Trintinaglia Perin, Augusto
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- PublicationEco-Driving Optimization of a Signalized Route With Extended Traffic State Information(Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2023-08) Arnau MartÃnez, Francisco José; Plá Moreno, BenjamÃn; Bares Moreno, Pau; Trintinaglia Perin, Augusto; Departamento de Máquinas y Motores Térmicos; Escuela Técnica Superior de IngenierÃa Aeroespacial y Diseño Industrial; Instituto Universitario de Investigación CMT - Clean Mobility & Thermofluids; Agencia Estatal de Investigación[EN] Literature suggests that driving style and conditions play a major role in vehicle energy consumption. In this sense, this work focuses on vehicle speed planning using information from the environment, through vehicle-to-infrastructure (V2I), and from nearby vehicles, with vehicle-to vehicle (V2V) information to reduce fuel consumption over a signalized route. By knowing the traffic lights scenario of the route in advance and the current position and speed of the preceding vehicle, the proposed algorithm decides the ego-vehicle speed profile during a given horizon to minimize fuel consumption. The proposed strategy solves the optimal control problem (OCP) in each prediction horizon through dynamic programming (DP) with a simplified model. The scenario and the optimal solution are updated periodically to make up for scenario prediction and modeling uncertainties. Experimental tests were conducted on a test bench to evaluate the fuel consumption of the simulated speed profile when compared to the preceding vehicle. Results show that a reduction of almost 20% in fuel consumption is possible without penalizing travel time while keeping it real-time (RT) feasible.
- PublicationOn the use of traffic condition forecast to optimize automotive powertrain subsystems(Universitat Politècnica de València, 2022-10-27) Trintinaglia Perin, Augusto; Bares Moreno, Pau; Departamento de Máquinas y Motores Térmicos; Escuela Técnica Superior de IngenierÃa Aeroespacial y Diseño Industrial; Instituto Universitario de Investigación CMT - Clean Mobility & Thermofluids[ES] El trabajo propuesto utiliza dos tipos de información: la que proviene del entorno (V2I), y la que proviene de otros vehÃculos (V2V), para mejorar las caracterÃsticas de los sistemas más importantes de los vehÃculos, concretamente el control térmico de la baterÃa o la potencia demandada a lo largo de una ruta señalizada. El trabajo presentado utiliza herramientas de control óptimo, como pueden ser control mediante modelo predictivo (MPC) y programación dinámica (DP), para aprovechar la información futura y optimizar el comportamiento del vehÃculo. Primero, mediante programación dinámica y procesando la información de las señales de tráfico, se obtiene un perfil de velocidades deseado para seguir a un vehÃculo, evitando la colisión, respetando los semáforos, y minimizando el consumo total de combustible. Los ensayos experimentales realizados en los laboratorios de CMT-Motores térmicos han sido utilizados para validar las simulaciones y demostrar la capacidad de este tipo de algoritmos para reducir un 19,96% el consumo total, sin penalizar el tiempo total de ruta, y manteniendo un coste computacional aceptable. Es importante remarcar, que, aunque el algoritmo ha sido utilizado para optimizar el comportamiento de motores de combustión interna alternativos (MCIA), la técnica puede ser utilizada en motores hÃbridos o eléctricos. Posteriormente, se ha realizado un segundo estudio para motores eléctricos cuando la ruta a seguir es conocida. El trabajo propone una predicción de la energÃa demandada en la ruta para caracterizar las limitaciones térmicas de la baterÃa. El control propuesto utiliza MPC para mantener la temperatura de la baterÃa en el rango aceptable, evitando posibles fallos en la baterÃa. La estimación de la ruta ha sido mejorada mediante la implementación de in algoritmo de aprendizaje automático que procesa rutas anteriores. Los resultados muestran que, tras realizar unas pocas rutas, el modelo puede aprender lo suficiente para reducir un 6% la energÃa total consumida en el trayecto.
- PublicationLeveraging look-ahead information for optimal battery thermal management(Elsevier, 2023-02-05) Broatch Jacobi, Jaime Alberto; Plá Moreno, BenjamÃn; Bares Moreno, Pau; Trintinaglia Perin, Augusto; Departamento de Máquinas y Motores Térmicos; Escuela Técnica Superior de IngenierÃa Aeroespacial y Diseño Industrial; Instituto Universitario de Investigación CMT - Clean Mobility & Thermofluids; Agència Valenciana de la Innovació; Universitat Politècnica de València[EN] The efficiency and range of electric vehicles (EVs) is an actual object of concern among manufacturers. The fast market share growth together with issues such as range anxiety demand evermore robust battery thermal management system (BTMS) controllers to maximize its electrical output capability. Current rule-based controllers often cannot cope with the high variability of energy demand from EVs, leading to oscillations where derating occurs and increasing the EV overall energy consumption. This study proposes a prediction horizon estimation of the future energy demand based on driven cycles. Together with a look-ahead algorithm, it is possible to keep track of an optimal battery temperature which avoids battery derating during the warm-up phase of the vehicle. A battery temperature estimation using a probability matrix based on a Markov chain is proposed in which the controller improves its estimations by repeating the same route over several trips. Results show that the method can minimize the use of the electric battery heater by predicting the necessary battery temperature over a prediction horizon. Therefore, up to 4% of overall energy consumption is saved when the EV performs a daily commute driving cycle, when compared to the original controller. Also, a learning method is implemented, improving the future estimations by storing route data as more cycles are performed.