基于遗传算法优化模糊控制器的电动汽车复合电源能量管理策略

朱峰; 王朋波; 刘永辉

doi:10.19471/j.cnki.1673-6397.2025.02.004

内燃机与动力装置 ›› 2025, Vol. 42 ›› Issue (02) : 32 -37+44. DOI: 10.19471/j.cnki.1673-6397.2025.02.004

基于遗传算法优化模糊控制器的电动汽车复合电源能量管理策略

朱峰, 王朋波, 刘永辉

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摘要

为了合理分配电动汽车动力电池和超级电容器的实际输出功率并延长电池寿命，基于MATLAB/Simulink仿真对比新欧洲驾驶循环(new European driving cycle, NEDC)工况下，逻辑门限控制策略、模糊控制策略、遗传算法(genetic algorithm, GA)优化模糊控制策略下的复合能量管理系统和整车行驶性能。仿真结果表明：GA优化模糊控制策略有效减小动力电池荷电状态下降速度及动力电池温度上升速度，提高车辆续驶里程；相比模糊控制策略，优化后电动汽车续驶里程增大12.1 km,最大爬坡性能提高0.3%,最高车速提高0.2 km/h;相比逻辑门限控制策略，优化后电动汽车续驶里程增大18.8 km,最大爬坡度提高0.6%,最高车速提高0.6 km/h。