增程式电动汽车的能量管理优化策略

作者：徐瑞康; 牛礼民^*; 石浩; 李小双; 窦河清; 裴紫嫣

来源：安徽工业大学学报(自然科学版), 2020, 37(03): 258-266.

• 增程式电动汽车
• 能量管理
• 工况识别
• 电池衰减模型

以延长动力电池寿命及减少使用周期内成本为目标,提出一种基于电池衰减模型的可识别工况并自行调整的增程式电动汽车(extended-range electric vehicle,EREV)能量管理优化策略。分析Advisor软件典型工况,提取辨识度高的4种特征参数进行分类;利用Simulink与有限状态机(finite-state machine,FSM)搭建工况识别系统并匹配特征参数;在控制电池充放电流的前提下,制定电池在高速工况下增加充电量、在城市工况下增加放电量的差异化策略。仿真结果表明:与传统EREV控制使用的EV-CS(electric vehicle-charge sustaining)策略相比,优化策略可延长电池寿命1.56 a;与可延长电池寿命的Blended策略相比,优化策略可延长电池寿命0.28 a,且减少使用周期内0.24%的燃油消耗,优化策略可降低整车的使用成本。

• 单位
  安徽工业大学