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J-GLOBAL ID：201902238961484269   整理番号：19A2560609

燃料電池/電池健康意識予測制御を用いたハイブリッド電気自動車のコスト最適エネルギー管理【JST・京大機械翻訳】

Cost-Optimal Energy Management of Hybrid Electric Vehicles Using Fuel Cell/Battery Health-Aware Predictive Control

著者 (5件)： Hu Xiaosong (State Key Laboratory for Mechanical Transmission, Department of Automotive Engineering, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Zou Changfu (Department of Electrical Engineering, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden) ,  Tang Xiaolin (Department of Automotive Engineering, State Key Laboratory for Mechanical Transmission, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Liu Teng (Department of Automotive Engineering, State Key Laboratory for Mechanical Transmission, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Hu Lin (School of Automotive and Mechanical Engineering, Changsha University of Science and Technology, Changsha, China)
資料名： IEEE Transactions on Power Electronics  (IEEE Transactions on Power Electronics)
巻： 35  号： 1  ページ： 382-392  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0211B  ISSN： 0885-8993  CODEN： ITPEE8  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： エネルギー管理は燃料電池/電池ハイブリッド電気自動車の経済性を高めるための可能な技術である。既存の努力は,車載電源の劣化に対する意味を十分に考慮することなく,ある種の制御目的(例えば,水素消費)の最適化に焦点を合わせている。この欠点を解決するために,本論文では,燃料電池と電池システムの両方の劣化の明確な意識を持つコスト最適で予測的なエネルギー管理戦略を提案した。具体的には,著者らの研究を既存のものと区別する目的で,関連文献に対する2つの主要なポイントを寄与させた。最初に,燃料電池/電池ハイブリッド電気バスの全ランニングコストを最小化するために,燃料電池と電池劣化によって引き起こされる水素コストとコストを包括するモデル予測制御フレームワークを初めて確立した。この枠組みの有効性を評価し,様々なサイズの予測層と予測不確実性を説明した。第二に,最適化された車両経済に及ぼす運転と価格決定シナリオの影響を調査した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *燃料電池 ,  有効性 ,  水素 ,  不確実性 ,  *予測制御 ,  *電池 ,  *エネルギー管理 ,  価格決定 ,  *ハイブリッド自動車 ,  *予測 ,  最適化 ,  経済性 ,  操業費
準シソーラス用語： モデル予測制御 ,  健康意識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  電力変換器  (NB08030B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 燃料電池 ,  電池 ,  健康意識 ,  予測制御 ,  ハイブリッド電気自動車 ,  エネルギー管理