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☆ 効果的な残量予測や劣化予測方法について、基礎から解説!

R&D支援センターセミナー

       開催日時:2019年3月20日(水)10:30~16:30
       会  場:商工情報センター(カメリアプラザ) 9F 第2研修室
                → 会場へのアクセス 
       参 加 費:49,980円(税込、昼食・資料付)

講 師

 立命館大学 理工学部 電子情報工学科 教授  福井 正博 氏

【ご略歴】
1983/04-2003/03 松下電器産業㈱
2003/04- 立命館大学・理工学部・教授
2004/04-2009/03 スーパーヒューマン知能システム研究センター・センター長
2012/07- ㈱シンセシス・研究顧問

定 員

 30名

受講対象・レベル

 初学者、若手技術者

必要な予備知識

 特にありません。基礎から解説いたします。

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

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マイコン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、その測定方法と抑制方法について紹介する。また、組電池のバランス制御など、残量、劣化の扱いについて、さらには安全な使い方についても説明する。

プログラム

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 蓄電池への要求と最適化

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 蓄電池の温度特性

3.BMSと高精度残量計
 3-1 BMSの設計
 3-2 カルマンフィルタを用いた高精度残量推定手法
 3-3 高精度残量計のマイコン実装例
 3-4 バランシング回路

4.劣化のモデル化と抑制技術
 4-1 蓄電池の劣化現象とモデル化
 4-2 劣化の測定方法
 4-3 組電池の劣化とシミュレーション

 【質疑応答・名刺交換】