Bu tədqiqat litium-ion batareyalarının doluluq vəziyyətini (State of Charge, SOC) geniş və zamanla dəyişən temperatur şəraitində onlayn qiymətləndirmək üçün Temperature-Gated Causal Multi-Scale Physics-Informed Network (TGCM-PINet) adlı neyron şəbəkə arxitekturasını inkişaf etdirir. Model gərginlik, cərəyan, hüceyrə səthinin temperaturu və ətraf mühit temperaturunu yalnız cari və keçmiş nümunələrdən istifadə edən səbəbli hərəkətli ortalamalarla üç zaman miqyasına ayırır, hər miqyası müstəqil temporal konvolyusiya şəbəkəsi (TCN) qollarında emal edir, temperatur kontekstinə görə bu qolların töhfələrini dinamik şəkildə çəkiləndirir və ikiqat GRU ilə uzunmüddətli SOC trayektoriyasını qiymətləndirir. Panasonic NCR18650PF məlumatlarında əvvəllər görülməmiş Cycle 4 və LA92 profilləri üçün orta MAE müvafiq olaraq 0,476 və 0,370 faiz bəndi kimi bildirilmişdir. −20→10 °C və 10→25 °C davamlı temperatur keçidlərində ən güclü müqayisə modelinə nisbətən MAE müvafiq olaraq %42,6 və %50,6 azaldılmışdır. Samsung 30T məlumatları ilə yenidən öyrədilərək aparılan xarici doğrulamada −20 ilə 40 °C arasındakı sınaqların orta MAE dəyəri 0,815 faiz bəndi olmuşdur. Bununla belə, nəticələr istifadə olunan məlumat dəstləri və sınaq protokolları çərçivəsindədir; tədqiqat real avtomobil parkında sahə uğurunu, yaşlanmış hüceyrələrdə eyni performansı və ya yenidən öyrətmə aparılmadan fərqli batareya platformasına birbaşa ötürülməni göstərmir.

SOC batareyada qalan istifadə edilə bilən yükün ümumi tutuma nəzərən vəziyyətini ifadə edir, lakin birbaşa sensorla ölçülmür. Terminal gərginliyi, cərəyan və temperatur kimi xaricdən müşahidə edilə bilən dəyişənlərdən qiymətləndirilməlidir. Tədqiqatın mərkəzində duran problem bu dəyişənlərlə SOC arasındakı əlaqənin temperatur dəyişdikcə sabit qalmamasıdır. Xüsusilə, iş sürətli elektrik keçidlərinin, orta zaman miqyaslı qütbləşmə davranışının və yavaş yük-temperatur dəyişikliklərinin vahid zaman sırası təsvirində bir-birinə qarışmasının SOC qiymətləndirilməsini çətinləşdirdiyini araşdırır.

Tədqiqatın əsas sualı nədir?

Tədqiqatın əsas sualı gələcək ölçmələrdən heç bir məlumat istifadə etmədən işləyən modelin həm müxtəlif temperaturlarda, həm də temperaturun tək bir sürüş profili ərzində davamlı dəyişdiyi şəraitdə SOC-ni yüksək dəqiqliklə qiymətləndirə bilib-bilməməsidir.

Müəlliflər mövcud yanaşmalarda üç əsas boşluq müəyyənləşdirirlər. Birincisi, tək onurğalı dərin şəbəkələrin sürətli elektrik keçidlərini, orta miqyaslı qütbləşmə proseslərini və yavaş termal/SOC meyllərini eyni təsvir daxilində öyrənməli olmasıdır. İkincisi, temperaturun yalnız adi giriş xüsusiyyəti kimi verilməsinin müxtəlif zaman miqyaslarının əhəmiyyətini işləmə zamanı dinamik şəkildə dəyişməməsidir. Üçüncüsü isə bəzi siqnal ayırma üsullarının gələcək nümunələrdən istifadə edə bilməsi və beləliklə real vaxt qiymətləndirməsində gizli məlumat sızmasına səbəb olmasıdır.

TGCM-PINet hansı məlumatlardan istifadə edir?

Hər zaman addımındakı ölçmə vektoru dörd fiziki dəyişəndən ibarətdir:

\[ \mathbf{x}_t=[V_t,\ I_t,\ T_{s,t},\ T_{a,t}]^{T} \]

Burada \(V_t\) terminal gərginliyini (V), \(I_t\) ölçülmüş cərəyanı (A), \(T_{s,t}\) batareyanın səth temperaturunu (°C), \(T_{a,t}\) isə ətraf mühit temperaturunu (°C) ifadə edir. Modelin əsas müşahidə pəncərəsi 800 nümunədir; məlumatlar 1 Hz-ə yenidən nümunələndiyi üçün bu pəncərə 800 saniyəlik keçmişə uyğun gəlir.

Səbəbli üçmiqyaslı ayrışdırma necə aparılır?

Tədqiqatın ən mühüm arxitektur xüsusiyyətlərindən biri siqnalların gələcək nümunə istifadə edilmədən üç tamamlayıcı zaman miqyasına ayrılmasıdır. \(m\) uzunluqlu birtərəfli səbəbli hərəkətli orta belə müəyyən edilir:

\[ \mu_m(\mathbf{x}_t)=\frac{1}{m}\sum_{j=0}^{m-1}\mathbf{x}_{t-j} \]

Yüksək, orta və aşağı miqyaslı komponentlər daha sonra belə qurulur:

\[ \mathbf{x}^{H}_t=\mathbf{x}_t-\mu_{m_s}(\mathbf{x}_t) \]

\[ \mathbf{x}^{M}_t=\mu_{m_s}(\mathbf{x}_t)-\mu_{m_l}(\mathbf{x}_t) \]

\[ \mathbf{x}^{L}_t=\mu_{m_l}(\mathbf{x}_t) \]

Bu ayrışdırma məlumat itkisinə səbəb olan filtrasiya deyil; üç komponentin cəmi ilkin ölçməni dəqiq geri verir:

\[ \mathbf{x}^{H}_t+\mathbf{x}^{M}_t+\mathbf{x}^{L}_t=\mathbf{x}_t \]

Tədqiqatda 1 Hz məlumat üçün qısa pəncərə \(m_s=5\), uzun pəncərə isə \(m_l=60\) nümunə seçilmişdir. Yüksək miqyas sürətli dəyişiklikləri, orta miqyas qısa və uzun meyllər arasındakı davranışı, aşağı miqyas isə daha yavaş yük və termal inkişafı təmsil edir. Müəlliflər bu komponentləri dəqiq fiziki tezlik zolaqları kimi deyil, zaman miqyası təsvirləri kimi şərh edirlər.

Şəkil 2-nin kritik mesajı da budur: zaman \(t\)-də hesablanan 5 və 60 saniyəlik hərəkətli ortalar yalnız \(t\) və ondan əvvəlki nümunələrdən istifadə edir. Ardıcıllığın başlanğıcında kifayət qədər keçmiş olmadıqda ən erkən mövcud müşahidə ilə doldurma aparılır. Beləliklə, mərkəzləşdirilmiş filtrlərdə yarana biləcək gələcək məlumat sızması qarşısı alınır.

Niyə üç ayrı TCN qolu istifadə olunur?

Yüksək, orta və aşağı miqyaslı ardıcıllıqların hər biri eyni ümumi quruluşa, lakin müstəqil parametrlərə malik ayrıca temporal konvolyusiya şəbəkəsinə (Temporal Convolutional Network, TCN) verilir. Bu ayrım üç miqyasın vahid ortaq filtr dəstinə məcbur edilməsinin qarşısını alır.

Səbəbli genişləndirilmiş konvolyusiya tədqiqatda belə ifadə edilir:

\[ \mathbf{u}_t=\sum_{k=0}^{K-1}W_k\mathbf{h}_{t-kd}+\mathbf{b} \]

Burada \(K\) nüvə ölçüsü, \(d\) isə genişlənmə əmsalıdır. \(t-kd\leq t\) olduğuna görə cari çıxış gələcək xüsusiyyətlərdən asılı deyil. Hər TCN qolunda iki səbəbli konvolyusiyanı ehtiva edən qalıq bloklar; qrup normallaşdırması, GELU aktivləşdirməsi, dropout və qalıq əlaqə ilə birlikdə istifadə olunur.

Nüvə ölçüsü \(K=3\), genişlənmə əmsalları isə \(1,2,4,8\)-dir. Tədqiqatda verilən effektiv reseptiv sahə əlaqəsi:

\[ R_{\mathrm{TCN}}=1+2(K-1)\sum_{l=1}^{N_b}d_l \]

şəklindədir və bu quruluş 61 zaman addımına, yəni 61 saniyəyə uyğun gəlir. Hər qol hər zaman addımı üçün 32 ölçülü xüsusiyyət istehsal edir.

Temperatur qapısı nə edir?

TGCM-PINet-in fərqləndirici hissəsi temperaturu sadəcə neyron şəbəkəyə əlavə edilən giriş dəyişəni kimi istifadə etməməsidir. Model səth temperaturu, ətraf mühit temperaturu, bu ikisi arasındakı işarəli fərq və fərqin böyüklüyündən ibarət termal kontekstdən istifadə edərək yüksək, orta və aşağı zaman miqyaslarının çəkisini hər zaman addımında yenidən hesablayır.

Dördölçülü termal kontekst ikiqat, 4→24→3 ölçülü çoxqatlı perseptrona verilir:

\[ \mathbf{g}_t=W_{g,2}\phi(W_{g,1}\mathbf{c}_t+\mathbf{b}_{g,1})+\mathbf{b}_{g,2} \]

Daha sonra softmax vasitəsilə hər miqyasın çəkisi hesablanır:

\[ \alpha_t^q= \frac{\exp(g_t^q)} {\sum_{r\in\{H,M,L\}}\exp(g_t^r)}, \qquad q\in\{H,M,L\} \]

Beləliklə, bütün çəkilər sıfır və ya daha böyük olur və cəmləri 1-ə bərabərdir. Üçmiqyaslı xüsusiyyətlərin birləşməsi:

\[ \mathbf{f}^{ms}_t= \alpha_t^H\mathbf{h}_t^H+ \alpha_t^M\mathbf{h}_t^M+ \alpha_t^L\mathbf{h}_t^L \]

kimi hesablanır. Şəkil 3 bu mexanizmi aydın göstərir: temperatur konteksti üç miqyasın çəkilərini müəyyən edir, miqyas xüsusiyyətləri çəkili şəkildə birləşdirilir və ilkin standartlaşdırılmış giriş ayrıca xətti qalıq yol vasitəsilə birləşdirilmiş təsvirə əlavə olunur. Bu qalıq yol ayrışdırma və ya miqyas kodlayıcılarında zəifləyə biləcək ilkin ölçmə məlumatının birbaşa əlçatan qalmasını təmin etməyi məqsəd qoyur.

GRU və fizika məlumatlı öyrənmə niyə birlikdə istifadə olunur?

TCN qolları lokal və orta müddətli dinamikaları çıxararkən SOC-nin inkişafı daha uzun keçmişdən də asılıdır. Buna görə birləşdirilmiş xüsusiyyətlər ikiqat, birtərəfli və 96 gizli vahidli GRU-ya verilir. Çıxış qatındakı sigmoid funksiyası SOC qiymətləndirməsini fiziki baxımdan mənalı \([0,1]\) intervalında saxlayır.

Model yalnız real SOC etiketləri ilə öyrədilmir. Müəlliflər qiymətləndirilmiş SOC trayektoriyasına üç fiziki requlyarizator əlavə edirlər.

Cərəyan işarəsi müsbət effektiv cərəyanın boşalmanı göstərdiyi şəkildə uyğunlaşdırıldıqdan sonra Coulomb sayımından gözlənilən SOC dəyişməsi:

\[ \Delta z^{cc}_{b,t} = -\frac{\eta_{b,t}I^{eff}_{b,t}\Delta t} {3600Q_{eff}} \]

kimi müəyyən edilir. Burada \(Q_{eff}\) effektiv batareya tutumunu (Ah), \(\eta\) Coulomb səmərəliliyini və \(\Delta t\) nümunələmə intervalını ifadə edir. Şəbəkənin qiymətləndirdiyi dəyişmə isə:

\[ \Delta z^{p}_{b,t}=z^{p}_{b,t}-z^{p}_{b,t-1} \]

şəklindədir. Təlim itkisi bu iki artım arasındakı uyğunsuzluğu cəzalandırır. Bundan əlavə, boşalma zamanı SOC-nin artması və ya yükləmə zamanı azalması istiqamət uyğunluğu cəzası ilə məhdudlaşdırılır. İkinci dərəcəli trayektoriya hamarlığı isə tək və fiziki baxımdan şübhəli qiymətləndirmə sıçrayışlarını azaltmağı hədəfləyir.

Tədqiqatda ümumi optimallaşdırma məqsədi:

\[ \mathcal{L} = \mathcal{L}_{sup} +\lambda_{cc}\mathcal{L}_{cc} +\lambda_{dir}\mathcal{L}_{dir} +\lambda_{sm}\mathcal{L}_{sm} \]

kimi verilir. Bu fiziki terminlər yumşaq məhdudiyyətlərdir; qiymətləndirmə zamanı ekvivalent dövrə modeli parametrlərinin onlayn identifikasiyasını və ya ayrıca optimallaşdırma həllini tələb etmir.

Şəkillər elmi baxımdan nə göstərir?

Şəkil 1 modelin ölçmə girişindən fizika məlumatlı itkiyə qədər beş əsas struktur komponentini bir axında göstərir: səbəbli çoxmiqyaslı ayrışdırma, üç TCN qolu, temperatur qapısı, GRU əsaslı SOC qiymətləndirməsi və çoxməqsədli fiziki itki.

Şəkil 2 səbəblilik iddiasının vizual əsasıdır. Qısa və uzun pəncərələrin zaman \(t\)-nin sağındakı heç bir nümunəyə çıxış etmədiyi göstərilir. Eyni şəkil sürətli, orta və yavaş komponentlərin cəminin ilkin ölçməni yenidən qurduğunu da vizuallaşdırır.

Şəkil 3 temperatur qapısının üç TCN miqyasının əhəmiyyətini zamana görə dəyişdirdiyini göstərir. Buradakı rəng xəritəsi yüksək, orta və aşağı miqyasların sabit çəkilərlə deyil, temperatur kontekstindən asılı öyrənilmiş çəkilərlə istifadə edildiyini ifadə edir.

Şəkil 4 və 5-də əvvəllər görülməmiş Cycle 4 və LA92 profillərinin SOC trayektoriyaları ilə mütləq xəta əyriləri müqayisə edilir. TGCM-PINet qiymətləndirməsinin ümumi SOC meylini izləməklə kifayətlənməyib, müqayisə modellərində görünən bəzi lokal xəta sıçrayışlarını da azaltdığı görünür. Bu müşahidə cədvəllərdəki MaxAE azalmaları ilə uyğundur.

Şəkil 6 10→25 °C ilə −20→10 °C davamlı temperatur keçidlərində xəta davranışını göstərir. Xüsusilə daha soyuq keçiddə TGCM-PINet xəta zolağının müqayisə modellərinə nisbətən daha dar qalması Cədvəl 6-dakı MAE, RMSE və MaxAE nəticələri ilə uyğundur.

Şəkil 7-dəki ablasiya əyriləri mühüm bir məqamı ortaya qoyur: yalnız çoxmiqyaslı ayrışdırmanın əlavə olunması performansı avtomatik yaxşılaşdırmamışdır. Tam TGCM-PINet arxitekturası tətbiq edildikdə xüsusilə −20 °C-dəki böyük lokal xətalar nəzərəçarpacaq dərəcədə azaldılmışdır.

Şəkil 8 Samsung 30T məlumat dəstində dörd temperatur üçün xarici doğrulama nəticələrini göstərir. Bu vizual fərqli hüceyrə və təcrübə platformasında metodun yenidən öyrədildikdən sonra oxşar nisbi üstünlüyü qoruduğunu dəstəkləyir; lakin şəkil yenidən öyrətməsiz platformalararası birbaşa ötürülmənin sübutu deyil.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• TGCM-PINet tədqiqatda istifadə edilən 16 əsas sınaq şəraitinin hamısında MAE və RMSE baxımından müqayisə olunan LSTM, TCN və Transformer modellərindən daha aşağı xəta vermişdir.
• Birtərəfli hərəkətli orta əsaslı ayrışdırma tərifinə görə cari və keçmiş nümunələrlə hesablandığından sınaq edilən emal zəncirində gələcək ölçmə sızmasının qarşısını alır.
• Sabit temperatur, davamlı temperatur dəyişməsi və fərqli batareya məlumat dəsti protokollarında modelin performans üstünlüyü qorunmuşdur.
• Ablasiya nəticələri yalnız səbəbli çoxmiqyaslı ayrışdırmanın kifayət etmədiyini, tam arxitekturadakı komponentlərin birlikdə istifadəsinin kritik olduğunu göstərir.
• Fiziki requlyarizasiya ekvivalent dövrə modeli parametrlərinin müəyyənləşdirilməsinə ehtiyac olmadan SOC artımlarına fiziki məhdudiyyətlər tətbiq edir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi və ya sübut etmədiyi nəticələr

• Tədqiqat real elektrik avtomobili parkında və ya kommersiya BMS avadanlığında sahə uğurunu sübut etmir.
• Samsung 30T nəticəsi zero-shot və ya yenidən öyrətməsiz platforma ötürülməsi deyil; modellər Samsung məlumatları ilə yenidən öyrədilmişdir.
• Yaşlanmış hüceyrələr, hüceyrədən hüceyrəyə paket uyğunsuzluğu və birgə SOC-SOH qiymətləndirilməsi bu işdə doğrulanmamışdır.
• Resursları məhdud daxili avadanlıqda hesablama müddəti, yaddaş sərfiyyatı və real vaxt tətbiq uğuru eksperimental olaraq göstərilməmişdir.
• Modelin qeyri-müəyyənlik kəmiyyətləndirilməsi aparılmamışdır; bu mövzu gələcək iş kimi qeyd edilmişdir.
• Təqdim olunan nəticələr Türkiyəyə məxsus batareya parkı və ya sahə məlumat dəstindən əldə edilməmişdir. Türkiyədə real tətbiq üçün istifadə olunan hüceyrələr, sensorlar, temperatur tarixçələri və BMS avadanlığı üzərində ayrıca doğrulama tələb olunur.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Məlumat dəstləri və təcrübə protokolu

Əsas təcrübələr Panasonic NCR18650PF məlumat dəsti üzərində aparılmışdır. Məlumat dəstində Cycle 1–4, HWFET, NN, UDDS və LA92 olmaqla səkkiz dinamik yük profili mövcuddur. Sabit temperatur sınaqları −20, −10, 0, 10 və 25 °C-də aparılmışdır. İki qarşılıqlı profil ümumiləşdirmə protokolu istifadə edilmişdir: birincidə Cycle 4 tamamilə sınaq üçün ayrılmış, ikincidə isə LA92 tamamilə sınaq üçün saxlanılmışdır.

Əlavə olaraq −20→10 °C və 10→25 °C davamlı temperatur keçidləri qiymətləndirilmişdir. Müstəqil platforma doğrulaması isə Samsung 30T məlumat dəstində −20, 0, 25 və 40 °C şəraitində aparılmışdır.

Xam ölçmələr 0,1 saniyəlik intervallardan 1 Hz-ə çevrilmişdir. Hər bir saniyəlik blokda gərginlik, cərəyan, səth temperaturu və ətraf mühit temperaturunun arifmetik ortası götürülərkən SOC etiketi kimi blokun sonundakı dəyər saxlanılmışdır. Müəlliflər cərəyan ortasının bir saniyəlik intervalda ötürülən yükü qoruduğunu və son SOC dəyərinin ölçmə blokunun sonu ilə hizalandığını bildirirlər.

Mühüm məlumat sızmasının qarşısının alınması tədbiri kimi tam mənbə faylları sürüşən pəncərələr yaradılmadan əvvəl təlim və sınaq qruplarına ayrılmışdır. Pəncərələr fayl və ya avtomatik müəyyən edilmiş SOC sıfırlama sərhədlərini keçməmişdir. Təlim pəncərələrində addım 5 saniyə, sınaqda isə davamlı trayektoriya yaratmaq məqsədilə 1 saniyədir. Standartlaşdırma statistikaları yalnız təlim məlumatlarından hesablanmış və sınaq zamanı sabit saxlanılmışdır.

Model və təlim parametrləri

Müqayisə modelləri LSTM, TCN və Transformer-dır. Bütün üsullara eyni dörd giriş kanalı, eyni 800 nümunəlik keçmiş, eyni fayl səviyyəli məlumat bölgüləri və eyni təlim epoch büdcəsi tətbiq edilmişdir. Batch ölçüsü əksər modellərdə 32, 800 nöqtəlik diqqət matrisinin yaddaş tələbi səbəbindən Transformer-da 12-dir. Transformer-ın gələcək nümunələrə çıxışının qarşısını almaq üçün əlavə olaraq səbəbli diqqət maskası istifadə edilmişdir.

Uğur meyarları

Qiymətləndirmələr MAE (orta mütləq xəta), RMSE (kök orta kvadrat xəta), MaxAE (maksimum mütləq xəta) və R² ilə aparılmışdır. SOC xəta dəyərləri faiz bəndi kimi hesabat verilmişdir. Meyarlar əvvəlcə hər sınaq faylı və təsadüfi toxum üçün ayrıca hesablanmış, sonra temperatur səviyyəsində fayl nəticələri ortalanmışdır. Cycle 4 və LA92 kimi fərqli fayllar vahid uzun trayektoriyaya birləşdirilərək metrik hesablanmamışdır.

Əvvəllər görülməmiş Cycle 4 profili

Beş temperaturun ortasında TGCM-PINet üçün MAE 0,476, RMSE 0,586 və MaxAE 1,922 faiz bəndi kimi hesablanmışdır. Hər temperatur və metrik üzrə ən güclü müqayisə modelinin ortası ilə müqayisədə xəta azalmaları müvafiq olaraq %40,1, %42,4 və %56,5 kimi verilmişdir.

−20 °C şəraitində Transformer-ın 0,92 faiz bəndlik MAE dəyəri TGCM-PINet ilə 0,62-yə, 6,95 faiz bəndlik MaxAE isə 3,02-yə enmişdir. Bunun əksinə, 10 °C-də MAE üstünlüyü daha məhduddur: ən yaxşı müqayisə dəyəri 0,60 ikən TGCM-PINet 0,52 əldə etmişdir. Müəlliflər burada əsas qazancın hər nümunədə bərabər xəta azalmasından daha çox, böyük lokal sapmaların basdırılmasında göründüyünü bildirirlər.

Əvvəllər görülməmiş LA92 profili

LA92 protokolunda orta MAE 0,370 faiz bəndi, orta RMSE isə 0,462 faiz bəndi olmuşdur. Bunlar temperatur üzrə ən güclü müqayisə modelinin ortasına nisbətən müvafiq olaraq %50,4 və %51,6 azalmaya uyğundur. Beş temperaturun hamısında MAE 0,32–0,53 faiz bəndi intervalında, R² isə %99,86-dan yuxarı qalmışdır.

Temperatur bir trayektoriya daxilində dəyişdikdə nə baş verdi?

−20→10 °C keçidində TGCM-PINet MAE-ni 0,81, RMSE-ni 0,87 və MaxAE-ni 1,56 faiz bəndinə endirmişdir. Ən güclü müqayisələrlə müqayisədə MAE %42,6, RMSE %47,0 və MaxAE %58,8 azaldılmışdır.

10→25 °C keçidində MAE 0,43 və RMSE 0,50 faiz bəndidir; bunlar müvafiq olaraq %50,6 və %52,4 azalmaya uyğundur. Buna qarşılıq MaxAE yalnız 2,98-dən 2,73 faiz bəndinə, təxminən %8,4 nisbətində düşmüşdür. Buna görə bu şəraitdə orta trayektoriya izlənməsi nəzərəçarpacaq dərəcədə yaxşılaşsa da az sayda lokal keçici sapma ən pis hal xətasını müəyyən etməyə davam etmişdir.

Ablasiya analizi: Çoxmiqyaslı ayrışdırma təkbaşına kifayətdirmi?

Ablasiya təcrübəsi tədqiqatın ən mühüm şərh məhdudiyyətlərindən birini təmin edir. −20 °C-də yalnız çoxmiqyaslı təsvir əlavə edilən MS-GRU birbaşa GRU-dan daha yaxşı deyil, daha pis nəticə vermişdir. Tam TGCM-PINet isə birbaşa GRU ilə müqayisədə MAE-ni %66,7, RMSE-ni %70,4 və MaxAE-ni %88,9 azaltmışdır.

25 °C-də orta xəta artıq aşağı olduğundan MAE yaxşılaşması daha kiçikdir; GRU-nun 0,35 dəyəri 0,32-yə düşmüşdür. Buna baxmayaraq MaxAE 18,94-dən 1,61 faiz bəndinə enmişdir. Bununla belə, MS-GRU ilə tam TGCM-PINet arasında bir neçə arxitektur komponent eyni vaxtda dəyişdiyindən bu nəticə yalnız temperatur qapısının və ya yalnız TCN qollarının səbəbli töhfəsini ayrıca təcrid etmir. Mənbənin öz şərhi də yaxşılaşmanı tam arxitekturanın birgə təsiri kimi məhdudlaşdırır.

Samsung 30T ilə xarici doğrulama

Dörd Samsung temperaturunun ortasında TGCM-PINet üçün MAE 0,815, RMSE 0,970 və MaxAE 3,13 faiz bəndi kimi bildirilmişdir. Ən güclü temperatur-spesifik müqayisə modellərinə nisbətən orta azalmalar müvafiq olaraq %38,3, %42,3 və %58,8-dir.

40 °C sınağı xüsusilə diqqətəlayiqdir: ən güclü MAE müqayisəsi olan TCN-nin 1,71 faiz bəndlik xətası TGCM-PINet ilə 0,79-a, RMSE 2,17-dən 0,92-yə, MaxAE isə 14,30-dan 3,22-yə enmişdir.

Lakin bu təcrübədə TGCM-PINet Panasonic məlumatında öyrədilib Samsung üzərində birbaşa tətbiq edilməmişdir. Bütün üsullar Samsung təlim alt çoxluqlarında yenidən öyrədilmiş və sonra əvvəllər görülməmiş Samsung LA92 profillərində sınaqdan keçirilmişdir. Buna görə nəticə zero-shot ötürülməni deyil, eyni modelləşdirmə strategiyasının fərqli hüceyrə və təcrübə platformasında təkrar istehsal oluna bilməsini dəstəkləyir.

Ümumi nəticə və metodoloji məhdudiyyətlər

On sabit temperatur çarpaz profil sınağı, iki davamlı temperatur keçidi və dörd Samsung sınağı birlikdə qiymətləndirildikdə ümumilikdə 16 əsas sınaq şəraitinin hamısında TGCM-PINet ən aşağı MAE və RMSE dəyərlərini vermişdir. Ən böyük nisbi qazancın −20→10 °C keçidi və Samsung 40 °C sınağı kimi müqayisə modellərinin aydın elektro-termal qeyri-stasionarlıqla çətinləşdiyi şəraitdə görünməsi tədqiqatın temperaturdan asılı miqyas uyğunlaşdırması hipotezi ilə uzlaşır.

Bununla belə, tədqiqat yaşlanmış hüceyrələri, birgə SOC-SOH qiymətləndirilməsini, batareya paketində hüceyrələrarası fərqləri, sensor deqradasiyasını və uzunmüddətli sahə istismarını eksperimental olaraq araşdırmır. Bundan əlavə, məqalə metriklərin sınaq faylları və təsadüfi toxumlar üçün ayrıca hesablandığını bildirsə də, əsas nəticə cədvəllərində etibar intervalları və ya toxumlararası paylanma verilmir. Daxili BMS üzərində yaddaş, gecikmə və enerji istehlakı ölçmələri də hesabat verilmir. Bu mövzuların mühüm hissəsi müəlliflərin gələcək iş planlarına daxildir.

Mənbə və Metod Qeydi

Tam orijinal işin adı: Temperature-Gated Causal Multi-Scale Physics-Informed Network for Lithium-Ion Battery State-of-Charge Estimation.

Müəlliflər: Jiayan Xia; Lining Ma; Bingbing Li; Gang Ye; Pin Liu.

Bərabər töhfəli müəlliflər: Jiayan Xia, Lining Ma və Bingbing Li.

Məsul müəllif: Pin Liu.

Qurumlar: School of Electronic Information and Electrical Engineering, Yangtze University, Jingzhou 434022, China; National Demonstration Center for Experimental Electrical & Electronic Education, Jingzhou 434022, China.

Mənbə növü və rəyçilik vəziyyəti: Bu iş rəyçi qiymətləndirməsindən keçməmiş preprintdir; nəticələr bu nəşr mərhələsi nəzərə alınaraq qiymətləndirilməlidir.

Platforma: SSRN.

SSRN qeydiyyat nömrəsi: 7199404.

DOI: 10.2139/ssrn.7199404.

Nəşr/elan tarixi: 29 iyul 2026.

Jurnal, cild və nömrə: Bu preprint versiyası üçün rəyli jurnal, cild və ya nömrə məlumatı yoxdur.

Rəsmi nəşr keçidi: https://ssrn.com/abstract=7199404

Lisenziya/müəllif hüquqları vəziyyəti: SSRN qeydində müəllif hüquqlarının qorunduğu və icazə alınmadan təkrar istifadəyə icazə verilmədiyi bildirilir. Buna görə mənbə işin orijinal Şəkil 1–8 vizualları bu məzmunda birəbir çoxaldılmamışdır. Sayısal cədvəllər və Verianla Live komponentləri işdə açıq şəkildə bildirilən elmi məlumatlardan yenidən qurulmuş, proses görünüşü isə işin metoduna əsaslanaraq Verianla üçün hazırlanmış izahlı təsvir kimi yaradılmışdır.

Maliyyələşdirmə: National Natural Science Foundation of China, Grant No. 62350410484.

Məlumatların əlçatanlığı: Müəlliflərin bəyanına görə məlumatlar sorğu əsasında təqdim ediləcəkdir.

Maraqlar toqquşması: Müəlliflər işə təsir göstərə biləcək məlum rəqabət edən maliyyə maraqlarının və ya şəxsi münasibətlərin olmadığını bəyan edirlər.

Müəllif töhfələri: Jiayan Xia: konseptuallaşdırma, metodologiya, proqram təminatı, formal analiz, vizuallaşdırma və ilkin layihənin yazılması. Lining Ma: metodologiya, proqram təminatı, məlumatların tərtibi, tədqiqat, doğrulama və vizuallaşdırma. Bingbing Li: məlumatların tərtibi, formal analiz, doğrulama və vizuallaşdırma. Gang Ye: məsləhət, resurslar və nəzərdən keçirmə/redaktə. Pin Liu: konseptuallaşdırma, məsləhət, layihə idarəetməsi, resurslar, maliyyələşdirmənin əldə edilməsi və nəzərdən keçirmə/redaktə.

Generativ süni intellekt bəyanı: Müəlliflər işi hazırlayarkən dil düzəlişi və linqvistik axıcılığı yaxşılaşdırmaq məqsədilə ChatGPT istifadə etdiklərini, daha sonra məzmunu nəzərdən keçirib redaktə etdiklərini və məqalənin məzmununa görə məsuliyyəti öz üzərlərinə götürdüklərini bildirirlər.

Elmi məzmunun mənbəyi: Bu Verianla məqaləsindəki metod, düsturlar, təcrübə quruluşu, rəqəmsal nəticələr, cədvəllərin elmi məzmunu və məhdudiyyətlər yüklənmiş 33 səhifəlik mənbə işə əsaslanır. Xarici doğrulama yalnız başlıq/müəllif qeydi, DOI, SSRN qeyd tarixi və lisenziya kimi biblioqrafik sahələr üçün istifadə edilmiş, xarici mənbələrdən yeni eksperimental nəticə və ya elmi mexanizm əlavə edilməmişdir.

Əsas metodoloji məhdudiyyət: Samsung doğrulaması yenidən öyrətmə ehtiva etdiyindən platformalararası zero-shot ötürülmə testi deyil. Tədqiqat həmçinin yaşlanmış hüceyrələri, paket səviyyəsində hüceyrə fərqlərini, qeyri-müəyyənlik kəmiyyətləndirilməsini və resursları məhdud real BMS avadanlığında sahə tətbiqini doğrulamır.

Başlıq qeydi: PDF-in başlıq səhifəsində orijinal başlıq son nöqtə ilə yazılmışdır; əsas mətn başlığı və rəsmi SSRN biblioqrafik qeydi eyni söz ardıcıllığını son nöqtəsiz göstərir. Bu məzmunda orijinal işin başlığı PDF başlıq səhifəsindəki forması ilə qorunmuşdur.