A Large-scale BMS Data-driven Approach to Future Electric Vehicle Driving Range Prediction

대규모 BMS 데이터를 활용한 미래 시점 전기차 주행 가능 거리 예측

전기차 배터리의 열화 현상은 전기차 시장 성장의 큰 걸림돌이 된다. 본 연구는 배터리 열화를 진단할 수 있는 지표로 1 년 뒤 시점의 주행 가능 거리를 예측한다. 먼저 전비를 예측하고 이를 주행 가능 거리로 변환하는 방법을 제안하여 배터리가 완전히 방전되기까지의 데이터 없이 주행 가능 거리를 예측할 수 있다. 2 년간 371 대의 차량에서 수집된 Battery Management System(BMS) 데이터는 정교한 전처리를 거쳐서 Feature Tokenizer Transformer 모델의 입력으로 사용된다. Feature Tokenizer Transformer 는 변수 타입에 관계없이 입력 특성 사이의 복잡한 관계성을 효과적으로 학습하여 BMS 데이터와 같은 표 형식 데이터 처리에 적합하다. 실험을 통해 본 연구에서 제안한 접근 방식이 주행 가능 거리 예측 문제에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.