論文の概要: Learning the P2D Model for Lithium-Ion Batteries with SOH Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14147v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 23:17:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:26:51.675513
• Title: Learning the P2D Model for Lithium-Ion Batteries with SOH Detection
• Title（参考訳）: SOH検出によるリチウムイオン電池のP2Dモデル学習
• Authors: Maricela Best McKay, Bhushan Gopaluni, Brian Wetton,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)サロゲートモデルは、ランダムな運転サイクルのクラスからのデータを正確にシミュレートするのに適していることを示す。 我々はCNNがリチウムイオン濃度プロファイルを正確に捉えるのに理想的な選択であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Lithium ion batteries are widely used in many applications. Battery management systems control their optimal use and charging and predict when the battery will cease to deliver the required output on a planned duty or driving cycle. Such systems use a simulation of a mathematical model of battery performance. These models can be electrochemical or data-driven. Electrochemical models for batteries running at high currents are mathematically and computationally complex. In this work, we show that a well-regarded electrochemical model, the Pseudo Two Dimensional (P2D) model, can be replaced by a computationally efficient Convolutional Neural Network (CNN) surrogate model fit to accurately simulated data from a class of random driving cycles. We demonstrate that a CNN is an ideal choice for accurately capturing Lithium ion concentration profiles. Additionally, we show how the neural network model can be adjusted to correspond to battery changes in State of Health (SOH).
• Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池は多くの用途で広く使われている。 バッテリー管理システムは、最適な使用と充電を制御し、バッテリーがいつ計画された義務や運転サイクルで必要な出力を供給できなくなるかを予測する。 このようなシステムは、バッテリ性能の数学的モデルのシミュレーションを使用する。 これらのモデルは電気化学的またはデータ駆動である。 高電流で動作する電池の電気化学モデルは、数学的および計算学的に複雑である。 本研究では, Pseudo Two dimensional (P2D) モデルである電気化学モデルについて, ランダムな運転サイクルのクラスから得られるデータを正確にシミュレーションするために, 計算効率の良い畳み込みニューラルネットワーク (CNN) サロゲートモデルに置き換えることができることを示す。 我々はCNNがリチウムイオン濃度プロファイルを正確に捉えるのに理想的な選択であることを示した。 さらに、ニューラルネットワークモデルが、ステート・オブ・ヘルス(SOH)のバッテリ変化に対応するためにどのように調整できるかを示す。

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