Việc cải thiện hiệu suất năng lượng của xe điện chạy bằng pin giúp tăng phạm vi hoạt động và giảm lượng khí thải từ giếng đến bánh xe. Quản lý nhiệt pin hiệu quả giúp giảm mức tiêu thụ năng lượng, đồng thời tính đến sự lão hóa pin phụ thuộc vào nhiệt độ và khả năng cung cấp điện. Nghiên cứu này trình bày một phương pháp cho chiến lược làm mát dự đoán nhằm giảm mức tiêu thụ năng lượng, sử dụng thông tin về lộ trình phía trước và Mạng Nơ-ron Phân vị (Q*NN) để dự đoán chính xác.

Abstract:

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.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Billert, Andreas M.
Thông tin nhan đề:	Predictive Battery Thermal Management of Electric Vehicles using Deep Learning
Nhà xuất bản:	KIT Scientific Publishing
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Điện
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/169796
Mô tả vật lý:	226tr
Năm xuất bản:	2025