Optimización del consumo de energía de vehículos eléctricos con reconocimiento de patrones de conducción para escenarios de conducción reales
Autores: Moulik, Bedatri; Kaur, Sanmukh; Ijaz, Muhammad
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 18
Citaciones: Sin citaciones
Las estrategias de gestión de energía (EMS) en el contexto de vehículos eléctricos o híbridos pueden optimizar la energía disponible al minimizar el consumo. La mayoría de las EMS basadas en la optimización no son aplicables en tiempo real para una estimación precisa del consumo futuro. El rendimiento de estas estrategias también depende en gran medida de los patrones de conducción, que pueden estar influenciados por las condiciones de la carretera y el tráfico, entre otros factores como el estilo de conducción, el clima, el tipo de vehículo, etc.
Descripción
Las estrategias de gestión de energía (EMS) en el contexto de vehículos eléctricos o híbridos pueden optimizar la energía disponible al minimizar el consumo. La mayoría de las EMS basadas en la optimización no son aplicables en tiempo real para una estimación precisa del consumo futuro. El rendimiento de estas estrategias también depende en gran medida de los patrones de conducción, que pueden estar influenciados por las condiciones de la carretera y el tráfico, entre otros factores como el estilo de conducción, el clima, el tipo de vehículo, etc.