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학술저널
저자정보
김상진 (Hankook Electric Power Information) 임현근 (Hankook Electric Power Information) 장병훈 (Hankook Electric Power Information) 우성민 (Chungbuk Technopark)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제26권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
8 - 13 (6page)

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배터리를 효율적으로 관리하기 위해서는 배터리의 건강 상태와 잔여 수명을 정확하게 추정하고 관리하는 것이 중요하다. 배터리는 같은 종류여도 설비용량 및 전압 등의 특성이 다르며 학습용 모델을 위한 배터리와 모델을 통한 예측을 위한 배터리가 서로 다를 경우에는 정확도 측정에 한계가 있다. 본 논문에서는 전압의 분포와 방전 시간을 이용한 엔트로피 지수를 일반화하고 4개의 배터리를 각각 1개씩 교차적으로 훈련 집합과 테스트 집합으로 정의하여 기계학습의 선형회귀 분석을 통하여 배터리의 건강 상태를 예측하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 평균 절대값 퍼센트 오차를 이용하여 95% 이상의 높은 정확도를 나타내었다.
#Entropy #Battery #SOH #Voltage Distribution #Machine Learning

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
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