【摘 要】
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为了有效改善燃料电池混合动力系统的能耗,减少燃料电池性能衰减,保持辅助动力源的荷电状态(state of charge,SOC),提出一种基于遗忘因子递推最小二乘算法(forgetting factor
【机 构】
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西南交通大学电气工程学院,四川省成都市 610031;西南交通大学唐山研究生院,河北省唐山市 063000
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为了有效改善燃料电池混合动力系统的能耗,减少燃料电池性能衰减,保持辅助动力源的荷电状态(state of charge,SOC),提出一种基于遗忘因子递推最小二乘算法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)的在线辨识方法和极小值原理的综合能量管理方法.该方法能根据在线辨识的结果和直流母线需求功率,完成对主动力源及辅助动力源的功率分配工作,并与基于离线辨识的算法结果以及等效氢耗最小能量管理方法(equivalent consumption minimization strategy,ECMS)进行对比分析.结果表明,该方法对等效氢耗的优化比离线以及ECMS的效果分别提升了6.33％和4.35％,对燃料电池性能衰减则分别优化了4.72％和6.98％,并能更好地维持辅助动力源的SOC.
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