考虑速度规划的燃料电池混合动力汽车分层能量管理策略研究

摘要

在车联网信息广泛应用的背景下，融合网联信息的能量管理策略是提升道路通行效率和燃油经济性的关键技术之一。首先，选取并联式燃料电池混合动力汽车为研究对象，搭建了基于历史信息的长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)预测前车的行驶信息，在保证安全约束的前提下，以提升道路通行效率为目标提出了融合前车和信号灯信息的初始车速规划算法；其次，基于模型预测控制(model predictive control, MPC)原理，以经济性、舒适性和高效通行为目标设计了经济车速求解策略，规划出最优经济车速序列；最后，基于经济车速序列，提出多目标优化的MPC能量管理策略，在提升经济性的同时，降低恶劣工况导致的燃料电池性能衰退。仿真结果表明：经济车速求解策略的通行距离较智能驾驶员模型(intelligent driver model, IDM)增加了7%,MPC能量管理策略较基于规则(rule-based)和等效燃油最小策略(ECMS),等效氢耗分别降低了47.16%、9.6%,燃料电池的性能衰退大幅降低。

关键词

燃料电池混合动力汽车 / 能量管理策略 / 模型预测控制 / 多目标优化

基金资助

国家自然科学基金项目(51905061)