Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Use of neural networks for estimating EVs battery SOC considering driving style
Año:2015
Áreas de investigación
  • Ingenieria mecanica,
  • Ciencias de la computación y tecnología informática,
  • Ingeniería eléctrica, electrónica y automática
Datos
Descripción
One of the great problems of electric vehicles is the limited autonomy, which causes stress on drivers of insecurity to reach the destination. Vehicles implement algorithms for the estimation of autonomy depending on driving style from the previous sections. However, it is easy to see that this estimation of power consumption is not always reliable and does not take into account relevant factors of influence. This paper presents a consumption estimation based on the knowledge of how the way of driving and the route. To this end, a neural network have been developed which takes as input data information from the CAN bus, data from specific instrumentation and vehicle positioning, and provides as output variable the state of charge consumption. Tests have been performed with 8 drivers along 2 routes of different characteristics in Madrid (Spain) and results have been highly successful.
Internacional
Si
Nombre congreso
22nd World Congress and Exhibition on Intelligent Transport Systems and Services.
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Bordeaux
Revisores
Si
ISBN o ISSN
0000-0000
DOI
Fecha inicio congreso
05/10/2015
Fecha fin congreso
09/10/2015
Desde la página
1
Hasta la página
8
Título de las actas
ITS WORLD CONGRESS 2015 proceedings
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Felipe Jimenez Alonso (UPM)
  • Autor: Francisco Serradilla Garcia (UPM)
  • Autor: Jose Eugenio Naranjo Hernandez (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Inv. en Seguridad e Impacto Medioambiental de Vehículos y Transportes (GIVET)
  • Centro o Instituto I+D+i: Instituto Universitario de Investigación del Automóvil (INSIA)
  • Departamento: Inteligencia Artificial
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