CN114291067B - 基于预测的混合动力汽车凸优化能量控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了基于预测的混合动力汽车凸优化能量控制方法及系统，包括：基于混合动力系统的构成建立混合动力系统模型；基于搭建的混合动力系统模型以及长短期记忆神经网络进行车速预测，获取预测时域内车速序列；基于获取的车速序列构建预测优化控制模型；将预测优化控制模型转化为凸优化形式；结合内点法和乘子法对基于预测优化控制模型的凸优化形式进行求解，获得期望电动机以及发动机功率值。本发明在保证优化效果的前提下满足实车应用中对实时性的需求。
Description
技术领域
本发明属于能量优化控制技术领域，尤其涉及混合动力汽车实时能量优化预测控制方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
能量管理是混合动力汽车的关键技术之一，其通过对发动机和电动机功率进行优化分配实现整车能效水平的有效提升。
当前混合动力汽车能量管理方法主要包括基于规则的方法和基于优化的方法。
其中基于规则的方法主要包括基于模糊规则的方法、电量消耗电量维持(Chargedepleting charge sustaining，CDCS)方法等，该类方法虽然具备较好的实时性，但无法保证解的最优性，对整车能效水平的提升能力有限。
基于优化的方法又分为离线优化方法和在线优化方法，其中离线优化方法(如动态规划)需要提前获取全局信息，其解的最优性是以庞大的计算量为代价，难以在线应用。
在线优化方法主要包括等效燃油消耗最小方法以及模型预测控制方法等，其中模型预测控制方法通过滚动优化机制将车辆未来短期状态信息考虑在内进行优化问题的求解，相较等效燃油消耗最小方法表现出了更好的优化效果，同时其计算效率相较离线优化方法有着较为明显的提升。
然而实车应用中，能量管理方法需要集成到VCU(vehicle control unit,整车控制器)中运行，而VCU的算力极其有限。
虽然上述基于模型预测控制的能量管理方法能够在一定程度上兼顾解的最优性和计算效率，但复杂的车辆动力学特性通常使其变为一个强非线性、多约束的优化问题，仍然难以满足实车应用中对实时性的要求。
发明内容
为克服上述现有技术的不足，本发明提供了基于预测控制和凸优化的混合动力汽车实时能量优化控制方法，所设计的能量优化控制方法在保证优化效果的前提下满足实车应用中对实时性的需求。
为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：
第一方面，公开了基于预测的混合动力汽车凸优化能量控制方法，包括：
基于混合动力系统的构成建立混合动力系统模型；
基于搭建的混合动力系统模型以及长短期记忆神经网络进行车速预测，获取预测时域内车速序列；
基于获取的车速序列构建预测优化控制模型；
将预测优化控制模型转化为凸优化形式；
结合内点法和乘子法对基于预测优化控制模型的凸优化形式进行求解，获得期望电动机以及发动机功率值。
进一步的技术方案，建立混合动力系统模型时，包括：
采用多项式拟合的方式对发动机进行建模；
电驱动系统建模；
动力电池建模；以及
车辆纵向动力学建模，具体方式为：通过纵向动力学模型输出车辆总的功率需求，纵向动力学方程。
进一步的技术方案，对发动机进行建模的具体方式为：对发动机转速、发动机功率以及发动机燃油消耗率三者进行二次多项式拟合。
进一步的技术方案，电驱动系统建模的具体方式为：对动力电池功率、电动机功率以及电动机转速进行二次多项式拟合。
进一步的技术方案，获取预测时域内车速序列时，采用LSTM神经网络设计车速预测器，获取预测时域内车速序列。
进一步的技术方案，以LSTM神经网络预测的未来一定时间车速序列为依据，构建预测优化控制模型；
预测优化控制模型主要包括目标函数、约束条件、状态变量以及优化变量选取；
目标函数以整车能耗最低以及SOC参考轨迹跟踪误差最小为优化目标；
发动机以及电动机的转矩转速输出范围限制以及动力电池SOC约束构建约束条件；
选取动力电池SOC作为状态变量，发动机功率作为优化变量。
进一步的技术方案，结合内点法和乘子法对基于预测优化控制模型的凸优化形式进行求解，具体为：
构造指数型屏障函数，将凸优化形式下的约束条件中的不等式约束引入目标函数中，从而将不等式约束凸优化问题转化为等式约束凸优化问题；
借助对偶分解思想，对等式约束凸优化问题进行分解，构造下式所示增广拉格朗日方程；
针对上述增广拉格朗日方程，采用乘子法对其进行交替迭代求解，从而获取优化解，获得期望电动机以及发动机功率值。
第二方面，公开了基于预测的混合动力汽车凸优化能量控制系统，包括：
混合动力系统模型建立模块，被配置为：基于混合动力系统的构成建立混合动力系统模型；
车速序列预测模块，被配置为：基于搭建的混合动力系统模型以及长短期记忆神经网络进行车速预测，获取预测时域内车速序列；
预测优化控制模型构建模块，被配置为：基于获取的车速序列构建预测优化控制模型；
求解模块，被配置为：将预测优化控制模型转化为凸优化形式；
结合内点法和乘子法对基于预测优化控制模型的凸优化形式进行求解，获得期望电动机以及发动机功率值。
以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
为实现混合动力汽车能量优化控制方法优化效果以及实时性的同步提升，从而满足实车应用需求，本发明提出了一种基于凸优化和模型预测控制的实时能量控制方法。
本发明首先在模型预测控制框架下以提升整车能效水平以及SOC(state ofcharge,SOC)轨迹跟踪性能为目标，构建混合动力汽车能量优化问题。在此基础上，为有效提升计算效率，将构建的非线性多约束模型预测能量优化问题转化为凸优化形式。
本发明创新性的融合内点法以及乘子法的优势对上述基于模型预测控制的凸优化问题进行高效求解，从而实现计算效率的进一步提升。最终，使所设计的能量优化控制方法在保证优化效果的前提下满足实车应用中对实时性的需求。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明实施例混合动力汽车动力系统配置示意图；
图2为本发明硬件在环实验结果示意图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
目前众多的混合动力汽车能量优化控制方法虽然可以取得较好的优化效果以及较为理想的整车能效水平，但复杂的车辆非线性动力学特性往往导致该类能量优化控制问题求解计算量大，难以满足实车应用需求。本发明公开了混合动力汽车实时能量优化控制方法，在提升整车能效水平的基础上实现计算效率的大幅提升，从而使所提方法能够实现车载应用。
实施例一
本实施例公开了混合动力汽车实时能量优化控制方法，主要包括能量优化问题构建、凸优化过程以及凸优化求解三部分内容。
本实施例中，实时预测的输入量是车辆在历史5秒内的速度序列。输入历史5s的速度序列后，首先通过LSTM神经网络速度预测器预测车辆未来5秒的速度序列。将预测得到的未来5秒速度序列输入给预测优化控制模型，并通过凸优化转化以及凸优化求解部分实现发动机和电机转矩的优化分配。
首先，在模型预测控制架构下构建混合动力汽车能量优化问题，并进一步对所构建的优化问题进行凸优化转化，得到基于模型预测控制的凸优化能量优化问题，最后借助内点法和乘子法的思想对上述凸优化问题进行高效求解，最终实时输出期望发动机功率以及电动机功率以满足车辆行驶需求以及节能要求。
能量优化问题构建：
本发明提出的能量优化问题构建部分主要包括混合动力系统建模以及基于模型预测控制的能量优化两方面内容。混合动力系统建模主要搭建发动机模型、电驱动系统模型、动力电池模型以及车辆纵向动力学模型。进一步，基于搭建的混合动力系统模型以及长短期记忆(Long short termmemory,LSTM)神经网络车速预测，选取优化目标、约束条件、优化变量以及状态变量，构建基于模型预测控制的能量优化问题。
关于混合动力系统建模：
本发明针对单轴并联式混合动力汽车搭建动力系统模型，其动力系统配置如图1所示，主要包含发动机、动力电池、逆变器以及电动机四大主要部件。
混合动力汽车动力系统模型搭建作为后续实时能量优化控制方法及系统设计的基础，在模型搭建过程中充分考虑了混合动力汽车双动力源(发动机、电动机)系统的工作特性，如发动机的稳态燃油消耗特性、电驱动效率、动力电池动力学特性以及整车纵向动力学特性等，使得该模型能够充分描述混合动力系统的动力传递过程以及动力传递过程中的能量消耗，同时，建模过程中采用了二次多项式拟合的方法使得模型计算量较小。
发动机建模：
本发明采用多项式拟合的方式对发动机进行建模。具体过程如下：采用Matlab自带的cftool工具箱对发动机转速、发动机功率以及发动机燃油消耗率三者进行拟合，得到如下表达式：
其中，ffuel为发动机燃油消耗率，a1,a2,a3,a4,a5,a6为拟合系数，ωe为发动机转速，Pe为发动机功率。本发明在拟合过程中，综合考虑计算量和拟合精度因素，选用二次函数进行拟合。
电驱动系统建模：
电驱动系统主要包括动力电池、逆变器以及电动机三大部件。电能从动力电池端输出，经过逆变器，最终由电动机输出，考虑这一过程中的能量损耗搭建电驱动系统模型。建模过程中同样采用Matlab自带的cftool工具箱对动力电池功率、电动机功率以及电动机转速进行二次多项式拟合，得到如下表达式：
其中，Pbat为动力电池输出端功率，b1,b2,b3,b4,b5,b6为拟合系数，Pm为电动机功率，ωm为电动机转速。
动力电池建模如下：
其中，Pb为动力电池总功率，Ro为动力电池内阻，Qbat为动力电池容量，SOC(stateof charge)为动力电池荷电状态，Voc为动力电池开路电压。
车辆纵向动力学建模：
本发明中通过纵向动力学模型输出车辆总的功率需求，纵向动力学方程如下：
其中，Pdrv为总需求功率，ηT为动力系统传动效率，m为整车质量，f为滚动阻力系数，G为车辆重力，A为车辆迎风面积，i为道路坡度，CD为空气阻力系数，ue为车速，单位为km/h，ae为加速度，单位为m/s2，δ为旋转质量换算系数。
基于模型预测控制的能量优化：包括车速预测及模型预测优化控制框架的构建。
采用LSTM神经网络设计车速预测器，获取预测时域内车速序列。通过LSTM神经网络车速预测器输出预测时域内的车速序列，预测时域内的车速序列即为车辆未来5秒内的速度序列，得到了预测时域内的车速序列也就是使车辆提前得知其在未来5秒内的行驶趋势。其作为后续预测优化控制模型的输入，使所提方法能够根据车辆未来的行驶趋势提前做出相应的应对措施以提高整车能效水平。
本发明中预测时域设置为未来5秒的时间范围。具体设计过程如下。
确定网络结构：所设计LSTM神经网络包含三层，分别为输入层、隐藏层和输出层。其中输入层有5个神经元，分别对应历史5秒的车速输入；隐藏层神经元个数设置为30；输出层神经元个数为5，分别对应预测得到的未来5秒内的车速序列。
确定网络参数：网络初始学习率设置为0.005，学习率下降周期设置为125，学习率下降因子设置为0.2，梯度阈值设置为1。样本数据中80％的数据用以训练神经网络，剩余20％的样本数据用于验证网络。采用下式所示Sigmoid函数作为激活函数。
其中z表示网络输入，exp表示指数函数，f(z)为Sigmoid函数的输出。
式(6)所示Sigmoid激活函数用于将一个实数输入映射到(0-1)范围内，其优势在于易于求导，且输出范围有限，数据不易发散。
LSTM神经网络车速预测表达式如下式所示：
Xt＝[ue(t0-4),ue(t0-3),ue(t0-2),ue(t0-1),ue(t0)] (7)
Xp＝fLSTM(Xt)＝[ue(t0+1),ue(t0+2),ue(t0+3),ue(t0+4),ue(t0+5)] (8)
其中，t0表示当前时刻，Xt表示历史5秒的速度序列，Xp表示预测的未来5秒速度序列，fLSTM表示LSTM神经网络。
模型预测优化控制框架：
以LSTM神经网络预测的未来5秒车速序列为依据，设计模型预测优化控制框架，通过LSTM神经网络预测，可以提前获取车辆在未来一段时间(5秒)内的行驶趋势。结合车辆未来行驶趋势构建模型预测优化控制框架可以有效提高所发明实时能量优化控制方法对路况的预见能力，使车辆能够根据路况变化提前做出应对措施(缓慢加速或减速等)，从而避免因缺乏对路况的预见能力导致的急加速急减速以及速度频繁波动等行为造成的能耗增加问题。
本发明中模型预测控制的滚动时域与LSTM预测时域保持相同尺度，同样设置为5秒。所提出模型预测控制优化框架主要包括目标函数、约束条件、状态变量以及优化变量选取四部分内容。首先选取动力电池SOC作为状态变量，发动机功率Pe作为优化变量。进一步，为实现整车能耗降低以及防止行车过程中电量过充过放以及频繁充放电对动力电池寿命造成的影响，本发明以整车能耗最低以及SOC参考轨迹跟踪误差最小为优化目标设计目标函数，具体设计过程如下：
首先确定发动机以及电动机在模型预测控制滚动时域k,k＝1,2,3,4,5时刻的能耗(包括油耗和电耗)Fk以及滚动时域k时刻的SOC跟踪误差Sk。
其中，pb,k＝Pb,k/3600，pb,k为动力电池在滚动时域k时刻消耗的电能(单位为kW·h)，Pb,k为动力电池在滚动时域k时刻发出的总功率(单位为kW)，ω1,ω2为权重系数，Cf为油价，Ce为电价，D(t0)表示车辆在t0时刻的行驶里程，t0表示当前时刻，Dw为日行驶总里程，ffuel,k为发动机在滚动时域k时刻的燃油消耗(单位为L)，SOCp,k为滚动时域k时刻参考SOC值，SOCa,k表示滚动时域k时刻实际SOC值，SOC0为初始SOC(本发明中设置为0.8)，SOC1为期望终止SOC(本发明中设置为0.3)。本发明中设计的参考SOC轨迹如式(10)所示，其随行驶里程的增加呈线性下降。在此基础上，得到如下目标函数J
考虑到发动机以及电动机的转矩转速输出范围限制以及动力电池SOC约束，上述优问题需要满足如下约束条件：
其中，Pb,k为滚动时域k时刻动力电池总功率，Pdrv,k为在滚动时域k时刻总需求功率，Pe,k为滚动时域k时刻发动机功率，Pm,k为滚动时域k时刻电动机功率，ωe,k为滚动时域k时刻发动机转速，ωm,k为滚动时域k时刻电动机转速，上标low和上标up分别表示变量的上界和下界。
式(11)所示优化目标函数中，变量Fk以及Sk是由公式(1)、(2)、(3)、(4)、(9)、(10)确定的，其相对优化变量Pe以及状态变量SOC表现出强非线性并且是非凸函数。与此同时，该优化问题需要满足式(12)所示多个约束条件，不利于该问题的高效求解。考虑到凸优化问题具备唯一的全局最优解，并且可以有效避免优化问题陷入局部最优解，这将有效提高计算效率。接下来采用凸优化理论将上述基于模型预测控制的能量优化问题转化为凸优化形式。
凸优化过程：
为了提高所发明能量管理方法的实时性，本部分首先将前述基于模型预测控制的能量优化问题转化为凸优化形式。
首先结合上述混合动力系统建模、LSTM神经网络车速预测以及预测优化控制模型，对混合动力系统模型(发动机模型、电驱动系统模型、动力电池模型)表达形式进行改写；
其次，选取电池功率代替前述基于模型预测优化控制框架中的优化变量(发动机功率)，构成新的凸优化目标函数；
进一步，基于混合动力系统工作特性，对前述基于模型预测控制优化框架中的约束条件进行改写，将非线性约束转化为线性约束。
最终将前述基于模型预测控制的非线性多约束非凸优化问题转化为带有线性约束的凸优化问题。
具体过程如下：
由于通过LSTM神经网络已经获得预测时域内的车速序列，因此预测时域内的需求功率序列可以通过式(5)计算得到，预测时域内发动机转速和电动机转速可以由下式获得。
其中，ωm,k和ωe,k分别表示滚动时域k时刻发动机以及电动机转速(单位为r/min)，ue,k表示滚动时域k时刻的车速(单位为km/h),if为主减速器传动比，ig,k为滚动时域k时刻变速箱传动比，rw为车轮半径。
进一步，公式(1)和公式(2)转化为如下形式
由发动机及电驱动系统工作特性决定，公式(15)(16)中的α2,k及β2,k均为正值，因此函数fk(Pe,k)和hk(Pm,k)为凸函数。公式(3)改写为如下形式：
公式(12)中的发动机、电动机以及动力电池工作边界条件改写为：
在公式(18)约束下，公式(17)为凸函数且为可逆函数，其逆函数表达形式如下：
发动机功率可由式(5)、(19)得到：
此时，公式(9)变为如下形式：
式(21)中，Fk，Sk都是关于滚动时域k时刻动力电池总功率Pb,k的凸函数。同时，优化变量也由式(9)、式(11)中的发动机功率Pe,k转化为动力电池总功率Pb,k。
综上所述，综合式(13)-(21)，式(11)、(12)所示优化问题转化为如下形式：
约束条件为
得到式(23)、(24)所示基于模型预测控制的凸优化能量优化问题。
凸优化求解：
结合内点法结构简单、适应性强特性以及乘子法良好的收敛性，本发明通过构造一个指数型屏障函数，使乘子法在迭代过程中始终处于约束条件构成的可行域内移动，从而将不等式约束凸优化问题转化为等式约束凸优化问题。在此基础上，借助对偶分解思想对原优化问题进行分解，并通过协调子问题的解而得到原问题的解，其具有处理速度快、实时性好等优势。本发明创新性的结合内点法和乘子法的优势，对上述基于模型预测控制的凸优化问题进行高效求解，从而进一步提高本发明所提方法的实时性。
首先，设计指数型屏障函数，将式(23)中的不等式约束引入目标函数中，从而将不等式约束凸优化问题转化为等式约束凸优化问题。指数型屏障函数如下式所示：
在此基础上，式(22)、(23)所示优化问题转化为如下带有等式约束的凸优化形式：
其中ω3,ω4为权重系数，约束条件如下：
其中，SOCa,0为当前时刻SOC值。
借助对偶分解思想，对式(25)-(27)所示优化问题进行分解，令f1(Pb)＝Fk+Uk，f2(SOC)＝Sk+Gk，将式(24)所示优化目标函数分解为函数f1(Pb)以及函数f2(SOC)，在此基础上，构造下式所示增广拉格朗日方程。
其中，ρ和y为引入的外部变量。针对上述增广拉格朗日方程，采用乘子法对其进行交替迭代求解，从而获取优化解，具体迭代过程如下式所示。
其中，i为迭代次数，本发明中将迭代次数设为100。最终获得如下期望电动机以及发动机功率值。
本发明同时采用软件仿真以及硬件在环实验方式对所提方法进行验证。仿真结果如表1所示。基于dSPACE、VCU硬件资源搭建硬件在环实验平台，在dSPACE中搭建混合动力汽车模型，将本发明所提能量管理方法嵌入到VCU中开展实验验证。硬件在环实验结果如图2所示。
表1能量管理方法仿真对比
从表1仿真结果对比可以看出，相对标杆方法—动态规划方法，本发明所提方法在保证等效燃油消耗量与标杆算法相近的前提下，计算效率提升了8.6倍。硬件在环实验结果表明所提出方法能够在真实硬件(VCU)中实时运行，满足实车应用中的实时性要求。
实施例二
本实施例的目的是提供一种计算装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法的步骤。
实施例三
本实施例的目的是提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时执行上述方法的步骤。
实施例四
本实施例的目的是提供混合动力汽车实时能量优化控制系统，包括：
混合动力系统模型建立模块，被配置为：基于混合动力系统的构成建立混合动力系统模型；
车速序列预测模块，被配置为：基于搭建的混合动力系统模型以及长短期记忆神经网络进行车速预测，获取预测时域内车速序列；
预测优化控制模型构建模块，被配置为：基于获取的车速序列构建预测优化控制模型；
求解模块，被配置为：将预测优化控制模型转化为凸优化形式；
结合内点法和乘子法对基于预测优化控制模型的凸优化形式进行求解，获得期望电动机以及发动机功率值。
以上实施例二、三和四的装置中涉及的各步骤与方法实施例一相对应，具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质；还应当被理解为包括任何介质，所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本发明中的任一方法。
本领域技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (7)
1.基于预测的混合动力汽车凸优化能量控制方法，其特征是，包括：
基于混合动力系统的构成建立混合动力系统模型；
基于搭建的混合动力系统模型以及长短期记忆神经网络进行车速预测，获取预测时域内车速序列；
基于获取的车速序列构建预测优化控制模型；
将预测优化控制模型转化为凸优化形式；
结合内点法和乘子法对基于预测优化控制模型的凸优化形式进行求解，获得期望电动机以及发动机功率值；
获取预测时域内车速序列时，采用长短期记忆神经网络设计车速预测器，获取预测时域内车速序列；
以长短期记忆神经网络预测的未来一定时间车速序列为依据，构建预测优化控制模型；
预测优化控制模型主要包括目标函数、约束条件、状态变量以及优化变量选取；
目标函数以整车能耗最低以及SOC参考轨迹跟踪误差最小为优化目标；
发动机以及电动机的转矩转速输出范围限制以及动力电池SOC约束构建约束条件；
选取动力电池SOC作为状态变量，发动机功率作为优化变量；
结合内点法和乘子法对基于预测优化控制模型的凸优化形式进行求解，具体为：
构造指数型屏障函数，将凸优化形式下的约束条件中的不等式约束引入目标函数中，从而将不等式约束凸优化问题转化为等式约束凸优化问题；
借助对偶分解思想，对等式约束凸优化问题进行分解，构造下式所示增广拉格朗日方程；
针对上述增广拉格朗日方程，采用乘子法对其进行交替迭代求解，从而获取优化解，获得期望电动机以及发动机功率值；
目标函数以整车能耗最低以及SOC参考轨迹跟踪误差最小为优化目标，具体设计过程如下：首先确定发动机以及电动机在模型预测控制滚动时域k，k＝1,2,3,4,5时刻的能耗Fk以及滚动时域k时刻的SOC跟踪误差Sk，所述能耗包括油耗和电耗；
其中，pb,k＝Pb,k/3600，pb,k为动力电池在滚动时域k时刻消耗的电能，单位为kW·h，Pb,k为动力电池在滚动时域k时刻发出的总功率，单位为kW，ω1,ω2为权重系数，Cf为油价，Ce为电价，D(t0)表示车辆在t0时刻的行驶里程，t0表示当前时刻，Dw为日行驶总里程，ffuel,k为发动机在滚动时域k时刻的燃油消耗，单位为L，SOCp,k为滚动时域k时刻参考SOC值，SOCa,k表示滚动时域k时刻实际SOC值，SOC0为初始SOC，设置为0.8，SOC1为期望终止SOC，设置为0.3；
在此基础上，得到如下目标函数J；
考虑到发动机以及电动机的转矩转速输出范围限制以及动力电池SOC约束，上述优化问题需要满足如下约束条件：
其中，Pb,k为滚动时域k时刻动力电池总功率，Pdrv,k为在滚动时域k时刻总需求功率，Pe,k为滚动时域k时刻发动机功率，Pm,k为滚动时域k时刻电动机功率，ωe,k为滚动时域k时刻发动机转速，ωm,k为滚动时域k时刻电动机转速，上标low和上标up分别表示变量的上界和下界；Qbat为动力电池容量，SOC为动力电池荷电状态，Voc为动力电池开路电压。
2.如权利要求1所述的基于预测的混合动力汽车凸优化能量控制方法，其特征是，建立混合动力系统模型时，包括：
采用多项式拟合的方式对发动机进行建模；
电驱动系统建模；
动力电池建模；以及
车辆纵向动力学建模，具体方式为：通过纵向动力学模型输出车辆总的功率需求，纵向动力学方程。
3.如权利要求2所述的基于预测的混合动力汽车凸优化能量控制方法，其特征是，对发动机进行建模的具体方式为：对发动机转速、发动机功率以及发动机燃油消耗率三者进行二次多项式拟合。
4.如权利要求2所述的基于预测的混合动力汽车凸优化能量控制方法，其特征是，电驱动系统建模的具体方式为：对动力电池功率、电动机功率以及电动机转速进行二次多项式拟合。
5.基于预测的混合动力汽车凸优化能量控制系统，其特征是，包括：
混合动力系统模型建立模块，被配置为：基于混合动力系统的构成建立混合动力系统模型；
车速序列预测模块，被配置为：基于搭建的混合动力系统模型以及长短期记忆神经网络进行车速预测，获取预测时域内车速序列；
预测优化控制模型构建模块，被配置为：基于获取的车速序列构建预测优化控制模型；
求解模块，被配置为：将预测优化控制模型转化为凸优化形式；
结合内点法和乘子法对基于预测优化控制模型的凸优化形式进行求解，获得期望电动机以及发动机功率值；
获取预测时域内车速序列时，采用长短期记忆神经网络设计车速预测器，获取预测时域内车速序列；
以长短期记忆神经网络预测的未来一定时间车速序列为依据，构建预测优化控制模型；
预测优化控制模型主要包括目标函数、约束条件、状态变量以及优化变量选取；
目标函数以整车能耗最低以及SOC参考轨迹跟踪误差最小为优化目标；
发动机以及电动机的转矩转速输出范围限制以及动力电池SOC约束构建约束条件；
选取动力电池SOC作为状态变量，发动机功率作为优化变量；
结合内点法和乘子法对基于预测优化控制模型的凸优化形式进行求解，具体为：
构造指数型屏障函数，将凸优化形式下的约束条件中的不等式约束引入目标函数中，从而将不等式约束凸优化问题转化为等式约束凸优化问题；
借助对偶分解思想，对等式约束凸优化问题进行分解，构造下式所示增广拉格朗日方程；
针对上述增广拉格朗日方程，采用乘子法对其进行交替迭代求解，从而获取优化解，获得期望电动机以及发动机功率值；
目标函数以整车能耗最低以及SOC参考轨迹跟踪误差最小为优化目标，具体设计过程如下：首先确定发动机以及电动机在模型预测控制滚动时域k，k＝1,2,3,4,5时刻的能耗Fk以及滚动时域k时刻的SOC跟踪误差Sk，所述能耗包括油耗和电耗；
其中，pb,k＝Pb,k/3600，pb,k为动力电池在滚动时域k时刻消耗的电能，单位为kW·h，Pb,k为动力电池在滚动时域k时刻发出的总功率，单位为kW，ω1,ω2为权重系数，Cf为油价，Ce为电价，D(t0)表示车辆在t0时刻的行驶里程，t0表示当前时刻，Dw为日行驶总里程，ffuel,k为发动机在滚动时域k时刻的燃油消耗，单位为L，SOCp,k为滚动时域k时刻参考SOC值，SOCa,k表示滚动时域k时刻实际SOC值，SOC0为初始SOC，设置为0.8，SOC1为期望终止SOC，设置为0.3；
在此基础上，得到如下目标函数J；
考虑到发动机以及电动机的转矩转速输出范围限制以及动力电池SOC约束，上述优化问题需要满足如下约束条件：
其中，Pb,k为滚动时域k时刻动力电池总功率，Pdrv,k为在滚动时域k时刻总需求功率，Pe,k为滚动时域k时刻发动机功率，Pm,k为滚动时域k时刻电动机功率，ωe,k为滚动时域k时刻发动机转速，ωm,k为滚动时域k时刻电动机转速，上标low和上标up分别表示变量的上界和下界；Qbat为动力电池容量，SOC为动力电池荷电状态，Voc为动力电池开路电压。
6.一种计算装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-4任一所述的方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征是，该程序被处理器执行时执行上述权利要求1-4任一所述的方法的步骤。
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