論文の概要: Cerberus: A Deep Learning Hybrid Model for Lithium-Ion Battery Aging
Estimation and Prediction Based on Relaxation Voltage Curves
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07824v1
- Date: Tue, 15 Aug 2023 15:07:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-16 12:21:41.774846
- Title: Cerberus: A Deep Learning Hybrid Model for Lithium-Ion Battery Aging
Estimation and Prediction Based on Relaxation Voltage Curves
- Title（参考訳）: cerberus:リラクゼーション電圧曲線に基づくリチウムイオン電池の老化推定と予測のためのディープラーニングハイブリッドモデル
- Authors: Yue Xiang, Bo Jiang, Haifeng Dai
- Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングに基づくキャパシティ老化推定と予測のためのハイブリッドモデルを提案する。
提案手法は, チャージサイクルと放電サイクルを含む新しいデータセットに対して, 様々な速度で検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.07637687957493
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The degradation process of lithium-ion batteries is intricately linked to
their entire lifecycle as power sources and energy storage devices,
encompassing aspects such as performance delivery and cycling utilization.
Consequently, the accurate and expedient estimation or prediction of the aging
state of lithium-ion batteries has garnered extensive attention. Nonetheless,
prevailing research predominantly concentrates on either aging estimation or
prediction, neglecting the dynamic fusion of both facets. This paper proposes a
hybrid model for capacity aging estimation and prediction based on deep
learning, wherein salient features highly pertinent to aging are extracted from
charge and discharge relaxation processes. By amalgamating historical capacity
decay data, the model dynamically furnishes estimations of the present capacity
and forecasts of future capacity for lithium-ion batteries. Our approach is
validated against a novel dataset involving charge and discharge cycles at
varying rates. Specifically, under a charging condition of 0.25C, a mean
absolute percentage error (MAPE) of 0.29% is achieved. This outcome underscores
the model's adeptness in harnessing relaxation processes commonly encountered
in the real world and synergizing with historical capacity records within
battery management systems (BMS), thereby affording estimations and
prognostications of capacity decline with heightened precision.
- Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池の劣化過程は、電力源やエネルギー貯蔵装置としてライフサイクル全体と複雑に結びついており、性能供給やサイクリング利用といった側面を含んでいる。
その結果, リチウムイオン電池の経年劣化状態を正確に推定し, 予測することが注目されている。
それでも、一般的な研究は主に老化予測や予測に集中し、両方の面の動的融合を無視している。
本稿では, 蓄電・放電緩和過程から高度に経時的特徴を抽出した深層学習に基づくキャパシティエイジング推定と予測のためのハイブリッドモデルを提案する。
過去の容量減衰データを融合することにより、現在の容量の推定とリチウムイオン電池の将来の容量予測を動的に提供する。
提案手法は, チャージサイクルと放電サイクルを含む新しいデータセットに対して, 様々なレートで検証を行う。
具体的には、0.25Cの充電条件下では平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)が0.29%に達する。
この結果は、実世界でよく見られる緩和過程を活用し、電池管理システム(bms)内の歴史的容量記録と相乗効果を生かして、精度を高めて容量減少の推定と予測を可能にしたモデルの特徴を浮き彫りにする。
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