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Artificial Intelligence-Based State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Batteries - Couverture rigide
Synopsis
This reprint aims to showcase manuscripts presenting efficient SOH estimation methods using AI which exhibit good performance such as high accuracy, high robustness against the changes in working conditions, and good generalization, etc. Lithium-ion batteries have a wide range of applications, but one of their biggest problems is their limited lifetime due to performance degradation during usage. It is, therefore, essential to determine the battery's state of health (SOH) so that the battery management system can control the battery, enabling it to run in the best state and thus prolonging its lifetime. Artificial intelligence (AI) technologies possess immense potential in inferring battery SOH and can extract aging information (i.e., SOH features) from measurements and relate them to battery performance parameters, avoiding a complex battery modeling process.
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Artificial Intelligence-Based State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Batteries
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Artificial Intelligence-Based State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Batteries
Edité par
Mdpi AG, 2024
ISBN 10 : 3036598758
ISBN 13 : 9783036598758
Ancien ou d'occasion
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Artificial Intelligence-Based State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Batteries
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Buch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This reprint aims to showcase manuscripts presenting efficient SOH estimation methods using AI which exhibit good performance such as high accuracy, high robustness against the changes in working conditions, and good generalization, etc. Lithium-ion batteries have a wide range of applications, but one of their biggest problems is their limited lifetime due to performance degradation during usage. It is, therefore, essential to determine the battery's state of health (SOH) so that the battery management system can control the battery, enabling it to run in the best state and thus prolonging its lifetime. Artificial intelligence (AI) technologies possess immense potential in inferring battery SOH and can extract aging information (i.e., SOH features) from measurements and relate them to battery performance parameters, avoiding a complex battery modeling process. N° de réf. du vendeur 9783036598758
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