LPW-E/1.1.2/1375 — Cloud-based, self-learning battery management system (Q3332824)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q3332824 in Germany
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | LPW-E/1.1.2/1375 — Cloud-based, self-learning battery management system |
Project Q3332824 in Germany |
Statements
152,605.24 Euro
0 references
324,692.0 Euro
0 references
47.0 percent
0 references
1 January 2020
0 references
31 December 2022
0 references
Forschungs- und Entwicklungszentrum FH Kiel GmbH
0 references
54°19'55.06"N, 10°11'43.76"E
0 references
24149 Kiel
0 references
In Zeiten der Energiewende sind aufgrund stark fluktuierender und regenerativ erzeugter Energiequellen mehr denn je langlebige und zuverlässige Energiespeichersysteme notwendig. Der Einsatz von Batteriesystemen, die permanent betrieben werden, erfordert jedoch einen erhöhten Diagnoseaufwand mit Hilfe von übergeordneten Batteriemanagementsystemen, und zwar für jede Zelle des Batteriesystems. Im Vorhaben wird ein neuartiges, cloudbasiertes Batteriemanagementsystem (BMS) entwickelt, welches eine sehr genaue Prognose bezüglich des Ladezustandes sowie des Gesundheitszustandes für jede einzelne im Batteriesystem genutzte Zelle geben kann. Beide Diagnosegrößen sind wichtig, um leistungsfähige Batteriesysteme passgenau für die jeweiligen Anforderungen bereitzustellen und ihre Funktionsfähigkeit im laufenden Betrieb überwachen zu können. Die entscheidende Neuerung ist dabei, dass die Diagnosefähigkeit durch das BMS durch einen bestärkten Lernvorgang selbstständig erlernt werden soll. Damit soll es in Zukunft möglich sein, beliebige Batteriesysteme mit einer selbstlernenden Funktion mit hochwertigen Diagnosefähigkeiten auszustatten. (German)
0 references
In times of energy transition, due to highly fluctuating and regenerative energy sources, long-lasting and reliable energy storage systems are more necessary than ever. However, the use of battery systems that are permanently operated requires an increased diagnostic effort with the help of higher-level battery management systems, for each cell of the battery system. The project develops a new, cloud-based battery management system (BMS), which can provide a very accurate prediction of the state of charge and the state of health for each individual cell used in the battery system. Both diagnostic sizes are important to provide high-performance battery systems precisely for the respective requirements and to be able to monitor their functionality during operation. The decisive innovation is that the diagnostic ability by the BMS is to be learned independently by an enhanced learning process. This should make it possible in the future to equip any battery system with a self-learning function with high-quality diagnostic capabilities. (English)
25 October 2021
0.6445705463760171
0 references
En période de transition énergétique, des systèmes de stockage d’énergie durables et fiables sont plus que jamais nécessaires en raison de sources d’énergie très fluctuantes et renouvelables. Toutefois, l’utilisation de systèmes de batterie fonctionnant de manière permanente nécessite un diagnostic accru grâce à des systèmes de gestion des batteries de niveau supérieur, pour chaque cellule du système de batterie. Le projet met au point un nouveau système de gestion des batteries basé sur le cloud (BMS), qui peut fournir une prévision très précise de l’état de charge et de l’état de santé de chaque cellule utilisée dans le système de batterie. Les deux tailles de diagnostic sont importantes pour fournir des systèmes de batterie performants sur mesure pour répondre aux besoins spécifiques et pour contrôler leur fonctionnement en fonctionnement. La principale nouveauté à cet égard est que la capacité de diagnostic du BMS doit être apprise de manière autonome par un processus d’apprentissage renforcé. À l’avenir, il sera ainsi possible d’équiper n’importe quel système de batterie avec une fonction d’auto-apprentissage avec des capacités de diagnostic de haute qualité. (French)
7 December 2021
0 references
In tijden van energietransitie, als gevolg van sterk fluctuerende en regeneratieve energiebronnen, zijn langdurige en betrouwbare energieopslagsystemen noodzakelijker dan ooit. Het gebruik van batterijsystemen die permanent worden bediend, vereist echter een verhoogde diagnostische inspanning met behulp van batterijbeheersystemen op een hoger niveau, voor elke cel van het batterijsysteem. Het project ontwikkelt een nieuw, cloud-based batterijbeheersysteem (BMS), dat een zeer nauwkeurige voorspelling van de laadtoestand en de gezondheidstoestand voor elke afzonderlijke cel in het batterijsysteem kan bieden. Beide diagnostische maten zijn belangrijk om hoogwaardige batterijsystemen precies voor de respectieve vereisten te leveren en om hun functionaliteit tijdens het gebruik te kunnen controleren. De beslissende innovatie is dat het diagnostische vermogen van het BMS onafhankelijk wordt geleerd door een verbeterd leerproces. Dit moet het mogelijk maken om in de toekomst elk batterijsysteem uit te rusten met een zelflerende functie met hoogwaardige diagnostische mogelijkheden. (Dutch)
19 December 2021
0 references
In tempi di transizione energetica, a causa di fonti di energia altamente fluttuanti e rigenerative, sono più che mai necessari sistemi di stoccaggio dell'energia duraturi e affidabili. Tuttavia, l'uso di sistemi a batteria a funzionamento permanente richiede un maggiore sforzo diagnostico con l'aiuto di sistemi di gestione delle batterie di livello superiore, per ogni cella del sistema a batteria. Il progetto sviluppa un nuovo sistema di gestione delle batterie basato sul cloud (BMS), in grado di fornire una previsione molto accurata dello stato di carica e dello stato di salute per ogni singola cellula utilizzata nel sistema a batteria. Entrambe le dimensioni diagnostiche sono importanti per fornire sistemi di batterie ad alte prestazioni esattamente per i rispettivi requisiti e per poter monitorare la loro funzionalità durante il funzionamento. L'innovazione decisiva è che la capacità diagnostica del BMS deve essere appresa in modo indipendente attraverso un processo di apprendimento potenziato. Ciò dovrebbe consentire in futuro di dotare qualsiasi sistema di batteria di una funzione di autoapprendimento con capacità diagnostiche di alta qualità. (Italian)
19 January 2022
0 references
En tiempos de transición energética, debido a las fuentes de energía altamente fluctuantes y regenerativas, los sistemas de almacenamiento de energía duraderos y fiables son más necesarios que nunca. Sin embargo, el uso de sistemas de baterías que funcionan permanentemente requiere un mayor esfuerzo de diagnóstico con la ayuda de sistemas de gestión de baterías de más alto nivel, para cada célula del sistema de baterías. El proyecto desarrolla un nuevo sistema de gestión de baterías (BMS) basado en la nube, que puede proporcionar una predicción muy precisa del estado de carga y el estado de salud de cada célula individual utilizada en el sistema de baterías. Ambos tamaños de diagnóstico son importantes para proporcionar sistemas de baterías de alto rendimiento precisamente para los requisitos respectivos y poder monitorear su funcionalidad durante el funcionamiento. La innovación decisiva es que la capacidad diagnóstica del BMS debe aprenderse de forma independiente mediante un proceso de aprendizaje mejorado. Esto debería permitir en el futuro equipar cualquier sistema de baterías con una función de autoaprendizaje con capacidades de diagnóstico de alta calidad. (Spanish)
22 January 2022
0 references
I tider med energiomstilling, på grund af stærkt svingende og regenerative energikilder, er langvarige og pålidelige energilagringssystemer mere nødvendige end nogensinde. Imidlertid kræver brugen af batterisystemer, der drives permanent, en øget diagnostisk indsats ved hjælp af batteristyringssystemer på højere niveau for hver celle i batterisystemet. Projektet udvikler et nyt, cloud-baseret batteristyringssystem (BMS), som kan give en meget præcis forudsigelse af ladetilstanden og sundhedstilstanden for hver enkelt celle, der anvendes i batterisystemet. Begge diagnostiske størrelser er vigtige for at kunne levere højtydende batterisystemer præcist til de respektive krav og for at kunne overvåge deres funktionalitet under drift. Den afgørende innovation er, at BMS' diagnostiske evne skal læres uafhængigt af en forbedret læringsproces. Dette bør gøre det muligt i fremtiden at udstyre ethvert batterisystem med en selvlærende funktion med diagnosefunktioner af høj kvalitet. (Danish)
11 July 2022
0 references
Σε καιρούς ενεργειακής μετάβασης, λόγω των πολύ αυξομειούμενων και αναγεννητικών πηγών ενέργειας, τα μακροπρόθεσμα και αξιόπιστα συστήματα αποθήκευσης ενέργειας είναι πιο απαραίτητα από ποτέ. Ωστόσο, η χρήση συστημάτων μπαταριών που λειτουργούν μόνιμα απαιτεί αυξημένη διαγνωστική προσπάθεια με τη βοήθεια συστημάτων διαχείρισης μπαταριών υψηλότερου επιπέδου, για κάθε κυψέλη του συστήματος μπαταρίας. Το έργο αναπτύσσει ένα νέο σύστημα διαχείρισης μπαταριών με βάση το νέφος (BMS), το οποίο μπορεί να παρέχει μια πολύ ακριβή πρόβλεψη της κατάστασης φόρτισης και της κατάστασης της υγείας για κάθε επιμέρους κυψέλη που χρησιμοποιείται στο σύστημα μπαταριών. Και τα δύο διαγνωστικά μεγέθη είναι σημαντικά για την παροχή συστημάτων μπαταριών υψηλής απόδοσης με ακρίβεια για τις αντίστοιχες απαιτήσεις και για να είναι σε θέση να παρακολουθούν τη λειτουργικότητά τους κατά τη λειτουργία. Η αποφασιστική καινοτομία είναι ότι η διαγνωστική ικανότητα από το BMS πρέπει να αντληθεί ανεξάρτητα από μια ενισχυμένη διαδικασία μάθησης. Αυτό θα επιτρέψει στο μέλλον να εξοπλίσει οποιοδήποτε σύστημα μπαταριών με λειτουργία αυτομάθησης με διαγνωστικές ικανότητες υψηλής ποιότητας. (Greek)
11 July 2022
0 references
U vrijeme energetske tranzicije, zbog vrlo promjenjivih i regenerativnih izvora energije, dugotrajni i pouzdani sustavi za pohranu energije potrebniji su nego ikad. Međutim, upotreba sustava baterija koji su stalno u pogonu zahtijeva povećanu dijagnostiku uz pomoć sustava upravljanja baterijama više razine, za svaku ćeliju baterijskog sustava. Projektom se razvija novi sustav upravljanja baterijama u oblaku (BMS), koji može pružiti vrlo precizno predviđanje stanja napunjenosti i zdravstvenog stanja za svaku pojedinačnu ćeliju koja se koristi u baterijskim sustavima. Obje dijagnostičke veličine važne su za pružanje visokoučinkovitih baterijskih sustava upravo za odgovarajuće zahtjeve i za praćenje njihove funkcionalnosti tijekom rada. Odlučujuća je inovacija da se dijagnostička sposobnost BMS-a može samostalno naučiti poboljšanim procesom učenja. To bi u budućnosti trebalo omogućiti opremanje bilo kojeg baterijskog sustava funkcijom samostalnog učenja s visokokvalitetnim dijagnostičkim mogućnostima. (Croatian)
11 July 2022
0 references
În perioadele de tranziție energetică, datorită surselor de energie foarte fluctuante și regenerative, sistemele de stocare a energiei de lungă durată și fiabile sunt mai necesare ca niciodată. Cu toate acestea, utilizarea sistemelor de baterii care sunt operate permanent necesită un efort sporit de diagnosticare cu ajutorul sistemelor de gestionare a bateriilor de nivel superior, pentru fiecare celulă a sistemului de baterii. Proiectul dezvoltă un nou sistem de gestionare a bateriilor bazat pe cloud (BMS), care poate oferi o predicție foarte precisă a stării de încărcare și a stării de sănătate pentru fiecare celulă utilizată în sistemul de baterii. Ambele dimensiuni de diagnosticare sunt importante pentru a oferi sisteme de baterii de înaltă performanță tocmai pentru cerințele respective și pentru a putea monitoriza funcționalitatea acestora în timpul funcționării. Inovația decisivă este că capacitatea de diagnosticare a BMS trebuie să fie învățată independent printr-un proces de învățare îmbunătățit. Acest lucru ar trebui să permită în viitor dotarea oricărui sistem de baterii cu o funcție de autoînvățare cu capacități de diagnosticare de înaltă calitate. (Romanian)
11 July 2022
0 references
V časoch energetickej transformácie, v dôsledku veľmi kolísavých a regeneračných zdrojov energie, sú dlhodobé a spoľahlivé systémy uskladňovania energie potrebnejšie ako kedykoľvek predtým. Použitie batériových systémov, ktoré sú trvalo prevádzkované, si však vyžaduje zvýšené diagnostické úsilie pomocou systémov riadenia batérií vyššej úrovne pre každú bunku batériového systému. Projekt vyvíja nový cloudový systém správy batérií (BMS), ktorý môže poskytnúť veľmi presnú predpoveď stavu nabitia a zdravotného stavu pre každú jednotlivú bunku použitú v batériovom systéme. Obe diagnostické veľkosti sú dôležité na zabezpečenie vysokovýkonných batériových systémov presne pre príslušné požiadavky a na to, aby bolo možné monitorovať ich funkčnosť počas prevádzky. Rozhodujúcou inováciou je, že diagnostická schopnosť BMS sa má naučiť nezávisle prostredníctvom rozšíreného vzdelávacieho procesu. To by malo v budúcnosti umožniť vybaviť každý batériový systém funkciou samoučenia s vysokokvalitnými diagnostickými schopnosťami. (Slovak)
11 July 2022
0 references
Fi żminijiet ta’ tranżizzjoni tal-enerġija, minħabba sorsi tal-enerġija li jvarjaw ħafna u li huma riġenerattivi, sistemi ta’ ħżin tal-enerġija fit-tul u affidabbli huma meħtieġa aktar minn qatt qabel. Madankollu, l-użu ta’ sistemi ta’ batteriji li jitħaddmu b’mod permanenti jeħtieġ sforz dijanjostiku akbar bl-għajnuna ta’ sistemi ta’ ġestjoni tal-batteriji ta’ livell ogħla, għal kull ċellola tas-sistema tal-batterija. Il-proġett jiżviluppa sistema ġdida ta ‘ġestjoni tal-batterija bbażata fuq sħaba (BMS), li tista’ tipprovdi tbassir preċiż ħafna tal-istat ta ‘ċarġ u l-istat tas-saħħa għal kull ċellula individwali użata fis-sistema tal-batterija. Iż-żewġ daqsijiet dijanjostiċi huma importanti biex jipprovdu sistemi ta’ batteriji ta’ prestazzjoni għolja preċiżament għar-rekwiżiti rispettivi u biex tkun tista’ timmonitorja l-funzjonalità tagħhom waqt it-tħaddim. L-innovazzjoni deċiżiva hija li l-kapaċità dijanjostika mill-BMS għandha titgħallim b’mod indipendenti permezz ta’ proċess ta’ tagħlim imtejjeb. Dan għandu jagħmilha possibbli fil-futur li kwalunkwe sistema tal-batteriji tiġi mgħammra b’funzjoni ta’ awtotagħlim b’kapaċitajiet dijanjostiċi ta’ kwalità għolja. (Maltese)
11 July 2022
0 references
Em tempos de transição energética, devido a fontes de energia altamente flutuantes e regenerativas, são mais necessários do que nunca sistemas de armazenamento de energia duradouros e fiáveis. No entanto, o uso de sistemas de pilhas que são permanentemente operados requer um maior esforço de diagnóstico com a ajuda de sistemas de gerenciamento de pilha de nível superior, para cada célula do sistema de pilha. O projeto desenvolve um novo sistema de gerenciamento de pilha ganza em nuvem (BMS), que pode fornecer uma previsão muito precisa do estado de carga e do estado de saúde de cada célula utilizada no sistema de pilha. Ambos os tamanhos de diagnóstico são importantes para fornecer sistemas de pilha de alto desempenho precisamente para os respetivos requisitos e para poder monitorar sua funcionalidade durante a operação. A inovação decisiva é que a capacidade diagnóstica do BMS deve ser aprendida de forma independente por um processo de aprendizagem aprimorado. Tal deverá permitir, no futuro, equipar qualquer sistema de baterias com uma função de autoaprendizagem com capacidades de diagnóstico de alta qualidade. (Portuguese)
11 July 2022
0 references
Energiakäänteen aikana pitkäkestoiset ja luotettavat energianvarastointijärjestelmät ovat entistäkin välttämättömämpiä, koska energialähteet ovat hyvin vaihtelevat ja regeneratiiviset. Pysyvästi toimivien akkujärjestelmien käyttö edellyttää kuitenkin suurempaa diagnostista työtä korkeamman tason akunhallintajärjestelmien avulla akkujärjestelmän kunkin solun osalta. Hankkeessa kehitetään uusi pilvipohjainen akunhallintajärjestelmä (BMS), joka voi antaa erittäin tarkan ennusteen lataustilasta ja terveydentilasta kunkin akkujärjestelmässä käytettävän yksittäisen solun osalta. Molemmat diagnostiset koot ovat tärkeitä, jotta voidaan tarjota korkean suorituskyvyn akkujärjestelmät juuri niitä varten ja valvoa niiden toimivuutta käytön aikana. Ratkaiseva innovaatio on se, että BMS:n diagnostiset valmiudet on opittava itsenäisesti tehostetulla oppimisprosessilla. Näin voitaisiin tulevaisuudessa varustaa mikä tahansa akkujärjestelmä itseoppivalla toiminnolla, jolla on laadukkaat diagnostiset valmiudet. (Finnish)
11 July 2022
0 references
W czasach transformacji energetycznej, ze względu na wysoce zmienne i regeneracyjne źródła energii, długotrwałe i niezawodne systemy magazynowania energii są bardziej niż kiedykolwiek potrzebne. Jednak stosowanie systemów baterii, które są stale eksploatowane, wymaga zwiększonego wysiłku diagnostycznego przy pomocy systemów zarządzania bateriami wyższego poziomu, dla każdej komórki systemu baterii. W ramach projektu opracowano nowy, oparty na chmurze system zarządzania baterią (BMS), który może zapewnić bardzo dokładną prognozę stanu naładowania i stanu zdrowia każdej pojedynczej komórki wykorzystywanej w systemie akumulatorowym. Oba rozmiary diagnostyczne są ważne, aby zapewnić wysokowydajne systemy baterii precyzyjnie odpowiadające odpowiednim wymaganiom i móc monitorować ich funkcjonalność podczas pracy. Decydującą innowacją jest to, że zdolność diagnostyczna systemu kojarzenia danych biometrycznych ma być uzyskiwana niezależnie poprzez udoskonalony proces uczenia się. Powinno to umożliwić w przyszłości wyposażenie każdego systemu baterii w funkcję samouczenia się w wysokiej jakości funkcje diagnostyczne. (Polish)
11 July 2022
0 references
V času energetskega prehoda so zaradi zelo nihajočih in regenerativnih virov energije bolj kot kdaj koli potrebni dolgotrajni in zanesljivi sistemi za shranjevanje energije. Vendar pa je za uporabo baterijskih sistemov, ki so trajno upravljani, potrebna večja diagnostična prizadevanja s pomočjo sistemov za upravljanje baterij na višji ravni za vsako celico baterijskega sistema. Projekt razvija nov sistem upravljanja baterij v oblaku (BMS), ki lahko zagotovi zelo natančno napoved stanja napolnjenosti in zdravstvenega stanja za vsako posamezno celico, ki se uporablja v baterijskem sistemu. Obe diagnostični velikosti sta pomembni za zagotavljanje visoko zmogljivih baterijskih sistemov prav za zadevne zahteve in za spremljanje njihove funkcionalnosti med delovanjem. Odločilna novost je, da se bo diagnostična sposobnost BMS samostojno naučila z okrepljenim učnim procesom. To bi moralo v prihodnosti omogočiti, da se vsak akumulatorski sistem opremi s funkcijo samoučenja z visokokakovostnimi diagnostičnimi zmogljivostmi. (Slovenian)
11 July 2022
0 references
V době transformace energetiky, vzhledem k vysoce kolísajícím a regenerativním zdrojům energie, jsou systémy dlouhodobého a spolehlivého skladování energie více než kdy jindy. Použití bateriových systémů, které jsou trvale provozovány, však vyžaduje zvýšené diagnostické úsilí s pomocí vyšších systémů správy baterií pro každý článek bateriového systému. Projekt vyvíjí nový cloudový systém pro správu baterií (BMS), který může poskytnout velmi přesnou předpověď stavu nabití a zdravotního stavu pro každou jednotlivou buňku použitou v bateriovém systému. Obě diagnostické velikosti jsou důležité pro zajištění vysoce výkonných bateriových systémů přesně pro příslušné požadavky a pro sledování jejich funkčnosti během provozu. Rozhodující novinkou je, že diagnostická schopnost BMS se má učit nezávisle prostřednictvím posíleného procesu učení. To by mělo v budoucnu umožnit vybavit každý bateriový systém samoučící se funkcí s vysoce kvalitními diagnostickými schopnostmi. (Czech)
11 July 2022
0 references
Energetikos pertvarkos laikais dėl labai kintančių ir regeneracinių energijos šaltinių labiau nei bet kada reikia ilgalaikių ir patikimų energijos kaupimo sistemų. Tačiau nuolat eksploatuojamų baterijų sistemų naudojimas reikalauja didesnių diagnostinių pastangų, naudojant aukštesnio lygio baterijų valdymo sistemas, skirtas kiekvienam baterijos sistemos elementui. Projektas sukuria naują debesų pagrindu veikiančią baterijų valdymo sistemą (BMS), kuri gali suteikti labai tikslią įkrovimo būklės ir sveikatos būklės prognozę kiekvienam atskiram elementui, naudojamam baterijų sistemoje. Abu diagnostiniai dydžiai yra svarbūs siekiant užtikrinti aukštos kokybės baterijų sistemas tiksliai pagal atitinkamus reikalavimus ir sugebėti stebėti jų funkcionalumą veikimo metu. Lemiama naujovė yra ta, kad BVS diagnostikos gebėjimai turi būti mokomi savarankiškai tobulinant mokymosi procesą. Tai turėtų padėti ateityje įrengti bet kokią baterijų sistemą su savarankiško mokymosi funkcija, turinčia aukštos kokybės diagnostikos galimybes. (Lithuanian)
11 July 2022
0 references
Enerģētikas pārkārtošanas laikā ļoti svārstīgu un reģeneratīvu enerģijas avotu dēļ ilgtermiņa un uzticamas enerģijas uzglabāšanas sistēmas ir nepieciešamas vairāk nekā jebkad agrāk. Tomēr pastāvīgi darbināmu akumulatoru sistēmu izmantošana prasa lielāku diagnostisko piepūli, izmantojot augstāka līmeņa akumulatoru pārvaldības sistēmas katrai akumulatora sistēmas šūnai. Projektā tiek izstrādāta jauna, uz mākoņiem balstīta akumulatoru pārvaldības sistēma (BMS), kas var sniegt ļoti precīzu prognozi par uzlādes stāvokli un veselības stāvokli katrai atsevišķai akumulatora sistēmā izmantotai šūnai. Abi diagnostikas izmēri ir svarīgi, lai nodrošinātu augstas veiktspējas akumulatoru sistēmas tieši attiecīgajām prasībām un lai varētu uzraudzīt to funkcionalitāti darbības laikā. Izšķirošais jauninājums ir tas, ka BMS diagnostikas spējas ir jāapgūst neatkarīgi, izmantojot uzlabotu mācīšanās procesu. Tas ļautu nākotnē aprīkot jebkuru akumulatoru sistēmu ar pašmācības funkciju ar augstas kvalitātes diagnostikas iespējām. (Latvian)
11 July 2022
0 references
Във времена на енергиен преход, поради силно променливите и регенеративни енергийни източници, дългосрочните и надеждни системи за съхранение на енергия са по-необходими от всякога. Въпреки това, използването на акумулаторни системи, които се експлоатират постоянно, изисква повишено диагностично усилие с помощта на системи за управление на батериите от по-високо ниво, за всяка клетка на акумулаторната система. Проектът разработва нова, базирана на облак система за управление на батериите (BMS), която може да осигури много точна прогноза за състоянието на зареждане и здравословното състояние за всяка отделна клетка, използвана в акумулаторната система. И двата размера на диагностиката са важни, за да се осигурят високопроизводителни акумулаторни системи точно за съответните изисквания и за да може да се следи тяхната функционалност по време на работа. Решаващото нововъведение е, че диагностичната способност на УБС трябва да се научи независимо чрез усъвършенстван процес на учене. Това следва да позволи в бъдеще всяка система от батерии да бъде оборудвана с функция за самообучение с висококачествени диагностични способности. (Bulgarian)
11 July 2022
0 references
Az energetikai átállás idején a rendkívül ingadozó és regeneráló energiaforrások miatt minden eddiginél nagyobb szükség van a tartós és megbízható energiatároló rendszerekre. A tartósan működtetett akkumulátorrendszerek használata azonban nagyobb diagnosztikai erőfeszítést igényel a magasabb szintű akkumulátorkezelő rendszerek segítségével, az akkumulátorrendszer minden egyes cellája esetében. A projekt egy új, felhőalapú akkumulátorkezelő rendszert (BMS) fejleszt ki, amely nagyon pontos előrejelzést nyújt az akkumulátorrendszerben használt egyes cellák töltési állapotáról és egészségi állapotáról. Mindkét diagnosztikai méret fontos ahhoz, hogy a nagy teljesítményű akkumulátorrendszerek pontosan megfeleljenek az adott követelményeknek, és működésük során figyelemmel tudják kísérni működésüket. A döntő újítás az, hogy a BMS diagnosztikai képességét egy továbbfejlesztett tanulási folyamattal önállóan kell megtanulni. Ennek lehetővé kell tennie, hogy a jövőben minden akkumulátorrendszer kiváló minőségű diagnosztikai képességgel rendelkező öntanulási funkcióval rendelkezzen. (Hungarian)
11 July 2022
0 references
In aimsir an aistrithe fuinnimh, de bharr foinsí fuinnimh atá an-athraitheach agus athghiniúnach, tá gá níos mó ná riamh le córais stórála fuinnimh fhadtéarmacha iontaofa. Mar sin féin, éilíonn úsáid na gcóras ceallraí atá ag feidhmiú go buan iarracht dhiagnóiseach mhéadaithe le cabhair ó chórais bhainistíochta ceallraí ardleibhéil, do gach cill den chóras ceallraí. Forbraíonn an tionscadal córas bainistíochta ceallraí nua scamallbhunaithe (BMS), ar féidir leis tuar an-chruinn a sholáthar ar staid an mhuirir agus ar staid sláinte gach cille aonair a úsáidtear sa chóras ceallraí. Tá an dá mhéid diagnóiseacha tábhachtach chun córais ceallraí ardfheidhmíochta a sholáthar go beacht do na ceanglais faoi seach agus chun a bheith in ann faireachán a dhéanamh ar a bhfeidhmiúlacht le linn na hoibríochta. Is í an nuálaíocht chinntitheach go bhfoghlaimeofar cumas diagnóiseach BMS go neamhspleách trí phróiseas foghlama feabhsaithe. Ba cheart go mbeadh sé indéanta amach anseo feidhm féinfhoghlama a thabhairt d’aon chóras ceallraí a bhfuil cumais dhiagnóiseacha ardchaighdeáin aige. (Irish)
11 July 2022
0 references
I tider av energiomställning, på grund av kraftigt fluktuerande och regenerativa energikällor, är långvariga och tillförlitliga energilagringssystem mer nödvändiga än någonsin. Användningen av batterisystem som är permanent manövrerade kräver dock en ökad diagnostisk insats med hjälp av batterihanteringssystem på högre nivå, för varje cell i batterisystemet. Projektet utvecklar ett nytt, molnbaserat batterihanteringssystem (BMS), som kan ge en mycket exakt förutsägelse av laddningstillståndet och hälsotillståndet för varje enskild cell som används i batterisystemet. Båda diagnostiska storlekar är viktiga för att tillhandahålla högpresterande batterisystem exakt för respektive krav och för att kunna övervaka deras funktionalitet under drift. Den avgörande innovationen är att den diagnostiska förmågan hos BMS ska läras självständigt genom en förbättrad inlärningsprocess. Detta bör göra det möjligt att i framtiden utrusta alla batterisystem med en självinlärningsfunktion med diagnostisk kapacitet av hög kvalitet. (Swedish)
11 July 2022
0 references
Energiasüsteemi ümberkujundamise ajal on väga kõikuvate ja regeneratiivsete energiaallikate tõttu pikaajalised ja usaldusväärsed energiasalvestussüsteemid vajalikumad kui kunagi varem. Kuid püsivalt töötavate akusüsteemide kasutamine nõuab suuremat diagnostikat kõrgema taseme akuhaldussüsteemide abil iga akusüsteemi elemendi kohta. Projektiga töötatakse välja uus pilvepõhine akuhaldussüsteem (BMS), mis võib anda väga täpse prognoosi iga akusüsteemis kasutatava üksikelemendi laetuse ja tervisliku seisundi kohta. Mõlemad diagnostilised suurused on olulised selleks, et pakkuda suure jõudlusega akusüsteeme täpselt vastavatele nõuetele ja jälgida nende funktsionaalsust töötamise ajal. Otsustav uuendus on see, et biomeetrilise võrdlemise süsteemi diagnostilist võimekust tuleb õppida iseseisvalt täiustatud õppeprotsessi abil. See peaks tulevikus võimaldama varustada iga akusüsteemi iseõppiva funktsiooniga, millel on kvaliteetne diagnostikavõime. (Estonian)
11 July 2022
0 references
16 February 2024
0 references
Identifiers
DE_TEMPORARY_35469
0 references