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ディープラーニングを用いて電池種類は状態を監視、大規模蓄電システムに適用

NTT Com、AIを用いた蓄電池監視の実証実験を開始

2017年09月29日 16時30分更新

文● 行正和義 編集●ASCII

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ディープラーニングによる電池パラメータを用いた電池分類評価のイメージ

 NTTコミュニケーションズは9月29日、GSユアサと共同でリチウムイオン電池の状態に関する実証実験を開始したと発表した。

 メガソーラーや風力発電などの大規模蓄電システムにもリチウムイオン電池の導入が進んでいるが、定期的に収集した電圧や電流などのパラメーターから電池の状態を判断する作業には、想定する関係式やしきい値、経験を積んだオペレーターの診断による部分が大きく、今後のリチウムイオン電池の普及が進めば作業量が増えることが予想される。

 NTT ComとGSユアサでは、2016年よりAIを活用した電池の状態監視の実現に向け検証を進め、各種データからディープラーニングを用いて診断するAIモデルを作成して評価を続け、電圧や電流などから電池の種別や状態を高精度に予測できることを確認した。

 実証実験では、稼働中の蓄電池システムを構成する定置用リチウムイオン電池にAIによる状態監視を行ない、充放電を最適に保つことで蓄電池システムの効率的な運用を行なう。今後、実証実験にて得られた知見や技術を他の製造業などにも適用してゆくという。

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