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Original title:
Optimierte Schätzverfahren für intelligente Batteriesysteme
Translated title:
Optimized estimation methods for intelligent battery systems
Author:
Schneider, Dominik
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Advisor:
Kennel, Ralph (Prof. Dr. Dr. h.c.)
Referee:
Kennel, Ralph (Prof. Dr. Dr. h.c.); Endisch, Christian (Prof. Dr.)
Language:
de
Subject group:
ELT Elektrotechnik
Keywords:
Kalmna-Filter; Lithium-Ionen-Akkumulator; State of Charge; Zustandsschätzung
Translated keywords:
Kalman filter; lithium-ion batteries; state of charge; state estimation
TUM classification:
ELT 855; ELT 868
Abstract:
In der vorliegenden Arbeit werden Schätzverfahren vorgestellt und für den Einsatz in intelligenten Batteriesystemen optimiert. Diese Batteriesysteme zeichnen sich durch Sensorik auf Zellebene, eine rekonfigurierbare Topologie und die Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens im Batteriemanagementsystem aus. Der Einfluss von Schalthandlungen auf die Systemanregung und Schätzgüte werden untersucht. Weiterhin wird eine Methode zur Fusion von Zellstrom- und Zellspannungssensoren vorgestellt, w...     »
Translated abstract:
In this work estimation methods are presented and optimized for the use in intelligent battery systems. These battery systems are characterized by sensors on cell level, a reconfigurable topology and the application of machine learning methods in the battery management system. The influence of switching operations on the system’s excitation and the estimation performance is investigated. Furthermore, a sensor data fusion method is presented to combine sensor data of cell current and voltage. The...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1709552
Date of submission:
07.06.2023
Oral examination:
19.03.2024
File size:
21633692 bytes
Pages:
260
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240319-1709552-1-1
Last change:
10.05.2024
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