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基于需求功率预测的电动拖拉机能量管理策略

作  者:
盛志鹏;夏长高;孙闫;韩江义
单  位:
江苏大学汽车与交通工程学院
关键词:
纯电动拖拉机;双电源;模型预测控制;长短期记忆神经网络;能量管理
摘  要:
针对电动拖拉机在犁耕工况下电机需求电流波动比较大的特点,为了改善动力电池的输出电流过高或过低及电动拖拉机犁耕持续作业时间短的现象,利用超级电容高功率密度的特点,设计了一种锂电池+超级电容结构的双电源电动拖拉机,并建立了Amesim/Simulink联合仿真模型。以模型预测控制作为双电源系统的能量管理方法,基于长短期记忆神经网络建立电动拖拉机犁耕工况下的需求功率预测模型,使用动态规划算法求解最佳的锂电池输出电流。仿真结果表明:相比于模糊控制策略,基于模型预测控制策略有效降低了锂电池大电流放电的频率且峰值电流降低了40%,有效提高了锂电池的使用寿命;超级电容的SOC保持在比较高的范围内,且电动拖拉机在犁耕工况下的单位里程能量消耗降低了2.17%,实现了双电源电流分配最优,提高了电动拖拉机的动力性和经济性。

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