SoP Estimation based on Maximum Discharge Current using BiLSTM

랄루무쿰바요니; Angela C; 전일수; 김명식; 임완수

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저자정보: 랄루무쿰바요니 (금오공과대학교) Angela C (금오공과대학교) 전일수 (금오공과대학교) 김명식 (금오공과대학교) 임완수 (금오공과대학교)

저널정보: 한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제16권 제4호

발행연도: 2020.1

수록면: 42 - 51 (10page)

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본 논문은 리튬이온배터리의 전력상태(SoP, state of power) 계산 복잡도를 줄이기위하여 최대 전류에서 SoP를 추론하는 기법을 제안한다. SoP 추론을 위해 시계열 기계학습 방법인 BiLSTM를 이용하였으며, 전압과 잔존용량 제약을 고려한 최대 전류를 사용하였다. 제안한 알고리즘은 Urban Dynamometer Driving Schedule 데이터를 이용하여 검증하였으며, 제안한 SoP 추론 알고리즘의 계산은 평균제곱근오차(RMSE)가 15.54일 때 0.559 시간으로 측정되었다.

#Battery management system #state-of-power #maximum discharge current #machine learning

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