Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transformer-based Capacity Prediction for Lithium-ion Batteries with Data Augmentation

論文の概要: Transformer-based Capacity Prediction for Lithium-ion Batteries with Data Augmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16036v1
Date: Mon, 22 Jul 2024 20:21:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-24 19:15:20.076277
Title: Transformer-based Capacity Prediction for Lithium-ion Batteries with Data Augmentation
Title（参考訳）: データ拡張によるリチウムイオン電池の変圧器による容量予測
Authors: Gift Modekwe, Saif Al-Wahaibi, Qiugang Lu,
Abstract要約: リチウムイオン電池は、輸送、電子機器、クリーンエネルギー貯蔵の技術の進歩に欠かせない。キャパシティを推定する現在の方法は、キー変数の長期的な時間的依存関係を適切に説明できない。本研究では,電池データにおける長期パターンと短期パターンの両方を考慮した変圧器ベースの電池容量予測モデルを構築した。
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: Lithium-ion batteries are pivotal to technological advancements in transportation, electronics, and clean energy storage. The optimal operation and safety of these batteries require proper and reliable estimation of battery capacities to monitor the state of health. Current methods for estimating the capacities fail to adequately account for long-term temporal dependencies of key variables (e.g., voltage, current, and temperature) associated with battery aging and degradation. In this study, we explore the usage of transformer networks to enhance the estimation of battery capacity. We develop a transformer-based battery capacity prediction model that accounts for both long-term and short-term patterns in battery data. Further, to tackle the data scarcity issue, data augmentation is used to increase the data size, which helps to improve the performance of the model. Our proposed method is validated with benchmark datasets. Simulation results show the effectiveness of data augmentation and the transformer network in improving the accuracy and robustness of battery capacity prediction.
Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池は、輸送、電子機器、クリーンエネルギー貯蔵の技術の進歩に欠かせない。これらの電池の最適運転と安全性は、健康状態を監視するために適切な、信頼性の高い電池容量の推定を必要とする。キャパシティ推定の現在の方法は、電池の老朽化と劣化に伴う鍵変数(例えば、電圧、電流、温度)の長期時間依存性を適切に考慮できない。本研究では,バッテリ容量推定のための変圧器ネットワークの利用について検討する。本研究では,電池データにおける長期パターンと短期パターンの両方を考慮した変圧器ベースの電池容量予測モデルを構築した。さらに,データ不足問題に対処するため,データサイズ向上のためにデータ拡張が用いられ,モデルの性能向上に寄与する。提案手法はベンチマークデータセットを用いて検証する。シミュレーションの結果,バッテリー容量予測の精度と堅牢性を向上させるため,データ拡張とトランスフォーマーネットワークの有効性が示された。

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