基于马尔科夫链的并联PHEB预测型能量管理策略研究

为使能量管理策略更好地面向实时应用,本文中针对一款装有自动机械式变速器(AMT)的并联插电式混合动力客车(PHEB),展开预测型控制策略的研究,以实现挡位选择和功率分配的协同优化。首先,基于马尔科夫链模型,计算转矩状态转移概率,得到不同预测时域长度的预测车速;在此基础上,进行滚动时域内的功率分配和挡位选择协同优化。其中,在滚动时域内的优化选择含电池SOC和挡位两个状态变量的二维动态规划(DP)算法。分析了不同预测时域长度对预测结果的影响,并对动态规划、基于规则的能量管理策略和预测型策略进行对比。结果表明:与基于DP的能量管理策略相比,本文中提出的预测型策略的能耗增加了17.3%,但与基于规则的能量管理策略比较,预测型策略的能耗降低了29.7%。