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J-GLOBAL ID：202102239211921977   整理番号：21A0989796

遺伝的アルゴリズムに基づく電気自動車のための電池パックグルーピングと容量改善【JST・京大機械翻訳】

Battery Pack Grouping and Capacity Improvement for Electric Vehicles Based on a Genetic Algorithm

著者 (6件)： Chen Zheng (Faculty of Transportation Engineering, Kunming University of Science of Technology, Kunming 650500, China) ,  Guo Ningyuan (Faculty of Transportation Engineering, Kunming University of Science of Technology, Kunming 650500, China) ,  Li Xiaoyu (Faculty of Transportation Engineering, Kunming University of Science of Technology, Kunming 650500, China) ,  Shen Jiangwei (Faculty of Transportation Engineering, Kunming University of Science of Technology, Kunming 650500, China) ,  Xiao Renxin (Faculty of Transportation Engineering, Kunming University of Science of Technology, Kunming 650500, China) ,  Li Siqi (Faculty of Electric Power Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 10  号： 4  ページ： 439  発行年： 2017年04月 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電気自動車(EV)の電池パックのための最適なグループ化法を提案した。車両パワートレインのモデリングに基づいて,電池劣化性能を解析して,EVの駆動サイクルを設定して,遺伝的アルゴリズム(GA)を適用して,所有権(TCO)の全コストを最小にする目的で,電池グループ化トポロジーを最適化した。電池容量とパックの直列と並列量は電池劣化の影響を考慮して決定することができる。結果は,最適化したパックグループ分けが,およそ9分以内にGAによって解決することができることを示した。固定寿命内の最大放電効率の結果と比較して,提案方法は,より高い放電効率を達成するだけでなく,TCOを2.29%減少させた。提案方法の応用を拡大するために,駆動条件に対する感度も解析して,提案方法の実現可能性をさらに証明した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  最適化 ,  *電池 ,  放電 ,  *電気自動車 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  電池容量
準シソーラス用語： パワートレイン ,  *電池パック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 電池パックグルーピング ,  電気自動車(電気自動車) ,  遺伝的アルゴリズム(GA) ,  所有権(TCO)の全コスト

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

引用文献 (43件)：

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• Budde, B.; Alkemade, F.; Hekkert, M. On the relation between communication and innovation activities: A comparison of hybrid electric and fuel cell vehicles. Environ. Innov. Soc. Trans. 2015, 14, 45-59.
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タイトルに関連する用語 (4件)： 遺伝的アルゴリズム ,  電気自動車 ,  電池パック ,  グルーピング