The explosive growth in the electric vehicle market over the last decade has provided both the challenge, as well as the means to develop innovative battery state estimation functions. In this work, the complexity of battery aging is contextualized, including path-dependence, using real-world data from cell measurements and battery electric vehicles from the BMW i3 fleet. Data-driven methods, including supervised and unsupervised machine learning are applied with this data for improving state estimation such as anode potential and state-of-health.     «

The explosive growth in the electric vehicle market over the last decade has provided both the challenge, as well as the means to develop innovative battery state estimation functions. In this work, the complexity of battery aging is contextualized, including path-dependence, using real-world data from cell measurements and battery electric vehicles from the BMW i3 fleet. Data-driven methods, including supervised and unsupervised machine learning are applied with this data for improving state es...     »

Das explosionsartige Wachstum des Elektrofahrzeugmarktes im letzten Jahrzehnt hat sowohl die Herausforderung als auch die Möglichkeit zur Entwicklung innovativer Funktionen zur Batteriezustandsschätzung geschaffen. In dieser Arbeit wird die Komplexität der Batteriealterung, einschließlich der Pfadabhängigkeit, anhand realer Daten aus Zellmessungen und Fahrzeugen der BMW i3-Flotte kontextualisiert. Datenbasierte Methoden, einschließlich überwachtem und unüberwachtem maschinellem Lernen, werden mit diesen Daten angewendet, um Zustandsschätzungen wie Anodenpotential und Gesundheitszustand zu verbessern.     «

Das explosionsartige Wachstum des Elektrofahrzeugmarktes im letzten Jahrzehnt hat sowohl die Herausforderung als auch die Möglichkeit zur Entwicklung innovativer Funktionen zur Batteriezustandsschätzung geschaffen. In dieser Arbeit wird die Komplexität der Batteriealterung, einschließlich der Pfadabhängigkeit, anhand realer Daten aus Zellmessungen und Fahrzeugen der BMW i3-Flotte kontextualisiert. Datenbasierte Methoden, einschließlich überwachtem und unüberwachtem maschinellem Lernen, werden mi...     »