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J-GLOBAL ID：201702269536366126   整理番号：17A1346636

プラグインハイブリッド電気自動車のための進化的アルゴリズムに基づくオンラインエネルギー管理システムの開発と評価【Powered by NICT】

Development and Evaluation of an Evolutionary Algorithm-Based OnLine Energy Management System for Plug-In Hybrid Electric Vehicles

著者 (4件)： Qi Xuewei (Department of Electrical and Computer Engineering, University of California at Riverside, Riverside, CA, USA) ,  Wu Guoyuan (Center for Environmental Research and Technology, College of Engineering, University of California at Riverside, Riverside, CA, USA) ,  Boriboonsomsin Kanok (Center for Environmental Research and Technology, College of Engineering, University of California at Riverside, Riverside, CA, USA) ,  Barth Matthew J. (Center for Environmental Research and Technology, College of Engineering, University of California at Riverside, Riverside, CA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 18  号： 8  ページ： 2181-2191  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： プラグインハイブリッド電気自動車(PHEVs)は交通関連エネルギー使用と大気質問題へのいくつかの有望な対策の一つとして見なされてきた。従来のハイブリッド電気自動車と比較して,PHEVのためのエネルギー管理システム(EMS)を開発して,彼らのより複雑なパワートレインのために挑戦的である。本論文では,進化的アルゴリズムに基づいたPHEVのためのオンラインエネルギー管理システム(EMS)の一般的なフレームワークを提案した。電池充電状態(SOC)を管理するための幾つかの制御戦略を含んでいる。実世界交通データを用いて広範なシミュレーション試験と評価により,提案したオンラインEMSの異なるSOC制御戦略は,すべての従来の制御戦略よりも優れていることを示した。全SOC制御戦略のうち,自己適応は再充電機会の不確実性に対する実時間トラヒック条件への適応と最もロバストである。短期予測を用いた,既存のモデルとの比較は,提案したモデルが最良の燃料経済改善を達成できる少ないトリップ情報を必要とすることを示した。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： トリップ ,  プラグインハイブリッド自動車 ,  ロバスト性 ,  *ハイブリッド自動車 ,  不確実性 ,  電池 ,  燃料経済 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 制御戦略 ,  充電状態 ,  パワートレイン ,  *エネルギー管理システム ,  *オンライン ,  *進化的アルゴリズム ,  *プラグイン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (7件)： プラグイン ,  ハイブリッド電気自動車 ,  進化的アルゴリズム ,  オンライン ,  エネルギー管理システム ,  開発 ,  評価