したときのアレニウスの式（１）における活性化エネルギーEaを固定し、温度Tに、第３の温度より低い第５の温度（例えばT_use）を代入することによって、第４の温度と第５の温度との間の第３の加速係数（例えばAF_use）を計算し、第３の加速係数に基づいて、第５の温度における複数の二次電池セルの劣化の程度の変化（例えば図７の破線部分）を予測してもよい。

これによって、比較的短時間で計測された加速試験データを用いて、良好な精度で再生二次電池の能力を評価することができる。

また、プロセッサは、予測した第５の温度における複数の二次電池セルの劣化の程度の変化に基づいて、複数の二次電池セルの残りの寿命を予測し（例えばステップ２０６）、予測した複数の二次電池セルの残りの寿命と、所定の要求条件（例えば要求条件２０８）と、に基づいて、複数の二次電池セルの生存余力を判定（例えばステップ２０７）してもよい。

これによって、残りの寿命に基づいて再生二次電池の能力が評価される。

また、第３の二次電池セル及び第４の二次電池セルを含む複数の二次電池セルの現在の劣化の程度を示す情報は、少なくとも、複数の二次電池セルの現在の容量を示す情報（例えばＳＯＨ）を含み、第３の二次電池セル及び第４の二次電池セルは、複数の二次電池セルの現在の容量の分布において、最も容量が小さいグループに属する二つの二次電池セル（例えば図３（ｃ）の分布において容量C_minに相当する電池セル３０２）であり、加速試験データは、第３の温度の第３の二次電池セルの充放電サイクル回数に対する容量の変化を計測した結果（例えば図７の温度Tに対応する充放電サイクル回数に対する容量）を含み、第４の温度の第４の二次電池セルの充放電サイクル回数に対する容量の変化を計測した結果（例えば図７の温度T_maxに対応する充放電サイクル回数に対する容量）を含み、第３の温度の第３の二次電池セルの充放電サイクル回数に対する内部抵抗の変化を計測した結果、及び、第４の温度の第４の二次電池セルの充放電サイクル回数に対する内部抵抗の変化を計測した結果（例えば図８）を含み、プロセッサによる、第３の加速係数に基づく第５の温度における複数の二次電池セルの劣化の程度の変化の予測は、第５の温度における複数の二次電池セルの充放電サイクル回数に対する容量の変化の予測であり、プロセッサは、予測の結果に基づいて、複数の二次電池セルの容量の分布において平均的な容量の二次電池セルの容量が、第５の温度において、最も容量が小さいグループに属する二次電池セルの容量まで低下するために要する充放電サイクル回数（例えば図７のＭ回）を計算し、第４の温度の第４の二次電池セルの充放電サイクル回数に対する内部抵抗の変化に基づいて、第４の温度において、最も容量が小さいグループに属する二次電池セルが寿命に達するまでの充放電サイクル回数（例えば図８のＮ’回）を計算し、複数の二次電池セルの容量の分布において平均的な容量の二次電池セルの容量が、第５の温度において、最も容量が小さいグループに属する二次電池セルの容量まで低下するために要する充放電サイクル回数（例えば図７のＭ回）と、第４の温度において、最も容量が小さいグループに属する二次電池セルが寿命に達するまでの充放電サイクル回数（例えば図８のＮ’回）と、第３の加速係数（例えばAF_use）と、に基づいて、第５の温度において、平均的な容量の二次電池セルが寿命に達するまでの充放電サイクル回数（例えば図８のＮ回）を計算してもよい。

これによって、比較的短時間で計測された加速試験データを用いて、良好な精度で再生二次電池の能力を評価することができる。

また、プロセッサは、予測した第５の温度における複数の二次電池セルの劣化の程度の変化に基づいて、要求された条件で複数の二次電池セルが使用された後の複数の二次電池セルの劣化の程度の分布（例えば図９（ｂ）の分布）を予測し、予測した複数の二次電池セルの劣化の程度の分布に基づいて、複数の二次電池セルの生存余力を判定（例えばステップ２０７）してもよい。

これによって、劣化の程度の分布の変化に基づいて再生二次電池の能力が評価される。

また、第１の二次電池セル、第２の二次電池セル、第３の二次電池セル及び第４の二次電池セルは、同一品種の二次電池セルであってもよい。

これによって、一度計算された最大温度を、その後に行われる同一品種の二次電池セルの加速試験に使用して、試験時間を短縮することができる。

また、第３の二次電池セル及び第４の二次電池セルを含む複数の二次電池セルは、一つの電気機器で使用された一つの二次電池セットを構成する二次電池セルであってもよい。

ここで、一つの電気機器は、一つの電気自動車であってもよい。

これによって、例えば電気自動車等の電気機器で使用された後に回収された二次電池セルを再利用する場合の生存余力が評価される。

また、第５の温度は、複数の二次電池セルが再利用されるときの使用温度であってもよい。

これによって、回収された二次電池を再利用する条件における生存余力が評価される。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によってハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによってソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。

また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１００ 二次電池評価システム
１０１ ＣＰＵ
１０２ 記憶装置
１０３ インターフェース
１０４ 入出力装置
１０５ 電池評価プログラム
１０６ 計測データ
３０１ 電池セット
３０２ 電池セル
３０３ 計測装置

Claims (12)

1. プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する電池評価システムであって、
   前記記憶装置は、所定の温度における二次電池セルの劣化の程度の変化を計測した加速試験データを保持し、
   前記プロセッサは、
   前記加速試験データに基づいて、前記二次電池セルの温度と活性化エネルギーの大きさとの関係を計算し、
   前記二次電池セルの温度と前記活性化エネルギーの大きさとの関係に基づいて、前記温度の増加に対して前記活性化エネルギーの大きさが減少から増加に転じる温度を最大温度として計算し、
   前記最大温度以下の温度を加速試験に用いる温度として決定することを特徴とする電池評価システム。
2. 請求項１に記載の電池評価システムであって、
   前記加速試験データは、第１の温度の第１の二次電池セルの劣化の程度の変化を計測した結果と、前記第１の温度より高い複数の第２の温度の第２の二次電池セルの劣化の程度の変化を計測した結果とを含み、
   前記プロセッサは、
   前記第１の温度の前記第１の二次電池セルの劣化の程度の変化と、前記複数の第２の温度の前記第２の二次電池セルの劣化の程度の変化と、に基づいて複数の第１の加速係数を計算し、
   前記複数の第１の加速係数と、前記第１の温度と、前記複数の第２の温度と、をアレニウスの式に適用して、前記複数の第２の温度に対応する複数の活性化エネルギーの大きさを計算することによって、前記二次電池セルの温度と前記活性化エネルギーの大きさとの関係を計算することを特徴とする電池評価システム。
3. 請求項２に記載の電池評価システムであって、
   前記記憶装置は、
   前記最大温度を計算した後に行われた加速試験の結果を示す加速試験データとして、第３の温度の第３の二次電池セルの劣化の程度の変化を計測した結果と、前記第３の温度より高く、かつ、前記最大温度以下である第４の温度の第４の二次電池セルの劣化の程度の変化を計測した結果と、を保持し、
   前記第３の二次電池セル及び前記第４の二次電池セルを含む複数の二次電池セルの現在の劣化の程度を示す情報を保持し、
   前記第３の二次電池セル及び前記第４の二次電池セルは、前記複数の二次電池セルのうち、前記複数の二次電池セルの現在の劣化の程度の分布における位置が同一の条件を満たす二つの二次電池セルであり、
   前記プロセッサは、
   前記第３の温度の前記第３の二次電池セルの劣化の程度の変化と、前記第４の温度の前記第４の二次電池セルの劣化の程度の変化と、に基づいて第２の加速係数を計算し、
   アレニウスの式（１）のＡＦに前記第２の加速係数を、温度Ｔに前記第３の温度を、温度Ｔ＿ｍａｘに前記第４の温度を、それぞれ代入することによって、活性化エネルギーＥａを計算し、
   前記第２の加速係数、前記第３の温度、及び、前記第４の温度を代入して計算したときの前記アレニウスの式（１）における前記活性化エネルギーＥａを固定し、前記温度Ｔに、前記第３の温度より低い第５の温度を代入することによって、前記第４の温度と前記第５の温度との間の第３の加速係数を計算し、
   前記第３の加速係数に基づいて、前記第５の温度における前記複数の二次電池セルの劣化の程度の変化を予測することを特徴とする電池評価システム。
   

   
4. 請求項３に記載の電池評価システムであって、
   前記プロセッサは、
   予測した前記第５の温度における前記複数の二次電池セルの劣化の程度の変化に基づいて、前記複数の二次電池セルの残りの寿命を予測し、
   予測した前記複数の二次電池セルの残りの寿命と、所定の要求条件と、に基づいて、前記複数の二次電池セルの生存余力を判定することを特徴とする電池評価システム。
5. 請求項４に記載の電池評価システムであって、
   前記第３の二次電池セル及び前記第４の二次電池セルを含む複数の二次電池セルの現在の劣化の程度を示す情報は、少なくとも、前記複数の二次電池セルの現在の容量を示す情報を含み、
   前記第３の二次電池セル及び前記第４の二次電池セルは、前記複数の二次電池セルの現在の容量の分布において、最も容量が小さいグループに属する二つの二次電池セルであり、
   前記加速試験データは、
   前記第３の温度の前記第３の二次電池セルの充放電サイクル回数に対する容量の変化を計測した結果を含み、
   前記第４の温度の前記第４の二次電池セルの充放電サイクル回数に対する容量の変化を計測した結果を含み、
   前記第３の温度の前記第３の二次電池セルの充放電サイクル回数に対する内部抵抗の変化を計測した結果、及び、前記第４の温度の前記第４の二次電池セルの充放電サイクル回数に対する内部抵抗の変化を計測した結果を含み、
   前記プロセッサによる、前記第３の加速係数に基づく前記第５の温度における前記複数の二次電池セルの劣化の程度の変化の予測は、前記第５の温度における前記複数の二次電池セルの充放電サイクル回数に対する容量の変化の予測であり、
   前記プロセッサは、
   前記予測の結果に基づいて、前記複数の二次電池セルの容量の分布において平均的な容量の二次電池セルの容量が、前記第５の温度において、前記最も容量が小さいグループに属する二次電池セルの容量まで低下するために要する充放電サイクル回数を計算し、
   前記第４の温度の前記第４の二次電池セルの充放電サイクル回数に対する内部抵抗の変化に基づいて、前記第４の温度において、前記最も容量が小さいグループに属する二次電池セルが寿命に達するまでの充放電サイクル回数を計算し、
   前記複数の二次電池セルの容量の分布において平均的な容量の二次電池セルの容量が、前記第５の温度において、前記最も容量が小さいグループに属する二次電池セルの容量まで低下するために要する充放電サイクル回数と、前記第４の温度において、前記最も容量が小さいグループに属する二次電池セルが寿命に達するまでの充放電サイクル回数と、前記第３の加速係数と、に基づいて、前記第５の温度において、前記平均的な容量の二次電池セルが寿命に達するまでの充放電サイクル回数を計算することを特徴とする電池評価システム。
6. 請求項３に記載の電池評価システムであって、
   前記プロセッサは、
   予測した前記第５の温度における前記複数の二次電池セルの劣化の程度の変化に基づいて、要求された条件で前記複数の二次電池セルが使用された後の前記複数の二次電池セルの劣化の程度の分布を予測し、
   予測した前記複数の二次電池セルの劣化の程度の分布に基づいて、前記複数の二次電池セルの生存余力を判定することを特徴とする電池評価システム。
7. 請求項３に記載の電池評価システムであって、
   前記第１の二次電池セル、前記第２の二次電池セル、前記第３の二次電池セル及び前記第４の二次電池セルは、同一品種の二次電池セルであることを特徴とする電池評価システム。
8. 請求項７に記載の電池評価システムであって、
   前記第３の二次電池セル及び前記第４の二次電池セルを含む前記複数の二次電池セルは、一つの電気機器で使用された一つの二次電池セットを構成する二次電池セルであることを特徴とする電池評価システム。
9. 請求項８に記載の電池評価システムであって、
   前記一つの電気機器は、一つの電気自動車であることを特徴とする電池評価システム。
10. 請求項３に記載の電池評価システムであって、
    前記第５の温度は、前記複数の二次電池セルが再利用されるときの使用温度であることを特徴とする電池評価システム。
11. プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する電池評価システムが実行する電池評価方法であって、
    前記記憶装置は、所定の温度における二次電池セルの劣化の程度の変化を計測した加速試験データを保持し、
    前記電池評価方法は、
    前記プロセッサが、前記加速試験データに基づいて、前記二次電池セルの温度と活性化エネルギーの大きさとの関係を計算する手順と、
    前記プロセッサが、前記二次電池セルの温度と前記活性化エネルギーの大きさとの関係に基づいて、前記温度の増加に対して前記活性化エネルギーの大きさが減少から増加に転じる温度を最大温度として計算する手順と、
    前記プロセッサが、前記最大温度以下の温度を加速試験に用いる温度として決定する手順と、を含むことを特徴とする電池評価方法。
12. プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する計算機システムを制御するためのプログラムであって、
    前記記憶装置は、所定の温度における二次電池セルの劣化の程度の変化を計測した加速試験データを保持し、
    前記プログラムは、
    前記加速試験データに基づいて、前記二次電池セルの温度と活性化エネルギーの大きさとの関係を計算する手順と、
    前記二次電池セルの温度と前記活性化エネルギーの大きさとの関係に基づいて、前記温度の増加に対して前記活性化エネルギーの大きさが減少から増加に転じる温度を最大温度として計算する手順と、
    前記最大温度以下の温度を加速試験に用いる温度として決定する手順と、を前記プロセッサに実行させることを特徴とするプログラム。

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