BMS(バッテリーマネジメントシステム)の先進アルゴリズム開発

概要

・機械学習によるバッテリー劣化モデリング
線形回帰、決定木、ニューラルネットワークのような統計・機械学習手法を用いて、データからバッテリー容量の劣化を予測するモデリングの方法をご紹介します。
・非線形カルマンフィルターによるSOC推定
測定データと非線形なバッテリーモデルを融合し、より精度の高いSOC(充電率)の推定を目指します。拡張カルマンフィルター(EKF)やアンセンテッドカルマンフィルター(UKF)を用いた非線形システムの状態推定の例をご紹介します。

プレゼンテーション 30分と、ライブQ&A 15分で、約45分の内容を予定しております。

対象製品

満席につき受付終了