論文の概要: Fed-BEV: A Federated Learning Framework for Modelling Energy Consumption of Battery Electric Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04036v1
• Date: Thu, 5 Aug 2021 01:56:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-08-10 15:41:03.964637
• Title: Fed-BEV: A Federated Learning Framework for Modelling Energy Consumption of Battery Electric Vehicles
• Title（参考訳）: Fed-BEV: 電気自動車のエネルギー消費をモデル化するフェデレーションラーニングフレームワーク
• Authors: Mingming Liu
• Abstract要約: バッテリ電気自動車(BEV)は、バッテリパックに蓄えられた化学エネルギーのみを推進に使用する。 BEV(Fed-BEV)のエネルギー消費をモデル化するための新しい枠組みを提案する。 具体的には、Fed-BEVフレームワークに関わるBEVのグループが互いに学び、エネルギー消費モデルを共同で強化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.817576247456001
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, there has been an increasing interest in the roll-out of electric vehicles (EVs) in the global automotive market. Compared to conventional internal combustion engine vehicles (ICEVs), EVs can not only help users reduce monetary costs in their daily commuting, but also can effectively help mitigate the increasing level of traffic emissions produced in cities. Among many others, battery electric vehicles (BEVs) exclusively use chemical energy stored in their battery packs for propulsion. Hence, it becomes important to understand how much energy can be consumed by such vehicles in various traffic scenarios towards effective energy management. To address this challenge, we propose a novel framework in this paper by leveraging the federated learning approaches for modelling energy consumption for BEVs (Fed-BEV). More specifically, a group of BEVs involved in the Fed-BEV framework can learn from each other to jointly enhance their energy consumption model. We present the design of the proposed system architecture and implementation details in a co-simulation environment. Finally, comparative studies and simulation results are discussed to illustrate the efficacy of our proposed framework for accurate energy modelling of BEVs.
• Abstract（参考訳）: 近年,世界自動車市場における電気自動車(EV)のロールアウトへの関心が高まっている。 従来の内燃機関車(ICEV)と比較して、EVはユーザーが毎日通勤する際の金銭的コストを削減できるだけでなく、都市で発生する交通排出の増大を効果的に軽減できる。 とりわけ、バッテリ電気自動車(BEV)は、バッテリパックに蓄えられた化学エネルギーのみを推進に使っている。 そのため、様々な交通シナリオにおいて、こうした車両がどれだけのエネルギーを消費できるかを理解することが重要である。 そこで本稿では,BEV(Fed-BEV)のエネルギー消費をモデル化するためのフェデレーション学習アプローチを活用した新しい枠組みを提案する。 具体的には、Fed-BEVフレームワークに関わるBEVのグループが互いに学び、エネルギー消費モデルを共同で強化することができる。 提案するシステムアーキテクチャの設計と実装の詳細を共模した環境で提示する。 最後に,本提案手法がbevの正確なエネルギーモデリングに有効であることを示すため,比較研究とシミュレーション結果について述べる。

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