基于改进鸽群优化算法的燃料电池汽车模糊能量管理策略

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230926

吉林大学学报(工学版) ›› 2025, Vol. 55 ›› Issue (06) : 1873 -1882. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230926

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摘要

以提高辅助能量源动力电池的寿命为目标提出复合模糊能量管理策略，采用改进鸽群优化算法（IPIO）更新模糊隶属度函数，同时确保动力电池长时间工作在适宜区间并降低等效氢耗量。对现有ADVISOR模型进行二次开发建立FCEV混合动力系统的仿真模型，并在NEDC、CLTC-P两种工况下进行仿真实验。结果表明：本文提出的复合模糊能量管理策略在初始SoC较低的情况下充电速度是功率跟随策略的2倍以上，能更快达到适宜的SoC区间，可以延长动力电池寿命；在初始SoC较高的情况下，本文提出的复合模糊能量管理策略等效氢耗量相比改进前在两种工况下分别降低了11.8%和9.09%，显著降低了氢耗量，提高了氢燃料电池汽车的经济性。