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考虑工况识别的燃料电池客车能量管理策略研究

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为降低燃料电池客车的等效氢耗量,延长动力电池的寿命,以中国重型商用车-客车工况(CHTC-C)中城市、郊区和高速3种工况为标准工况,提出灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)工况识别算法,应用于燃料电池客车能量管理策略中,并在Cruise中搭建整车模型进行仿真验证.仿真结果表明:提出的能量管理策略车速跟随情况良好,符合客车动力性要求;相比于CV-SVM工况识别能量管理策略和无工况识别能量管理策略,提出的能量管理策略使动力电池荷电状态(SOC)变化相对平稳,客车的燃油经济性得到改善.
Research on energy management strategy of fuel cell bus considering working condition recognition

王琳皓、何锋、李惠林、边东生

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贵州大学机械工程学院,贵阳 550025

奇瑞万达贵州客车股份有限公司,贵阳 550025

燃料电池客车 灰狼优化算法 支持向量机 工况识别 模糊控制

贵州省科技支撑计划

黔科合支撑[2021]一般283

2022

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.05.008

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2022.36(5)
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