リチウムイオン蓄電池の高精度残量予測システムの開発と実装  [in Japanese] Development and Implementation of Accurate SOC Estimation System for Lithium-ion Batteries  [in Japanese]

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Abstract

拡張カルマンフィルタを用いて,リチウムイオン蓄電池の残量予測システムを構築し,実装と評価を行った.本手法の特徴は,マイコン実装を考慮し,状態関数を離散数値計算により表現し,取り扱うモデルも計算が容易な多項式で表現したことを特長とする.また,実験データを用いてカルマンフィルタが扱うモデルに含まれるノイズの最適探索を行った.結果として高精度な推定結果を達成することができた.また、同アルゴリズムを実際にマイコンに実装し、動作も確認した.

In this paper, we propose SOC (State of Charge) estimation system for Lithium-ion battery using the Extended Kalman filter. The proposed algorithm estimates the SOC using OCV-SOC Curve, internal impedance, and the external current and voltage of a battery. The state function is represented with discrete numeric formulas, and those models are written simple polynomial formulas to make the function on a micro-computer. The algorithm provides a noise tuning method using test discharge experiments. As the result, the system estimates accurate SOC. The system is implemented on a micro-controller.

Journal

  • 情報処理学会研究報告. SLDM, [システムLSI設計技術]

    情報処理学会研究報告. SLDM, [システムLSI設計技術] 2014-SLDM-166(13), 1-6, 2014-05-22

    Information Processing Society of Japan (IPSJ)

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110009781851
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA11451459
  • Text Lang
    JPN
  • ISSN
    09196072
  • Data Source
    NII-ELS 
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