ＧＳユアサ、NTTコミュニケーションズとAIを用いた蓄電池システムの状態監視に関する実証実験を開始

近年性能向上が著しいリチウムイオン電池は、幅広くさまざまな用途や地域に普及しており、メガソーラーや風力発電用の大規模蓄電システムにも導入が進んでいる。これまでの電池の状態監視では、定期点検・自動測定で収集された電圧や電流などのパラメータを用い、あらかじめ想定した関係式やしきい値により、あるいは経験を積んだオペレーターが分析して診断を行っていた。今後さらに普及が進めば、取り扱うデータ量も多くなり、オペレーターを増やして対応しなければならないといった課題があった。

ＧＳユアサとNTT Comは、こういった課題を解決するため、2016年よりAIを活用した電池の状態監視の実現に向けた、電池の種類の分類に関する検証を行ってきた。2016年の検証では、NTT Comが電池の電圧や電流などの時系列センサーデータから、ディープラーニングを用いて電池の種類を分類するAIモデルを作成し、学習後のAIモデルに追加学習を施し、学習データを増やすにつれて分類精度がどのように変化するかについて、ＧＳユアサが評価を行った。結果、わずかな電池特性の差異を見分け、極めて高い精度で電池の差異を分類できることが確認できたため、今回の実証実験に取り組むこととした。

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から取得した電圧や電流などの時系列センサーデータを、ディープラーニングを用いてAIに学習させ、電池の状態監視を行うシステムの基盤構築と検証を行う予定です。蓄電池システムの測定データをネットワーク経由で収集し、そのビッグデータを、経験を積んだオペレーターの代わりにAIが分析する。

今回開発するAI技術を適用した状態監視により、さらに精度の高い効率的な電池状態の検知・予知および制御を行うことが可能となり、安全性、信頼性が向上する。また、ネットワークを介してモニタリングできるようになるため、蓄電池システムのスマート化に寄与するものと考えられる。