高エネルギー密度の蓄電デバイスとしてリチウムイオン蓄電池への注目が高まる一方で、温度特性や劣化特性の把握が難しく、蓄電池を安全かつ長寿命に運用するための効果的なBMS (バッテリーマネジメントシステム) 手法が求められている。
　また、電池のリユースや状態管理への関心の高まりに加え、バッテリーパスポート対応などを背景に、BMSで得られるデータをもとに、残量だけでなく劣化状態やSOHをどのように把握し、運用に活かすかも重要なテーマとなっている。
　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考え方を習得することを目的とする。
　蓄電池残量に関しては、各種提案手法を概説し、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、マイコンを用いた実装例について解説する。また、蓄電池劣化については、基本的な劣化メカニズムを理解した上で、その測定方法、SOH推定・劣化診断の考え方、劣化抑制方法について紹介する。さらに、組電池のバランス制御、残量・劣化の扱い、SOHデータの活用、安全な使い方についても説明する。

1. リチウムイオン電池の基礎とBMSの役割
   1. 蓄電池の背景と最新動向
   2. リチウムイオン蓄電池の動作原理
   3. 蓄電池への要求と最適化
2. 電池特性の理解とモデル化
   1. 蓄電池の電気的特性、等価回路表現
   2. 蓄電池の温度特性
3. BMS設計と高精度な残量推定技術
   1. BMSの設計
   2. カルマンフィルタを用いた高精度残量推定手法
   3. 高精度残量計のマイコン実装例
   4. 電池リユースとバランス回路
4. 劣化メカニズムの理解とSOH・劣化診断への活用
   1. 蓄電池の劣化現象とモデル化
   2. SOH推定・劣化診断の考え方
   3. 組電池の劣化とシミュレーション
   4. SOHデータの活用と運用
5. AI活用を含むBMS・電池制御の最新動向
   1. 電池制御へのAI活用事例の紹介
• 質疑応答