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J-GLOBAL ID：201802288328734877   整理番号：18A0211641

電池SOEに基づく電気自動車の走行距離予測【JST・京大機械翻訳】

Forecasting the driving range of electric vehicle based on the SOE of battery

著者 (4件)： Lin Shili (中国科学院广州能源研究所,广東广州510640;中国科学院可再生能源重点実験室,广東广州510640;广東省新能源和可再生能源研究開発与応用重点実験室,广東广州510640) ,  Song Wenji (中国科学院广州能源研究所,广東广州510640;中国科学院可再生能源重点実験室,广東广州510640;广東省新能源和可再生能源研究開発与応用重点実験室,广東广州510640) ,  Lv Jie (中国科学院广州能源研究所,广東广州510640;中国科学院可再生能源重点実験室,广東广州510640;广東省新能源和可再生能源研究開発与応用重点実験室,广東广州510640) ,  Feng Ziping (中国科学院广州能源研究所,广東广州510640;中国科学院可再生能源重点実験室,广東广州510640;广東省新能源和可再生能源研究開発与応用重点実験室,广東广州510640)
資料名： Dianchi  (Dianchi)
巻： 47  号： 3  ページ： 137-139  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0544A  ISSN： 1001-1579  CODEN： DNCHEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電池のエネルギー状態(SOE)の推定を用いて,電気自動車の走行距離予測の精度を改善するための方法を提案して,それは,電気自動車の走行距離を予測することができた。基本的SOEの定義に基づき,熱エネルギーパラメータを導入して,数学モデルを修正し,車両質量,走行抵抗,電池性能,および運転条件などの影響因子を考慮して,電気自動車の需給電力モデルを研究し,SOEに基づく続く予測方法を確立した。標準サイクル試験の結果は以下のことを示した。この方法の精度は,従来の方法より4.09%高く,予測結果は実際の値に近かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 走行抵抗 ,  *予測 ,  電力 ,  *電池 ,  数学モデル ,  予測技法 ,  *電気自動車 ,  繰返し試験 ,  *走行距離
準シソーラス用語： 需給 ,  影響因子 ,  運転条件 ,  電池性能 ,  熱エネルギー ,  エネルギー状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： state of energy(SOE) ,  electric vehicle ,  driving range prediction ,  power supply and demand model

分類 (2件)： 二次電池  (YB04030K) ,  電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電池 ,  電気自動車 ,  走行距離 ,  予測