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对电动汽车（EV）的需求不断增长，这强调了有效的能源管理系统（EMS）的需求，以优化功耗和扩展驾驶范围。本研究开发了一种机器学习驱动的EMS，旨在使用回归，神经网络和增强学习等先进算法，旨在增强电动汽车的功率优化。通过使用MATLAB和SIMULINK的模拟评估了所提出的系统，其性能指标在内，包括能效，功耗和驱动范围。结果表明，与传统的基于规则的EMS相比，EV的整体性能有了显着改善。具体而言，拟议的系统可降低能源消耗12％，驾驶范围增加了8-10％。此外，在各种驾驶条件下（包括低负载和稳定速度周期）进行了优化的功耗，传统方法表现出次优性能。敏感性分析表明，电池容量，电动机功率和驾驶周期等关键因素对EMS性能产生了显着影响。这些发现突显了机器学习通过提供实时适应性和提高能源效率来彻底改变电动汽车的能源管理的潜力。实际含义表明，这种EM可以有助于更可持续和具有成本效益的电动移动解决方案。未来的研究可以进一步完善机器学习模型，并探索现实世界的验证和与智能电网的集成。
开发机器学习驱动的能量...
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