Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Deep Learning Approach Towards Generating High-fidelity Diverse Synthetic Battery Datasets

論文の概要: A Deep Learning Approach Towards Generating High-fidelity Diverse Synthetic Battery Datasets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06043v1
Date: Sun, 9 Apr 2023 05:41:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-14 16:57:49.907282
Title: A Deep Learning Approach Towards Generating High-fidelity Diverse Synthetic Battery Datasets
Title（参考訳）: 高忠実度多元電池データ生成に向けた深層学習アプローチ
Authors: Janamejaya Channegowda, Vageesh Maiya, Chaitanya Lingaraj
Abstract要約: 高忠実度バッテリデータセットを合成するためのDeep Learningベースの手法をいくつか導入する。これらの強化された合成データセットは、バッテリー研究者がより良い推定モデルを構築するのに役立つ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent surge in the number of Electric Vehicles have created a need to develop inexpensive energy-dense Battery Storage Systems. Many countries across the planet have put in place concrete measures to reduce and subsequently limit the number of vehicles powered by fossil fuels. Lithium-ion based batteries are presently dominating the electric automotive sector. Energy research efforts are also focussed on accurate computation of State-of-Charge of such batteries to provide reliable vehicle range estimates. Although such estimation algorithms provide precise estimates, all such techniques available in literature presume availability of superior quality battery datasets. In reality, gaining access to proprietary battery usage datasets is very tough for battery scientists. Moreover, open access datasets lack the diverse battery charge/discharge patterns needed to build generalized models. Curating battery measurement data is time consuming and needs expensive equipment. To surmount such limited data scenarios, we introduce few Deep Learning-based methods to synthesize high-fidelity battery datasets, these augmented synthetic datasets will help battery researchers build better estimation models in the presence of limited data. We have released the code and dataset used in the present approach to generate synthetic data. The battery data augmentation techniques introduced here will alleviate limited battery dataset challenges.
Abstract（参考訳）: 近年の電気自動車の急増により、安価な省エネ蓄電池システムの開発が求められている。世界中の多くの国が化石燃料を動力とする車両の数を減らし、制限する具体的な措置を講じている。現在、リチウムイオン電池が自動車部門を支配している。エネルギー研究の努力は、信頼性の高い車両走行距離推定を提供するために、こうした電池の充電状態を正確に計算することにも焦点が当てられている。このような推定アルゴリズムは正確な推定を提供するが、文献で利用できるすべての手法は、優れた品質のバッテリーデータセットを利用できると推定される。実際、独自のバッテリー使用データセットにアクセスすることは、バッテリー科学者にとって非常に難しい。さらに、オープンアクセスデータセットには、汎用モデルを構築するのに必要な多様なバッテリーチャージ/ディスチャージパターンが欠けている。バッテリー測定データのキュレーションには時間がかかり、高価な機器が必要である。このような限られたデータシナリオを克服するために、高忠実度バッテリーデータセットを合成するDeep Learningベースの手法はほとんど導入していません。我々は,本手法で使用される合成データ生成のためのコードとデータセットをリリースした。ここで導入されたバッテリデータ拡張技術は、限られたバッテリデータセットの課題を軽減する。

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