論文の概要: Battery GraphNets : Relational Learning for Lithium-ion Batteries(LiBs) Life Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07624v1
- Date: Wed, 14 Aug 2024 15:44:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 12:53:17.491897
- Title: Battery GraphNets : Relational Learning for Lithium-ion Batteries(LiBs) Life Estimation
- Title（参考訳）: バッテリグラフネット : リチウムイオン電池(LiBs)寿命推定のための関係学習
- Authors: Sakhinana Sagar Srinivas, Rajat Kumar Sarkar, Venkataramana Runkana,
- Abstract要約: 本稿では、バッテリパラメータ間で独立した依存性グラフ構造を組み込むことを共同で学習するバッテリグラフネットワークフレームワークを提案する。
提案手法は,市販のバッテリデータセットにおいて,いくつかの一般的な手法よりも優れた性能を示し,SOTA性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Battery life estimation is critical for optimizing battery performance and guaranteeing minimal degradation for better efficiency and reliability of battery-powered systems. The existing methods to predict the Remaining Useful Life(RUL) of Lithium-ion Batteries (LiBs) neglect the relational dependencies of the battery parameters to model the nonlinear degradation trajectories. We present the Battery GraphNets framework that jointly learns to incorporate a discrete dependency graph structure between battery parameters to capture the complex interactions and the graph-learning algorithm to model the intrinsic battery degradation for RUL prognosis. The proposed method outperforms several popular methods by a significant margin on publicly available battery datasets and achieves SOTA performance. We report the ablation studies to support the efficacy of our approach.
- Abstract（参考訳）: バッテリー寿命推定は、バッテリー性能を最適化し、バッテリー駆動システムの効率と信頼性を向上させるために最小限の劣化を保証するために重要である。
リチウムイオン電池(LiBs)の残留実用寿命(RUL)を予測する既存の方法は、非線形劣化軌跡をモデル化するために電池パラメータの関連性を無視している。
本稿では、複雑な相互作用を捉えるために、電池パラメータ間で独立した依存グラフ構造を組み込むことを共同で学習するBattery GraphNetsフレームワークと、RUL予後のための固有のバッテリ劣化をモデル化するためのグラフ学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は,市販のバッテリデータセットにおいて,いくつかの一般的な手法よりも優れた性能を示し,SOTA性能を実現する。
本研究は,我々のアプローチの有効性を支えるためのアブレーション研究を報告する。
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