BMS向け高精度電池SOH推定手法に関する研究

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：PE25158,PSE25181

グループ名：【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会

発行日：2025/9/1

タイトル(英語)：Research on High-Precision Battery SOH Estimation Method for BMS

著者名：卞 凝(明治大学),川﨑 章司(明治大学),傅 明翀(東陽テクニカ),劉 思宇(明治大学)

著者名(英語)： Ning Bian(Meiji University),Shoji Kawasaki(Meiji University),Fu MingChong(TOYO Corporation),Liu Siyu(Meiji University)

キーワード：蓄電池管理システム,ＳＯＨ予測,ＢＰ法,ＢＰ－ＦＦＡ法,Ａｄａｍ－ＦＦＡ－Ａｄａｍ法,精度向上,Battery Management System,SOH Prediction,BP Method,BP-FFA Method,Adam-FFA-Adam Method,Improved Accuracy

要約(日本語)：近年、蓄電池の長寿命化要求の高まりに伴い、高精度な状態推定はBMS（蓄電池管理システム）の安全性・効率性向上に不可欠となっている。本研究はNASAリチウムイオン電池データを用い、BP法、BP＋ファイアフライアルゴリズム（FFA）、Adam-FFA-Adam法の三手法によるSOH予測精度を比較した。予測結果から、FFAやAdamの導入で誤差とばらつきが大幅に低減し、Adam-FFA-Adam法が最小RMSEを達成した。SOH予測の信頼性を大きく高め、今後のBMSの高度化や電池管理の効率化を貢献できる。

要約(英語)：Accurate SOH prediction is essential for safer and more efficient battery management systems. In this study, BP, BP + Firefly and Adam-FFA-Adam networks were benchmarked using NASA datasets. The hybrid approach reduces the prediction error; Adam-FFA-Adam has the lowest RMSE, which greatly improves SOH reliability and has far-reaching implications for achieving advanced BMS control.

本誌：2025年9月4日-2025年9月5日電力技術/電力系統技術合同研究会-3

本誌掲載ページ：103-108p

原稿種別：英語

PDFファイルサイズ：1,879Kバイト