专利汇可以提供一种二阶振荡粒子群双电耦合燃料电池汽车能效优化方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于二阶振荡粒子群的双电耦合 燃料 电池 电动 汽车 能效优化控制方法,根据汽车的运行情况实时优化 燃料电池 和锂电池放电功率的大小,燃料电池的放电功率Pfc和 锂离子电池 的放电功率为PL,然后以这两功率参数作为优化设计变量,采用二阶振荡粒子群 算法 优化两个参数功率大小,最终获得总效率最高的功率输出方案。本发明在二阶微粒群算法中引入了一个振荡环节,来改善传统粒子群算法的全局收敛性,使得双电耦合燃料电池动 力 系统能够充分发挥燃料电池和锂电池的优势,在保证车辆动力性的同时,获得最高的输出效率,不但为双电耦合燃料电池汽车的能效优化控制提供必要的技术支持,而且使得双电耦合燃料电池汽车的能效发挥到最优。,下面是一种二阶振荡粒子群双电耦合燃料电池汽车能效优化方法专利的具体信息内容。
1.一种基于二阶振荡粒子群算法的双电耦合燃料电池汽车能效优化控制方法,是基于双电耦合燃料电池动力系统实现的,所述双电耦合燃料电池动力系统包括动力电池组、燃料电池发动机、双向DCDC转换器、氢气供给系统、整车控制系统、锂离子电池系统、超级电容组、驱动电机、驱动电机控制系统和变速器;
双电耦合燃料电池汽车在行驶过程中,实时监测燃料电池系统信息、动力电池组状态信息、超级电容器组状态信息、车辆行驶速度,驾驶员意图,根据车辆行驶速度及油门踏板开度计算车辆需求转矩,驱动电机控制系统根据转矩需求,计算能源系统输出功率,并设定动力系统的工作模式;动力系统包括三种工作模式,第一:全输出模式;第二:正常行驶模式;第三:车辆制动减速模式;
其特征在于:当动力系统进入到全输出模式时,采用二阶振荡粒子群算法对动力系统能效进行优化,包括如下步骤:
S1:确定优化设计变量:
设计变量一共包括二个参数,分别为:燃料电池氢气消耗的速率 和锂电池等效氢气消耗速率
S2:确定优化设计目标:系统为单目标优化,优化目标为双电耦合燃料电池电动汽车实时效率最高;
S3:确定优化限制条件;
S4:对设计变量进行优化,其具体的优化流程如下:
S4-1:初始化粒子群优化算法参数,包括:最大迭代次数Tmax、粒子数目m、惯性权重系数ω、加速系数c1、c2,将当前优化代数设置为t=1(t≤Tmax),在二维空间中,随机产生m个粒子x1,x2,...,xi,...,xm,构成种群X(t),随机产生各粒子初始速度v1,v2,...,vi,...,vm,构成种群V(t),其中第i个粒子的位置为xi=(xi,1,xi,2),速度为vi=(vi,1,vi,2),xi,1表示第i个个体第k时刻燃料电池氢气消耗速率 大小,xi,2表示第i个个体第k时刻锂电池等效氢气消耗速率 大小;
S4-2:计算第i个个体第k时刻燃料电池的输出有用功率Pfc(k)i;
S4-3:计算第i个个体第k时刻锂电池的输出有用功率PL(k)i;
S4-4:计算第i个个体第k时刻燃料电池的工作效率ηfc(k)i;
S4-5:计算第i个个体第k时刻锂电池的放电功率ηL(k)i;
S4-6:将计算得到的第i个粒子第k时刻的实时系统效率η(k)i的倒数S(k)i作为适应度值大小来评价每个粒子的好坏,存储当前各粒子的最佳位置pbest和与之对应的实时系统效率的倒数S(k)i,并将种群中适应度值最优的粒子作为整个种群中的最佳位置gbest;
S4-7:更新粒子的速度和位置,产生新的种群X(t+1);
S4-8:更新粒子的pbest和gbest;
S4-9:判断当前优化代数t是否等于Tmax,若为是则停止计算,则输出适应度值S(k)i最小的粒子vi,即将第k时刻实时总效率η(k)i最高的个体vi作为所求结果,并根据对应的和 分别作为燃料电池和锂电池的氢气消耗速率,计算第i个个体第k时刻
汽车实时放电功率PQ(k)i,然后结束流程;如果t
3.根据权利要求1所述的一种基于二阶振荡粒子群算法的双电耦合燃料电池汽车能效优化控制方法,其特征在于:所述步骤S4-2中采用公式(1)计算第i个个体第k时刻燃料电池的输出有用功率Pfc(k)i:
其中,Vfc表示燃料电池的电压;Ffc表示燃料电池法拉第常数; 表示燃料电池氢气的摩尔质量; 表示第i个个体第k时刻燃料电池氢气消耗的速率。
4.根据权利要求1所述的一种基于二阶振荡粒子群算法的双电耦合燃料电池汽车能效优化控制方法,其特征在于:所述步骤S4-3中采用公式(2)计算第i个个体第k时刻锂电池的输出有用功率PL(k)i:
其中, 为第i个个体第k时刻锂电池等效氢气消耗速率;HL表示氢气的热值;slf为电池放电的等效系数,这个等效系数考虑了氢气的化学能到锂电池的存储与释放的平均能量路径,具体计算采用公式(3)获得;
其中,ηbat为锂电池系统效率;ηfcc为燃料电池系统效率;ηDCDC为燃料电池DCDC转换器效率。
5.根据权利要求1所述的一种基于二阶振荡粒子群算法的双电耦合燃料电池汽车能效优化控制方法,其特征在于:所述步骤S4-4中采用公式(4)计算第i个个体第k时刻燃料电池的工作效率ηfc(k)i。
其中, 为第i个个体第k时刻燃料电池当前流速氢气完全反应所产生的功率。
6.根据权利要求1所述的一种基于二阶振荡粒子群算法的双电耦合燃料电池汽车能效优化控制方法,其特征在于:所述步骤S4-5中采用公式(5)计算第i个个体第k时刻锂电池的放电功率ηL(k)i:
其中, 为第i个个体第k时刻锂电池当前流速氢气完全反应所产生的功率。
7.根据权利要求1所述的一种基于二阶振荡粒子群算法的双电耦合燃料电池汽车能效优化控制方法,其特征在于:所述步骤S4-6中将公式(6)作为适应度函数,将计算得到的第i个粒子第k时刻的实时系统效率η(k)i的倒数S(k)i作为适应度值大小来评价每个粒子的好坏。
8.根据权利要求1所述的一种基于二阶振荡粒子群算法的双电耦合燃料电池汽车能效优化控制方法,其特征在于:所述步骤S4-7中如果当前进化代数t小于最大进化代数Tmax的
1/2,通过公式(7)-(8)更新粒子的速度和位置,产生新的种群X(t+1):
xi,j(t+1)=xi,j(t)+vi,j(t+1) (8)其中,
如果当前进化代数t大于最大进化代数Tmax的1/2,通过公式(10)-(11)更新粒子的速度和位置,产生新的种群X(t+1):
xi,j(t+1)=xi,j(t)+vi,j(t+1) (11)其中,
上式中,i=1,2,...,m;j=1,2;vi,j为第i个粒子的当前速度;ω表示惯性权重系数;c1和c2表示正的加速系数;r1、r2、ξ1、ξ2为随机数,在算法前期,即当前进化代数t小于最大进化代数Tmax的1/2时,按照公式(9)计算ξ1和ξ2,目的保证算法具有较强的全局搜索能力,在算法后期,即当前进化代数t大于最大进化代数Tmax的1/2时,按照公式(12)计算ξ1和ξ2,保证算法良好的收敛性能;pi,j表示第i个例子迄今找到的最佳位置pbest;pg,j是整个粒子群搜索到的最佳位置gbest;xi,j为第i个粒子的当前位置。
9.根据权利要求1所述的一种基于二阶振荡粒子群算法的双电耦合燃料电池汽车能效优化控制方法,其特征在于:所述步骤S4-9中采用公式(13)计算第i个个体第k时刻汽车实时放电功率PQ(k)i:
其中,为燃料电池的功率分配系数,φ为锂电池组的功率分配系数。
10.根据权利要求9所述的一种基于二阶振荡粒子群算法的双电耦合燃料电池汽车能效优化控制方法,其特征在于:所述燃料电池的功率分配系数 和锂电池组的功率分配系数φ的确定方式为:
当燃料电池氢气储量大于30%时,功率分配系数 为1;当氢气储量小于30%,大于
10%,功率分配系数 为0.7;当氢气储量低于10%,功率分配系数 为0.5;
当锂电池电量大于30%时,功率分配系数φ为1;当电池电量小于30%,大于10%,功率分配系数φ为0.7;当电池SOC低于10%,功率分配系数φ为0.5。
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