論文の概要: Evaluating feasibility of batteries for second-life applications using machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04249v2
• Date: Fri, 7 Apr 2023 15:55:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 15:40:23.160214
• Title: Evaluating feasibility of batteries for second-life applications using machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習による二次利用のための電池の実用性評価
• Authors: Aki Takahashi, Anirudh Allam, Simona Onori
• Abstract要約: 本稿では,引退した電気自動車電池の迅速な評価を可能にするための機械学習技術の組み合わせについて述べる。 提案アルゴリズムは,利用可能なバッテリ電流と簡易な統計値を用いた電圧測定から特徴量を生成する。 相関分析を用いて特徴を選択し、ランク付けし、バッジによって強化されたガウスプロセス回帰を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a combination of machine learning techniques to enable prompt evaluation of retired electric vehicle batteries as to either retain those batteries for a second-life application and extend their operation beyond the original and first intent or send them to recycle facilities. The proposed algorithm generates features from available battery current and voltage measurements with simple statistics, selects and ranks the features using correlation analysis, and employs Gaussian Process Regression enhanced with bagging. This approach is validated over publicly available aging datasets of more than 200 cells with slow and fast charging, with different cathode chemistries, and for diverse operating conditions. Promising results are observed based on multiple training-test partitions, wherein the mean of Root Mean Squared Percent Error and Mean Percent Error performance errors are found to be less than 1.48% and 1.29%, respectively, in the worst-case scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,引退した電気自動車のバッテリーを第2の用途に維持し,当初の意図や第1の意図を超えて動作を延長するか,あるいはリサイクル施設に送るかの早期評価を可能にする機械学習技術の組み合わせについて述べる。 提案アルゴリズムは, 利用可能なバッテリ電流と電圧の測定値から簡易な統計値を用いて特徴値を生成し, 相関解析を用いて特徴量を選択・ランク付けする。 このアプローチは、さまざまなカソード化学薬品とさまざまな運用条件を備えた、200以上のセルで利用可能な老化データセット上で検証される。 有望な結果は、複数のトレーニング-テスト分割に基づいて観察され、最悪のシナリオでは、根平均の2乗誤差と平均誤差の誤差がそれぞれ1.48%未満、1.29%未満であることが分かる。

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