[发明专利]一种智能网联插电式混合动力汽车协同优化能量管理方法

权利要求书

1.一种智能网联插电式混合动力汽车协同优化能量管理方法，其特征在于：协同优化能量管理方法如下：

1)、智能网联插电式混合动力汽车通过智能交通系统获取时间域速度限制条件、空间域速度限制条件；

2)、根据步骤1)的时间域速度限制条件和空间域速度限制条件的控制变量、状态变量，以及建立该协同优化能量管理方法的限制条件，利用动态规划建立该协同优化能量管理方法的目标函数；

3)、根据步骤2)得出的目标函数，在时间域使用行程距离调整因子实现车辆终端状态约束，在空间域使用行程时间调整因子实现车辆终端状态约束；

4)、结合步骤1)的时间域速度限制条件、空间域速度限制条件和步骤2)的控制变量、状态变量和目标函数以及步骤3)中的车辆终端状态约束，使用动态规划进行智能网联插电式混合动力汽车协同优化能量管理；

5)、结合动态规划算法简化方法对步骤4)的协同优化能量管理方法进行简化。

2.根据权利要求1所述的一种智能网联插电式混合动力汽车协同优化能量管理方法，其特征在于步骤2)的目标函数采用以下方法建立：

2-1)、时间域的速度限制条件以速度-时间的限制给出，控制变量为加速度、发动机扭矩和档位，状态变量为电池荷电状态、车速和时间；空间域速度限制条件以速度-距离的限制给出，控制变量为加速度、发电机扭矩和档位，状态变量为电池荷电状态、车速和行程；

2-2)、根据步骤2-1)的控制变量建立协同优化能量管理方法的控制变量函数：

式(1)中，u(k)即控制变量函数；

k即第k个阶段，在时间域下k表示时间，单位s；在空间域下k表示距离，单位m；

T_e即发动机扭矩，单位N·m；

i_g即挡位；

a即第k阶段的加速度，单位m/s²；

ve即第k阶段末的速度离散，单位m/s；

vb即第k阶段初的速度离散，单位m/s；

公式(2)即空间域速度限制条件向时间域速度限制条件转换的公式，式中d_d(k)即空间域中第k阶段的距离长度，单位m；

2-3)、根据步骤2-1)的状态变量和步骤2-2)的控制变量函数建立协同优化能量管理方法的状态变量函数：

式中，f即系统状态转移函数，x(k)即k阶段的电池荷电状态和车速状态，x(k+1)即k阶段的电池荷电状态和车速状态，x(0)即初始阶段的荷电状态和车速值，u(k)即k时刻的控制变量函数；

2-4)、建立该能量管理方法的限制条件；

2-4-1)建立电机、电池、发动机和挡位的约束：

式中，SOC_max即电池荷电状态的上限，SOC_min即电池荷电状态的下限；

n_e(k)即发动机转速；

n_{e_max}即发动机转速的上限值；

n_{e_min}即发动机转速的下限值；

T_e(k)即发动机在第k阶段的扭矩；

T_{e_max}(n_g(k))即发动机在转速为n_e(k)时的扭矩上限值；

T_{e_min}(n_g(k))即发动机在转速为n_e(k)时的扭矩下限值；

n_m(k)即电机转速；

T_m(k)即电机扭矩；

T_{m_max}(n_m(k))即电机在转速为n_m(k)时的扭矩上限值；

T_{m_min}(n_m(k))即电机在转速为n_m(k)时的扭矩上限值；

T_req(k)为发动机在第k阶段的扭矩、电机扭矩和机械制动扭矩之和，作为整车的需求扭矩；

T_brake(k)即机械制动扭矩；

i_max即变速器的最高挡位；

2-4-2)、建立速度和加速度的限制条件：

式中，v(i)即i时刻的速度值，vm(i)即i时刻的速度下限值，vM(i)即i时刻的速度上限值，a(i)即i时刻的加速度值，am(i)即i时刻的最小加速度值，aM(i)即i时刻的最大加速度值，vn(i)即i时刻初到i时刻末(即i+1时刻初)的速度的状态转移，vm(i+1)即i+1时刻的速度下限值，vM(i+1)即i+1时刻的速度上限值；

2-4-3)、建立频繁换挡的限制：

式中，Q_g(k)即k时刻因换挡惩罚而带来的成本矩阵，Gno即下一时刻初的最优挡位矩阵，Gc即当前的挡位矩阵；

2-4-4)、速度频繁波动的限制：

式中，Q_a(k)即k时刻因速度波动带来的成本矩阵，Ano即下一时刻初的最优加速度矩阵，Ac即当前的加速度矩阵，b即速度波动惩罚值；

2-5)、建立该能量管理方法的目标函数：

式中，Q_e(k)即k时刻的发动机油耗成本，Q_m(k)即k时刻的电机电耗成本，Q_g(k)即k时刻因换挡惩罚带来的成本矩阵，Q_a(k)即k时刻因速度波动惩罚带来的成本矩阵。