多層AI分析と品質工学MT法を用いた2次利用蓄電池の高精度迅速性能選別手法の提案

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門

発行日: 2023/02/01

タイトル(英語): Proposal of High Accuracy and Rapid Screening Method for 2nd Life Battery using Multi-layer AI Analysis and MT System on Taguchi Method

著者名: 林田　淳（（地独）北海道立総合研究機構 エネルギー環境地質研究所），白土　博康（（地独）北海道立総合研究機構 エネルギー環境地質研究所），原　亮一（北海道大学大学院情報科学研究院）

著者名(英語): Atsushi Hayashida (Hokkaido Research Organization Energy-Enviroment-Geology Center), Hiroyasu Shirato (Hokkaido Research Organization Energy-Enviroment-Geology Center), Ryoichi Hara (Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University)

キーワード: 2次利用蓄電池，性能選別，AI，性能ばらつき，クラスタリング，品質工学MTシステムMT法　　2nd life battery，screening，AI，performance variation，clustering，MT system based on Taguchi method

要約(英語): Screening is key technology for renewable energy development using 2nd life battery which has a performance variation. Proposal method, which includes multi-layer AI analysis and MT system based on Taguchi method, determine whether the capacity, as the measure of battery performance, exceeds the threshold. The method analyzing internal impedance of 2nd life battery was able to select about 30 times faster than conventional method using discharge and as high accuracy as conventional one.

本誌: 電気学会論文誌B（電力・エネルギー部門誌） Vol.143 No.2 （2023） 特集：令和4年電力・エネルギー部門大会

本誌掲載ページ: 125-131 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/143/2/143_125/_article/-char/ja/