論文の概要: Coupling Neural Networks and Physics Equations For Li-Ion Battery State-of-Charge Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16724v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 18:19:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:54:03.483035
• Title: Coupling Neural Networks and Physics Equations For Li-Ion Battery State-of-Charge Prediction
• Title（参考訳）: リチウムイオン電池の充電状態予測のためのニューラルネットワークと物理方程式の結合
• Authors: Giovanni Pollo, Alessio Burrello, Enrico Macii, Massimo Poncino, Sara Vinco, Daniele Jahier Pagliari,
• Abstract要約: 2つの枝でできた新しいNNアーキテクチャを導入する。 NNのトレーニングにバッテリダイナミクスの方程式を統合する。 2つのパブリックアクセス可能なデータセットに対して、我々のアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.37246616300386
• License:
• Abstract: Estimating the evolution of the battery's State of Charge (SoC) in response to its usage is critical for implementing effective power management policies and for ultimately improving the system's lifetime. Most existing estimation methods are either physics-based digital twins of the battery or data-driven models such as Neural Networks (NNs). In this work, we propose two new contributions in this domain. First, we introduce a novel NN architecture formed by two cascaded branches: one to predict the current SoC based on sensor readings, and one to estimate the SoC at a future time as a function of the load behavior. Second, we integrate battery dynamics equations into the training of our NN, merging the physics-based and data-driven approaches, to improve the models' generalization over variable prediction horizons. We validate our approach on two publicly accessible datasets, showing that our Physics-Informed Neural Networks (PINNs) outperform purely data-driven ones while also obtaining superior prediction accuracy with a smaller architecture with respect to the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 使用量に応じて電池の充電状態(SoC)の進化を推定することは、効率的な電力管理ポリシーを実装し、究極的にはシステムの寿命を改善するために重要である。 既存の推定方法は、バッテリの物理ベースのデジタルツインか、ニューラルネットワーク(NN)のようなデータ駆動モデルのいずれかである。 本稿では,この領域における2つの新しいコントリビューションを提案する。 まず、センサの読み取りに基づいて現在のSoCを予測し、負荷挙動の関数として将来、SoCを推定する。 第2に,ニューラルネットワークのトレーニングにバッテリダイナミクスの方程式を統合し,物理とデータ駆動のアプローチを融合させ,変動予測地平線に対するモデルの一般化を改善する。 我々は、我々のアプローチを2つの公開データセットで検証し、我々の物理情報ニューラルネットワーク(PINN)が純粋にデータ駆動のデータセットよりも優れており、また、最先端のアーキテクチャに関してより小さなアーキテクチャでより優れた予測精度を得ることができることを示した。

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