数据处理装置、数据处理方法以及计算机程序制造方法及图纸

数据处理装置是处理针对蓄电元件的测定数据的数据处理装置，其具备：存储部，存储了判定模型，该判定模型被训练为在被输入了按每个上述蓄电元件或者按将多个上述蓄电元件分组而得的每个蓄电元件组测定的测定数据的情况下，输出与在上述测定数据中是否包含异质的蓄电元件的测定数据对应的得分；以及确定部，基于将所获得的测定数据输入到上述判定模型而被输出的得分，确定异质的蓄电元件的测定数据。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】数据处理装置、数据处理方法以及计算机程序
本专利技术涉及使用与蓄电元件组相关的测定数据进行运算的数据处理装置、数据处理方法以及计算机程序。
技术介绍
蓄电元件被广泛地使用于无停电电源装置、包含于稳定电源中的直流或者交流电源装置等。此外，在储存可再生能源或者现有的发电系统中发电的电力的大规模系统中的蓄电元件的利用正在扩大。在使用了蓄电元件的系统中，包含蓄电元件的状态诊断、充电状态(SOC：StateOfCharge，荷电状态)的推定或者寿命预测等的实施的维护活动变得重要。针对蓄电元件的状态诊断、推定或者寿命预测的方法，以使用在蓄电元件的充放电时被测定的电压、电流、温度等的测定数据的方法为首，提出了各种各样的方案，以实现精度的提高(专利文献1等)。现有技术文献专利文献专利文献1：日本特开2013-003115号公报
技术实现思路
专利技术要解决的课题如上所述的蓄电元件的状态诊断、推定或者寿命预测的方法是基于在制造时所设想的蓄电元件模型而建立的。但是，每个蓄电元件具有原材料的性质、制造偏差等，由于时间的流逝或者使用环境，会出现偏离蓄电元件模型的性质的异性质。例如，在制造时即使是具有与其他的蓄电元件相同的特性的蓄电元件，也存在具有比所设想的模型显著地高寿命的蓄电元件或者低寿命的蓄电元件的可能性。而且，蓄电元件具有由于反复充放电而导致满充电容量降低的性质。对于在同一期间具有相同充放电历史的蓄电元件组，在增加了新的蓄电元件或者具有不同历史的蓄电元件的情况下，该新的或者具有不同历史的蓄电元件对蓄电元件组而言是异质。将由判定模型用定量尺度表示该异质的程度称为异质度。在实施作为连接并使用大量的蓄电元件的系统全体的状态诊断、推定或者寿命预测的情况下，当蓄电元件组的测定数据中包含异质的蓄电元件的测定数据时，诊断、推定或者预测的误差会扩大。本专利技术的目的在于提供使基于与蓄电元件相关的测定数据的与所述蓄电元件相关的诊断、推定、预测的精度提高的数据处理装置、数据处理方法以及计算机程序。用于解决课题的手段数据处理装置是处理针对蓄电元件的测定数据的数据处理装置，其具备：存储部，存储了判定模型，该判定模型被训练为在被输入了按每个上述蓄电元件或者按将多个上述蓄电元件分组而得的每个蓄电元件组测定的测定数据的情况下，输出与在上述测定数据中是否包含异质的蓄电元件的测定数据对应的得分；以及确定部，基于将所获得的测定数据输入到上述判定模型而被输出的得分，确定异质的蓄电元件的测定数据。附图说明图1是表示远程监视系统的概要的图。图2是表示蓄电模块组的层级结构以及通信设备的连接形式的一例的图。图3是表示在远程监视系统中包含的装置的内部结构的模块图。图4是表示在远程监视系统中包含的装置的内部结构的详细的模块图。图5是表示服务器装置的数据处理步骤的一例的流程图。图6是表示确定异质的蓄电单体的处理的一例的流程图。图7是判定模型的一例的概要图。图8是表示第一例中的是否包含蓄电单体的判定步骤的流程图。图9是包含异质度的时间分布的图标的画面例。图10是表示第二例中的是否包含蓄电单体的判定步骤的流程图。图11是基于被图像化的时间分布的图像判定模型的概要图。图12是表示第三例中的是否包含蓄电单体的判定步骤的流程图。图13是表示服务器装置中的信息提示的处理步骤的一例的流程图。图14是表示包含是否包含异质的蓄电单体的判定结果的画面例的图。具体实施方式数据处理装置是处理针对蓄电元件的测定数据的数据处理装置，其具备：存储部，存储了判定模型，该判定模型被训练为在被输入了按每个上述蓄电元件或者按将多个上述蓄电元件分组而得的每个蓄电元件组测定的测定数据的情况下，输出与在上述测定数据中是否包含异质的蓄电元件的测定数据对应的得分；以及确定部，基于将所获得的测定数据输入到上述判定模型而被输出的得分，确定异质的蓄电元件的测定数据。通过上述结构，能够进行使用除了异质的蓄电元件的测定数据之外的剩余的测定数据的处理。使用剩余的测定数据的处理例如是包含蓄电元件的异常的有无的状态诊断、劣化状态推定或者寿命预测的处理。通过排除异质的蓄电元件的测定数据，从而能够提高基于制造时设想的蓄电元件模型所建立的这些处理的精度。用于确定异质的蓄电元件的测定数据的判定模型，按照测定数据的属性，例如电压、电流或者温度等与制造时被设想的蓄电元件模型相关的数据的每个种类而被训练。按照是否是新的、是否是长寿命的、是否是短寿命的、其他的性质是否不同等怎样异质的异质性，存在对不同的属性的测定数据带来影响的可能性，因此通过按照属性进行判定，从而是异质的判定被高精度地实施。除了基于判定模型的输出本身来断续地判定对于每一个测定数据是否包含异质的蓄电元件的测定数据的方法之外，还可以使用输出的经时变化来判定是否是异质的蓄电元件的测定数据。在这种情况下，能够避免与其他蓄电元件进行平衡调整，将经时适应的蓄电元件的测定数据错误地或者过早地确定为异质蓄电元件的测定数据。对是否包含对于判定模型的输出的时间分布的异质的蓄电元件的测定数据的判定，在数据被充分收集之前，也可以基于操作员的判断来进行。也可以分析预先时间分布的模式，根据符合哪种模式来正确地判定是否包含异质的蓄电元件的测定数据。也可以使用分类器模型来判定，该分类器模型输入将时间分布图像化后的图像并输出是否包含异质的蓄电元件的测定数据。判定模型通过使用被确定为异质的测定数据以外的剩余的测定数据进行再训练，从而符合实际运用的蓄电元件的特性。判定模型也可以在被确定为异质的测定数据达到整体的规定比例以上的情况下被再训练。对于随着时间的经过而容量等发生变化的蓄电元件，也能够使判定模型经时变化。数据处理方法是处理针对蓄电元件的测定数据的数据处理方法，使用判定模型，所述判定模型被训练为在被输入了按每个所述蓄电元件或者按将多个所述蓄电元件分组而得的每个蓄电元件组测定的测定数据的情况下，输出与在所述测定数据中是否包含异质的蓄电元件的测定数据对应的得分，基于将所获得的测定数据输入到所述判定模型而被输出的得分，确定异质的蓄电元件的测定数据。计算机程序使计算机执行如下的处理：使用判定模型，所述判定模型被训练为在被输入了按每个蓄电元件或者按将多个所述蓄电元件分组而得的每个蓄电元件组测定的测定数据的情况下，输出与在所述测定数据中是否包含异质的蓄电元件的测定数据对应的得分，基于将所获得的测定数据输入到所述判定模型而被输出的得分，确定异质的蓄电元件的测定数据。参照表示本专利技术的实施方式的附图，对本专利技术进行具体的说明。图1是表示远程监视系统100的概要的图。远程监视系统100能够从远程访问与大型太阳能发电系统S、火力发电系统F、风力发电系统W中包含的蓄电元件组中的相关的信息。在大型太阳能发电系统S、火力发电系统F以及风力发电系统W中，并列设置有功率调节本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理装置，其处理针对蓄电元件的测定数据，具备：/n存储部，存储了判定模型，所述判定模型被训练为在被输入了按每个所述蓄电元件或者按将多个所述蓄电元件分组而得的每个蓄电元件组测定的测定数据的情况下，输出与在所述测定数据中是否包含异质的蓄电元件的测定数据对应的得分；以及/n确定部，基于将所获得的测定数据输入到所述判定模型而被输出的得分，确定异质的蓄电元件的测定数据。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20181228 JP 2018-2481091.一种数据处理装置，其处理针对蓄电元件的测定数据，具备：
存储部，存储了判定模型，所述判定模型被训练为在被输入了按每个所述蓄电元件或者按将多个所述蓄电元件分组而得的每个蓄电元件组测定的测定数据的情况下，输出与在所述测定数据中是否包含异质的蓄电元件的测定数据对应的得分；以及
确定部，基于将所获得的测定数据输入到所述判定模型而被输出的得分，确定异质的蓄电元件的测定数据。


2.如权利要求1所述的数据处理装置，其中，具备：
处理部，从针对所述蓄电元件的测定数据中排除由所述确定部确定出的异质的蓄电元件的测定数据，使用剩余的测定数据执行所述蓄电元件的劣化状态推定或者寿命预测的处理。


3.如权利要求1或2所述的数据处理装置，其中，
所述判定模型按照被输入的测定数据的属性而被训练。


4.如权利要求1至3中的任一项所述的数据处理装置，其中，
所述确定部进行：
将每次对象的蓄电元件或者蓄电元件组的不同时间点的测定数据输入到所述判定模型时被输出的得分与时间信息对应地存储，
创建所存储的不同时间点的所述得分的时间分布，
基于所述时间分布，判定在所述对象的蓄电元件或者蓄电元件组的测定数据中是否包含异质的蓄电元件的测定数据。


5.如权利要求4所述的数据处理装置，其中，
所述确定部基于所述时间分布中的得分的升降模式或者所述得分的时间微分值，确定异质的蓄电元件的测定数据。


6.如权利要求4所述的数据处理装置，其中，
将第二判定模型存储于所述存储部中，所述第二判定模型被训练为在被输入了将时间分布图像化后的图像的情况下，判定在与所述时间分布对应的蓄电元件或者蓄电元件组的测定数据中是否包含异质的蓄电元件的测定数据，
所述确定部进行：
将所创建的时间分布进行图像化并输入到所述第二判定模型，
在通过所述第二判定模型判定为包含异质的蓄电元件的测定数据的情况下，将所述时间分布涉及...

【专利技术属性】
技术研发人员：栗泽勇，内堀富胜，山崎佳代，松岛均，
申请(专利权)人：株式会社杰士汤浅国际，
类型：发明
国别省市：日本;JP