バッテリーのモデリング

バッテリーのモデリングとは?

バッテリーのモデルは、バッテリー電力システムの設計において必要不可欠なツールになっています。バッテリーの特性評価、充電状態 (SOC) と劣化状態 (SOH) の推定、アルゴリズム開発、システムレベルの最適化、およびバッテリー管理システム設計のリアルタイム シミュレーションなどにそれらが使用されています。

等価回路に基づくバッテリーのモデルは比較的単純なため、システムレベルの開発と制御の適用に適しています。等価回路を使用してバッテリーの熱電気挙動をモデリングし、最適化によりモデルと実験的計測をつなぐ相関手法で、非線形要素をパラメーター化することができます。

3 つの異なった時定数、内部抵抗、および開回路の機能を持ったバッテリーの等価回路。

三つの異なった時定数、内部抵抗、および開回路特性を持ったバッテリーの等価回路。

バッテリーの特性評価

正確なバッテリーモデルを開発する最初の手順は、バッテリーの非線形挙動と、温度、SOC、SOH、および電流への依存関係を反映する等価回路を構築してパラメーター調整することになります。これらの依存関係は各バッテリーの化学的性質に固有で、設計されたコントローラーのものと全く同じタイプのバッテリーセルで実施された試験計測値を使用して決定される必要があります。サンプルのバッテリーモデルは MATLAB Central でダウンロードできます。

NMC リチウムイオン電池のパルス電流 (中) 放電に対する電圧反応 (上)、および結果の SOC (下)。

NMC リチウムイオン電池のパルス電流 (中) 放電に対する電圧反応 (上)、および結果の SOC (下)。

SOC 推定

バッテリーモデルの一般的な使用法の 1 つに、SOC 推定のためのアルゴリズム開発があります。開回路電圧 (OCV) 測定と電流積算 (クーロン カウンティング) により、SOC の妥当な推定ができます。しかし、平坦な OCV-SOC 放電シグネチャを持つ最新のバッテリーの化学的性質での SOC の推定には、カルマンフィルターなど、異なった手法を使用する必要があります。

劣化

バッテリーは寿命および充放電サイクルのため、徐々に損失する容量や内部抵抗の増大を示しながら時間と共に劣化します。バッテリー管理システム (BMS) は、バッテリーの効率的な制御のため、これらの変化に適応する必要があります。このバッテリー モデルを用いて劣化を考慮した BMS を開発することができます。

リチウムイオン バッテリーの段階的劣化。

開回路電圧 (Em)の変化を最小にする、内部抵抗の増大 (R0) と時定数変化 (τ1、τ2、τ3) で表現されるリチウムイオン バッテリーの段階的劣化。

リアルタイム シミュレーション

BMS のハードウェアインザループ テストも、バッテリー モデルの一般的な使用法の 1 つです。システムレベルの設計のため構築されたバッテリー モデルは、リアルタイム シミュレーションで再利用することができます。

バッテリー モデルの詳細については、MATLAB®Simulink® 製品を扱った、以下のサンプル、Web セミナー、および会議論文を参照してください。


使用例および使い方

論文

ユーザー事例

記事

参考: パワー エレクトロニクス制御設計, パワー エレクトロニクスのシミュレーション, 磁界方向制御, BLDC モーター制御, バッテリー管理システム (BMS), モーターのモデリング, 力率の補正, バッテリー充電状態

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