Bài viết "Ước lượng trạng thái sạc pin cho xe ô tô điện dựa trên phương pháp mạng nơ-ron học sâu - Deep learning" đề xuất mô hình ước lượng trạng thái sạc của pin Lithium-ion cho xe ô tô điện dựa trên phương pháp mạng nơ-ron học sâu deep learning. Mô hình gồm 3 lớp như 1 lớp vào với 5 tín hiệu đặc trưng (điện áp, dòng điện, nhiệt độ, trung bình điện áp và dòng điện), 1 lớp ẩn với 50 nút mạng nơ ron và 1 lớp ra. Mô hình dự đoán dùng thuật toán bình phương trung bình RMSE, để tối ưu hóa hàm mất mát với sai lệch nhỏ. Mời các bạn cùng tham khảo! | Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2022 Ước lượng Trạng Thái Sạc Pin Cho Xe Ô Tô Điện Dựa Trên Phương Pháp Mạng Nơ Ron Học Sâu-Deep Learning Võ Thanh Hà1 Phạm Thị Giang2 Đào Thanh Toản1 và Trịnh Lương Miên1 1 Khoa Điện-Điện Tử Trường Đại học Giao Thông Vận Tải 2 Khoa Điện Trường Đại học Kinh Tế Kỹ Thuật Công Nghiệp Email Abstract Trong bài báo đã đề xuất mô hình ước lượng giải pháp và thuật toán điều khiển để đảm bảo tính hiệu trạng thái sạc của pin Lithium-ion cho xe ô tô điện dựa quả và an toàn của bộ pin. Hệ thống này bao gồm các trên phương pháp mạng nơ ron học sâu deep learning. Mô phương pháp xác định tình trạng pin như trạng thái sạc hình gồm 3 lớp như 1 lớp vào với 5 tín hiệu đặc trưng State-of-Charge- SOC và Trạng thái tuổi thọ State-of- điện áp dòng điện nhiệt độ trung bình điện áp và dòng Health -SoH . Từ SOC cho biết dung lượng pin còn lại điện 1 lớp ẩn với 50 nút mạng nơ ron và 1 lớp ra. Mô và được yêu cầu để xác định chính xác tuổi thọ của pin hình dự đoán dùng thuật toán bình phương trung bình 6 . Do đó cần phải có một ước tính chính xác về SOC RMSE để tối ứu hoá hàm mất mát với sai lệch nhỏ. Mô của pin. Tuy nhiên do các đặc tính phi tuyến của pin hình này đã ước lượng được thiết kế và hiệu quả của đặc biệt là ở dòng điện cao và nhiệt độ thấp ngành công phương pháp này được chứng minh thông qua kết quả mô phỏng MATLAB. Ước lượng trạng thái SOC của pin nghiệp ô tô vẫn phải đối mặt với một vấn đề trong việc LG HG2 trong các điều kiện nhiệt độ khác nhau đã đạt cải thiện các phương pháp dự đoán SoC. Hiện này các được hiệu quả với sai số nhỏ. phương pháp ước tính trạng thái bộ sạc pin đều có những đặc điểm riêng. Phương pháp đếm dung lượng Keywords- Xe ô tô điện Deep Learning Học Sâu Pin theo thời gian - Coulomb CC sử dụng tích ohaan dòng Xe Điện AI RMSE xả hoặc sạc để tính dung lượng còn lại trong pin. Phương pháp này thực hiện tính toán đơn giản nên I. GIỚI THIỆU phương pháp được
