Prediction of Electric Vehicle Mileage According to Optimal Energy Consumption Criterion

Abstract

Обмежений пробіг без заряджання є однією з головних перешкод до широкого розповсюдження електромобілів. Краще розуміння енергоспоживання автомобіля та запасу ходу можуть допомогти зменшити стрес водіїв електромобілів. Ця робота пропонує стратегію прогнозування на основі моделі для оцінки енергоспоживання електромобіля. Оцінка враховує конкретні параметри електромобіля, а також топології дорожньої мережі, в якій працює транспортний засіб, і реальні умови руху. Представлена макромодель енергоспоживання електромобіля дозволяє використовувати доступні на типових картах веб-сервіси для отримання зведених даних в реальному часі. Дорожня мережа моделюється як зважений орієнтований граф, що адаптований до запропонованої моделі споживання енергії. Оптимізація пробігу досягається засобами алгоритму пошуку оптимального шляху, придатного для використання в реальному часі. Отриманий таким чином діапазон руху забезпечує покращену точність і надійність у порівнянні з середнім споживанням та на основі дистанційної стратегії.

In the field of electric vehicle usage, an inherent challenge lies in the restricted mileage capacity prior to requiring a recharge, hindering broader acceptance of electric vehicles. To alleviate this concern, enhancing the comprehension of vehicle energy consumption and range plays a pivotal role in easing the anxieties of electric vehicle drivers. Within this context, a novel model-based predictive approach is introduced for estimating electric vehicle energy consumption. This method considers the vehicle's specific parameters, the road network's topology, and actual traffic conditions. Through the macro model of electric vehicle energy consumption, real-time summary data can be extracted using conventional map-based web services. By representing the road network as a weighted directed graph tailored to the energy consumption model, an algorithm aids in mileage optimization by determining the optimal path for immediate use. The resultant motion range from this approach offers improved precision and dependability in contrast to conventional strategies based on average consumption and distance.