| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| rdfs:seeAlso
| |
| Description
| - 1) Fyzikální model vysokovýkonového lithium-iontového článku Model vysokovýkonového lithium-iontového článku pro numerické simulace založený na termodynamických a elektrochemických principech a uvažující geometrii baterie a prostorové rozložení jednotlivých veličin, validace na experimentálních datech. Termín splnění: model pro vysoké proudové hustoty konec 2. roku, model zahrnující stárnutí konec 3. roku 2) Semi-empirický model vysokovýkonového lithium-iontového článku pro monitorování a regulaci Zjednodušený semi-empirický model vysokovýkonového lithium-iontového článku pro účely monitorování vnitřního stavu baterie v reálném čase a začlenění do prediktivního regulátoru hybridního elektrického pohonu, validace na experimentálních datech. Termín splnění: konec 2. roku 3) Inferenční senzor Inferenční senzor pro monitorování stavu vysokovýkonového lithium-iontového článku, poskytující odhad vnitřního stavu zachycující nerovnoměrné rozložení koncentrace aktivních materiálů a zároveň veličiny popisující vnitřní stav agregovaně. Součástí inferenčního senzoru bude detektor včasného varování před riziky. Termín splnění: inferenční senzor konec 2. roku, detektor bezpečnostních rizik konec 3. roku 4) Řídicí strategie pro hybridní elektrické pohony Řídicí strategie pro hybridní elektrický pohon, využívající predikčních možností semi-empirického modelu a výstupů z inferenčního senzoru pro optimální plánování energetických toků, která bude zajišťovat optimální využití baterie s ohledem na kritérium kombinující minimalizaci spotřeby a amortizaci baterie. Regulace bude respektovat dynamická omezení baterie pro její efektivní, ale bezpečné využívání. Termín splnění: konec 3. roku 5) Implementace algoritmů a validace Algoritmy inferenčního senzoru implementovány do funkčního prototypu a validovány v laboratoři. Algoritmy řídicí strategie budou validovány oproti simulátoru hybridního pohonu. Termín splnění: závěrečný termín projektu ve 4. roce
- 1) First principle model of high-power lithium-ion cell Model of high-power lithium-ion cell for numerical simulations based on thermodynamic and electrochemical first principles and a full scale battery geometry with spatial distribution of individual variables, validation against experimental data. Completion date: high current density model - end of the 2nd year, model involving cell aging - end of the 3rd year 2) Semi-empirical model of high-power lithium-ion cell Simplified semi-empirical model of high-power lithium-ion cell targeted to the application of the internal state monitoring and its integration to predictive control of a hybrid electric power train validation against experimental data. Completion date: end of the 2nd year 3) Inferential sensor Inferential sensor for monitoring the state of high-power lithium-ion cell - providing an estimate of the internal state capturing an uneven distribution of active materials along with variables providing aggregated description. Inferential sensor will include an early detection of safety problems. Completion date: end of the 3rd year 4) Control strategy for hybrid electric power trains Control strategy for hybrid electric power trains using the prediction capability of the semi-empirical model and outputs from the inferential sensor for planning power flows, which will optimize the battery utilization with respect to the criterion combining mileage minimization and battery amortization. The controller will respect dynamic battery constraints to achieve an effective and safe usage. Completion date: end of the 3rd year 5) Algorithms implementation and validation A prototype implementation of the inferential sensor algorithms and its laboratory validation. Control strategy algorithms will be validated against a hybrid power train simulator. Completion date: end of the project in the 4th year (en)
|
| Title
| - Dynamické řízení lithium-iontových baterií v systémech hybridních elektrických pohonů
- Dynamic Lithium-ion battery management for hybrid electric vehicles (en)
|
| skos:notation
| |
| http://linked.open...avai/cep/aktivita
| |
| http://linked.open...kovaStatniPodpora
| |
| http://linked.open...ep/celkoveNaklady
| |
| http://linked.open...datumDodatniDoRIV
| |
| http://linked.open...i/cep/druhSouteze
| |
| http://linked.open...ep/duvernostUdaju
| |
| http://linked.open.../cep/fazeProjektu
| |
| http://linked.open...ai/cep/hlavniObor
| |
| http://linked.open...vai/cep/kategorie
| |
| http://linked.open.../cep/klicovaSlova
| - Lithium-ion batteries- control-oriented modeling- hybrid powertrain- inferential sensing- multi-variable control- model-predictive control- (en)
|
| http://linked.open...ep/partnetrHlavni
| |
| http://linked.open...inujicichPrijemcu
| |
| http://linked.open...cep/pocetPrijemcu
| |
| http://linked.open...ocetSpoluPrijemcu
| |
| http://linked.open.../pocetVysledkuRIV
| |
| http://linked.open...enychVysledkuVRIV
| |
| http://linked.open...lneniVMinulemRoce
| |
| http://linked.open.../prideleniPodpory
| |
| http://linked.open...iciPoslednihoRoku
| |
| http://linked.open...atUdajeProjZameru
| |
| http://linked.open.../vavai/cep/soutez
| |
| http://linked.open...usZobrazovaneFaze
| |
| http://linked.open...ai/cep/typPojektu
| |
| http://linked.open...ep/ukonceniReseni
| |
| http://linked.open.../cep/vedlejsiObor
| |
| http://linked.open...ep/zahajeniReseni
| |
| http://linked.open...tniCyklusProjektu
| |
| is http://linked.open...vavai/cep/projekt
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)