Real-Time Prediction of Anode Potential in Li-Ion Batteries Using Long Short-Term Neural Networks for Lithium Plating Prevention
Notice bibliographique
Résumé
The fast charging technology is urgently needed for wide acceptance of electric vehicles. And the most severe issue in fast charging is the lithium plating due to the low anode potential. In order to prevent lithium plating, it is crucial to monitor the anode potential at different operating conditions. This paper proposes a long short-term memory (LSTM) neural network that predicts the anode potential by using the most commonly measured signals including battery current, voltage, state of charge, and surface temperature. The proposed LSTM neural network is fitted to the training data generated using an experimentally validated battery model. The predictions achieve high accuracy, only 3.84 mV for the maximum Root Mean Square Error (RMSE) on the driving cycles, and 3.73 mV for the RMSE on the constant charging profiles. The results demonstrate the effectiveness of the LSTM neural network in predicting the anode potential. Unlike the existing mathematical models, the data-driven approach used in this paper does not involve complicated mathematical formulation, tedious parameter tuning, or a deep understanding of the electrochemistry. Accurate estimation is accomplished by fitting the neural network to the training dataset. The trained LSTM model is also quite computationally efficient, which enables the real-time estimation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».