当前位置: 首页 > news >正文

【优化求解】通过信号灯交叉路口的连接燃料电池混合动力车的生态驾驶双层凸优化附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

对于连接的燃料电池混合动力汽车(FCHEV)而言,生态驾驶是一个速度规划与能量管理相耦合的问题。为减轻计算负担,双层优化将其解耦并分层求解上层和下层子问题。本文提出一种用于连接的 FCHEV 通过多个信号灯交叉路口的生态驾驶双层凸优化方法。此方法能在保持高能效的同时大幅降低计算成本,与双层动态规划(DP)方法相比,计算时间仅为其 6.59%,且燃油经济性几乎相同。

二、双层优化问题剖析

(一)上层优化:速度规划

  1. 约束条件转换:在通过多个信号灯交叉路口时,交通信号灯带来的约束是非线性的。本文将这些非线性交通灯约束转化为时变线性状态约束。例如,交通信号灯的周期性变化可通过设定不同时间段内车辆速度与位置的线性关系来描述,使得约束条件更易于处理。

  2. 成本函数二次化:通过采用平均速度,成本函数转变为二次函数形式。这一转变是基于平均速度与车辆行驶成本(如燃油消耗、时间成本等)之间的关系推导得出。二次成本函数在优化求解中具有良好的数学性质,便于后续的求解操作。

(二)下层优化:能量管理

  1. 模型凸化:对燃料电池系统和电池进行模型凸化处理。燃料电池和电池的输出特性原本具有一定的非线性,通过合理的近似和数学变换,将其转化为凸模型。例如,对于燃料电池的输出功率与效率关系、电池的充放电特性等,通过特定的函数逼近或变量替换,使其满足凸性条件。这样的凸化处理使得下层能量管理问题能够使用凸优化方法进行高效求解。

三、求解算法

(一)上层速度规划求解

使用 MOSEK 求解器对上层速度规划问题进行求解。MOSEK 是一款强大的优化求解器,尤其擅长处理二次规划等凸优化问题。由于上层优化已将问题转化为具有二次成本函数和时变线性状态约束的形式,非常适合 MOSEK 求解器的应用场景。它能够快速准确地搜索到满足约束条件且使成本函数最小化的车辆速度规划方案。

(二)下层能量管理求解

采用交替方向乘子法(ADMM)算法求解下层的能量管理问题。ADMM 算法在处理具有可分离结构的凸优化问题上表现出色。在下层能量管理中,燃料电池系统和电池的模型经凸化后,可将整个问题分解为多个子问题,通过交替迭代的方式分别对这些子问题进行求解,并通过乘子的更新来协调各子问题之间的关系,最终得到优化的能量管理策略,即确定燃料电池和电池在不同时刻的功率分配,以满足车辆行驶的能量需求并实现能量的高效利用。

四、实验结果与分析

(一)计算成本对比

将本文提出的双层凸优化方法与双层动态规划(DP)方法进行对比。结果显示,本文方法在计算时间上仅占双层 DP 方法的 6.59%。这一显著的提升得益于将复杂的非线性问题转化为凸优化问题,使得求解过程更加高效。凸优化问题具有明确的全局最优解,且相应的求解算法具有较快的收敛速度,避免了动态规划方法中可能存在的大量枚举和复杂计算,从而大幅减少了计算时间。

(二)能量效率与燃油经济性

在保持高能量效率的同时,本文方法实现了与双层 DP 方法几乎相同的燃油经济性。这表明在将问题进行凸化和分层求解的过程中,并没有牺牲车辆的能量利用效率和燃油经济性。通过合理的速度规划和能量管理策略,车辆在通过信号灯交叉路口时,能够在降低计算成本的前提下,依然保持良好的能源利用效果,实现节能减排的生态驾驶目标。

综上所述,本文所提出的双层凸优化方法为连接的 FCHEV 通过信号灯交叉路口的生态驾驶提供了一种高效且经济的解决方案,在计算成本和能源效率之间取得了良好的平衡,具有较高的实际应用价值。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% get results for paper

clear;clc;close all

load FCV_EcoEMS_DP_advisor_results\Results_all.mat

EcoEMS_v_DP = cell(8,1);

EcoEMS_res = zeros(8,3); % time,SOC_f,HC

EcoEMS_ux = cell(8,4); % SOC,P_fcs,P_mot_e,HC

for ii = [5,8,6]

EcoEMS_v_DP{ii,1} = Results_all{ii,1}.X{1,1};

EcoEMS_res(ii,:) = Results_all{ii,1}.results;

EcoEMS_ux{ii,1} = [0.6,Results_all{ii,1}.X{1,3}];

EcoEMS_ux{ii,2} = [0,Results_all{ii,1}.FCS_pwr];

EcoEMS_ux{ii,3} = [0,Results_all{ii,1}.P_dem_e];

EcoEMS_ux{ii,4} = [0,Results_all{ii,1}.FC_fuel];

end

save('EcoEMS_v_DP_convex',"EcoEMS_v_DP");

save('EcoEMS_DP_res_convex',"EcoEMS_res");

save('EcoEMS_DP_ux_convex',"EcoEMS_ux");

🔗 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

http://www.jsqmd.com/news/749182/

相关文章:

  • MoltLock:轻量级Go分布式锁库的设计原理与etcd实战
  • Cursor Free VIP终极指南:如何永久免费使用AI编程助手
  • 用eNSP模拟华为网络工程师面试题:手把手复现一个OSPF+RIP+BGP+NAT的综合实验
  • 视频生成中的运动控制技术与优化实践
  • Python脚本依赖管理新思路:manifest实现按需安装与自包含分发
  • TEE防护下LLM推理的安全隐患与防御方案
  • 强化学习在多轮对话系统中的应用与优化
  • ATL:iOS模拟器上AI智能体的分层自动化触控方案
  • 构建高可用AI智能体:从LangGraph实战到生产级部署全解析
  • Godot引擎集成Lua脚本:轻量级扩展与热更新方案详解
  • CLI数据分析工具:提升数据处理效率的自动化利器
  • 抖音批量下载神器:3分钟掌握高清无水印素材批量获取技巧
  • SSH连接管理工具:提升开发运维效率的配置化实践
  • 统计方法 scDEED 检测可疑的 t-SNE 和 UMAP 嵌入并优化超参数
  • Roofline模型与设备端LLM的硬件协同设计优化
  • Linux串口编程避坑指南:从/dev/ttyS0配置到多线程数据收发,一篇搞定
  • Nemotron Elastic框架:大模型推理效率提升关键技术解析
  • 大模型评测框架实战:从标准化竞技场到定制化评估
  • 基于模型预测控制MPC和神经网络相结合的两电平三相逆变器控制研究(Matlab代码实现)
  • MEMORY-T1框架:强化学习驱动的长对话记忆优化方案
  • 开发者技能成长利器:skill-railil 项目解析与实战应用
  • 百度网盘秒传脚本终极指南:3分钟掌握永久文件分享黑科技
  • Nemotron Elastic架构:动态计算图技术优化AI推理性能
  • OBS Multi RTMP插件:一键实现多平台直播同步推流
  • 2026年冷媒加注机怎么选:冷媒注液机厂家推荐、冷媒灌注机厂家推荐、制冷剂加注机厂家、散热行业冷媒加注机厂家推荐选择指南 - 优质品牌商家
  • 拒绝龟速回测:利用 Numba 与 Cython 将 Python 量化策略加速 100 倍的终极奥义
  • 基于Docker与VS Code的LaTeX开发环境搭建与AI集成实践
  • LLVM模型缝合技术:编译器优化与机器学习融合实践
  • 2026专业防火卷帘门优质厂家推荐指南:防火门厂家/防火门安装/PVC快速卷帘门/不锈钢卷帘门/不锈钢防火门/工业卷帘门/选择指南 - 优质品牌商家
  • 2026年AI Agent实战(一):用200行Python从零搭建一个能自主完成任务的智能体