日本无码免费高清在线|成人日本在线观看高清|A级片免费视频操逼欧美|全裸美女搞黄色大片网站|免费成人a片视频|久久无码福利成人激情久久|国产视频一二国产在线v|av女主播在线观看|五月激情影音先锋|亚洲一区天堂av

  • 手機站
  • 小程序

    汽車測試網(wǎng)

  • 公眾號

    • 汽車測試網(wǎng)

    • 在線課堂

    • 電車測試

首頁 > 汽車技術 > 正文

能量管理控制策略未來發(fā)展趨勢分析

2019-01-13 16:22:03·  來源：中國汽研新能源汽車測試評價  
　
在前期我們介紹了能量管理策略，包括基于規(guī)則控制策略、基于優(yōu)化的控制策略，以及能量管理控制策略與智能交通的結合。而新能源汽車能量管理策略，作為一個繁榮的
在前期我們介紹了能量管理策略，包括基于規(guī)則控制策略、基于優(yōu)化的控制策略，以及能量管理控制策略與智能交通的結合。而新能源汽車能量管理策略，作為一個繁榮的研究領域，需要各種創(chuàng)新的策略，以提高車輛的性能、公眾接受程度和市場滲透率，而不僅僅是重復一些現(xiàn)有的方法。隨著優(yōu)化算法、智能交通、智能電網(wǎng)、智能城市和其他網(wǎng)絡物理系統(tǒng)的進步，能量管理未來也會獲得較大進展。圍繞更安全、更環(huán)保、更便宜的汽車，本期我們將從不同的角度，探討電動汽車的未來發(fā)展趨勢。
 
一、優(yōu)化算法
根據(jù)前期我們的討論，每一種優(yōu)化算法都有它自身的優(yōu)點和局限性，這也是為什么能量管理沒有一個大家達到共識的控制策略。因此結合各種算法的優(yōu)缺點，進行互補組合的優(yōu)化算法是一個有意義的研究方向。新的優(yōu)化算法不斷涌現(xiàn)，其中不乏有望能運用到能量管理中。
 
此外機器學習是一個迅速發(fā)展的領域，并提供了許多先進的學習技術，如神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、貝葉斯推理和強化學習，都可以整合運用到能量管理控制策略中，以增強自主性和環(huán)境意識。
二、多目標能量管理
現(xiàn)有的能量管理研究大多集中在單一的控制目標上，即燃料消耗最小化。然而，還應考慮許多其他設計問題，包括：舒適駕駛、電池健康、排放、內(nèi)燃機和電池的安全熱性能等。結合其中的一些目標來實現(xiàn)多目標能量管理是未來的研究方向之一。
 
一個主要的挑戰(zhàn)是如何實現(xiàn)高保真度模型，如電池退化、合適的PHEV運行熱模型。增加的優(yōu)化目標也會造成更更大的計算負擔，獲取有效可信的帕累托解難度增大。
 
也有研究用單目標函數(shù)與“不太重要”目標的約束相結合進行簡化，也可以通過目標加權組合簡化為一個目標函數(shù)。但第一種方法在約束目標上返回次優(yōu)結果，且加權目標的最優(yōu)性受權重的設置影響。盡管多目標方法已經(jīng)被應用到凸規(guī)劃中，但為了彌補現(xiàn)有算法的不足，有待開發(fā)出計算效率更高的優(yōu)化算法。
多目標能量管理
 
三、更長時間范圍
更長時間范圍能量管理
 
能量管理控制策略通常在單個駕駛循環(huán)或幾個組合的駕駛循環(huán)下進行評估。因此，所考慮的時間范圍僅限于在相對較短的道路上行駛，但隨著智能儀表和通信技術的發(fā)展，車輛、智能家居和智能電網(wǎng)之間的交互作用將越來越大。于是產(chǎn)生了更長時間尺度(例如24小時)的能量管理問題，兼顧了開車和停車的能量利用。不僅是聯(lián)合充電和道路能量管理，更復雜的車輛活動值得仔細考慮，如車輛到電網(wǎng)（V2G）和車輛到家（V2H）的能量流動，及提出一種新的研究，例如“智能車輛充電”。
 
四、更大的空間范圍
 
傳統(tǒng)能量管理是針對單一車輛進行評估，因此空間規(guī)模相對有限。隨著智能設備、車輛對車輛(V2V)和車輛到基礎設施(V2X)通信技術的不斷發(fā)展，在提高道路通行能力和整體能效方面，將會增加車輛間的聯(lián)系及車輛編隊。編隊的概念通常與重型車輛群有關，在這些車輛群中，縱向動力學被控制以減少車輛間的距離。它也適用于共用路線和時間表的輕型車輛組。隨著車載自組織網(wǎng)絡(VANET)的發(fā)展，無線環(huán)境將與智能交通系統(tǒng)結合，進行數(shù)據(jù)交換。
 
受空間分布、車內(nèi)通信/控制、環(huán)境擾動等因素影響，編隊車輛的能量管理問題可能與單個車輛的的情況有顯著不同，但可以有力地激發(fā)創(chuàng)新甚至革命性的能量管理模式，例如多代理協(xié)作能量管理、協(xié)作預測能量管理、基于分布式模型預測控制的能量管理以及其他許多先進的網(wǎng)絡化能量管理。
 
此外，車輛連接的水平將促進自動化水平不斷提高。然而，實時流量、數(shù)據(jù)、全球定位系統(tǒng)等需要大量信息才能實現(xiàn)最佳態(tài)勢感知(SAW)，這對于確保VANET的安全至關重要，這將成為一個蓬勃發(fā)展的研究領域。
IoV System Model
五、小結和展望
本文介紹了能量管理控制策略未來的幾個發(fā)展方向，從算法的優(yōu)化升級到時間、空間多領域的結合，進一步擴展了能量管理策略的可能性，為能耗提升提供了更多路徑。后續(xù)文章我們將以中國汽研的實際案例介紹純電動車能耗優(yōu)化關鍵技術，介紹在測試評價過程中發(fā)現(xiàn)的駕駛風格設計轉型。請關注后續(xù)文章：
■ 純電動車能耗優(yōu)化關鍵技術研究
■ 從驅動駕駛模式到整體駕駛風格的設計轉變
 
參考文獻
[1] C M Martínez, X Hu, D Cao, et al. Energy Management in Plug-in Hybrid Electric Vehicles Recent Progress and a Connected Vehicles Perspective, IEEE Trans VehTechnol 66(6), pp. 4534-4549, 2017
[2] Andreas A. Malikopoulos. Supervisory Power Management Control Algorithmsfor Hybrid Electric Vehicles: A Survey, IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems 15(5), pp. 1869-1885, 2014
[3] A.A. Komyakov, et al. Construction of electricity consumption mathematicalmodels on railway transport used artificial neuralnetwork and fuzzy neural network, IEEE International Conference on Environment & Electrical Engineering, 2016
[4] Sebastian Buerger, Boris Lohmann, et al. Multi-Objective Optimization of Hybrid ElectricVehicles Considering Fuel Consumption andDynamic Performance, Vehicle Power & Propulsion Conference, 2011
[5] Kai Lin, et al. Data-driven clustering for multimedia communication in Internet ofvehicles, Future Generation Computer Systems 94, pp. 610-619, 2019
 
 
分享到：
 
反對 0 舉報 0 收藏 0 評論 0
滬ICP備11026917號-25