Data-Driven Degradation Modeling and SOH Prediction of Li-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Electrified vehicles (EV) and marine vessels represent promising clean transportation solutions to reduce or eliminate petroleum fuel use, greenhouse gas emissions and air pollutants. The presently commonly used electric energy storage system (ESS) is based on lithium-ion batteries. These batteries are the electrified or hybridized powertrain’s most expensive component and show noticeable performance degradations under different use patterns. Therefore, battery life prediction models play a key role in realizing globally optimized EV design and energy control strategies. This research studies the data-driven modelling and prediction methods for Li-ion batteries’ performance degradation behaviour and the state of health (SOH) estimation. The research takes advantage of the increasingly available battery test and data to reduce prediction errors of the widely used semi-empirical modelling methods. Several data-driven modelling techniques have been applied, improved, and compared to identify their advantages and limitations. The data-driven approach and Kalman Filter (KF) algorithm are used to estimate and predict the degradation of the battery during operation. The combined algorithm of Gaussian Process Regression (GPR) and Extended Kalman Filter (EKF) showed higher accuracy than other algorithms.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».