混合动力汽车能源管理优化方法

混合动力汽车的能量管理优化需要一个关于未来使用环境的先验信息。然而，该先验信息的获取和处理在之前的学术研究中却经常被忽略。介绍了一种作为通勤车使用环境下的能量管理系统优化，加入了对未来使用环境的辨识研究，从而提高仿真与真实情况的接近程度。该辨识研究要从以往的行驶数据中辨识出通勤行驶路径。辨识过程使用分类处理方法，根据一些测量值的相似性，把行驶数据分类为一个n维空间，给出了具体的分类处理方法。针对辨识出来的使用情况，计算出一种动态规划下的能量管理控制优化方案，优化的最终目标是实现预期的总能量消耗最小化，但是需要满足车辆模型中动态电荷状态的约束，电荷状态应保持在一定范围之内。由此所得的方案会被以查表的方式传递给车辆。

在Matlab/Simulink中建立了详细的车辆模型和仿真环境。在建立整车模型过程中，考虑到电机是直接连接在前轴，发动机通过离合器和自动变速器与动力系统耦合连接，所以应用Autonomie软件直接进行参数的修改，从而建立了整车的参数模型。在Autonomie中建立了实时控制策略，从而进行优化。包括基于行驶环境的放电策略优化和相对行驶能量需求的线性放电策略两个能量控制策略优化。对一款插电式混合动力汽车的仿真结果表明，在通勤车使用环境下，平均燃油消耗可以降低4%～9%，电池能量消耗降低10%～15%，所研究的行驶环境先验信息的获取对于混合动力汽车能量管理策略的优化和能量消耗的降低具有明显效果。

刊名：Transactions on Intelligent Transportation Systems（英）

刊期：2014年第3期

作者：Viktor Larsson et al

编译：吴玉杰