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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.4
- 수록면
- 173 - 182 (10page)
- DOI
- 10.6113/TKPE.2025.30.2.173
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The precise estimation of the state-of-health(SOH) of lithium-ion batteries(LIBs) in electric vehicles(EVs) is crucial for the maintaining optimal performance, reliability, and safety. However, the intricate electrochemical processes within batteries and operational constraints pose significant challenges to accurate SOH estimation, particularly in real world scenarios. This research leverages electrochemical impedance spectroscopy(EIS) data to extract frequency-based parameters for integration into a battery SOH estimation model. The sensitivity of battery degradation to impedance changes over time is analyzed to identify key frequency factors that reflect aging independently of the state-of-charge(SOC) and ambient temperature, thereby minimizing external influences. An AdaBoost-GRU ensemble model is developed to utilize the derived optimal frequencies as input. A gated recurrent unit(GRU) model is embedded within the AdaBoost algorithm to prevent overfitting by adjusting and combining weights for SOH estimation. The performance of the proposed model is validated through its ability to provide accuracy with all SOH estimation errors within 2%.
목차
Abstract
1. 서론
2. 전기화학적 임피던스 분광법 및 데이터 기반 내환경성 SOH 추정 방법
3. 전기화학적 특성 실험 및 조건별 민감도 기반 최적 주파수 선정
4. AdaBoost-GRU 앙상블 모델 설계 및 SOH 추정 성능 검증
5. 결론
References
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