エネルギーの自律を目的としたスマートハウスの開発

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

有馬 仁志

ISIT カーエレクトロニクス研究会

日時：2011年5月20日（金）

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 3 Pfaffenhofen / Munich Holzgerlingen/ Stuttgart Paderborn

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

dSPACE International

Page 4 dSPACE Inc. アメリカ／デトロイト dSPACE GmbH ドイツ／パーダーボーン オランダ: スウェーデン: ポーランド: インド: チェコ、スロバキア: イスラエル: dSPACE Ltd. イギリス／ケンブリッジ dSPACE Sarl フランス／パリ 日本: 韓国: 中国: 台湾: オーストラリア: dSPACE Japan株式会社 dSPACE China (上海）

Page 5

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

80% automotive

20% aerospace/drives/mechatronics/other fields

Page 7

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

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

モデルベース開発における数式モデルとは

※ MATLAB/SimulinkはThe MathWorks社の製品です Simulinkモデル 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 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         t t t t t x dt t v t x t v dt t a t v t Cx t dv t ma 0 0 ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( 0 0 Page 9

NASA HPより 制御対象

オフラインシミュレーションの必要性

Page 10



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

制御対象の

数学モデル

コントローラ

数学モデル

シミュレーション

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

Page 11

例： DCモータモデル

一般的なDCモータ  定常状態の関係  モータトルクは電流に比例  BEMS(逆起電力）は回転速度に比例  停止時に最大トルク E_in L_mt R_mt V_R V_e V_L K_mt i T_e T_q b_mt J_mt Interaction /P Efficiency , , , state -steady For in out q out in in mt mt q mt mt L e R in mt e mt e P T P i E P b i K T K i R V V V E i K T K V                 Torque Increase voltage Current Angular Velocity Max torque at motor stall at E2 Minimum current to balance friction Max current at motor

stall at E2 E1

E2 E3 Max speed at zero

torque 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)

Page 12

例： DCモータモデル



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 q mt mt mt mt mt in mt T b i K dt d J K i R E dt di L                                                                                   q in q in mt mt mt mt mt mt mt mt mt mt T E i Y T E J L i J b J K L K L R i dt d 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1    E_in L_mt R_mt V_R V_e V_L K_mt i T_e T_q b_mt J_mt Interaction 電気系 機械系 発生トルク 逆起電力

Page 13

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 14

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 L_mt R_mt V_R V_e V_L K_mt i T_e T_q,  b_mt J_mt Interaction Gear n:1 Rack&Pinion Force, Speed K_r K_r b_r Lash Supplied Electric power Mechanical power at motor Mechanical power at pinion gear Loss-1 Mechanical power at rack bar Loss-3 Loss-2 100 (%)   PowerIn PowerOut Efficiency

例： DCモータ Simulinkモデル

Page 15 q mt mt mt mt mt in mt T b i K dt d J K i R E dt di L         

Page 16

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  初期値、最終値 ) ( lim ) ( lim ) ( lim ) ( lim 0 0 s sX t x s sX t x s t s t         • 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 F kx dt dx dt x d F kx dt dx b dt x d m        0 0 2 2 2 2 伝達関数の場合 初期値 最終値 k bs ms s F s X s G     2 1 ) ( ) ( ) ( k s k bs ms s t x s k bs ms s t x s k bs ms s X s s F s F k bs ms s F s G s X s t s t 1 ) ( lim ) ( lim value final For 0 ) ( lim ) ( lim value initial For ) ( 1 ) ( 1 ) ( input step For ) ( 1 ) ( ) ( ) ( 2 0 2 0 2 2                      

Vehicle Dynamics Environment Engine Soft ECU Actuator s igna ls from E CU S e nsor s igna ls to E CU Soft ECU Signals Sensor Signals Torque Engine Engine Speed Torque Differential Tire Speed Sensor Signals Environment Signals Drivetrain Page 17

既存モデルの活用

オフラインシミュレーションによる制御設計の確立

制御対象（プラント）

コントローラ

Page 19

Rapid Control Prototyping （RCP）の概要

プロトタイプハードウェア による実機検証 オフラインシミュレーション による検証 コンポーネント 機能設計 コンポーネント 検証 システム 仕様設計 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 ラピッドコントロールプロトタイピング

システム設計 制御 設計 適合 & 計測 HIL RCP ACG

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

最終目標 出発点＝モデル

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

リアルタイムシミュレーション

PCで計算 リアルタイムシミュレータで計算

例） 10秒間のシミュレーション

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 PC リアルタイムシミュレータ

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

ラピッドコントロールプロトタイピング

Page 23

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

RTI ブロックの使用法

PWM アナログ出力 デジタル出力 デジタル入力 カム・クランク角入力 アナログ入力 ハードウェア上での入出力 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 25

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

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

Page 27 Simulinkで使用されている すべての変数にアクセス可能

ControlDeskにおけるパラメータチューニング

Simulinkで使用している パラメータが表示される

Page 28  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 制御ロジック開発者 ソフトウェア開発者 #include <math.h> if (a > 0) ki = 0.4*x+z1; 実装

従来の手法

プロトタイピングハードウェア （試作ECU）

RCP（Rapid Control Prototyping）の利点

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

Page 29

RCPで使用されるハードウエア概要

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 • 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 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 ・・ ・

MicroAutoBox

シングルハードウェア

モジュールハードウェア

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 31

仕様書による工程間のやり取り

コントローラモデル 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; ソースコード 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 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 機能設計者 ソフトウエアエンジニア 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

モデルを仕様書として活用

制御ロジック開発

制御モデル

＝仕様書

TargetLink

ブロック

自動変換 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

コード生成

ラピッドプロトタイプ

コントローラ

◇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

Page 33 システム設計 制御 設計 適合 & 計測 Hardware In the Loop Rapid Control Prototype Auto Code Generation

量産コードの自動生成

コントローラ モデル プラント モデル コントローラ モデル 実機 コントローラ モデル 量産コード自動生成 ECU

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

量産に適用可能なコードを生成

bool1 = (In >= 10);

bool2 = (In <= -10);

bool3 = bool1 || bool2;

tmp1 = table_lookup(Table, In);

tmp2 = In;

if

(bool3)

out = tmp1;

else

out = tmp2;

プロトタイプ用のコード

if

((In >= UT) || (In <= LT))

out = table_lookup(Table, In);

else

out = In;

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

Page 35 Page 35

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

浮動小数点結果

固定小数点結果

シミュレーションによる精度確認

Page 37 システム設計 制御 設計 適合 & 計測 Hardware In the Loop Rapid Control Prototype Auto Code Generation

Hardware In the Loop Simulatorで検証

コントローラ モデル プラント モデル 実ECU プラント モデル コントローラ モデル 実機 コントローラ モデル 量産コード自動生成 ECU

制御対象 プラントモデル プラント 制御器 制御アルゴリズム コントローラ

HILS(Hardware In the Loop Simulator)とは？

 ECUとのI/Oインタフェースとバスシステム

 制御対象（プラント）を実時間で実行する演算装置

Page 39

モデルベース開発により実機レス検証を実現

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

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

テストオートメーションの導入

HIL Simulator テストオートメーションツール コントローラ テスト プログラム レポート



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

 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 41

HILSによるECUネットワークテスト

Host Interface

CAN Engine HIL

Vehicle Dynamics HIL

Transmission HIL

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 43

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

 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 Mid-Size ソフトウェア結合テスト Full-Size ネットワーク/受け入れテスト



dSPACE シミュレータファミリー

PXBox ファンクションテスト

Page 44 システム設計 制御 設計 適合 & 計測 Hardware In the Loop Rapid Control Prototype Auto Code Generation

モデルベース開発におけるVサイクル

コントローラ モデル プラント モデル 実ECU 実機 実ECU プラント モデル コントローラ モデル 実機 コントローラ モデル 量産コード自動生成 ECU

Page 45 システム設計 制御 設計 適合 & 計測 Hardware In the Loop Rapid Control Prototype Auto Code Generation

モデルベース開発を支援するdSPACEツール

コントローラ モデル プラント モデル 実ECU 実機 実ECU プラント モデル コントローラ モデル 実機 コントローラ モデル 量産コード自動生成 ECU dSPACE プロトタイプシステム 量産コード自動生成ツール TargetLink dSPACE シミュレータ

DS5202ベースE-Driveソリューション

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)  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  2つのデジタルセンサシミュレーション  スロット数：2

DS5202-PWM

DS5202-PSS

DS5202-EMH

DS5202-ACMC – モーター制御システム

DS1005/1006

_{2x DS1668}

(replace by DS176x later)

RapidPro

Power Unit

(or other power stage)



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。

DS5202 FPGA

RTI Blockset

FPGA: Spartan3

← Current signals

Control signals → H all / Enc oder R es olv er

EV1048

IO module

PHS Bus

モータを含むシステムのシミュレーション

Controller Power stage E-Motor Mechanics

制御器

Controller

実機

モーター HIL – 信号レベルのシミュレーション構成例

: DS5202-EMH

Power stage Electric Motor Mechanics

ECU出力の PWM 計測 シミュレーションモデル

シミュレーション

モータモデル (ASMElectricComponents library) DS5202-EMH モータポジションセ ンサの波形生成 アナログ出力 汎用 IO

Electric Motor HIL DS5202-FPGAボード上の

IOで処理

DS5202-EMH-Blockset

Processor Board (DS1005/1006)

駆動電流レベルのシミュレーション

Controller Power stage

Real component

DS5202-EMS

Electric Motor Mechanics プロセッサボード (DS1005/1006) DS5202-PSS センサー信号生成 Simulation model 大電力電子負荷 FPGAによる 超高速シミュレーション

Slow parts of electric motor model

Simulation

B C A B C A

制御器

Page 51

EPS用電子負荷内蔵シミュレータの例

330A電源

電子負荷装置12台

 120 A per phase(3.6kW)

大電流対応コネクタ

ー

Electronic Load Simulation Module

高速FPGAボード

100nsecサンプルタイム

DS5203 FPGA ボード

 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  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

Page 53

RTI FPGA Programming Blockset + Xilinx System Generator

プロセッサーモデル FPGAモデル Processor Board (DS1005/1006) FPGA Board (DS5203)

Build

Build

dSPACE Simulator ボード間通信 （PHSバス）

Page 54 制御 設計 適合 & 計測 HIL RCP ACG 実ECU 実機 モデル 実機

バッテリマネジメントシステムの事例

ＲＣＰ事例

ＨＩＬ事例

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

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

Page 57

三洋電機株式会社様 バッテリ制御ソフトウェアの開発

Page 58

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 59

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 60

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 61

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。

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 63 双方向 DC/AC インバータ 双方向 DC/AC インバータ 交流（AC） 直流（DC） DC/DC コンバータ 系統 （グリッド） 風力発電 Service Provider Data Center 遠隔管理・制御 MPPT DC/DC コンバータ 太陽光発電 家電 インホーム ディスプレイ インターネット

Energy Management System

モニター 電気自動車

蓄

電

制

御

自律的な エネルギー制御 システム センサ端末 制御端末

管

理

ＨＥＭＳ による統合管理 （ 見 え る 化 ） LED照明 CO2給湯機 スマートメーター Smart Power Manager Unit PLC HVDC _{360V – 420V} 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

MPPT : Maximum Power Point Tracking HVDC : High-Voltage Direct Current PLC : Power Line Communication

自宅でＥＶ充電 *ＥＶ普及促進 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 電力消費量の管理

OSGi : Open Services Gateway initiative CIGS : Copper Indium Gallium DiSelenide Fukuoka Smart House Consortium

日射量予測 VHF帯域 IPDC 太陽熱集熱器 A C 2 0 0 V CIGS

創

電

自然エネルギーの活用 RL V2H 双方向 DC/DC コンバータ 高電圧 電池パック 蓄電池

Smart Power Control System

企画・推進 デジタル電源プロセッサ C2000 (Piccolo) ZigBee無線 CC2520/MSP430 SCALE （電源回路シミュレーションエンジン）

Smart Energy System Home Energy Management System

Smart House System

LED照明用電源モジュール 焦電型赤外線センサ ・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 高電圧電池パック CO2 給湯機 HEMS クラウドサーバ ホームゲートウェイ インホームディスプレイ 無線モジュール センサ端末／制御端末 エネルギー制御装置 Smart Power シリーズ レンガハウス ・代 表： 中村 良道 （㈱スマートエナジー研究所 CTO ﾌｧｳﾝﾀﾞｰ） ・副代表： 中原 正俊 （崇城大学 ｴﾈﾙｷﾞ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） 川浪 義光 （㈱ アバール長崎 代表取締役社長） ・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 事務局 ： ｄＳＰＡＣＥ Ｊａｐａｎ社内 マルチ帯域 無線システム LOGICAL PRODUCT リチウムイオン・バッテリー 太陽光発電 ＥＥ研究所 VHF帯域 IPDC 日射量予測 福岡タワー 企画・推進：スマートエナジー研究所 M2M（機器間通信） ソリューション 充電コネクタ 太陽熱集熱器 太陽熱 集熱器 開発用シミュレータ RCP / HILS

コンソーシアムの構成

Page 65 双方向 DC/AC インバータ 双方向 DC/AC インバータ 交流（AC） 直流（DC） DC/DC コンバータ 系統 （グリッド） 風力発電 Service Provider Data Center 遠隔管理・制御 MPPT DC/DC コンバータ 太陽光発電 家電 インホーム ディスプレイ インターネット

Energy Management System

モニター 電気自動車

蓄

電

制

御

自律的な エネルギー制御 システム センサ端末 制御端末

管

理

ＨＥＭＳ による統合管理 （ 見 え る 化 ） LED照明 CO2給湯機 スマートメーター Smart Power Manager Unit PLC HVDC _{360V – 420V} 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

MPPT : Maximum Power Point Tracking HVDC : High-Voltage Direct Current PLC : Power Line Communication

自宅でＥＶ充電 *ＥＶ普及促進 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 電力消費量の管理

OSGi : Open Services Gateway initiative CIGS : Copper Indium Gallium DiSelenide Fukuoka Smart House Consortium

日射量予測 VHF帯域 IPDC 太陽熱集熱器 A C 2 0 0 V CIGS

創

電

自然エネルギーの活用 RL V2H 双方向 DC/DC コンバータ 高電圧 電池パック 蓄電池

Smart Power Control System

スマートハウスにおけるdSPACE

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

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

Page 67 制御 見える化 電気自動車 蓄電池 双方向 DC-AC インバータ 双方向 DC-DC コンバータ DC-DC コンバータ 双方向 DC-DC コンバータ 急速充電器 系統 （グリッド） DCバス

Mini Smart House System

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  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 dSPACE DS1103 ボード コントローラモデル

SCALE <-> Simulink Co-Simulation環境の構築

SCALE Plant Model

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

Page 69

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 Rapid Control Prototype

SCALE Plant Model

Simulink Controller Model

SCALE Plant Model

Simulink Controller 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

モデルベース開発キット

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} スマートエナジー研究所企画 アバール長崎開発 Power SEL 200

Rapid Control

Prototypingを強力にサ

ポートする

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

スイッチング

コンバータの高速シミュ

レーションが可能

Page 71 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 RCPで動作確認したモデルを 電源プロセッサへ実装 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 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 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 崇城大学 ＥＥ研究所

SCALE

Simulink

RCP

Piccolo

※MathWorks社製 TM 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 PiccoloTM_{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 ① ② ③ 【研究開発】 スマートエナジー研究所、dSPACE Japan 、アバール長崎 【協力】 崇城大学、日本テキサスインスツルメンツ ※会社名および商品名は、各社の登録および登録商標です。 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 ボード開発・製造 ： アバール長崎 Power SEL 200

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

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

http://www.paltek.co.jp/solution/technology/smartgrid/rtc.htm

PowerSEL 200

DS5203 FPGAボード 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  電力の最適点（MPPT）の検出

Page 73 太陽光発電 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 風力発電 エネルギー 変換装置 充電スタンド 電気自動車 充電 コネクタ システム構想 ： スマートエナジー研究所 RCP POWER Unit PowerSEL200 充電器

電機自動車への充電デモ

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 75

制

御

創

電

自然エネルギーの活用

管

理

（見 え る 化 ） ZigBee ホームゲートウェイ 双方向 DC/AC インバータ 交流（AC） 直流（DC） DC/DC コンバータ 系統 （グリッド） 風力発電 Data Center Cloud Service 遠隔管理・制御 DC/DC コンバータ 太陽光発電 インホーム ディスプレイ

Energy Management System

モニター

蓄

電

ＬＥＤ照明 Smart Power Manager Unit PLC HVDC 360V – 420V

MPPT : Maximum Power Point Tracking HVDC : High-Voltage Direct Current PLC : Power Line Communication

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 電力消費量の管理

OSGi : Open Services Gateway initiative CIGS : Copper Indium Gallium DiSelenide V2H : Vehicle to Home 気象情報 （日射量予測） 双方向 DC/DC コンバータ

Smart Power Control System

A C 2 0 0 V MPPT CIGS 電気自動車 V2H Trans 電力 センサ 停電時解列 AC 100V 停電対策 太陽熱 集熱器 自律的な エネルギー制御 システム 自宅でＥＶ充電 ※非常時には、蓄電池より バックアップにて運用 自動単独運転 スマートメーター Internet

スマートハウスとは

Page 76 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 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 効果を生み出すのに必要な エネルギー制御システム

スマートハウスのうれしさ

Page 77 双方向 DC/AC インバータ 交流（AC） 直流（DC） DC/DC コンバータ 系統 （グリッド） 風力発電 H V D C 電力 センサ 太陽光発電 V2H 対応 EV/PHV DC/DC コンバータ 双方向 DC/DC コンバータ DC/DC コンバータ 燃料電池 改 質 器 天然ガス 自然エネルギーオプション リレー 電力計 ブレーカ 双方向 DC/AC インバータ 双方向 DC/DC コンバータ モーター AC/DC インバータ V2H Smart Energy Basic System Renewable Energy Options Vehicle to Home Energy System Co-Generation System _{※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。

スマートハウスのうれしさ



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 双方向 DC/AC インバータ 交流（AC） 直流（DC） DC/DC コンバータ 系統 （グリッド） 風力発電 H V D C 電力 センサ 太陽光発電 V2H 対応 EV/PHV DC/DC コンバータ 双方向 DC/DC コンバータ DC/DC コンバータ 燃料電池 改 質 器 天然ガス 自然エネルギーオプション リレー 電力計 ブレーカ 双方向 DC/AC インバータ 双方向 DC/DC コンバータ モーター AC/DC インバータ Smart Energy Basic System Renewable Energy Options Vehicle to Home Energy System Co-Generation System _{※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。

dSPACE製品の貢献



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

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 • 各Power Supplyや負荷を模擬 するシミュレータで検証支援

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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。

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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。

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。

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