最新の HEV/EV 車の開発手法について dspace Japan 株式会社代表取締役社長 ISIT カーエレクトロニクス研究会日時 :2011 年 5 月 20 日 ( 金 ) 有馬仁志
Agenda 会社概要説明 モデルベース開発手法の概要と優位性 福岡スマートハウスにおける電源制御システムへの適用と成果 スマートハウスと EV Page 2
dspace の概要 dspace (digital Signal Processing And Control Engineering) 1988 年創立 ドイツ Paderborn に本社 電子制御装置 (ECU) のソフトウエア開発 及びメカトロニクス制御開発におけるソリューションを提供するリーディングカンパニー 独立系の開発ツールサプライヤー 日本 アメリカ イギリス フランス 中国に dspace 現地法人 世界 12 カ国の販売代理店を通じて世界中に製品を提供 南ドイツにエンジニアリングプロジェクトセンター 世界中で約 900 名の従業員 Paderborn Holzgerlingen/ Stuttgart Pfaffenhofen / Munich Page 3
dspace International オランダ : スウェーデン : チェコ スロバキア : dspace Ltd. イギリス / ケンブリッジ dspace Sarl フランス / パリ ポーランド : イスラエル : dspace GmbH ドイツ / パーダーボーン dspace Inc. アメリカ / デトロイト 日本 : 韓国 : dspace Japan 株式会社 中国 : dspace China ( 上海 ) インド : 台湾 : オーストラリア : Page 4
dspace Japan 株式会社の設立 前販売代理店 株式会社リンクスによる販売終了決定に伴い 2005 年 9 月 1 日に東京 赤坂にて dspace Japan 株式会社を設立 dspace Japan による技術サポート業務を開始 2006 年 2 月 : 代表取締役社長に有馬仁志が就任 2006 年 3 月 : リンクスが dspace 製品の販売を終了 2006 年 4 月 :dspace Japan による本格的な営業活動と製品販売を開始 2007 年 7 月 : 愛知県名古屋市に中部支店を設立 2007 年 8 月 : 東京都品川区 御殿山トラストタワー ( 現オフィス ) へ移転 2010 年 9 月 : 栃木県宇都宮市に宇都宮出張所を開所 2010 年 10 月 : 名古屋市中区から中村区へ中部支店を移転 東京本社品川区北品川 中部支店名古屋市中村区 宇都宮出張所宇都宮市東宿郷 Page 5
ビジネス分野 80% automotive 20% aerospace/drives/mechatronics/other fields Page 6
Agenda 会社概要説明 モデルベース開発手法の概要と優位性 福岡スマートハウスにおける電源制御システムへの適用と成果 スマートハウスと EV Page 7
電子制御の発達 (dspace の歩み ) 1980 年代 DSP を用いた制御装置 1990 年代 MATLAB の利用 21 世紀の制御系開発ツール Page 8
モデルベース開発における数式モデルとは ダイナミクスをグラフィカルな数式モデルで記述可能モデルベース開発では この数式モデルを積極的に活用する ma ( t ) dv ( t ) Cx ( t ) v ( t ) x ( t ) t t 0 t t 0 a( t ) dt v ( t ) dt v ( t ) 0 x ( t ) 0 MATLAB は Fortran などのプログラム言語を学ぶことなく 高度な数値計算を行えるアプリケーションプログラム Simulink モデル MATLAB/Simulink は The MathWorks 社の製品です Page 9
オフラインシミュレーションの必要性 世の中には現物合わせ出来ない制御対象がある 現物を用いたトライ & エラーは極力避けたい 制御対象を数学モデルを作成することで シミュレーションを実行しながらコントローラの制御設計が可能となる 制御対象 NASA HP より コントローラ数学モデル シミュレーション 制御対象の数学モデル Page 10
例 : DC モータモデル 一般的な DC モータ T e J mt 定常状態の関係 i V R R mt T q モータトルクは電流に比例 E in K mt BEMS( 逆起電力 ) は回転速度に比例 停止時に最大トルク V e V L L mt Interaction b mt For V E T P e q in in steady V K K E mt R mt in, i, - state V e i b P T mt e V out L K T, q mt i R mt i K mt Efficiency P out Max speed at zero torque at E2 /P in E2 E3 E1 Increase voltage Max current at motor stall at E2 Jmt: Moment of inertia (Kg m2) bmt: Viscosity of motor (Nm s/rad) Kmt: Motor constant (Nm/A) Rmt: Resistance of motor phase coil() Ein: Applied voltage (V) I: Current of coil (A) Tq: Output of motor torque (Nm) W: Motor angular velocity (rad/sec) Pin: Power applied to system (J) Pout: Power output from system (J) Angular Velocity Torque Max torque at motor stall at E2 Current Minimum current to balance friction Page 11
例 : DC モータモデル 逆起電力 微分方程式 機械系 電気系の式 相互作用 電気 機械 : トルク = 定数 電流 機械 電気 : 逆起電力 =トルク定数 回転速度 定常状態 回転が一定で与えられたトルクと釣り合っている 回転数ゼロ ( 最大トルク ) 回転数最大 ( 無負荷 ) 外部トルクとの釣り合い時 数式 モデルのデバッグ時に有効 E in 電気系 機械系 d i dt Y i 1 0 V R V e V L R L K J mt mt mt mt L J mt mt 0 i 0 1 0 R mt L mt di dt d dt K L b J K mt mt mt mt mt E 0 E 0 T Interaction in K mt i in q i R 発生トルク T e L 1 mt mt 0 J mt b i mt K mt T J 0 1 mt q E T b mt in q T q Page 12
DC モータ特性 ( 例 : マブチモータ ) 停止状態 ( ストール ) からトルク定数を求める Kmt = 12.7/4.7=2.70x10-3 [Nm/A] Rmt = 3.0/4.7=0.64[Ω ] 最高回転数と電流から粘性を求める ( モータ単体 ) Bmt = 0.16 x Kmt/(9200/60x2pi) = 4.5x10-7 [Nms/rad] モータ停止時の電流ステップ応答から L を求める 時定数 :T=L/R Page 13
エネルギーロス パワーロス パワーが伝達される場合に各ドメインにおけるロスが有る 熱に変わる パワーがドメインをまたぐ時のロス 熱に変わる E in i V R R mt K mt T e J mt Tq, Force, Speed Rack&Pinion K r V e V L L mt Interaction b mt Gear n:1 Lash b r K r Efficiency PowerOut (%) 100 PowerIn Supplied Electric power Mechanical power at motor Mechanical power at pinion gear Mechanical power at rack bar Loss-1 Loss-2 Loss-3 Page 14
例 : DC モータ Simulink モデル L J mt mt di dt E in d K dt mt R i mt b i K mt mt T q Page 15
モデルの検証 数式レベル モデルでの検証 定常値チェック ( バランスして変化が無い状態 最終値 ) 微分値がゼロ 初期値 最終値チェック 単位変換 符号の間違え等のチェック 時間領域でのチェック 時定数 立ち上がり時間 ダンピング 周波数領域でのチェック 共振時のパラメターのチェック 時定数 初期値 最終値 立ち上がり時間 遅れ時間 行き過ぎ量 制定時間 初期値 最終値 d x dx m b kx F 2 dt dt d dt dx dt kx 2 x 2 0 2 0 F 伝達関数の場合初期値最終値 lim x ( t ) lim sx t 0 lim x ( t ) lim sx t s s 0 ( s ) ( s ) X ( s ) G ( s ) F ( s ) ms For step input 1 F ( s ) s X ( s ) ( ms For final value lim x ( t ) lim t s 0 1 bs k ) s For initial value lim x ( t ) lim t 0 s ( ms 2 ( ms 2 2 2 1 F ( s ) bs k s 0 bs k ) s s 1 bs k ) s k G ( s ) X ( s ) F ( s ) ms 2 1 bs k Page 16
Actuator signals from ECU Sensor signals to ECU 既存モデルの活用 dspace Automotive Simulation Model Soft ECU Soft ECU Signals Sensor Signals Engine Engine Speed Torque Engine Drivetrain Torque Differential Tire Speed Vehicle Dynamics Environment Signals Environment Sensor Signals Page 17
オフラインシミュレーションによる制御設計の確立 コントローラ 制御対象 ( プラント ) オフラインシミュレーションで制御則の妥当性を検証する Page 18
Rapid Control Prototyping (RCP) の概要 ラピッドコントロールプロトタイピング 大きな手戻りを回避するために 量産コード生成をする前にコンポーネント機能を検証 オフラインシミュレーションによる検証 システム仕様設計 コンポーネント検証 コンポーネント機能設計 プロトタイプハードウェアによる実機検証 Page 19
モデルで実機を制御するラピッドコントロールプロトタイピング 出発点 = モデル 制御設計 システム設計 適合 & 計測 最終目標 RCP HIL 制御設計で確立したコントローラモデルをそのまま RCP へ継承する ACG Page 20
リアルタイムシミュレーション 例 ) 10 秒間のシミュレーション リアルタイムシミュレータ PC PC で計算 リアルタイムシミュレータで計算 10 秒間のシミュレーション計算は 10 秒未満で速く終わる 10 秒より長い時間がかかる 10 秒間のシミュレーション計算は 10 秒後ぴったりに終わる 現実の時間の流れと同期して計算 or
ラピッドコントロールプロトタイピングモデルベース制御ロジックをリアルタイム環境へスムースに実装 Regelalgorithmus コントローラモデル プロトタイプのハードウエアを用いて制御対象のプラントを リアルタイムに制御 ラピッドプロトタイピング : 早期にコントローラモデルを実時間で稼動させ設計を検証すること Page 22
ソフトウェア : RTI (Real Time Interface) ハードウェアの I/O 設定 Simulink で使用できるブロックで提供 ブロック内で詳細設定可能 dspace プロトタイピングシステムへ自動実装が可能 Page 23
RTI ブロックの使用法 ハードウェア上での入出力 アナログ入力 デジタル入力 カム クランク角入力 PWM アナログ出力 デジタル出力 ソフトウェア上での入出力の定義 コントロールモデル Page 24
制御ロジックをリアルタイム環境へ実装 ボタン一つでプロトタイパへ自動実装 Mathworks 社 Real Time Workshop Page 25
dspace ControlDesk Simulink/Stateflow のパラメータにアクセス可能 容易なデータのモニタリング パラメータのチューニング 視覚的な画面表示 さまざまな計器が容易 Page 26
ControlDesk におけるパラメータチューニング Simulink で使用されているすべての変数にアクセス可能 Simulink で使用しているパラメータが表示される Page 27
RCP(Rapid Control Prototyping) の利点 従来の手法 #include <math.h> if (a > 0) ki = 0.4*x+z1; 実装 制御ロジック開発者 ソフトウェア開発者 プロトタイピングハードウェア ( 試作 ECU) 制御ロジック開発者の意図していることが ソフトウェア開発者に伝わらないことがある ソフトウェア開発者によってコードを作成する時間がかかる 不具合が発生したとき アルゴリズムもしくはコード自体に問題があるのか判らない プロトタイピングハードウェアを作成するための時間 コストがかかる RCP を使用すれば これらの問題点が発生しないため短時間で コントローラモデル の検証を行うことができる Page 28
RCP で使用されるハードウエア概要 MicroAutoBox シングルハードウェアモジュールハードウェア 試作 ECU として利用 1 枚のボードに多彩な機能様々な専用機能ボード プロセッサ ADC / DAC デジタル入出力 CAN エンコーダ シリアルインターフェース 1 枚のボードに プロセッサ ADC / DAC デジタル入出力 CAN エンコーダ シリアルインターフェース プロセッサボード ADC / DAC ボード デジタル入出力ボード CAN インターフェースボード Serial Interface Page 29
プロセッサーの性能 RCP におけるプロセッサー PowerPC 750 GL 64 ビット CPU 動作周波数 900 MHz 量産 ECU に搭載されるプロセッサー例 32 ビット CPU 動作周波数 20MHz Page 30
仕様書による工程間のやり取り 制御対象 制御ロジックの Simulink モデルを作成シミュレーションによるロジック検証 Int16 x1, x2, y; declaration */ Int32 dummy; コントローラモデル dummy = (Int32)x1 + (Int32)x2; /* addition */ if (dummy > 32767) /* saturation */ y = 32767; else if (dummy < -32768) y = -32768; else y = (Int16)dummy; /* 機能設計者 関数仕様書関数名 Control 入力 a:integer b:float 出力 c:integer 与えられた入力 a b に対し以下の演算を行い 出力する c = a 12.3+b/256 制御ロジックの仕様書 ソースコード ソフトウエアエンジニア 仕様書を元に ECU コードを作成仕様通りに動作するか ECU コードを検証 Page 31
モデルを仕様書として活用 制御ロジック開発ラピッドプロトタイプコントローラ 制御モデル = 仕様書 自動変換 TargetLink ブロック コード生成 モデルが制御仕様書 制御モデルと同一の演算を行うプログラムの作成という 明確なゴール設定 開発時間の短縮とソフト品質の向上の達成 Int16 x1, x2, y; declaration */ Int32 dummy; dummy = (Int32)x1 + (Int32)x2; /* addition */ if (dummy > 32767) /* saturation */ y = 32767; else if (dummy < -32768) y = -32768; else y = (Int16)dummy; 量産 C コード /* Page 32
量産コードの自動生成 システム設計 制御設計 適合 & 計測 コントローラモデル プラントモデル Rapid Control Prototype Hardware In the Loop コントローラモデル 実機 制御設計 RCP で確立したモデルを仕様書として量産コード生成へ継承する Auto Code Generation 量産コード自動生成 コントローラモデル ECU Page 33
量産に適用可能なコードを生成 プロトタイプ用のコード bool1 = (In >= 10); bool2 = (In <= -10); bool3 = bool1 bool2; tmp1 = table_lookup(table, In); tmp2 = In; if (bool3) out = tmp1; else out = tmp2; TargetLink によって生成されるコード TargetLink による生成コードは - 手書きのコードに匹敵するスピードとメモリー効率 - 読みやすく 理解しやすい記述形式 if ((In >= UT) (In <= LT)) out = table_lookup(table, In); else out = In; Page 34
TargetLink の特徴 :3 種類のシミュレーションモード Model-, Software- and Processor-in-the Loop Simulation 3 種類のシミュレーションモードを持つ統合開発環境 モデルの検証 アルゴリズムの有効性 スケーリング ( 自動 手動 ) オーバーフロー検証 ソフトウエアの検証 量子化誤差の影響 実装オプション決定 ターゲットの検証 コンパイラテスト 実行時間の実測 スタックサイズの実測 RAM/ROM の計測 Page 35
シミュレーションによる精度確認 浮動小数点結果 固定小数点結果 シミュレーションにより許容できる範囲に納まっているのかを検証 Page 36
Hardware In the Loop Simulator で検証 システム設計 制御設計 適合 & 計測 コントローラモデル プラントモデル Rapid Control Prototype Hardware In the Loop コントローラモデル 実機 実 ECU プラントモデル Auto Code Generation 量産コード自動生成 コントローラモデル ECU Page 37
HILS(Hardware In the Loop Simulator) とは? リアルタイムシミュレーター 制御器 制御アルゴリズム コントローラ 制御対象 プラントモデル プラント 制御対象 ( プラント ) を実時間で実行する演算装置 ECU との I/O インタフェースとバスシステム Page 38
モデルベース開発により実機レス検証を実現 実機検証が困難な場合もある 開発サイクルの短縮による試作品レスの開発 実機実験が高価 不可能 ( ソフト肥大による ) 実験内容が複雑多岐 HIL による検証 数学モデルの利用 航空 / 自動車分野ではモデルベース開発が普及しており 他の分野への普及は時間の問題 Page 39
テストオートメーションの導入 テストオートメーションの用途 : 制御アプリケーションソフトウェアのブラックボックステスト ( 制御装置の機能 ) ホワイトボックステスト ( ソフトの内部変数の計測によりテスト ) 診断機能のテスト テストプログラム テストオートメーションツール レポート HIL Simulator コントローラ いつでもテストの実行が可能 夜間 週末中にテスト実行可能 テストの再利用が可能 時間とコストを節約 Page 40
HILS による ECU ネットワークテスト Vehicle Dynamics HIL Host Interface Engine HIL Transmission HIL Gigalink CAN Page 41
費用対効果 HILSはプロトタイプ車による試験に完全に置き換わることはないが 実機レス 実機が無い状態でもテスト可能 再現性 複雑な不具合事象であってもパラメータ設定により確実に再現 網羅性 環境条件 運転条件を自在に変更することで試験の網羅性を向上 安全性 テストドライバの安全に関わるテストシナリオでも HILS で実現 自動化 OBD など定型化されたテストを自動化 再利用性 一度作成したテストシナリオ 評価関数は再利用が可能 Page 42
dspace シミュレータファミリー さまざまなテストシナリオに対応したHILシステムを提供 制御ユニット システム全体などのさまざまなテスト要件に対応 ソフトウェア単体テスト 結合テスト 受け入れテスト OBD の妥当性検証など Full-Size 異なるテスト要件には対応するテスト機能が必要 異なるテスト機能には対応するテスタ / シミュレータが必要 dspace シミュレータファミリー PXBox Mid-Size ファンクションテスト ソフトウェア結合テスト ネットワーク / 受け入れテスト Page 43
モデルベース開発における V サイクル システム設計 制御設計 適合 & 計測 コントローラモデル プラント モデル 実 ECU 実機 Rapid Control Prototype Hardware In the Loop コントローラモデル 実機 実 ECU プラントモデル Auto Code Generation 量産コード自動生成 コントローラモデル ECU Page 44
モデルベース開発を支援する dspace ツール システム設計 制御設計 適合 & 計測 コントローラモデル プラント モデル 実 ECU 実機 Rapid Control Prototype Hardware In the Loop コントローラモデル 実機 実 ECU プラントモデル dspace プロトタイプシステム コントローラモデル Auto Code 量産コード自動生成ツール Generation TargetLink 量産コード自動生成 ECU dspace シミュレータ Page 45
DS5202 ベース E-Drive ソリューション DS5202-EMH DS5202-EMH (Electric Motor HIL): モータ 1 台か 2 台分のシミュレーションに合わせ IO を統合 スロット数 :4 DS5202-PWM (PWM measurement): 故障検出を含めた 3 相 PWM 計測 ( 機能は DS5202-EMH の PWM 計測と同じ ) DS5202-PWM 32 チャンネル (8 チャンネルごとの 4 グループに分割 ) スロット数 :2 DS5202-PSS (Position Sensor Simulation): 機能は DS5202-EMH の位置センサシミュレーションと同じ 2 つのアナログセンサシミュレーション DS5202-PSS 2 つのデジタルセンサシミュレーション スロット数 :2
Resolver Hall / Encoder DS5202-ACMC モーター制御システム PHS Bus DS1005/1006 2x DS1668 DS5202 FPGA FPGA: Spartan3 Control signals Current signals EV1048 IO module (replace by DS176x later) RapidPro Power Unit (or other power stage) RTI Blockset RCP における 電動モータ制御のための FPGA を用いた IO を提供
モータを含むシステムのシミュレーション 自動車 / 建機業界でのハイブリッド化をはじめ 大電力モータの需要が増大 制御器 Controller Power stage E-Motor Mechanics Page 48
モーター HIL 信号レベルのシミュレーション構成例 : DS5202-EMH モータモデル (ASMElectricComponents library) DS5202-EMH ECU 出力の PWM 計測 DS5202-EMH-Blockset Controller 実機 アナログ出力 モータポジションセンサの波形生成 汎用 IO Electric Motor HIL DS5202-FPGA ボード上の IO で処理 シミュレーションモデル Power stage Electric Motor Mechanics シミュレーション Processor Board (DS1005/1006)
駆動電流レベルのシミュレーション 制御器 FPGA による超高速シミュレーション DS5202-EMS Slow parts of electric motor model B C A 大電力電子負荷 プロセッサボード (DS1005/1006) DS5202-PSS センサー信号生成 Simulation model Controller Power stage Electric Motor Mechanics Real component Simulation Page 50
EPS 用電子負荷内蔵シミュレータの例 330A 電源 Electronic Load Simulation Module 電子負荷装置 12 台 120 A per phase(3.6kw) 大電流対応コネクター 高速 FPGA ボード 100nsec サンプルタイム Page 51
DS5203 FPGA ボード 必要なコンポーネント ハードウェア : DS5203 FPGA ボード ソフトウェア : Simulink での FPGA 動作モデル構築 : Xilinx System Generator (XSG) FPGA とプロセッサボード (DS1005 / DS1006) 間の接続と DS5203 FPGA Board 上に搭載した I/O インタフェース : RTI FPGA Programming Blockset FPGA Xilinx Virtex -5 SX95T Logic cells: 94298 Virtex-5 slices: 14720 DSP slices: 640 Distributed RAM: 1520 kbits Block RAM: 8784 kbits FPGA 入力クロック : 100 MHz ピギーバックモジュールによりI/O 拡張が可能 製品版のモジュール ( 今後リリース予定 ) dspaceによるカスタムモジュール Page 52
RTI FPGA Programming Blockset + Xilinx System Generator プロセッサーモデル dspace Simulator Processor Board (DS1005/1006) Build ボード間通信 (PHS バス ) FPGA Board (DS5203) Build FPGA モデル Page 53
バッテリマネジメントシステムの事例 制御設計 適合 & 計測 RCP 事例 HIL 事例 RCP HIL モデル 実機 実 ECU 実機 ACG Page 54
三洋電機株式会社様バッテリ制御ソフトウェアの開発 弊社ユーザカンファレンス 2010 でのご講演資料を抜粋 Page 55
三洋電機株式会社様バッテリ制御ソフトウェアの開発 弊社ユーザカンファレンス 2010 でのご講演資料を抜粋 Page 56
三洋電機株式会社様バッテリ制御ソフトウェアの開発 弊社ユーザカンファレンス 2010 でのご講演資料を抜粋 Page 57
BMW グループ様 :Virtual Energy Cells リチウムイオンバッテリマネージメントシステム (BMS) のテスト 課題 高電圧 高精度 単一セルエミュレーション セル温度エミュレーション ISO 26262 に定義されている開発要件を満たすこと ソリューション :dspace シミュレータによるリチウムイオンバッテリの正確なリアルタイムシミュレーション Page 58
BMW グループ様 :Virtual Energy Cells テストされる主なBMS 機能 セルバランシング 温度管理 充電制御 安全機能 絶縁の監視 オンボード診断 テストには 自動化された再現可能なテストケースを使用 Page 59
BMW グループ様 :Virtual Energy Cells バッテリの管理は BMS とセル ECU(CE) の連携によって行われ バッテリモジュールに直接接続されて バッテリモジュールの監視を行います Page 60
BMW グループ様 :Virtual Energy Cells BMS 複数のセルモジュールエミュレータ さらに実際のパーツが HIL シミュレータに統合されています dspace の各種コンポーネントによりテスト環境が実現します Page 61
Agenda 会社概要説明 モデルベース開発手法の概要と優位性 福岡スマートハウスにおける電源制御システムへの適用と成果 スマートハウスと EV Page 62
RL スマートハウスシステム構成 日射量予測 創電 自律的なエネルギー制御システム 制御 蓄電 HVDC 風力発電 DC/DC コンバータ 双方向 DC/DC コンバータ Smart Power Control System 蓄電池 高電圧電池パック MPPT DC/DC コンバータ 360V 420V MPPT : Maximum Power Point Tracking HVDC : High-Voltage Direct Current PLC : Power Line Communication 自然エネルギーの活用 自然エネルギーのスムーズな導入 * 系統逆潮流問題の解決 自宅で EV 充電 *EV 普及促進 双方向 DC/AC インバータ 電気自動車 太陽光発電 CIGS Smart Power Manager Unit 双方向 DC/AC インバータ AC 200V V2H PLC CO2 給湯機 OSGi : Open Services Gateway initiative CIGS : Copper Indium Gallium DiSelenide Fukuoka Smart House Consortium 太陽熱集熱器 HEMS による統合管理 モニター インホームディスプレイ 家電 VHF 帯域 IPDC スマートメーター センサ端末制御端末 LED 照明 系統電力のピークカット 平準化 * オール電化 EV 導入による電力消費量の管理 系統 ( グリッド ) Service Provider Data Center インターネット 遠隔管理 制御 Energy Management System 直流 (DC) 交流 (AC) 福岡スマートハウスコンソーシアム代表 : 中村良道企画 推進 : 株式会社スマートエナジー研究所事務局 :dspace Japan 株式会社 管理 ( 見える化 ) Page 63
コンソーシアムの構成 企画 推進 日射量予測 EE 研究所 SCALE ( 電源回路シミュレーションエンジン ) 開発用シミュレータ RCP / HILS レンガハウス 太陽光発電 太陽熱集熱器 福岡タワー VHF 帯域 IPDC 無線ネットワーク アプリ構築 太陽電池リアルタイムパワーコントローラ HEMS クラウドサーバホームゲートウェイ エネルギー制御装置 Smart Power シリーズ センサ端末 / 制御端末 リチウムイオン バッテリー インホームディスプレイ無線モジュール デジタル電源プロセッサ C2000 (Piccolo) ZigBee 無線 CC2520/MSP430 充電コネクタ太陽熱集熱器 Smart Energy System 高電圧電池パック CO2 給湯機 Smart House System 代表 : 中村良道 ( スマートエナジー研究所 CTO ファウンタ ー ) 副代表: 中原正俊 ( 崇城大学エネルキ ーエレクトロニクス研究所所長 ) 有馬仁志 (dspace Japan 代表取締役社長 ) 企画 推進 : スマートエナジー研究所川浪義光 ( アバール長崎代表取締役社長 ) 事務局 : dspace Japan 社内 LOGICAL PRODUCT マルチ帯域無線システム LED 照明用電源モジュール焦電型赤外線センサ Home Energy Management System M2M( 機器間通信 ) ソリューション オブザーバー九州大学大学院システム情報科学研究院庄山研究室宇宙航空研究開発機構 (JAXA) 研究開発本部電源グループ特定非営利法人九州組込みソフトウェアコンソーシアム (QUEST) 財団法人九州先端科学技術研究所 (ISIT) 正興電機製作所 Page 64
RL スマートハウスにおける dspace 日射量予測 創電 自律的なエネルギー制御システム 制御 蓄電 HVDC 風力発電 DC/DC コンバータ 双方向 DC/DC コンバータ Smart Power Control System 蓄電池 高電圧電池パック MPPT DC/DC コンバータ 360V 420V MPPT : Maximum Power Point Tracking HVDC : High-Voltage Direct Current PLC : Power Line Communication 自然エネルギーの活用 自然エネルギーのスムーズな導入 * 系統逆潮流問題の解決 自宅で EV 充電 *EV 普及促進 双方向 DC/AC インバータ 電気自動車 太陽光発電 CIGS Smart Power Manager Unit 双方向 DC/AC インバータ AC 200V V2H PLC CO2 給湯機 OSGi : Open Services Gateway initiative CIGS : Copper Indium Gallium DiSelenide Fukuoka Smart House Consortium 太陽熱集熱器 HEMS による統合管理 モニター インホームディスプレイ 家電 VHF 帯域 IPDC スマートメーター モデルベース開発を支援するプロトタイパ ソフトウェアを提供 スマートハウスの制御領域において コンバータ / インバータのロジック開発に御使い頂いている センサ端末制御端末 LED 照明 系統電力のピークカット 平準化 * オール電化 EV 導入による電力消費量の管理 系統 ( グリッド ) Service Provider Data Center インターネット 遠隔管理 制御 Energy Management System 直流 (DC) 交流 (AC) 福岡スマートハウスコンソーシアム代表 : 中村良道企画 推進 : 株式会社スマートエナジー研究所事務局 :dspace Japan 株式会社 管理 ( 見える化 ) Page 65
ミニスマートハウスにより先行検証を実施 基板 : アバール長崎製作 ミニスマートハウス基板 Page 66
ミニスマートハウスでエネルギー制御システムを開発 DC バスに接続された電源 バッテリーの自律制御 太陽光発電の MPPT 制御 Mini Smart House System ハウス内バッテリーアシストによる EV 充電 系統給電の平準化 DC バス DC-DC コンバータ 双方向 DC-AC インバータ 系統 ( グリッド ) 双方向 DC-DC コンバータ 双方向 DC-DC コンバータ急速充電器 dspace DS1103 ボード 蓄電池 電気自動車 制御見える化 コントローラモデル Page 67
SCALE <-> Simulink Co-Simulation 環境の構築 Simulink Controller Model Simulink-SCALE 間 Co-Simulation を実現 コントローラ プラント ( 回路 ) のモデルを作成するにあたり 当初よりそれぞれ記述しやすいツールの使用が可能となる また 以後のモデルベース開発との親和性が格段に向上する SCALE Plant Model Page 68
制御設計から RCP へコントローラモデルを継承可能 制御設計 Simulink Controller Model Rapid Control Prototype SCALE Plant Model コントローラモデルを dspace プロトタイパへ自動実装し 実制御対象を制御する Page 69
モデルベース開発キット 双方向 DCDC コンバータ搭載 dspace プロトタイパと TI 社製 PiccoloTM MCU F28035 を切り替えて使用可能 スマートエナジー研究所企画アバール長崎開発 Power SEL 200 スイッチングコンバータの高速シミュレーションが可能 Rapid Control Prototyping を強力にサポートする dspace プロトタイプシステム SCALE: 崇城大学中原教授開発スイッチング電源シミュレータ Page 70
PowerSEL 200 スマートエネルギーのためのモデルベース開発キット 特徴 先進的なエネルギー制御設計手法の体験 インテリジェントな電源システムの習得 DC/DC コンバータをモデルベースで開発と活用 ダイナミックなエネルギーの 見える化 ターゲット MCU へのオートコード変換と実装 モデル応用例 バッテリー用 DC/DC コンバータ 急速充電器 太陽電池コンバータ スマートエネルギー機器全般に応用可能 2 1 3 仕様 回路方式 : 非絶縁昇降圧型双方向 DC/DC コンバータ 定格出力 :200W( 使用条件により異なります ) コントローラ : 1 TI 社製 Piccolo TM MCU F28035 ( 搭載 ) 2 dspace 社製 DS1103 (I/F 搭載 ) ( コントローラは切り替えて使用可能 ) 通信 :RS232C, CAN 1 電圧センサ用コネクタ 2 電流センサ用コネクタ 3PWM I/O 信号用コネクタ Power SEL 200 ボード開発 製造 : アバール長崎 崇城大学 EE 研究所 SCALE Simulink RCP Piccolo SCALE( 電源回路シミュレータ ) を使用し 回路と制御アルゴリズムの連携シミュレーションで設計と検証を行う SCALEで設計した回路図をもとにSimulink でモデル作成とシミュレーション検証を行う MathWorks 社製 研究開発 スマートエナジー研究所 dspace Japan アバール長崎 会社名および商品名は 各社の登録および登録商標です dspace 社製のDS1103を使用し RCP 実機検証 TargetLink により 自動コード変換 RCP : Rapid Control Prototyping 協力 崇城大学 日本テキサスインスツルメンツ TM RCP で動作確認したモデルを電源プロセッサへ実装 Page 71
太陽電池の出力電力を模擬発生が可能なリアルタイム パワーコントローラ PowerSEL 200 PALTEK 社が太陽光シミュレータソリューションを発表 モデルベースデザインを活用した太陽光発電のリアルタイム制御 日射量に応じて電力供給を変更可能 DS5203 FPGA ボード 電力の最適点 (MPPT) の検出 http://www.paltek.co.jp/solution/technology/smartgrid/rtc.htm Page 72
電機自動車への充電デモ スマートハウス実証実験棟アイランドシティ中央公園内レンガハウス システム構想 : スマートエナジー研究所 充電器 充電スタンド RCP 太陽光発電 POWER Unit 電気自動車 充電コネクタ PowerSEL200 エネルギー変換装置 風力発電 Page 73
Agenda 会社概要説明 モデルベース開発手法の概要と優位性 福岡スマートハウスにおける電源制御システムへの適用と成果 スマートハウスと EV Page 74
スマートハウスとは 気象情報 ( 日射量予測 ) 自然エネルギーの活用 創電 風力発電 自然エネルギーのスムーズな導入 * 系統逆潮流問題の解決 太陽光発電 CIGS 太陽熱集熱器 系統電力のピークカット 平準化 * オール電化 EV 導入による電力消費量の管理 系統 ( グリッド ) 制御 DC/DC コンバータ HVDC 双方向 DC/DC コンバータ Smart Power Control System MPPT DC/DC コンバータ 360V 420V 自律的なエネルギー制御システム Smart Power Manager Unit 双方向 DC/AC インバータ V2H Trans 停電時解列 停電対策 自動単独運転 電力センサ AC 100V インホームディスプレイ モニター PLC スマートメーター ZigBee ホームゲートウェイ Data Center Cloud Service 管理 ( 見える化 Internet 遠隔管理 制御 ) Energy Management System 蓄電 自宅で EV 充電 電気自動車 AC 200V LED 照明 非常時には 蓄電池よりバックアップにて運用 直流 (DC) 交流 (AC) MPPT : Maximum Power Point Tracking HVDC : High-Voltage Direct Current PLC : Power Line Communication OSGi : Open Services Gateway initiative CIGS : Copper Indium Gallium DiSelenide V2H : Vehicle to Home Page 75
スマートハウスのうれしさ 自然エネルギーのスムーズな導入 系統逆潮流問題の解決 系統電力のピークカット 平準化 オール電化 EV 導入による電力消費量 効果を生み出すのに必要なエネルギー制御システム 自宅で EV 充電 EV 普及促進 停電対策 自動単独運転 非常時には 蓄電池よりバックアップ Page 76
スマートハウスのうれしさ Renewable Energy Options 自然エネルギーオプション 太陽光発電 風力発電 DC/DC コンバータ DC/DC コンバータ HVDC Smart Energy Basic System 双方向 DC/AC インバータ リレー 電力センサ ブレーカ 系統 ( グリッド ) 電力計 天然ガス 改質器 燃料電池 DC/DC コンバータ 双方向 DC/DC コンバータ Co-Generation System Vehicle to Home Energy System V2H 非常時には 蓄電池が搭載された Smart Energy Basic System 及び EV/PHV から V2H にて電力を供給 直流 (DC) 交流 (AC) AC/DC インバータ モーター 双方向 DC/DC コンバータ 双方向 DC/AC インバータ V2H 対応 EV/PHV EV アシスト 系統電力一定制御 自然エネルギーの導入 停電対策 Page 77
dspace 製品の貢献 Renewable Energy Options 自然エネルギーオプション 太陽光発電 風力発電 DC/DC コンバータ DC/DC コンバータ HVDC Smart Energy Basic System 双方向 DC/AC インバータ モデルベース開発手法をサポートする プロトタイパでコンバータ インバータの開発支援 リレー 電力センサ ブレーカ 系統 ( グリッド ) 電力計 天然ガス 改質器 燃料電池 DC/DC コンバータ 双方向 DC/DC コンバータ Co-Generation System 直流 (DC) 交流 (AC) AC/DC インバータ モーター Vehicle to Home Energy System 双方向 DC/DC コンバータ 双方向 DC/AC インバータ V2H 対応 EV/PHV 各 Power Supplyや負荷を模擬するシミュレータで検証支援 非常時には 蓄電池が搭載された Smart Energy Basic System 及び EV/PHV から V2H にて電力を供給 EV アシスト 系統電力一定制御 自然エネルギーの導入 停電対策 Page 78
米国の事例 :Distributech at San Diego Feb 1-3, 2011 Page 79
米国の事例 :Distributech at San Diego Page 80
米国の事例 :Distributech at San Diego 福岡スマートハウスコンソーシアムのミニスマートハウスを Distributech で展示した 系統シミュレーションやデマンドレスポンスといったアメリカのトレンド商品が多々ある中 マイクログリッド動展示は他に類がなく その先進性を御評価頂いた Page 81
日本経済新聞での取材 Page 82
米国の事例 :Distributech at San Diego 電力事情がよくない 計画停電をおこなっている 電気自動車を夜間に充電できない 設備が古く送電のための設備 ( トランス ) の能力が足りない 電気自動車の普及のためには 再生可能エネルギーをうまく利用したマイクログリッドなどの技術が必須である Page 83
dspace は今後もモデルベース開発をサポートする強力なツールチェーンを提供致します 御清聴ありがとうございました Copyright 2011 by dspace. ブランド名および製品名は 各社または各組織の商標または登録商標です Proprietary ISIT May 20, 2011 dspace Japan Hitoshi Arima Page 84