CN114771293B 一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车能量管理方法 （燕山大学）_第1页
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一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽本发明公开了一种基于等效消耗最小策略息在线预测车辆未来短期速度；利用训练好的LSTM模型实时得到最优协态变量；根据PMP与2步骤4：将步骤3得到的最优协态变量以及对应的车辆状态信息作为样本集训练基于步骤5：利用步骤1获得的道路交通信息通过基于LSTM步骤6：利用步骤4训练好的基于LSTM的最优协态变量步骤7：根据庞特里亚金极小值原理与等效消耗最小策为动力电池荷电状态变化率；n为氢气消耗率；将步骤7中获得的最优等效因子应用于所述目标函数，求得使目标函数最小的最优解2.根据权利要求1所述的一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车在线能量管理方3.根据权利要求1所述的一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车在线能量管理方3demηm为电机效率；4.根据权利要求3所述的一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车在线能量管理方5.根据权利要求3所述的一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车在线能量管理方6.根据权利要求1所述的一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车在线能量管理方7.根据权利要求1所述的一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车在线能量管理方4将步骤3中获得的车辆速度、SOC轨迹、需求功率作为基于LSTM的最优构建基于LSTM的最优协态变量预测模型的网络结构，所述5[0003]能量管理是燃料电池汽车的关键技术之一。目前的能量管理策略(Energy[0004]等效消耗最小策略(EquivalentConsumptionMinimumStrategy，ECMS)不需要6最优协态变量求得最优等效因子；所述庞特里亚金极小值原理与等效消耗最小策略关系[0021]将步骤7中获得的最优等效因子应用于所述目标函数，求得使目标函数最小的最dηm为电机效率；7[0042]进一步地，将步骤3得到的最优协态变量以及对应的车辆状态信息作为样本集训[0044]构建基于LSTM的最优协态变量预测模型的网络结构，所述网络结构包括输入层、[0048](2)本发明利用LSTM模型预测最优协态变量，考虑了变量预测变量与时间序列高[0049](3)本发明在预测协态变量时考虑了本车未来短期内的速度，考虑了未来信息对[0050](4)本发明利用人工智能方法提取网联环境下庞大交通数据中的有效信息，并应8[0052]图1是本发明实施例中一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车能量管理方法员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范[0057]如图1所示，本发明实施例提供了一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车能9dηm为电机效率。[0079]协态变量(co-statevariables)是庞特里亚金极小值原理中求解时用得到辅助[0107](2)本发明利用LSTM模型预测最优协态变量，考虑了变量预测变量与时间序列高[0108](3)本发明在预测协态变量时考虑了本车未来短期内的速度，考虑了未来信息对[0109](4)本发明利用人工智能方法提取网

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