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J-GLOBAL ID：201702219633636730   整理番号：17A1771770

電気自動車のための適応多重解像度エネルギー消費予測【Powered by NICT】

Adaptive Multiresolution Energy Consumption Prediction for Electric Vehicles

著者 (2件)： Yi Zonggen (Department of Electrical Engineering, University of Notre Dame, Notre Dame, IN, USA) ,  Bauer Peter H. (Department of Electrical Engineering, University of Notre Dame, Notre Dame, IN, USA)
資料名： IEEE Transactions on Vehicular Technology  (IEEE Transactions on Vehicular Technology)
巻： 66  号： 11  ページ： 10515-10525  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0244A  ISSN： 0018-9545  CODEN： ITVTAB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,電気自動車(EV)エネルギー消費量推定リアルタイム能力のための適応多重解像度フレームワークを紹介した。三つの重要なパラメータ,すなわちパワートレイン効率,風速,と転がり抵抗,2段非線形反復アルゴリズムを用いて推定適応した。このアルゴリズムに基づいて,高分解能パワートレイン効率推定のためのマルチチャネルフレームワークを紹介した。「連結自動車」概念を用いて,センシング環境情報を共有することにより達成されたより信頼性の高いトリップレベルエネルギー推定。さらに,さまざまな不安に対抗し,高いエネルギー貯蔵の時間中の計算複雑性を低減するために導入した種々の精度と複雑さの充電状態を意識したエネルギーコスト予測法品種詳細なシミュレーションを導入した概念と将来EVシステムのためのその利点を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信頼性 ,  アルゴリズム ,  *エネルギー消費 ,  *予測 ,  エネルギー貯蔵 ,  *自動車 ,  *電気自動車 ,  計算量 ,  高分解能 ,  転がり抵抗 ,  エネルギーコスト ,  予測技法
準シソーラス用語： 充電状態 ,  パワートレイン ,  *多重解像度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電気自動車 ,  適応 ,  多重解像度 ,  エネルギー消費 ,  予測