System and Method for Predicting SOC of Batteries based on Natural Language Processing Neural Network

본 발명은 자연어 처리 신경망 기반 배터리 충전 상태 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 배터리 콘트롤러로부터 배터리의 전기적 특성 시계열 데이터를 수신하는 데이터 수신부, 상기 수신한 전기적 특성 시계열 데이터를 각 시점별로 1차원 벡터 형태의 특성 벡터로 저장하는 특성 벡터 생성부, 특성 벡터를 학습하여 어텐션 행렬을 생성하는 인코더, 상기 어텐션 행렬 및 예측하는 시점의 특성 벡터를 수신하여 상기 예측하는 시점의 충전 상태 정보를 예측하는 디코더 및 상기 예측된 충전 상태 정보를 상기 배터리 콘트롤러로 전달하는 충전 상태 정...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	AHN JUN YOUNG, JEON JOON HYEON, CHUNG DAE WON, KIM YUN SUN, HAN BYEONG JIK
Format:	Patent
Sprache:	eng ; kor
Schlagworte:	CALCULATING COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS COMPUTING COUNTING ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING MEASURING MEASURING ELECTRIC VARIABLES MEASURING MAGNETIC VARIABLES PHYSICS TESTING
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Beschreibung
Zusammenfassung:	본 발명은 자연어 처리 신경망 기반 배터리 충전 상태 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 배터리 콘트롤러로부터 배터리의 전기적 특성 시계열 데이터를 수신하는 데이터 수신부, 상기 수신한 전기적 특성 시계열 데이터를 각 시점별로 1차원 벡터 형태의 특성 벡터로 저장하는 특성 벡터 생성부, 특성 벡터를 학습하여 어텐션 행렬을 생성하는 인코더, 상기 어텐션 행렬 및 예측하는 시점의 특성 벡터를 수신하여 상기 예측하는 시점의 충전 상태 정보를 예측하는 디코더 및 상기 예측된 충전 상태 정보를 상기 배터리 콘트롤러로 전달하는 충전 상태 정보 전송부를 포함하는 배터리 충전 상태 예측 시스템과 그 동작 방법을 제공한다.