Maschinenlernmethode zur frühzeitigen Fehlererkennung könnte Lithium-Ionen-Batterien sicherer machen
"Früherkennung von Batteriefehlern: Neue maschinelle Lernmethoden steigern die Sicherheit von Lithium-Ionen-Akkus" Früherkennung macht Lithium-Ionen-Batterien sicherer: Fortschritte durch maschinelles Lernen Die sichere Nutzung von Lithium-Ionen-Batterien, die in Elektrofahrzeugen und stationären Energiespeichersystemen eingesetzt werden, hängt entscheidend von der Überwachung des Zustands und ...
Neuer Ansatz zur Vorhersage der verbleibenden Nutzungsdauer von Lithium-Ionen-Batterien: Das MLP-Mixer- und Expertenmodell (MMMe) Vorhersage der Restnutzungsdauer von Lithium-Ionen-Batterien: Ein Durchbruch mit dem MMMe-Modell Das Verständnis und die Vorhersage der Restnutzungsdauer (RUL) von Lithium-Ionen-Batterien sind entscheidend, um die Lebensdauer und ...
Forscher aus China haben ein innovatives Deep-Learning-Modell entwickelt, mit dem sich die Lebensdauer von Lithium-Ionen-Batterien (LIBs) vorhersagen lässt, ohne dass umfangreiche Ladedaten benötigt werden. Dieses Modell zielt darauf ab, die Genauigkeit der Schätzung zu verbessern, was für den effizienten Betrieb ...
Wir stellen eine Innovation in der Verwaltung der Leistung von Lithium-Ionen-Batterien vor, einem Schlüsselelement im Übergang zu nachhaltiger Energie. Unser Team von der School of Engineering, Technology und Design an der Canterbury Christ Church University in Großbritannien hat sich darauf ...