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Enregistrement W2805663624 · doi:10.1109/tec.2018.2841427

SoH-Aware Charging of Supercapacitors With Energy Efficiency Maximization

2018· article· en· W2805663624 sur OpenAlexafffund
Heng Li, Jun Peng, Yanhui Zhou, Jianping He, Zhiwu Huang, Liang He, Jianping Pan

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Energy Conversion · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésSupercapacitorEfficient energy useCapacitanceComputer scienceResistorMaximizationEnergy (signal processing)MicrocontrollerCapacitorElectronic engineeringElectrical engineeringAutomotive engineeringEngineeringEmbedded systemVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent years have seen significant advances in supercapacitor-based applications in portable electronics, where the switching resistor circuit acts as a common cell balancing circuit when charging the supercapacitors. However, existing charging control methods suffer from low energy efficiency, leading to considerable energy loss, and thermal heating. In this paper, we propose a state-of-health (SoH)-aware energy-efficient charging method to maximize the energy efficiency of supercapacitors during the charging process. First, we provide a sufficient and necessary condition to maximize the energy efficiency. Then, an online SoH estimation algorithm is designed to estimate capacitance and balancing resistance in real time. Thereafter, an SoH-aware energy-efficient charging algorithm is further proposed to be implemented in microcontrollers. A charger prototype has been built to verify the effectiveness of the proposed charging algorithm. Extensive simulation and experiment results show that the energy efficiency of the proposed design is improved considerably when compared with existing methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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