Challenge to Measurement Accuracy Improving on Battery Management System with Machine Learning

通过机器学习提高电池管理系统测量精度的挑战

• 批准号: 21K14149
• 负责人: 佐藤 大記
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Tokyo Denki University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K14149/
• 关键词: 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

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。本年度は，機械学習を用いて内部パラメータを推定する手法について検討を行った。まず，電力変換回路用途で用いられている機械学習について文献調査を行い，適用可能性について分類整理した。文献調査の結果，教師あり学習とディープラーニングが本研究との相性が良いことが明らかとなった。そこで次に，学習モデルの構築に必要なデータ量が比較的少なく済む，教師あり学習の多重線形回帰を用いて内部パラメータ推定手法の構築を試みた。シミュレーションを用いてセンサやサンプリング周期による誤差要素を含ませた学習データを準備し，内部パラメータを推定する学習モデルを構築した。その結果，従来の理論式から内部パラメータを推定する手法と比較して，推定誤差を1/20程度に低減可能であることを確認した。

In recent years, others 々 な eset に お い て high power storage device 蔵 の need が ま っ て お り, こ れ に companion い, internal に carry さ れ る battery を appropriate か つ security に using す る た め の battery management シ ス テ ム の need も leap high に ま っ て い る. Battery management シ ス テ ム に は, each セ ル の electricity 圧 の ば ら つ き を corrected す る セ ル バ ラ ン ス function と battery セ ル の state を geomagnetic monitoring す る セ ル monitoring function が main と し て o め ら れ て い る が, こ れ ら の struck made に は battery セ ル の internal パ ラ メ ー タ を high-precision に obtain し て お く necessary が あ り, In practice, use the subject となって となって た. そ こ で this study で は, mechanical learning を transfer す る こ と で action in に battery セ ル internal パ ラ メ ー タ を simple か つ high-precision に presumption す る gimmick の build を refers す. This year は, mechanical learning を い て internal パ ラ メ ー タ を presumption す る gimmick に つ い て 検 line for を っ た. ま ず, power variations in loop USES で with い ら れ て い る rote learning に つ い い を て literature survey lines, applicable possibility に つ い て sorting し た. の literature survey results, the teacher あ り learning と デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ が this study と が の photograph sex good い こ と が Ming ら か と な っ た. そ こ で に, learning モ デ ル の build に necessary な デ ー タ fewer が comparison な く 済 む, teachers あ り learning の multiple linear back 帰 を with い て internal パ ラ メ ー タ constructive technique の build を try み た. シ ミ ュ レ ー シ ョ ン を with い て セ ン サ や サ ン プ リ ン グ cycle に よ error element contains を ま る せ た learning デ ー タ を し, internal パ ラ メ ー タ を presumption す る learning モ デ ル を build し た. そ の results, 従 to の theory type か ら internal パ ラ メ ー タ を presumption す る gimmick と compare し て, presumption of low error に を 1/20 degree reduction might で あ る こ と を confirm し た.

项目成果

LC直列回路方式セル電圧均等化回路における均等化電流を利用した回路素子劣化判定手法の実機検証

LC串联电路型电池电压均衡电路中使用均衡电流的电路元件劣化判断方法的实际验证

• 发表时间: 2021
• 作者: Nakagawa Yusuke;Yoshii Tatsuki;Tochikubo Fumiyoshi;佐藤大記，枡川重男
• 通讯作者: 佐藤大記，枡川重男

Electrolytic Capacitor Deterioration Detection Method Using Equalization Current for an LC Series Circuit Type Cell Voltage Equalizer

使用LC串联电路型电池电压均衡器的均衡电流的电解电容器劣化检测方法

• DOI: 10.1541/ieejias.142.582
• 发表时间: 2022
• 期刊: IEEJ Transactions on Industry Applications
• 作者: Jiale Xu;Yusuke Kimura;Kazuki Tuji;Akira Maruyama;Ryo Saito;Takashi Mineta;佐藤大記，星伸一，枡川重男
• 通讯作者: 佐藤大記，星伸一，枡川重男