 Гибридные автомобили могут уменьшить расход топлива и выбросы парниковых газов по сравнению с их бензиновыми аналогами. Исследователи из Калифорнийского университета вывели технологию на один шаг дальше, демонстрируя, как улучшить эффективность современных гибридных автомобилей почти на 12 процентов.
Так как гибриды сочетают газовые или дизельные двигатели с электродвигателями и крупных аккумуляторами, ключевым компонентом является система управления энергией, в которой они переключаются из режима «полностью электрический», в ходе которого энергия хранится в их батареях, на «гибридный режим», который использует как топливо, так и электроэнергию. По мере разработки новых устройств, важным фактором является сочетание потоков энергии из обоих источников наиболее энергетически эффективным способом.
Хотя не все гибриды работают одинаково, большинство начинают свою работу в полностью электрическом режиме, работая на электроэнергии, пока их аккумулятор не будет исчерпан, а затем переключаются на гибридный режим. Известная как двоичный режим, эта стратегия легко применяется, но при этом является не самым эффективным способом, чтобы объединить два источника питания. В лабораторных тестах, смешанные стратегий разряда, в которых питание от батареи используется на протяжении всей поездки, оказались более эффективными при минимизации расхода топлива и выбросов, но до сих пор они не были реальным вариантом для реальных приложений. Смешанные стратегии разряда ранее требовали знаний о природе поездки, дорожных условиях и информации об движении, что в действительности практически невозможно обеспечить.
В то время как новая система управления энергией требует информации о поездке, она также собирает данные в режиме реального времени с помощью бортовых датчиков и устройств связи, а не требует их авансом. Это одна из первых систем, основанных на технике машинного обучения, известная как подкрепленное обучение.
В ходе испытаний на 20-мильной поездке в Южной Калифорнии, система управления энергией превысила используемые в настоящее время системы двойного режима, со средней экономией топлива в 12 процентов. Что еще лучше – чем чаще система используется, тем умнее она становится - то есть она может быть применен к любому гибридному автомобилю, управляемому любым человеком.
В новой системе с подкрепленным обучением, автомобиль получает знания об энергоэффективности на основе исторических данных. Чем больше данных будет собираться, тем более лучшие решения система будет принимать по экономии энергии. Исследователи говорят, что следующий этап исследований будет сосредоточен на создании облачной сети, которая позволит гибридным автомобилям работать вместе для достижения еще более высоких результатов.
Текущие результаты показали, каким образом отдельные транспортные средства могут узнать обучаться на основе истории вождения для энергоэффективной работы. Следующим шагом является расширение предлагаемого режима на основе облачной сети автомобиля, где транспортные средства будут познавать не только от них самих, но и друг от друга. Это позволит им работать на меньшем количестве топлива и будет иметь огромное влияние на количество выбросов парниковых газов и других загрязняющих веществ.
|
