路况信息驱动的复合电源模型预测控制策略

"融合路况信息的复合电源模型预测控制方法是一种针对电动汽车复合电源系统能量管理的策略，旨在提高能源利用率和延长动力电池寿命。该方法通过整合未来路况信息，构建车载复合电源模型预测控制模型，考虑有限时域内的车辆功率需求，采用二次规划优化目标函数，实现滚动最优解。与传统的模糊控制策略相比，模型预测控制能更有效地利用超级电容进行制动能量回收，减少动力电池容量衰减。" 本文主要探讨了在电动汽车复合电源系统（HESS）中，如何利用路况信息来优化能量管理。路况信息是影响HESS性能的关键因素，因为它直接影响车辆的动力需求和能量消耗。研究者提出了一种新的控制策略——融合路况信息的复合电源模型预测控制方法。这种方法将未来的车辆功率需求纳入控制决策，建立了一个能量管理优化模型。 优化模型的核心在于模型预测控制（MPC），这是一种先进的控制策略，它通过预测未来一段时间内系统的行为，对当前控制决策进行滚动优化。在本研究中，采用了二次规划算法解决这一优化问题，以最小化某个目标函数，如能量损失或电池容量衰减。 实验结果表明，相比于基于模糊控制的传统策略，模型预测控制策略提高了超级电容的制动能量回收效率13.7%，并降低了动力电池的容量衰减速率15.4%。这意味着车辆在行驶过程中可以更高效地回收和利用能量，减少了对外部充电的依赖，同时也延长了电池的使用寿命。 关键词涉及到的复合电源、路况信息、模型预测控制和容量衰减都是关键概念。复合电源是指结合了不同能量存储设备（如超级电容和动力电池）的系统，能够根据不同的工况条件灵活调整能量分配。路况信息的融合使得控制策略更具预见性和适应性。模型预测控制则提供了一种动态优化工具，而容量衰减是衡量电池长期使用后性能下降的重要指标。 此研究的贡献在于，它为电动汽车的能源管理系统提供了一种有效且前瞻性的解决方案，有助于推动电动汽车技术的发展，提高其在实际应用中的效率和可持续性。这一方法不仅适用于学术研究，也具有广泛的实际应用价值，对于电动汽车的能源管理和环境保护有着积极的意义。