ニューラルネットワークと交流インピーダンス法を用いた二次電池のSoCとSoTの推定法

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【D】産業応用部門

発行日: 2021/12/01

タイトル(英語): State of Charge and State of Temperature Estimation Method for Secondary Batteries Using Neural Networks and Electrochemical Impedance Spectroscopy

著者名: 髙橋　和輝（東京理科大学），苗　山（東京理科大学），片山　昇（東京理科大学）

著者名(英語): Kazuki Takahashi (Tokyo University of Science), Shan Miao (Tokyo University of Science), Noboru Katayama (Tokyo University of Science)

キーワード: リチウムイオン電池，SoC推定，SoT推定，ニューラルネットワーク，交流インピーダンス法　　lithium ion battery，state of charge estimation，state of temperature estimation，neural network，electrochemical impedance spectroscopy

要約(英語): This study proposes a method to estimate the states-of-charge (SoCs) and states-of-temperature (SoTs) of secondary batteries using neural networks and electrochemical impedance spectroscopy. The impedances in the frequency range of 100mHz-10kHz of a general lithium-ion battery were measured for various SoCs and SoTs and used for training a neural network with two hidden layers. The performance was evaluated using the measured impedances that were not used for the training. The mean square errors obtained were 2.094% and 0.511℃ for SoC and SoT respectively.

本誌: 電気学会論文誌D（産業応用部門誌） Vol.141 No.12 （2021）

本誌掲載ページ: 1011-1012 p

原稿種別: 研究開発レター／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejias/141/12/141_1011/_article/-char/ja/