単粒子モデルに基づくリチウムイオン蓄電池の充電率推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS4-1-1

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): State-of-Charge Estimation of Lithium-ion Batteries Based on Single Particle Model

著者名: 鷹羽 浄嗣（立命館大学）,小森 佳汰（立命館大学）

著者名(英語): Kiyotsugu Takaba (College of Science and Engineering, Ritsumeikan University),Keita Komori (College of Science and Engineering, Ritsumeikan University)

キーワード: リチウムイオン蓄電池|充電率推定|単粒子モデル|拡張カルマンフィルタ|lithium-ion battery|state-of-charge estimation|single particle model|extended Kalman filter

要約(日本語): リチウムイオン蓄電池内部の電気化学特性に着目したモデルの一つである単粒子モデル(SPM)は，各電極におけるリチウムイオンの移動を単粒子内の拡散で表現したモデルである. 本研究では，SPMに基づく充電率(SOC)の推定手法として，SPMの拡散方程式を有限差分法により離散して状態空間表現することにより，拡張カルマンフィルタを適用する方法を検討する．単粒子の差分の方法・粗さとSOC推定精度や計算量との関係を数値実験により明らかにし，実用的な計算時間で高精度なSOC推定精度を実現するための指針を与える．