バッテリ―マネジメントシステム、カルマンフィルタ、逐次最小二乗法、電池内部状態推定、高精度残量推定、蓄電池劣化診断

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★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。
★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。

カルマンフィルタ―を用いたリチウムイオン電池
高精度残量推定技術と劣化診断技術に関する最新動向


<Zoomによるオンラインセミナー>

講師

立命館大学 理工学部 教授 福井 正博 先生

講師紹介

■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)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.

■ご専門および得意な分野・研究:
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

■本テーマ関連学協会でのご活動:
情報処理学会,電子情報通信学会,電気学会,システム制御情報学会,自動車技術会,IEEE各会員.

→このセミナーを知人に紹介する

日時・受講料

●日時 2021年4月27日(火) 10:30-16:30
●受講料 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
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料は、印刷物を郵送もしくはメール送付のどちらかを検討中です。
 お申込については4営業日前までのお申込みを推奨します。
 それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
 テキストが郵送となった場合、資料の到着がセミナー後になる可能性がございます。


●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

セミナーポイント

■はじめに
 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。

■ご講演中のキーワード:
バッテリ―マネジメントシステム、カルマンフィルタ、逐次最小二乗法、電池内部状態推定、高精度残量推定、蓄電池劣化診断

■受講対象者:
蓄電池やスマートグリッド関連の初学者、若手技術者

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど:
特にございません

■本セミナーで習得できること:
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

セミナー内容

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

セミナー番号:AG210463

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