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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 1,284 - 1,290 (7page)
이용수
초록· 키워드
Accurate state of health estimation(SOH) provides important indicators to ensure reliability and stability in battery-using applications. In this paper, battery degradation features were extracted through differential thermal voltammetry(DTV) analysis. Through Pearson correlation analysis, SOH was estimated using degradation features with a high correlation with SOH as input to the LSTM model. As a result of the estimation, it was confirmed that DTV-based degradation features have a high correlation with SOH and that high accuracy of SOH estimation can be achieved when estimating SOH using the LSTM model.
#Battery management system(배터리관리시스템)
#State of health(잔존수명)
#Differential thermal voltammetry(시차열전압전류법)
#Degradation feature(열화 파라미터)
#Long-short term memory(장단기 기억 신경망)
#Health indicator(건전성 지표)
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목차
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 배터리 열화 데이터 및 DTV 곡선 추출
- 3. DTV 기반 열화 파라미터
- 4. LSTM 기반 배터리 SOH 추정
- 4. 결론
- References