Transformer-Based Deep Learning Strategies for Lithium-Ion Batteries SOX Estimation Using Regular and Inverted Embedding
Notice bibliographique
Résumé
The accurate estimation of Li-ion battery (LIB) states such as State of Charge (SOC), State of Health (SOH), and State of Power (SOP) plays a pivotal role in the efficient operation of Electric Vehicles (EVs). These parameters can impact the battery’s health, driving range, and overall vehicle performance. Transformer-based artificial neural networks have shown impressive results in natural language processing (NLP) and estimation problems of many other domains. This paper presents an intensive study on the capabilities of various Transformer-based models in estimating the SOC and SOH of LIBs, the SOP is obtained based on the estimated SOC. This paper provides the following key original contributions: 1) the application of the Informer and Reformer variants of the Transformer model for the first time for SOH estimation of LIBs in EVs, 2) studying the effect of inverted embedding of iTransformers, a modified architecture of the transformers, on SOC and SOH estimation, inversion is performed on the Informer and Reformer as well; 3) applying a simple feature extraction method using partial discharge cycles for SOH estimation with Transformer-based models; 4) a new robust method is proposed for SOC estimation based on a 2-Encoder-Transformer with a one-dimensional convolutional neural network (1D-CNN) architecture; 5) the various architectures are trained, validated and tested on two real-world datasets comprising various driving scenarios and battery conditions. Comparative analysis with various deep learning architectures show impressive accuracy for estimating the SOC and SOH, leading to better SOP calculation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».