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dc.contributor.author
Asensio, Eduardo Maximiliano
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dc.contributor.author
Magallán, Guillermo Andrés
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dc.contributor.author
Perez, Laura Virginia
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dc.contributor.author
de Angelo, Cristian Hernan
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dc.date.available
2023-08-31T16:54:34Z
dc.date.issued
2022-05
dc.identifier.citation
Asensio, Eduardo Maximiliano; Magallán, Guillermo Andrés; Perez, Laura Virginia; de Angelo, Cristian Hernan; Short-term power demand prediction for energy management of an electric vehicle based on batteries and ultracapacitors; Pergamon-Elsevier Science Ltd; Energy; 247; 1234; 5-2022; 1-12
dc.identifier.issn
0360-5442
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/210067
dc.description.abstract
Model predictive control applied to energy management of hybrid energy storage system (HESS) in electric vehicles (EV) requires a proper knowledge of the power demanded by the traction system. As a key point of this work, two strategies to predict the power demand profile based on an autoregressive (AR) model and a Kalman Filter scheme are proposed. It is shown that using a Kalman filter with an AR model to predict the power demand, an error of 0.2% is achieved for the first prediction compared to 1.4% obtained for the case in which the power demand is considered constant on a standard drive cycle. These strategies are used to implement a nonlinear model predictive control (NMPC) strategy for the power split of a HESS based on batteries and Ultracapacitor (UC) in an EV. To preserve the health of the battery, a cost function is proposed to minimize large and highly variant battery currents. Regarding the cost of battery degradation, it is shown that the proposed strategies obtain results comparable to the ideal case in which the required power is fully known.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Pergamon-Elsevier Science Ltd
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
BATTERY
dc.subject
ELECTRIC VEHICLES
dc.subject
ENERGY MANAGEMENT
dc.subject
MODEL PREDICTIVE CONTROL
dc.subject
POWER DEMAND PREDICTION
dc.subject
ULTRACAPACITOR
dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
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dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
Short-term power demand prediction for energy management of an electric vehicle based on batteries and ultracapacitors
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2023-07-06T11:09:43Z
dc.journal.volume
247
dc.journal.number
1234
dc.journal.pagination
1-12
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.description.fil
Fil: Asensio, Eduardo Maximiliano. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas Fisicoquímicas y Naturales. Instituto de Investigaciones en Tecnologías Energéticas y Materiales Avanzados. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones en Tecnologías Energéticas y Materiales Avanzados; Argentina
dc.description.fil
Fil: Magallán, Guillermo Andrés. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas Fisicoquímicas y Naturales. Instituto de Investigaciones en Tecnologías Energéticas y Materiales Avanzados. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones en Tecnologías Energéticas y Materiales Avanzados; Argentina
dc.description.fil
Fil: Perez, Laura Virginia. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas Fisicoquímicas y Naturales. Instituto de Investigaciones en Tecnologías Energéticas y Materiales Avanzados. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones en Tecnologías Energéticas y Materiales Avanzados; Argentina
dc.description.fil
Fil: de Angelo, Cristian Hernan. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas Fisicoquímicas y Naturales. Instituto de Investigaciones en Tecnologías Energéticas y Materiales Avanzados. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones en Tecnologías Energéticas y Materiales Avanzados; Argentina
dc.journal.title
Energy
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0360544222003334
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2022.123430
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