一种可在线自调整的增程式电动汽车能量管理方法及系统

摘要

本发明涉及一种可在线自调整的增程式电动汽车能量管理方法及系统，该方法包括：(1)在实车行驶时，控制端整车控制器VMS测量不同SOC参数值下对应的能量源参数；(2)根据能量源参数得到能量源充放电效率随功率变化的情况，结合增程式电动车动力系统损失功率最小计算方法，并利用BP神经网络拟合算法，对能量管理控制规则拟合调整，从而实现能量管理控制规则的在线更新；(3)VMS根据混合动力系统的SOC参数和整车需求功率，结合能量管理控制规则实时控制混合动力系统的功率输出分配。与现有技术相比，本发明提高了电动汽车能量管理控制的准确性以及混合动力系统的燃料经济性，具有良好的工程实用价值。

主权项

一种可在线自调整的增程式电动汽车能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)在实车行驶时，控制端整车控制器VMS测量不同SOC参数值下对应的能量源参数，所述的能量源参数包括蓄电池内阻、燃料电池的氢气入口流量和反应后的剩余流量以及燃料电池的电堆输出电压和负载电流；(2)根据能量源参数得到能量源充放电效率随功率变化的情况，结合增程式电动汽车动力系统损失功率最小计算方法和BP神经网络拟合算法，对能量管理控制规则进行拟合调整，实现能量管理控制规则的在线更新，具体为：步骤101，实车行驶时，控制端整车控制器VMS向CAN总线通讯子系统询问能量管理控制规则计算所需能量源参数；步骤102，信号采集处理子系统采集计算能量管理控制规则所需能量源参数数据，并将数据存储到ROM中；步骤103，实车行驶结束时，整车控制器VMS检测驾驶员是否发出能量管理控制规则更新指令，否则保留原控制器内部规则值不变，若有，则执行步骤104；步骤104，将ROM中存储的数据提取出来，结合增程式电动汽车动力系统损失功率最小计算公式，根据采集到的数据，计算不同状态下的燃料电池功率损失、蓄电池功率损失和未来充放电补偿损失，并以损失功率最小为目标，记录并存储采集数据点处的能量分配规则，再利用BP神经网络拟合算法，将离散分配规则作连续化处理，从而获得以SOC和整车需求功率为输入变量、蓄电池和燃料电池输出功率为输出控制量的能量管理控制规则，将该规则作为整车控制器VMS下一次实车行驶的能量分配原则，规则更新结束；(3)整车控制器VMS根据混合动力系统的SOC参数和整车需求功率，结合能量管理控制规则实时控制混合动力系统的功率输出分配，完成实车行驶时的能量分配管理。