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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신승화 (충남대) 이상력 (충남대) 김종훈 (충남대)
저널정보
전력전자학회 전력전자학회논문지 전력전자학회 논문지 제28권 제5호
발행연도
2023.10
수록면
353 - 360 (8page)
DOI
10.6113/TKPE.2023.28.5.353

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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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Accurate capacity prediction is essential for the efficient and safe operation of batteries. Recently, data-driven methods that do not require an understanding of the complex degradation mechanisms of batteries have received increasing attention. However, the prediction performance of these methods depends on the quantity and quality of data. In real-life applications, obtaining a sufficient amount of data is difficult due to the irregular operation of batteries. Therefore, this paper proposed a data supplementation method that expands the sample size by predicting the missing data through regression using RF. The permutation importance (PI) automatically calculated during the learning process of RF was used to select important factors and reduce the dimensionality of the feature set. The supplemented dataset using RF was then validated for improved prediction performance using an LSTM model suitable for time-series data.
#Lithium-ion battery #Random forest #Regression #Data-driven #LSTM

목차

Abstract
1. 서론
2. 배터리 열화 실험 및 인자(Feature) 추출
3. 랜덤 포레스트
4. 보완된 학습 데이터셋 기반 용량 예측
5. 결론
References

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