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基于自适应等效能耗最小的燃料电池船舶能量管理策略 被引量:1
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作者 许晓彦 曹伟 韩冰 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期108-115,共8页
为实现等效能耗最小策略中等效因子的实时调整,提出一种基于自适应等效能耗最小的能量管理策略。首先,设计一种基于多种群自适应协同粒子群优化算法的最优等效因子提取方法,该方法为双层优化的结构。在上层优化中,以船舶的运行成本、储... 为实现等效能耗最小策略中等效因子的实时调整,提出一种基于自适应等效能耗最小的能量管理策略。首先,设计一种基于多种群自适应协同粒子群优化算法的最优等效因子提取方法,该方法为双层优化的结构。在上层优化中,以船舶的运行成本、储能系统最终电量和初始电量误差最小为目标函数,求解燃料电池系统和储能系统的最优运行轨迹;在下层优化中,建立等效因子的优化模型,提取最优等效因子的分布。然后,建立以系统状态参数为输入、等效因子为输出的神经网络模型。利用最优的等效因子作为训练样本,对神经网络模型进行训练。最后,将神经网络模型与等效能耗最小策略相结合,可实现等效因子的实时调整。在Matlab/Simulink中搭建船舶混合能源系统的仿真模型,对基于自适应等效能耗最小的能量管理策略进行验证。仿真结果表明,与基于恒定等效因子的等效能耗最小策略相比,储能系统的最终电量更接近初始值,氢气的总消耗量降低1.98%。 展开更多
关键词 燃料电池船 能量管理策略 神经网络 等效因子 多种群自适应协同的粒子群优化算法
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考虑空调系统的燃料电池汽车能量管理策略
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作者 赵又群 徐周 +3 位作者 虞志浩 林棻 何鲲鹏 尤庆伸 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期56-65,共10页
在燃料电池混合动力汽车的实际运行中,空调系统为驾驶员和乘客提供舒适的环境,然而空调系统的运行效果与汽车实际运行的能量分配相互影响,因此需要将空调系统考虑进能量管理策略,设计出在满足舱内温度舒适性要求的情况下,兼顾整车氢耗... 在燃料电池混合动力汽车的实际运行中,空调系统为驾驶员和乘客提供舒适的环境,然而空调系统的运行效果与汽车实际运行的能量分配相互影响,因此需要将空调系统考虑进能量管理策略,设计出在满足舱内温度舒适性要求的情况下,兼顾整车氢耗经济性的能量管理策略。首先在建立整车动力学模型的基础上,利用热平衡方程建立热泵空调系统模型和热负荷模型;然后采用结合了双Q网络和深度确定性策略梯度的优先经验采样的双延迟深度确定性策略梯度(TD3-PER)算法,建立考虑空调系统能耗与车辆运行需求的能量管理策略。在NEDC典型工况下进行仿真得出:TD3-PER能量管理策略下的空调系统能够使舱温在100s内迅速达到并维持在22~26℃的舒适范围内,满足制冷/制热的同时又保证车舱温度舒适,验证了考虑空调系统时TD3-PER能量管理策略的可行性;在空调系统制冷/制热时,相比传统的深度确定性策略梯度(DDPG)算法策略,基于TD3-PER算法策略的功率分配情况能够延长燃料电池和蓄电池使用寿命,且在制冷/制热时根据氢耗量分别可提高2.59和3.58个百分点的经济性,验证了基于TD3-PER算法能量管理策略在降低氢耗量、提高整车经济性方面相较于传统算法更具优势。 展开更多
关键词 双能源燃料电池汽车 空调系统 能量管理策略 TD3-PER DDPG
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融合机器视觉的插电式混合动力汽车预测型能量管理策略
3
作者 王姝 韩琪 +1 位作者 赵轩 谢鹏辉 《汽车工程》 北大核心 2025年第4期625-635,共11页
针对传统模型预测控制下车速预测不准确和SOC适应性差的问题,以插电式混合动力汽车(PHEV)为研究对象,将基于机器视觉的车速预测模型与深度确定性策略梯度算法(DDPG)相结合,实现PHEV的实时SOC参考轨迹规划和最优动力分配控制。构建基于... 针对传统模型预测控制下车速预测不准确和SOC适应性差的问题,以插电式混合动力汽车(PHEV)为研究对象,将基于机器视觉的车速预测模型与深度确定性策略梯度算法(DDPG)相结合,实现PHEV的实时SOC参考轨迹规划和最优动力分配控制。构建基于改进深度确定性策略梯度算法的SOC参考轨迹规划模型,并构建基于机器视觉的级联式长短时间记忆网络车速预测模型,在此基础上使用基于模型预测控制的最优控制器,实现SOC参考轨迹精确跟踪及功率优化。结果表明,相较于传统的DDPG,本文提出的策略使得整车经济性提高了5.66%,达到了全局最优算法的97.93%。同时较不使用机器视觉的能量管理策略提高了2.92%的整车经济性。 展开更多
关键词 插电式混合动力 能量管理策略 机器视觉 车速预测 参考轨迹
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基于改进PPO算法的混合动力汽车能量管理策略
4
作者 马超 孙统 +2 位作者 曹磊 杨坤 胡文静 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第3期237-247,共11页
为了提高功率分流式混合动力汽车(hybrid electric vehicle, HEV)的经济性,建立了HEV整车的纵向动力学模型,并提出了一种基于策略熵优化的改进近端策略优化(proximal policy optimization, PPO)算法的能量管理策略(energy management st... 为了提高功率分流式混合动力汽车(hybrid electric vehicle, HEV)的经济性,建立了HEV整车的纵向动力学模型,并提出了一种基于策略熵优化的改进近端策略优化(proximal policy optimization, PPO)算法的能量管理策略(energy management strategy, EMS)。在一般PPO算法基础上,通过采用经验池机制简化算法框架,只使用1个深度神经网络进行交互训练和更新,以减少策略网络参数同步的复杂性;为了有效探索环境并学习更高效的策略,在损失函数中增加策略熵,以促进智能体在探索与利用之间达到平衡,避免策略过早收敛至局部最优解。结果表明,这种基于单策略网络改进PPO算法的EMS相比于基于双策略网络PPO的EMS,在UDDS工况和NEDC工况下,均能更好地维持电池的荷电状态(state of charge, SOC),同时等效燃油消耗分别降低了8.5%和1.4%,并取得了与基于动态规划(dynamic programming, DP)算法的EMS相近的节能效果。所提改进PPO算法能有效提高HEV的燃油经济性,可为HEV的EMS设计与开发提供参考。 展开更多
关键词 车辆工程 混合动力汽车 能量管理策略 深度强化学习 近端策略优化
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基于放电倍率实时调节的增程式混合动力越野车能量管理策略研究
5
作者 尹必峰 张有煜 +3 位作者 解玄 许晟 施睿 董非 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第6期53-62,共10页
针对非道路混合动力越野车在复杂多变工况下能量管理策略的优化难题,提出一种基于放电倍率实时调节的能量管理控制策略。通过量化电池健康状态,将放电倍率与等效燃油消耗最小化策略相结合,设计了一种半实时半离线的自适应优化框架:离线... 针对非道路混合动力越野车在复杂多变工况下能量管理策略的优化难题,提出一种基于放电倍率实时调节的能量管理控制策略。通过量化电池健康状态,将放电倍率与等效燃油消耗最小化策略相结合,设计了一种半实时半离线的自适应优化框架:离线阶段计算不同功率需求下最优等效因子映射表,在线阶段通过滚动时域适时调整功率分配。为解决增程器输出功率频繁波动问题,引入抗干扰平均功率算法,通过不同计算窗口比较分析。仿真和硬件在环测试结果表明:工况1中,M=10 s时,所提出策略C-EMS相比自适应能量管理策略下电池健康状态(state of health,SOH)提升0.05%,油耗仅增加0.17 L;工况2中,M=10 s时,所提出策略C-EMS相比自适应能量管理策略下SOH提升0.07%,油耗仅增加0.63 L,验证了策略的实时性与鲁棒性。 展开更多
关键词 增程式混合动力 能量管理策略 等效燃油消耗最小策略 硬件在环
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基于模糊逻辑的混合动力飞机能量管理策略研究 被引量:1
6
作者 回彦年 董伟 柴建云 《推进技术》 北大核心 2025年第2期16-24,共9页
为实现航空业绿色发展,混合动力技术已成为重要的发展方向,其中能量管理策略是提高飞机燃油经济性的关键。本文以带有尾部电涵道风扇及储能系统的混合动力飞机为研究对象,搭建了混合动力系统油耗计算模型。在典型飞行剖面下,以降低混动... 为实现航空业绿色发展,混合动力技术已成为重要的发展方向,其中能量管理策略是提高飞机燃油经济性的关键。本文以带有尾部电涵道风扇及储能系统的混合动力飞机为研究对象,搭建了混合动力系统油耗计算模型。在典型飞行剖面下,以降低混动系统油耗为目标,权衡并得到电推进系统功率、储能容量等关键参数;在此基础,根据模糊逻辑规则,提出了在不同飞行阶段,以飞行高度及推力需求为输入、电涵道风扇推力为输出的推力分配策略,以及以电功率需求和储能系统荷电状态(SOC)为输入、发电系统输出功率为输出的功率分配策略;最后,基于MATLAB平台完成了混合动力系统油耗分析。结果表明,本文提出的能量管理策略,使混合动力飞机燃油消耗相比基于规则的控制策略降低2.18%,验证了所提出的能量管理策略的有效性。 展开更多
关键词 混合动力飞机 架构权衡 能量管理策略 模糊逻辑 燃油收益
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基于深度强化学习的氢燃料电池电动拖拉机能量管理策略
7
作者 李利桥 陈江春 +2 位作者 刘伟 聂晶 高宗余 《农业机械学报》 北大核心 2025年第7期691-700,共10页
针对氢燃料电池电动拖拉机(Hydrogen fuel cell electric tractor,HFCET)能量管理策略在线运行时对工况适应性差的问题,提出一种基于深度Q网络(Deep Q-networks,DQN)学习的混合能量管理策略。将深度强化学习方法用于氢燃料电池(Hydrogen... 针对氢燃料电池电动拖拉机(Hydrogen fuel cell electric tractor,HFCET)能量管理策略在线运行时对工况适应性差的问题,提出一种基于深度Q网络(Deep Q-networks,DQN)学习的混合能量管理策略。将深度强化学习方法用于氢燃料电池(Hydrogen fuel cell,HFC)电动拖拉机对提高燃料经济性和延长燃料电池使用寿命具有重要作用。首先,以燃料电池氢耗量为目标,将Q-学习算法与DQN算法进行对比,并与动态规划(Dynamic programming,DP)方法进行比较。将燃料电池性能退化因子纳入目标函数,通过调整性能退化因子与氢耗量实现氢燃料电池经济性和系统性能退化之间的动态平衡。通过电动拖拉机实际运行工况验证所提策略的有效性。实际运行工况试验结果表明,在训练中纳入氢燃料电池性能退化因子时,能量管理策略(Energy management strategy,EMS)能耗下降2.46%,达到实际运行工况DP方法EMS的87.63%,有效抑制了氢燃料电池性能衰退。同时,与DP方法相比,计算效率提高78%以上。 展开更多
关键词 电动拖拉机 氢燃料电池 能量管理策略 深度强化学习 Q-学习 动态规划
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基于Munchausen-PER算法优化的混合动力履带车辆能量管理策略
8
作者 路潇然 邹渊 +3 位作者 张旭东 孙巍 孟逸豪 张彬 《兵工学报》 北大核心 2025年第6期125-136,共12页
为优化串联式混合动力履带车辆的燃油经济性及能量管理系统的离线训练用时,提出一种采用蒙乔森(Munchausen)优化算法及优先经验采样(Prioritized Experience Replay,PER)算法的双重深度Q网络(Double-Deep Q_learning Network,DDQN)的能... 为优化串联式混合动力履带车辆的燃油经济性及能量管理系统的离线训练用时,提出一种采用蒙乔森(Munchausen)优化算法及优先经验采样(Prioritized Experience Replay,PER)算法的双重深度Q网络(Double-Deep Q_learning Network,DDQN)的能量管理策略。通过包含发动机发电机组、动力电池组及驱动电机的模型对整车功率需求进行解算,根据功率需求,用能量管理控制策略对发动机节气门开度进行最优控制。采用蒙乔森优化算法、PER算法共同作用于离散型DDQN,同时提高网络对高影响数据的选取训练概率及对最优解的专注训练能力,在2种算法共同作用下DDQN能量管理策略的燃油经济性可实现对连续型复杂神经网络的超越,同时具有较大的离线训练用时优势。仿真实验结果表明:与基于PER的双延迟深度确定性策略梯度算法相比,新的能量管理控制策略可使得串联式混动履带车的燃油经济性平均提高4.6%,控制策略训练用时平均优化了35.3%。 展开更多
关键词 串联式混动履带车 Munchausen优化算法 优先经验采样算法 深度强化学习 能量管理策略
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基于规则的混合动力矿用自卸车能量管理策略研究 被引量:2
9
作者 刘建功 张远辉 +4 位作者 魏菲 王毅颖 李晓岭 刘佩情 司冯淼 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第2期487-497,共11页
为改善传统柴油矿用自卸车存在的动力性不足、燃油经济性不佳等问题,提出一种分布式混合动力传动系统结构和基于规则的能量管理策略。通过对矿用自卸车的运动特征进行分析,构建分布式混合动力系统结构,给出车辆行驶工况,制定了相关的模... 为改善传统柴油矿用自卸车存在的动力性不足、燃油经济性不佳等问题,提出一种分布式混合动力传动系统结构和基于规则的能量管理策略。通过对矿用自卸车的运动特征进行分析,构建分布式混合动力系统结构,给出车辆行驶工况,制定了相关的模式切换规则。仿真结果表明:分布式混合动力系统结构使车辆在使用第三挡进行爬坡时,其爬坡能力提高了27%;同时通过采用基于规则能量管理策略,混合动力矿用自卸车的油耗较原型车降低了19%。基于规则的能量管理策略提高了燃油经济性,为提升能源利用效率和环境友好性提供了支持。 展开更多
关键词 混合动力矿车 基于规则 能量管理策略 动力性 燃油经济性
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融合动态规划与XGBoost算法的混合动力汽车能量管理策略 被引量:1
10
作者 田珂 马骁 《车用发动机》 北大核心 2025年第2期80-88,共9页
对于目前插电式混合动力汽车能量管理功率分配的实时性与准确性问题,现有的离线功率预测模型未能全面考虑混合动力汽车蓄电池的健康状态(SOH),以及功率波动等动态性能多目标变化对预测结果的影响,同时现有的机器学习算法在混合动力汽车... 对于目前插电式混合动力汽车能量管理功率分配的实时性与准确性问题,现有的离线功率预测模型未能全面考虑混合动力汽车蓄电池的健康状态(SOH),以及功率波动等动态性能多目标变化对预测结果的影响,同时现有的机器学习算法在混合动力汽车的动力分配计算及预测方面也存在性能不足问题,故通过离线动态规划+在线XGBoost算法,实现对混合动力汽车的功率分配建模及预测。首先搭建插电式混合动力汽车的动力系统模型,并且通过聚类分析获取车辆行驶的典型混合工况,其次使用动态规划算法离线计算该工况下发动机与锂电池的最优功率分配比例,最后XGBoost算法以动态规划计算结果作为训练数据进行模型训练验证。计算结果表明:离线阶段的动态规划考虑了多目标优化,使得在线阶段的模型训练有足够的数据支撑。对比随机森林算法,XGBoost算法将最大误差降低了28%,同时将计算速度提升了62%,可以实现对插电式混合动力汽车功率分配的精确估计。 展开更多
关键词 混合动力汽车 能量管理策略 动态规划 机器学习
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航空混合动力系统能量管理策略研究综述 被引量:1
11
作者 张丁予 沈挺 《航空发动机》 北大核心 2025年第1期12-20,共9页
能量管理策略作为航空混合动力系统的顶层控制,用于对混合动力系统不同动力源进行能量分流,是保证系统高效运行的基础。详细论述了各类航空混合动力系统能量管理策略,系统总结了基于规则、优化和智能3类能量管理策略的特点和研究现状。... 能量管理策略作为航空混合动力系统的顶层控制,用于对混合动力系统不同动力源进行能量分流,是保证系统高效运行的基础。详细论述了各类航空混合动力系统能量管理策略,系统总结了基于规则、优化和智能3类能量管理策略的特点和研究现状。通过阐述强化学习原理,分析了深度Q网络算法和深度确定性策略梯度算法的奖励原理、神经网络更新原理、以及各自优缺点及适用场景,并提出基于规则类能量管理策略对于专家经验依赖性较高等缺陷,可以通过将其与基于智能算法内部创新融合进行缓解的措施。在此基础上,展望了能量管理策略的未来发展趋势为智能内部算法、智能与其他类型算法的融合创新等,可以为后续航空混动系统能量管理策略研究提供一定的参考。 展开更多
关键词 能量管理策略 深度Q网络算法 深度确定性策略梯度算法 强化学习 航空混合动力系统
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基于动态规划的混合动力矿用卡车能量管理策略研究
12
作者 李洪亮 王庆华 马鹏程 《金属矿山》 北大核心 2025年第9期168-175,共8页
以混合动力矿用卡车为研究对象,建立基于动态规划(Dynamic Programming,DP)的能量管理策略对其燃油经济性进行研究,最大程度地挖掘其节油潜能,同时获得混合动力系统储放能变化规律。根据混合动力矿用卡车的运行特点构建了其行驶工况和... 以混合动力矿用卡车为研究对象,建立基于动态规划(Dynamic Programming,DP)的能量管理策略对其燃油经济性进行研究,最大程度地挖掘其节油潜能,同时获得混合动力系统储放能变化规律。根据混合动力矿用卡车的运行特点构建了其行驶工况和混合动力系统结构方案,建立了后向仿真模型,在此基础上建立了以发动机燃油消耗为优化目标的最优控制数学模型并采用DP算法进行了求解。仿真结果反映出,混合动力矿用卡车发动机的工作点较原型车能够更多地工作在燃油经济区,并且燃油消耗比原型车降低了18.3%,同时获得了动力电池在储放能过程中荷电状态(State of Charge,SOC)和电流的变化规律。结果表明:所提出的混合动力方案是可行的,基于DP的能量管理策略对燃油经济性的提高是有效的,矿用卡车具有较大的能量回收潜力。该研究为后续混合动力矿用卡车能量管理策略开发提供了理论基础和参考依据。 展开更多
关键词 混合动力矿用卡车 动态规划 能量管理策略 燃油经济性 燃油消耗
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复合电源混合动力汽车层次能量管理策略
13
作者 徐钦禹 伍世虔 +2 位作者 李世龙 陶斯伽 陶友传 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第5期878-886,共9页
以锂电池和超级电容组成的复合电源系统可有效降低混合动力汽车(Hybrid electric vehicles,HEV)行驶油耗和锂电池寿命衰减。为了进一步提高上述性能,该文提出一种基于行驶工况和驾驶员风格识别的层次能量管理策略。该策略分为上层发动... 以锂电池和超级电容组成的复合电源系统可有效降低混合动力汽车(Hybrid electric vehicles,HEV)行驶油耗和锂电池寿命衰减。为了进一步提高上述性能,该文提出一种基于行驶工况和驾驶员风格识别的层次能量管理策略。该策略分为上层发动机和下层复合电源能量管理策略。在发动机能量管理策略中引入工况识别技术,并根据所识别工况选择发动机运行策略,合理分配发动机功率Pe和复合电源需求功率Pm,以使发动机运行在最佳工作点。在复合电源能量管理策略中引入驾驶员风格和复合电源信息对低通滤波器滤波系数在线调整,通过低通滤波器将复合电源功率分解为锂电池低频和超级电容高频功率,以减少对锂电池的冲击和寿命衰减。将策略模型嵌入到ADVISOR仿真软件中,仿真结果表明,相对于采用传统模糊策略的复合电源HEV,该文提出的层次能量管理策略在综合循环工况下油耗降低5.82%、锂电池寿命里程提高9.65%,有效提高车辆综合性能。 展开更多
关键词 复合电源系统 混合动力汽车 工况识别 驾驶员风格 层次能量管理策略
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绿色船舶燃料电池混动系统能量管理策略研究
14
作者 李致朋 肖仪卓 +3 位作者 刘宣佑 彭华伟 郑剑锋 章选铄 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第2期120-126,共7页
针对绿色船舶燃料电池-锂电池混合动力系统存在经济性差、双能量源协同匹配难的问题,研究燃料电池开关和模糊逻辑控制2种不同策略下系统的经济性与可靠性。使用大功率燃料电池模拟器、燃料电池专用直流转换器等模块建立了混合动力系统... 针对绿色船舶燃料电池-锂电池混合动力系统存在经济性差、双能量源协同匹配难的问题,研究燃料电池开关和模糊逻辑控制2种不同策略下系统的经济性与可靠性。使用大功率燃料电池模拟器、燃料电池专用直流转换器等模块建立了混合动力系统的模拟实验平台,通过两种策略分别实现对混合动力系统输出功率的管理。实验结果表明,2种策略在优化能量分配上均显示出可行性,进一步比较发现,在船舶典型工况下,复合动力系统稳定运行的时长越久,燃料电池开关策略控制下的氢耗量越低,提高系统的氢燃料经济性。这项工作为后续进一步提升燃料电池船舶混合动力系统运行效率和优化系统性能具有工程指导意义。 展开更多
关键词 燃料电池 能量管理策略 绿色船舶 燃料电池开关策略 模糊逻辑控制策略
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考虑负荷灵活调节潜力的分布式能源系统能量管理策略
15
作者 郭琦 陈孟晓 +2 位作者 余佳微 黄以恒 郭海平 《中国电力》 北大核心 2025年第8期60-68,共9页
气候变化、电价波动及用电行为对负荷侧灵活调节边界的影响,制约了分布式能源系统日前能量管理策略的经济性。针对这一问题,提出了一种基于负荷灵活调节潜力的两阶段随机优化方法。第一阶段以最小化分布式能源系统综合运行成本为目标,... 气候变化、电价波动及用电行为对负荷侧灵活调节边界的影响,制约了分布式能源系统日前能量管理策略的经济性。针对这一问题,提出了一种基于负荷灵活调节潜力的两阶段随机优化方法。第一阶段以最小化分布式能源系统综合运行成本为目标,涵盖设备维护、能源采购、碳排放以及电/热柔性负荷补偿成本。第二阶段引入补偿机制以修正可再生能源出力偏差与灵活负荷调节边界偏差,构建考虑日内备用成本的动态优化模型。算例分析表明,所提方法可有效降低系统总运行成本并提升可再生能源利用率。进一步的灵敏度分析表明,相较于可调电负荷的不确定性,可调热负荷的不确定性对系统运行的影响更为显著。 展开更多
关键词 分布式能源系统 场景法 柔性负荷 能量管理策略
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自适应调整燃料电池混合动力汽车能量管理策略
16
作者 付江涛 胡喆 +1 位作者 强志尧 苑学广 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第7期1388-1396,共9页
针对燃料电池混合动力汽车(FCHEV),提出一种基于庞特里亚金最小值原理(PMP)优化的自适应调整的分层能量管理策略(EMS).首先,提出的EMS利用马尔可夫链Metropolis-Hastings(MC-MH)采样估计未来功率需求;其次,根据超级电容器(SC)的充电状态... 针对燃料电池混合动力汽车(FCHEV),提出一种基于庞特里亚金最小值原理(PMP)优化的自适应调整的分层能量管理策略(EMS).首先,提出的EMS利用马尔可夫链Metropolis-Hastings(MC-MH)采样估计未来功率需求;其次,根据超级电容器(SC)的充电状态(SOC)估计调整低通滤波器的参数;最后,基于庞特里亚金最小原理的优化实现最佳的燃料经济性.通过仿真和台架实验验证了所提出的EMS的有效性,并将结果与采用动态规划(DP)方法的全局等效燃料消耗量EMS进行比较.结果表明,本文所提出的EMS能够充分发挥SC的功能,在仿真和台架实验中分别提高0.3%和8.8%的燃料经济性. 展开更多
关键词 燃料消耗 燃料电池混合动力汽车 能量管理策略 Metropolis-Hastings采样 庞特里亚金最小原理优化
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考虑速度规划的燃料电池混合动力汽车分层能量管理策略研究
17
作者 胡博 岳岩 +2 位作者 谭森林 邓康 李思源 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第6期1-12,共12页
在车联网信息广泛应用的背景下,融合网联信息的能量管理策略是提升道路通行效率和燃油经济性的关键技术之一。首先,选取并联式燃料电池混合动力汽车为研究对象,搭建了基于历史信息的长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测前... 在车联网信息广泛应用的背景下,融合网联信息的能量管理策略是提升道路通行效率和燃油经济性的关键技术之一。首先,选取并联式燃料电池混合动力汽车为研究对象,搭建了基于历史信息的长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测前车的行驶信息,在保证安全约束的前提下,以提升道路通行效率为目标提出了融合前车和信号灯信息的初始车速规划算法;其次,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)原理,以经济性、舒适性和高效通行为目标设计了经济车速求解策略,规划出最优经济车速序列;最后,基于经济车速序列,提出多目标优化的MPC能量管理策略,在提升经济性的同时,降低恶劣工况导致的燃料电池性能衰退。仿真结果表明:经济车速求解策略的通行距离较智能驾驶员模型(intelligent driver model,IDM)增加了7%,MPC能量管理策略较基于规则(rule-based)和等效燃油最小策略(ECMS),等效氢耗分别降低了47.16%、9.6%,燃料电池的性能衰退大幅降低。 展开更多
关键词 燃料电池混合动力汽车 能量管理策略 模型预测控制 多目标优化
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考虑驾驶风格的混合动力汽车强化学习能量管理策略 被引量:4
18
作者 施德华 袁超 +2 位作者 汪少华 周卫琪 陈龙 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期51-62,共12页
为了提升混合动力汽车能量管理策略对不同风格驾驶员的适应性,基于深度强化学习和等效燃油消耗最小策略(equivalent consumption minimization strategy,ECMS),提出一种考虑驾驶风格的混合动力汽车能量管理策略。通过实车试验采集驾驶... 为了提升混合动力汽车能量管理策略对不同风格驾驶员的适应性,基于深度强化学习和等效燃油消耗最小策略(equivalent consumption minimization strategy,ECMS),提出一种考虑驾驶风格的混合动力汽车能量管理策略。通过实车试验采集驾驶员行驶数据,基于采集数据进行驾驶员驾驶风格的聚类分析,建立驾驶风格识别模型;构建基于强化学习和ECMS的能量管理策略,将驾驶风格系数作为强化学习状态变量,利用多种驾驶风格的组合工况训练深度确定性策略梯度智能体,获取不同工况和驾驶风格下ECMS等效因子,采用ECMS求解最优发动机、电机转矩分配以及变速箱挡位;搭建硬件在环测试平台,并基于实际采集的不同驾驶员驾驶数据构建测试工况,验证所提出控制策略的有效性。研究结果表明,相较于基于规则策略、基于等效因子比例修正的自适应ECMS以及DRL-SAC策略,提出的考虑驾驶风格的强化学习能量管理策略使整车能量消耗分别降低16.35%、11.11%和7.56%,所提控制策略的有效性得到了验证。 展开更多
关键词 混合动力汽车 能量管理策略 驾驶风格 强化学习 等效燃油消耗最小策略
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考虑广义储能参与灵活响应的光储氢集站实时能量管理策略 被引量:2
19
作者 肖碧涛 刘元 +5 位作者 叶雨润 刘文昕 钟治垚 方家琨 黄蕾 王辉 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期53-61,共9页
为了促进含氢能源系统中灵活性资源的综合利用,针对光储氢集站对调度指令的响应问题,提出一种考虑广义储能参与灵活响应的光储氢集站实时能量管理策略。对光储氢集站内电池储能、电制氢负荷等广义储能进行精细化建模,在集站模型中引入... 为了促进含氢能源系统中灵活性资源的综合利用,针对光储氢集站对调度指令的响应问题,提出一种考虑广义储能参与灵活响应的光储氢集站实时能量管理策略。对光储氢集站内电池储能、电制氢负荷等广义储能进行精细化建模,在集站模型中引入考虑电-热-流耦合关系的电制氢虚拟储能模型。通过优化集站灵活性资源的出力构建日内-实时两级能量管理策略,在能量管理优化层面满足运行计划要求的同时考虑效益最大化,实现电池储能荷电状态初、末状态优化;对系统功率波动进行实时反馈校正,保证集站内功率平衡。算例仿真结果验证了所提策略在提升运行经济效益、促进可再生能源消纳方面的积极作用。 展开更多
关键词 光储氢集站 氢能 能量管理策略 广义储能 灵活响应
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混合动力汽车能量管理策略研究 被引量:5
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作者 李东兵 王妮 马涛涛 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第6期193-197,203,共6页
针对混合动力汽车能源管理策略中能量分布不合理的现象,同时降低混合动力汽车的能耗和电池寿命衰减率,在动力系统结构的基础上,提出了一种将RBF神经网络和动态规划方法相结合用于混合动力汽车的能量管理策略。RBF神经网络用于在预测时... 针对混合动力汽车能源管理策略中能量分布不合理的现象,同时降低混合动力汽车的能耗和电池寿命衰减率,在动力系统结构的基础上,提出了一种将RBF神经网络和动态规划方法相结合用于混合动力汽车的能量管理策略。RBF神经网络用于在预测时域中预测车速,获得预测时域中的车辆需求扭矩,动态规划方法用于优化求解预测时域,实现合理分配发动机和电机扭矩。通过仿真与传统能源管理策略进行比较,验证了该方法的优越性和准确性。实验结果表明,与传统策略相比,提出的能源管理策略可以显著提高燃油经济性,降低能耗15.47%,具有实际应用潜力。 展开更多
关键词 混合动力 电动汽车 RBF神经网络 动态规划方法 能量管理策略
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