Impact of Temperature on the A123 Li-Ion Battery Performance and Hybrid Electric Vehicle Range
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Within the last decade, the automotive industry has made major progress toward the electrification of drive trains and application of electrochemical power sources.</div><div class="htmlview paragraph">Among available storage solutions, Li-ion batteries are considered as the most attractive and are set to be used in the next generation of hybrid and electric vehicles. This is due to their superiority in energy density, power density, and low self-discharge and high cycle life compared to other chemistries. However, there are some limitations associated with Li-ion battery; among them is the operating temperature range. Any deviation from a narrow temperature range may result in low overall performance and potential degradation of the cells.</div><div class="htmlview paragraph">In this paper, impact of ambient temperature on the A123 Li-ion batteries performance is investigated. A123 cells have been tested under constant charge-discharge cycles, hybrid pulse power characterization (HPPC) tests and also standard drive cycle tests. Impact of temperature on the cell capacity, open circuit voltage (OCV) and internal resistance is discussed. Afterwards, a model of series hybrid Malibu developed in Autonomie software is presented. The battery model in Autonomie software has been calibrated and validated based on the conducted experiments. Finally, variations of the vehicle range and efficiency with the battery pack experiencing different temperatures is discussed.</div></div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».