특징 추출 기법을 사용한 딥러닝 기반 배터리 노화 상태 추정 방법 연구

Abstract

본 논문은 특징 추출 기법을 적용한 배터리 노화 상태 추정기법을 제안한다. 특징 추출 기법은 의미 있는 데이터를 식별하고 추출하는 과정으로, 추정 성능을 향상하는 장점이 있다.Data driven 기반 노화 상태 추정 방법을 배터리에 적용할 경우, Health Indicator를 훈련 데이터로 사용한다. 하지만, 많은충·방전 사이클에서 Health Indicator를 추출하는 것은 한계점을 가진다. 본 논문은 이러한 문제를 보완하기 위해 특징 추출기법을 적용한 딥러닝 기반 배터리 SOH 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법을 Mean of Absolute Error (MAE) 평가 방법으로 추정 성능을 평가했을 때 0.3887%의 높은 정확도를 보였다.