パラメータ依存状態空間モデルに基づく蓄電池のSoC 推定

摘要

環境問題やエネルギー問題への関心が高まる中，近年関心が高まりつつある充電池が新エネルギー源として注目されている. リチウムイオン蓄電池は他の蓄電池に比べて，高い電圧とエネルギー密度を持ち様々な電子機器に用いられている．しかしながら， 蓄電池には， 過放電， 過充電といった蓄電池の劣化に大きく影響する状態がある[1]. このような蓄電池の劣化を避けるために考えられるのが， 蓄電池の充電率（State of Charge，SoC) を正確に推定することである.SoC を正確に推定する際に問題となるのが， 蓄電池の内部パラメータである. 蓄電池の内部パラメータは，充電率と温度に依存するので，SoC を正確に推定するにはこれらを考慮したモデルを用いなければならない．内部パラメータを考慮したパラメータ依存状態空間モデルに基づくオブザーバ設計は，ゲインスケジュール制御法や，LPV(linear parameter varying) 制御法が知られている[2，3]．本稿では， 蓄電池の内部パラメータを時変パラメータとして考えた拡張カルマンフィルタの推定アルゴリズムを提案し実装する.