バッテリーパラメータ入門

バッテリーパラメータが重要な理由

バッテリーは、エンジニアリングおよび技術アプリケーションにおけるエネルギー貯蔵および供給システムの不可欠な部分です。バッテリーの動作と性能を定義する変数を理解し分析することは、バッテリーがこれらのアプリケーションで確実かつ効果的に動作することを保証するために不可欠です。これらの基準は、いくつかの理由で不可欠です。

選択とサイズ: エンジニアは、パラメータを知り、仕様に一致するために必要なバッテリーのサイズと数を計算することで、特定のアプリケーションに最適なバッテリーを選択することができます。

最適化: エンジニアは、温度範囲や充放電サイクルなどのさまざまな状況下でバッテリーがどのように動作するかを知り、システムを最適化することで、バッテリーの寿命、効率、安全性を向上させることができます。

状態のモニタリング: バッテリーの状態は、特定の指標の継続的なモニタリングによって決定されることがあり、これはバッテリーの性能と残りの寿命を推定するために重要です。

安全性と信頼性: バッテリーが許容可能な動作パラメータ内で使用されない場合、バッテリーが有害になる可能性があります。パラメータが理解されモニタされていれば、バッテリーは安全かつ信頼性の高い動作が可能です。例えば、バッテリーの温度を監視します。

経済的実現可能性: バッテリーが電気自動車やグリッドストレージのようにシステムの大きな構成要素である場合、それらはしばしばプロジェクトの経済的実行可能性において重要な役割を果たします。例えば、政府の規制、メンテナンスコスト、バッテリー寿命と廃棄オプション、大規模製造オプション、価格下落などを考慮することができます。

産業界で一般的に使用されるパラメータ

容量: ここでは電池の全エネルギーが測定され、通常はアンペア時 (Ah) で表されます。これは特定の放電速度でバッテリーが送れる充電量に関する情報を提供します。

エネルギー密度と電力密度: 質量または体積の単位あたりに蓄積されるエネルギーの量はエネルギー密度 (Wh/kgまたはWh/L) によって測定されます。質量または体積の単位あたりにどれだけの電力を供給できるかは、電力密度 (W/kgまたはW/L) によって示されます。特に、これらの要因は携帯アプリやモバイルアプリにとって重要です。

充電状態 (SOC): バッテリーの現在の充電レベルを容量に対するパーセンテージで表示します。バッテリーにどれだけのエネルギーが残っているかを決定するための重要な変数です。

健康状態 (SOH): SOHは、バッテリーの全体的な状態と、新品のバッテリーと比較したバッテリーの寿命を示す測定値です。サイクル数、容量フェーディング、内部抵抗の変化などの要素を考慮します。

公称電圧: これは、充電中および一般的な作動状況下でバッテリーが機能する代表的な電圧です。

内部抵抗: 運転中の熱として失われるエネルギーの量はこの特性に依存し、これは不可欠です。内部抵抗が大きいことによるエネルギー損失の増加は、加熱や安全性の問題を引き起こす可能性があります。

サイクル寿命: これは、容量が初期容量の特定の割合を下回るまでにバッテリーが経験する可能性のある完全な充電 / 放電サイクルの回数を示します。

Cレート: これは、バッテリーが最大容量に対してどれだけ早く容量を失っているかを示します。1Cレートは、バッテリーが放電電流によって1時間で完全に放電されることを示します。

設計、メンテナンス、分析目的のいずれであっても、バッテリーシステムを扱う人は、これらの要因を効果的に理解し、処理しなければなりません。バッテリーシステムの性能を向上させ、寿命を延ばす秘訣は、これらの変数がどのように相互作用し、時間の経過とともに変化するかを理解することにあるかもしれません。

容量

定義と単位

「容量」という用語は、バッテリーが電荷を保持し分配する能力を示すために使用され、文字「C」で示されます。これはバッテリーがどれだけの電力を供給できるかを決定する重要な変数です。アンペア時 (Ah) は、バッテリーが1時間にどれだけの電流を発生させることができるかを測定する容量の共通単位です。電流を時間の経過で割ることによって電荷の大きさを決定します。ミリアンペア時 (mAh) は、1Ah = 1000mAhであり、特に小さなバッテリーで時々使われるより有用な測定値です。エネルギー容量は、容量 (Ah) に放電時の平均電圧 (V) を掛けてワット時 (Wh) で計算されます。

容量に影響を与える要因

バッテリーの容量は、次のようなさまざまな要因によって影響を受けます。

化学と設計: バッテリーの電極と電解質の構成と設計は、バッテリーが蓄える電力量に大きな影響を与えます。例えば、リチウムイオン電池は、同じサイズの鉛電池やニッケル水素電池よりも大きな容量を持つことがよくあります。

温度: バッテリーの容量は温度に依存します。高温は、しばしば急速な老朽化を引き起こします。電気化学的プロセスが遅くなる結果として、温度が低いほど容量が増加します。

放電率: バッテリーの容量は、バッテリーから電力が取り出される速度に影響されます。利用可能容量は放電率が上がるにつれて減少し、これはポイケルト効果として知られる現象です。バッテリーは、最大許容放電率を定義する容量乗数に従って分類されます。したがって、10Ahバッテリーの許容放電率が2Cの場合、バッテリーは最大20アンペアまでしか放電できません。

老朽化: バッテリーの容量は時間の経過とともに減少します。これは、内部抵抗の成長、電解質の損失、活性材料の劣化など、多くのことによって引き起こされます。

充電状態 (SOC) と放電深度 (DOD): バッテリーのSOCとDODも使用可能容量に影響を与えます。時間の経過とともに、頻繁な深い放電は総容量を減少させる可能性があります。

充電方法: バッテリーの容量は、充電方法と充電速度の影響を受ける可能性があります。最大容量を保持するために、一部のバッテリーは特別な充電戦略を必要とします。例としてリチウムイオン電池の充電曲線を使用します。

図5 : 代表的なリチウムイオンの充電曲線

バッテリーが深く消耗している状態でバッテリーを損傷または老朽化しないようにするには、コンディショニングフェーズのニーズに応じて充電する必要があります。これは、バッテリー電圧が深放電レベルを超えるまで、継続的に少量電流を使用する必要があることを意味します。電流調整フェーズは、バッテリー電圧が一定レベルに達すると開始されます。この段階で許容される最大充電電流を使用して、リチウムイオン電池を充電することができます。リチウムイオン電池では通常4.1Vから4.2Vの間の最大レベルでバッテリーが動作しているときに電圧調整フェーズに入ります。このフェーズを通して、バッテリーを一定の電圧で充電する必要があります。バッテリー電圧が最大許容電圧に達すると、充電電流は急速に減少し、50mAを下回る非常に低いレベルに達します。これは充電動作の終了と見なされます。

さまざまなバッテリータイプの代表的な値

鉛蓄電池: 小型の鉛蓄電池は一般的に約1Ahの容量を持っていますが、再生可能エネルギーシステムで使用される巨大なディープサイクルバッテリーは200Ah以上の容量を持っています。

ニッケル水素 (NiMH) 電池: 単三および単四サイズ用に、この電池は一般に600mAhから2.5Ahの間の容量を有します。電気自動車に使用されるより大きなNiMH電池の容量は100Ahを超えることができます。

リチウムイオン (Li-ion) バッテリー: 18650年の一般的なリチウムイオン電池の容量は1.5Ahから3.5Ahの範囲です。より大きいポーチまたはプリズムセルを有する電気自動車のバッテリーは20Ahから200Ah以上の容量を持つことができます。

リン酸リチウム (LiFePO4) 電池: この電池の容量は、しばしば他のリチウムイオン化学構造のものよりも少し小さくなります。大きさやアプリケーションに応じて、細胞は通常15Ahから200Ahまで変化します。

ニッケルカドミウム (NiCd) 電池: この電池は一般的にNiMH電池よりも容量が少なく、単三電池では平均容量が600mAh、より大きな電池では50Ahです。

エネルギー密度と電力密度

定義と違い

電力密度とエネルギー密度は、様々な目的のためにバッテリーを説明したり、選択したりする際に考慮する重要な要素です。それぞれを定義し、それらが互いにどう異なるか見てみましょう。

エネルギー密度: バッテリーのエネルギー密度は、「U」の文字で表されることもあり、バッテリーがその体積または質量に対して保持できるエネルギー量の測定値です。質量単位あたりのエネルギー蓄積量を測る重力エネルギー密度 (Wh/kg) と、単位体積あたりのエネルギー蓄積量を測る体積エネルギー密度 (Wh/L) が一般的に言われています。既定のサイズや重量に対して、より高いエネルギー密度を持つバッテリーは、より多くのエネルギーを蓄えることができ、これは携帯アプリケーションで特に役立ちます。

電力密度: 電力密度は、文字Pで表されることもあり、バッテリーがエネルギーを供給できる速度の測定値です。エネルギー密度と同様に、単位体積あたりの電力供給を表す体積電力密度 (W/L) と単位質量あたりの電力供給を表す重量電力密度 (W/kg) の2つの異なる方法で記述できます。短時間のエネルギーバーストを必要とするアプリケーションは、高電力密度のバッテリーが与えられたサイズや重量に対応できる高出力の恩恵を受けることができます。

それぞれの密度が表す特性の性質は、エネルギー密度と電力密度の主な区別が存在するところにあります。電力密度はエネルギーが供給される速度に関係し、一方エネルギー密度は貯蔵されるエネルギーの総量に関係します。

様々なアプリケーションでの重要性

様々なアプリケーションのニーズに応じて、エネルギー密度と電力密度は様々な程度で重要です。

電気自動車 (EV): 電気自動車にはエネルギー密度と電力密度の両方が不可欠です。エネルギー密度は、航続距離、つまり一回の充電でどこまで行くことができるかを決めるため、極めて重要です。電力密度も車両の性能および加速に影響を与えるため不可欠です。

携帯電子機器: スマートフォンやラップトップのような携帯電子機器では、電力密度よりもエネルギー密度が重要であることがよくあります。高いエネルギー密度を持つことにより、充電を行わずに長時間機能する携帯機器の能力が可能になります。

無停電電源装置 (UPS): 電力密度はUPSシステムにおいてエネルギー密度よりも重要です。これは、停電が発生した場合、UPSシステムは短時間で大量の電力を供給しなければならないからです。

ドローンと航空宇宙: エネルギー密度と電力密度はドローンや航空アプリケーションにおいて重要です。飛行期間が長いとエネルギー密度が要求されますが、高い機械的トルクが必要な場合には揚力と操縦性が必要です。

グリッドのエネルギー貯蔵: グリッドエネルギー貯蔵システムにとってエネルギー密度がより重要な場合が頻繁にあり、主な目的は大量のエネルギーを貯蔵することです。電力密度は、グリッドの需要に迅速に対応する必要がある状況で重要になります。

次の図は、最も広く使用されているバッテリーやその他の記憶装置のエネルギー密度と電力密度の関係を示しています。

図6 : ストレージデバイスのエネルギー密度と電力密度

お分かりのように、リチウムイオン電池はすべてのバッテリーの中で最も高い電力とエネルギー密度を有します。高出力密度が必要なため、このような状況でコンデンサを使用しているのは注目すべきことです。コンデンサはエネルギーを蓄える能力が限られていますが、有用性を失うことなく素早く放出することがあります。バッテリーシステムでは、コンデンサが含まれていることがよくあり、コンデンサを予備充電するだけで突然の負荷要求に備えることができます。

充電状態 (SOC)

定義と重要性

「充電状態」(SOC) と呼ばれる重要な指標は、バッテリーが現在どの程度完全に充電されているかをその容量と比較して示します。パーセントで表されることが多く、0%は空のバッテリーで、100%は完全に充電されたバッテリーです。

SOCはユーザーとバッテリー管理システム (BMS) に、バッテリーに存在するエネルギー量などに関する情報を提供するため、重要なデータポイントです。SOCを知ることは、次の理由で重要です。

運用計画: SOCを知ることは、電気自動車の旅行計画に役立ち、例えばバッテリーを消耗させずに目的地に到達できるようにします。

バッテリーの健全性: バッテリーの寿命は、非常に低いSOCに繰り返し排出するか、非常に高いSOCに充電することで短くすることができます。SOCは、バッテリーの状態を向上させるために充電手順を指示することができます。

負荷管理: SOCは、電力価格に基づいて電池を充電または放電するタイミングを決定することによってエネルギー消費を最適化するためにエネルギー貯蔵システムで利用されます。

SOCの推定方法

バッテリーの内部化学過程は容易には見えないのでバッテリーの充電レベルを推定するのは簡単ではありません。ただし、SOCを推定するために、次のような多数の手法が作成されています。

クーロンカウンティング: この技術では、バッテリーへの電流の出入りを観察する必要があります。この電流を徐々に積分することにより、累積または損失電荷の合計が計算されます。SOCの計算は、バッテリーの全体的な容量に比例して、この充電変化を使用して行うことができます。クーロンカウンティングは単純に見えるかもしれませんが、効率の損失や測定許容値などの他の要因の結果として、時間の経過とともに累積的な誤りに悩まされます。

クーロンカウンティング + 開放回路電圧 (OCV): この技術では、バッテリー端子での電圧読み取り値がクーロンカウンティングと組み合わされます。バッテリーの開放回路電圧とその充電レベルがつながっています。より正確なSOC推定は、OCVを定期的に測定し、クーロンカウンティングのアプローチで蓄積された誤りを修正するために使用することで達成できます。しかし、多くのシステムではバッテリーからの連続的なエネルギー供給が必要であるため、信頼性の高いOCV測定ではバッテリーが停止している必要があり、これは必ずしも実用的ではありません。

高度な方法: バッテリーの挙動に関する数学的モデルはSOC推定のためのより複雑な方法で使用されます。拡張カルマンフィルタ (EKF) は、SOCを推定するための電圧と電流の測定値をバッテリーのモデルに統合することができ、これらの技術の1つです。ニューラルネットワークはより洗練された技術であり、機械学習を使用してモデルを訓練し、履歴データからSOCを推定します。計算はより複雑になりますが、より洗練されたアルゴリズムはより正確なSOC推定値を提供できます。

SOCを正確かつ信頼性の高い方法で推定するために、多くのバッテリー管理システムはこれらの技術を組み合わせています。必要な精度、アプリケーションの性質、利用可能な計算リソースを考慮することで、特定のアプリケーションに最適なアプローチや手法の組み合わせを選択するのに役立ちます。

健康状態 (SOH)

定義と重要性

健康状態 (SOH) は、バッテリーの現在の状態を新品のバッテリーと比較するために使用される指標です。SOHはパーセンテージで測定され、100%は理想的な状態の新品バッテリーで、低い値は劣化や老朽化を表します。

さまざまな理由から、バッテリーのSOHを理解することが重要です。

性能評価: SOHは、バッテリーの現在の性能の可能性を明らかにします。電気自動車やバックアップ電源など、バッテリー性能が不可欠なアプリケーションでは不可欠です。

メンテナンスと交換の決定: ユーザーは、SOHをモニタし、メンテナンスを実施するか、バッテリーを交換するかについて知見に基づく決定を行うことで、予期しない障害を回避し、費用を削減することができます。

安全性: SOHが大幅に減少したバッテリーの安全性が損なわれた可能性があります。例えば、リチウムイオン電池の変性は、個々のセル内の樹状成長によって引き起こされる内部短絡を引き起こし、制御不能な熱イベントを引き起こす可能性があります。SOHが低いと、バッテリーの内部抵抗も増加し、使用中のバッテリー内部の放熱が増加します。

SOHに影響を与える要因

バッテリーの状態は、次のようなさまざまな変数によって影響を受ける可能性があります。

サイクル: バッテリーは繰り返しの充電および放電サイクルの結果として化学的変化をし、それは時間の経過とともに容量の減少、そして最終的にはSOHが減少します。バッテリーでは、これは普通で避けられないことです。

温度: 温度はバッテリーに影響を与えられます。温度は高いおよび低いレベルで損傷を早める可能性があります。例えば、鉛蓄電池の電解液は高温で蒸発することがあります。低温の影響を最も受けやすいのはリチウムイオン電池です。バッテリーの容量は時間の経過とともに低下しますが、低温に繰り返しさらされるとこのプロセスを早める可能性があります。指定された温度幅に適したバッテリータイプを使用するか、ファンや液体冷却システムなどの温度を調整するメカニズムを採用することが重要です。

放電深度 (DoD): バッテリーを定期的に深く放電して低レベルの充電にすると、劣化が早まる可能性があります。BMSシステムは、バッテリーセルが特定の制限電圧以下で放電されるのを防止します。

過充電: バッテリーを過充電すると、バッテリーを損傷する有害な化学反応を引き起こす可能性があります。さらに、圧力が上昇し、排気やバッテリーエンクロージャーの損傷につながる可能性があります。BMSシステムは、また、バッテリーの過充電も防止します。

電流の大きさ: 高電流は劣化を加速し、充電または放電時に局所的な加熱を引き起こす可能性があります。BMSシステムの責任には電流制限を維持することも含まれます。

保管条件: バッテリーのSOHは、バッテリーがどのように、どこに保管されているかによって、特に長時間使用されていない場合に影響を受ける可能性があります。バッテリーは、適切なSOHを長期間保持するために、ほとんどのバッテリーの化学的構造で、15°Cから25°Cの周囲温度の涼しく乾燥した場所に保管する必要があります。湿気は接続部に損傷を与え、腐食の影響を受けやすくなり、使用時にバッテリーが過熱する可能性があるため、最小限に抑える必要があります。

推定方法

バッテリーのSOHを計算するには、いくつかの特性と属性の複雑な分析が必要です。SOH推定の一般的なテクニックをいくつか紹介します。

直接測定: これには、容量や内部抵抗など、バッテリーの状態に関連する物理パラメータの変更を追跡することが必要です。例えば、電池のSOHは最大充電容量が徐々に低下することで示されることがあります。

モデルベースの方法: これらの方法では、バッテリー内の基本的な電気化学プロセスを数学的に表現します。SOHは、バッテリーのデータに応じて調整を行うことにより、モデルパラメータから計算することができます。

データ駆動方式: SOHは、過去のデータを用いた統計的手法や機械学習手法を用いて計算することができます。あるモデルは、劣化しているバッテリーからのデータで訓練されることによって、特定のメトリックのセットについてSOHを推定することを学ぶことができます。

ハイブリッド方式: SOHを推定するために、これらの技術はデータ駆動型、モデルベース、直接測定技術の要素を組み込んでいます。例えば、機械学習アルゴリズムと数学モデルを組み合わせる必要があります。

SOH推定は現実には困難な問題ですが、特に高性能アプリケーションにおいて、バッテリーの安全で信頼性の高い機能に不可欠です。詳細なアルゴリズムとモデルは、高度なバッテリー管理システムによってリアルタイムでバッテリーの状態を継続的にモニタおよび評価するために使用されます。

その他のパラメータ

公称電圧

バッテリーの標準動作電圧は、公称電圧と呼ばれる基準値によって示されます。これは、バッテリーが通常機能する電圧範囲を示す標準化された測定値です。例えば、通常のアルカリ電池は公称電圧が1.5ボルトであるのに対し、代表的なリチウムイオン電池は公称電圧が3.7ボルトです。バッテリーの公称電圧はバッテリーの分類と比較に使用されますが、実際のバッテリー電圧は放電サイクルの過程で変化することを理解することが重要です。次の図は、鉛電池とリチウムイオン電池の代表的な放電曲線を示しています。

図7 : リチウムイオン電池と鉛蓄電池の放電曲線の比較

このように、リチウムイオン電池は放電を通して一定の出力電圧を維持する傾向がありますが、鉛蓄電池は電圧が実質的に直線的でより早く無くなります。

内部抵抗

バッテリーの内部抵抗は、バッテリー内部の電流の通過に対する抵抗です。電解質中のイオン抵抗、材料固有の抵抗、部品界面での接触抵抗などが原因です。内部抵抗などのいくつかの要因がバッテリーの性能に影響を与える可能性があります。

電圧降下: 放電中のバッテリー内部の電圧降下は内部抵抗が高くなると大きくなり、バッテリー端子間で利用可能な電圧が低下します。

発熱: 電流が内部抵抗を通過すると、バッテリーの熱が発生します。バッテリーの健全性と寿命は、熱が強すぎると損なわれる可能性があります。

効率の低下: 内部抵抗により、エネルギーは熱として浪費され、バッテリーの全体的なエネルギー効率を低下させます。

サイクル寿命

サイクル寿命は、充電式バッテリーの耐久性を示すゲージであり、バッテリーが容量を失う前に (通常は初期容量の80%)、完全な充電および放電サイクルを繰り返す回数です。例えば、1000サイクル定格のバッテリーは、最初の容量の80%を失う前に、充電と放電を1000回繰り返す可能性があります。

バッテリーの放電深さ、充電速度、温度、材料の品質は、サイクル寿命に影響を与える変数の一部です。特に電気自動車やエネルギー貯蔵システムのようなアプリケーションでは、長期的な信頼性と低い総所有コストが重要です。

自己放電率

バッテリーに負荷がかかっていない場合でも、バッテリーの充電がなくなります。それは自己放電として知られています。しかし、バッテリーの化学反応には独自の自己放電率があります。周囲温度は、温度が上昇すると自己放電率が上昇するため、自己放電率に大きな影響を与えます。各種メインバッテリーおよび二次バッテリーの自己放電率を次の表に示します。

表1 : 各種バッテリーの自己放電率の比較

自己放電率の代わりに、メインバッテリー (非充電式) の寿命の考え方を利用します。自己放電率は、いくつかの繊細なアプリケーションにおいて重要な要素です。例えば、航空機や衛星のアプリケーションでバッテリーが長時間アイドル状態になっている場合、ペースメーカーなどの医療機器などがあります。