論文の概要: A Transfer Learning-based State of Charge Estimation for Lithium-Ion
Battery at Varying Ambient Temperatures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03704v1
- Date: Mon, 11 Jan 2021 05:26:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-04 14:49:20.112786
- Title: A Transfer Learning-based State of Charge Estimation for Lithium-Ion
Battery at Varying Ambient Temperatures
- Title（参考訳）: 移動学習に基づくリチウムイオン電池の常温帯電状態の推定
- Authors: Yan Qin, Stefan Adams, and Chau Yuen
- Abstract要約: リチウムイオン電池(LiB)駆動デバイスに安定かつ効率的な環境を提供するためには、充電状態(SoC)推定が重要です。
ほとんどのデータ駆動SoCモデルは、温度に対するLiBの高感度を無視し、深刻な予測誤差を引き起こす可能性がある固定周囲温度のために構築されています。
提案手法は, 固定温度での予測誤差(例えば-20degCで24.35%, 25degCで49.82%)を低減させるだけでなく, 新温度での予測精度も向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.419790834463548
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate and reliable state of charge (SoC) estimation becomes increasingly
important to provide a stable and efficient environment for Lithium-ion
batteries (LiBs) powered devices. Most data-driven SoC models are built for a
fixed ambient temperature, which neglect the high sensitivity of LiBs to
temperature and may cause severe prediction errors. Nevertheless, a systematic
evaluation of the impact of temperature on SoC estimation and ways for a prompt
adjustment of the estimation model to new temperatures using limited data have
been hardly discussed. To solve these challenges, a novel SoC estimation method
is proposed by exploiting temporal dynamics of measurements and transferring
consistent estimation ability among different temperatures. First, temporal
dynamics, which is presented by correlations between the past fluctuation and
the future motion, is extracted using canonical variate analysis. Next, two
models, including a reference SoC estimation model and an estimation ability
monitoring model, are developed with temporal dynamics. The monitoring model
provides a path to quantitatively evaluate the influences of temperature on SoC
estimation ability. After that, once the inability of the reference SoC
estimation model is detected, consistent temporal dynamics between temperatures
are selected for transfer learning. Finally, the efficacy of the proposed
method is verified through a benchmark. Our proposed method not only reduces
prediction errors at fixed temperatures (e.g., reduced by 24.35% at -20{\deg}C,
49.82% at 25{\deg}C) but also improves prediction accuracies at new
temperatures.
- Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池(LiBs)を駆動するデバイスに安定かつ効率的な環境を提供するために、精度が高く信頼性の高い充電状態推定(SoC)がますます重要になる。
多くのデータ駆動型SoCモデルは、温度に対するLiBsの高感度を無視し、重大な予測誤差を引き起こすような、一定の環境温度のために構築されている。
それでも,soc推定における温度の影響の体系的評価や,限られたデータを用いた推定モデルの新たな温度への迅速な調整方法についてはほとんど議論されていない。
これらの課題を解決するために, 測定の時間的ダイナミクスを活用し, 異なる温度間で一貫した推定能力を伝達することにより, 新たなsoc推定法を提案する。
まず,過去のゆらぎと将来の動きとの相関によって提示される時間力学を正準変量解析を用いて抽出する。
次に、時間的ダイナミクスを用いて、参照SoC推定モデルと推定能力監視モデルを含む2つのモデルを開発する。
モニタリングモデルは、SoC推定能力に対する温度の影響を定量的に評価するための経路を提供する。
その後、参照SoC推定モデルの異常が検出されると、転移学習のために温度間の一貫した時間ダイナミクスが選択される。
最後に,提案手法の有効性をベンチマークを用いて検証した。
提案手法は,一定の温度での予測誤差(-20{\deg}cでは24.35%, 25{\deg}cでは49.82%)を低減し, 新たな温度での予測精度を向上させる。
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