Ключевые слова

2411-3336

2541-9404

Записки Горного института

Journal of Mining Institute

Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины ΙΙ

Empress Catherine II Saint Petersburg Mining University

OMOYZR

pmi-16713

https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/16713

Геотехнология и инженерная геология

Geotechnical Engineering and Engineering Geology

The model of wireless charging infrastructure for electric transport of open-pit mining enterprises

Модель инфраструктуры беспроводного заряда для электротранспорта предприятий открытой добычи полезных ископаемых

Semykina

Irina Yu.

Семыкина

И. Ю.

Semykina

Irina Yu.

arinasemykina@gmail.com

0000-0001-6874-1735

Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф.Горбачева (Кемерово, Россия) T.F.Gorbachev Kuzbass State Technical University (Kemerovo, Russia)

Zavyalov

Valery M.

Завьялов

В. М.

Zavyalov

Valery M.

VMZavyalov@sevsu.ru

0000-0001-8485-9864

Nechiporenko

Yaroslava A.

Нечипоренко

Я. А.

Nechiporenko

Yaroslava A.

ja.ne4iporenko2017@yandex.ru

0009-0001-4686-4184

Taran

Elena N.

Таран

Е. Н.

Taran

Elena N.

taranelena23@yandex.ru

0009-0005-9656-9457

Севастопольская станция юных техников (Севастополь, Россия) Sevastopol Station of Young Technicians (Sevastopol, Russia)

13 10 2025

2025

275 56 69 06 04 2025 02 09 2025 31 10 2025

2025

И. Ю. Семыкина, В. М. Завьялов, Я. А. Нечипоренко, Е. Н. Таран

Irina Yu. Semykina, Valery M. Zavyalov, Yaroslava A. Nechiporenko, Elena N. Taran

Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0)

https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/16713

Рассмотрены перспективы внедрения на предприятиях открытой добычи полезных ископаемых аккумуляторных карьерных самосвалов. Основное внимание уделяется проблеме зарядной инфраструктуры для реализации концепции безлюдного производства. Предлагается использовать станции беспроводного заряда для совмещения заряда аккумуляторных батарей с отдельными технологическими операциями, что позволяет снизить их емкость и увеличивает коэффициент использования электротранспорта. Для определения эффективных решений зарядной инфраструктуры требуется провести оценку взаимодействия самосвала и зарядных станций. Цель исследования – разработка модели, отражающей потоки мощности между зарядной инфраструктурой и аккумуляторной батареей самосвала при реализации технологического процесса. Модель учитывает параметры технологического цикла, параметры самосвала с вариантами силовой схемы, обеспечивающими рекуперацию при торможении, а также параметры зарядной инфраструктуры в трех вариантах: одна зарядная станция стационарного типа за пределами технологических трасс (вариант А), рассчитанная на одновременный заряд нескольких карьерных самосвалов; зарядные станции стационарного типа для одного самосвала, размещаемые на пунктах погрузки (вариант Б); станция динамического заряда в процессе движения (вариант В). Предложена методика определения мощности единичной станции беспроводного заряда, а также взаимосвязанная с ней методика определения емкости аккумуляторных батарей. При определении емкости учитываются параметры цикла заряда-разряда и кратность зарядного тока. Реализация описанной модели выполнена на базе MATLAB Simulink с использованием m-файлов для обработки спутниковых данных параметров трассы, полученных от геоинформационных систем, а также элементов библиотек Stateflow и Simscape Electrical. Возможности модели продемонстрированы на примере Лебединского горно-обогатительного комбината, в качестве аккумуляторных самосвалов выбран БелАЗ-7558Е. В рассмотренном примере суммарная мощность беспроводной зарядной инфраструктуры для вариантов А, Б и В составила 10,6; 6,3 и 13,5 МВт, при этом вариант Б обеспечивает наибольшее значение среднего уровня заряда аккумуляторных батарей 0,65 отн.ед. при наименьшем удельном потреблении электроэнергии на самосвал 2,4 МВт·ч. Результаты моделирования позволяют определять различные эксплуатационные характеристики системы, оценивать соответствие элементов системы по мощности, сравнивать варианты реализации инфраструктуры беспроводного заряда и принимать обоснованные проектные решения.

The prospects for implementing battery-powered dump trucks at open-pit mining enterprises are considered. Main attention is on the problem of charging infrastructure for adopting the unmanned production concept. The suggestion is to use wireless charging stations to join charging with particular technological operations, thereby reducing battery capacity and increasing the utilization rate of electric vehicles. To determine effective charging infrastructure solutions, it is necessary to evaluate the interaction between the dump truck and charging stations. The research aims to develop a model reflecting the power flows between the charging infrastructure and the dump truck battery while an operational process is being executed. The model takes into account the work cycle parameters, dump truck parameters with powertrain options providing energy recovery at braking, and charging infrastructure parameters in three options: one stationary charging station located outside the operating routes designed for the simultaneous charging of several dump trucks (option A); stationary charging stations for one dump truck located at loading points (option B); and a dynamic charging station that charges in motion (option C). The method for determining the power of a single wireless charging station is proposed, along with a related method for determining battery capacity. When establishing capacity, the parameters of the charge-discharge cycle and the charging current ratio are considered. The described model is implemented in MATLAB Simulink using m-files for processing satellite data of route parameters from geographic information systems, as well as elements of the Stateflow and Simscape Electrical libraries. The capabilities of the model were demonstrated on the example of the Lebedinsky GOK, with the BelAZ-7558E selected as a battery-powered dump truck. In the example considered, the total capacity of the wireless charging infrastructure for options A, B, and C was 10.6; 6.3, and 13.5 MW, with option B providing the highest value of the battery average state of charge of 0.65 p.u., with the lowest specific power demand per dump truck of 2.4 MW·h. The simulation results allow us to determine various operating factors of the system, evaluate the power compliance of system elements, compare wireless charging infrastructure options, and make informed design decisions.

Ключевые слова карьерный самосвал аккумуляторный электротранспорт станция беспроводного заряда зарядная инфраструктура технологический цикл потоки мощности компьютерная модель

Keywords dump truck battery-powered electric vehicles wireless charging station charging infrastructure work cycle power flow computer model

Исследование выполнено при финансовой поддержке Государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (№ 075-03-2024-082-2).

The research was supported by the State assignment of Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation (N 075-03-2024-082-2).

Nobahar P., Chaoshui Xu, Dowd P., Shirani Faradonbeh R. Exploring digital twin systems in mining operations: A review // Green and Smart Mining Engineering. 2024. Vol. 1. Iss. 4. P. 474-492. DOI: 10.1016/j.gsme.2024.09.003

Nobahar P., Chaoshui Xu, Dowd P., Shirani Faradonbeh R. Exploring digital twin systems in mining operations: A review. Green and Smart Mining Engineering. 2024. Vol. 1. Iss. 4, p. 474-492. DOI: 10.1016/j.gsme.2024.09.003

Jian-guo Li, Kai Zhan. Intelligent Mining Technology for an Underground Metal Mine Based on Unmanned Equipment // Engineering. 2018. Vol. 4. Iss. 3. P. 381-391. DOI: 10.1016/j.eng.2018.05.013

Jian-guo Li, Kai Zhan. Intelligent Mining Technology for an Underground Metal Mine Based on Unmanned Equipment. Engineering. 2018. Vol. 4. Iss. 3, p. 381-391. DOI: 10.1016/j.eng.2018.05.013

Zhengguo Hu, Shibin Lin, Xiuhua Long et al. Excavation trajectory planning for unmanned mining electric shovel using B-spline curves and point-by-point incremental strategy under uncertainty // Automation in Construction. 2025. Vol. 174. № 106135. DOI: 10.1016/j.autcon.2025.106135

Zhengguo Hu, Shibin Lin, Xiuhua Long et al. Excavation trajectory planning for unmanned mining electric shovel using B-spline curves and point-by-point incremental strategy under uncertainty. Automation in Construction. 2025. Vol. 174. N 106135. DOI: 10.1016/j.autcon.2025.106135

Dongyang Huo, Jinshi Chen, Tongyang Wang. Chaos-based support vector regression for load power forecasting of excavators // Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 246. № 123169. DOI: 10.1016/j.eswa.2024.123169

Dongyang Huo, Jinshi Chen, Tongyang Wang. Chaos-based support vector regression for load power forecasting of excavators. Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 246. N 123169. DOI: 10.1016/j.eswa.2024.123169

Yukun Yang, Wei Zhou, Jiskani I.M., Zhiming Wang. Extracting unstructured roads for smart Open-Pit mines based on computer vision: Implications for intelligent mining // Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 249. Part C. № 123628. DOI: 10.1016/j.eswa.2024.123628

Yukun Yang, Wei Zhou, Jiskani I.M., Zhiming Wang. Extracting unstructured roads for smart Open-Pit mines based on computer vision: Implications for intelligent mining. Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 249. Part C. N 123628. DOI: 10.1016/j.eswa.2024.123628

Lalezar M., Izadi I., Hoseinie S.H., Mohamadrezaie H. A Model Predictive Control Algorithm for Autonomous Mining Dump Trucks // IFAC-PapersOnLine. 2024. Vol. 58. Iss. 22. P. 60-65. DOI: 10.1016/j.ifacol.2024.09.291

Lalezar M., Izadi I., Hoseinie S.H., Mohamadrezaie H. A Model Predictive Control Algorithm for Autonomous Mining Dump Trucks. IFAC-PapersOnLine. 2024. Vol. 58. Iss. 22, p. 60-65. DOI: 10.1016/j.ifacol.2024.09.291

Siyu Teng, Luxi Li, Yuchen Li et al. FusionPlanner: A multi-task motion planner for mining trucks via multi-sensor fusion // Mechanical Systems and Signal Processing. 2024. Vol. 208. № 111051. DOI: 10.1016/j.ymssp.2023.111051

Siyu Teng, Luxi Li, Yuchen Li et al. FusionPlanner: A multi-task motion planner for mining trucks via multi-sensor fusion. Mechanical Systems and Signal Processing. 2024. Vol. 208. N 111051. DOI: 10.1016/j.ymssp.2023.111051

Воронов Ю.Е., Воронов А.Ю., Дубинкин Д.М., Максимова О.С. Диспетчеризация в карьерных экскаваторно-автомобильных комплексах с беспилотным транспортом // Уголь. 2023. № 9 (1171). С. 75-83. DOI: 10.18796/0041-5790-2023-9-75-83

Voronov Yu.E., Voronov A.Yu., Dubinkin D.M., Maksimova O.S. Dispatching in truck-shovel systems with unmanned transport at open-pit mines. Ugol. 2023. N 9 (1171), p. 75-83 (in Russian). DOI: 10.18796/0041-5790-2023-9-75-83

Li Zhang, Wenxuan Shan, Bin Zhou, Bin Yu. A dynamic dispatching problem for autonomous mine trucks in open-pit mines considering endogenous congestion // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2023. Vol. 150. № 104080. DOI: 10.1016/j.trc.2023.104080

Li Zhang, Wenxuan Shan, Bin Zhou, Bin Yu. A dynamic dispatching problem for autonomous mine trucks in open-pit mines considering endogenous congestion. Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2023. Vol. 150. N 104080. DOI: 10.1016/j.trc.2023.104080

Yamini E., Zarnoush M., Jalilvand M. et al. Integration of emerging technologies in next-generation electric vehicles: Evolution, advancements, and regulatory prospects // Results in Engineering. 2025. Vol. 25. № 104082. DOI: 10.1016/j.rineng.2025.104082

Yamini E., Zarnoush M., Jalilvand M. et al. Integration of emerging technologies in next-generation electric vehicles: Evolution, advancements, and regulatory prospects. Results in Engineering. 2025. Vol. 25. N 104082. DOI: 10.1016/j.rineng.2025.104082

Verma S., Sharma A., Tran B., Alahakoon D. A systematic review of digital twins for electric vehicles // Journal of Traffic and Transportation Engineering. 2024. Vol. 11. Iss. 5. P. 815-834. DOI: 10.1016/j.jtte.2024.04.004

Verma S., Sharma A., Tran B., Alahakoon D. A systematic review of digital twins for electric vehicles. Journal of Traffic and Transportation Engineering. 2024. Vol. 11. Iss. 5, p. 815-834. DOI: 10.1016/j.jtte.2024.04.004

Balboa-Espinoza V., Segura-Salazar J., Hunt C. et al. Comparative life cycle assessment of battery-electric and diesel underground mining trucks // Journal of Cleaner Production. 2023. Vol. 425. № 139056. DOI: 10.1016/j.jclepro.2023.139056

Balboa-Espinoza V., Segura-Salazar J., Hunt C. et al. Comparative life cycle assessment of battery-electric and diesel underground mining trucks. Journal of Cleaner Production. 2023. Vol. 425. N 139056. DOI: 10.1016/j.jclepro.2023.139056

Qingsong Tang, Manjiang Hu, Yougang Bian et al. Optimal energy efficiency control framework for distributed drive mining truck power system with hybrid energy storage: A vehicle-cloud integration approach // Applied Energy. 2024. Vol. 374. № 123989. DOI: 10.1016/j.apenergy.2024.123989

Qingsong Tang, Manjiang Hu, Yougang Bian et al. Optimal energy efficiency control framework for distributed drive mining truck power system with hybrid energy storage: A vehicle-cloud integration approach. Applied Energy. 2024. Vol. 374. N 123989. DOI: 10.1016/j.apenergy.2024.123989

Замятин И.Д. Анализ перспектив развития конструкции карьерных самосвалов // Вопросы устойчивого развития общества. 2021. № 6. С. 641-651.

Zamyatin I.D. Analysis of the development prospects of the design of the mining dump. Voprosy ustoichivogo razvitiya obshchestva. 2021. N 6, p. 641-651 (in Russian).

Черепанов В.А., Журавлев А.Г., Глебов И.А., Чендырев М.А. Обзор транспорта с электропитанием в фокусе развития горнодобывающих предприятий // Проблемы недропользования. 2019. № 1 (20). С. 33-49. DOI: 10.25635/2313-1586.2019.01.033

Cherepanov V.A., Zhuravlev A.G., Glebov I.A., Chendyrev M.A. Overview of transport with rower supply in focus of mining industry development. Problems of Subsoil Use. 2019. N 1 (20), p. 33-49 (in Russian). DOI: 10.25635/2313-1586.2019.01.033

Hunt J.D., Nascimento A., Wenxuan Tong et al. Perpetual motion electric truck, transporting cargo with zero fuel costs // Journal of Energy Storage. 2023. Vol. 72. Part D. № 108671. DOI: 10.1016/j.est.2023.108671

Hunt J.D., Nascimento A., Wenxuan Tong et al. Perpetual motion electric truck, transporting cargo with zero fuel costs. Journal of Energy Storage. 2023. Vol. 72. Part D. N 108671. DOI: 10.1016/j.est.2023.108671

Хазин М.Л. Электрифицированный автотранспорт для подземных и открытых горных работ // Известия Уральского государственного горного университета. 2019. Вып. 1 (53). С. 128-135. DOI: 10.21440/2307-2091-2019-1-128-135

Khazin M.L. Electric trucks for underground and open pit mining. News of the Ural State Mining University. 2019. Iss. 1 (53), p. 128-135 (in Russian). DOI: 10.21440/2307-2091-2019-1-128-135

Дубинкин Д.М., Карташов А.Б., Арутюнян Г.А. и др. Современное состояние техники и технологий в области карьерных самосвалов с накопителями энергии // Горное оборудование и электромеханика. 2020. № 6 (152). С. 31-42. DOI: 10.26730/1816-4528-2020-6-31-42

Dubinkin D.M., Kartashov A.B., Arutyunyan G.A. et al. Current state of the art and technologies in the field of quarry dump trucks with energy storage devices. Mining Equipment and Electromechanics. 2020. N 6 (152), p. 31-42 (in Russian). DOI: 10.26730/1816-4528-2020-6-31-42

Грачев А.И. Абсолютно «зеленый» БЕЛАЗ-7558Е // Горная промышленность. 2022. № 2. С. 30-32.

Grachev A.I. Absolutely “green” BELAZ-7558E. Gornaya promyshlennost. 2022. N 2, p. 30-32 (in Russian).

Нгуен Т.Х., Васильев Б.Ю. Анализ автономных роботизированных машин горного производства с автономными системами электродвижения // Горное оборудование и электромеханика. 2022. № 5 (163). С. 59-69. DOI: 10.26730/1816-4528-2022-5-59-69

Nguyen T.H., Vasiliev B.Yu. Analysis of autonomous robotic mining machines with autonomous electric propulsion systems. Mining Equipment and Electromechanics. 2022. N 5 (163), p. 59-69 (in Russian). DOI: 10.26730/1816-4528-2022-5-59-69

Sudev V., Sindhu M.R. State-of-the-art and future trends in electric vehicle charging infrastructure: A review // Engineering Science and Technology, an International Journal. 2025. Vol. 62. № 101946. DOI: 10.1016/j.jestch.2025.101946

Sudev V., Sindhu M.R. State-of-the-art and future trends in electric vehicle charging infrastructure: A review. Engineering Science and Technology, an International Journal. 2025. Vol. 62. N 101946. DOI: 10.1016/j.jestch.2025.101946

Revankar S.R., Kalkhambkar V.N. Grid integration of battery swapping station: A review // Journal of Energy Storage. 2021. Vol. 41. № 102937. DOI: 10.1016/j.est.2021.102937

Revankar S.R., Kalkhambkar V.N. Grid integration of battery swapping station: A review. Journal of Energy Storage. 2021. Vol. 41. N 102937. DOI: 10.1016/j.est.2021.102937

Weipeng Zhan, Zhenpo Wang, Lei Zhang et al. A review of siting, sizing, optimal scheduling, and cost-benefit analysis for battery swapping stations // Energy. 2022. Vol. 258. № 124723. DOI: 10.1016/j.energy.2022.124723

Weipeng Zhan, Zhenpo Wang, Lei Zhang et al. A review of siting, sizing, optimal scheduling, and cost-benefit analysis for battery swapping stations. Energy. 2022. Vol. 258. N 124723. DOI: 10.1016/j.energy.2022.124723

Mahaadevan V.C., Narayanamoorthi R., Logeshwer S.P.P. et al. Integrated design and YOLO based control framework for autonomous EV charging robot platforms // Results in Engineering. 2025. Vol. 26. № 105438. DOI: 10.1016/j.rineng.2025.105438

Mahaadevan V.C., Narayanamoorthi R., Logeshwer S.P.P. et al. Integrated design and YOLO based control framework for autonomous EV charging robot platforms. Results in Engineering. 2025. Vol. 26. № 105438. DOI: 10.1016/j.rineng.2025.105438

Santos G.R., Romeral P.A., Zancul E. et al. Exploring electric vehicle robot charging stations: A simulation-based approach for charging capacity improvement // Research in Transportation Business & Management. 2025. Vol. 60. № 101383. DOI: 10.1016/j.rtbm.2025.101383

Santos G.R., Romeral P.A., Zancul E. et al. Exploring electric vehicle robot charging stations: A simulation-based approach for charging capacity improvement. Research in Transportation Business & Management. 2025. Vol. 60. N 101383. DOI: 10.1016/j.rtbm.2025.101383

Hao Chen, Zhongnan Qian, Ruoqi Zhang et al. Modular Four-Channel 50 kW WPT System With Decoupled Coil Design for Fast EV Charging // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 136083-136093. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3116696

Hao Chen, Zhongnan Qian, Ruoqi Zhang et al. Modular Four-Channel 50 kW WPT System With Decoupled Coil Design for Fast EV Charging. IEEE Access. 2021. Vol. 9, p. 136083-136093. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3116696

Завьялов В.М., Семыкина И.Ю., Дубков Е.А., Велиляев А.С. Система беспроводного заряда аккумуляторов для рудничного электровоза // Записки Горного института. 2023. Т. 261. С. 428-442.

Zavyalov V.M., Semykina I.Yu., Dubkov E.A., Velilyaev A.S. The wireless charging system for mining electric locomotives. Journal of Mining Institute. 2023. Vol. 261, p. 428-442.

Rogge M., Wollny S., Sauer D.U. Fast Charging Battery Buses for the Electrification of Urban Public Transport – A Feasibility Study Focusing on Charging Infrastructure and Energy Storage Requirements // Energies. 2015. Vol. 8. Iss. 5. P. 4587-4606. DOI: 10.3390/en8054587

Rogge M., Wollny S., Sauer D.U. Fast Charging Battery Buses for the Electrification of Urban Public Transport – A Feasibility Study Focusing on Charging Infrastructure and Energy Storage Requirements. Energies. 2015. Vol. 8. Iss. 5, p. 4587-4606. DOI: 10.3390/en8054587

Rothgang S., Rogge M., Becker J., Sauer D.U. Battery Design for Successful Electrification in Public Transport // Energies. 2015. Vol. 8. Iss. 7. P. 6715-6737. DOI: 10.3390/en8076715

Rothgang S., Rogge M., Becker J., Sauer D.U. Battery Design for Successful Electrification in Public Transport. Energies. 2015. Vol. 8. Iss. 7, p. 6715-6737. DOI: 10.3390/en8076715

Basso R., Kulcsár B., Egardt B. et al. Energy consumption estimation integrated into the Electric Vehicle Routing Problem // Transportation Research Part D: Transport and Environment. 2019. Vol. 69. P. 141-167. DOI: 10.1016/j.trd.2019.01.006

Basso R., Kulcsár B., Egardt B. et al. Energy consumption estimation integrated into the Electric Vehicle Routing Problem. Transportation Research Part D: Transport and Environment. 2019. Vol. 69, p. 141-167. DOI: 10.1016/j.trd.2019.01.006

Yang Xing, Chen Lv, Dongpu Cao, Chao Lu. Energy oriented driving behavior analysis and personalized prediction of vehicle states with joint time series modeling // Applied Energy. 2020. Vol. 261. № 114471. DOI: 10.1016/j.apenergy.2019.114471

Yang Xing, Chen Lv, Dongpu Cao, Chao Lu. Energy oriented driving behavior analysis and personalized prediction of vehicle states with joint time series modeling. Applied Energy. 2020. Vol. 261. N 114471. DOI: 10.1016/j.apenergy.2019.114471

Jia-Hao Syu, Lin J.C.-W., Yu P.S. Multi-head learning models for power consumption prediction of unmanned ground vehicles // Information Fusion. 2025. Vol. 118. № 102895. DOI: 10.1016/j.inffus.2024.102895

Jia-Hao Syu, Lin J.C.-W., Yu P.S. Multi-head learning models for power consumption prediction of unmanned ground vehicles. Information Fusion. 2025. Vol. 118. N 102895. DOI: 10.1016/j.inffus.2024.102895

Xu Y., Ingelström P., Kersten A. et al. Improving powertrain efficiency through torque modulation techniques in single and dual motor electric vehicles // Transportation Engineering. 2024. Vol. 18. № 100289. DOI: 10.1016/j.treng.2024.100289

Xu Y., Ingelström P., Kersten A. et al. Improving powertrain efficiency through torque modulation techniques in single and dual motor electric vehicles. Transportation Engineering. 2024. Vol. 18. N 100289. DOI: 10.1016/j.treng.2024.100289

Бурмистрова О.Н., Пластинина Е.В., Тимохова О.М. К вопросу определения зависимости скорости движения автомобиля от расстояния видимости на кривых в плане // Фундаментальные исследования. 2015. № 2-10. С. 2074-2078.

Burmistrova O.N., Plastinina E.V., Timokhova O.M. On the determination of dependence of the velocity of the car from the visibility distance on the curve plan. Fundamental Research. 2015. N 2-10, p. 2074-2078 (in Russian).

Брынь М.Я., Мустафин М.Г., Баширова Д.Р., Васильев Б.Ю. Исследования точности построения цифровых моделей рельефа техногенных массивов по данным спутниковых определений координат // Записки Горного института. 2025. Т. 271. С. 95-107.

Bryn M.Ya., Mustafin M.G., Bashirova D.R., Vasilev B.Yu. Investigation of the accuracy of constructing digital elevation models of technogenic massifs based on satellite coordinate determinations. Journal of Mining Institute. 2025. Vol. 271, p. 95-107.

Семыкина И.Ю., Завьялов В.М., Дубков Е.А., Нечипоренко Я.А. Оценка мощности технологического присоединения беспроводной зарядной инфраструктуры для аккумуляторных карьерных самосвалов // Проблемы и перспективы развития энергетики, электротехники и энергоэффективности: Материалы VIII Международной научно-технической конференции, 22 ноября 2024. Чебоксары, Россия. В 2 частях. Чебоксары: Чувашский государственный университет им. И.Н.Ульянова, 2024. Ч. 1. С. 265-273.

Semykina I.Yu., Zavyalov V.M., Dubkov E.A., Nechiporenko Ya.A. The evaluation of the power of technological connection to electrical systems for the wireless charging infrastructure of battery-powered dump trucks. Problemy i perspektivy razvitiya energetiki, elektrotekhniki i energoeffektivnosti: Materialy VIII Mezhdunarodnoi nauchno-tekhnicheskoi konferentsii, 22 noyabrya 2024. Cheboksary, Rossiya. V 2 chastyakh. Cheboksary: Chuvashskii gosudarstvennyi universitet im. I.N.Ulyanova, 2024. Part 1, p. 265-273 (in Russian).

Печенко В.В. Динамическая модель ячейки аккумуляторной батареи с единственным состоянием // Радиотехника. 2015. № 4. С. 58-60.

Pechenko V.V. Single state dynamic battery cell model. Radioengineering. 2015. N 4, p. 58-60 (in Russian).

Hao Mu, Rui Xiong, Fengchun Sun. A Novel Multi-model Probability Based Battery State-of-charge Fusion Estimation Approach // Energy Procedia. 2016. Vol. 88. P. 840-846. DOI: 10.1016/j.egypro.2016.06.061

Hao Mu, Rui Xiong, Fengchun Sun. A Novel Multi-model Probability Based Battery State-of-charge Fusion Estimation Approach. Energy Procedia. 2016. Vol. 88, p. 840-846. DOI: 10.1016/j.egypro.2016.06.061

Rui Xiong, Yongzhi Zhang, Ju Wang et al. Lithium-Ion Battery Health Prognosis Based on a Real Battery Management System Used in Electric Vehicles // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2019. Vol. 68. Iss. 5. P. 4110-4121. DOI: 10.1109/TVT.2018.2864688

Rui Xiong, Yongzhi Zhang, Ju Wang et al. Lithium-Ion Battery Health Prognosis Based on a Real Battery Management System Used in Electric Vehicles. IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2019. Vol. 68. Iss. 5, p. 4110-4121. DOI: 10.1109/TVT.2018.2864688

De Santis E., Pennazzi V., Luzi M., Rizzi A. Degradation mechanisms and differential curve modeling for non-invasive diagnostics of lithium cells: An overview // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2025. Vol. 211. № 115349. DOI: 10.1016/j.rser.2025.115349

De Santis E., Pennazzi V., Luzi M., Rizzi A. Degradation mechanisms and differential curve modeling for non-invasive diagnostics of lithium cells: An overview. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2025. Vol. 211. N 115349. DOI: 10.1016/j.rser.2025.115349

Сыркин И.С., Бузунов Н.В., Тургенев И.А. Типоразмеры аккумуляторных батарей низковольтного электрооборудования карьерных самосвалов грузоподъемностью от 218 до 255 т // Техника и технология горного дела. 2022. № 2 (17). С. 53-66. DOI: 10.26730/2618-7434-2022-2-53-66

Syrkin I.S., Buzunov N.V., Turgenev I.A. Battery sizes of low-voltage electrical equipment of dump trucks with payload capacity from 218 to 255 tons. Journal of Mining and Geotechnical Engineering. 2022. N 2 (17), p. 53-66 (in Russian). DOI: 10.26730/2618-7434-2022-2-53-66

Голубчик Т.В., Куликов А.С. Результаты экспериментальных испытаний литий-железо-фосфатного аккумулятора производства компании «Лиотех» в низкотемпературных условиях // Электроника и электрооборудование транспорта. 2021. № 1. С. 17-20.

Golubchik T., Kulikov A. Experimental tests results of lithium-iron-phosphate battery manufactured by LYOTECH under low-temperature conditions. Electronics and Electrical Equipment of Transport. 2021. N 1, p. 17-20 (in Russian).

Гурский А.С. Анализ параметров высоковольтных аккумуляторных батарей электробусов с целью создания алгоритмов их общего и поэлементного диагностирования с применением телематических систем // Транспорт и транспортные системы: конструирование, эксплуатация, технологии. Минск: Белорусский национальный технический университет, 2022. Вып. 4. С. 12-20.

Gursky A.S. Analysis of parameters of high-voltage batteries of electric buses in order to create algorithms for their general and element-by-element diagnostics using telematics systems. Transport i transportnye sistemy: konstruirovanie, ekspluatatsiya, tekhnologii. Minsk: Belorusskii natsionalnyi tekhnicheskii universitet, 2022. Iss. 4, p. 12-20 (in Russian).

Кузнецов И.С., Зиновьев В.В., Николаев П.И., Стародубов А.Н. Компьютерная система имитационного моделирования для оптимизации параметров экскаваторно-автомобильных комплексов // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2022. № 6-1. С. 304-316. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_61_0_304

Kuznetsov I.S., Sinoviev V.V., Nikolayev P.I., Starodubov A.N. Simulation modeling computer-based system for optimizing the parameters of open-pit excavator-dump truck complexes. Mining Informational and Analytical Bulletin. 2022. N 6-1, p. 304-316 (in Russian). DOI: 10.25018/0236_1493_2022_61_0_304

Воронов А.Ю. Оптимизация показателей эксплуатационной производительности экскаваторно-автомобильных комплексов разрезов: Автореф. дис. … канд. техн. наук. Кемерово: Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф.Горбачева, 2015. 19 с.

Voronov A.Yu. Optimization of operational performance indicators of shovel-truck systems in open-pit mines: Avtoref. dis. … kand. tekhn. nauk. Kemerovo: Kuzbasskii gosudarstvennyi tekhnicheskii universitet imeni T.F.Gorbacheva, 2015, p. 19 (in Russian).