Il presente report riporta lo stato dell'arte sulle tecniche di apprendimento basate su tecniche di intelligenza artificiale (Machine Learning o ML), declinata in particolare agli studi inerenti la stima dello stato di salute (SOH) di batterie al litio ione e del tempo di vita rimanente (RUL). Si descrivono pertanto le varie metodologie utilizzabili ed alcuni dei risultati ottenuti in ambito scientifico. La valutazione delle varie tecniche insieme a considerazioni relative alla tipologia di test e di dati in possesso ed alla reale implementazione in BMS hanno suggerito la scelta di alcuni approcci, ritenuti preferibili rispetto all'ampia varietà di metodi applicabili.
Valutazione di differenti tecniche di intelligenza artificiale in riferimento ai meccanismi di invecchiamento delle batterie al litio ione R.E. 60 Dicembre 2020
D Aloisio;SG Leonardi;S Micari;N Randazzo;G Brunaccini;M Ferraro;V Antonucci;F Sergi
2020
Abstract
Il presente report riporta lo stato dell'arte sulle tecniche di apprendimento basate su tecniche di intelligenza artificiale (Machine Learning o ML), declinata in particolare agli studi inerenti la stima dello stato di salute (SOH) di batterie al litio ione e del tempo di vita rimanente (RUL). Si descrivono pertanto le varie metodologie utilizzabili ed alcuni dei risultati ottenuti in ambito scientifico. La valutazione delle varie tecniche insieme a considerazioni relative alla tipologia di test e di dati in possesso ed alla reale implementazione in BMS hanno suggerito la scelta di alcuni approcci, ritenuti preferibili rispetto all'ampia varietà di metodi applicabili.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
