이 연구에서는 폐 리튬이온 배터리의 정확하고 효율적인 분류를 위해 데이터 기반 전극 노화 평가 접근법을 제안한다.
첫째, 배터리 개방 회로 전압(OCV) 곡선의 15개 특징점을 추출하여 노화 수준에 따른 특성을 포착하고, 최적화된 구조와 최소화된 입력 크기를 가진 합성곱 신경망(CNN)을 구축하여 이 OCV 특징점의 상대적 위치를 재배치한다.
둘째, 전극 노화 매개변수(EAP) 3개를 신속하게 추정하는 알고리즘을 제안하여 전체 사용 가능 용량 범위에서 15개 OCV 특징점을 가장 잘 재현할 수 있도록 한다.
셋째, 3개의 EAP를 분류 지표로 활용하여 적응형 유사 전파 알고리즘(adAP)을 적용하여 클러스터링을 수행하며, 클러스터링 개수를 사전에 결정할 필요가 없다.
제안된 전극 노화 평가 접근법은 폐 배터리의 다양한 노화 행동에 대한 깊이 있는 통찰력을 제공하고, 정전류 충전 데이터 수요를 최소화하며, 대량의 폐 배터리를 동시에 처리할 수 있어 산업 규모 적용에 큰 잠재력을 보인다.
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