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WO2023053794A1 - 鉄道車両用電池監視システム、鉄道車両用車上装置、及び鉄道車両用電池監視方法 - Google Patents

鉄道車両用電池監視システム、鉄道車両用車上装置、及び鉄道車両用電池監視方法 Download PDF

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Publication number
WO2023053794A1
WO2023053794A1 PCT/JP2022/031903 JP2022031903W WO2023053794A1 WO 2023053794 A1 WO2023053794 A1 WO 2023053794A1 JP 2022031903 W JP2022031903 W JP 2022031903W WO 2023053794 A1 WO2023053794 A1 WO 2023053794A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
battery
monitoring system
data
storage batteries
daily report
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/031903
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
智晃 高橋
Original Assignee
株式会社日立製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Priority to EP22875666.4A priority Critical patent/EP4411933A1/en
Priority to JP2023550462A priority patent/JP7587712B2/ja
Publication of WO2023053794A1 publication Critical patent/WO2023053794A1/ja

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    • H01M10/425—Structural combination with electronic components, e.g. electronic circuits integrated to the outside of the casing
    • H01M2010/4278—Systems for data transfer from batteries, e.g. transfer of battery parameters to a controller, data transferred between battery controller and main controller

Definitions

  • the present invention relates to a railway vehicle battery monitoring system, a railway vehicle on-board device, and a railway vehicle battery monitoring method.
  • Battery systems installed in railway vehicles require high voltage and large capacity.
  • a battery system with increased capacity is constructed.
  • a battery system is equipped with a battery monitoring system that includes a controller that appropriately manages the current and temperature of the storage battery for safe use.
  • a method has been developed to monitor the state of a battery system from a remote location using an office circuit.
  • Patent Document 1 there is known a technique for transmitting time-series data of battery characteristic values of a storage battery to a ground server via a mobile phone base station line (for example, Patent Document 1).
  • a first battery characteristic value e.g., current during discharge
  • a second battery characteristic value e.g., voltage during discharge
  • the ground server calculates a plurality of parameters from these data. is identified so that the time series data of the second battery characteristic value can be reconstructed from the parameters and the time series data of the first battery characteristic value. According to this, since the time-series data of the second battery characteristic value can be deleted, a reduction in data capacity can be expected.
  • Patent Document 1 With the technology of Patent Document 1, by accumulating time-series data in a ground server, various things such as life estimation, predictive diagnosis, factor analysis at the time of failure, etc. become possible. Furthermore, according to this technology, it is possible to reduce the amount of data to be stored in the ground server by enabling restoration of part of the time-series data from multiple parameters. However, with the technique of Patent Literature 1, although the data capacity of the ground server can be reduced, the amount of communication from the railroad vehicle to the ground server cannot be reduced. In addition, time-series data generally has a large data size, and a mobile phone base station line such as LTE is used as a route for transmitting the data from a railway vehicle to the ground, which requires high communication charges.
  • a mobile phone base station line such as LTE is used as a route for transmitting the data from a railway vehicle to the ground, which requires high communication charges.
  • the present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and its purpose is to reduce the amount of communication for transmitting data necessary for life estimation, predictive diagnosis, factor analysis at the time of failure, etc. from the railway vehicle to the ground server.
  • the present invention for solving the above problems is a railway vehicle battery monitoring system for monitoring a plurality of storage batteries, wherein the maximum value, the minimum value, the average value, and the integrated value of the battery characteristic values for one day in all the storage batteries and at least one of them as daily report data and transmitted to the server.
  • a railway vehicle battery monitoring system can be realized that can reduce the amount of communication required for life estimation, predictive diagnosis, factor analysis at the time of failure, etc. from the railway vehicle to the ground server.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of a railway vehicle battery monitoring system according to a first embodiment of the present invention (hereinafter also referred to as "this monitoring system"), a ground server linked thereto, and a battery system to be monitored by them;
  • FIG. be. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the monitoring system of FIG. 1;
  • FIG. FIG. 3 is a block diagram showing arithmetic processing of a daily report data generation unit in FIG. 2;
  • FIG. 3 is a table showing a list of output results of the daily report data generation unit in FIG. 2;
  • FIG. FIG. 3 is a block diagram showing arithmetic processing of a time-series data generation unit in FIG.
  • FIG. 2; 3A and 3B are four types of graphs showing the output results of the time-series data generation unit of FIG. 2; 3 is a block diagram showing the remote monitoring device of FIG. 2 in more detail;
  • FIG. 8 is a diagram illustrating selection of transmission data in the transmission data management unit of FIG. 7;
  • FIG. FIG. 2 is a list diagram comparing daily report data and time-series data accumulated in the ground server of FIG. 1;
  • FIG. 10 is a block diagram showing arithmetic processing of a time-series data generation unit according to Example 2 of the present invention;
  • FIG. 11 is a circuit diagram illustrating series-parallel connection of storage batteries from which the time-series data generation unit of FIG. 10 acquires data;
  • FIG. 11 is a block diagram showing arithmetic processing of a time-series data generating unit according to Example 3 of the present invention
  • FIG. 13 is a circuit diagram exemplifying a series-parallel connection of storage batteries from which the time-series data generation unit in FIG. 12 acquires data
  • FIG. 12 is a diagram illustrating transmission data selection in a transmission data management unit according to the fourth embodiment of the present invention
  • FIG. 10 is a diagram showing the functional configuration of a railway vehicle battery monitoring system (also referred to as “main monitoring system”) according to a fifth embodiment of the present invention
  • FIG. 16 is a block diagram showing the remote monitoring device of FIG. 15 in more detail
  • FIG. 17 is a diagram illustrating transmission data selection in the transmission data management unit of FIG. 16
  • FIG. 17 is a diagram illustrating accumulated data of the ground server of FIG. 16;
  • the monitoring system 5 is an information processing function for remotely monitoring the battery state of the battery system 1 mounted on the vehicle mainly on the ground. Not only the upper device (hereinafter also referred to as "main on-board device"), but also ground facilities for railway vehicles are configured to be able to cooperate.
  • main on-board device the upper device
  • ground facilities for railway vehicles are configured to be able to cooperate.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of this monitoring system 5, a ground server 8 linked thereto, and a battery system 1 monitored by them.
  • remote monitoring of a storage battery mounted on a railway vehicle is realized by a battery system 1 as an on-board device and a ground server 8 as ground equipment for the railway vehicle.
  • the monitoring system 5 for this purpose is mainly composed of a battery controller 4 as an on-board device, a host controller 6, and a remote monitoring device 7, which are surrounded by a dashed line in FIG. do.
  • the ground server 8 may be considered to be included in the monitoring system 5 as well. Note that the railway vehicle battery monitoring method that is executed using this monitoring system 5 is also referred to as this method.
  • the battery system 1 is configured with a plurality of storage battery boxes 2 configured from 1st to n-th, a host controller 6, and a remote monitoring device 7.
  • the storage battery box 2 is a housing that stores the battery module 3 and the battery controller 4, and is equipped on the roof or under the floor of a railway vehicle (not shown).
  • the number of storage battery boxes 2 is 1 to n, but a plurality of series-grouped circuits may be stored in one box.
  • the number of battery cells that constitute the battery module 3 is arbitrary.
  • the battery module 3 combines and connects a plurality of battery cells, which are the minimum unit of a storage battery, and is equipped with a battery cell voltage monitoring board (not shown) and a temperature detection thermistor (not shown). 11 and 13, as will be described later, it is assumed that all the battery cells of the plurality of storage battery boxes 2 are individually and simultaneously monitored for voltage.
  • SOC and other index values are calculated, for example, based on the voltage and temperature of the battery module 3 and the current for each series group for each battery box 2 .
  • the voltage and temperature of the battery module 3 are measured by sensors mounted on the battery module 3 .
  • the current for each series group is measured with a current sensor attached to each series group.
  • the battery controller 4 is arranged in association with m battery modules 3 connected in series, and collectively detects voltage, current, and temperature, but only voltage is detected individually for each battery cell. do. That is, in the battery controller 4, current and temperature are monitored for each battery module, that is, for each battery box 2, and voltage is monitored for each battery cell.
  • the present invention is not limited to such a configuration, and can be applied in other forms.
  • the host controller 6 receives all of the current, voltage, temperature, SOC, and degree of deterioration (lifetime) output from each battery controller 4 . Data processing in the host controller 6 will be described later.
  • the remote monitoring device 7 includes a router (not shown) and an antenna (not shown) that communicate using a mobile phone base station line such as LTE, 4G, 5G, etc., and transmits data processed by the host controller 6 to the ground. Send to server 8.
  • the ground server 8 receives and accumulates the data transmitted by the remote monitoring device 7 .
  • FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of this monitoring system 5 of FIG.
  • the battery controller 4 has a battery characteristic value measurement section 4a, an SOC estimation section 4b, an abnormality diagnosis section 4c, and a cell information processing section 4d.
  • the battery characteristic value measurement unit 4a measures the battery module voltage, the battery module current, the battery module temperature, and the voltage of each battery cell.
  • the SOC estimation 4b estimates the battery module SOC based on the battery module voltage, battery module current, and battery module temperature among the measured battery characteristics.
  • the abnormality diagnosis unit 4c performs fault diagnosis such as overvoltage, overcurrent, and overtemperature, and when a fault occurs, displays the battery module fault flag from 0 (no fault) to 1 (failure), and sets the battery module fault code to 00. Set from (no failure) to the value assigned to each failure item.
  • the cell information processing unit 4d outputs the maximum value of each battery cell voltage in the battery module 3 as the maximum battery cell voltage and the minimum value as the minimum battery cell voltage.
  • the battery controller 4 acquires the battery module voltage, battery module current, battery module temperature, battery module SOC, battery module failure flag, battery module failure code, maximum battery cell voltage, and minimum battery cell voltage, Such information is transmitted to the host controller 6 as battery module information.
  • the upper controller 6 receives battery module information nm from each of the plurality of battery controllers 4 .
  • the symbol nm attached to the information identifies the position of the battery module.
  • the battery module information 21 is stored in the second (FIGS. 1, 11, and 13) battery box 2 in the battery system 1, that is, in the second series group, one from the high (positive) voltage side. This indicates that the information is for the battery module in the tier.
  • the battery module information nm is input to the daily report data generation unit 6a and the time series data generation unit 6b in the host controller 6. These daily report data generator 6 a and time series data generator 6 b record the separately generated daily report data and time series data, and transmit them to the remote monitoring device 7 .
  • Such a monitoring system 5 can reduce the amount of communication for transmitting data necessary for life estimation, predictive diagnosis, factor analysis at the time of failure, etc. from the railway vehicle to the ground server 8 . The reason is explained below.
  • Time-series data is a huge amount of information, and in the event of a failure, the optimal timing data is provided in an easy-to-analyze state for investigating the cause, but the communication requires a considerable burden.
  • the daily report data as will be described later using the comparison list in FIG. 9, can show only the remarkable characteristic data in a large amount of time-series data with a small amount of information.
  • FIG. 3 is a block diagram showing arithmetic processing of the daily report data generation unit 6a of FIG.
  • the daily report data generation unit 6a generates six values of battery module voltage nm, maximum battery cell voltage nm, battery module temperature nm, minimum battery cell voltage nm, battery module SOC nm, and battery module current nm. At least one of the maximum value, the minimum value, the average value, and the integrated value is calculated for each characteristic value.
  • the symbol nm specifies any one of a plurality of battery cells connected in series and in parallel.
  • the maximum value calculation unit 6a1 receives five inputs, that is, the battery module voltage nm, the battery module temperature nm, the battery module SOC nm, the battery module current nm, and the maximum battery cell voltage nm. Always output the maximum value during operation by comparing the maximum value of the previous output and extracting the larger value.
  • the minimum value calculator 6a2 receives the battery module voltage nm, the battery module temperature nm, the battery module SOC nm, the battery module current nm, and the minimum battery cell voltage nm as inputs, and calculates the input in the current measurement cycle and the output one cycle before. By extracting the minimum value and the smaller value compared to each other, the minimum value in operation is always output.
  • the average calculation unit 6a3 calculates the sum of the battery module voltage nm, the battery module temperature nm, and the battery module SOC nm, and outputs the average value obtained by dividing the sum by the number of data. For the battery module current nm, the squared value is input to the average calculator 6a3, and the square root of the output is calculated to output the RMS (Root Mean Square) value. Finally, the integrated value calculator 6a4 inputs the absolute value of the battery module current nm, calculates the sum, and outputs this total sum as the integrated value of the battery module current nm.
  • FIG. 4 is a table listing the output results of the daily report data generation unit 6a in FIG. As shown in FIG. 4, representative values of the battery characteristic values, that is, at least one of the maximum value, the minimum value, the average value, and the integrated value, are obtained for all the battery modules 3 numbered 11 to nm. It shows that it is calculating.
  • this daily report data may omit some characteristic values, for example, integrated voltage values not listed in the table of FIG.
  • square Calculation processing such as square root may be performed.
  • the monitoring system 5 records at least one of the maximum value, the minimum value, the average value, and the integrated value of the battery characteristic value as daily report data, and outputs the time-series data. Data volume can be reduced compared to data. In this way, the monitoring system 5 compares the daily report data for consecutive days and captures the change in state as characteristic information. In other words, if this monitoring system 5 is used for grasping only noticeable changes, it is convenient to thin out and omit the time-series data with no change from the comparison data for consecutive days, as this makes the characteristic information stand out.
  • this monitoring system 5 since the operation of railway vehicles is managed on a daily basis, if this monitoring system 5 is used for railways, by using more concise daily report data, differences between operation numbers can be compared, and emergency situations such as accidents can be detected. It is also easy to visualize the effect on the storage battery when a steady state occurs. In other words, the present monitoring system 5 makes it easy to visually recognize prominent characteristic information by graphing the daily report data.
  • FIG. 5 is a block diagram showing arithmetic processing of the time-series data generation unit 6b in FIG.
  • the time-series data generation unit 6b is composed of a time-series data object extraction unit 6b1 and a battery characteristic value data extraction unit 6b2.
  • the time-series data target extraction unit 6b1 extracts target data to be sent to the ground server 8 by the remote monitoring device 7 from the characteristic information of all the battery modules 3.
  • the extracted data as the monitoring target sent from the monitoring system 5 to the ground server 8 is the first data of the battery module information 11 to nm of all the battery modules 3.
  • the serial group battery module information 11 to 1m was extracted.
  • the battery module information may change the data extraction target.
  • the monitoring system 5 may extract data from battery module information, that is, monitor a single battery module, or may target two or more series groups. Various aspects of such selection of a monitoring target will be described later using FIGS. 10 and 11 of the second embodiment and FIGS. 12 and 13 of the third embodiment.
  • the battery characteristic value data extraction unit 6b2 extracts the battery module voltage 11 to 1m and the battery module temperature 11 to 1m as battery characteristic values from the battery module information 11 to 1m extracted by the time-series data extraction unit 6b1. , battery module SOC 11-1m, battery module current 11-1m, maximum battery cell voltage 11-1m, and minimum voltage 11-1m are extracted, recorded and output.
  • FIG. 6 shows four types of graphs showing the output results of the time-series data generator 6b in FIG.
  • the horizontal axis indicates time
  • the vertical axis plots each battery characteristic value distinguished by the following graphs (a) to (d).
  • Each graph is itemized into (a) battery module voltage, maximum battery cell voltage, minimum battery cell voltage, (b) battery module current, (c) battery module SOC, and (d) battery module temperature.
  • the characteristic values are plotted.
  • the monitoring system 5 can estimate the service life of the storage battery (box, battery module, or battery cell) to be monitored, and perform factor analysis at the time of failure. Note that the explanation of the analysis method therefor is omitted.
  • FIG. 7 is a block diagram showing the remote monitoring device 7 of FIG. 2 in more detail.
  • the remote monitoring device 7 is composed of an on-vehicle server 7a, a router 7b, and an antenna 7c.
  • the on-vehicle server 7a will be described.
  • a memory card provided in a part of the cab of the train stores time-series data for a certain period of time and transmits it to the ground server 8 as appropriate. Illustrate.
  • the on-vehicle server 7a has the functions of an activation end determination section 7a1 and a transmission data management section 7a2.
  • the start-up/completion determination unit 7a1 determines whether the railway vehicle is in operation, in operation, or at the end of operation, and transmits the determination result to the transmission data management unit 7a2 as a railway vehicle state signal.
  • the transmission data management unit 7 a 2 determines transmission data to be transmitted to the ground server 8 based on the daily report data, the time-series data, and the railway vehicle status signal received from the host controller 6 .
  • FIG. 8 is a diagram illustrating selection of transmission data in the transmission data management unit 7a2 of FIG. As shown in Fig. 8, once a railway vehicle is started in the morning, it often does not turn off until the end of the day's operation. Therefore, it is assumed that the computer is started up and shut down twice in one day.
  • the transmission data management unit 7a2 uses the time-series data of the battery characteristic values as transmission data during operation, and uses the daily report data as transmission data when the driver turns off the power.
  • the transmission data including the daily report data of all the storage batteries and the time-series data of some of the storage batteries are transmitted to the ground server 8 through the router 7b and the antenna 7c.
  • the ground server 8 receives the time-series data during operation and the daily report data at the end of operation, and accumulates these data for data display and data analysis.
  • the ground server 8 receives the daily report data multiple times in one day, it creates the daily report data for the day from each daily report data and each operating time.
  • the operating hours are from 6:00 to 12:00 and from 15:00 to 21:00, but some routes operate beyond 24:00. In that case, the time at which the operation is normally considered to be finished, such as 3:00 am, may be set as a day division.
  • FIG. 9 is a list diagram comparing the daily report data and the time-series data accumulated in the ground server 8 of FIG. As shown in FIG. 9, (a) daily report data of all battery modules and (b) time-series data of some (battery modules 11 to 1m) are accumulated for each date.
  • the ground server 8 accumulates time-series data of, for example, three arbitrarily specified battery modules 11, 12, and 1m, albeit partially. Based on the time-series data stored in this way, the storage battery manager can grasp changes in the behavior of battery characteristic values over time, as well as changes in battery characteristic values due to driving routes and temperature fluctuations. Therefore, the storage battery manager can utilize the stored time-series data for life estimation, predictive diagnosis, and factor analysis at the time of failure.
  • the ground server 8 has an analysis program, and by executing the program, each battery module nm in the battery system 1 has individual variations and an overall average If there is a battery module that is significantly different from , any nm is specified. In this manner, the ground server 8 can grasp the state of the entire or arbitrarily specified partial battery modules nm in the battery system 1 to be monitored.
  • the ground server 8 combines the two of FIGS. By correcting based on the daily report data of (b), even the time-series data of the battery modules not covered by (b) can be analogized. As a result, the monitoring system 5 can grasp the overall state of the battery modules 3 in the battery system 1 by performing a sampling inspection.
  • the time-series data of all battery modules 3 may be transmitted from the remote monitoring device 7 to the ground server 8.
  • the amount of information in such a case is huge, and communication is burdensome.
  • the daily report data can show only the remarkable characteristic data in a small amount of information among the huge amount of time-series data. Therefore, in the first embodiment, if the daily report data is transmitted for all the storage batteries and the time-series data is transmitted for some storage batteries, the amount of communication from the railroad vehicle to the ground server 8 can be reduced.
  • FIG. 10 is a block diagram showing arithmetic processing of the time-series data generator 6b' according to the second embodiment of the present invention.
  • the first series group (battery modules 11 to 1m) is always the target of the battery modules from which the time-series data is acquired. and switch the target based on the extraction data target number.
  • the extraction data object number is incremented, for example, every day, and is set to return to 1 on the next day when the maximum number of serial groups is reached.
  • FIG. 11 is a circuit diagram exemplifying series-parallel connection of storage batteries from which the time-series data generation unit 6b' in FIG. 10 acquires data.
  • the time-series data generation unit 6b' of the second embodiment switches the series group of batteries for which data is to be acquired on a daily basis.
  • the time-series data generator 6b′ sets the battery modules 11 to 1m in the first storage battery box 2 on the first day, sets the battery modules 22 to 2m in the second storage battery box 2 on the second day, and sets the battery modules 22 to 2m in the second storage battery box 2 on the nth day.
  • the battery modules 11 to 1m in the first storage battery box 2 are again set as data acquisition targets on the next day after the battery modules n1 to nm in the last nth storage battery box 2 are acquired. .
  • the monitoring system 5 of the second embodiment can periodically acquire time-series data of all battery modules. Therefore, it is possible to analyze changes over time in the battery characteristic values of all the battery modules in the battery system 1 . Furthermore, the monitoring system 5 of the second embodiment acquires data for each series group, so that variations in battery cell voltage between battery cells of the same series group and having the same current can be grasped. As a result, the monitoring system 5 of the second embodiment is particularly useful for preventing failures such as battery cell overvoltage. All battery cells are individually monitored for voltage.
  • the monitoring system 5 of the second embodiment obtains time-series data once every 12 days in the case of the 12-parallel battery system 1, for example. It is conceivable that changes such as battery deterioration and seasonal fluctuations occur in a sufficiently longer period than this period. Therefore, in the present monitoring system 5 of the second embodiment, the time-series data acquisition opportunity may be once every several days.
  • Example 2 are the same as those of Example 1 described above, and overlapping descriptions are omitted.
  • any one of the battery cells across the plurality of storage battery boxes 2 can be monitored individually or simultaneously. Note that the monitoring target range, information density, and frequency can be arbitrarily set, and the dashed box shown in FIG. 11 is merely an example.
  • FIG. 12 is a block diagram showing arithmetic processing of the time-series data generator 6b'' according to the third embodiment of the present invention.
  • a time-series data generating unit 6b'' according to the third embodiment in FIG. 12 is different from the time-series data generating unit 6b' according to the second embodiment in FIG. different point.
  • FIG. 13 is a circuit diagram illustrating series-parallel connection of storage batteries from which the time-series data generation unit 6b'' in FIG. 12 acquires data.
  • Example 3 on the first day, the first battery module from the high voltage side of all the series groups, on the second day, the second battery module from the high voltage side of all the series groups, and so on. The same number of battery modules are selected from each series group.
  • the third embodiment can periodically acquire the time-series data of all battery modules. Furthermore, by selecting data acquisition targets from all the series groups, it is possible to grasp current variations among the series groups, which is useful for preventing failures such as overcurrent.
  • Other configurations of Example 3 are the same as those of Example 1 and Example 2 described above, and redundant description is omitted.
  • any one of the battery modules over the plurality of storage battery boxes 2 can be monitored individually or simultaneously. Note that the monitoring target range, information density, and frequency can be arbitrarily set, and the dashed box shown in FIG. 13 is merely an example.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating transmission data selection in the transmission data management unit (corresponding to 7a2 in FIG. 7) according to the fourth embodiment of the present invention.
  • the timing for transmitting daily report data from the remote monitoring device 7 to the ground server 8 is set at the end of each operation (computer shutdown).
  • the fourth embodiment shown in FIG. 14 it is assumed that it is the time of startup on the next day.
  • the on-board server 7a is provided with a non-volatile memory.
  • the daily report data is written in the nonvolatile memory, and at the next startup, the daily report data is read from the nonvolatile memory for calculation. Then, at the first startup on the next day (the next operation day), the daily report data is read from the nonvolatile memory and transmitted to the ground server 8 via the router 7b and the antenna 7c.
  • the monitoring system 5 of the fourth embodiment can transmit the daily report data only once even if it is started and stopped multiple times in one day. communication volume can be reduced compared to In the present monitoring system 5 of the fourth embodiment, when there are multiple daily report data with different contents in one day, for example, each of the maximum value and the minimum value is extracted by extracting only the more significant one. , are combined into a single daily report data. Therefore, the monitoring system 5 of the fourth embodiment does not hesitate about which one of the daily report data for multiple times with different contents should be transmitted.
  • Example 5 will be described with reference to FIGS. 15 to 18.
  • FIG. In the railway vehicle battery monitoring system 5 (corresponding to 5 in FIG. 1 and FIG. 2) according to the fifth embodiment, instead of sending the time-series data of a part of the storage battery during all the operating hours to the ground server 8, The time-series data of the storage battery is sent to the ground server 8 only for several minutes before and after the occurrence of the failure.
  • FIG. 15 is a diagram showing the functional configuration of this battery monitoring system 5. As shown in FIG. As shown in FIG. 15, in the monitoring system 5 of the fifth embodiment, an event data generator 6c is added as a function of the host controller 6'.
  • the event data generation unit 6c generates and outputs a failure occurrence flag obtained by selecting the battery module failure flags of all the battery modules 3 by OR logic.
  • the daily report data creation unit 6a' calculates the time when the battery module failure flag becomes 1 (failure) based on the battery module failure flag of each battery module 3 time of failure) and the failure code shall be recorded.
  • the time-series data generation unit 6b outputs the time-series data of the battery characteristic values of all the battery modules 3 for a predetermined period of time before and after the occurrence of the accident, although the process is the same as that of the first embodiment.
  • FIG. 16 is a block diagram showing the remote monitoring device 7' of FIG. 15 in more detail.
  • the processing of the transmission data management unit 7a2' in the on-vehicle server 7a' is different in the fifth embodiment.
  • the transmission data management unit 7a2' holds time-series data for the past several minutes covering all storage batteries received from the host controller 6', and time-series data for several minutes before and after the accident when the failure occurrence flag is set to 1 (failure). Let the data be transmission data.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating transmission data selection in the transmission data management unit 7a2' of FIG.
  • time-series data of all battery modules for several minutes before and after two failures during operation are transmitted to the ground server 8 as transmission data.
  • the daily report data is transmitted to the ground server 8 at the time of termination, as in the first embodiment. Since the amount of all time-series data for one day is huge, only the important points over several minutes before and after the accident are used as time-series data.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating accumulated data of the ground server 8 of FIG.
  • the daily report data of FIG. 18 accumulates the failure occurrence time and failure code of each battery module 3 in addition to the data of the first embodiment shown in FIGS. Furthermore, as time-series data, time-series data of battery characteristic values of all battery modules for several minutes before and after the failure occurrence accident is accumulated.
  • the monitoring system 5 of the fifth embodiment continuously buffer-stores the data in the same manner as the drive recorder, and only when the failure flag is entered, that is, only the important points over several minutes before and after the accident are used as the time-series data.
  • the monitoring system 5 of the fifth embodiment can obtain daily report data of battery characteristic values of all battery modules 3 and time-series data for several minutes before and after the occurrence of a failure. Failure factors can be analyzed.
  • all the battery modules are set as the acquisition targets of the time-series data, but the present invention is not limited to this.
  • some battery modules may be targeted for monitoring, for example, only battery modules in which a failure has occurred are targeted.
  • the rest of the configuration of the monitoring system 5 of Example 5 is the same as that of Example 1 described above, and redundant description is omitted.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications.
  • the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the configurations.
  • part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
  • This monitoring system 5 is applied to railway vehicles equipped with the battery system 1, but the type is not particularly limited.
  • This monitoring system 5 includes the above-mentioned trains, hybrid diesel cars, trains equipped with a light-load regeneration system that recharges a storage battery with regenerated power and reuses it, and an emergency running system that runs on the discharged power of a storage device in an emergency.
  • the battery system 1 can be applied to any railway vehicles in which the battery system 1 is mounted, in addition to trains and the like in which the battery system 1 is mounted.
  • LTE is an abbreviation for the current third-generation mobile phone, but also means communication standards called 3.9G and 4G, which are long-term evolutions of 3G.
  • the communication speed and capacity of LTE are close to those of home broadband mobile phone base station lines.
  • the monitoring system 5 shown in FIG. 1 monitors a plurality of storage batteries arranged in n columns ⁇ m-th in FIG. At least one of the value, the minimum value, the average value, and the integrated value is generated and recorded as daily report data, and transmitted to the server 8 .
  • the purpose of the daily report data is mainly to determine the timing of maintenance. to get to.
  • the daily time-series data and daily report data generally repeat the same pattern. That is, the daily report data of the battery characteristic value for monitoring the storage battery that constitutes the battery system 1 of the railroad vehicle can be calculated by excluding fluctuation factors such as changes in transport demand due to social conditions in addition to calendars and seasons, and environmental changes such as weather. Since the train operates according to the same timetable every day, the battery characteristic value also repeats fluctuations in the same pattern.
  • the daily report data from Monday to Friday often repeats the same pattern. Therefore, if there is a change in the daily report data that deviates from the same pattern even though there are no fluctuation factors as described above, it is conceivable that the cause is a failure or an accident. In this way, the daily report data can show only the remarkable characteristic data in a large amount of time-series data with a small amount of information, as shown in comparison in FIG.
  • This monitoring system 5 is capable of life estimation, predictive diagnosis, factor analysis at the time of failure, etc. from daily report data by calculation processing using statistical methods for various index values for monitoring the storage battery. Therefore, even if this monitoring system 5 does not have the real-time nature of giving instructions to the driver who is driving the railway vehicle, in addition to the maintenance of the storage battery installed in the railway vehicle, it supports the train operation management in the long term.
  • the purpose is to issue appropriate information for Depending on this purpose, for example, regarding the battery module 3 shown in FIG. 1, it is possible to arbitrarily set whether the monitoring range is captured in units of the battery module 3 or captured individually for each battery cell.
  • this monitoring system 5 it is sufficient for this monitoring system 5 to mainly handle daily report data obtained by extracting only the minimum necessary characteristic information from the vast amount of time-series data. In other words, if there is a change in the characteristic daily report data that deviates from the same pattern as described above, it may be caused by a malfunction or an accident. It is enough to monitor
  • the present monitoring system 5 that monitors a plurality of storage batteries generates daily report data of at least one of the maximum value, minimum value, average value, and integrated value of the battery characteristic values for one day for all the storage batteries. By recording and outputting it, the amount of data can be reduced compared to time-series data that is patterned for each day. As a result, the monitoring system 5 of [1] can easily acquire data that can be used for life estimation, predictive diagnosis, factor analysis at the time of failure, etc., while suppressing the amount of communication from the railroad vehicle to the ground server 8.
  • time-series data of battery characteristic values for one day is generated and recorded for some storage batteries, and the time-series data for some storage batteries is recorded as a daily report for all storage batteries. It is preferable to transmit to the ground server 8 together with the data.
  • the monitoring system 5 can arbitrarily set the monitoring target range, information density, and frequency, and can monitor any of the battery cells across the plurality of storage battery boxes 2 individually or simultaneously. Therefore, simple daily report data and huge time-series data can be used appropriately.
  • the time-series data is provided in a state where it is easy to analyze the data at the optimum timing for investigating the cause, so the amount of information is huge and communication is also burdensome.
  • the daily report data as shown in the comparison list of FIG. 9, can show only the remarkable characteristic data in a large amount of time-series data with a small amount of information.
  • the present monitoring system 5 of [2] can appropriately suppress the amount of communication, so that monitoring can be performed efficiently.
  • the present monitoring system 5 of [2] above it is preferable to switch the target storage battery from which the time-series data is to be acquired, on a daily basis, as shown in FIGS. 11 and 13 . According to this, depending on the purpose of monitoring, it may be desirable to set the monitoring frequency to about once every few days, so monitoring can be performed with optimum settings accordingly. As a result, the present monitoring system 5 of [3] can suppress the amount of communication to the necessary minimum current traffic, so that monitoring can be performed efficiently.
  • the target storage batteries to be switched on a daily basis are set for each series group. That is, as shown in FIGS. 10 and 11, in the present monitoring system 5 of [4], each of the 1st to nth storage battery boxes 2 of the same standard is provided with a series group, and the 1st to nth storage battery boxes 2 are monitored. If the storage battery box 2 is switched on a daily basis, monitoring can be performed at an appropriate period in accordance with the rate at which each storage battery box 2 deteriorates. Further, the present monitoring system 5 of [4] is more user-friendly if the unit of the storage battery box 2 to be switched as a monitoring object is the same as the unit to be replaced for maintenance.
  • the same number of storage batteries to be switched on a daily basis may be selected from all series groups. That is, as shown in FIGS. 12 and 13, in the monitoring system 5, each storage battery box 2 of the same standard has a series group, and each battery cell constituting the series group also has the same standard. In this case, by switching daily so that the same number of battery cells are selected from each series group of all the storage battery boxes 2 to be monitored, current variations among the series groups can be detected. As a result, the present monitoring system 5 of [5] can monitor the degree of deterioration in units of battery cells corresponding to the number of selected cells at appropriate intervals. In addition, if the unit of battery cells to be switched to be monitored matches the unit to be replaced for maintenance, the usability is good.
  • the battery characteristic value of the storage battery is indicated by any one or more of current, voltage, temperature, and charging rate, as shown in FIG. is preferred.
  • the present monitoring system 5 of [6] for example, based on specifications according to the type of lithium ion battery or other storage battery, in addition to being able to set an appropriate allowable current value for charging and discharging according to the usage state, the maintenance cycle good management of
  • the daily report data may be transmitted to the ground server 8 when the battery monitoring system 5 is shut down.
  • a typical computer device consists of memory such as RAM (Random Access Memory) used during operation, which can record data only when the power is on. and a non-volatile memory capable of retaining stored contents even when the power is turned off.
  • RAM Random Access Memory
  • the host controller 6 provided in the on-board device can store data as a nonvolatile memory. It can reduce the required capacity.
  • the daily report data may be transmitted to the ground server 8 when the battery monitoring system 5 is activated for the first time every day.
  • the computer of the on-board equipment is shut down even during the daytime.
  • the computer intermittently stores the daily report data for one day in the non-volatile memory provided in it, and this data is sent to the ground server only once every day when it is first started. It is convenient to send to 8.
  • a railway vehicle on-board device (this on-board device suggested in FIG. 1) has a function of monitoring a plurality of storage batteries, and the battery characteristics of a day in all the storage batteries At least one of the maximum value, the minimum value, the average value, and the integrated value is generated and recorded as daily report data, and the daily report data is transmitted to the ground server 8 .
  • this on-board device of [10] data that can be used for life estimation, predictive diagnosis, factor analysis at the time of failure, etc. can be easily issued while suppressing the amount of communication from the railway vehicle to the ground server 8. .
  • a railroad vehicle storage battery monitoring method (this method) is a method for monitoring a plurality of storage batteries in a railroad vehicle. , the minimum value, the average value, and the integrated value are generated and recorded as daily report data, and the daily report data is transmitted to the ground server 8 .
  • a CPU Central Processing Unit
  • a one-chip microcomputer is preferable for the computer, but a part of a computer for other purposes may also be used. According to this method [11], data that can be used for life estimation, predictive diagnosis, factor analysis at the time of failure, etc. can be easily acquired while suppressing the amount of communication from the railroad vehicle to the ground server 8 .
  • Time series data generator 6b1, 6b1', 6b1''... Time series data target extraction part, 6b2... Battery characteristic value data extraction part 6b3... Battery module information rearrangement part, 6c... Event data generator, 7, 7'... Remote monitoring device, 7a... Vehicle On-board server 7a1 Start/end judgment part 7a2, 7a2' Transmission data management part 7b Router 7c Antenna Antenna), 8...Ground server

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Abstract

複数の蓄電池を監視する電池監視システムであって、全ての蓄電池における一日の電池特性値の最大値と、最小値と、平均値と、積算値と、の少なくとも何れかを日報データとして生成及び記録し、日報データを地上サーバに送信する。一部の蓄電池における一日の電池特性値の時系列データを生成及び記録し、一部の蓄電池の時系列データを全ての蓄電池の日報データと合わせて地上サーバに送信する。時系列データを取得する対象蓄電池を日毎に切り替える。日毎に切り替える対象蓄電池を直列群毎とする。日毎に切り替える対象蓄電池を全ての直列群から同数選出する。蓄電池の電池特性値を電流と電圧と温度と充電率との何れか１つ以上で示す。これにより、寿命推定や予兆診断、故障時の要因解析等に必要なデータを鉄道車両から地上サーバへ送信する通信量を削減できる鉄道車両用電池監視システムを提供する。

Description

鉄道車両用電池監視システム、鉄道車両用車上装置、及び鉄道車両用電池監視方法
　本発明は、鉄道車両用電池監視システム、鉄道車両用車上装置、及び鉄道車両用電池監視方法に関する。
　鉄道車両に搭載される電池システムは、高電圧かつ大容量が要求されるため、バッテリセルの複数を組合せてバッテリモジュールを製作し、さらに、このバッテリモジュールを直列と並列にそれぞれ複数接続して大容量化された電池システムが構成される。
　通常、電池システムには、蓄電池の電流や温度を適切に管理して安全に使用するためのコントローラを含む電池監視システムが備わっており、近年ではＬＴＥ（３Ｇ Long Term Evolution）等の携帯電話用基地局回線を用いて、遠隔地から電池システムの状態を監視する方法が開発されている。
　より具体的には、蓄電池の電池特性値の時系列データを携帯電話用基地局回線経由で地上サーバに送信する技術が知られている（例えば、特許文献１）。特許文献１には、第１の電池特性値（例えば放電時の電流）と第２の電池特性値（例えば放電時の電圧）を地上サーバへ送信し、地上サーバでこれらのデータから複数のパラメータを同定し、パラメータと第１の電池特性値の時系列データから第２の電池特性値の時系列データを復元できるようにする方法が記載されている。これによれば、第２の電池特性値の時系列データを削除できるので、データ容量の削減を期待できる。
特開２０２１－８８２４９号公報
　特許文献１の技術では、時系列データを地上サーバに蓄積することで、寿命推定や予兆診断、故障時の要因解析等、様々なことが可能となる。さらにこの技術によれば、一部の時系列データを複数のパラメータから復元できるようにすることで、地上サーバで保持すべきデータ容量を削減できる。しかし、特許文献１の技術では、地上サーバのデータ容量は削減できても、鉄道車両から地上サーバへの通信量は削減できていない。また一般的に、時系列データのデータサイズは大きく、これを鉄道車両から地上へデータ送信する経路としてＬＴＥ等の携帯電話用基地局回線を用いるため、高額の通信料金が必要となる。
　本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、寿命推定や予兆診断、故障時の要因解析等に必要なデータを鉄道車両から地上サーバへ送信する通信量を削減できる鉄道車両用電池監視システムを提供することにある。
　上記課題を解決する本発明は、複数の蓄電池を監視する鉄道車両用電池監視システムであって、全ての蓄電池における一日の電池特性値の最大値と、最小値と、平均値と、積算値と、の少なくとも何れかを日報データとして生成及び記録し、サーバに送信する。
　本発明によれば、寿命推定や予兆診断、故障時の要因解析等に必要なデータを鉄道車両から地上サーバへ送信する通信量を削減できる鉄道車両用電池監視システムが実現する。上述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本発明の実施例１に係る鉄道車両用電池監視システム（以下、「本監視システム」ともいう）と、それに連携する地上サーバと、それらが監視対象とする電池システムの全体構成を示すブロック図である。 図１の本監視システムの機能構成を示すブロック図である。 図２の日報データ生成部の演算処理を示すブロック図である。 図２の日報データ生成部の出力結果を一覧して示す表である。 図２の時系列データ生成部の演算処理を示すブロック図である。 図２の時系列データ生成部の出力結果を示す４種類のグラフである。 図２の遠隔監視装置をより詳細に示すブロック図である。 図７の送信データ管理部における送信データの選定について例示する図である。 図１の地上サーバに蓄積された日報データと時系列データを対比した一覧図である。 本発明の実施例２に係る時系列データ生成部の演算処理を示すブロック図である。 図１０の時系列データ生成部がデータを取得する対象である蓄電池を直並列接続して例示する回路図である。 本発明の実施例３に係る時系列データ生成部の演算処理を示すブロック図である。 図１２の時系列データ生成部がデータを取得する対象である蓄電池を直並列接続して例示する回路図である。 本発明の実施例４に係る送信データ管理部での送信データ選定について例示する図である。 本発明の実施例５に係る鉄道車両用電池監視システム（これも「本監視システム」という）の機能構成を示す図である。 図１５の遠隔監視装置をより詳細に示すブロック図である。 図１６の送信データ管理部での送信データ選定について例示する図である。 図１６の地上サーバの蓄積データを例示する図である。
　以下、図１～図１８に基づいて、本監視システムを説明する。実施例１は図１～図９を用いて説明し、実施例２は図１０～図１１を用いて説明し、実施例３は図１２～図１３を用いて説明し、実施例４は図１４を用いて説明し、実施例５は図１５～図１８を用いて説明する。なお、図１を用いて後述するように、本監視システム５は、車上に搭載された電池システム１の電池状態を主に地上で遠隔監視するための情報処理機能であり、鉄道車両用車上装置（以下、「本車上装置」ともいう）のみならず、鉄道車両用地上設備まで連携可能に構成される。
　以下、図１～図９を用いて、実施例１を説明する。図１は、本監視システム５と、それに連携する地上サーバ８と、それらが監視対象とする電池システム１の全体構成を示すブロック図である。図１に示すように、鉄道車両上に搭載された蓄電池の遠隔監視は、車上装置としての電池システム１と、鉄道車両用地上設備としての地上サーバ８で実現される。そのための本監視システム５は、図１で破線に囲まれた、車上装置としてのバッテリコントローラ４、上位コントローラ６、及び遠隔監視装置７を備えて主要構成され、地上サーバ８に連携して動作する。また、地上サーバ８も本監視システム５に含むものと考えても構わない。なお、本監視システム５を用いて実行される鉄道車両用電池監視方法を本方法ともいう。
　電池システム１は、１～ｎ番目まで構成される複数の蓄電池箱２と、上位コントローラ６と、遠隔監視装置７と、を備えて構成される。蓄電池箱２は、バッテリモジュール３と、バッテリコントローラ４と、を格納した筐体であり、不図示の鉄道車両の屋根上や床下に艤装される。また、実施例１では蓄電池箱２を１～ｎの複数としているが、１つの箱内に複数の直列群の回路を格納しても良い。なお、バッテリモジュール３が何個のバッテリセルで構成されるかは任意である。
　バッテリモジュール３は、蓄電池の最小単位であるバッテリセルの複数を組み合わせて接続し、バッテリセル電圧の監視基板（不図示）や温度検出用のサーミスタ（不図示）を付設したものである。なお、図１１及び図１３の破線で囲むように示して後述するように、電圧については、複数の蓄電池箱２にわたって、各バッテリセル全部を個別に同時監視する前提である。バッテリコントローラ４は、蓄電池の充電率（ＳＯＣ：state of charge）のほか、容量維持率及び抵抗上昇率といった劣化度、換言すると寿命を表す指標値を算出する。なお、容量維持率＝あるサイクルでの電池容量／初期電池容量×１００であり、容量維持率の低下量と抵抗上昇率は正相関する。
　これら、ＳＯＣその他の指標値は、例えば、バッテリモジュール３の電圧及び温度と、電池箱２別の直列群毎の電流と、に基づいて算出される。バッテリモジュール３の電圧や温度は、そのバッテリモジュール３に搭載されたセンサで測定される。直列群毎の電流は、直列群毎に取り付けられた電流センサで測定される。ここでは、バッテリコントローラ４は、ｍ個が直列接続されたバッテリモジュール３と、対応付けて配設され、電圧、電流、及び温度をまとめて検出するが、電圧だけはバッテリセル毎の個別に検出する。つまり、バッテリコントローラ４において、電流、及び温度はバッテリモジュール単位、すなわち電池箱２毎に監視され、電圧は全バッテリセル毎に監視される。なお、本発明は、このような構成に限定するものでなく、他の形態でも適用できる。
　上位コントローラ６は、バッテリコントローラ４毎にそれぞれ出力される電流、電圧、温度、ＳＯＣ、及び劣化度（寿命）を全て受信する。上位コントローラ６内のデータ処理については後述する。遠隔監視装置７は、ＬＴＥや４Ｇ，５Ｇ等の携帯電話用基地局回線を用いて通信するルータ（図示せず）やアンテナ（図示せず）を備え、上位コントローラ６で処理されたデータを地上サーバ８に送信する。地上サーバ８は、遠隔監視装置７が送信したデータを受信して蓄積する。
　図２は、図１の本監視システム５の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、バッテリコントローラ４は、電池特性値測定部４ａ、ＳＯＣ推定部４ｂ、異常診断部４ｃ、及びセル情報処理部４ｄを有する。電池特性値測定部４ａは、バッテリモジュール電圧、バッテリモジュール電流、バッテリモジュール温度、のほか各バッテリセル電圧を計測する。ＳＯＣ推定４ｂは、計測された電池特性のうち、バッテリモジュール電圧、バッテリモジュール電流、及びバッテリモジュール温度に基づいて、バッテリモジュールＳＯＣを推定する。
　異常診断部４ｃは、過電圧や過電流、過温度等の故障診断を行い、故障発生時にバッテリモジュール故障フラグを０（故障なし）から１（故障あり）に表示するほか、バッテリモジュール故障コードを００（故障なし）から各故障項目に割り当てた値に設定する。セル情報処理部４ｄは、バッテリモジュール３内の各バッテリセル電圧のうち、最大値を最大バッテリセル電圧、最小値を最小バッテリセル電圧として出力する。
　バッテリコントローラ４は、以上のように、バッテリモジュール電圧、バッテリモジュール電流、バッテリモジュール温度、バッテリモジュールＳＯＣ、バッテリモジュール故障フラグ、バッテリモジュール故障コード、最大バッテリセル電圧、及び最小バッテリセル電圧を取得し、それらの情報をバッテリモジュール情報として、上位コントローラ６へ送信する。
　上位コントローラ６は、複数のバッテリコントローラ４から、それぞれバッテリモジュール情報ｎｍを受信する。情報に付した符号ｎｍは、バッテリモジュールの位置を特定する。例えば、バッテリモジュール情報２１は、電池システム１で２番目（図１、図１１、及び図１３）の電池箱２に収納された、すなわち２番目の直列群における、高（正）電圧側から１段目のバッテリモジュールの情報であることを示している。
　これらのバッテリモジュール情報ｎｍを、上位コントローラ６内の日報データ生成部６ａと、時系列データ生成部６ｂと、に入力する。これら日報データ生成部６ａ、及び時系列データ生成部６ｂは、各別に生成された日報データと、時系列データと、を記録するとともに、遠隔監視装置７へ送信する。このような本監視システム５は、寿命推定や予兆診断、故障時の要因解析等に必要なデータを鉄道車両から地上サーバ８へ送信する通信量を削減できる。以下に、その理由を説明する。
　時系列データは、莫大な情報量であり、故障発生した場合に、原因究明のため最適タイミングのデータを解析容易な状態で提供するが、その通信には相当の負担がかかる。これに対し、日報データは、図９の対比一覧を用いて後述するように、膨大な時系列データのうち、その顕著な特徴的データのみを少ない情報量で示すことができる。
　図３は、図２の日報データ生成部６ａの演算処理を示すブロック図である。図３に示すように、日報データ生成部６ａは、バッテリモジュール電圧ｎｍ、最大バッテリセル電圧ｎｍ、バッテリモジュール温度ｎｍ、最小バッテリセル電圧ｎｍ、バッテリモジュールＳＯＣｎｍ、及びバッテリモジュール電流ｎｍ、の６つを入力とし、それらの特性値毎に、最大値と、最小値と、平均値と、積算値と、の少なくとも何れかの演算を行う。なお、符号ｎｍは、直列及び並列に接続されて配設された複数のバッテリセルのどれかを特定する。
　最大値演算部６ａ１は、バッテリモジュール電圧ｎｍ、バッテリモジュール温度ｎｍ、バッテリモジュールＳＯＣｎｍ、バッテリモジュール電流ｎｍ、及び最大バッテリセル電圧ｎｍの５つを入力とし、只今計測中の周期における入力と、１周期前の出力の最大値と、それぞれ比較して大きい方の値を抽出することで、常に稼働中の最大値を出力する。
　最小値演算部６ａ２は、バッテリモジュール電圧ｎｍ、バッテリモジュール温度ｎｍ、バッテリモジュールＳＯＣｎｍ、バッテリモジュール電流ｎｍ、最小バッテリセル電圧ｎｍを入力とし、只今計測中の周期における入力と、１周期前の出力の最小値と、それぞれ比較して小さい方の値を抽出することで、常に稼働中の最小値を出力する。
　平均演算部６ａ３は、バッテリモジュール電圧ｎｍ、バッテリモジュール温度ｎｍ、及びバッテリモジュールＳＯＣｎｍそれぞれの総和を算出し、この総和値をそれぞれのデータ数で除した平均値を出力する。また、バッテリモジュール電流ｎｍについては、二乗した値を平均演算部６ａ３に入力し、その出力の平方根を算出することでＲＭＳ（Root Mean Square ；二乗平均平方根）値を出力する。最後に、積算値演算部６ａ４は、バッテリモジュール電流ｎｍの絶対値を入力し、その総和を算出し、この総和値をバッテリモジュール電流ｎｍの積算値として出力する。
　図４は、図２の日報データ生成部６ａの出力結果を一覧して示す表である。図４に示すように、バッテリモジュール３の番号１１～ｎｍの全部について、その電池特性値の代表値、すなわち、最大値と、最小値と、平均値と、積算値と、の少なくとも何れかを演算していることを示している。
　なお、この日報データは、例えば、図４の表に記載していない積算電圧値のように、一部の特性値を省略しても良い。また、この日報データにおけるＲＭＳ電流値のように、統計的処理の常套手段として、最大値と、最小値と、平均値と、積算値と、の少なくとも何れかを算出する処理の前後に、二乗や平方根等の計算処理を施しても良い。
　以上のように、本監視システム５は、日報データとして、電池特性値の最大値と、最小値と、平均値と、積算値と、の少なくとも何れかを記録し、出力することで、時系列データと比較してデータ量を削減できる。このように、本監視システム５は、連日の日報データを対比して、状態の変化を特徴的情報として捉える。すなわち、本監視システム５において、目立った変化だけを把握する用途であれば、連日の対比データから変化の無い時系列データを間引いて省略した方が、特徴的情報を際立たせるので都合良い。
　また、鉄道車両は日毎に運用が管理されているため、本監視システム５が鉄道用途であるならば、より簡潔な日報データとすることで、運用番号間による差分の比較や、事故等の非定常状態が発生した際の蓄電池への影響についても可視化し易い。つまり、本監視システム５は、日報データをグラフ化することにより、突出した特徴的情報を視認して捉え易い。
　図５は、図２の時系列データ生成部６ｂの演算処理を示すブロック図である。図５に示すように、時系列データ生成部６ｂは、時系列データ対象抽出部６ｂ１、及び電池特性値データ抽出部６ｂ２で構成されている。まず、時系列データ対象抽出部６ｂ１は、全てのバッテリモジュール３についての特性情報のうち、遠隔監視装置７で地上サーバ８に送る対象のデータを抽出する。
　なお、実施例１では、図５に例示するように、本監視システム５が地上サーバ８へ送る監視対象としての抽出データは、全バッテリモジュール３のバッテリモジュール情報１１～ｎｍのうち、１番目の直列群のバッテリモジュール情報１１～１ｍを抽出した。これは一例に過ぎず、バッテリモジュール情報は、データの抽出対象を変えても良い。また、本監視システム５は、バッテリモジュール情報のデータ抽出元、つまり監視対象をバッテリモジュール１個としても良いし、２つ以上の直列群を対象としても良い。このような監視対象の選択については、実施例２の図１０及び図１１と、実施例３の図１２及び図１３と、を用いて各種態様を後述する。
　つぎに、電池特性値データ抽出部６ｂ２は、時系列データ対象抽出部６ｂ１で抽出したバッテリモジュール情報１１～１ｍから、さらに、電池特性値として、バッテリモジュール電圧１１～１ｍ、バッテリモジュール温度１１～１ｍ、バッテリモジュールＳＯＣ１１～１ｍ、バッテリモジュール電流１１～１ｍ、最大バッテリセル電圧１１～１ｍ、及び最小電圧１１～１ｍを抽出し、記録及び出力する。
　図６は、図２の時系列データ生成部６ｂの出力結果を示す４種類のグラフである。図６は、横軸に時間を示し、縦軸につぎの各グラフ（ａ）～（ｄ）で区別された各電池特性値をプロットしている。各グラフは、（ａ）バッテリモジュール電圧、最大バッテリセル電圧、最小バッテリセル電圧と、（ｂ）バッテリモジュール電流と、（ｃ）バッテリモジュールＳＯＣと、（ｄ）バッテリモジュール温度と、に項目分けされた特性値をプロットした。本監視システム５は、このような時系列データを得ることにより、監視対象である畜電池（箱、バッテリモジュール又はバッテリセル）に対する寿命推定や故障時の要因解析等が可能となる。なお、そのための解析手法については、説明を省略する。
　図７は、図２の遠隔監視装置７をより詳細に示すブロック図である。図７に示すように、遠隔監視装置７は、車上サーバ７a、ルータ７ｂ、及びアンテナ７ｃで構成される。まず、車上サーバ７ａについて説明する。より具体的な車上サーバ７ａとして、電車の運転台の一部に具備されたメモリカードに、ある程度の期間分の時系列データを記憶して、それを適宜に地上サーバ８へ送信するものを例示する。
　車上サーバ７ａは、起動終了判定部７ａ１と、送信データ管理部７ａ２と、の機能を有する。起動終了判定部７ａ１は、鉄道車両が起動時か稼働中か終了時かを判定し、判定結果を鉄道車両状態信号として送信データ管理部７ａ２に送信する。つぎに、送信データ管理部７ａ２は、上位コントローラ６から受信した日報データ、時系列データ、及び鉄道車両状態信号に基づいて、地上サーバ８へ送信する送信データを定める。
　図８は、図７の送信データ管理部７ａ２における送信データの選定について例示する図である。図８に示すように、通常の鉄道車両は、朝に一度起動されると、その日の運行終了まで鉄道車両の電源をオフしないことが多いが、停電や長時間休止等により途中で電源が切れることもあるので、１日の中でコンピュータの起動と終了（シャットダウン）がそれぞれ２回ずつ発生する場合を想定する。
　実施例１では、送信データ管理部７ａ２は、稼働中は電池特性値の時系列データを送信データとし、運転士が電源を落とす終了時に日報データを送信データとする。そしてこれらの全ての蓄電池の日報データと一部の蓄電池の時系列データを含む送信データは、ルータ７ｂとアンテナ７ｃを通して、地上サーバ８に送信される。
　地上サーバ８では、稼働中の時系列データと終了時の日報データを受信し、データ表示やデータ解析のためこれらのデータを蓄積する。ここで地上サーバ８は、1日の中で複数回日報データを受信した場合は、各日報データとそれぞれの稼働時間から、１日の日報データを作成するものとする。
　また、図８では稼働時間を６時から１２時、１５時から２１時までとしたが、路線によって２４時を超えても稼働する路線もある。その場合、例えば午前３時等、通常なら稼働が終了していると考えられる時間を１日の区切りとしても良い。
　図９は、図１の地上サーバ８に蓄積された日報データと時系列データを対比した一覧図である。図９に示すように、各年月日に対して、（ａ）全てのバッテリモジュールの日報データと、（ｂ）一部（バッテリモジュール１１～１ｍ）の時系列データがそれぞれ蓄積されている。
　まず、図９（ｂ）に示すように、地上サーバ８は、一部ではあるが、任意に特定された例えば３つのバッテリモジュール１１，１２，１ｍの時系列データを蓄積している。蓄電池の管理者は、このように備蓄された時系列データに基づいて、電池特性値の挙動の経年変化を始め、走行ルートや気温変動による電池特性値の変化等を把握することができる。したがって、蓄電池の管理者は、備蓄された時系列データを寿命推定や予兆診断、故障時の要因解析に活用することができる。
　また図９（ａ）に示すように、地上サーバ８は、分析用のプログラムを備え、それを実行することにより、電池システム１内の各バッテリモジュールｎｍにおいて、各別のばらつきのほか、全体平均に対し突出して差を生じたバッテリモジュールがあれば、ｎｍのどれかを特定する。このような要領で、地上サーバ８は、監視対象の電池システム１について、全体的又は任意に特定した一部バッテリモジュールｎｍの状態を把握できる。
　さらに、監視対象である電池システム１の劣化や温度ばらつきが小さい場合、地上サーバ８は、図９（ａ），（ｂ）の２つを組み合わせることで、（ｂ）の時系列データを（ａ）の日報データに基づいて補正することにより、（ｂ）の対象でないバッテリモジュールの時系列データまでも類推できる。その結果、本監視システム５は、電池システム１において、抜き取り検査の要領で、全体的なバッテリモジュール３の状態を把握できる。
　上述と同等の効果を得るため、全てのバッテリモジュール３の時系列データを遠隔監視装置７から地上サーバ８へ送信しても良い。ただし、そうした場合の情報量は莫大であり、通信に負担がかかる。これに対し、日報データは、膨大な時系列データのうち、その顕著な特徴的データのみを少ない情報量で示すことができる。したがって、実施例１において、日報データは全ての蓄電池分を送信し、時系列データは一部の蓄電池について送信するようにすれば、鉄道車両から地上サーバ８までの通信量を削減できる。
　実施例１の本電池監視システム５では、監視対象である複数のバッテリモジュール３を積極的に切り替え選択する思想は無い。この点について相違する実施例２及び実施例３の各態様を順次説明する。まず、図１０及び図１１を用いて、実施例２を説明する。実施例２に係る鉄道車両用電池監視システム５（図１の符号５を援用）では、時系列データを取得する対象の蓄電池を固定するのではなく、日毎に切り替える。図１０は、本発明の実施例２に係る時系列データ生成部６ｂ’の演算処理を示すブロック図である。
　実施例１では、時系列データを取得するバッテリモジュールの対象を常に１番目の直列群（バッテリモジュール１１～１ｍ）としていたが、実施例２では、時系列データ対象抽出部６ｂ１’内にスイッチを入れ、抽出データ対象番号に基づいて対象を切替える。抽出データ対象番号は、例えば１日毎にインクリメントされ、直列群の最大数となった翌日に１に戻るよう設定される。
　図１１は、図１０の時系列データ生成部６ｂ’がデータを取得する対象である蓄電池を直並列接続して例示する回路図である。図１０及び図１１に示すように、実施例２の時系列データ生成部６ｂ’は、日毎にデータ取得対象とする電池の直列群を切替える。時系列データ生成部６ｂ’は、１日目に１番目の蓄電池箱２内におけるバッテリモジュール１１～１ｍとし、２日目に２番目の蓄電池箱２内におけるバッテリモジュール２２～２ｍとし、ｎ日目に最後であるｎ番目の蓄電池箱２内におけるバッテリモジュールｎ１～ｎｍを取得した翌日に、再び１番目の蓄電池箱２内におけるバッテリモジュール１１～１ｍをデータの取得対象とするように構成されている。
　以上の構成により、実施例２の本監視システム５は、全バッテリモジュールの時系列データを定期的に取得できる。そのため、電池システム１内の全てのバッテリモジュールの電池特性値の経年変化等を解析することができる。さらに、実施例２の本監視システム５は、データ取得対象を直列群毎とすることで、同一直列群で同一電流の各バッテリセル間におけるバッテリセル電圧のばらつきを把握することがでる。その結果、実施例２の本監視システム５は、特にバッテリセル過電圧等の故障を未然に防止することに役立つ。なお、電圧については、全バッテリセルが個別に監視されている。
　また、実施例２の本監視システム５は、時系列データの取得機会について、例えば、１２並列の電池システム１の場合は、１２日に１回となる。この周期に対し、電池劣化や季節変動といった変化は、これよりも充分に長い周期で変化することが考えられる。したがって、実施例２の本監視システム５において、時系列データの取得機会については、複数日に一度の頻度で良い。実施例２のその他の構成は、上述した実施例１の構成と同じであり、重複する説明を省略している。また、図１１に破線の囲みで示すように、複数の蓄電池箱２にわたって、各バッテリセルの何れかを個別、又は同時に監視できる。なお、監視対象の範囲、情報密度及び頻度は、任意に設定可能であり、図１１に示した破線の囲みは、一例に過ぎない。
　つぎに、図１２及び図１３を用いて実施例３に係る鉄道車両用電池監視システム５（図１の５と、図２に相当）を説明する。実施例３の本監視システム５では、日毎に切り替えて時系列データを取得する対象蓄電池を直列群毎とするのではなく、１～ｎ番目の全ての直列群それぞれから同数のバッテリモジュールを監視対象に選出する。図１２は、本発明の実施例３に係る時系列データ生成部６ｂ’’の演算処理を示すブロック図である。
　図１２の実施例３に係る時系列データ生成部６ｂ’’は、図１０の実施例２に係る時系列データ生成部６ｂ’に対し、スイッチの前段にバッテリモジュール情報組替部６ｂ３が追加された点が異なる。バッテリモジュール情報組替部６ｂ３は、各バッテリコントローラ４から、それぞれ送信されるバッテリモジュール情報＊１～＊ｍ（＊＝1，２，３，…，ｎ）を分解や再構築することにより、バッテリモジュール情報１＊～ｎ＊（＊＝1，２，３，…，ｍ）を生成する。
　図１３は、図１２の時系列データ生成部６ｂ’’がデータを取得する対象である蓄電池を直並列接続して例示する回路図である。図１３に示すように、実施例３では、１日目は全ての直列群の高圧側から１個目のバッテリモジュール、２日目は全ての直列群の高圧側から２個目、といったように各直列群からそれぞれ同数のバッテリモジュールを選出する。
　以上の構成により、実施例３は、全バッテリモジュールの時系列データを定期的に取得できる。さらに、データ取得対象を全ての直列群毎から選出することで、直列群間の電流ばらつきを把握することができ、過電流等の故障を未然に防止することに役立つ。実施例３のその他の構成は、上述した実施例１、及び実施例２の構成と同じであり、重複する説明を省略している。また、図１３に破線の囲みで示すように、複数の蓄電池箱２にわたって、各バッテリモジュールの何れかを個別、又は同時に監視できる。なお、監視対象の範囲、情報密度及び頻度は、任意に設定可能であり、図１３に示した破線の囲みは、一例に過ぎない。
　つぎに、図１４を用いて実施例４を説明する。図１４は、本発明の実施例４に係る送信データ管理部（図７の７ａ２に相当）での送信データ選定について例示する図である。遠隔監視装置７から地上サーバ８への日報データ送信タイミングについて、図８に示した実施例１では毎回の稼働終了（コンピュータのシャットダウン）時としていた。これに対し、図１４の実施例４では、翌日の起動時とする。
　実施例４に係る鉄道車両用電池監視システム５（図１の５と、図２に相当）では、車上サーバ７ａに不揮発性メモリを備えている。そして、稼働終了時には日報データを不揮発性メモリに書き込み、次の起動時には不揮発性メモリから日報データを呼出して演算する。そして翌日（次の運用日）の初回起動時には、不揮発性メモリから日報データを呼出し、ルータ７ｂとアンテナ７ｃを介して地上サーバ８に送信する。
　以上の構成により、実施例４の本監視システム５は、１日の中で複数回起動と終了が行われた場合でも日報データの送信回数を１回とすることができ、実施例１の場合に比べて通信量を削減できる。実施例４の本監視システム５は、１日の中で、異なる内容で複数回分の日報データが存在した場合、例えば、最大値と最小値のそれぞれは、より顕著な方のみを抽出することにより、単一の日報データにまとめられる。したがって、実施例４の本監視システム５は、異なる内容で複数回分の日報データのうち、何れを送信するか迷うことは無い。
　つぎに、図１５～図１８を用いて実施例５を説明する。実施例５に係る鉄道車両用電池監視システム５（図１の５と、図２に相当）では、稼働中の全ての時間の一部蓄電池の時系列データを地上サーバ８に送るのではなく、故障発生前後の数分間のみ蓄電池の時系列データを地上サーバ８に送る。
　図１５は、本電池監視システム５の機能構成を示す図である。図１５に示すように、実施例５の本監視システム５では、上位コントローラ６’の機能として、イベントデータ生成部６ｃが追加されている。
　イベントデータ生成部６ｃは、全てのバッテリモジュール３のバッテリモジュール故障フラグをＯＲ論理で選出した故障発生フラグを生成して出力する。また、実施例５の本監視システム５において、日報データ作成部６ａ’は、各バッテリモジュール３のバッテリモジュール故障フラグに基づいて、バッテリモジュール故障フラグが１（故障あり）となった際の時刻（故障発生時刻）、及び故障コードを記録するものとする。さらに、時系列データ生成部６ｂは、処理としては実施例１と同じだが、全てのバッテリモジュール３の電池特性値の時系列データを事故発生前後の所定時間だけ出力する。
　図１６は、図１５の遠隔監視装置７’をより詳細に示すブロック図である。図１６に示すように、実施例５では、車上サーバ７ａ’内の送信データ管理部７ａ２’の処理が異なる。送信データ管理部７ａ２’は上位コントローラ６’から受信した全ての畜電池にわたる過去数分間の時系列データを保持し、故障発生フラグが１（故障あり）となった事故の前後数分間の時系列データを送信データとする。
　図１７は、図１６の送信データ管理部７ａ２’での送信データ選定について例示する図である。図１７に示すように、稼働中の２回の故障発生時について、それぞれ前後数分間の全バッテリモジュールの時系列データを送信データとして地上サーバ８に送信する。また、日報データについては実施例１と同様に、終了時に地上サーバ８に送信する。一日分の全時系列データ量は膨大なので、事故の前後数分間にわたる要点のみを時系列データとして用いる。
　図１８は、図１６の地上サーバ８の蓄積データを例示する図である。図１８の日報データは、図４及び図９に示した実施例１のデータに加えて、各バッテリモジュール３の故障発生時刻、及び故障コードを蓄積する。さらに、時系列データとしては、故障発生事故の前後数分間の全バッテリモジュールの電池特性値の時系列データを蓄積する。つまり、実施例５の本監視システム５は、ドライブレコーダ同様に、連続的にバッファ記憶しておき、故障フラグが入ったときだけ、つまり事故の前後数分間にわたる要点のみを時系列データとして用いる。
　以上の構成により、実施例５の本監視システム５は、全てのバッテリモジュール３の電池特性値の日報データと、故障発生前後数分間の時系列データを得ることができ、これらの情報からより詳細な故障要因の解析をすることができる。なお、ここでは、時系列データの取得対象を全てのバッテリモジュールとしたが、それに限定しない。実施例５の本監視システム５では、例えば故障が発生したバッテリモジュールのみを対象とする等、一部のバッテリモジュールに着目して監視対象としても良い。実施例５の本監視システム５のその他の構成は、上述した実施例１のそれと同じであり、重複する説明を省略している。
　なお、本発明は上記した各実施形態に限定されるものではなく、様々な変形形態が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも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、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換をすることが可能である。
［補足］
　近年、地球温暖化といった環境問題を背景に、様々な産業分野において、省エネルギー化が一層重要とされ、鉄道においても、更なる消費電力量の削減が求められている。このような状況を踏まえて、非架線区間を蓄電池電力のみで走行する蓄電池電車や、エンジンと蓄電池を組み合わせたハイブリッド気動車等、蓄電池を搭載した鉄道車両が普及してきている。
　本監視システム５の適用対象は、電池システム１を搭載した鉄道車両であるが、その種類について、特に限定しない。本監視システム５は、上述の電車をはじめ、ハイブリッド気動車や、回生電力を蓄電池に充電して再利用する軽負荷回生システムを備えた電車、非常時に蓄電装置の放電電力で走行する非常走行システムを搭載した電車等のほか、電池システム１を搭載したあらゆる鉄道車両に適用できる。
　また、電池システム１を構成する蓄電池として、リチウムイオン電池を適用した場合を想定して説明したが、鉛電池やニッケル水素電池等、その他の蓄電素子にも、同様に適用できる。なお、上述のＬＴＥとは、現在の第３世代携帯電話の略称であるが、その３Ｇを長期的に進化させた３．９Ｇや４Ｇと呼ばれている通信規格をも意味する。ＬＴＥの通信速度及び容量は、家庭向けブロードバンド携帯電話用基地局回線に近い。
　本監視システム５は、つぎのように総括できる。
［１］図１に示す本監視システム５は、図１３のｎ列×ｍ番目に配設されるような複数の蓄電池を監視するものであり、全ての蓄電池における一日の電池特性値の最大値と、最小値と、平均値と、積算値と、の少なくとも何れかを日報データとして生成及び記録し、サーバ８に送信する。日報データの用途は、主にメンテナンスのタイミングを決定するため、ｎ列×ｍ番目のどこに配設されたバッテリセルであるかを特定した上で、その劣化程度（寿命）を示す指標をできるだけ簡略に得ることである。
　鉄道車両は日毎に運用が管理されているため、日毎の時系列データ及び日報データは、概ね同一パターンの繰り返しである。すなわち、鉄道車両の電池システム１を構成する蓄電池を監視する電池特性値の日報データは、カレンダーや季節のほか社会情勢による輸送需要の変化と、天候等の環境変化、といった変動要因を除外すれば、毎日同じダイヤに基づいて運行されるので、電池特性値も同一パターンでの変動を繰り返される。
　例えば、平日の朝夕混雑時に満員の乗客を乗せてダイヤ通りに定時運行される鉄道車両の電池システム１の場合、月曜から金曜までの日報データは同一パターンの繰り返しであることが多い。したがって、上述した変動要因がないにも関わらず、同一パターンから逸脱するような日報データの変化があれば、故障や事故を原因とすることが考えられる。このように、日報データは、図９で対比して示すように、膨大な時系列データのうち、その顕著な特徴的データのみを少ない情報量で示すことができる。
　本監視システム５は、蓄電池を監視するための各種指標値に対し、統計的手法による計算処理によって、日報データから寿命推定や予兆診断、故障時の要因解析等が可能である。そのため、本監視システム５は、鉄道車両を運転中の運転士に逐一指示するほどのリアルタイム性はなくても、その鉄道車両に搭載された蓄電池の保守のほか、列車運行管理を長期的に支援するための適切な情報を発出することを目的としている。この目的に応じて、例えば、図１に示すバッテリモジュール３について、監視範囲をバッテリモジュール３の単位で捉えるか、各バッテリセル個別に捉えるか、は任意に設定できる。
　その目的を達成するために、本監視システム５は、膨大な時系列データから、必要最小限の特徴ある情報だけを抽出した日報データを主に取り扱えば足りる。すなわち、上述の同一パターンから逸脱する特徴的な日報データに変化があれば、故障や事故を原因とすることが考えられるので、膨大な時系列データから特徴的な日報データだけを抽出して効率的に監視すれば足りる。
　したがって、複数の蓄電池を監視する本監視システム５は、全ての蓄電池における一日の電池特性値の最大値と、最小値と、平均値と、積算値と、の少なくとも何れかを日報データとして生成し、それを記録し、出力することで、日毎にパターン化された時系列データと比較してデータ量を削減できる。その結果、［１］の本監視システム５は、鉄道車両から地上サーバ８への通信量を抑えつつ、寿命推定や予兆診断、故障時の要因解析等に活用できるデータを簡便に取得できる。
［２］上記［１］の本監視システム５において、一部の蓄電池における一日の電池特性値の時系列データを生成及び記録し、一部の蓄電池の時系列データを、全ての蓄電池の日報データと合わせて地上サーバ８に送信すると良い。本監視システム５は、監視対象の範囲、情報密度及び頻度は、任意に設定可能であり、複数の蓄電池箱２にわたって、各バッテリセルの何れかを個別、又は同時に監視できる。したがって、簡素な日報データと、膨大な時系列データと、適宜に使い分けられる。
　時系列データは、故障発生した場合に、その原因究明のために最適タイミングのデータを解析容易な状態で提供されるので、情報量が莫大であり、通信にも負担がかかる。これに対し、日報データは、図９の対比一覧に示すように、膨大な時系列データのうち、その顕著な特徴的データのみを少ない情報量で示すことができる。その結果、［２］の本監視システム５は、通信量を適宜に抑制できるので効率的に監視できる。
［３］上記［２］の本監視システム５において、時系列データを取得する対象蓄電池を、図１１及び図１３に示すように、日毎に切り替えると良い。これによれば、監視目的によっては、監視頻度を数日に一度程度に設定することが望ましい場合もあるので、それに応じた最適な設定による監視ができる。その結果、［３］の本監視システム５は、必要最小現の通信量に抑制できるので効率的に監視できる。
［４］上記［３］の本監視システム５において、日毎に切り替える対象蓄電池を、直列群毎にすることが好ましい。すなわち、図１０及び図１１に示すように、［４］の本監視システム５は、１～ｎ番目まで同一規格の各蓄電池箱２がそれぞれ直列群を備え、監視対象として、１～ｎ番目の蓄電池箱２を日毎に切り替えるならば、蓄電池箱２単位で劣化する速度に合わせた適度な周期で監視できる。また、［４］の本監視システム５は、監視対象として切り替える蓄電池箱２の単位が、メンテナンスで交換する単位と一致していれば、使い勝手が一層良好である。
［５］上記［３］の本監視システム５において、日毎に切り替える対象蓄電池を、全ての直列群から同数選出するようにしても良い。すなわち、図１２及び図１３に示すように、本監視システム５は、同一規格の各蓄電池箱２がそれぞれ直列群を備え、その直列群を構成する各バッテリセルも同一規格であるとする。その場合、監視対象である全ての蓄電池箱２の各直列群から同数のバッテリセルを選出するように、日毎に切り替えるならば、各直列群間の電流ばらつき等を検出できる。その結果、［５］の本監視システム５は、選出数に応じたバッテリセル単位で劣化の程度を、適度な周期で監視できる。また、監視対象として切り替えるバッテリセルの単位が、メンテナンスで交換する単位と一致していれば、使い勝手が良好である。
［６］上記［１］～［５］の本監視システム５において、蓄電池の電池特性値を、図４に示すように、電流と電圧と温度と充電率との何れか１つ以上で示すことが好ましい。［６］の本監視システム５によれば、例えば、リチウムイオン電池その他の蓄電池の種類に応じた仕様に基づいて、使用状態に応じた適切な充放電の許容電流値を設定できるほか、メンテナンス周期の良好な管理も実現できる。
［７］上記［１］～［６］の本監視システム５において、図８に示すように、電池監視システム５の終了（シャットダウン）時に日報データを地上サーバ８に送信するようにしても良い。通常のコンピュータ装置は、稼働中に用いるＲＡＭ（Random Access Memory）等のように、通電中のみデータの記録が行えるメモリ演算用のキャッシュメモリ（cache memory）やメインメモリ（Main memory）と、非稼働中に電源を切っても記憶内容を保持することができる不揮発性メモリと、を備える。［７］の本監視システム５によれば、シャットダウンしてから再起動するまでの間にデータを記憶しておく必要が無いので、車上装置に具備される上位コントローラ６において、不揮発性メモリとして必要な容量を減らすことができる。
［８］上記［１］～［６］の本監視システム５において、図１４に示すように、電池監視システム５の毎日の初回起動時に日報データを地上サーバ８に送信するようにしても良い。電車の運行ダイヤの都合により、１つの電車を１日のうち何回も長時間停車する場合、パンタグラフを下す等により、補機まで含めて電車全体を休止状態にする運用がある。このような場合、車上装置のコンピュータは、昼間でもシャットダウンされる。このとき、データを消滅させないように、そのコンピュータは、それに備わる不揮発性メモリに、１日分の日報データを間欠的に記憶しておき、これを毎日の初回起動時のみに１回で地上サーバ８に送信すると都合良い。
　このように、［８］の本監視システム５では、複数回分が間欠的に記憶された１日分の日報データは、１つにまとめられる。したがって、［８］の本監視システム５では、全ての蓄電池における一日の電池特性値の最大値と、最小値と、平均値と、積算値と、の何れであっても、１回、又は１まとまりの簡単な処理で生成されて送信される。その結果、車上装置のコンピュータは、負担が少なくて済む。また、日報データであれば、１日分であってもデータ量が少ないので、［８］の本監視システム５によれば、コンピュータに必要とされる不揮発性メモリも小容量で足りる。
［９］上記［１］～［８］の本監視システム５において、図１８に示すように、蓄電池故障発生前後の電池特性値の時系列データを生成及び記録し、全ての蓄電池の日報データと合わせて地上サーバに送信するようにしても良い。このような本監視システム５によれば、自動車事故の原因究明に好適なドライブレコーダと同等の機能を発揮し、より詳細な故障要因を解析できる。すなわち、［９］の本監視システム５は、情報量が莫大であり、通信にも負担がかかる時系列データを連続的にメモリに記憶し、その記憶エリアに対して所定時間後に上書きを継続するので、そのメモリの容量は、わずかでも、故障原因の究明に役立てられる。
［１０］本発明の実施形態に係る鉄道車両用車上装置（図１に示唆される本車上装置）は、複数の蓄電池を監視する機能を有し、全ての蓄電池における一日の電池特性値の最大値と、最小値と、平均値と、積算値と、の少なくとも何れかを日報データとして生成及び記録し、日報データを地上サーバ８に送信する。このような［１０］の本車上装置によれば、鉄道車両から地上サーバ８への通信量を抑えつつ、寿命推定や予兆診断、故障時の要因解析等に活用できるデータを簡便に発出できる。
［１１］本発明の実施形態に係る鉄道車両用蓄電池監視方法（本方法）は、鉄道車両における複数の蓄電池を監視する方法であって、全ての蓄電池における一日の電池特性値の最大値と、最小値と、平均値と、積算値と、の少なくとも何れかを日報データとして生成及び記録し、日報データを地上サーバ８に送信する。本方法は、本監視システム５を構成するコンピュータにおいて、メモリに記憶されたプログラムをＣＰＵ（Central Processing Uni）が実行することにより、本監視システム５を構成する各機能が形成され、所定の手順により実行される。そのコンピュータはワンチップマイコンが好適であるが、他用途のコンピュータの一部を兼用利用しても構わない。このような［１１］の本方法によれば、鉄道車両から地上サーバ８への通信量を抑えつつ、寿命推定や予兆診断、故障時の要因解析等に活用できるデータを簡便に取得できる。
１…電池システム（Battery system）、１１～１ｍ，２１～２ｍ，ｎ１～ｎｍ…バッテリモジュール情報（Battery module information）、２…蓄電池箱（Battery box）、３…バッテリモジュール（Battery module）、４…バッテリコントローラ（Battery controller）、４ａ…電池特性値測定部（Battery characteristic value measuring part）、４ｂ…ＳＯＣ推定部（SOC estimation part）、４ｃ…異常診断部（Abnormality diagnosis part）、４ｄ…セル情報処理部（Cell information processing part）、５…電池監視システム（Battery monitoring system）、６，６’…上位コントローラ（Upper controller）、６ａ，６ａ’…日報データ生成部（Daily report data generator）、６ａ１…最大値演算部（Maximum value calculator）、６ａ２…最小値演算部（Minimum value calculator）、６ａ３…平均値演算部（average value calculator）、６ａ４…積算値演算部（Integrated value calculator）、６ｂ，６ｂ’，６ｂ’’…時系列データ生成部（Time series data generator）、６ｂ１，６ｂ１’，６ｂ１’’…時系列データ対象抽出部（Time series data target extraction part）、６ｂ２…電池特性値データ抽出部（Battery characteristic value data extraction part）、６ｂ３…バッテリモジュール情報組替部（Module information rearrangement part）、６ｃ…イベントデータ生成部（Event data generator）、７，７’…遠隔監視装置（Remote monitoring device）、７ａ…車上サーバ（On-board server）、７ａ１…起動終了判定部（Start / end judgment part）、７ａ２，７ａ２’…送信データ管理部（Transmission data management part）、７ｂ…ルータ（Router）、７ｃ…アンテナ（Antenna）、８…地上サーバ（Ground server）
 

Claims (11)

  1. 　複数の蓄電池を監視する鉄道車両用電池監視システムであって、
    　全ての蓄電池における一日の電池特性値の最大値と、最小値と、平均値と、積算値と、の少なくとも何れかを日報データとして生成及び記録し、サーバに送信する鉄道車両用電池監視システム。
  2. 　一部の蓄電池における一日の電池特性値の時系列データを生成及び記録し、前記一部の蓄電池の時系列データを全ての蓄電池の日報データと合わせて地上サーバに送信する、
    　請求項１に記載の鉄道車両用電池監視システム。
  3. 　時系列データを取得する対象蓄電池を日毎に切り替える、
    　請求項２に記載の鉄道車両用電池監視システム。
  4. 　日毎に切り替える対象蓄電池を直列群毎とする、
    　請求項３に記載の鉄道車両用電池監視システム。
  5. 　日毎に切り替える対象蓄電池を全ての直列群から同数選出する、
    　請求項３に記載の鉄道車両用電池監視システム。
  6. 　蓄電池の電池特性値を、電流と電圧と温度と充電率との何れか１つ以上で示す、
    　請求項１～５の何れか１項に記載の鉄道車両用電池監視システム。
  7. 　日報データを電池監視システムの終了時に地上サーバに送信する、
    　請求項１～６の何れか１項に記載の鉄道車両用電池監視システム。
  8. 　日報データを、電池監視システムの毎日の初回起動時に地上サーバに送信する、
    　請求項１～６の何れか１項に記載の鉄道車両用電池監視システム。
  9. 　蓄電池故障発生前後の電池特性値の時系列データを生成及び記録し、全ての蓄電池の日報データと合わせて地上サーバに送信する、
    　請求項１～８の何れか１項に記載の鉄道車両用電池監視システム。
  10. 　複数の蓄電池を監視する鉄道車両用車上装置であって、
    　全ての蓄電池における一日の電池特性値の最大値と、最小値と、平均値と、積算値と、の少なくとも何れかを日報データとして生成及び記録し、前記日報データを地上サーバに送信する鉄道車両用車上装置。
  11. 　鉄道車両における複数の蓄電池を監視する鉄道車両用蓄電池監視方法であって、
    　全ての蓄電池における一日の電池特性値の最大値と、最小値と、平均値と、積算値と、の少なくとも何れかを日報データとして生成及び記録し、前記日報データを地上サーバに送信する鉄道車両用蓄電池監視方法。
     
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