Intelligent Energy Management System of Electric Vehicles using Botox Optimization based Fuzzy Logic Algorithm
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.
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicles (EVs) are attracting and growing up in many countries worldwide. Only battery storage system is the main power source in the EVs. An ultracapacitor is also used along with battery storage system. Hence, the energy management system is a very crucial and highly priority task in any EV for their best performance and life time. Many converters are included in EV for various applications. Hence, Fuzzy logic controllers based control methods are developed in this paper. However, conventional fuzzy logic controllers are having their limits, hence Botox optimization algorithm (BOA) is developed to train the fuzzy logic controllers. These strategies predominantly depend on the specialized knowledge and experience of professionals in the field. By leveraging fuzzy logic, these control methods can effectively handle the uncertainties and complexities associated with energy distribution and storage in EVs, leading to improved performance and reliability. This advanced control mechanism is designed to enhance various performance metrics including energy consumption, lithium battery output current, and peak power. Various results validate the flexibility of the BOA-based fuzzy energy management system in effectively distributing power across different driving conditions. Comparative analyses are performed regarding the power-sharing capabilities among proposed BOA-fuzzy (BOA-F), IWO-F, and WIO-F strategies. The primary goal of this research is to extend the lifespan of the battery by reducing both the output power and overall energy consumption. The BOA-F method enhances the battery’s SoC to $\mathbf{1 5. 6 \%}$ in comparison to the other methods. This improvement reduces the battery’s charging and discharging rates, thereby prolonging the lifespan of the battery while complying with the SoC limitations of the ultracapacitor.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle