栄養と食品科学ジャーナル
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概要

低電力リチウムイオン電池とコンデンサ/スーパーコンデンサの充電状態を正確に推定するための正確で精密なグレーボックスモデル

カマル・ナヴィド

再生可能エネルギー源によって生成される電力の変動性により、需要と供給の大きな不一致が生じます。この不均衡を抑制するために、バッテリーとスーパーキャパシターで構成されるエネルギー貯蔵システムが広く採用されています。しかし、動作条件が多様であるため、エネルギー貯蔵システムの性能予測には非常に複雑な作業が必要となり、容量利用の問題につながります。本稿では、動的条件下でのリチウムイオンバッテリーとキャパシター/スーパーキャパシターの性能を正確に予測し、貯蔵容量を最大限に活用することを目指します。MATLAB では、常微分方程式によって支配される化学的および電気的エネルギーの転送/相互作用を伴うグレーボックスモデリング手法が開発されています。モデルパラメーターは、回帰手法を使用して実験データから抽出されます。バッテリーの充電状態 (SoC) は、拡張カルマン推定量、アンセンテッドカルマン推定量を使用して予測されます。モデルは、最終的に負荷プロファイルテストを通じて検証されます。パフォーマンスに基づいて、拡張カルマン推定器は、一次の非線形性を持つ開発されたモデル（SoC などの内部状態の追跡）に対して大きな競争力があることを示しています。