电动汽车能源管理与分配方法组成比例

本发明专利技术涉及一种电动汽车能源管理与分配方法，一个实施例的方法包括：建立电动汽车的系统模型，对汽车不同的工况进行量化，确定能源管理系统的状态空间；确定优化目标函数，使得电动汽车在一个行驶周期内的耗能最少；使用强化学习的方法对目标函数进行优化，确定马尔可夫决策过程的状态转移概率及回报函数；在多次工况运行后生成“状态‑动作映射”Q矩阵，并对其不断进行更新，获得最佳的能源管理策略。本实施例方案提高了电动汽车在行驶过程中的能源利用效率。

Energy management and distribution method of electric vehicle

【技术实现步骤摘要】
电动汽车能源管理与分配方法
本专利技术涉及信息处理
，特别是涉及一种电动汽车能源管理与分配策略以及其实现算法。
技术介绍
目前，推动汽车工业的节能化、信息化发展是大势所趋，大力推进传统汽车工业向新能源汽车转型升级也已成为全球汽车产业的首要任务。电动汽车包括纯电动汽车、混合动力汽车以及燃料电池汽车等。就目前的发展状况而言：混合动力汽车可以在一定程度上缓解汽车对石油能源的依赖，然而其终究无法实现无污染和零排放，只是一种向新能源过渡的暂时性方案；纯电动汽车兼具能源效率高、零排放、噪声小、维修方便、结构简单等优点，而且还可使用非化石燃料的其他能源转化为电能，是理想的实现节能减排的选择。然而，由于电池储能技术长时间未取得革命性突破，续航里程短、充电时间长的问题长期以来制约着电动汽车的大规模推广和应用。在电动汽车能源管理领域，基于规则的能量管理策略在实际应用中最为广泛，但这种策略不具有动态优化的特性，它们无法在复杂的行驶环境下充分发挥电动汽车节能潜质。还有一种基于优化的能源管理策略，这种策略需要将待优化的问题转化为若干数学约束式进行表示，并确本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电动汽车能源管理与分配方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、将电动汽车的电力设备分为高压供电网网络、低压供电网络、充电网络三大类，其中：高压供电网络包含热管理系统和驱动系统；低压供电网络用以支持全车低压电子部件的用电；充电系统用于从电网向车载电池补充能量，建立电动汽车能源系统模型如下式(1)所示，根据现实中复杂多变的汽车运行工况，对汽车不同的工况进行量化，确定能源系统的状态空间：/n

【技术特征摘要】
1.一种电动汽车能源管理与分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、将电动汽车的电力设备分为高压供电网网络、低压供电网络、充电网络三大类，其中：高压供电网络包含热管理系统和驱动系统；低压供电网络用以支持全车低压电子部件的用电；充电系统用于从电网向车载电池补充能量，建立电动汽车能源系统模型如下式(1)所示，根据现实中复杂多变的汽车运行工况，对汽车不同的工况进行量化，确定能源系统的状态空间：



式(1)中，ECR表示能源消耗率；kAC(t)表示热管理系统功率系数，表示将高压供电系统分配给热管理系统的功率占热管理系统峰值功率的比例；T表示一个行驶周期时长；Pmot(t)表示向驱动系统输出的最大功率；PHV(t)表示可被能源管理系统所分配的高压供电网络的总功率；PAC-max(t)表示电动汽车的制冷设备的峰值功率；Pdrv(t)表示电动汽车的驾驶员所期望的驱动系统实际输出功率；
步骤2、根据步骤1建立的电动汽车能源系统模型确定优化目标函数，使得电动汽车在一个行驶周期内的耗能最少，将求解ECR最小化的问题转化为求解0～T时间段内电动汽车在[0，T]时间段内总电量消耗E(t)最小化的问题，E(t)如下式(2)所示：



式(2)中，是驱动系统所消耗总能量；是热管理系统所消耗的能量；是车辆低压供电网络所消耗的能量，PLV(τ)表示低压供电网络所需的总功率；Eloss(ΔT(t))是0～t时间段内电池组温度变化而耗散的能量；
步骤3、使用强化学习的方法对步骤2确定的目标函数进行优化，强化学习模型采用Markov决策过程；
在车辆运行过程中，使用Q-learning算法对能量分配策略进行学习和优化，Q-learning算法其Q矩阵采用以下的策略不断更新，以得到更为节能的能源分配策略使得车辆的能源管理系统拥有一个状态动作值矩阵，即Q表，Q表内的每一项Q(s，a)为状态s与动作a的映射关系，当电动汽车能源管理系统在某一状态s下进行能量分配时，Q表采用式(3)的方法进行更新：
Q(s，a...

【专利技术属性】
技术研发人员：张光林，黄淦，赵萍，
申请(专利权)人：东华大学，
类型：发明
国别省市：上海;31