AI for Status Monitoring of Utility Scale Batteries
Lingua: inglese
Editore: Institution Of Engineering & Technology Jan 2023, 2023
- Rilegato
- Nuovo
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Neuware - Batteries are a necessary part of a low-emission energy system, as they can store renewable electricity and assist the grid. Particularly utility-scale batteries, with capacities of several to hundreds of MWh, are important for e.g. condominiums, local grid nodes and EV charging arrays. But they are expensive and need to be monitored and managed well in order to maintain capacity and reliability. Artificial intelligence is key to this. This book systematically describes AI-based technologies for battery state estimation and modelling for utility-scale Li-ion batteries. It covers AI methods for circuit modelling, parameter identification, state of charge estimation, state of health evaluation, state of power determination, state of energy calculation, and remaining useful life prediction. The AI methods include machine learning, artificial neural networks, and deep learning. The book provides practical references for the design and application of large-scale lithium-ion battery systems. Examples are given to serve as references.…
Codice articolo 9781839537387
- Titolo
- AI for Status Monitoring of Utility Scale Batteries
- Autore
- Shunli Wang
- Editore
- Institution Of Engineering & Technology Jan 2023
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1839537388
- ISBN 13
- 9781839537387
- Peso dell'articolo
- 975 grammi
- Dimensioni
- 241x163x30 mm
Batteries are a necessary part of a low-emission energy system, as they can store renewable electricity and assist the grid. Utility-scale batteries, with capacities of several to hundreds of MWh, are particularly important for condominiums, local grid nodes, and EV charging arrays. However, such batteries are expensive and need to be monitored and managed well to maintain capacity and reliability. Artificial intelligence offers a solution for effective monitoring and management of utility-scale batteries.
This book systematically describes AI-based technologies for battery state estimation and modeling for utility-scale Li-ion batteries. Chapters cover utility-scale lithium-ion battery system characteristics, AI-based equivalent modeling, parameter identification, state of charge estimation, battery parameter estimation, offer samples and case studies for utility-scale battery operation, and conclude with a summary and prospect for AI-based battery status monitoring. The book provides practical references for the design and application of large-scale lithium-ion battery systems.
AI for Status Monitoring of Utility-Scale Batteries is an invaluable resource for researchers in battery R&D, including battery management systems and related power electronics, battery manufacturers, and advanced students.
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