자연어 처리 신경망 기반 리튬이온전지의 SOC 예측 특화 시계열 데이터 딥 러닝 모델

Abstract

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 딥 러닝 모델을 이용한 LiB 팩의 충전 상태, 즉 SOC의 정확하고 효율적인 예측에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 SOC의 데이터 특성을 고려하여 수학적인 연산을 통해 전압, 전류, 전압 변화량, 온도의 데이터를 갖는 특성 벡터를 추출하고 각 원소에 대해 가중치 / 편향 연산을 거쳐 매개변수의 영향력을 조정하고 현재 예측할 값과 학습한 데이터 간의 유사도를 추출하는 스케일드 닷-프로덕트 어텐션 연산을 거쳐 정확한 예측 값을 출력하는 개선된 형태의 딥 러닝 모델을 제안한다.