基于交叉熵算法的电动车辆复合电源参数优化

• 作者: 刘楠 刘洋 戴朝华 赵舵 郭爱 陈维荣 黄晨曦
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 复合电源 CE算法 多目标优化 参数匹配
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 839-846
• 页数: 8页
• 分类号: TM912|U469.72
• 字数: 5385字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.20190442

摘要

为了提升电动汽车动力性能、降低车辆成本,以复合电源成本和车辆电耗最小为目标,通过交叉熵(cross-entropy,CE)算法对车载复合电源的参数优化进行了研究.首先,以某款纯电动汽车为研究对象,根据能量与功率性能指标确定锂离子电池和超级电容的容量范围;其次,选取复合电源成本和车辆电耗建立多目标优化函数,并在ADVISOR环境中搭建车辆仿真模型;接着,采用CE算法,通过种群的不断迭代,更新高斯概率密度函数的均值和方差,找到复合电源参数的Pareto最优解集;最后,从最优Pareto解集中选取典型的匹配参数,分析复合电源成本、车辆电耗和整车性能.研究结果表明:在满足基本约束的前提下,得到了由100个解组成的Pareto最优解集.与第二代非劣排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)比较,CE算法有更好的收敛性与分布性;复合电源成本平均降低了9.49％,车辆电耗平均降低了22.81％;此外,城市道路循环工况(urban dynamometer driving schedule,UDDS)下车速误差最大值降低16.15％,整车动力性也有显著提升,百公里加速时间缩短7.81％,最高车速提升1.98％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈维荣	西南交通大学电气工程学院	246	3368	29.0	47.0
2	赵舵	西南交通大学电气工程学院	13	68	4.0	8.0
3	戴朝华	西南交通大学电气工程学院	86	1082	20.0	30.0
4	刘洋	西南交通大学电气工程学院	63	327	10.0	16.0
5	郭爱	西南交通大学电气工程学院	19	74	6.0	8.0
6	刘楠		14	10	2.0	3.0
7	黄晨曦	西南交通大学电气工程学院	1	0	0.0	0.0