肖兴伟，杨继斌，邓鹏毅，黄瑞珂

（1.四川工业科技学院，四川 德阳 618500；2.西华大学汽车与交通学院，四川 成都 610039）

目前，由于化石燃料消耗过大、排放污染物造成环境污染严重等问题突出，各国都致力于寻找可再生、更加清洁的能源作为汽车能量源。氢燃料电池以其清洁、高效、无污染等优点成为当下发展热点[1]。经济发展和城市化进程加快，对货物运输车辆的节能减排性能提出了更高的要求：一是从高污染、高排放车辆向低污染、低排放清洁运输车辆发展；二是从高燃耗、低效率车辆向低燃耗、高效率运输车辆发展[2]。因此，氢燃料电池物流车成为当前国内外解决这一问题的有效方案。

燃料电池物流车一般采用燃料电池与动力电池或超级电容等组成混合动力源，通过调节动力源的能量输出，可满足汽车行驶动力需求，并且提升燃料电池效率；因此，燃料电池混合动力汽车能量管理策略对于提升燃料电池经济性和耐久性至关重要。燃料电池混合动力汽车能量管理策略主要有基于规则[3]、基于优化[4]和基于学习的[5]方法。基于规则的能量管理策略适合在线应用，可以在嵌入式处理器高效运行。基于优化的能量管理策略可以达到最优的控制结果，但是计算量大，在线应用比较困难。基于学习的能量管理策略可以基于实时和历史信息的大数据集，实现自主学习最优控制策略和自适应能力[6]。为加快燃料电池混合动力物流车能量管理策略的开发与验证，基于模型的控制策略开发[7-8]和硬件在环测试[9-10]是非常有效的方法。……