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機器學習於鋰離子電池狀態估測與電壓行為預測之應用

為了解決iphone電池百分比的問題，作者楊忻融 這樣論述：

電池的荷電狀態(SoC)以及電壓行為(Voltage behavior)是電池管理系統中的兩個關鍵指標，其對於下游電池管理功能(例如功率狀態估測和電池平衡)尤其重要。在本論文的第一部份中，我們以機器學習的方法建立了一個能在動態負載和溫度變化的情形之下估算電池之荷電狀態的估算器。該估算器係由一系列長短期記憶類神經網路單元(LSTM Cell)堆疊而成，並以電池之電流、電壓、溫度作為輸入，以及電池當下之荷電狀態為輸出，並同時以兩組不同固定溫度下的動態負載數據訓練之，待訓練完畢後再以變溫之動態負載數據對其進行測試驗證， 以評估其性能。最後，我們成功開發出一能夠在極為複雜的操作條件下依然擁有97%的

高精度荷電狀態估計器。在本論文的第二部分裡，我們同樣以機器學習的方法開發了一能在動態負載和溫度變化情形之下預測下一時間點電池之電壓的預測器。此預測器同樣由長短期記憶類神經網路單元堆疊而來，並從當下以及過去二十九個時間步的過去資料中(共三十個時間步，包含電流、電壓、溫度等資訊)預測下一時刻的電池電壓。和上述之荷電狀態估測器類似，我們以定溫下的動態負載數據對預測器進行訓練、並以變溫動態資料測試之。結果，在變溫和動態負載條件下，預測器以小於0.1%的平均絕對百分比誤差(Mean absolute percentage error, MAPE)準確地估計出電池下一時間點的電壓。