基于马尔科夫链的并联PHEB预测型能量管理策略研究

为使能量管理策略更好地面向实时应用,本文中针对一款装有自动机械式变速器(AMT)的并联插电式混合动力客车(PHEB),展开预测型控制策略的研究,以实现挡位选择和功率分配的协同优化。首先,基于马尔科夫链模型,计算转矩状态转移概率,得到不同预测时域长度的预测车速;在此基础上,进行滚动时域内的功率分配和挡位选择协同优化。其中,在滚动时域内的优化选择含电池SOC和挡位两个状态变量的二维动态规划(DP)算法。分析了不同预测时域长度对预测结果的影响,并对动态规划、基于规则的能量管理策略和预测型策略进行对比。结果表明:与基于DP的能量管理策略相比,本文中提出的预测型策略的能耗增加了17.3%,但与基于规则的能量管理策略比较,预测型策略的能耗降低了29.7%。

插电式混合动力公交车电池配置和能量管理策略协同优化的研究

本文针对一款插电式混合动力城市客车,以电池购置成本和使用过程中的能耗成本两者构成的综合成本最小化为目标,进行电池电量选择和能量管理策略的协同优化。首先,设计了双环优化流程,外环为不同电量电池组的选择,内环则施行选定电池组下基于庞特里亚金极小值原理(PMP)的能量管理策略。基于中国典型城市客车运行循环进行仿真分析。结果表明,以综合成本最小化为目标的PHEB的最优电池组配置受行驶里程需求、电池单价等多种因素的影响。最后,基于一组选定的电池组,分别应用PMP、动态规划、电量消耗-电量维持策略和等效能耗最小化策略进行能量管理的对比仿真,得到了4种策略的能耗特征。