論文の概要: Battery Model Calibration with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04010v1
• Date: Mon, 7 Dec 2020 19:26:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-18 07:45:08.233543
• Title: Battery Model Calibration with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習によるバッテリモデル校正
• Authors: Ajaykumar Unagar, Yuan Tian, Manuel Arias-Chao, Olga Fink
• Abstract要約: バッテリーモデルのキャリブレーションパラメータを確実かつ効率的に推測するための強化学習ベースのフレームワークを実装します。 このフレームワークは、観測から現実ギャップを補うために、計算モデルパラメータのリアルタイム推論を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.004835203025507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lithium-Ion (Li-I) batteries have recently become pervasive and are used in many physical assets. To enable a good prediction of the end of discharge of batteries, detailed electrochemical Li-I battery models have been developed. Their parameters are typically calibrated before they are taken into operation and are typically not re-calibrated during operation. However, since battery performance is affected by aging, the reality gap between the computational battery models and the real physical systems leads to inaccurate predictions. A supervised machine learning algorithm would require an extensive representative training dataset mapping the observation to the ground truth calibration parameters. This may be infeasible for many practical applications. In this paper, we implement a Reinforcement Learning-based framework for reliably and efficiently inferring calibration parameters of battery models. The framework enables real-time inference of the computational model parameters in order to compensate the reality-gap from the observations. Most importantly, the proposed methodology does not need any labeled data samples, (samples of observations and the ground truth calibration parameters). Furthermore, the framework does not require any information on the underlying physical model. The experimental results demonstrate that the proposed methodology is capable of inferring the model parameters with high accuracy and high robustness. While the achieved results are comparable to those obtained with supervised machine learning, they do not rely on the ground truth information during training.
• Abstract（参考訳）: リチウムイオン(Li-I)電池は最近普及し、多くの物理的資産で使われている。 電池の放電終了を予測するため, 詳細な電気化学的Li-I電池モデルが開発されている。 それらのパラメータは通常、操作を開始する前に校正され、操作中に再校正されない。 しかし,バッテリ性能は老化の影響を受けやすいため,計算バッテリモデルと実際の物理システムとの現実的ギャップは不正確な予測につながる。 教師付き機械学習アルゴリズムは、観測結果を地上の真理キャリブレーションパラメータにマッピングする広範な代表訓練データセットを必要とする。 これは多くの実用的な応用では実現不可能である。 本稿では,バッテリモデルの校正パラメータを確実かつ効率的に推定するための強化学習に基づくフレームワークを提案する。 このフレームワークは、観測から現実ギャップを補うために、計算モデルパラメータのリアルタイム推論を可能にする。 最も重要なことは、提案手法はラベル付きデータサンプルを一切必要としないことである(観測のサンプルと地上の真理キャリブレーションパラメータ)。 さらに、フレームワークは基盤となる物理モデルに関する情報を一切必要としない。 実験により,提案手法はモデルパラメータを高精度かつ高ロバスト性で推定できることを示した。 得られた結果は、教師付き機械学習で得られたものと同等であるが、訓練中は基礎的な真理情報に依存しない。

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