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학술저널
저자정보
Sanghyeon Lee (Gangneung-Wonju National University) Taeo Kim (Gangneung-Wonju National University) Duckki Lee (Yonam Institute of Technology) Sung Wook Park (Gangneung-Wonju National University)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.9 No.5
발행연도
2020.10
수록면
345 - 352 (8page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2020.9.5.345

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To predict the remaining operational time of a battery is important in electric vehicle (EV) operation. However, the nonlinear characteristics of battery cells and the different driving patterns of people hinder that prediction. Furthermore, the aging characteristics of battery cells make predictions even more difficult. This paper presents a deep learning system that warns drivers that an EV may not be drivable in a short time. The training dataset reflects the nonlinearity of battery cells, random driving patterns, and the aging characteristics of battery cells, with values normalized to cover various forms of battery packs, which are combinations of battery cells. The performance of the proposed warning system shows around 99% accuracy for constant-speed driving situations and around 78% accuracy for random driving patterns, with the warning designed to be given three minutes before full battery discharge.
#Warning #Operational time #Battery #Aging #Deep learning

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Architecture of the Warning System
4. Training Procedure
5. Performance Evaluation
6. Conclusion
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
L. Meng / 2006 / Status and developing trends of the batteries for electric vehicles / Chinese Battery Industry google schola Saurabh Saxena / 2018 / Prognostics and Health Management of Electronics: Fundamentals, Machine Learning, and the Internet of Things / Wiley-IEEE Press :349~375 google schola P. Kurzweil / 2018 / State-of-Charge Monitoring by Impedance Spectroscopy during Long-Term Self-Discharge of Supercapacitors and Lithium-Ion Batteries / Batteries 4(3) google schola E. F. Hogge / 2017 / Flight Tests of a Remaining Flying Time Prediction System for Small Electric Aircraft in the Presence of Faults / Annual Conference of the Prognostics and Health Management Society 2017 8(006) google schola E. F. Hogge / 2015 / Verification of a Remaining Flying Time Prediction System for Small Electric Aircraft / Annual Conference of the Prognostics and Health Management Society 2015 6(011):1~9 google schola

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