[論文レビュー] Driving Conditions-Driven Energy Management for Hybrid Electric Vehicles: A Review

Teng Liu, Wenhao Tan+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 16, 2020

Vehicle emissions and performance参考文献 142被引用数 6

ひとこと要約

本レビューでは、走行サイクルの知識に基づくハイブリッド電気自動車（HEV）のエネルギー管理戦略（EMS）を提案し、走行サイクルの知識の程度に応じて3種類に分類する：標準サイクル、長期的サイクル生成（LT-DCG）、短期的サイクル予測（ST-DCP）。近年の走行サイクルモデリングおよびEMS設計分野の進展を統合し、実世界の走行パターンが燃料効率と排出ガス制御をどのように向上させるかを強調しており、主な貢献は分類体系、データソース、およびHEVエネルギー管理分野における今後の研究方向性に集約される。

ABSTRACT

Motivated by the concerns on transported fuel consumption and global air pollution, industrial engineers, and academic researchers have made many efforts to construct more efficient and environment-friendly vehicles. Hybrid electric vehicles (HEVs) are the representative ones because they can satisfy the power demand by coordinating energy supplements among different energy storage devices. To achieve this goal, energy management approaches are crucial technology, and driving cycles are the critical influence factor. Therefore, this paper aims to summarize driving cycle-driven energy management strategies (EMSs) for HEVs. First, the definition and significance of driving cycles in the energy management field are clarified, and the recent literature in this research domain is reviewed and revisited. In addition, according to the known information of driving cycles, the EMSs are divided into three categories, and the relevant study directions, such as standard driving cycles, long-term driving cycle generation (LT-DCG) and short-term driving cycle prediction (ST-DCP) are illuminated and analyzed. Furthermore, the existing database of driving cycles in highway and urban aspects are displayed and discussed. Finally, this article also elaborates on the future prospects of energy management technologies related to driving cycles. This paper focusing on helping the relevant researchers realize the state-of-the-art of HEVs energy management field and also recognize its future development direction.

研究の動機と目的

• 走行サイクルの特性に基づいて、ハイブリッド電気自動車（HEV）のエネルギー管理戦略（EMS）を体系化すること。
• 利用可能な走行サイクル知識のレベル（標準、長期的生成、短期的予測）に応じて、EMSのアプローチを特定および分類すること。
• HEV応用を想定した都市部および高速道路走行サイクルの既存データベースを分析すること。
• 走行サイクルに配慮したエネルギー管理分野における研究ギャップと今後の方向性を強調すること。

提案手法

• HEVのエネルギー管理戦略（EMS）を3つのカテゴリーに分類：標準走行サイクル、長期的走行サイクル生成（LT-DCG）、短期的走行サイクル予測（ST-DCP）。
• 走行サイクル知識の異なるレベルにおける走行サイクルモデリングおよびEMS設計に関する最近の文献をレビュー・統合すること。
• 都市部および高速道路走行サイクルの既存データベースを分析し、HEVエネルギー管理研究への適用可能性を評価すること。
• 標準的および予測されたサイクルデータを用いて、異なる走行条件下でのEMSの性能を評価すること。
• 信号処理および制御理論の技術を統合し、実世界の走行パターンをモデル化・予測することで、適応型EMS設計を実現すること。
• 走行サイクルの予測可能性およびデータの可用性に基づく、EMS手法の包括的分類体系を提供すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 走行サイクル知識の異なるレベル（標準、長期的生成、短期的予測）は、HEVエネルギー管理システムの設計および性能にどのように影響を与えるか？
• RQ2 HEV研究で使用されている既存の都市部および高速道路走行サイクルデータベースの主な特徴と制限は何か？
• RQ3 長期的走行サイクル生成（LT-DCG）および短期的走行サイクル予測（ST-DCP）は、HEVエネルギー管理戦略の適応性をどのように向上させるか？
• RQ4 HEV応用において、実世界の走行行動をモデル化するための最も効果的な信号処理および制御技術は何か？
• RQ5 走行状態駆動型エネルギー管理分野における主な研究ギャップと今後のトレンドは何か？

主な発見

• 本論文は、走行サイクル知識の程度に基づいて、HEVエネルギー管理戦略（EMS）の明確な分類体系を確立しており、分野における手法の明確化に貢献している。
• 長期的走行サイクル生成（LT-DCG）および短期的走行サイクル予測（ST-DCP）は、実世界走行シナリオにおける適応的・予測型EMSの実現に不可欠な要素として浮上している。
• 既存の都市部および高速道路走行サイクルデータベースは、解像度、カバー範囲、適用可能性においてばらつきを示しており、交通パターンやエネルギー消費プロファイルに顕著な差異が認められる。
• 走行状態に配慮したEMSは、固定型または非適応型戦略と比較して、燃料効率の向上と排出ガス削減に顕著な効果を示している。
• リアルタイム走行サイクル予測とモデル予測制御（MPC）を統合したアプローチは、次世代HEVエネルギー管理における大きな可能性を示している。
• 今後の研究は、機械学習およびリアルタイム走行パターン認識を活用したデータ駆動型で適応可能なEMSフレームワークの構築に注力すべきである。