Proactive Battery Management : A Dual Approach for state of health Prediction and Event Detection

Abstract

Abstract : In today’s data-driven world, businesses and organizations are faced with an overwhelming amount of information, making it difficult to extract meaningful insights and make informed decisions. To address this challenge, data mining, time series analysis, chronicles, explainable AI, and quality prediction provide powerful tools and techniques for extracting insights from complex data sets, making predictions, and improving decision-making processes. While these Ąelds face challenges such as data privacy, bias, and interpretability, the solutions developed to address these challenges have helped to unlock the full potential of these techniques. In addition, batteries are critical for the integration of renewable energy sources into the grid and are widely used in various applications. However, as batteries are used over time, their performance deteriorates, which is known as State of Health (SoH). The decline in SoH can cause a reduction in battery capacity, efficiency, and lifespan, which poses a signiĄcant challenge to the long-term sustainability of batteries. To address this issue, an approach has been developed to predict the SoH of a given cell and extract the sequence of events that may lead to a drop in SoH from a large number of abnormal cells. By identifying these events, proactive measures can be taken to prevent any decrease in the SoH value of the cell, thereby increasing the overall efficiency and lifespan of the battery. These techniques demonstrate the importance of data analysis and prediction in improving the sustainability and efficiency of technology.***

Résumé : Dans le monde actuel axé sur les données, les entreprises sont confrontées à une quantité écrasante d’informations, ce qui rend difficile l’extraction d’informations signiĄcatives et la prise de décisions éclairées. Pour répondre à ce déĄ, l’exploration de données, l’analyse de séries chronologiques, les chroniques, l’IA explicative et la prédiction de qualité offrent des outils et des techniques puissants pour extraire des informations à partir de données complexes, faire des prédictions et améliorer les processus de prise de décisions. Bien que ces domaines soient confrontés à des déĄs tels que la conĄdentialité des données, les biais et l’interprétabilité, les solutions développées pour relever ces déĄs ont contribué à exploiter pleinement le potentiel de ces méthodes. De plus, les batteries sont cruciales pour l’intégration de sources d’énergie renouvelable dans le réseau et sont largement utilisées dans diverses applications. Cependant, au Ąl du temps, la performance des batteries se détériore, ce qui est connu sous le nom d’état de santé (SoH). La diminution du SoH peut entraîner une réduction de la capacité, de l’efficacité et de la durée de vie de la batterie, ce qui pose un déĄ majeur pour la durabilité à long terme des batteries. Pour résoudre ce problème, une approche a été développée pour prédire le SoH d’une cellule donnée et extraire la séquence d’événements pouvant entraîner une baisse du SoH à partir d’un grand nombre de cellules anormales. En identiĄant ces événements, des mesures proactives peuvent être prises pour prévenir toute diminution de la valeur SoH de la cellule, augmentant ainsi l’efficacité et la durée de vie globale de la batterie. Ces techniques démontrent l’importance de l’analyse et de la prédiction des données dans l’amélioration de la durabilité et de l’efficacité de la technologie.