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A estratégia de consumo mínimo de combustível equivalente (ECMS) baseada no princípio do mínimo de Pontryagin (PMP) permite otimização do gerenciamento de energia em tempo real de veículos elétricos híbridos plug-in (PHEVs). No entanto, continua sendo um desafio determinar com precisão o fator equivalente (EF). Neste estudo, uma expressão analítica do limite ótimo do EF é abordada para facilitar uma busca mais eficiente do EF ótimo. A expressão determinística do limite ótimo do EF é derivada da equação de Hamilton do PMP. Ao combinar o limite ótimo do EF e o algoritmo de evolução diferencial, uma nova ECMS adaptativa de fusão (A-ECMS) é proposta para demonstrar a aplicação do limite proposto no quadro de controle preditivo de modelo (MPC). Duas simulações diferentes com e sem conhecimento prévio do ciclo de condução foram realizadas, e os resultados da simulação verificam a viabilidade do limite do EF ótimo e manifestam que as economias de energia pela A-ECMS proposta podem atingir mais de 97% da programação dinâmica, destacando o desempenho superior da estratégia proposta.
Li et al. (Ter,) estudaram essa questão.
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