Evaluation of Air Conditioning Impact on the Electric Vehicle Range and Li-Ion Battery Life
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Despite significant progress toward application of Li-ion batteries in electric vehicles, there are still major concerns about the range of electric vehicles and battery life. Depending on the climate of the region where the vehicle is in use, auxiliary loads could also play a significant role on the battery performance and durability. In this paper, the effect of air conditioning (AC) load on the electric range and Li-ion battery life is evaluated. For this purpose, a thermodynamic model for the vehicle cabin is developed and integrated to a battery model. The thermodynamic model takes the ambient conditions, solar load, and the vehicle drive cycle as inputs and calculates the instantaneous cabin temperature and humidity. The battery model, which represents a Li-on battery pack installed on a fully electrified Ford Escape 2009, consists of a voltage source in series with a lump resistance, a thermal sub-model, and a degradation sub-model to predict the battery capacity fade. At an initial cabin temperature and a desired set point, the model is capable of predicting the required cooling load and its corresponding required battery power as well as reductions in the vehicle range and battery state of health (SOH).</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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».