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摘要：随着公共交通系统中电池电动总线（BEB）的采用，对精确的能源消耗预测的需求变得越来越重要。准确的预测对于优化路线，充电时间表和确保足够的操作范围至关重要。本文介绍了一种创新的预测方法，该方法将推进和辅助能量模型与新颖概念（环境发生器）结合在一起。这种方法解决了电动总线能源预测的主要挑战：估计未来的环境状况，例如天气，乘客负载和交通模式，这会对能源需求产生重大影响。环境发生器通过为能量模型提供现实的输入数据而起着至关重要的作用。这项研究验证了具有不同级别模型复杂性的各种模型与一年以上的案例研究中的现实运营数据，在德国哥廷根有16台电动总线。我们的分析彻底研究了影响能量消耗的因素，例如高度，温度，乘客负载和驾驶模式。为了在不同的操作条件下全面理解能源需求，该方法将数据驱动的模型和物理模拟整合到模块化且高度准确的能量预测器中。结果证明了我们方法在提供更准确的能源消耗预测方面的有效性，这对于有效的电力总线车队管理至关重要。这项研究有助于电动汽车能源预测的知识不断增长，并为过境当局和运营商提供了实用的见解，以优化电动巴士运营。
朝着有效的电池电动巴士操作
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