Effect of battery voltage variation on electric vehicle performance driven by induction machine with optimal flux‐weakening strategy
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Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicle (EV) traction drives should be associated with flux‐weakening (FW) techniques wide‐range speed demands. In this study, the EV performance with an optimal FW strategy is studied in relation to the battery voltage variation caused by cell state‐of‐charge and temperature changes. The results show that the battery suffers from a voltage reduction by larger internal resistance as the temperature decreases. Moreover, the higher current is required for activating the FW process. However, the inner resistance growth produces more heat inside the cell that affects the battery electrical parameters as well as the system. To assess this effect by simulation, an improved electro‐thermal model of lithium‐ion battery ls dynamically coupled to the optimal FW strategy. In this model, all the electrical parameters are temperature‐dependent deduced from experimental measurements of an off‐road EV. The simulation results confirm the effect of the cell self‐heating on the battery voltage at sub‐zero temperatures. The higher battery voltage can support the FW operation at −10°C for more 1200 s under the modified NEDC driving cycle, whereas the motor drive voltage is saturated after 1118 s by using the simple battery model without thermal effects.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle