基于改进遗传算法的新能源多电机系统中能量分配策略研究

摘要

在现代交通和工业领域，新能源多电机系统因其高效、环保的特点得到了广泛应用，但如何在这些系统中实现最佳的能量分配，以提高系统整体效率和延长电池寿命，是行业内亟待解决的问题。研究了新能源多电机系统中的能量分配策略，旨在优化能量利用，降低能耗。分析了多电机系统的结构和工作原理，提出了一种基于能量管理的分配模型，该模型通过考虑电机的工作特性及系统的能量需求，构建了一个多目标优化问题。为求解这一复杂的优化问题，采用遗传算法(genetic algorithm, GA)进行优化；对传统遗传算法不足进行了改进，旨在提高算法在解决能量分配问题上的收敛速度和搜索精度，利用改进后的遗传算法对系统进行能量分配优化，通过迭代演化，逐步优化系统的能量分配方案，以实现系统最优性能；通过标准及实测路谱工况验证了所提方法的有效性和性能优势。结果表明，相比于平均分配及传统GA策略，基于改进遗传算法的能量分配策略能够显著提高新能源多电机系统的能源利用效率，在多种路谱工况下平均总能量损耗降低了4.7%,SOC提高了3.2%,表现出明显的节能效果，具有较高的实用价值和应用前景。

关键词

遗传算法 / 多电机系统 / 能量损耗 / 力矩分配 / 能量分配