文献

J-GLOBAL ID：202002261110170698   整理番号：20A2653243

プラグインハイブリッド電気バスのための速度予測とプロファイル最適化に基づく実時間エネルギー管理戦略【JST・京大機械翻訳】

Velocity prediction and profile optimization based real-time energy management strategy for Plug-in hybrid electric buses

著者 (4件)： Zhang Zhendong (National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  He Hongwen (National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Guo Jinquan (National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Han Ruoyan (National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 280  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Plug-inハイブリッド車(PHEV)は都市公共輸送システムに次第に浸透し,将来予測可能な速い成長が見られた。この層内では,エネルギー管理は,PHEVのコスト効率の良い運転のための可能な技術である。本論文では,インテリジェント輸送システム(ITS)の下でのプラグインハイブリッドバス(PHEB)に対して,クラウド可能速度プロファイル最適化器(VPO)と車両側速度予測子を組み合わせたモデル予測制御(MPC)ベースの実時間エネルギー管理戦略(EMS)を提案した。特に,速度プロファイルと充電状態(SOC)シーケンスを,動的計画法(DP)と遺伝的アルゴリズム(GA)を組み込むことによって最適化し,新しいGA-DPベースのVPOを生じさせる。車両が交通流からほとんど分離できない場合,短期速度を予測するため,長い短期メモリ(LSTM)ネットワークに基づくマルチ特徴予測子を,クラウドエンジブルVPOを置き換えるためにトリガした。結果は,予測精度がマルチ特徴訓練を採用することによって5.4%によって改良することができることを示した。最適化UDDSサイクルにおけるモードスイッチングEMSによる等価燃料消費は,最先端技術と比較して14.9%低減できた。提案した戦略はループ(HIL)実験でハードウェアを実行することにより実時間性能で検証される。Copyright 2020 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： 記憶装置 ,  *最適化 ,  動的計画法 ,  ネットワーク ,  交通流 ,  都市 ,  ハイブリッド自動車 ,  交通システム ,  ハードウェア ,  遺伝的アルゴリズム ,  プラグインハイブリッド自動車
準シソーラス用語： 予測精度 ,  充電状態 ,  燃料消費量 ,  速度プロファイル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 長い短期記憶(LSTM)ネットワーク ,  速度予測 ,  速度分布の最適化 ,  プラグインハイブリッド電気バス ,  モデル予測制御 ,  エネルギー管理

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (7件)： バス ,  予測 ,  プロファイル ,  最適化 ,  実時間 ,  エネルギー管理 ,  戦略