Математическое моделирование влияния внешних факторов окружающей среды на запас хода электромобиля
Ключевые слова:
электромобиль, запас хода, математическое моделирование, внешние факторы, энергоэффективность, оптимизация, машинное обучениеАннотация
В данной статье представлено математическое моделирование влияния внешних факторов окружающей среды на запас хода электромобиля. Актуальность темы обусловлена растущей популярностью электромобилей и необходимостью точного прогнозирования их автономности с учетом реальных условий эксплуатации. Цель исследования - разработать комплексную математическую модель, учитывающую ключевые факторы окружающей среды (температуру воздуха, рельеф местности, ветровую нагрузку), и проанализировать их влияние на энергопотребление и запас хода электромобиля. Методология основана на сочетании аналитического моделирования физических процессов и машинного обучения на основе эмпирических данных. Использованы методы математической физики, теории управления, регрессионного анализа, а также оригинальные алгоритмы оптимизации энергопотребления. Эмпирическую базу составили данные натурных испытаний 50 электромобилей различных марок в разнообразных дорожных и климатических условиях. Получены следующие основные результаты: 1) разработана детализированная математическая модель энергопотребления электромобиля, демонстрирующая высокую точность (среднеквадратичная ошибка прогноза запаса хода - 3,2%); 2) выявлено, что температура окружающего воздуха является доминирующим фактором, при этом зависимость носит нелинейный характер (коэффициент детерминации - 0,92); 3) определено оптимальное сочетание параметров движения с точки зрения минимизации энергопотребления для типовых профилей рельефа; 4) предложен адаптивный алгоритм прогнозирования запаса хода, учитывающий индивидуальный стиль вождения и маршрут следования (ошибка прогноза снижена на 24% относительно базовой модели). Полученные результаты имеют значение для развития технологий электромобилей, оптимизации их системы управления и повышения удобства эксплуатации. В дальнейшем планируется расширить модель, включив такие факторы, как износ аккумулятора и сезонные изменения дорожных условий.
Библиографические ссылки
Куликов И.А., Севостьянов А.А. Методы моделирования энергопотребления электромобилей // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2018. № 7(700). С. 50-58.
Тягунов М.Г. Влияние климатических факторов на эффективность электромобилей // Журнал автомобильных инженеров. 2017. № 4(105). С. 28-35.
Genikomsakis K., Mitrentsis G.A computationally efficient simulation model for estimating energy consumption of electric vehicles in the context of route planning applications // Transportation research. Vol. D: Transport and еnvironment. 2017. Vol. 50. рр. 98-118.
Hayes J.G., de Oliveira R.P.R., Vaughan S., Egan M.G. Simplified electric vehicle power train models and range estimation // 2011 IEEE vehicle power and propulsion conf. 2011. pp. 1-5.
Iora P., Tribioli L. Effect of ambient temperature on electric vehicles' energy consumption and range: model definition and sensitivity analysis based on nissan leaf data // World electric vehicle journal. 2019. Vol. 10. №. 1. P. 2.
Kambly K.R., Bradley T.H. Estimating the HVAC energy consumption of plug-in electric vehicles // Journal of power sources. 2014. Vol. 259. С. 117-124.
Larminie J., Lowry J. Electric vehicle technology explained. New Jersеy: John Wiley & Sons, 2012.
Meier J.J., Schaedler T.A. Robust energy management for electric vehicles: Minimizing battery degradation while maintaining driving performance // IFAC-PapersOnLine. 2016. Vol. 49. №. 11. рр. 252-257.
Myrzik J.M.A., Calais M. String and module integrated inverters for single-phase grid connected photovoltaic systems - a review // 2003 IEEE Bologna Power Tech сonf. рroceedings (IEEE Cat. № 03EX719). 2003. рр. 430-437.
Rahimi-Eichi H., Ojha U., Baronti F., Chow M. Battery management system: An overview of its application in the smart grid and electric vehicles //IEEE Industrial electronics magazine. 2013. Vol. 7. №. 2. рр. 4-16.
Schlasza C., Ostertag P., Chrenko D., Kriesten R., Bouquain D. Review on the aging mechanisms in Li-ion batteries for electric vehicles based on the FMEA method // 2014 IEEE Transportation Electrification Conference and Expo (ITEC). 2014. рр. 1-6.
Shen W., Vo T. T., Kapoor A. Charging algorithms of lithium-ion batteries: An overview // 2012 7th IEEE Conference on industrial electronics and applications (ICIEA). 2012. рр. 1567-1572.
Tie S. F., Tan C. W. A review of energy sources and energy management system in electric vehicles // Renewable and sustainable energy reviews. 2013. Vol. 20. рр. 82-102.
Vetter J., Novаk P., Wagner M.R., Veit C., Mоller K. C., Besenhard J.O., Winter M., Wohlfahrt-Mehrens M., Vogler C., Hammouche A. Ageing mechanisms in lithium-ion batteries // Journal of power sources. 2005. Vol. 147. № 1-2. рр. 269-281.
Yuksel T., Michalek J. J. Effects of regional temperature on electric vehicle efficiency, range, and emissions in the United States // Environmental science & technology. 2015. Vol. 49. №. 6. рр. 3974-3980