Real-time Battery Capacity Estimation Based on Opportunistic Measurements
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an approach to real-time battery capacity estimation by combining the advantages of the opportunistic zero-current states in the dynamic current profile of the battery and the knowledge of the open circuit voltage (OCV)-state of charge (SOC) curve of the battery. With the knowledge of OCV parameters, the SOC can be estimated through OCV lookup using the OCV-SOC curve. The difference in SOC between two different points is the change in Coulombs normalized by the battery capacity - this relationship is exploited to estimate the battery capacity. In the capacity estimation using the OCV-SOC curve, there are two existing approaches to OCV estimation. In the first approach, the battery is completely rested and the terminal voltage is measured; in a rested battery, the terminal voltage is treated as the OCV. In the second approach, the voltage drop is computed by estimating the equivalent circuit model (ECM) parameters of the battery; the OCV is then computed by subtracting the voltage drop from the measured terminal voltage. Both of these approaches have limitations: it takes a long time to fully rest a battery and ECM parameter estimation problem suffers form non-linearities and sub-optimal solutions as a result of that. In this paper, we propose an approach to estimate the battery capacity without the wait for complete rest of the battery or for the estimation of ECM parameters. Rather than waiting for battery rests, it is proposed to make OCV measurements whenever the current through the battery is zero. It is hypothesized in this paper that, the resulting OCV error, due to both the hysteresis and relaxation effect, can be considered zero-mean when sufficient number of measurements are taken. The proposed approach, when tested using real world battery data, show significantly accurate estimation of battery capacity. Further, it is observed that the amount of rest time before taking the OCV measurement positively correlated with capacity estimation accuracy. The standard deviation of the computed capacities immediately after zero current and after one hour of rest, relative to true capacity is 0. 3Ah and 0. 2Ah respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».