基于工况识别和多目标优化的PHEV能量管理策略研究

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近年来,中国车辆制造业保持高速发展态势,汽车保有量随之逐年攀升,由此引发的能源危机及环境污染问题为人类敲响了警钟。插电式混合动力汽车(Plug-in hybrid electricvehicle,PHEV)作为近年来新兴的车型,由于兼顾了传统燃油车与新型电动车的优势,成为目前主要的研究及发展对象,而PHEV能量管理策略作为PHEV发展的核心技术,对燃油经济性、排放性的提高及环境保护、资源节约有着重大意义。本文以P2并联式PHEV为研究对象,借助MATLAB/Simulink平台,研究了基于全局多目标优化及电池SOC轨迹规划的能量管理策略。首先,选定了整车参数,重点考虑发动机模型、电机模型、电池模型、驾驶员模型、传动系统模型、车辆纵向动力学模型,以MATLAB/Simulink大型模拟软件为基础,搭建PHEV整车前向仿真模型。编写基于规则能量管理策略,通过选取WLTC(世界轻型车测试循环)工况及CLTC(中国轻型车测试循环)工况对整车模型进行仿真分析,根据模拟结果分析得出结论:构建的PHEV仿真模型合理且编写的基于规则控制策略应用效果良好。其次,通过交通管理平台获取路段车流量信息,借助Vissim软件搭建道路模型,得到全路段速度曲线,利用Loess滤波对速度曲线进行平滑处理,得到基于交通流信息的行驶工况。另外,基于采集的车辆历史车速信息,对车速曲线进行小波去噪与重构,基于当前历史驾驶信息的行驶工况,通过比较衡量选定8种特征参数,对速度信息进行聚类分析,提取出4种工况类型,根据每种工况所占比例,构建了基于历史工况信息的典型行驶工况。利用欧几里得贴进度算法对两种方法构建的行驶工况进行识别,仿真结果表明,相较于基于交通流信息的行驶工况,基于历史采集车速构建的信息工况模型更有利于实际车辆行驶过程中工况的识别。最后,采用全局多目标优化算法计算离线条件下不同行驶里程、工况及初始SOC时的全局最优电池SOC的变化率,制定基于全局多目标及电池SOC参考轨迹的PHEV能量管理策略。通过仿真结果对比分析,发现在相同工况下,相较于基于全局多目标动态规划的控制策略、基于规则控制策略,基于全局多目标及电池SOC参考轨迹控制策略燃油经济性分别提升7.7%、18.4%,CO排放分别降低14.7%、33.6%,NO排放分别降低16.1%、27.8%,HC排放分别降低5.9%、23.8%,制定的能量管理策略表现出出色的环保与节能优势。
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