5月19日に、Advanced Materials & Energy Technology Symposium 2026(大阪、主催社:グローバルネット株式会社)において、当社社員が講演を行いました。タイトルは「Degradation diagnosis of battery energy storage systems using MGFFD method」であり、当社で研究開発したリチウムイオン蓄電池の効率劣化診断法の一つであるMGFFD(Modified Gaussian free-form deformation)法について、背景・技術・今後の展望を紹介しました。当該シンポジウムでは国内外の蓄電デバイスに関係する技術者が多数参加し、蓄電池やキャパシタに関して材料からシステムまで幅広く活発な議論が行われました。
国際学会であるThe 42nd Annual IEEE International Communication Energy Conference(略称:IEEE INTELEC、2025年10月12日~10月15日, 米国テキサス州ヒューストン)にて、当社社員が電気自動車のリユース電池のスクリーニング・再グループ化に関する研究発表を行いました。本発表は本年3月の電子情報通信学会 回路とシステム研究会の発表内容を発展させたものであり、立命館大学の福井正博特任教授および株式会社アプデエナジーとの共同発表となります。
M.Arima, M. Fukui, T. Ohmoto, "Optimization of Energy Efficiency in Reused Lithium-ion Batteries via Cell Regrouping", IEEE INTELEC 2025, Houston USA, Oct. 2025.
The 39th International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications(ITC-CSCC2024, 2024年7月2~5日, 沖縄科学技術大学院大学)にて、当社社員がマイクログリッドに向けた蓄電池制御に関する研究発表を行いました。本発表は株式会社アプデエナジーおよび立命館大学の福井正博特任教授との共同発表となります。
M. Arima, T. Ohmoto, and M. Fukui, "Battery Management for Microgrid ‒ From the Viewpoints of Economy and Rate of Renewable Energy Replacement ‒ ," in Proc. International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications, Okinawa, July 2024.
M. Arima, L. Lin, and M. Fukui, "Profile of Round-Trip Efficiency of Lithium-Ion Battery Energy Storage System ," in Proc. 245th ECS Meeting, San Francisco CA, May 2024.
International Symposium on Advanced Technologies and Applications in the Internet of Things 2021(ATAIT 2021, 2021年8月24日, 立命館大学びわこくさつキャンパス)にて、当社社員がリチウムイオン電池の劣化診断技術に関する研究発表を行いました。本発表は立命館大学の福井正博教授との共同発表となります。なお、この発表により当該学会のBest Paper Awardを受賞しました。
M. Arima, L. Lin, and M. Fukui, "Quasi-unsupervised learning of open circuit voltage profiles for efficiency degradation diagnosis in operation,"in Proc. International Symposium on Advanced Technologies and Applications in the Internet of Things, Shiga, Aug. 2021.
米国Electrochemical Societyが主催する235th ECS Meeting [米国テキサス州ダラス、2019年5月26日~30日] にて、当社社員が研究発表を行いました。タイトルは「Study of Charge-Discharge Energy Prediction Using Neural Networks for Improving the Operational Economic Efficiency of Lithium ion Battery Aggregation」です。