Napovedovanje preostanka življenjske dobe baterije z uporabo nevronskih mrež LSTMŽabkar, Anton (Avtor) Katrašnik, Tomaž (Mentor) Zelič, Klemen (Komentor) litij-ionske baterijeDegradacijaNapovedovanjeLSTMLitij-ionske baterije med uporabo postopoma izgubljajo kapaciteto zaradi kompleksnih, nelinearnih degradacijskih procesov, odvisnih od pogojev delovanja. Natančno napovedovanje preostale uporabne življenjske dobe je zato ključno za zasnovo baterije, za zagotavljanje varnosti, zanesljivosti in stroškovne učinkovitosti baterijskih sistemov. Za napovedovanje upadanja kapacitete devetih litij-ionskih celic, staranih pod različnimi pogoji cikliranja, je bila uporabljena nevronska mreža LSTM. Iz meritev toka, napetosti in temperature so bile za vsak cikel izračunane vhodne značilke, saj je bil namen raziskati zmogljivosti računsko učinkovitih metod strojnega učenja. Preizkušena sta bila dva pristopa: sprotno napovedovanje kapacitete na podlagi vseh preteklih obratovalnih podatkov ter napovedovanje nadaljnjega poteka degradacije na podlagi prvih 200 ciklov delovanja. Model je bil ovrednoten z metodo izločitve ene baterije (leave-one-battery-out) z metrikami RMSE, MAE in R2. Model je pri sprotnem napovedovanju dosegel MAE = 1,34 in RMSE = 1,65 ter razmeroma zanesljivo napovedal konec življenjske dobe baterijskih celic. Napovedovanje nadaljnjega poteka degradacije na podlagi prvih 200 ciklov se je izkazalo za manj ustrezno (MAE = 8,56, RMSE = 9,77): napovedana kapaciteta je po začetnem odstopanju ostala približno konstantna in ni sledila dejanskemu upadanju.[A. Žabkar]20262026-09-05 08:33:10Diplomsko delo/naloga186799sl