2021 Fiscal Year Research-status Report
Challenge to Measurement Accuracy Improving on Battery Management System with Machine Learning
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21K14149
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| Research Institution | Tokyo Denki University |
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Principal Investigator |
佐藤 大記 東京電機大学, 工学部, 助教 (80772607)
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2021-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 電池管理システム / セル監視回路 / 電気二重層キャパシタ / 蓄電池 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年，様々な分野において電力貯蔵装置の需要が高まっており，これに伴い，内部に搭載される蓄電池を適切かつ安全に運用するための電池管理システムの需要も飛躍的に高まっている。電池管理システムには，各セル間の電圧のばらつきを補正するセルバランス機能と蓄電セルの状態を常時監視するセル監視機能が主として求められているが，これらの両立には蓄電セルの内部パラメータを高精度に取得しておく必要があり，実用上の課題となっていた。そこで本研究では，機械学習を活用することで動作中に蓄電セル内部パラメータを簡易かつ高精度に推定する手法の構築を目指す。
内部パラメータ推定手法の構築にあたり，本年度はまず，温度変化による各パラメータ変動に関する基礎的検討を行った。文献調査の結果，リチウムイオン電池等の蓄電モジュールにおいては温度変化により，定格上の温度範囲内において等価直列抵抗（ESR）値やキャパシタンス値が最大で75%～200%程度まで変化することが明らかとなった。加えて，電池管理システムの回路上で用いられている電解コンデンサについても同様に，ESR値やキャパシタンス値が最大で200%程度まで変化することが明らかとなった。次に，具体的な温度特性のデータを取得するため，小型環境試験器を用いた定温環境下における各パラメータの実測を行うこととした。しかしながら，計画していた用いた各パラメータの実測については，世界的な半導体不足による試験装置の納期延期により今年度内の実施が出来なかった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究実績の概要でも述べた通り，本年度実施予定であった温度変化による各パラメータ変動に関する基礎的検討については当初計画通りに完了した。しかしながら，世界的な半導体不足による試験装置の納期延期により，小型環境試験器を用いた各パラメータの実測については実施することが出来なかった。加えて，COVID-19の影響により当初発表を予定していた国内外の会議が中止・延期となったため，研究成果の十分な検証が行えていない。以上の理由から，「やや遅れている」と判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き，内部パラメータ推定手法の構築を進め，シミュレーションおよび実機実験により有効性の検証を行う。合わせて，本研究にて得られた研究成果を国内外の会議にて発表し，研究成果の有効性検証を進める。また，小型環境試験器を利用した実測データの取得を進める。
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| Causes of Carryover |
次年度使用額が生じた理由として，世界的な半導体不足の影響により小型環境試験器が納入できなかったこと，当初計画で予定していた研究調査および国内外の会議がCOVID-19の影響により中止・延期となったことが挙げられる。
試験装置については，機器選定の見直しを含め早期の導入を目指す。また，国内外の状況を注視しながら，改めて本研究成果を国内外の会議にて発表するための費用に充てる。
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