A Data-Driven Approach for Electric Bus Energy Consumption Estimation
Notice bibliographique
Résumé
Along with the battery technology advancements and government policy support, the penetration level of electric buses (EBs) in the urban public transportation system has been increasing in recent years. Considering the potential influence of the increasing EB charging demand on power systems, estimating the real-time energy consumption of EBs has become a principal issue. In this work, a data-driven approach for EB energy consumption estimation is proposed. In particular, a detailed physical model of EB is constructed to model its energy consumption considering the randomness in EB operation, including speed, acceleration, and passenger count. In order to improve the estimation accuracy, the conventional Kalman filter (KF) is modified involving EB mass estimation considering stochastic real-time passenger count, motion data dimension deduction based on EB operation route. To estimate the EB acceleration accurately and reduce the noise caused by the unimportant features, we extended the feature discarding algorithm of decision trees to the regression trees. In the case study, an Android application is developed to collect the EB motion data so that any general Android smartphone can be used for data collection. The performance of the proposed approach is evaluated based on real-world EB operation data collected from St. Albert Transit, AB, Canada. According to the results, our APP can track the real-time EB trace, and the proposed modified KF can filter most of the noises caused by the GPS data collection process and stochastic passenger count. Also, with the extended random forest algorithm, the unimportant features can be discarded and the real-time EB acceleration is estimated efficiently with a small sum of square error (SSE). Compared with the existing approaches, the proposed approach achieves a more accurate real-time energy consumption estimation of EBs, which in turn, provides a better characterization of power system loading and voltage variation.
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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 ».