多模态多目标优化算法的混合动力系统能量管理控制

摘要

针对并联式混合动力汽车能量管理优化问题，提出一种采用环形拓扑结构和特殊拥挤距离改进的多目标粒子群优化算法(MO＿Ring＿PSO＿SCD),以燃油经济性、平顺性和动力性为优化目标，在满足动力电池荷电平衡等约束条件下，对能量控制策略及动力参数进行协同优化。结果表明：整车综合性能显著改善，其燃油经济性、平顺性与动力性最大提升13.46%、11.71%和12.74%;同时相较多目标粒子种群算法(multi＿objective particle swarm optimization, MPSO)获得的Pareto解集在分布广度、数量和均匀性上均更具优势。该算法通过增强解集多样性、引入多模态特性，为能量管理策略提供参考，显著提升决策空间的可优化性。

关键词

混合动力 / 能量管理 / 多模态 / 多目标优化 / 仿真

基金资助

国家自然科学基金项目(52275051); 重庆市教育委员会科学技术研究重大项目(KJZD-M202400703); 重庆交通大学自然科学类揭榜挂帅项目(XJ2023000701);重庆交通大学研究生科研创新项目(2024S0086); 重庆市研究生导师团队建设项目(JDDSTD2022007); 重庆市研究生联合培养基地建设项目(JDLHPYJD2022001,JDLHPYJD2023002)