Dimensioning and Power Management of Hybrid Energy Storage Systems for Electric Vehicles With Multiple Optimization Criteria
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid energy storage systems (HESS) that combine lithium-ion batteries and supercapacitors are considered as an attractive solution to overcome the drawbacks of battery-only energy storage systems, such as high cost, low power density, and short cycle life, which hinder the popularity of electric vehicles. A properly sized HESS and an implementable real-time power management system are of great importance to achieve satisfactory driving mileage and battery cycle life. However, dimensioning and power management problems are quite complicated and challenging in practice. To address these challenges, this article proposes a bilevel multiobjective design and control framework with the nondominated sorting genetic algorithm NSGA-II and fuzzy logic control (FLC) as key components, to obtain an optimal sized HESS and the corresponding optimal real-time power management system based on FLC simultaneously. In particular, a vectorized fuzzy inference system is devised, which allows large-scale fuzzy logic controllers to run in parallel, thereby improving optimization efficiency. Pareto optimal results of different HESSs incorporating both optimal design and control parameters are obtained efficiently thanks to the vectorization. An example solution chosen from the Pareto front shows that the proposed method can achieve a competitive number of covered laps while improving the battery cycle life significantly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».