| 摘 要： | 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。
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