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首页> 外文期刊>Control Systems Technology, IEEE Transactions on >Dynamic Traffic Feedback Data Enabled Energy Management in Plug-in Hybrid Electric Vehicles
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Dynamic Traffic Feedback Data Enabled Energy Management in Plug-in Hybrid Electric Vehicles

机译：插电式混合动力汽车中基于动态交通反馈数据的能源管理

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摘要

Recent advances in traffic monitoring systems have made real-time traffic velocity data ubiquitously accessible for drivers. This paper develops a traffic data-enabled predictive energy management framework for a power-split plug-in hybrid electric vehicle (PHEV). Compared with conventional model predictive control (MPC), an additional supervisory state of charge (SoC) planning level is constructed based on real-time traffic data. A power balance-based PHEV model is developed for this upper level to rapidly generate battery SoC trajectories that are utilized as final-state constraints in the MPC level. This PHEV energy management framework is evaluated under three different scenarios: 1) without traffic flow information; 2) with static traffic flow information; and 3) with dynamic traffic flow information. Numerical results using real-world traffic data illustrate that the proposed strategy successfully incorporates dynamic traffic flow data into the PHEV energy management algorithm to achieve enhanced fuel economy.
机译：交通监控系统的最新进展已使驾驶员无处不在地获取实时交通速度数据。本文为动力分配插电式混合动力汽车（PHEV）开发了启用交通数据的预测能源管理框架。与传统的模型预测控制（MPC）相比，基于实时交通数据构建了额外的主管充电状态（SoC）规划级别。针对此较高级别开发了基于功率平衡的PHEV模型，以快速生成电池SoC轨迹，这些轨迹用作MPC级别中的最终状态约束。在三种不同的情况下评估此PHEV能源管理框架：1）没有交通流量信息； 2）具有静态交通流信息； 3）具有动态交通流信息。使用实际交通数据的数值结果表明，该策略成功地将动态交通流量数据整合到了PHEV能量管理算法中，以实现更高的燃油经济性。

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