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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 77 - 85 (9page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.10.77
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현재 리튬이온 배터리는 다양한 에너지시스템에 적용되고 있으며, 안정적이고 효율적인 배터리 사용을 위해 배터리 관리 시스템(Battery management system; BMS)의 중요성이 대두되고 있다. 충전 상태(State-of-charge; SOC)는 효율적으로 BMS를 제어하기 위한 가장 중요한 배터리 상태 정보 중 하나로써, 정확한 SOC 추정을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 리튬이온 배터리의 온도 특성을 활용하여 열화상 기술을 접목시킨 합성곱 신경망(Convolutional neural network; CNN) 기반 SOC 추정방법을 제안한다. SOC를 추정하기 위해 필요한 CNN 모델의 학습 데이터셋은 표준 충전 전류 0.5C-rate보다 이상의 고전류 방전 시험 동안 촬영된 열화상 이미지를 통해 SOC 구간별로 나누어 구축하였다. 제안하는 모델의 SOC 추정 성능은 수신자 조작 특성 곡선(Receiver operator characteristic curve; ROC Curve)의 성능 평가 지표인 곡선 아래 면적(Area of under the curve; AUC)을 활용하여 검증하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Wu, J., Zhang, C., & Chen, Z. “An online method for lithium-ion battery remaining useful life estimation using importance sampling and neural networks.” Applied Energy, Vol. 173, pp. 134-140, July 2016.
Shrivastava, Prashant, et al. "Overview of model-based online state-of-charge estimation using Kalman filter family for lithium-ion batteries." Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 113, Article 109233, October 2019.
Tian, Yong, et al. "A combined method for state-of-charge estimation for lithium-ion batteries using a long short-term memory network and an adaptive cubature Kalman filter." Applied Energy, Vol. 265, Article 114789, May 2020.
Sarasketa-Zabala, Elixabete, et al. "Realistic lifetime prediction approach for Li-ion batteries." Applied Energy, Vol. 162, pp. 839-852, January 2016.
Hannan, Mohammad A., et al. "A review of lithium-ion battery state of charge estimation and management system in electric vehicle applications: Challenges and recommendations." Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 78, pp. 834-854, October 2017.
Shrivastava, Prashant, et al. "Overview of model-based online state-of-charge estimation using Kalman filter family for lithium-ion batteries." Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 113, Article 109233, October 2019.
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