An efficient energy management strategy based on adaptive nonlinearparticle swarm optimization for light electric vehicles
Notice bibliographique
Résumé
In terms of improving the energy consumption of electric vehicles (EVs), the dual motor with planetary differential (DMPD) powertrain stands out as the best potential replacement for the single motor powertrain. A planetary differential introduces a redundant kinematic degree of freedom, providing three operation modes: two single motor modes and one dual motor mode. Hence, there is an infinite number of operation points for the motors. Among them there is one where the motors operate in their best efficiency zone, and that increases the efficiency of the system as a whole. For an optimal running, such an architecture requires a control method to identify the optimal power split between the motors. This paper proposes an efficient energy management strategy (EMS) based on the adaptive nonlinear particle swarm optimization (ANLPSO) algorithm, a variant of the original PSO algorithm. Compared to classical optimization techniques, PSO offers reliable evaluations and simple implementations, while ANLPSO introduces additional control on the inertia weight, on the memory term and on the social knowledge. ANLPSO also favors a high exploration/exploitation ratio at the search beginning and gradually reduces it approaching the end. Moreover, the considered version integrates additional control on the initial particle distribution via a landscape subdivision. The goal of this study is to enhance the instantaneous efficiency of DMPD and improve the overall efficiency of EVs during standard driving cycles. The adopted ANLPSO algorithm is compared with the discrete parametric optimization method proposed in a recent publication for urban EV. The comparison uses the parameters and conditions imposed by the urban cycle New European Driving Cycle (NEDC). The simulation results prove the capacity of the proposed model of efficiently identifying the optimal operation points. Compared to the reference, the determined points lead to an overall efficiency improvement of 2.93% for the traction flow and of 4.58% for the regeneration flow. In addition, the study compares the efficiency of the DMPD configuration with that of the single motor powertrain (SMP). This analysis uses the proposed EMS to establish the optimal energy consumption over both the urban and highway scenarios of NEDC. The simulation results reveal that the DMPD outperforms the SMP for both the traction and the regeneration flows, namely, the efficiency gains associated with the DMPD configuration are 9.4% for the traction and 9.8% for the regeneration over the urban cycle, and 2.5% for the traction and 3.2% for the regeneration over the highway cycle.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».