Hybrid lead-acid/lithium-ion energy storage system with power-mix control for light electric vehicles
Notice bibliographique
Résumé
The performance versus cost tradeoffs of a fully electric, hybrid energy storage system (HESS), using lithium-ion (LI) and lead-acid (PbA) batteries, are explored in this work for a light electric vehicle (LEV). While LI batteries typically have higher energy density, lower internal resistance and longer lifetime than PbA batteries, the module cost of LI batteries are typically three to five times the cost of PbA batteries. The objective is to design a HESS that 1) is cost-competitive with a PbA single energy storage system (SESS) and 2) maintains most of the performance benefits of a lithium SESS. A modular HESS architecture with a bi-directional dc-dc converter and controller is proposed, and a power-mix algorithm with active inter-chemistry battery state-of-charge (SOC) balancing is presented, simulated, and verified experimentally. The batteries, converter and control algorithm are modeled in MATLAB, and the effects of total ESS energy, vehicle loading, depth-of-discharge (DOD), and speed are explored. The cost and performance of the HESS are assessed side-by-side with PbA and LI single energy storage system (SESS) configurations of comparable total energy, using expected vehicle range as the performance metric. The experimental HESS has a total projected cost midway between the SESS PbA cost and the SESS Li cost, while providing 17% range and 22.5% efficiency increase over the SESS PbA vehicle.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».