基于混沌粒子群算法的增程式电动汽车能量管理方法与流程

本发明涉及电动汽车能量管理，具体而言，涉及基于混沌粒子群算法的增程式电动汽车能量管理方法。

背景技术：

1、近年来汽车工业的快速发展，全球环境污染和能源危机日益严重，新能源车取代传统燃油车已经成为一个必然趋势。在众多新能源车型中最适合发展的是纯电动车，但由于纯电动车难以在短时间内大幅度提高续航里程，无法满足人们日常使用需要。增程式电动汽车除了具备纯电动车的优点外，还能弥补其续航里程不足的缺点，是从传统燃油车到纯电动车过渡的最合理车型。在行驶中合理的能量管理控制策略不仅能够减少污染排放，还能增加续航里程。

2、现如今增程式电动汽车大多采用传统的基于规则的能量管理策略，如恒功率控制策略、功率跟随控制策略、恒功率+功率跟随控制策略等，这些增程式电动汽车能量管理下的发动机频繁启停导致燃油经济性、排放性和nvh性能相对较差，电池充放电电流过大或电池过充过放导致电池寿命短。

技术实现思路

1、本发明解决的问题是如何避免因增程器的反复启停带来的过度排放和损耗问题。

2、为解决上述问题，本发明提供基于混沌粒子群算法的增程式电动汽车能量管理方法，包括步骤：

3、s1：通过预设功率跟随控制流程判断电池soc和整车需求功率p阀值，得到初始能量管理控制策略；

4、s2：基于粒子群算法优化变量门限值socelow、socehi、pehi和pelow；混沌化粒子群，并迭代粒子群得到全局最优门限解；

5、s3：基于步骤s2中混沌粒子群优化算法的全局最优门限解得到电池soc和整车需求功率p阀值的最大值和最小值的全局最优解，并输出全局最优解，根据全局最优解进行能量管理控制。

6、在上述方法中，以增程器的百公里油耗和启停次数最少为优化目标，通过采用混沌算法避免粒子群算法使优化解陷入局部最优，得到电池soc和整车需求功率p阀值的最大值和最小值的全局最优解，根据全局最优解进行能量管理控制，从而降低能源消耗，避免因增程器的反复启停带来的过度排放和损耗问题，对整车能量流动进行了优化分配管理，在满足驾驶需求的前提下提高了能量利用效率，实现了环保、舒适、高效的能源利用。

7、进一步地，所述步骤s1中预设功率跟随控制流程包括：

8、s11：判断当电池soc小于socelow或整车需求功率p大于pehi时，控制发动机处于开启的状态；

9、s12：判断当电池soc大于socehi或整车需求功率p小于pelow时，控制发动机处于关闭的状态；

10、s13：判断当soc大于等于socelow、p小于等于pehi、soc小于等于socehi或整车需求功率p大于等于pelow时，发动机保持上一时刻的状态。

11、进一步地，所述步骤s2中混沌化粒子群包括：

12、s21：设置粒子群的数目、范围、迭代次数，初始化粒子的初始位置和速度并混沌化，粒子群的位置和速度在每个迭代过程中，得到个体极值pbest最优解和全局极值gbest最优解；

13、s22：计算粒子的适应度值，将粒子的适应度值与个体极值和全局极值进行对比，若粒子的适应度值大于全局极值，则当前粒子的位置和速度为全局最优解。

14、进一步地，所述步骤s2中粒子群算法优化以增程器的百公里油耗和启停次数为优化目标，确定目标函数表示为：

15、j＝k1j1+k2j2；

16、

17、j2＝||nt-1-nt||2；

18、其中，j1表示为增程式电动汽车的百公里油耗；x表示为目标驾驶循环里程、i、u、c分别表示为动力电池的输出电流、母线电压和电池的容量；m＝0.232表示为当前电价对油价的比值；qm表示为燃油的质量流量；ρ表示为燃油密度；j2表示为增程器的启停次数；nt＝1时表示在t时刻增程器启动，nt＝0时表示在t时刻增程器关闭；k1、k2分别表示为j1、j2的加权系数，其范围为[0,1]，且k1+k2＝1。

19、进一步地，所述步骤s21中混沌化粒子群过程中将粒子群的每组控制变量各分量映射到混沌空间，利用logistic方程产生混沌序列，表示为：

20、sk+1＝μsk+1(1-sk)(k＝0,1,2……)；

21、其中，μ表示为混沌化的控制参数，当0≤s0≤1时，系统处于混沌状态，s0在[0,1]上，迭代混沌序列为s1，s2，s3……。

22、进一步地，所述步骤s22中速度和位置表示为；

23、

24、其中，表示为粒子i第k次迭代中第n维的速度；表示为粒子i第k次迭代中第n维的位置；表示为粒子i在第n维的个体极值点的位置；表示为整个种群在第n维的全局极值点的位置；r1、r2表示为[0,1]上的随机数；c1、c2表示为学习因子；ω表示为惯性因子；β表示为速度的约束因子。

25、本发明采用上述技术方案包括以下有益效果：

26、本发明能够通过预设功率跟随控制流程，判断当电池soc小于socelow或整车需求功率p大于pehi时，发动机处于开启的状态；当电池soc大于socehi或整车需求功率p小于pelow时，发动机处于关闭的状态。该控制策略能够相对保持电池的电量处于最佳状态，并基于socelow、socehi、pehi、pelow的门限值采用混沌算法避免粒子群算法使优化解陷入局部最优，得到电池soc和整车需求功率p阀值的最大值和最小值的全局最优解，从而降低能源消耗，使得增程式电动汽车优化效果最优，克服发动机频繁启停对油耗以及排放造成的不利影响。

技术特征：

1.基于混沌粒子群算法的增程式电动汽车能量管理方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的混沌粒子群算法的增程式电动汽车能量管理方法，其特征在于，所述步骤s1中预设功率跟随控制流程包括：

3.根据权利要求1所述的混沌粒子群算法的增程式电动汽车能量管理方法，其特征在于，所述步骤s2中混沌化粒子群包括：

4.根据权利要求3所述的混沌粒子群算法的增程式电动汽车能量管理方法，其特征在于，所述步骤s2中粒子群算法优化以增程器的百公里油耗和启停次数为优化目标，确定目标函数表示为：

5.根据权利要求4所述的混沌粒子群算法的增程式电动汽车能量管理方法，其特征在于，所述步骤s21中混沌化粒子群过程中将粒子群的每组控制变量各分量映射到混沌空间，利用logistic方程产生混沌序列，表示为：

6.根据权利要求5所述的混沌粒子群算法的增程式电动汽车能量管理方法，其特征在于，所述步骤s22中速度和位置表示为；

技术总结
本发明提供了基于混沌粒子群算法的增程式电动汽车能量管理方法，涉及电动汽车能量管理技术领域，本方法包括步骤S1：通过预设功率跟随控制流程判断电池SOC和整车需求功率P阀值，得到初始能量管理控制策略；S2：基于粒子群算法优化变量门限值SOC<subgt;elow</subgt;、SOC<subgt;ehi</subgt;、P<subgt;ehi</subgt;和P<subgt;elow</subgt;；混沌化粒子群，并迭代粒子群得到全局最优门限解；S3：基于步骤S2中混沌粒子群优化算法的全局最优门限解得到电池SOC和整车需求功率P阀值的最大值和最小值的全局最优解，并输出全局最优解，根据全局最优解进行能量管理控制。本方法能够避免因增程器的反复启停带来的过度排放和损耗问题。

技术研发人员：李莉莎,王月宏,孙强,罗力成,李豪,陶渝杰,翁勇永
受保护的技术使用者：宁波圣龙新能源汽车动力有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13