淺析 丨能量管理控制策略與智能交通系統(tǒng)的結(jié)合

為了提高可獲得的出行信息水平，越來(lái)越多的研究將基于GPS、地理信息系統(tǒng)和歷史數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行工況預(yù)測(cè)，進(jìn)而調(diào)整控制算法提高能量管理策略的應(yīng)用效果。本文第2部分將介紹智能交通系統(tǒng)。針對(duì)實(shí)時(shí)計(jì)算量大的問(wèn)題，本文第3部分將介紹基于云計(jì)算的能量管理策略優(yōu)化。

圖1、智能交通系統(tǒng)的示意

基于GPS智能手機(jī)的交通監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)督預(yù)測(cè)能量管理的架構(gòu)可分為上層和下層。在上層，利用實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)獲得的交通流速度計(jì)算出最優(yōu)的SOC軌跡。在下層，使用水平速度預(yù)測(cè)器來(lái)預(yù)測(cè)每一個(gè)滾動(dòng)時(shí)域的未來(lái)行駛速度。上層和下層分別對(duì)應(yīng)于長(zhǎng)期擾動(dòng)和短期擾動(dòng)。需要注意的是，通過(guò)這種方法獲得的交通流速度將不同于實(shí)際車輛的速度，進(jìn)而產(chǎn)生的SOC參考軌跡存在誤差。為了解決這一問(wèn)題，將生成的SOC軌跡在每個(gè)控制層作為終端SOC參考值引入到模型預(yù)測(cè)控制層中，使得較低層級(jí)的模型預(yù)測(cè)控制反饋閉環(huán)為減小參考SOC值的誤差提供了一定的控制靈活性。詳細(xì)的控制方式如下：

（1）獲取實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)和路徑信息，計(jì)算最優(yōu)電池SOC軌跡；

（2）預(yù)測(cè)當(dāng)前控制層的短期未來(lái)速度分布；

（3）在給定參考SOC和預(yù)測(cè)速度序列的情況下，模型預(yù)測(cè)控制器計(jì)算最優(yōu)控制策略；

（4）將最優(yōu)控制策略的第一步應(yīng)用于準(zhǔn)靜態(tài)PHEV模型；

（5） 反饋系統(tǒng)狀態(tài)，更新系統(tǒng)約束，并在下一時(shí)刻重復(fù)計(jì)算過(guò)程。

圖2、監(jiān)督預(yù)測(cè)能量管理控制架構(gòu)

圖3、交通數(shù)據(jù)反饋系統(tǒng)框架

除了交通狀況外，駕駛風(fēng)格的監(jiān)控和校正可以顯著提高車輛經(jīng)濟(jì)性。特別是，對(duì)于采用了Blended-type控制策略的PHEV而言，扭矩需求的微小偏差將觸發(fā)發(fā)動(dòng)機(jī)起動(dòng)，進(jìn)而對(duì)車輛能量管理策略發(fā)生顯著的變化?？梢越Y(jié)合行程信息和駕駛風(fēng)格來(lái)獲得最佳車輛速度曲線，從而引導(dǎo)駕駛員以最小的能量消耗進(jìn)行行駛。

通常，控制系統(tǒng)的在線計(jì)算能力可能成為這方面的限制因素?？紤]到動(dòng)態(tài)規(guī)劃的計(jì)算量大和控制器成本問(wèn)題，通過(guò)云計(jì)算處理交通信息獲取最佳策略是一個(gè)較為可行的解決方案，這種方案不僅可以保證模型準(zhǔn)確性，計(jì)算結(jié)果還可以運(yùn)用到類似條件的其他車輛。云計(jì)算和智能交通系統(tǒng)可以緩解在線計(jì)算壓力提供整體優(yōu)化。具體實(shí)施方式是：

（1）驅(qū)動(dòng)程序?qū)㈩A(yù)定旅行目的地信息發(fā)送到云平臺(tái)上執(zhí)行密集型計(jì)算；

（2）在云中，服務(wù)器生成一條路徑，收集相關(guān)的交通和地理信息；

（3）通過(guò)一種利用精確的車輛和油耗模型來(lái)確定路線沿線最優(yōu)速度軌跡的空間域動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法來(lái)解決優(yōu)化問(wèn)題；

（4）服務(wù)器將速度軌跡發(fā)送到與駕駛員通信的車輛。

圖4、云——車輛交互原理

■  測(cè)試評(píng)價(jià)過(guò)程針對(duì)能量管理控制策略的研究

■  能量管理控制策略未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析

參考文獻(xiàn)

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