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融合工况预测的燃料电池汽车里程自适应等效氢耗最
小控制策略
摘
要
为有效地提高插电式燃料电池汽车的经济性,实现燃料电池和动力电池的功率最优分配,考虑到行驶工况、电池荷
电状态(State
of
charge,
SOC)、等效因子与氢气消耗之间的密切联系,制定融合工况预测的里程自适应等效氢耗最小策略.
通
过基于误差反向传播的神经网络来实现未来短期车速的预测,分析未来车辆需求功率变化,同时借助全球定位系统规划一条
通往目的地的路径,智能交通系统便可获取整个行程的交通流量信息,利用行驶里程和SOC实时动态修正等效消耗最小策
略中的等效因子,实现能量管理策略的自适应性.
基于MATLAB/Simulink软件,搭建整车仿真模型与传统的能量管理策略进
行仿真对比验证.
仿真结果表明,采用基于神经网络的工况预测算法能够较好地预测未来短期工况,其预测精度相较于马尔
可夫方法提高12.5%,所提出的能量管理策略在城市道路循环工况(UDDS)下的氢气消耗比电量消耗维持(CD/CS)策略下降
55.6%.
硬件在环试验表明,在市郊循环工况
(EUDC)下的氢气消耗比CD/CS策略下降26.8%,仿真验证结果表明了所提出的
策略相比于CD/CS策略在氢气消耗方面的优越性能,并通过硬件在环实验验证了所提策略的有效性.
关键词
燃料电池汽车;能量管理策略;等效消耗最小策略;工况预测;反向传播神经网络
分类号
U461.8
Trip
distance
adaptive
equivalent
hydrogen
consumption
minimization
strategy
for
fuel-
cell
electric
vehicles
integrating
driving
cycle
prediction
ABSTRACT
The
environment
pollution
and
petroleum
problems,
which
are
increasingly
becoming
serious,
have
caused
the
vehicle
industry
to
transition
into
a
low-carbon
and
energy-saving
industry.
During
processes,
plug-in
fuel-cell
electric
vehicles
(PFCEVs)
play
an
important
role
due
to
their
advantages
of
rapid
fueling,
high
energy
density
and
efficiency,
low
operating
temperature,
and
zero
onboard
emissions.
PFCEVs
use
high-capacity
rechargeable
batteries
to
avoid
working
in
low-efficiency
areas.
However,
a
robust
energy
management
strategy
that
can
achieve
reliable
energy
distribution
by
regulating
the
output
power
of
the
fuel
cell
and
battery
within
the
hybrid
powertrain
merits
further
investigation.
Considering
the
close
relationship
between
the
driving
cycle,
state
of
charge
(SOC),
equivalent
factor,
and
hydrogen
consumption,
a
trip
distance
adaptive
equivalent
consumption
minimum
strategy
integrating
driving
cycle
prediction
is
proposed.
A
backpropagation-based
neural
network
is
used
to
predict
short-term
vehicle
velocity
and
analyze
future
changes
in
vehicle
demand
power.
Planning
a
path
to
the
destination
with
the
help
of
the
global
positioning
system,
the
intelligent
trans
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