[发明专利]一种多目标优化的氢燃料电池混动汽车能量管理方法

说明书

本发明涉及一种多目标优化的氢燃料电池混动汽车能量管理方法，属于混合动力汽车能量管理技术领域，通过将驾驶行为融入氢燃料电池混动汽车能量管理方法中，在线混合自适应抗噪声聚类算法和一种启发式自学习标记算法HSL‑SVM/NN获得驾驶行为识别模型，并以驾驶行为识别模型为基础结合庞特里亚金最小原理PMP获得适应驾驶行为的多目标优化的A‑ECMS能量管理策略，同时结合电动机负载需求功率及其变化率和/或储能系统加权SOC综合考虑进了氢燃料电池混合动力汽车能量管理中，获得对应的最优的整车能量管理系统，解决现有能源管理策略大多仅考虑外部驱动条件，导致对需求功率进行不合理的分配，造成能源浪费和电源使用寿命短的技术问题。

技术领域

本发明涉及混合动力汽车能量管理技术领域，具体涉及一种基于多目标优化的氢燃料电池混动汽车能量管理方法。

背景技术

随着人们对城市的生活环境的要求越来越高，混合动力汽车在汽车研究领域受到了广泛的关注，由于油电混合驱动的汽车仍未摆脱尾气排放造成的环境污染问题以及纯电动汽车存在续航能力不足的问题，因此氢燃料电池混合动力汽车脱颖而出。氢燃料电池混合动力汽车包含燃料电池、锂电池和超级电容三个能量源，作为一种节能、无污染又能消除里程焦虑的新能源混合动力汽车得到了社会各界的欢迎。

对于此类混合动力汽车能量管理研究主要集中在如何协调各能量源的输出功率，从而使整车达到最佳的经济性和实用性能。但是现有的能源管理策略大多仅考虑外部驱动条件，容易对需求功率进行不合理的分配，造成能源浪费和电源使用寿命短。

发明内容

为了解决现有能源管理策略大多仅考虑外部驱动条件，导致对需求功率进行不合理的分配，造成能源浪费和电源使用寿命短的技术问题，本发明提供一种将驾驶行为集成到能量管理策略中，形成适应驾驶行为的多目标优化的A-ECMS能量管理策略，同时集合电机负载需求功率的大小及其变化率，或者并调节储能系统SOC在合理区间内，最大限度地延长储能系统及燃料电池系统的使用寿命，将负载需求功率在燃料电池和储能系统之间进行实时分配，获得对应优化需求的最优整车能量管理策略。

为了实现上述目的，本发明采用的具体方案为：一种多目标优化的氢燃料电池混动汽车能量管理方法，建立氢燃料电池混动汽车能量管理系统模型，获得在线识别驾驶行为的驾驶行为识别器；建立适应驾驶行为的多目标优化的A-ECMS能量管理策略；基于适应驾驶行为的多目标优化的A-ECMS能量管理策略，以等效氢耗和储能系统SOC作为学习的目标，获得对应的最优整车能量管理策略；基于适应驾驶行为的多目标优化的A-ECMS能量管理策略，根据需求功率的变化率、锂电池和超级电容SOC数据，获得对应的最优功率分配整车能量管理策略；根据获得的不同整车能量管理策略对氢燃料电池混动汽车的能量进行管理。

作为上述一种基于多目标优化的混动汽车能量管理方法的一种优化方案，所述一种多目标优化的氢燃料电池混动汽车能量管理方法，包括如下步骤：

S1、建立氢燃料电池混动汽车能量管理系统模型；

S2、采集氢燃料电池混动汽车的踏板参数，获取不同驾驶工况下的数据，利用混合聚类算法将驾驶行为分类，并对聚类中心和所有历史样本数据进行离线标记，基于支持向量机的实时自标注方法HSL-SVM/NN，获得在线识别驾驶行为的驾驶行为识别器；

S3、基于庞特里亚金最小原理PMP的最优等效因子EF表，通过对不同驾驶工况的仿真数据和驾驶行为识别器进行驾驶行为识别，结合每种特定工况下的最优等效因子进行加权平均，从而获得每种驾驶行为的等效因子，建立适应驾驶行为的多目标优化的A-ECMS策略，获得该驾驶行为下的最优整车能量管理策略；

S4、通过最近邻算法对不同驾驶工况下数据的进行处理，基于马尔可夫决策过程获得具有普适性的需求功率转移概率矩阵，以储能系统SOC和总氢耗A-ECMS为学习目标，获得相应的最优整车能量管理策略；