| 講演名 | 2018-11-13 ニューラルネットワークを用いたリチウムイオン蓄電池の劣化診断の一検討 有馬 理仁(立命館大), 林 磊(立命館大), 福井 正博(立命館大), |
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| 抄録(和) | 太陽光発電などの再生可能エネルギーの出力変動や時間偏在性を解決するため, リチウムイオン蓄電池との連携運用が検討されている. このリチウムイオン蓄電池の運用経済性を向上させるためには, 劣化診断による充放電エネルギーの予測が必要である. 本報告ではニューラルネットワークを用いた劣化診断を検討し, 従来手法で事前に取得する必要があった充放電試験サイクルの回数を低減した. |
| 抄録(英) | The battery aggregation of lithium-ion battery is studied in order to solve the problem of output fluctuation and time maldistribution of renewable battery, for example, photovoltaic energy. It is necessary for the operational economic efficiency of lithium-ion battery to predict the charge-discharge energy by degradation diagnosis. In this study, we investigated the method of degradation diagnosis using neural networks and decrease the number of the charge-discharge times which needs to be carried out in advance. |
| キーワード(和) | リチウムイオン蓄電池 / 充放電曲線 / 劣化診断 / 経済性評価 |
| キーワード(英) | Lithium-ion battery / Charge-discharge curve / degradation diagnosis / Econimic efficiency prediction |
| 資料番号 | CAS2018-73,MSS2018-49 |
| 発行日 | 2018-11-05 (CAS, MSS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS / CAS / IPSJ-AL |
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| 開催期間 | 2018/11/12(から2日開催) |
| 開催地（和） | 熱海伊豆山温泉 ハートピア熱海 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | システムのモデリングと制御・検証・最適化の手法，機械学習的アプローチ及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 名嘉村 盛和(琉球大) / 岡崎 秀晃(湘南工科大) |
| 委員長氏名（英） | Morikazu Nakamura(Univ. of Ryukyus) / Hideaki Okazaki(Shonan Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 髙井 重昌(阪大) / 山脇 大造(日立) |
| 副委員長氏名（英） | Shigemasa Takai(Osaka Univ.) / Taizo Yamawaki(Hitachi) |
| 幹事氏名（和） | 豊嶋 伊知郎(東芝エネルギーシステムズ) / 金澤 尚史(阪大) / 橘 俊宏(湘南工科大) / 中村 洋平(日立) |
| 幹事氏名（英） | Ichiro Toyoshima(Toshiba) / Takahumi Kanazawa(Osaka Univ.) / Toshihiro Tachibana(Shonan Inst. of Tech.) / Yohei Nakamura(Hitachi) |
| 幹事補佐氏名（和） | 金城 秀樹(沖縄大) / 山口 基(ルネサスエレクトロニクス) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hideki Kinjo(Okinawa Univ.) / Motoi Yamaguchi(Renesas Electronics) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Mathematical Systems Science and its applications / Technical Committee on Circuits and Systems / Special Interest Group on Algorithms |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークを用いたリチウムイオン蓄電池の劣化診断の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Degradation Diagnosis of Lithium-ion Battery Using Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | リチウムイオン蓄電池 / Lithium-ion battery |
| キーワード(2)（和/英） | 充放電曲線 / Charge-discharge curve |
| キーワード(3)（和/英） | 劣化診断 / degradation diagnosis |
| キーワード(4)（和/英） | 経済性評価 / Econimic efficiency prediction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 有馬 理仁 / Masahito Arima |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 林 磊 / Lei Lin |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 福井 正博 / Masahiro Fukui |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-11-13 |
| 資料番号 | CAS2018-73,MSS2018-49 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | CAS-295,MSS-296 |
| ページ範囲 | pp.111-114(CAS), pp.111-114(MSS), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-11-05 (CAS, MSS) |