从化登高车出租， 清远登高车出租， 惠州登高车出租    基于优化的增程式登高车能量管理策略？   基于优化的能量管理策略的核心是建立并求解基于优化算法的优化模型，具体来说， 就是要根据优化目标和约束条件定义代价函数，然后求解满足代价函数最小时的控制量。基于优化的能量管理策略又可分为全局优化和瞬时优化的两类。 

   （1）基于全局优化算法能量管理策略： 基于全局优化算法的能量管理策略需要从全局角度预知的登高车运行的整个工况信息，然后确定不同能量源之间的功率分配。由于考虑了尽可能多的能量源之间的功率组合，可以提供特定工况下最优的能量分配，但同时会带来计算大且实时性差的问题。目前，基于全局优化算法的能量管理策略包括基于 Bellman 理论的动态规划、庞特里亚金极小值原理（Pontryagin’s Minimum Principle, PMP）以及多目标数学规划等。 提出了一种基于极小值原理的能量管理策略，以二氧化碳排放量作为优化目标函数，将电池电量消耗和发动机的油耗都转化为二氧化碳排放量，利用极小值原理求解不同能量源之间的最优分配。提出了一种基于动态规划的能量管理策略，将电网充电时和登高车行驶时的能量管理这两个优化问题统一起来考虑，避免将这两个问题分开考虑而造成的能量损失。建立了以油耗为约束条件以及以油耗和排放为约束条件的两种优化模型，利用动态规划求解这两种模型，证明了动态规划算法求解能量管理问题的有效性与可行性。 考虑到基于全局优化的能量管理策略需要预知全局工况，部分专家学者将全局优化算法与模式识别和预测技术结合起来进行实时应用，例如利用GPS信息来预测登高车未来的行驶状态，在此基础上利用动态规划不断实时滚动求解。由于马尔可夫链可以预测循环工况将马尔可夫链嵌套在动态规划算法中来优化不同能量源之间功率分配，进而提高燃油经济性。针对工况较为固定的通勤车，基于历史驾驶数据使用聚集算法来识别通勤路线，然后再利用动态规划求解能量管理问题。

    （2）基于瞬时优化算法能量管理策略： 基于瞬时优化算法的能量管理策略旨在保证能量管理效果的基础上解决能量管理策略实时应用的问题，通常以登高车某一瞬时代价函数最小为优化目标，求解得出每个时刻能量源之间的最优分配关系，该方法计算量小，实时性好，但是不一定是全局最优的结果。目前常用的瞬时优化能量管理策略包括等效燃油消耗最小化（Equivalent Fuel Consumption Minimum Strategy，ECMS）、模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）等。 MPC由预测模型、反馈校正和滚动优化三部分组成，在未来一段时间内通过滚动优化的方式获得优化结果。制定了以油耗最小为目标的MPC能量管理策略，仿真结果表明该策略的实时优化结果在一定条件下接近DP全局优化效果。提出了一种基于非均匀采样时间的MPC策略，与恒定采样时间的MPC策略进行比较，所提出的非均匀采样时间MPC策略能更有效地平衡双储能系统的功率和能量，减轻电池的压力，增加整个系统的寿命。开发了一种利用地形数据的MPC 策略，从不同地形剖面和不同代价函数下的多个标准驾驶循环的仿真结果来看，相较于不使用地形数据的MPC策略，该策略的燃油经济性提高了2.2%。 

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       综上所述，基于MPC的能量管理策略通过预测模型和滚动优化的方式，一定程度上解决了全局优化的局限性，但是其控制结果容易受预测模型准确性的影响，并且对于当前的控制器硬件来说，MPC计算实时性依旧是一个难题。 ECMS通过等效因子将瞬时燃油消耗和瞬时电能消耗统一为等效燃油消耗，通过最小化瞬时等效燃油消耗来获得最优的控制量，具有计算简单快速的优点，因此ECMS是目前瞬时优化能量管理策略的研究热点。提出了以最小油耗和SOC平衡为优化目标的ECMS策略，相较于规则化策略，ECMS策略的燃油消耗率减少了23.09%。针对并联式电动汽车ECMS策略问题进行研究，推导了最优等效因子的上下界计算公式，仿真结果表明最优等效因子总是在上下界内或者接近边界。提出了神经网络改进型等效燃油消耗最小策略(ANN-ECMS)，不同初始SOC的仿真结果表明，所提出的ANN-ECMS与DP和PMP等全局优化方法具有相似的燃油经济性，与规则型能量管理策略相比，总能耗成本显著降低。结合智能交通系统提供的前置知识，考虑驾驶员的特性，对ECMS的关键参数等效因子进行调整，使ECMS实现真正的即时应用，并且通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。 

     从上述研究可以看出，在应用ECMS能量管理策略时，等效因子对工况的依赖程度较高，等效因子的自适应调节对于能量管理策略的控制影响较大。然而，在目前ECMS能量管理策略的研究中，针对增程式登高车特性开展的等效因子的研究较少，并且在制定能量管理策略时大多是针对简单的整车稳态模型，未考虑增程器发电功率动态响应特性。

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