【优化管理】基于ADMM求解器插电式混合动力电动汽车的能量管理优化问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在能源与环境问题日益严峻的当下，插电式混合动力电动汽车（PHEV）凭借其兼具纯电驱动与燃油驱动的特性，成为汽车行业绿色转型的关键力量。然而，如何高效管理 PHEV 的能量，实现能耗与性能的平衡，始终是行业研究的重点。交替方向乘子法（ADMM）求解器的出现，为这一难题提供了新的解决方案。本文将深入探讨基于 ADMM 求解器的 PHEV 能量管理优化问题。

一、ADMM 求解器原理与优势

ADMM 求解器是一种用于求解凸优化问题的分布式算法，它巧妙地融合了对偶上升法与增广拉格朗日函数法的优点。其核心在于将复杂的全局优化问题拆解为多个相对简单的子问题，通过交替更新变量和乘子，实现各个子问题的独立求解，最终达成全局最优解。在 PHEV 能量管理的应用场景中，ADMM 求解器的优势显著。一方面，它能够充分适应 PHEV 系统中多能源、多部件协同工作的复杂结构，将电池、发动机、电机等部件的能量分配问题分解求解；另一方面，该算法具备良好的并行计算能力，可大幅提升求解效率，满足车辆实时控制的需求。此外，ADMM 求解器还具有较强的鲁棒性，能够在一定程度上应对系统参数变化和外部环境干扰，确保能量管理策略的稳定性。

二、插电式混合动力电动汽车能量管理现状与挑战

当前，PHEV 的能量管理策略主要包括基于规则的策略和基于优化的策略。基于规则的策略虽然结构简单、易于实现，但缺乏灵活性，难以在复杂工况下实现最优的能量分配；基于优化的策略虽能实现全局最优，但部分算法计算复杂度高，无法满足实时性要求。PHEV 能量管理面临诸多挑战，如电池容量有限且充放电效率受温度等因素影响，发动机运行效率与工况密切相关，不同行驶工况（城市拥堵、高速行驶等）下能量需求差异大等。这些因素导致能量管理需要在保证车辆动力性能的同时，兼顾燃油经济性和电池寿命，平衡多目标优化问题。

三、基于 ADMM 求解器的 PHEV 能量管理优化模型构建

（一）系统建模

对 PHEV 的动力系统进行建模，涵盖电池、发动机、电机等关键部件。电池模型考虑其充放电特性、能量损耗与 SOC（荷电状态）的关系；发动机模型描述其燃油消耗率、功率输出与转速、扭矩的函数关系；电机模型则明确其效率特性和功率转换关系。同时，建立车辆动力学模型，将车辆行驶过程中的阻力（空气阻力、滚动阻力、坡度阻力等）与动力系统输出联系起来，形成完整的系统模型。

（二）目标函数设定

根据 PHEV 能量管理的需求，设定多目标函数。主要目标包括降低燃油消耗，以减少运行成本和环境污染；提高电池能量利用率，延长电池使用寿命；满足车辆动力性要求，确保行驶过程的安全与舒适。例如，目标函数可以是燃油消耗成本与电池损耗成本的加权和，同时以车辆速度、加速度等动力性能指标作为约束条件。

⛳️ 运行结果

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

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2.16 时序、回归预测和分类

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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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