リチウムイオン電池におけるバッテリーマネジメント ～基礎・モデル化から、効果的な残量・劣化予測技術、最新技術動向まで～

セミナー趣旨

  リチウムイオン蓄電池の基本特性と動作原理、等価回路によるモデル化方法、温度依存性、劣化依存性などについて解説する。BMSの基本として高精度残量推定で用いられるカルマンフィルタ―の基本とその実装方法について述べる。MATLABを使った事例も紹介する。
  その後、蓄電池劣化として代表的なSEI劣化や正極劣化のメカニズムについて解説し、電池材料の違いによる特性などについても概要を述べる。劣化速度を決める要因として、電流値、充電率（SOC）,温度などの基本パラメータに対する依存性を説明する。電池の発熱と冷却のメカニズムについても説明し、個別セルの温度を求める方法と冷却の効果に関して説明する。最近の学会等での事例も紹介する。
  理論式を劣化解析や予測に展開するための組電池シミュレータの構築方法について説明し、劣化特性の高精度化のためのキャリブレーション方法についても説明する。

受講対象・レベル

蓄電池やスマートグリッド関連の初学者、若手技術者

必要な予備知識

特にございません

習得できる知識

蓄電池に関する基礎的な知識、蓄電池システムのモデル化および最適化手法、学会等での動向など

セミナープログラム

1．イントロダクション
　1）蓄電池の背景と動向
　　鉛蓄電池からリチウムイオン蓄電池、全固体への期待
　2）リチウムイオン蓄電池の動作原理
　　充放電原理、材料による違い
　3）蓄電池への要求と最適化
　　蓄電池の使われ方、要求スペック
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
　　交流インピーダンス、ナイキスト図
　2）蓄電池の特性測定方法
　　充電方法、管理情報
　3）蓄電池の温度特性
　　蓄電池特性の温度変動と熱分布の計算方法
3．残量計
　1）残量推定に用いられる方法
　　電流積算、電圧法など
　2）カルマンフィルタを用いた高精度残量推定手法（モデル化とアルゴリズム）
　　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
　3）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
　　蓄電池劣化現象と傾向
　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）組電池の劣化抑制
　　ばらつきと劣化傾向
　5）最近の劣化解析事例
　　AIや電池状態測定用LSIの活用
5．まとめ
＜質疑応答＞

＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

セミナー講師

 立命館大学 理工学部 電子情報工学科 特任教授　  福井 正博 氏

■ご略歴
1983年大阪大学大学院博士前期課程（電子工学専攻）修了。同年、松下電器産業株式会社入社。
1989年～1991年カリフォルニア大学バークレー校にて客員研究員。2003年立命館大学理工学部教授。
2004年スーパーヒューマン知能システム研究センター長。
自動配置配線、高位合成、モジュールおよびセル合成等 半導体CADおよびシステムLSI設計手法の研究開発に従事。
最近の興味は地球環境に貢献する電子技術、すなわち、低電力設計、スマートグリッド、数学的システム最適化技術など。

セミナー受講料

【オンライン：見逃し視聴なし】　1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンライン：見逃し視聴あり】　1名52,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです
  →環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です
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