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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전주현 (Korea Electrical Safety Corporation) 이건호 (Korea Electrical Safety Corporation) 김지연 (Korea Electrical Safety Corporation) 최상재 (Korea Electrical Safety Corporation) 송길목 (Korea Electrical Safety Corporation)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제73권 제12호
발행연도
2024.12
수록면
2,514 - 2,520 (7page)
DOI
10.5370/KIEE.2024.73.12.2514

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In this paper, methods for diagnosing degradation using ESS voltage data were analyzed. With the domestic and international market size expected to grow, the aim is to diagnose battery degradation before a fire occurs to address the fundamental issues. Voltage data, which can be applied as common data to all ESS sites, was used for statistical analysis, specifically the Interquartile range method and the Z-score method. Analysis of dozens of normal and problematic sites classified them with about 50% accuracy, but since the number of normal sites was much higher, the actual accuracy is presumed to be lower. Feeling the limitations of statistical analysis, additional analysis is being conducted using a deep learning Autoencoder model. Although data processing and preprocessing techniques are still lacking, improvements are being made to prevent ESS fires in advance.
#ESS #Voltage data #Degradation diagnosis #Interquartile range #Z-score #Autoencoder

목차

Abstract
1. 서론
2. 열화와 전압 상관관계
3. 통계적 분석
4. 딥러닝 분석
5. 결론

참고문헌 (0)

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