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J-GLOBAL ID：202202244146004726   整理番号：22A1085774

改良広BP-AHPに基づく電気自動車のための実時間充電リスク評価【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Charging Risk Assessment for Electric Vehicles Based on Improved Broad BP-AHP

著者 (5件)： Ge Quanbo (School of Automation, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China) ,  Qiao Hanzhe (Institute of Systems Science and Control Engineering, School of Automation, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Li Chunxi (Logistics Engineering College, Shanghai Maritime University, Shanghai, China) ,  Yang Qinmin (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Jiang Haoyu (School of Electronics and Information Engineering, Guangdong Ocean University, Zhanjiang, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 69  号： 9  ページ： 9472-9482  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  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： 電気自動車充電安全性評価モデルの研究において,要所問題は,科学的に充電安全性の影響因子を決定して,モデル評価の精度とリアルタイム性能を確実にすることであった。本論文は,研究対象として電気自動車のリアルタイム充電メッセージデータを取り上げて,充電安全性影響因子のメンバーシップモデルを分析して,確立して,改良ブロードバックプロパゲーションと階層分析法(BBP-AHP)評価方式に基づく電気自動車のためのリアルタイム充電リスク評価方法を提案した。最初に,電気自動車充電メッセージデータの特徴的メンバシップ度を計算した。次に,圧縮因子に基づく改良ブロードBPニューラルネットワークを確立して,いくつかのエキスパートの評価結果を得て,AHPモデルを最適化した。最後に,充電安全性影響因子システムをAHPによって構築し,リアルタイムメッセージの充電安全性を評価した。AHPモデルと改良ブロードBP-AHPモデルの精度比較に従って,実験結果は,改良ブロードBP-AHPモデルが電気自動車リアルタイム充電の安全性リスクをより正確に評価できることを示した。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 ,  *電気自動車 ,  *充電 ,  安全評価 ,  AHP【評価】 ,  *リスク評価
準シソーラス用語： 影響因子 ,  モデル評価 , 【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)： BP ,  AHP ,  電気自動車 ,  実時間 ,  充電 ,  リスク評価