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原文传递一种基于缩小SOC可行域的随机动态规划能量管理策略优化方法

专利名称：	一种基于缩小SOC可行域的随机动态规划能量管理策略优化方法
摘要：	本发明公开了一种基于缩小SOC可行域的随机动态规划能量管理策略优化方法，包括如下步骤：步骤一、基于动态规划算法，得到多种工况下的第一SOC最优轨迹；以及在有限时域下，基于随机动态规划算法，得到多种工况下的第二SOC最优轨迹；分别计算多种工况下第一SOC最优轨迹和第二SOC最优轨迹上的同一时刻对应的状态点的距离差值；步骤二、基于动态规划算法，得到多种工况下表征全局最优燃油经济性的SOC最优轨迹域；步骤三、分别计算多种工况下的SOC最优轨迹域的宽度值，并根据宽度值、距离差值及第一SOC最优轨迹，得到SOC可行域。本发明提供的基于缩小SOC可行域的随机动态规划能量管理策略优化方法，能够减少算法运行过程中所需搜索状态点数量，提高计算效率。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	吉林;22
申请人：	吉林大学
发明人：	许楠;孔岩;初亮;赵迪;杨志华;鞠昊;睢岩
专利状态：	有效
申请日期：	2019-08-29T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-12T00:00:00+0800
申请号：	CN201910805940.0
公开号：	CN110435634A
代理机构：	北京远大卓悦知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	许小东
分类号：	B60W20/15(2016.01);B;B60;B60W;B60W20
申请人地址：	130000吉林省长春市前进大街2699号
主权项：	1.一种基于缩小SOC可行域的随机动态规划能量管理策略优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、基于动态规划算法，分别得到多种工况下的第一SOC最优轨迹和多种工况下表征全局最优燃油经济性的SOC最优轨迹域；以及在有限时域下，基于随机动态规划算法，得到多种工况下的第二SOC最优轨迹；步骤二、分别计算多种工况下所述第一SOC最优轨迹和所述第二SOC最优轨迹上的同一时刻对应的状态点的距离差值；以及分别计算多种工况下的所述SOC最优轨迹域的宽度值；步骤三、根据所述宽度值、所述距离差值及所述第一SOC最优轨迹，得到SOC可行域。 2.根据权利要求1所述的基于缩小SOC可行域的随机动态规划能量管理策略优化方法，其特征在于，还包括：分别以起始SOC和终止SOC为临界点，通过电池最大充电电流和电池最大放电电流确定临界区域，得到修正的SOC可行域。 3.根据权利要求2所述的基于缩小SOC可行域的随机动态规划能量管理策略优化方法，其特征在于，所述临界区域的确定过程包括：分别以起始SOC、终止SOC为基点，得到分别表征电池最大充电电流的直线和电池最大放电电流的直线，与所述SOC可行域上下边界相交，得到修正的SOC可行域；其中，所述表征电池最大充电电流的直线斜率为：以及表征电池最大充电电流的直线斜率为：其中，Icharge，Idischarge分别为电池最大充电电流和最大放电电流，当电池充电时，Icharge＜0，电池放电时，Idischarge＞0；Qmax为电池容量。 4.根据权利要求1-3任意一项所述的基于缩小SOC可行域的随机动态规划能量管理策略优化方法，其特征在于，在所述步骤二中，得到多种工况下对应全局最优燃油经济性的SOC最优轨迹域的方法，包括如下步骤：步骤1、基于多阶段寻优的动态规划算法，得到多条第三SOC最优轨迹，记录所有第三SOC最优轨迹所经过的状态点，形成最优SOC点的集合域；步骤2、将原始SOC可行域内的所有SOC状态点编号，并按编号顺序求解每一时刻对应的所有SOC离散点至起点的最优值函数，记录并存储当前时刻的离散点所在的最优轨迹上的前一时刻SOC状态点，直至顺序运行至终点；步骤3、从终点出发，逆序依次查找并存储当前时刻所有最优轨迹上的SOC状态点，直至逆序运行至起点，形成SOC最优轨迹域。 5.根据权利要求4所述的基于缩小SOC可行域的随机动态规划能量管理策略优化方法，其特征在于，在所述步骤三中，得到所述SOC可行域的方法为：分别获取多工况下的所述SOC最优轨迹域的最大宽度值L1、L2、……Ln，并分别计算S1、S2、……Sn与L1、L2、……Ln的偏差率D1、D2、……Dn；统计得到D1、D2、……Dn中的最大值Dmax，并且根据最大值Dmax得到修正偏差率Damend；在第i种工况下，以所述第一SOC最优轨迹为基准线，在所述基准线的两侧分别增加半径ri的宽度，得到SOC可行域；其中，ri＝Li×(1+Damend)，i＝1、2……n；并且Damend>Dmax； n表示工况总数，S1、S2、……Sn分别表示多种工况下第一SOC最优轨迹和所述第二SOC最优轨迹最大距离差值。 6.根据权利要求5所述的基于缩小SOC可行域的随机动态规划能量管理策略优化方法，其特征在于，还包括：在所述SOC可行域中，以各时刻的各离散点为基点，以电池最大放电电流为斜率画直线，得到下一时刻的离散点。 7.根据权利要求6所述的基于缩小SOC可行域的随机动态规划能量管理策略优化方法，其特征在于，所述多种工况包括：NEDC、UDDS、Japan 1015、FTP72和HWEET工况。 8.根据权利要求7所述的基于缩小SOC可行域的随机动态规划能量管理策略优化方法，其特征在于，Damend＝20％。 9.一种基于缩小SOC可行域的随机动态规划能量管理策略优化方法，其特征在于，基于动态规划算法，得到多种工况下的第一SOC最优轨迹；以及在无限时域下，基于随机动态规划算法，得到多种工况下的第二SOC最优轨迹；分别计算多种工况下所述第一SOC最优轨迹和所述第二SOC最优轨迹上的同一时刻对应的状态点的距离差值；并且根据所述距离差值及所述第一SOC最优轨迹，得到多种工况下的随机动态规划算法的SOC可行域。 10.根据权利要求9所述的基于缩小SOC可行域的随机动态规划能量管理策略优化方法，其特征在于，分别获取多种工况下的所述第一SOC最优轨迹和所述第二SOC最优轨迹最大距离差值S1、S2、……Sn，统计得到S1、S2、……Sn中的最大值Smax，并且根据最大值Smax得到SOC搜索区域的半径R；在每种工况下，以所述第一SOC最优轨迹为基准线，在所述基准线的两侧分别增加半径R的宽度，得到随机动态规划算法的SOC可行域；其中，R>Smax。
所属类别：	发明专利