論文の概要: Data-driven Thermal Anomaly Detection for Batteries using Unsupervised Shape Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08796v1
• Date: Tue, 16 Mar 2021 01:29:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-17 22:01:03.649332
• Title: Data-driven Thermal Anomaly Detection for Batteries using Unsupervised Shape Clustering
• Title（参考訳）: 教師なし形状クラスタリングを用いたバッテリのデータ駆動熱異常検出
• Authors: Xiaojun Li, Jianwei Li, Ali Abdollahi, Trevor Jones and Asif Habeebullah
• Abstract要約: 本研究では, 温度測定の形状相似性を比較することで, 電池の熱異常を検出するデータ駆動方式を提案する。 モデルベースや他のデータ駆動方式とは異なり、提案手法はデータ損失に対して堅牢であり、異なるパック構成に対して最小限の参照データを必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.805591270997103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For electric vehicles (EV) and energy storage (ES) batteries, thermal runaway is a critical issue as it can lead to uncontrollable fires or even explosions. Thermal anomaly detection can identify problematic battery packs that may eventually undergo thermal runaway. However, there are common challenges like data unavailability, environment variations, and battery aging. We propose a data-driven method to detect battery thermal anomaly based on comparing shape-similarity between thermal measurements. Based on their shapes, the measurements are continuously being grouped into different clusters. Anomaly is detected by monitoring deviations within the clusters. Unlike model-based or other data-driven methods, the proposed method is robust to data loss and requires minimal reference data for different pack configurations. As the initial experimental results show, the method not only can be more accurate than the onboard BMS, but also can detect unforeseen anomalies at the early stage.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)とエネルギー貯蔵(ES)バッテリーでは、制御不能な火災や爆発につながる可能性があるため、熱流出は重大な問題である。 熱異常検出は、最終的に熱流出を起こす可能性のあるバッテリーパックを特定できる。 しかし、データの利用不可能、環境の変化、電池の老化など、一般的な課題がある。 本研究では, 温度測定の形状相似性を比較することで, 電池の熱異常を検出するデータ駆動方式を提案する。 その形状に基づいて、測定値は連続して異なるクラスターにグループ化されている。 異常はクラスタ内の偏差を監視して検出される。 モデルベースや他のデータ駆動方式とは異なり、提案手法はデータ損失に対して頑健であり、異なるパック構成に対して最小限の参照データを必要とする。 最初の実験結果が示すように、この手法は搭載されているBMSよりも正確であるだけでなく、早期に予期せぬ異常を検出することもできる。

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