一种混合驱动矿用卡车的能量管理数据库的构建方法与流程

1.本发明属于混合动力汽车领域，涉及一种混合驱动矿用卡车的能量管理数据库的构建方法。


背景技术：

2.面临能源短缺，环境污染，汽车行业越来越重视新能源汽车的发展，燃料电池具有运行平稳、能量转化效率高、寿命长、污染小等优点，是一种比较理想的汽车动力源。目前，燃料电池已经应用到乘用车及工程车辆上，但燃料电池由于成本高、启动速度慢等缺点，需要增加辅助动力源(如蓄电池，超级电容等)，采用混合动力的方式驱动车辆。
3.能量管理策略直接影响了新能源汽车的经济性，是新能源汽车的研究重点。随着车载传感器技术和车联网技术的发展，基于深度强化学习的能量管理策略是目前新能源汽车能量管理优化的一个重点研究方向之一，但是目前基于深度强化学习算法的能量管理策略需要与大量真实环境交互进行训练学习，才能实现能量管理的优化。
4.中国专利202010090351.1公开了一种混合动力汽车能量管理方法，采用马尔科夫模型预测混合动力汽车下一时刻的车速，根据车速确定需求功率、电池功率，再据此建立能量管理模型。该方法通过与真实环境交互学习，计算量大，需预知路况，难以进行实车应用。
5.202011084591.7提出了一种混合动力汽车能量管理方法，该方法以现有各种循环工况为学习样本，采用强化学习的对各种工况下的转矩分配进行优化，将优化结果作为能量管理数据库。该方法需要能量管理数据库的循环工况与真实状态十分接近才能达到良好的优化效果，难以应用到工作路段的道路比较复杂、颠簸的矿用卡车上。
6.考虑以上问题，提出了一种混合驱动矿用卡车的能量管理数据库的构建方法。


技术实现要素：

7.发明要解决的技术问题是：针对现有技术存在的技术问题，提供一种混合驱动矿用卡车的能量管理数据库的构建方法，根据混合驱动矿用卡车行驶在工作路段下的功率需求，优化分配燃料电池和超级电容的输出功率，使得燃料电池工作在高效低氢耗的状态下，提高整车经济性。
8.为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：
9.一种混合驱动矿用卡车的能量管理数据库的构建方法，所述方法包括：
10.s101：获取混合驱动矿用卡车在工作路段上所有时刻的行驶状态信息构成行驶状态信息集，其中行驶状态信息集包括n个状态的行驶状态信息；
11.s102：设计动作集a(m
×
m)，具体为：根据氢燃料电池功率的最大值p
fcmax
和超级电容功率的最大值p
fcmax
，将p
fcmax
和p
fcmax
分别进行m等分，得到m个氢燃料电池功率且p
fc
(m)＝p
fc
(m
‑
1) δp
fc
，其中p
fc
(m)为第m个氢燃料电池功率，δp
fc
＝p
fcmax
/m，m为大于等于2的正整数；同理得到m个超级电容功率且p
sc
(m)＝p
sc
(m
‑
1) δp
sc
，其中p
sc
(m)为第m个超级电容功率，δp
sc
＝p
scmax
/m，氢燃料电池功率的最小值p
fcmin
和超级电容功率的最小值p
scmin
满足：
p
fcmin
＝p
scmin
＝0，p
fc
(i)和p
sc
(j)构成动作集a(m
×
m)，其中动作集的动作a(i，j)＝(p
fc
(i)，p
sc
(j))，i＝1，2，
…
，m，j＝1，2，
…
，m；
12.s103：确定每个状态的行驶状态信息对应的最大回报值和最优执行动作，使用第k个状态的行驶状态信息、及其对应的第k个状态的最大回报值和第k个状态的最优执行动作构建第k条记录，k＝1，2,
…
,n，使用n条记录构建能量管理数据库。
13.进一步，构建第k条记录具体为：
14.对于第k个状态，以第k个状态的氢燃料电池效率η
fc
(k)为最高和燃料消耗量m
h2
(k)为最小作为优化目标，计算回报值r(k)，遍历动作集a(m
×
m)寻找最大回报值r
max
(k)，获取最大回报值r
max
(k)对应的氢燃料电池功率p
fc
‑
rmax
(k)和超级电容功率p
sc
‑
rmax
(k)作为最优执行动作a
k
‑
max
(m
x
，m
y
)，使用s(k)、a
k
‑
max
(m
x
，m
y
)和r
max
(k)元素构建能量管理数据库的第k条记录，其中，1≤m
x
≤m，1≤m
y
≤m，(m
x
，m
y
)表示(p
fc
‑
rmax
(k)，p
sc
‑
rmax
(k))在a(m
×
m)中的位置。
15.进一步，第k个状态的行驶状态信息为s(k)，包括：
16.第k个状态的道路信息l(k)、车速v(k)、车辆需求功率p
ne
(k)、超级电容功率p
sc
(k)、超级电容荷电状态soc
sc
(k)。
17.进一步，步骤s103包括：
18.s201：选取混合驱动矿用卡车在工作路段的一条行驶状态信息s(k)；
19.s202：在第k条行驶状态信息s(k)下，在满足p
ne
＝p
fc
p
sc
的前提下，选取动作a(m1，m2)，从而获取采取动作a(m1，m2)后的氢燃料电池效率η
fc
(k)与燃料消耗量m
h2
(k)，其中p
fc
为氢燃料电池功率；
20.s203：将执行动作a(m1，m2)后的氢燃料电池效率η
fc
(k)、燃料消耗量m
h2
(k)和超级电容荷电状态soc
sc
代入回报函数，得到回报值r(k1)，其中1≤m1≤m，1≤m2≤m；
21.s204：将获取的回报r(k1)，作为能量管理数据库中行驶状态信息s(k)下，采取动作a(m1，m2)的数据；
22.s205：选取行驶状态信息状态s(k)下，满足p
ne
＝p
fc
p
sc
的条件且没有采取过的动作a(m3，m4)，采用回报函数计算回报值r(k2)，其中1≤m3≤m，1≤m4≤m，并且(m3，m4)≠(m1，m2)；
23.s206：比较回报值r(k2)与r(k1)，若r(k1)≥r(k2)，则记录的回报r(k1)和对应的动作a(m1，m2)不变，否则删除r(k1)和a(m1，m2)，记录回报值r(k2)和对应的动作a(m3，m4)；
24.s207：重复执行步骤s202
‑
s205，直到动作集合a(m
×
m)中满足p
ne
＝p
fc
p
sc
的条件的所有动作全部执行，记录行驶状态信息s(k)下的最大回报值r(k)
max
和对应的动作a
k
‑
max
(m
x
，m
y
)，动作a
k
‑
max
(m
x
，m
y
)为最优执行动作，使用s(k)、a
k
‑
max
(m
x
，m
y
)和r
max
(k)元素构建能量管理数据库的第k条记录，；
25.s208：重复执行步骤s201
‑
s206直到n个状态的行驶状态信息全部执行，使用n条记录构建能量管理数据库。
26.进一步，所述回报函数为：
27.r＝β1η
fc
‑
[β2m
h2
(soc
sc
‑
soc
′
sc
)2]
[0028]
其中，r为回报值，β1和β2均为权重系数，η
fc
为氢燃料电池的工作效率，m
h2
为氢耗量，soc
sc
为超级电容的荷电状态，soc
′
sc
为超级电容荷电状态门限值，到达该门限值超级电容提供的能量足以配合燃料电池应对混合驱动矿用卡车大功率需求的情况。
[0029]
本发明有益效果在于：
[0030]
(1)根据混合驱动矿用卡车需求功率，调整燃料电池与超级电容输出功率，使得氢燃料电池效率为最高和燃料消耗量为最小为优化目标，使燃料电池工作在高效率、低能耗的状态下，可以有效提高混合驱动矿用卡车的经济性；
[0031]
(2)采用离线学习的方式构建能量管理数据库，不需要与环境直接交互，构建成本较低；
[0032]
(3)基于矿用卡车实际工作路段构建能量管理数据库，与实际行驶过程中遇到的状态信息基本一致，优化效果明显。
附图说明
[0033]
图1为本发明一实施例提供的一种混合驱动矿用卡车的结构示意图；
[0034]
图2为本发明一实施例提供的混合驱动矿用卡车的能量管理数据库的构建方法的流程图；
[0035]
图3为本发明一实施例提供的构建能量管理数据库的具体流程图。
具体实施方式
[0036]
下面结合实施例及附图对本发明作进一步说明，但不限定本发明。
[0037]
本发明提供了一种混合驱动矿用卡车的能量管理数据库的构建方法，该方法采用离线学习的方式构建能量管理数据库，不需要与环境直接交互，构建成本较低，能量管理数据库与实际状态信息接近，优化效果明显。
[0038]
基于matlab、cruise等软件搭建混合驱动矿用卡车的整车模型，如图1所示，包括燃料电池、超级电容、dc/dc、双向dc/dc、电机、驱动桥和车辆其他部件，用于在不同状态信息下，计算采用不同的功率分配的氢气消耗量，燃料电池效率及超级电容荷电状态变化。
[0039]
其中，车辆行驶所需要的功率可以由燃料电池或者超级电容单独提供，也可以由二者同时提供，超级电容的能量由燃料电池和混合驱动矿用卡车制动、下坡时回收的能量提供。
[0040]
图2为本发明一实施例提供的一种混合驱动矿用卡车的能量管理数据库的构建方法，包括以下步骤：
[0041]
s101：获取混合驱动矿用卡车在工作路段上所有时刻的行驶状态信息构成行驶状态信息集，其中行驶状态信息集包括n个状态的行驶状态信息；
[0042]
行驶状态信息集包括n个状态，每个状态的行驶状态信息包括道路信息、车速、车辆需求功率、超级电容功率和超级电容荷电状态；
[0043]
行驶状态信息s(k)表示第k个状态的行驶状态信息，包括：
[0044]
第k个状态的道路信息l(k)、车速v(k)、车辆需求功率p
ne
(k)、超级电容功率p
sc
(k)、超级电容荷电状态soc
sc
(k)，k＝1，2，
…
，n，其中n为所有状态的总数量。
[0045]
s102：设计动作集a(m
×
m)，具体为：根据氢燃料电池功率的最大值p
fcmax
和超级电容功率的最大值p
fcmax
，将p
fcmax
和p
fcmax
分别进行m等分，得到m个氢燃料电池功率且p
fc
(m)＝p
fc
(m
‑
1) δp
fc
，其中p
fc
(m)为第m个氢燃料电池功率，δp
fc
＝p
fcmax
/m，m为大于等于2的正整数；同理得到m个超级电容功率且p
sc
(m)＝p
sc
(m
‑
1) δp
sc
，其中p
sc
(m)为第m个超级电容功
率，δp
sc
＝p
scmax
/m，氢燃料电池功率的最小值p
fcmin
和超级电容功率的最小值p
scmin
满足：p
fcmin
＝p
scmin
＝0，p
fc
(i)和p
sc
(j)构成动作集a(m
×
m)，其中动作集的动作a(i，j)＝(p
fc
(i)，p
sc
(j))，i＝1，2，
…
，m，j＝1，2，
…
，m；
[0046]
n、m的值可以根据计算性能的不同进行调整，n值越大，构建的能量管理数据库越接近混合驱动矿用卡车实际的行驶状态，m值越大，能量管理数据库中的能量分配越优。
[0047]
s103：确定每个状态的行驶状态信息对应的最大回报值和最优执行动作，使用第k个状态的行驶状态信息、及其对应的第k个状态的最大回报值和第k个状态的最优执行动作作为第k条记录，使用n条记录构建能量管理数据库。
[0048]
具体地，对于第k个状态，以第k个状态的氢燃料电池效率η
fc
(k)为最大与燃料消耗量m
h2
(k)为最小作为优化目标，计算回报值r(k)，遍历动作集a(m
×
m)寻找最大回报值r
max
(k)，获取最大回报值r
max
(k)对应的氢燃料电池功率p
fc
‑
rmax
(k)和超级电容功率p
sc
‑
rmax
(k)作为最优执行动作a
k
‑
max
(m
x
，m
y
)，使用s(k)、a
k
‑
max
(m
x
，m
y
)和r
max
(k)元素构建能量管理数据库的第k条记录，其中，1≤m
x
≤m，1≤m
y
≤m，(m
x
，m
y
)表示(p
fc
‑
rmax
(k)，p
sc
‑
rmax
(k))在a(m
×
m)中的位置。针对k＝1，2，
…
，n的所有状态，则可以得到n条记录，使用n条记录构建能量管理数据库。
[0049]
在一实施例中，第k个状态的道路信息l(k)、车速v(k)、车辆需求功率p
ne
(k)、超级电容功率p
sc
(k)、超级电容荷电状态soc
sc
(k)。
[0050]
记录下各种状态下回报值最大的动作，使混合驱动矿用卡车工作过程中的氢耗最低，燃料电池效率最高。
[0051]
在一实施例中，步骤s103的具体流程包括：
[0052]
s201：选取混合驱动矿用卡车在工作路段的一条行驶状态信息s(k)；
[0053]
s202：在第k条行驶状态信息s(k)下，在满足p
ne
＝p
fc
p
sc
的前提下，选取动作a(m1，m2)，从而获取采取动作a(m1，m2)后的氢燃料电池效率η
fc
(k)与燃料消耗量m
h2
(k)，其中p
fc
为氢燃料电池功率；
[0054]
s203：将执行动作a(m1，m2)后的氢燃料电池效率η
fc
(k)、燃料消耗量m
h2
(k)和超级电容荷电状态soc
sc
代入回报函数，得到回报值r(k1)，其中1≤m1≤m，1≤m2≤m；
[0055]
s204：将获取的回报值r(k1)，作为能量管理数据库中行驶状态信息s(k)下，采取动作a(m1，m2)的数据；
[0056]
s205：选取行驶状态信息状态s(k)下，满足p
ne
＝p
fc
p
sc
的条件且没有采取过的动作a(m3，m4)，采用回报函数计算回报值r(k2)，其中1≤m3≤m，1≤m4≤m，并且(m3，m4)≠(m1，m2)；
[0057]
s206：比较回报值r(k2)与r(k1)，若r(k1)≥r(k2)，则记录的回报r(k1)和对应的动作a(m1，m2)不变，否则删除r(k1)和a(m1，m2)，记录回报值r(k2)和对应的动作a(m3，m4)；
[0058]
s207：重复执行步骤s202
‑
s205，直到动作集合a(m
×
m)中满足p
ne
＝p
fc
p
sc
的条件的所有动作全部执行，记录行驶状态信息s(k)下的最大回报值r(k)
max
和对应的动作a
k
‑
max
(m
x
，m
y
)，动作a
k
‑
max
(m
x
，m
y
)为最优执行动作，使用s(k)、a
k
‑
max
(m
x
，m
y
)和r
max
(k)元素构建能量管理数据库的第k条记录；
[0059]
s208：重复执行步骤s201
‑
s206直到n个状态的行驶状态信息全部执行，使用n条记录构建能量管理数据库。
[0060]
在一实施例中，步骤s103的具体流程如图3所示：
[0061]
s301、设a＝1，r(a)
max
＝0，a
a
‑
max
(m
x
，m
y
)＝a(1，1)，a表示第a个状态，r(a)
max
为第a个状态的最大回报值，a
a
‑
max
(m
x
，m
y
)为第a个状态的最大回报值对应的最优执行动作；
[0062]
s302、选取混合驱动矿用卡车在工作路段的行驶状态信息s(a)；
[0063]
s303、设x＝1，y＝1，其中(x，y)表示在动作集a(x，y)中的位置；
[0064]
s304、在满足p
ne
(a)＝p
fc
(a) p
sc
(a)的前提下，选取动作a(x，y)，其中p
fc
(a)为行驶状态信息s(a)下的氢燃料电池功率，p
sc
(a)为行驶状态信息s(a)下的超级电容功率，p
ne
为行驶状态信息s(a)下车辆需求功率；
[0065]
s305、获取执行动作a(x，y)后氢燃料电池效率η
fc
(a)与氢燃料消耗量m
h2
(a)；
[0066]
s306、将执行动作a(x，y)后的η
fc
(a)、m
h2
(a)和超级电容电状态soc
sc
代入回报函数，得到回报值r(a)；
[0067]
s307、判断是否r(a)
max
≤r(a)；若是，执行步骤s308，若否，执行步骤s309；
[0068]
s308、r(a)
max
＝r(a)，a
a
‑
max
(m
x
，m
y
)＝a(x，y)，执行步骤s309；
[0069]
即当r(a)
max
≤r(a)，将r(a)
max
的值更新为r(a)。当r(a)
max
>r(a)，则保持r(a)
max
不变，使得r(a)
max
总保持持为行驶状态信息s(a)下的最大回报值。
[0070]
s309、判断是否y<m；若是，执行步骤s310，若否，执行步骤s311；
[0071]
行驶状态信息s(a)下，先遍历动作集a(m
×
m)中第x行第1
‑
m列的动作，即遍历a(x，1)，
…
，a(1，m)的动作，当y<m时表示第x行第1
‑
m列的动作中还存在未执行的动作，当y≥m时，表示第x行第1
‑
m列的动作均执行。
[0072]
s310、y＝y 1，执行步骤s305；
[0073]
当y<m时，将y 1，获取下一列的动作。
[0074]
s311、判断是否x<m；若是，执行步骤s312，若否，执行步骤s313；
[0075]
其中x<m表示行驶状态信息s(a)下，未遍历完动作集a(m
×
m)中所有动作，x≥m表示遍历完动作集a(m
×
m)中所有动作。
[0076]
s312、x＝x 1，y＝1，执行步骤s305；
[0077]
当x<m，并且第x行的m列动作均遍历完成时，遍历下一行1
‑
m列的动作。
[0078]
s313、使用s(a)、r(a)
max
和a
a
‑
max
(m
x
，m
y
)构建能量管理数据库的第a条记录；
[0079]
行驶状态信息s(a)下，当动作集合a(m
×
m)中所有动作全部执行，则将s(a)、r(a)
max
和a
a
‑
max
(m
x
，m
y
)作为能量管理数据库的第a条记录。
[0080]
s314、判断是否a<n；若是，执行s315，若否，执行s316；
[0081]
其中，a<n表示未遍历完所有状态，当a≥n表示已经遍历完所有的状态，完成能量管理数据库的构建。
[0082]
s315、a＝a 1，执行步骤s302；
[0083]
即步骤s313已经得到第a条记录，选取混合驱动矿用卡车在工作路段的下一个状态的行驶状态信息，构建能力管理数据库的下一条记录。
[0084]
s316、结束。
[0085]
在一实施例中，步骤s203和s306中，回报函数定义为：
[0086]
r＝β1η
fc
‑
[β2m
h2
(soc
sc
‑
soc
′
sc
)2]；
[0087]
其中，r为回报值，β1和β2均为权重系数，η
fc
为氢燃料电池的工作效率，m
h2
为氢耗
量，soc
sc
为超级电容的荷电状态，soc
′
sc
为超级电容荷电状态门限值，到达该门限值超级电容提供的能量足以配合燃料电池应对混合驱动矿用卡车大功率需求的情况。
[0088]
通过调整权重系数β1和β2，可以根据需求针对η
fc
和m
h2
调整首要优化目标和次要优化目标(氢燃料电池的工作效率和氢耗量)，使得燃料电池工作高效，氢耗低，超级电容荷电状态基本保持在超级电容荷电状态门限值附近。例如，β1＝1，β2＝0.5，β1大于β2，则回报值的变化与燃料电池的工作效率的相关度更高，因此首要优化目标是燃料电池的工作效率，反之β1不大于β2，则首要优化目标是氢耗量。
[0089]
实际应用过程中，将车辆当前状态信息与能量管理数据库中的行驶状态信息s(k)比对，在处在相同道路信息l(k)的前提下，采用能量管理数据库中最接近当前行驶状态信息的行驶状态信息下的功率分配方法。
[0090]
以上对本发明所提供的一种混合驱动矿用卡车的能量管理数据库的搭构建方法进行了详细介绍，以上实施说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。