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溶解度パラメータ（HSP値）の基礎と応用（2日間シリーズセミナー）〜Hansen溶解球の最新利用技術〜○1日目「溶解度パラメータ（HSP値）の基礎とHSP値の測定・計算・評価方法」○2日目「溶解度パラメータ（HSP値）活用のためのノウハウ最前線」

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実践 リチウムイオン蓄電池の残量と劣化状態推定アルゴリズム解説…モデル化とカルマンフィルタを中心に

　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、モデル化とカルマンフィルタ手法を中心に概説し、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。理解を深めるためにExcelを用いた簡単な演習も行う。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説明する。

★簡単な演習（ノートPC持参）を行います。
★Excelを用いた簡単な演習（電池モデルと残量シミュレーション/電池状態）を行いますので、ノートPCをご持参ください。　

【講師】


福井正博（ふくいまさひろ）氏：立命館大学　理工学部　電子情報工学科　教授（工学博士）


【プログラム】


　1　イントロダクション


　　1.1　蓄電池の背景と動向
　　1.2　リチウムイオン蓄電池の動作原理


　2　蓄電池のモデル化


　　2.1　蓄電池の電気的特性、等価回路表現
　　2.2　蓄電池の特性測定方法
　　2.3　蓄電池の温度特性
　　2.4　他の蓄電池のモデル化方法


　3　残量計


　　3.1　残量推定に用いられる方法
　　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　演習：電池モデルとMATLABデモ


　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　組電池の劣化抑制
　　4.4　演習：劣化傾向と温度特性　


【受講料】


・お1人受講の場合　47,000円[税別]／1名
・1口でお申込の場合　59,000円[税別]／1口（3名まで受講可能）