WO2018154845A1 - 管理装置、管理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

本発明によれば、複数の蓄電システム各々に故障が発生したことを示す故障情報を収集する収集部（１１）と、所定の事項が共通する蓄電システムをまとめたグループ内での故障発生率を算出する算出部（１２）と、故障発生率と基準値とに基づいて、故障情報で示される故障の特性を推定する推定部（１３）と、を有する管理装置（１０）が提供される。

Description

管理装置、管理方法及びプログラム

　本発明は、管理装置、管理方法及びプログラムに関する。

　近年、蓄電システムが広く普及している。関連する技術が特許文献１に開示されている。

　特許文献１には、蓄電池及び当該蓄電池を制御する制御部を備える蓄電システムと、当該蓄電システムと通信ネットワークを介して通信するサーバとを備える蓄電池監視システムが開示されている。サーバは、蓄電池の状態を示す特性データを受信し、当該特性データと蓄電池の劣化モデルとに基づいて蓄電池の制御状態を改善する制御データを生成し、当該制御データを蓄電システムに送信する。

ＷＯ２０１３／１４０７８１

　例えば、蓄電システムの故障を補償する際、発生した故障が補償の適用対象か否かを判断する必要がある。しかし蓄電システムに故障が生じた場合、何に起因した故障なのか推定できないため補償の対象であるか否かを適切に判断できないという問題があった。

　本発明は、蓄電システムに生じた故障が補償の対象であるか否かを適切に判断できる技術を提供することを課題とする。

　本発明によれば、
　複数の蓄電システム各々に故障が発生したことを示す故障情報を収集する収集手段と、
　所定の事項が共通する前記蓄電システムをまとめたグループ内での故障発生率を算出する算出手段と、
　前記故障発生率と基準値とに基づいて、前記故障情報で示される故障の特性を推定する推定手段と、
を有する管理装置が提供される。

　また、本発明によれば、
　コンピュータが、
　複数の蓄電システム各々に故障が発生したことを示す故障情報を収集する収集工程と、
　所定の事項が共通する前記蓄電システムをまとめたグループ内での故障発生率を算出する算出工程と、
　前記故障発生率と基準値とに基づいて、前記故障情報で示される故障の特性を推定する推定工程と、
を実行する管理方法が提供される。

　また、本発明によれば、
　コンピュータを、
　複数の蓄電システム各々に故障が発生したことを示す故障情報を収集する収集手段、
　所定の事項が共通する前記蓄電システムをまとめたグループ内での故障発生率を算出する算出手段、
　前記故障発生率と基準値とに基づいて、前記故障情報で示される故障の特性を推定する推定手段、
として機能させるプログラムが提供される。

　本発明によれば、蓄電システムに生じた故障の特性を推定することが可能となる。

　上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。

本実施形態の管理装置の機能を説明するための図である。 本実施形態の管理装置のハードウエア構成の一例を概念的に示す図である。 本実施形態の管理システムの機能ブロック図の一例である。 本実施形態の管理装置と蓄電システムとの機能ブロック図の一例である。 本実施形態の管理システムの機能ブロック図の一例である。 本実施形態の管理装置と監視装置と蓄電システムとの機能ブロック図の一例である。 本実施形態の管理装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の管理装置に処理される情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の管理装置に処理される情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の管理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の管理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の管理装置の適用例を説明するための図である。 本実施形態の管理装置の適用例を説明するための図である。

　最初に、本実施形態の管理装置の概要を説明する。

　装置の故障発生率は、図１に示すような曲線を描くことが知られている。縦軸は故障発生率、横軸は装置の使用時間（累積使用時間）又は劣化度合いを示す。使用開始直後は、多数の装置に初期不良が発生し得る。このため、使用開始直後は、故障発生率が大きい。なお、使用開始直後に生じる故障は、装置の発売前に実際に装置を一定時間試運転してみることで、比較的容易に特定できる。このため、装置が市場に出回る前に、初期不良を引き起こす問題が装置から取り除かれている場合がある。また、その他、ユーザ起因の故障が発生し得る。

　その他の問題が装置に内在していない場合、曲線Ａに示すように、故障発生率が小さいまま時が経過する。なお、この間も、偶発的な故障が発生し得るが、それらは散発的に起こる。このため、小さい故障発生率が維持される。また、偶発的な故障の種類（故障部品、故障内容等）は様々な理由となる。このため、故障の種類ごとの故障発生率を算出すると、やはり小さい故障発生率が維持される。そして、装置の寿命がくると、複数の装置に同様の故障が発生する。結果、曲線Ａに示すように、所定のタイミングで故障発生率が大きくなる。

　一方、製造時、輸送時、在庫管理時等に生じたその他の問題が複数の装置（同ロットの複数の装置等）に共通に内在している場合、寿命が来る前に、複数の装置に同様の故障が発生し得る。結果、曲線Ｂに示すように、寿命による故障発生率の上昇が来る前に、故障発生率が大きくなる。なお、複数の装置に共通に内在する問題に起因した故障が発生する前においても、偶発的な故障が発生し得るが、それらは散発的に起こる。このため、小さい故障発生率が維持される。また、偶発的な故障の種類（故障部品、故障内容等）は様々な理由となる。このため、故障の種類ごとの故障発生率を算出すると、やはり小さい故障発生率が維持される。

　本実施形態の管理装置は、このような特徴などに基づき、蓄電システムに生じた故障の特性を効率的に推定する。管理装置の処理の概要は以下の通りである。

　まず、本実施形態の管理装置は、複数の蓄電システム各々に関連する状態情報（各種測定値等）を収集する。そして、管理装置は、収集した状態情報に基づき、蓄電システムにおける故障の発生を検出したり、故障の種類（故障部品、故障内容等）を特定したり、蓄電システムの使用状態を特定したり、蓄電システムの使用時間や劣化度合いを特定したりする。なお、管理装置と異なる他の装置が状態情報を収集し、上述のような検出や特定を行ってもよい。そして、管理装置は、当該他の装置からその結果を取得してもよい。そして、管理装置は、これらの結果に基づき、ある蓄電システムに発生した故障の特性を推定する。

　例えば、その蓄電システムの使用状態が予め定められた使用ルールから逸脱している場合、管理装置は、その故障はユーザに起因した故障と推定する。

　また、その蓄電システムの使用時間や劣化度合いが所定レベル以上である場合、管理装置は、その故障は寿命による故障と推定する。

　また、寿命による故障でなく、かつ、所定の事項が共通する蓄電システムをまとめたグループ内での故障発生率や故障発生数が基準値を超える場合、管理装置は、その故障はそのグループに特有の故障と推定する。すなわち、製造時、輸送時又は在庫時等に生じた製造者、輸送者又は在庫管理者等に起因した故障と推定する。適切にグループを作成することで、あるグループに特有の故障を見落とすことなく特定できる。

　また、ユーザに起因した故障でなく、かつ、所定の事項が共通する蓄電システムをまとめたグループ内での故障発生率や故障発生数が基準値を超えない場合、管理装置は、その故障は偶発的に生じた故障と推定する。

　このように、本実施形態の管理装置によれば、蓄電システムに関連する情報に基づき、蓄電システムに発生した故障の特性を推定できる。

　以下、本実施形態の管理装置を詳細に説明する。まず、管理装置のハードウエア構成の一例について説明する。本実施形態の管理装置が備える各機能部は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされるプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット（あらかじめ装置を出荷する段階から格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムをも格納できる）、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。

　図２は、本実施形態の管理装置のハードウエア構成を例示するブロック図である。図２に示すように、管理装置は、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、入出力インターフェイス３Ａ、周辺回路４Ａ、バス５Ａを有する。周辺回路４Ａには、様々なモジュールが含まれる。

　バス５Ａは、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、周辺回路４Ａ及び入出力インターフェイス３Ａが相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。プロセッサ１Ａは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit） やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの演算処理装置である。メモリ２Ａは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリである。入出力インターフェイス３Ａは、入力装置（例：キーボード、マウス、マイク、物理キー、タッチパネルディスプレイ、コードリーダ等）、外部装置、外部サーバ、外部センサ等から情報を取得するためのインターフェイスや、出力装置（例：ディスプレイ、スピーカ、プリンター、メーラ等）、外部装置、外部サーバ等に情報を出力するためのインターフェイスなどを含む。プロセッサ１Ａは、各モジュールに指令を出し、それらの演算結果をもとに演算を行うことができる。

　次に、管理装置１０及び複数の蓄電システム２０を含む管理システムの全体像を示す。図３は、管理システムの全体像の一例を示す機能ブロック図である。図示するように、管理装置１０と、複数の蓄電システム２０各々とは互いに通信可能に接続している。管理装置１０は、複数の蓄電システム２０各々から各々に関連する状態情報（各種測定値等）を収集する。

　図４に、図３に示す管理システムの管理装置１０と１つの蓄電システム２０とを取り出した機能ブロック図を示す。

　図示するように、蓄電システム２０は、システムコントローラー２１と、ＰＣＳ（Power conditioning System）２２と、ＢＭＳ（Battery Management System）２３と、バッテリー２４と、監視装置３０とを有する。

　システムコントローラー２１は、蓄電システム２０の全体を制御する。ＰＣＳ２２は、直流電力／交流電力の変換を行う。バッテリー２４は、電力を貯蔵する。バッテリー２４は、例えば、エネルギーを貯めるセルスタックや、セル温度及びセル電圧等を監視するバッテリモニタ等を含んで構成される。ＢＭＳ２３は、バッテリー２４を制御する。監視装置３０は、システムコントローラー２１、ＰＣＳ２２、ＢＭＳ２３及びバッテリー２４の中の少なくとも１つから、各種測定値を取得する。そして、監視装置３０は、当該測定値の中の一部又は全部を管理装置１０に送信する。管理装置１０は、例えばクラウドサーバである。

　図５は、管理システムの全体像の他の一例を示す機能ブロック図である。図示するように、管理装置１０と、複数の監視装置３０各々とは、互いに通信可能に接続している。また、複数の監視装置３０各々と、複数の蓄電システム２０各々とは、互いに通信可能に接続している。管理装置１０は、複数の監視装置３０各々から複数の蓄電システム２０各々に関連する状態情報（各種測定値等）を収集する。

　図６に、図５に示す管理システムの管理装置１０と、１つの監視装置３０と、１つの蓄電システム２０とを取り出した機能ブロック図を示す。図４に示す例では、蓄電システム２０と監視装置３０とが物理的及び／又は論理的に一体となっていたが、図６に示す例では、蓄電システム２０と監視装置３０とが物理的及び／又は論理的に分かれている。その他の構成は共通である。

　次に、管理装置の機能構成を説明する。図７に、管理装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、管理装置１０は、収集部１１と、算出部１２と、推定部１３とを有する。

　収集部１１は、複数の蓄電システム各々に故障が発生したことを示す故障情報を収集する。故障情報は、故障の種類（故障した部品や故障内容等）を示す情報を含んでもよい。当該故障情報は、例えば、複数の蓄電システム２０各々に関連する状態情報（各種測定値等）に基づき作成される。

　状態情報は、蓄電システム２０全体の電流値、電圧値、各セルスタックの電流値、電圧値、絶縁抵抗値、各セルの電圧値、各セルのセルバランスの実行時間（セル電圧が目的値になるまで放電する処理の実行時間）、セルバランスと次のセルバランスとの間の時間（インターバル時間）、蓄電システム２０の温度、所定のガスの濃度、蓄電システム２０を撮影した画像、蓄電システム２０の周囲を撮影した画像、蓄電システム２０が有する扉の開閉を検知する開閉センサの出力値、蓄電システム２０に生じた振動を検知する振動センサの出力値、蓄電システム２０の所定位置に取り付けられた水没センサの出力値、蓄電システム２０と管理装置１０との間の通信時における通信リトライ回数等であってもよい。なお、ここでの例示はあくまで一例であり、これらに限定されない。

　故障の発生を検出したり、故障した部品を特定したり、故障内容（例：地絡、通信障害等）を特定したりする処理は設計的事項であり、あらゆる技術を採用できる。例えば測定値の異変（基準範囲からの逸脱、基準範囲からの逸脱を一定時間以上持続等）の検出により、故障を検出してもよい。また、異変が生じている測定値の種類や測定箇所等に基づき、故障した部品や故障内容を特定してもよい。管理装置１０が、故障の検出及び故障の種類の特定を行ってもよい。その他、管理装置１０と異なる装置が、故障の検出及び故障の種類の特定を行ってもよい。そして、管理装置１０は当該装置から検出結果や特定結果を取得してもよい。

　図８に、収集部１１により収集される情報の一例を模式的に示す。図では、故障発生日時と、故障が発生した蓄電システム２０の蓄電システムＩＤ（identifier）と、故障が発生した部品を示す情報（故障部品）と、故障の種類を示す故障ＩＤと、推定結果とを対応付けている。

　蓄電システムＩＤは、管理装置１０により管理される複数の蓄電システム２０各々を識別する情報である。故障部品は、蓄電システム２０に備えられている複数種類の部品を識別する情報であり、例えば、部品の製品型式、製品名称、製造メーカ等が例示される。故障ＩＤは、上記状態情報に基づき特定される複数種類の故障各々の故障内容を識別する情報である。推定結果は、以下で説明する推定部１３により推定された各故障の特性である。

　図７に戻り、算出部１２は、所定の事項が共通する蓄電システム２０をまとめたグループ内での故障発生率及び／又は故障発生数を算出する。なお、算出部１２は、故障の種類ごとに、各グループにおける故障発生率及び／又は故障発生数を算出してもよい。故障は、例えば、故障した部品や故障の内容に応じて複数種類に分類される。

　ここで、グループ化の詳細を説明する。まず、管理対象の複数の蓄電システム２０各々の属性情報が予め登録されている。算出部１２は、当該属性情報に基づき、所定の事項が共通する蓄電システム２０を抽出し、グループを作成する。

　図９に、蓄電システム２０毎に登録される属性情報の一例を示す。なお、図示する属性情報はあくまで一例であり、図示する属性情報の一部を含まなくてもよいし、他の属性情報を含んでもよい。

　例えば、蓄電システム２０毎に、製造メーカ、製品型式、製造年月日、製造工場、製造ロット、輸送者、輸送ロット、在庫管理者、在庫ロット等が登録される。

　また、蓄電システム２０毎に、各蓄電システム２０が備える１つ又は複数のサブシステム（部品）の属性情報が登録される。サブシステムは、システムコントローラー２１、ＰＣＳ２２、ＢＭＳ２３、バッテリー２４等である。例えば、各サブシステムの製造メーカ、製品型式、製造年月日、製造工場、製造ロット、輸送者、輸送ロット、在庫管理者、在庫ロット等が登録される。

　また、蓄電システム２０毎に、各サブシステムが備える１つ又は複数の部品の属性情報が登録される。例えば、各部品の製造メーカ、製品型式、製造年月日、製造工場、製造ロット、輸送者、輸送ロット、在庫管理者、在庫ロット等が登録される。

　算出部１２は、上述のような属性情報の１つ又は複数が共通する蓄電システム２０をまとめたグループを作成する。そして、当該グループにおける故障発生率及び／又は故障発生数を算出する。

　故障発生率は、例えば、故障が発生している蓄電システム２０の数を、グループに属する蓄電システム２０の数で割ることで算出される。故障の種類ごとの故障発生率を算出する場合、例えば、各故障が発生している蓄電システム２０の数を、グループに属する蓄電システム２０の数で割ることで故障発生率が算出される。その他、故障発生率は、故障が発生している部品の数を、グループに属する部品の数で割ることで算出してもよい。なお、以下でフローチャートを用いて管理装置１０の処理の流れを説明する際に、算出部１２による処理の具体例を説明する。

　故障発生数は、絶対数であり、各グループに属する蓄電システム２０や部品にて発生した故障の数である。

　図７に戻り、推定部１３は、収集部１１により収集された故障情報で示される故障の特性を推定する。

　例えば、推定部１３は、各蓄電システム２０の使用状態に基づき、各蓄電システム２０に発生した故障の特性を推定することができる。使用状態は、上述した状態情報（各種測定値等）に基づき特定される。特定される使用状態は、例えば、蓄電システム２０の温度、画像等に基づき特定される蓄電システム２０の設置場所、開閉センサに基づき特定される蓄電システム２０が有する扉の開閉の有無や頻度、画像や振動センサに基づき特定される蓄電システム２０の移動の有無、蓄電システム２０の所定高さに設置された水没センサにより特定される水没の有無（蓄電システム２０がその高さまで水につかったか否か）等が例示されるが、これらに限定されない。

　推定部１３は、故障した蓄電システム２０の使用状態が予め定められた使用ルールから逸脱している場合、その蓄電システム２０に発生した故障はユーザに起因した故障と推定することができる。使用ルールは、例えば、温度制限（Ｚ℃以上Ｙ℃以下の範囲で使用）や、設置場所制限（直射日光が当たらない場所で使用）や、移動制限（移動の禁止）、操作制限（所定の扉の開閉の禁止）、設置環境制限（水没しない場所に設置）等が例示されるが、これらに限定されない。

　また、推定部１３は、各蓄電システム２０の使用時間、及び／又は、各蓄電システム２０の劣化度合いに基づき、各蓄電システム２０に発生した故障の特性を推定することができる。使用時間は、各蓄電システム２０の使用を開始した時点から現時点までの経過時間である。

　例えば、各蓄電システム２０の使用を開始した時点を任意の記憶装置に記憶して管理しておくことで、使用時間を算出できる。劣化度合いは、例えば、下記式（１）に基づき算出できる。

　Ｃは、バッテリーのＣレートである。ａ_１（Ｃ）は、バッテリーのＣレートに応じて定まる加速係数である。（ＳＯＣ_ｍａｘ・ＳＯＣ_ｍｉｎ）は、充放電しているＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　Ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）の範囲である。ａ_２（ＳＯＣ_ｍａｘ・ＳＯＣ_ｍｉｎ）は、充放電しているＳＯＣの範囲に依存する加速係数である。Ｔは、温度である。ａ_３（Ｔ）は、温度に依存する加速係数である。Ｐは、バッテリー２４又は蓄電システム２０の入出力［Ｗ］である。

　蓄電システム２０や部品は使用時間だけではなく、総計の入出力量［ｋＷｈ］によっても劣化度合いを見積もることができる。しかし、流れている電流が大きかったり、充放電しているＳＯＣ範囲が広かったり、ＳＯＣが１０％以下や９０％以上となる状況下で蓄電システム２０を使用されたりすると、蓄電システム２０の劣化が加速される傾向がある。すなわち、総計の入出力量［ｋＷｈ］が同じであっても、その使用の仕方により、劣化度合いが異なってくる。上記式（１）に基づき劣化度合いを算出することで、より実態に合った劣化度合いを算出できる。

　なお、下記式（２）に基づき、ＰＣＳやコンタクター等の部品の劣化度合いを算出してもよい。そして、その結果に基づき、蓄電システム２０の劣化度合いを算出してもよい。例えば、各部品の劣化度合いに、各部品の重み係数を掛けた値を足し合わせた値を、蓄電システム２０の劣化度合いとしてもよい。

　Ｉは、電流値［Ａ］である。Ｉｒは、定格電流値［Ａ］である。ａ_１（Ｉ／Ｉｒ）は、部品（サブシステムを含む）の定格電流値に対する流れた電流値の割合に依存する加速係数である。Ｔは、温度である。ａ_３（Ｔ）は、温度に依存する加速係数である。Ｐは、バッテリー２４又は蓄電システム２０の入出力［Ｗ］である。

　推定部１３は、故障した蓄電システム２０の使用時間及び／又は劣化度合いが所定レベル以上である場合、その蓄電システム２０に発生した故障は寿命による故障と推定することができる。

　また、推定部１３は、算出部１２により算出された故障発生率と基準値との比較により、故障の特性を推定することができる。なお、第１の故障情報で示される第１の蓄電システム２０に発生した第１の故障の特性を推定する場合、推定部１３は、第１の蓄電システム２０が属するグループの第１の故障の発生率と、基準値との比較により、第１の故障の特性を推定する。推定部１３は、故障発生率が基準値以上である場合、例えば基準値が０．１％の場合は故障発生率が０．１％以上である場合、第１の故障は、第１の蓄電システム２０が属するグループに特有の故障、又は、寿命による故障と推定することができる。なお、上記使用時間や劣化度合いに基づき寿命による故障と推定されなかった場合、第１の故障は、第１の蓄電システム２０が属するグループに特有の故障と推定することができる。

　また、推定部１３は、故障発生率が基準値未満であり、かつ、上記使用状態に基づきユーザに起因した故障と推定されなかった場合、第１の故障は、偶発的に発生した故障と推定することができる。

　なお、故障発生率と比較される基準値は、１以下（１００％以下）の値となるが、当該基準値は該当するグループに属する蓄電システム２０や部品の数に応じて設定してもよい。例えば、グループに属する蓄電システム２０や部品の数が多いほど、基準値を高くしてもよい。その他、蓄電システムやサブシステムや部品の過去の故障履歴に応じて、基準値を設定してもよい。例えば、過去の故障発生率や故障発生数が多い蓄電システムやサブシステムや部品ほど、故障を発生する可能性が高いため、基準値を低くしてもよい。

　その他、推定部１３は、算出部１２により算出された故障発生数と基準値との比較により、故障の特性を推定してもよい。なお、第１の故障情報で示される第１の蓄電システム２０に発生した第１の故障の特性を推定する場合、推定部１３は、第１の蓄電システム２０が属するグループの第１の故障の発生数と、基準値との比較により、第１の故障の特性を推定する。推定部１３は、故障発生数が基準値以上である場合、例えば基準値が５の場合は故障発生率が５以上である場合、第１の故障は、第１の蓄電システム２０が属するグループに特有の故障、又は、寿命による故障と推定することができる。なお、上記使用時間や劣化度合いに基づき寿命による故障と推定されなかった場合、第１の故障は、第１の蓄電システム２０が属するグループに特有の故障と推定することができる。

　なお、故障発生数と比較される基準値は、所定の値とする。当該基準値は、蓄電システム２０や部品の種類に応じて決定されてもよい。また、当該基準値は、該当するグループに属する蓄電システム２０や部品の数に応じて設定してもよい。例えば、グループに属する蓄電システム２０や部品の数が多いほど、基準値を高くしてもよい。その他、蓄電システムやサブシステムや部品の過去の故障履歴に応じて、基準値を設定してもよい。例えば、過去の故障発生率や故障発生数が多い蓄電システムやサブシステムや部品ほど、故障を発生する可能性が高いため、基準値を低くしてもよい。

　ここで、図１０のフローチャートを用いて、本実施形態の管理装置１０の処理の流れの一例を説明する。

　まず、管理装置１０は、複数の蓄電システム２０各々の状態情報（各種測定値）を取得し、蓄積する。管理装置１０は、所定時間毎に所定時間分の状態情報をまとめて取得してもよいし、リアルタイム処理で状態情報を取得してもよい。

　そして、管理装置１０は、取得した状態情報に基づき、複数の蓄電システム２０各々における故障の発生を検出したり、故障の種類（故障部品、故障内容等）を特定したりする。当該処理はバッチ処理で行われてもよいし、リアルタイム処理で行われてもよい。

　Ｓ１０１では、収集部１１は、故障情報の取得待ちとなっている。故障情報には、故障日時、故障した蓄電システム２０のＩＤ、故障の種類等が含まれる。収集部１１は、故障情報を取得すると（Ｓ１０１のＹｅｓ）、図８に示すように記録する（Ｓ１０２）。以降、Ｓ１０１で新たに取得された故障情報で示される故障の特性を推定する処理が開始される。なお、新たに取得された故障情報で示される第１の故障は、第１の蓄電システム２０に発生したものとして、以下説明する。

　Ｓ１０３では、推定部１３は、第１の蓄電システム２０の使用状態が正しかったか否かを判断する。具体的には、第１の蓄電システム２０の状態情報に基づき特定される第１の蓄電システム２０の使用状態が、予め定められた使用ルールから逸脱していないか判断する。

　例えば、推定部１３は、第１の蓄電システム２０の使用開始時点から現時点までの間（判断対象期間）に、第１の蓄電システム２０の使用状態が使用ルールから逸脱していないか判断してもよいし、現時点から所定時間前までの間（判断対象期間）に使用ルールからの逸脱がないか判断してもよい。上記例示した判断対象期間は一例であり、その他であってもよい。また、判断対象期間は使用ルール毎に異なってもよい。また、発生した故障の種類ごとに、使用状態が逸脱していないか判断する使用ルールが異なってもよい。

　なお、使用状態が逸脱していないか判断する使用ルールが複数ある場合、推定部１３は、第１の蓄電システム２０の使用状態が上記複数の使用ルールの中の少なくとも１つから逸脱している場合、使用状態は正しくないと判断してもよい。そして、第１の蓄電システム２０の使用状態が上記複数の使用ルールの全てから逸脱していない場合、使用状態は正しいと判断してもよい。

　その他、第１の蓄電システム２０の使用状態が上記複数の使用ルールの全てから逸脱している場合、使用状態は正しくないと判断してもよい。そして、第１の蓄電システム２０の使用状態が上記複数の使用ルールの少なくとも１つから逸脱していない場合、使用状態は正しいと判断してもよい。

　使用状態が正しくないと判断した場合（Ｓ１０３のＮｏ）、推定部１３は、第１の蓄電システム２０に発生した第１の故障は、ユーザに起因した故障と推定する（Ｓ１０４）。そして、その推定結果を記録する（Ｓ１１０）。例えば、図８に示す情報において、第１の蓄電システム２０の第１の故障に対応する推定結果の欄に推定結果を記録する。

　一方、使用状態が正しいと判断した場合（Ｓ１０３のＹｅｓ）、推定部１３は、故障発生率は正常か判断する（Ｓ１０５）。

　まず、算出部１２は、第１の蓄電システム２０と所定の事項が共通する蓄電システム２０をまとめたグループを作成する。そして、そのグループでの第１の故障の発生率を算出する。

　具体的には、算出部１２は、図９に示すデータに基づき、第１の蓄電システム２０と所定の事項が共通する蓄電システム２０を抽出し、グループを作成する。そして、図８に示すデータに基づき、作成したグループに属する蓄電システム２０群において第１の故障が発生している件数をカウントする。なお、第１の故障が発生していても、その故障の推定結果（図８参照）が「ユーザに起因した故障」や「寿命による故障」となっている場合、カウントする件数に加えなくてもよい。そして、算出部１２は、カウントした件数を、グループに属する蓄電システム２０の数で割ることで、第１の故障の発生率を算出する。

　例えば、算出部１２は、第１の蓄電システム２０と、製造者、製品型式、製造年月日、製造工場、輸送者、在庫管理者、及び、ロット（製造ロット、輸送ロット、在庫ロット等）の中の少なくとも１つが同一である蓄電システム２０をまとめてグループを作成してもよい。

　その他、算出部１２は、第１の蓄電システム２０と同一の部品を備える蓄電システム２０をまとめてグループを作成してもよい。例えば、算出部１２は、第１の故障が発生している部品と同一の部品を備える蓄電システム２０をまとめてグループを作成してもよい。この場合、同一の部品に基づき同じグループにまとめられた複数の蓄電システム２０の中には、製造者、製品型式、製造年月日、製造工場、輸送者、在庫管理者、及び、ロット等が第１の蓄電システム２０と異なる蓄電システム２０が存在してもよい。すなわち、第１の蓄電システム２０と異なるメーカの蓄電システム２０や異なる型式の蓄電システム２０が同じグループに属してもよい。

　その他、算出部１２は、第１の故障が発生している部品と、製造者、製品型式、製造年月日、製造工場、輸送者、在庫管理者、及び、ロット（製造ロット、輸送ロット、在庫ロット等）の中の少なくとも１つが同一である部品を備える蓄電システム２０をまとめてグループを作成してもよい。

　なお、算出部１２は、１つのグループを作成し、そのグループでの第１の故障の発生率を算出してもよい。かかる場合、推定部１３は、そのグループにおける第１の故障の発生率が基準値未満である場合、故障発生率は正常と判断する（Ｓ１０５のＹｅｓ）。そして、第１の故障は偶発故障（偶発的に起きた故障）と推定する（Ｓ１０６）。そして、その推定結果を記録する（Ｓ１１０）。例えば、図８に示す情報において、第１の蓄電システム２０の第１の故障に対応する推定結果の欄に推定結果を記録する。

　一方、推定部１３は、そのグループにおける第１の故障の発生率が基準値以上である場合、故障発生率は異常と判断する（Ｓ１０５のＮｏ）。

　その他、算出部１２は、共通事項を変えて複数のグループを作成し、複数のグループ各々における第１の故障の発生率を算出してもよい。かかる場合、推定部１３は、複数のグループの全て又は所定割合以上のグループにおける第１の故障の発生率が基準値未満である場合、故障発生率は正常と判断してもよい（Ｓ１０５のＹｅｓ）。そして、第１の故障は偶発故障（偶発的に起きた故障）と推定する（Ｓ１０６）。そして、その推定結果を記録する（Ｓ１１０）。例えば、図８に示す情報において、第１の蓄電システム２０の第１の故障に対応する推定結果の欄に推定結果を記録する。

　一方、推定部１３は、複数のグループの少なくとも１つ又は所定割合未満のグループにおける第１の故障の発生率が基準値以上である場合、故障発生率は異常と判断してもよい（Ｓ１０５のＮｏ）。

　故障発生率は異常と判断した場合（Ｓ１０５のＮｏ）、推定部１３は、第１の蓄電システム２０の使用時間及び／又は劣化度合いが所定レベル以上か判断する（Ｓ１０７）。

　所定レベル以上である場合（Ｓ１０７のＹｅｓ）、推定部１３は、第１の故障は寿命による故障と推定する。そして、その推定結果を記録する（Ｓ１１０）。例えば、図８に示す情報において、第１の蓄電システム２０の第１の故障に対応する推定結果の欄に推定結果を記録する。

　一方、所定レベル以上でない場合（Ｓ１０７のＮｏ）、推定部１３は、第１の故障は特有故障と推定する（Ｓ１０８）。すなわち、Ｓ１０５において、第１の故障の発生率が基準値以上と判断されたグループに特有の故障と推定する。そして、その推定結果を記録する（Ｓ１１０）。例えば、図８に示す情報において、第１の蓄電システム２０の第１の故障に対応する推定結果の欄に推定結果を記録する。

　Ｓ１１０の後、処理を終了する入力がなければ（Ｓ１１１のＮｏ）、管理装置１０は、Ｓ１０１に戻って処理を繰り返す。

　このように、寿命による故障でなく、かつ、所定の事項が共通する蓄電システム２０をまとめたグループ内での故障発生率や故障発生数が基準値を超える場合、管理装置１０は、その故障はそのグループに特有の故障と推定する。すなわち、製造時、輸送時又は在庫時等に生じた製造者、輸送者又は在庫管理者等に起因した故障と推定する。適切にグループを作成することで、あるグループに特有の故障を見落とすことなく特定できる。

　結果、蓄電システム２０の故障を補償する保険商品を提供する保険会社等においては、発生した故障が補償の適用対象か否かを判断することができる。つまり保険会社などは、ユーザ起因の故障や偶発的な故障を発生した蓄電システム２０を補償の対象から外すことができ、またグループに特有の故障を発生した蓄電システム２０を補償の対象として判断することができる。

　次に、図１１のフローチャートを用いて、本実施形態の管理装置１０の処理の流れの他の一例を説明する。図１１における処理は、使用時間及び／又は劣化度合いが所定レベル以上か判断するタイミングが図１０における処理と異なる。

　まず、管理装置１０は、複数の蓄電システム２０各々の状態情報（各種測定値）を取得し、蓄積する。管理装置１０は、所定時間毎に所定時間分の状態情報をまとめて取得してもよいし、リアルタイム処理で状態情報を取得してもよい。

　そして、管理装置１０は、取得した状態情報に基づき、複数の蓄電システム２０各々における故障の発生を検出したり、故障の種類（故障部品、故障内容等）を特定したりする。当該処理はバッチ処理で行われてもよいし、リアルタイム処理で行われてもよい。

　Ｓ２０１では、収集部１１は、故障情報の取得待ちとなっている。故障情報には、故障日時、故障した蓄電システム２０のＩＤ、故障の種類等が含まれる。収集部１１は、故障情報を取得すると（Ｓ２０１のＹｅｓ）、図８に示すように記録する（Ｓ２０２）。以降、Ｓ２０１で新たに取得された故障情報で示される故障の特性を推定する処理が開始される。なお、新たに取得された故障情報で示される第１の故障は、第１の蓄電システム２０に発生したものとして、以下説明する。

　Ｓ２０３では、推定部１３は、第１の蓄電システム２０の使用時間及び／又は劣化度合いが所定レベル以上か判断する。

　所定レベル以上である場合（Ｓ２０３のＹｅｓ）、推定部１３は、第１の故障は寿命による故障と推定する。そして、その推定結果を記録する（Ｓ２１０）。例えば、図８に示す情報において、第１の蓄電システム２０の第１の故障に対応する推定結果の欄に推定結果を記録する。

　一方、所定レベル以上でない場合（Ｓ２０３のＮｏ）、推定部１３は、第１の蓄電システム２０の使用状態が正しかったか否かを判断する（Ｓ２０５）。当該判断の詳細は、図１０のＳ１０７と同様である。

　使用状態が正しくないと判断した場合（Ｓ２０５のＮｏ）、推定部１３は、第１の蓄電システム２０に発生した第１の故障は、ユーザに起因した故障と推定する（Ｓ２０６）。そして、その推定結果を記録する（Ｓ２１０）。例えば、図８に示す情報において、第１の蓄電システム２０の第１の故障に対応する推定結果の欄に推定結果を記録する。

　一方、使用状態が正しいと判断した場合（Ｓ２０５のＹｅｓ）、推定部１３は、故障発生率は正常か判断する（Ｓ２０７）。当該判断の詳細は、図１０のＳ１０５と同様である。

　故障発生率が正常と判断した場合（Ｓ２０７のＹｅｓ）、推定部１３は、第１の蓄電システム２０に発生した第１の故障は偶発故障と推定する（Ｓ２０８）。そして、その推定結果を記録する（Ｓ２１０）。例えば、図８に示す情報において、第１の蓄電システム２０の第１の故障に対応する推定結果の欄に推定結果を記録する。

　一方、故障発生率が異常と判断した場合（Ｓ２０７のＮｏ）、推定部１３は、第１の蓄電システム２０に発生した第１の故障は特有故障と推定する。すなわち、Ｓ２０７において、第１の故障の発生率が基準値以上と判断されたグループに特有の故障と推定する。そして、その推定結果を記録する（Ｓ２１０）。例えば、図８に示す情報において、第１の蓄電システム２０の第１の故障に対応する推定結果の欄に推定結果を記録する。

　Ｓ２１０の後、処理を終了する入力がなければ（Ｓ２１１のＮｏ）、管理装置１０は、Ｓ２０１に戻って処理を繰り返す。

　このように、寿命による故障でなく、かつ、所定の事項が共通する蓄電システム２０をまとめたグループ内での故障発生率や故障発生数が基準値を超える場合、管理装置１０は、その故障はそのグループに特有の故障と推定する。すなわち、製造時、輸送時又は在庫時等に生じた製造者、輸送者又は在庫管理者等に起因した故障と推定する。適切にグループを作成することで、あるグループに特有の故障を見落とすことなく特定できる。

　結果、蓄電システム２０の故障を補償する保険商品を提供する保険会社等においては、発生した故障が補償の適用対象か否かを判断することができる。つまり保険会社などは、ユーザ起因の故障や偶発的な故障を発生した蓄電システム２０を補償の対象から外すことができ、またグループに特有の故障を発生した蓄電システム２０を補償の対象として判断することができる。

　なお、図１１に示す処理例の場合、使用時間及び／又は劣化度合いに基づいて、第１の故障を寿命による故障であるかを先に推定する。かかる場合、図１０に示す処理例と比べて、寿命に起因する故障を事前に省くことができる。このため、所定のグループにおける故障発生率や故障発生数と基準値との比較を高い精度で実施することができる。

　また同様に、寿命による故障を事前に省くことで、故障発生率または故障発生数を基準値と比較する回数も少なくできるため、処理負荷を低減することができる。また使用状態の判定についても故障発生率や故障発生数と同様に、高い精度で実施することができ、処理負荷を低減することができる。

　ここで、変形例を説明する。Ｓ１０５及びＳ２０７では、故障発生率が正常か否かを判断する処理に代えて、故障発生数が正常か否かを判断する処理を実行してもよい。

　他の変形例を説明する。図１０及び図１１で説明した例では、第１の故障の発生率や故障発生数が正常か否かを判断するＳ１０５及びＳ２０７において、グループを作成し、故障発生率を算出した。変形例として、予め、複数のグループが作成され、グループ毎の各種故障の発生率や発生数をまとめた情報が生成されていてもよい。なお、作成当初は、いずれの故障も発生していないため、故障発生率及び故障発生数はいずれも「０」となる。そして、Ｓ１０２及びＳ２０２で故障情報が記録される都度、上記情報が更新されてもよい。

　かかる場合、Ｓ１０５及びＳ２０７の故障発生率や故障発生数が正常か否かの判断においては、第１の蓄電システム２０が属するグループの第１の故障の発生率や発生数を上記情報から取得し、上記と同様の判断を行うことができる。

　他の変形例を説明する。図１０、図１１及び上記変形例においては、故障を検出されたタイミングに応じて、Ｓ１０５及びＳ２０７の判断結果が異なり得る。すなわち、第１の蓄電システム２０に発生した第１の故障はあるグループに特有の故障であっても、そのグループにおいて一番初めに第１の故障が生じた第０の蓄電システム２０に関して故障の特性を推定した際には、Ｓ１０５及びＳ２０７において、故障発生率や故障発生数は基準値以下であるため、正常と判断されてしまう（第０の蓄電システム２０に第１の故障が生じた際、その他の蓄電システム２０における第１の故障はまだ検出されていないため）。結果、第０の蓄電システム２０に発生した第１の故障の特性として、「特有故障」以外の特性が推定されてしまう。

　当該不都合を解消するため、推定部１３は、Ｓ１０８及びＳ２０９において、第１の蓄電システム２０に発生した第１の故障は特有故障と推定した場合、次の処理を行ってもよい。

　すなわち、推定部１３は、それまでの推定結果を確認し（例えば図８の推定結果）、以下の条件を満たす蓄電システム２０が存在するか確認してもよい。

「第１の蓄電システム２０が属するグループであって、Ｓ１０５及びＳ２０７で故障発生率又は故障発生数が基準値以上と判断されたグループに属する」
「第１の蓄電システム２０に発生した第１の故障より前に発生した第１の故障に対し、特有故障と異なる特性を推定した」

　そして、存在する場合、その蓄電システム２０の第１の故障の特性の推定結果を、特有故障に変更してもよい。当該処理により、上記不都合を解決できる。

　ここで、図１２を用いて、本実施形態の管理装置１０の適用例を説明する。蓄電システム２０の製造事業者（ＥＥＳ製造事業者）は、保険会社に自社の蓄電システム２０のリコール保険を掛ける。認証会社が、その蓄電システム２０の信頼性について試験を行い、保険適用可能な信頼性を有することを認証する。

　蓄電システム２０を購入したユーザは、当該蓄電システム２０を使用する。また、ユーザは、蓄電システム２０を担保にしてファイナンスから融資を受けたりする。この時、蓄電システム２０に関する保険情報などが活用される。

　管理装置１０（クラウド）は、ユーザにより使用されている蓄電システム２０の状態情報（各種測定値）を収集し、それに基づき、蓄電システム２０における故障の発生を検出したり、故障の種類（故障部品、故障内容等）を特定したり、蓄電システム２０の使用状態を特定したり、蓄電システム２０の使用時間や劣化度合いを特定したりする。そして、故障を検出した場合、管理装置１０は、その故障の特性を推定する。

　管理装置１０による推定結果は、ユーザや保険事業者に提供される。保険事業者は、推定結果に基づき、発生した故障が補償の適用対象か否かを判断する。

　例えば、寿命による故障でなく、かつ、所定の事項が共通する蓄電システム２０をまとめたグループ内での故障発生率や故障発生数が基準値を超える場合、管理装置１０は、その故障はそのグループに特有の故障と推定する。すなわち、製造時、輸送時又は在庫時等に生じた製造者、輸送者又は在庫管理者等に起因した故障と推定する。適切にグループを作成することで、あるグループに特有の故障を見落とすことなく特定できる。

　結果、蓄電システム２０の故障を補償する保険商品を提供する保険会社等においては、発生した故障が補償の適用対象か否かを判断することができる。つまり保険会社などは、ユーザ起因の故障や偶発的な故障を発生した蓄電システム２０を補償の対象から外すことができ、またグループに特有の故障を発生した蓄電システム２０を補償の対象として判断することができる。

　ここで、図１３を用いて、本実施形態の管理装置１０の他の適用例を説明する。蓄電システム２０の製造事業者（ＥＥＳ製造事業者）は、保険会社に自社の蓄電システム２０による賠償リスク保険を掛ける。認証会社が、その蓄電システム２０の信頼性について試験を行い、保険適用可能な信頼性を有することを認証する。蓄電システム２０は、例えば通信基地局で利用される。

　管理装置１０（クラウド）は、通信基地局で使用されている蓄電システム２０の状態情報（各種測定値）を収集し、それに基づき、蓄電システム２０における故障の発生を検出したり、故障の種類（故障部品、故障内容等）を特定したり、蓄電システム２０の使用状態を特定したり、蓄電システム２０の使用時間や劣化度合いを特定したりする。そして、故障を検出した場合、管理装置１０は、その故障の特性を推定する。

　管理装置１０による推定結果は、通信基地局や保険事業者に提供される。保険事業者は、推定結果に基づき、発生した故障が補償の適用対象か否かを判断する。

　例えば、寿命による故障でなく、かつ、所定の事項が共通する蓄電システム２０をまとめたグループ内での故障発生率や故障発生数が基準値を超える場合、管理装置１０は、その故障はそのグループに特有の故障と推定する。すなわち、製造時、輸送時又は在庫時等に生じた製造者、輸送者又は在庫管理者等に起因した故障と推定する。適切にグループを作成することで、あるグループに特有の故障を見落とすことなく特定できる。

　結果、蓄電システム２０の故障を補償する保険商品を提供する保険会社等においては、発生した故障が補償の適用対象か否かを判断することができる。つまり保険会社などは、ユーザ起因の故障や偶発的な故障を発生した蓄電システム２０を補償の対象から外すことができ、またグループに特有の故障を発生した蓄電システム２０を補償の対象として判断することができる。

　以上説明した本実施形態の管理装置１０によれば、蓄電システムに生じた故障の特性を効率的に推定することができる。

　例えば、故障がユーザに起因した故障なのか、寿命による故障なのか、特有の故障（製造時、輸送時又は在庫時等に生じた製造者、輸送者又は在庫管理者等に起因した故障）なのか、偶発的に起きた故障なのか等を、効率的に推定することができる。

　また、本実施形態の管理装置１０によれば、所定の事項が共通する蓄電システム２０をまとめたグループ内での故障発生率や故障発生数に基づき、故障の特性の推定を行うことができる。上述のような特徴的な共通事項に基づきグループを作成することで、特有故障を漏らさず検出することができる。

　以下、参考形態の例を付記する。
１．　複数の蓄電システム各々に故障が発生したことを示す故障情報を収集する収集手段と、
　所定の事項が共通する前記蓄電システムをまとめたグループ内での故障発生率を算出する算出手段と、
　前記故障発生率と基準値との比較により、前記故障情報で示される故障の特性を推定する推定手段と、
を有する管理装置。
２．　１に記載の管理装置において、
　前記算出手段は、故障が発生している前記蓄電システムの数を、前記グループに属する前記蓄電システムの数で割ることで、前記故障発生率を算出する管理装置。
３．　１又は２に記載の管理装置において、
　前記収集手段は、故障の種類を示す情報を含む前記故障情報を取得し、
　前記算出手段は、故障の種類ごとに、前記故障発生率を算出する管理装置。
４．　１から３のいずれかに記載の管理装置において、
　前記推定手段は、第１の前記故障情報で示される第１の前記蓄電システムに発生した第１の故障の特性を推定する場合、前記第１の蓄電システムが属する前記グループの前記故障発生率と、前記基準値との比較により、前記第１の故障の特性を推定する管理装置。
５．　４に記載の管理装置において、
　前記推定手段は、前記故障発生率が前記基準値以上である場合、前記第１の故障は、前記第１の蓄電システムが属する前記グループに特有の故障、又は、寿命による故障と推定する管理装置。
６．　５に記載の管理装置において、
　前記推定手段は、前記第１の蓄電システムが属し、かつ、前記故障発生率が前記基準値以上である前記グループに属する他の前記蓄電システムであって、前記第１の蓄電システムより前に前記第１の故障が発生し、前記グループに特有の故障と異なる特性を推定された前記蓄電システムが存在する場合、当該蓄電システムに発生した前記第１の故障の特性の推定結果を、前記グループに特有の故障に変更する管理装置。
７．　４から６のいずれかに記載の管理装置において、
　前記推定手段は、さらに前記第１の蓄電システムの使用状態に基づき、前記第１の故障の特性を推定する管理装置。
８．　７に記載の管理装置において、
　前記推定手段は、前記使用状態が予め定められた使用ルールから逸脱している場合、前記第１の故障は、ユーザに起因した故障と推定する管理装置。
９．　４から８のいずれかに記載の管理装置において、
　前記推定手段は、さらに前記第１の蓄電システムの使用時間、及び／又は、前記第１の蓄電システムの劣化度合いに基づき、前記第１の故障の特性を推定する管理装置。
１０．　９に記載の管理装置において、
　前記推定手段は、前記使用時間及び／又は前記劣化度合いが所定レベル以上である場合、前記第１の故障は、寿命による故障と推定する管理装置。
１１．　９又は１０に記載の管理装置において、
　前記推定手段は、充放電しているＳＯＣ範囲、温度及び定格電流値に対する電流値の割合の少なくとも１つに基づき、前記劣化度合いを算出する管理装置。
１２．　１から１１のいずれかに記載の管理装置において、
　前記算出手段は、製造者、製品型式、製造年月日、製造工場、輸送者、在庫管理者、及び、ロットの中の少なくとも１つが同一である前記蓄電システムをまとめて前記グループを作成する管理装置。
１３．　１か１２のいずれかに記載の管理装置において、
　前記算出手段は、同一の部品を備える前記蓄電システムをまとめて前記グループを作成する管理装置。
１４．　１３に記載の管理装置において、
　前記収集手段は、故障した部品を示す情報を含む前記故障情報を取得し、
　前記算出手段は、故障した部品を備える前記蓄電システムをまとめて前記グループを作成する管理装置。
１５．　１４に記載の管理装置において、
　前記算出手段は、故障した部品と、製造者、製品型式、製造年月日、製造工場、輸送者、在庫管理者、及び、ロットの中の少なくとも１つが同一である部品を備える前記蓄電システムをまとめて前記グループを作成する管理装置。
１６．　１から１５のいずれかに記載の管理装置において、
　前記算出手段は、前記グループ内での故障発生率に代えて、前記グループ内での故障発生数を算出し、
　前記推定手段は、前記故障発生率と基準値との比較に代えて、前記故障発生数と基準値との比較により、前記故障情報で示される故障の特性を推定する管理装置。
１７．　コンピュータが、
　複数の蓄電システム各々に故障が発生したことを示す故障情報を収集する収集工程と、
　所定の事項が共通する前記蓄電システムをまとめたグループ内での故障発生率を算出する算出工程と、
　前記故障発生率と基準値との比較により、前記故障情報で示される故障の特性を推定する推定工程と、
を実行する管理方法。
１８．　コンピュータを、
　複数の蓄電システム各々に故障が発生したことを示す故障情報を収集する収集手段、
　所定の事項が共通する前記蓄電システムをまとめたグループ内での故障発生率を算出する算出手段、
　前記故障発生率と基準値との比較により、前記故障情報で示される故障の特性を推定する推定手段、
として機能させるプログラム。

　この出願は、２０１７年２月２１日に出願された日本出願特願２０１７－０２９９１３号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (18)

1. 　複数の蓄電システム各々に故障が発生したことを示す故障情報を収集する収集手段と、
   　所定の事項が共通する前記蓄電システムをまとめたグループ内での故障発生率を算出する算出手段と、
   　前記故障発生率と基準値とに基づいて、前記故障情報で示される故障の特性を推定する推定手段と、
   を有する管理装置。
2. 　請求項１に記載の管理装置において、
   　前記算出手段は、故障が発生している前記蓄電システムの数を、前記グループに属する前記蓄電システムの数で割ることで、前記故障発生率を算出する管理装置。
3. 　請求項１又は２に記載の管理装置において、
   　前記収集手段は、故障の種類を示す情報を含む前記故障情報を取得し、
   　前記算出手段は、故障の種類ごとに、前記故障発生率を算出する管理装置。
4. 　請求項１から３のいずれか１項に記載の管理装置において、
   　前記推定手段は、第１の前記故障情報で示される第１の前記蓄電システムに発生した第１の故障の特性を推定する場合、前記第１の蓄電システムが属する前記グループの前記故障発生率と、前記基準値との比較により、前記第１の故障の特性を推定する管理装置。
5. 　請求項４に記載の管理装置において、
   　前記推定手段は、前記故障発生率が前記基準値以上である場合、前記第１の故障は、前記第１の蓄電システムが属する前記グループに特有の故障、又は、寿命による故障と推定する管理装置。
6. 　請求項５に記載の管理装置において、
   　前記推定手段は、前記第１の蓄電システムが属し、かつ、前記故障発生率が前記基準値以上である前記グループに属する他の前記蓄電システムであって、前記第１の蓄電システムより前に前記第１の故障が発生し、前記グループに特有の故障と異なる特性を推定された前記蓄電システムが存在する場合、当該蓄電システムに発生した前記第１の故障の特性の推定結果を、前記グループに特有の故障に変更する管理装置。
7. 　請求項４から６のいずれか１項に記載の管理装置において、
   　前記推定手段は、さらに前記第１の蓄電システムの使用状態に基づき、前記第１の故障の特性を推定する管理装置。
8. 　請求項７に記載の管理装置において、
   　前記推定手段は、前記使用状態が予め定められた使用ルールから逸脱している場合、前記第１の故障は、ユーザに起因した故障と推定する管理装置。
9. 　請求項４から８のいずれか１項に記載の管理装置において、
   　前記推定手段は、さらに前記第１の蓄電システムの使用時間、及び／又は、前記第１の蓄電システムの劣化度合いに基づき、前記第１の故障の特性を推定する管理装置。
10. 　請求項９に記載の管理装置において、
    　前記推定手段は、前記使用時間及び／又は前記劣化度合いが所定レベル以上である場合、前記第１の故障は、寿命による故障と推定する管理装置。
11. 　請求項９又は１０に記載の管理装置において、
    　前記推定手段は、充放電しているＳＯＣ（state of charge）範囲、温度及び定格電流値に対する電流値の割合の少なくとも１つに基づき、前記劣化度合いを算出する管理装置。
12. 　請求項１から１１のいずれか１項に記載の管理装置において、
    　前記算出手段は、製造者、製品型式、製造年月日、製造工場、輸送者、在庫管理者、及び、ロットの中の少なくとも１つが同一である前記蓄電システムをまとめて前記グループを作成する管理装置。
13. 　請求項１から１２のいずれか１項に記載の管理装置において、
    　前記算出手段は、同一の部品を備える前記蓄電システムをまとめて前記グループを作成する管理装置。
14. 　請求項１３に記載の管理装置において、
    　前記収集手段は、故障した部品を示す情報を含む前記故障情報を取得し、
    　前記算出手段は、故障した部品を備える前記蓄電システムをまとめて前記グループを作成する管理装置。
15. 　請求項１４に記載の管理装置において、
    　前記算出手段は、故障した部品と、製造者、製品型式、製造年月日、製造工場、輸送者、在庫管理者、及び、ロットの中の少なくとも１つが同一である部品を備える前記蓄電システムをまとめて前記グループを作成する管理装置。
16. 　請求項１から１５のいずれか１項に記載の管理装置において、
    　前記算出手段は、前記グループ内での故障発生率に代えて、前記グループ内での故障発生数を算出し、
    　前記推定手段は、前記故障発生率と基準値との比較に代えて、前記故障発生数と基準値との比較により、前記故障情報で示される故障の特性を推定する管理装置。
17. 　コンピュータが、
    　複数の蓄電システム各々に故障が発生したことを示す故障情報を収集する収集工程と、
    　所定の事項が共通する前記蓄電システムをまとめたグループ内での故障発生率を算出する算出工程と、
    　前記故障発生率と基準値とに基づいて、前記故障情報で示される故障の特性を推定する推定工程と、
    を実行する管理方法。
18. 　コンピュータを、
    　複数の蓄電システム各々に故障が発生したことを示す故障情報を収集する収集手段、
    　所定の事項が共通する前記蓄電システムをまとめたグループ内での故障発生率を算出する算出手段、
    　前記故障発生率と基準値とに基づいて、前記故障情報で示される故障の特性を推定する推定手段、
    として機能させるプログラム。

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