Tabular Open Circuit Voltage Modelling of Li-ion Batteries for Robust SOC Estimation
Notice bibliographique
Résumé
The open circuit voltage (OCV) to state of charge (SOC) representation of batteries characterizes the electrode potential difference of the battery (i.e) the open circuit voltage as a function of the amount of charge the battery can hold. Traditionally, the OCV-SOC curve is represented by polynomial functions. The battery management system (BMS) conventionally stores the OCV-SOC curve in terms of coefficients of such poly-nomial functions. These coefficients are used for real-time SOC estimation based on measured or computed OCV. It is required to store the OCV-SOC parameters up to several decimal digit accuracy in order to precisely estimate the SOC. This demands high computing and memory resources to adequately represent the OCV-SOC curve. However, most practical BMS's are limited in terms of their memory, which means the parameters are often rounded before stored. The perils of rounding the OCV-SOC parameters are highlighted in this paper. Then, a systematic solution is proposed to create an alternative solution in the form of an OCV-SOC table, which can eliminate dependencies on system requirements. The proposed tabular approach is also robust to rounding compared to their parametric counterparts. A formal validation metric is evaluated to compare the robustness of the tabular model and the existing empirical model. It can be concluded that the proposed OCV-SOC table outperforms the traditional parametric models.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».