基于多岛遗传算法的功率分流式双模混合动力客车参数优化

协调优化混合动力系统设计参数和控制策略参数是提高功率分流式双模混合动力系统综合性能的关键。针对现有多目标遗传算法、粒子群算法以及模拟退火等优化算法实施难度高、求解周期长的问题,以汽车动力性能和电池SOC平衡为约束条件,将油电转换系数引入目标函数,提出一种基于多岛遗传算法(Multi-island genetic algorithm, MIGA)的动力系统设计参数和控制参数集成优化方法。利用Isight仿真平台进行建模仿真,结果表明,在保持车辆动力性、车速跟随以及电池SOC平衡的基础上,相较于优化前,在中国典型城市公交工况下系统等效油耗降低了0.21L/100km,对应节油比例为1.3%。对参数优化后的经济性仿真结果分析发现,优化后发动机向着高负荷区域移动,工作情况得到改善;电机MG1和MG2效率均有不同程度的提高,较好的验证了所提出的参数优化方法的有效性。