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摘要:
为提高复合电源系统中锂离子动力电池和超级电容器的功率在线优化分配性能,提出了一种能够在线自适应优化控制的系统能量管理策略.首先,采用二阶马尔科夫链模型进行车辆工况的预测,以提高工况预测准确性.然后,建立复合电源系统优化目标函数,结合模型预测控制算法框架进行系统功率的在线优化分配.为提高不同工况下的系统工作效率,在优化目标函数中引入自适应参数因子.结果表明:相比于规则控制,基于在线自适应能量管理策略的复合电源系统的能量损耗明显下降.特别是在预测时域为5s时,系统工作效率相比于基于规则策略提高了3.3%,相比于基于一阶马尔科夫链模型和固定参数因子的模型预测控制策略提高了0.9%.
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文献信息
篇名 车用复合电源系统在线自适应能量管理
来源期刊 电工技术学报 学科 工学
关键词 复合电源系统 能量管理策略 二阶马尔科夫链 模型预测控制 在线自适应优化
年,卷(期) 2020,(z2) 所属期刊栏目 电能存储与应用
研究方向 页码范围 644-651,660
页数 9页 分类号 TM912
字数 语种 中文
DOI 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.191597
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研究主题发展历程
节点文献
复合电源系统
能量管理策略
二阶马尔科夫链
模型预测控制
在线自适应优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电工技术学报
半月刊
1000-6753
11-2188/TM
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天莲大厦10层
6-117
1986
chi
出版文献量(篇)
8330
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38
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195555
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