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燃料电池电动汽车的能量管理
文献摘要：
为了研究一类以超级电容和燃料电池作为能量来源的电动汽车能量管理的问题,首先建立了燃料电池和超级电容模型,其中,包括燃料电池性能衰退模型;其次,提出了一种改进的功率跟随能量管理控制策略,通过对二次型效用函数进行偏微分并结合Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件将需求功率分解为燃料电池和超级电容各自的目标功率;最后,采用多目标人工蜂群算法和Pareto解集迭代求解算法内部的最佳平衡系数,同时提升了整车经济性及燃料电池的耐久性.仿真结果表明:与传统功率跟随策略相比,本文改进功率跟随策略可以降低2％的等效氢气消耗,并降低92.66％的燃料电池性能衰退,车辆只需要消耗1.2 kg氢气即可行驶88.52 km.
文献关键词：
燃料电池;能量管理;Karush-Kuhn-Tucker条件;多目标人工蜂群算法
中图分类号：
作者姓名：
孙闫;夏长高;尹必峰;韩江义;高海宇;刘静
作者机构：
江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江212013;德燃动力科技有限公司燃料电池汽车技术研究中心,浙江嘉兴314001;南京交通职业技术学院汽车工程学院,南京211188
文献出处：
引用格式：
[1]孙闫;夏长高;尹必峰;韩江义;高海宇;刘静-.燃料电池电动汽车的能量管理)[J].吉林大学学报（工学版）,2022(09):2130-2138
A类：
B类：
燃料电池电动汽车,超级电容,能量来源,汽车能量管理,燃料电池性能衰退,管理控制,二次型效用函数,偏微分,Karush,Kuhn,Tucker,KKT,功率分解,多目标人工蜂群算法,Pareto,解集,迭代求解,求解算法,平衡系数,整车经济性,耐久性,功率跟随策略,氢气,气消
AB值：
0.283066
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