リチウムイオン蓄電池の種類と使われ方、課題と対処 入門編

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本セミナーでは、BMS (バッテリーマネジメント) の観点からリチウムイオン蓄電池の基本特性と、そのモデル化およびシミュレーション手法、効果的な残量推定や劣化診断に関する基本的なメカニズムについて解説いたします。

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プログラム

近年、高エネルギー蓄積デバイスとしてリチウムイオン蓄電池が注目されているが、形状や材料など多種多様な電池が存在し、入門者はその特徴把握に苦労している。また、レアメタル等の材料不足、価格高騰に対して今後どのように対策すればよいか、あるいは、全固体電池家の期待と課題は、動向は、など基礎的な知識を得たいといった要望が多い。  本セミナーでは、BMS (バッテリーマネジメント) の観点から、蓄電池やスマートグリッド関連の初学者、若手技術者、企画担当、マネージャ等を対象に、リチウムイオン蓄電池の基本特性と、そのモデル化およびシミュレーション手法、効果的な残量推定や劣化診断に関する基本的なメカニズムを理解することを目的とする。

  1. イントロ
    1. 蓄電池の背景と動向
      • 電池の形状
      • 材料の違い
      • レアメタル対策 など
    2. リチウムイオン蓄電池の動作原理、鉛蓄電池との違い
    3. 全固体、革新電池への展開
  2. 蓄電池のモデル化
    1. 蓄電池の電気的特性、等価回路表現
    2. ナイキスト図から等価回路モデル抽出
    3. 等価回路パラメータの温度補正
  3. 高精度残量計
    1. カルマンフィルタを用いた高精度残量推定手法 (詳細は述べず概念説明に限定)
    2. 電池種類の違いへの対応 (新品と中古、正極材の違い)
  4. 劣化のモデル化と診断技術
    1. 蓄電池の劣化現象とモデル化 (SOHとは? ルート測とは?)
    2. 逐次最小二乗法 (RLS) による劣化診断 (詳細は述べず、概念説明に限定)
    3. 電池の障害と異常とそれらの検知手法
    4. 中古電池の特性と考慮すべき点
  5. 劣化診断や寿命予測に関する最新技術
    1. 機器組込み型劣化診断技術 など

免責事項

時間の関係で、カルマンフィルタや逐次最小二乗法に関するアルゴリズムの詳細は述べない。

受講料

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