Các nhà nghiên cứu đề xuất phương pháp ước tính mới cho mức tiêu thụ năng lượng tức thời của xe buýt điện
bởi Liu Jia, Học viện Khoa học Trung Quốc
Ảnh: Miền công cộng Unsplash / CC0
Điện khí hóa các phương tiện giao thông công cộng được nhiều người coi là một cách đầy hứa hẹn để tiết kiệm năng lượng và giảm lượng khí thải. Xe buýt điện thường có phạm vi hoạt động thấp và thời gian sạc dài, điều này có thể dẫn đến "lo lắng về phạm vi" cho người điều khiển và tài xế. Các ước tính chính xác về mức tiêu thụ năng lượng của xe buýt điện có thể hướng dẫn người điều khiển và người lái xe lập kế hoạch và sử dụng xe buýt điện tốt hơn, đồng thời giảm thiểu "lo lắng về phạm vi" một cách hiệu quả.
Trong một nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Automatica Sinica của IEEE / CAA, nhóm của Tiến sĩ Lin Mingqiang từ Viện Nghiên cứu Phúc Kiến về Cấu trúc Vật chất của Học viện Khoa học Trung Quốc đã đề xuất một phương pháp ước tính tiêu thụ năng lượng mới dựa trên hồi quy rừng ngẫu nhiên (RFR) để ước tính mức tiêu thụ năng lượng tức thời cho xe buýt điện.
RFR là một mô hình Bagging dựa trên cây quyết định, đây là một ý tưởng song song để tạo ra nhiều mô hình cây cùng một lúc và các mô hình cây này sẽ không có bất kỳ ảnh hưởng nào đến nhau. Đặc điểm chính của nó là tính ngẫu nhiên kép, tức là tính ngẫu nhiên lấy mẫu dữ liệu và tính ngẫu nhiên lấy mẫu đặc trưng.
Các nhà nghiên cứu đã lựa chọn các yếu tố ảnh hưởng đến mức tiêu thụ năng lượng của xe buýt điện từ nhiều nguồn như hành vi lái xe, trạng thái xe và môi trường bên ngoài. Trong số đó, các đặc điểm hành vi lái xe bao gồm tốc độ, gia tốc, hộp số, bàn đạp ga và trạng thái bàn đạp giảm tốc. Đặc điểm trạng thái của xe bao gồm các thông số trạng thái của pin, động cơ và bộ điều khiển động cơ. Đặc điểm môi trường bên ngoài chủ yếu bao gồm đặc điểm thời tiết.
Các nhà nghiên cứu đã đề xuất một mô hình học tập kết hợp RFR để dự đoán mức tiêu thụ năng lượng tức thời của xe buýt điện. Dưới tác động của ngẫu nhiên kép, mỗi cây được huấn luyện với các dữ liệu và đặc điểm khác nhau, điều này tạo nên tính cách của mỗi cây. Kết quả dự đoán của tất cả các mô hình cây được tính trung bình như kết quả dự đoán của RFR.
Ngoài ra, các nhà nghiên cứu đã phân tích tầm quan trọng của các đặc tính bằng cách tính toán hệ số Gini, và kết quả cho thấy đặc tính trạng thái của bộ điều khiển động cơ và pin có ảnh hưởng đáng kể đến mức tiêu thụ năng lượng tức thời của xe buýt điện. Trong số các đặc điểm của hành vi lái xe, trạng thái bàn đạp ga và tốc độ là hai yếu tố quan trọng hơn cả. Trong số các đặc điểm môi trường bên ngoài, chỉ có nhiệt độ môi trường là quan trọng đối với việc tiêu thụ năng lượng tức thời.
Các nhà nghiên cứu đã sử dụng một mô hình học tập tổng hợp để dự đoán mức tiêu thụ năng lượng tức thời của xe buýt điện và đạt được kết quả dự đoán tốt. Thông qua phân tích tầm quan trọng của tính năng, họ đã xác định mức độ ảnh hưởng của các tính năng khác nhau đến mức tiêu thụ năng lượng tức thời của xe buýt điện.
