A Data-Driven Fleet Service: State of Health Forecasting of Lithium-Ion Batteries (eBook)
227 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-43188-4 (ISBN)
Given the limitations of state-of-the-art methods, this book presents a state of health (SOH) forecasting method that is suitable for lithium-ion battery (LIB) systems in real-world battery electric vehicle operation. Its histogram-based features can capture the higher operational variability compared to constant and controlled laboratory operation. Also, the transferability of a trained machine learning model to new LIB cell types and new operational domains is investigated. The presented SOH forecasting method can be provided as a cloud service via a web or smartphone app to fleet managers. Forecasting the SOH enables fleet managers of battery electric vehicle fleets to forecast and plan vehicle replacements.
| Erscheint lt. Verlag | 1.2.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | AutoUni – Schriftenreihe | AutoUni – Schriftenreihe |
| Zusatzinfo | XXXII, 227 p. 59 illus., 26 illus. in color. Textbook for German language market. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Technik ► Bauwesen |
| Technik ► Fahrzeugbau / Schiffbau | |
| Technik ► Maschinenbau | |
| Wirtschaft | |
| Schlagworte | Battery Aging • Battery Electric Vehicles • Forecasting • Lithium-Ion Battery • machine learning • State of health • transfer learning |
| ISBN-10 | 3-658-43188-1 / 3658431881 |
| ISBN-13 | 978-3-658-43188-4 / 9783658431884 |
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