Metódy pre odhad SoC a SoH založené na strojovom učení

10.4 Metódy pre odhad SoC a SoH založené na strojovom učení

Miroslav Mikolášek

Prístupy využívajúce strojové učenie a umelú inteligenciu patria do kategórie matematických modelov, ktoré sú schopné popísať správanie batérie pri rôznych podmienkach a dajú sa využiť pre odhad stavov batérie. Tieto metódy využívajú veľké množstvo historických údajov na vytváranie presných predikčných modelov, pričom nepotrebujú hlbšie poznanie elektrochemických javov v batérii [9, 10]. Strojové učenie, konkrétne algoritmy ako neurónové siete, umožňujú analýzu komplexných vzorcov v správaní batérií. Medzi hlavné výhody strojového učenia patrí jeho vysoká flexibilita pri modelovaní neznámych dynamických vlastností batérie a schopnosť prispôsobiť sa špecifickým podmienkam a variabilite v prevádzke. Avšak tieto metódy vyžadujú rozsiahlu dátovú bázu pre efektívne trénovanie modelov a majú vysoké nároky…