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A battery management system (BMS) provides some functions for ensuring safety and reliability that includes algorithms estimating battery states. Given the changes caused by various operating conditions, the state-of-health (SOH), which represents a figure of merit of the battery’s ability to store and deliver energy, becomes challenging to estimate. Machine learning methods can be applied to perform accurate SOH estimation. In this study, we propose a Long-Term Recurrent Convolutional Network (LRCN) that combines the Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-term Memory (LSTM) to extract aging characteristics and learn temporal mechanisms. The dataset collected by the battery aging experiments of NASA PCoE is used to train models. The input dataset used part of the charging profile. The accuracy of the proposed model is compared with the CNN and LSTM models using the k-fold cross-validation technique. The proposed model achieves a low RMSE of 2.21%, which shows higher accuracy than others in SOH estimation.
목차
Abstract
1. 서론
2. SOH 추정을 위한 이론적 배경
3. 배터리 실험 데이터 수집 및 처리
4. 추정 결과 분석
5. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
A. K. Birky / 2015 / Modeling for light and heavy vehicle market analysis / 2015 DOE Vehicle Technologies Office Annual Merit Review
H. Dong / 2014 / Lithium-ion battery state of health monitoring and remaining useful life prediction based on support vector regression-particle filter / Journal of Power Sources 271:114~123
P. Khumprom / 2019 / A data-driven predictive prognostic model for lithium-ion batteries based on a deep learning algorithm / Energies 12:660
M. Berecubar / 2016 / Critical review of state of health estimation methods of Li-ion batteries for real applications / Renewable and Sustrainable Energy Reviews 56:576~587
Z. Deng / 2013 / Electrochemical impedance spectroscopy study of a lithium/sulfur battery: Modeling and analysis of capacity fading / Journal of The Electrochemical Society 160
H. Dong / 2014 / Lithium-ion battery state of health monitoring and remaining useful life prediction based on support vector regression-particle filter / Journal of Power Sources 271:114~123
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M. Berecubar / 2016 / Critical review of state of health estimation methods of Li-ion batteries for real applications / Renewable and Sustrainable Energy Reviews 56:576~587
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