【摘 要】
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为提高复合电源系统中锂离子动力电池和超级电容器的功率在线优化分配性能,提出了一种能够在线自适应优化控制的系统能量管理策略。首先,采用二阶马尔科夫链模型进行车辆工况
【机 构】
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电动车辆国家工程实验室（北京理工大学机械与车辆学院）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51877009)
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为提高复合电源系统中锂离子动力电池和超级电容器的功率在线优化分配性能,提出了一种能够在线自适应优化控制的系统能量管理策略。首先,采用二阶马尔科夫链模型进行车辆工况的预测,以提高工况预测准确性。然后,建立复合电源系统优化目标函数,结合模型预测控制算法框架进行系统功率的在线优化分配。为提高不同工况下的系统工作效率,在优化目标函数中引入自适应参数因子。结果表明:相比于规则控制,基于在线自适应能量管理策略的复合电源系统的能量损耗明显下降。特别是在预测时域为5s时,系统工作效率相比于基于规则策略提高了3.3%,相比
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