采用NSGA-Ⅱ算法的车载复合电源参数匹配

发布时间：2018-06-17 02:45

  本文选题：车辆工程 + 复合电源　； 参考：《吉林大学学报(工学版)》2017年05期

【摘要】：提出了一种主动并联式车载复合电源的参数匹配/能量管理联合优化方法。首先,根据整车性能指标确定电池组和超级电容组的容量范围,并针对部件性能制定能量管理策略,然后,以复合电源替换成本和日均电耗最小为目标建立多目标优化函数,采用受控精英多目标遗传算法(Controlled elitist NSGA-Ⅱ)在不同的日均里程下对复合电源参数和能量管理策略同时进行优化,得到对应的Pareto解集,作为备选。综合考虑备选集的初始成本、百公里总成本和电池组寿命里程,优选电池组和超级电容组参数。优化结果表明:日均里程在48km以内时,匹配22kW·h电池组,超过48km后,里程越大,匹配电池组容量越大;在不同的日均里程下,不同容量的电池组匹配一个60 W·h左右的超级电容组可以达到综合性能最优。与电池单独优化相比,电源替换成本平均降低11.5%,寿命里程平均提高19.8%,日均总成本平均降低13.2%。
[Abstract]:A parameter matching / energy management optimization method for active parallel vehicle hybrid power supply is proposed. Firstly, the capacity range of the battery pack and the super capacitor group is determined according to the performance index of the vehicle, and the energy management strategy is made according to the performance of the components. Then, the multi-objective optimization function is established with the aim of minimizing the replacement cost and the daily average power consumption of the composite power supply. The controlled elite elitist NSGA- 鈪，

本文编号：2029285