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저자정보
Thi Nhan Nguyen (Jeonbuk National University) Van Cong Le (Jeonbuk National University) Byung Ryeon Kim (Jeonbuk National University) Chan Woo Park (Jeonbuk National University)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2022년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,006 - 1,009 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

A study on artificial intelligence applied modeling for battery cooling system operation optimization
Thi Nhan Nguyen ,  Van Cong Le ,  Byung Ryeon Kim 외 2명 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2022.06 학술대회자료
A study on artificial intelligence applied modeling of heat transfer characteristics of evaporators and condensers for absorption/adsorption chillers
Thi Nhan Nguyen ,  Van Cong Le ,  Byung Ryeon Kim 외 2명 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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Lithium batteries are playing an important role in emissions reduction and reduce the demand on the fossil fuel. However, due to its high sensitivity to temperature, lithium-ion battery thermal management is a challenging issue for the energy storage industry, especially for the electric vehicle industry. Therefore, many studies are released to analyze battery cooling performance to remain battery at safety temperature and reduce the cost. In this study, water cooling method is used for cooling battery temperature at 30oC and effort to reduce pump power consumption. Artificial neural network is used to predict battery temperature. The result shows that model can be used to predict battery temperature with high accuracy of prediction and low error of MSE as 0.993, 0.00016, respectively. This model as a premise for the development of the AI model to optimize the cooling system with lower cost.
#Electric vehicle #Battery thermal management system #Artificial Neural Network

목차

Abstract
1. Introduction
2. Experimental setup
3. ANN Technology
4. Results
4. Conclusion
References

참고문헌 (0)

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