2017 Fiscal Year Research-status Report
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16K00111
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| Research Institution | Doshisha University |
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Principal Investigator |
長岡 直人 同志社大学, 理工学部, 教授 (80180462)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 電池劣化診断 / 稼働時診断 / 過渡現象 / 内部インピーダンス / モデリング / 数値計算 / 組み込み機器 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
電池の劣化を知ることは，電池駆動機器を安全に使用することのみならず，機器の運転特性の改善につながり，また電池を寿命まで使用することができれば，コストならびに廃棄物を低減でき，工学のみならず，経済，環境の視点からも極めて重要である。しかしながら，電池を機器から取り外して劣化を診断する従来法は煩雑であるばかりでなく，特に大容量蓄電システムにおいては実用性に乏しい。本研究では，2次電池の電圧・電流・温度など，電池を利用した機器に電池を装着した状態で得られる情報のみから，電池の特性を表現する電池モデルを構築する数値解析の手法を開発することを目的とする。
まず，本研究に必須となる劣化電池サンプルを前年度に引き続き作製した。対象とする電池は，現在広く使用されているリチウムイオン・ニッケル水素・鉛電池とし，繰り返し充放電により試料を作製した。
次に，矩形波試験電流により各試料を充放電し，その電圧過渡応答から，電池劣化と強い相関性を有する電池内部インピーダンスを導出するモデリングアルゴリズムについて検討を加えた。充分な試料を確保したリチウムイオン電池に対しては，前年度に開発したz変換に基づくプログラムに軽微な修正を加えることにより，電池容量にかかわらず内部インピーダンスを推定し得ること，また，劣化の進行による変化を検出し得ることが明らかとなり，提案法の実用性を確認した。また，ニッケル水素，鉛電池に対しても同様のアルゴリズムを適用して内部インピーダンスが導出可能であることを確認した。
これと並行して，電池劣化診断装置プロトタイプの試作・改良を行った。本機はリチウムイオン，ニッケル水素，鉛いずれの電池にも対応可能で，劣化診断アルゴリズムを検証する任意波形充放電機能も有する。本機を用いて，開発した劣化診断アルゴリズムの検証を容易に行うことが可能となった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
(1) 特性測定：前年度に引き続き，リチウムイオン・ニッケル水素・鉛電池の充放電を繰り返し，劣化電池サンプルを作製すると共に，過渡応答を測定した。特にニッケル水素電池では，フロート充電後の劣化特性についても検討を加えた。これらの結果から，ニッケル水素電池とリチウムイオンいずれの電池も劣化に伴い高周波に対する内部インピーダンス（抵抗）の上昇は観測されるものの，ニッケル水素電池においては中・低周波領域の特性は劣化による変化はわずかであることが明らかとなった。また，ニッケル水素電池では充放電履歴により高周波インピーダンスが変動することが明らかとなった，鉛電池も他の電池と類似の内部インピーダンス特性を有するが，劣化に対してはニッケル水素電池と同様高周波インピーダンスの変化が顕著であった。
(2) 電池モデリング・劣化診断アルゴリズム開発：これまで開発したアルゴリズムの改良に加え，ニューラルネットワークの利用についても検討を進めた。いずれの手法についても，計算負荷は軽く，組み込み機器へ搭載可能であることを明らかとなった。ただし，後者の手法には，入力情報の前処理を要する。さらに，大量の情報が必要となるものの，高精度にパラメータ抽出が可能なカルマンフィルタを用いた手法についても検討を加えた。マイクロコントローラなど組み込み機器への搭載は困難であるが，情報通信を利用した集中監視・診断方式をとる場合には使用可能であることが明らかとなった。
(3) 劣化診断装置：モデルパラメータと劣化の相関性を求め，診断装置プロトタイプに組み込み，試験を開始した。本機は汎用性が高く，外部機関との共同研究にも利用し，この結果をフィードバックしハードウェア，ソフトウェアに改良を加えた。ニッケル水素電池に対しては，瞬時に負荷を接続することにより生ずる過渡現象から劣化を診断する簡易装置ならびにソフトウェアを制作した。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1) 特性測定：前年度に引き続き，各電池の充放電を繰り返し，試料の充実を図ると共に電池過渡応答特性を測定する。
(2) モデリングアルゴリズム開発：劣化試料が揃うことより，リチウムイオン，ニッケル水素，鉛電池の特性差異について検討を加え，各種電池に対し，安定に電池モデルパラメータが推定できるアルゴリズムとする。これには，推定アルゴリズムの改良のみならず，安定動作に必要なデータ選定・抽出法など前処理についても検討を加える。これには，本年度着手したニューラルネットワークの利用についても検討するなど，今後も視野を広げ複眼の思想で対応する。これまでは主に試験パルス電流充放電による電池電圧応答によるモデリングであったが，風力・太陽光発電などの蓄電システム稼働時，電気自動車走行時の電流波形によるモデリングについても検討する。これにより，ソフトウェアの実用性を高める。
(3)劣化診断アルゴリズム開発と診断装置：これまでの成果を，FPGAあるいはマイクロコントローラを用いて，電池劣化診断システムを製作する。前項で得られた電池モデルパラメータと劣化の関係を明らかにしてこれを関数化することにより，電池駆動機器稼働時に電池劣化診断を可能とする組み込みシステムとする。なお，試作過程で得られたノイズなどの実稼働状態における環境に対する安定性を高め，前項のモデリングと劣化診断アルゴリズムの改良を行い，実用的なシステムとする。
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| Causes of Carryover |
本年度購入を予定していた部品が予定より高価で，次年度購入としたため。
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