論文の概要: Parameter Identification for Electrochemical Models of Lithium-Ion Batteries Using Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10750v1
• Date: Fri, 17 May 2024 12:59:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 16:03:21.664919
• Title: Parameter Identification for Electrochemical Models of Lithium-Ion Batteries Using Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: ベイズ最適化を用いたリチウムイオン電池の電気化学モデルのパラメータ同定
• Authors: Jianzong Pi, Samuel Filgueira da Silva, Mehmet Fatih Ozkan, Abhishek Gupta, Marcello Canova,
• Abstract要約: グラディエントベースおよびメタヒューリスティック最適化手法は、ロバスト性、高い計算コスト、および局所ミニマへの感受性の欠如によって制限されている。 本研究では,ニッケル-マンガン-コバルト (NMC)-グラファイトセルの電気化学等価回路電池モデル (E-ECM) の動的パラメータの調整にベイズ最適化を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.637250168164636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient parameter identification of electrochemical models is crucial for accurate monitoring and control of lithium-ion cells. This process becomes challenging when applied to complex models that rely on a considerable number of interdependent parameters that affect the output response. Gradient-based and metaheuristic optimization techniques, although previously employed for this task, are limited by their lack of robustness, high computational costs, and susceptibility to local minima. In this study, Bayesian Optimization is used for tuning the dynamic parameters of an electrochemical equivalent circuit battery model (E-ECM) for a nickel-manganese-cobalt (NMC)-graphite cell. The performance of the Bayesian Optimization is compared with baseline methods based on gradient-based and metaheuristic approaches. The robustness of the parameter optimization method is tested by performing verification using an experimental drive cycle. The results indicate that Bayesian Optimization outperforms Gradient Descent and PSO optimization techniques, achieving reductions on average testing loss by 28.8% and 5.8%, respectively. Moreover, Bayesian optimization significantly reduces the variance in testing loss by 95.8% and 72.7%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 電気化学モデルの効率的なパラメータ同定は、リチウムイオンセルの正確なモニタリングと制御に不可欠である。 このプロセスは、出力応答に影響を与えるかなりの数の相互依存パラメータに依存する複雑なモデルに適用すると困難になる。 グラディエントベースでメタヒューリスティックな最適化手法は、以前はこのタスクに用いられていたが、ロバスト性、高い計算コスト、局所ミニマへの感受性の欠如により制限されている。 本研究では,ニッケル-マンガン-コバルト (NMC)-グラファイトセルの電気化学等価回路電池モデル (E-ECM) の動的パラメータの調整にベイズ最適化を用いる。 ベイズ最適化の性能は、勾配ベースおよびメタヒューリスティックアプローチに基づくベースライン手法と比較される。 パラメータ最適化手法のロバスト性は,実験駆動サイクルを用いた検証によって検証される。 その結果、ベイジアン最適化はグラディエントDescent と PSO の最適化技術より優れており、それぞれ平均テスト損失を28.8%、PSOは5.8%削減した。 さらに、ベイジアン最適化はテスト損失のばらつきをそれぞれ95.8%と72.7%に減少させる。

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