Driving Mode Predictor-Based Real-Time Energy Management for Dual-Source Electric Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
To minimize battery aging of electric vehicles (EVs), it is paramount to manage efficiently their energy consumption. An energy management strategy (EMS) has recently been developed, where batteries and supercapacitors (SCs) are coordinated as a function of the driving mode which is determined manually by the driver. In the present article, we improve the EMS by developing a driving mode predictor (DMP) that determines automatically in real-time the driving mode simply from the speed history of the vehicle. The DMP is designed using supervised learning (SL), a branch of machine learning (ML). A strength of our approach is that it is applicable to predict the driving modes of any EV. To predict the driving modes during a trip made by a given EV, the DMP needs to follow the speed evolution of the EV and know its maximum reachable speed. The integration of the DMP into the EMS results in an enhanced EMS called DMP-based EMS that determines automatically in real-time the power to take from each source of energy of the EV as a function of its speed history. The results obtained from real driving cycles confirm the prediction quality of the DMP and the energy efficiency of the proposed DMP-based EMS.
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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 | 0,001 |
| 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 ».