基于工况识别的燃料电池电动汽车能量管理策略

TM921.0; 为降低燃料电池电动汽车的氢气消耗、降低燃料电池输出功率波动率及维持电池系统的荷电状态,基于工况识别能量管理策略框架提出了 一种新型转移过程工况识别方法,该方法相较于传统的工况识别方法具有识别率高、识别速度快等优点.与常见的学习向量量化神经网络工况识别方法进行对比,通过仿真分别验证了所提工况识别算法的优势,同时所提基于工况识别方法的能量管理策略在混合工况下具有更优的性能表现....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in西北工业大学学报 Vol. 42; no. 4; pp. 683 - 688
Main Authors 张泽龙, 皇甫宜耿, 魏江
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西北工业大学自动化学院,陕西西安 710072%陕西投资电力试验中心,陕西西安 710061 01.08.2024
Subjects
燃料电池电动汽车
fuel cell electric vehicle
能量管理策略
work condition recognition
energy management strategy
工况识别
Online AccessGet full text
ISSN1000-2758
DOI10.1051/jnwpu/20244240683

Cover

More Information
Summary:TM921.0; 为降低燃料电池电动汽车的氢气消耗、降低燃料电池输出功率波动率及维持电池系统的荷电状态,基于工况识别能量管理策略框架提出了 一种新型转移过程工况识别方法,该方法相较于传统的工况识别方法具有识别率高、识别速度快等优点.与常见的学习向量量化神经网络工况识别方法进行对比,通过仿真分别验证了所提工况识别算法的优势,同时所提基于工况识别方法的能量管理策略在混合工况下具有更优的性能表现.
ISSN:1000-2758
DOI:10.1051/jnwpu/20244240683