【摘 要】
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为解决增程式电动汽车实时能量分配最优的问题,提出了一种基于车速预测的能量管理策略。通过建立增程式电动汽车模型,利用实车试验数据开发城市道路环境下的典型行驶工况,建立了基于小波神经网络的车速预测模型,确定了输入历史车速信息长度、未来时域等关键参数。以模型预测控制理论为基础,结合动态规划算法,建立基于车速预测的增程式电动汽车能量管理策略。仿真结果表明该能量管理策略的燃油消耗相比动态规划(DP)策略增加
【基金项目】
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交通部重点实验室开放基金项目(300102229507);
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为解决增程式电动汽车实时能量分配最优的问题,提出了一种基于车速预测的能量管理策略。通过建立增程式电动汽车模型,利用实车试验数据开发城市道路环境下的典型行驶工况,建立了基于小波神经网络的车速预测模型,确定了输入历史车速信息长度、未来时域等关键参数。以模型预测控制理论为基础,结合动态规划算法,建立基于车速预测的增程式电动汽车能量管理策略。仿真结果表明该能量管理策略的燃油消耗相比动态规划(DP)策略增加了6.08%,电能消耗增加了0.26%,但是相比定点能量管理策略燃油消耗降低了40.19%,经济成本减少了28.86%,能够提高车辆的燃油经济性。
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