[論文レビュー] Sequential Optimization of Speed, Thermal Load, and Power Split in Connected HEVs

Mohammad Reza Amini, Xun Gong+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 20, 2019

Vehicle emissions and performance参考文献 9被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、走行速度軌道計画、エアコン（A/C）冷房負荷制御（エコクーリング）、およびパワートレインの出力分配を統合的に最適化することでエネルギー消費を最小化する、連結型ハイブリッド電気自動車（HEV）の段階的最適化フレームワークを提案する。予測可能な交通データを活用することで、段階的最適化により、エコドライブで11.9%、エコクーリングで14.2%、最適出力分配で18.8%の累積的エネルギー削減を達成した。動的プログラミングを用いた検証済みのパワーバランスモデルを用いた最適化により、18.8%のエネルギー削減を実現した。

ABSTRACT

The emergence of connected and automated vehicles (CAVs) provides an unprecedented opportunity to capitalize on these technologies well beyond their original designed intents. While abundant evidence has been accumulated showing substantial fuel economy improvement benefits achieved through advanced powertrain control, the implications of the CAV operation on power and thermal management have not been fully investigated. In this paper, in order to explore the opportunities for the coordination between the onboard thermal management and the power split control, we present a sequential optimization solution for eco-driving speed trajectory planning, air conditioning (A/C) thermal load planning (eco-cooling), and powertrain control in hybrid electric CAVs to evaluate the individual as well as the collective energy savings through proactive usage of traffic data for vehicle speed prediction. Simulation results over a real-world driving cycle show that compared to a baseline non-CAV, 11.9%, 14.2%, and 18.8% energy savings can be accumulated sequentially through speed, thermal load, and power split optimizations, respectively.

研究の動機と目的

• 連結自動化HEVにおける走行速度、熱管理、パワートレイン制御の統合的最適化によるエネルギー削減の相乗効果を調査すること。
• 走行効率を超えて、V2X対応の予測制御が熱管理およびパワートレイン管理に果たす未解明の役割を明らかにすること。
• 実都市走行を想定した、エコドライブ、エコクーリング、最適出力分配を統合する段階的最適化フレームワークの開発と検証を行うこと。
• 各最適化段階が全体のエネルギー削減に果たす個別的および総合力の貢献度を定量的に評価すること。

提案手法

• V2I通信を活用したショックウェーブベースの交通モデルを用い、車両の列車ダイナミクスを予測し、エコドライブ用の最適走行速度軌道を生成する。
• 制御指向のA/C熱的モデルを階層的モデル予測制御（H-MPC）と統合し、予測された走行速度プロファイルに基づいて熱負荷を最適化する。
• 最適化された走行および熱的出力要求を、実験的に検証済みの簡略化されたHEVパワーバランスモデルにフィードバックし、動的プログラミング（DP）を用いた出力分配最適化を実施する。
• 本フレームワークは3段階の段階的最適化を適用する：(1) 走行速度軌道最適化、(2) 長予測ホライズンMPCによるA/C熱負荷最適化、(3) DPを用いた最適出力分配決定。
• 本手法は、ミチガン州アナンボールの6交差点にわたる区間で取得した第4世代トヨタ・プリウスHEVの実世界データを用いて検証された。
• 本フレームワークはCoolSimを用いてシミュレーションされ、非最適化された走行および熱制御を採用したベースラインルールベース制御と比較して検証された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 都市部の交通状況下で、予測可能な走行速度軌道計画は、連結型HEVのエネルギー消費をどの程度削減できるか？
• RQ2 走行速度に依存する熱負荷最適化（エコクーリング）は、HEV全体のエネルギー削減にどの程度寄与するか？
• RQ3 走行速度、熱負荷、出力分配の段階的最適化を統合することで、連結型HEVが得られるインクリメンタルなエネルギー削減の潜在的効果は何か？
• RQ4 熱管理とパワートレインシステムの協調最適化は、個別に最適化された各部品と比較して、どの程度優れているか？
• RQ5 走行速度、冷却、出力分配の各最適化段階が、総エネルギー削減に果たす相対的貢献度は何か？

主な発見

• 走行速度軌道の段階的最適化により、非連結HEVベースラインと比較して平均で11.9%のエネルギー削減が達成された。
• 走行速度に依存するA/C熱負荷最適化（エコクーリング）の統合により、総エネルギー削減は14.2%に増加した。
• 検証済みのパワーバランスモデル上での動的プログラミング（DP）による最終段階の出力分配最適化により、累積的なエネルギー削減が18.8%に達した。
• 最適化済みケースでは、停止時におけるバッテリー充電量が増加し、エンジンの運転が最適速度帯で安定的に維持され、燃料消費が削減された。
• 平均室内温度は26.2 °Cから26.4 °Cにわずかに上昇したが、熱負荷制御の最適化によりA/Cの消費電力は2.4%削減された。
• 本フレームワークは、走行速度、熱負荷、パワートレイン運転の協調制御が、いずれの部品を個別に最適化するよりも顕著な削減効果をもたらすことを示した。