Representative Midwestern US Cycles: Synthesis and Applications Cycles représentatifs du Middle West américain : synthèse et applications

This paper proposed a set of representative real-world driving cycles in Midwestern US, which are capable of capturing the dependence of driving patterns on driving distance. Recent analyses of the real-world driving in USA show that most of certification cycles lead to underestimation of energy...

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Bibliographic Details
Main Authors: Lee T.-K., Filipi Z.S.
Format: Article
Language:English
Published: EDP Sciences 2013-02-01
Series:Oil & Gas Science and Technology
Online Access:http://dx.doi.org/10.2516/ogst/2012045
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spelling doaj-9b804e5fe6e94472911cbcabb633cb3c2021-04-02T15:10:24ZengEDP SciencesOil & Gas Science and Technology1294-44751953-81892013-02-0168111712610.2516/ogst/2012045Representative Midwestern US Cycles: Synthesis and Applications Cycles représentatifs du Middle West américain : synthèse et applicationsLee T.-K.Filipi Z.S.This paper proposed a set of representative real-world driving cycles in Midwestern US, which are capable of capturing the dependence of driving patterns on driving distance. Recent analyses of the real-world driving in USA show that most of certification cycles lead to underestimation of energy consumption per mile compared to the naturalistic driving patterns. Real-world driving is a mix of local driving and highway driving. Furthermore, the driving patterns show high dependency on the driving distance. To cover the wide range of real-world driving distances, five synthetic cycles are generated ranging from 4.78 miles to 40.71 miles following the real-world driving distance distribution. Each individual cycle is constructed by a stochastic process using the extracted driving information from the naturalistic trip data in the Midwestern US. While constructing the cycle set, the statistical criteria for validating the cycle representativeness are processed to capture the clear distance dependency and remove random variations. The synthesized cycles are subsequently used for Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEVs) or Hybrid Electric Vehicle (HEVs) design and control studies for the assessment of the impact of electrified vehicles on the grid. <br> Cet article propose un ensemble de cycles de conduite représentatifs du monde réel dans le Middle West américain, aptes à reproduire la dépendance des modes de conduite à la distance parcourue. Des analyses récentes de la conduite aux Etats-Unis montrent que la plupart des cycles de certification mènent à une sous- estimation de la consommation d’énergie par mile parcouru par rapport aux habitudes de conduite. La conduite dans le monde réel est un mix de conduite locale et de conduite sur autoroutes. De plus, les habitudes de conduite montrent une forte dépendance à la distance parcourue. Pour couvrir la vaste gamme de distances parcourues dans le monde réel, cinq cycles synthétiques ont été générés, allant de 4,78 miles à 40,71 miles, conformément à la répartition des distances parcourues dans le monde réel. Chaque cycle individuel est construit par un processus stochastique utilisant les informations de conduite extraites de données de trajets dans le Middle West américain. Lors de la construction de l’ensemble des cycles, les critères statistiques de validation de la représentativité des cycles sont traités afin de pouvoir reproduire la dépendance à la distance et d’éliminer les variations aléatoires. Les cycles synthétisés sont ensuite utilisés pour des études de conception et de contrôle de véhicules hybrides électriques ou électriques rechargeables afin d’évaluer l’impact des véhicules électrifiés sur le réseau. http://dx.doi.org/10.2516/ogst/2012045
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issn 1294-4475
1953-8189
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description This paper proposed a set of representative real-world driving cycles in Midwestern US, which are capable of capturing the dependence of driving patterns on driving distance. Recent analyses of the real-world driving in USA show that most of certification cycles lead to underestimation of energy consumption per mile compared to the naturalistic driving patterns. Real-world driving is a mix of local driving and highway driving. Furthermore, the driving patterns show high dependency on the driving distance. To cover the wide range of real-world driving distances, five synthetic cycles are generated ranging from 4.78 miles to 40.71 miles following the real-world driving distance distribution. Each individual cycle is constructed by a stochastic process using the extracted driving information from the naturalistic trip data in the Midwestern US. While constructing the cycle set, the statistical criteria for validating the cycle representativeness are processed to capture the clear distance dependency and remove random variations. The synthesized cycles are subsequently used for Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEVs) or Hybrid Electric Vehicle (HEVs) design and control studies for the assessment of the impact of electrified vehicles on the grid. <br> Cet article propose un ensemble de cycles de conduite représentatifs du monde réel dans le Middle West américain, aptes à reproduire la dépendance des modes de conduite à la distance parcourue. Des analyses récentes de la conduite aux Etats-Unis montrent que la plupart des cycles de certification mènent à une sous- estimation de la consommation d’énergie par mile parcouru par rapport aux habitudes de conduite. La conduite dans le monde réel est un mix de conduite locale et de conduite sur autoroutes. De plus, les habitudes de conduite montrent une forte dépendance à la distance parcourue. Pour couvrir la vaste gamme de distances parcourues dans le monde réel, cinq cycles synthétiques ont été générés, allant de 4,78 miles à 40,71 miles, conformément à la répartition des distances parcourues dans le monde réel. Chaque cycle individuel est construit par un processus stochastique utilisant les informations de conduite extraites de données de trajets dans le Middle West américain. Lors de la construction de l’ensemble des cycles, les critères statistiques de validation de la représentativité des cycles sont traités afin de pouvoir reproduire la dépendance à la distance et d’éliminer les variations aléatoires. Les cycles synthétisés sont ensuite utilisés pour des études de conception et de contrôle de véhicules hybrides électriques ou électriques rechargeables afin d’évaluer l’impact des véhicules électrifiés sur le réseau.
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