あらゆる条件下で精度を維持するBMS開発

充電状態は直接測定できる量ではありません。センサーが読み取るのは電圧、電流、温度です。BMSはこれらの読み取り値とセルのモデルから充電量を推定します。電圧は負荷、温度、劣化によっても変化するため、推定値はずれが生じます。誤差が1%増えるごとに、下限では使用可能な航続距離が、上限では安全マージンが失われます。物理ベースのシミュレーションが重要な理由はここにあります。シミュレーションによってBMSアルゴリズムを改善し、セルをより有効に活用できます。

主に4つの要因があります。推定器の基となるセルモデルの品質、センサー誤差、開回路電圧曲線の形状、そしてセルの劣化です。電圧曲線が平坦な場合、わずかなセンサー誤差が大きな充電状態の誤差につながります。低温や大電流は、動作点をキャリブレーション点からずらします。これらの問題にはそれぞれ解決策があり、物理ベースのシミュレーションを用いて開発されます。

Software-in-the-Loopを活用してください。BMSコードはセルのプラントモデルに対して動作し、自動化されたルーティンがコールドスタート、大電流パルス、劣化セルなどのシナリオを再現します。Batemo Cell Modelsは数秒で実行できるため、1日に数千ものシナリオを実行することが可能です。Hardware-in-the-Loopおよびベンチテストにより、十分なストレステストを経た設計を最終確認します。

構造が誤ったプラントモデルは、そのエラーをBMSのエラーに転化させます。物理ベースのモデルは、セル内部の電気的・熱的・物理的プロセスを記述します。ルックアップテーブルや近似回路がずれを生じやすい低温・大電流・劣化条件下でも、有効性を維持します。推定器は自身のトレーニングデータではなく、物理モデルに対して検証されます。

はい。Batemo Cell Dataには各Batemo Cell Modelの基となる測定データが収録されています。定電流、パルス、動作範囲全体にわたるパワープロファイルが含まれており、セルを自分でテストすることなく、モデルと測定データを並べて推定器を検証できます。ほとんどの開発作業では、検証済みモデルだけで十分です。また、Batemo Cell ModelはBMSモデルのパラメータ化テストを仮想的に実行できるため、より高品質なBMSモデルを迅速に構築できます。

検証済み198セルにおいて、モデル偏差の中央値は0.8 %であり、検証実験に対して測定されています。これは推定器自体の精度ではなく、推定器が検証される基準の精度です。Batemoはモデルに保証を付けています。より精度の高い電池セルモデルをご提示いただければ、代金を返金いたします。すべてのモデルの精度はこのウェブサイトの各セルページで公開しており、すべてのモデルについて検証条件下での精度を詳細に示すExcelレポートを提供しています。