確率的ニューラルネットワークを用いたバッテリーの健康状態の推定

本研究では、確率的ニューラルネットワーク（PNN）を用いてリチウムイオンバッテリーの健康状態（SOH）を推定します。SOHの正確な予測は、バッテリーの突然の故障から生じる不便や致命的な事故を回避するのに役立ちます。合計110個のLi-Coバッテリーを使用しました。バッテリーのライフサイクルテストのために、定電流/定電圧充電と定電流放電を実施しています。充電および放電の電気特性から得られたデータとバッテリーのライフサイクルテストのデータを用いて、バッテリーのSOHを推定します。テストデータは、定電流充電時間、放電開始時の瞬時電圧低下、および開放回路電圧が、バッテリーのSOHを推定するために最も重要な特性であることを示しています。PNNは100個のバッテリーを用いて訓練され、残りの10個は提案された方法の実現可能性を検証するために使用されます。複数のサンプルを用いたPNN訓練の効果について議論と分析が行われます。結果は、予測の平均誤差が0.28%、標準偏差が1.15%であることを示しています。PNNの計算時間は62.5 msです。このように、提案された方法は短時間でバッテリーのSOHを正確に推定することができます。