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Una Estrategia de Gestión de Energía Jerárquica para Vehículos Eléctricos Híbridos Enchufables de Tracción Total

Autores: Guo, Zhiqi; Guo, Jianhua; Chu, Liang; Guo, Chong; Hu, Jincheng; Hou, Zhuoran

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Una Estrategia de Gestión de Energía Jerárquica para Vehículos Eléctricos Híbridos Enchufables de Tracción Total


Categoría

Tecnología de Equipos y Accesorios

Subcategoría

Diseño de equipos y herramientas

Palabras clave

Potencial de ahorro de energía
PHEVs 4WD
Estrategia de gestión de energía
Estrategia de gestión de energía jerárquica
Control predictivo del modelo
Estrategia de minimización del consumo equivalente

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 17

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En el campo de los vehículos de nueva energía, los PHEV 4WD muestran un fuerte potencial de ahorro de energía. Sin embargo, una única estrategia de gestión de energía tiene dificultades para alcanzar el potencial de ahorro de energía debido al complejo sistema energético no lineal del PHEV 4WD. Para hacer frente a esto, se propone en este artículo una estrategia de gestión de energía jerárquica (H-EMS) para los PHEV 4WD con el fin de lograr una optimización de la gestión de energía. En primer lugar, se predice la información de velocidad futura mediante el método de predicción de velocidad, y la estrategia de gestión de energía superior adopta el control predictivo basado en el modelo (MPC) basado en la información de velocidad futura para llevar a cabo la distribución de la fuente de energía entre el motor y la batería. En segundo lugar, la estrategia de gestión de energía inferior realiza la distribución de componentes de potencia del motor delantero y el motor trasero basada en una estrategia de minimización de consumo equivalente (ECMS). Finalmente, se realiza una simulación basada en MATLAB/Simulink, validando que el método propuesto tiene más capacidades de ahorro de energía, y la economía se mejora en un 11.87% en comparación con las estrategias de gestión de energía basadas en reglas (RB).

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