Energy consumption modeling and optimization of speed profile for plug-in electric vehicles

Abstract

Son yıllarda, PEV'ler karbon emisyonlarını azaltabileceğimiz yollardan biri olduğundan, Plug-in Elektrikli Araçlar (PEV'ler) ile ilgili araştırmalarda bir artış söz konusudur. PEV'lerde dramatik maliyetlerin azaltılması, ana akım araç haline gelmeleriyle sonuçlandı. Bununla birlikte, diğer araç tiplerini üstlenmeden önce hala büyük bir engel var ve bu onların sınırlı menzili. Şarj istasyonlarının olmaması durumu daha da kötüleştiriyor ve şarj istasyonlarının çoğalması, şarj etme işleminin birkaç saat sürebileceğinden, aralık problemini tamamen ortadan kaldırmıyor. Bu nedenle, bir PEV, belirli bir batarya şarjıyla ya da eşdeğer olarak, belli bir mesafe için mümkün olduğunca az enerji tüketmelidir. Ani kontrol algoritmasının seçimi, bu enerji minimizasyonu probleminde bir rol oynamaktadır, ancak diğer yandan, bu minimizasyon probleminin en kritik yönü, anlık kontrol algoritmasına bir referans girişi olarak verilen aracın hız profilidür. . Bu tez, Monte Carlo ve Newton-Raphson optimizasyon yöntemlerinin bir kombinasyonu ile gerçek bir araç modeli verilen PEV'lerin menzil optimizasyonunda literatüre önemli bir katkı sunmaktadır.

In recent years, there is a surge in research on Plug-in Electric Vehicles (PEVs), as PEVs are one of the ways that we can reduce carbon emissions. Dramatic cost reduction in PEVs has resulted in their becoming mainstream vehicles. However, there is still one big hurdle before they can take over other types of vehicles, and that is their limited range. Lack of charging stations exacerbates the situation further, and proliferation of charging stations does not completely alleviate the range problem as charging can take a few hours. Therefore, a PEV should cover as much distance with a given battery charge, or equivalently, should consume as little energy as possible for a given distance. The choice of the instantaneous control algorithm plays a role in this energy minimization problem, but on the other hand, the most critical aspect of this minimization problem is the speed profile of the vehicle, which is given as a reference input to the instantaneous control algorithm. This thesis offers a significant contribution to the literature in the range optimization of PEVs given a realistic vehicle model, which it does through a combination of Monte Carlo and Newton-Raphson optimization methods.