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저자정보
Judith Nkechinyere Njoku (Kumoh National Institute of Technology) Anthony Uchenna Eneh (Africhange Technologies) Cosmas Ifeanyi Nwakanma (West Virginia University) Jae-Min Lee (Kumoh National Institute of Technology) Dong-Seong Kim (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제50권 제4호
발행연도
2025.4
수록면
549 - 560 (12page)
DOI
10.7840/kics.2025.50.4.549

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This study presents early results of a web-based digital twin (DT) for battery management systems (BMS). The proposed DT explores a hybrid of model-based and data-driven approaches, enabling the exploitation of each approach’s distinctive merits and constraints. Experiments employing explainable artificial intelligence (XAI) techniques were undertaken to select the most trustworthy and explainable approach to be deployed to a web server. First, a model-based DT was developed using physics based modelling and AI to achieve the hybrid model. Next, four models, including a deep neural network, a long-short-term memory network, a graph neural network (GNN), and a transformer neural network (TNN) model, were independently trained to minimize the residual between the actual battery data and the prediction of the model-based DT. All hybrid DT models were assessed based on mean squared error, latency, and prediction confidence. With the best confidence score of 98.255% and lowest latency of 0.079, the hybrid GNN DT model emerged as the best, demonstrating the viability of the proposed explainable hybrid approach in approximating actual battery behavior and the utility of a web-based DT.
#digital twin #AI-based #electric vehicles #capacity estimation #battery management system

목차

ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Methodology
Ⅲ. Performance Evaluation and Results
Ⅳ. Conclusions and Future Works
References

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