Finding Fast-Charging Protocols for Batteries

새로 알게된 점은 배터리 충전 시 constant current를 어떤 step으로 가져가느냐에 따라 배터리의 수명이 달라진다는 것이다. 논문에서는 충전 구간을 4 steps (C1, C2, C3, C4)으로 나누고 각 step에 대한 current 값을 Bayesian optimization으로 탐색하였다. 적절한 parameter set을 찾는다고 하더라도 모든 배터리의 life cycle을 실험적으로 측정하기가 어렵기 때문에 논문 [2] 기반의 early predictor를 두어 life cycle을 추정한다.

Early Predictor + Bayesian Optimzation

기존 도메인 지식으로는 C1 > C2 > C3 > C4 일 때 최적의 배터리 life cycle을 찾을 수 있었으나, BO로 찾은 parameter set은 C1 = C2 = C3 = C4인 경우가 많았다고 한다.

 

References

[1] P. M. Attia et al., Closed-loop optimization of fast-charging protocols for batteries with machine learning, Nature 2020

[2] K. A. Severson et al., Data-driven prediction of battery cycle life before capacity degradation, Nature Energy 2019