論文の概要: Interpretable Battery Cycle Life Range Prediction Using Early Degradation Data at Cell Level

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12420v2
• Date: Sun, 23 Apr 2023 18:04:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 00:23:45.724054
• Title: Interpretable Battery Cycle Life Range Prediction Using Early Degradation Data at Cell Level
• Title（参考訳）: 細胞レベルでの早期劣化データを用いた解釈可能なバッテリーサイクル寿命予測
• Authors: Huang Zhang, Yang Su, Faisal Altaf, Torsten Wik, Sebastien Gros
• Abstract要約: 量的回帰フォレスト(QRF)モデルを導入し、不確かさを定量化してサイクル寿命範囲を予測する。 データ駆動方式は, 電池劣化機構の最小限の知識で, 電池サイクル寿命のポイント予測を行う手法として提案されている。 最終QRFモデルの解釈可能性については,2つの大域的モデルに依存しない手法を用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8137198664755597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Battery cycle life prediction using early degradation data has many potential applications throughout the battery product life cycle. For that reason, various data-driven methods have been proposed for point prediction of battery cycle life with minimum knowledge of the battery degradation mechanisms. However, managing the rapidly increasing amounts of batteries at end-of-life with lower economic and technical risk requires prediction of cycle life with quantified uncertainty, which is still lacking. The interpretability (i.e., the reason for high prediction accuracy) of these advanced data-driven methods is also worthy of investigation. Here, a Quantile Regression Forest (QRF) model, having the advantage of not assuming any specific distribution of cycle life, is introduced to make cycle life range prediction with uncertainty quantified as the width of the prediction interval, in addition to point predictions with high accuracy. The hyperparameters of the QRF model are optimized with a proposed alpha-logistic-weighted criterion so that the coverage probabilities associated with the prediction intervals are calibrated. The interpretability of the final QRF model is explored with two global model-agnostic methods, namely permutation importance and partial dependence plot.
• Abstract（参考訳）: 早期劣化データを用いたバッテリサイクルのライフサイクル予測は、バッテリ製品ライフサイクル全体を通して多くの潜在的な応用がある。 そのため, バッテリー劣化機構の最小限の知識で, バッテリーサイクル寿命のポイント予測のための様々なデータ駆動手法が提案されている。 しかし、経済的・技術的リスクの低い終末期に急速に増加するバッテリーを管理するには、定量化された不確実性を伴うサイクルライフの予測が必要である。 これらの高度なデータ駆動手法の解釈可能性(すなわち高い予測精度の理由)も調査に値する。 ここでは、サイクルライフの特定の分布を仮定しない利点を生かした量的回帰フォレスト(QRF)モデルを導入し、精度の高い点予測に加えて、予測間隔の幅として不確実性を定量化してサイクルライフ範囲の予測を行う。 QRFモデルのハイパーパラメータは、予測間隔に関連するカバレッジ確率をキャリブレーションするように、提案されたアルファロジスティック重み付き基準で最適化される。 最終qrfモデルの解釈性は、置換重要度と部分依存プロットという2つの大域的モデル非依存手法によって検討される。

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