DNN-LSTM 결합 모델을 사용한 배터리 노화 상태 추정 방법 연구

초록

본 논문은 상용에서 사용되는 리튬이온 배터리의 수명을 판단하기 위해 DNN-LSTM 결합 모델을 통한 SOH 추정 방법을 제안한다. LSTM 모델의 경우 시계열 데이터를 처리하는데 장점이 있지만 단일 모델만 사용했을 경우 CapacityRegeneration 현상의 발생으로 비선형적으로 배터리 용량이 감소하여 SOH 추정 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본논문은 해당 문제를 보완하기 위해 비선형 데이터 형상 추출에특화된 DNN과 LSTM을 결합하는 DNN-LSTM 결합모델을사용하여 SOH를 추정 성능을 개선한다. 제안된 방법을 평균오차율 평가 방법으로 추정 정확도를 평가했을 때 LSTM 단일모델보다 MAE는 4.86%에서 1.78%로 감소하였고, MSE는0.303%에서 0.065%로 감소하였다.