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科學家開發讓油電混合車更省油的智能演算法

它會預判接下來的路況,並自動調配電動馬達和汽油引擎的使用。

Andy Yang
2017 年 1 月 30 日, 下午 06:00
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相對於純油車或是純電動車,油電混合車要在何時使用電力、何時使用汽油引擎的計算要更複雜得多,而且很多時候要達到最好的效果,還要依靠一點對未來的預測才行。因此加州大學 Riverside 分校的研究學者們就開發了一套有自主學習能力的智慧型演算法,可以持續追踨車輛的位置、速度、道路坡度、電池電量、引擎油耗等數據,配合過去的經驗,來猜測下一段旅程的路況,並預先做好電池和汽油引擎的調配。

在完全只依靠自己內建的演算法的情況下,這套系統比傳統的「電力用光就啟動引擎」應用方式,能增進 10.7% 的效率。但如果能事先提供更多的資料給系統,例如規畫好的路線以及半路上準備停留的充電站位置的話,系統可以更準確地調度電池的使用,最終可以省油達 31.5% 之譜。更進一步的說,如果使用的人數夠多的話,車輛間甚至有可能「分享」最佳的數據,讓你的每一段行程都能達到最佳的效率呢。

雖然說全電動車是不可避免的未來方向,但在充電網路充份建立完成前,這樣的系統應該會是不錯的權宜之計吧。