Abstract-A new adaptive energy management strategi föreslås för spänningsdelning i realtid mellan bränsleceller (FC:er) och superkondensatorer (SC:er) i ett hybridelfordon med tanke på att körmönster i hög grad påverkar bränsleekonomin. Den kör mönsterigenkänning (DPR) uppnås baserat på de funktioner som extraheras från den historiska hastighetsfönstret med en flerskikts perceptron neurala nätverk. Efter att DPR har erhållits används en adaptiv fuzzy energihanteringsregulator för strömdelning enligt den effekt som krävs för att köra fordon. För att förlänga FC-livslängden och samtidigt minska vätgasförbrukningen används en genetisk algoritm för att optimera kritiska faktorer såsom adaptiva vinster och luddiga parametrar för medlemskapsfunktion för flera standardkörningscykler. I den föreslagna metoden krävs inga framtida körcykler och det nuvarande körmönstret kan erkännas med framgång, vilket visar att mindre aktuella fluktuationer och bränsleförbrukning kan uppnås under olika körförhållanden. Jämfört med konventionella energihanteringssystem kan det föreslagna ramverket säkerställa laddningstillståndet för SC inom den önskade gränsen.
Driving mönsterigenkänning baserad på funktion extraherad med flerlagers perception neurala nätverk används för att bygga en adaptiv energihantering controller, vilket är för realtid strömdelning mellan bränsleceller och super-kondensatorer REF.
Fuzzy Optimal Energy Management for Fuel Cell and Supercapacitor Systems Using Neural Network Based Driving Pattern Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}