基于充電管理的增程式電動汽車能量管理策略研究.pdf

1、增程式電動汽車是在純電動汽車基礎上添加了增程器，其延長了車輛續(xù)駛里程。增程式電動汽車從外界電網(wǎng)獲取電能的多少，取決于到達充電設施時蓄電池內(nèi)存儲電能的高低。如何使增程式電動汽車在不同的交通環(huán)境下到達充電設施時，蓄電池電能處于合理水平，并且保證其能夠及時獲得電能是增程式電動汽車能量管理策略研究的重點問題之一。為此，本文提出一個基于充電管理的增程式電動汽車能量管理策略，以減少增程式電動汽車的燃油消耗，降低污染物排放，其使用過程中應盡量使用從外

2、界電網(wǎng)獲取的電能。針對增程式電動汽車工作特性，開展基于充電管理的增程式電動汽車能量管理策略研究，對深化電動汽車控制理論研究和完善國產(chǎn)增程式電動汽車整車性能具有較重要的學術意義和工程價值。
　　為電動汽車到達充電站時能夠及時獲得外網(wǎng)電能，本文建立了基于充電的電動汽車行駛時間估計模型。本文在對充電設施的充電方式及管理系統(tǒng)分析的基礎上，將電動汽車行駛道路環(huán)境分為受交通信號和周圍車輛共同影響的行駛狀態(tài)，以及單純受交通信號控制影響的行駛狀態(tài)

3、。當電動汽車處于受交通信號和周圍車輛共同影響的行駛狀態(tài)時，通過ITS獲得每個路段的行駛時間，然后采用加和的方式計算整個電動汽車到達充電設施所需時間。對于電動汽車只受交通信號控制影響的行駛狀態(tài)，建立了基于交通信號的車速規(guī)劃算法。該算法通過無線通訊系統(tǒng)獲得交通信號燈信息，對行駛車速曲線進行規(guī)劃計算，使得汽車能夠主動避免由于信號燈帶來的快速加速和減速操作，以及怠速運行，提高整車的經(jīng)濟性。
　　本文建立了電動汽車運行狀態(tài)識別模型。通過電動

4、汽車運行狀態(tài)識別特點分析，采用滾動時間窗及min-max標準化處理等方法構建樣本數(shù)據(jù)集。采用遺傳算法對特征參數(shù)進行優(yōu)化，利用基于混合核函數(shù)和支持向量機的方法解決特征參數(shù)集樣本太少和維數(shù)過多的問題。另外，為解決浮動搜索算法與支持向量機離線訓練時間長的問題，本文對于離線訓練的計算結構進行了研究，提出了一種基于并行計算的運行狀態(tài)特征參數(shù)選擇方法，解決了運行狀態(tài)識別模型計算時間過長的問題。
　　本文提出一種增程式電動汽車充電行駛能量管理策

5、略。該策略以增程式電動汽車到達充電設施時蓄電池SOC降到最優(yōu)區(qū)域為目標，根據(jù)汽車當前的運行狀態(tài)，確定增程器的開啟與關閉時刻以及輸出功率。當車輛行駛在主干道上時，以恒功率輸出;當車輛行駛在快速路時，以功率跟隨的方式工作。
　　為了驗證所提出能量管理策略以及運行狀態(tài)識別模塊的有效性，開展了基于實車車速的運行狀態(tài)識別模型、蓄電池SOC預估計模型試驗驗證。結果表明，本文提出的能量管理策略能夠準確識別增程式電動汽車當前運行工況并能有效的對蓄