Real-Time Multiobjective Energy Management for Electrified Powertrains: A Convex Optimization-Driven Predictive Approach
Notice bibliographique
Résumé
Energy management is an important technology for maximizing the energy efficiency of hybrid vehicles. In the process of developing cost-optimal powertrain control strategies, existing studies have explored the interactions between fuel economy and battery degradation to prolong the battery service period and reduce fuel consumption simultaneously. However, computational efficiency will be sacrificed in order to search optimal control sequences due to the nonlinear powertrain model and many optimization variables in the optimal control problem, which hinders the implementation in real-time applications. To this end, this article combines second-order cone programming and model predictive control algorithms to formulate a computationally efficient energy management strategy for a series hybrid electric vehicle. Specifically, three main contributions are made which distinguish our work from existing studies. First, based on the constructed convex powertrain model, two objectives, fuel economy and battery degradation, are optimized by the proposed hybrid algorithm. Second, a comparison study that compares the strategies with and without battery degradation optimization is presented to validate the effectiveness of the proposed control strategy. Finally, by changing the size of the prediction horizon, several simulation results are discussed to evaluate the computational efficiency of the devised method. Furthermore, the effects of different battery and fuel prices on optimized results are analyzed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».