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Collective learning of lithium-ion aging model parameters for battery health-conscious demand response in datacenters

机译：锂离子老化模型参数的集体学习在数据中心电池有效的需求响应

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A. Mamun; A. Sivasubramaniam; H.K. Fathy;
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年度 2018
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1. Collective learning of lithium-ion aging model parameters for battery health-conscious demand response in datacenters [J] . Mamun A., Sivasubramaniam A., Fathy H. K. Energy . 2018,第JULa1期

机译：数据中心电池健康需求响应的锂离子老化模型参数的集体学习
2. A Stochastic Optimal Control Approach for Exploring Tradeoffs between Cost Savings and Battery Aging in Datacenter Demand Response [J] . Abdullah-al Mamun, Iyswarya Narayanan, Di Wang, Control Systems Technology, IEEE Transactions on . 2018,第1期

机译：探索数据中心需求响应中成本节省与电池老化之间的折衷的随机最优控制方法
3. Parameter sensitivity analysis of electrochemical model-based battery management systems for lithium-ion batteries [J] . Li Weihan, Cao Decheng, Joest Dominik, Applied Energy . 2020,第Jul1期

机译：用于锂离子电池电化学模型电池管理系统的参数灵敏度分析
4. Battery health-conscious online power management for stochastic datacenter demand response [C] . Abdullah-al Mamun, Iyswarya Narayanan, Di Wang, American Control Conference . 2016

机译：注重电池健康的在线电源管理，用于随机数据中心需求响应
5. Modeling and Control of a Modular Battery Management System for Lithium-Ion Battery Packs [D] . Zhang, Fan. 2017

机译：锂离子电池组模块化电池管理系统的建模和控制
6. A simplified fractional order impedance model and parameter identification method for lithium-ion batteries [O] . Qingxia Yang, Jun Xu, Binggang Cao, -1

机译：锂离子电池的简化分数阶阻抗模型和参数辨识方法
7. High-Accuracy Parameter Identification Method for Equivalent-Circuit Models of Lithium-Ion Batteries Based on the Stochastic Theory Response Reconstruction [O] . Fazheng Wen, Bin Duan, Chenghui Zhang, 2019

机译：基于随机理论反应重建的锂离子电池等效电路模型的高精度参数识别方法

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