CN110962837B - 一种考虑驾驶风格的插电式混合动力汽车能量管理方法 - Google Patents

一种考虑驾驶风格的插电式混合动力汽车能量管理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种考虑到驾驶风格的插电式混合动力汽车能量管理方法，包括工况识别、驾驶风格量化和能量管理三个部分。工况识别部分，应用K‑means聚类算法构建、识别工况。驾驶风格量化部分，根据采集数据，以汽车行驶过程中的平均冲击度作为驾驶风格系数来量化驾驶风格。能量管理部分，涉及使用等效燃油消耗最小控制方法，其中的电池SOC参考轨迹依据规则设定。考虑四类典型工况确定等效因子初值，根据驾驶风格系数修正等效因子，最后结合电池SOC修正得到最优等效因子。本发明的方法，考虑了驾驶风格和电池SOC消耗轨迹，其燃油经济性要优于基于规则的能量管理方法，时效性要优于基于全局最优的能量管理方法。

Description

一种考虑驾驶风格的插电式混合动力汽车能量管理方法
技术领域
本发明是一种应用于插电式混合动力车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)的能量优化管理方法，特别涉及一种结合驾驶风格量化的瞬时能量管理方法。
背景技术
随着能源危机的加剧和节能减排政策的趋严，纯燃油汽车将逐渐被新能源汽车取代。目前的新能源汽车主要分为混合动力汽车和纯电动汽车，在电池续航能力和电池寿命没有显著提升之前，混合动力汽车仍将是新能源汽车的主流。传统的混合动力车(HybridElectric Vehicle,HEV)不能外部充电，电池电量来自于机械能的回收；插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)可进行外部充电，电池容量较大，可充分利用电池，降低燃油消耗。
PHEV能量管理策略的关键在于根据整车功率需求，合理分配发动机和电机的功率，使两者工作在高效低能耗区，尽可能实现能耗最小。基于规则的能量管理依赖于工程师的设计经验，对实际工况变化的适应性低。基于全局最优的能量管理策略依赖于工况循环，计算量较大，能耗优化的实时性较差。基于等效燃油消耗最小的能量管理方法是一种实时优化方法，寻求最佳等效因子是实现该控制策略全局最优的关键。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的缺陷，本发明提供了一种结合驾驶风格量化的，考虑电池SOC变化轨迹的瞬时能量管理方法。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：
1)工况构建及参数设定(离线)。从已有的行车记录工况库中提取若干120s的工况片段，选择平均速度
Figure BDA0002277476570000011
平均加速度
Figure BDA0002277476570000012
平均减速度
Figure BDA0002277476570000013
和怠速时间百分比r作为特征参数，使用K-means聚类算法对工况聚类，得到拥堵工况、城市工况、郊区工况和高速工况这四类典型工况及它们的聚类中心μi。而后计算每种工况的最优等效因子和驾驶风格系数。
2)工况识别(在线)。从本车记录的行驶工况中提取最近120秒的工况进行工况识别，每3秒识别一次。以平均速度
Figure BDA0002277476570000014
平均加速度
Figure BDA0002277476570000015
平均减速度
Figure BDA0002277476570000016
和怠速时间百分比r作为工况识别的特征参数，计算样本中心至四类工况中心的欧式距离，视距离最小的那类工况为近120秒的工况类型。
3)驾驶风格量化(在线)。从本车记录的行驶工况中提取最近9s的工况进行驾驶风格量化，每3秒一次，驾驶风格系数为γ。
4)由驾驶者估计并输入将要进行的行程的总里程数S，根据该次行程已行驶的里程s(t)确定电池SOC参考值SOCref(t)。
5)确定等效因子(在线)。根据识别的工况得到对应的等效因子的初值，再根据当前驾驶风格系数、电池SOC参考值SOCref(t)修正得到当前行驶工况下的最等效因子λ*(t)。根据整车需求功率，由等效燃油消耗最小控制方法确定电池输出功率Pbatt和发动机输出功率Pfuel。
所述步骤1中，以平均冲击度J作为驾驶风格系数γ，
Figure BDA0002277476570000021
冲击度定义为
Figure BDA0002277476570000022
其中，v(t)是当前行驶速度。
所述步骤4中，SOCref(t)获取方式是基于规则的。规定电池SOC的最大值SOCmax为满容量的90％，电池SOC的最小值SOCmin为满容量的15％，若驾驶者在行程结束后不对汽车进行充电，则行程过程中，电池SOC需要保持动态平衡，此时SOCref(t)为
SOCref(t)＝(SOCmax+SOCmin)/2
其中，SOCmax为电池满容量的90％，SOCmin为电池满容量的15％，若驾驶者在行程结束后对汽车进行充电，则行程过程中SOC与里程数相关呈线性下降，此时SOCref(t)为
Figure BDA0002277476570000023
其中，SOC(t0)是该次行程开始时电池SOC，SOCend为电池满容量的30％。若该次行程超过预设里程数S，则在后续行程中，电池SOC在SOCend附近保持动态平衡，此时SOCref(t)为
SOCref(t)＝20％
所述步骤5中，由庞特里亚金极小原理建立等效油耗模型
Figure BDA0002277476570000024
其中，x(t)为***的状态变量，这里指电池SOC状态；u(t)为***的控制变量，这里指电机转矩Tm。
Figure BDA0002277476570000026
为发动机瞬时油耗，λ(t)·f(x(t),u(t),t)为电机等效油耗，f(x(t),
Figure BDA0002277476570000025
λ(t)为等效因子。目标是让哈密顿函数H(x(t),u(t),λ(t),t)最小。
在离线环境中，根据已有的行车记录工况库计算得到四类典型工况类型下等效因子初值λ0，计算不同驾驶风格的驾驶者在四类工况下的等效因子λ1(t)，
Figure BDA0002277476570000031
其中，x1＝γ/γ0，通过最小二乘法拟合确定修正因子a、b、c、d。
实时在线情况下，对电池SOC变化设置惩罚函数ψ(SOC(t))以确保电池SOC在参考曲线附近变化，
Figure BDA0002277476570000032
其中，ΔSOC(t)＝SOC(t)-SOCref(t)，ΔSOC(t)的取值范围是(-0.1,0.1)，加入惩罚函数后的等效因子为
λ*(t)＝λ1(t)+ψ(SOC(t))
最后，哈密顿函数变为
Figure BDA0002277476570000033
确定当前行驶状态下的最佳等效因子后，根据整车需求功率Pref计算电池输出功率Pbatt和发动机输出功率Pfuel，三者的关系为
Pref＝Pbatt+Pfuel
相比于现有技术，本发明具有以下优点：本发明提出了一种考虑到驾驶风格的插电式混合动力汽车能量管理方法，以平均冲击度作为驾驶风格系数来量化驾驶风格，结合对行驶工况的识别以及对电池SOC变化的控制，提高了汽车的燃油经济性。
附图说明
图1是同轴并联混合动力***结构示意图。
图2是本发明一种考虑驾驶风格的插电式混合动力汽车能量管理方法流程图。
具体实施方式
本发明的适用对象为插电式混合动力汽车，以同轴并联式的插电混合动力汽车为例(如附图1所示)，这种结构的汽车电机位于离合器和变速器之间，发动机和电机“同轴”使得电机和发动机转速相等。电机可按需求以发电机模式或电动机模式工作，整车的驱动模式分为四种模式：电机驱动，发动机驱动，发动机和电机联合驱动，发动机驱动并带动电机发电。
附图2为本发明所述的一种考虑驾驶风格的插电式混合动力汽车能量管理方法流程图，下面结合附图2详细阐述本发明的技术方案。
步骤1：工况构建及参数设定(离线)。从已有的行车记录工况库中，选取有效行程，对这些行程分割成若干组120s的行车工况片段，求取每组工况片段的平均速度
Figure BDA0002277476570000034
平均加速度
Figure BDA0002277476570000041
平均减速度
Figure BDA0002277476570000042
和怠速时间百分比r作为特征参数，使用K-means聚类算法对这些工况片段聚类，得到拥堵工况、城市工况、郊区工况和高速工况这四类典型工况及它们的聚类中心μi。而后计算每种工况的最优等效因子和驾驶风格系数，并建立等效因子与驾驶风格系数之间的映射关系。
从工况库中分别选取四种典型工况各600s的行车数据，电池SOC参考值为60％且维持恒定。通过定步长穷举法得到四种典型工况的最佳等效因子λ01，λ02，λ03，λ04及其对应的驾驶风格系数γ01，γ02，γ03，γ04。
以平均冲击度作为驾驶风格系数来量化驾驶风格
Figure BDA0002277476570000043
冲击度即为加速度的变化率，如式2所示
Figure BDA0002277476570000044
不用驾驶风格的驾驶者在同一工况下驾驶汽车，等效因子也略有不同。所以需要结合驾驶风格系数对等效因子λ01，λ02，λ03，λ04进行修正，为了描述方便，以城市工况为例。从工况库中选取若干不同驾驶者在城市工况下的行车记录(600s)，分别计算驾驶风格系数γ和等效因子λ，通过最小二乘法拟合确定参数a、b、c、d。
Figure BDA0002277476570000045
其中x1＝γ/γ0，其他工况同理。
步骤2：工况识别(在线)。从本车的行车记录中提取最近120秒的车辆行驶状态进行工况识别，每3秒识别一次。以平均速度
Figure BDA0002277476570000046
平均加速度
Figure BDA0002277476570000047
平均减速度
Figure BDA0002277476570000048
和怠速时间百分比r作为工况识别的特征参数，计算样本中心至四类典型工况中心的欧式距离，视距离最小的那类工况为近120秒的工况类型。
步骤3：驾驶风格量化(在线)。从本车记录的行驶工况中提取最近9s的工况计算驾驶风格系数，每3秒识别一次。
步骤4：确定等效因子(在线)。由识别的工况确定等效因子的初值，再根据当前驾驶风格系数、电池SOC参考值SOCref(t)修正得到当前行驶工况下的最佳等效因子λ*(t)。根据整车需求功率，由等效燃油消耗最小控制方法确定电池输出功率Pbatt和发动机输出功率Pfuel。
最小等效燃油消耗最小控制方法如式4所示
Figure BDA0002277476570000049
其中，x(t)为***的状态变量，这里指电池SOC状态；u(t)为***的控制变量，这里指电机转矩Tm。
Figure BDA0002277476570000051
为发动机瞬时油耗，λ(t)·f(x(t),u(t),t)为电机等效油耗，
Figure BDA0002277476570000052
λ(t)为等效因子。目标是让哈密顿函数H(x(t),u(t),λ(t),t)最小。
将识别的实时工况对应的等效因子初值λ0和实时的驾驶风格系数γ代入3式得到新的等效因子λ1。考虑到SOC需要在参考轨迹附近变化，增加惩罚函数
Figure BDA0002277476570000053
其中，ΔSOC(t)＝SOC(t)-SOCref(t)，ΔSOC(t)的取值范围是(-0.1,0.1)。由驾驶者估计并输入将要开始的行程的总里程数S，根据该次行程已行驶的里程s(t)确定电池SOC参考值SOCref(t)，参考值规定如下：
a)若驾驶者在行程结束后不对汽车进行充电，则电池SOC参考值为
SOCref(t)＝(SOCmax+SOCmin)/2 (6)
其中，SOCmax为电池满容量的90％，SOCmin为电池满容量的15％。
b)若驾驶者在行程结束后对汽车进行充电，当已行驶里程为超过预设总里程数S，则电池SOC参考值为
Figure BDA0002277476570000054
其中，SOC(t0)是该次行程开始时电池SOC，SOCend为电池满容量的30％。
c)若行程超出预设里程数S，则后续的行程中电池SOC参考值为
SOCref(t)＝20％ (8)
添加惩罚函数后得到实时的最优等效因子λ*(t)
λ*(t)＝λ1(t)+ψ(SOC(t)) (9)
最终，哈密顿函数写为
Figure BDA0002277476570000055
其中
Figure BDA0002277476570000056
为发动机瞬时油耗，在确定发动机转矩Tfuel和转速nfuel后通过查表得到发动油耗；x(t)为***的状态变量，这里是电池SOC状态；u(t)为***的控制变量，这里是电机转矩Tm，所以f(x(t),u(t),t)为电池SOC变化率的相反数，
Figure BDA0002277476570000059
Figure BDA0002277476570000057
Figure BDA0002277476570000058
Figure BDA0002277476570000061
其中，V(SOC)为电池组的电压，R0(SOC)为电池组的电阻，Q为电池组的电量。在确定当前行驶状态下的最佳等效因子后，根据整车需求功率Pref计算电池输出功率Pbatt和发动机输出功率Pfuel，三者的关系为
Pref＝Pbatt+Pfuel (14)
将同轴并联式的插电混合动力汽车的行驶模式分为驱动模式和制动模式，驱动模式有如下几种：纯电动模式，离合器分离，仅电机工作；发动机和电机联合驱动，离合器结合，发动机和电动机协同工作；发动机单独驱动，离合器结合，仅发动机工作，电动机随动；发动机驱动带动电机发电，离合器结合。对于制动模式，离合器分离，发动机停止工作，机械运动带动电机发电。在驱动模式中，除了纯电动模式，其他模式下离合器均处于结合状态，发动机和电机的转速相等，这使得在得知整车需求功率后便可得到整车的需求转矩Tref和转速N，故功率的分配等效于转矩的分配
Tref＝Tbatt+Tfuel (15)
当转矩分配最佳时，哈密顿函数最小，整车油耗最低。

Claims (5)

1.一种考虑驾驶风格的插电式混合动力汽车能量管理方法，其特征在于：在离线环境中，从已有的工况库中提取有效的行车片段，选择特征参数聚类构建拥堵工况、城市工况、郊区工况和高速工况并确定等效因子；以一段行程内的平均冲击度作为驾驶风格系数，确定驾驶风格系数和等效因子之间的映射关系；在实时在线情况下，从行车记录中提取特征参数识别行车工况，计算驾驶风格系数，确定等效因子；再参考电池状态SOC修正等效因子，依据等效燃油消耗最小法分配发动机输出功率和电池输出功率；
由驾驶者估计并输入将要开始的行程的总里程数S，根据该次行程已行驶的里程s(t)确定电池SOC参考值SOCref(t)，参考值规定如下：
a)若驾驶者在行程结束后不对汽车进行充电，则电池SOC参考值为
SOCref(t)＝(SOCmax+SOCmin)/2
其中，SOCmax为电池满容量的90％，SOCmin为电池满容量的15％；
b)若驾驶者在行程结束后对汽车进行充电，则行程过程中SOC与里程数相关呈线性下降，则电池SOC参考值为
Figure FDA0002703700940000011
其中，SOC(t0)是该次行程开始时电池SOC，SOCend为电池满容量的30％；
c)若该次行程超出预设总里程数S，则后续的行程中电池SOC参考值为
SOCref(t)＝20％
其中，SOCmax为电池SOC的上限，取90％；SOCmin为电池SOC的下限，取15％；为了使电池SOC在参考轨迹附近变化，设定惩罚函数ψ(SOC(t))
Figure FDA0002703700940000012
其中，ΔSOC(t)＝SOC(t)-SOCref(t)，ΔSOC(t)的取值范围是(-0.1,0.1)。
2.根据权利要求1所述的一种考虑驾驶风格的插电式混合动力汽车能量管理方法，其特征在于，在离线环境下，从已有的行车记录工况库中提取若干120s的工况片段，选择平均速度
Figure FDA0002703700940000013
平均加速度
Figure FDA0002703700940000014
平均减速度
Figure FDA0002703700940000015
和怠速时间百分比r作为特征参数，使用K-means聚类算法对行车工况聚类得到四类典型工况的聚类中心。
3.根据权利要求1所述的一种考虑驾驶风格的插电式混合动力汽车能量管理方法，其特征在于，在离线环境下，从工况库中分别选取并构建四种典型工况各600s的行车数据，分别计算它们的等效因子λ(t)和驾驶风格系数γ(t)，并依据工况类型选其中的一对数据λ0和γ0作为基准；以一段行程内的平均冲击度作为驾驶风格系数
Figure FDA0002703700940000021
冲击度定义为
Figure FDA0002703700940000022
其中，v(t)是当前行驶速度；用最小二乘法分别拟合四类典型工况下等效因子和驾驶风格系数之间的映射关系，确定参数a、b、c、d；
Figure FDA0002703700940000023
x1(t)＝γ(t)/γ0。
4.根据权利要求1所述的一种考虑驾驶风格的插电式混合动力汽车能量管理方法，其特征在于，从最近120s行车记录中提取特征参数，特征参数包括平均速度
Figure FDA0002703700940000024
平均加速度
Figure FDA0002703700940000025
平均减速度
Figure FDA0002703700940000026
和怠速时间百分比r，依据样本中心至四类工况中心的最近欧式距离识别所处的行车工况，每3s识别一次；以最近9s的平均冲击度作为驾驶风格系数来量化驾驶风格，每3s一次。
5.根据权利要求1所述的一种考虑驾驶风格的插电式混合动力汽车能量管理方法，其特征在于，依据行车工况的类型、驾驶风格系数、电池状态SOC确定最终的等效因子，
λ*(t)＝λ1(t)+ψ(SOC(t))
根据整车需求功率，由等效燃油消耗最小控制方法确定电池输出功率Pbatt和发动机输出功率Pfuel。
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