リチウムイオン電池のバッテリーマネジメントと残量、劣化予測

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本セミナーでは、リチウムイオン蓄電池の基本特性とモデル化手法および、カルマンフィルタを用いたリチウムイオン電池の残量推定、劣化診断、性能評価技術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、温度特性や劣化特性の把握が難しいなど、効果的なバッテリ・マネジメント手法が求められている。  本講座では、蓄電池制御関連の初学者、若手技術者を対象に、リチウムイオン蓄電池の基本特性とモデル化手法を理解し、効果的な残量予測や劣化予測の基本的な方法を習得することを目的とする。蓄電池残量に関しては、カルマンフィルタ手法を中心にMATLAB実装例を示しながら解説する。また、蓄電池劣化に関しては基本的な劣化メカニズムを紹介した上で、内部インピーダンス劣化の常時診断に使われる逐次最小二乗法や関連技術について紹介する。再生可能エネルギーやEV等の最新動向に関してもお話しする。

  1. イントロダクション
    1. 蓄電池の背景と動向
    2. リチウムイオン蓄電池の動作原理
    3. EV用蓄電池動向
  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. 蓄電池の特性測定方法
    3. 蓄電池の温度特性
    4. モデル化とシミュレーション
  3. カルマンフィルタを用いた高精度残量推定手法
    1. カルマンフィルタの原理とメカニズム、蓄電池のモデル化
    2. MATLABでの実装例
  4. 劣化のモデル化と抑制技術
    1. 蓄電池の劣化現象とモデル化
    2. 劣化の測定方法
    3. 逐次最小二乗法 (劣化による内部抵抗変動の管理)
    4. 機器組込み型劣化診断技術
    5. 人工知能を用いた最近の劣化解析事例
  5. まとめ

受講料

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