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        1. 四川中衛(wèi)北斗科技有限公司

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          淺析 丨能量管理控制策略與智能交通系統(tǒng)的結(jié)合

          發(fā)布時間:2018-11-14 11:53


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          1. 概述

          近年來結(jié)合外部環(huán)境信息對智能能量管理策略的研究增多。傳統(tǒng)的方式是將循環(huán)工況進行片段劃分,然后利用聚類方法將這些片段形成典型的工況片段組,從而設(shè)計相應(yīng)的能量管理策略并形成“工況-策略”數(shù)據(jù)庫,在車輛運用過程中根據(jù)實際路況的識別,在數(shù)據(jù)庫中匹配與當(dāng)前路況相似的策略進行執(zhí)行。對于長且有規(guī)律的駕駛循環(huán),該方法是有效且適用的。通常利用馬爾可夫鏈模型統(tǒng)計生成具有代表性的駕駛循環(huán)。除此之外,根據(jù)參數(shù)對排放和燃料消耗的影響,基于統(tǒng)計分析的方法也可以選取多個獨立的參數(shù)來描述城市駕駛的維度。

          為了提高可獲得的出行信息水平,越來越多的研究將基于GPS、地理信息系統(tǒng)和歷史數(shù)據(jù)來進行工況預(yù)測,進而調(diào)整控制算法提高能量管理策略的應(yīng)用效果。本文第2部分將介紹智能交通系統(tǒng)。針對實時計算量大的問題,本文第3部分將介紹基于云計算的能量管理策略優(yōu)化。

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          圖1、智能交通系統(tǒng)的示意

          2. 基于GPS智能手機的交通監(jiān)控系統(tǒng)

          隨著智能手機的普及和功能的完善,基于智能手機GPS的交通監(jiān)控系統(tǒng),充分利用了移動網(wǎng)絡(luò)的廣泛性、GPS的位置和速度測量能力、智能手機的通信能力,通過遠程信息技術(shù)使混合動力汽車的控制器能夠獲取關(guān)于未來駕駛狀況的信息,利用即將到來的道路地形數(shù)據(jù)和相應(yīng)的車輛速度來使能耗實現(xiàn)最優(yōu)化處理。

          基于GPS智能手機的交通監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)督預(yù)測能量管理的架構(gòu)可分為上層和下層。在上層,利用實時交通數(shù)據(jù)獲得的交通流速度計算出最優(yōu)的SOC軌跡。在下層,使用水平速度預(yù)測器來預(yù)測每一個滾動時域的未來行駛速度。上層和下層分別對應(yīng)于長期擾動和短期擾動。需要注意的是,通過這種方法獲得的交通流速度將不同于實際車輛的速度,進而產(chǎn)生的SOC參考軌跡存在誤差。為了解決這一問題,將生成的SOC軌跡在每個控制層作為終端SOC參考值引入到模型預(yù)測控制層中,使得較低層級的模型預(yù)測控制反饋閉環(huán)為減小參考SOC值的誤差提供了一定的控制靈活性。詳細的控制方式如下:

          (1)獲取實時交通數(shù)據(jù)和路徑信息,計算最優(yōu)電池SOC軌跡;

          (2)預(yù)測當(dāng)前控制層的短期未來速度分布;

          (3)在給定參考SOC和預(yù)測速度序列的情況下,模型預(yù)測控制器計算最優(yōu)控制策略;

          (4)將最優(yōu)控制策略的第一步應(yīng)用于準(zhǔn)靜態(tài)PHEV模型;

          (5) 反饋系統(tǒng)狀態(tài),更新系統(tǒng)約束,并在下一時刻重復(fù)計算過程。

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          圖2、監(jiān)督預(yù)測能量管理控制架構(gòu)

          3. 基于云計算的能量管理策略優(yōu)化

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          圖3、交通數(shù)據(jù)反饋系統(tǒng)框架

          除了交通狀況外,駕駛風(fēng)格的監(jiān)控和校正可以顯著提高車輛經(jīng)濟性。特別是,對于采用了Blended-type控制策略的PHEV而言,扭矩需求的微小偏差將觸發(fā)發(fā)動機起動,進而對車輛能量管理策略發(fā)生顯著的變化??梢越Y(jié)合行程信息和駕駛風(fēng)格來獲得最佳車輛速度曲線,從而引導(dǎo)駕駛員以最小的能量消耗進行行駛。

          通常,控制系統(tǒng)的在線計算能力可能成為這方面的限制因素??紤]到動態(tài)規(guī)劃的計算量大和控制器成本問題,通過云計算處理交通信息獲取最佳策略是一個較為可行的解決方案,這種方案不僅可以保證模型準(zhǔn)確性,計算結(jié)果還可以運用到類似條件的其他車輛。云計算和智能交通系統(tǒng)可以緩解在線計算壓力提供整體優(yōu)化。具體實施方式是:

          (1)驅(qū)動程序?qū)㈩A(yù)定旅行目的地信息發(fā)送到云平臺上執(zhí)行密集型計算;

          (2)在云中,服務(wù)器生成一條路徑,收集相關(guān)的交通和地理信息;

          (3)通過一種利用精確的車輛和油耗模型來確定路線沿線最優(yōu)速度軌跡的空間域動態(tài)規(guī)劃算法來解決優(yōu)化問題;

          (4)服務(wù)器將速度軌跡發(fā)送到與駕駛員通信的車輛。

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          圖4、云——車輛交互原理

          4. 小結(jié)和展望

          本文介紹了能量管理策略與智能交通系統(tǒng)的結(jié)合,通過智能交通系統(tǒng)對行駛路況進行合理的規(guī)劃和估計,進而與車載能量管理控制策略結(jié)合提升車輛能耗性能。后續(xù)文章我們將繼續(xù)從測試評價的角度,介紹在測試評價過程中發(fā)現(xiàn)的能量管理控制策略,進一步的,我們將對能量管理策略未來發(fā)展趨勢進行介紹。請關(guān)注后續(xù)文章:

          ■  測試評價過程針對能量管理控制策略的研究

          ■  能量管理控制策略未來發(fā)展趨勢分析

          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·Veh·Technol 66(6),pp.4534-4549,2017

          [2]·C·Sun,·S·J·Moura,·X·Hu,·Dynamic·Traffic·Feedback·Data·Enabled·Energy·Management·in·Plug-in·Hybrid·Electric·Vehicles,·IEEE·Transactions·on·Control·Systems·Technology,·vol.·23,·no.·3,·pp.·1075-1086,·MAY·2015

          [3]·Engin·O,·Simona·O,·James·W,·et·al.·Cloud-Based·Velocity·Profile·Optimizationfor·Everyday·Driving:A·Dynamic-Programming-Based·Solution,·IEEE·Transactions·on·Intelligent·Transportation·Systems,·vol.·15,·no.·6,·pp.·2491-2505,·DECEMBER·2014

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