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Cet article présente une nouvelle approche d'estimation de l'indicateur de capacité résiduelle de la batterie (BRC) dans les véhicules électriques (EV). La clé de cette approche est de modéliser la batterie EV en utilisant un réseau de neurones (NN) avec une sortie nouvellement définie et des entrées nouvellement proposées. Les entrées sont la distribution de capacité déchargée et régénérative et la température. La sortie est l'état de capacité disponible (SOAC) qui représente le BRC. Divers SOAC de la batterie nickel-hydrure métallique (Ni-MH) sont étudiés expérimentalement sous différents profils de courant de décharge et températures des EV. Les données correspondantes sont enregistrées pour entraîner et vérifier le NN proposé. Les résultats indiquent que le NN peut fournir une estimation précise et efficace du BRC. De plus, ce NN peut être facilement mis en œuvre comme indicateur ou estimateur du BRC pour les EV en utilisant un microcontrôleur à faible coût.
Shen et al. (Thu,) ont étudié cette question.