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전기차 및 에너지 저장 장치(ESS)의 사용 환경이 점점 복잡해짐에 따라, 배터리의 상태에 맞춰 실시간으로 운전 조건을 조정할 수 있는 자율 운전 기술이 요구되고 있습니다. 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 온도, SOC, 사용 시간 등 다양한 운용 조건을 반영하여 배터리의 성능과 수명을 최적화하는 기술이 핵심 연구로 부상하고 있습니다. 본 연구는 이러한 흐름 속에서, AI 기반 예측 모델과 제어 알고리즘을 통해 배터리 자율 운전 기술을 구현하고, 과열, 과충전 등의 위험을 사전에 방지하는 것을 목표로 합니다.
As electric vehicles and energy storage systems operate in increasingly complex environments, autonomous battery operation technologies that can dynamically adjust to usage conditions are in growing demand. Recently, AI-based approaches have emerged as a key research focus, aiming to optimize battery performance and lifespan by analyzing factors such as temperature, state of charge (SOC), and usage patterns. This study seeks to implement predictive and adaptive control algorithms based on AI, enabling real-time autonomous battery operation and preventing risks such as overheating and overcharging.
AI 기반 자율 운전 배터리
AI 기반 자율 운전 배터리
[AI-Based Autonomous Battery Operation ]
[AI-Based Autonomous Battery Operation ]
본 연구는 배터리의 성능과 수명을 극대화하기 위해, 외부 운용 환경(온도, 가동시간, SOC 등)에 따라 실시간으로 반응하고 최적화되는 AI 기반 자율 운전 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 합니다.
This study aims to develop an AI-based autonomous battery operation algorithm that responds and optimizes in real-time according to external operating conditions—such as temperature, runtime, and state of charge (SOC)—in order to maximize battery performance and lifespan.
강화학습 기반 배터리 최적 운영 구간 연구
강화학습 기반 배터리 최적 운영 구간 연구
[Reinforcement Learning-Based Optimization of Battery Operating Ranges]
[Reinforcement Learning-Based Optimization of Battery Operating Ranges]
본 연구는 배터리의 수명과 안전성을 향상시키기 위해, 강화학습(Reinforcement Learning)을 활용하여 최적의 충·방전 운영 구간을 학습하고 도출하는 것을 목표로 합니다. 다양한 운용 조건과 열화 패턴을 반영하여, 실시간으로 최적 운용 전략을 스스로 갱신할 수 있는 자율 학습 기반 제어 시스템을 구축하고자 합니다.
This study aims to improve battery lifespan and safety by applying reinforcement learning to identify and adapt optimal charging and discharging operating ranges. By incorporating various usage conditions and degradation patterns, the goal is to develop an autonomous learning-based control system capable of dynamically updating optimal operation strategies in real time.
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