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저자정보
김인균 (동국대학교) 김윤선 (동국대학교) 조운 (동국대학교) 정인엽 (동국대학교) 정대원 (동국대학교) 전준현 (동국대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
2,060 - 2,064 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

바나듐 레독스 흐름전지의 State of Charge(SOC) 예측을 위한 트랜스포머 딥러닝 알고리즘에 대한 연구
김인균 전자전기공학과 2022.01 학위논문

2021

바나듐 레독스 흐름전지의 State of Charge(SOC) 예측을 위한 트랜스포머 딥러닝 알고리즘에 대한 연구
김인균 ,  김윤선 ,  조운 외 3명 대한전자공학회 학술대회 2021.06 학술대회자료

2020

딥러닝 회귀 모델을 이용한 State of Charge (SOC) 예측 방법
김인균 ,  김윤선 ,  정대원 외 3명 대한전자공학회 학술대회 2020.08 학술대회자료

초록· 키워드

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배터리를 장기간 안전하게 운용하고, 높은 성능을 유지하기 위해서는 정확한 SOC(State of Charge) 예측이 중요하다. 본 논문에서는 바나듐 레독스 흐름전지(Vanadium Redox Flow battery, VRFB)의 정확한 SOC 추정을 위하여 전처리 기법이 적용된 트랜스포머(Advanced Transformer) 딥러닝 방법을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방식은 시계열 데이터 예측으로 가장 많이 사용되는 LSTM(Long Short Term Memory) 방식보다 44% MSE(Mean Square Error) 감소에 따른 정확도 향상을 나타냈으며, 기존 트랜스포머 방식보다도 9% 이상의 성능향상(MSE 감소)을 보였다. 본 논문을 통하여 제안된 기술이 VRFB SOC의 정확한 예측을 위한 학습 방식으로 적합하다는 것을 알 수가 있다.

목차

Abstract
I. 서론
II. 이론적 배경
Ⅲ. 시뮬레이션
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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