Remote Low-Cost Web-Based Battery Monitoring System and Control Using LoRa Communication Technology
Notice bibliographique
Résumé
Batteries are a complex electrochemical device that exhibit non-linearity and stochastic behavior which rely upon the operational conditions and environmental factors, making battery monitoring a vital feature throughout its application. This paper introduces a novel web-based battery monitoring and control system that utilizes Long Range (LoRa) communication technology, an integral part of the Internet of Things (IoT). The system is implemented with the ESP32 microcontroller, with an emphasis on affordability in broader applications. The system provides comprehensive real-time online data by integrating a combination of multiple sensors. The proposed system seeks to address the limitations of existing communication technology by utilizing the benefits of LoRa, a technology that facilitates effective long-range, low-energy communication which makes it particularly well-suited for real-time monitoring applications. In addition, a control operation enables users to regulate crucial aspects of batteries, such as their charging and discharging. The research conducted a meticulous experimental evaluation of the proposed system at different operations, and the results successfully aligned with the main objective and aims of the research. The proposed system successfully enables real-time remote monitoring and user control, long-term data visualization through data logging, and assessment of battery conditions. Data logging was introduced to enhance the utilization of future battery evaluation, such as State-of-Charge (SOC), State-of-Health (SOH) and Remaining Useful Life (RUL). As a result, the developed system makes it suitable for many applications requiring effective energy storage solutions, such as renewable energy and Electric Vehicle (EV) applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».