論文の概要: Charging Phase Health Indicators for Battery State-of-Health Estimation: A Systematic Comparison of CC, CV, and Combined Approaches under Cross-Battery Validation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.23482v1
- Date: Sun, 26 Jul 2026 06:12:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.127809
- Title: Charging Phase Health Indicators for Battery State-of-Health Estimation: A Systematic Comparison of CC, CV, and Combined Approaches under Cross-Battery Validation
- Title（参考訳）: 電池状態推定のための充電相健康指標:CC,CV,およびクロスバッテリ検証による併用アプローチの系統的比較
- Authors: Huy Hoang Le, Kim-Anh Nguyen,
- Abstract要約: 安全なバッテリ操作と費用対効果維持には、健康状態の推定が不可欠である。
多くの健康指標は、定電流(CC)と定電圧(CV)の充電相から導かれる。
この研究はCCオンリー、CVオンリー、複合インジケータセットの体系的な比較を通じてギャップに対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17188280334580194
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate State-of-Health estimation is essential for safe battery operation and cost-effective maintenance. Although numerous health indicators have been derived from constant-current (CC) and constant-voltage (CV) charging phases, their effectiveness under realistic cross-battery validation remains insufficiently studied. This work addresses this gap through a systematic comparison of CC-only, CV-only, and combined indicator sets using rigorous Leave-One-Battery-Out (LOBO) validation on the NASA battery aging dataset. Four CV-phase indicators and CC phase duration are evaluated individually and in combination. Results show that the combined CC+CV approach achieves the best performance (R2 = 0.874), confirming that CC and CV phases capture complementary degradation information. Moreover, a 119% performance gap is observed between standard 5-fold cross-validation and LOBO validation, indicating that conventional evaluation overestimates practical accuracy. Based on these findings, practical guidelines are provided for indicator selection under data and computational constraints.
- Abstract（参考訳）: 安全なバッテリ操作と費用対効果維持には,正確な健康状態推定が不可欠である。
多くの健康指標が定電流(CC)と定電圧(CV)の充電相から導かれてきたが、現実的なクロスバタリー検証における有効性は十分に研究されていない。
この研究は、NASAのバッテリー老化データセット上の厳密なLeave-One-Battery-Out(LOBO)検証を用いて、CCのみ、CVのみ、および組み合わせたインジケータセットを体系的に比較することで、このギャップに対処する。
4つのCV相指標とCC相期間を個別に, 組み合わせて評価した。
その結果, CC+CV法とCC+CV法を併用すると, CCとCV相が相補的劣化情報を取得することが確認された(R2=0.874)。
さらに、標準5倍のクロスバリデーションとLOBO検証の間には、119%のパフォーマンスギャップが見られ、従来の評価が実際の精度を過大評価していることを示す。
これらの知見に基づき、データおよび計算制約下での指標選択のための実践的ガイドラインが提供される。
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