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基于路况预测的混合动力公交车能量管理策略

潘正  
【摘要】:当今世界,汽车工业的发展伴随着环境污染问题与能源紧缺问题,开发新能源汽车是应对这两个问题的一种有效途径。新能源汽车之一的混合动力电动车具有两个动力源:内燃机与电机,这种结构的优点是能够调节发动机的工作点使之工作在更经济的工作区域,并利用电机将一部分制动动能转化为电能储存在蓄电池内。由于城市交通拥挤,行驶速度不高,起步、停车十分频繁,导致发动机往往工作在低效的区域,因此非常适合在城市中推广混合动力公交车。 能量管理策略是混合动力车的一项核心技术,影响节油的效率。目前的混合动力公交车多采用基于逻辑规则的能量管理策略,这种策略简单实用,然而不能充分发挥公交车在固定线路上运行的特点,混合动力公交车如果能预知其运行时的功率需求,就有进一步提升节油效果的潜力。然而已有的一些策略虽然基于路况预测进行优化,但由于计算复杂,难以应用到工程实际中。于是,本文提出了两种基于路况预测的能量管理策略,并且对寻优过程进行了改进,加快了求解速度。 本文的主要研究成果有以下几个方面: (1)建立了公交车车速模型。通过GPs采集某条公交线路上公共汽车运行的数据。对采集到的车速、时间等信息做数据处理,得到一个车速预估模型,和一个马尔科夫车速转移概率模型。后续的两种能量管理方法分别基于这两个模型。 (2)提出了一种基于车速轨线预测的能量管理策略。该策略采用预测控制的思路,随着车辆运行更新车速状态与电池荷电状态,然后利用车速预估模型估计未来的车速状态,并求解出当前最优的控制量。在求解优化命题时,通过将模态分类,将一个多模型问题划分为两个子问题,并用贪婪策略进行寻优。最后使用基于Matlab的车辆仿真软件ADVISOR对控制策略进行仿真。 (3)提出了一种基于马尔科夫决策过程的能量管理策略。该策略先利用马尔科夫车速转移概率模型得到未来车速状态的各种取值与概率,接着通过对各状态变量的分析将优化命题整合为有限域的马尔科夫决策过程,然后以自底向上的方式迭代求解,并把各种初值下的优化结果保存在一张表中,在仿真时通过查表获得当前位置的最优控制率。最后对两种控制策略进行对比,分析各自的优点与不足之处。 从Advisor仿真软件输出的结果可以看出,两种能量管理策略均能提升一定的燃油经济性,而且在降低污染物排放方面也有一定的效果。


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