論文の概要: A Deep Learning Model for Battery State Prediction towards Intelligent Energy Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00898v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 09:56:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.462755
• Title: A Deep Learning Model for Battery State Prediction towards Intelligent Energy Management
• Title（参考訳）: インテリジェントエネルギー管理に向けた電池状態予測のためのディープラーニングモデル
• Authors: Athanasios Koukosiasa, Vasileios Tzanidakis, Sotiris Athanasiou, Kostas Kolomvatsos,
• Abstract要約: 本研究では,電気化学エネルギー貯蔵システムの将来状態と性能を予測するためのディープラーニング(DL)モデルの開発と実装について検討する。 本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャを大規模トレーニングデータセットと統合する専用計算フレームワークを提案する。 本研究は, 持続的かつインテリジェントなエネルギー管理システムの進歩に大きく貢献する, DLに基づく予測モデルの可能性を明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.341413293213546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate forecasting of battery health indicators, including remaining capacity and lifetime, is of paramount importance for ensuring the reliability, safety, and operational efficiency of applications such as electric vehicles and large scale energy storage infrastructures. The result of the forecasting can be adopted to build an advanced monitoring mechanism for continuous checking batteries' health status to assist in the efficient real-time management of numerous applications. This research investigates the development and implementation of a Deep Learning (DL) model for the prediction of the future state and performance of industrial electrochemical energy storage systems. To address this challenge, we propose a dedicated computational framework that integrates advanced neural network architectures with large-scale training datasets, enabling precise modeling of batteries degradation dynamics and operational trends. The proposed approach provides a decision support mechanism for the optimal management of batteries facilitating both predictive maintenance and the efficient allocation of energy resources. Our findings highlight the potential of DL-based predictive modeling to significantly contribute to the advancement of sustainable and intelligent energy management systems.
• Abstract（参考訳）: キャパシティと寿命を含むバッテリーの健康指標の正確な予測は、電気自動車や大規模エネルギー貯蔵インフラなどのアプリケーションの信頼性、安全性、運用効率を確保する上で、最重要事項である。 予測の結果は、多数のアプリケーションの効率的なリアルタイム管理を支援するために、電池の健康状態を継続的にチェックするための高度なモニタリングメカニズムを構築するために採用することができる。 本研究では,産業用電気化学エネルギー貯蔵システムの将来状態と性能を予測するためのディープラーニング(DL)モデルの開発と実装について検討する。 この課題に対処するため、我々は、高度なニューラルネットワークアーキテクチャと大規模なトレーニングデータセットを統合し、バッテリー劣化ダイナミクスと運用トレンドの正確なモデリングを可能にする専用計算フレームワークを提案する。 提案手法は, 予測保守とエネルギー資源の効率的な配分を両立させるため, 電池の最適管理のための意思決定支援機構を提供する。 本研究は, 持続的かつインテリジェントなエネルギー管理システムの進歩に大きく貢献する, DLに基づく予測モデルの可能性を明らかにするものである。

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