CNN-GRU를 이용한 리튬 이온 배터리 수명 예측 - 박현룡 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
본 논문에서는 배터리 내부 파라미터를 CNN-GRU로 학습하여, 배터리의 수명을 예측하는 기법을 제안한다. 배터리 내부 파라미터를 표현하기 위한, 다양한 등가회로 모델이 존재한다. 이러한 등가회로 모델 중 가장 대표적인 모델은 랜들스 모델이며, 랜들스 모델을 기반으로 측정된 내부 파리미터 데이터를 학습의 입력 데이터로 사용한다. 배터리 파라미터는 사용 환경 및 운용 시간에 따라 비선형적으로 변화한다. 이러한 배터리의 비선형적인 특징을 추출하기 위해, CNN 입력에 배터리 파라미터를 활용하여 학습한다. CNN을 통해 추출된 특징을 GRU의 입력 데이터로 사용하여, 시간에 따른 변화 특징을 학습하고, SOH를 예측한다. 학습 데이터 세트는 EMPIR의 17IND10 LibForSecUse를 활용하며, 이를 통해 제안된 모델의 성능을 검증한다.
학위논문(석사)--아주대학교 IT융합대학원 :IT융합공학과,2023. 2
Keywords: CNN; GRU; Internal Resistance; LSTM; Lithium-ion battery; SOH