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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 1,212 - 1,218 (7page)
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Lithium iron phosphate batteries are currently popular in the electric vehicle market due to their high reliability and low price. However, due to the strong non-linearity of lithium iron phosphate open circuit voltage, it is difficult to estimate the state of charge with the traditional method. In this paper, a bidirectional long short-term memory model is used to accurately estimate the state-of-charge of a lithium iron phosphate battery in a usage environment such as an electric vehicle. A lithium iron phosphate battery charge/discharge test applying an electric vehicle driving cycle was preceded, and the state of charge estimation error was confirmed in the bidirectional long short-term memory model through the charge/discharge data. The mean absolute error of the bidirectional long short-term memory model was 1.80%, confirming the best performance among the deep learning models evaluated in this paper.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. LI-ION BATTERY CHARACTERISTIC
III. BI-LSTM FOR LFP BATTERY SOC ESTIMATION
IV. EXPERIMENT
V. CONCLUSIONS
REFERENCES
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