論文の概要: Generating Comprehensive Lithium Battery Charging Data with Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07577v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 09:08:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 14:29:24.114021
- Title: Generating Comprehensive Lithium Battery Charging Data with Generative AI
- Title（参考訳）: 生成AIを用いた包括的リチウム電池充電データの生成
- Authors: Lidang Jiang, Changyan Hu, Sibei Ji, Hang Zhao, Junxiong Chen, Ge He,
- Abstract要約: 本研究では、生成AIモデルの条件として、EOL(End of Life)とECL(Equivalent Cycle Life)を紹介する。
CVAEモデルに埋め込み層を組み込むことにより, RCVAE(Refined Conditional Variational Autoencoder)を開発した。
準ビデオ形式にプリプロセッシングすることで、電圧、電流、温度、充電容量を含む電気化学データの総合的な合成を実現する。
この方法は、リチウム電池データの人工合成のための新しい研究領域を開拓する、包括的な電気化学データセットを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.469319419012745
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In optimizing performance and extending the lifespan of lithium batteries, accurate state prediction is pivotal. Traditional regression and classification methods have achieved some success in battery state prediction. However, the efficacy of these data-driven approaches heavily relies on the availability and quality of public datasets. Additionally, generating electrochemical data predominantly through battery experiments is a lengthy and costly process, making it challenging to acquire high-quality electrochemical data. This difficulty, coupled with data incompleteness, significantly impacts prediction accuracy. Addressing these challenges, this study introduces the End of Life (EOL) and Equivalent Cycle Life (ECL) as conditions for generative AI models. By integrating an embedding layer into the CVAE model, we developed the Refined Conditional Variational Autoencoder (RCVAE). Through preprocessing data into a quasi-video format, our study achieves an integrated synthesis of electrochemical data, including voltage, current, temperature, and charging capacity, which is then processed by the RCVAE model. Coupled with customized training and inference algorithms, this model can generate specific electrochemical data for EOL and ECL under supervised conditions. This method provides users with a comprehensive electrochemical dataset, pioneering a new research domain for the artificial synthesis of lithium battery data. Furthermore, based on the detailed synthetic data, various battery state indicators can be calculated, offering new perspectives and possibilities for lithium battery performance prediction.
- Abstract（参考訳）: リチウム電池の性能を最適化し寿命を延ばすためには、正確な状態予測が重要である。
従来の回帰法と分類法は電池状態の予測に多少の成功を収めた。
しかし、これらのデータ駆動アプローチの有効性は、公開データセットの可用性と品質に大きく依存している。
さらに、バッテリー実験によって主に電気化学データを生成するのは長くてコストがかかるプロセスであり、高品質な電気化学データを取得するのが困難である。
この困難さとデータの不完全さは、予測精度に大きな影響を及ぼす。
これらの課題に対処するために、生成AIモデルの条件として、EOL(End of Life)とECL(Equivalent Cycle Life)を導入する。
CVAEモデルに埋め込み層を組み込むことにより,Refined Conditional Variational Autoencoder (RCVAE)を開発した。
準ビデオ形式にプリプロセッシングすることで, 電圧, 電流, 温度, 帯電容量などの電気化学データを総合的に合成し, RCVAEモデルで処理する。
このモデルは、カスタマイズされたトレーニングと推論アルゴリズムと組み合わせて、教師付き条件下でEOLとECLの特定の電気化学データを生成することができる。
この方法は、リチウム電池データの人工合成のための新しい研究領域を開拓する、包括的な電気化学データセットを提供する。
さらに、詳細な合成データに基づいて、様々な電池状態指標を算出し、リチウム電池の性能予測の新しい視点と可能性を提供する。
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