2次利用蓄電池の高精度迅速な性能選別を目的とした多層AI分析法の提案

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-181

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Proposal of Multi-layer AI Method for High-precision and Quick Performance Selection of 2nd Life Battery

著者名: 林田淳（北海道立総合研究機構）,白土博康（北海道立総合研究機構）,石澤剛士（田中精密工業）

著者名(英語): Atsushi Hayashida (Hokkaido Research Organization),Hiroyasu Shirato (Hokkaido Research Organization),Tsuyoshi Ishizawa (Tanaka Seimitsu Kogyo)

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|MTシステムMT法|2nd life battery|performance selection|AI|performance variation|clustering|MT system MT method

要約(日本語): 蓄電池活用による地域分散型の再生可能エネルギー普及を目的として，性能ばらつきを有する2次利用蓄電池の低コスト利用を可能とする高精度迅速な性能選別手法として，クラスタリング，特徴量抽出，判別の階層からなる多層AI分析法を提案した。具体的には，コストと相関がある選別時間を充放電による従来法より大幅に短縮しながら，蓄電池性能の劣化指標となるインピーダンスの波形データをAIで複数回分析することで，性能が基準を満たすかどうかを高精度に判定する方法を提案した。また，実際の2次利用蓄電池で提案分析法を用いた選別を行い，判定の確からしさを確認するため従来法との比較も行った。

本誌掲載ページ: 303-305 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 537 Kバイト