混合动力汽车能量管理策略与群智能优化

本书总结了作者团队近 年来在混合动力汽车能量管 理策略领域的研究成果，共 分8章：第1章介绍新能源汽 车发展背景及现状；第2章 介绍混合动力汽车的系统结 构及控制原理；第3章介绍 电动汽车城市运行工况的构 建方法；第4章介绍混合动 力能量管理策略全寿命周期 设计框架；第5章介绍能量 管理策略的粒子群优化方法 ；第6章介绍能源价格波动 情况下的模拟退火粒子群优 化策略；第7章介绍基于粒 子群算法的短时预测能量管 理策略设计方法；第8章介 绍考虑电池安全性的庞特里 亚金极小值原理优化算法。 本书可作为从事新能源 汽车领域的技术人员提供参 考，也可作为高校车辆工程 、自动化类等专业的研究生 课程教材。

陈泽宇，男，东北大学机械工程与自动化学院，博士，副教授。2014-2015年于美国密歇根大学迪尔伯恩校区任访问学者。从事汽车动力学控制、新能源汽车节能与安全等科研和教学工作，近5年发表论文19篇，其中SCI论文8篇，ESI高被引论文1篇，EI论文5篇，主持国家自然科学基金1项，省部级项目3项，授权发明专利4项。担任《IEEE transactions on Automation Science and Engineering》与 《Applied energy》等国际期刊审稿人，担任中国自动化学会-车辆控制与智能化专业委员会委员。

第1章 绪论 1.1 新能源汽车的分类 1.1.1 纯电动汽车 1.1.2 混合动力汽车 1.1.3 燃料电池汽车 1.2 新能源汽车的发展现状 1.2.1 国内发展概述 1.2.2 国外发展概述 1.3 混合动力系统与能量管理技术 1.4 本章小结 第2章 混合动力汽车结构与原理 2.1 混合动力系统结构 2.1.1 串联式混合动力系统 2.1.2 并联式混合动力系统 2.1.3 混联式混合动力系统 2.2 串联式混合动力系统控制模式 2.3 并联式混合动力系统控制模式 2.4 混联式混合动力系统控制模式 2.5 本章小结 第3章 行驶工况构建方法 3.1 行驶工况概述 3.1.1 行驶工况的概念 3.1.2 国外典型行驶工况 3.1.3 国内典型行驶工况 3.2 行驶工况构建算法 3.2.1 工况构建步骤 3.2.2 数据采集 3.2.3 特征解析 3.2.4 片段最优选取策略 3.2.5 工况构建及验证分析 3.3 行驶工况实例 3.3.1 实验数据的采集、处理及特征参数提取 3.3.2 工况构建过程 3.3.3 结果分析 3.4 本章小结 第4章 混合动力系统最优能量管理策略设计框架 4.1 系统模型 4.1.1 动力系统总成 4.1.2 动力电池模型 4.1.3 APU模型 4.1.4 驱动电机模型 4.2 能量管理策略设计 4.2.1 模式控制 4.2.2 优化模型 4.3 全寿命周期能量管理策略设计及优化方法 4.3.1 全寿命周期能量管理策略 4.3.2 粒子群优化算法框架 4.3.3 电池老化影响特性 4.4 仿真结果 4.5 本章小结 第5章 能量管理策略的粒子群优化方法 5.1 粒子群优化算法原理 5.2 粒子群优化算法在能量管理策略中的应用 5.2.1 基本控制模式 5.2.2 粒子群优化算法的实施步骤 5.3 仿真结果 5.4 本章小结 第6章 考虑能源价格波动的模拟退火粒子群能量管理策略 6.1 模拟退火算法原理及其与粒子群优化算法的融合方法 6.1.1 模拟退火算法基本原理 6.1.2 模拟退火粒子群优化算法 6.2 能源价格波动统计分析 6.2.1 电价波动统计 6.2.2 燃油价格波动统计 6.3 考虑价格波动的能量管理策略设计 6.3.1 基于模拟退火粒子群算法的能量管理策略 6.3.2 参数优化结果 6.4 仿真结果与分析 6.5 本章小结 第7章 基于短时工况预测的粒子群优化能量管理策略 7.1 工况预测及能量管理策略 7.1.1 基于BP神经网络的工况预测方法 7.1.2 基于工况预测的粒子群优化能量管理策略 7.2 仿真结果与分析 7.2.1 算法有效性的仿真验证 7.2.2 具有工况差异性时的结果分析 7.3 本章小结 第8章 考虑电池寿命与安全性的PMP能量管理策略 8.1 电池热安全与耐久性模型 8.1.1 电池耐久性模型 8.1.2 电池热模型 8.1.3 冷却系统模型 8.2 基于PMP算法的能量管理策略 8.2.1 能量管理策略设计思路 8.2.2 PMP算法 8.2.3 优化结果 8.3 仿真结果与分析 8.3.1 行驶工况及温度数据 8.3.2 冷却系统正常情况仿真分析 8.3.3 冷却系统异常情况仿真分析 8.4 本章小结 参考文献 附录 附录一 行驶工况构建算法代码 附录二 粒子群优化算法代码 附录三 模拟退火粒子群优化算法代码 附录四 遗传算法代码 附录五 PMP能量管理优化算法代码