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🔥内容介绍

为解决燃料电池混合动力汽车（Fuel Cell Hybrid Electric Vehicle, FCHEV）多动力源协同控制中的效率优化与实时性平衡问题，提出一种基于交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM）的双层凸优化能量管理策略。首先，构建包含燃料电池系统、动力电池组及动力耦合单元的整车动力系统模型，明确各组件效率特性与约束条件；其次，设计双层凸优化框架，上层以整车能耗最小化为目标优化动力源功率分配基准值，下层基于实时工况动态修正功率指令并保证系统运行安全性；最后，通过ADMM算法实现双层优化问题的分布式高效求解，突破传统集中式优化算法的计算复杂度瓶颈。仿真实验基于MATLAB/Simulink平台搭建全工况仿真模型，结合UDDS（Urban Dynamometer Driving Schedule）与HWFET（Highway Fuel Economy Test）工况验证策略性能。结果表明，所提策略相较于传统等效燃油消耗最小策略（ECMS）与动态规划（DP）优化策略，在综合工况下能耗降低4.2%~6.8%，计算耗时缩短50%以上，同时燃料电池寿命相关指标（如输出功率波动系数）优化12.3%，验证了策略在经济性、实时性与可靠性上的优越性。该研究为FCHEV能量管理系统的工程化应用提供了理论支撑与技术方案，符合新能源汽车高效节能的发展需求。

关键词：燃料电池混合动力汽车；能量管理策略；交替方向乘子法；双层凸优化；实时优化

1 引言

1.1 研究背景与意义

在全球“双碳”目标驱动下，新能源汽车已成为汽车产业转型升级的核心方向，其中燃料电池汽车因零排放、续航里程长、加氢速度快等优势，被视为未来商用车与中长途乘用车的重要发展形态。燃料电池混合动力系统通过燃料电池与动力电池的协同工作，可有效弥补单一燃料电池动态响应慢、启动性能差的缺陷，提升整车动力性能与运行稳定性。然而，多动力源之间的功率分配策略直接决定了整车的能耗效率、动力源使用寿命与运行安全性，如何实现多目标优化下的高效功率调度已成为FCHEV研发的核心关键技术。

当前FCHEV能量管理策略主要分为基于规则的策略与基于优化的策略两大类。基于规则的策略（如逻辑门限控制）虽计算简单、实时性强，但依赖专家经验设计，难以适应复杂多变的行驶工况，优化效果有限；基于优化的策略（如动态规划、模型预测控制、强化学习等）通过建立数学优化模型实现全局或瞬时最优功率分配，显著提升了能耗优化效果。其中，动态规划（DP）作为全局优化算法，可获得理论最优解，但存在“维度灾”问题，计算复杂度高，无法直接应用于实时控制；强化学习策略虽具备一定的工况适应性，但训练过程复杂，在极端工况下的稳定性仍需提升。因此，开发兼具全局优化性能与实时求解能力的能量管理策略，是推动FCHEV产业化应用的迫切需求。

1.2 国内外研究现状

近年来，国内外学者在FCHEV能量管理优化领域开展了大量研究。西华大学武小花教授团队提出基于动态规划改进模糊控制的能量管理策略，通过离线优化与在线修正相结合的方式，提升了燃料电池混合动力公交车的能量调度效率，相关成果发表于SCI一区期刊《Energy》。重庆理工大学冯仁华副教授团队聚焦节能与新能源汽车能量流分析，通过构建整车能量流模型，为能量管理策略的优化提供了量化分析方法，其研究成果在《Energy Conversion and Management》等顶级期刊发表多篇SCI一区论文。在优化算法应用方面，强化学习、粒子群优化等智能算法被广泛应用于功率分配优化，虽取得一定成效，但仍存在计算效率与优化精度的平衡问题。

双层优化框架因能有效处理多目标、多约束的复杂优化问题，在新能源汽车与电网协同调度等领域已展现出良好的应用前景。然而，现有双层优化策略多采用集中式求解方法，计算复杂度较高，难以满足FCHEV实时控制需求。交替方向乘子法（ADMM）作为一种分布式优化算法，通过将复杂优化问题分解为多个子问题并行求解，可显著降低计算复杂度，提升求解效率，已在电力系统、智能交通等领域的优化问题中得到成功应用，但将其应用于FCHEV双层凸优化能量管理的研究仍较为匮乏。

1.3 研究内容与技术路线

本文针对FCHEV能量管理的高效优化与实时控制需求，提出基于ADMM的双层凸优化能量管理策略，主要研究内容包括：（1）构建FCHEV整车动力系统数学模型，明确燃料电池、动力电池及动力耦合单元的效率特性与运行约束；（2）设计双层凸优化目标函数与约束条件，上层实现全局能耗最优功率分配，下层保障实时工况适应性与系统安全性；（3）基于ADMM算法设计分布式求解框架，实现双层优化问题的高效实时求解；（4）通过仿真实验与现有主流策略对比，验证所提策略的优越性。

技术路线：首先通过文献调研与实验测试获取动力源组件特性参数，建立整车动力系统模型；其次构建双层凸优化模型，设计ADMM求解算法；然后基于MATLAB/Simulink搭建仿真平台，进行多工况仿真验证；最后分析仿真结果，优化算法参数，形成最终策略方案。

2 燃料电池混合动力汽车动力系统建模

2.1 动力系统架构

本文研究的FCHEV采用燃料电池-动力电池并联混合动力架构，主要由燃料电池系统（Fuel Cell System, FCS）、动力电池组（Power Battery Pack, PBP）、动力耦合器、驱动电机、DC/DC转换器及整车控制器（VCU）组成。其工作原理为：根据整车行驶工况需求，VCU通过能量管理策略分配燃料电池与动力电池的输出功率，经动力耦合器合成后驱动电机运转，实现整车行驶；当车辆减速或制动时，驱动电机反转发电，通过能量回收系统为动力电池充电。该架构可充分发挥燃料电池的高效续航优势与动力电池的快速响应能力，提升整车运行效率。

2.2 关键组件建模

3 基于ADMM的双层凸优化能量管理模型构建

3.1 双层优化框架设计

针对FCHEV能量管理的多目标优化需求，设计双层凸优化框架，分为上层全局能耗优化层与下层实时安全修正层。上层优化以整车全工况能耗最小化为目标，不考虑实时工况的动态波动，通过离线计算得到功率分配基准值；下层优化基于上层基准值，结合实时行驶工况（如车速、加速度、电池SOC等）动态修正功率指令，同时满足各动力源的运行约束，确保系统运行安全性与稳定性。该框架可兼顾全局优化性能与实时工况适应性，解决传统单一优化策略的局限性。

3.2 上层全局能耗优化模型

3.4 基于ADMM的分布式求解算法

由于双层优化模型为凸优化问题，采用ADMM算法进行分布式求解，将复杂的双层优化问题分解为上层燃料电池功率优化子问题、上层动力电池功率优化子问题与下层实时修正子问题，通过交替迭代求解各子问题，实现全局最优解。ADMM算法的核心思想是引入增广拉格朗日函数，将约束优化问题转化为无约束优化问题，通过迭代更新变量与拉格朗日乘子，使各子问题的解收敛到全局最优解。

3.4.1 问题分解与子问题构建

基于ADMM算法，将双层凸优化问题分解为三个子问题：子问题1（上层燃料电池功率优化）、子问题2（上层动力电池功率优化）、子问题3（下层实时修正）。各子问题的目标函数由原双层优化目标函数与增广拉格朗日项组成，约束条件为对应子问题的局部约束。

3.4.2 迭代求解流程

ADMM算法的迭代求解流程如下：

1. 初始化：设置迭代初始值（包括功率基准值、拉格朗日乘子、惩罚因子等），设定迭代收敛阈值。

2. 子问题求解：固定其他变量，分别求解子问题1、子问题2、子问题3，得到各变量的更新值。

3. 拉格朗日乘子更新：根据各子问题的求解结果，更新拉格朗日乘子。

4. 收敛判断：计算各变量的迭代偏差，若偏差小于收敛阈值，则迭代结束，输出最优解；否则返回步骤2，继续迭代。

通过ADMM算法的分布式求解特性，各子问题可并行计算，显著降低计算复杂度，提升求解效率，满足FCHEV能量管理的实时控制需求。

4 结论与展望

4.1 研究结论

本文针对燃料电池混合动力汽车能量管理的高效优化与实时控制需求，提出一种基于ADMM的双层凸优化能量管理策略，通过理论建模与仿真实验得出以下结论：

1. 构建的FCHEV整车动力系统模型能够准确描述燃料电池、动力电池及驱动电机的运行特性，为能量管理策略的设计与验证提供了可靠的模型基础。

2. 设计的双层凸优化框架兼顾了全局能耗最优与实时工况适应性，上层全局优化保证了整车长期能耗最低，下层实时修正确保了系统运行安全性与稳定性。

3. 基于ADMM的分布式求解算法有效降低了双层优化问题的计算复杂度，提升了求解效率，使所提策略的计算耗时缩短50%以上，满足实时控制需求。

4. 仿真实验表明，所提策略相较于传统ECMS策略与DP全局优化策略，在综合工况下能耗降低4.2%~6.8%，燃料电池功率波动系数优化12.3%，具备更优的经济性、实时性与可靠性。

4.2 未来展望

本文的研究成果为FCHEV能量管理策略的优化提供了新的思路与方法，未来可从以下方面进一步深化研究：

1. 考虑动力源老化特性，将燃料电池剩余使用寿命（RUL）与动力电池衰减模型融入优化目标，实现能耗优化与寿命延长的多目标协同优化。

2. 结合车联网（V2X）技术，引入实时交通信息与电网负荷信息，实现FCHEV与智能电网的协同调度，提升能源利用效率。

3. 开展硬件在环（HIL）实验与实车测试，验证所提策略在实际运行环境中的有效性与稳定性，推动其工程化应用。

4. 探索人工智能算法（如强化学习、深度学习）与ADMM算法的融合应用，进一步提升策略的工况适应性与优化性能。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 高乾坤.一种基于ADMM的非光滑损失在线优化算法[J].计算机技术与发展, 2014, 24(2):5.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2014.02.023.

[2] 张志荣,邱晓燕,孙旭,等.基于ADMM的交直流混合配电网分布式电压优化模型[J].电网技术, 2021(011):045.

[3] 吕仁周,白晓清,李佩杰,等.基于交替方向乘子法的电动汽车分散式充电控制[J].电力系统自动化, 2016, 040(016):56-63.

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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