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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于灰狼优化的ECMS混动汽车能量管理策略，属于燃料电池混合动力汽车能量管理领域，本发明包括：根据车辆本身的参数和FCHEV的特点，搭建整车动力学模型；搭建基于ECMS策略的燃料电池混合动力能量管理模型；基于提升车辆经济性的目标，针对ECMS策略中等效因子优化的问题，采用灰狼优化算法（GWO）对ECMS等效因子进行调节；采用本发明的技术方案，可以实现燃料电池和电池间合理的功率分配，在满足动力性的前提下，获得最大的经济性，以及平稳的驾驶性能。
主权项：1.一种基于灰狼优化的ECMS混动汽车能量管理策略，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立燃料电池混合动力汽车的纵向动力学模型；步骤2：基于FCHEV的特点搭建基于ECMS策略的燃料电池混合动力能量管理模型，具体包括以下步骤：给定燃料电池的功率上、下限；给定电池的功率上、下限；给定电池电荷量上、下限；将电池消耗的电能与燃料电池氢耗之间建立等效关系，即： 其中，为整车瞬时等效氢气消耗量，为燃料电池瞬时氢气消耗量，为电池瞬时等效氢气消耗量，Pb为电池功率，QH2为氢气热值，s为等效因子，Kc为惩罚系数，用于限制电池SOC的变化范围，如果电池SOC超过最大SOC界限，惩罚系数会降低等效因子以促进电池放电；如果电池SOC低于最低SOC界限，惩罚系数会增大等效因子以促进电池充电；步骤3：基于提升车辆经济性的目标，针对ECMS策略中等效因子优化的问题，采用灰狼优化算法GreyWolfOptimization,GWO对ECMS等效因子进行调节，具体包括以下步骤：ⅰ狼群初始化，三个状态输入量构成一个个体，根据每个状态量设置上下限，搜索上下限里面的状态量构成种群，根据适应度函数计算出初始种群中个体的适应度值；ⅱ选择最优的三个解函数等效因子分别作为α，β，δ狼；ⅲ这三个最优解α，β，δ指导第二步优化学习，其余狼根据这三个解的位置信来做调整进行狩猎和攻击，根据适应度函数计算出新的此时所有狼的适应度；ⅳ再根据上一步的计算，选取出新的三个最优解α，β，δ指导下一步优化，自此完成一次迭代，直到达到收敛条件或迭代次数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于灰狼优化的ECMS混动汽车能量管理策略
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