[发明专利]电池寿命学习装置、电池寿命预测装置、方法及存储有程序的存储介质

说明书

本发明提供一种电池寿命学习装置，包括学习部，其基于学习用数据，使用于根据车辆电池的劣化指标的时序数据预测车辆电池的剩余寿命的预测模型进行学习，得到根据车辆电池的劣化指标的时序数据预测车辆电池的剩余寿命的学习完毕预测模型，其中所述学习用数据包括寿命已尽的学习用车辆电池在过去规定时刻的劣化指标的时序数据、以及所述学习用车辆电池在所述规定时刻的剩余寿命。

技术领域

本发明涉及电池寿命学习装置、电池寿命学习方法、存储有电池寿命学习程序的存储介质、电池寿命预测装置、电池寿命预测方法及存储有电池寿命预测程序的存储介质。

背景技术

日本特开2018-179733号公报中记载的技术，根据每隔一定时间测量的电池的使用时间和劣化指标(例如内阻)的测量值，计算劣化指标的时间变化量，基于劣化指标的时间变化量，针对每个电池，从一次方程、二次方程、以及指数函数等中选择劣化指标的预测函数。然后，基于劣化指标的预测函数计算劣化指标的预测值，基于劣化指标的预测值来诊断电池的寿命。

然而，搭载于车辆的车辆电池(battery)，根据车辆的使用状况等不同而充电量变化，因此会出现内阻等劣化指标暂时变化很大的情况。例如，如果在车辆长时间停车等的情况下发生暂时的过放电，车辆电池的充电量减少，如图11所示的一个示例，则车辆电池的内阻也暂时大幅增加。日本特开2018-179733号公报中记载的技术，由于在车辆电池的内阻等劣化指标暂时大幅变化的情况下发生预测函数的切换，所以车辆电池的寿命的预测值可能大幅变化。

发明内容

本发明提供能够提高对车辆电池的剩余寿命进行预测时的预测精度的电池寿命学习装置、电池寿命学习方法、存储有电池寿命学习程序的存储装置、电池寿命预测装置、电池寿命预测方法及存储有电池寿命预测程序的存储装置。

本发明的第一方式是一种电池寿命学习装置，包括学习部，其基于学习用数据，使用于根据车辆电池的劣化指标的时序数据预测车辆电池的剩余寿命的预测模型进行学习，得到根据车辆电池的劣化指标的时序数据预测车辆电池的剩余寿命的学习完毕预测模型，其中所述学习用数据包括寿命已尽的学习用车辆电池在过去规定时刻的劣化指标的时序数据、以及所述学习用车辆电池在所述规定时刻的剩余寿命。

在本发明的第一方式中，在寿命已尽的学习用车辆电池的劣化指标的时序数据中，可能包括表示学习用车辆电池的劣化指标暂时变动的数据。通过使用上述包括学习用车辆电池的劣化指标的时序数据在内的学习用数据进行学习，从而预测模型进行学习，使由于车辆电池的劣化指标的时序数据中的劣化指标暂时变动而错误预测为车辆电池没有剩余寿命这一现象得到抑制。因此，根据第一方式，能够得到能提高对车辆电池的剩余寿命进行预测时的预测精度的预测模型。

本发明的第二方式可以在上述第一方式中还包括生成部，其获取所述学习用车辆电池的劣化指标的时序数据，按照各个规定期间分割获取的所述时序数据，通过对分割后的各部分时序数据分别添加所述学习用车辆电池的剩余寿命作为标签，从而生成多个部分时序数据作为所述学习用数据。

根据本发明的第二方式，将按照各个规定期间被分割并且添加了作为标签的剩余寿命的各个部分时序数据作为单位，进行预测模型的学习。由此，即使是序列长度不同的数据，也能够同样用于预测模型的学习(例如，序列长度为1年的时序数据、以及序列长度为3年的时序数据能够同样用于预测模型的学习)，而且能够减少在预测模型的学习中的计算负担、以及使用学习完毕预测模型进行剩余寿命的预测中的计算负担。

本发明的第三方式是一种电池寿命预测装置，包括获取部以及预测部，获取部获取作为预测对象的车辆电池的劣化指标的时序数据，预测部基于由所述获取部获取的所述作为预测对象的车辆电池的劣化指标的时序数据、以及根据学习用数据预先学习的学习完毕预测模型，预测所述作为预测对象的车辆电池的剩余寿命，其中所述学习用数据包括寿命已尽的学习用车辆电池在过去规定时刻的劣化指标的时序数据、以及所述学习用车辆电池在所述规定时刻的剩余寿命。