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基于多目标优化的燃料电池汽车实时能量管理策略
作者姓名:于坤杰  王思雨  杨朵  符汉文  廖粤峰
作者单位:郑州大学电气与信息工程学院
基金项目:中国博士后科学基金资助项目(227M722871);;国家自然科学基金资助项目(62303424,62176238);;河南省高校科技创新人才资助项目(23HASTIT023);;河南省自然科学优秀青年基金资助项目(222300420088);;河南省重点研发与推广专项(科技攻关)(232102241025);
摘    要:为了降低混合动力系统的燃料消耗并延缓动力元件的老化,提出了一种基于多目标优化和路况分类的能量管理策略(EMS)。首先,构建了燃料电池与锂电池的电气模型,并引入了等效氢耗模型和燃料电池老化模型。其次,设计了基于规则的多模式EMS,在此基础上,为了进一步降低系统的等效氢耗,并延长其使用寿命,基于多目标白鲸算法(MOBWO)对EMS参数进行优化。再次,为了使所设计的EMS适用于不同的路况,提出了基于长短期记忆网络(LSTM)的驾驶路况实时分类方法,旨在根据分类结果切换EMS的控制参数以达到最优效果。最后,在仿真平台上对所提算法进行分析。结果表明:与基于规则的方法相比,所提方法氢耗量降低了2.3%,燃料电池的老化程度降低了1.02%,验证了所提EMS能够有效降低混合系统的燃料消耗,并且能够延缓燃料电池老化,从而提升了系统的经济性和耐久性。

关 键 词:燃料电池  锂电池  混合动力系统  能量管理策略  多目标白鲸优化  LSTM神经网络  路况分类
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