基于动态规划的混合动力汽车能量管理

1、混合动力汽车

混合动力汽车因发动机尺寸减小、制动能量回收及合理分配能量流等原因使其燃油经济性和排放性优于普通内燃机汽车，而如何在满足整车动力性能指标的前提下合理地分配各系统部件间的能量以获得最佳性能就要依靠合适的能量管理策略实现。本期主要介绍一种基于动态规划的混合动力汽车能量管理方法。

2、动态规划中常见的概念

2.1、原问题和子问题

原问题就是求解问题的本身，子问题就是和原问题相似但规模较小的问题。例如混合动力汽车的能量管理问题：在满足行驶需求的情况下，获得最低燃油消耗，同时维持SOC在一定范围波动就是原问题。任意时刻的燃油消耗与SOC波动便是子问题。

2.2、状态

状态就是子问题中会变化的某个量，可以把状态看成要求解问题的自变量。例如针对混合动力汽车能量管理，我们可以将电池SOC，发动机功率，电机功率等看作状态变量。

2.3、状态转移方程

能够表示状态之间转移关系的方程，通常利用函数关系建立起来。例如混合动力汽车中，车辆在某行驶工况下行驶的最小燃油消耗值，我们可以假定为状态转移方程。

3、优化控制策略

下面通过Matlab代码编写，基于动态规划的混合动力汽车能量管理。

3.1、初始化

clc;
clear;
load('动态工况.mat')
t = 1;
N = length(t);
P_eng_max = 30;           % 发动机功率最大值
P_motor_max = 15;         % 电机功率最大值
Q_batt = 18000;           % 电池容量
U_oc = 320;               % 开路电压
SOC_min = 0.2;
SOC_max = 0.9;
SOC_grid = linspace(SOC_min,SOC_max,80)';
ns = length(SOC_grid);

3.2、动态规划算法

%% 动态规划算法
V = zeros(ns,N);            % 价值函数
V(:,N) = 0;                 % 边界条件
for i = N-1:-1:1            % 遍历时间向量for j = 1:ns            % 遍历SOC网格lb = max([(((SOC_max-SOC_grid(j))*Q_batt*U_oc)/-ts),-P_motor_max, P_dem(i)-P_eng_max]);         ub = min([(((SOC_min-SOC_grid(j))*Q_batt*U_oc)/-ts),P_motor_max, P_dem(i)]);                P_batt_grid = linspace(lb,ub,250);                                                       P_eng = P_dem(i) - P_batt_grid;                                                          c2g = (ts*fl_wt_en* P_eng)./(eng_eff(P_eng));                                            SOC_next = SOC_grid(j) - (ts .* P_batt_grid ./ (Q_batt*U_oc));V_nxt = interp1(SOC_grid,V(:,i+1),SOC_next);[V(j,i), k] = min([c2g + V_nxt]);u_opt(j,i) = P_batt_grid(k); end
end

3.3、Function函数建立

function [P_batt_act, P_eng_act, FC_act, SOC_act]=RUN_HEV(SOC_init,N,SOC_grid,u_opt,P_dem)SOC_act(1) = SOC_init;ts =1;U_oc = 320;fl_wt_en = 0.001;Q_batt = 18000;for i = 1:N-1P_batt_act(i) = interp1(SOC_grid,u_opt(:,i),SOC_act(i));P_eng_act(i) = P_dem(i) - P_batt_act(i);FC_act(i) = (ts*fl_wt_en*P_eng_act(i))/(eng_eff(P_eng_act(i))); SOC_act(i+1) = SOC_act(i) - ((ts*P_batt_act(i))/(Q_batt*U_oc));       end
end

4、动态规划算法的验证

通过仿真结果可知，低速、低转矩时驱动电机提供全部转矩，需求转矩进一步增大时发动机开启进入驱动发电模式，高速高转矩情况下进入混合驱动模式，转矩输出曲线以及电池SOC的变化情况符合要求，因此该动态规划算法能够对特定工况下车辆的需求转矩进行最优分配。（备注：需要本期文章试验数据和模型的同学可以联系QQ：2057034985或者关注微信公众号：xinnengyuanqiche666学习更多相关知识）同时，动态规划算法也可以通过遗传算法、粒子群算法进行改进，后面的文章会进行更新。

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