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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（時系列データに対する深層学習の一種）を用いて、蓄電池内部状態の推定を行う方法の研究を進め学会発表を行いました．逐次最小二乗法やカルマンフィルタと組み合わせて状態推定の高精度化と高安定化を目指します．(2021.1)
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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．この技術により、蓄電池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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スズキ財団の令和元年度一般科学技術研究助成に「
電気自動車用リチウムイオン蓄電池リサイクルのための残価値評価技術の開発」が採択されました．リチウムイオン蓄電池の安全指標の数値化などに取り組みます．(2019.12)
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京都で開催の電池討論会にて、交流インピーダンス常時測定機能を有する新型の機器組込型ＢＭＳ（Battery Management
System）の発表をしました．本成果は企業との共同研究によるものです．同内容は、日経新聞（一般紙）電子版、日刊工業新聞、化学工業日報、電波新聞他にプレス発表され注目を受けました．（2019.11）
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ベルリンで開催の
IEEE International Conference on Consumer Electronics, ICCE-Berlin
にて、蓄電池運用最適化のためのクラウドバッテリーシステムを発表しました．
ヨーロッパは再生エネルギー活用への意識も高く、そのような中で今後のネットワーク化された蓄電池の有効活用方法に関して有意義なディスカッションを行うことができました．（2019.9）
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ラスベガスにて開催の世界最大の家電ショーCESでは、自動運転車とその社会活用が注目されていました．我々は、併設の国際学会 IEEE
International Conference on Consumer Electronics にて、
多端末を同時かつ効率的に充電可能なIoT向け無線給電システムを発表しました．(2019.1)
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ボルドー開催の国際学会ICECSにて、EVのモデル化と走行最適化に関する発表を行いました．
モーターモデルはトルクと回転速度、効率の関係で表現し実計測結果をシミュレーションに反映させます．車体に対する空力やタイヤの摩擦抵抗、走行路の勾配や路面状況なども考慮し、最適なモーター選択と電池への負荷を考慮した最適電流条件を求める方法を示しました．(2018.12)
