배터리 관리와 AI 기술 : 다이나믹맵 시리즈

출판: ネオテクノロジー(NeoTechnology)출판년월:2021년07월

バッテリマネジメントとAI技術
AI (인공 지능) 기술 중에서도 기계 학습 기법을 활용하여 배터리의 전압 · 전류 · 내부 저항 온도 등의 파라미터 충전량 등의 특성 저하 등의 상태를 추정하는 기술 및 배터리가 고장을 일으킨 경우에 원인을 추정하는 기술의 특허에 주목하고 관련 특허 정보를 정리 한 네오테크놀로지의 다이나믹맵 시리즈의 보고서입니다.

페이지수 NA
가격 180,000엔
구성 일본어조사보고서(온라인 액세스)

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■調査対象技術(조사 대상 기술)

AI(人工知能)技術のなかでも機械学習の手法を活用し、電池の電圧・電流・内部抵抗・温度などのパラメータ、充電量などの特性、劣化などの状態を推定する技術、および電池が故障した場合に原因を推定する技術を対象としました。再生可能エネルギーを利用した電力供給システムでの電池の管理に活用する技術も含みます。


AI (인공 지능) 기술 중에서도 기계 학습 기법을 활용하여 배터리의 전압 · 전류 · 내부 저항 온도 등의 파라미터 충전량 등의 특성 저하 등의 상태를 추정하는 기술 및 배터리가 고장 경우에 원인을 추정하는 기술을 적용했습니다. 신 재생 에너지를 이용한 전력 공급 시스템의 배터리 관리에 활용하는 기술도 포함되어 있습니다.

 

Bodo’s Power Systemsにバッテリ管理システム(BMS:Battery Management System)の機能を示します。電池の状態を把握するために充電量(SOC:State of Charge)や劣化度合(SOH:State of Health)などを推定する必要があり、AI(人工知能)技術の活用が期待できます。


Bodo’s Power Systems는 배터리 관리 시스템(BMS: Battery Management System)의 기능을 보여줍니다. 전지의 상태를 파악하기 위해서 충전량(SOC:State of Charge)이나 열화 정도(SOH:State of Health)등을 추정할 필요가 있어, AI(인공 지능) 기술의 활용을 기대할 수 있습니다.

 

 

■調査対象特許情報(조사 대상 특허 정보)

このダイナミックマップでは、研究開発対象の技術が陳腐化しない期間を過去5年程度と考え、2016年7月1日から2021年5月27日までに出願し、2018年1月1日から2021年5月27日の間に発行された国内公開・公表・再公表・先行再公表特許情報531件を調査し、8つの技術分類に整理しました。


이 다이나믹맵은 연구 개발 대상 기술이 진부화 않는 기간을 지난 5 년 정도 생각 2016 년 7 월 1 일부터 2021 년 5 월 27 일까지 출원하고 2018 년 1 월 1 일부터 2021 년 5 월 27 일 사이에 발행 된 국내 공개 · 공표 · 재 공표 · 선행 재 공표 특허 정보 531 건을 조사하고 8 개의 기술 분류에 정리했습니다.

 

■技術と企業の全体像を俯瞰できるダイナミックマップ(기술과 기업의 전체상을 부감할 수 있는 다이나믹 맵)

本商品はダイナミックマップ形式の電子版の特許技術動向調査レポートです。技術分類と主要企業から、特許情報を閲覧していただくことができます。


본 제품은 다이나믹맵 형식의 전자 버전의 특허 기술 동향 조사 보고서입니다. 기술 분류와 주요 기업에서 특허 정보를 열람하실 수 있습니다.

 

 


목차

・劣化・異常推定
収集した電圧・電流・温度などのデータをもとに学習・分析し、電池の劣化・寿命(SOH)や異常を推定する技術に関する特許情報を取り上げました。

・充電量推定
機械学習により電池の充電率(SOC)を推定する技術に関する特許情報を取り上げました。

・パラメータ推定
機械学習により将来の電圧・電流・インピーダンスや内部抵抗・温度などの電池のパラメータを推定する技術に関する特許情報を取り上げました。

・故障原因解析
電池が故障した場合に、機械学習により故障の原因を推定する技術に関する特許情報を取り上げました。

・バッテリ管理システム
機械学習を利用し、使用条件に基づく目標充電レベルや予測放電プロファイルの決定、報酬が大きくなる運用の管理などを行うバッテリ管理システム(BMS)に関する特許情報を取り上げました。

・参考情報
電池の管理を含むエネルギー管理システム(EMS:Energy Management System)などを含みます。


· 열화 · 이상 추정
수집한 전압·전류·온도 등의 데이터를 바탕으로 학습·분석하고, 전지의 열화·수명(SOH)이나 이상을 추정하는 기술에 관한 특허 정보를 다루었습니다.

・충전량 추정
기계 학습에 의해 전지의 충전율(SOC)을 추정하는 기술에 관한 특허 정보를 다루었습니다.

· 파라미터 추정
기계 학습에 의해 장래의 전압·전류·임피던스나 내부 저항·온도등의 전지의 파라미터를 추정하는 기술에 관한 특허 정보를 거론했습니다.

・고장 원인 해석
배터리가 고장난 경우 기계 학습에 의해 고장의 원인을 추정하는 기술에 관한 특허 정보를 다루었습니다.

· 배터리 관리 시스템
기계 학습을 이용하여 사용 조건에 따른 목표 충전 레벨과 예측 방전 프로파일의 결정, 보상이 커지는 운용 관리 등을 실시하는 배터리 관리 시스템(BMS)에 관한 특허 정보를 다루었습니다.

・참고 정보
배터리 관리를 포함한 에너지 관리 시스템(EMS: Energy Management System) 등을 포함합니다.


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