Дослідження методів машинного навчання для оптимізації енергоспоживання в гібридних електромобілях з підзарядкою від мережі

Abstract

У статті проведено огляд сучасних методів оптимізації енергоспоживання в гібридних електромобілях з підзарядкою від мережі із використанням алгоритмів машинного навчання. Розглянуто інтелектуальні стратегії управління енергопотоками, зокрема алгоритми глибинного навчання, навчання з підкріпленням і модельно-прогностичне керування. Визначено ключові параметри системи керування енергією, технічні виклики впровадження машинного навчання та актуальні тенденції розвитку. Особливу увагу приділено адаптації до умов руху, прогнозуванню споживання, моніторингу стану батареї та персоналізованому керуванню. Показано, що машинне навчання дозволяє досягти кращої паливної економії, ніж традиційні методи. Визначено наукові прогалини та перспективні напрями подальших досліджень для підвищення ефективності та надійності системи керування енергією у гібридних електромобілях, що підзаряджаються від мережі.