Capacity Estimation of Lithium-ion Battery by GA-KF Method
Öz
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] Yurek, Y.T., Ozyoruk, B., Ozcan, E., 2024. Multi-objective optimization of energy system with battery storage—A case study of Turkey. J. Energy Storage, Vol. 93, p. 112101.
- [2] Zheng, K., Meng, J., Yang, Z., Zhou, F., Yang, K., Song, Z., 2024. Refined lithium-ion battery state of health estimation with charging segment adjustment. Appl. Energy, Vol. 375, p. 124077.
- [3] Hou, J., Xu, J., Lin, C., Jiang, D., Mei, X., 2024. State of charge estimation for lithium-ion batteries based on battery model and data-driven fusion method. Energy, Vol. 290, p. 130056.
- [4] Karaburun, N.N., Hatipoglu, S.A., Konar, M., 2024. SOC Estimation of Li-Po Battery Using Machine Learning and Deep Learning Methods. Journal of Aviation, Vol. 8(1), pp. 26–31.
- [5] Wang, Y., et al., 2024. Progress and challenges in ultrasonic technology for state estimation and defect detection of lithium-ion batteries. Energy Storage Mater., Vol. 69, p. 103430.
- [6] Zeng, X., et al., 2019. Commercialization of lithium battery technologies for electric vehicles. Adv. Energy Mater., Vol. 9(27), p. 1900161.
- [7] Chen, M., et al., 2019. Recycling end-of-life electric vehicle lithium-ion batteries. Joule, Vol. 3(11), pp. 2622–2646.
- [8] Ralls, A.M., et al., 2023. The role of lithium-ion batteries in the growing trend of electric vehicles. Materials, Vol. 16(17), p. 6063.
Ayrıntılar
Birincil Dil
İngilizce
Konular
Sinyal İşleme, Otonom Araç Sistemleri, Hibrit ve Elektrikli Araçlar ve Güç Aktarma Organları, Üretimde Optimizasyon
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Göksu Taş
*
0000-0003-2343-9182
Türkiye
Erken Görünüm Tarihi
12 Mayıs 2025
Yayımlanma Tarihi
23 Mayıs 2025
Gönderilme Tarihi
23 Temmuz 2024
Kabul Tarihi
4 Kasım 2024
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2025 Cilt: 27 Sayı: 80