考虑工况识别的燃料电池客车能量管理策略研究

王琳皓; 何锋; 李惠林; 边东生

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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。

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来源
《重庆理工大学学报》 |2022年第5期|62-69|共8页
作者
王琳皓; 何锋; 李惠林; 边东生;
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作者单位

贵州大学机械工程学院;

奇瑞万达贵州客车股份有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类各种能源汽车;
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;

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