4. 電池のモデル作成

◇
バッテリーマネジメントのためリチウムイオン電池のインピーダンス測定の考え方
#
1
2
3
4
False

🔚
🔝
📖
◀
戻る
00
進む
▶

# 4. 電池のモデル作成

# ◇

太陽エネルギー
二酸化炭素
蓄電池
ソーラーパネル
電気自動車
図
1 .
低炭素住宅
と
Ｖ２Ｈ
02
エネルギー化学
15
エネルギー変換化学特論
06
技術者倫理
1017
1210
0422
0216
0304

V2Hとは、
電気自動車の電池を、
住宅の電池(ESS)にリユース
することです。
電気自動車の
電池容量は、
40kWh程度とすれば、住宅の電池10kWhの4世帯分に相当します。

しかし安全に
リユース
するには、バッテリーのインスペクションが欠かせません。

技術者倫理06.未来へ向けて－地球温暖化と人口爆発－
国土交通省、気象庁
二酸化炭素濃度の経年変化
https://ds.data.jma.go.jp/ghg/kanshi/ghgp/co2_trend.html

🔚
🔝
📖
◀
戻る
01
進む
▶

## 4.1 等価回路を使った古典的アプローチによる解釈

## 図
152

組電池とストリング

©

🔚
🔝
📖
◀
戻る
02
進む
▶

### ランドルス型等価回路

### Fig ランドルス型等価回路

©Copyright K.Tachibana all rights reserved.

等価回路
バルクと界面

🔚
🔝
📖
◀
戻る
03
進む
▶

### LCRメーターで等価回路を解析

### 表
1 .
LCRメーター
*
14.エネルギー変換特論
1210
1217
1224

🔚
🔝
📖
◀
戻る
04
進む
▶

### 動物にたとえた等価回路

### 図
170

動物にたとえた等価回路（右：ダニエル電池、左：複合電極）

©K.Tachibana

電極の中だけでも大変なのに、電池、バッテリー、バッテリーシステムに等価回路を設定するのは至難の業です。
コンピュータにお任せしてＡＩを使いましょう。

🔚
🔝
📖
◀
戻る
05
進む
▶

## 4.2 クラウドデータロガーとインピーダンスのビックデータ化

## 図
156

第4次産業革命 -日本がリードする戦略-

©Ministry of Economy, Trade and Industry

https://www.meti.go.jp/main/60sec/2016/20160729001.html

伊藤智博、神保雄次. オペレーティングシステムとデータベース～ビッグデータと機械学習～ ～ .
山形大学, 情報処理概論 講義ノート, 2018. https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/@Lecture.asp?nLectureID=4731 , （参照 2020-10-15）.

🔚
🔝
📖
◀
戻る
06
進む
▶

### バッテリーセルジェネレータ

### 表
2 .
バッテリーセルジェネレータ
*
14.エネルギー変換特論
1210

🔚
🔝
📖
◀
戻る
07
進む
▶

### バッテリの管理はマイコンで

シャント
バッテリーストリング
アナログフロントエンド
マイコン
図
2 .
電池管理用マイコンの例
エネルギー変換特論
エネルギー化学
CMCR0222
typea

バッテリーストリング
の各セルの電圧を差動アンプでひろい、
積分型の高精度ＡＤ変換器でデジタルデータにします。
電流はシャント抵抗の両端の電圧を作動アンプでひろいます。
アナログフロントエンド（AFE）がやります。
マイコン（マイクロコントロールユニット、MCU）で処理します。
FETドライバが搭載され、パワー半導体を制御できます。

🔚
🔝
📖
◀
戻る
08
進む
▶

ルネサスより（
RAJ240090のスペック）

そうした中でルネサスは、「産業向けリチウムイオン電池管理ICとして業界初」というマイコン（RL78 CPUコア）を内蔵し、ソフトウェアで柔軟に多様な電池システム仕様に対応できる電池管理ICを実現した。電池残量の計測や、過電圧、過電流などの安全監視機能（アナログフロントエンド部）とマイコンが1パッケージ化されたため、電池制御の電圧測定に必要な高精度A-Dコンバーターとマイコンとのマッチングを事前に調整した上で提供するため、キャリブレーション作業が大幅に削減できるとする。その他、新製品は、電源、FETドライバー、リアルタイムクロックなどを搭載し、電池管理システム部分のトータルコストを従来品よりも「30%削減可能」（同社）とした。

シリアル通信
C
ラズベリーパイ・エッジ
エネルギー変換特論
グローバル化学・バイオ工学特論I
typea
1210
0216

🔚
🔝
📖
◀
戻る
09
進む
▶

### ＡＤ変換とＤＡ変換

ライブコンサートをライブ配信で楽しむことを考えてみましょう。

音声
🎤
マイク
アンプ
ＡＤ変換
通信回線
図
3 .
音声
から
通信回線 へ

ライブの音声は、もともとは空気の圧力変化です。
この圧力の変化量をマイクを使って電圧の変化量に変えます。
このように量から量への変換をアナログ処理と言ったりします。
次に、電圧の変化量を数字にします。電圧と時間を数字にします。
この量を数字にする変換をアナログデジタル変換（ＡＤ変換）と言います。

この数字を通信回線を使って送ります。

通信回線
ＤＡ変換
アンプ
🔊
スピーカー
音声
図
4 .
通信回線
から
音声
へ

今度は数字を、電圧の変化量にします。数字を電圧と時間にします。
この数字を量にする変換をデジタルアナログ変換（ＤＡ変換）と言います。
そしてその電圧でスピーカーを駆動し、空気の圧力変化にします。
これで、視聴者がライブを聞けるわけです。

ここでマイクなどをセンサー、スピーカーなどをアクチュエータと言います。

13.情報処理概論
12.無機工業化学
8.工業概論

🔚
🔝
📖
◀
戻る
10
進む
▶

### ＡＤ・ＤＡ変換の精度

🔚
🔝
📖
◀
戻る
11
進む
▶

### 量子化によるノイズ(ビット深度と分解能）

図
5 .
127
量子化によるノイズ(ビット深度と分解能）

©K. Tachibana

https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/Public/56307/_14/Quantization.asp

14
エネルギー化学特論
05
13
情報処理概論
08
工業技術概論
0728
1217
1210
javascript→
canvas→
png →
svg →
asp
→
html

🔚
🔝
📖
◀
戻る
12
進む
▶

表
3 .
ＡＤ変換
・
ＤＡ変換 の
ビット深度と
分解能

フルスケール例/V
ビット深度
ステップ 分解能/mV コメント
0-5V
8
256
19
初期のデジタルビデオ
0-10V
12
4096
2
初期のアナログ計測
0-20V
16
65536
0.3
ＣＤオーディオ
0-20V
24
16777216
0.0011
スマホ、ＰＣサウンド

13
情報処理概論
03
品質管理
08
工業技術概論
1217
CMCR0222
1210

アナログ信号をどのくらいの細かさでデジタル表現できるかを示す指標を分解能と言います
1
)
。

🔚
🔝
📖
◀
戻る
13
進む
▶

### ビット深度と解像度

高
中
低
低 中 高

図
6 .
ビット深度と解像度
05
13
情報処理概論
12
無機工業化学
0728
👁‍🗨
https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/Public/52210/_05/QuantizationImage.asp

🔚
🔝
📖
◀
戻る
14
進む
▶

### ファイルからクラウドへ

表
4 .
情報端末（
Chromebook、スマホ、ＰＣ
）の比較

スマート
ディスプレイ Chromebook 📱スマホ 💻PC
インストール
不要 不要 必要 必要
入力装置
🎥
カメラ
🎤マイク
🎥
カメラ
⌨キーボード・タッチパッド・🎤マイク
🎥カメラ
タッチパネル・🎤マイク ⌨キーボード・🖱マウス・🎤マイク
出力装置
📱
ディスプレイ
🔊
スピーカー
💻
ディスプレイ
🔊
スピーカー
📱
ディスプレイ
🔊
スピーカー
💻 ディスプレイ
🔊
スピーカー
🖨
プリンター
ストレージ
(補助記憶装置) ☁クラウド ☁クラウド ☁クラウド 🗃ファイル
認証
マルチユーザー
シングルデバイス マルチデバイス
シングルユーザー SIM
シングルユーザー マルチユーザー
シングルデバイス
決済
💳クレジット決済 バーコード決済、電子マネー決済、クレジット決済 💳クレジット決済
通信 WiFi WiFi WiFi,
回線
有線LAN,WiFi

01.情報処理概論
13.情報処理概論

コンピューティング（計算）もストレージ（記憶）もクラウドでやる時代です。
端末に求められるのは、ユーザーとの情報のやりとりのみです。
サーバーから見て、情報をやりとりしているのが間違いなくそのユーザーなのか、セキュリティと認証技術が問われます。

🔚
🔝
📖
◀
戻る
15
進む
▶

## 4.3 電池のモニタリングのためのネットワークインフラ

🔚
🔝
📖
◀
戻る
16
進む
▶

### 電池とインターネット

### 図
169

電池とインターネット

©T.Ito

電池の状態をデジタル化してクラウドに蓄積しないとＢＭＳは成立しない時代です。

資産管理になりますか？所有者の個人情報をどう守りますか？関連する法律はどうなりますか？

🔚
🔝
📖
◀
戻る
17
進む
▶

### アナログ通信とデジタル通信

### 図
193

アナログ通信とデジタル通信

©K.Tachibana

https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/Public/52210/_02/analogue_digital.asp

🔚
🔝
📖
◀
戻る
18
進む
▶

### ＡＭ変調とＰＣＭ変調

### 図
192

アナログ通信とデジタル通信

©K.Tachibana

https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/Public/52210/_02/AM_PCM.asp

🔚
🔝
📖
◀
戻る
19
進む
▶

### スマートグリッド

エネルギーと
ネットがつながりつつあります。
電池が物質とエネルギーを橋渡しするものだとすれば、
ネットは情報を橋渡しするものです。

情報網と電力網をあわせたスマートグリッド構想が進んでいます。

スマートHEMS : HEMS（ヘムス）とは？
Panasonic Corporation. .
http://www2.panasonic.biz/es/densetsu/aiseg/hems/about/index.html.
,2018-4-3 （ 参照 2018-4-3 ） .

🔚
🔝
📖
◀
戻る
20
進む
▶

### ＦＩＴ終了を睨んだハイブリット蓄電池

スタック構造をもったハイブリット蓄電池。

https://www.smartsolar.co.jp/smartchikuden/lp/

🔚
🔝
📖
◀
戻る
21
進む
▶

## 4.4 機械学習とビッグデータを活用したモデルの構築

## 図
134

パーセプトロン

©

アナログセンサーのデータをAIで
Impress Corporation. .
https://sgforum.impress.co.jp/news/4683.
,2020-9-24 （ 参照 2020-9-24 ） .

🔚
🔝
📖
◀
戻る
22
進む
▶

### フーリエ変換と機械学習（ＡＩ）に共通するのは行列演算

図
7 .
171
フーリエ変換（ＦＦＴ）と機械学習（ＡＩ）に共通するのは行列演算

©K.Tachibana

11
情報処理概論
15
品質管理
07
技術者倫理
1224
1217
1210
0205

2023年3月14日
Google、Gmailやドキュメントに生成系AI機能が追加された。
ChatGPT
もとどまるところを知らない。人工知能（ＡＩ）はどこへ向かうのか？

人工知能（ＡＩ）はいろいろなジャンルがあるが、
今言われているのは、機械学習とディープラーニングと言われるもの。
ビッグデータの存在が前提となる。
ビッグデータを扱うのに配列（行列）の演算をやらないとならない。

数式
例えば数学の知識が必要となるのは、ゲーム開発や人工知能、統計学などで、とても限られています。そのため、文系でもプログラミング習得を諦める必要は全くありません。

Phthon
(パイソン）は、多様なデータ構造が組み込まれているので、データ処理しやすい
言語です。
Anaconda（アナコンダ）や、
Google Colaboratoy
などの開発環境があります。
Phthonには、数値計算ライブラリNumPyがあります。
NumPyは、CやふFORTRANで、実装されていて、高速で実行できます。
ほかにも、Matplotlib(グラフ描画ライブラリ） pandas(データ分析ライブラリ） TensorFlow(機械学習ライブラリ）　OpenCV（画像処理ライブラリ）
など便利なライブラリが多数あります。

tensorflow.org
文系

🔚
🔝
📖
◀
戻る
23
進む
▶

電池のインピーダンスを測定するということは、医師が聴診器で患者の胸の音を聞くようなものである。今後管理すべき電池が多くなり、深刻な医師不足に悩む前に、今から手を打つ方が良い。それには、バッテリーシステムに発生した障害を管理者に自動的に通知するようなシステムを作るのにＡＩを活用すべきである。

バッテリーマネジメントのためリチウムイオン電池のインピーダンス測定の考え方

1.
インピーダンスと電池の基礎

1.1
電池の起電力と内部抵抗
1.2
電池の構造とインピーダンス
1.3
材料物性値とインピーダンス
1.4
ボーデプロットとコールコールプロット

2.
電池のモニタリングにおけるインピーダンスの応用

2.1
電流センサー
2.2
組電池の電圧測定
2.3
ＡＤ変換とＤＡ変換
2.4
能動的制御とＧＰＳを使ったモニタリング

3. インピーダンスと数学

3.1
フーリエ変換とそのファミリー
3.2
離散変換とサンプリング
3.3
数式処理ソフトの活用

4.
電池のモデル作成

4.1
等価回路
を使った古典的アプローチによる解釈
4.2
クラウドデータロガーとインピーダンスのビックデータ化
4.3
電池のモニタリングのためのネットワークインフラ
4.4
機械学習
とビッグデータを活用したモデルの構築

山形大学
米沢キャンパスに設置された
インターネット百葉箱 ®