Sammanfattning av denna webbsida: Elfordonets energiförbrukning varierar och beror på ett antal externa faktorer såsom vägtopologi, trafik, körstil, omgivningstemperatur osv. Syftet med detta dokument är att upptäcka och kvantifiera korrelationer mellan fordonets kinematiska parametrar och dess energiförbrukning. Verkliga uppgifter om EV-energiförbrukning används för att konstruera modellerna för beräkning av energiförbrukning. Baserat på fordonets dynamiksekvation som underliggande fysisk modell används multipel linjär regression för att konstruera tre modeller. Varje modell använder olika aggregeringsnivåer för indataparametrarna, vilket möjliggör förutsägelser med hjälp av olika typer av tillgängliga indataparametrar. En modell använder aggregerade värden för de kinematiska parametrarna för resor. Denna modell möjliggör förutsägelse med grundläggande, lättillgängliga indataparametrar såsom resavstånd, restid och temperatur. Den andra modellen utvidgar detta genom att inkludera detaljerade accelerationsdata. I den tredje modellen används rådata från de kinematiska parametrarna som indataparametrar för att förutsäga energiförbrukningen. Genom att använda detaljerade värden av kinematiska parametrar för förutsägelsen i teorin ökar kopplingen mellan den statistiska modellen och dess underliggande fysikaliska principer, men kräver att dessa parametrar är tillgängliga som indata för att göra förutsägelser. De två första modellerna visar liknande resultat. Den tredje modellen visar en sämre passform än de två första, men har en liknande noggrannhet. Denna modell har stor potential för framtida förbättringar. ÖPPET TILLTRÄDE 2015, 8 8574
Cauwer m.fl. föreslog en metod för att förutsäga energiförbrukning med hjälp av en statistisk modell och dess underliggande fysiska principer REF.
Energy Consumption Prediction for Electric Vehicles Based on Real-World Data
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}