PHEV电池健康策略：随机控制与粒子群优化的能耗与健康兼顾

本文主要探讨了插电式混合动力电动汽车（PHEV）的能源管理策略，其核心目标是既要优化能源消耗，同时考虑到电池健康。研究者Yuying Wang、Xiaohong Jiao、Zitao Sun 和 Ping Li 来自燕山大学电气工程学院，他们在文章中提出了一个适用于能源管理优化的电池模型。这个模型特别关注电池的状态-of-charge (SOC) 和温度对电池健康的影响，因为这两个因素直接关系到电池的性能和寿命。 电池模型在不同的SOC和温度条件下能够估计出电池的健康状况。然而，作者认识到限制电池健康衰退会不可避免地增加能量消耗，因此他们将电池健康维护与能源效率优化问题结合，形成了一个多目标优化问题。这是一个典型的帕累托优化问题，旨在找到一个权衡这两者之间冲突的最佳解决方案，即在最小化能源消耗的同时尽可能减缓电池健康衰退。 在解决这个多目标优化问题时，作者采用了随机控制和粒子群优化算法。随机控制理论提供了处理不确定性和随机性的方法，而粒子群优化算法则以其全局搜索能力见长，能够在复杂的决策空间中寻找最优解。通过这种混合策略，论文提出了一种动态且高效的能源管理策略，能够在实际驾驶工况中实时调整车辆的工作模式，如纯电驱动、混合驱动或燃油驱动，以最大化PHEV的能效并延长电池使用寿命。 这项研究为PHEV的能源管理和电池健康管理提供了一个创新的综合方法，对于提升电动汽车的整体性能，降低运营成本，并延长电池使用寿命具有重要意义。该研究结果不仅对电动汽车制造商和政策制定者有实用价值，也为深入理解电池健康与能源管理之间的复杂关系提供了理论支持。