リチウムイオン電池のモデル化と残量推定・劣化診断技術

～最適なバッテリーマネジメントシステムの構築に向けて～

蓄電池のモデル化、蓄電池の発熱・放熱特性や劣化現象、残量推定方法の基礎(電圧や抵抗値からの予測法)、カルマンフィルタによる残量推定と実装・高精度化、逐次最小二乗法による状態推定と実装・高精度化などについて、MATLABによるデモを含めて詳しく解説します。 さらに、組み込みLSIを用いた状態推定、データサイエンスによる劣化診断・寿命予測等のBMSに関する最近の話題についても解説します。 

日時

【Live配信】2024年10月29日（火）  10:30～16:30【アーカイブ配信】視聴期間：終了翌営業日から7日間［10/30～11/5中］を予定  受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ 

セミナー講師

セミナー受講料

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受講、配布資料などについて

ZoomによるLive配信　►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）アーカイブ配信　►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください）

配布資料

• PDFテキスト(印刷可・編集不可)

セミナー趣旨

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、若手技術者など。

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．リチウムイオン蓄電池の動作原理とBMSの役割２．蓄電池のモデル化方法　2.1 蓄電池の電気的特性、等価回路表現　2.2 蓄電池の特性測定　2.3 ナイキスト図から等価回路モデルの抽出　2.4 等価回路パラメータの温度補正 ３．高精度残量計　3.1 残量推定に用いられる方法（電流積算とカルマンフィルタ）　3.2 測定誤差要因の整理　3.3 カルマンフィルタ（EKF）の基本アルゴリズム　3.4 蓄電池モデルの表現と実装　3.5 EKFを用いた残量計の実装（デモ）　3.6 高精度化のテクニックと実装 ４．蓄電池劣化による蓄電池モデル変動の推定　4.1 蓄電池の劣化現象とモデル化　4.2 内部抵抗と開放電圧の劣化変動　4.3 逐次最小二乗法（RLS）の基本アルゴリズム　4.4 RLSによる等価回路パラメータ抽出　4.5 RLSの高精度化　4.6 劣化補正機能付き残量計の構築 ５． BMSに関する最近の話題　5.1 組込みLSIをつかった内部抵抗測定　5.2 データサイエンスによる劣化診断と寿命予測　□質疑応答□