메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박민식 (HD Hyundai Infracore) 김정수 (University of Ulsan) 김병우 (University of Ulsan)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제73권 제2호
발행연도
2024.2
수록면
349 - 357 (9page)
DOI
10.5370/KIEE.2024.73.2.349

이용수

DBpia Top 10%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (4)

2024

증분 용량 분석법과 딥러닝을 이용한 리튬 이온 배터리의 SOH 추정 방안 연구
박민식 ,  김정수 ,  김병우 전기학회논문지 2024.02 학술저널

2023

증분 용량 분석과 Transformer를 이용한 리튬 이온 배터리 SOH 추정 방안 연구
박민식 전기전자컴퓨터공학과 2023.01 학위논문

2022

DWT와 LSTM을 활용한 리튬 이온 배터리의 SOH 추정 방안 연구
박민식 ,  김병우 대한전기학회 학술대회 논문집 2022.11 학술대회자료

2021

CWT와 CNN을 활용한 리튬 이온 배터리의 SOH 추정 방안 연구
박민식 ,  이종규 ,  김병우 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.11 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
Lithium-ion batteries are being utilized as energy sources for electric vehicles due to their advantages such as high energy density, long life, and high efficiency. In order to ensure the safe condition of lithium-ion batteries under various driving conditions of electric vehicles, it is necessary to analyze the degradation status and causes of lithium-ion batteries and accurately estimate their state of health (SOH). Therefore, this paper proposes a method for estimating the SOH of lithium-ion batteries using incremental capacity analysis and deep learning. Incremental capacity analysis is a technique that analyzes the electrochemical state inside a lithium-ion battery and can identify the degradation state of the battery. Through this method, parameters related to degradation were extracted, and their usefulness as characteristic parameters for SOH estimation was verified by correlation analysis. The characteristic parameters validated through correlation analysis were used as inputs to deep learning algorithms for SOH estimation to compare the accuracy of SOH estimation by different estimation algorithms.
#Lithium-ion Battery #Incremental Capacity Analysis #Correlation analysis #Deep learning #RNN(Recurrent Neural Network) #LSTM(Long Short Term Memory) #GRU(Gate Recurrent Unit) #SOH Estimation

목차

Abstract
1. Introduction
2. 연구 이론
3. 증분 용량 분석법 및 특성 파라미터 추출
4. SOH 추정 및 결과분석
5. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

카르복시메틸 셀룰로오스에 의한 리튬이온배터리 음극의 미세구조
김상윤 ,  오규덕 한국펄프·종이공학회 학술발표논문집 2024 .04
고에너지밀도 리튬금속전지 구현을 위한 전해액 기술
김희탁 한국고분자학회 학술대회 연구논문 초록집 2024 .04
수면 위의 기름층에 대한 계면활성제 액적의 충돌
이동훈 ,  김일두 ,  이진기 대한기계학회 춘추학술대회 2023 .11
배터리 기반의 하이브리드 전력계통 운용을 위한 선박용 EMS 연구
김민욱 ,  오진석 전기학회논문지 2024 .01
EEG 파라미터를 활용한 껌의 경도(Hardness)에 따른 스트레스 저감 효과 및 선호도 분석
김정룡 ,  김동준 ,  임성균 외 2명 한국HCI학회 논문지 2023 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0