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在能源安全、环境恶化、全球变暖等问题的多重压力下,发展插电式混合动力汽车(PHEV)是实现节能减排目标的有效途径,成为我国新能源汽车发展的主要方向。插电式混合动力汽车可以通过外接电源和发动机为其充电,具有较大的电池容量和荷电状态(SOC)工作范围,综合了纯电动汽车和传统混合动力汽车的优点。混合动力汽车能量管理策略直接影响汽车的经济性。为了更好地实现PHEV的能量最优分配,开展了基于考虑实时交通信息的PHEV预测能量策略研究,本文的主要研究内容如下:(1)分析了单轴并联式PHEV动力系统及工作模式,并基于实验数据建立了关键部件模型。基于动态规划(DP)理论,建立了PHEV能量管理优化问题数学模型,提出了基于动态规划的PHEV全局优化能量管理策略。为平衡DP数值求解计算量和控制效果之间的矛盾,研究了状态变量及控制变量离散精度对全局优化效果的影响规律。在不同里程重复循环工况下,研究了全局优化的SOC的下降规律,为建立理论参考SOC奠定基础。(2)基于模型预测控制(MPC)理论,建立了PHEV能量管理滚动优化数学模型,运用DP算法求解预测域优化问题,提出了基于MPC的PHEV能量管理策略。研究了不同衰减因子对指数预测模型的影响机制,提出了基于支持向量机(SVM)工况识别的指数预测模型。开展了基于MPC的PHEV能量管理策略仿真研究,在不考虑预测模型影响的条件下,验证了参考SOC轨迹的必要性,验证了每一时刻约束的滚动优化方法的有效性。在综合循环工况下,研究了基于SVM识别的预测模型的MPC能量管理策略,通过优化指数预测模型提升了MPC的经济性,同时表明MPC效果受参考轨迹准确性的影响较大,理论参考SOC存在工况局限性。(3)分析了基于VISSIM虚拟交通仿真环境中获取的实时交通信息数据,为获得目标车辆未来可能的行驶工况,获取了前方路段的平均交通流车速信息,对目标车辆进行路径建模。为保证更新周期内信息的实时性,根据所获得路径模型快速规划出参考SOC,提出了一种基于简化DP的参考SOC快速规划算法,并在不同类型工况下对简化DP算法的有效性进行对比验证,所提出的快速规划算法在保证较好准确性的同时大大减少了SOC规划时间。(4)分析了实时交通信息在MPC构架中应用原理,提出了考虑实时交通信息的PHEV预测能量管理策略,并开展了不同条件下仿真研究。分析了参考SOC规划的延迟时间对MPC的影响,进一步验证了基于简化DP快速规划算法的有效性。分析了有无交通信息条件下的MPC控制效果,在实时交通信息生成的参考SOC帮助下,达到了DP最优控制的92.83%的消耗成本表现,相比于基于理论参考SOC的MPC,经济性提升6.18%,验证了所提能量管理策略的有效性。分析了不同更新周期下MPC控制效果,探明了更新周期对所提能量管理策略经济性影响规律。