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J-GLOBAL ID：202202241182484447   整理番号：22A0630530

不確実性下の電池電気自動車のための充電戦略の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of Charging Strategies for Battery Electric Vehicles Under Uncertainty

著者 (3件)： Huber Gerhard (Department of Civil Engineering, Fakultaet fuer Bauingenieurwesen und Umweltwissenschaften, Universitaet der Bundeswehr Muenchen, Neubiberg, Germany) ,  Bogenberger Klaus (Department of Traffic Engineering and Control, Technical University of Munich, Munich, Germany) ,  van Lint Hans (Transport and Planning Department, Faculty of Civil Engineering, Delft University of Technology, Delft, The Netherlands)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 23  号： 2  ページ： 760-776  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  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： 電池電気自動車(BEV)の比較的低い駆動範囲は,長距離がカバーされなければ,時間のかかる再充電停止を引き起こす。したがって,ナビゲーションシステムは,BEVの電流位置から目的地に至る経路を計算するだけでなく,再充電停止を計画する。この種のルーティング問題は,制約付き最短経路問題としてしばしばモデル化される。制約は,BEVがエネルギーから実行しないことを確実にする。本論文では,この問題タイプのデファクト決定論的再定式化を提案し,これは,不完全エネルギー消費予測から生じるリスクを特に取り扱うことを可能にした。この目的のために,電池容量の一部をエネルギーバッファとして用いた。不確実性の予想レベルの依存性におけるこのエネルギーバッファのサイズを動的に最適化する異なるアプローチを提案し,典型的なルーティングアルゴリズムの対応する修正を記述した。さらに,シミュレーション研究を行い,記述した枠組みが,エネルギーバッファのサイズを定義するための適切なアプローチとして,ゼロに近いエネルギー(試験設定:<0.5%)を実行できる確率を維持することを示した。Copyright 2022 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： *最適化 ,  シミュレーション ,  *電池 ,  電流 ,  エネルギー ,  最短路問題 ,  *不確実性 ,  *電気自動車 ,  経路選定 ,  *充電 ,  定式化 ,  電池容量
準シソーラス用語： 決定論 ,  再充電 ,  目的地 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 不確実性 ,  電池 ,  電気自動車 ,  充電 ,  戦略 ,  最適化