論文の概要: A Self-attention Knowledge Domain Adaptation Network for Commercial
Lithium-ion Batteries State-of-health Estimation under Shallow Cycles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05084v1
- Date: Tue, 11 Apr 2023 09:28:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-12 15:41:12.878805
- Title: A Self-attention Knowledge Domain Adaptation Network for Commercial
Lithium-ion Batteries State-of-health Estimation under Shallow Cycles
- Title（参考訳）: 浅層循環下における市販リチウムイオン電池状態推定のためのセルフアテンションナレッジドメイン適応ネットワーク
- Authors: Xin Chen, Yuwen Qin, Weidong Zhao, Qiming Yang, Ningbo Cai, Kai Wu
- Abstract要約: 浅いサイクルのSOHを推定するために, 教師なし深層移動学習法を提案する。
提案手法は、2%以内のルート平均二乗誤差を達成し、SOCの異なる範囲での他の移動学習方法より優れる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.248695387884295
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate state-of-health (SOH) estimation is critical to guarantee the
safety, efficiency and reliability of battery-powered applications. Most SOH
estimation methods focus on the 0-100\% full state-of-charge (SOC) range that
has similar distributions. However, the batteries in real-world applications
usually work in the partial SOC range under shallow-cycle conditions and follow
different degradation profiles with no labeled data available, thus making SOH
estimation challenging. To estimate shallow-cycle battery SOH, a novel
unsupervised deep transfer learning method is proposed to bridge different
domains using self-attention distillation module and multi-kernel maximum mean
discrepancy technique. The proposed method automatically extracts
domain-variant features from charge curves to transfer knowledge from the
large-scale labeled full cycles to the unlabeled shallow cycles. The CALCE and
SNL battery datasets are employed to verify the effectiveness of the proposed
method to estimate the battery SOH for different SOC ranges, temperatures, and
discharge rates. The proposed method achieves a root-mean-square error within
2\% and outperforms other transfer learning methods for different SOC ranges.
When applied to batteries with different operating conditions and from
different manufacturers, the proposed method still exhibits superior SOH
estimation performance. The proposed method is the first attempt at accurately
estimating battery SOH under shallow-cycle conditions without needing a
full-cycle characteristic test.
- Abstract（参考訳）: 正確なSOH推定は、バッテリー駆動アプリケーションの安全性、効率、信頼性を保証するために重要である。
ほとんどのSOH推定法は、同様の分布を持つ0-100\%完全電荷(SOC)範囲にフォーカスする。
しかし、現実のアプリケーションにおける電池は通常、浅いサイクル条件下で部分的なSOC範囲で動作し、ラベル付きデータを使用せずに異なる劣化プロファイルに従うため、SOH推定は困難である。
浅いサイクルの電池SOHを推定するために, 自己アテンション蒸留モジュールとマルチカーネル最大平均離散化技術を用いて, 異なるドメインをブリッジする新しい教師なし深層移動学習法を提案する。
提案手法は, 電荷曲線から領域変動特徴を自動的に抽出し, 大規模ラベル付き全サイクルから未ラベルの浅いサイクルへ伝達する。
提案手法の有効性を検証するために,calceとsnlのバッテリデータセットを用いて,soc範囲,温度,放電速度の異なるバッテリsohを推定した。
提案手法はルート平均二乗誤差を 2 % 以内で達成し,SOC の異なる範囲の移動学習法より優れる。
異なる動作条件と異なる製造元からの電池に適用した場合, 提案手法は優れたSOH推定性能を示す。
提案手法は, 全サイクル特性試験を必要とせず, 浅周期条件下でバッテリーsohを正確に推定する最初の試みである。
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