面向动态交通环境的燃料电池重卡分层协同节能控制方法

本发明适用车速规划技术领域和能量管理技术领域，提供了面向动态交通环境的燃料电池重卡分层协同节能控制方法，所述方法采用分层预测协同优化控制框架实现外部环境扰动与动力系统特性的协同控制；上层采用LSTM神经网络预测前车车速，建立多目标优化函数，构建基于模型预测控制框架下的庞特里亚金极小值原理算法的速度规划策略；下层设计一种双时域自适应等效消耗最小策略，结合滚动时域内的预测工况数据，动态调整等效因子，生成燃料电池功率的最优控制序列分配；本发明兼顾外部交通扰动和动力系统特性，提高了燃料电池重卡在动态交通环境中的能量利用效率，还实现车辆纵向运动控制与能量管理的高效协同。