Panasonicの蓄電池劣化予測技術
AI×電池理論で
長生きする蓄電池へ

データドリブンな蓄電池劣化予測手法として
実測データを基に機械学習を用いて劣化予測モデルを学習しつつ、
機械学習が苦手とするデータ範囲外を電池理論に基づいた数理モデルで補う手法で
蓄電池の劣化予測を行います。

Technology

独自開発した
蓄電池劣化予測技術について

蓄電池の劣化予測技術とは、
蓄電池が使用される過程でどのように性能が低下するかを予測するための技術です。

POINT POINT 01

従来の劣化予測技術（これまでの課題）

従来の劣化予測技術は蓄電池の材料情報（正極、負極、電解液等）を
ベースに電気化学的アプローチで行われますが、
蓄電池メーカー以外が材料情報を入手することは困難であることから、
多様な蓄電池製品に対する劣化予測は容易ではありません。

従来の劣化予測技術（これまでの課題）画像
POINT POINT 02

技術開発概要

パナソニックはデータドリブンな蓄電池劣化予測手法として、実測データを基に機械学習を用いて劣化予測モデルを学習しつつ、機械学習が苦手とするデータ範囲外の予測に対して、電池理論に基づく汎用性の高い数理モデルで補う手法を開発いたしました。
電池材料情報といった入手困難な情報を利用することなく、多様な電池製品に対してシミュレーション可能な予測モデルと、データが蓄積されるたびにアップデート可能な予測モデルの枠組みを用意致しました。

  • データドリブンによる独自技術

    データドリブンによる独自技術図

    実際の複数の蓄電池データを活用し、機械学習によってバッテリーの劣化を予測するモデルを作ります。

  • 数理モデル×AI

    数理モデル×AI

    機械学習だけでは扱いにくいデータの範囲（例えば未知の状況）については、数学的なモデルを使って補います。

開発結果

実測データを学習したAIと、
データ範囲外を電池理論に基づいた数理モデルで補うことで、
より正確な劣化予測を実現！

POINT POINT 03

蓄電池劣化予測技術の活用例

  • 蓄電池システム導入前

    最適な蓄電池システム容量の算出

    蓄電池システムの利用方法に応じた蓄電池の劣化推移から、最適な蓄電池システムの選択が可能になります。

  • 蓄電池システム導入後

    エネルギーマネジメントに活用

    エネルギーマネジメントにより劣化コストを加味した費用効果を算出します。経済合理性の高い制御を選択することで蓄電池システムをより効率的に運用することが可能になります。

蓄電池劣化予測技術の活用例画像
POINT POINT 04

お客様への提供価値

    • 再生可能エネルギー
      事業者      様

      再生可能エネルギー

    • ビル・工場等の
      オーナー      様

      ビル・工場等

    蓄電池システムの劣化を知ることができ、初期の蓄電池システムの容量選定や劣化時の運用方法や電気料金等への試算に活用できます。

    • 蓄電池システム
      メーカー      様

      蓄電池システム

    自社が提供する蓄電池システムの劣化を知ることで、設計や保証設定時の補足データとして活用し、最適な保証料（保険料）をご提示します。

実証パートナー募集中
Demonstration

パナソニックＨＤ、あいおいニッセイ同和損害保険
蓄電池劣化予測技術を活用した保険商品開発

蓄電池システム

これまでデータ不足などにより十分な保証（保険）が提供できなかったシステムに対して予測データで補完し保証（保険）設計をサポート致します。また、既に保証（保険）を導入されているシステムに関しても予測データで補完することでお客様等に適正な保証料（保険料）をご提案致します。

CHECK CHECK

容量保証の課題

  • ISSUE 01

    保証適用に
    様々な条件が設定される

    故障データをご提供いただける場合や、サイクル数制限など、保証適用に条件が設定されます。

  • ISSUE 02

    長期保証提供に資する
    データ量を充足できない

    求める保証期間が長いほど必要な故障データは多くなるが、販売実績がその期間より短いケースが大半です。

  • ISSUE 03

    劣化速度はユーザーの使い方
    に大きく影響を受ける

    ユーザー用途によって使い方が異なるため、そのボラティリティを踏まえた保証内容・保証料（保険料）とせざるを得ません。

CHECK CHECK

各社の役割

  • 蓄電池劣化予測技術の提供

    本提携においては、パナソニックグループでの長年にわたる蓄電池の技術開発にて培ってきた知見や技術ノウハウを活用し、定置用蓄電池システムに対して劣化予測技術の検討を担います。

  • 劣化予測結果に基づいた
    容量保証を支える保険商品開発

    予測結果を踏まえた蓄電池の推奨使用方法を遵守いただくことにより、故障データの有無に関わらず、またサイクル数制限などの条件設定なしで、従来よりも手ごろな保険料で提供できる保険商品の開発を目指します。

本保険商品開発に向けて、
実証パートナーを募集しています!
CHECK CHECK

実証パートナー様のメリット

  • 設置されている蓄電池システムの劣化予測結果を無償提供
  • 蓄電池の劣化を抑制するような運用方法などをご提案
  • 再生可能エネルギー

    再生可能エネルギー
    事業者    様

  • ビル・工場等

    ビル・工場等の
    オーナー    様

  • 蓄電池システム

    蓄電池システム
    メーカー    様

CHECK CHECK

実証パートナー希望者様へのお願い

申し込みの前に、以下の情報を必ずご確認ください。

  • 実証に必要な蓄電池システムの情報

    項目名
    1. 蓄電池システムメーカー
    2. セルメーカー
    3. 電流値
    4. 電圧値
    5. 温度
    6. SOC
    7. SOH（通常メンテナンス時に確認）

  • その他

    注意事項
    1. 需要家併設、再生可能エネルギー併設、系統用蓄電池が対象となります。
    2. 家庭用蓄電池などは対象外となります。
    3. データの連携方法はご相談させてください。
    4. その他、システムの稼働状況により必要な情報が異なります。申し込み後、ご調整をさせて頂きます。
    5. 劣化予測の結果を保証するものではございません。
    6. 申し込み状況等により、お断りする場合がございますのであらかじめご了承ください。
申し込みはこちらから arrow_downward
Form

実証パートナー申し込みフォーム

申し込み後は、弊社担当者より
メールアドレスもしくは、電話番号に
随時ご連絡させて頂きます。

本フォームは、実証パートナーへの申し込み専用となっております。
蓄電池劣化予測技術への不明点や、ご質問等に関するお問い合わせは、下記へお願い致します。

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個人情報保護方針に従って取り扱います。

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