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Physics-Informed Decoupled Machine Learning for Context-Aware EV Range Optimization and Multi-Objective Driver Advisory
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OA
AI
DOI：10.3390/en19174209.png)
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摘要
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辅助加热、通风和空调（HVAC）系统可减少电动汽车（EV）续航里程超过20%，然而主流机器学习估计器常受限于时序数据泄露、不可解释的黑箱结构，且缺乏实时驾驶员反馈。为解决这些挑战，本研究提出了一种结合多目标帕累托人机界面（HMI）建议系统的物理信息解耦机器学习框架。牵引功率通过集成机制性车辆特定功率（VSP）特征的HistGradientBoosting回归器进行估计，而舱室热动力学则通过嵌入牛顿热衰减函数的正则化随机森林回归器进行建模。在包含55次行程的经验数据集上，采用5折分组交叉验证协议评估，牵引和热模型分别实现了R²=0.9869（MAE=0.71 kW）和R²=0.8656（MAE=0.25 kW）的样本外精度。特征归因通过SHAP分析验证。车载帕累托优化循环动态平衡续航里程扩展与乘客热不舒适度，以提供可操作的驾驶员建议。多行程评估表明，典型的30%辅助负载抑制通过软件驱动指导可实现平均净节能5.21%。
Keyword:
electric vehicles
physics-informed machine learning
vehicle specific power
explainable AI (XAI)
pareto optimization
human–machine interface
期刊
IF:
3.2
论文数:
1.5W
被引数:
14.2W
机构
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