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학술대회자료
저자정보
박정언 (연세대학교) 정종문 (연세대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2023 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2023.5
수록면
1,010 - 1,013 (4page)

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Predicting the state-of-health (SoH) and remaining useful life (RUL) of a vehicle’s battery is very important for battery manufacturers and customers. To predict SoH and RUL of a battery, various data-driven models have been studied. There are many battery health indicators used to represent battery performance degradation, but most studies have not considered them. Therefore, in this paper, a model for predicting the battery aging state is constructed by selecting health indicators representing battery aging in charge/discharge experiments and using this data as input to a bidirectional long-short term memory (LSTM) deep learning model. This model successfully predicts the battery capacity degradation curve and results in a root-mean-squared error (RMSE) as low as 0.0051.
#Lithium-ion battery (리튬이온 배터리) #State-of-Health(상태 진단) #Remaining useful life (가용 잔여수명) #Recurrent neural network (순환신경망) #Degradation curve prediction (노화 곡선 예측)

목차

Abstract
1. 서론
2. 신경망 모델 구현
3. 신경망 학습 및 성능 평가
4. 결론
References

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