插电式混合动力汽车充电与电能管理集成优化的框架

插电式混合动力汽车充电与电能管理集成优化的框架

开发了一种动态规划框架，用于同时优化插电式混合动力汽车的充电与能量管理。这两个最优控制问题与插电式混合动力汽车在电网（充电）与道路（能量管理）上的行为有关。提出的框架同时解决了上述两个问题，避免了分开控制带来的问题。同时该框架给出了超过24h的一段周期内，插电式混合动力汽车的状态与控制输入的最佳轨迹。

首先，介绍了插电式混合动力系统的状态变量与输入以及相关的约束条件。系统中的发动机、发电机与电动机的建模基于静态MAP图。在MAP图上，每个部件的效率都是该部件转速和转矩的函数。该插电式混合动力系统模型中有3个状态变量：车速、发动机转速、电池荷电状态，用来控制驾驶员功率需求、发动机喷油率及发电机的转矩需求。其次，开发了不同的模型，用于优化插电式混合动力汽车用电网充电的方式。该模型有两层含义：一是能够捕捉电池充电的动态过程；二是能够量化插电式混合动力汽车充电对应的CO2排放。

详细介绍了最优控制框架。提到的两个最优控制问题具有相同的控制目标：降低燃油消耗和减少CO2排放。但2个系统的动态、约束以及时间都不同。为了解决这些分歧并更有效地使用贝尔曼公式，采用了一个完整的优化框架，分为7个步骤。①利用价值函数对每个离散的电池荷电状态进行初始化；②将贝尔曼公式应用于每个时间步长，直到第2个行驶里程结束；③在每个时间步长内将价值函数由1维修改为2维；④将贝尔曼函数应用于每个时间步长，直到第2个行驶里程开始；⑤在每个时间步长将价值函数由2维修改为1维；⑥按照第2步～第5步骤进行，直到第1个行驶里程开始；⑦按照第2步进行，直到得到最初时间步长每个离散电池荷电状态的价值函数。

对提出的优化控制进行了验证，结果表明同时解决两个最优控制问题能够说明一个非常有价值的观点，即日常驾驶、电网充电及优化目标之间是相互影响的。

RakeshPatiletal.2012 AmericanControlConference,FairmontQueen Elizabeth,Montreal,Canada, June27-29,2012.

编译：白鸽