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2022
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This study proposes a battery state-of-health estimation method by applying a feature extraction technique. The technique that can improve estimation performance is the process of identifying and extracting meaningful data. To apply a data-driven-based aging state estimation method to batteries, health indicators are used as training data. However, limitations occur in extracting health indicators from charge/discharge cycles. This study proposes a deep-learning-based battery state-of-health estimation method that applies feature extraction techniques to compensate for this problem. According to the performance evaluation result of the proposed method, it has a low estimation error of 0.3887% based on an absolute error evaluation method.
목차
Abstract
1. 서론
2. SOH 정의 및 배터리 충 · 방전 과정
3. Health Indicator 및 시계열 특징
4. 제안한 SOH 추정 방법
5. 결론
References
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