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우태걸 (한국교통대) 이은지 (한국교통대) 조인호 (한국교통대) 박강문 (한국교통대)
저널정보
전력전자학회 전력전자학회논문지 전력전자학회 논문지 제29권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
216 - 223 (8page)
DOI
10.6113/TKPE.2024.29.3.216

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The growing concern for the environment and changing consumer preferences are driving the increasing demand for electric vehicles in the market. Compared with traditional internal combustion vehicles, electric vehicles are considered the future of transportation due to their low fossil fuel consumption and reduced environmental impact. Among the major components of electric vehicles, their batteries have a finite lifespan and need frequent replacements and thus necessitate further research on their state and performance. Previous studies have used linear regression models and time series prediction models to predict battery state and aging. In this study, we aim to visualize the current state of a battery using a time-series specific LSTM-AutoEncoder. The dataset is derived from repeated charge/discharge experiments, and visualization data can be extracted through algorithmic configuration using an autoencoder. The prediction accuracy for the current state is more than 90%, demonstrating a high level of accuracy.
#Autoencoder #Deep learning #LSTM #Battery state

목차

Abstract
1. 서론
2. 인공신경망 모델
3. 실험
4. 결론
References

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