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龍華科技大學 電機工程系碩士班 張明弘所指導 王建融的 運用PSO演算法進行自我建構模糊類神經網路的學習率估測 （2021），提出ev電動車關鍵因素是什麼，來自於粒子群最佳化、學習率估測、自我建構模糊神經網路。
而第二篇論文國立臺灣大學 應用力學研究所 劉佩玲所指導 黃薇甄的 以實車數據建構電動車剩餘里程之深度學習預測模型 （2019），提出因為有 電動車剩餘里程、單位電量里程、電動車耗能、SOC、RNN、LSTM、ANN、SVR的重點而找出了 ev電動車的解答。
最後網站晶片荒趨緩？電動車業者看見希望 - 電子工程專輯則補充：日本車廠豐田(Toyota)在疫情爆發初期強化了供應鏈渡過難關，之後儘管試圖由混合動力車輛轉向全電動車款，還是減少了汽車產量。 在此同時，EV領導業者特斯 ...
畫說Smart Grid智慧電網
為了解決ev電動車 的問題，作者郭策 這樣論述：
建核？反核？不要再吵了！智慧電網時代已來臨~ 近幾個月，全台灣人民的焦點都集中在核電廠續建問題，新聞媒體吵的沸沸揚揚、官員們激烈爭論、人民群聚抗議、環保團體走上街頭，每個人都在問：核能到底可否被代替？而乾淨安全的環境與能源的發展又是否能夠共存呢？ 現在除了核能之外，想要乾淨方便的能源或許還有另外一個選擇──智慧電網，提到智慧電網（Smart Grid）這個名詞，每當經濟不景氣或是選舉的時候，大家總會談論到這個字眼，到底什麼是Smart Grid呢？多了個「Smart」真的變的比較聰明了嗎？它跟我們的日常生活又有什麼關係呢？在政治人物大似宣揚以及專家學者的極力鼓吹之下，智慧電網一
夕間變成了當紅炸子雞。但一般民眾卻摸不著頭緒，不知這名詞跟自己的生活有何關聯。工業界廠商不停的觀望，亦不知該從何下手才能分食這塊大餅，因此智慧電網教育勢在必行。 目前電力系統多為數十年前的建設，所面臨的難題要透過智慧電網（Smart Grid）來解決。它的定義如下：應用最新的IT（Information Technology）及IA（Industrial Automation）技術於現有的電力系統（Power Grid）中。用以解決目前既有電網系統老舊、無法遠端控管、不易升級及維護、能源消耗浪費、環境議題及全球暖化等問題。 在台灣，民眾對用電的知識明顯不足。關於電力系統發、輸、配、用的
過程，必須深植於我們的教育之中，才是長久之道。當大家都能有意識的主動關心自己的用電情況與環境的連結，人們對電力的需求及依賴便可以獲得控制，進而「有感的」及「自發的」節約用電，以及愛護我們的生活環境。本書特色 Smart Grid這名詞似其實在歐美等先進國家早已是人人都耳熟能詳的用電方式，但對台灣的民眾卻非常陌生，而台灣其實早已開始悄悄發展智慧電網了，本書就是針對台灣目前的智慧電網發展趨勢做深入探討，並以圖畫搭配文字來解釋智慧電網，從智慧電網出發檢視地球的資源系統，再用以分析過去及未來的地球能源發展趨勢，讓您一次掌握完整的智慧電網資訊。 作者簡介 郭策 國立台灣海洋大學系統工程暨造船學系
畢，現任職於MOXA四零四科技。致力於工業自動化領域與智慧電網推廣多年，文章曾刊載於Control Engineering、機電整合、電工通訊等雜誌。
ev電動車進入發燒排行的影片
主持人：阮慕驊
主題：美債殖利率狂升，原物料要啟動大行情嗎？
節目時間：週一 4:00pm
本集播出日期：2020.10.26
#阮慕驊 #聽阮大哥的 #美債殖利率
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運用PSO演算法進行自我建構模糊類神經網路的學習率估測
為了解決ev電動車 的問題，作者王建融 這樣論述：
粒子群優化演算法(PSO)在人工智慧領域中的應用是非常廣泛的，PSO演算法的概念為模仿鳥類搜尋食物的機制所設計出的演算法，並成功的應用於解決各領域問題，而自我建構與參數學習(SCFNN)的能力，經由設定正確的參數後，能夠提供良好的追蹤性與收斂性，但是隨著系統的外部干擾及參數變化下，傳統SCFNN的學習率是固定的，所以需要較多的學習時間，本篇論文提出了粒子群優化演算法進行自我建構模糊神經網路的學習率估測，在有外部干擾及不確定因素的加入，PSO演算法可以去估測不同的學習率，使SCFNN去達到好的效能。根據模擬結果，在模擬PID 控制器與SCFNN 相比後，PSO演算法可藉由控制學習率的上下界來估
測類神經在不同時間的學習率，比起另外兩種PSO-SCFNN可以提供更少的模糊規則、更快的收斂速度及優異的追蹤性能，並可以協助類神經在不同的條件下估測出不同的學習率。
以實車數據建構電動車剩餘里程之深度學習預測模型
為了解決ev電動車 的問題，作者黃薇甄 這樣論述：
近年來，隨著油價上漲和環保意識抬頭，電動車的市場在台灣蓬勃發展。相較於傳統油車，電動車具備更高的能源效率並且對於環境的污染相對較少。然而國人對於電動車的購買以及使用依然有些許的隱憂，其中包含充電樁設立數量不足、對於電池電量消耗的不熟悉、過長的充電時間以及行駛里程上的限制，而上述的問題都會造成電動車駕駛者對於剩餘里程的焦慮，不確定剩餘電量是否能到達目的地。本研究之目標在於發展深度學習的模型來預測電動車剩餘里程，以得到更精準的剩餘里程預估來緩解駕駛者的焦慮。本研究所採用的預測模型包括支持向量回歸 (Support vector regression, SVR)、人工神經網路 (Artificia
l neural network, ANN)、遞迴神經網路 (Recurrent neural network, RNN) 以及其延伸長短期記憶網路 (Long short-term memory, LSTM)。預測模型的輸入資料主要參考車輛物理模型以及輔助系統耗電，包括剩餘電量、車速、坡度、加速度、風速、天氣、空調系統的設定、車燈開啟狀態等，預測模型之輸出則為單位時間耗電量，再結合車速可得到單位耗電量可行駛的里程，以剩餘電量除以單位電量里程 (unit energy mileage)，即可預估剩餘里程。前述模型以華創車電提供之5台LUXGEN S3 EV電動車在夏季的行駛資料進行訓練，結果顯
示，各模型對單位電耗里程之預測以2-time-step LSTM 模型預測結果最佳，其餘依次為1-time-step LSTM、2-time-step RNN、1-time-step RNN、ANN，SVR模型殿後，平均絕對百分比誤差分別為12.3%、15.7%、27.9%、31.3%、35.7%以及41.4%，顯見以2-time-step LSTM 模型預測單位耗電里程最具可行性。本研究亦對2-time-step LSTM 進行參數分析，發現：1. 當車速在20至100 km/h之間，可行駛里程隨車速遞增; 2. 當剩餘電量遞減，單位電量里程隨之遞增; 3. 當車輛加速度變化越劇烈，可行駛里
程遞減。最後，本研究提出兩種向駕駛者提供電池用電情況的情境。第一種情境是將預估之剩餘里程即時通知駕駛者，但為了避免預估之剩餘里程隨駕駛情況變化而上下振盪，可對預估里程取移動平均。第二種情境適用於駕駛者已有既定行程，依據旅程路徑及當時情況，可利用前述模型預測整趟旅程所需的耗電量。這兩種資訊應有助於駕駛者了解電動車狀況，並有助於緩解其焦慮。