Designing Intelligent Energy Management and Cost-effective Data Acquisition for Vehicular Solar Idle Reduction Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this study, an innovative energy management system (EMS) employing the promising reinforcement learning (RL) method is proposed. The EMS intelligently administrates the power flow between the main battery which is fed through the alternator and a solar-powered auxiliary battery which is used for the vehicle idle time reduction via providing energy for auxiliary loads which force the engine to be running, although the service vehicle is stopped. RL, which is an exquisite artificial intelligence technique, endeavors to offer a sub-optimal performance for this control problem compared to the really time consuming Dynamic Programming approach, which determines the optimal solution through exhaustive search. \nA service vehicle is modeled in the Matlab/Simulink environment. Different parts of the model are described in detail, and the dynamics of the considered vehicle are discussed. The simulation results express a better functionality compared to an existing rule-based controller and the idled engine case, turning the proposed RL-based EMS into an effective method for implementation in vehicular solar idle reduction (SIR) systems. Double DQN is also utilized to come up with the continuous observation space. The results are showing that Deep-RL can be a promising method in control tasks like the EMS of vehicular systems. \nFurthermore, a cost-effective and efficient data acquisition system is designed, tested, and implemented using the renowned Raspberry Pi board, and some sensors to collect voltage, current, and temperature data. The required electrical enclosures are also designed to keep the whole package safe. The validation of the system results is done and the process is discussed in detail. This data acquisition system can be employed to read the required information from vehicle and its loads, in order that the intelligent EMS system can wisely decide which action to take in a real-time manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».