Pronostic de défauts des batteries au lithium-ion en utilisant les techniques d’apprentissage profond

Abstract

Notre é́tude s’est concentrée sur un système de batterie sophistiqué destiné à la prédiction de pannes et à l’estimation de la durée de vie utile restante (RUL) des batteries au lithium-ion grâce à l’intelligence artificielle. En utilisant des modèles avancés de deep learning, nous avons cherché à créer des méthodes hautement efficaces et précises pour estimer la durée de vie des batteries. Nos modèles ont ´e t ´e rigoureusement testés à l’aide de l’ensemble de données complet de la NASA sur les batteries, garantissant leur fiabilité et leur précision dans la prédiction de la RUL des batteries au lithium-ion. Cette approche non seulement améliore la gestion des batteries, mais contribue également de manière significative au développement de systèmes de stockage d’énergie plus efficaces et plus sûrs.