Поскольку подключаемые гибриды сочетают в себе бензиновые или дизельные двигатели с электродвигателями и большими перезаряжаемыми батареями, ключевым компонентом является система управления энергопотреблением (EMS), которая контролирует, когда они переключаются из « полностью электрического » режима, во время которого накапливается энергия от их батарей. используется в «гибридном» режиме, в котором используется как топливо, так и электроэнергия. При разработке новых устройств EMS важным моментом является объединение потоков мощности от обоих источников наиболее энергоэффективным способом.
Хотя не все подключаемые гибриды работают одинаково, большинство из них запускаются в полностью электрическом режиме, работая от электричества, пока их аккумуляторная батарея не разрядится, а затем переключаются в гибридный режим. Эта стратегия EMS, известная как управление в двоичном режиме, проста в применении, но не является самым эффективным способом объединения двух источников питания. В лабораторных испытаниях смешанные стратегии разряда, в которых энергия от аккумулятора используется на протяжении всей поездки, оказались более эффективными с точки зрения минимизации расхода топлива и выбросов, но до сих пор они не были реальным вариантом для реальных приложений. сказал Сюевей Ци, аспирант Центра экологических исследований и технологий инженерного колледжа Борнса (CE-CERT), который руководил исследованием.
Ци работает с директором CE-CERT Мэтью Барт, профессором электротехники и вычислительной техники.«Стратегии смешанной разгрузки обладают способностью быть чрезвычайно энергоэффективной, но те, которые были предложены ранее, требуют предварительных знаний о характере поездки, дорожных условиях и информации о дорожном движении, которую в действительности практически невозможно предоставить», — сказал Ци.Хотя UCR EMS действительно требует информации, связанной с поездкой, она также собирает данные в режиме реального времени с помощью бортовых датчиков и устройств связи, а не требует ее заранее.
Это одна из первых систем, основанная на методе машинного обучения, называемом обучением с подкреплением (RL), и была опубликована в Интернете 5 февраля 2016 года в журнале Transportation Research Record.В сравнительных тестах на 20-мильной поездке в Южной Калифорнии, UCR EMS превзошел доступные в настоящее время системы с двоичным режимом со средней экономией топлива 11,9 процента.
Еще лучше, сказал Ци, система становится умнее, чем больше она используется, и не зависит от модели или драйвера, что означает, что она может быть применена к любому PHEV, управляемому любым человеком.«В нашей системе обучения с подкреплением автомобиль изучает все, что ему нужно, чтобы быть энергоэффективным, на основе исторических данных.
По мере сбора и оценки большего количества данных система становится лучше при принятии решений, позволяющих экономить энергию», — сказал Ци.Ци сказал, что следующий этап исследования будет сосредоточен на создании облачной сети, которая позволит PHEV работать вместе для достижения еще лучших результатов.
«Наши текущие результаты показали, как отдельные транспортные средства могут учиться на своем историческом поведении вождения, чтобы работать с энергоэффективностью. Следующим шагом является распространение предлагаемого режима на облачную сеть транспортных средств, где транспортные средства учатся не только сами, но и каждый другие.
Это позволит им работать на еще меньшем количестве топлива и окажет огромное влияние на количество выделяемых парниковых газов и других загрязняющих веществ », — сказал он.