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基于MOEA的PHEV控制策略与参数优化
基于MOEA的PHEV控制策略与参数优化
摘要:插电式混合动力电动车(PHEV)作为一种新型的汽车动力系统,具有节能减排和灵活性的优势,受到了越来越多的关注。然而,PHEV的控制策略和参数对其性能和效率具有重要影响。本文基于多目标进化算法(MOEA),提出了一种基于MOEA的PHEV控制策略和参数优化方法,通过寻找最优的控制策略和参数,使PHEV具有更好的性能和效率。
1.引言
插电式混合动力电动车(PHEV)作为一种新兴的汽车动力系统,将传统的内燃机与电动机结合在一起,通过电池储能和外部电源供电实现能量的高效利用。PHEV具有内燃机无驱动时段、能量回馈和充电功能等特点,因此在减少能源消耗和排放上具有明显的优势。然而,由于PHEV的控制策略和参数较为复杂,目前尚缺乏一种有效的优化方法。
2.相关工作
过去几十年来,针对PHEV控制策略和参数优化的研究主要基于传统的优化算法,如目标函数法和梯度法。然而,这些方法通常对问题进行简化或近似处理,难以获得全局最优解。相比之下,多目标进化算法(MOEA)具有全局优化的能力,可以有效地解决PHEV控制策略和参数优化问题。
3.方法
本文提出了一种基于MOEA的PHEV控制策略和参数优化方法。首先,建立PHEV的控制模型,包括功率分配和能量管理策略。然后,将问题转化为多目标优化问题,即最小化能量消耗和排放,同时最大化行驶性能。接下来,采用MOEA对控制策略和参数进行优化,找到一组非劣解。最后,通过对非劣解进行评估和比较,选择最优的控制策略和参数。
4.实验与结果分析
在本文中,我们使用一辆PHEV车辆进行了实验,并将其与传统的调度策略进行了比较。结果显示,基于MOEA的控制策略和参数优化方法能够显著改善PHEV的性能和效率。与传统的调度策略相比,优化后的控制策略能够降低能源消耗和排放,并提高行驶性能。
5.结论
本文提出了一种基于MOEA的PHEV控制策略和参数优化方法,通过优化控制策略和参数,提高了PHEV的性能和效率。实验结果表明,优化后的控制策略能够显著降低能源消耗和排放,并提高行驶性能。未来的研究可以进一步探索不同的MOEA算法和控制模型,以进一步改善PHEV的性能和效率。
参考文献:
[1]Zhang,Y.,Zhang,W.,Hu,J.,&Lu,W.(2018).Amulti-objectiveapproachforplug-inhybridelectricvehicleenergymanagementstrategybasedonamodifiedfireflyalgorithm.IEEETransactionsonTransportationElectrification,4(2),484-494.
[2]Zhang,W.,Zhang,Y.,Hu,J.,&Adika,C.O.(2019).Optimalenergymanagementstrategyforplug-inhybridelectricvehicleusingmultiple-objectiveoptimizationalgorithms.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,67(12),10106-10116.
[3]Bai,X.,Hu,J.,Wang,S.,&Yuan,M.(2020).RobustCoordinatedEnergyManagementStrategyforHybridEnergyStorageSystemofPlug-inHybridElectricVehicle.IEEETransactionsonTransportationElectrification,6(4),1389-1400.
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