Contribution lestimation de charge et la gestion optimise
Contribution à l’estimation de charge et à la gestion optimisée d’une batterie Lithium-ion. Application au véhicule électrique. Gelareh Javid Institut de Recherche en Informatique, Mathématiques, Automatique et Signal Université de Haute Alsace, Mulhouse, France Supervisors: Djaffar Ould Abdeslam Michel Basset Juin 2020 Contribution à l’estimation de charge et à la gestion optimisée d’une batterie Lithium-ion. Application au véhicule électrique .
State Of Charge (SOC) Estimation For EV applications, batteries must: Ø deliver a certain amount of energy to the drive train during operation Ø provide power in different road situations. Ø It is essential to know the maximum power that can be delivered to and from the battery by charging or discharging, respectively, with SOC being needed for making decisions concerning the operation. The SOC of battery is defined as the rate of the available capacity to its maxium capacity when a battery is completely charged. Contribution à l’estimation de charge et à la gestion optimisée d’une batterie Lithium-ion. Application au véhicule électrique . 2
Long short-Term Memory (LSTM) Ø suitable for long sequences. Ø Solved the problem of the vanishing gradient in RNN. Ø Help to solve long term dependencies and can memorized previous data easily. The Structure of RNN Long short-Term Memory block Contribution à l’estimation de charge et à la gestion optimisée d’une batterie Lithium-ion. Application au véhicule électrique . 3
Long short-Term Memory (LSTM) Fig. 1: The proposed structure of the Ro. LSTM model for the SOC estimation. Fig. 2: The flowchart of Ro. LSTM programming for SOC estimation. Contribution à l’estimation de charge et à la gestion optimisée d’une batterie Lithium-ion. Application au véhicule électrique . 4
Ro. ADAM equation Exponential decay rate=0, 999 The training step size =0, 001 Contribution à l’estimation de charge et à la gestion optimisée d’une batterie Lithium-ion. Application au véhicule électrique . 5
Exprimental Results The estimation of SOC based on DST and FUDS test at -10°C The estimation of SOC based on DST and FUDS test at 50°C The So. C error based on DST and FUDS test at -10°C The So. C error based on DST and FUDS test at 50°C Contribution à l’estimation de charge et à la gestion optimisée d’une batterie Lithium-ion. Application au véhicule électrique . 6
Conclusion ü Ro. LSTM is a self-learning algorithm that can learn all the network parameters ü Ro. LSTM can map battery measurement signals directly to the SOC ü Ro. LSTM can learn to estimate SOC throughout various different ambient temperature ü with having the information about route of the trip and dynamic of EVs, this algorithm can be predicted the SOC Of Battery EVs at the desired destination Contribution à l’estimation de charge et à la gestion optimisée d’une batterie Lithium-ion. Application au véhicule électrique . 7
Thank you for your attention Contribution à l’estimation de charge et à la gestion optimisée d’une batterie Lithium-ion. Application au véhicule électrique .
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