論文の概要: Prognosis of Multivariate Battery State of Performance and Health via Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10014v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 15:04:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 18:17:53.217418
• Title: Prognosis of Multivariate Battery State of Performance and Health via Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器による多変量電池性能と健康状態の予後
• Authors: Noah H. Paulson, Joseph J. Kubal, Susan J. Babinec
• Abstract要約: バッテリー性能と「使い勝手」を設計・使用の機能として理解することが最重要事項である。 健康記述子の28個のバッテリ状態を予測するために, ディープ・トランスフォーマー・ネットワーク経由で, その方向への第一歩を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Batteries are an essential component in a deeply decarbonized future. Understanding battery performance and "useful life" as a function of design and use is of paramount importance to accelerating adoption. Historically, battery state of health (SOH) was summarized by a single parameter, the fraction of a battery's capacity relative to its initial state. A more useful approach, however, is a comprehensive characterization of its state and complexities, using an interrelated set of descriptors including capacity, energy, ionic and electronic impedances, open circuit voltages, and microstructure metrics. Indeed, predicting across an extensive suite of properties as a function of battery use is a "holy grail" of battery science; it can provide unprecedented insights toward the design of better batteries with reduced experimental effort, and de-risking energy storage investments that are necessary to meet CO2 reduction targets. In this work, we present a first step in that direction via deep transformer networks for the prediction of 28 battery state of health descriptors using two cycling datasets representing six lithium-ion cathode chemistries (LFP, NMC111, NMC532, NMC622, HE5050, and 5Vspinel), multiple electrolyte/anode compositions, and different charge-discharge scenarios. The accuracy of these predictions versus battery life (with an unprecedented mean absolute error of 19 cycles in predicting end of life for an LFP fast-charging dataset) illustrates the promise of deep learning towards providing deeper understanding and control of battery health.
• Abstract（参考訳）: 電池は、深く脱炭された未来の重要な構成要素である。 電池性能と「使い勝手」を設計と使用の機能として理解することは、採用の加速に最重要となる。 歴史的に、バッテリ状態の健康状態(SOH)は、初期状態に対するバッテリ容量のごく一部である単一のパラメータで要約された。 しかし、より有用なアプローチは、キャパシティ、エネルギー、イオンおよび電子インピーダンス、開回路電圧、微視的メトリクスを含む相互関連記述子セットを使用して、その状態と複雑さを包括的に特徴づけることである。 実際、バッテリ使用の機能として広範囲にわたる資産を予測することは、バッテリ科学の「ホット・ゲイル」であり、より優れたバッテリの設計に対する前例のない洞察を、実験的な努力を減らし、CO2削減目標を満たすために必要なエネルギー貯蔵投資を減らし得る。 本研究では, リチウムイオンカソード化学薬品6種(lfp, nmc111, nmc532, nmc622, he5050, 5vspinel), 複数の電解質/陽極組成, 異なる電荷放出シナリオを表す2つのサイクリングデータセットを用いて, 28の電池状態を予測するためのディープトランスフォーマネットワークによるその方向の第一歩を提案する。 これらの予測とバッテリ寿命の精度(LFP高速充電データセットの寿命予測に19サイクルという前例のない絶対誤差がある)は、バッテリ健康をより深く理解しコントロールするためのディープラーニングの約束を示している。

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