智能网联环境下的PHEV实时优化能量管理策略研究

杨 超，杜雪龙，王伟达，项昌乐

（1.北京理工大学 机械与车辆学院，北京 100081，中国；2.北京理工大学 重庆创新中心， 重庆 401122，中国）

鉴于能源紧缺和环境污染问题日益严重，车辆节能与环保技术的发展逐步成为汽车行业发展的焦点[1-3]。由于配备了可外接充电的电池组，插电式混合动力汽车（plug-in hybrid electric vehicles, PHEVs）结合了纯电动汽车和常规混合动力汽车的特点，不仅可以实现短行程纯电行驶，同时可以灵活地调节发动机和电机之间的能量分配以实现更好的整车燃油经济性[4]。能量管理策略是PHEV的一个关键组成部分，决定着整车燃油经济性的优劣，而能量管理策略的研究一直是汽车领域学术界与工业界共同关注的焦点课题[5-6]。

目前国内外学者研究的能量管理策略主要有2大类，分别是基于规则的策略和基于优化的策略，后者根据是否可在线实时应用又常被分为实时优化策略和全局优化策略[7-8]。基于规则的策略制定通常依据前期积累的经验规律，具有很强的鲁棒性且易于实现，但不能适应工况的动态变化，因而难以实现理想的控制效果；等效油耗最小化策略（equivalent consumption minimum strategy, ECMS）是较为典型的实时优化策略，其概念是由Paganelli等人提出[9]，是一种将全局最小化问题转化为每一步求解瞬时最小化问题的方法。全局优化算法则是依据最优控制理论得到全局最优解，但必须是在具备先验信息的驾驶工况下，代表性的全局优化算法有动态规划（dynamic programming, DP）和Pontryagin最小值原理（Pontryagin’s Minimum Principle, PMP）。目前已经有越来越多的学者将最优控制理论应用到实时能量管理问题的优化中[10]。……