論文の概要: Estimation of Remaining Useful Life and SOH of Lithium Ion Batteries (For EV Vehicles)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10298v1
• Date: Wed, 17 May 2023 15:35:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 15:11:50.733165
• Title: Estimation of Remaining Useful Life and SOH of Lithium Ion Batteries (For EV Vehicles)
• Title（参考訳）: リチウムイオン電池の余寿命とSOHの推定(EV車両用)
• Authors: Ganesh Kumar
• Abstract要約: 本稿では,リチウムイオン電池の寿命を推定するための既存手法について概説する。 リチウムイオン電池の寿命を正確に予測するための機械学習技術に基づく新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lithium-ion batteries are widely used in various applications, including portable electronic devices, electric vehicles, and renewable energy storage systems. Accurately estimating the remaining useful life of these batteries is crucial for ensuring their optimal performance, preventing unexpected failures, and reducing maintenance costs. In this paper, we present a comprehensive review of the existing approaches for estimating the remaining useful life of lithium-ion batteries, including data-driven methods, physics-based models, and hybrid approaches. We also propose a novel approach based on machine learning techniques for accurately predicting the remaining useful life of lithium-ion batteries. Our approach utilizes various battery performance parameters, including voltage, current, and temperature, to train a predictive model that can accurately estimate the remaining useful life of the battery. We evaluate the performance of our approach on a dataset of lithium-ion battery cycles and compare it with other state-of-the-art methods. The results demonstrate the effectiveness of our proposed approach in accurately estimating the remaining useful life of lithium-ion batteries.
• Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池は携帯用電子機器、電気自動車、再生可能エネルギー貯蔵システムなど様々な用途で広く使われている。 これらの電池の残存寿命を正確に推定することは、その最適性能の確保、予期せぬ故障の防止、メンテナンスコストの削減に不可欠である。 本稿では,データ駆動方式,物理モデル,ハイブリッド手法など,リチウムイオン電池の残存寿命を推定するための既存手法の包括的レビューを行う。 また,リチウムイオン電池の有効寿命を正確に予測するための機械学習技術に基づく新しい手法を提案する。 提案手法では,電圧,電流,温度などの様々なバッテリ性能パラメータを用いて,バッテリの有効寿命を正確に推定する予測モデルをトレーニングする。 リチウムイオン電池サイクルのデータセットに対するアプローチの有効性を評価し,他の最先端手法と比較した。 その結果, リチウムイオン電池の有効寿命を正確に推定する手法の有効性が示された。

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