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插电式混合动力汽车变参数能量管理策略 总被引:3,自引:0,他引:3
为进一步提高新型插电式混合动力汽车(PHEV)的整车经济性,考虑到影响整车经济性的2个主要因素——行驶工况和行驶里程,提出了变参数能量管理策略。为减小车辆行驶工况的影响,应用模糊欧几里德贴近度方法,建立了基于典型循环工况的车辆行驶工况识别控制策略;为减小车辆行驶里程的影响,应用模糊识别的方法,建立了以车辆行驶里程和车辆启动时的动力电池荷电状态(SOC)为输入,行驶里程模式为输出的车辆里程模式识别控制策略;最后对整车能量管理策略进行了仿真分析。结果表明:在同等行驶里程的新欧洲行驶循环(NEDC)工况下,与定参数能量管理策略相比,变参数能量管理策略可以降低整车等效百公里油耗5%以上,从而提高了PHEV的整车经济性。 相似文献
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针对电动公交车的能量管理与优化问题,以西安市为例构建包含车速和道路坡度的城市公交立体工况。采集公交车实车数据,提取含车速和坡度信息的短行程,并利用主成分分析和分层聚类分析法合成得到城市公交立体工况,对比合成工况和总体数据特征值的差异。基于一款插电式混合动力公交车(PHEV),在西安市20个连续的城市公交立体工况(总里程约100km)下分别应用电量消耗-电量维持策略(CD-CS)和全局优化理论中的动态规划(DP)2种典型能量控制策略进行行驶仿真,同时对比分析平面工况和立体工况及道路坡度对能量管理的影响。结果表明:合成工况特征参数的最大误差为9.44%,平均误差为4.63%;CD-CS和DP两种策略在立体工况下回收的制动能量比不考虑坡度的平面工况分别多32.80%和33.03%,且制动回收的能量随着坡度缩放系数的增大而增加;若忽略上下坡时的电机驱/制动功率,DP策略无法实现符合实际工况的能量优化分配,且当考虑坡度时,2种策略的能耗成本分别增加14.69%和10.43%;随着坡度缩放系数的增大,整车能耗成本以更快的速率增加,且CD-CS策略的能耗成本增长速率快于DP策略。 相似文献
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为了更好地挖掘插电式混合动力汽车的节油潜力和降低使用成本,研究了基于GPS定位的能量管理策略.考虑油电使用成本差异,为使整车综合能耗成本最低,行程终了时电池荷电状态(SOC)应下降至放电下限.依托GPS定位,根据车辆当前所在位置和目的地,车辆运行工况可聚合归类成市内纯电工况、市内混合工况和城间混合工况等若干工况组合.利用庞德里亚金极小值原理构建Hamilton整车能耗成本函数,将SOC轨迹寻优问题简化成求解不同工况的2点边值问题.采用动态规划逆序算法生成基本SOC轨迹曲线,分析整车历史行驶数据,生成速度、时间影响因子对基本SOC轨迹曲线进行修正以减小偏差.以某插电式同轴并联混合动力汽车为例,开展基于WLTC工况的仿真实证研究.结果表明,基于GPS定位的整车能量管理策略节油率较CD/CS策略,城市工况提高了6.83%,综合工况提高了9.91%,验证了基于GPS定位的整车能量管理策略的有效性. 相似文献
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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。 相似文献
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在城市公交道路工况数据采集的基础上,运用主成分分析与聚类分析等数据分析处理方法,建立了误差在10%以内的城市公交工况。同时结合实际车型数据搭建了插电式混合动力汽车的整车模型,并对比分析了基于规则的CD-CS(Charge Depleting Charge Sustaining,电量消耗-电量维持)控制策略与基于DP(Dynamic Programming,动态规划)算法的全局优化控制策略在构建的城市公交工况循环下对整车经济性的影响。结果表明:在行驶里程接近100km时,基于DP的能量控制策略百公里能耗成本为81元,比基于规则的CD-CS能量控制策略的百公里能耗成本降低了近30%。 相似文献
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本文中采用主成分分析和模糊聚类相结合的行驶工况识别方法进行纯电动汽车续驶里程的估算。首先选取20个具有代表性的循环工况数据,将其划分为215个工况片段,并选用12个特征参数对其进行主成分分析、模糊C聚类分析和行驶工况识别;然后在MATLAB/Simulink下建立纯电动汽车整车模型,进行行驶工况识别、整车能量消耗和续驶里程仿真估算;最后在转鼓试验台上进行ECE15工况下实车测试验证,结果表明:续驶里程仿真估算值与测试值的最大绝对误差为1.905km,平均绝对误差为0.742km,相对误差小于3%。 相似文献
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为了提高插电式混合动力汽车(PHEV)在电量保持下的燃油经济性,并解决插电式混合动力汽车在运行过程中动力元件效率对系统能量利用率影响的问题,制定了系统效率最优的控制策略。以PHEV关键动力部件的测试数据为基础,建立发动机、驱动电机、无级变速器(CVT)以及动力电池等关键部件的效率数值模型,并考虑了温度及荷电状态(SOC)对动力电池充放电功率的影响。设计以混合动力系统效率最优为适应度评价函数,将CVT速比、发动机转矩作为优化变量,以车速、加速度和SOC为状态变量,在动力性指标的约束下,运用遗传算法进行迭代寻优,PHEV的系统效率在第20代左右收敛于全局最优值。同时发动机转矩和CVT速比通过多代遗传进化,较快收敛于最佳值。将相关优化结果与车速、加速度拟合成相应的三维控制数表,综合数值建模和试验测试数据建模的方法,基于MATLAB/Simulink搭建插电式混合动力汽车整车控制策略仿真模型,采用新欧洲行驶循环工况进行仿真验证。结果表明:插电式混合动力汽车在电量保持模式下,利用遗传算法优化的系统效率最优控制策略相比优化前,动力电池SOC运行更为平稳,CVT效率有所提升,驱动电机及发动机转矩分配更为合理;百公里燃油消耗量从优化前的5.2 L降至4.5 L,燃油经济性提升了13.5%。 相似文献
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《汽车工程》2014,(8)
组建插电式混合动力电动汽车(PHEV)车队,供不同通勤距离的用户作日常出行使用,考察PHEV在道路上的实际能耗。同时参照ECE R101在实验室进行PHEV的能耗试验。通过对实验室能耗试验结果采用利用系数或平均充电行驶里程权重系数进行加权,将结果与道路能耗试验结果进行对比,以探讨更能反映PHEV道路实际能耗的综合评价方法。结果表明:采用利用系数或平均充电行使里程权重系数(在短距离内)两种方法都能预测实际应用中CD模式的能耗情况。但应用不同权重系数对实验室能耗综合结果与道路实际能耗都存在超过10%的差异。为使实验室试验更准确地反映PHEV道路实际能耗,除调整综合权重系数外,还须对实验室的条件进行调整或补充。 相似文献
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为了进一步发挥混合动力汽车的节油性能,插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)在电量消耗(Charge-Depleting,CD)模式下,制订系统效率最优的能量管理策略来提高整车的电消耗行驶里程,进而实现提升整车燃油经济性的目的。分析了系统在电量消耗模式下相关典型工作模式,以车辆动力学方程为基础,推导出系统效率模型。以需求转矩、动力电池荷电状态、电机转速作为动力系统的输入,将系统效率最优作为系统的目标价值函数,在动力性指标的约束下,优化获得在电量消耗模式下的电机转矩和无级变速器速比的最佳控制规律,综合数值建模和试验数据建模方法,基于Matlab/Simulink软件平台构建插电式混合动力汽车的发动机、驱动电机、无级变速器(CVT)和动力电池等动力传动系统关键部件效率数值模型和整车动力学模型以及驾驶员模型,在新欧洲行驶循环(New European Driving Cycle,NEDC)工况下进行模型在环循环仿真验证分析。仿真结果表明,插电式混合动力汽车在电量消耗模式下,基于系统效率最优的能量管理策略能够使动力电池运行更加高效,转矩的分配更为合理,无级变速器获得较佳的控制规律。与直观式逻辑控制相比,纯电动续航里程提升了10.9 km,即经济性提高了15.3%,充分体现了所制订的控制策略的有效性。 相似文献
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