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【摘要】电池是为电动汽车供电的设备，存在许多缺点，严重影响寿命和降低能量回收率。相关的学者通过增加超级电来创建混合储能系统，电动汽车混合储能系统的性能取决于能源管理技术。
【关键词】电动汽车;混合儲能系统;能量管理
1自适应能量管理策略工作原理
混合动力电动汽车的存储系统通常由蓄电池，超级电容器，DC / DC变压器组成。根据DC / DC转换器的位置，分为被动，半主动和主动式三种。考虑到进给效率和控制难度，本文研究的目的是一种半主动拓扑结构的混合存储系统，
低通滤波器f（s）用于将所需的总电动机功率P分为平均功率Pb和最大功率Pc。平均功率由PB电池驱动，最大功率由PC超级电容器提供。通过了解过滤器的特性，可以了解连续的过滤时间决定了电池电量，过多的原材料以及电池的高电量，在发动机功率增加的情况下驾驶车辆，则需要相应地降低最大功率，以保护电池。
其中，驾驶员加速模块和驾驶员识别模块被视为车辆驾驶过程中的“人为”因素。 司机有不同的驾驶习惯，为了提高车辆的节能性和舒适性，将“人”因素引入车辆的控制策略方法中。通过加速踏板开度和跨踏板开度变化来确定控制策略，并且推断驾驶员的加速意图，由车辆在行驶时的动态参数确定：平均加速度及其变化。通过模糊推理识别驾驶风格，根据识别和加速意图建立控制策略，以调整滤波器时间。考虑到汽车驾驶过程中的状况，将超级电容器SOC的值引入自适应管理策略，由于驾驶员驾驶方式的不同，超级电容器的放电深度也不同。超级电容器的深度可根据驾驶员的体型进行调整。
2自适应能量管理策略的实现
2.1驾驶员驾驶风格识别
本文将驾驶方式分为经济模式和动力模式。与经济模式相比，动力模式速度快，扭矩大且驾驶员推背感清晰。因此，驾驶方式对能耗有很大影响。本文使用最近5秒钟的平均速度和所需的加速度来确定驾驶员的风格。对于域[0.8.0]，加速度方差的模糊子集定义为{L（小）M（中），H（大）}，加速度方差的模糊子集定义为{ L（小），M（;中），H（大）}，域定义为{0.10.0]驾驶者风格的模糊子集定义为{Eco（经济模型），pow（动力模型）}，域为[0，4.0]。
2.2滤波器时间常数在线调整
如上所述，考虑到发动机所需的扭矩，根据驾驶员的风格和加速意图的识别，针对三个输入和一个输出创建了模糊控制规则。其中，电机扭矩Tr子集模糊定义为[0，100.0]，其理论优势由{S（小），M（中），B（大）}，时间常数模糊子集定义为 {S（小），MS（较小），M（中），MB（大），B（较大）}，域为[5.0，10.0]。
3建模与仿真
3.1自适应能量管理策略建模
本文将微型电动汽车作为仿真控制的研究对象。在MATLAB / Simulink中创建车辆控制策略模型，并根据车辆的参数以及电机，电池和电容器创建车辆控制策略模型。图2显示了自适应策略的模型。其中，A是在线调整模块的滤波器，B是超导放电深度调整模块，C是电容器的电池充电模块，D是能量回收模块。
3.2仿真结果分析
为了完整本书中提出的自适应能量管理策略的有效性，将其与目前研究比较多的逻辑阈值控制策略进行了比较，使用模拟器平台Advisor 2002进行验证。图3显示了一种自适应能量管理策略，模糊逻辑控制和逻辑门限控制策略的方法。在图3（a）和（b）中，可以看出，自适应能量管理策略是在车速较高时电池提供的功率最小，超级电容器提供的功率大，这完全发挥了超级电容器峰谷的作用 。如图3（c）和（d）所示，当自适应能量管理策略以高功率释放时，自适应电源管理电池的电流最小。在能量回收阶段，超级电容器的电流最大，并且该电流范围波动小。
为了进一步研究本文提出的控制策略对车辆行驶里程的影响，本文计算了中国某些城市的工况耗电量。结果表明，行程越长，运行期间的能耗越少。
4结语
车用混合电源系统的主要特征是使用超级电容器。超级电容器可有效满足车辆启动和制动过程中的高功率充放电要求。此时，电池的主要是在理想功率范围内工作，因此无需承担比较大的电流充放电，可延长使用寿命。复合电源系统可提供有效的车辆启动和制动性能，有效地回收了在车辆行驶时产生的制动能量，从而改善了混合动力车辆的性能。
【参考文献】
[1]张骞，武小兰，白志峰，程靖宜.电动汽车混合储能系统自适应能量管理策略研究[J/OL].储能科学与技术：1-9[2020-04-26].
[2]续丹，周佳辉，王斌，毛景禄，汪建林.电动汽车混合储能系统的自适应协同控制[J].西安交通大学学报，2019，53（04）：38-43+57.
【关键词】电动汽车;混合儲能系统;能量管理
1自适应能量管理策略工作原理
混合动力电动汽车的存储系统通常由蓄电池，超级电容器，DC / DC变压器组成。根据DC / DC转换器的位置，分为被动，半主动和主动式三种。考虑到进给效率和控制难度，本文研究的目的是一种半主动拓扑结构的混合存储系统，
低通滤波器f（s）用于将所需的总电动机功率P分为平均功率Pb和最大功率Pc。平均功率由PB电池驱动，最大功率由PC超级电容器提供。通过了解过滤器的特性，可以了解连续的过滤时间决定了电池电量，过多的原材料以及电池的高电量，在发动机功率增加的情况下驾驶车辆，则需要相应地降低最大功率，以保护电池。
其中，驾驶员加速模块和驾驶员识别模块被视为车辆驾驶过程中的“人为”因素。 司机有不同的驾驶习惯，为了提高车辆的节能性和舒适性，将“人”因素引入车辆的控制策略方法中。通过加速踏板开度和跨踏板开度变化来确定控制策略，并且推断驾驶员的加速意图，由车辆在行驶时的动态参数确定：平均加速度及其变化。通过模糊推理识别驾驶风格，根据识别和加速意图建立控制策略，以调整滤波器时间。考虑到汽车驾驶过程中的状况，将超级电容器SOC的值引入自适应管理策略，由于驾驶员驾驶方式的不同，超级电容器的放电深度也不同。超级电容器的深度可根据驾驶员的体型进行调整。
2自适应能量管理策略的实现
2.1驾驶员驾驶风格识别
本文将驾驶方式分为经济模式和动力模式。与经济模式相比，动力模式速度快，扭矩大且驾驶员推背感清晰。因此，驾驶方式对能耗有很大影响。本文使用最近5秒钟的平均速度和所需的加速度来确定驾驶员的风格。对于域[0.8.0]，加速度方差的模糊子集定义为{L（小）M（中），H（大）}，加速度方差的模糊子集定义为{ L（小），M（;中），H（大）}，域定义为{0.10.0]驾驶者风格的模糊子集定义为{Eco（经济模型），pow（动力模型）}，域为[0，4.0]。
2.2滤波器时间常数在线调整
如上所述，考虑到发动机所需的扭矩，根据驾驶员的风格和加速意图的识别，针对三个输入和一个输出创建了模糊控制规则。其中，电机扭矩Tr子集模糊定义为[0，100.0]，其理论优势由{S（小），M（中），B（大）}，时间常数模糊子集定义为 {S（小），MS（较小），M（中），MB（大），B（较大）}，域为[5.0，10.0]。
3建模与仿真
3.1自适应能量管理策略建模
本文将微型电动汽车作为仿真控制的研究对象。在MATLAB / Simulink中创建车辆控制策略模型，并根据车辆的参数以及电机，电池和电容器创建车辆控制策略模型。图2显示了自适应策略的模型。其中，A是在线调整模块的滤波器，B是超导放电深度调整模块，C是电容器的电池充电模块，D是能量回收模块。
3.2仿真结果分析
为了完整本书中提出的自适应能量管理策略的有效性，将其与目前研究比较多的逻辑阈值控制策略进行了比较，使用模拟器平台Advisor 2002进行验证。图3显示了一种自适应能量管理策略，模糊逻辑控制和逻辑门限控制策略的方法。在图3（a）和（b）中，可以看出，自适应能量管理策略是在车速较高时电池提供的功率最小，超级电容器提供的功率大，这完全发挥了超级电容器峰谷的作用 。如图3（c）和（d）所示，当自适应能量管理策略以高功率释放时，自适应电源管理电池的电流最小。在能量回收阶段，超级电容器的电流最大，并且该电流范围波动小。
为了进一步研究本文提出的控制策略对车辆行驶里程的影响，本文计算了中国某些城市的工况耗电量。结果表明，行程越长，运行期间的能耗越少。
4结语
车用混合电源系统的主要特征是使用超级电容器。超级电容器可有效满足车辆启动和制动过程中的高功率充放电要求。此时，电池的主要是在理想功率范围内工作，因此无需承担比较大的电流充放电，可延长使用寿命。复合电源系统可提供有效的车辆启动和制动性能，有效地回收了在车辆行驶时产生的制动能量，从而改善了混合动力车辆的性能。
【参考文献】
[1]张骞，武小兰，白志峰，程靖宜.电动汽车混合储能系统自适应能量管理策略研究[J/OL].储能科学与技术：1-9[2020-04-26].
[2]续丹，周佳辉，王斌，毛景禄，汪建林.电动汽车混合储能系统的自适应协同控制[J].西安交通大学学报，2019，53（04）：38-43+57.