Joint Estimation of Inconsistency and State of Health for Series Battery Packs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Battery packs are applied in various areas (e.g., electric vehicles, energy storage, space, mining, etc.), which requires the state of health (SOH) to be accurately estimated. Inconsistency, also known as cell variation, is considered a significant evaluation index that greatly affects the degradation of battery pack. This paper proposes a novel joint inconsistency and SOH estimation method under cycling, which fills the gap of joint estimation based on the fast-charging process for electric vehicles. First, fifteen features are extracted from current change points during the partial charging process. Then, a joint estimation system is designed, where fusion weights are obtained by the analytic hierarchy process and multi-scale sample entropy to evaluate inconsistency. A wrapper is used to select the optimal feature subset, and Gaussian process regression is implemented to estimate the SOH. Finally, the estimation performance is assessed by the test data. The results show that the inconsistency evaluation can reflect the aging conditions, and the inconsistency does affect the aging process. The wrapper selection method improves the accuracy of SOH estimation by about 75.8% compared to the traditional filter method when only 10% of data is used for model training. The maximum absolute error and root mean square error are 2.58% and 0.93%, respectively.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle