[發(fā)明專(zhuān)利]基于路徑信息的PHEV自適應(yīng)最優(yōu)能量管理方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910352493.8
• 申請(qǐng)日: 2019-04-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110135632B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-11-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭建華;王引航;劉康杰;劉翠;劉緯綸;聶榮真;王繼新;初亮
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 吉林大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/04
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/04;G06N3/12
• 代理公司: 長(zhǎng)春吉大專(zhuān)利代理有限責(zé)任公司 22201
• 代理人: 杜森垚

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于路徑信息的PHEV自適應(yīng)最優(yōu)能量管理方法，通過(guò)車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)規(guī)劃出行駛路徑，生成前方路徑的預(yù)測(cè)工況；建立出行里程預(yù)測(cè)策略對(duì)每日用戶(hù)出行里程進(jìn)行預(yù)測(cè)；通過(guò)生成的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)以及初始SOC，基于SOC規(guī)劃算法生成參考SOC；進(jìn)行APMP優(yōu)化算法：以油耗最小為全局優(yōu)化目標(biāo)，引入?yún)f(xié)同狀態(tài)值，將全局優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為若干個(gè)帶有漢密爾頓算子的瞬時(shí)優(yōu)化問(wèn)題；采用遺傳算法優(yōu)化協(xié)同狀態(tài)初值；利用插值法在MAP圖中求出協(xié)同狀態(tài)初值，根據(jù)車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)獲得的工況信息及參考SOC對(duì)協(xié)同狀態(tài)初值進(jìn)行實(shí)時(shí)的修正；利用PMP優(yōu)化算法進(jìn)行動(dòng)力分配，通過(guò)CAN總線傳遞給各執(zhí)行部件控制器，完成PHEV的整車(chē)控制。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種插電式并聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)的整車(chē)控制方法，尤其涉及一種基于路徑信息的插電式并聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)自適應(yīng)最優(yōu)能量管理方法，屬于新能源汽車(chē)控制技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

隨著能源危機(jī)、環(huán)境污染、全球變暖等問(wèn)題的日益加重以及節(jié)能減排的迫切需求，新能源汽車(chē)的發(fā)展受到了越來(lái)越多的關(guān)注。插電式混合動(dòng)力汽車(chē)(Plug-in HybridElectric Vehicle，PHEV)對(duì)比混合動(dòng)力汽車(chē)(Hybrid Electric Vehicle，HEV)具有較大容量的蓄電池，并且可以從電網(wǎng)獲取電能。PHEV兼具HEV和純電動(dòng)汽車(chē)(Battery ElectricVehicles，BEV)的優(yōu)點(diǎn)，當(dāng)電池電量充足時(shí)，PHEV處于電量消耗模式(Charge Depleting，CD)，主要由電機(jī)驅(qū)動(dòng)車(chē)輛，具有低油耗、低排放的優(yōu)勢(shì)；當(dāng)電池電量較低時(shí)，PHEV處于電量維持模式(Charge Sustaining，CS)，發(fā)動(dòng)機(jī)作為主要?jiǎng)恿υ打?qū)動(dòng)車(chē)輛，與傳統(tǒng)汽車(chē)和HEV具有相同的續(xù)駛里程。PHEV構(gòu)型包括串聯(lián)、并聯(lián)及混聯(lián)等多種形式。并聯(lián)構(gòu)型具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，加工制造容易，動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性好等優(yōu)點(diǎn)，并且其構(gòu)型不涉及專(zhuān)利保護(hù)，我國(guó)的PHEV多采用此類(lèi)構(gòu)型。但是，并聯(lián)構(gòu)型PHEV的發(fā)動(dòng)機(jī)與車(chē)輪存在機(jī)械連接，其經(jīng)濟(jì)性受工況影響較大。

插電式混合動(dòng)力汽車(chē)能量管理策略是PHEV設(shè)計(jì)的關(guān)鍵問(wèn)題，目前，實(shí)際運(yùn)行的PHEV多采用基于規(guī)則的門(mén)限值控制策略(Rule-based control strategy，RB)，該種策略計(jì)算量小，實(shí)時(shí)性好，易于車(chē)輛控制器編程實(shí)現(xiàn)。但是，RB策略的控制門(mén)限往往是固定的一組門(mén)限，工況適應(yīng)性較差。PHEV經(jīng)濟(jì)性受電池荷電狀態(tài)(State of Charge，SOC)、車(chē)速、行駛里程、路面坡度、溫度等多種因素影響，尤其受電池SOC、車(chē)速和行駛里程影響較大。當(dāng)RB策略的控制門(mén)限值固定時(shí)，則無(wú)法自動(dòng)適應(yīng)工況變化的影響。這可能造成電池電量提前“耗光”(SOC處于最小允許值)，或者電池電量在行程結(jié)束時(shí)沒(méi)用完全使用的情況。研究表明，這兩種情況都會(huì)使并聯(lián)PHEV油耗升高，經(jīng)濟(jì)性變差。此外，由于控制門(mén)限值是常數(shù)，在大多數(shù)工況下，瞬時(shí)和全局的油耗往往不是最優(yōu)的，甚至在某些低速擁堵工況，并聯(lián)PHEV能耗會(huì)超過(guò)傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車(chē)。因此，傳統(tǒng)的門(mén)限值控制策略不僅無(wú)法適應(yīng)工況的變化，在全局和瞬時(shí)無(wú)法達(dá)到油耗最優(yōu)，這是造成并聯(lián)PHEV能耗高，節(jié)油潛力無(wú)法發(fā)揮的重要原因之一。

目前，許多學(xué)者提出了基于最優(yōu)控制理論的PHEV能耗策略，如全局優(yōu)化的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法(Dynamic Programming，DP)，瞬時(shí)優(yōu)化的等效油耗最小算法(EquivalentConsumption Minimum Strategy，ECMS)和龐特里亞金最小值算法(Pontryagin’s MinimumPrincipal，PMP)等。在工況已知的前提下，全局優(yōu)化算法DP通過(guò)逆向求解，能夠得到該工況下的理論最優(yōu)解，此時(shí)，能耗是最優(yōu)的。但是，由于是逆向求解，DP算法的前提是工況已知，并且計(jì)算量巨大，這顯然無(wú)法直接應(yīng)用到PHEV實(shí)際車(chē)輛的能量管理中。ECMS算法屬于瞬時(shí)最優(yōu)控制算法，能夠?qū)崿F(xiàn)瞬時(shí)最優(yōu)，但是在工況變化時(shí)仍然不是全局最優(yōu)的，并且，ECMS算法主要應(yīng)用于混合動(dòng)力汽車(chē)，其約束條件要求SOC要維持平衡。因此，很難直接應(yīng)用到PHEV的控制中。PMP算法也屬于瞬時(shí)最優(yōu)控制，與ECMS一樣，在工況變化時(shí)也不是全局最優(yōu)的。但是，通過(guò)引入?yún)f(xié)同狀態(tài)變量，PMP算法能夠動(dòng)態(tài)分配發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)功率，實(shí)現(xiàn)對(duì)SOC消耗率的在線控制。因此，PMP可以不要求維持SOC的平衡，這非常適合PHEV的能量管理。