Fast Offline Battery Capacity Estimation Approach With Performance Bounds
Notice bibliographique
Résumé
Capacity of a battery is a measure of the amount of charge, in Ampere hours (Ah), stored in the battery. With the battery ageing processes, the capacity of the battery reduces. Consequently, it is essential to have an accurate knowledge of battery capacity in order to perform crucial battery management tasks. For example, in the field of battery reuse, the estimated residual capacity of batteries will help in determining a suitable secondary application for the retired battery pack. Existing literature on offline capacity estimation are often based on low-discharge or 1C rate discharge of the battery. This means that a minimum of one hour wait is required before an estimate of capacity is made. In this paper, a novel approach is proposed for fast offline estimation of battery capacity using the knowledge of the open-circuit voltage (OCV) - state of charge (SOC) curve of the battery. The proposed approach consists of a novel method to estimate the battery OCV by applying a current profile that is optimized to reduce the uncertainty in OCV estimation. For capacity estimation, a constant current pulse is applied for a short duration. The capacity estimation accuracy is theoretically derived as a function of this current duration. The proposed fast capacity estimation approach is shown to be able to estimate the battery capacity within as short as 1 minute duration with an estimation error standard deviation of 0.02 Ah.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».