As people are getting concerned to Environment recently, researches on the environmentally-friendly and effective railway system have been conducted in every aspects. Especially as it became known that the pattern of train driving causes the difference in energy consumption, the researches on the train driving to minimize the energy consumption are gaining a lot of interest. The main study showed the optimal driving to minimize energy consumption while driving after analyzing real driving data measured by EMU of Bundang-line real driving, determining the impact on energy consumption due to train driving pattern changes, executing a variety of simulation on real driving patterns by Matlab Simulink and finally driving between stations by given driving times.
Pneumatic cylinder meter-out driving apparatus is used widely because it is clean, lightweight, and can be easily serviced. In this study an estimation method of energy consumption for pneumatic cylinder meter-out driving apparatus is proposed. The proposed method is derived from state equation and energy equation of air, and, the equation of motion of a moving part of a pneumatic cylinder reflecting the characteristics of the meter-out driving. The effectiveness of the proposed method is proved by simulation study and it demonstrates that the proposed method can evaluate the energy consumption quickly and easily when the parameters of the driving apparatus are changed.
This paper discusses the energy consumption for a mid-size electric vehicle(EV) under various conditions. In order to analyze which driving style is more efficient in terms of the system of the EV, we develop the electric vehicle model and apply several types of speed profiles such as different steady speeds, acceleration/deceleration, and a real world driving cycle including the elevation profile obtained from a GPS device. The results show that the energy consumption of the EV is affected by the operating efficiency of components when driving at low speed, while it depends on required power at wheels when driving at high speed. Also this paper investigates the effect of the elevation of a road and the rate of electrical braking on the energy consumption as well as the fuel economy of a conventional vehicle model under the same conditions.
Acceleration performance, maximum velocity, urban driving energy consumption, and high-way driving energy consumption are important characteristics of electric vehicle driving. This study analyzes the effect of a gear ratio on these characteristics for a front wheel drive electric vehicle. The normalized sensitivity metric is used to compare the sensitivity of these scaled characteristics to the changes in the gear ratio. The sensitivity analysis results show that the normalized values are 0.95 for maximum velocity, 0.91 for acceleration performance, 0.51 for urban driving energy consumption, and 0.24 for high-way driving energy consumption. Therefore, the maximum velocity was affected the most by the changes in the gear ratio. These results can be used to determine the gear ratio of a front wheel drive electric vehicle to optimize the driving characteristics simultaneously.
In this paper, an electrical power simulation program was developed to predict the energy consumption of the electrical railway propulsion system, which considered the actual operating conditions of the electric railway vehicles. The developed program was designed to predictable the energy consumption during a virtual driving in the actual route of the virtual railway vehicles equipped with a propulsion system consisting of power conversion equipments and traction motors. In addition, the accuracy verification of the electrical power simulation program for a propulsion system was performed by using a real power consumption data, which was measured during the driving of the railway vehicles in the Gyeongui Line. In conclusion, the electrical power simulation program for a propulsion system was validated throughout a comparative investigation between the simulated values and the experimental values and the energy consumption characteristics of electric railway vehicles on the existing route or the new route will be possible to predict throughout the virtual simulation considering the driving conditions of the electric railway vehicles.
In this paper, we propose an efficient driving pattern which consumes less energy for driving from one station to next. Three driving patterns for four sections in the No. 5 subway line of Seoul Metropolitan Rapid Transit Corp. are compared for the energy consumption, the maximum speed, and the powering time. It turns out that the powering time and the maximum speed should be decreased as much as possible in order to achieve the efficient driving.
Environmental pollution is becoming more and more serious, and people gradually realize the harmfulness of environmental pollution, so they pay more and more attention to environmental problems. Also, the conflict between environmental issues and economic growth, and the renewable energy consumption is increasing. The emergence of renewable energy in China has improved the problem of energy shortages and further protects the environment. This article studied the renewable energy resources and the status quo of development and utilization, examined China's renewable energy development countermeasures and suggestions, and conducted an empirical analysis of the effect of renewable energy on economic growth in China. The empirical research concluded that energy consumption and renewable energy consumption have a positive and significant impact on economic growth, and the driving effect of traditional energy on GDP growth is still greater than the driving effect of renewable energy on GDP growth.
In this paper, the electric vehicle (EV) and internal combustion engine vehicle (ICEV) are compared for different driving cases. The EV exhibits a lower powertrain efficiency when driven on the aggressive driving cycle than when driven on the moderate cycle. In particular, EV powertrain efficiency is low when the battery state of charge (SOC) is low, but ICEV efficiency increases when the driving cycle changes from the moderate cycle to the aggressive cycle. Based on these results, attempts can be made to increase EV powertrain efficiency. EV charging before the battery power drops to a low charging state can reduce energy consumption by 2.7% for an urban area. Furthermore, ECO driving has a more significant effect on EVs than on ICEVs.
Big data information and pattern analysis have applications in many industrial sectors. To reduce energy consumption effectively, the eco-driving method that reduces the fuel consumption of vehicles has recently come under scrutiny. Using big data on commercial vehicles obtained from digital tachographs (DTGs), it is possible not only to aid traffic safety but also improve eco-driving. In this study, we estimate fuel consumption efficiency by processing and analyzing DTG big data for commercial vehicles using parallel processing with the MapReduce mechanism. Compared to the conventional measurement of fuel consumption using the On-Board Diagnostics II (OBD-II) device, in this paper, we use actual DTG data and OBD-II fuel consumption data to identify meaningful relationships to calculate fuel efficiency rates. Based on the driving pattern extracted from DTG data, estimating fuel consumption is possible by analyzing driving patterns obtained only from DTG big data.
A simulation study was carried to analyze the vehicle fuel consumption on component basis. Experiments was also carried out to identify the simulation results, under FTP-75 Hot Phase driving conditions. and arbitrary driving conditions. A good quantitative agreement was obtained. Based on the simulation, fuel energy was used in pumping loss(3.7%), electric power generation(0.7%), engine friction(12.7%), engine inertia(0.7%), torque converter loss(4.6%), drivetrain friction(0.6%), road-load(9.2%), and vehicle inertia(13.4%) under FTP-75 Hot Phase driving conditions. Using simulation program, the effects of capacity factor and idle speed on fuel consumption were estimated. A increment of capacity factor of torque converter resulted in fuel consumption improvement under FTP-75 Hot Phase driving conditions. Effect of a decrement of idle speed on fuel consumption was negligible under the identical driving conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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