Güç paylaşımlı hibrit elektrikli araçlar için Monte Carlo algoritması kullanarak öngörülü eşdeğer tüketim minimizasyon stratejisi

Authors : Merve Nur GÜL, Ozan YAZAR, Serdar COŞKUN, Fengqi ZHANG, Lin Lİ, İrem ERSÖZ KAYA

Pages : 1615-1630

Doi:10.17341/gazimmfd.1040940

View : 14 | Download : 6

Publication Date : 2023-01-06

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, güç paylaşımlı bir hibrit elektrikli araç insert ignore into journalissuearticles values(HEA); için, Monte Carlo insert ignore into journalissuearticles values(MC); algoritmasına dayalı olarak tahmin edilen sürüş çevrimi hızlarını kullanan öngörülü eşdeğer tüketim minimizasyonu stratejisi insert ignore into journalissuearticles values(Ö-ETMS); önermektedir. Önerilen Ö-ETMS, enerji kaynakları arasındaki güç dağılımını en iyi şekilde belirlemek için MC algoritması tarafından tahmin edilen hız profillerinden tam olarak yararlanmaktadır. Bu çalışmada; MC tabanlı Ö-ETMS metodunu doğrulamak için, New European Driving Cycle insert ignore into journalissuearticles values(NEDC);, Worldwide Harmonised Light Vehicles Test Procedure insert ignore into journalissuearticles values(WLTP);, Urban Dynamometer Driving Schedule insert ignore into journalissuearticles values(UDDS);, Highway Fuel Economy Test insert ignore into journalissuearticles values(HWFET);, New York City Cycle insert ignore into journalissuearticles values(NYCC);, California Unified Cycle insert ignore into journalissuearticles values(LA-92); ve tüm döngülerin kombinasyonu insert ignore into journalissuearticles values(ALL-CYC); çevrimleri kullanılmış; toplam yedi tekrarlı sürüş döngüsü altında bir dizi simülasyon çalışması gerçekleştirilmiştir. MC tabanlı Ö-ETMS stratejisi, standart ETMS ile karşılaştırılmıştır. NEDC çevriminde %6,01, WLTP çevriminde %9,09, UDDS çevriminde %6,33, HWFET çevriminde %5,14, NYCC çevriminde %1,96, LA-92 çevriminde %11,47 ve ALL-CYC çevriminde %7,92 oranla yakıt tasarrufu elde edilmiştir. Bu makaledeki sonuçlar, önerilen stratejinin yaygın olarak kullanılan temel yönteme kıyasla, rekabetçi bir yakıt tasarrufu sağladığını ortaya koymaktadır.
Keywords : Hibrit elektrikli araçlar, eşdeğer tüketim minimizasyonu stratejisi, öngörülü kontrol, Monte Carlo algoritması, hız tahmini