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原文传递车载复合电源功率分配优化方法

专利名称：	车载复合电源功率分配优化方法
摘要：	本发明公开了一种车载复合电源功率分配优化方法，包括：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；根据多重推理规则确定功率分配过程中蓄电池功率和超级电容器功率加权因子的取值范围；建立目标函数，设定约束条件；采用双重混沌算法在由取值范围形成的搜索空间内搜索，得到加权因子的初始值；采用和声优化算法得到取值范围内加权因子的最优解；确定当前运行状态下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，根据能量共享机制进行能量交换，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。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	江苏理工学院
发明人：	王琪;韩晓新;诸一琦;罗印升
专利状态：	有效
申请日期：	2018-12-25T00:00:00+0800
发布日期：	2019-06-04T00:00:00+0800
申请号：	CN201811588756.7
公开号：	CN109835199A
代理机构：	常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙)
代理人：	孙永智
分类号：	B60L50/40(2019.01);B;B60;B60L;B60L50
申请人地址：	213001 江苏省常州市中吴大道1801号
主权项：	1.一种车载复合电源功率分配优化方法，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，所述功率分配优化方法中包括： 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确定功率分配过程中蓄电池功率和超级电容器功率加权因子的取值范围； S300建立优化车载复合电源功率分配的目标函数，并设定相应的约束条件； S400根据所述目标函数、约束条件及预先设定的搜索次数，采用双重混沌算法在由所述取值范围形成的搜索空间内搜索，得到蓄电池功率和超级电容器功率加权因子的初始值； S500根据所述初始值、目标函数、约束条件及预先设定的搜索次数，采用和声优化算法得到所述取值范围内加权因子的最优解； S600根据所述加权因子的最优解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，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。 2.如权利要求1所述的车载复合电源功率分配优化方法，其特征在于，在步骤S300中，建立的目标函数J为：设定的约束条件为：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，为蓄电池功率，表示蓄电池的最小功率，表示蓄电池的最大功率，表示超级电容器功率，表示超级电容器的最小功率，表示超级电容器的最大功率，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，SOCbat(t)表示蓄电池的荷电状态，表示蓄电池电荷状态的最小值，表示蓄电池电荷状态的最大值，SOCuc(t)表示超级电容器的荷电状态，表示超级电容器电荷状态的最小值，表示超级电容器电荷状态的最大值。 3.如权利要求1或2所述的车载复合电源功率分配优化方法，其特征在于，在步骤S400中，进一步包括： S410初始化混沌优化算法参数，包括一重混沌搜索次数S1和二重混沌搜索次数S2； S420建立双重混沌Logistic映射，并扩展到蓄电池功率加权因子wbat(t)和超级电容器功率加权因子wuc(t)的取值范围； S430针对蓄电池功率加权因子wbat(t)在由所述取值范围形成的搜索空间内进行一重混沌搜索； S440判断一重混沌搜索的迭代次数是否达到预先设定的一重混沌搜索次数S1及判断一重混沌搜索的结果是否为满足目标函数和约束条件的最优解，若满足其中一个条件，跳转至步骤S450，进入二重混沌搜索；若两个条件均不满足，跳转至步骤S430，重新对蓄电池功率加权因子wbat(t)进行一重混沌搜索； S450针对超级电容器功率加权因子wuc(t)在由所述取值范围形成的搜索空间内进行二重混沌搜索； S460将步骤S430中一重混沌搜索的结果和步骤S450中二重混沌搜索的结果进行合并； S470判断二重混沌搜索的次数是否达到预先设定的二重混沌搜索次数S2及判断步骤S460中合并的搜索结果是否为满足目标函数和约束条件的最优解，若满足其中一个条件，将搜索结果作为蓄电池功率和超级电容器功率加权因子的初始值并跳转至步骤S500；若两个条件均不满足，跳转至步骤S450，重新对超级电容器功率加权因子wuc(t)进行二重混沌搜索。 4.如权利要求1或2所述的车载复合电源功率分配优化方法，其特征在于，在步骤S500中，进一步包括： S510根据蓄电池功率加权因子wbat(t)的取值范围定义由n个决策变量x1,x2...,xn构成的解空间，并定义每个决策变量的定义域，其中，[ai,bi]表示第i个决策变量xi的定义域；根据超级电容器功率加权因子wuc(t)的取值范围定义和声记忆库中决策变量xi的并行变量xij，j＝1,2,...,n； S520基于由决策变量xi和并行变量xij形成的解空间随机生成M个和声，放入和声记忆库，其中，M＜n，每个和声中包括一个决策变量及其对应的并行变量； S530初始化和声优化算法参数，包括决策变量xi、并行变量xij、记忆库保留概率HMCR、乐器音节调整率PAR、扰动带宽BW及总迭代次数NI； S540在[0,1]之间产生随机数R； S550判断随机数R是否大于记忆库保留概率HMCR，若是，从解空间内随机选定决策变量；若不是，从和声记忆库中随机选取决策变量，并以乐器音节调整率PAR的概率进行带宽为BW的扰动； S560根据步骤S550中选定的决策变量，将该决策变量及其对应的并行变量更新入和声记忆库； S570判断和声记忆库更新的次数是否达到预先设定的总迭代次数NI及判断更新后的和声记忆库的结果是否为满足目标函数和约束条件的最优解，若满足其中一个条件，将和声记忆库中的结果作为蓄电池功率和超级电容器功率加权因子的最优解并跳转至步骤S600；若两个条件均不满足，跳转至步骤S540，重新对和声记忆库进行更新。 5.如权利要求1所述的车载复合电源功率分配优化方法，其特征在于，在步骤S200中包括： S210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功率和超级电容器功率的加权因子取值范围并跳转至步骤S300；否则，跳转至步骤S220； S220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功率和超级电容器功率的加权因子取值范围并跳转至步骤S230；否则，跳转至步骤S230； S230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S300。 6.如权利要求5所述的车载复合电源功率分配优化方法，其特征在于，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、则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]；规则3：如果Pde(t)＝0、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、则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[0,0]；规则5：如果Pde(t)＞0、则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]；规则6：如果Pde(t)＞0、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、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：如果则wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[0,0]；规则11：如果则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：如果则wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]；规则13：如果则wbat(t)∈[-1,1]、wuc(t)∈[0,1]。 7.如权利要求6所述的车载复合电源功率分配优化方法，其特征在于，在步骤S210，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： S211判断是否成立，若是，执行规则10，判定wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[0,0]并跳转至步骤S300，否则，跳转至步骤S212； S212判断是否成立，若是，执行规则11，判定wbat(t)∈[-1,0]、wuc(t)∈[-1,1]并跳转至步骤S300，其中，表示蓄电池电荷状态的预设最小值；否则，跳转至步骤S220。 8.如权利要求6所述的车载复合电源功率分配优化方法，其特征在于，在步骤S220，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： S221判断是否成立，若是，执行规则12，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]并跳转至步骤S230，其中，表示蓄电池电荷状态的预设最大值；否则，跳转至步骤S222； S222判断是否成立，若是，执行规则13，判定wbat(t)∈[-1,1]、wuc(t)∈[0,1]并跳转至步骤S230，其中，表示蓄电池电荷状态的预设最大值；否则，跳转至步骤S230。 9.如权利要求6所述的车载复合电源功率分配优化方法，其特征在于，在步骤S230中，包括： S231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S232； S232判断是否成立，若是，执行规则2，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]并跳转至步骤S300，其中，表示超级电容器电荷状态的预设最小值；否则，跳转至步骤S233； S233判断是否成立，若是，执行规则3，判定wbat(t)∈[-1,0]、wuc(t)∈[0,1]并跳转至步骤S300；否则，执行规则1，判定wbat(t)∈[0,0]、wuc(t)∈[0,0]并跳转至步骤S300。 10.如权利要求9所述的车载复合电源功率分配优化方法，其特征在于，在步骤S231中，若判断Pde(t)＝0不成立，跳转至步骤S234； S234判断Pde(t)＞0、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S235； S235判断是否成立，若是，执行规则5，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]并跳转至步骤S300；否则，跳转至步骤S236； S236判断是否成立，若是，执行规则6，判定wbat(t)∈[-1,0.5]、wuc(t)∈[0,1]并跳转至步骤S300；否则，执行规则4，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[0,0]并跳转至步骤S300。 11.如权利要求10所述的功率分配方法，其特征在于，在步骤S234中，若判断Pde(t)＞0、不成立，跳转至步骤S237； S237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S300；否则，跳转至步骤S238； S238判断是否成立，若是，执行规则9，判定wbat(t)∈[0,1]、wuc(t)∈[-1,0]并跳转至步骤S300；否则，跳转至步骤S239； S239判断是否成立，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S300。
所属类别：	发明专利