본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 VARMA 및 LSTM을 이용한 배터리의 출력 전압 응답 및 충전 상태 예측 방법은, 배터리 전압 응답, 배터리 출력 전류을 포함한 실제 이력 데이터를 사용하여 지연이 있는 순수 벡터 자동 회귀(VAR(p))모델은 배터리 전압 응답 및 출력 전류를 초기에 예측하는 제1 단계; 순수 벡터 자동 회귀(VAR(p)) 모델의 잔차(residual)는 실제값을 제1 단계에서 얻은 예측값으로 차감하여 구하는 제2 단계; 제2 단계에서 얻은 상기 잔차는 잔차의 자기 회귀 모델 또는 지연(q)이 있는 벡터이동평균(VMA) 모델을 사용하여 예측하는 제3 단계; 제1 단계에서 얻은 배터리 전압 응답 및 출력 전류 예측과 함께 제3 단계에서 얻은 순수 벡터 자동 회귀 모델(VAR(p))의 잔차가 추가되어 벡터 자동 회귀 이동 평균 모델인 VARMA(p,q)의 예측값을 산출하는 제4 단계; 상기 VARMA(p,q)의 잔차는 실제값을 제4 단계에서 얻은 VARMA(p,q)의 예측값으로 차감하여 얻는 제5 단계; 장기 의존성을 학습할 수 있는 반복 신경망에 해당하는 LSTM 학습 모델이 상기 VARMA(p,q)의 잔차를 예측하도록 학습하는 제6 단계; 제6 단계에서 예측된 VARM(p,q)의 잔차가 VARMA(p,q)의 예측값에 추가되는 제7 단계;를 포함한다.

    According to the present invention, a method of predicting an output voltage response and a charge state of a battery by using hybrid VARMA and LSTM includes: a first step wherein a pure vector autoregressive (VAR(p)) model having a delay predicts a battery voltage response and an output current at an early stage by using actual history data including a battery voltage response and a battery output current; a second step wherein a residual value of the pure vector autoregressive (VAR(p)) model is calculated by deducting a predicted value obtained through the first step from an actual value; a third step wherein the residual value obtained through the second step is predicted by using an autoregressive model of the residual value or a vector movement average (VMA) model having a delay (q); a fourth step wherein a predicted value of VARMA(p,q) which is a vector autoregressive movement average model is by adding the residual value of the pure vector autoregressive (VAR(p)) obtained through the third step along with the prediction of the battery voltage response and the output current obtained through the first step; a fifth step wherein a residual value of the VARMA(p,q) is obtained by deducting the predicted value of the VARMA(p,q) obtained through the fourth step from an actual value; a sixth value wherein an LSTM learning model corresponding to a repetitive neural network capable of learning long-term dependance learns to predict the residual value of the VARMA(p,q); and a seventh step wherein the residual value of the VARMA(p,q) predicted through the sixth step is added to the predicted value of the VARMA(p,q). Therefore, the present invention is capable of increasing the accuracy of predicting an output voltage response and a charge state of a battery.


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    Title :

    VARMA LSTM Battery Output Voltage Response and State-of-Charge Forecasting Method using Hybrid VARMA and LSTM


    Additional title:

    하이브리드 VARMA 및 LSTM을 이용한 배터리의 출력 전압 응답 및 충전 상태 예측 방법


    Publication date :

    2021-09-17


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Korean


    Classification :

    IPC:    G01R Messen elektrischer Größen , MEASURING ELECTRIC VARIABLES / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / B60L PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES , Antrieb von elektrisch angetriebenen Fahrzeugen




    Rear-end collision early warning method based on VARMA model short-time prediction

    SUN ZHI / GUO ZHONGYIN / CHENG CUNYU et al. | European Patent Office | 2020

    Free access

    Velocity and the Variability of Money Growth: Evidence from a VARMA, GARCH-M Model

    Serletis, A. / Shahmoradi, A. | British Library Online Contents | 2006