배터리 관리 시스템

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본 연구에서는 배터리 충전 중 잠시 휴식을 취하여 배터리 상태를 빠르고 정확하게 추정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 복잡한 모델링 없이도 배터리 상태를 효과적으로 추정할 수 있다.

모델 예측 제어 매개변수를 베이지안 최적화를 통해 학습함으로써 배터리 고속 충전 시 성능을 향상시키고 제약 조건을 만족시킬 수 있다.

IIP-Mixer는 인트라-패치 믹싱 MLP와 인터-패치 믹싱 MLP를 병렬로 사용하여 단기 및 장기 시계열 패턴을 동시에 포착하는 MLP 기반 아키텍처이다. 또한 배터리 잔여 수명 예측에서 변수의 중요도 차이를 고려하기 위해 가중치 손실 함수를 도입하였다.

전압 측정 편향이 리튬 인산철 배터리의 충전 상태 및 건강 상태 추정 정확도에 미치는 영향을 완화하기 위한 편향 보상 알고리즘을 제안한다.

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