第1部 リチウムイオン電池の残量と劣化状態推定アルゴリズム

(2020年6月30日 10:00〜14:45) ※途中、45分間の昼休憩を含みます

1. イントロダクション
   1. 蓄電池の背景と動向
   2. リチウムイオン蓄電池の動作原理
2. 蓄電池のモデル化
   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. 残量計
   1. カルマンフィルタを用いた高精度残量推定手法
   2. 劣化補正と温度補正
4. 劣化状態の推定
   1. 蓄電池の劣化現象とモデル化
   2. 劣化の推定方法 (逐次最小法)
   3. 最近の動向
      • 機器組込み型
      • AI活用など
• 質疑応答

第2部 リチウムイオン電池の劣化症状発現機構と劣化状態診断技術

(2020年6月30日 15:00〜17:00)

　回数劣リチウムイオン電池はこれからのET (エネルギー・環境) 革命で大きな役割を期待されています。その領域では車載電池、リユースバッテリーなど様々な形での用途が想定されます。劣化診断は主に車載電池のリユース時の残価値評価技術として期待されていますが、実はアグリゲーション時の運用経済性最適化に向けた応用の可能性があります。本講座ではこの新たな可能性について解説します。

1. リチウムイオン電池の劣化のメカニズムと症状
   1. リチウムイオン電池の基礎事項
   2. 劣化のメカニズム
   3. 劣化の症状
2. 既知の劣化診断手法
   1. 周波数領域に属する手法
   2. 時間領域に属する手法
3. 当社の劣化診断・運用経済性最適化
   1. バッテリーアグリゲーション
   2. 重要なパラメータとモデル化
   3. 劣化診断による運用経済性最適化シミュレーション
• 質疑応答