燃料电池混合电动车辆：实时应用中的次优控制器的综合方法

氢技术是减少汽车运输部门碳排放的主要候选者之一。在众多创新解决方案中，采用混合动力系统的电动车（EV），结合电池组和氢燃料电池（FC）堆，在我们追求可持续发展目标的过程中正逐渐受到重视。然而，实现这些混合动力车辆的全部潜力依赖于高效的能源管理策略（EMS）的实施。在本研究中，我们提出了一种综合EMS方法，以实现更长的行驶范围和减少能源消耗。这主要通过在高效范围内工作FC，同时确保电池组以充电维持模式运行来实现。EMS通过一种自适应算法设计，该算法考虑各种驾驶条件，以建立最合适的次优控制策略。开发了一种集成的离线算法：从广泛的驾驶循环样本开始，它能够生成一组次优模糊控制器，以直接在车载上实施。这些控制器经过深思熟虑的设计，以复制通过动态规划获得的最优选择，这些选择是通过K均值聚类算法识别的最具代表性的驾驶循环得出的。随后，在车辆模型上实施了一种驾驶模式识别（DPR）技术。该技术使得实时检测当前驾驶条件成为可能，并促进在适当控制器之间无缝自适应切换。进行了微型车应用的分析，包含通过实验测试验证的FC堆。结果已针对氢全放电随机任务和25 °C的环境温度进行了评估，覆盖约100公里，与范围扩展器策略相比，增加了多达9%。与范围扩展器策略相比，改进的性能（约7%的更大驾驶范围）在需要更高要求的驾驶循环中也得到了保留，在此情况下，已向开发的EMS添加了额外的安全功能，以防止SOC降至68%以下。此外，通过与范围扩展器策略相比，燃料电池堆的平均效率提高约10%来证明所提出策略的有效性。