典型文献
考虑工况识别的燃料电池客车能量管理策略研究
文献摘要：
为降低燃料电池客车的等效氢耗量,延长动力电池的寿命,以中国重型商用车-客车工况(CHTC-C)中城市、郊区和高速3种工况为标准工况,提出灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)工况识别算法,应用于燃料电池客车能量管理策略中,并在Cruise中搭建整车模型进行仿真验证.仿真结果表明:提出的能量管理策略车速跟随情况良好,符合客车动力性要求;相比于CV-SVM工况识别能量管理策略和无工况识别能量管理策略,提出的能量管理策略使动力电池荷电状态(SOC)变化相对平稳,客车的燃油经济性得到改善.
文献关键词：
燃料电池客车;灰狼优化算法;支持向量机;工况识别;模糊控制
中图分类号：
作者姓名：
王琳皓;何锋;李惠林;边东生
作者机构：
贵州大学机械工程学院,贵阳 550025;奇瑞万达贵州客车股份有限公司,贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]王琳皓;何锋;李惠林;边东生-.考虑工况识别的燃料电池客车能量管理策略研究)[J].重庆理工大学学报,2022(05):62-69
A类：
B类：
工况识别,燃料电池客车,能量管理策略,氢耗,耗量,动力电池,重型商用车,车工,CHTC,中城,郊区,优化支持向量机,GWO,识别算法,Cruise,整车模型,仿真验证,车速跟随,动力性,CV,电池荷电状态,SOC,燃油经济性,灰狼优化算法,模糊控制
AB值：
0.291324
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