【充电】基于动态规划DP算法的增程式EV能量管理策略研究附MATLAB代码

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🔥 内容介绍
摘要
仿真结果
结论
关键词
1.引言
2.能量管理策略
2.1 传统能量管理策略
2.2 基于动态规划DP算法的能量管理策略
📣 部分代码
⛳️ 运行结果
3.仿真结果
4.结论
🔗 参考文献
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流人群疏散病毒扩散晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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🔥 内容介绍

摘要

增程式电动汽车（REEV）是一种混合动力汽车，它使用汽油发动机为发电机供电，发电机再为电池充电，电池再为电动机供电。这种结构使增程式电动汽车具有纯电动汽车的优点，同时又避免了纯电动汽车续航里程短的缺点。

能量管理策略是增程式电动汽车的关键技术之一。能量管理策略的好坏直接影响到增程式电动汽车的燃油经济性和动力性能。

本文研究了基于动态规划DP算法的增程式EV能量管理策略。动态规划DP算法是一种求解最优决策问题的算法。它将问题分解成一系列子问题，然后逐个求解子问题，最后得到整个问题的最优解。

本文提出的能量管理策略首先将增程式电动汽车的运行工况划分为几个子工况，然后针对每个子工况建立一个数学模型。数学模型包括增程式电动汽车的动力学模型、能量模型和经济性模型。

接下来，本文利用动态规划DP算法求解数学模型，得到每个子工况的最优控制策略。最后，本文将所有子工况的最优控制策略组合在一起，得到增程式电动汽车的全局最优能量管理策略。

仿真结果

本文将提出的能量管理策略与传统的能量管理策略进行了比较。仿真结果表明，提出的能量管理策略可以显著提高增程式电动汽车的燃油经济性和动力性能。

结论

本文研究了基于动态规划DP算法的增程式EV能量管理策略。仿真结果表明，提出的能量管理策略可以显著提高增程式电动汽车的燃油经济性和动力性能。

关键词

增程式电动汽车，能量管理策略，动态规划DP算法，燃油经济性，动力性能

1.引言

能量管理策略是增程式电动汽车的关键技术之一。能量管理策略的好坏直接影响到增程式电动汽车的燃油经济性和动力性能。

2.能量管理策略

2.1 传统能量管理策略

传统的能量管理策略包括：

**串联策略：**在这种策略下，汽油发动机始终为发电机供电，发电机再为电池充电，电池再为电动机供电。
**并联策略：**在这种策略下，汽油发动机和电动机同时为车辆提供动力。
**混联策略：**在这种策略下，汽油发动机和电动机交替为车辆提供动力。

2.2 基于动态规划DP算法的能量管理策略

本文提出的能量管理策略是一种基于动态规划DP算法的能量管理策略。动态规划DP算法是一种求解最优决策问题的算法。它将问题分解成一系列子问题，然后逐个求解子问题，最后得到整个问题的最优解。

📣 部分代码

clc;clear;close all;load CWTVC.mat%N=length(T_z);N=200;load minFuelConsup.txtminFuel_Pe=minFuelConsup(:,1)';  %kWminFuel_Ge=minFuelConsup(:,3)';  %g/sload Pdemand.matP_dem=Pdemand/1000.0;P_eng_max = 70;           % engine max power kWP_batt_max = 80;       % bat max power kWQ_batt = 18.3;            % battery capacity kWhQ_batt1=18.3*3600;   % battery capacity kJSOC_min = 0.4;        SOC_max = 0.52;      delt_SOC = 0.00005;delt_Pbatt=delt_SOC*Q_batt *3600;max_grid_trans_num=floor(P_batt_max/delt_Pbatt);SOC_init = 0.5;elec2fuelCoeff=266;  %g/kWh

⛳️ 运行结果

3.仿真结果

4.结论

本文研究了基于动态规划DP算法的增程式EV能量管理策略。仿真结果表明，提出的能量管理策略可以显著提高增程式电动汽车的燃油经济性和动力性能。

🔗 参考文献

[1]耿鹏.增程式燃料电池客车动力系统主控制器研究[D].清华大学,2013.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流人群疏散病毒扩散晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

原文链接：https://blog.csdn.net/Matlab_dashi/article/details/135854928