發(fā)布時(shí)間：2018-04-18 17:11

  本文選題：混合動(dòng)力 + 荷電狀態(tài)�。� 參考：《電源技術(shù)》2014年11期

【摘要】：混合動(dòng)力電動(dòng)車能量控制策略是提高車輛性能的關(guān)鍵技術(shù)之一,重點(diǎn)研究基于部分道路預(yù)測(cè)的混合動(dòng)力電動(dòng)車(HEV)能量管理策略。通過預(yù)測(cè)電動(dòng)車的行駛軌跡優(yōu)化電池的充電和放電性能,結(jié)合不同路段電池的實(shí)時(shí)荷電狀態(tài)(SOC)值估算燃油消耗量,從而達(dá)到提高混合動(dòng)力整車能量利用效率的目的。新方法將電動(dòng)車整段行駛軌跡分割成連續(xù)相連的部分路段,動(dòng)態(tài)估算每段軌跡的車輛參數(shù)值,利用動(dòng)態(tài)編程工具驗(yàn)證可用道路信息的優(yōu)越性。NEDC工況仿真結(jié)果和實(shí)際電動(dòng)車實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,新算法可動(dòng)態(tài)模擬電動(dòng)車電池在每個(gè)路段的電量消耗情況,在相同路段條件下燃油節(jié)省率達(dá)到10.8%和12.5%。
[Abstract]:Hybrid electric vehicle energy control strategy is one of the key technologies to improve vehicle performance. This paper focuses on the energy management strategy of HEV based on partial road prediction.In order to improve the energy utilization efficiency of hybrid vehicle, the fuel consumption is estimated by predicting the track of electric vehicle and optimizing the charging and discharging performance of the battery, combined with the real time charge state of the battery in different sections of the vehicle.The new method divides the whole track of the electric vehicle into several consecutive sections of the road and dynamically estimates the vehicle parameters of each segment of the track.Using dynamic programming tools to verify the superiority of available road information. NEDC simulation results and actual electric vehicle experiment results show that the new algorithm can dynamically simulate the electric power consumption of electric vehicle batteries in each section of the road.Under the same condition, the fuel saving rate reached 10.8% and 12.5% respectively.
【作者單位】： 浙江大學(xué)城市學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51172205) 浙江省教育廳項(xiàng)目(Y201223384) 浙江大學(xué)城市學(xué)院交叉預(yù)研基金(J-13023) 杭州市科技計(jì)劃(Y20130533B26)
【分類號(hào)】：TM912

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1769296