HỆ THỐNG THÔNG TIN QUỐC GIA VỀ KHOA HỌC, CÔNG NGHỆ VÀ ĐỔI MỚI SÁNG TẠO
Lọc theo danh mục
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
45,730,737
- Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam
50
2020304 - Hệ thống giám sát tự động
BB
Tan Thong Ngo, Quoc Thai Pham, Van Hoa Duong, Trong Tu Nong, Van Ngan Du, Duc Hoang Nguyen
Phát triển nền tảng thu thập và giám sát dữ liệu pin lithium-ion dựa trên IoT thời gian thực cho hệ thống quản lý năng lượng của xe điện
Development of a Real-Time IoT-Based Lithium-Ion Battery Data Acquisition and Monitoring Platform for Energy Management System of Electric Vehicles
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng
2026
3
1-6
1959-1531
Nghiên cứu này trình bày một nền tảng thu thập và giám sát dữ liệu pin lithium-ion dựa trên Internet Vạn Vật (IoT) theo thời gian thực, được thiết kế cho hệ thống quản lý năng lượng của xe điện (EV). Mục tiêu chính là phát triển một hệ thống có khả năng liên tục thu thập các thông số pin thiết yếu như điện áp, dòng điện, công suất và thời gian. Hệ thống này tự động truyền dữ liệu theo thời gian thực để lưu trữ trên nền tảng Google Drive dưới định dạng Excel. Bằng cách tích hợp công nghệ IoT, giải pháp này giảm thiểu sự can thiệp thủ công, đồng thời đảm bảo tính liên tục, độ tin cậy và khả năng truy cập dữ liệu từ xa. Các dữ liệu thu thập được không chỉ hỗ trợ giám sát tình trạng pin theo thời gian thực mà còn tạo cơ sở dữ liệu quý giá cho việc nghiên cứu và phát triển Hệ thống Quản lý Pin (BMS). Hơn nữa, tập dữ liệu này có thể được khai thác cho các ứng dụng nâng cao như dự đoán Tình trạng Sức khỏe (SoH), ước tính Tuổi thọ Hữu ích Còn lại (RUL) và tối ưu hóa các chiến lược vận hành, bảo trì. Kết quả thực nghiệm đã chứng minh rằng giải pháp IoT được đề xuất là hiệu quả, đáng tin cậy và rất phù hợp cho việc giám sát và quản lý pin EV một cách thông minh và bền vững
This paper presents an IoT-based system for measuring, monitoring, and storing electric vehicle (EV) battery data. The proposed system continuously acquires essential battery parameters, including voltage, current, power, and time, and transmits real-time data for automatic storage in Excel format on the Google Drive platform. By integrating IoT technology, the system reduces manual intervention while ensuring data continuity, reliability, and remote accessibility. The collected dataset enables real-time battery condition monitoring and serves as a valuable foundation for Battery Management System (BMS) research and development. Moreover, the data can be exploited for advanced applications such as State of Health (SoH) prediction, Remaining Useful Life (RUL) estimation, and optimization of operation and maintenance strategies. Experimental results confirm that the proposed IoT-based solution is effective, reliable, and highly suitable for intelligent and sustainable EV battery monitoring and management
TTKHCNQG, CVv 465
Xem toàn văn