估计装置、估计方法

技术领域

本发明涉及估计蓄电元件的劣化量的技术。

背景技术

已知二次电池随着时间经过而实际容量从初始值降低。不容易在使用中测定电池的实际容量，要求使用可测量的参数来估计实际容量。作为电池的实际容量降低的重要因素，有由于反复充放电而引起的循环劣化和由制造后的时间经过引起的经时劣化。作为估计由经时劣化引起的实际容量的方法，有使用了根定律和阿雷尼厄斯定律的估计方法。根定律是实际容量随着经过时间的根而降低的定律。在下述专利文献1中，公开了使用根定律来估计电池的劣化率的技术。阿雷尼厄斯定律是实际容量因温度而降低的程度不同的定律。

在先技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利5382208号公报

发明内容

发明要解决的课题

蓄电元件有时劣化量的时间推移具有表示第一推移的第一劣化区域和表示第二推移的第二劣化区域。在不考虑劣化量的推移的变化地估计劣化量的情况下，存在劣化量的估计精度降低的情况。

本技术的目的在于提高蓄电元件的劣化量的估计精度。

用于解决课题的手段

一个方式所涉及的估计装置具备：存储部；以及运算处理部，所述蓄电元件具有下述特性：劣化量的时间推移具有表示第一推移的第一劣化区域和表示第二推移的第二劣化区域，所述存储部保持：针对所述第一劣化区域来运算所述蓄电元件的劣化量的第一运算数据；和针对所述第二劣化区域来运算所述蓄电元件的劣化量的第二运算数据，所述运算处理部执行：判定处理，判定所述蓄电元件的劣化区域；以及估计处理，从所述存储部选择与所述劣化区域对应的运算数据，估计所述蓄电元件的劣化量。

本技术能够应用于蓄电装置。能够应用于蓄电元件的劣化量的估计方法、劣化量的估计程序、存储估计程序的记录介质。

发明效果

能够提高蓄电元件的劣化量的估计精度。

附图说明

图1是蓄电池的立体图。

图2是蓄电池的分解立体图。

图3是蓄电池的框图。

图4是二次电池的容量变化曲线。

图5是将图4的一部分放大的图。

图6是容量降低量映射MA。

图7是二次电池的温度数据。

图8是表示二次电池的实际容量的总降低量的估计处理的流程的流程图。

图9是二次电池的实际容量的总降低量的估计例。

图10是表示二次电池的容量变化曲线的图表。

图11是各电池温度的实际容量的推移。

图12是横轴(时间轴)乘以系数时的各电池温度的实际容量的推移。

图13是将横轴(时间轴)设为经过时间T的1/N次方时的各电池温度的实际容量的推移。

图14是系数表。

图15是基准温度的实际容量的推移。

图16是各近似直线的斜率的数据。

图17是容量维持率的近似直线。

图18是容量维持率的近似直线。

图19是二次电池的容量变化曲线。

图20A是第一近似数据。

图20B是第二近似数据。

图21A是第一近似数据。

图21B是第二似数据。

图22是容量维持率的监视处理的流程图。

图23是电阻上升率的近似直线。

图24是电阻上升率的近似直线。

图25是表示容量维持率与电阻上升率的相关性的近似直线。

具体实施方式

(本实施方式的概要)

估计装置具备存储部和运算处理部，所述蓄电元件具有劣化量的时间推移具有表示第一推移的第一劣化区域和表示第二推移的第二劣化区域的特性，所述存储部保持针对所述第一劣化区域来运算所述蓄电元件的劣化量的第一运算数据和针对所述第二劣化区域来运算所述蓄电元件的劣化量的第二运算数据，所述运算处理部执行判定所述蓄电元件的劣化区域的判定处理、和从所述存储部选择与所述劣化区域对应的运算数据来估计所述蓄电元件的劣化量的估计处理。

作为蓄电元件的劣化量的估计方法，已知有根定律。根定律是蓄电元件的劣化量随着经过时间的根而降低的定律。在基于根定律的劣化量的估计中存在估计误差。发明人等为了查明估计误差的重要因素，着眼于蓄电元件的劣化量随时间经过而如何变化。而且，得到如下见解：在劣化量的时间推移中，存在表示第一推移的第一劣化区域和表示第二推移的第二劣化区域。估计装置由于判定劣化区域来选择运算数据，因此能够进行与劣化区域相应的劣化估计。因此，能够抑制由劣化区域的差异引起的劣化量的估计误差，关于蓄电元件的劣化量，估计精度提高。

也可以是，所述存储部保持：在所述第一劣化区域中对所述蓄电元件的劣化量进行温度校正的第一校正数据；和在所述第二劣化区域中对所述蓄电元件的劣化量进行温度校正的第二校正数据，所述运算处理部从所述存储部选择与所述劣化区域对应的校正数据，校正所述蓄电元件的劣化量。通过进行温度校正，能够抑制由温度的差异引起的劣化量的估计误差。由于按照每个劣化区域保持校正数据，因此能够高精度地进行校正。

所述第一校正数据也可以是在所述第一劣化区域中对所述蓄电元件的经过时间进行温度校正的系数表。所述第二校正数据也可以是在所述第二劣化区域中对所述蓄电元件的经过时间进行温度校正的系数表。通过根据温度校正经过时间，能够抑制劣化量的估计误差。

也可以是，所述存储部保持表示所述蓄电元件的容量变化率与电阻变化率的相关性的相关数据，所述运算处理部基于所述第一运算数据以及所述第二运算数据来估计所述容量变化率或者所述电阻变化率中的一者，根据所述相关数据来估计所述容量变化率或者所述电阻变化率中的另一者。通过估计容量和电阻，能够准确地判定蓄电元件的劣化状态。

<实施方式1>

根据图1～图22，对实施方式1进行说明。

1.蓄电池的说明

图1是蓄电池的立体图，图2是蓄电池的分解立体图，图3是表示蓄电池的电气结构的框图。蓄电池20是蓄电装置。

如图1所示，蓄电池20具有块状的电池外壳21，在电池外壳21内收纳有由多个二次电池31构成的电池组30、控制基板28。在以下的说明中，在参照图1以及图2的情况下，将电池外壳21相对于设置面不倾斜地水平放置时的电池外壳21的上下方向设为Y方向，将沿着电池外壳21的长边方向的方向设为X方向，将电池外壳21的进深方向设为Z方向来进行说明。

如图2所示，电池外壳21构成为具备：在上方开口的箱型的壳体主体23；对多个二次电池31进行定位的定位构件24；装配于壳体主体23的上部的中盖25；以及装配于中盖25的上部的上盖26。如图2所示，在壳体主体23内，在α方向上排列设置有分别收纳各二次电池31的多个单元室23A。

如图2所示，定位构件24在上表面配置有多个汇流条27，通过将定位构件24配置在配置于壳体主体23内的多个二次电池31的上部，从而多个二次电池31被定位并且通过多个汇流条27串联连接。

如图1所示，中盖25俯视下呈大致矩形形状，形成为在Y方向上带有高低差的形状。在中盖25的α方向两端部，设置有与未图示的线束端子连接的一对端子部22P和端子部22N。一对端子部22P、端子部22N例如由铅合金等金属构成，22P为正极侧端子部，22N为负极侧端子部。

此外，如图2所示，中盖25能够在内部收纳控制基板28，中盖25装配于壳体主体23，由此二次电池31与控制基板28连接。

接下来，参照图3对蓄电池20的电气结构进行说明。蓄电池20具有电池组30、电流传感器41、温度传感器43以及管理电池组30的蓄电池管理装置(以下称为BM)50。电池组30由串联连接的多个二次电池31构成。二次电池31是蓄电元件。

电流传感器41经由连接线35与电池组30串联连接。电流传感器41设置于电池外壳21的内部，发挥检测流过二次电池31的电流的功能。温度传感器43为接触式或者非接触式，发挥测定二次电池31的温度[℃]的功能。

电流传感器41和温度传感器43构成为通过信号线与BM50电连接，电流传感器41、温度传感器43的检测值被取入BM50。电流传感器41设置在电池外壳21内。

BM50具备电压检测电路60和控制部70，设置于控制基板28。BM50的电源线(省略图示)与电池组30连接，BM50从电池组30接受电力的供给。BM50是估计蓄电池20的劣化量的估计装置。

电压检测电路60经由检测线而分别与各二次电池31的两端连接，起到响应来自控制部70的指示而对各二次电池31的电压以及电池组30的总电压进行测定的功能。

控制部70包括作为中央处理装置的CPU71和存储器73。CPU71是运算处理部。CPU71CPU71根据电流传感器41、电压检测电路60、温度传感器43的输出，监视二次电池31的电流、电压、温度。此外，如后所述，估计锂离子二次电池31的实际容量C的总降低∑Y。

存储器73是存储部。存储器73是闪存、EEPROM等非易失性的存储器。在存储器73中存储有用于监视二次电池31的监视程序、执行这些程序所需的数据。此外，存储有用于估计二次电池31的实际容量C的总降低量∑Y的容量降低量映射MA的数据。

2.容量变化曲线的直线近似

“实际容量C”是从二次电池被完全充电的状态能够取出的容量。作为二次电池的实际容量C降低的主要因素，有由于反复充放电而引起的循环劣化和由制造后的经过时间引起的经时劣化。

关于经时劣化，有使用了根定律的估计方法。根定律是实际容量C随着经过时间T的根而变化的定律。“经过时间T”是从电池被制造出起经过的时间。

图4是将横轴(X轴)设为经过时间T、将纵轴(Y轴)设为实际容量C的总降低量∑Y的T-∑Y相关图表。容量变化曲线La表示实际容量C相对于经过时间T的总降低量∑Y的推移。容量变化曲线La是相对于经过时间T的根曲线。

La1是电池温度为0[℃]的容量变化曲线，La2是电池温度为25[℃]的容量变化曲线，La3是电池温度为50[℃]的容量变化曲线。

容量变化曲线La是通过在各电池温度下对锂离子二次电池31进行调查伴随制造后的时间经过的实际容量C的总降低量∑Y的推移的实验而得到的曲线。锂离子二次电池31是正极活性物质使用了磷酸铁锂(LiFePO4)、负极活性物质使用了石墨的磷酸铁系二次电池。

三条直线A11～A31是将容量变化曲线La1分割为三个区域E1～E3来近似的直线。

三条直线A12～A32是将容量变化曲线La2分割为三个区域E1～E3来近似的直线。

三条直线A13～A33是将容量变化曲线La3分割为三个区域E1～E3来近似的直线。

3.容量降低量映射MA和总降低量∑Y的估计处理

分割容量变化曲线La的直线A1～A3的斜率表示每单位时间(在本例中为每个月)的实际容量C的降低量Y。

如图6所示，容量降低量映射MA是按分割容量变化曲线La的各区域E1～E3以及每个电池温度，存储每单位时间的实际容量C的降低量Y的数据。例如，在电池温度为25[℃]的情况下，关于各区域E1～E3，每单位时间的实际容量C的降低量Y分别为2.3623[Ah/momth]、0.7874[Ah/momth]、0.4725[Ah/momth]，这些数值是对容量变化曲线La2进行近似的三条直线A12、A22、A32的斜率的大小。

蓄电池20在BM50的存储器73中保持容量降低量映射MA的数据。CPU71基于锂离子二次电池31的温度的数据和容量降低量映射MA，进行估计实际容量C的总降低量∑Y的处理(参照图8)。

总降低量∑Y的估计处理由S10～S30的处理构成，在S10中，在电池的制造后，每当经过给定时间(作为一例为1个月)时，基于温度传感器43的输出，进行计算锂离子二次电池31的每给定时间(作为一例为1个月)的平均温度的处理。

在S20中，基于电池温度的数据和容量降低量映射MA，计算锂离子二次电池31的每给定时间(作为一例为1个月)的实际容量C的降低量Y。

在S30中，通过将根据电池温度的数据和容量降低量映射MA计算出的每给定时间(作为一例为1个月)的实际容量C的降低量Y与总降低量∑Y的上次值相加，能够计算总降低量∑Y的当前值。

在电池刚制造出时，实际容量C的总降低量∑Y为0[Ah]，二次电池31的总降低量∑Y的分区包含在区域E1中。

图7表示电池制造后的二次电池31的各月的平均温度，第一个月的平均温度为0[℃]。因此，每个月的实际容量C的降低量为0.5241[Ah/月]。电池制造后经过了1个月的时间点的实际容量C的总降低量∑Y如图9所示为0.5241[Ah]。

在电池制造后经过了1个月的时间点的实际容量C的总降低量∑Y为0.5241[Ah]的情况下，二次电池31的总降低量∑Y的分区包含在区域E1(0～3[Ah])中。

在图7的例子中，电池制造后第二个月的平均温度为25[℃]。因此，关于电池制造后的第二个月，实际容量C的降低量为2.3623[Ah/月]。电池制造后经过了两个月的时间点的实际容量C的总降低量∑Y为0.5241[Ah]+2.3623[Ah]，如图9所示为2.8864[Ah]。

在电池制造后经过了两个月的时间点的实际容量C的总降低量∑Y为2.8864[Ah]的情况下，二次电池31的总降低量∑Y的分区包含在区域E1(0～3[Ah])中。

在图7的例子中，电池制造后第三个月的平均温度为25[℃]。关于电池制造后的第三个月，每个月的实际容量C的降低量Y为2.3623[Ah/月]。电池制造后经过了三个月的时间点的实际容量C的总降低量∑Y为2.8864[Ah]+2.3623[Ah]，如图9所示为5.2487[Ah]。

在电池制造后经过了三个月的时间点的实际容量C的总降低量∑Y为5.2487[Ah]的情况下，二次电池31的总降低量∑Y的分区包含在区域E2(3～6[Ah])中。

在图7的例子中，电池制造后第四个月的平均温度为25[℃]。关于电池制造后的第四个月，每个月的实际容量C的降低量Y为0.7874[Ah/月]。电池制造后经过了4个月的时间点的实际容量C的总降低量∑Y为5.2487[Ah]+0.7874[Ah]，如图9所示为6.0361[Ah]。

如以上说明的那样，通过将从容量降低量映射MA求出的每个月的实际容量C的降低量与到前月为止的总降低量∑Y相加，能够求出实际容量C的总降低量∑Y的当前值。

图10是将横轴(α轴)设为经过时间T、将纵轴(Y轴)设为实际容量C的锂离子二次电池31的T-C相关图表。容量变化曲线Lb表示实际容量C相对于经过时间T的推移。容量变化曲线Lb是将图4所示的容量变化曲线La以X轴翻折后的反转的曲线，与容量变化曲线La同样是相对于经过时间T的根曲线。

三条直线B11～A31是将容量变化曲线Lb1分割为三个区域E1～E3来近似的直线。

三条直线B12～A32是将容量变化曲线Lb2分割为三个区域E1～E3来近似的直线。

三条直线B13～B33是将容量变化曲线Lb3分割为三个区域E1～E3来近似的直线。

与图6的容量降低量映射MA同样，容量降低量映射MB是按分割容量变化曲线Lb的各区域E1～E3以及每个电池温度，存储每单位时间的实际容量C的降低量Y的数据。蓄电池20在存储器73中保持容量降低量映射MB的数据。

CPU71能够使用容量降低量映射MB计算每给定时间的实际容量C的降低量Y。CPU71通过从实际容量C的上次值减去计算出的实际容量C的降低量Y，能够计算实际容量C的当前值Ct。

4.基于系数k的温度校正

图11是将横轴设为经过时间T、将纵轴设为实际容量C的锂离子二次电池31的T-C相关图表。实际容量C随着电池制造后的时间经过而降低。电池温度越高，容量降低越显著。即，电池温度越高，实际容量C越“加速”地降低。

图12是将横轴设为经过时间T、将纵轴设为实际容量C的锂离子二次电池31的T-C相关图表。横轴(α轴)按电池温度25[℃]、45[℃]、60[℃]而变更，相对于电池温度25[℃]，电池温度45[℃]将横轴设为“k1”倍，电池温度60[℃]将横轴设为“k2”倍。另外，k2＞k1＞1。

若对横轴(时间轴)乘以“系数k”，则即使电池温度不同，实际容量C的推移也大体一致。这意味着电池温度45[℃]下的“1小时”在电池温度25[℃]下相当于“k1×1小时”。即，在电池温度45[℃]的情况下，每“1小时”的实际容量C的降低量换算为电池温度25[℃]时，相当于每“k1×1小时”的实际容量C的降低量。

相对于电池温度的系数k能够通过以下的步骤来计算。

(A)决定经过时间T的N次方根和各电池温度的实际容量C成为比例关系的N的值。

(B)关于各电池温度，决定实际容量C的直线近似式。

(C)关于各电池温度的直线近似式，决定基准温度相对于直线近似式的斜率的比M。

(D)根据N和M的值计算系数k。

将25[℃]作为基准温度，在以下示出电池温度40[℃]、60[℃]的系数k的计算例。

一边变更乘数N，一边调查经过时间T的N次方根与实际容量C的相关性，确定在电池温度25[℃]、45[℃]、60[℃]下均为大致比例关系的N的值。

图13是将横轴设为经过时间T的N次方根、将纵轴设为实际容量C的磷酸铁系的锂离子二次电池31的

根据图13，各电池温度的实际容量C的直线近似式能够如下求出。

Y＝-alX+b (1)

Y＝-a2X+b (2)

Y＝-a3X+b (3)

另外，(1)是电池温度25[℃]的实际容量C的直线近似式，(2)是电池温度45[℃]的实际容量C的直线近似式，(3)是电池温度60[℃]的实际容量C的直线近似式。

接下来，根据(1)～(3)的直线近似式，关于各电池温度的直线近似式，决定相对于基准温度的直线近似式的斜率的比M。

各电池温度的斜率的比M如下。

M

M

通过以上步骤，得到N和M的值，因此根据下述的(6)式，能够针对电池温度45[℃]、60[℃]求出系数k。

k＝M

电池温度越高，系数k越大。在本例中，将25[℃]作为基准温度，在电池温度比25[℃]低的情况下，系数k为1以下，在高的情况下为1以上。因此，k1＜k2＜1，1＜k3＜k4……k8＜k9。

如图14所示，系数表是与电池温度建立对应地存储了系数k的数据。蓄电池20在存储器73中保持系数表的数据。

图15是将横轴(X轴)设为经过时间T、将纵轴(Y轴)设为实际容量C的磷酸铁系的锂离子二次电池31的T-C相关图表。容量变化曲线Ld表示基准温度25[℃]下的实际容量C的推移。

三条直线D1～D3是将容量变化曲线Ld分割为三个区域E1～E3来近似的直线。

存储器73与系数表一起保持三个近似直线D1～D3的斜率d1～d3的数据(参照图14、图16)。

控制部70的CPU71通过(A)～(E)的5个步骤进行实际容量C的估计。

(A)计算与实际容量C对应的基准温度下的近似直线D的斜率d

(B)与电池温度对应的系数k的计算

(C)给定时间W的校正

(D)计算每给定时间W的实际容量C的降低量Yw

(E)计算实际容量C的总降低量∑Y

以下，参照图14～图16，说明实际容量C的估计例。在此，实际容量C的初始值、上次估计时的实际容量的总降低量(从初始值起的总降低量)、电池温度为下述条件。

实际容量C的初始值设为C0。上次估计时t1的实际容量C的总降低量∑Y1处于e1＜∑Y1＜e2的范围。在以下的例子中，计算从上次估计时t1起每给定时间W的实际容量C的降低量Y。在给定时间W中，由温度传感器43检测出的二次电池31的电池温度为40[℃]。

与实际容量C对应的基准温度下的近似直线D的斜率d能够根据上次估计时t1的实际容量C的总降低量∑YI和图16的数据求出。在该例子中，上次估计时t1的总降低量∑Y1处于e1＜∑Y1＜e2的范围。因此，根据图16，与实际容量C对应的基准温度下的近似直线为D2，其斜率为“d2”。

温度校正用的系数k能够通过在系数表中参照由温度传感器43测量的二次电池31的电池温度来取得。在电池温度为40[℃]的情况下，系数为“k5”。

在对给定时间W进行温度校正的处理中，如下述的(7)式所示，对给定时间W乘以系数k。

Wt＝k×W (7)

Wt是将二次电池31在电池温度下经过的给定时间换算为基准温度下的经过时间而得到的时间。

通过对换算时间Wt乘以近似直线D的斜率d，如下述的(8)式所示，能够计算实际容量C的降低量Yw。

Yw＝(k×W)×d (8)式

通过对上次估计时t1的实际容量C的总降低量∑Y1加上计算出的实际容量C的降低量Yw，能够计算出时刻t2的实际容量C的总降低量∑Y2。然后，如下述的(9)式所示，通过从实际容量C的初始值C0减去总降低量∑Y2，能够估计时间点t2的实际容量C。

C＝C0-∑Y2 (9)式

CPU71每隔给定时间(单位时间)进行上述处理，由此进行实际容量C的估计。基于系数k的给定时间W的温度校正是对每给定时间W的实际容量C的降低量Yw进行温度校正的处理。

CPU71根据实际容量C的估计结果计算容量维持率SOH1。如(10)式所示，容量维持率SOH1是实际容量C的初始值C0与当前值Ct的比率，是实际容量C的变化率。容量维持率SOH1表示二次电池31的实际容量C的劣化量。

SOH1＝(Ct/C0)×100[％] (10)式

C0是实际容量C的初始值，Ct是实际容量C的当前值。

5.劣化区域的变化和折曲点

图17、18是将横轴设为经过时间T的根、将纵轴设为容量维持率SOH1的锂离子二次电池31的

Lc1～Lc4是容量维持率SOH1的近似直线。Lc1是电池温度25[℃]下的近似直线，Lc2是30[℃]下的近似直线。Lc3是电池温度40[℃]下的近似直线，Lc4是电池温度50[℃]下的近似直线。

基准温度的近似直线Lc1具有第一直线81和第二直线82。第一直线81和第二直线82的斜率不同，近似直线Lc1具有折曲点P1。

30℃的近似直线Lc2由第一直线83和第二直线84构成。第一直线83和第二直线84的斜率不同，近似直线Lc2具有折曲点P2。

40℃的近似直线Lc3由第一直线85和第二直线86构成。第一直线85和第二直线86的斜率不同，近似直线Lc3具有折曲点P3。

50℃的近似直线Lc4由第一直线87和第二直线88构成。第一直线87和第二直线88的斜率不同，近似直线Lc4具有折曲点P4。

作为出现折曲点P的原因之一，存在劣化原因的变化。作为发生经年劣化的重要因素，存在与SEI不同的被膜的生成、向极板的液体浸渍状态的变化、添加剂用尽、由极板间距离的增大引起的气体积存等多个重要因素，可推测出由于经年劣化而劣化重要因素发生了变化。

这样，锂离子二次电池31有时根据经过时间T而具有劣化区域F1、劣化区域F2这两个劣化区域。第一劣化区域F1是在电池温度25℃下从初始状态(容量维持率100％)到折曲点P1的区域，第二劣化区域F2是在电池温度25℃下折曲点P1以后的区域。

在具有多个劣化区域F1和劣化区域F2的情况下，可以将容量变化曲线Ld按每个劣化区域进行分割而以直线进行近似。

如图19所示，三条直线D1、直线D2、直线D3是将容量变化曲线Ld的第一劣化区域F1分割为三个区域E1、区域E2、区域E3来近似的直线。两条直线D4、直线D5是将容量变化曲线Ld的第二劣化区域F2分割为2个区域E4、区域E5来近似的直线。

如图20所示，存储器73保持第一近似数据和第二近似数据。第一近似数据是直线D1的斜率d1、直线D2的斜率d2、直线D3的斜率d3的数据。第二近似数据是直线D4的斜率d4和直线D5的斜率d5的数据。

第一近似数据是针对第一劣化区域F1运算锂离子二次电池31的容量维持率SOH1的第一运算数据。第二近似数据是针对第二劣化区域F2运算锂离子二次电池31的容量维持率SOH1的第二运算数据。

在具有多个劣化区域F1、劣化区域F2的情况下，可以按每个劣化区域具有温度校正用的系数表。如图21A所示，第一系数表是与电池温度建立对应地存储第一系数kA的数据。

第一系数kA是以第一劣化区域F1为对象的温度校正用的系数。第一系数kA能够根据第一直线的斜率的比M1来求出。即，对于各电池温度来求出M1，并通过代入(6)式而能够求出。

如图21B所示，第二系数表是与电池温度建立对应地存储有第二系数kB的数据。第二系数kB是以第二劣化区域F2为对象的温度校正用的系数。第二系数kB也同样地，能够根据第二直线的斜率的比M2求出。

存储器73保持第一系数表以及第二系数表的数据。

按每个劣化区域设置温度校正用的系数k的理由是因为，根据劣化区域的差异，存在比M成为不同的值的情况。

例如，在25℃(基准温度)和30℃下进行比较的情况下，第一直线81与第一直线83的斜率的比M1

在25℃(基准温度)和40℃下进行比较的情况下，第一直线81与第一直线85的斜率的比M1

第一系数表是对第一劣化区域F1的容量维持率SOH1进行温度校正的第一校正数据，第二系数表是对第二劣化区域F2的容量维持率SOH1进行温度校正的第二校正数据。

以下，参照图22的流程图对容量维持率SOH1的监视处理进行说明。CPU71取得容量维持率SOH1的当前值，并与阈值X1进行比较(S100、S110)。

在容量维持率SOH1为阈值X1以上的情况下(S110：是)，能够判定为包含于第一劣化区域F1。在容量维持率SOH1小于阈值X1的情况下(S110：否)，能够判定为包含于第二劣化区域F2。S110是判定劣化区域的判定处理。

在包含于第一劣化区域F1的情况下，CPU71从存储器73选择第一近似数据(S120)。

例如，在包含于第一劣化区域的区域E1的情况下，从第一近似数据取得斜率d1的数据。然后，根据斜率d1和给定时间W，通过(8)式，计算每给定时间W的实际容量C的降低量Yw。进而，根据(9)式估计实际容量C，根据式(10)式估计容量维持率SOH1(S140)。

在包含于第二劣化区域F2的情况下，CPU71从存储器73选择第二近似数据(S130)。例如，在包含于第二劣化区域的区域E4的情况下，从第二近似数据取得斜率d4的数据。

然后，根据斜率d4和给定时间W，通过(8)式，计算每给定时间W的实际容量C的降低量Yw。进而，根据式(9)估计实际容量C，根据(10)式估计容量维持率SOH1(S140)。

S140是从存储器73选择与劣化区域对应的近似数据来估计锂离子二次电池31的容量维持率SOH1的估计处理。

容量维持率SOH1的监视处理(S110～S140)与实际容量C的估计处理同样地每隔给定时间(单位时间)来执行。

通过判定第一劣化区域F1和第二劣化区域F2，分开使用两个近似数据，实际容量C以及容量维持率SOH1的估计精度提高。

此外，CPU71在估计实际容量C以及容量维持率SOH1时，分开使用两个系数表来进行给定时间W的温度校正。换句话说，CPU71在容量维持率SOHl为阈值X1以上的情况下，选择第一系数表(S120)。CPU71从第一系数表取得与电池温度对应的第一系数kA，并基于(7)式，对给定时间W进行校正。

在容量维持率SOH1比阈值X1小的情况下，CPU71选择第二系数表(S130)。CPU71从第二系数表取得与电池温度对应的第二系数kB，并基于(7)式，对给定时间W进行校正。

然后，CPU71基于校正后的给定时间W，进行实际容量C以及容量维持率SOH1的估计。

通过判定第一劣化区域F1和第二劣化区域F2，分开使用两个系数表，实际容量C以及容量维持率SOH1的估计精度提高。

<实施方式2>

电阻上升率SOH2是二次电池31的内部电阻R的变化率，由(11)式表示。电阻上升率SOH2表示二次电池31的内部电阻R的劣化量。

SOH2＝(Rt-R0/R0)×100[％] (11)式

R0是内部电阻的初始值，Rt是内部电阻的当前值。

图23、24是将横轴设为经过时间T的根、将纵轴设为电阻上升率SOH2的锂离子二次电池31的

Lr1～Lr4是电阻上升率SOH2的近似直线。Lr1是电池温度25[℃]下的近似直线，Lr2是30[℃]下的近似直线。Lr3是电池温度40[℃]下的近似直线，Lr4是电池温度50[℃]下的近似直线。

基准温度(25℃)的近似直线Lr1具有一个折曲点P1。30℃的近似直线Lr2具有两个折曲点P2和折曲点P3。

40℃的近似直线Lr3具有两个折曲点P4和折曲点P5。50℃的近似直线Lr4具有一个折曲点P6。

图25是将横轴作为容量维持率SOH1，将纵轴设为电阻上升率SOH2的SOH1-SOH2相关图表。

Ls是表示SOH1-SOH2的相关性的近似直线。近似直线Ls具有两个折曲点P1和折曲点P2。具有两个折曲点P1和折曲点P2的理由是因为，容量维持率SOH1的近似直线Lc和电阻上升率SOH2的近似直线Lr分别具有折曲点P。

CPU71通过在表示SOH1-SOH2的相关性的近似直线Ls上参照容量维持率SOH1，能够估计电阻上升率SOH2。例如，在容量维持率SOH1为85[％]的情况下，电阻上升率SOH2为22[％]。

由于能够估计容量和电阻的劣化量，因此能够正确地判定锂离子二次电池31的劣化状态。

<实施方式3>

在实施方式3中，基于图17所示的近似直线Lc1来计算二次电池31的容量维持率SOH1。近似直线Lc1表示在电池温度25℃下，相对于经过时间T的根的容量维持率SOH1的变化。近似直线Lcl包括两个第一直线81和第二直线82，是折曲的直线。

在存储器73中存储有第一直线81的数据和第二直线82的数据。第一直线81是在第一劣化区域F1中运算容量维持率SOH1的第一运算数据，第二直线82是在第二劣化区域F2中运算容量维持率SOH1的第二运算数据。

CPU71将容量维持率SOH1的当前值与阈值X1进行比较，判定劣化区域。

在容量维持率SOH1为阈值X1以上的情况下，能够判定为包含于第一劣化区域F1，在容量维持率SOH1小于阈值X1的情况下，能够判定为包含于第二劣化区域F2。

在包含于第一劣化区域F1的情况下，CPU71从存储器73取得第一直线81的数据，估计容量维持率SOH1。换句话说，根据经过时间T运算根，并在第一直线81的数据中参照该根，由此能够估计容量维持率SOH1。

在包含于第二劣化区域F2的情况下，CPU71从存储器73取得第二直线82的数据，估计容量维持率SOH1。换句话说，根据经过时间T运算根，并在第二直线82的数据中参照该根，由此能够估计容量维持率SOH1。

通过判定劣化区域，选择第一直线81、第二直线82，容量维持率SOH1的估计精度提高。此外，CPU71可以判定劣化区域，选择系数表来进行温度校正。通过进行温度校正，能够抑制容量维持率SOH1的估计误差。

<其他实施方式>

本技术并不限定于通过上述记述以及附图说明的实施方式，例如如下的实施方式也包含在技术范围内。

(1)在上述实施方式1～3中，作为“蓄电元件”的一例，例示了磷酸铁系的锂离子二次电池。本发明只要是劣化量相对于经过时间T的推移遵循根定律的特性的蓄电元件，就能够广泛地应用。例如，也能够应用于3元系的锂离子二次电池。3元系的锂离子二次电池是正极活性物质使用了含有Co、Mn、Ni的元素的含锂金属氧化物、负极活性物质使用了石墨、碳等的电池。此外，也能够应用于铅蓄电池等其他二次电池、电容器等。

(2)在上述实施方式1中，使用经过时间T的根定律估计了二次电池31的容量维持率SOH1。也可以使用经过时间T的根定律来估计二次电池31的电阻上升率SOH2。容量维持率SOH1表示二次电池31的容量的劣化量，电阻上升率SOH2表示蓄电元件31的电阻的劣化量。

(3)本技术能够应用于蓄电元件的劣化量的估计程序。估计程序是使计算机执行如下处理的程序：判定处理(S110)，判定蓄电元件的劣化区域；以及估计处理(S140)，在劣化区域为第一劣化区域的情况下，选择第一运算数据来估计蓄电元件的劣化量，在劣化区域是第二劣化区域的情况下，选择第二运算数据来估计蓄电元件的劣化量。本技术能够应用于记录有用于估计蓄电元件的劣化量的估计程序的记录介质。作为一例，计算机是CPU71。作为一例，蓄电元件是二次电池31。估计程序能够记录在ROM等记录介质中。

符号说明

20 蓄电池；

30 电池组；

31 二次电池(本发明的“蓄电元件”的一例)；

50 蓄电池管理装置(本发明的“估计装置”的一例)；

60 电压检测电路；

70 控制部；

71 CPU(本发明的“运算处理部”的一例)；

73 存储器(本发明的“存储部”的一例)。