機械学習を活用した電池管理システム内部パラメータ高精度推定手法の構築

• 研究課題/領域番号: 24K07460
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分21010:電力工学関連
• 研究機関: 東京電機大学
• 研究代表者: 佐藤 大記 東京電機大学, 工学部, 准教授 (80772607)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: 電池管理システム / パラメータ推定 / 機械学習 / 電気二重層キャパシタ / 蓄電池

研究開始時の研究の概要

近年，蓄電システムは様々な分野に適用されており，蓄電池を安定的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求められるが，これらの両立には蓄電セルの内部パラメータに加えて，システム内部の回路素子パラメータを高精度に取得しておく必要がある。本研究では，機械学習を活用することでシステム内部の回路素子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。