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J-GLOBAL ID：202202279166988439   整理番号：22A1115774

燃料電池エンジン老化とエネルギー消費を最小化するための燃料電池バスのための運転情報システムベースリアルタイムエネルギー管理【JST・京大機械翻訳】

Driving information process system-based real-time energy management for the fuel cell bus to minimize fuel cell engine aging and energy consumption

著者 (4件)： Jinquan Guo (National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Hongwen He (National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Jianwei Li (Department of Engineering Science, University of Oxford, Parks Road, Oxford, OX1 3PJ, UK) ,  Qingwu Liu (Department of Civil, Geological and Mining Engineering, Polytechnique Montreal, Centre-Ville, Montreal, QC, H3C 3A7, Canada)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 248  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来の速度予測法は,バス都市運転サイクルの始動と停止段階に不満足な予測効果を持ち,燃料電池エンジンが出力電力,寿命劣化,従って燃料電池バス(FCB)の低いエネルギー効率の大きな変動を引き起こした。さらに,FCBの負荷重量は,従来の乗用車やロジスティックス車両よりも変動する。頻繁な開始,停止,および運転プロセスの間の負荷重量のランダム変化の観点から,本論文は,運転情報プロセスシステム(DIPS)ベースのリアルタイムエネルギー管理を提案し,それは,始動と停止位相予測の貴重な改善のために,長い短期メモリ(LSTM)ニューラルネットワークベースの速度予測にパターン認識を加える。予測結果は,この方式が低速都市バス運転サイクルの予測効果を著しく改良できることを示した。さらに,乗客の変化によって引き起こされた負荷重量の変化はエネルギー管理と考えられる。シミュレーション結果は,DIPSベースのリアルタイムエネルギー管理等価水素消費が従来のMPCベースのエネルギー管理のものより2.5%高いことを示した。最後に,エネルギー管理の有効性とリアルタイム性能をループ試験におけるハードウェアによって確かめた。Copyright 2022 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： 予測技法 ,  記憶装置 ,  シミュレーション ,  パターン認識 ,  乗用車 ,  ロジスティックス ,  水素 ,  *燃料電池 ,  *バス ,  都市 ,  市街バス ,  ハードウェア ,  位相 ,  乗客
準シソーラス用語： 運転サイクル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： FCB ,  パターン認識 ,  DIPS ,  MPC ,  エネルギー管理

分類 (2件)： 圧縮点火機関  (PB02030N) ,  燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (8件)： 燃料電池 ,  老化 ,  エネルギー消費 ,  最小化 ,  バス ,  情報システム ,  リアルタイム ,  エネルギー管理