[發明專利]一種自適應異步粒子群的雙電耦合燃料電池汽車能效優化方法

有效

• 申請號: 201911094809.4
• 申請日: 2019-11-11
• 公開（公告）號: CN110834625B
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 王佳;張盛龍;胡俠
• 申請（專利權）人: 常熟理工學院
• 主分類號: B60W10/08
• 分類號: B60W10/08;B60W10/26;B60W30/182;B60W40/00;B60W40/105;G06N3/00
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 向文

1.一種基于自適應異步粒子群算法的雙電耦合燃料電池汽車能效優化控制方法，是基于雙電耦合燃料電池動力系統實現的，所述雙電耦合燃料電池動力系統包括動力電池組、燃料電池發動機、雙向DCDC轉換器、氫氣供給系統、整車控制系統、鋰離子電池系統、超級電容組、驅動電機、驅動電機控制系統和變速器；

雙電耦合燃料電池汽車在行駛過程中，實時監測燃料電池系統信息、動力電池組狀態信息、超級電容器組狀態信息、車輛行駛速度、駕駛員意圖，根據車輛行駛速度及油門踏板開度計算車輛需求轉矩，驅動電機控制系統根據轉矩需求，計算能源系統輸出功率，并設定動力系統的工作模式；動力系統包括三種工作模式，第一：全輸出模式；第二：正常行駛模式；第三：車輛制動減速模式；

其特征在于：當動力系統進入到全輸出模式時，采用自適應異步粒子群算法對動力系統能效進行優化，包括如下步驟：

S1：確定優化設計變量：

設計變量一共包括二個參數，分別為：燃料電池氫氣消耗的速率和鋰電池等效氫氣消耗速率

S2：確定優化設計目標：系統為單目標優化，優化目標為雙電耦合燃料電池電動汽車實時效率最高；

S3：確定優化限制條件；

S4：對設計變量進行優化，其具體的優化流程如下：

S4-1：初始化粒子群優化算法參數，包括：最大迭代次數T_max、粒子數目m、權重系數ω_max和ω_min、加速系數c_1,ini、c_2,ini、c_1,fin和c_2,fin，將當前優化代數設置為t＝1，t≤T_max，在二維空間中，隨機產生m個粒子x₁，x₂，...,x_i,...,x_m，構成種群X(t)，隨機產生各粒子初始速度v₁，v₂，...,v_i,...,v_m，構成種群V(t)，其中第i個粒子的位置為x_i＝(x_i,1，x_i,2)，速度為v_i＝(v_i,1，v_i,2)，x_i,1表示第i個個體第k時刻燃料電池氫氣消耗速率大小，x_i,2表示第i個個體第k時刻鋰電池等效氫氣消耗速率大小，v_i,1表示第i個個體第k時刻燃料電池氫氣消耗速率的飛行速度，v_i,2表示第i個個體第k時刻鋰電池等效氫氣消耗速率的飛行速度；

S4-2：計算第i個個體第k時刻燃料電池的輸出有用功率P_fc(k)_i；

S4-3：計算第i個個體第k時刻鋰電池的輸出有用功率P_L(k)_i；

S4-4：根據輸出有用功率P_fc(k)_i計算第i個個體第k時刻燃料電池的工作效率η_fc(k)_i；

S4-5：根據輸出有用功率P_L(k)_i計算第i個個體第k時刻鋰電池的放電功率η_L(k)_i；

S4-6：將計算得到的第i個粒子第k時刻的實時系統效率η(k)_i的倒數S(k)_i作為適應度值大小來評價每個粒子的好壞，存儲當前各粒子的最佳位置pbest和與之對應的實時系統效率的倒數S(k)_i，并將種群中適應度值最優的粒子作為整個種群中的最佳位置gbest；

S4-7：更新粒子的速度和位置，產生新的種群X(t+1)；

S4-8：更新優化算法的權重系數；

S4-9：更新加速系數；

S4-10：更新粒子的pbest和gbest；

S4-11：判斷當前優化代數t是否等于T_max，若為是則停止計算，則輸出適應度值S(k)_i最小的粒子v_i，即將第k時刻實時總效率η(k)_i最高的個體v_i作為所求結果，并根據對應的和分別作為燃料電池和鋰電池的氫氣消耗速率，計算第i個個體第k時刻汽車實時放電功率P_Q(k)_i，然后結束流程；如果tT_max，則令t＝t+1，并返回步驟S4-7繼續搜索。