論文の概要: State-of-Charge Estimation of a Li-Ion Battery using Deep Forward Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09543v1
• Date: Sun, 20 Sep 2020 23:47:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 13:15:27.310359
• Title: State-of-Charge Estimation of a Li-Ion Battery using Deep Forward Neural Networks
• Title（参考訳）: 深部フォワードニューラルネットワークを用いたLiイオン電池の充電状態推定
• Authors: Alexandre Barbosa de Lima and Maur\'icio B. C. Salles and Jos\'e Roberto Cardoso
• Abstract要約: リチウムイオン電池のためのDeep Forward Networkを構築し,その性能評価を行った。 本研究の貢献はリチウムイオン電池用ディープフォワードネットワークの構築手法とその性能評価である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This article presents two Deep Forward Networks with two and four hidden layers, respectively, that model the drive cycle of a Panasonic 18650PF lithium-ion (Li-ion) battery at a given temperature using the K-fold cross-validation method, in order to estimate the State of Charge (SOC) of the cell. The drive cycle power profile is calculated for an electric truck with a 35kWh battery pack scaled for a single 18650PF cell. We propose a machine learning workflow which is able to fight overfitting when developing deep learning models for SOC estimation. The contribution of this work is to present a methodology of building a Deep Forward Network for a lithium-ion battery and its performance assessment, which follows the best practices in machine learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,K-foldクロスバリデーション法を用いて,Panasonic 18650PFリチウムイオン(Li-イオン)電池の駆動サイクルを所定の温度でモデル化し,セルの電荷状態(SOC)を推定する2つのディープフォワードネットワークについて述べる。 駆動サイクル電力プロファイルは、18650pfセル用35kwhバッテリーパックを備えた電動トラックに対して算出される。 SOC推定のためのディープラーニングモデルを開発する際に,オーバーフィッティングと戦うことができる機械学習ワークフローを提案する。 この研究の貢献は、リチウムイオン電池のためのディープフォワードネットワークを構築する方法とその性能評価を提供することであり、機械学習のベストプラクティスに従う。

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