摘要
本发明涉及一种考虑前车跟驰的燃料电池汽车能量管理方法,包括:收集车辆行驶相关数据,通过训练LSTM‑BP神经网络,得到车速预测模型;构建车辆的整车动力系统模型;将车辆当前速度、前车距离及前车速度输入车速预测模型,输出得到预测时域内车辆速度,并输入整车动力系统模型,得到对应预测时域内的车辆需求驱动序列;基于车辆需求驱动序列,采用ECMS能量管理算法,确定出有限时域内最优功率分配序列;根据最优的燃料电池驱动功率,由车辆混合动力系统控制器执行完成能量分配。与现有技术相比,本发明考虑前车跟驰问题,能够实现对燃料电池汽车能量的燃油经济性最优控制,同时提高控制的实时性。
技术关键词
整车动力系统
能量管理算法
车辆混合动力系统
蓄电池
BP神经网络
燃料电池输出功率
传动系统
能量分配
车辆动力系统
汽车行驶状态
滚动阻力系数
空气阻力系数
因子
燃料电池汽车
安时积分法
内阻模型
跟驰车辆
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蓄电池运行状态
定量评价指标
长短期记忆神经网络
缺陷识别方法
LSTM模型
综合无功优化
电网场景
无功优化策略
风电
测试场景
强度评估方法
再生微粉
建筑用材料
优化BP神经网络
粒子