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國立陽明交通大學 材料科學與工程學系所 鄒年棣所指導 許家維的 基於深度學習進行電池性質預測 （2021），提出E moving 充電 異常關鍵因素是什麼，來自於鋰離子電池、老化因子、剩餘壽命、深度學習、特徵篩選、時序資料處理。

而第二篇論文明新科技大學 電機工程系碩士班 李聰穎所指導 劉翰學的 智慧選擇式電動車充電管理系統 （2018），提出因為有 電動車、充電管理、智慧選擇的重點而找出了 E moving 充電 異常的解答。

最後網站宏佳騰宣布下周三發表首電動機車Gogoro新車明先曝光則補充：今夏電動機車市場熱鬧異常，先前一直「擠牙膏」釋出新車資訊的宏佳騰， ... 市場的中華汽車eMOVING，上月也推出首款白牌等級eMOVING iE125，仍採充電 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了E moving 充電 異常，大家也想知道這些：

基於深度學習進行電池性質預測

為了解決E moving 充電 異常的問題，作者許家維 這樣論述：

鋰離子電池作為常見的儲能設備，廣泛應用於終端設備上且藉由電池管理系統進行監控確保電池老化程度仍可應付工作所需。然而電池在使用初期並無明顯老化特性的反應，因此對於使用過的電池無法很好評估預期壽命以至於材料的浪費或設備的異常(Early failure)。本研究利用時序資料連續性進行資料擴增更同時對神經網路潛空間進行正則化，並透過包含篩選器與預測器的神經網路架構在僅有少量循環的量測數據下，預測電池產品壽命、剩餘使用壽命、充電所需時間、放電時的電壓電量變化曲線等。其中，僅測量一個充放電完整循環的數據，就能提供僅有57週期方均根誤差的產品壽命預測。本研究亦同時引入注意力機制於此框架中達成僅使用若干個

循環的測量資料便可預測整個電池的產品週期放電電量、放電功耗等特性。

智慧選擇式電動車充電管理系統

為了解決E moving 充電 異常的問題，作者劉翰學 這樣論述：

全球暖化導致氣候異常，引發許多對生態及人類的不良影響。為了降低化石燃料的使用量，有很多國家已開始投入綠能技術的發展。使用電動車取代內燃機引擎車輛，以減少溫室氣體的排放量，是目前最重要的議題之一，如何建設有效的充電系統則是發展電動車的首要事項。 此論文提出一套智慧選擇式電動車充電管理系統，進行充電作業前，充電系統會根據負載、電動車殘電量及優先權設定等條件，選定一台優先權較高的電動車進行充電作業，而為了避免頻繁的開關切換，此系統設計十分鐘為一次完整的充電循環時間，十分鐘過後，充電系統將會重新選擇優先權較高的電動車進行充電，直到所有電動車都充滿電。在研究中，透過案例分析，驗證智慧選擇

式電動車充電管理系統的可行性，研究成果可以作為爾後電動車充電系統發展的參考。

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