リチウムイオン電池のBMS設計と高精度残量推定手法・劣化予測手法

55,000 円(税込)

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込

このセミナーの申込みは終了しました。


よくある質問はこちら

このセミナーについて質問する
開催日 10:30 ~ 16:30 
締めきりました
主催者 (株)R&D支援センター
キーワード 電気化学   制御・システム   CAE/シミュレーション
開催エリア 全国
開催場所 【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。 

☆電池残量の様々な提案手法を概説し、正しく測定するための手法とマイコンを 使った実装例を解説☆また、劣化についてはメカニズムから測定方法と抑制方法を、さらに組電池の バランス制御、安全な使い方についても解説 ※Zoomを使ったWEBセミナーです。在宅、会社にいながらセミナーを受けられます。 

セミナー講師

立命館大学 理工学部 電子情報工学科 教授 福井 正博 氏【ご略歴】 1983/04-2003/03 松下電器産業株式会社 2003/04- 立命館大学・理工学部・教授 2004/04-2009/03 スーパーヒューマン知能システム研究センター・センター長 2012/07- 株式会社シンセシス・研究顧問

セミナー受講料

55,000円(税込、資料付)■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合49,500円、  2名同時申込の場合計55,000円(2人目無料:1名あたり27,500円)で受講できます。(セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、   今回の受講料から会員価格を適用いたします。)※ 会員登録とは  ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。  すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。  メールまたは郵送でのご案内となります。  郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。

受講について

Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順

  1. Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
  2. セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
  3. 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。
  • セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますことご了承下さい。
  • 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

セミナー趣旨

 近年、高エネルギー蓄積デバイスとしてリチウムイオン蓄電池が注目されているが、温度特性や劣化特性の把握が難しいなど、効果的なBMS(バッテリーマネジメント)手法が求められている。 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、その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方法を習得することを目的とする。蓄電池残量に関しては、様々な提案手法を概説し、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使った実装例をお話しする。また、蓄電池劣化に関しても、基本的な、劣化のメカニズムを理解した上で、その測定方法と抑制方法について紹介する。また、組電池のバランス制御など、残量、劣化の扱いについて、さらには安全な使い方についても説明する。

受講対象・レベル

初学者、若手技術者

必要な予備知識

特にありません。基礎から解説いたします。

習得できる知識

・リチウムイオン電池の基本特性・モデル化手法・BMSの基本構成と考慮すべきポイント・効果的な残量予測や劣化予測に関する基本的な方法

セミナープログラム

1.イントロ 1-1 蓄電池の背景と最新動向 1-2 リチウムイオン蓄電池の動作原理 1-3 蓄電池への要求と最適化

2.蓄電池のモデル化 2-1 蓄電池の電気的特性、等価回路表現 2-2 蓄電池の温度特性

3.BMSと高精度残量計 3-1 BMSの設計 3-2 カルマンフィルタを用いた高精度残量推定手法 3-3 高精度残量計のマイコン実装例 3-4 電池リユースとバランス回路

4.劣化のモデル化と抑制技術 4-1 蓄電池の劣化現象とモデル化 4-2 劣化の測定方法 4-3 組電池の劣化とシミュレーション

5.最近の動向 5-1 電池制御へのAI活用事例の紹介

 【質疑応答】

キーワード:リチウム,LiB,BMS,バッテリーマネジメント,残量,劣化,測定,計測,セミナー