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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 314 - 323 (10page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.2.314
이용수
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본 논문은 리튬이온배터리의 안정성, 신뢰성과 효율성을 높이기위해 BiLSTM 기법을 이용한 전력상태 (SoP, state of power)-잔존용량 (SoC, state of charge) 공동 추정 기법을 제안하였다. SoP와 SoC는 리튬이온배터리의 성능에 직접적인 영향을 미치므로 SoP와 SoC 개별 추정이 아닌 두 파라미터의 상관 관계를 분석하고, 분석한 결과를 BiLSTM을 이용하여 학습한 후 공동 추정을 실시하였다. 제안한 알고리즘은 Urban Dynamometer Driving Schedule 데이터를 이용하여 검증하였으며, 실험 결과 공동 추정의 최소 평균제곱근오차(RMSE)는 14.66으로 기존 기법의 오차 20.46보다 약 28% 감소하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed SoC and SoP Co-estimation Methodology
Ⅲ. Simulation Results
Ⅳ. Conclusion
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
P. Shen, M. Ouyang, L. Lu, J. Li, and X. Feng, “The co-estimation of state of charge, state of health, and state of function for lithium-ion batteries in electric vehicles,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 67, no. 1, pp. 92-103, 2018.
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D. B. De Alencar, C. De Mattos Affonso, R. C. L. De Oliveira, J. L. M. Rodríguez, J. C. Leite, and J. C. R. Filho, “Different models for forecasting wind power generation: Case study,” Energies, vol. 10, no. 12, 2017.
C. Montella, “The kalman filter and related algorithms: A literature review,” Res. Gate, pp. 1-17, May 2014.
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D. B. De Alencar, C. De Mattos Affonso, R. C. L. De Oliveira, J. L. M. Rodríguez, J. C. Leite, and J. C. R. Filho, “Different models for forecasting wind power generation: Case study,” Energies, vol. 10, no. 12, 2017.
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