| Título : |
Mathematical Modeling of Lithium Batteries : From Electrochemical Models to State Estimator Algorithms |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Hariharan, Krishnan S., Autor ; Tagade, Piyush, Autor ; Ramachandran, Sanoop, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2018 |
| Número de páginas: |
XIV, 211 p. 73 ilustraciones, 34 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-03527-7 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Almacen de energia Electric power production Ingenieria Eléctrica Almacenamiento de energía mecánica y térmica Ingeniería de Energía Eléctrica Ingeniería Mecánica Energética Ingeniería eléctrica y electrónica |
| Índice Dewey: |
621.3126 |
| Resumen: |
Este libro es único por ser el único completamente dedicado al modelado de baterías para todos los componentes de las aplicaciones del sistema de gestión de baterías (BMS). El contenido de este libro complementa la multitud de publicaciones de investigación en este campo al proporcionar fundamentos coherentes. Un mercado explosivo de baterías de iones de litio ha generado una demanda agresiva de modelos matemáticos para sistemas de gestión de baterías (BMS). Investigadores de diversos orígenes contribuyen desde sus respectivos orígenes, lo que conduce a un crecimiento lateral. El riesgo de esta situación descontrolada es que los investigadores tienden a utilizar un método o algoritmo existente sin un conocimiento profundo de los fundamentos cohesivos, lo que a menudo malinterpreta el resultado. Vale la pena señalar que los principios rectores son similares y la falta de claridad impide un avance significativo. Una repetición o incluso una sinopsis de todas las aplicaciones del modelado de baterías, aunque sea redundante, sería, por tanto, una tarea gigantesca y no se puede realizar en una sola oferta. Los autores creen que se puede hacer una contribución fundamental explicando los fundamentos de manera coherente. Una oferta de este tipo permitiría a los investigadores de múltiples dominios apreciar los principios fundamentales y avanzar más allá. La batería es un sistema electroquímico y cualquier nivel de comprensión no puede eludir esta premisa. El hilo común que debe cruzarse (desde modelos electroquímicos detallados hasta algoritmos utilizados para la estimación en tiempo real en un microchip) es que esté basado en la física. Partiendo de este tema, este libro consta de tres partes. Cada parte comienza con el desarrollo de un marco (a menudo invocando principios básicos de termodinámica o fenómenos de transporte) y termina con ciertas aplicaciones verificadas en tiempo real. La primera parte trata del modelado electroquímico y la segunda de la reducción del orden del modelo. El objetivo de un BMS es la estimación del estado y la salud, y la tercera parte está dedicada a eso. Las reglas para los observadores estatales se derivan de un marco bayesiano genérico y la estimación del estado se realiza mediante herramientas de aprendizaje automático (ML). Un componente distintivo de este libro son las derivaciones exhaustivas de las reglas de aprendizaje para los novedosos algoritmos de ML. Dada la aplicación a gran escala del ML en varios dominios, este segmento también puede ser relevante para investigadores fuera del dominio de BMS. Los autores esperan que esta oferta satisfaga a un ingeniero en ejercicio con una perspectiva básica y a un investigador en ciernes con herramientas esenciales para una comprensión integral de los modelos BMS. |
| Nota de contenido: |
Lithium batteries and underlying electrochemical processes -- Electrochemical model (EM) for lithium batteries -- Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) models -- Equivalent circuit models (ECM) -- Reduced order models -- Battery management system – state estimator and algorithms -- Battery thermal models -- Battery life models. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Mathematical Modeling of Lithium Batteries : From Electrochemical Models to State Estimator Algorithms [documento electrónico] / Hariharan, Krishnan S., Autor ; Tagade, Piyush, Autor ; Ramachandran, Sanoop, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XIV, 211 p. 73 ilustraciones, 34 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-03527-7 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Almacen de energia Electric power production Ingenieria Eléctrica Almacenamiento de energía mecánica y térmica Ingeniería de Energía Eléctrica Ingeniería Mecánica Energética Ingeniería eléctrica y electrónica |
| Índice Dewey: |
621.3126 |
| Resumen: |
Este libro es único por ser el único completamente dedicado al modelado de baterías para todos los componentes de las aplicaciones del sistema de gestión de baterías (BMS). El contenido de este libro complementa la multitud de publicaciones de investigación en este campo al proporcionar fundamentos coherentes. Un mercado explosivo de baterías de iones de litio ha generado una demanda agresiva de modelos matemáticos para sistemas de gestión de baterías (BMS). Investigadores de diversos orígenes contribuyen desde sus respectivos orígenes, lo que conduce a un crecimiento lateral. El riesgo de esta situación descontrolada es que los investigadores tienden a utilizar un método o algoritmo existente sin un conocimiento profundo de los fundamentos cohesivos, lo que a menudo malinterpreta el resultado. Vale la pena señalar que los principios rectores son similares y la falta de claridad impide un avance significativo. Una repetición o incluso una sinopsis de todas las aplicaciones del modelado de baterías, aunque sea redundante, sería, por tanto, una tarea gigantesca y no se puede realizar en una sola oferta. Los autores creen que se puede hacer una contribución fundamental explicando los fundamentos de manera coherente. Una oferta de este tipo permitiría a los investigadores de múltiples dominios apreciar los principios fundamentales y avanzar más allá. La batería es un sistema electroquímico y cualquier nivel de comprensión no puede eludir esta premisa. El hilo común que debe cruzarse (desde modelos electroquímicos detallados hasta algoritmos utilizados para la estimación en tiempo real en un microchip) es que esté basado en la física. Partiendo de este tema, este libro consta de tres partes. Cada parte comienza con el desarrollo de un marco (a menudo invocando principios básicos de termodinámica o fenómenos de transporte) y termina con ciertas aplicaciones verificadas en tiempo real. La primera parte trata del modelado electroquímico y la segunda de la reducción del orden del modelo. El objetivo de un BMS es la estimación del estado y la salud, y la tercera parte está dedicada a eso. Las reglas para los observadores estatales se derivan de un marco bayesiano genérico y la estimación del estado se realiza mediante herramientas de aprendizaje automático (ML). Un componente distintivo de este libro son las derivaciones exhaustivas de las reglas de aprendizaje para los novedosos algoritmos de ML. Dada la aplicación a gran escala del ML en varios dominios, este segmento también puede ser relevante para investigadores fuera del dominio de BMS. Los autores esperan que esta oferta satisfaga a un ingeniero en ejercicio con una perspectiva básica y a un investigador en ciernes con herramientas esenciales para una comprensión integral de los modelos BMS. |
| Nota de contenido: |
Lithium batteries and underlying electrochemical processes -- Electrochemical model (EM) for lithium batteries -- Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) models -- Equivalent circuit models (ECM) -- Reduced order models -- Battery management system – state estimator and algorithms -- Battery thermal models -- Battery life models. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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