基于模型预测控制的燃料电池混合动力汽车能量管理策略优化研究——以MPC为例

简介：
本研究聚焦于利用模型预测控制(MPC)技术，对燃料电池混合动力汽车的能量管理系统进行优化。通过深入分析和仿真验证，提出了一种高效的能量管理策略，旨在提高系统效率及延长续航里程。 本段落研究了基于模型预测控制（MPC）的燃料电池混合动力汽车能量管理策略优化问题，以提高能源使用效率。 首先，我们选定的研究对象是采用燃料电池与动力电池组合的动力系统车辆。在假设已知未来一段时间内的车速变化的前提下，在模型预测控制框架内构建了一个最优控制的问题模型。接下来，为了求解这一预测范围内的最佳解决方案，本段落分别应用了动态规划和极小值原理（PMP）两种方法来优化能量管理策略，并最终得到了燃料电池的最佳输出功率。 该研究的关键在于如何通过MPC技术有效地预测与调控燃料电池的输出功率，在保证车辆性能的同时最大化能源利用效率。关键词包括：基于MPC；燃料电池-动力电池混合动力汽车；预测域；最优控制问题；动态规划；PMP以及燃料电池输出功率等。