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배터리 시스템 관리

정확하고 효율적인 배터리 관리, 예를 들어 상태 추정 및 고속 충전 전략은 배터리 열화를 완화하고 전반적인 사용자 경험을 향상시키는 데 필수적입니다. 109 , 110 기존의 배터리 상태 모니터링 및 안전 경고 방식은 종종 수동으로 정의된 경계 조건에 의존하는데, 이는 적응성과 정확성이 부족할 수 있습니다. 이와 대조적으로, LLM(Learning Level Model)은 최근 지능형 배터리 관리를 위한 혁신적인 도구로서 상당한 잠재력을 보여주고 있습니다. LLM은 인간의 전문 지식을 요약하고 다양한 데이터 소스에서 패턴을 학습함으로써 더욱 적응적이고 지능적인 상태 추정 및 오류 감지를 가능하게 합니다. 현재 배터리 시스템 관리에서 LLM의 활용은 그림 9 에 나타낸 바와 같이 상태 추정, 안전 경고 및 충전 최적화라는 세 가지 핵심 영역에 집중되어 있습니다 . 현재 LLM을 사용한 배터리 상태 추정 연구는 주로 세 가지 주요 접근 방식을 포함합니다.