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J-GLOBAL ID：201702257852734366   整理番号：17A0791823

プラグインハイブリッド電気バスの予測エネルギー管理のためのバッテリSOC制約比較【Powered by NICT】

Battery SOC constraint comparison for predictive energy management of plug-in hybrid electric bus

著者 (4件)： Li Gaopeng (National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Li Gaopeng (Zhengzhou Yutong Bus Co., Ltd., Zhengzhou 450061, China) ,  Zhang Jieli (National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  He Hongwen (National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 194  ページ： 578-587  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,モデル予測制御(MPC)は,プラグインハイブリッド電気バス(PHEB)のエネルギー管理問題を解決するために採用した。,大域的最適化法として,動的計画法(DP)はMPCの各時間ステップで挿入し,予測範囲に関する最適化問題を解いた。MPCのための近い将来駆動速度を予測するために構築した多段階Markov予測モデル。電池SOCはMPCの全体的な性能を確実にするために基準軌道の近くで変動し抑制された。本論文で提案した,比較した三種の新しい抑制法。異なるSOC制約法と得られた燃料経済性能を評価した。シミュレーション結果は制御への適応的電池SOCを抑制することにより変数は最良の燃料経済性能を実現するだけで,MPCの燃料消費が基づく除外戦略より8.7%少ないことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 燃料経済 ,  最適化問題 ,  *予測 ,  シミュレーション ,  性能評価 ,  予測モデル ,  *エネルギー管理 ,  動的計画法 ,  電池 ,  *二次電池 ,  ハイブリッド自動車
準シソーラス用語： *プラグイン ,  燃料消費量 ,  時間ステップ ,  大域的最適化 ,  モデル予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： プラグインハイブリッド電気自動車 ,  モデル予測制御 ,  Markov ,  エネルギー管理 ,  バッテリSOC制約

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (6件)： バス ,  予測 ,  エネルギー管理 ,  バッテリ ,  SOC ,  制約