論文の概要: GPT4Battery: An LLM-driven Framework for Adaptive State of Health
Estimation of Raw Li-ion Batteries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00068v1
- Date: Tue, 30 Jan 2024 14:47:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-02 18:17:39.335433
- Title: GPT4Battery: An LLM-driven Framework for Adaptive State of Health
Estimation of Raw Li-ion Batteries
- Title（参考訳）: gpt4battery: 生liイオン電池の適応状態推定のためのllm駆動フレームワーク
- Authors: Yuyuan Feng, Guosheng Hu, Zhihong Zhang
- Abstract要約: 健康状態 (SOH) は、直接測定できないが推定を必要とする電池の劣化レベルを評価するための重要な指標である。
本稿では, 多様な電池にまたがる適応型SOH推定のための新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,62個のバッテリから収集した4つの広く認識されているデータセットに対して,最先端の精度を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.144140373356194
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: State of health (SOH) is a crucial indicator for assessing the degradation
level of batteries that cannot be measured directly but requires estimation.
Accurate SOH estimation enhances detection, control, and feedback for Li-ion
batteries, allowing for safe and efficient energy management and guiding the
development of new-generation batteries. Despite the significant progress in
data-driven SOH estimation, the time and resource-consuming degradation
experiments for generating lifelong training data pose a challenge in
establishing one large model capable of handling diverse types of Li-ion
batteries, e.g., cross-chemistry, cross-manufacturer, and cross-capacity.
Hence, this paper utilizes the strong generalization capability of large
language model (LLM) to proposes a novel framework for adaptable SOH estimation
across diverse batteries. To match the real scenario where unlabeled data
sequentially arrives in use with distribution shifts, the proposed model is
modified by a test-time training technique to ensure estimation accuracy even
at the battery's end of life. The validation results demonstrate that the
proposed framework achieves state-of-the-art accuracy on four widely recognized
datasets collected from 62 batteries. Furthermore, we analyze the theoretical
challenges of cross-battery estimation and provide a quantitative explanation
of the effectiveness of our method.
- Abstract（参考訳）: 健康状態 (SOH) は、直接測定できないが推定を必要とする電池の劣化レベルを評価するための重要な指標である。
正確なSOH推定はLiイオン電池の検出、制御、フィードバックを促進し、安全かつ効率的なエネルギー管理と次世代電池の開発を導く。
データ駆動型SOH推定の大幅な進歩にもかかわらず、生涯のトレーニングデータを生成するための時間とリソースの削減実験は、多種多様なLiイオン電池(例えば、クロスケミカル、クロスマニュファクチャラー、クロスキャパシティ)を扱うことのできる1つの大きなモデルを確立する上で、課題となる。
そこで本稿では,大規模言語モデル(LLM)の強力な一般化機能を活用し,多種多様な電池間でのSOH推定に適応する新しいフレームワークを提案する。
本手法は, 電池寿命の終了時においても, 推定精度を確保するために, 試験時間トレーニング手法により, ラベル付きデータが順次, 分散シフトに適合する実シナリオを修正した。
その結果,62個のバッテリから収集した4つの広く認識されているデータセットに対して,最先端の精度が得られた。
さらに,クロスバタリー推定の理論的課題を分析し,提案手法の有効性を定量的に説明する。
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