バッテリマネジメントとSOC推定

Report Overview

当レポートはネオテクノロジーの『ダイナミックマップ』シリーズに属するレポートです。ダイナミックマップの詳細についてはこちらをご高覧ください。

当レポートについて

SOCは二次電池の充電状態に関する指標です。現在はリチウムイオン電池が二次電池として主流となっていますが、同じ体積で電池容量を大きくできる全固体電池も実用化が目前となっています。しかし、例えば石油に代表されるような液体燃料と違って、バッテリーは蓄えられている電気が目には見えないため、残量の把握が困難な指標の一つとなっています。このため、バッテリーの残量を取得することは、製品の使い勝手を向上させる技術として重要であり、今後その重要性は増してくると思われます。

本書では二次電池のSOCを推定するために必要となる計測フローや、取得すべきパラメータなど、SOC推定技術について調査しました。

■調査対象技術

本書では、SOCを推定するために、どのようなパラメータ(例えば電流、電圧、電池使用時間など)を取得すればよいか、また、計測のフローや演算方法など、SOCの推定に関連する記載のある特許情報を調査対象としました。 ただし、バッテリーの使い方（効率よく使う制御方法など）や、バッテリーの充電方法などは対象とはしていません（明らかなノイズ情報は対象外としています。また単なる拡張記載の特許情報はノイズ情報としています）。

■技術と企業の全体像を俯瞰できるダイナミックマップ

本ダイナミックマップは、タイトルテーマ技術に関する特許情報の調査結果を、技術分類ごとに分けた技術側と出願上位10社までの企業側の2軸から閲覧することができる電子版特許調査報告書です。『技術側』では出願件数推移グラフや技術の企業シェア等を掲載し、『企業側』では出願内容を技術分類ごとに分けたレーダーチャートや発明者リスト、共同出願人リスト等を掲載しています。

特許調査、技術動向把握、事業経営企画のための特許調査資料としてご利用ください。

Table of Contents

◇機械学習

SOC予測に機械学習を用いる技術に特徴のある特許情報を取り上げました。学習用のデータ週数なども含めます。

◇SOC計算

SOCの計算に特徴のある特許情報を取り上げました。ただし統計的な方法などは本分類には低めていません。

◇推定モデル

SOC推定でモデルを用いることに特徴のある特許情報を取り上げました。等価回路もモデルに含めています。

◇SOC推定(統計)

SOC推定で統計を用いることに特徴のある特許情報を取り上げました。推定にカルマンフィルタを用いるものも本分類に含めています。

◇SOC推定(フロー)

SOC推定のフロー（電流、電圧、抵抗の測定）に特徴のある特許情報を取り上げました。

◇参考情報

上記分類には該当しないが、技術的に参考として収録しておきたい特許情報等を取り上げました。