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Development of a Representative EV Urban Driving Cycle Based on a k-Means and SVM Hybrid Clustering AlgorithmDesarrollo de un ciclo de conducción urbana de VE representativo basado en un algoritmo de agrupación híbrido k-Means y SVM

Resumen

Este artículo propone una metodología científica y sistemática para el desarrollo de un ciclo de conducción urbano representativo de un vehículo eléctrico (VE). La metodología incluye principalmente tres tareas: selección de la ruta de prueba y recogida de datos, procesamiento de datos y construcción del ciclo de conducción. Se diseña una ruta de prueba de acuerdo con la estructura topológica general de las vías urbanas y los resultados del estudio del flujo de tráfico. Los datos de los patrones de conducción se recogen mediante un método híbrido de medición a bordo y persecución en coche. Se utiliza el análisis de componentes principales (ACP) para reducir la dimensionalidad de los parámetros característicos. Los segmentos de conducción se clasifican mediante un algoritmo híbrido de agrupación k-means y máquina de vectores de apoyo (SVM). Se estudian criterios científicos de evaluación para seleccionar el ciclo de conducción más representativo entre múltiples ciclos de conducción candidatos. Por último, se comparan y analizan los parámetros característicos del ciclo de conducción urbana EV de Xi'an, los ciclos de conducción estándar internacionales y otros ciclos de conducción urbana. Los resultados indican que el ciclo de conducción urbana con VE de Xi'an refleja unas características de conducción más agresivas que los demás ciclos.

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