考虑实时质量的公交车预测能量管理策略研究

摘要

现有关于混合动力公交车能量管理策略的研究多基于固定质量，无法体现车辆实际行驶过程中整车载荷变化，因此提出一种考虑车辆实时质量变化的预测能量管理策略。利用混合动力公交车整车模型和基于规则的能量管理策略，探究车辆质量变化对公交车行驶能耗的影响。提出基于强跟踪扩展卡尔曼滤波(STEKF)算法的车辆质量估计方法，仿真发现该算法估计结果相对误差控制在3%以内，具有较高的估计精度及较快的收敛速度。基于长短期记忆网络(LSTM)预测的车辆未来工况信息和STEKF模型所获得的质量信息，提出一种基于DP-MPC的混合动力公交车分层预测能量管理策略，通过仿真发现，相较于基于规则的能量管理策略，所提出的控制策略节油效果提高14.85%,显著提升整车燃油经济性，对未来车辆的精细化管理具有重要的现实意义。

关键词

混合动力公交车 / 整车质量估计 / 工况预测 / 能量管理策略