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문제 정의
- 본 논문은 배터리의 노화에 의한 내부 특성변화를 확인하기 위한 실험으로 NCA계열 고출력 18650 원통형 셀을 사용하여 전기적 노화 실험(Cycle Life Test)를 진행하였다.[1] 그림 1의 프로파일은 충전 상한전압(4.
- 본 논문은 전기적 노화 실험으로 인해 변화된 배터리 내부특성과 SOH의 관계를 알아보고 비선형적인 SOH를 예측하기 위해 인공신경망 모델을 활용하였다. Tensorflow를 사용하여 모델을 설계하고 200사이클의 데이터에서 초기 100사이클의 방전 용량, 내부 저항, SOH 변화 값을 학습데이터로 학습시킨 이후 나머지 사이클에 대한 SOH값을 예측하고 실제 값과 비교하여 평균 오차 2.
- 본 논문은 제시한 문제점을 극복하고 온라인으로 SOH를 추정하기 위해 머신러닝의 기법의 한 종류인 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 통한 SOH 추정 모델을 제시한다. 노화 실험에 따른 용량 변화 및 저항 변화를 학습데이터로 사용하여 오프라인에서 모델을 학습시키고 학습된 인공 신경망을 활용하여 SOH 예측 및 모델 검증을 수행한다.
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