48 V混动汽车动力电池热管理系统

通过分析一种48V混合动力汽车动力蓄电池总成的热管理技术及原理,分析电池热管理的控制策略,并基于NEDC工况对电池进行了温升试验。结果表明:此热管理技术可将电池的工作温升控制在13℃以内,满足48V混合动力汽车48V系统的正常运行要求。

基于LSTM车速预测的在线优化能量管理策略研究

为充分挖掘48 V混合动力汽车的节油潜力,提出了基于长短期记忆神经网络(LSTM)车速预测的混合动力汽车在线优化能量管理策略。首先,引入LSTM建立了车速预测模型,并综合考虑模型输入、输出序列长度对预测精度的影响,实现对车速的准确预测;然后,为了实现能量管理的在线最优化并提高控制策略的实时性,提出了采用快速动态规划算法的预测控制策略(FDPS);最后,分别以标准循环工况WTVC和实车工况进行测试,验证了所提策略的有效性。研究结果表明,相比于径向基神经网络(RBF)预测模型,所建立的LSTM的车速预测模型可提高29.06%-35.31%预测精度;在WTVC工况和实车工况下,所提出的FDPS策略可使燃油经济性相比于常用的规则策略(RB)分别提高5.62%和12.86%,计算时间相比于传统的预测控制策略(MPC-DP)缩短65.84%以上。