초록

본 발명은 신경망 기반의 배터리 잔존 수명 예측 방법 및 장치에 관한 것으로서, 메모리; 및 상기 메모리에 접속되어, 소정의 사이클 수만큼 배터리를 충방전하면서, 각 사이클 별로 출력되는 전류, 전압, 및 온도 중 어느 하나 이상을 포함하는 데이터 집합을 수집하여 상기 메모리에 저장하고, 상기 메모리에 저장된 데이터 집합들을 서로 비교하여 상기 배터리의 잔존 수명을 예측하는 신경망을 구성하는 하나 이상의 프로세서를 포함한다.

대표청구항 ▼

배터리 잔존 수명 예측을 위한 컴퓨팅 장치에서 신경망(neural network)을 학습하는 방법에 있어서,배터리의 잔존 수명이 소정의 값에 이를 때까지 배터리를 충방전하면서, 각 충방전 사이클 내 소정의 시간적 간격별로 측정되는 전류, 전압, 및 온도 중 어느 하나 이상을 포함하는 데이터 집합을 수집하는 단계; 상기 신경망에 상기 수집된 데이터를 입력하여 상기 신경망을 학습하는 단계; 특정 배터리에 대한 연속된 3번의 충방전 사이클 내의 소정의 시간적 간격별로 측정되는 전류, 전압 및 온도 중 어느 하나 이상을 포함하는 데이터 집

배터리 잔존 수명 예측을 위한 컴퓨팅 장치에서 신경망(neural network)을 학습하는 방법에 있어서,배터리의 잔존 수명이 소정의 값에 이를 때까지 배터리를 충방전하면서, 각 충방전 사이클 내 소정의 시간적 간격별로 측정되는 전류, 전압, 및 온도 중 어느 하나 이상을 포함하는 데이터 집합을 수집하는 단계; 상기 신경망에 상기 수집된 데이터를 입력하여 상기 신경망을 학습하는 단계; 특정 배터리에 대한 연속된 3번의 충방전 사이클 내의 소정의 시간적 간격별로 측정되는 전류, 전압 및 온도 중 어느 하나 이상을 포함하는 데이터 집합을 상기 학습된 신경망에 입력하는 단계; 및상기 학습된 신경망에 의해, 상기 특정 배터리의 잔존 수명을 예측하는 단계;를 포함하는 단계를 포함하고,상기 학습하는 단계에서,상기 신경망은 전반부 및 중반부에는 dilated CNN(Convolution Neural Network)을 사용하고, 후반부에는 1D-CNN(Convolution Neural Network)을 사용하여 학습하는 신경망 학습 방법.