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研究キーワード:筑波大学における「電気自動車」 に関係する研究一覧:2件
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発表日:2026年2月16日
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多孔質グラフェンを用いた高性能全固体マグネシウム空気二次電池を開発
入手が容易で安価なマグネシウム金属(負極)と多孔質グラフェン(正極)を組み合わせ、さらに塩化マグネシウムを含む電解液を固体化することで、液漏れを防ぐとともに塩化に強い耐性を持つ、高性能かつ繰り返し使用可能な全固体マグネシウム空気二次電池を開発しました。 大容量で繰り返し充放電可能な二次電池は、電気自動車などの電化技術の中核になると期待されています。しかし、リチウムや白金などの高価な金属が使用されており、これらに代わる材料の探索が求められています。 一方、マグネシウム空気二次電池は、炭素材料を正極、マグネシウムを負極、塩化マグネシウム含有した電解質とし、正極活物質の酸素を...
キーワード:数理物理/フレキシブル/電解液/持続可能/持続可能な開発/電池/グラフェン/ポリマー/マグネシウム/リチウム/自動車/多孔質/炭素材料/電解質/電気自動車/二次電池
他の関係分野:数物系科学工学
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発表日:2025年10月5日
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太陽光発電+蓄電池システムの運用をAIで最適化する手法を開発
太陽光発電は天候に左右されやすく、計画通りの発電ができない場合、電力市場では「インバランス料金」と呼ばれる罰則的費用が発生します。本研究では、人工知能(AI)を用いて太陽光発電と蓄電池の運用を最適化する手法を開発し、従来に比べ最大47%のインバランス料金の削減を実現しました。 再生可能エネルギーの普及に伴い、太陽光発電と蓄電池を組み合わせた電力供給システムの活用が重要性を増しています。電力市場では、発電事業者は翌日に供給する電力量を「計画発電量」として提出し、これに基づいて取引を行います。しかし、太陽光による発電量は天候に左右されやすく、計画と実際の供給量にずれが生じると市場全体の...
キーワード:AI/スケジューリング/強化学習/最適化/深層強化学習/人工知能(AI)/不確実性/再生可能エネルギー/太陽/太陽光/蓄電池/持続可能/持続可能な開発/太陽光発電/電池/シミュレーション/自動車/電気自動車
他の関係分野:情報学複合領域環境学数物系科学総合理工工学
筑波大学 研究シーズ