Simscapeとバッテリー計測データ​を活用したモデリングソリューション

version 3.0 (2.74 MB) by Toshinobu Shintai
リチウムイオンバッテリーの各種設計方法について具体的な設計方法を紹介します。 1. 等価回路モデリングとパラメータ推定 2. バッテリーパックのモデリング 3. セルバランス制御の設計とコード生成 4. 機械学習、深層学習を用いたバッテリー残寿命推推定とアルゴリズムの実装

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Updated 21 Sep 2022

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Simscapeとバッテリー計測データを活用したモデリングソリューション

本サンプルモデルでは、リチウムイオンバッテリーの各種設計方法について、具体的な設計方法を紹介する。

  • 等価回路モデリングとパラメータ推定
  • バッテリーパックのモデリング
  • セルバランス制御の設計とコード生成
  • 機械学習、深層学習を用いたバッテリー残寿命推定とアルゴリズムの実装

モデルをダウンロード、もしくはクローンした後、最初に「Battery_modeling_in_simscape.prj」をダブルクリックしてプロジェクトを起動すること。

必要なツールボックス

本モデルでは、以下のツールボックスを利用する。ただし、インストールしていなくても、モデルを実行せず閲覧するだけであれば可能である。また、例題によっては使わないツールボックスもある。

  • MATLAB®
  • Simulink®
  • Simulink Test™
  • Simscape™, Simscape Electrical™
  • Simulink Design Optimization™
  • Optimization Toolbox™
  • Statistics and Machine Learning Toolbox™
  • Deep Learning Toolbox™
  • MATLAB® Coder™, Simulink® Coder™, Embedded Coder®

必要なサポートパッケージ

  • MATLAB Coder Interface for Deep Learning Libraries

目次

パラメータ推定

バッテリー等価回路のパラメーター推定

バッテリーパック

バッテリーセル96直列のバッテリーパックモデリング

バッテリーパックとPMSMモーター制御

バッテリーパックとPMSMモーター制御を統合したシミュレーションの高速化

セルバランス制御

バッテリーパック充電時におけるパッシブバランス制御

残寿命予測

機械学習を用いたバッテリー サイクル寿命の予測

深層学習を用いたバッテリー サイクル寿命の予測

応用編

バッテリーマネジメントシステム

以下のデモモデルでは、バッテリーマネジメントシステム(BMS)のモデルベースデザインを行う方法を示している。Simulink Test を使ったテストケースの活用、Requirements Toolbox™ を使った要件の関連付けなどの応用的な手法も紹介されている。

Design and Test Lithium Ion Battery Management Algorithms

バッテリーパック ROM (Reduced Order Model)

バッテリーパックの電気と熱の振る舞いを3次元的に表現したい場合は、以下のデモモデルを参考にすること。3D CAEツールでバッテリーパックを作成し、その後ROMを作成し、Simscape Electrical と連携して実行する例を紹介している。

Battery pack Simulink model with Q-Bat and Simscape

過去バージョン

過去のバージョンのファイル一式は、以下から得ることができる。ただし、過去のモデルには、古い時期に作成したサンプルしか含まれていないことに注意すること。

GitHubからクローンしている場合には、以下の該当バージョンに戻すことで、過去バージョンファイルを得ることができる。

R2022a: v2.1.2

R2021b: v1.2

Copyright 2022 The MathWorks, Inc.

Cite As

Toshinobu Shintai (2022). Simscapeとバッテリー計測データを活用したモデリングソリューション (https://github.com/mathworks/battery-modeling-solutions-with-simscape-and-measured-data/releases/tag/v3.0), GitHub. Retrieved .

MATLAB Release Compatibility
Created with R2022b
Compatible with R2021b to R2022b
Platform Compatibility
Windows macOS Linux
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