Advancements in Temperature-Sensing Technologies for Lithium-Ion Batteries in Electric Vehicle Thermal Management Systems: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the growing popularity of electric vehicles (EVs) has drawn attention to the significance of adequate battery thermal management systems (BTMS) for lithium-ion batteries (LIBs), which play a critical role in providing safety, performance, and longevity. However, due to the recent incidents of EV explosions caused by the thermal runaway of LIBs, a solid BTMS is designed to face these expected challenges to ensure battery safety. Temperature sensors are one of the most critical components of BTMS to ensure the efficient and safe operation of the battery system. An adequate temperature sensing system ensures the optimal thermal condition of the batteries, providing a faster time response and greater accuracy to detect abnormalities and non-homogeneous temperature variations. This prevents overheating and ensures an ideal working temperature for safe operation. This study provides a comprehensive review of temperaturesensing technologies, including direct and indirect techniques. The study introduces the working principle of each sensor and its application in BTMS. Additionally, the current work discusses the temperature range, accuracy, data filtration, and data transmission of each sensor. Moreover, the study reviews the temperature sensing location either on the battery surface or inside the battery cell. Lastly, the review describes the challenges and prospects of research ideas for utilizing these temperature sensors to contribute to the development of safer and more efficient BTMS.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».