CN114179777A - 一种基于工况识别的变等效因子混合动力汽车能量管理方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于工况识别的变等效因子混合动力汽车能量管理方法，包括工况构建、等效因子数值库构建、工况识别以及变等效因子混合动力汽车能量管理；根据混合动力汽车实车数据，利用主成分分析法和K‑means算法拟合出综合工况、拥堵工况、较拥堵工况以及通畅工况四种类别的工况构建；基于主成分分析法和K‑means算法构建工况识别模型进行实时的工况识别；利用粒子群算法离线全局优化以获得不同工况类别和不同电池SOC下的最优等效因子进行等效因子数值库构建；使用等效燃油消耗最小策略进行变等效因子混合动力汽车能量管理。本发明用于实现ECMS策略基于实际工况快速选取最优等效因子，进一步提高混合动力汽车的燃油经济性。

Description

一种基于工况识别的变等效因子混合动力汽车能量管理方法
技术领域
本发明涉及混合动力汽车领域，具体的说是一种基于工况识别的变等效因子混合动力汽车能量管理方法。
背景技术
混合动力汽车(HEV)作为燃油汽车向电动汽车过渡的产品，在降低油耗和减少排放等方面发展潜力巨大。HEV有多个动力源，需要合理分配各动力源之间的功率，因此，开发合理有效的能量管理策略是极其重要的。为了将电机作为动力源对电能的消耗考虑进整车燃油经济性，Paganelli G等基于能量平衡提出了等效燃油消耗最小策略(ECMS)，通过等效因子将所消耗电能转化为等效油耗，将发动机的油耗和电机的等效油耗一同作为能耗指标，用于解决能量的实时最优分配问题。Pinak Tulpule等人发现随着行驶里程的增加适当增大等效因子，整车燃油经济性更好。
传统的ECMS策略的等效因子是一个定值，在特定的工况下可以实现最优控制，但汽车的实际行驶工况是多变的，在行驶工况发生变化后，这种策略无法保证汽车燃油消耗性。而基于实时优化的ECMS策略的等效因子可以随工况的变化而实时调整，但是其计算量太大，对控制器性能要求太高，同时实时性不足。
发明内容
本发明旨在提供一种基于工况识别的变等效因子混合动力汽车能量管理方法，以实现ECMS策略基于实际工况快速选取最优等效因子，进一步提高混合动力汽车的燃油经济性。
为了解决以上技术问题，本发明采用的具体方案为：一种基于工况识别的变等效因子混合动力汽车能量管理方法，包括工况构建、等效因子数值库构建、工况识别以及变等效因子混合动力汽车能量管理；
根据混合动力汽车实车数据，利用主成分分析法和K-means算法拟合出综合工况、拥堵工况、较拥堵工况以及通畅工况四种类别的工况构建；基于主成分分析法和K-means算法构建工况识别模型进行实时的工况识别；利用粒子群算法离线全局优化以获得不同工况类别和不同电池SOC下的最优等效因子进行等效因子数值库构建；使用等效燃油消耗最小策略进行变等效因子混合动力汽车能量管理。
优选的，包括以下步骤：
S1：基于混合动力汽车实车数据，利用运动学片段划分、特征参数提取、主成分分析法和K-means算法构建综合工况、拥堵工况、较拥堵工况和通畅工况四种工况类别；其中，运动学片段是指车辆从一个怠速段开始到下一个运行段结束之间的运动过程；特征参数用来描述运动学片段所包含的信息；主成分分析法对特征参数矩阵进行降维；K-means算法对降维后的特征参数矩阵进行聚类；
S2：利用粒子群算法离线全局优化以获得不同工况类别和不同电池SOC下使得综合燃油消耗最低的等效因子，构建等效因子数值库；
S3：设置采样周期，将上一周期的车速序列当作独立的运动学片段，与步骤S1中得到的所有运动学片段一同经过特征参数提取、主成分分析法和K-means算法，从聚类结果中获取工况类别；
S4：等效燃油消耗最小策略模块获取上述上一周期的工况类别，并从电池充放电模块获取电池SOC，根据工况类别和电池SOC自动从上述等效因子数值库中调用最优等效因子作为下一周期的控制参数，通过整车瞬时需求功率；
S5：输出所述发动机瞬时输出功率Peng(t)和电池瞬时输出功率Pbat(t)对应的控制参数，实现对整车的控制。
优选的，S1、S3中，所述特征参数包括：平均速度V、最大速度Vmax、最大加速度amax、加速段平均加速度aap、最大减速度amin、减速段平均减速度adp、加速时间比Pa、减速时间比Pd、怠速时间比Pi、匀速时间比Pm、行驶距离d、运行时间t、平均运行速度Vp、速度标准差Vb和加速度标准差ab；所述K-means算法对运动学片段进行聚类，类别包括：拥堵工况、较拥堵工况和通畅工况。
优选的，S2中，所述工况类别包括：综合工况、拥堵工况、较拥堵工况和通畅工况，电池SOC范围为30-100，步长为1，存储优化过程中工况类别、等效因子和电池SOC的数据，构成等效因子数值库。
优选的，S3中，所述采样周期设置为T；若整车为冷起动，则默认车辆开始运行的第一个周期的工况类别为综合工况。
优选的，S4中，根据等效燃油消耗最小策略原理，建立哈密顿函数H(u,SOC(t),t)获取所述电池瞬时输出功率Pbat(t)：
Figure BDA0003432847290000031
其中，
Figure BDA0003432847290000032
为发动机燃油消耗率，
Figure BDA0003432847290000033
为电池SOC消耗率，s(t)为利用粒子群算法离线全局优化获得的等效因子，SOC(t)为当前电池SOC值；
发动机瞬时输出功率Peng(t)的计算公式为：
Peng(t)＝Pwv(t)-Pbat(t)。
本发明提出的一种基于工况识别的变等效因子混合动力汽车能量管理方法，构建反应工况类别、电池SOC和等效因子三者关系的等效因子数值库，通过识别车辆实际行驶工况类别和获取电池SOC，能够快速的从上述数值库中调用最优等效因子，ECMS采用最有等效因子对发动机和电机功率进行分配，可改善汽车的燃油经济性，达到节能减排的目的。
附图说明
图1为本发明中的运动学片段示意图；
图2为本发明中的四种工况类别图；
图3为本发明中粒子群算法(PSO)优化流程图；
图4为本发明中等效因子MAP；
图5为本发明中基于主成分分析法和K-means算法的工况识别流程图；
图6为本发明中基于工况类别和电池SOC的等效因子自适应能量管理架构图。
具体实施方式
本发明提供了一种基于工况识别的变等效因子混合动力汽车能量管理方法。主要由工况构建、等效因子数值库构建、工况识别和变等效因子混合动力汽车能量管理组成。
在工况构建部分，通过对实车数据进行运动学片段划分、特征参数提取、主成分分析和K-means算法，拟合了综合工况、拥堵工况、较拥堵工况和通畅工况四种工况类别。在等效因子数值库构建部分，利用PSO算法离线全局优化以获得不同工况类别和不同电池SOC下的最优等效因子，构建等效因子数值库。
在工况识别部分，设置采样周期，将上一周期的车速序列当作独立的运动学片段，与工况构建部分中得到的所有运动学片段一同经过特征参数提取、主成分分析法和K-means算法，从聚类结果中获取上一周期的工况类别。在等效因子自适应ECMS控制策略部分，采用基于等效燃油消耗最小策略(ECMS)，通过获取行驶工况类别和电池SOC自动从等效因子数值库中调用最优等效因子，建立等效因子自适应的能量管理策略。
在本实施例中，工况构建作用是根据实车数据分别拟合出能够代表整体工况和各类别工况的数种工况，具体过程为：运动学片段划分(如图1所示)、特征参数提取(平均速度V、最大速度Vmax、最大加速度amax、加速段平均加速度aap、最大减速度amin、减速段平均减速度adp、加速时间比Pa、减速时间比Pd、怠速时间比Pi、匀速时间比Pm、行驶距离d、运行时间t、平均运行速度Vp、速度标准差Vb和加速度标准差ab)、主成分分析和K-means聚类处理，其中，K-means将运动学片段聚为：拥堵、较拥堵和通畅三类，拟合出综合工况、拥堵工况、较拥堵工况和通畅工况四种工况类别，如图2所示。
建立等效燃油消耗优化数学模型(1)：
Figure BDA0003432847290000041
式中，
Figure BDA0003432847290000042
为瞬时等效油耗。
采用粒子群算法(PSO)对等效因子进行了离线全局优化，其中，工况类别包括：综合工况、拥堵工况、较拥堵工况和通畅工况，电池SOC范围为30-100，步长为1，存储优化过程中工况类别、电池SOC和等效因子的数据，构成等效因子数值库。具体优化流程如图3所示，等效因子MAP如图4所示。
设置采样周期为T，将上一周期的车速序列当作独立的运动学片段，与工况构建部分中得到的所有运动学片段一同经过特征参数提取、主成分分析法和K-means算法，从聚类结果中获取上一周期的工况类别；若整车为冷起动，则默认车辆开始运行的第一个周期工况类别为综合工况。
ECMS模块获取上述上一周期的工况类别，整车模型提供电池充放电模块上一周期结束时的电池SOC、车速和加速度信息，ECMS模块根据工况类别和电池SOC自动从上述等效因子数值库中调用最优等效因子作为下一周期的控制参数，根据车速和加速度信息计算出整车瞬时需求功率Pwv(t)，结合整车瞬时需求功率Pwv(t)向整车模型提供发动机瞬时输出功率Peng(t)和电池瞬时输出功率Pbat(t)；
电池荷电状态SOC的定义如式(2)。
Figure BDA0003432847290000051
式中，Q(t)为当前的电池能量，Qmax为该电池最大的电量。
获得等效因子数值库后，确定电池输出功率Pbat(t)，如式(3)所示。
Figure BDA0003432847290000052
其中，
Figure BDA0003432847290000053
为发动机燃油消耗率，
Figure BDA0003432847290000054
为电池SOC消耗率，s(t)为利用粒子群算法(PSO)离线全局优化获得的等效因子，SOC(t)为当前电池SOC值。
在确定电池输出功率Pbat(t)之后，结合车速、加速度信息确定整车瞬时需求功率Pwv(t)，进而根据式(5)计算出发动机瞬时输出功率Peng(t)。
Peng(t)＝Pwv(t)-Pbat(t) (4)
根据车辆实际行驶工况，由工况识别模块识别当前工况为拥堵工况、较拥堵工况和通畅工况中的一种，并将工况类别传至等效因子数值库，同时整车模型将电池SOC输入等效因子数值库，等效因子数值库将最优等效因子s*(t)传至ECMS模块，ECMS模块接收s*(t)后结合整车瞬时需求功率Pwv(t)计算出电池瞬时输出功率Pbat(t)和发动机瞬时输出功率Peng(t)，实现对整车动力系统的控制。

Claims (6)

1.一种基于工况识别的变等效因子混合动力汽车能量管理方法，其特征在于：
包括工况构建、等效因子数值库构建、工况识别以及变等效因子混合动力汽车能量管理；
根据混合动力汽车实车数据，利用主成分分析法和K-means算法拟合出综合工况、拥堵工况、较拥堵工况以及通畅工况四种类别的工况构建；基于主成分分析法和K-means算法构建工况识别模型进行实时的工况识别；利用粒子群算法离线全局优化以获得不同工况类别和不同电池SOC下的最优等效因子进行等效因子数值库构建；使用等效燃油消耗最小策略进行变等效因子混合动力汽车能量管理。
2.根据权利要求1所述的一种基于工况识别的变等效因子混合动力汽车能量管理方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：基于混合动力汽车实车数据，利用运动学片段划分、特征参数提取、主成分分析法和K-means算法构建综合工况、拥堵工况、较拥堵工况和通畅工况四种工况类别；其中，运动学片段是指车辆从一个怠速段开始到下一个运行段结束之间的运动过程；特征参数用来描述运动学片段所包含的信息；主成分分析法对特征参数矩阵进行降维；K-means算法对降维后的特征参数矩阵进行聚类；
S2：利用粒子群算法离线全局优化以获得不同工况类别和不同电池SOC下使得综合燃油消耗最低的等效因子，构建等效因子数值库；
S3：设置采样周期，将上一周期的车速序列当作独立的运动学片段，与步骤S1中得到的所有运动学片段一同经过特征参数提取、主成分分析法和K-means算法，从聚类结果中获取工况类别；
S4：等效燃油消耗最小策略模块获取上述上一周期的工况类别，并从电池充放电模块获取电池SOC，根据工况类别和电池SOC自动从上述等效因子数值库中调用最优等效因子作为下一周期的控制参数，通过整车瞬时需求功率；
S5：输出所述发动机瞬时输出功率Peng(t)和电池瞬时输出功率Pbat(t)对应的控制参数，实现对整车的控制。
3.根据权利要求2所述的一种基于工况识别的变等效因子混合动力汽车能量管理方法，其特征在于：S1、S3中，所述特征参数包括：平均速度V、最大速度Vmax、最大加速度amax、加速段平均加速度aap、最大减速度amin、减速段平均减速度adp、加速时间比Pa、减速时间比Pd、怠速时间比Pi、匀速时间比Pm、行驶距离d、运行时间t、平均运行速度Vp、速度标准差Vb和加速度标准差ab；所述K-means算法对运动学片段进行聚类，类别包括：拥堵工况、较拥堵工况和通畅工况。
4.根据权利要求2所述的一种基于工况识别的变等效因子混合动力汽车能量管理方法，其特征在于：S2中，所述工况类别包括：综合工况、拥堵工况、较拥堵工况和通畅工况，电池SOC范围为30-100，步长为1，存储优化过程中工况类别、等效因子和电池SOC的数据，构成等效因子数值库。
5.根据权利要求2所述的一种基于工况识别的变等效因子混合动力汽车能量管理方法，其特征在于：S3中，所述采样周期设置为T；若整车为冷起动，则默认车辆开始运行的第一个周期的工况类别为综合工况。
6.根据权利要求2所述的一种基于工况识别的变等效因子混合动力汽车能量管理方法，其特征在于：S4中，根据等效燃油消耗最小策略原理，建立哈密顿函数H(u，SOC(t)，t)获取所述电池瞬时输出功率Pbat(t)：
Figure FDA0003432847280000021
其中，
Figure FDA0003432847280000022
为发动机燃油消耗率，
Figure FDA0003432847280000023
为电池SOC消耗率，s(t)为利用粒子群算法离线全局优化获得的等效因子，SOC(t)为当前电池SOC值；
发动机瞬时输出功率Peng(t)的计算公式为：
Peng(t)＝Pwv(t)-Pbat(t)。
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WO2024066702A1 (zh) * 2022-09-29 2024-04-04 比亚迪股份有限公司 混合动力车辆及其能量管理方法、装置及介质、电子设备

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