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J-GLOBAL ID：201902281120470399   整理番号：19A1380929

プラグインハイブリッド電気自動車のための発見的動的計画法に基づくオンラインエネルギー管理戦略【JST・京大機械翻訳】

Heuristic Dynamic Programming Based Online Energy Management Strategy for Plug-In Hybrid Electric Vehicles

著者 (4件)： Liu Jichao (Beijing Key Laboratory of Traffic Engineering, College of Artificial Intelligence and Automation, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Chen Yangzhou (Beijing Key Laboratory of Traffic Engineering, College of Artificial Intelligence and Automation, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Zhan Jingyuan (Beijing Key Laboratory of Traffic Engineering, College of Artificial Intelligence and Automation, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Shang Fei (Beijing Key Laboratory of Traffic Engineering, College of Artificial Intelligence and Automation, Beijing University of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Vehicular Technology  (IEEE Transactions on Vehicular Technology)
巻： 68  号： 5  ページ： 4479-4493  発行年： 2019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： プラグインハイブリッド電気自動車(P-HEV)のオンラインエネルギー最適化問題のために,本論文は,P-HEVの燃料消費を最小にするために,発見的動的計画法(HDP)ベースのオンラインエネルギー管理戦略を提案した。最初に,実際の交通環境における車両の不確実な非線形動的過程を考慮して,著者らは,P-HEVの動的モデルを構築するために,逆伝搬ニューラルネットワーク(BPNN)を採用した。次に,これに基づいて,著者らは,P-HEVのエネルギー消費を最小化する目的で,エネルギー管理制御装置を確立するために,HDPを利用した。さらに,エネルギー管理制御装置は,オンラインエネルギー管理戦略アルゴリズムによって実行した。制御装置の効果を検証するために,著者らは,P-HEVのBPNNモデルと提案したエネルギー管理戦略をシミュレーションするために,北京道路ネットワークにおける実用的経路を採用した。実験結果は,著者らの戦略のいくつかの利点を示した。最初に,解析モデルと比較して,BPNNモデルは,より高い精度でP-HEVの実際の動的プロセスを反映することができた。第二に,戦略によって割り当てられたトルクは,車両を望ましい車両速度を追跡することができて,車両速度の追跡精度は98%より高い。さらに,実時間性能を保証する前提において,提案した戦略は,既存のオンラインエネルギー管理戦略と比較して,P-HEVの燃料消費と排出量をさらに低減することができる。しかし,その燃料消費は,オフライングローバル最適化エネルギー管理戦略のそれよりも約4%多い。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： エネルギー消費 ,  アルゴリズム ,  *ハイブリッド自動車 ,  *エネルギー管理 ,  ダイナミックモデル ,  トルク ,  制御装置 ,  *動的計画法 ,  不確実性
準シソーラス用語： オフライン ,  北京市 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  燃料消費量 ,  *オンライン ,  *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 ,  発見 ,  動的計画法 ,  オンライン ,  エネルギー管理 ,  戦略