Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53146
Назва: Розробка алгоритму прогнозування запасу ходу електромобіля з урахуванням дорожніх умов, стилю керування та температурних факторів
Інші назви: Development of a range prediction algorithm for electric vehicles accounting for road conditions, driving style and thermal factors
Автори: Марчук, Володимир Костянтинович
Marchuk, Volodymyr
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, ФМТ, кафедра автотранспорту та логістики, Тернопіль, Україна
Бібліографічне посилання: Марчук В. К. Розробка алгоритму прогнозування запасу ходу електромобіля з урахуванням дорожніх умов, стилю керування та температурних факторів: робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра: спец. 274 – автомобільний транспорт / наук. кер. Д. В. Міронов. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026. 67 с.
Дата публікації: чер-2026
Дата подання: чер-2026
Дата внесення: 4-лип-2026
Видавництво: ТНТУ, ФМТ, кафедра автотранспорту та логістики, Тернопіль, Україна
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: ТНТУ, ФМТ, кафедра автотранспорту та логістики, Тернопіль, Україна
Науковий керівник: Міронов, Дмитро Вікторович
Члени комітету: Дмитрів, Олена Романівна
УДК: 629.3.083
Теми: електромобіль
electric vehicle
запас ходу
driving range
енергоспоживання
energy consumption
тяговий акумулятор
traction battery
дорожні умови
road conditions
стиль керування
driving style
температура
ambient temperature
рекуперація
regenerative braking
математична модель
mathematical model
алгоритм прогнозування
predictive algorithm
Діапазон сторінок: 67
Короткий огляд (реферат): У роботі розглянуто сучасний стан розвитку електромобільності та визначено, що однією з важливих експлуатаційних проблем електромобілів залишається відхилення фактичного запасу ходу від паспортних значень. Сформовано математичну модель розрахунку енергоспоживання електромобіля. В основу моделі покладено визначення сумарної сили опору руху, тягової потужності та питомої витрати енергії на окремих ділянках маршруту. Розроблено структурну схему алгоритму прогнозування запасу ходу електромобіля. Алгоритм передбачає зчитування вихідних даних про стан акумуляторної батареї, параметри руху, дорожній профіль і температуру, подальшу обробку цих даних, розрахунок базового енергоспоживання, внесення коригувальних коефіцієнтів та визначення прогнозованого залишкового пробігу.
The paper examines the current state of electric mobility development and establishes that the discrepancy between the actual driving range and manufacturer-declared figures remains one of the most pressing operational challenges facing electric vehicles. A mathematical model for calculating electric vehicle energy consumption is formulated, grounded in the determination of total motion resistance forces, traction power demand, and specific energy expenditure across discrete route segments. A structural block diagram of the electric vehicle range prediction algorithm is developed. The algorithm provides for the acquisition of initial data on battery state, motion parameters, road profile, and ambient temperature, followed by the sequential processing of these inputs, calculation of baseline energy consumption, application of correction coefficients, and determination of the predicted residual driving range.
Зміст: Вступ. 1 ЗАГАЛЬНО-ТЕХНІЧНИЙ РОЗДІЛ. 1.1 Сучасний стан розвитку електромобільності та проблема достовірності запасу ходу. 1.2 Основні фактори, що впливають на енергоспоживання електромобіля. 1.3 Аналіз сучасних методів прогнозування запасу ходу. 1.4 Джерела даних для алгоритму прогнозування. 1.5 Постановка задач дослідження. 2 ТЕХНОЛОГІЧНИЙ РОЗДІЛ. 2.1 Вибір базових параметрів електромобіля для розрахунку. 2.2 Математична модель тягового енергоспоживання. 2.3 Урахування дорожніх умов. 2.4 Урахування стилю керування. 2.5 Урахування температурних факторів. 2.6 Розрахунок прогнозованого запасу ходу. 3 КОНСТРУКТОРСЬКИЙ РОЗДІЛ. 3.1 Розробка структурної схеми алгоритму. 3.2 Формування набору вхідних і вихідних параметрів. 3.3 Алгоритм прогнозування для відомого маршруту і без заданого маршруту. 3.4 Виконання розрахунку та сценарний аналіз. 4 БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ. 4.1 Основні принципи та функції управління охороною праці під час досліджень електромобіля. 4.2 Концепція захисту населення і території у разі загрози та виникнення надзвичайних ситуацій. ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ. БІБЛІОГРАФІЯ.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53146
Власник авторського права: Марчук Володимир Костянтинович, 2026
Перелік літератури: 1. International Energy Agency. (2026). Global EV Outlook 2026. IEA. https://www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2026
2. Інститут досліджень авторинку. (2026, 9 січня). Ринок електромобілів в Україні: підсумки 2025 року. https://eauto.org.ua/news/975-rinok-elektromobiliv-v-ukrajini-pidsumki-2025-roku
3. Lyashuk, O., Mironov, D., Maruschak, P., Dzyura, V., & Shevchuk, V. (2026). Mathematical Modeling and Comparative Evaluation of PI and PID Speed Controllers for Electric Vehicle Traction Systems. Modelling, 7(3), 100. https://doi.org/10.3390/modelling7030100
4. Ehsani, M., Gao, Y., Longo, S., & Ebrahimi, K. (2018). Modern electric, hybrid electric, and fuel cell vehicles (3rd ed.). CRC Press.
5. Gillespie, T. D. (1992). Fundamentals of vehicle dynamics. SAE International.
6. Wang, J., Besselink, I., & Nijmeijer, H. (2018). Battery electric vehicle energy consumption prediction for a trip based on route information. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 232(11), 1528-1542. https://doi.org/10.1177/0954407017729938
7. Castillo-Calderon, J., & Larrode-Pellicer, E. (2026). Energy consumption prediction in battery electric vehicles: A systematic literature review. Energies, 19(2), 371. https://doi.org/10.3390/en19020371
8. Szumska, E. M. (2025). Regenerative Braking Systems in Electric Vehicles: A Comprehensive Review of Design, Control Strategies, and Efficiency Challenges. Energies, 18(10), 2422. https://doi.org/10.3390/en18102422
9. Al Amin, M. S., Amin, M. S., Park, H., & Lee, D. (2025). Electric vehicle range prediction models: A systematic review of machine learning, mathematical, and simulation approaches. World Electric Vehicle Journal, 16(11), 607. https://doi.org/10.3390/wevj16110607
10. Kim, D., Shim, H. G., & Eo, J. S. (2022). A machine learning method for EV range prediction with updates on route information and traffic conditions. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 36(11), 12545-12551. https://doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21525
11. Zhao, L., Yao, W., Wang, Y., & Hu, J. (2020). Machine learning-based method for remaining range prediction of electric vehicles. IEEE Access, 8, 212423-212441. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3039815
12. De Cauwer, C., Verbeke, W., Van Mierlo, J., & Coosemans, T. (2020). A model for range estimation and energy-efficient routing of electric vehicles in real-world conditions. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 21(7), 2787-2800. https://doi.org/10.1109/TITS.2019.2918019
13. De Cauwer, C., Verbeke, W., Coosemans, T., Faid, S., & Van Mierlo, J. (2017). A data-driven method for energy consumption prediction and energy-efficient routing of electric vehicles in real-world conditions. Energies, 10(5), 608. https://doi.org/10.3390/en10050608
14. Plett, G. L. (2015). Battery management systems, Volume I: Battery modeling. Artech House.
15. Ahmed, M., Mao, Z., Zheng, Y., Chen, T., & Chen, Z. (2022). Electric vehicle range estimation using regression techniques. World Electric Vehicle Journal, 13(6), 105. https://doi.org/10.3390/wevj13060105
16. Shamma, Z. S., Jones, B., Clark, M., Bailey, C., & Harper, M. (2022). Electric vehicle range prediction estimator (EVPRE). Software Impacts, 13, 100369. https://doi.org/10.1016/j.simpa.2022.100369
17. Vaz, W., Nandi, A. K. R., Landers, R. G., & Koylu, U. O. (2015). Electric vehicle range prediction for constant speed trip using multi-objective optimization. Journal of Power Sources, 275, 435-446. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2014.11.043
18. Mao, L., Fotouhi, A., Shateri, N., & Ewin, N. (2022). A multi-mode electric vehicle range estimator based on driving pattern recognition. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 236(5), 2677-2697. https://doi.org/10.1177/09544062211032994
19. U.S. Department of Energy, Vehicle Technologies Office. (2024). Impact of cold ambient temperature on BEV performance. https://www.energy.gov/sites/default/files/2024-10/Impact_of_Cold_Ambient_Temperature_on_BEV_Performance_v15_TechEditFinal_12Sep2024__0.pdf
20. Armenta-Deu, C., & Boucheix, B. (2023). Evaluation of lithium-ion battery performance under variable climatic conditions: Influence on the driving range of electric vehicles. Future Transportation, 3(2), 535-551. https://doi.org/10.3390/futuretransp3020031
21. National Highway Traffic Safety Administration. (n.d.). Electric and hybrid vehicles: Batteries, charging & safety. Retrieved May 30, 2026, from https://www.nhtsa.gov/vehicle-safety/electric-and-hybrid-vehicles
22. National Highway Traffic Safety Administration. (2012). Interim guidance for electric and hybrid-electric vehicles equipped with high-voltage batteries. U.S. Department of Transportation. https://www.nhtsa.gov/document/interim-guidance-electric-and-hybrid-electric-vehicles-equipped-high-voltage-batteries-law
23. Охорона праці на автомобільному транспорті : навчальний посібник / Пістун І. П., Хом’як Й. В., Хом’як В. В. - 2-ге вид., стер. - Суми : Університетська книга, 2015. - 374 с.
24. Охорона праці в галузі та цивільний захист: навчальний посібник / Ю. А. Гасило, О. А. Крюковська. К. О. Левчук, Р. Я. Романюк. – Кам’янське : ДДТУ, 2017. – 369 с.
25. Техноекологія та цивільна безпека. Частина «Цивільна безпека»: навч. посібник / В.С. Стручок – Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2022. – 156 с.
26. Безпека в надзвичайних ситуаціях : навч. посібник для студентів ЗВО України : у 2 ч. Ч. 1: Надзвичайні ситуації / М. Л. Лисиченко, В. В. Вамболь, С. О. Вамболь, М. М. Кірієнко, І. А. Черепньов, В. М. Власовець ; за ред. М. Л. Лисиченка ; ХНТУСГ. – Харків : ТОВ “ПромАрт”, 2021. – 202 с.
Тип вмісту: Bachelor Thesis
Розташовується у зібраннях:274 — Автомобільний транспорт (бакалаври)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
dyplom_Marchuk_V_2026.pdf1,9 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора