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J-GLOBAL ID：201702223652982815   整理番号：17A0795556

車車間とV2I通信を用いた速度予測に基づく実時間エネルギー管理戦略【Powered by NICT】

Real-Time Energy Management Strategy Based on Velocity Forecasts Using V2V and V2I Communications

著者 (3件)： Zhang Fengqi (Department of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Xi Junqiang (Department of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Langari Reza (Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 18  号： 2  ページ： 416-430  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  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： ハイブリッド電気自動車におけるエネルギー管理の性能は予測速度に強く依存した。この目的のために,連鎖ニューラルネットワーク(CNN)の概念を利用した新しい速度予測手法を紹介した。速度予測方法を用いて,等価消費最小化戦略(ECMS)の基礎として用いた。CNNは,異なる時間地平上の速度を予測するために使用,車車間(V2V),車両対インフラストラクチャ(V2I)通信チャンネルを介して提供された情報を利用することである。さらに,ECMSにおけるいわゆる等価因子(EF)のための新しい適応則は燃料経済性に関する将来の速度の影響を調べ,電荷持続可能性を課すために考案した。伝統的な適応則と比較して,この論文では,EFに予測された速度の影響を考察した。制御目的は,予測された速度を考慮せずにECMSに比べて燃料経済を改善することである。最後に,シミュレーションにより,提案した速度予測法とECMS適応則の性能を実証するために異なる予測水平線上の三例で行った。シミュレーション結果は,提案した適応則により調整EF ECMSは伝統的な適応則とECMSに比べて燃料経済における0.2%~5%の改善をもたらすことを確認した。添加では,良好な電荷持続可能性も達成した。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： ニューラルネットワーク ,  チャネル ,  *エネルギー管理 ,  シミュレーション ,  予測技法 ,  *通信 ,  燃料経済 ,  電荷 ,  ハイブリッド自動車 ,  インフラストラクチャー ,  *予測
準シソーラス用語： 持続可能性 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  電装品  (QG03070C)

タイトルに関連する用語 (5件)： V2I ,  予測 ,  実時間 ,  エネルギー管理 ,  戦略