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Repositorio de la Universidad de Oviedo > Producción Bibliográfica de UniOvi: RECOPILA > Artículos >

Use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10651/34461

Título : A new predictive model for the state-of-charge of a high power lithium-ion cell based on a PSO optimized multivariate adaptive regression splines approach
Autor(es) y otros: Álvarez Antón, Juan Carlos
García Nieto, Paulino José
García Gonzalo, María Esperanza
Viera Pérez, Juan Carlos
González Vega, Manuela
Blanco Viejo, Cecilio José
Editor/Coord./Trad.: Yuguang, Michael Fang
Palabras clave: Battery modeling
MARS
State of charge
PSO
Fecha de publicación : dic-2015
Editorial : IEEE
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1109/TVT.2015.2504933
Citación : IEEE Transactions on Vehicular Technology, 65(6), pp. 4197-4208 (2016); doi: 10.1109/TVT.2015.2504933
Descripción física: p. 1-12
Resumen : Batteries play a key role in achieving the target of universal access to reliable affordable energy. Despite their relevant importance, many challenges remain unsolved as regards the characterization and management of batteries. One of the major issues in any battery application is the estimation of the state-of-charge (SoC). SoC, expressed as a percentage, indicates the amount of energy available in a battery. An accurate SoC estimation under realistic conditions improves battery performance, reliability and lifetime. This paper proposes a SoC estimation method based on a new hybrid model that combines multivariate adaptive regression splines (MARS) and particle swarm optimization (PSO). The proposed hybrid PSO-MARS-based model uses data obtained from a high power load profile (Dynamic Stress Test) specified by the United States Advanced Battery Consortium (USABC). The results provide comparable accuracy to other, more sophisticated techniques, but at a lower computational cost
URI : http://hdl.handle.net/10651/34461
ISSN : 0018-9545
Aparece en las colecciones: Artículos
Ingeniería Eléctrica, Electrónica, de Computadores y Sistemas

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