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摘要
为提高燃料电池客车燃料经济性，针对基于规则能量管理策略依赖工程经验和参数校准的问题，提出了一种模型预测控制的能量管理策略。为减少计算量，策略采用分层控制方式实现。在顶层，采用动态规划能量管理策略确定锂电池荷电状态最佳参考轨迹。在底层，采用径向基函数神经网络预测未来车辆速度，以预测时域内燃料电池功率高效输出与荷电状态跟随最佳参考轨迹为目标，并通过二次规划活动集算法求解出功率分配最优决策。详细研究了速度预测模型和预测时域范围的确定、荷电状态参考轨迹对所提策略的影响以及不同策略下荷电状态变化和燃料经济性。结果表明，在初始荷电状态为0.7时，所提模型预测控制策略的燃料经济性能够达到动态规划策略燃料经济性的92.99%以上，相比基于规则的策略，燃料经济性至少提高11.78%。随着初始荷电状态的增加，所提策略表现出更好的燃料经济性。
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单位汽车测控与安全四川省重点实验室; 西华大学
