[논문]리튬인산철 배터리 관리 시스템에서 선형 회귀 분석법을 이용한 SOH추정

임희성

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[학위논문] 리튬인산철 배터리 관리 시스템에서 선형 회귀 분석법을 이용한 SOH추정 원문보기

임희성 (아주대학교 IT융합공학과 국내석사)

초록 ▼
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본 논문에서는 리튬인산철(LifePO4) 배터리 관리 시스템(BMS)에서 SOH추정을 위한 회기 분석 알고리즘을 제시한다. 머신러닝의 방법 중 지도학습(supervised learning)은 입력된 배터리특성 데이터와 출력되는 고장데이터 간의 관계를 학습하여 이를 규칙이나 함수로 표현되는 모델을 찾는다. ...

본 논문에서는 리튬인산철(LifePO4) 배터리 관리 시스템(BMS)에서 SOH추정을 위한 회기 분석 알고리즘을 제시한다. 머신러닝의 방법 중 지도학습(supervised learning)은 입력된 배터리특성 데이터와 출력되는 고장데이터 간의 관계를 학습하여 이를 규칙이나 함수로 표현되는 모델을 찾는다. 비지도 학습(unsupervised learning)은 사용 중 변화되는 배터리특성 데이터에 내재되어 있는 패턴을 발견하여 고장의 진단 및 예측을 수행한다. 알고리즘은 입력되는 파라미터(충전상태, 무 부하 단자전압, 온도, Current rate등)에 따른 내부저항(DCIR:Direct Current Internal Resistance)을 지도학습의 선형회귀 분석을 이용하여 도출하고 비지도학습의 군집화 알고리즘으로 데이터의 유사성에 따른 군집화를 하여 고장원인과의 연관성을 확인한다. 제안한 머신러닝 알고리즘의 타당성을 실험으로 검증한다.

주제어

학위논문 정보

저자	임희성
학위수여기관	아주대학교
학위구분	국내석사
학과	IT융합공학과
지도교수	이교범
발행연도	2022
총페이지	31
키워드	인산철 BMS 배터리 SOC SOH
언어	kor
원문 URL	http://www.riss.kr/link?id=T16088826&outLink=K
정보원	한국교육학술정보원

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