Cl-Net: arquitectura híbrida basada en ConvLSTM para la predicción del estado de salud y consumo de energía de las baterías
Autores: Khan, Noman; Haq, Ijaz Ul; Ullah, Fath U Min; Khan, Samee Ullah; Lee, Mi Young
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Cl-Net: arquitectura híbrida basada en ConvLSTM para la predicción del estado de salud y consumo de energía de las baterías
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Tecnologías tradicionales de generación de energía
Combustibles fósiles
Fuentes de energía renovable
Sistemas de almacenamiento de energía de baterías
Predicción de SOH
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
Las tecnologías tradicionales de generación de energía dependen de combustibles fósiles, que contribuyen a problemas ambientales a nivel mundial como el calentamiento global y el cambio climático.
Descripción
Las tecnologías tradicionales de generación de energía dependen de combustibles fósiles, que contribuyen a problemas ambientales a nivel mundial como el calentamiento global y el cambio climático.