Transfer Learning von Labor- zu Flottendaten - Vorhersage der Batterielebensdauer und optimale Nutzung im Batteriemanagementsystem

Der Beitrag beschäftigt sich mit der Anwendung von Transfer Learning zur Vorhersage der Batterielebensdauer und zur Optimierung der Batterienutzung im Batteriemanagementsystem. Durch die Kombination von Daten aus der Entwicklungsphase und dem Feldbetrieb können valide Vorhersagen getroffen werden, die eine effiziente Nutzung und Verlängerung der Batterielebensdauer ermöglichen. Die Integration von Überwachungsfunktionen im Batteriemanagementsystem und die Analyse der gesammelten Daten in einer cloudbasierten Plattform spielen eine zentrale Rolle. Die vorgestellten Methoden und Modelle zeigen, wie durch fortschrittliche Lernmethoden und Transfer Learning die Genauigkeit der Vorhersagen erhöht und die benötigten Datenmengen reduziert werden können. Dies trägt nicht nur zur Nachhaltigkeit und Kosteneffizienz bei, sondern auch zur Sicherheit der Batteriesysteme in Elektrofahrzeugen.