論文の概要: A Physics Model-Guided Online Bayesian Framework for Energy Management
of Extended Range Electric Delivery Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00795v1
- Date: Mon, 1 Jun 2020 08:43:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 07:42:19.515390
- Title: A Physics Model-Guided Online Bayesian Framework for Energy Management
of Extended Range Electric Delivery Vehicles
- Title（参考訳）: 拡張レンジ電気自動車のエネルギー管理のための物理モデルを用いたオンラインベイジアンフレームワーク
- Authors: Pengyue Wang, Yan Li, Shashi Shekhar and William F. Northrop
- Abstract要約: 本稿では、双方向の車両とクラウド接続を備えた配送車両において使用される、利用規則に基づくEMSを改善する。
物理モデルに基づくオンラインベイズフレームワークについて記述し,最終マイルのパッケージ配信に使用されるEREVの多数の使用済み駆動サンプルについて検証した。
実輸送155回の試験車両の燃料使用量の平均は12.8%減少した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.927161292818792
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Increasing the fuel economy of hybrid electric vehicles (HEVs) and extended
range electric vehicles (EREVs) through optimization-based energy management
strategies (EMS) has been an active research area in transportation. However,
it is difficult to apply optimization-based EMS to current in-use EREVs because
insufficient knowledge is known about future trips, and because such methods
are computationally expensive for large-scale deployment. As a result, most
past research has been validated on standard driving cycles or on recorded
high-resolution data from past real driving cycles. This paper improves an
in-use rule-based EMS that is used in a delivery vehicle fleet equipped with
two-way vehicle-to-cloud connectivity. A physics model-guided online Bayesian
framework is described and validated on large number of in-use driving samples
of EREVs used for last-mile package delivery. The framework includes: a
database, a preprocessing module, a vehicle model and an online Bayesian
algorithm module. It uses historical 0.2 Hz resolution trip data as input and
outputs an updated parameter to the engine control logic on the vehicle to
reduce fuel consumption on the next trip. The key contribution of this work is
a framework that provides an immediate solution for fuel use reduction of
in-use EREVs. The framework was also demonstrated on real-world EREVs delivery
vehicles operating on actual routes. The results show an average of 12.8% fuel
use reduction among tested vehicles for 155 real delivery trips. The presented
framework is extendable to other EREV applications including passenger
vehicles, transit buses, and other vocational vehicles whose trips are similar
day-to-day.
- Abstract（参考訳）: ハイブリッド電気自動車 (HEV) と拡張レンジ電気自動車 (EREV) の最適化型エネルギー管理戦略 (EMS) による燃費の増大は、輸送分野において活発な研究領域となっている。
しかし、将来の旅行に関する知識が乏しく、大規模展開には計算コストがかかるため、現行のEREVに最適化ベースのEMSを適用することは困難である。
その結果、過去のほとんどの研究は、標準的な運転サイクルや過去の実際の運転サイクルから記録された高解像度データで検証されている。
本稿では,2方向の車両間接続機能を備えた配送車両群において使用される,利用ルールに基づくemsを改善する。
物理モデルに基づくオンラインベイズフレームワークについて記述し,最終マイルのパッケージ配信に使用されるEREVの多数の使用済み駆動サンプルについて検証した。
このフレームワークにはデータベース、前処理モジュール、車両モデル、オンラインベイズアルゴリズムモジュールが含まれる。
従来の0.2Hzの解像度トリップデータを入力として使用し、エンジン制御ロジックに更新されたパラメータを出力し、次のトリップでの燃料消費を減らす。
この研究の重要な貢献は、使用中のEREVの燃料使用削減の即時解決策を提供するフレームワークである。
このフレームワークは、実際のルートで動作する現実のEREV配達車両でも実証された。
その結果、155回の実輸送でテスト車両の燃料使用量を平均12.8%削減した。
このフレームワークは、乗用車、トランジットバス、その他の日々の旅行に類似した職業用車両を含む、他のerevアプリケーションにも拡張可能である。
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