混合动力电动车优化调度与建模（发动机，电机，电池组等组件建模）附Matlab代码

matlab科研助手

于 2025-04-20 10:46:37 发布

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🔥 内容介绍

随着全球能源危机的加剧和环境污染问题的日益突出，交通领域的电气化转型已成为大势所趋。混合动力电动车（Hybrid Electric Vehicles, HEVs）作为传统燃油车向纯电动车过渡的重要阶段，因其兼具燃油经济性高、排放低和续航里程长的优点而受到广泛关注。然而，混合动力系统的复杂性也带来了巨大的挑战，尤其是在如何有效地协调和控制其内部多种动力源（发动机、电机、电池组等）以实现最佳性能方面。这就引出了混合动力电动车优化调度的问题。优化调度的核心在于根据车辆的运行状态、驾驶员的意图和环境条件，实时或准实时地分配发动机、电机和电池组的功率输出，从而实现燃油消耗最小化、排放降低、电池寿命最大化、动力性能提升等综合目标。而要实现有效的优化调度，对混合动力电动车内部各个关键组件进行精确建模是必不可少的基础。

一、混合动力电动车优化调度的重要性与挑战

混合动力电动车的优化调度是一个典型的多目标、多约束、动态非线性的控制问题。其重要性体现在：

提升燃油经济性与降低排放：
通过合理地分配动力源的功率，使得发动机尽量工作在高效区，同时利用电机的再生制动功能回收能量，从而显著降低燃油消耗和尾气排放。
延长电池寿命：
避免电池组深度放电和频繁大电流充放电，保持电池在最佳工作温度范围内，从而延长电池的使用寿命。
提高动力性能：
在需要大功率输出时，发动机和电机可以协同工作提供更大的扭矩和功率，提升车辆的加速性能和爬坡能力。
提升驾驶舒适性：
通过平稳地切换动力源，减少换挡冲击，提升驾驶体验。

然而，混合动力电动车的优化调度也面临诸多挑战：

系统复杂性高：
混合动力系统包含多种能量转换和储存装置，其相互作用关系复杂，非线性特性显著。
动态性强：
车辆的运行工况、驾驶员的意图和外部环境都在不断变化，需要实时调整调度策略。
约束条件多：
系统存在众多物理约束，如发动机的最大功率、电机扭矩限制、电池的最大充放电电流、电池SOC（State of Charge）范围等，必须予以考虑。
多目标冲突：
燃油经济性、排放、电池寿命和动力性能等多个目标往往存在冲突，需要在它们之间进行权衡。
计算效率要求高：
实时优化调度需要较高的计算速度，以满足车辆的动态响应需求。

二、混合动力电动车关键组件建模

为了实现有效的优化调度，对混合动力电动车内部的发动机、电机和电池组等关键组件进行精确且适用于控制策略开发的模型构建至关重要。这些模型应能够反映组件的输入-输出特性、效率、损耗以及动态响应。

2.1 发动机建模

发动机是混合动力电动车的主要动力来源之一。对于优化调度而言，通常采用基于静态特性图的建模方法。这种模型能够描述发动机在不同转速和扭矩下的燃油消耗率（或效率）和排放特性。

燃油消耗率模型：
通常以发动机转速和扭矩为输入，输出为单位时间内燃油消耗量。可以通过台架试验数据绘制二维或三维特性图，或使用多项式插值进行拟合。
排放模型：
类似地，可以根据发动机转速和扭矩输出不同的污染物（如HC、CO、NOx等）排放率。
动态特性：
在一些需要考虑瞬态响应的优化策略中，可能需要引入发动机的转动惯量和动力学方程，但对于多数能量管理策略而言，静态模型已足够满足需求。

需要注意的是，这种静态模型忽略了发动机的瞬态过程，例如节气门响应、进排气动态等。对于一些对瞬态响应要求极高的控制策略，可能需要建立更加精细的瞬态模型，但这也会显著增加模型的复杂度和计算量。

2.2 电机建模

电机是混合动力电动车的另一个重要动力来源，同时也可以作为发电机实现能量回收。电机的建模主要关注其效率、扭矩特性和动态响应。

效率模型：
通常采用基于电机转速和扭矩的效率图（或效率曲面）来表示。与发动机类似，可以通过台架试验数据绘制或拟合得到。
扭矩特性：
描述电机在不同转速下能够输出的最大扭矩和最大功率。通常有恒转矩区和恒功率区。
动态特性：
电机具有较快的动态响应，其扭矩输出可以快速变化。在一些需要精确控制电机扭矩的策略中，可能需要建立基于电磁学原理的动态模型，包括电压方程、电流方程、磁链方程等。然而，对于能量管理策略而言，通常可以近似为无滞后的理想扭矩源。

2.3 电池组建模

电池组是混合动力电动车的能量储存单元，其性能直接影响车辆的续航里程和电池寿命。电池组的建模主要关注其电压、内阻、容量以及SOC动态。

等效电路模型：
这是电池建模中最常用的方法之一。常见的模型包括：
- Rint 模型：
  只包含一个内阻和一个开路电压源，结构简单，适用于简单的电池SOC估计。
- Thevenin 模型：
  在Rint模型的基础上增加了一个并联的RC网络，能够反映电池的极化特性和动态响应，精度更高。
- PNGV 模型：
  更复杂的模型，包含多个RC网络，能够更准确地描述电池的动态特性，但参数辨识困难。
  这些模型的参数通常与电池的SOC、温度和电流有关。
开路电压（OCV）-SOC 模型：
描述电池在不同SOC下的开路电压。通常通过实验数据进行拟合。
容量模型：
描述电池的总容量以及有效容量，容量会随着电池的老化和温度变化而衰减。
热模型：
电池的温度对其性能和寿命有显著影响。需要建立电池的热模型，考虑电池内部产热、散热以及与环境的热交换，从而预测电池温度的变化。