徐宏扬;赵静慧;李梦林;尹龙;闫梅

燕山大学车辆与能源学院燕山大学车辆与能源学院;智能农业动力装备全国重点实验室

燃料电池动力系统;混合动力拖拉机;能量管理策略;拖拉机犁耕工况;深度学习模型;工况预测

燃料电池因其无污染、高效率的优势，被认为是实现绿色农机的发展方向。目前，制约燃料电池拖拉机发展的主要挑战是构建动力系统能量分配与不稳定作业工况间的紧密联系。因此，本文设计了一种燃料电池拖拉机分层节能优化策略，通过预测多层未来作业工况，降低拖拉机能量消耗和动力系统寿命损耗带来的成本。具体地，基于真实拖拉机作业工况，求解最优动力分配序列，建立基于深度学习的车辆状态和SOC参考轨迹映射模型，为下层的功率分配策略提供参考。结果表明，与没有工况预测的策略相比，所提出的策略节约了约56.8%的总等效氢气消耗、约8.8%的总成本。