AI for Status Monitoring of Utility Scale Batteries

باتری‌ها بخش ضروری یک سیستم انرژی کم انتشار هستند، زیرا می‌توانند برق تجدیدپذیر را ذخیره کرده و به شبکه کمک کنند. باتری‌های در مقیاس کاربردی، با ظرفیت‌های چند تا صدها مگاوات ساعت، به ویژه برای آپارتمان‌ها، گره‌های شبکه محلی، و آرایه‌های شارژ EV مهم هستند. با این حال، چنین باتری هایی گران هستند و برای حفظ ظرفیت و قابلیت اطمینان نیاز به نظارت و مدیریت خوبی دارند. هوش مصنوعی راه حلی برای نظارت و مدیریت موثر باتری‌های در مقیاس کاربردی ارائه می‌دهد.

این کتاب به طور سیستماتیک فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را برای تخمین وضعیت باتری و مدل‌سازی برای لیتیوم در مقیاس کاربردی توصیف می‌کند. باتری های یونی فصل‌ها ویژگی‌های سیستم باتری لیتیوم یونی در مقیاس کاربردی، مدل‌سازی معادل مبتنی بر هوش مصنوعی، شناسایی پارامتر، تخمین وضعیت شارژ، تخمین پارامتر باتری، ارائه نمونه‌ها و مطالعات موردی برای عملکرد باتری در مقیاس کاربردی را پوشش می‌دهند و با خلاصه و چشم‌اندازی برای نظارت بر وضعیت باتری مبتنی بر هوش مصنوعی. این کتاب مراجع عملی برای طراحی و کاربرد سیستم‌های باتری لیتیوم یون در مقیاس بزرگ ارائه می‌کند.

AI for Status Monitoring of Utility-Scale Batteries منبع ارزشمندی برای محققان تحقیق و توسعه باتری، از جمله سیستم‌های مدیریت باتری و الکترونیک قدرت مرتبط، تولیدکنندگان باتری و دانشجویان پیشرفته است.

Batteries are a necessary part of a low-emission energy system, as they can store renewable electricity and assist the grid. Utility-scale batteries, with capacities of several to hundreds of MWh, are particularly important for condominiums, local grid nodes, and EV charging arrays. However, such batteries are expensive and need to be monitored and managed well to maintain capacity and reliability. Artificial intelligence offers a solution for effective monitoring and management of utility-scale batteries.

This book systematically describes AI-based technologies for battery state estimation and modeling for utility-scale Li-ion batteries. Chapters cover utility-scale lithium-ion battery system characteristics, AI-based equivalent modeling, parameter identification, state of charge estimation, battery parameter estimation, offer samples and case studies for utility-scale battery operation, and conclude with a summary and prospect for AI-based battery status monitoring. The book provides practical references for the design and application of large-scale lithium-ion battery systems.

AI for Status Monitoring of Utility-Scale Batteries is an invaluable resource for researchers in battery R&D, including battery management systems and related power electronics, battery manufacturers, and advanced students.