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J-GLOBAL ID：202102229877564696   整理番号：21A0989876

リチウムイオン電池のエネルギー効率とCoulomb効率のためのデータ駆動学習ベース連続時間推定とシミュレーション方法【JST・京大機械翻訳】

A Data-Driven Learning-Based Continuous-Time Estimation and Simulation Method for Energy Efficiency and Coulombic Efficiency of Lithium Ion Batteries

著者 (13件)： Liu Yuechen (National Active Distribution Network Technology Research Center, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Liu Yuechen (Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Liu Yuechen (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Washington, Seattle, WA 98195-2700, USA) ,  Zhang Linjing (National Active Distribution Network Technology Research Center, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Zhang Linjing (Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Jiang Jiuchun (National Active Distribution Network Technology Research Center, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Jiang Jiuchun (Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Wei Shaoyuan (National Active Distribution Network Technology Research Center, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Wei Shaoyuan (Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Liu Sijia (National Active Distribution Network Technology Research Center, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Liu Sijia (Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Zhang Weige (National Active Distribution Network Technology Research Center, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Zhang Weige (Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 10  号： 5  ページ： 597  発行年： 2017年05月 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リチウムイオン(Liイオン)電池は,現代の鉄道システムにおける基本的なエネルギー貯蔵部品として働き,従って,電池効率を推定し,改善することは,エネルギー利用戦略を最適化する際に重要な問題である。しかし,作動条件下で連続的に変化するので,リチウムイオン電池の効率を正確に見積もることは困難であり,実験によって測定できない。本論文では,チタン酸リチウム電池を例として,リチウムイオン電池の連続時間エネルギー効率とクーロン効率を推定するために,実験データを用いる学習ベースのシミュレーション法を提案した。充電状態(SOC)領域および放電電流率を,効率に影響する可能性のある主な変数と考えた。8百万以上の経験的データセットを,効率変化を調べるために実施した一連の実験中に収集した。逆伝搬(BP)ニューラルネットワーク効率推定とシミュレーションモデルを提案して,連続時間エネルギー効率とクーロン効率を推定した。実験で集めた経験的データを用いて,BPネットワークモデルを訓練し,それは10-4の試験誤差を明らかにした。連続SOC領域と放電電流の入力によって,連続時間効率を訓練されたBPネットワークモデルによって推定することができた。推定とシミュレーション結果は実験結果と一致することを証明した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *シミュレーション ,  *電池 ,  *学習 ,  シミュレーションモデル ,  ニューラルネットワーク ,  *連続時間系 ,  *リチウムイオン電池
準シソーラス用語： *リチウムイオン ,  鉄道システム ,  放電電流 ,  チタン酸リチウム ,  充電状態 ,  *Coulomb効率 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： チタン酸リチウム電池 ,  エネルギー効率 ,  クーロン効率 ,  逆伝搬(BP)ニューラルネットワーク ,  連続時間効率推定

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

引用文献 (49件)：

• Dunn, B.; Kamath, H.; Tarascon, J.-M. Electrical energy storage for the grid: A battery of choices. Science 2011, 334, 928-935.
• Tarascon, J.-M.; Armand, M. Issues and challenges facing rechargeable lithium batteries. Nature 2001, 414, 359-367.
• Kang, K.; Meng, Y.S.; Bréger, J.; Grey, C.P.; Ceder, G. Electrodes with high power and high capacity for rechargeable lithium batteries. Science 2006, 311, 977-980.
• Gao, L.; Liu, S.; Dougal, R.A. Dynamic lithium-ion battery model for system simulation. IEEE Trans. Compon. Packag. Technol. 2002, 25, 495-505.
• Scrosati, B.; Garche, J. Lithium batteries: Status, prospects and future. J. Power Sources 2010, 195, 2419-2430.

タイトルに関連する用語 (8件)： リチウムイオン電池 ,  エネルギー効率 ,  Coulomb効率 ,  データ駆動 ,  学習 ,  連続時間 ,  推定 ,  シミュレーション方法