文献

J-GLOBAL ID：202002298626667263   整理番号：20A0855782

連結HEVのための先読み予測ベース実時間最適エネルギー管理【JST・京大機械翻訳】

Look-Ahead Prediction-Based Real-Time Optimal Energy Management for Connected HEVs

著者 (2件)： Xu Fuguo (Faculty of Science and Technology, Department of Engineering and Applied Sciences, Sophia University, Tokyo, Japan) ,  Shen Tielong (Faculty of Science and Technology, Department of Engineering and Applied Sciences, Sophia University, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Vehicular Technology  (IEEE Transactions on Vehicular Technology)
巻： 69  号： 3  ページ： 2537-2551  発行年： 2020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： ヘッドウェイ距離制約の中で,接続性を有するハイブリッド電気自動車(HEV)によるエネルギー消費の低減の可能性を,エゴ車両運動を最適化することによって達成することができた。本論文では,HEVの総金銭コストを最小化するために,先に先のトラフィック情報に基づくリアルタイムモデル予測制御方式を提案した。チェーンGaussプロセス手法を用いて,車両から車両への,および車両からインフラへの情報から,将来の車両数の増加の確率分布を推定した。先行車両の将来運動は,交通密度モデルと速度追跡モデルの進化によって予測することができた。上記の問題を,予測外乱入力と動的制約を有する非線形最適制御問題として定式化した。最適解をPontryaginの最大原理により導出した。提案した制御方式の有効性を,市販のトラフィックプラットフォームと企業レベルのパワートレインシミュレータを統合することにより,ループ内パワートレインシミュレーションプラットフォーム上で評価した。Copyright 2020 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： 交通情報 ,  シミュレータ ,  エネルギー消費 ,  Gauss過程 ,  定式化 ,  有効性 ,  制御方式 ,  *最大原理 ,  インフラストラクチャー ,  チェーン ,  エネルギー管理 ,  交通密度 ,  ハイブリッド自動車 ,  確率分布 ,  最適化

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (5件)： HEV ,  先読み ,  予測 ,  実時間 ,  エネルギー管理