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有限信息下云-车协同PHEV动态能量管理策略优化方法
【作者】
陈大昕; 陈韬; 刘志喜; 孙朝阳
【单位】
天津大学
【摘要】
道路交通信息的获取对提高混合动力系统能量管理策略的适应性有不可替代的意义。但完美的智能网联环境还需要长时间的投入和建设。当前实际运行中的车辆可以通过互联网获得的交通信息仍然处于有限的状态,且短时间内所能获取的有效信息量并不会显著增加。针对在有限交通信息情况下动态优化混合动力系统能量管理策略的问题,提出了一种使用交通信息分段约束电池剩余电量的基于模型和预测动态优化的能量管理策略。将地图服务商开放平台接口所发布的目标路线实时交通信息,经模糊计算转换为全部行程中各个子路段的电量约束。使用TCN构建了车速预测器,来预测未来5s到15s的车速。依据预测车速和动力系统简易模型,采用动态规划算法在当前电量约束下,对动力分配进行寻优。通过分段约束的方式逼近最优结果,同时使动态能量管理策略满足实时性要求。在采集的通勤线路上进行了仿真。所提出的方法在10s预测周期上最接近DP计算的最优结果。在初末电量一致情况下,能耗相比DP增加了5.0%。相比传统电量消耗-电量保持策略降低了12.0%的能耗。
【关键词】
插电式混合动力汽车;能耗优化;有限网联信息;电量约束;能量管理
【论文集名称】
【会议名称】
2024世界内燃机大会
【会议时间】
2024-4-19至2024-4-23
【会议地点】
天津市
【下载次数】
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