Lithium-Ion Battery State of Charge Estimation With Adaptability to Changing Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Accurate state of charge (SOC) estimation provides critical information to ensure the safe operation of lithium-ion batteries (LIBs). With the evolution of artificial intelligence, the model-free deep learning-based SOC estimation has made extraordinary progress. However, collecting sufficient data to train an accurate SOC estimator of batteries' whole lifecycle is costly, and generalizing the estimator to different operating conditions is challenging. To this end, aiming to enhance the generalization ability of data-driven SOC estimators, this article proposes a novel SOC estimation framework based on adversarial transfer learning (TL), which transfers a well-trained SOC estimator with fewer data demands to fit different conditions. Specifically, a source SOC estimator is trained under a specific condition to learn the basic characteristics of the battery, which is defined as the source domain. Target domains correspond to measured data of the battery under different conditions. An adversarial TL-based training framework is developed to extract the domain invariants of the source and target domains, which is guided by minimizing the distribution discrepancies. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through the use of two LIBs datasets. The successful generalization to multiple operating conditions and aging health states demonstrates the estimation accuracy, robustness, and good generalization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».