論文の概要: Digital Twin for Real-time Li-ion Battery State of Health Estimation with Partially Discharged Cycling Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04622v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 01:30:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 14:35:45.562839
• Title: Digital Twin for Real-time Li-ion Battery State of Health Estimation with Partially Discharged Cycling Data
• Title（参考訳）: 部分放電サイクリングデータを用いた実時間liイオン電池状態推定用デジタル双生児
• Authors: Yan Qin, Anushiya Arunan, Chau Yuen
• Abstract要約: リチウムイオン電池(LIB)の健康状態(SOH)推定は劣化特性と密接な関係がある。 提案したディジタルツインソリューションは、リアルタイムなSOH推定を可能にする3つのコアコンポーネントから構成される。 本手法は, サイクル中のサンプリング時間の大半に対して, 誤差が1%未満のリアルタイムSOH推定を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.637948430296227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To meet the fairly high safety and reliability requirements in practice, the state of health (SOH) estimation of Lithium-ion batteries (LIBs), which has a close relationship with the degradation performance, has been extensively studied with the widespread applications of various electronics. The conventional SOH estimation approaches with digital twin are end-of-cycle estimation that require the completion of a full charge/discharge cycle to observe the maximum available capacity. However, under dynamic operating conditions with partially discharged data, it is impossible to sense accurate real-time SOH estimation for LIBs. To bridge this research gap, we put forward a digital twin framework to gain the capability of sensing the battery's SOH on the fly, updating the physical battery model. The proposed digital twin solution consists of three core components to enable real-time SOH estimation without requiring a complete discharge. First, to handle the variable training cycling data, the energy discrepancy-aware cycling synchronization is proposed to align cycling data with guaranteeing the same data structure. Second, to explore the temporal importance of different training sampling times, a time-attention SOH estimation model is developed with data encoding to capture the degradation behavior over cycles, excluding adverse influences of unimportant samples. Finally, for online implementation, a similarity analysis-based data reconstruction has been put forward to provide real-time SOH estimation without requiring a full discharge cycle. Through a series of results conducted on a widely used benchmark, the proposed method yields the real-time SOH estimation with errors less than 1% for most sampling times in ongoing cycles.
• Abstract（参考訳）: 実用上の安全性と信頼性のかなり高い要件を満たすため、劣化性能と密接な関係にあるリチウムイオン電池(libs)の健全性評価(soh)が、様々な電子機器の幅広い応用で広く研究されている。 ディジタルツインを用いた従来のSOH推定手法は、利用可能な最大容量を観測するために、フル充電/放電サイクルの完了を必要とするエンド・オブ・サイクル推定である。 しかし, 部分放電データを用いた動的動作条件下では, LIBの正確なリアルタイムSOH推定は不可能である。 この研究ギャップを埋めるために、我々は、バッテリーのSOHをオンザフライで検知し、物理的なバッテリーモデルを更新する能力を得るために、デジタルツインフレームワークを作成した。 提案したディジタルツイン溶液は, 完全放電を必要としないリアルタイムSOH推定が可能な3つのコア成分からなる。 まず, 変動学習サイクルデータを扱うために, エネルギー差を考慮したサイクリング同期を提案し, サイクリングデータを同じデータ構造に整合させる。 次に, 異なるトレーニングサンプリング時間の時間的重要度を調べるために, 重要でないサンプルの影響を除外し, サイクル上の劣化挙動をキャプチャするデータエンコードを用いて, タイムアテンションsoh推定モデルを開発した。 最後に、オンライン実装において、完全放電サイクルを必要とせずにリアルタイムなSOH推定を実現するために、類似性分析に基づくデータ再構成が進められている。 提案手法は,広く利用されているベンチマークで行った一連の結果を通じて,現在進行中のサイクルにおけるサンプリング時間において,1%未満の誤差でリアルタイムなSOH推定を行う。

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