論文の概要: World Model for Battery Degradation Prediction Under Non-Stationary Aging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10527v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 08:30:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.850123
• Title: World Model for Battery Degradation Prediction Under Non-Stationary Aging
• Title（参考訳）: 非定常時効下の電池劣化予測に関する世界モデル
• Abstract要約: 本稿では,世界モデル問題としてバッテリ劣化予後を定式化する。 各サイクルから生の電圧、電流、温度の時系列を遅延状態に符号化する。 学習したダイナミクスの遷移を通じて前進し、将来の80サイクルにわたる軌道を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Degradation prognosis for lithium-ion cells requires forecasting the state-of-health (SOH) trajectory over future cycles. Existing data-driven approaches can produce trajectory outputs through direct regression, but lack a mechanism to propagate degradation dynamics forward in time. This paper formulates battery degradation prognosis as a world model problem, encoding raw voltage, current, and temperature time-series from each cycle into a latent state and propagating it forward via a learned dynamics transition to produce a future trajectory spanning 80 cycles. To investigate whether electrochemical knowledge improves the learned dynamics, a Single Particle Model (SPM) constraint is incorporated into the training loss. Three configurations are evaluated on the Severson LiFePO4 (LFP) dataset of 138 cells. Iterative rollout halves the trajectory forecast error compared to direct regression from the same encoder. The SPM constraint improves prediction at the degradation knee where the resistance to SOH relationship is most applicable, without changing aggregate accuracy.
• Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池の劣化予後は、将来のサイクルで健康状態(SOH)を予測する必要がある。 既存のデータ駆動アプローチは、直接回帰を通じて軌道出力を生成することができるが、時間の経過とともに劣化ダイナミクスを伝播させるメカニズムが欠如している。 本稿では, 電池劣化の予後を世界モデル問題として定式化し, それぞれのサイクルからの原電圧, 電流, 温度時系列を潜時状態に符号化し, 学習力学遷移により前進させ, 80サイクルにまたがる将来の軌道を生成する。 電気化学知識が学習力学を改善するかどうかを調べるため,SPM(Single Particle Model)制約をトレーニング損失に組み込む。 138細胞のSeverson LiFePO4(LFP)データセット上で3つの構成を評価する。 繰り返しロールアウトは、同一エンコーダからの直接回帰と比較して軌道予測誤差を半減させる。 SPM制約は, 凝集精度を変化させることなく, SOH関係に対する抵抗が最も適用可能な変形膝における予測を改善する。

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