Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Mapping Study of Machine Learning Methods for Remaining Useful Life Estimation of Lead-Acid Batteries

論文の概要: A Mapping Study of Machine Learning Methods for Remaining Useful Life Estimation of Lead-Acid Batteries

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05163v1
Date: Tue, 11 Jul 2023 10:41:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-12 15:24:27.548445
Title: A Mapping Study of Machine Learning Methods for Remaining Useful Life Estimation of Lead-Acid Batteries
Title（参考訳）: 鉛蓄電池の余寿命推定のための機械学習手法のマッピング
Authors: S\'ergio F Chevtchenko, Elisson da Silva Rocha, Bruna Cruz, Ermeson Carneiro de Andrade, Danilo Ricardo Barbosa de Ara\'ujo
Abstract要約: State of Health (SoH) と Remaining Useful Life (RUL) は、バッテリーシステムの予測保守、信頼性、寿命の向上に貢献している。本稿では,鉛蓄電池のSoHとRULを推定するための機械学習手法における最先端のマッピング研究について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Energy storage solutions play an increasingly important role in modern infrastructure and lead-acid batteries are among the most commonly used in the rechargeable category. Due to normal degradation over time, correctly determining the battery's State of Health (SoH) and Remaining Useful Life (RUL) contributes to enhancing predictive maintenance, reliability, and longevity of battery systems. Besides improving the cost savings, correct estimation of the SoH can lead to reduced pollution though reuse of retired batteries. This paper presents a mapping study of the state-of-the-art in machine learning methods for estimating the SoH and RUL of lead-acid batteries. These two indicators are critical in the battery management systems of electric vehicles, renewable energy systems, and other applications that rely heavily on this battery technology. In this study, we analyzed the types of machine learning algorithms employed for estimating SoH and RUL, and evaluated their performance in terms of accuracy and inference time. Additionally, this mapping identifies and analyzes the most commonly used combinations of sensors in specific applications, such as vehicular batteries. The mapping concludes by highlighting potential gaps and opportunities for future research, which lays the foundation for further advancements in the field.
Abstract（参考訳）: エネルギー貯蔵ソリューションは、現代のインフラにおいてますます重要な役割を担い、鉛蓄電池は、充電可能なカテゴリーで最もよく使われる。時間とともに正常に劣化するため、バッテリーの状態(SoH)と寿命(Remaining Useful Life、RUL)を正確に判定することは、バッテリーシステムの予測保守、信頼性、寿命の向上に寄与する。コスト削減に加えて、sohの正確な推定は、引退した電池の再利用によって汚染を減少させる可能性がある。本稿では,鉛蓄電池のSoHとRULを推定するための機械学習手法における最先端のマッピング手法を提案する。これら2つの指標は、電気自動車、再生可能エネルギーシステム、およびこのバッテリー技術に大きく依存する他のアプリケーションにおけるバッテリー管理システムにおいて重要である。本研究では,sohとrulの推定に使用される機械学習アルゴリズムの種類を分析し,その性能を精度と推論時間の観点から評価した。さらに、このマッピングは、車体バッテリーのような特定の用途で最もよく使われるセンサーの組み合わせを特定し、分析する。このマッピングは、将来研究の潜在的なギャップと機会を強調して締めくくっており、この分野のさらなる進歩の基礎を築いている。

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