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融合工况预测的燃料电池汽车里程自适应等效氢耗最小控制策略

林歆悠 叶锦泽 王召瑞

林歆悠, 叶锦泽, 王召瑞. 融合工况预测的燃料电池汽车里程自适应等效氢耗最小控制策略[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.11.22.005
引用本文: 林歆悠, 叶锦泽, 王召瑞. 融合工况预测的燃料电池汽车里程自适应等效氢耗最小控制策略[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.11.22.005
Trip Distance Adaptive Equivalent Hydrogen Consumption Minimization Strategy for Fuel Cell Vehicles integrating Driving Cycle Prediction[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.11.22.005
Citation: Trip Distance Adaptive Equivalent Hydrogen Consumption Minimization Strategy for Fuel Cell Vehicles integrating Driving Cycle Prediction[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.11.22.005

融合工况预测的燃料电池汽车里程自适应等效氢耗最小控制策略

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.11.22.005
详细信息
  • 中图分类号: U461

Trip Distance Adaptive Equivalent Hydrogen Consumption Minimization Strategy for Fuel Cell Vehicles integrating Driving Cycle Prediction

  • 摘要: 为有效地提高插电式燃料电池汽车的经济性,实现燃料电池和动力电池的功率最优分配,考虑到行驶工况、电池荷电状态(state of charge, SOC)、等效因子与氢气消耗之间的密切联系,制定融合工况预测的里程自适应等效氢耗最小策略。通过基于误差反向传播的神经网络来实现未来短期车速的预测,分析未来车辆功率需求变化,同时利用行驶里程和SOC实时动态修正等效因子,实现能量管理策略的自适应性。仿真结果表明,采用基于神经网络的工况预测算法能够较好地预测未来短期工况,其预测精度相较于马尔可夫方法提高12.5%,所提出的能量管理策略在UDDS工况下的氢气消耗比CD/CS策略下降55.6%。硬件在环试验表明,在EUDC工况下的氢气消耗比CD/CS策略下降26.8%。

     

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  • 网络出版日期:  2023-03-24

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