Китайські вчені знайшли спосіб точніше прогнозувати запас ходу електрокарів

Китайські дослідники розробили метод, який дає змогу точніше прогнозувати запас ходу електромобілів з урахуванням витрат енергії на опалення салону. Для аналізу вони використали дані реальних поїздок на BMW i3 та порівняли чотири алгоритми машинного навчання. Найкращі результати показала модель CatBoost, точність якої вдалося підвищити за допомогою додаткової оптимізації.

Науковці проаналізували телеметричні дані 72 реальних поїздок на електромобілях BMW i3. Вони врахували стан акумулятора, витрати енергії на обігрів салону та інші параметри, які впливають на запас ходу.

Дослідники порівняли чотири алгоритми машинного навчання: XGBoost, AdaBoost, CatBoost і K-Nearest Neighbor. Найкращим виявився CatBoost, параметри якого додатково налаштували за допомогою методу Horned Lizard Optimization (HLO).

За наведеними результатами, базова модель пояснювала близько 73% варіацій у даних, тоді як оптимізована версія досягла показника 84%. Це свідчить про поліпшення прогнозування, однак саме по собі не означає збільшення реального запасу ходу на відповідний відсоток.

У холодну погоду обігрів салону збільшує навантаження на акумулятор і може суттєво скорочувати відстань, яку електромобіль здатен подолати без підзарядки.

Окремо вчені розглянули можливість використання енергії рекуперативного гальмування для потреб опалення. Під час уповільнення електрокар повертає частину кінетичної енергії в акумулятор, а її використання для обігріву потенційно може зменшити навантаження на батарею.

Автори дослідження вважають, що такий підхід може сприяти підвищенню енергоефективності електромобілів. Водночас конкретних даних про збільшення пробігу в кілометрах за реальних умов експлуатації не наведено.

Bentley представила свій перший електромобіль Torcal: ціна стартує від $230 тисяч