Особливості інформаційно-керуючої системи гібридних силових установок автомобіля
DOI:
https://doi.org/10.30977/BUL.2219-5548.2024.106.0.138Ключові слова:
гібрид, силова установка, метод, система, рух, рекупераціяАнотація
Запропоновано модуль синтезу оптимальних програм для отримання єдиної програми об’єкта. Динаміка керованого процесу подана як багатозонна модель. Модуль працює на підставі методики стикування складників багатозонної моделі. Унаслідок кожної зміни стану функціонування в реальному часі розраховується нове оптимальне керуваннядля наявних показників задачі оптимального керування (ЗОК) на поточний момент часу. Математичне забезпечення режиму «рекуперація» використовує методи штучного інтелекту, що також дає змогу ухвалювати рішення щодо керування вантажно-швидкісним режимом силової установки, які важко формалізуються, у реальному режимі часу
Посилання
M. Nour et al., Review of Positive and Negative Impacts of Electric Vehicles Charging on Electric Power Systems. Energies. 13, 18(2020).
J. Fan et al., Map-Based Power-Split Strategy Design with Predictive Performance Optimization for Parallel Hybrid Electric Vehicles. Energies. 8, 9 (2015).
L. Qin et al., Adaptive Double Kalman Filter Method for Smoothing Wind Power in MultiTypeEnergy Storage System. Energies. 16, 4 (2023).
R. Ravi et al., Battery Management Systems (BMS)for EV. Electric Vehicles and the Futureof EnergyEfficient Transportation. 35 (2021).
Y. Bai et al., Adaptive Optimization Operation of Electric Vehicle Energy Replenishment StationsConsidering the Degradation of Energy StorageBatteries. Energies. 16, 13 (2023).
B. Hu et al., A Data-Driven Solution for Energy Management Strategy of Hybrid Electric Vehicles Based on Uncertainty-Aware Model- Based Offline Reinforcement Learning. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 19, 6 (2023).
Q. Yang et al., A Bi-Level Optimization and Scheduling Strategy for Charging Stations Considering Battery Degradation. Energies. 16,13 (2023).
Y. Cao et al., An Overview of Modelling and Energy Management Strategies for Hybrid Electric Vehicles. Applied Sciences. 13, 10 (2023).
D. Wang et al., Review of Energy-Saving Technologies for Electric Vehicles, from the Perspective of Driving Energy Management. Sustainability. 15, 9 (2023).
J. Hao et al., Model Predictive Control Based Energy Management Strategy of Series Hybrid Electric Vehicles Considering Driving Pattern Recognition. Electronics. 12, 6 (2023).
K. Borisoot et al., Optimal Energy Management forVirtual Power Plant Considering Operation and Degradation Costs of Energy Storage System and
Generators. Energies. 16, 6 (2023).
B. Chen et al., Optimal Energy Management of Series Hybrid Electric Vehicles with Engine Start-Stop System. IEEE Transactions on Control Systems Technology. 31, 2 (2023).
B. Han et al., Optimal Strategy for Comfort-Based Home Energy Management System ConsideringImpact of Battery Degradation Cost Model,”Mathematics. 11, 6 (2023).
V.P. Sidharthan et al., Adaptive-Energy- Sharing Based Energy Management Strategy of Hybrid Sources in Electric Vehicles. Energies. 16, 3 (2023).
Bazhinov, O.; Gerlici, J.; Kravchenko, O.; Haiek,Y.; Bazhynova, T.; Zaverukha, R.; Kravchenko, K. Development of a method for evaluating the technicalcondition of a car’s hybrid powertrain. Symmetry 2021, 13, 2356.
