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J-GLOBAL ID：202202248339755145   整理番号：22A1149986

DMSP-ANNsに基づくLi-イオン電池パックの信頼性&高速SoH推定の開発

Development of Reliable & Fast SoH Estimation of Li-Ion Battery Pack based on DMSP-ANNs

著者 (2件)： BEZHA Minella (Doshisha Univ.) ,  NAGAOKA Naoto (Doshisha Univ.)
資料名： 電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM)  (Annual Meeting Record, I.E.E. Japan (CD-ROM))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.4-148  発行年： 2022年03月01日 
JST資料番号： S0653B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ・機械学習アルゴリズムにより訓練された深層直並列人工ニューラルネットワーク(DMSP-ANNs)を介する再使用Liイオンセルの劣化電池パック/モジュールの革新的状態(SoH)推定を提案。
・高精度で短い計算時間で,劣化した電池エネルギー貯蔵システム(BSS)の革新的状態(SoH)推定を紹介。
・提案のANNモデルは平均誤差0.96%と最大誤差1.19%の信頼性があり,29秒内で計算を完了することが判明。
・MATLAB R2021で符号化された新規の高度ANNアルゴリズムは,従来の推定モデルのものより78%少ないデータで29秒内に高精度でLiイオン電池の状態(SoH)推定を実現可能。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *リチウムイオン電池 ,  信頼性 ,  ネットワーク構造 ,  状態推定 ,  モデル ,  システム
準シソーラス用語： *SoH推定 ,  深層直並列人工ニューラルネットワーク ,  *人工ニューラルネットワーク ,  人工ニューラルネットワークモデル ,  電池エネルギー貯蔵システム

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

引用文献 (1件)：

• M. Bezha, N. Nagaoka. Development of Advanced SoC Estimation of Used Battery Storage System based on Parallel ANN Machine Learning Algorithm”, IEEJ 2021 Annual Conference Meeting.

タイトルに関連する用語 (6件)： DMSP ,  Li ,  イオン ,  電池パック ,  推定 ,  開発