【摘 要】
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随着新能源汽车产业结构的调整,增程式电动汽车(Extended Rang Electric Vehicle)因在纯电动汽车的基础上配备了辅助动力系统,不会在长途行驶时因为续航产生焦虑,成为纯电动汽车发展过程中很好的过渡车型,具有广阔的发展前景。传统的增程式电动汽车采用基于规则的能量管理策略,不能根据行驶状态实时调整作出最优控制,导致能量利用率较低,燃油消耗偏高。为减少增程式电动汽车行驶过程中燃油消
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随着新能源汽车产业结构的调整,增程式电动汽车(Extended Rang Electric Vehicle)因在纯电动汽车的基础上配备了辅助动力系统,不会在长途行驶时因为续航产生焦虑,成为纯电动汽车发展过程中很好的过渡车型,具有广阔的发展前景。传统的增程式电动汽车采用基于规则的能量管理策略,不能根据行驶状态实时调整作出最优控制,导致能量利用率较低,燃油消耗偏高。为减少增程式电动汽车行驶过程中燃油消耗,优化动力系统两个动力源间功率分配并提高功率分配的实时性,本文以陕西省重点产业创新链(群)项目“独立驱动增程式乘用车关键技术(2020ZDLGY16-01)”和“插电/增程式混合动力商用车关键技术研究(2019ZDLGY15-02)”为依托,对基于车速预测的能量管理策略展开研究。对增程式电动汽车动力系统结构进行分析,根据中国乘用车行驶工况(CLTC-P)和原型车的性能参数,对增程式电动汽车动力系统关键部件进行参数匹配和建模,在汽油机定点能量管理策略下对动力系统综合性能进行验证,为本文能量管理策略的开发提供模型基础。以减少燃油消耗为目标,根据动态规划算法(Dynamic Programming,DP)的原理,构建全局最优能量管理策略,并对求解过程进行研究。基于CLTC-P工况进行仿真,分析DP算法策略下的全局最优特性。基于DP算法的能量管理策略为本文基于车速预测的能量管理策略提供了方向。利用实车试验数据,分别构建基于马尔科夫-蒙特卡洛法的多尺度单步车速预测模型和基于小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的车速预测模型,并在西安市电动汽车典型行驶工况下进行仿真,利用均方根误差对两种预测模型不同情况下的预测效果进行分析,选择适合本文策略的车速预测方法。以模型预测控制理论为基础,以WNN网络车速预测为预测模型,结合DP算法,建立基于车速预测的增程式电动汽车能量管理策略。在西安市电动汽车典型行驶工况下完成基于车速预测的能量管理策略的仿真,与基于规则的汽油机定点能量管理策略和基于DP算法的全局最优能量管理策略的仿真结果进行对比,得出本文建立的能量管理策略相比于定点能量管理策略,能够更加充分的利用动力电池中的电能,降低燃油消耗,减少经济成本,并且具有实时性。
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