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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,467 - 1,474 (8page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2021.70.10.1467
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Due to the output characteristics of lithium-ion batteries used in electric vehicles (EVs) vary according to battery aging, accurate prediction of the state-of-health (SOH) reflecting the aging state is important. However, it is difficult to consider factors affecting battery characteristics, such as frequent charging and discharging, operating temperature, and state of charge, so there is a limitation in predicting battery SOH. Even in a model that considers the aging state of the battery under these various conditions, there is also a problem in that the complexity of the calculation process and parameters becomes serious. Therefore, in this paper, in order to research on the estimation of the aging state during operation of the INR18650-25R battery, a health indicator (HI) that can reflect the internal state of the battery according to aging is extracted. This research produce a learning image through the extracted HI and build a model study that enables algorithm learning through the image. The experimental profile used for model training and validation was an Urban Dynamometer Driving Schedule (UDDS), and a Convolutional Neural Network (CNN) with strength in image learning was applied for the estimation algorithm.
목차
Abstract
1. 서론
2. 리튬 이온 배터리 노화 실험 및 1차 데이터 가공
3. SOH 추정 알고리즘 설계를 위한 CNN 구조
4. 결과 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Tan, X. / 2020 / Real-Time State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Batteries Based on the Equivalent Internal Resistance / Ieee Access 8:56811~56822
Lyu, C. / 2017 / A lead-acid battery's remaining useful life prediction by using electrochemical model in the Particle Filtering framework / Energy 120:975~984
Hu, X. / 2019 / State estimation for advanced battery management: Key challenges and future trends / Renewable and Sustainable Energy Reviews 114:10933
Relan, R. / 2016 / Data-driven nonlinear identification of Li-ion battery based on a frequency domain nonparametric analysis / IEEE Transactions on Control Systems Technology 25(5):1825~1832
Patil, M. A. / 2015 / A novel multistage Support Vector Machine based approach for Li ion battery remaining useful life estimation / Applied energy 159:285~297
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