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Erschienen in:
Electric Vehicle Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

16. Cloud Battery Management System

verfasst von : Shichun Yang, Xinhua Liu, Shen Li, Cheng Zhang

Erschienen in: Advanced Battery Management System for Electric Vehicles

Verlag: Springer Nature Singapore

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Abstract

An intelligent battery management system is a crucial enabler for energy storage systems with high power output, increased safety and long lifetimes. With recent developments in cloud computing and the proliferation of big data, machine learning approaches have begun to deliver invaluable insights, which drives adaptive control of battery management systems (BMS) with improved performance.

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Literatur
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Iranpour E, Sharifian S (2018) A distributed load balancing and admission control algorithm based on fuzzy type-2 and game theory for large-scale SaaS cloud architectures. Futur Gener Comput Syst 86:81–98CrossRef
Muzaffar AW, Mir SR, Anwar MW, Ashraf A (2017) Application of model driven engineering in cloud computing—a systematic literature review. ACM Int Conf Proc Ser 7–12
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Yang S et al (2020) CHAIN: cyber hierarchy and interactional network enabling digital solution for battery full-lifespan management. Matter 3:27–41CrossRef
Yang S et al (2021) Implementation for a cloud battery management system based on the CHAIN framework. Energy and AI 5:100088CrossRef
Metadaten
Titel
Cloud Battery Management System
verfasst von
Shichun Yang
Xinhua Liu
Shen Li
Cheng Zhang
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Advanced Battery Management System for Electric Vehicles

Print ISBN: 978-981-19-3489-6

Electronic ISBN: 978-981-19-3490-2

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-19-3490-2_16

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