CN109760522B - 基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法 - Google Patents

基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109760522B
CN109760522B CN201811589549.3A CN201811589549A CN109760522B CN 109760522 B CN109760522 B CN 109760522B CN 201811589549 A CN201811589549 A CN 201811589549A CN 109760522 B CN109760522 B CN 109760522B
Authority
CN
China
Prior art keywords
state
bat
power
rule
storage battery
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811589549.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109760522A (zh
Inventor
王琪
韩晓新
诸一琦
罗印升
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu University of Technology
Original Assignee
Jiangsu University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu University of Technology filed Critical Jiangsu University of Technology
Priority to CN201811589549.3A priority Critical patent/CN109760522B/zh
Publication of CN109760522A publication Critical patent/CN109760522A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109760522B publication Critical patent/CN109760522B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries

Abstract

本发明公开了一种基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法，包括：实时获取蓄电池和超级电容器的荷电状态、电动汽车在运行过程中负载的需求功率；判断蓄电池和超级电容器的荷电状态是否处于最小值状态；若不是，判断是否处于最大值状态；若不是，根据获取的需求功率判断电动汽车的运行状态，并根据电动汽车的运行状态和需求功率、蓄电池和超级电容器的荷电状态，确定加权因子取值范围，从加权因子取值范围中任意选定满足电动汽车需求功率的加权因子；根据加权因子确定当前运行状态下蓄电池和超级电容器分别需要提供的功率，完成复合电源中功率的分配，使复合电源能够同时满足电动汽车对能量和功率的双重需求。

Description

基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法
技术领域
本发明涉及电池技术领域，尤其涉及一种基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法。
背景技术
近年来，随着电力电子技术和微处理器技术的不断进步，电动汽车的研究与应用日益增多，由蓄电池、超级电容器、飞轮和太阳能电池等单个储能装置形成的供电电源已不能满足电动汽车对能量和功率的双重需求，将多个储能装置组合构成复合电源是一种可行且通用的解决方案。
目前，蓄电池-超级电容器复合电源深受国内外学者们的青睐，其中，蓄电池用于提供车辆所需的高能量密度，超级电容器用于提供车辆所需的高功率密度。但是，蓄电池和超级电容器的组合使用并不能确保能够最大程度地满足电动汽车能量和功率的双重需求，两种储能装置间的功率分配控制策略设计是目前学者们研究的关键难点问题所在。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法，有效解决了现有技术复合电源中蓄电池和超级电容器之间功率不能合理分配的技术问题。
为了实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现：
一种基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法，所述复合电源中包括用于提供能量的蓄电池及用于提供功率的超级电容器，所述车载复合电源功率分配方法中包括：
S100实时获取蓄电池和超级电容器的荷电状态，及电动汽车在运行过程中负载的需求功率；
S200判断蓄电池和超级电容器的荷电状态是否处于最小值状态；若是，根据所处的最小值状态确定功率分配过程中蓄电池和超级电容器的加权因子取值范围并跳转至步骤S500；否则，跳转至步骤S300；
S300判断蓄电池和超级电容器的荷电状态是否处于最大值状态；若是，根据所处的最大值状态确定功率分配过程中蓄电池和超级电容器的加权因子取值范围并跳转至步骤S400；否则，跳转至步骤S400；
S400根据获取的需求功率判断电动汽车的运行状态，并根据电动汽车的运行状态和需求功率、蓄电池和超级电容器的荷电状态，确定蓄电池和超级电容器在功率分配过程中的加权因子取值范围并跳转至步骤S500；
S500从蓄电池和超级电容器的加权因子取值范围中任意选定满足电动汽车需求功率的加权因子：
Figure BDA0001919916970000021
其中，t表示电动汽车运行的时刻，N表示电动汽车行驶工况的总时间，Pde(t)表示电容汽车负载的需求功率，
Figure BDA0001919916970000022
表示蓄电池的最大功率，
Figure BDA0001919916970000023
则表示超级电容器的最大功率，wbat(t)为蓄电池功率的加权因子，wuc(t)为超级电容器功率的加权因子；
S600根据所述加权因子确定当前运行状态下蓄电池和超级电容器分别需要提供的功率，完成复合电源中功率的分配；
S700根据蓄电池和超级电容器需要提供的功率，判断蓄电池或超级电容器中是否存在能量缺失，若是，跳转至步骤S800；
S800蓄电池和超级电容器之间根据能量共享机制进行能量交换。
在本发明提供的基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法中，基于预先设定的多重推理规则实现复合电源中蓄电池和超级电容器之间功率的合理分配，且在蓄电池和超级电容器之间存在能量共享机制，当蓄电池或超级电容器中存在能量缺失时，蓄电池和超级电容器之间根据能量共享机制进行能量交换，以控制蓄电池承担电动汽车在运动过程中的连续平均功率需求(即能量需求)，超级电容器承担电动汽车的瞬时峰值功率需求，使复合电源能够同时满足电动汽车对能量和功率的双重需求，降低负载瞬时功率对蓄电池循环寿命产生的负面影响，同时控制超级电容器最大限度地回收汽车的再生制动能量。
附图说明
结合附图，并通过参考下面的详细描述，将会更容易地对本发明有更完整的理解并且更容易地理解其伴随的优点和特征，其中：
图1为本发明中复合电源功率分配结构示意图；
图2为本发明功率分配过程中确定加权因子取值范围的流程图。
具体实施方式
为使本发明的内容更加清楚易懂，以下结合说明书附图，对本发明的内容作进一步说明。当然本发明并不局限于该具体实施例，本领域内的技术人员所熟知的一般替换也涵盖在本发明的保护范围内。
本发明提供了一种基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法，具体该复合电源中包括用于提供能量的蓄电池及用于提供功率的超级电容器，在一种实施方式中，该功率分配方法中包括：
S100实时获取蓄电池和超级电容器的荷电状态，及电动汽车在运行过程中负载的需求功率；
S200判断蓄电池和超级电容器的荷电状态是否处于最小值状态；若是，根据所处的最小值状态确定功率分配过程中蓄电池和超级电容器的加权因子取值范围并跳转至步骤S500；否则，跳转至步骤S300；
S300判断蓄电池和超级电容器的荷电状态是否处于最大值状态；若是，根据所处的最大值状态确定功率分配过程中蓄电池和超级电容器的加权因子取值范围并跳转至步骤S400；否则，跳转至步骤S400；
S400根据获取的需求功率判断电动汽车的运行状态，并根据电动汽车的运行状态和需求功率、蓄电池和超级电容器的荷电状态，确定蓄电池和超级电容器在功率分配过程中的加权因子取值范围并跳转至步骤S500；
S500从蓄电池和超级电容器的加权因子取值范围中任意选定满足的电动汽车需求功率的加权因子；
S600根据加权因子确定当前运行状态下蓄电池和超级电容器分别需要提供的功率，完成复合电源中功率的分配；
S700根据蓄电池和超级电容器需要提供的功率，判断蓄电池或超级电容器中是否存在能量缺失，若是，跳转至步骤S800；
S800蓄电池和超级电容器之间根据能量共享机制进行能量交换。
图1所示为本实施方式中复合电源功率分配结构示意图，在该功率分配方法中，目标为由蓄电池和超级电容器提供的功率始终满足电动汽车负载的需求功率：
Pde(t)＝Pbat(t)+Puc(t)
其中，t表示电动汽车的运行时刻，Pde(t)为电动汽车运行过程中负载的需求功率，Pbat(t)为蓄电池功率，Puc(t)为超级电容器功率。
将电动汽车负载的需求功率分为连续平均功率Pave(t)和瞬时峰值功率Ppea(t)，并主动控制蓄电池承担连续平均功率Pave(t)，超级电容器承担瞬时峰值功率Ppea(t)，即：
Pbat(t)＝Pave(t)
Puc(t)＝Ppea(t)
在实际应用中，电动汽车不同运行状态下负载需求功率不同，从而蓄电池和超级电容器需要提供的功率也不同，以此电动汽车在运行过程中负载的需求功率可表示为：
Figure BDA0001919916970000041
其中，N表示电动汽车行驶工况的总时间，wbat(t)表示蓄电池功率的加权因子，wuc(t)表示超级电容器功率的加权因子，且wbat(t)∈[-1,1]、wuc(t)∈[-1,1]；
Figure BDA0001919916970000042
表示蓄电池的最大功率，
Figure BDA0001919916970000043
表示超级电容器的最大功率。
在功率分配的过程中，获取了蓄电池和超级电容器的荷电状态、电动汽车在运行过程中负载的需求功率之后，根据预先设定的多重推理规则确定蓄电池和超级电容器在功率分配过程中加权因子wbat(t)和wuc(t)的取值范围。另外，为防止蓄电池或超级电容器在工作过程中存在能量缺失的情况，在两者之间设计能量共享机制，即蓄电池和超级电容器之间可根据实际功率需求实现能量交换，达到两者之间能量平衡的作用。
具体，预先设定的多重推理规则包括：
第一重推理：汽车处于停止状态；
规则1：如果Pde(t)＝0，则wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[0,0]；
规则2：如果
Figure BDA0001919916970000051
则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]；
规则3：如果
Figure BDA0001919916970000052
则wbat(t)∈[-1,0]、wuc(t)∈[0,1]。
第二重推理：汽车处于轻加速或者巡航状态；
规则4：如果
Figure BDA0001919916970000053
则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[0,0]；
规则5：如果
Figure BDA0001919916970000054
则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]；
规则6：如果
Figure BDA0001919916970000055
则wbat(t)∈[-1,0.5]、wuc(t)∈[0,1]。
第三重推理：汽车处于高加速状态；
规则7：如果
Figure BDA0001919916970000056
则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[0,1]。
第四重推理：汽车处于制动或者减速状态；
规则8：如果Pde(t)＜0，则wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[-1,0]；
规则9：如果
Figure BDA0001919916970000057
则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]。
第五重推理：SOCbat(t)或者SOCuc(t)处于最小值状态；
规则10：如果
Figure BDA0001919916970000058
则wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[0,0]；
规则11：如果
Figure BDA0001919916970000059
则wbat(t)∈[-0,1]、wuc(t)∈[-1,1]。
第六重推理：SOCbat(t)或者SOCuc(t)处于最大值状态；
规则12：如果
Figure BDA00019199169700000510
则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]；
规则13：如果
Figure BDA00019199169700000511
则wbat(t)∈[-1,1]、wuc(t)∈[0,1]。
其中，SOCbat(t)表示蓄电池的荷电状态，且SOCbat(t)∈[0,1]，蓄电池荷电状态的最小值
Figure BDA0001919916970000061
SOCuc(t)表示超级电容器的荷电状态，且SOCuc(t)∈[0,1]，超级电容器荷电状态的最小值
Figure BDA0001919916970000062
Figure BDA0001919916970000063
表示蓄电池电荷状态的预设最小值，
Figure BDA0001919916970000064
表示蓄电池电荷状态的预设最大值，
Figure BDA0001919916970000065
表示超级电容器电荷状态的预设最小值，
Figure BDA0001919916970000066
表示超级电容器电荷状态的预设最大值，在实际应用中，根据实际情况进行设定，如，在一实例中，
Figure BDA0001919916970000067
基于此，功率分配过程中确定加权因子取值范围的流程如图2所示，具体：
首先，根据步骤S200，判断蓄电池和超级电容器的荷电状态是否处于最小值状态，包括：
S210判断
Figure BDA0001919916970000068
是否成立，若是，执行规则10，判定wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[0,0]并跳转至步骤S500，结束判断流程；否则，跳转至步骤S220；
S220判断
Figure BDA0001919916970000069
是否成立，若是，执行规则11，判定wbat(t)∈[-1,0]、wuc(t)∈[-1,1]并跳转至步骤S500，结束判断流程；否则，跳转至步骤S300。
之后，根据步骤S300，判断蓄电池和超级电容器的荷电状态是否处于最大值状态，包括：
S310判断
Figure BDA00019199169700000610
是否成立，若是，执行规则12，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]并跳转至步骤S400；否则，跳转至步骤S320；
S320判断
Figure BDA00019199169700000611
是否成立，若是，执行规则13，判定wbat(t)∈[-1,1]、wuc(t)∈[0,1]并跳转至步骤S400；否则，跳转至步骤S400。
之后，根据步骤S400，根据获取的需求功率判断电动汽车的运行状态，并根据电动汽车的运行状态和需求功率、蓄电池和超级电容器的荷电状态，确定蓄电池和超级电容器在功率分配过程中的加权因子取值范围，包括：
S410判断Pde(t)＝0是否成立，若是，判断电动汽车处于停止状态并跳转至步骤S420；
S420判断
Figure BDA0001919916970000071
是否成立，若是，执行规则2，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]并跳转至步骤S500，结束判断流程；否则，跳转至步骤S430；
S430判断
Figure BDA0001919916970000072
是否成立，若是，执行规则3，判定wbat(t)∈[-1,0]、wuc(t)∈[0,1]并跳转至步骤S500，结束判断流程；否则，执行规则1，判定wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[0,0]并跳转至步骤S500，结束判断流程。
在步骤S410中，若判断Pde(t)＝0不成立，跳转至步骤S440；
S440判断
Figure BDA0001919916970000073
是否成立，若是，判断电动汽车处于轻加速状态或巡航状态并跳转至步骤S450；
S450判断
Figure BDA0001919916970000074
是否成立，若是，执行规则5，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]并跳转至步骤S500，结束判断流程；否则，跳转至步骤S460；
S460判断
Figure BDA0001919916970000075
是否成立，若是，执行规则6，判定wbat(t)∈[-1,0.5]、wuc(t)∈[0,1]并跳转至步骤S500，结束判断流程；否则，执行规则4，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[0,0]并跳转至步骤S500，结束判断流程。
在步骤S450中，若判断
Figure BDA0001919916970000076
不成立，跳转至步骤S470；
S470判断Pde(t)＜0是否成立，若是，判断电动汽车处于制动或减速状态，执行规则8，判定wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[-1,0]并跳转至步骤S500，结束判断流程；否则，跳转至S480；
S480判断
Figure BDA0001919916970000077
是否成立，若是，执行规则9，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]并跳转至步骤S500，结束判断流程；否则，跳转至步骤S490；
S490判断
Figure BDA0001919916970000078
是否成立，若是，判断电动汽车处于高加速状态，执行规则7，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[0,1]并跳转至步骤S500，结束判断流程。
确定了蓄电池和超级电容器在功率分配过程中加权因子wbat(t)和wuc(t)的取值范围之后，在确定的取值范围中随机取值，分别得到蓄电池和超级电容器的功率，此时若蓄电池或超级电容器中存在能量缺失的情况，蓄电池和超级电容器之间根据能量共享机制进行能量交换，完成复合电源中功率的分配。

Claims (7)

1.一种基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法，其特征在于，所述复合电源中包括用于提供能量的蓄电池及用于提供功率的超级电容器，所述功率分配方法中包括：
S100实时获取蓄电池和超级电容器的荷电状态，及电动汽车在运行过程中负载的需求功率；
S200根据预先设定的多重推理规则判断蓄电池和超级电容器的荷电状态是否处于最小值状态；若是，根据所处的最小值状态确定功率分配过程中蓄电池和超级电容器的加权因子取值范围并跳转至步骤S500；否则，跳转至步骤S300；
S300根据预先设定的多重推理规则判断蓄电池和超级电容器的荷电状态是否处于最大值状态；若是，根据所处的最大值状态确定功率分配过程中蓄电池和超级电容器的加权因子取值范围并跳转至步骤S400；否则，跳转至步骤S400；
S400根据获取的需求功率判断电动汽车的运行状态，并根据预先设定的多重推理规则、电动汽车的运行状态和需求功率、蓄电池和超级电容器的荷电状态，确定蓄电池和超级电容器在功率分配过程中的加权因子取值范围并跳转至步骤S500；
S500从蓄电池和超级电容器的加权因子取值范围中任意选定满足电动汽车需求功率的加权因子：
Figure FDA0002457653230000011
其中，t表示电动汽车运行的时刻，N表示电动汽车行驶工况的总时间，Pde(t)表示电动汽车负载的需求功率，
Figure FDA0002457653230000012
表示蓄电池的最大功率，
Figure FDA0002457653230000013
则表示超级电容器的最大功率，wbat(t)为蓄电池功率的加权因子，wuc(t)为超级电容器功率的加权因子；
S600根据所述加权因子确定当前运行状态下蓄电池和超级电容器分别需要提供的功率，完成复合电源中功率的分配；
S700根据蓄电池和超级电容器需要提供的功率，判断蓄电池或超级电容器中是否存在能量缺失，若是，跳转至步骤S800；
S800蓄电池和超级电容器之间根据能量共享机制进行能量交换；
所述多重推理规则包括：
第一重推理，汽车处于停止状态；
规则1：如果Pde(t)＝0，则wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[0,0]；
规则2：如果Pde(t)＝0、
Figure FDA0002457653230000021
则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]；
规则3：如果Pde(t)＝0、
Figure FDA0002457653230000022
则wbat(t)∈[-1,0]、wuc(t)∈[0,1]；
第二重推理：汽车处于轻加速或者巡航状态；
规则4：如果Pde(t)>0、
Figure FDA0002457653230000023
则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[0,0]；
规则5：如果Pde(t)>0、
Figure FDA0002457653230000024
则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]；
规则6：如果Pde(t)>0、
Figure FDA0002457653230000025
则wbat(t)∈[-1,0.5]、wuc(t)∈[0,1]；
第三重推理：汽车处于高加速状态；
规则7：如果
Figure FDA0002457653230000026
则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[0,1]；
第四重推理：汽车处于制动或者减速状态；
规则8：如果Pde(t)<0，则wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[-1,0]；
规则9：如果Pde(t)<0、
Figure FDA0002457653230000027
则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]；
第五重推理：SOCbat(t)或者SOCuc(t)处于最小值状态；
规则10：如果
Figure FDA0002457653230000028
则wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[0,0]；
规则11：如果
Figure FDA0002457653230000029
则wbat(t)∈[-1,0]、wuc(t)∈[-1,1]；
第六重推理：SOCbat(t)或者SOCuc(t)处于最大值状态；
规则12：如果
Figure FDA00024576532300000210
则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]；
规则13：如果
Figure FDA00024576532300000211
则wbat(t)∈[-1,1]、wuc(t)∈[0,1]；
其中，SOCbat(t)表示蓄电池的荷电状态，且SOCbat(t)∈[0,1]，
Figure FDA00024576532300000212
为蓄电池荷电状态的最小值；SOCuc(t)表示超级电容器的荷电状态，且SOCuc(t)∈[0,1]，
Figure FDA0002457653230000031
为超级电容器荷电状态的最小值；
Figure FDA0002457653230000032
表示蓄电池电荷状态的预设最小值，
Figure FDA0002457653230000033
表示蓄电池电荷状态的预设最大值，
Figure FDA0002457653230000034
表示超级电容器电荷状态的预设最小值，
Figure FDA0002457653230000035
表示超级电容器电荷状态的预设最大值。
2.如权利要求1所述的功率分配方法，其特征在于，在S200，根据预先设定的多重推理规则判断蓄电池和超级电容器的荷电状态是否处于最小值状态中，包括：
S210判断
Figure FDA0002457653230000036
是否成立，若是，执行规则10，判定wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[0,0]并跳转至步骤S500，其中，SOCbat(t)表示蓄电池的荷电状态，SOCuc(t)表示超级电容器的荷电状态，
Figure FDA0002457653230000037
表示蓄电池电荷状态的最小值，
Figure FDA0002457653230000038
表示超级电容器电荷状态的最小值，wbat(t)为蓄电池功率的加权因子，wuc(t)为超级电容器功率的加权因子；否则，跳转至步骤S220；
S220判断
Figure FDA0002457653230000039
是否成立，若是，执行规则11，判定wbat(t)∈[-1,0]、wuc(t)∈[-1,1]并跳转至步骤S500，其中，
Figure FDA00024576532300000310
表示蓄电池电荷状态的预设最小值；否则，跳转至步骤S300。
3.如权利要求1所述的功率分配方法，其特征在于，在步骤S300，根据预先设定的多重推理规则判断蓄电池和超级电容器的荷电状态是否处于最大值状态中，包括：
S310判断
Figure FDA00024576532300000311
是否成立，若是，执行规则12，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]并跳转至步骤S400，其中，
Figure FDA00024576532300000312
表示蓄电池电荷状态的预设最大值；否则，跳转至步骤S320；
S320判断
Figure FDA00024576532300000313
是否成立，若是，执行规则13，判定wbat(t)∈[-1,1]、wuc(t)∈[0,1]并跳转至步骤S400，其中，
Figure FDA00024576532300000314
表示蓄电池电荷状态的预设最大值；否则，跳转至步骤S400。
4.如权利要求1所述的功率分配方法，其特征在于，在步骤S400中，包括：
S410判断Pde(t)＝0是否成立，若是，判断电动汽车处于停止状态并跳转至步骤S420；
S420判断
Figure FDA0002457653230000041
是否成立，若是，执行规则2，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]并跳转至步骤S500，其中，
Figure FDA0002457653230000042
表示超级电容器电荷状态的预设最小值；否则，跳转至步骤S430；
S430判断
Figure FDA0002457653230000043
是否成立，若是，执行规则3，判定wbat(t)∈[-1,0]、wuc(t)∈[0,1]并跳转至步骤S500；否则，执行规则1，判定wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[0,0]并跳转至步骤S500。
5.如权利要求4所述的功率分配方法，其特征在于，在步骤S410中，若判断Pde(t)＝0不成立，跳转至步骤S440；
S440判断Pde(t)>0、
Figure FDA0002457653230000044
是否成立，若是，判断电动汽车处于轻加速状态或巡航状态并跳转至步骤S450；
S450判断
Figure FDA0002457653230000045
是否成立，若是，执行规则5，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]并跳转至步骤S500；否则，跳转至步骤S460；
S460判断
Figure FDA0002457653230000046
是否成立，若是，执行规则6，判定wbat(t)∈[-1,0.5]、wuc(t)∈[0,1]并跳转至步骤S500；否则，执行规则4，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[0,0]并跳转至步骤S500。
6.如权利要求5所述的功率分配方法，其特征在于，在步骤S450中，若判断Pde(t)>0、
Figure FDA0002457653230000047
不成立，跳转至步骤S470；
S470判断Pde(t)<0是否成立，若是，判断电动汽车处于制动或减速状态，执行规则8，判定wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[-1,0]并跳转至步骤S500；否则，跳转至步骤S480；
S480判断
Figure FDA0002457653230000048
是否成立，若是，执行规则9，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]并跳转至步骤S500。
7.如权利要求6所述的功率分配方法，其特征在于，在步骤S480中，若
Figure FDA0002457653230000051
不成立，跳转至步骤S490；
S490判断
Figure FDA0002457653230000052
是否成立，若是，判断电动汽车处于高加速状态，执行规则7，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[0,1]并跳转至步骤S500。
CN201811589549.3A 2018-12-25 2018-12-25 基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法 Active CN109760522B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811589549.3A CN109760522B (zh) 2018-12-25 2018-12-25 基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811589549.3A CN109760522B (zh) 2018-12-25 2018-12-25 基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109760522A CN109760522A (zh) 2019-05-17
CN109760522B true CN109760522B (zh) 2020-07-28

Family

ID=66451567

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811589549.3A Active CN109760522B (zh) 2018-12-25 2018-12-25 基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109760522B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111976505A (zh) * 2019-05-21 2020-11-24 重庆九环新越新能源科技发展有限公司 Iems控制电池与电容复合储能设备的动力输出方法及系统
CN113173153B (zh) * 2021-06-10 2024-03-08 北京理工大学 一种无轨胶轮车的控制方法和系统

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102009481B1 (ko) * 2013-12-26 2019-08-09 한화디펜스 주식회사 이동체 주행 제어 장치 및 방법
CN106696720B (zh) * 2015-08-20 2019-11-22 北京宝沃汽车有限公司 一种电动汽车及其动力系统、控制方法和控制系统
CN105162236A (zh) * 2015-09-28 2015-12-16 香港城市大学深圳研究院 一种复合能源功率分配系统
CN106080223A (zh) * 2016-07-04 2016-11-09 天津中科先进技术研究院有限公司 一种锂电池与超级电容器双能源功率分配控制系统及方法
CN108263218B (zh) * 2016-12-30 2020-04-24 比亚迪股份有限公司 电动汽车、电动汽车车身稳定方法和系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN109760522A (zh) 2019-05-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Geng et al. Simulation research on a novel control strategy for fuel cell extended-range vehicles
RU2416532C1 (ru) Устройство управления для электрического транспортного средства
KR101558363B1 (ko) 배터리의 충방전 제어 방법 및 시스템
CN102381314B (zh) 一种混合动力汽车充放电控制方法
CN103832287A (zh) 用于控制混合动力车充电和放电的方法和系统
Liang et al. Energy management strategy for a parallel hybrid electric vehicle equipped with a battery/ultra-capacitor hybrid energy storage system
Montazeri-Gh et al. An optimal energy management development for various configuration of plug-in and hybrid electric vehicle
CN109760522B (zh) 基于多重推理规则的车载复合电源功率分配方法
CN104276170A (zh) 用于混合动力车的驾驶控制方法
CN108068813B (zh) 用于确定混合电动车辆的最佳操作点的方法
CN103229385A (zh) 用于汽车的蓄能装置
CN106696720A (zh) 一种电动汽车及其动力系统、控制方法和控制系统
Mesbahi et al. A new energy management strategy of a battery/supercapacitor hybrid energy storage system for electric vehicular applications
Pede et al. FC vehicle hybridisation: an affordable solution for an energy-efficient FC powered drive train
Pisanti et al. Energy management of through-the-road parallel hybrid vehicles
CN103507655A (zh) 一种可回收制动能量的汽车复合储能起停系统
Hegazy et al. Modeling, analysis and feasibility study of new drivetrain architectures for off-highway vehicles
Zhou Modeling and simulation of hybrid electric vehicles
CN204978281U (zh) 电动汽车复合电源能量管理自适应控制系统
CN106585618A (zh) 一种串联式混合动力汽车能量管理控制方法及装置
Wilberforce et al. An investigation into hybrid energy storage system control and power distribution for hybrid electric vehicles
CN202685986U (zh) 增程式纯电动汽车
Niu et al. Hybrid energy storage systems in electric vehicle
Cheng et al. Modeling and simulation of plug-in hybrid electric powertrain system for different vehicular application
Babu et al. Improved parallel mild hybrids for urban roads

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant