Optimal design and control of battery-ultracapacitor hybrid energy storage system for BEV operating at extreme temperatures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The battery energy storage system (BESS) is a critical and the costliest powertrain component for battery electric vehicles (BEVs). Extreme operating temperatures distort the battery's electrochemical reactions, causing permanent capacity loss, shortening operational life, and increasing lifecycle costs (LCC). In this work, new methods for optimizing battery and ultracapacitor (UC) hybrid energy storage system (HESS) design and the HESS' energy management strategy (EMS) and thermal management strategies (TMS) are introduced. In addition to altering the batteries' use pattern to extend operational life, this combination also improves battery performance and reduces the impacts on the batteries' operational life under low temperatures. First, performance and degradation data of commonly used lithium-ion (Li-ion) batteries under extreme temperatures and various use patterns are collected to form advanced battery performance, degradation and thermal models to facilitate the HESS's optimal design and energy management for a BEV under different operation conditions. Effective EMS and TMS are introduced to play the batteries and UCs to their strength and to use energy from the UCs to improve the batteries' operating temperature to extend battery life and minimize the BEV's LCC. The optimal sizing of the batteries and UCs and the HESS baseline optimal EMS are simultaneously generated using empirical data-based battery performance and degradation models and the BEV's operation cycle through global design optimization and dynamic programming (DP)-based optimal energy management. The accurate prediction of vehicle propulsion power is made through the extended Kalman filter (EKF) using both statistical and real-time data. The batteries' performance and degradation models are dynamically updated using the online battery voltage data and continuously calibrated state-of-health (SOH) model. These updates enable precise optimal control and EMS through model predictive control (MPC). The optimized battery-UC HESS design and dedicated optimal EMS and TMS extended BEV battery life by 47 %. In addition, the newly introduced real-time control reduced battery degradation by up to 23 %. • Optimal design and control of battery-UC HESS to extend performance and life of batteries under harsh operation conditions • Li-ion battery performance, thermal and degradation models under extreme temperatures and different operation conditions • A method for integrated HESS global optimal design and baseline optimal EMS generation • Real-time optimal control of BEV's HESS based on battery performance and degradation models and instant operation data • Optimal battery-UC HESS design and optimal EMS/TMS extended BEV battery life by 47%, and reduced degradation up to 23%
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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) | 0,001 | 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 découle