估计装置、估计方法以及计算机程序与流程

1.本发明涉及估计蓄电元件的劣化的估计装置、估计方法以及计算机程序。


背景技术：

2.能够积蓄电能量并在需要时作为动力源供应能量的蓄电元件正得到利用。蓄电元件被应用于便携机器、电源装置、包含汽车或铁路的输送机器、包含航空/宇宙/建设用的产业用机器等。为了能够在需要时利用所需的量的事先积蓄的能量，始终掌握蓄电元件的蓄电容量是很重要的。已知蓄电元件根据时间以及使用频度而主要在化学上发生劣化。因此，能够活用的能量根据时间以及使用频度而减少。为了在需要时利用所需的量的能量，掌握蓄电元件的劣化状态是很重要的。至此为止，开发了用于估计蓄电元件的劣化的技术。
3.例如，在蓄电元件在风力发电设备中被使用的情况下，发电量由于风力而频繁切换，发电的模式复杂，因此蓄电元件的充放电模式也变得复杂。例如在太阳能发电的情况下，由于在白天发电，因此具有大致一定的发电模式，蓄电元件的充放电模式也大致一定。因此，能够取得规定期间的充放电模式，估计蓄电元件的劣化。在车载用蓄电元件中，也取得规定期间的充放电模式，估计蓄电元件的劣化。
4.在专利文献1中公开了一种蓄电池系统的发明，将来自发电装置的电流分配给多个蓄电池块，并且对于至少一个蓄电池块以恒流进行分配，根据被分配恒流的蓄电池块的电流、电压以及温度估计soc。
5.现有技术文献
6.专利文献
7.专利文献1:国际公布第2013/099401号


技术实现要素：

8.发明要解决的课题
9.在以往的方法中，特别是在充放电频繁切换的具有复杂的充放电模式的情况下，蓄电元件的劣化的估计精度有时不充分。在专利文献1的蓄电池系统中，虽然能够在测量时间内流过恒流来测量soc，但无法估计蓄电池的积蓄的劣化量。
10.需要对于复杂的充放电模式也良好地估计劣化。
11.本发明的目的在于，提供能够高精度地估计蓄电元件的劣化的估计装置、估计方法以及计算机程序。
12.用于解决课题的手段
13.本发明的一方式所涉及的估计装置具备：第一取得部，取得蓄电元件的充电或者放电或者浮充中的开始时以及结束时的soc；存储部，与多个soc的范围相应地存储多个劣化系数；确定部，基于所述第一取得部所取得的开始时以及结束时的soc，从所述存储部中存储的多个劣化系数确定所对应的劣化系数；以及估计部，基于所述确定部所确定的劣化系数，估计所述蓄电元件的劣化。
14.本发明的一方式所涉及的估计方法取得蓄电元件的充电或者放电或者浮充中的开始时以及结束时的soc，基于取得的开始时以及结束时的soc，使用与多个soc的范围相应地预先决定的劣化系数，估计所述蓄电元件的劣化。
15.本发明的一方式所涉及的计算机程序使计算机执行如下处理：取得蓄电元件的充电或者放电或者浮充中的开始时以及结束时的soc，基于取得的开始时以及结束时的soc，使用与多个soc的范围相应地预先决定的劣化系数，估计所述蓄电元件的劣化。
16.发明效果
17.在本发明中，能够高精度地估计蓄电元件的劣化。
附图说明
18.图1是表示风力发电的充放电模式的一例的图表。
19.图2是图1的部分扩大图。
20.图3是表示在速率为1/3c且温度为45℃的情况下的最低的soc及δsoc与劣化系数的关系的图表。
21.图4是表示劣化系数的确定方法的说明图。
22.图5是表示实施方式1所涉及的充放电系统以及服务器的结构的框图。
23.图6是电池模块的斜视图。
24.图7是表示bmu的结构的框图。
25.图8是表示估计装置对蓄电元件的劣化估计的处理过程的流程图。
26.图9是表示估计装置对蓄电元件的劣化估计的其他处理过程的流程图。
27.图10是表示改变开始时以及结束时的soc的范围并通过图8的流程图的处理来求出劣化量的结果的图表。
28.图11是表示求出在温度15℃且速率1/3c下模拟风力发电设备用蓄电元件进行了充放电的情况下的试验天数与容量劣化率之间的关系的结果的图表。
29.图12是表示求出在温度20℃且速率1/3c下模拟风力发电设备用蓄电元件进行了充放电的情况下的试验天数与容量劣化率之间的关系的结果的图表。
30.图13是表示求出在温度25℃且速率1/3c下模拟风力发电设备用蓄电元件进行了充放电的情况下的试验天数与容量劣化率之间的关系的结果的图表。
31.图14是表示求出在温度35℃且速率1/3c下模拟风力发电设备用蓄电元件进行了充放电的情况下的试验天数与容量劣化率之间的关系的结果的图表。
32.图15是表示求出在温度45℃且速率1/3c下模拟风力发电设备用蓄电元件进行了充放电的情况下的试验天数与容量劣化率之间的关系的结果的图表。
33.图16是表示求出在温度65℃且速率1/3c下模拟风力发电设备用蓄电元件进行了充放电的情况下的试验天数与容量劣化率之间的关系的结果的图表。
具体实施方式
34.(实施方式的概要)
35.实施方式所涉及的估计装置具备：第一取得部，取得蓄电元件的充电或者放电或者浮充中的开始时以及结束时的soc；存储部，与多个soc的范围相应地存储多个劣化系数；
确定部，基于所述第一取得部所取得的开始时以及结束时的soc(或者，从开始时到结束时的soc的差分)，从所述存储部中存储的多个劣化系数确定所对应的劣化系数；以及估计部，基于所述确定部所确定的劣化系数，估计所述蓄电元件的劣化。
36.在一次连续的充电或者放电或者浮充中，与多个soc范围相应地事先将多个劣化系数存储至存储部。基于开始时以及结束时的soc(或者，从开始时到结束时的soc的差分)，从所述存储部中存储的多个劣化系数确定所对应的劣化系数，估计蓄电元件的劣化。在以规定的soc为中心的soc的变动量大的情况下劣化量大，即使soc的变动量相同，劣化值也根据中心soc而变化，在考虑了上述的本技术人的日本特许第6428957号公报的知识和见识的基础上，进而，在每次充电以及放电时，通过使用与δsoc以及soc的范围相应的劣化系数的批处理来估计劣化。即使在充放电频繁切换而具有复杂的充放电模式(pattern)的情况下，也能够高精度地估计蓄电元件的劣化。此外，通过进行批处理，具有如下等效果：能够降低处理器的计算负荷，使处理器的处理变得快速，或者，无需能够进行快速处理的高价的处理器，而能够使用廉价的处理器。
37.在上述的估计装置中也可以是，所述存储部与将soc0至100％用不同的间隔区分而成的多个soc范围相应地存储多个劣化系数，所述确定部确定所述多个soc范围之中的、包含所述第一取得部所取得的开始时以及结束时的soc在内且其范围宽度最小的soc范围的劣化系数。
38.根据上述结构，能够良好地确定劣化系数。
39.在上述的估计装置中也可以具备：第二取得部，取得单位时间的电流、电压、功率、或soc的变化量，所述第一取得部基于所述第二取得部所取得的电流、电压、功率、或soc的变化量、以及所述第二取得部上次取得的电流、电压、功率、或soc的变化量，取得所述soc。
40.根据上述结构，能够基于单位时间的电流、电压、功率、或soc的变化量，对状态的转变进行探测。
41.在上述的估计装置中也可以具备：第一判定部，基于所述第二取得部所取得的电流、电压、功率、或soc的变化量、以及所述第二取得部上次取得的电流、电压、功率、或soc的变化量，判定有无从放置向充放电的切换或者充放电间的切换，在所述第一判定部判定为有所述切换的情况下，所述第一取得部取得所述soc。
42.根据上述结构，能够对充放电的切换进行确认，并取得充电或者放电的开始时以及结束时的soc，按每次充电以及放电良好地估计劣化。
43.在上述的估计装置中也可以具备：第二判定部，基于所述第二取得部所取得的单位时间的电流、电压、功率、或soc的变化量，判定是充放电状态、放置状态以及浮动状态中的哪一状态，所述估计部基于所述第二判定部所判定的状态，估计所述劣化。
44.根据上述结构，能够与蓄电元件的状态相应地，良好地估计劣化。
45.本发明所涉及的估计方法取得蓄电元件的充电或者放电或者浮充中的开始时以及结束时的soc，基于取得的开始时以及结束时的soc(或者，从开始时到结束时的soc的差分)，使用与多个soc的范围相应地预先决定的劣化系数，估计所述蓄电元件的劣化。
46.根据上述结构，基于开始时以及结束时的soc(或者，从开始时到结束时的soc的差分)，使用与多个soc的范围相应地预先决定的劣化系数，估计蓄电元件的劣化。在每次充电以及放电时，通过使用与δsoc以及soc的范围相应的劣化系数的批处理来估计劣化。即使
在充放电频繁切换而具有复杂的充放电模式的情况下，也能够高精度地估计蓄电元件的劣化。
47.本发明的一方式所涉及的计算机程序使计算机执行如下处理：取得蓄电元件的充电或者放电或者浮充中的开始时以及结束时的soc，基于取得的开始时以及结束时的soc(或者，从开始时到结束时的soc的差分)，使用与多个soc的范围相应地预先决定的劣化系数，估计所述蓄电元件的劣化。
48.另外，在至此为止的说明中，说明了与使用soc估计蓄电元件的劣化有关的内容，但根据蓄电元件的容量、即蓄电元件的充电或者放电或者浮充中的开始时以及结束时的蓄电元件的容量(或者，从开始时到结束时的蓄电元件的容量变化)，也同样能够估计劣化。以后作为一例，针对使用soc估计蓄电元件的劣化进行说明。
49.以下，具体针对劣化的估计方法进行说明。
50.图1是表示风力发电的充放电模式的一例的图表。在图1中，横轴是时间(日)，纵轴是功率(w)。如图1所示，风力发电由于风力而发电量细小地变化，因此充电以及放电在较短期间中切换，具有复杂的模式。
51.图2是图1的部分扩大图。在图2中，横轴是时间(日)，右侧的纵轴是soc(％)，左侧的纵轴是功率(w)。左侧的纵轴也对应于电流(a)。如图2所示，以soc以及功率一定的放置状态、soc减少且功率示出负值的放电状态、以及soc增加且功率示出正值的充电状态进行转变。在图2中虽未示出，在充满电后还存在浮动状态，在该浮动状态中，在旁路电路中流过微小电流，以使不对蓄电元件施加负荷。
52.在风力发电设备中存在如下特征：如果仅限于1处地点则风力发电的输出变动大，但如果将多个地点重合，则由于平滑效应而输出变动缓和。
53.此外，在一个风力发电设备中例如使用数百万个蓄电元件，还存在希望高精度地估计劣化，高精度地决定在数年后等要更换或者增设的蓄电元件的数量这样的需求。
54.需要还考虑平滑效应，并应对于频繁的充放电的变化，高精度地估计劣化。
55.本技术人如日本特许第6428957号公报所示，发现了即使充放电的中间(中心)的soc相同，在soc的变动量不同的情况下，劣化量也不同。发现了劣化量随着soc的变动变大而变大。
56.此外，还发现了即使soc的变动量相同，劣化量与中心soc相应地大为不同。
57.本技术人开发了考虑到负极活性物质的劣化的各种各样的劣化估计方法。
58.本技术人在上述的日本特许第6428957号公报中，考察了如下可能性：soc的变动的大小越大，负极的膨胀(充电时)和收缩(放电时)越显著，由此在负极的表面上形成的sei被膜被部分地破坏，其结果是，由于蓄电元件的通电而引起的劣化量变大。
59.在风力发电设备用的蓄电元件中，为了使电流量变多，作为正极活性物质，大多使用由li
x
(ni
a
co
c
mn
b
)o2(a+b+c＝1，a≥0.5，b≥0，c≥0，0＜x≤1.1)表现的使ni量变多的ncm(ni+co+mn系的混合正极活性物质，以下作为ncm)。在soc的变动量大的情况下，由于li离子的插入/脱离所引起的所述ncm的晶格变化，正极的活性物质层容易产生裂纹。由于裂纹所引起的活性物质的孤立化，导电路径的切断处增大，接触电阻增大。从而，随着充放电次数(循环数)增加，作为蓄电元件的功能降低。即，不仅需要考虑上述的负极活性物质的劣化，而且还需要考虑正极活性物质的劣化。
60.在本实施方式中，分速率、温度，与一次连续的充电或者放电的从开始时至结束时的soc的范围、以及作为开始时的soc以及结束时的soc之差(范围)的δsoc相应地，事先存储多个劣化系数。基于取得的一次连续的充电或者放电的从开始到结束的soc的范围、以及δsoc，从存储的劣化系数确定所对应的劣化系数。本发明的发明人发现，在使用如上确定的劣化系数估计劣化的情况下，能够还考虑到上述的由于正极以及负极的活性物质引起的劣化、以及平滑效应，应对于频繁的充放电的变化而高精度地进行估计，从而完成了本发明。
61.在本实施方式中，基于电流、功率、或soc的变化量，判定是充放电状态、放置状态以及浮动状态中的哪一状态。
62.与判定的状态相应地通过下式算出劣化量d。
63.在充电状态或者放电状态的情况下，劣化量通过下式(1)算出。
64.d＝dcal+dcyc
……
(1)
65.在此，dcal：随时间的劣化量
66.dcyc：由于进行充放电而引起的劣化量
67.dcal通过下式(2)算出。
68.dcal＝kc
×
√t
……
(2)
69.在此，t：状态的经过时间
70.kc：随时间劣化系数
71.劣化模型规则也可以是根规则、直线规则、或者其外的劣化模型规则。
72.dcyc通过下式(3)算出。
73.dcyc＝kr
×
δsoc
……
(3)
74.在此，kr：充放电时的劣化系数
75.kr如后述确定。
76.劣化模型规则也可以是根规则、直线规则、或者其外的劣化模型规则。
77.在放置状态的情况下，劣化量通过下式(4)算出。
78.d＝dcal
……
(4)
79.在浮动状态下，δsoc＞0的情况下，劣化量通过下式(5)算出。
80.d＝dcal+dcyc+dflt
……
(5)
81.dflt是浮动状态下的劣化量，通过下式(6)算出。
82.dflt＝kf
×
√t
……
(6)
83.在此，kf：浮动时的劣化系数
84.在浮动状态下，δsoc＝0的情况下，劣化量通过下式(7)算出。
85.d＝dcal+dflt
……
(7)
86.dcal以及dflt通过根规则求出，dcyc通过直线规则求出，但其为一例，也可以是dcal以及dflt通过直线规则求出，dcyc通过根规则求出。
87.在本实施方式中，在浮动状态下使用根规则，但劣化模型规则也可以是直线规则或者其外的劣化模型规则。
88.劣化系数kr如下确定。
89.分速率、温度，改变充电或者放电的开始时刻以及结束时刻，求出δsoc与soh(健
康状态(state of health))之间的关系，按每个充电的开始时刻(充放电的最低的soc，对应于从开始时到结束时的soc的范围)以及δsoc求出劣化系数kr。图3是表示在速率为1/3c且温度为45℃的情况下的最低的soc及δsoc与劣化系数kr的关系的图表。图3的横轴是δsoc(％)，纵轴是充放电的最低的soc(％)，各点的圆的大小表示劣化系数kr的值的大小。
90.图4是表示劣化系数的确定方法的说明图。图4的左右方向是soc(％)。基于图3的结果，按每个δsoc，赋予了劣化系数kr。在δsoc25的情况下，相应于充电(或者)放电的开始时刻以及结束时刻，赋予了a、b、c、d作为劣化系数kr，在δsoc50的情况下，赋予了e、f作为劣化系数kr，在δsoc100的情况下，赋予了g作为劣化系数kr。
91.如图4的例所示，在取得的soc的范围为10～30％的情况下，选择包含soc10～30％的整个范围且δsoc(soc范围宽度)最小的劣化系数kr。在该情况下，选择δsoc50的劣化系数e。
92.另外，存储的δsoc不限定于25％、50％以及100％的情况。劣化系数也可以通过内插计算求出。
93.此外，图4的箭头既可以在各δsoc中将soc100％的范围以等间距划分来设置，也可以不是等间距(箭头不重合)。也可以与soc相应地改变间隔。
94.(实施方式1)
95.以下，作为实施方式1，举出用于风力发电设备的充放电系统为例进行说明。
96.以下，说明蓄电元件为锂离子二次电池的情况，但蓄电元件不限定于锂离子二次电池。
97.图5是表示实施方式1所涉及的充放电系统1以及服务器13的结构的框图。
98.充放电系统1具备电池模块3、bmu(电池管理单元(battery management unit))4、控制装置6、电压传感器8、电流传感器9和温度传感器10。通过充放电系统1，向负荷5供应电力。
99.电池模块3中，作为多个蓄电元件的锂离子二次电池(以下称为电池)2被串联连接。控制装置6对充放电系统1整体进行控制。
100.服务器13具备通信部14以及控制部15。
101.控制装置6具备控制部61、显示部62以及通信部63。
102.控制装置6经由通信部63、网络12以及通信部14，与控制部15连接。控制装置6经由网络12在与控制部15之间进行数据的发送接收。
103.在本实施方式中，bmu4、控制装置6以及控制部15的其中一个作为本发明的估计装置发挥功能。另外，在控制部15不作为所述估计装置发挥功能的情况下，充放电系统1也可以与服务器13不连接。
104.在图5中，表示具备一组电池模块3的情况。另外，电池模块的数量不限定于该情况。
105.bmu4也可以是电池ecu。
106.电压传感器8与电池模块3并联连接，输出与电池模块3的整体的电压相应的检测结果。电压传感器8与各电池2的后述的正极的端子23、负极的端子26连接，对各电池2的端子23、26间的电压v1进行测量，检测各电池2的v1的合计值即电池模块3的后述的负极的引线33与正极的引线36间的电压v。
107.电流传感器9与电池模块3串联连接，对电池模块3中流动的电流i进行检测。
108.温度传感器10对电池模块3附近的温度进行检测。
109.图6是电池模块3的斜视图。
110.电池模块3具备长方体状的箱(case)31、以及在箱31中容纳的多个所述电池2。
111.电池2具备长方体状的箱本体21、盖板22、以及在盖板22上设置的端子23、端子26、爆破阀24和电极体25。电极体25通过层叠正极板、分隔件以及负极板而成，被容纳在箱本体21中。
112.电极体25也可以是将正极板和负极板隔着分隔件卷绕为扁平状而得到的电极体。
113.正极板例如在作为由铝或铝合金等构成的板状(片材(sheet)状)或者长条带状的金属箔的正极基体材料箔上形成有活性物质层。负极板例如在作为由铜以及铜合金等构成的板状(片材(sheet)状)或者长条带状的金属箔的负极基体材料箔上形成有活性物质层。分隔件例如是由合成树脂构成的微多孔性的片材。
114.在正极的活性物质层中使用的正极活性物质，例如是由li
x
(ni
a
mn
b
co
c
m
d
)o2(m是除了li、ni、mn、co以外的金属元素，0≤a≤1，0≤b＜1，0≤c＜1，a+b+c+d＝1，0＜x≤1.1，a、c不同时为0)表现的层状氧化物。正极活性物质具有层状岩盐型的结晶构造。所述a优选满足0.5≤a≤1。在该情况下，在过渡金属位点较多地含有ni。
115.正极活性物质优选d＝0，是由li
x
(ni
a
co
c
mn
b
)o2表现的ncm(a+b+c＝1，a≥0.5，b≥0，c≥0，0＜x≤1.1)。a更优选为0.6以上，进一步优选为0.8以上。
116.正极活性物质也可以是m为al，b＝0，是由li
x
(ni
a
co
c
al
d
)o2表现的nca(a+c+d＝1，a≥0.5，c≥0，d≥0，0＜x≤1.1)。a更优选为0.6以上，进一步优选为0.8以上。
117.另外，在ncm或者nca中，不限定于除了li、ni以外的金属分别由2个种类的金属构成的情况，也可以由3个种类以上的金属构成。例如，也可以包含少量的ti、nb、b、w、zr、ti、mg等。
118.作为正极活性物质，例如也可以是limeo2‑
li2mno3固溶体、li2o
‑
limeo2固溶体、li3nbo4‑
limeo2固溶体、li4wo5‑
limeo2固溶体、li4teo5‑
limeo2固溶体、li3sbo4‑
lifeo2固溶体、li2ruo3‑
limeo2固溶体、li2ruo3‑
li2meo3固溶体等li过剩型活性物质。
119.以下，针对使用ni：co：mn为5：2：3的ncm作为正极活性物质的情况进行说明。
120.作为在负极活性物质层中使用的负极活性物质，可以举出硬碳、si、sn、cd、zn、al、bi、pb、ge、ag等金属或合金、或者包含它们的硫属化物等。作为硫属化物的一例，可以举出sio。
121.电池模块3的相邻的电池2的相邻的端子23、26极性不同，该端子23、26彼此由母线32电连接，从而将多个电池2串联连接。
122.在电池模块3的两端的电池2的相互极性不同的端子23、26上，设置有用于取出电力的引线34、33。
123.图7是表示bmu4的结构的框图。bmu4具备控制部41、存储部42、输入部46和接口部47。上述各单元经由总线以能够相互通信的方式连接。在本实施方式中，控制部41作为第一取得部、第二取得部、确定部、第一判定部、第二判定部发挥功能。
124.输入部46受理来自电压传感器8、电流传感器9以及温度传感器10的检测结果的输入。接口部47例如由lan接口以及usb接口等构成，利用有线或者无线与例如控制装置6等其
他装置进行通信。
125.存储部42例如由硬盘驱动器(hdd)等构成，存储各种程序以及数据。在存储部42中，例如储存了用于执行后述的劣化的估计处理的估计程序43。估计程序43例如在被储存于cd
‑
rom、dvd
‑
rom、usb存储器等计算机可读取的记录介质50的状态下被提供，通过向bmu4安装从而被储存于存储部42。此外，也可以从与通信网连接的未图示的外部计算机取得估计程序43，并使其存储至存储部42。
126.在存储部42中也存储有充放电的历史数据44。充放电的历史是电池模块3的运转历史，是包含表示电池模块3进行了充电或者放电的期间(使用期间)的信息、与在使用期间中电池模块3所进行的充电或者放电有关的信息等的信息。表示电池模块3的使用期间的信息，是包含表示充电或者放电的开始以及结束的时刻的信息、电池模块3被使用的累积使用期间等的信息。与电池模块3所进行的充电或者放电有关的信息，是表示电池模块3所进行的充电时或者放电时的电压、速率等的信息。
127.在存储部42中还存储有劣化系数表格45，该劣化系数表格45分速率以及温度，储存预先通过实验按多个δsoc以及soc的范围各自求出的劣化系数kr。劣化系数表格45也可以适宜地通过规定方法被更新。另外，劣化系数表格45不限定于分速率以及温度存储的情况。此外，也可以替代soc的范围，将充放电的开始时刻、结束时刻或者中心时刻的soc与δsoc相对应并存储劣化系数kr。
128.在存储部42中，还分速率以及温度存储有上述的随时间劣化系数kc以及浮动时的劣化系数kf。随时间劣化系数kc以及浮动时的劣化系数kf也可以是一定值。
129.控制部41例如由cpu(中央处理单元(central processing unit))、rom(只读存储器(read only memory))以及ram(随机存取存储器(random access memory))等构成，通过执行从存储部42读出的估计程序43等计算机程序，对bmu4的动作进行控制。控制部41通过读出并执行估计程序43，作为执行劣化的估计处理的处理部发挥功能。
130.图8是表示作为估计装置的bmu4对蓄电元件的劣化估计的处理过程的流程图。
131.首先，控制部41取得电流i以及电压v(s1)。
132.控制部41算出soc(s2)。控制部41例如基于取得的v以及soc
‑
ocv曲线算出soc。
133.控制部41判定是否存储有此前状态的soc(s3)。
134.控制部41在判定为存储有此前状态的soc的情况下(s3：是)，算出这次的状态的δsoc(ds)(s4)。控制部41例如根据电流i和经过时间算出δsoc(ds)。在存储有此前状态的soc的情况下，算出这次的状态的soc与此前状态的soc的差分。
135.控制部41判定是否为0＜ds/dt＜i
f
(s5)。ds/dt相当于i。i
f
是用于判定是否为浮动状态的电流的阈值。控制部41在判定为0＜ds/dt＜i
f
的情况下(s5：是)，使处理前进至s15。
136.控制部41在判定为不是0＜ds/dt＜i
f
的情况下(s5：否)，即，判定为当前的状态是正以i
f
以上的电流i进行充电的状态、正进行放电的状态(ds/dt＜0)、或者放置的状态(ds/dt＝0)的情况下，算出dcal(s6)。控制部41使用存储部42中存储的随时间劣化系数kc，通过上述的式(2)算出dcal。
137.控制部41判定是否存储有此前状态的δsoc(ds0)(s7)。控制部41在判定为未存储ds0的情况下(s7：否)，使处理前进至s18。
138.控制部41在判定为存储有ds0的情况下(s7：是)，判定ds
×
ds0是否为0以下(s8)。控
制部41在判定为ds
×
ds0为0以下的情况下(s8：是)，判定ds0是否不为0(s9)。控制部41在判定为ds0不为0的情况下(s9：是)，即，判定为从充电切换至放电、从放电切换至充电、或者从充放电切换至放置的情况下，取得充电或者放电的开始时以及充电或者放电的结束时的soc(s10)。结束时的soc相当于在s2中算出的soc。
139.在将这次的采样时t2、上次的采样时t1、上上次的采样时t0的soc设为soc2、soc1、soc0的情况下，ds＝δsoc2＝soc2‑
soc1，ds0＝δsoc1＝soc1‑
soc0。在充电的情况下，δsoc为正值，在放电的情况下，δsoc为负值，因此在ds
×
ds0为负的情况下，能够判定为从充电切换至放电、或者从放电切换至充电。在ds＝0的情况下，能够判定为从充放电切换至放置。
140.控制部41在判定为ds0为0的情况下(s9：否)，即，判定为是放置的持续状态、或者从放置切换至充放电的情况下，使处理前进至s14。
141.控制部41算出充电或者放电中的开始时以及结束时的差分的δsoc(s11)。
142.控制部41读出劣化系数表格45，基于从开始时到结束时的soc的范围、以及最小的δsoc，如上述那样确定劣化系数kr(s12)。
143.控制部41使用所确定的劣化系数kr、以及充放电的时间t，通过式(3)的dcyc＝kr
×
δsoc算出dcyc(s13)。
144.控制部41在判定为ds
×
ds0不为0以下的情况下(s8：否)，即，判定为充放电连续的情况下，使处理前进至s18。
145.控制部41算出劣化量d(s14)。在这次的状态为充电或者放电状态的情况下，通过上述的式(1)的d＝dcal+dcyc算出劣化量d。在这次的状态为放置状态的情况下，通过上述的式(4)的d＝dcal算出劣化量d。
146.控制部41在判定为0＜ds/dt＜i
f
的情况下(s5：是)，算出dflt(s15)。
147.控制部41判定是否为ds0/dt≥i
f
、或者ds0/dt＜0(s16)。
148.控制部41在判定为ds0/dt≥i
f
、或者ds0/dt＜0的情况下(s16：是)，即，判定为从充放电切换至浮动的情况下，使处理前进至s10，在s14中，通过式(5)的d＝dcal+dcyc+dflt算出劣化量d。
149.控制部41在判定为不为ds0/dt≥i
f
或者ds0/dt＜0的情况下(s16：否)，即，判定为浮动持续、或者从放置切换至浮动的情况下，使处理前进至s14，通过式(7)的d＝dcal+dflt算出劣化量d。
150.控制部41对开始soc进行更新(s17)。
151.控制部41用这次的状态的soc更新此前状态的soc(s18)，结束处理。
152.图9是表示bmu4对蓄电元件的劣化估计的其他处理过程的流程图。
153.首先，控制部41取得电流i以及电压v(s21)。
154.控制部41算出soc(s22)。
155.控制部41判定是否为0＜i＜i
f
(s23)。i
f
是用于判定是否为浮动状态的电流的阈值。控制部41在判定为0＜i＜i
f
的情况下(s23：是)，使处理前进至s33。
156.控制部41在判定为不为0＜i＜i
f
的情况下(s23：否)，即，判定为当前的状态是正以i
f
以上的电流i进行充电的状态、正进行放电的状态(i＜0)、或者放置的状态(i＝0)的情况下，算出dcal(s24)。控制部41使用存储部42中存储的随时间劣化系数kc，通过上述的式(2)算出dcal。
157.控制部41判定是否存储有此前状态的i0(s25)。控制部41在判定为未存储i0的情况下(s25：否)，使处理前进至s35。
158.在控制部41判定为存储有i0的情况下(s25：是)，判定i
×
i0是否为0以下(s26)。控制部41在判定为i
×
i0为0以下的情况下(s26：是)，判定i0是否不为0(s27)。在控制部41判定为i0不为0的情况下(s27：是)，判定为从充电切换至放电、从放电切换至充电、或者从充放电切换至放置的情况下，取得充电或者放电的开始时以及充电或者放电的结束时的soc(s28)。
159.在充电的情况下，电流为正值，在放电的情况下，电流为负值，因此在i
×
i0为负的情况下，能够判定为从充电切换至放电、或者从放电切换至充电。在i＝0的情况下，能够判定为从充放电切换至放置。
160.在控制部41判定为i0为0的情况下(s27：否)，即，判定为放置的持续状态、或者从放置切换至充放电的情况下，使处理前进至s32。
161.控制部41算出充电或者放电中的开始时以及结束时的差分的δsoc(s29)。
162.控制部41读出劣化系数表格45，基于从开始时到结束时的soc的范围、以及最小的δsoc，如上述那样确定劣化系数kr(s30)。
163.控制部41使用所确定的劣化系数kr、以及充放电的时间t，通过式(3)算出dcyc(s31)。
164.控制部41在判定为i
×
i0不为0以下的情况下(s26：否)，即，判定为充放电连续的情况下，使处理前进至s36。
165.控制部41算出劣化量d(s32)。在这次的状态为充电或者放电状态的情况下，通过上述的式(1)的d＝dcal+dcyc算出劣化量d。在这次的状态为放置状态的情况下，通过上述的式(4)的d＝dcal算出劣化量d。
166.控制部41在判定为0＜i＜i
f
的情况下(s23：是)，算出dflt(s33)。
167.控制部41判定是否为i0≥i
f
、或者i0＜0(s34)。
168.控制部41在判定为i0≥i
f
、或者i0＜0的情况下(s34：是)，即，判定为此前状态为充电状态或者放电状态的情况下，使处理前进至s28，在s32中，通过式(5)的d＝dcal+dcyc+dflt算出劣化量d。
169.控制部41在判定为不为i0≥i
f
或者i0＜0的情况下(s34：否)，即，判定为0＜i0＜i
f
的情况下，使处理前进至s32，通过式(7)的d＝dcal+dflt算出劣化量d。
170.控制部41对开始soc进行更新(s35)。
171.控制部41用这次的i更新i0(s36)，结束处理。
172.在图9的流程图中，能够替代电流而使用功率，与电流的情况同样地算出劣化量。
173.在本实施方式中，基于一次连续的充放电的从开始时到结束时的soc的范围、以及开始时以及结束时的δsoc，在存储部42所存储的劣化系数kr中确定所对应的劣化系数kr，估计电池模块3的劣化。在每次充电以及放电时，通过使用与δsoc以及soc的范围相应的劣化系数kr的批处理来估计劣化。即使在充放电频繁切换而具有复杂的充放电模式的情况下，也能够高精度地估计电池模块3的劣化。
174.图10是表示改变开始时以及结束时的soc的范围并通过图8的流程图的处理来求出劣化量的结果的图表。纵轴是作为劣化量的容量劣化率(％)。
175.图11是表示求出在温度15℃且速率1/3c下模拟风力发电设备用蓄电元件进行了电池模块3的充放电的情况下的试验天数与容量劣化率之间的关系的结果的图表。横轴是试验天数(day)，纵轴是容量劣化率(％)。在图11中，分别表示实测值的图表、通过以往的估计方法算出劣化量的比较例的图表、以及通过实施方式的估计方法算出劣化量的实施例的图表。
176.图12、图13、图14、图15以及图16是表示在速率1/3c下，将温度分别替换为20℃、25℃、35℃、45℃以及65℃，与图11同样求出试验天数与容量劣化率之间的关系的结果的图表。
177.根据图11～图16可知，在实施例的情况下，与比较例相比提高了估计的精度。
178.根据以上能够确认，在像风力发电设备中使用的蓄电元件那样具有多个充放电模式的情况下，在实施例的情况下，在每次充电以及放电时算出劣化量，能够良好地估计劣化。能够还考虑到由于正极以及负极的活性物质引起的劣化、以及平滑效应，应对于频繁的充放电的变化而高精度地估计劣化，能够高精度地决定在规定期间后要更换的蓄电元件的数量。也能够节省资源，降低成本。
179.所述实施方式不是限制性的。本发明的范围意在包含权利要求书及其等同的含义以及范围内的全部变更。
180.例如，本发明所涉及的估计装置不限定于风力发电用的充放电系统，也能够应用于车载用、铁路用再生电力储藏装置、太阳能发电系统等其他充放电系统。
181.蓄电元件不限定于锂离子二次电池。蓄电元件既可以是其他二次电池，也可以是一次电池，还可以是电容器等电化学单池。
182.标号说明
183.1 充放电系统
184.2 电池(蓄电元件)
185.3 电池模块(蓄电元件)
186.4 bmu
187.41 控制部
188.42 存储部
189.43 估计程序
190.44 历史数据
191.6 控制装置
192.61 控制部
193.62 显示部
194.63 通信部
195.12 网络
196.13 服务器
197.15 控制部。