論文の概要: Battery State of Health Estimation Using LLM Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18123v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 03:55:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:13:56.367849
• Title: Battery State of Health Estimation Using LLM Framework
• Title（参考訳）: LLMフレームワークを用いた健康評価のバッテリ状態
• Authors: Aybars Yunusoglu, Dexter Le, Karn Tiwari, Murat Isik, I. Can Dikmen,
• Abstract要約: 本研究では,リチウムチタン酸リチウム(LTO)電池の健康状態(SoH)を推定するためのトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。 電荷持続時間がエネルギー貯蔵の傾向に与える影響を実証し、容量変化を監視するために差分電圧解析(DVA)を適用した。 我々のモデルは、平均絶対誤差(MAE)を0.87%まで低くし、様々なレイテンシメトリクスで優れた性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Battery health monitoring is critical for the efficient and reliable operation of electric vehicles (EVs). This study introduces a transformer-based framework for estimating the State of Health (SoH) and predicting the Remaining Useful Life (RUL) of lithium titanate (LTO) battery cells by utilizing both cycle-based and instantaneous discharge data. Testing on eight LTO cells under various cycling conditions over 500 cycles, we demonstrate the impact of charge durations on energy storage trends and apply Differential Voltage Analysis (DVA) to monitor capacity changes (dQ/dV) across voltage ranges. Our LLM model achieves superior performance, with a Mean Absolute Error (MAE) as low as 0.87\% and varied latency metrics that support efficient processing, demonstrating its strong potential for real-time integration into EVs. The framework effectively identifies early signs of degradation through anomaly detection in high-resolution data, facilitating predictive maintenance to prevent sudden battery failures and enhance energy efficiency.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の効率的かつ信頼性の高い運転には、バッテリーの健康モニタリングが不可欠である。 本研究では, リチウムチタン酸リチウム (LTO) 電池のサイクルベースおよび瞬時放電データを用いて, 健康状態 (SoH) を推定し, 持続寿命 (RUL) を予測するための変圧器ベースのフレームワークを提案する。 本研究では,500サイクル以上のサイクル条件下で8個のLTOセル上での充電時間がエネルギー貯蔵トレンドに与える影響を実証し,電圧範囲にわたるキャパシティ変化(dQ/dV)を監視するために差分電圧解析(DVA)を適用した。 我々のLCMモデルは、平均絶対誤差(MAE)を0.87 %まで低くし、効率的な処理をサポートする様々なレイテンシメトリクスで優れたパフォーマンスを実現し、EVへのリアルタイム統合の可能性を示す。 このフレームワークは、高解像度データの異常検出による早期劣化の兆候を効果的に識別し、予測保守を容易にし、突発的なバッテリー故障を防止し、エネルギー効率を向上させる。

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