Hybrid Electrical Circuit Model and Deep Learning-Based Core Temperature Estimation of Lithium-Ion Battery Cell
Notice bibliographique
Résumé
Aiming to improve the reliability and durability of lithium-ion battery (LIB) systems, a hybrid electrical circuit model (ECM) and two-dimensional grid long short-term memory (2-D GLSTM) neural network (NN)-based cell core temperature estimation technique is proposed in this article to leverage their respective strengths. The ECM is used to estimate the total heat generation ($Q$) inside the cell using the measured physical parameters such as voltage, current, and temperature. Furthermore, the value of$Q$and other external measurements are used by the 2-D GLSTM NN (deep learning (DL) approach) to estimate the core temperature of the battery cell. An experimentally validated Kalman filter (KF) and equivalent electrothermal model (EETM) are used to generate a large quantity of training and testing data, under a wide range of dynamic loading and ambient temperature to validate the proposed concept. The results showed that the proposed technique can achieve root-mean-squared-error of less than 1% with unknown test data which is quite satisfactory for practical applications. A comparative study with the state-of-the-art techniques in core temperature estimation showed that the proposed scheme performed better. The highly accurate prediction results under a comprehensive operating condition confirm the reliability and generalization ability with solid robustness to the external uncertainties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».