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논문 기본 정보

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저자정보
신승화 (충남대학교) 김건우 (충남대학교) 김종훈 (충남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
66 - 74 (9page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.21.0154

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2023

랜덤 포레스트 기반 학습 데이터셋 보완 및 리튬이온 배터리 용량 예측
신승화 ,  이상력 ,  김종훈 전력전자학회논문지 2023.10 학술저널

2022

리튬이온 배터리 용량 예측을 위한 랜덤 포레스트 기반 학습 데이터 생성 및 중요 인자 선정 연구
신승화 ,  조상우 ,  백종복 외 1명 전력전자학회 학술대회 논문집 2022.07 학술대회자료
리튬이온 배터리의 랜덤 포레스트 기반 잔여 용량 추정 및 중요 전압 구간 선정 연구
신승화 ,  김건우 ,  김종훈 제어로봇시스템학회 논문지 2022.01 학술저널

2021

리튬이온 배터리 용량 예측을 위한 랜덤 포레스트 기반 중요 인자 선정 연구
신승화 ,  김재영 ,  이평연 외 2명 전력전자학회 학술대회 논문집 2021.11 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper proposes random forest regression, which is an ensemble model for estimating the remaining battery capacity. The partial capacity of the set charging voltage range and the remaining capacity are used as the training data for the random forest model. The training data can be used directly without any pre-processing. When the partial capacity of a specific voltage range is entered into the trained random forest model, it estimates the remaining capacity. Furthermore, the important voltage range is extracted by selecting the voltage section that is critical for estimating the remaining capacity based on the permutation importance. The mean absolute error and coefficient of determination were used to validate the important voltage range. Validation results show that the proposed model can estimate the remaining capacity with a low error. Therefore, the proposed model can be used for online battery capacity estimation using a narrow voltage range.
#Lithium-ion battery #State of health #Random forest #Partial capacity

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 결론
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
M. Davis and A. Moronkeji, “Assessment of renewable energy transition pathways for a fossil fuel-dependent electricity- producing jurisdiction,” Energy for Sustainable Development, vol. 59, pp. 243-261, Dec. 2020. google schola B. Zou, X. Xu, and Y. Gong, “Evaluating battery charging and swapping strategies in a robotic mobile fulfillment system,” European Journal of Operational Research, vol. 267, no. 2, pp. 733-753, Jun. 2018. google schola S. Kim, “Neural network-based battery anomaly detection method for electric-powered UAS,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 3, pp. 202-207, Mar. 2021. google schola C. Chung, H. Kim and D. Yoon, “ADevelopment of unmanned ground vehicle (UGV) for detecting crevasses in glaciers,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 1, pp. 61-68, Jan. 2021. google schola R. Xiong, L. Li, and J. Tian, “Towards a smarter battery management system: A critical review on battery state of health monitoring methods,” Journal of Power Sources, vol. 405, pp. 18-29, Nov. 2018. google schola

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