Physics-Informed NN for Improving Electric Vehicles Lithium-Ion Battery State-of-Charge Estimation Robustness
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicles (EVs) are often powered by lithium-ion batteries. To ensure the reliability of EVs, it is essential to model and predict the remaining useful life of these batteries. Accurate estimation of the state of charge (SoC) is a critical aspect for effectively managing and ensuring operational reliability of battery systems. Building principled accurate models is challenging due to the complex electrochemistry that governs battery operation. This research paper presents a novel approach that utilizes Physics-Informed Neural Networks (PINNs) to enhance the accuracy of SoC estimation. PINNs combine the data-driven learning capabilities of neural networks with the fundamental physical laws that govern battery dynamics. By incorporating both aspects, PINNs offer a novel way to improve the accuracy of SoC estimation in lithium-ion batteries and enable better management of battery systems in the context of electric vehicles. We demonstrate how incorporating physical constraints into the learning process enhances model prediction performance and ensures physically plausible solutions. The approach is validated using data publicly available through the Mendeley Data website by McMaster University in Hamilton, Ontario, Canada. Results showed that our proposed robust approach can successfully overcome the measurement's errors and noise. Moreover, the model can obtain an SoC estimation accuracy of less than 2.85% root mean squared error (RMSE).
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».