【优化求解】基于ADMM求解插电式混合动力汽车凸优化能源管理问题附matlab代码
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条:做科研,博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之,是为:博学慎思,明辨笃行。
🔥 内容介绍
一、引言
插电式混合动力汽车(PHEV)结合了传统燃油汽车和纯电动汽车的优点,通过合理的能源管理策略,能够在不同行驶工况下灵活切换动力源,有效提高能源利用效率并减少尾气排放。然而,能源管理问题涉及多个变量和复杂的约束条件,是一个典型的优化问题。凸优化理论为解决这类问题提供了强大的数学框架,而交替方向乘子法(ADMM)作为一种高效的凸优化求解算法,在 PHEV 能源管理问题上展现出独特的优势,能够在分布式计算环境下快速准确地找到最优能源管理策略。
二、插电式混合动力汽车能源管理问题
(一)系统构成与运行模式
PHEV 通常由发动机、电动机、电池组以及相关的功率变换器等组成。它具有多种运行模式,如纯电动模式(EV 模式),此时车辆仅由电池供电,电动机驱动车辆行驶,适用于短距离、低负载的行驶工况,能实现零排放;混合动力模式(HEV 模式),发动机和电动机协同工作,根据行驶需求合理分配动力,以达到最佳的能源利用效率,常用于中长距离和高负载行驶。
三、凸优化理论在能源管理中的应用
(一)凸优化问题的定义
凸优化问题是指目标函数为凸函数,且约束条件所定义的可行域为凸集的优化问题。对于 PHEV 能源管理问题,通过合理的变量变换和模型近似,可以将其转化为凸优化问题。例如,一些复杂的非线性函数可以通过泰勒展开等方式进行线性化近似,使得目标函数和约束条件满足凸性要求。
(二)凸优化的优势
凸优化问题具有良好的数学性质,其局部最优解即为全局最优解。这意味着在求解过程中,无需担心陷入局部最优陷阱,大大简化了求解过程。同时,有许多成熟的求解算法可用于解决凸优化问题,为高效求解 PHEV 能源管理问题提供了可能。
四、交替方向乘子法(ADMM)
通过不断迭代,ADMM 能够收敛到原问题的最优解。这种方法的优势在于将复杂的优化问题分解为相对简单的子问题,每个子问题可以独立求解,并且在许多情况下具有较快的收敛速度,尤其适用于分布式计算场景。
(二)在 PHEV 能源管理中的应用
对于 PHEV 能源管理的凸优化问题,可以将其重新表述为适合 ADMM 求解的形式。例如,将与发动机相关的变量和函数归为 x 部分,与电动机和电池相关的变量和函数归为 z 部分,通过合理定义约束条件 Ax+Bz=c,构建增广拉格朗日函数。然后,按照 ADMM 的迭代步骤,依次求解关于发动机功率分配(x 子问题)、电动机和电池功率分配及状态调整(z 子问题)以及拉格朗日乘子更新(λ 更新)的子问题,逐步迭代得到最优的能源管理策略,即确定发动机和电动机在每个时刻的输出功率,以及电池的充放电状态,以实现能源消耗最小化和满足各种约束条件的目标。
五、基于 ADMM 求解 PHEV 凸优化能源管理问题的优势
(一)分布式计算能力
PHEV 能源管理系统中,不同部件(发动机、电动机、电池等)的控制和数据处理可以分布在不同的计算单元上。ADMM 的分布式求解特性使得各部件的优化计算可以并行进行,通过交换必要的信息(如拉格朗日乘子等)来协同求解整个能源管理问题,大大提高了计算效率,尤其适用于复杂的多部件系统。
(二)处理复杂约束
ADMM 在处理具有复杂约束条件的优化问题时表现出色。对于 PHEV 能源管理中的多种约束条件,如功率平衡约束、电池状态约束等,ADMM 通过增广拉格朗日函数将约束融入到目标函数中,通过迭代求解子问题的方式,能够有效地处理这些约束,找到满足所有约束条件的最优解。
(三)收敛速度与稳定性
ADMM 通常具有较快的收敛速度,能够在相对较少的迭代次数内找到接近最优解的结果。同时,其收敛过程相对稳定,对初始值的选择不敏感,这使得在实际应用中更容易实现和调整,为 PHEV 能源管理策略的实时优化提供了有力保障。
综上所述,基于 ADMM 求解插电式混合动力汽车凸优化能源管理问题,结合了凸优化理论的优势和 ADMM 的高效求解特性,能够有效解决 PHEV 能源管理中的复杂优化问题,为提高 PHEV 的能源利用效率和性能提供了一种可靠的方法。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
clear
clc
load('d_inputs.mat')
N = length(Pdrv);
misc.epsilon = 2E4;
misc.maxIterations = 2000;
misc.Emax = Emax;
[E, Pb, time, iters] = f_ADMM(coeffs,Pdrv,Estart,Pbmin,Pbmax,Elowerlim,Eupperlim,P,C,R,V,misc);
fprintf('Time taken using ADMM = %.2f s\n', time)
figure(1)
plot(E)
xlabel('Time (s)')
ylabel('State of Charge (%)')
grid on
legend('ADMM')
try
[E, Pb, time, iters] = f_CVX(coeffs,Pdrv,Estart,Pbmin,Pbmax,Elowerlim,Eupperlim,P,C,R,V,misc);
hold on
plot(E, '--')
plot([0 N], [Elowerlim Elowerlim], 'r')
hold off
legend('ADMM', 'CVX')
catch
disp('CVX not available')
end
%[dotE, dotmf, Fpred] = f_postprocess(omega, Pdrv, Pb, coeffs, V, R, P, C, engineModel, motorModel);
🔗 参考文献
🍅更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注
🌟机器学习/深度学习类:BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~
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
🌟组合预测类:CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可(可任意搭配非常新颖)~
🌟分解类:EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~
🌟路径规划类: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、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~
🌟小众优化类: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、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、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、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统(BMS)SOC/SOH估算(粒子滤波/卡尔曼滤波)、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进(扰动观察法/电导增量法)、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度,虚拟电厂,能源消纳,风光出力,控制策略,多目标优化,博弈能源调度,鲁棒优化等等均可~
🌟 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: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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟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、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统(BMS)SOC/SOH估算(粒子滤波/卡尔曼滤波)、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进(扰动观察法/电导增量法)、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度,虚拟电厂,能源消纳,风光出力,控制策略,多目标优化,博弈能源调度,鲁棒优化
🌟原创改进优化算法(适合需要创新的同学):原创改进2025年的波动光学优化算法WOO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可,保证测试函数效果,一般可直接核心
告诫读者和自己第一,科学态度。历史学是一门科学,要学会做历史研究,就得有科学态度。科学态度不是与生俱来的,必须认真培养,关键是培养我们在研究中认真负责一丝不苟的精神。第二,献身精神。从事历史研究,就像从事其他任何科学研究一样,要有一种为科学研究而献身的精神,要热爱我们的研究事业,要有潜心从事这项工作的意志。没有献身精神,当然做不好科研工作。只想拿一个学位,那是很难学好做研究的。要拿学位,这一点可以理解,但我们读书,是为了自己获得真才实学。有了真才实学将来不论做什么工作,都是有用的。当然学位也是要的,但关键的是学问而不是学位。第三,查阅收集学术信息、资料的能力。青年学生要从事学术研究,就要培养能熟练地掌握查阅搜集学术信息、资料的能力。例如学习与研究英帝国史,就得了解国内外有关这个专业的基本情况,了解有关资料情况。像你们在北京地区学习,至少要大致了解北京地区有关英帝国史的中英文资料,熟悉与专业密切相关的主要图书馆,了解馆藏情况。这就需要经常去图书馆。我们这个专业不需要到田间考察,到工厂调研,但要去图书馆,去图书馆就是我们的调查研究。熟悉有关图书馆的情况是我们学习的一部分。今天,网络飞速发展,掌握网上查阅信息的技巧是非常必要的。第四,处理资料的能力。搜集的资料会越来越多,怎样安排它们也是一门学问。各学科各个研究人员的方式可能会有所不同,但总的原则是要有条理,便于记忆,便于查阅。第五,对资料的鉴别意识与鉴别能力。我们在使用研究资料时不能拿着就用,要有意识鉴别一下,材料是否可靠,什么样的材料更有价值。读书时,也不是拿着什么书就通读到底。有的书翻一翻即可,有的书则需认真读。区别哪些书翻一翻即可,哪些书得认真读,也不是一件容易的事,青年学生不是一下子就能做到这一点的,需逐渐培养这种能力。还有一点就是要学会使用计算机,能比较熟练地进行文字处理。
更多免费代码链接(也可直接点击阅读原文):
https://mp.weixin.qq.com/s/xWdAoVwmhdbfixDcsaJ_qA
https://gitcode.com/qq_59747472/Matlab/blob/main/README.md
