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Enregistrement W4401725842 · doi:10.1109/access.2024.3446880

A Comprehensive Review of Cloud-Based Lithium-Ion Battery Management Systems for Electric Vehicle Applications

2024· review· en· W4401725842 sur OpenAlexaff
Mohanad Ismail, Ryan Ahmed

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCloud computingLithium (medication)Battery (electricity)IonLithium-ion batterySystems engineeringEngineeringOperating systemPhysicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electric Vehicles (EVs) are crucial in reducing greenhouse gas emissions and combating climate change. However, their adoption is hindered by range anxiety, high costs, and inadequate charging infrastructure. Battery Management Systems (BMS) are essential for EV efficiency, but current systems face limitations such as restricted computational resources and non-updatable software. Cloud computing offers a promising solution by providing enhanced computational power and storage. This paper reviews recent research on cloud-based BMS frameworks and applications, in addition to available industry solutions. The review is coupled with a review of the recent cloud developments, combining both reviews to reach a list of research gaps and suggested future work. The findings emphasize the need for improved online learning applications, connectivity, and security. Future work should focus on integrating recent cloud developments to enhance BMS functionality and reliability.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,313 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations42
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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