Shunli Wang is a professor at the Southwest University of Science and Technology, China. He is an authoritative expert in the field of new energy research. He is the head of DTlab, modeling, and state estimation strategy research for lithium-ion batteries. He has undertaken more than 40 projects and 30 patents, published more than 100 research papers as well as won 20 awards such as the Young Scholar, and Science & Technology Progress Awards.
State Estimation Strategies in Lithium-ion Battery Management Systems presents key technologies and methodologies in modeling and monitoring charge, energy, power and health of lithium-ion batteries. Sections introduce core state parameters of the lithium-ion battery, reviewing existing research and the significance of the prediction of core state parameters of the lithium-ion battery and analyzing the advantages and disadvantages of prediction methods of core state parameters. Characteristic analysis and aging characteristics are then discussed. Subsequent chapters elaborate, in detail, on modeling and parameter identification methods and advanced estimation techniques in different application scenarios. Offering a systematic approach supported by examples, process diagrams, flowcharts, algorithms, and other visual elements, this book is of interest to researchers, advanced students and scientists in energy storage, control, automation, electrical engineering, power systems, materials science and chemical engineering, as well as to engineers, R&D professionals, and other industry personnel. Introduces lithium-ion batteries, characteristics and core state parameters Examines battery equivalent modeling and provides advanced methods for battery state estimation Analyzes current technology and future opportunities
| Erscheint lt. Verlag | 14.7.2023 |
|---|---|
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Naturwissenschaften ► Physik / Astronomie |
| Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
| Technik ► Maschinenbau | |
| Wirtschaft | |
| ISBN-10 | 0-443-16161-5 / 0443161615 |
| ISBN-13 | 978-0-443-16161-2 / 9780443161612 |
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