報告書番号

GD24022

タイトル（和文）

電気自動車から遠隔収集したバッテリデータを活用した容量推定サービスの開発－推定方法の提案と長期収集データを用いた検証－

タイトル（英文）

Development of a capacity estimation service using battery data sampled remotely from electric vehicles - Proposal of an estimation method and verification using long-term sampled data -

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

背　　景
2050年カーボンニュートラル注1）実現に向け、商用車を対象とした電気自動車（Electric Vehicle; EV）への代替が進められている注2）。これらEVの運用保守では、搭載されているバッテリの劣化が進むとその容量がカタログ値から減少していくため、これを考慮して実容量を把握しておくことが求められる。しかし、これまで調査した限りバッテリの実容量を表示できる車種はなく注3）、今後、バッテリデータを活用したサービスを構築するためには、搭載バッテリの実容量を簡便に推定する方法について検討する必要がある。
目　　的
搭載バッテリの容量推定方法を提案し、長期収集したバッテリデータを用いてその妥当性を検証する。
主な成果
1. EVに搭載されているバッテリの容量推定方法の提案
業務用車両（日産LEAF）2台に搭載されているバッテリの実容量を推定するため、収集したバッテリの毎秒データ（残量、電圧、電流）注4）から、ある一日の残量（%）と消費電力量（kWh）の時間変化（図1）を分析した。その結果、バッテリの劣化が進むと、同じ消費電力量でも残量の変化量が大きくなることに着目し、これらの変化量の比を用いてバッテリの実容量を算出する推定方法を提案した。図1の場合、⊿[消費電力量] = 13kWh、⊿[バッテリ残量] = 32%となることから、[バッテリ推定容量] = 41kWhと算出され、カタログ値40kWhとほぼ一致する。
2. 長期収集したバッテリデータを用いた容量推定分析
長期収集注5）（表1）した約1,000日分のバッテリデータを一日毎に分割し、分割したデータ毎に、バッテリの実容量を本方法により算出した（図2）。推定した個々の実容量にはバラツキがあるものの、全体としては減少傾向（車両A：-2.1Wh/日、車両B：-1.9Wh/日）が認められた。一方、BMU（バッテリマネジメントユニット）が管理している実容量（Ah）注6）も減少（車両A：-2.1Wh/日、車両B：-1.8Wh/日）しており（図3）、両者はほぼ一致した。これにより、BMUから搭載バッテリの容量データを収集できなくても、残量、電圧、電流データのみから実容量を推定していく本方法の妥当性が検証された。
今後の展開
提案した搭載バッテリの容量推定方法を様々な車種や充電インフラに適用し、その可能性を検討する。

注1）「2050年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略」、https://www.meti.go.jp/policy/energy_environment/global_warming/ggs/index.html、Accessed January 28, 2025.
注2）「スマートモビリティ社会の構築」、https://green-innovation.nedo.go.jp/project/smart-mobility-society/、Accessed January 28, 2025.
注3）バーグラフメータとしてバッテリ容量をアナログ表示できる車種はあるが、その表示が何kWhなのかは判らない。
注4）これら3項目のデータは、急速充電器の充電制御でも用いられる。
注5）補器類用の12V鉛バッテリが残量切れにならないよう、本システムではシガーソケットから車載器へ給電した。このため、収集期間中の全てのデータは走行中の力行/回生データに限定され、駐車中の充電データは含まれない。
注6）搭載バッテリのカタログ電圧（350V）より、40,000Wh/350V = 114Ahとなる。

概要 （英文）

A battery data sampling system using cloud services was developed to estimate the capacity (state-of-health) of batteries carried in two electric vehicles. Analyzing the sampled data every second, namely, state-of-charge, voltage, and current, during driving throughout a day, we found that there was a negative correlation between the state-of-charge and a consumption energy and found that an energy of 100% state-of-charge (the capacity of battery) was calculated easily from a ratio of these changes. In addition, we estimated the capacity of batteries every day from all sampled data for about 1,000 days. Although there were uncertainties in the estimated capacities, a certain decreasing trend (Vehicle-A: -2.1Wh/day, Vehicle-B: -1.9Wh/day) was observed. On the other hand, state-of-health calculated by the battery management unit also decreased almost the same (Vehicle-A: -2.1Wh/day, Vehicle-B: -1.8Wh/day), we concluded that the capacity of batteries was estimated successfully only from the data of state-of-charge, voltage, and current.

報告者

キーワード