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第55卷第1期中南大学学报(自然科学版)Vol.55No.1
2024年1月JournalofCentralSouthUniversity(ScienceandTechnology)Jan.2024
DOI:10.11817/j.issn.1672-7207.2024.01.007
引用格式：陈家一,高帷韬,贾璐,等.燃料电池汽车动力系统及能量管理策略研究进展[J].中南大学学报(自然科学版),2024,
55(1):80−92.
Citation:CHENJiayi,GAOWeitao,JIALu,etal.Researchprogressonpowertrainandenergymanagementstrategyoffuelcell
vehicle[J].JournalofCentralSouthUniversity(ScienceandTechnology),2024,55(1):80−92.
燃料电池汽车动力系统及能量管理策略研究进展
123221
陈家一，高帷韬，贾璐，阴亚楠，王诚，欧阳鸿武
(1.中南大学机电工程学院，湖南长沙，410083；
2.清华大学核能与新能源技术研究院，北京，100084；
3.浙江锋源氢能科技有限公司，浙江嘉兴，314200)
摘要：动力系统是燃料电池汽车(FCV)的核心，可分为单一式系统与混合动力系统两大类，其中，将燃料
电池与辅助电源相结合组成“电−电”混合动力系统，已成为业界主流。本文根据辅助电源类型的不同，
提出3类FCV混动系统的构建方案，分别为燃料电池+动力电池方案、燃料电池+超级电容方案、燃料电
池+动力电池+超级电容方案，并对各方案的优势和劣势进行比较。同时，本文综述了近年来国内外学者提
出的面向FCV的代表性能量管理策略，从理论基础与求解方法的差异出发，将现有燃料电池汽车的能量管
理策略分为3类：基于规则定义的策略、基于最优化方法的策略以及基于机器学习的策略，并总结了各类
策略在最优性与实时性等方面的优势和劣势。其中，基于规则定义的策略最易实现，在工程应用中最为普
遍，但无法实现性能最优；基于最优化方法的策略能够接近甚至达到理论最优，但存在计算量过大、计算
耗时过长、实时性差等问题；以强化学习为代表的基于机器学习的策略有望在最优性与实时性之间实现理
想的平衡，但目前还存在模型训练耗时长、试错代价高等困难，在实车应用层面还存在一定挑战。基于文
献研究与分析，本文提出以下观点：1)以大功率燃料电池为核心的功率混合型系统是FCV混动系统的未来
发展方向；2)必须进一步提升智能化程度，根据实际使用场景开发具有个性化的能量管理策略；3)亟需建
立关于燃料电池汽车能量管理策略的综合评价体系。
关键词：燃料电池汽车；混合动力系统；能量管理策略；强化学习
中图分类号：U469.7文献标志码：A开放科学(资源服务)标识码(OSID)
文章编号：1672-7207（2024）01-0080-13
Researchprogressonpowertrainandenergymanagement
strategyoffuelcellvehicle
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CHENJiayi,GAOWeitao,JIALu,YINYanan,WANGCheng,OUYANGHongwu
(1.C
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