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Enregistrement W4404331552 · doi:10.1016/j.conengprac.2024.106157

Sliding-mode energy management strategy for dual-source electric vehicles handling battery rate of change of current

2024· article· en· W4404331552 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueControl Engineering Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesTrường Đại học Bách Khoa Hà Nội
Mots-clésCurrent (fluid)Battery (electricity)Dual (grammatical number)Automotive engineeringDual modeMode (computer interface)Energy managementElectrical engineeringElectric vehicleEnergy (signal processing)Computer scienceEngineeringPower (physics)PhysicsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For years, developing energy management strategies (EMS) for hybrid energy storage systems (HESS) of electric vehicles (EV) has been a topic of great interest thanks to the mutual support of energy sources. In this paper, we approach the energy management problems from the control point of view to exploit the remarkable advantages of control techniques in treating state constraints, system stability , and optimality . By that, we propose a sliding-mode strategy for the EMS of the battery–supercapacitor HESS on EVs. In order to prolong the lifespan of the battery , the rate of change in battery reference current is directly handled as the control input of the management system which is, to our best knowledge, novel in literature. Control parameters of the proposed EMS are optimally tuned by using Particle Swarm Optimization . The performance of the proposed EMS is validated by off-line simulation as well as real-time experiments on a Signal Hardware-in-the-Loop system with various comparisons, testing scenarios, and quality indices. The results and the approach of the paper illustrate the effectiveness and feasibility of the management system that can be applied not only to EVs but also to larger-scale energy networks in further research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle