Editorial Cuvillier
| Areas | |
|---|---|
| Serie de libros (90) |
1260
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| Letra |
2246
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| Ciencias Naturales |
5309
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| Ciencias Ingeniería |
1713
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| Ingeniería | 283 |
| Ingeniería mecánica y de proceso | 835 |
| Ingeniería eléctrica | 655 |
| Mineria y metalurgía | 30 |
| Arquitectura e ingeniería civil | 73 |
| General |
91
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Leitlinien Unfallchirurgie
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Optimal Energy Management Strategies for Reconfigurable Batteries (Volumen 6) (Tienda española)
Nejmeddine Bouchhima (Autor)Previo
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Indice, PDF (33 KB)
| ISBN-13 (Impresion) | 9783736974142 |
| ISBN-13 (E-Book) | 9783736964143 |
| Idioma | Inglés |
| Numero de paginas | 162 |
| Laminacion de la cubierta | mate |
| Edicion | 1 |
| Serie | Energie & Nachhaltigkeit |
| Volumen | 6 |
| Lugar de publicacion | Göttingen |
| Lugar de la disertacion | Stuttgart |
| Fecha de publicacion | 10.05.2021 |
| Clasificacion simple | Tesis doctoral |
| Area |
Ingeniería eléctrica general
Ingeniería de energía |
| Palabras claves | Lithium-ion batteries, Lithium-ion Batterien, Stationary storage system, Stationäres Speichersystem, Enery densitiy, Energiedichte, Reconfigurable batteries, Einzelzellschalter Batterie, Electric vehicles, Elektrofahrzeuge, Capacity disparity, Kapazitätstreueung, Cells imbalance, Zellen Inhomogenität, Internal resistance, Innenwiderstand, Energy management strategies, Energie Management Strategien, Energy efficiency, Energie Wirkungsgrad, Number of active cells, Anzahl der aktiven Zellen, Nonlinear dynamic optimization, Nicht-lineare dynamische Optimierung, Dynamic Programming, Dynamische Programmierung, Mathematical models, Mathematische Modelle, Depth of discharge, Entladetiefe, Dynamic cell switching, Dynamische Zellschaltung, Noncausal strategy, Nicht-kausale Strategie, Optimization horizon, Optimierungshorizont, Optimization problem, Optimierungsproblem, Driving cycle, Fahrzyklus, Static optimization, Statische Optimierung, Local optimum, Lokales Optimum, Equivalent electrical battery model, Ersatzschaltbild Batterie Modell, Optimization-based strategies, Optimierungsbasierte Strategien, Balancing methods, Balancing Methoden, Passive balancing, Passives Balancing, Rule-based strategy, Regelbasierte Strategie, Efficiency enhancement, Wirkungsgrad Steigerung, Causal strategies, Kausale Strategien, Simulation environment, Simulationsumgebung, Simulation study, Simulationsstudie, Conventionel storage system, Herkömmliches Speichersystem, Optimization model parameters, Parametern des Optimierungsmodells, Battery simulation results, Batterie Simulation Ergebnisse, Computational effort, Rechenaufwand, Real-time capability, Echtzeit Fähigkeit, Trade-off, Kompromiss, Accuracy, Genauigkeit, Robustness, Robustheit, Real-time applications, Echtzeitanwendungen |
| URL para pagina web externa | https://www.ipv.uni-stuttgart.de/ |
Descripcion
Lithium-Ionen-Batterien werden aufgrund ihrer hohen Energie- und Leistungsdichte häufig in Elektrofahrzeugen und stationären Speichersystemen eingesetzt. Allerdings müssen die Batteriezellen aufgrund der Kapazitätsstreuung ausgeglichen werden. Die Einzelzellschalter Topologie, die die Aktivierung und Deaktivierung jeder Batteriezelle basierend auf ihrem aktuellen Zustand ermöglicht, gilt als vielversprechende Lösung, um die Inhomogenität der Batteriezellen zu überwinden. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von optimalen Energiemanagement-Strategien für die Einzelzellschalter Batterie, um die Energieeffizienz des Systems zu maximieren. Für die Berechnung des globalen Optimums wird ein Optimierungsalgorithmus, basierend auf der dynamischen Programmierung Methode, entwickelt. Diese Strategie ist eine nicht-kausale Strategie, da die Batterieleistungsanforderungen über den Optimierungshorizont für die Strategie bekannt sein müssen. In einer Simulationsumgebung werden diese Informationen eines vorgegebenen Fahrprofils entnommen. Als nächster Schritt werden zwei statische Optimierungsprobleme von dem dynamischen Optimierungsproblem abgeleitet, damit die Entwicklung von kausalen Energiemanagement-Strategien ermöglicht werden kann. Diese Strategien berechnen ein lokales Optimum, da sie keine Informationen über den gesamten Fahrzyklus verwenden.
