PHEV能量管理策略研究

针对一款串联型插电式混合动力公交车,文章基于MTLALB建立整车和各部件数值模型。在中国典型城市公交工况下,建立基于全局优化的DP策略,并与CD-CS策略和PMP策略进行能耗对比分析。结果表明:(1)基于CD-CS策略的后期SOC在一定范围内波动,DP策略与PMP策略的SOC轨迹近似呈线性变化。(2)CD-CS策略较DP策略的能耗成本高22.68%,PMP策略比DP策略的能耗成本高0.30%。DP策略与PMP策略可以合理分配能量源,实现全局最优,但DP策略相比PMP策略计算量大。     

典型工况构建方法对新能源汽车能耗评价的影响分析

新能源汽车的能耗及其经济性与行驶工况高度关联。为了对新能源汽车的能耗进行合理评估，以西安市为例，分别应用聚类分析法、聚类马尔可夫分析法、短行程车速-加速度(Velocity-Acceleration,V-A)矩阵法和变步长V-A矩阵法构建城市客车运行工况，并进一步提出基于自组织映射(Self-organizing Maps,SOM)神经网络聚类的V-A矩阵法。对5种方法构建的工况进行对比和误差分析。在此基础上，基于一款插电式混合动力城市客车，应用全局优化方法——庞特里亚金最小值原理设计能量管理策略，分析车辆能耗和经济性以及5种工况的优缺点。研究结果表明：聚类分析法构建工况的平均特征值误差最大，计算量较大；变步长V-A矩阵法的平均特征值误差小于聚类法，计算量最小；短行程V-A矩阵法与变步长V-A矩阵法误差接近；聚类马尔可夫法的误差居中，计算量最大；基于SOM聚类的V-A矩阵法的平均特征值误差最小，能反映不同路段以及运行时间的差异，且能在聚类之后快速提取短行程的同时兼顾速度和加速度的分布；从能耗角度来看，基于SOM聚类的V-A矩阵法的能耗在5种方法中居中；聚类分析法构建的工况平均车速低于其他工况，但加减速频繁，能耗成本最高；聚类马尔可夫法由于对车速进行平滑处理，加减速频繁程度最小，能耗成本最低。