메뉴 건너뛰기
소속 기관 / 학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 / 회원가입
고객센터 ENG
주제분류
인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG
학술저널
오류 신고하기해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지
정보가 잘못된 경우 알려주세요!

논문 기본 정보

저자정보
(Chungnam National University) (Chungnam National University) (Chungnam National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제75권 제3호
오류 신고하기
표지

피인용 0

검색

    초록·키워드

    Lithium-ion batteries (LIBs) play a pivotal role in energy storage systems (ESSs) and electric vehicles (EVs); however, they inevitably undergo capacity fading and performance degradation during long-term operation. Accordingly, accurate state-of-health (SOH) estimation is essential for reliable battery management. In this study, refined health indicators (HIs) are defined from charge– discharge voltage–time characteristics, and a flexible SOH prediction framework is proposed. Aging data obtained from INR21700-33J cells over 1,400 cycles are analyzed to extract multiple HIs, including mean voltage falloff (MVF), voltage interval of equal discharging/charging time difference (VIEDTD/VIECTD), and time interval of discharging/charging voltage difference (TIEDVD/TIECVD). These indicators are further subdivided using voltage resolutions of 0.1 V and 0.01 V, enabling robust HI extraction under data imbalance. To compensate for missing HI data caused by external operational factors in practical ESS environments, a denoising autoencoder (DAE)-based interpolation method is employed to preserve temporal degradation trends. Subsequently, recurrent neural network (RNN), long short-term memory (LSTM), and gated recurrent unit (GRU) models are applied for SOH prediction. Among them, the GRU model achieves the best performance, with an MAE of 2.24, RMSE of 2.74, and R² of 0.97, demonstrating improved accuracy and robustness under incomplete operational data conditions.
    #Lithium-iron battery #Energy storage system(ESS) #State-of-health(SOH) #Health indicator(HI) #Denoising autoencoder(DAE)

    본문·목차

    최근 본 자료 전체보기

      260915_DBpiaAI2학기
      261017_Citeasy Update
      260917_DBpiaAI뷰어2
      260604_KRpiaAI
      UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096342811