리튬이온배터리(LIBs) 잔존유효수명(RUL) 예측은 배터리 관리 시스템(BMS)에 있어 필수적이다. 이는 서로 다른 산업에 사용되는 배터리의 최적 성능과 수명 연장을 제공하는 데 중요하다. 본 연구에서는 배터리 분석의 정확성과 견고성을 향상시키기 위해 머신러닝 기법과 하이브리드 모델링 전략을 결합한 혁신적인 접근법을 제안한다. k-최근접이웃(k-Nearest Neighbors, kNN), 랜덤 포레스트(Random Forest, RF), XGBoost 알고리즘의 강점을 활용함으로써, 제안된 모델은 배터리 데이터의 복잡한 관계와 패턴을 효과적으로 포착한다. 우리는 용량, 전압, 사이클, 온도와 같은 필수 배터리 파라미터로 구성된 포괄적인 데이터셋을 면밀히 선별하였다. 엄격한 실험과 평가를 통해, 제안된 방법은 RUL 및 용량 페이드(capacity fade)를 예측하는 데 있어 기존 접근법을 능가함을 확인하였다. 본 분석을 통해 얻은 통찰은 배터리 성능을 최적화하는 데 유용한 지침을 제공하고, 정보에 기반한 유지보수 계획을 가능하게 하며, 에너지 저장 시스템의 효율을 향상시키는 데 기여한다.

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