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J-GLOBAL ID：202202215491563493   整理番号：22A0825839

機械学習モデルを用いたリチウムイオン蓄電池の開回路電圧推定と評価

Open circuit voltage estimation and evaluation of lithium-ion batteries using machine learning models

著者 (4件)： 伊藤秀晃 (立命館大 大学院理工学研究科) ,  入口昇平 (立命館大 大学院理工学研究科) ,  西村祐一郎 (立命館大 大学院理工学研究科) ,  福井正博 (立命館大 大学院理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 335(NLP2021 69-125)  ページ： 77-82 (WEB ONLY)  発行年： 2022年01月14日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： リチウムイオン蓄電池の開回路電圧(OCV)は,劣化状態や充放電エネルギー効率を算出する際に必要になるパラメータであるが,そのOCV測定には,長時間の計測時間が必要となる.本稿では,バッテリーマネジメントシステムで簡易に計測可能な運用中の電流・電圧・温度パラメータと機械学習モデルを用いてOCV推定をリアルタイムで行う.(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  *リチウムイオン電池 ,  *電圧 ,  パラメータ推定 ,  学習モデル ,  等価回路 ,  教師つき学習 ,  多層パーセプトロン ,  計算機アルゴリズム ,  データ処理 ,  誤差
準シソーラス用語： RMSE【誤差】 ,  ランダムフォレスト ,  *開回路電圧

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

引用文献 (7件)：

• S. Saxena, M. Kang, Y. Xing, and M. Pecht, “Anomaly Detection During Lithium-ion Battery Qualification Testing” in ICPHM, pp. 1-6, 2018
• M. W. Verbrugge and R. S. Conell: “Electrochemical and Thermal Characterization of Battery Design Modules Commensurate with Electric Vehicle Integration”, J. Electrochemical Society, Vol.149, No.1, A45-A53, 2002.
• M.Dubarry, and B.Y.Liaw,“Identify capacity fading mechanism in a commercial LiFePO4cell”, Journal of Power Sources, vol.194, Iss.1, pp.541-549, 2009.
• C. R.Birkl, E.McTurk, M.R.Roberts, P. G. Bruce and D. A. Howey“Parametric Open Circuit Voltage Model for Lithium Ion Batteries” Journal of The Electrochemical Society, vol.162, A2271, 2015
• B.Haus and P.Mercorelli, “Polynomial Augmented Extended Kalman Filter to Estimate the State of Charge of Lithium-Ion Batteries”, IEEE Transactions on Vehicular Technology , vol.69 , no2 , pp.1452-1463,2019

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  モデル ,  リチウムイオン蓄電池 ,  開回路電圧 ,  推定 ,  評価