【作者】

雷诺; 张昊; 王志

【单位】

清华大学

【摘要】

传统的混合动力汽车设计方法是在确定动力系统布置形式后，先进行构形参数选取，再针对特定的能量管理策略进行控制参数优化。然而，这种“顺序优化方法”没有考虑到动力系统构型参数与能量管理策略控制参数之间的耦合关系，即：构型参数取值影响着控制参数的选取，双方共同决定着能量管理策略的节油潜力。针对功率分流式PHEV，以A-ECMS作为控制策略，建立了以构型成本、燃油消耗量和电池SOH损失为优化目标，以发动机最大输出功率P_ICE、发电机最大输出功率P_MG1、电动机最大输出功率P_MG2、等效因子初值s(0)，微分因子K_p和积分因子K_i为优化变量的多目标优化问题，并提出了一种基于NSGA-III算法的协同优化方法。该方法在NEDC-WLTC工况下对多目标优化问题进行了协同优化，获得了Pareto最优解集。仿真结果表明，与原机相比，构型成本、燃油消耗量和电池SOH损失分别最大降低了14.8%，10.4%和5.2%。在硬件在环平台上，以3×CLTC作为验证工况进行了优化效果的验证，结果表明，在相同的构型参数下，优化后的A-ECMS比优化前提升了15.3%的燃油经济性并降低了9.6%的SOH损失。

【关键词】

多目标优化;构型优化;能量管理;混合动力汽车;实时控制

【论文集名称】

智能动力

【会议名称】

交通能源与智能动力大会

【会议时间】

2022-11-24至2022-11-29

【会议地点】

上海

【下载次数】

5

返回