LearningEMS: A Unified Framework and Open-Source Benchmark for Learning-Based Energy Management of Electric Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
An effective energy management strategy (EMS) is essential to optimize the energy efficiency of electric vehicles (EVs). With the advent of advanced machine learning techniques, the focus on developing sophisticated EMS for EVs is increasing. Here, we introduce LearningEMS: a unified framework and open-source benchmark designed to facilitate rapid development and assessment of EMS. LearningEMS is distinguished by its ability to support a variety of EV configurations, including hybrid EVs, fuel cell EVs, and plug-in EVs, offering a general platform for the development of EMS. The framework enables detailed comparisons of several EMS algorithms, encompassing imitation learning, deep reinforcement learning (RL), offline RL, model predictive control, and dynamic programming. We rigorously evaluated these algorithms across multiple perspectives: energy efficiency, consistency, adaptability, and practicability. Furthermore, we discuss state, reward, and action settings for RL in EV energy management, introduce a policy extraction and reconstruction method for learning-based EMS deployment, and conduct hardware-in-the-loop experiments. In summary, we offer a unified and comprehensive framework that comes with three distinct EV platforms, over 10 000 km of EMS policy data set, ten state-of-the-art algorithms, and over 160 benchmark tasks, along with three learning libraries. Its flexible design allows easy expansion for additional tasks and applications. The open-source algorithms, models, data sets, and deployment processes foster additional research and innovation in EV and broader engineering domains.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».