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Synopsis
Improving the energy efficiency of battery electric vehicles increases their range and reduces well-to-wheel emissions. An efficient battery thermal management reduces the energy consumption while taking temperature- dependent battery ageing and power availability into account. This work presents a method for a predictive cooling strategy to reduce the energy consumption, using information about the route ahead and Quantile Neural Networks (Q*NN) for accurate predictions.
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Predictive Battery Thermal Management of Electric Vehicles using Deep Learning
Edité par
KIT Scientific Publishing, 2025
ISBN 10 : 373151429X
ISBN 13 : 9783731514299
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Improving the energy efficiency of battery electric vehicles increases their range and reduces well-to-wheel emissions. An efficient battery thermal management reduces the energy consumption while taking temperature- dependent battery ageing and power availability into account. This work presents a method for a predictive cooling strategy to reduce the energy consumption, using information about the route ahead and Quantile Neural Networks (Q\*NN) for accurate predictions. 224 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783731514299
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Predictive Battery Thermal Management of Electric Vehicles using Deep Learning
Edité par
Karlsruher Institut für Technologie, 2025
ISBN 10 : 373151429X
ISBN 13 : 9783731514299
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Taschenbuch. Etat : Neu. Predictive Battery Thermal Management of Electric Vehicles using Deep Learning | Andreas M. Billert | Taschenbuch | Englisch | 2025 | Karlsruher Institut für Technologie | EAN 9783731514299 | Verantwortliche Person für die EU: KIT Scientific Publishing, Straße am Forum 2, 76131 Karlsruhe, info[at]ksp[dot]kit[dot]edu | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 134355516
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