电池SOC和道路预测的混合动力最优能量管理

发布时间：2018-04-18 17:11

  本文选题：混合动力 + 荷电状态　； 参考：《电源技术》2014年11期

【摘要】：混合动力电动车能量控制策略是提高车辆性能的关键技术之一,重点研究基于部分道路预测的混合动力电动车(HEV)能量管理策略。通过预测电动车的行驶轨迹优化电池的充电和放电性能,结合不同路段电池的实时荷电状态(SOC)值估算燃油消耗量,从而达到提高混合动力整车能量利用效率的目的。新方法将电动车整段行驶轨迹分割成连续相连的部分路段,动态估算每段轨迹的车辆参数值,利用动态编程工具验证可用道路信息的优越性。NEDC工况仿真结果和实际电动车实验结果显示,新算法可动态模拟电动车电池在每个路段的电量消耗情况,在相同路段条件下燃油节省率达到10.8%和12.5%。
[Abstract]:Hybrid electric vehicle energy control strategy is one of the key technologies to improve vehicle performance. This paper focuses on the energy management strategy of HEV based on partial road prediction.In order to improve the energy utilization efficiency of hybrid vehicle, the fuel consumption is estimated by predicting the track of electric vehicle and optimizing the charging and discharging performance of the battery, combined with the real time charge state of the battery in different sections of the vehicle.The new method divides the whole track of the electric vehicle into several consecutive sections of the road and dynamically estimates the vehicle parameters of each segment of the track.Using dynamic programming tools to verify the superiority of available road information. NEDC simulation results and actual electric vehicle experiment results show that the new algorithm can dynamically simulate the electric power consumption of electric vehicle batteries in each section of the road.Under the same condition, the fuel saving rate reached 10.8% and 12.5% respectively.
【作者单位】： 浙江大学城市学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51172205) 浙江省教育厅项目(Y201223384) 浙江大学城市学院交叉预研基金(J-13023) 杭州市科技计划(Y20130533B26)
【分类号】：TM912

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1769296