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NEDOの熱発電プロジェクト「新エネルギー等のシーズ発掘・事業化に向けた技術研究開発事業(フェーズB)」に共同研究者として採択されました.劣悪な環境におけるBMSに関して解明していきます.(2023.1)
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ヒステリシスを有するリン酸鉄正極リチウムイオン蓄電池に対する高精度充電率推定の有効手法に関して
電子情報通信学会NLP研究会(函館)にて発表しました.(2023.1)
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コロナ社より「スマートグリッドと蓄電技術」が発刊となりました.福井、有馬(著)リチウムイオン蓄電池のモデル化と最適制御および管理,活用技術を中心にわかりやすく解説しました.(2022.1)
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リカレントニューラルネットワークを用いて、蓄電池充電状態の推定を行う方法「蓄電池充電状態推定のためのリカレントニューラルネットワーク適用実験と評価」を電子情報通信学会回路とシステム研究会
(Online) にて発表しました.(2021.1)
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リカレントニューラルネットワーク(時系列データに対する深層学習)を用いて、蓄電池の内部状態の推定を行う方法「An RNN
approach for lithium-ion battery internal impedance estimation」をIEEE
TENCON (Online) にて発表しました.状態推定の高精度化と高安定化を目指します.(2020.11)
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電池討論会にて蓄電池の内部抵抗を高精度に推定する方法「逐次最小二乗法を用いたリチウムイオン蓄電池のワールブルグインピーダンス同定手法の一検討」を発表しました.この方法により、電池の実使用状態において常時状態計測が実現します.(2020.11)
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スマートエナジー研究所の中村良道様をお招きし、「ブロックチェーンの技術を次世代型EMS開発に活用する
~デジタル化が実現するエネルギーの真の地産地消~」について語っていただきました.VPPに興味のある複数の研究室からも参加があり大盛況でした.(2019.12)