リチウムイオン蓄電池最適管理のための残量・劣化推定技術解説

… 動作原理、モデル化と制御手法を中心に電池別、用途別観点を入れてEV とHEVとPHEV

セミナー講師

福井 正博 氏　　立命館大学 理工学部 電子情報工学科 教授

【講師経歴】　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㈱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。

【著　書】　「ビジュアルに学ぶディジタル回路設計」（コロナ社/2010,4 出版）、「LSI とは何だろうか 半導体のしくみからつくり方まで」（森北出版/2006,11月出版）

【専門分野】　集積回路設計技術、ディジタルシステム設計、蓄電池シミュレーション、電池回路

セミナー受講料

55,000円（税込）＊ 資料付＊メルマガ登録者　49,500円（税込）＊アカデミック価格　26,400円（税込）

★メルマガ会員特典2名以上同時申込で申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、1名あたりの参加費がメルマガ会員価格の半額となります。

★ アカデミック価格学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。申込みフォームに所属大学・大学院を記入のうえ、備考欄に「アカデミック価格希望」と記入してください。

受講について

• 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。　→ https://zoom.us/test
• 当日はリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
• タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
• お手元のPC等にカメラ、マイク等がなくてもご視聴いただけます。この場合、音声での質問はできませんが、チャット機能、Q&A機能はご利用いただけます。
• ただし、セミナー中の質問形式や講師との個別のやり取りは講師の判断によります。ご了承ください。
• 「Zoom」についてはこちらをご参照ください。

■ お申し込み後の流れ

• 開催前日までに、ウェビナー事前登録用のメールをお送りいたします。お手数ですがお名前とメールアドレスのご登録をお願いいたします。
• 事前登録完了後、ウェビナー参加用URLをお送りいたします。
• セミナー開催日時に、参加用URLよりログインいただき、ご視聴ください。
• 講師に了解を得た場合には資料をPDFで配布いたしますが、参加者のみのご利用に限定いたします。他の方への転送、WEBへの掲載などは固く禁じます。
• 資料を冊子で配布する場合は、事前にご登録のご住所に発送いたします。開催日時に間に合わない場合には、後日お送りするなどの方法で対応いたします。

セミナー趣旨

　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BMS（バッテリーマネジメント）手法が求められている。

　本セミナーでは、蓄電池やスマートグリッド関連の初学者、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、そのモデル化手法を理解し、効果的な残量予測や劣化予測に関する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、様々な提案手法を概説し、蓄電池の温度特性や劣化特性も含めて正しく測定するための手法とMATLABを使った実装例をお話しする。また、蓄電池劣化に関しても、基本的な劣化のメカニズムを理解した上で、その診断方法について解説する。劣化診断や寿命予測に関する最新技術ついても紹介する。

受講対象・レベル

　初学者、若手技術者

習得できる知識

　リチウムイオン電池の基本特性、モデル化手法、BMSの基本構成と考慮すべきポイント、効果的な残量予測や劣化予測に関する基本的な方法

セミナープログラム

※ 適宜休憩が入ります。

1．イントロ　1-1　蓄電池の背景と動向　1-2　リチウムイオン蓄電池の動作原理　1-3　全固体、革新電池への展開　　2．蓄電池のモデル化　2-1　蓄電池の電気的特性、等価回路表現　2-2　ナイキスト図から等価回路モデル抽出　2-3　等価回路パラメータの温度補正　　3．高精度残量計　3-1　カルマンフィルタを用いた高精度残量推定手法　3-2　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　4-1　蓄電池の劣化現象とモデル化　4-2　逐次最小二乗法（RLS）による劣化診断　　5．劣化診断や寿命予測に関する最新技術　5-1　機器組込み型劣化診断技術　5-2　深層学習による寿命予測　5-3　用途による制御観点の違い（EVとHPV、リサイクル、レンタル、交換方式、など）