基于动态规划的Plug-in混合动力汽车能量管理策略优化研究

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汽车在人类文明与发展史上留下了浓墨重彩的一笔,百年历史不仅见证了汽车产业的蓬勃发展,也带来了能源安全和环境方面的严峻挑战。进入21世纪,石油见顶和环境压力在人类社会引发了前所未有的“能源海啸”,节能减排成为全人类面临的时代命题。在此背景下,创建新能源系统正当其时。全球汽车产业逐渐达成共识:发展混合动力等新能源汽车是保持汽车工业可持续发展的必然选择。Plug-in混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicles)因其低油耗、低排放、高电能使用率成为现阶段新能源车型的主流。在内燃机和电驱动系统之间合理地分配功率是Plug-in混合动力汽车实现节能环保使命的关键,实现功率分配的算法即为能量管理策略。围绕着Plug-in混合动力汽车能量管理,本文的研究内容主要包括以下三个方面:设计了基于动态规划的Plug-in混合动力汽车能量管理策略。以Plug-in并联式混合动力系统为研究对象建立了最优控制模型,选取电池的荷电状态和电机转矩分别作为模型的状态变量和控制变量,以油耗最低为性能指标运用动态规划算法求解最优控制策略(电机转矩序列),然后应用于Plug-in并联式混合动力汽车的能量管理。结合Plug-in混合动力汽车的特点,设计了纯电动-电量保持策略。在ADVISOR平台上测试了两种控制策略下Plug-in混合动力汽车的燃油经济性。建立了交通平峰时段千佛山校区-中心校区路况模型。选取山东大学的校车展开行车试验并记录运行数据,经过信息提取和坐标变换等预处理后,应用基于历史数据的建模思想,建立单个路段的路况模型,最后通过路段整合建立了交通平峰时段千佛山校区-中心校区路况模型,为下一步设计基于路况模型的优化控制策略奠定了基础。设计了基于路况模型的Plug-in混合动力汽车优化控制策略。千佛山校区-中心校区路况模型作为估计的全程路况模型,某日测量的行驶曲线作为实际路况,从全局优化和局部优化两个角度结合动态规划算法实现了Plug-in混合动力汽车的优化控制。在ADVISOR平台上的仿真研究表明,与纯电动-电量保持策略相比,基于动态规划的能量管理策略和基于路况模型的优化控制策略能够在电机和发动机之间更加合理地分配转矩,有效提高Plug-in混合动力汽车的燃油经济性;与基于动态规划的能量管理策略相比,基于路况模型的优化控制策略取得的燃油经济性稍差,但是可以更好地适应路况变化,实用性更强。
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