【电池】基于PMP算法的插电式混合动力车 能量优化控制策略附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在插电式混合动力车上，PMP 通常是指庞特里亚金极小值原理（Pontryagin's Minimum Principle）。它是一种重要的优化控制理论，常用于车辆的能量管理策略中，以实现燃油经济性和电池寿命等方面的优化。

基于 PMP 的能量管理策略，可根据车辆行驶工况、电池状态等信息，通过构建哈密尔顿函数，求解出发动机和电机等部件的最优工作状态，实现转矩分配和挡位选择等的优化。例如，文献《》中，结合比例积分粒子群优化算法控制器和混合储能系统内部功率限制管理办法，提出基于 PMP 算法的 HEV 能量优化控制策略，提高了车辆跟踪整车燃油能耗最小轨迹的实时性。《考虑电池电 - 热 - 放电深度的并联 PHEV 能量管理策略研究》则基于 PMP 求解滚动时域内的优化问题，实现了并联 PHEV 挡位选择和转矩分配的协同优化，有效降低了电池老化成本和总成本。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

C:\Users\Administrator\Downloads\LPV20250707clear all

addpath('C:\Program Files\MATLAB\casadi-windows-matlabR2016a-v3.4.5');

import casadi.*;

ngen= transpose([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;

0,0,77,77,78,78,79,79,80,80,80,80,81,82,83,84,85,86,87,88,0;

0,0,83,83,84,84,85,85,86,86,87,87,88,89,89,90,91,91,91,89,0;

0,0,84,85,86,86,87,88,88,89,89,90,90,91,91,92,92,92,92,90,0;

0,0,87,88,88,89,89,90,90,90,91,91,92,92,92,93,93,92,92,90,0;

0,0,88,89,90,90,91,91,91,91,92,92,92,93,93,93,93,93,92,90,0;

0,0,0,90,91,91,92,92,92,92,93,93,93,93,93,94,93,93,92,90,0;

0,0,0,91,91,92,92,92,93,93,93,93,93,94,94,94,94,94,93,91,0;

0,0,0,0,0,91,92,93,93,93,94,94,94,94,94,94,94,94,93,90,0;

0,0,0,0,0,0,0,92,93,93,94,94,94,94,94,94,94,94,93,90,0;

0,0,0,0,0,0,0,0,92,92,93,94,94,94,94,94,94,94,93,90,0;

0,0,0,0,0,0,0,0,0,92,92,93,94,94,94,94,94,94,93,90,0;

0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,92,92,93,94,94,94,94,94,93,90,0]);

tgen= [-200,-190,-180,-170,-160,-150,-140,-130,-120,-110,-100,-90,-80,-70,-60,-50,-40,-30,-20,-10,0];

wgen= [0,500,1000,1500,2000,2500,3000,3500,4000,4500,5000,5500,6000];

lut_ngen = interpolant('LUT','bspline',{tgen, wgen},ngen(:));

%lut_ngen([-180 500])=77

nmot= transpose([69,69,69,69,69,69,69,69,69,69,69;

69,70,80,80,80,80,80,80,80,80,80;

69,80,84,84,84,84,84,84,84,84,84;

69,80,86,88,88,86,86,84,0,0,0;

69,80,84,86,86,84,80,0,0,0,0;

69,70,80,84,80,0,0,0,0,0,0;

69,70,70,70,0,0,0,0,0,0,0;

69,70,70,70,0,0,0,0,0,0,0]);

wmot= [0,250,500,750,1000,1250,1500,1750,2000,2250,2500];

tmot= [0,25,50,75,100,125,150,175];

lut_nmot = interpolant('LUT','bspline',{wmot, tmot},nmot(:));

%lut_nmot([250 50])=80

N=1000;

X = opti.variable(2,N+1);

🔗 参考文献

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🌈 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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

🌈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

🌈 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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 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、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

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、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP