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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 3,108 - 3,113 (6page)
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Liquid metal battery (LMB) exhibits the potential to appear as a cost-effective solution for grid-scale energy storage to improve the stability and flexibility of new power systems. In order to improve the consistency and reliability of liquid metal battery packs, a novel classification method is proposed in this paper. Firstly, a feature vector for battery screening is established from the key influencing factors of battery pack performance. Secondly, the density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm whose input parameters have been optimized by the elbow method is used to detect outliers among sample data. Then, the remaining data are screened by the Mean shift algorithm and the Davies-Bouldin Index (DBI) as the optimized objective. Finally, an experimental of 216 laboratory-made LMBs with the proposed method is presented and the clustering optimization results verify that the proposed method can automatically determine the number of clustering and improve the accuracy of clustering with outlier detection.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. EXPERIMENT DATA AND PROCESSING
III. CLUSTERING METHODS
IV. EXPERIMENTS AND RESULTS
V. CONCLUSIONS
REFERENCES
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