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摘要：本发明公开了一种基于车联网的氢燃料电池混合动力车的能源优化方法，包括如下步骤：建立整车模型；利用动态规划算法求解多个驾驶工况下的能源最优控制问题，生成优化数据集；依据优化数据集，选择长短期记忆递归神经网络模型预测未来的车速，建立需求功率模型；通过交替方向乘子法和牛顿法迭代求解能源管理优化问题，得到燃料电池输出功率和锂电池输出功率的最优解，实现最优的能源分配和最小的计算时间，用于维持车辆锂电池电量和降低车辆氢消耗量，达到车联网平台下的整车能源管理优化效果。
主权项：1.基于车联网的氢燃料电池混合动力车的能源优化方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：建立包括车辆纵向动力学模型、氢燃料电池模型和锂电池模型的氢燃料电池混合动力车控制系统的整车模型；步骤2：采集车辆运行信息，构建多个驾驶工况下的数据集，以燃料电池输出功率最小为优化目标，利用动态规划算法DP求解多个驾驶工况下的能源最优控制问题，获得多个驾驶工况下的最优状态轨迹和最优控制轨迹，生成一个优化数据集；步骤3：将所述优化数据集输入不同的学习模型进行训练和学习，选择车速预测模型；步骤4：通过车联网平台采集车辆的短期车速信息和交通信息，利用所述车速预测模型来预测车辆未来短期的速度，并构建车辆在行驶过程中的需求功率模型，获取车辆在行驶过程中的车辆需求功率和电机需求功率；步骤5：凸化步骤1中所述氢燃料电池模型和所述锂电池模型，再结合步骤4中所述车辆需求功率和电机需求功率，以锂电池的化学输出功率最小为优化目标，构建能源管理优化问题的目标函数和约束条件，通过交替方向乘子法ADMM和牛顿法迭代求解所述能源管理优化问题，得到燃料电池输出功率和锂电池输出功率的最优解，用于车联网平台下的整车能源管理优化。
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百度查询： 常州大学 基于车联网的氢燃料电池混合动力车的能源优化方法
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