Data-Driven Prediction of State of Charge and Remaining Useful Life of Lithium-Ion Batteries Using Neural Networks

Das Kapitel geht den kritischen Aspekten der Vorhersage des Ladezustandes (SoC) und des Restnutzungsgrades (RUL) von Lithium-Ionen-Batterien anhand fortschrittlicher neuronaler Netzwerkmodelle nach. Zunächst wird die Bedeutung einer genauen Bewertung von SoC und SoH in Batteriemanagementsystemen hervorgehoben, insbesondere in Anwendungen der Elektromobilität und Energiespeicherung. Traditionelle Methoden wie Coulomb Counting und Kalman Filtering werden überprüft und ihre Grenzen detailliert diskutiert. Anschließend führen die Autoren einen neuronalen netzwerkbasierten Ansatz ein, der seine überlegene Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit durch umfangreiche Simulationen demonstriert. Das Kapitel behandelt Datenerzeugung, Netzwerktraining und Leistungsbewertung und zeigt die Fähigkeit des neuronalen Netzwerks, SoC und RUL selbst unter unterschiedlichen Ladebedingungen mit hoher Präzision vorherzusagen. Die Ergebnisse und Diskussionen unterstreichen das Potenzial neuronaler Netzwerke bei der Bewältigung der Herausforderungen durch traditionelle Methoden und machen dieses Kapitel zu einer wertvollen Ressource für Fachleute, die innovative Lösungen im Batteriemanagement suchen.