論文の概要: Hybrid physics-based and data-driven modeling with calibrated uncertainty for lithium-ion battery degradation diagnosis and prognosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13661v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 11:14:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-27 16:10:07.770276
• Title: Hybrid physics-based and data-driven modeling with calibrated uncertainty for lithium-ion battery degradation diagnosis and prognosis
• Title（参考訳）: リチウムイオン電池劣化診断と予後のための校正不確かさを用いたハイブリッド物理とデータ駆動モデリング
• Authors: Jing Lin, Yu Zhang, Edwin Khoo
• Abstract要約: リチウムイオン電池(LIB)は今後数十年で電化を促進する鍵となる。 LIB劣化の不十分な理解は、バッテリーの耐久性と安全性を制限する重要なボトルネックである。 本稿では,オンライン診断とバッテリー劣化の診断のためのハイブリッド物理とデータ駆動モデリングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7143928677892335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advancing lithium-ion batteries (LIBs) in both design and usage is key to promoting electrification in the coming decades to mitigate human-caused climate change. Inadequate understanding of LIB degradation is an important bottleneck that limits battery durability and safety. Here, we propose hybrid physics-based and data-driven modeling for online diagnosis and prognosis of battery degradation. Compared to existing battery modeling efforts, we aim to build a model with physics as its backbone and statistical learning techniques as enhancements. Such a hybrid model has better generalizability and interpretability together with a well-calibrated uncertainty associated with its prediction, rendering it more valuable and relevant to safety-critical applications under realistic usage scenarios.
• Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池(LIB)の設計と使用の強化は、今後数十年で人為的な気候変動を緩和するための電化を促進する鍵となる。 LIB劣化の不十分な理解は、バッテリーの耐久性と安全性を制限する重要なボトルネックである。 本稿では,オンライン診断とバッテリー劣化診断のためのハイブリッド物理とデータ駆動モデリングを提案する。 既存のバッテリモデリングと比較して,物理をバックボーンとし,統計的学習技術を改良したモデルの構築を目指している。 このようなハイブリッドモデルは、予測にまつわる明確な不確実性とともに、より一般化可能性と解釈可能性が高く、現実的な利用シナリオの下では、より価値が高く、安全クリティカルなアプリケーションと関係がある。

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