熱効果に応じてセルをモジュールに組み立て、パック内のモジュールを調整することで、パックレベルの熱モデルを構築できます。経年劣化レベルが異なるバッテリーバックで熱性能解析を実行することで、耐用寿命末期 (EOL) においても保証基準を満たすことができます。

アクティブ、パッシブ、およびハイブリッドの冷却/加熱ソリューションのモデル化には、気体、液体、および熱ドメインの Simscape および Simscape Fluids™ ブロックを使用できます。また、概略図を描画してパイプ、バルブ、熱交換器、およびタンクを配置することで、冷却/加熱システム アーキテクチャを探索することもできます。

液体ループシステムの場合、予備流体を保管する拡張タンク、バッテリーセルの近くに作動流体を導く冷却プレート、ポンプ、流路、バルブを備えたモーター駆動型循環システム、および各種熱交換器 (線状発熱体、ラジエーターなど) をモデル化できます。

冷却/加熱システムのモデルを作成すると、シミュレーションを実行し、コンポーネントのサイズ設定およびシステムパラメーターを確認して設計を調整し、放熱や消費電力などの要件を満たすことができます。

Simulink を使うと、フィードフォワードと PID の手法を組み合わせた閉ループ制御 (供給流 (バルブ) 制御、質量流量 (ポンプ) 制御、熱交換経路選択制御など) の循環システム制御を簡単に設計できます。Simscape Battery により、Battery Coolant Control や Battery Heater Control などの事前構築済みのブロックを使用して、バッテリーの熱マネジメント制御アルゴリズムを構築できます。Stateflow^® を使用することで、環境温度およびバッテリー温度に応じて複数の動作モード (加熱と冷却など) 間を切り替える監視制御ロジックを設計することもできます。

カルマンフィルターとは対照的に、ニューラル ネットワークを使用して SOC 推定器を開発する場合には、バッテリーやその非線形動作に関する広範な情報は必要ありません。代わりに、電流、電圧、および温度のデータと応答としての SOC を使用してネットワークの学習を行います。

SOH 推定は、SOC 推定よりも主観的であり、SOH を定義する一般的な方法というものはありません。したがって、SOH 推定を定量化するための独自の手法が組織ごとに存在し、汎用的な既製のソリューションを使用できないことがあります。Simulink および Simscape を使用すれば、バッテリーの健全性に関する組織固有の解釈に適合するカスタムの SOH 推定アルゴリズムを開発してシミュレーションできます。

バッテリー充電は、定電流/定電圧 (CC-CV) アルゴリズムを使用して制御されます。これは、充電時の過電流および過電圧を防ぐことでバッテリー寿命を維持する一般的な手法です。充電中に規定の電圧に達すると、電流が制限されます。

バッテリーを保護するには、電流、電圧、および温度を監視する必要があります。Simscape Battery には、BMS アルゴリズムに組み込み可能なブロックが用意されています。

BMS 制御ソフトウェアの開発の中核である現実的なシミュレーションを実行できるようにするには、バッテリーパックの正確なモデルから開始します。多くの場合、バッテリーは、バッテリーの物理的な構成を考慮してその電熱化学的特性を取得する、有限要素解析 (FEA) モデルを使用して設計されます。これらのモデルはバッテリーパックの化学特性および形状の設計と最適化には適していますが、制御エンジニアは、システムレベル設計およびソフトウェア開発への適合性の高いモデルを必要としています。

Simulink で BMS アルゴリズムを開発する場合、等価回路を使用してバッテリーセルの熱電動作をシミュレーションできます。通常、等価回路は、電圧源、直列抵抗、並列に接続した 1 つ以上の抵抗器とコンデンサのペアで構成されます。電圧源は開回路電圧を提供します。一方、他のコンポーネントは、セルの内部抵抗と時間依存の動作をモデル化します。一般的に、これらの等価回路の素子は、温度および充電状態 (SOC) に依存します。これらの依存関係は、各バッテリーの化学特性に固有のものであるため、コントローラーの設計対象と同じタイプのバッテリーセルに対して実行された測定を使用して判別する必要があります。Simulink および MATLAB による最適化を使用すると、実験データを使用したモデル相関を介して等価回路をパラメーター化することができます。

現実的なバッテリーシステムのシミュレーションを行うには、バッテリー パック モデルのほかに、バッテリーシステムを電源および負荷に接続する回路コンポーネントの正確なモデルが必要です。Simulink のアドオン製品である Simscape Electrical には、セルバランス用のアナログ フロント エンドなど、完全なバッテリーシステム回路の組み立てに必要なアクティブとパッシブの電気コンポーネントの包括的なライブラリが用意されています。充電ソースは、太陽光発電 (PV) システムなどの DC 電源または整流される AC 電源で構成できます。

Simulink および Simscape を使用したシステムレベルのシミュレーションにより、バッテリーの周囲に高度な充電ソースを構成し、さまざまな動作範囲および故障状態でバッテリーシステムの妥当性を確認できます。バッテリーパックの負荷も同様にモデル化してシミュレーションできます。たとえば、電気自動車 (EV) でインバーターを介してバッテリーパックを永久磁石同期モーター (PMSM) に接続できます。シミュレーションを使用して、ドライブサイクルによって EV の動作を変更し、動作状態を変化させながら BMS の有効性を評価できます。

デスクトップ シミュレーションをテスト手順に組み込むと、考えられるすべてのロジックおよび閉ループ制御の分岐に沿ってバッテリーシステムを稼働させるテストケースを作成して実行できます。このレベルのカバレッジは、ハードウェアを使用してテストする場合には、まれにしか得られません。この手法では、シミュレーション モデルは、バッテリーシステムの設計とテストを推進する実行可能な仕様の役割を果たします。Simulink では、以下を可能にする各種機能を使用したデスクトップ シミュレーションでのテストをサポートしています。

• 元の仕様へのトレーサビリティを備えた形で、制限、許容誤差、論理チェック、時間条件などの要件をモデルに組み込む
• シミュレーション ベースのテストの複雑なシーケンスを構成して、機能テスト、ベースラインテスト、等価性テスト、および back-to-back テストを実行する
• 判定、条件、改良条件判定カバレッジ (MC/DC) などの業界標準のメトリクスおよび関係演算子の境界カバレッジを追跡する
• 完全なモデルカバレッジおよびカスタム オブジェクティブを達成するためのテスト入力を生成する
• 形式的手法を使用して、整数オーバーフロー、デッドロジック、およびゼロ除算につながる隠れた設計エラーを特定する

開発中のバッテリーシステムで安全性の要件を満たす必要がある場合は、IEC 61508、IEC 61851、ISO^® 26262 などの規格に準拠したソフトウェア開発プロセスに、形式的手法に基づいたテストを統合できます。

ラピッド プロトタイピングと HIL テストの両方が含まれるリアルタイム シミュレーションにより、パワー エレクトロニクス制御のエンジニアは、BMS 設計がどのようにハードウェアで実行されるのかに関して、より多くの洞察を得られます。RP と HIL の目的はともに、設計全体のうちの 1 つの側面 (RP では BMS コントローラー、HIL ではバッテリーシステムのバランス) をハードウェアでエミュレートすることです。リアルタイム シミュレーションには、BMS 設計におけるいくつかの大きなメリットがあり、以下を行うことができます。

• RP を実行することで、最終的なコントローラー ハードウェアの選択前にアルゴリズムの妥当性確認を開始する。
• リアルタイムのテストシステムの柔軟性を利用して、迅速な設計の反復およびテストを実現する。
• バッテリーシステムのプロトタイプ ハードウェアを入手する前に、HIL テストを実行する。
• RP テストと HIL テストを組み合わせて、実際のハードウェアを使用した場合には困難であるか、コストがかかるか、損傷が生じる可能性があるテストケースに対して BMS アルゴリズムを実行する。

バッテリーシステムのハードウェア プロトタイプの構築と変更には多大な労力がかかる可能性があり、また多くの場合、ハードウェア プロトタイプの修理はコストが高くなるため、バッテリーパックが動作する電気システムに対するこうしたプロトタイプのテストが常に実行可能であるとは限りません。このような制限を考慮すると、小さな設計上の変更でも開発スケジュールに影響が出かねません。また、開発チームは以前の設計から大幅に離れるのはリスクが高すぎると考えるため、BMS 設計の進行は遅くなりがちです。

Simulink を使用すれば、バッテリーシステム、およびバッテリーシステムが含まれるより大きなシステム (供給と負荷を含む) 内のハードウェアのモデルから C/C++ および HDL コードを生成できます。このコードをリアルタイムのコンピューターに展開すると、バッテリー システム プロトタイプでコントローラーをテストする前に、コントローラーのコードに対してハードウェアのリアルタイム シミュレーションを実行できます。これにより、高価で置き換えるのが困難なプロトタイプ ハードウェアに損傷を生じさせることなく、制御設計エラーを事前に検出して修正できます。また、コンポーネントのサイズ設定の誤りなど、ハードウェア設計エラーも検出できます。

Speedgoat ターゲット ハードウェアなど、HIL リアルタイムシステムの多くは、バッテリー エミュレーターが組み込まれています。これにより、ポータブルバッテリー電源をエミュレートしたり、電気自動車のバッテリースタックをエミュレートしたり、電流を流して充電中のバッテリーをシミュレーションしたりすることができます。

デスクトップ シミュレーション、RP、HIL、および PIL のシミュレーションのいずれを使用しても、BMS 向けの制御アルゴリズムの検証と妥当性確認を行えます。Simulink では、その同じアルゴリズムを量産可能なコードの生成の基礎として使用できます。マイクロコントローラーへの実装用に最適化された安定した C/C++ コードを生成することも、FPGA プログラミングまたは ASIC 実装用の論理合成可能な HDL コードを生成することもできます。自動コード生成を利用することで、手動によるアルゴリズム変換エラーがなくなり、Simulink で妥当性を確認したアルゴリズムと数値的に等価な C/C++ および HDL コードが生成されます。起こりうるすべての動作状態および故障状態に対して制御アルゴリズムをシミュレーションすることで、状態を網羅的にはテストできない場合でも、生成されたコードによって実際のシステムでも同じ状態が処理される信頼性が向上します。後のハードウェアテストでアルゴリズムの変更が必要であると示された場合は、モデルのアルゴリズムを変更し、シミュレーション テスト ケースを再実行して変更の正確性を検証し、更新された新しいコードを生成するだけで済みます。生成された C/C++ および HDL コードはすべて完全に移植可能で、さまざまなオプションで最適化でき、Simulink モデルとの間で双方向の追跡が可能です。