[发明专利]基于模型预测控制的混合动力车队协同能量管理方法

说明书

本发明涉及一种基于模型预测控制的混合动力车队协同能量管理方法，属于新能源汽车领域。该方法步骤为：S1：利用车‑车通信和车‑路通信层形成一个以交通信号灯为节点的车联网网络构架，形成上层框架；S2：选择代价函数中的权重w1(t)和w3(t)，w2(t)和w4(t)；S3:建立并联HEV模型和电池健康状态模型SOH；S4：确定代价函数，考虑电池老化模型；S5：将上层控制器得到的结果放入下层控制器中，通过MPC解决一个多目标优化的问题，找到最优的转矩分配率。本发明算法复杂度低，可行性好；在代价函数中考虑了电池老化SOH模型，为能量管理提供了新思路，利用本发明可进一步实现智能网联车的更细化的能量管理策略。

技术领域

本发明属于新能源汽车领域，具体涉及了一种基于模型预测控制的混合动力车队协同能量管理方法。

背景技术

超大城市的交通的拥堵所带来的能源浪费，环境污染问题是亟待研究和解决的。目前，网络的速度已经越来越快，工信部也开始进行5G网络部署，可以保证车辆与外界环境之间的信息交流速度，实现车辆数据的实时交互。获取车辆的行驶工况，系统的运行状态，周边道路环境信息，GPS(GlobalPosition System)位置等信息。无线技术的发展，是推动本发明的一个重要的技术背景。

近年，许多学者针对单辆HEV能量管理问题提出了许多控制方法，例如：基于规则的能量管理策略，基于全局优化的能量管理策略(动态规划，遗传算法，粒子群算法等)，基于瞬时优化的能量管理策略(ECMS)，这些模型都有一个共同点：都是基于单个混合动力车辆进行能量管理的，而考虑多辆车之间协同配合的能量管理方案的研究很少。并且，当下的研究主要集中在单车的能量管理，诸如SOC维持，燃油消耗率最小化等方面，没有考虑到在过程中电池老化SOH带来的影响。综上所述，借助车辆之间的协同通信，车辆与交通信号的协同通信，完成对车队的协同能量管理，同时，本发明不仅仅考虑电池荷电状态与燃油消耗率，还考虑了电池老化对车辆的影响。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于模型预测控制的混合动力车队协同能量管理方法，使用模型预测控制算法作为主要的支撑算法，将协同管理的过程分为上下两层。上层主要完成以通信为基础的交通灯路段规划。下层主要完成对车辆的能量管理方案，该能量管理方案会考虑车辆的燃油消耗，荷电状态维持等；同时，本发明创新性地考虑了电池老化对车辆性能的影响。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

基于模型预测控制MPC(Model Predictive Control)的混合动力车队HEV(HybridElectricVehicle)协同能量管理方法，包含以下步骤：

S1：利用车车通信和车路通信层形成一个以交通信号灯为节点的车联网网络构架，形成上层框架；

S2：选择代价函数中的权重w₁(t)和w₃(t)，w₂(t)和w₄(t)；

S3：建立并联HEV模型和电池健康状态(State ofHealth,SOH)模型；

S4：确定代价函数，考虑电池老化模型；

S5：将上层控制器得到的结果放入下层控制器中，通过MPC解决一个多目标优化的问题，找到最优的转矩分配率。

进一步，所述步骤S1具体为：

S11：确定交通灯状态；

S12：确定车辆目标速度的约束；

S13：确定上层控制器中的代价函数。

进一步，所述步骤S11具体为：