电动汽车复合能源系统预测控制优化策略

本文主要探讨了"纯电动汽车复合电源系统模型预测控制"这一主题，发表在2019年的《机械与液力工程》杂志上。纯电动汽车面临的主要挑战之一是电池的功率密度低和使用寿命短，这限制了其性能和效率。为了克服这些问题，研究者提出了将高功率密度的超级电容器融入到动力供应系统中的混合能源存储系统解决方案。 模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种先进的控制策略，它通过预测系统的未来行为来优化控制决策。在纯电动汽车的背景下，MPC可以用于更有效地管理电池和超级电容器的能量转换，从而提高整个系统的性能和响应速度。通过精确计算和预测电池和超级电容器的充放电过程，MPC能够实现动态功率分配，确保在车辆运行过程中始终维持最佳的工作状态，同时延长电池寿命，降低能耗。 研究者罗某、梁某、并某和徐某等人，来自中国机电信息学院和北京电动汽车协同创新中心，共同进行了这项研究。他们利用机电工程工具，结合信息技术，针对电动汽车的实际需求，设计了一种基于MPC的混合能源存储系统控制模型。该模型旨在通过集成先进的控制算法，优化能量管理系统，提升电动汽车在加速、爬坡等工况下的动力性能，同时降低对电池的过度负荷，从而达到整体系统的高效运行。 本文的核心内容是关于如何运用模型预测控制技术来提升纯电动汽车的能源利用效率，通过优化混合能源存储系统的设计和控制策略，解决电动汽车面临的功率和寿命问题，以推动电动汽车行业的技术进步和可持续发展。