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  3. リチウムイオン電池BMSの基礎と高精度残量推定・SOH診断【LIVE配信】

☆リチウムイオン電池BMSに求められる残量推定・劣化診断・SOHデータ活用の基礎を解説する。
　モデル化、カルマンフィルタ、劣化メカニズム、AI活用事例まで、電池状態を把握し安全・長寿命運用につなげる考え方を学ぶ。

リチウムイオン電池BMSの基礎と高精度残量推定・SOH診断【LIVE配信】
～モデル化、カルマンフィルタ、劣化メカニズム、SOHデータ活用、AI活用事例～

【アーカイブ配信受講：9/2～9/9】を希望される方は、⇒ 《こちら》 からお申し込み下さい。

セミナー概要
略称
リチウムBMS【WEBセミナー】
セミナーNo.
2608119
開催日時
2026年08月31日（月） 10:30～16:30
主催
（株）R＆D支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
講師
立命館大学 理工学部 電子情報工学科 教授　福井 正博 氏

【ご略歴】
　1983/04-2003/03 松下電器産業株式会社
　2003/04- 立命館大学・理工学部・教授
　2004/04-2009/03 スーパーヒューマン知能システム研究センター・センター長
　2012/07- 株式会社シンセシス・研究顧問
価格
非会員：  55,000円 （本体価格：50,000円）
会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
価格関連備考
非会員の方は1名につき55,000円（税込）です。
会員の方もしくは新規会員登録していただいた方の受講料は以下の通りです。
　★1名で申込の場合、49,500円（税込）に割引になります。
　★2名以上同時申込の場合、1名につき半額の27,500円（税込）に割引になります。
　　※参加者全員の会員登録が必要です。登録料や年会費などは一切かかりません。

■ LIVE配信とアーカイブ配信の両方 をご希望の場合
　会員価格で1名につき60,500円（税込）、2名同時申込で66,000円（税込）になります。
　3名以降は1名につき33,000円（税込）になります。
　申込ページのコメント欄に「LIVEとアーカイブ両方希望」とご記入ください。

■会員登録とは？　⇒　よくある質問
備考
【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、こちら からミーティング用Zoomクライアントを
　　ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
２）セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
　　ついては こちら をご覧ください。
３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
　　10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
　　ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
　ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。
　無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
習得できる知識
・リチウムイオン電池の基本特性、動作原理、温度特性を理解できる
・リチウムイオン電池の等価回路表現、モデル化手法の基礎を学べる
・BMS（バッテリーマネジメントシステム）の役割と設計の考え方を理解できる
・カルマンフィルタを用いた高精度な残量推定手法の概要を学べる
・電池の劣化メカニズム、劣化モデル、劣化抑制の考え方を理解できる
・SOH推定・劣化診断の基本的な考え方と、BMSデータを運用に活かすポイントを学べる
・組電池におけるセルばらつき、バランス制御、リユース時の残量・劣化管理の考え方を理解できる
趣旨
　高エネルギー密度の蓄電デバイスとしてリチウムイオン蓄電池への注目が高まる一方で、温度特性や劣化特性の把握が難しく、蓄電池を安全かつ長寿命に運用するための効果的なBMS（バッテリーマネジメントシステム）手法が求められている。
　また、電池のリユースや状態管理への関心の高まりに加え、バッテリーパスポート対応などを背景に、BMSで得られるデータをもとに、残量だけでなく劣化状態やSOHをどのように把握し、運用に活かすかも重要なテーマとなっている。
　本セミナーでは、蓄電池やスマートグリッド関連の初学者、若手技術者を対象に、リチウムイオン蓄電池の基本特性とモデル化手法を理解し、効果的な残量予測や劣化予測に関する基本的な考え方を習得することを目的とする。
　蓄電池残量に関しては、各種提案手法を概説し、蓄電池の温度特性や劣化特性も含めて正しく測定するための手法と、マイコンを用いた実装例について解説する。また、蓄電池劣化については、基本的な劣化メカニズムを理解した上で、その測定方法、SOH推定・劣化診断の考え方、劣化抑制方法について紹介する。さらに、組電池のバランス制御、残量・劣化の扱い、SOHデータの活用、安全な使い方についても説明する。
プログラム

１．リチウムイオン電池の基礎とBMSの役割
　1-1 蓄電池の背景と最新動向
　1-2 リチウムイオン蓄電池の動作原理
　1-3 蓄電池への要求と最適化

２．電池特性の理解とモデル化
　2-1 蓄電池の電気的特性、等価回路表現
　2-2 蓄電池の温度特性

３．BMS設計と高精度な残量推定技術
　3-1 BMSの設計
　3-2 カルマンフィルタを用いた高精度残量推定手法
　3-3 高精度残量計のマイコン実装例
　3-4 電池リユースとバランス回路

４．劣化メカニズムの理解とSOH・劣化診断への活用
　4-1 蓄電池の劣化現象とモデル化
　4-2 SOH推定・劣化診断の考え方
　4-3 組電池の劣化とシミュレーション
　4-4 SOHデータの活用と運用

５．AI活用を含むBMS・電池制御の最新動向
　5-1 電池制御へのAI活用事例の紹介

　【質疑応答】

キーワード
リチウム,LiB,BMS,バッテリーマネジメント,残量,劣化,SOH,セミナー
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