State of the art in electric batteries’ state-of-health (SoH) estimation with machine learning: a review (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: CARMO, JOÃO PAULO PEREIRA DO - EESC ; AMORIM, MÁRCIO LUÍS MUNHOZ - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.3390/en18030746
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; BATERIAS ELÉTRICAS; APRENDIZAGEM PROFUNDA; INTERNET DAS COISAS; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Basel, Switzerland
- Date published: 2025
- Source:
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
SYLVESTRIN, Giovane Ronei et al. State of the art in electric batteries’ state-of-health (SoH) estimation with machine learning: a review. Energies, v. 18, n. 3, p. 1-77, 2025Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.3390/en18030746. Acesso em: 09 fev. 2026. -
APA
Sylvestrin, G. R., Maciel, J. N., Amorim, M. L. M., Carmo, J. P. P. do, Afonso, J. A., Lopes, S. F., & Ando Junior, O. H. (2025). State of the art in electric batteries’ state-of-health (SoH) estimation with machine learning: a review. Energies, 18( 3), 1-77. doi:10.3390/en18030746 -
NLM
Sylvestrin GR, Maciel JN, Amorim MLM, Carmo JPP do, Afonso JA, Lopes SF, Ando Junior OH. State of the art in electric batteries’ state-of-health (SoH) estimation with machine learning: a review [Internet]. Energies. 2025 ; 18( 3): 1-77.[citado 2026 fev. 09 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/en18030746 -
Vancouver
Sylvestrin GR, Maciel JN, Amorim MLM, Carmo JPP do, Afonso JA, Lopes SF, Ando Junior OH. State of the art in electric batteries’ state-of-health (SoH) estimation with machine learning: a review [Internet]. Energies. 2025 ; 18( 3): 1-77.[citado 2026 fev. 09 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/en18030746 - Open-source data logger system for real-time monitoring and fault detection in bench testing
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Informações sobre o DOI: 10.3390/en18030746 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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energies-18-00746-v2_(1).... | Direct link |
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