基于低通滤波的大功率型氢燃料电池重型货车自适应能量管理策略

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针对频繁变载导致氢燃料电池寿命缩短的问题,以大功率型氢燃料电池重型货车为研究对象,根据其混合动力系统部件特性和典型工况下整车需求功率的频域特性,提出了一种基于低通滤波的自适应能量管理策略,联合自适应低通滤波器和逻辑规则对整车能量进行合理分配,为充分发挥自适应低通滤波器的作用,采用Pareto遗传算法对自适应低通滤波器进行了多目标优化.通过Matlab/Simulink建立大功率型氢燃料电池重型货车整车仿真模型并进行仿真,仿真结果表明:相较于传统的功率跟随能量管理策略,所提出的能量管理策略能在保证大功率型氢燃料电池重型货车动力性和燃料经济性的前提下,有效地降低氢燃料电池系统输出功率波动,通过优化可使输出功率波动度进一步降低9.28%,从而有利于氢燃料电池耐久性的提高.
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