Battery Management Systems, Volume I: Battery Modeling (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Artech House Publishers, Norwood, 2015
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
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Hardcover. Large-scale battery packs are needed in hybrid and electric vehicles, utilities grid backup and storage, and frequency-regulation applications. In order to maximize battery-pack safety, longevity, and performance, it is important to understand how battery cells work. This first of its kind new resource focuses on developing a mathematical understanding of how electrochemical (battery) cells work, both internally and externally.This comprehensive resource derives physics-based micro-scale model equations, then continuum-scale model equations, and finally reduced-order model equations. This book describes the commonly used equivalent-circuit type battery model and develops equations for superior physics-based models of lithium-ion cells at different length scales.This book presents a breakthrough technology called the "discrete-time realization algorithm" that automatically converts physics-based models into high-fidelity approximate reduced-order models. This first of its kind new resource focuses on developing a mathematical understanding of how electrochemical (battery) cells work, both internally and externally. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781630810238
- Título
- Battery Management Systems, Volume I: Battery Modeling (Hardcover)
- Autor
- Gregory Plett
- Editorial
- Artech House Publishers, Norwood
- Año de publicación
- 2015
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1630810231
- ISBN 13
- 9781630810238
This comprehensive resource derives physics-based microscale model equations,
then continuum-scale model equations, and finally reduced-order model equations.
This book describes the commonly used equivalent-circuit-type battery model
and develops equations for superior physics-based models of lithium-ion cells at
different length scales.
This book presents a breakthrough technology called the discrete-time realization
algorithm that automatically converts physics-based models into high-fidelity
approximate reduced-order models. These reduced-order models have similar
computational complexity to equivalent-circuit-type models, but can also predict
electrochemical variables at any spatial location inside the cell.
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