Fractional Order Intelligent Modeling for Lithium-Ion Batteries Theory and Practice
122,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Ja
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
04.11.2025
Verlag
Taylor & Francis eBooksSeitenzahl
153 (Printausgabe)
Dateigröße
50867 KB
Sprache
Englisch
EAN
9781040438855
This book focuses on fractional order (non-integer order) modeling (FOM) techniques coupled with deep neural network-based intelligent modeling methods for lithium-ion batteries (LIBs) and battery management systems (BMS) in general. It provides the first one-stop resource on FOM for LIBs with case studies using real operational data sets.
With the rapid growth of electric vehicles and energy storage systems, battery technology has become critical to global energy solutions. Fractional Order Intelligent Modeling for Lithium-Ion Batteries: Theory and Practice aims to provide several accurate and effective intelligent modeling algorithms for the next generation of advanced BMS. Key topics include intelligent battery modeling, fractional-order modeling, physics-informed machine learning, state estimation, and degradation analysis. By integrating AI and physics-informed machine learning techniques with fractional-order modeling methods, this book presents several innovative solutions for next-generation battery management systems.
This title will serve as an invaluable resource for researchers and advanced students in the fields of transportation, energy storage, and power systems, as well as those studying electric vehicles, control theory, machine learning, and fractional calculus-based modeling.
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