针对一辆12m 增程式城市客车,对比研究了几种常见的能量管理算法.该城市客车由锂离子电池驱动,并配有一个功率辅助单元(auxiliary power unit,APU)作为里程延长器.功率辅助单元由发动机和发电机组成,可以将燃料中的化学能转化为电能,补...针对一辆12m 增程式城市客车,对比研究了几种常见的能量管理算法.该城市客车由锂离子电池驱动,并配有一个功率辅助单元(auxiliary power unit,APU)作为里程延长器.功率辅助单元由发动机和发电机组成,可以将燃料中的化学能转化为电能,补充动力电池的电量.首先,建立了该动力系统的动态模型.基于该模型,定义了一个以日行驶燃油消耗量最小为目标的全局优化问题.采用动态规划方法(dynamicprogramming,DP)进行求解;其次,对比分析了动态规划策略、耗尽-维持(charge depleting and chargesustaining)策略、混合(blended)策略等几种常见的能量管理方法.仿真结果表明,对于本文所研究的特定动力系统,采用全局最优策略,日行驶工况下燃油经济性为26.1L/100km;采用混合策略,日行驶工况下燃油经济性为29.1L/100km;采用耗尽-维持策略,日行驶工况下燃油经济性为28.2L/100km.由于全局优化策略无法投入使用,相较于混合策略,耗尽-维持策略可降低油耗3%.将耗尽-维持策略应用于实际车辆.道路实验表明,空载状况下实际油耗为23.6L/100km,满载情况下为24.9L/100km.相较于传统车平均 30L/100km 的水平,满载情况下耗尽-维持策略可降低油耗17%.展开更多
基金National Natural Science Foundation (NNSF) of China(61004075)Ministry of Science and Technology (MOST) of China(2011DFB70020)the Tsinghua University Initiative Scientific Research Program(2010THZ08116)
文摘针对一辆12m 增程式城市客车,对比研究了几种常见的能量管理算法.该城市客车由锂离子电池驱动,并配有一个功率辅助单元(auxiliary power unit,APU)作为里程延长器.功率辅助单元由发动机和发电机组成,可以将燃料中的化学能转化为电能,补充动力电池的电量.首先,建立了该动力系统的动态模型.基于该模型,定义了一个以日行驶燃油消耗量最小为目标的全局优化问题.采用动态规划方法(dynamicprogramming,DP)进行求解;其次,对比分析了动态规划策略、耗尽-维持(charge depleting and chargesustaining)策略、混合(blended)策略等几种常见的能量管理方法.仿真结果表明,对于本文所研究的特定动力系统,采用全局最优策略,日行驶工况下燃油经济性为26.1L/100km;采用混合策略,日行驶工况下燃油经济性为29.1L/100km;采用耗尽-维持策略,日行驶工况下燃油经济性为28.2L/100km.由于全局优化策略无法投入使用,相较于混合策略,耗尽-维持策略可降低油耗3%.将耗尽-维持策略应用于实际车辆.道路实验表明,空载状况下实际油耗为23.6L/100km,满载情况下为24.9L/100km.相较于传统车平均 30L/100km 的水平,满载情况下耗尽-维持策略可降低油耗17%.