原文传递
考虑动力电池温度需求的智能网联电动汽车能量优化控制方法
| 论文题名： | 考虑动力电池温度需求的智能网联电动汽车能量优化控制方法 |
| 关键词： | 电动汽车;智能网联;能量优化控制;动力电池;温度需求 |
| 摘要： | 电动汽车具有节能和环保的优点，已经成为解决交通运输行业环境污染和能源危机的有效手段。电池既是电动汽车的动力源，又是热力源，使得电动汽车能量和热量高度耦合。尤其是在冬季或夏季，即当电动汽车能量和热量的需求同时存在时，现有能量管理与电池热管理的解耦设计策略能耗高，导致电动汽车续驶里程严重下降。随着智能网联技术的飞速发展，可以实现对汽车的行驶速度进行预测，进而规划出电池的SOC和温度，为进一步降低整车能耗带来了新的机遇。本文以智能网联电动汽车作为研究对象，在考虑动力电池夏季温度需求的同时，对智能网联电动汽车能量优化控制方法进行研究，进一步降低电动汽车的能耗。 首先，针对夏季电动汽车动力电池的冷却需求以及能量-热量耦合的特性，建立了面向控制的电动汽车整车模型。该模型采用机理模块化建模的方式，以气体冷却风扇操作数和液体冷却水泵操作数为控制量，将电动汽车分为纵向动力模块、气体冷却模块、液体冷却模块和电池模块，并且每个模块之间利用能量-热量的传递关系进行连接，从机理上解释了动力电池能量与热量耦合的特性。 其次，为了获取智能网联电动汽车的节能上限，构建了电动汽车能量-热量多目标协同优化问题，利用双控制量动态规划算法进行离线全局优化，实现了对电动汽车能量优化空间的定量分析。通过全局离线控制器、基于规则的控制器、单步优化控制器相互之间仿真结果的对比表明，全局离线优化算法的节能效果显著，证明了协同优化具有更大的节能空间。 然后，针对智能网联电动汽车能量-热量优化控制器的在线优化需求，提出了基于序列二次规划的模型预测控制器求解方法。通过设计不同预测时域的控制器，验证了随着预测时域的增加，控制器的温控性能和节能效果都有所提高。 最后，针对实际控制系统既需要长预测时域提高温控性能和节能效果，又需要短预测时域来保证智能网联信息对车速预测的准确度，提出基于模型预测控制的分层优化方法。规划层利用较长的预测时域，规划出动力电池的SOC和温度曲线；跟踪层利用较短的预测时域对规划的SOC和温度进行精确跟踪。仿真分析表明，该分层优化控制器可以解决车速预测精度对节能性能产生的影响。 |
| 作者： | 邓诺 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 胡云峰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2023 |
检索历史
应用推荐
