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J-GLOBAL ID：201902291044077690   整理番号：19A2445921

電気自動車電力管理に適用するための実用運転サイクルを開発するための最適化に基づく方法:中国,Shenyangにおける事例研究【JST・京大機械翻訳】

Optimization-based method to develop practical driving cycle for application in electric vehicle power management: A case study in Shenyang, China

著者 (4件)： Chen Zeyu (School of Mechanical Engineering and Automation, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Zhang Qing (School of Mechanical Engineering and Automation, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Lu Jiahuan (School of Mechanical Engineering and Automation, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Bi Jiangman (School of Mechanical Engineering and Automation, Northeastern University, Shenyang, 110819, China)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 186  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,2層最適化プロセスに基づく運転サイクルの構築のための新しい方法を,中国,瀋陽における事例研究により提案した。最初に,統計データを得て,多くのマイクロトリップ,すなわち2つの連続した停止の間の速度プロファイルに分割した。次に,3つの代表的パラメータを,車両モデルから引き出した。第二に,駆動サイクルの開発を最適化問題に移し,二層最適化法を提案して,典型的駆動サイクルを構築した。最初の層において,マイクロトリップの最適組合せを,マイクロトリップの量を変化させた遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて決定し,一方,第二層において,マイクロトリップの最良量を,速度加速確率分布(SAPD)および平均エネルギー消費(AEC)に従って決定した。結果は,提案方法がより代表的な駆動サイクルを作り出すことができることを示し,従来のMarkov連鎖法より統計データに近い2.49%である。最後に,確立した駆動サイクルを,3つの異なる車両タイプによる電力管理設計に適用した。結果は,確立された運転サイクルが,実世界瀋陽運転条件下で,エネルギーコストを19.8%まで低減するのに役立つことを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： トリップ ,  *電気自動車 ,  Markov連鎖 ,  *事例研究 ,  エネルギーコスト ,  エネルギー消費 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *電力管理 ,  確率分布 ,  *最適化 ,  統計データ ,  最適化問題
準シソーラス用語： 瀋陽市 ,  二層 ,  *運転サイクル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 電気自動車 ,  プラグインハイブリッド電気自動車 ,  運転サイクル構築 ,  最適電力管理 ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： 熱機関一般  (PB01000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 電気自動車 ,  電力管理 ,  サイクル ,  開発 ,  最適化 ,  中国 ,  研究