Accurate state-of-health (SOH) estimation is an essential prerequisite for a battery management system (BMS) to improve battery utilization efficiency. The impedance information can be utilized to reflect the SOH. However, the traditional electrochemical impedance spectroscopy (EIS) method suffers from time-consuming measurements and specialized equipment. This study aims to establish a connection between EIS and the current interrupt method, which reduces the difficulty of obtaining impedance information through its utilization. This method can be applied in real time during charging, enabling it to be incorporated into a BMS. A genetic algorithm optimized back propagation neural network (GA-BPNN) is developed to estimate the SOH based on the impedance information obtained in the current interrupt method as inputs. The genetic algorithm improves the weights and thresholds of the neural network, which solves the parameter calibration problem. In this study, besides utilizing measurement data from different aging conditions as training set data, hybrid tests comparable to the actual usage environment are employed as validation set data. The experimental results show that a combination of the proposed current interrupt method and GA-BPNN can estimate SOH accurately with the root mean square error (RMSE) as low as 0.77 % in a complex hybrid test environment.
Umweltschützern gelten Kachelöfen und Pelletheizungen als klimaschädlich, Waldbauern halten das Heizen mit Holz dagegen für unverzichtbar. Die Energieagentur Ebersberg-München bemüht sich um eine Schlichtung der Diskussion.
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Beiträge zu wissenschaftlicher Konferenz/Tagung
A. Jmili,
R. Bouallegui,
Prof. Dr. Josef Kainz,
E. Znouda,
C. Bouden
Oliver Greil,
Prof. Dr. Josef Kainz,
Michael Kain,
Prof. Dr. Alfons Haber
Optimierungsmodell für unterschiedliche Lade- und Entladestrategien von PV-Speichersystemen (2019) Beitrag zur 11. Internationale Energiewirtschaftstagung (IEWT) vom 13.-15. Februar 2019 an der TU Wien, Österreich .
Maximilian Frankl,
Georg Huber,
Dr. Edgar Remmele,
Prof. Dr. Josef Kainz
Emissionen von Ethanolkraftstoffen im Straßenverkehr – E5-, E10- und E85-Kraftstoff im Flexible-Fuel-Vehicle (2018) GIT-Laborzeitschrift 12 , S. 22-23.
Vorträge
Prof. Dr. Josef Kainz
Präsentation des wissenschaftlichen Projektes „Leitfaden zur Rentabilität eines Kleinstpumpspeichersystems mit Pumpe als Turbine“ (2021) Vortrag beim 2. VWB und LVBW Wasserkraftseminar am 05. Oktober 2021 .
M.Sc. Simon Härtl,
Prof. Dr. Josef Kainz,
Harry Schuele,
Prof. Dr. Matthias Gaderer
Control of combustion stability and center of combustion on a lean-burn gasoline engine with pre-chamber (2021) 21th Stuttgart International Symposium "Automotive and Engine Technology" 30. – 31.03.2021 .
Prof. Dr. Josef Kainz,
Florian Lugauer
Vorstellung eines Forschungsprojektes über die Verwendung eines Kleinstpumpspeicher mit Pumpe zur Optimierung der Eigenversorgung (2019) Vortrag beim Ersten Wasserkraftseminar am TUM-Campus, 11.09.2019 .
Prof. Dr. Josef Kainz
(Bio-)gas- und Elektromobilität: Was bringt wieviel für’s Klima? (2019) C.A.R.M.E.N. Symposium, 02.07.2019, Straubing .
Prof. Dr. Josef Kainz
Carbon footprint of (bio)gas mobility (2018) 2nd Israel-TUM Winter School „Climate change and energy policy in an era of technological change“, 27.11.2018, Straubing .
Patente
Prof. Dr. Josef Kainz,
Tobias Braun
Method for operation of an internal combustion engine (2018) US 2018/0355815 A1 .
Prof. Dr. Josef Kainz,
Tobias Braun
Verfahren zur Identifizierung von Ventilsteuerzeiten eines Verbrennungsmotors (2015) DE 10 2015 209 665 A1 .
Gerhard Eser,
Prof. Dr. Josef Kainz
Verfahren und Vorrichtung zur Steuerung eines variablen Ventiltriebs einer Brennkraftmaschine (2012) DE 10 2011 079 436 B3 .
Energiespeicher sind wichtige Bausteine, um den Anteil an regenerativer Energie bei der Stromversorgung zu erhöhen. Nur so kann die Volatilität erneuerbarer Energieerzeugung ausgeglichen werden. Um …
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