BatteryML: An Open-Source Platform for Machine Learning on Battery Degradation

Keskeiset käsitteet

BatteryML is a comprehensive open-source platform designed to unify data preprocessing, feature extraction, and model implementation for enhancing battery research applications.

Tiivistelmä

ABSTRACT:

• Battery degradation is a critical concern in energy storage.
• Machine learning offers insights and solutions but faces challenges in battery science integration.
• BatteryML aims to standardize battery degradation modeling with an open-source platform.

INTRODUCTION:

• Lithium-ion batteries revolutionize energy storage but face capacity degradation issues.
• BatteryML streamlines data processing, feature extraction, and model application for practical research applications.

CHALLENGES:

• Data heterogeneity poses challenges in battery research.
• Domain knowledge complexity hinders machine learning application.
• Model development requires expertise in both battery science and machine learning.

CONTRIBUTIONS:

• Unified data representation method introduced by BatteryML.
• Comprehensive open-source platform covering SOC, SOH, and RUL tasks.
• Integration of traditional and cutting-edge models for efficient battery research.

RELATED WORK:

• Various studies propose physical and semi-empirical models for lithium-ion battery lifetime prediction.
• Machine learning provides a data-driven methodology for accurate battery degradation modeling.

BATTERYDATA:

• Unified representation method encompassing meta information and charge/discharge cycles introduced by BatteryML.

FEATURE ENGINEERING:

• Within-cycle features include QdLinear, Coulombic efficiency, and internal resistance.
• Between-cycle features capture degradation patterns across multiple cycles.

AUTOMATIC LABEL ANNOTATION:

• BatteryML supports automatic label annotation for supervised battery degradation modeling tasks like RUL, SOH, and SOC estimation.

MODEL DEVELOPMENT:

• BatteryML incorporates various off-the-shelf baselines like linear models, tree-based models, neural networks, etc., for accurate lifetime predictions.

Tilastot

Battery degradation remains a pivotal concern in the energy storage domain.
Machine learning experts often grapple with the intricacies of battery science.
BatteryML introduces a standardized data representation method.
BatteryML covers essential battery research tasks like SOC, SOH, and RUL.
BatteryML seamlessly integrates a wide array of models.

Lainaukset

Tärkeimmät oivallukset

BatteryML

by Han Zhang,Xi... klo arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.14714.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

How can the integration of advanced machine learning techniques benefit the field of energy storage beyond just battery degradation

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このような取り組みは次世代バッテリー技術（例：固体電解質バッテリー）開発支援だけでは無く既存技術（例：Li-ion バッテリー）改善・最適化等幅広い範囲で有益です。
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