Battery state of charge prediction using deep neural networks and longshort term memory networks
Notice bibliographique
Résumé
Accurate estimation of the State of Charge (SOC) of a battery is non-trivial given its non-linear and time varying electrochemical properties. It plays a major role in determining the overall state of health (SOH) of a battery and in electric vehicles (EVs) where range anxiety is a concern. Traditional methods to estimate SOC, which include Coulomb Counting and Extended Kalman Filter (EKF), come with several disadvantages in real-world applications such as complexity to setup. This paper uses a publicly available battery dataset with drive cycle tests between -20ºC and 40ºC to train a machine learning (ML) model to predict the battery’s SOC. Neural network architectures such as deep neural networks (DNNs) and long short-term memory networks (LSTMs) are experimented with. Best in class prediction results with each of these architectures show prediction errors comparable to or better than those in EKF literature. Results also show that for DNNs, larger models do not necessarily mean better prediction outcomes. For the LSTM models, however, more data combined with extended training is critical for good results. DNN models take significantly less time to train than LSTM, but they get comparable SOC prediction results with a mean average error (MAE) between 1 and 3%.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».