バッテリー マネジメント システムが重要な理由

バッテリー マネジメント システムは、バッテリーの安全性、効率性、寿命に直接影響し、さらにはシステムの全体的な性能と信頼性にも影響します。バッテリー マネジメント システムの主な影響は次のとおりです。

• 安全性:
  • 過充電と過放電の防止: バッテリー マネジメント システムは、バッテリーパック内の各セルが安全な電圧制限内に保たれるようにして、熱暴走やセルの早期劣化につながる状況を防ぎます。
  • 電圧と温度の監視: BMS はバッテリーセルの電圧と温度を継続的に監視し、安全性に関する潜在的な問題を早期に警告します。
• バッテリー寿命の延長:
  • 負荷のかかる状態の防止: バッテリー マネジメント システムは、バッテリーを最適な動作状態に保つことで、早期劣化につながる可能性のある負荷を防止します。
• パフォーマンスの最適化:
  • 動作状態の最適化: バッテリー マネジメント システムは、温度や負荷管理などのパラメーターを監視および調整することで、バッテリーが効率的に動作するようにし、可能な限り最高のパフォーマンスを実現します。
  • 充電状態 (SOC) と健全性状態 (SOH) の推定: BMS はバッテリーの SOC と SOH を計算して報告します。SOC と SOH はそれぞれ、利用可能なエネルギーと、バッテリーの全体的な健全性を把握するうえで重要です。
  • セルバランス: 時間の経過とともに、バッテリーパック内のセルのバランスが崩れ、一部のセルの充電レベルが他のセルよりも高くなったり低くなったりする場合があります。BMS により、各セルが均等に充電および放電されるようにしてセルのバランスをとることで、バッテリー駆動時間を最大化できます。
• コスト削減:
  • メンテナンスコストの削減: バッテリー マネジメント システムは、継続的な監視と管理によってバッテリーの寿命を延ばして損傷を防ぐことで、メンテナンスと交換のコストを削減できます。
  • エネルギー利用率の最大化: 効率的なセルバランスにより、BMS は使用可能な蓄積エネルギーを最大化し、システムのコスト効率を高めます。
• 準拠と統合:
  • 再生可能エネルギーシステムとの統合: バッテリー マネジメント システムは、エネルギーの貯蔵と放出を管理することにより、ソーラーパネルや風力タービンなどの再生可能エネルギーシステムとバッテリーを統合するために不可欠です。
  • 規制への準拠: 多くの場合、BMS の導入は、特に EV や大規模なエネルギー貯蔵システムにおいて、安全性と効率性の基準に関する規制要件になっています。

バッテリー マネジメント システムの仕組み

バッテリー マネジメント システムの主な機能は、監視、状態推定、セルバランス、電力マネジメント、熱マネジメント、保護、通信です。

監視

バッテリー マネジメント システムは、バッテリーが安全動作領域内で動作するように電圧、電流、温度を監視します。

状態推定

バッテリー マネジメント システムの主な機能の 1 つは、状態の推定です。これには、充電状態 (SOC)、健全性状態 (SOH)、エネルギー状態 (SOE)、電力状態 (SOP) の推定が含まれます。SOC は、バッテリーにどれだけの充電量が残っているかを示す正規化された量であり、特定の時点でセルから抽出可能な最大充電量と総充電容量との間の比率として定義されます。SOC を推定する方法は、単純な電流積分 (クーロン カウンティング) や電圧監視から、カルマンフィルターやニューラル ネットワークのような高度なモデルベースおよびデータ駆動型の手法まで多岐にわたります。

SOH とは、寿命開始時 (BOL) の性能に対するバッテリーの全体的な健康状態 (内部抵抗と容量) のことです。SOH の定義は、SOC の定義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。SOH は容量や内部抵抗に基づいて定義できるため、各組織にはバッテリー マネジメント システムで SOH 推定を定量化するための独自の手法が存在する可能性があります。このため、汎用的な既製のソリューションを作成することは望ましくありません。Simscape Battery™ を使用すれば、バッテリー マネジメント システムの実装の際に、バッテリーの健全性に関する組織固有の解釈に沿うカスタムの 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。

セルバランス

時間の経過とともに、製造、使用、または温度条件のばらつきにより、バッテリーパック内の個々のセルが異なる充電レベルを示すことがあります。バッテリー マネジメント システムは、すべてのセルが同じ充電レベルになるようにセル間の充電バランスを調整し、バッテリーの容量と寿命を最大化します。セルバランスの一般的な 2 つの手法は、パッシブバランスとアクティブバランスです。

パッシブバランス

バッテリー マネジメント システムは、ブリーディング抵抗を使用して高 SOC セルから電荷を排出します。この場合、エネルギーは熱として放散されます。Simscape Battery では、バッテリーパックに組み込まれたパッシブバランス回路と、バッテリー マネジメント システムの外部バランス戦略の両方を持つことができます。

パッシブ バランス アルゴリズムを使用して、2 つのセルを直列に接続した結果の SOC をプロットできます。

Simscape Battery では、Passive Balancing Interface ブロックを使用して、バッテリー エミュレーションのハードウェアインザループ (HIL) システム上のバッテリー マネジメント システムでパッシブ セル バランス アルゴリズムをテストできます。

アクティブバランス

バッテリー マネジメント システムは、コンデンサやインダクタなどのデバイスを使用して、高 SOC セルから低 SOC セルに電荷を移動させます。この場合、エネルギーはバッテリーパック内の異なるセル内で移動します。

電力マネジメント

バッテリー マネジメント システムは、バッテリーパックへの電力潮流とバッテリーパックからの電力潮流を監視および制御します。充電中、BMS が過電流と過電圧を防止します。定電流定電圧 (CC-CV) アルゴリズムは、バッテリー マネジメント システムで使用される一般的なバッテリー充電手法です。定電流充電フェーズでは、充電電流は一定に保たれ、バッテリー電圧は徐々に上昇します。定電圧充電フェーズでは、充電電圧は一定に保たれ、バッテリー電流は徐々に減少します。

熱マネジメント

バッテリーの温度管理は非常に重要です。高温になるとバッテリーの寿命が著しく短くなり、低温になると使用可能な容量とエネルギーが低下し、バッテリーの充電速度にも影響するためです。温度を安全な範囲内に保つためにヒーターやクーラーを作動させることは、バッテリー マネジメント システムにとって重要です。Simscape Battery を使用すると、セルの温度を監視して冷却を有効にしながら、バッテリー モジュール アセンブリの充放電サイクルをモデル化できます。

バッテリーセルは異なる温度で開始します。Battery Coolant Control ブロックはセル温度を監視し、バッテリーセルが限界温度を超えるとモジュールアセンブリの冷却を開始します。セル温度がしきい値を下回ると、Battery Coolant Control ブロックはクーラントフローを停止します。

Simscape Battery では、組み込みのブロックを使用して、バッテリークーラント制御やバッテリーヒーター制御などのバッテリー熱マネジメント制御アルゴリズムを構築できます。

保護

バッテリー マネジメント システムには、過充電、過放電、過電流、過熱など、バッテリーに悪影響を及ぼす可能性のある状態に対するセーフガードが用意されています。こういった状態を回避することは、バッテリーセルの損傷を防ぎ、ユーザーの安全を確保するうえで非常に重要です。

Simscape Battery には、バッテリー マネジメント システムの設計のためのバッテリー保護アルゴリズムがいくつか組み込まれています。

• Battery Cell Contact Monitoring: バッテリーセル接触の監視
• Battery Current Monitoring: バッテリー電流の監視
• Battery Temperature Monitoring: バッテリー温度の監視
• Battery Voltage Monitoring: バッテリー電圧の監視
• Fault Qualification: 故障判定アルゴリズム

バッテリー マネジメント システムで Battery Cell Contact Monitoring ブロックを使用すると、並列セルアセンブリ電圧に基づいて切断されたセルを検出できます。

バッテリー マネジメント システムに組み込まれた保護ブロックを使用して、バッテリーの電流と温度を監視し、下限温度と上限温度エラーおよび過電流エラーを検出できます (Simscape Battery の例を参照)。

通信

バッテリー マネジメント システムは外部のデバイスやシステムと通信することで、バッテリーの状態に関するリアルタイム情報を提供し、エネルギー管理の指示を受け取ります。

上記の主な機能を実行することにより、適切に設計されたバッテリー マネジメント システムは、さまざまな充放電や環境の条件下で最大の性能、安全な動作、および最適な寿命を確保します。

Simulink と Simscape Battery によるバッテリー マネジメント システムの設計

Simulink^® と Simscape Battery を使用すると、エンジニアは以下を行ってバッテリー マネジメント システムを設計およびシミュレーションすることができます。

• Battery Builder アプリまたは Simscape Battery の MATLAB^® API を使用したバッテリーパックのモデル化
• セルの化学的性質の正確な表現のためのテストデータを使用したバッテリーセル等価回路モデル要素の特性評価
• Simscape Battery に組み込まれた BMS 制御ブロックを使用したバッテリー マネジメント システム制御アルゴリズムの開発
• 閉ループ デスクトップ シミュレーション、ソフトウェアインザループ (SIL) シミュレーション、プロセッサインザループ (PIL) シミュレーション、ハードウェアインザループ (HIL) シミュレーションを使用した BMS アルゴリズムのテスト
• バッテリーシステムの故障のモデル化とシミュレーション
• パックと制御装置を接続するパワー エレクトロニクス回路の設計
• 監視ロジックと故障検出ロジックの閉ループ制御アルゴリズムの開発
• 要件の管理、システム アーキテクチャと機能の作成

Simulink と Simscape Battery を使用することで、ハードウェアテストにコミットする前に、さまざまな動作状態や故障状態で BMS を動作させることができます。Simulink モデルから C コードを生成して制御アルゴリズムを展開し、システムまたはマイクロコントローラーのラピッド プロトタイピングを行うことができます。

Simulink は、バッテリーと電子部品のモデルからコードを生成するため、HIL テスト用のリアルタイム シミュレーションを実行して、ハードウェアの実装前に BMS の妥当性を確認できます。

Simscape Battery による SOC 推定

正確なバッテリーモデルは、バッテリー マネジメント システムにおけるモデルベースの SOC 推定アルゴリズムの開発に不可欠です。開回路電圧 (OCV) 測定や電流積分 (クーロン カウンティング) など、バッテリー マネジメント システムにおける従来の SOC 推定手法は、実装が容易で、場合によっては十分な正確性が得られます。ただし、OCV ベースの手法では、OCV 測定に先立ち、長時間の休止期間を設ける必要があります。クーロン カウンティングには、初期化がうまくいかず、電流測定ノイズが蓄積されるという問題があります。拡張カルマンフィルター (EKF) 手法とアンセンテッド カルマン フィルター (UKF) 手法は、現実世界での BMS の実装において、妥当な計算量で正確な結果が得られることが実証されています。

Simscape Battery には BMS 開発のためにいくつかの SOC 推定器が用意されています。

• SOC Estimator (Adaptive Kalman Filter): 適応型カルマンフィルターによる充電状態と端子抵抗の推定器
• SOC Estimator (Adaptive Kalman Filter, Variable Capacity): 適応型カルマンフィルターと可変容量による充電状態と端子抵抗の推定器
• SOC Estimator (Coulomb Counting): クーロン カウンティングによる充電状態の推定器
• SOC Estimator (Coulomb Counting, Variable Capacity): クーロン カウンティングと可変容量による充電状態の推定器
• SOC Estimator (Kalman Filter): カルマンフィルターによる充電状態の推定器
• SOC Estimator (Kalman Filter, Variable Capacity): カルマンフィルターと可変容量による充電状態の推定器

カルマンフィルター SOC 推定器と比較して、適応型カルマンフィルター SOC 推定器には、追加の状態として端子抵抗が含まれています。適応型カルマンフィルター SOC 推定器とカルマンフィルター SOC 推定器にはともに、SOC 推定用のオブザーバーを開発するための EKF または UKF を選択するオプションがあります。バッテリー マネジメント システムのこのようなオブザーバーには通常、BMS によってセルで測定された電流と電圧を入力として使用する、目的の非線形システム (バッテリー) のモデル、および 2 ステップの予測/補正プロセスに基づいてシステムの内部状態 (特に SOC) を計算する再帰的アルゴリズムが含まれています。

ディープラーニング ネットワークを使用した SOC 推定

バッテリー マネジメント システムは、カルマンフィルターの代わりにニューラル ネットワークのようなデータ駆動型の手法を使用して SOC を推定できます。この手法は、バッテリーやその非線形動作に関する広範な情報を必要としません。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。射影を使用してニューラル ネットワークを圧縮できます。これは、CPU 上で実行する場合や、またはライブラリを使用しない C コードまたは C++ コード生成を使用して BMS 組み込みハードウェアに展開する場合に、より高速なフォワードパスを示します。

Simscape Battery による SOH 推定

バッテリー マネジメント システムにおいて、バッテリーの健全性状態を推定することは重要です。製造時に性能仕様を満たしているバッテリーも含め、バッテリーはすべて、カレンダー経年劣化とサイクル経年劣化のため、時間とともに劣化して、容量が徐々に低下し、内部抵抗が増加します。後者はバッテリー マネジメント システムでは短時間の測定によって比較的簡単に推定できますが、前者を正確に計算するにはフル充電または放電への偏位が必要です。しかし、これは常に実践的とは限りません。

この課題から、バッテリー マネジメント システムにおける SOH 推定、および状態に加えてバッテリーのパラメーターを組み込むように拡張された適応型カルマンフィルターの定式化への関心が高まっています。瞬時の内部抵抗を正確に推定できると、バッテリー マネジメント システムでの電力制限の設定に非常に有益です。

Simscape Battery には、バッテリー マネジメント システムでバッテリー容量を推定するための組み込みの SOH 推定器が用意されています。

• Battery Capacity Estimator (Kalman Filter): カルマンフィルターによるバッテリー容量推定器
• Battery Capacity Estimator (Least Squares): 最小二乗法アルゴリズムを使用したバッテリー容量推定器
• Battery Capacity Estimator (Least Squares, Variable Weights): 最小二乗法アルゴリズムと可変重みを使用したバッテリー容量推定器
• SOH Estimator: 健全性状態推定器
• SOH Estimator (Capacity-Based): 容量劣化に基づく健全性状態推定器

バッテリーの急速充電

現代の技術ユーザーは、デバイスが高速かつ効率的に充電されることを期待しています。バッテリーの急速充電は、電源コンセントにつないでおく時間を最小限に抑え、ユーザーは長時間中断することなく素早く活動を再開できるため、電気自動車にとって特に重要です。

Simulink と Simscape Battery を使用すると、Battery CC-CV ブロックなどの組み込みのブロックを変更し、多段定電流定電圧急速充電プロトコルを組み込むことで、バッテリー マネジメント システムでバッテリー急速充電アルゴリズムを開発できます。バッテリー内部の電気化学プロセスを明示的にモデル化した Battery Single Particle ブロックでは、リチウムめっきとバッテリーの劣化を最小限に抑える制約内で急速充電電流を最適化するためのプラットフォームを提供しています。