A weighted ensemble approach for interpretable state of health estimation of lithium-ion batteries based on generalized additive models
Notice bibliographique
Résumé
Accurate state of health (SOH) estimation for lithium-ion batteries is crucial for predicting lifespan, ensuring safety, and optimizing energy storage performance. Despite various data-driven SOH estimation methods, individual models lack robustness and generalization across diverse battery conditions. Ensemble learning has emerged as a promising approach to address these limitations, but it faces challenges such as high computational costs, limited interpretability, and balancing diversity with accuracy. To address these challenges, this study proposes an interpretable weighted ensemble of generalized additive models (GAMs) for SOH estimation by simultaneously considering global and local accuracy optimization and enhancement. To capture time-dependent signal characteristics, data of current, voltage, and temperature are segmented by state of charge (SOC) levels. Features from each SOC segment are used to build individual GAMs, capturing the relationship between specific signal features and SOH. To balance model diversity and accuracy, a novel convex optimization model is proposed to automatically determine the weights of GAMs by achieving a unique balance of interpretability, accuracy, and robustness. Compared to existing data-driven and ensemble methods, the proposed approach achieves superior estimation accuracy and enhanced interpretability by revealing the transparent relationships between signal features across SOC stages and SOH for reliable industrial applications.
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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 | 0,000 |
| 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 ».