导读:本文包含了能量管理与控制策略论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:汽车工程,能量管理控制策略,SOC参考斜率,动态规划
能量管理与控制策略论文文献综述
孙蕾,林歆悠[1]（2019）在《基于SOC参考斜率优化的PHEV能量管理控制策略》一文中研究指出为提高一款插电式混联混合动力汽车的燃油经济性,以适应不同行驶里程和初始电池荷电状态(State of Charge,SOC),开展基于SOC参考斜率优化的能量管理控制策略研究。以中国城市典型公交循环工况为例,通过动态规划获得以全局优化为目标的SOC斜率,再通过定义标准斜率以及归一化处理,对动态规划下获取中国城市典型公交循环工况下的SOC斜率进行修正,进而获取不同行驶里程和不同初始SOC下的SOC参考斜率,并将其转化为参考SOC。在此基础上,结合等效燃油消耗最小策略(ECMS)的思想并引入SOC的惩罚函数,建立参考SOC和等效系数的关系,对等效系数进行修正,从而制定了基于SOC斜率优化的控制策略。最后,为验证所制定控制策略的有效性,采用固定值等效系数的ECMS策略和动态规划(DP)控制策略在中国城市典型公交循环工况下的仿真试验进行比较验证,对仿真验证结果进行分析。所制定的控制策略,可实现通过SOC参考斜率进行SOC的合理控制,进而改善插电式混合动力汽车的燃油消耗。以采用斜率0.334的控制策略为例进行说明,相比定系数ECMS,燃油经济性提升了近3%,接近全局优化DP的控制效果。结果表明,所制定的基于SOC参考斜率优化的能量管理策略可有效提高插电式混联混合动力汽车的燃油经济性。(本文来源于《公路交通科技》期刊2019年11期）
林歆悠,夏玉田,魏申申[2]（2019）在《基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略》一文中研究指出以一款插电式燃料电池电动汽车(plug-in fuel cell electric vehicle,PFCEV)为研究对象,为改善燃料电池氢气消耗和电池电量消耗之间的均衡,实现插电式燃料电池电动汽车的燃料电池与动力电池之间的最优能量分配,考虑燃料电池汽车实时能量分配的即时回报及未来累积折扣回报,以整车作为环境,整车控制作为智能体,提出了一种基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略.通过Matlab/Simulink建立整车仿真模型对所提出的策略进行仿真验证,相比于基于规则的策略,在不同行驶里程下,电池均可保持一定的电量,整车的综合能耗得到明显降低,在100、200和300 km行驶里程下整车百公里能耗分别降低8. 84%、29. 5%和38. 6%;基于快速原型开发平台进行硬件在环试验验证,城市行驶工况工况下整车综合能耗降低20. 8%,硬件在环试验结果与仿真结果基本一致,表明了所制定能量管理策略的有效性和可行性.(本文来源于《工程科学学报》期刊2019年10期）
杨青峰[3]（2019）在《基于VSG的混合储能系统能量管理控制策略研究》一文中研究指出可再生能源接入电网时,并网逆变器需提供类似于传统同步发电机的频率调节功能,新的包含惯性环节的虚拟同步发电机(VSG)控制技术用以满足电网频率支持的要求。不同于传统同步发电机,并网逆变器需配置额外的储能系统(ESS)。针对基于VSG的混合ESS系统的能量管理控制,提出了一种基于VSG的HESS协调控制策略,即控制ESS中的超级电容器处理由惯性引入的快速变化功率,同时控制电池组来补偿周期相对较长的功率波动,从而实现整个系统的稳定性。最后,通过试验验证了所提控制策略的有效性。(本文来源于《智慧电力》期刊2019年07期）
王开德,韩凯凯[4]（2019）在《基于增程式电动汽车的能量管理控制策略研究》一文中研究指出针对电动汽车动力电池过度放电导致其使用寿命缩短的问题,以在纯电动汽车上增加插拔式增程器的方式,提出了增程器补偿动力电池放电的能量管理控制策略模型。在对ADVISOR进行二次开发的基础上,通过仿真验证了能量管理控制策略的合理性,保证了整车的动力性和经济性。以汽车结束行驶时电池电量下降至设定的荷电区间下限值为优化目标对其进行了优化,结果表明增程器的工作时间明显缩短,燃油消耗和废气排放也较大幅度降低。(本文来源于《车用发动机》期刊2019年03期）
张华炼[5]（2019）在《浅谈风电场能量管理平台的有功控制策略》一文中研究指出新能源快速发展的新形势下,大规模风电场的建设对电网稳定性带来巨大挑战,基于电网对风电场有功功率控制的最新要求,风电场积极响应电网的测试,本文通过优化能量管理平台的控制策略,提升了有功调控的效率,提高了有功调控控制精度。(本文来源于《第六届中国风电后市场交流合作大会论文集》期刊2019-06-13）
滕达[6]（2019）在《轻度混合动力系统能量管理控制策略研究》一文中研究指出随着汽车保有量的逐年增长,传统动力汽车带来的能源紧缺和环境污染问题变得日益严峻,面对为此出台的车辆油耗排放法规以及纯电动汽车存在的局限性,同时具备传统动力汽车和纯电动汽车优点的混合动力汽车应运而生。而轻度混合动力汽车(Mild Hybrid Electric Vehicle,简称MHEV)由于其对车辆原有动力系统改动小、成本低、生产周期短、便于量产等优点而备受关注。本文以某款搭载涡轮增压发动机的传统动力汽车为研究对象,为其开发轻度混合动力系统,针对能量管理控制策略及考虑涡轮增压发动机响应的策略优化问题展开研究,并搭建了整车仿真分析平台和台架试验平台,对所设计的控制策略加以验证,具体研究内容如下:首先,针对目标车型对轻度混合动力系统构型进行设计,对动力系统关键部件进行选型和参数匹配,包括选取起动/发电一体化电机类型及确定其峰值转矩、峰值功率、最高工作转速等电机参数;选取动力电池类型及确定动力电池组额定电压、容量、单体电池串并联个数等动力电池组参数。第二,使用GT-SUITE软件和Matlab/Simulink软件联合搭建轻度混合动力系统前向仿真分析平台,建立包括发动机、电机、动力电池组、传动系、驾驶员、整车纵向动力学等模型,为后续的仿真研究奠定基础。第叁,选取基于最小等效燃油消耗量(Equivalent Consumption Minimization Strategy,简称ECMS)的瞬时优化方法制定能量管理控制策略。在制定控制策略过程中,根据电能流动方向的不同,分别建立电能未来补充模型和电能未来消耗模型,通过定义等效因子、动力电池组荷电状态(State of Charge,简称SOC)补偿、再生制动修正以及相应的推导,确定动力系统等效燃油消耗率为目标函数,根据约束条件进行寻优计算得到发动机和电机的能量分配关系。将该控制策略编写入整车模型并与原传统动力汽车整车模型、未采用该控制策略(仅有自动怠速起停和再生制动功能)的MHEV整车模型进行对比仿真分析,仿真结果证明了该控制策略的节油有效性。最后,考虑涡轮增压发动机响应对整车动力性和燃油经济性的影响,在原有能量管理控制策略的基础上,进行电机动力补偿策略设计。在制定补偿策略过程中,根据发动机和电机总需求输出动力和总实际输出动力的差值、电机动力补偿极限以及动力电池组SOC,并通过对电机设置允许可补偿系数和SOC补偿系数来确定电机动力补偿量。在不同电机允许可补偿系数下,对整车动力性进行仿真分析,仿真结果表明,该补偿策略可以有效提升整车动力,且不同电机允许可补偿系数的动力提升效果不同;针对整车燃油经济性,通过搭建轻度混合动力系统性能试验台架进行试验验证分析,试验结果表明,该补偿策略能够降低整车油耗,且不同电机允许可补偿系数的节油效果不同。本研究对于轻度混合动力系统能量管理控制策略的开发及优化具有一定的参考应用价值,对轻度混合动力汽车的推广起到积极的作用。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
李浩杰[7]（2019）在《分布式电驱动装载机能量管理控制策略研究》一文中研究指出分布式电驱动装载机是以电的形式进行动力传递,利用电机驱动整车行驶及作业,其结构灵活,传动高效,拥有良好的动力性,并可通过能量管理控制策略有效提高发动机燃油效率,改善装载机油耗高、排放性能差等问题,在节能和智能控制方面具有显着的优势。本文结合课题组项目(项目编号:20160101285JC、51875239)以分布式电驱动装载机为研究对象,针对其能量管理,提出了两种基于规则的能量管理控制策略,实现了对发动机工作点的优化控制以及发动机和超级电容功率的耦合输出,提高了整车燃油经济性,主要内容如下:(1)设计了分布式电驱动装载机能量管理控制总体架构。基于对分布式电驱动装载机结构特点及技术优势的分析,构建了包括需求功率求解层、各动力源功率耦合运算策略层、发动机工作点规划控制层以及功率耦合输出执行层在内的的分层式控制系统总体架构;针对分布式电驱动装载机进行能量管理涉及到的功率识别,控制策略搭建以及动力系统中超级电容和发动机功率耦合的实现等关键技术进行了分析和规划。(2)建立了分布式电驱动装载机动力系统关键部件仿真模型和AMEsim&Matlab联合仿真模型。针对分布式电驱动装载机构型中的发动机、发电机、超级电容、电动机等关键部件的工作原理进行了分析,建立了用于整车需求功率求解的计算模型;基于AMEsim模型库,建立了用于正向仿真的发动机、发电机、超级电容等动力系统关键部件以及电机、减速器等物理模型;结合装载机的实际工况对发动机等关键部件的性能需求,对其性能参数进行了配置,完成了基于AMEsim&Matlab的联合仿真模型的搭建。(3)搭建了基于规则的能量管理控制策略,对其进行了仿真分析。针对典型工况载荷特点,制定了确定规则能量管理控制策略的多模式切换控制规则,建立了控制模型,制定了发动机最佳工作曲线,完成了对确定规则控制策略的仿真验证和节能性分析。结合模糊逻辑控制原理,定义了模糊逻辑控制器隶属度函数,制定了模糊控制规则,完成了对模糊逻辑控制策略的搭建以及仿真分析。仿真结果表明所搭建两种基于规则的控制策略均可实现对发动机工作点的优化控制,有效提高整车燃油经济性,其中确定规则控制策略原理简单,实用性强,所搭建模糊逻辑控制策略对关键部件的控制更为平滑。(4)搭建了数据采集系统,进行了台架及实车实验,完成了对所搭建的基于确定规则的能量管理控制策略的可行性的验证。结合分布式电驱动装载机实车实验平台硬件配置,设计了实验方案;针对实验需求,建立了基于Dspace快速控制原型系统的数据采集系统;利用整流器调流输出实现了对发动机工作点的控制以及发动机与超级电容输出功率的耦合,完成了以定值电阻为负载的台架实验和行驶工况实车实验。实验结果证明了所搭建确定规则的能量管理控制策略在实车应用当中的可行性。本文所做研究工作为分布式电驱动装载机的节能控制方法研究奠定了基础,也为工程车辆节能技术的研究提供了参考。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
尉宝磊[8]（2019）在《电动汽车用混合储能系统的能量管理与非线性控制策略研究》一文中研究指出考虑到电动汽车行驶过程中负载功率具有随机性和波动性,提出了使用高功率密度、充放电循环使用寿命长及响应速度快的超级电容和高能量密度、但不易频繁充放电的电池构成高效可靠的混合储能源,发挥两种能量源的储能特性,实现其优势互补,弥补传统单一蓄电池作为汽车能量源的不足。本文针对电动汽车用混合储能系统的能量管理和接口电路的非线性控制策略两个问题展开研究。为实现电动汽车的负载功率在电池和超级电容两种能量源之间的合理分配,对储能系统的能量管理策略(EMS)进行研究。为保护蓄电池,减小蓄电池在充电和放电期间的功率波动,在应对频繁剧烈的负载功率波动时,超级电容提供负载功率波动中的高频分量,使得蓄电池提供负载功率波动的低频分量。论文中选用了国际上常用的6种典型车辆行驶工况,分别采用低通滤波、滑动平均滤波以及小波分解叁种功率分配策略对电动汽车行驶在不同工况下所需的负载功率进行分解,并对分解后得到的电池功率进行频谱分析,比较叁种功率分配策略下的负载功率分解效果。研究了电动汽车储能系统接口转换器的非线性控制策略。对于采用通过两个双向DC/DC转换器将电池和超级电容两种储能源并联于直流母线构成的主动控制式混合储能系统拓扑结构,首先建立整个混合储能系统的全局数学模型,在此基础上开展相关目标控制器的设计:设计了基于协同控制的电流控制器,实现电池电流和超级电容电流的跟踪控制,设计了基于Lyapunov函数的电压控制器,实现直流母线电压的稳定控制。选用IM240和ECE-15两种典型车辆循环行驶工况,在Matlab/Simulink软件平台上仿真验证了基于协同控制的电流控制器和基于Lyapunov函数的电压控制器的有效性,并且在不同行驶工况下具有较强的鲁棒性和良好的适应性。搭建了一台小容量混合储能系统的实验平台,进行非线性控制策略的相关实验验证,实验结果与仿真结果相一致,表明基于协同控制的电流控制器和基于Lyapunov函数的电压控制器具有实际的可行性。(本文来源于《安徽大学》期刊2019-05-01）
白海,范永臻,王丽萍[9]（2019）在《基于最小值原理的混合动力汽车能量管理控制策略的设计》一文中研究指出基于最小值原理,首先通过优化的发动机模型和仿真得出油电转换系数,进而确立能量管理控制策略目标函数,开发出该混联式功率分流式混合动力汽车的等效燃油消耗最小的能量管理控制策略,为进一步实车控制器中的应用和油耗试验验证该策略奠定了基础。(本文来源于《汽车实用技术》期刊2019年08期）
高宇[10]（2019）在《微电网混合储能系统的能量管理控制策略探究》一文中研究指出在微电网中,储能系统对分布式能源的不稳定性起到了重要的补偿作用。但在电池储能系统中,这种不确定的功率波动会严重影响电池的使用寿命。超级电容具有非常好的循环充放电寿命,将其与蓄电池一起组成混合储能系统,可形成优势互补。而混合储能系统中最关键的就是如何协调电池与电容之间的功率流向,因此必须建立合理的能量管理策略以保证系统的稳定运行。(本文来源于《现代信息科技》期刊2019年07期）
能量管理与控制策略论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以一款插电式燃料电池电动汽车(plug-in fuel cell electric vehicle,PFCEV)为研究对象,为改善燃料电池氢气消耗和电池电量消耗之间的均衡,实现插电式燃料电池电动汽车的燃料电池与动力电池之间的最优能量分配,考虑燃料电池汽车实时能量分配的即时回报及未来累积折扣回报,以整车作为环境,整车控制作为智能体,提出了一种基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略.通过Matlab/Simulink建立整车仿真模型对所提出的策略进行仿真验证,相比于基于规则的策略,在不同行驶里程下,电池均可保持一定的电量,整车的综合能耗得到明显降低,在100、200和300 km行驶里程下整车百公里能耗分别降低8. 84%、29. 5%和38. 6%;基于快速原型开发平台进行硬件在环试验验证,城市行驶工况工况下整车综合能耗降低20. 8%,硬件在环试验结果与仿真结果基本一致,表明了所制定能量管理策略的有效性和可行性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
能量管理与控制策略论文参考文献
[1].孙蕾,林歆悠.基于SOC参考斜率优化的PHEV能量管理控制策略[J].公路交通科技.2019
[2].林歆悠,夏玉田,魏申申.基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略[J].工程科学学报.2019
[3].杨青峰.基于VSG的混合储能系统能量管理控制策略研究[J].智慧电力.2019
[4].王开德,韩凯凯.基于增程式电动汽车的能量管理控制策略研究[J].车用发动机.2019
[5].张华炼.浅谈风电场能量管理平台的有功控制策略[C].第六届中国风电后市场交流合作大会论文集.2019
[6].滕达.轻度混合动力系统能量管理控制策略研究[D].吉林大学.2019
[7].李浩杰.分布式电驱动装载机能量管理控制策略研究[D].吉林大学.2019
[8].尉宝磊.电动汽车用混合储能系统的能量管理与非线性控制策略研究[D].安徽大学.2019
[9].白海,范永臻,王丽萍.基于最小值原理的混合动力汽车能量管理控制策略的设计[J].汽车实用技术.2019
[10].高宇.微电网混合储能系统的能量管理控制策略探究[J].现代信息科技.2019