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리튬이온 배터리(LIB)는 다른 배터리에 비해 수명이 길고, 에너지 밀도가 높으며, 자체 방전율이 낮아, 에너지 저장장치(ESS)로 선호되고 있다. 하지만, 2017~2019년 기간 동안 국내에서만도 28건의 화재사고가 발생하였으며, LIB의 운영 중 안전성 및 신뢰성을 보장하기 위해 LIB의 정확한 용량추정은 필수요소이다. 본 연구에서는 LIB의 충방전 cycle에 따른 용량변화를 예측하는 기계학습 기반 모델의 설계에 있어 중요한 요소인 최적 머신러닝 모델의 선정을 위해, Decision Tree, 앙상블학습법, Support Vector Regression, Gaussian Process Regression (GPR) 각각을 이용한 예측모델을 구현하고 성능비교를 실시하였다. 학습을 위해 NASA에서 제공하는 시험데이터를 사용하였으며, GPR이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이를 바탕으로 추가 시험데이터 학습을 통해 개선된 LIB 용량예측과 잔여 수명추정 모델을 개발하여, 운영 중 이상 감지 및 모니터링 성능을 높여, 보다 안전하고 안정된 ESS 운용에 활용하고자 한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 적용 머신러닝 모델
Ⅲ. 예측모델 모델링
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
한국전기안전공사 / 2020 / 소방청, 화재예방, 소방시설설치유지 및 안전관리에 관한 법률 시행령 규제영향분석
2020 / 국내 ESS 산업 생태계의 위기 – 원인과 대응방안
이승호 / 2014 / 배터리의 노화 상태를 고려한 배터리 SOC 추정 / 전기전자학회논문지 18(3):298~304
M. A. Patil / 2015 / A novel multistage support vector machine based approach for Li ion battery remaining useful life estimation / Appl. Energy 159:285~297
Y. Li / 2019 / Lithiumion battery state of health monitoring based on ensemble learning / IEEE Access 7:8754~8762
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