Ett batterihanteringssystem (BMS) ansvarar för att skydda batteriet från skador, förutsäga batteriets livslängd och bibehålla batteriet i drifttillstånd. I detta dokument föreslår vi ett effektivt sätt att förutsäga elfordons effektbehov på grundval av en historik över deras strömförbrukning, hastighet och acceleration samt väginformation från en förladdad karta. Det förutsedda effektbehovet används sedan av BMS för att förhindra skador på battericeller som kan bli följden av höga urladdningshastigheter. Denna förutsägelse hjälper också BMS att effektivt schemalägga och fördela battericeller i realtid för att möta en EV:s strömbehov. För exakt förutsägelse av effektkrav behöver vi en exakt modell för effektbehovet för varje given applikation. Vi genererar denna modell i realtid genom att samla in och använda historiska data om strömförbrukning, hastighet, acceleration och väginformation såsom lutning och hastighetsgräns. Genom att använda denna information och operatörens körmönster extraherar modellen fordonets hastighets- och accelerationshistorik, vilket i sin tur gör det möjligt att förutsäga fordonets (omedelbara) framtida effektbehov. Det vill säga att förutsägelsen om effektkrav uppnås genom att kombinera en modell för effektkrav i realtid och en uppskattning av fordonets acceleration och hastighet. Den föreslagna metoden förutser närmare den faktiska erforderliga kraften än en allmänt använd heuristisk metod som använder uppmätt effektefterfrågan, med upp till 69,2 %.
En metod är den modellbaserade metoden, baserad på fordonets dynamik för att modellera konsumtionsbeteendet hos elfordon REF.
Real-time prediction of battery power requirements for electric vehicles
{'venue': "ICCPS '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}