本发明专利技术公开了一种混合动力汽车全服役期能量优化方法、系统和存储介质，方法包括：构建混合动力汽车机理模型和混合动力汽车数据驱动模型；根据混合动力汽车数据驱动模型和混合动力汽车机理模型确定第二混合动力汽车机理与数据混合模型；构建能量管理策略模型和交通场景模型，并与第二混合动力汽车机理与数据混合模型组成混合动力汽车数字孪生体；采用混合动力汽车数字孪生体对混合动力汽车进行性能仿真，得到仿真数据；采用仿真数据和实时运行数据对混合动力汽车数字孪生体的能量管理策略参数进行优化；将混合动力汽车物理实体的能量管理策略参数更新为优化后的能量管理策略参数。本发明专利技术能使混合动力汽车在全服役期的能量达到最优分配。量达到最优分配。量达到最优分配。
【技术实现步骤摘要】
混合动力汽车全服役期能量优化方法、系统和存储介质
[0001]本专利技术涉及汽车
，尤其是一种混合动力汽车全服役期能量优化方法、系统和存储介质。
技术介绍
[0002]能量管理是混合动力汽车设计和开发的关键技术之一，也是实现其最优的燃料经济性与排放性能的重要举措。当前针对混合动力汽车能量管理优化主要集中于开发设计阶段，在此阶段混合动力汽车关键部件如发动机、电机、电池等性能都处于最佳状态，车辆行驶工况一般为法规工况，通过各种优化算法即可以获得理论上的最佳燃油经济性与排放性能。但在车辆服役过程中，其关键部件例如电池性能存在一定衰退，且车辆运行工况具有极大随机性，此时如若不对能量管理策略进行及时调整，容易造成局部最优，另外长时间的系统累积误差也会使得控制效果不理想。因此，设计阶段制定的能量管理优化策略无法使混合动力汽车全服役期的能量达到最优分配。
技术实现思路
[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种混合动力汽车全服役期能量优化方法、系统和存储介质，能够使混合动力汽车在全服役期的能量达到最优分配。
[0004]根据本专利技术的第一方面实施例的一种混合动力汽车全服役期能量优化方法，包括以下步骤：
[0005]构建混合动力汽车机理模型；
[0006]根据混合动力汽车的实时运行数据和历史运行数据构建混合动力汽车数据驱动模型；
[0007]采用所述混合动力汽车数据驱动模型对所述混合动力汽车机理模型进行补偿和修正处理，得到第一混合动力汽车机理与数据混合模型；
[0008]对所述第一混合动力汽车机理与数据混合模型进行特性试验，确定符合要求的第二混合动力汽车机理与数据混合模型；
[0009]构建能量管理策略模型和交通场景模型，并与所述第二混合动力汽车机理与数据混合模型组成混合动力汽车数字孪生体；
[0010]采用所述混合动力汽车数字孪生体对混合动力汽车进行性能仿真，得到仿真数据；
[0011]采用所述仿真数据和所述实时运行数据对所述混合动力汽车数字孪生体的能量管理策略参数进行优化；
[0012]将混合动力汽车物理实体的能量管理策略参数更新为所述混合动力汽车数字孪生体优化后的能量管理策略参数。
[0013]根据本专利技术实施例的一种混合动力汽车全服役期能量优化方法，至少具有如下有
益效果：本专利技术通过先构建混合动力汽车机理模型以及根据混合动力汽车的实时运行数据和历史运行数据构建混合动力汽车数据驱动模型，接着通过混合动力汽车数据驱动模型对混合动力汽车机理模型进行补偿和修正处理后，得到第一混合动力汽车机理与数据混合模型，并对第一混合动力汽车机理与数据混合模型进行特性试验后，确定符合要求的第二混合动力汽车机理与数据混合模型，然后在构建能量管理策略模型和交通场景模型并与第二混合动力汽车机理与数据混合模型组成混合动力汽车数字孪生体；最后通过混合动力汽车数字孪生体对混合动力汽车进行性能仿真，得到仿真数据后，根据仿真数据和实时运行数据对混合动力汽车数字孪生体的能量管理策略参数进行优化，并将混合动力汽车物理实体的能量管理策略参数更新为混合动力汽车数字孪生体优化后的参数，从而使得混合动力汽车在全服役期间的能量分配能根据部件状态和车辆运行状态进行调整，以使混合动力汽车在全服役期的能量达到最优分配。
[0014]根据本专利技术的一些实施例，所述构建混合动力汽车机理模型，包括：
[0015]获取混合动力汽车和所述混合动力汽车的预设部件的工作原理；
[0016]根据工作原理构建混合动力汽车机理模型。
[0017]根据本专利技术的一些实施例，所述根据混合动力汽车的实时运行数据和历史运行数据构建混合动力汽车数据驱动模型，包括：
[0018]获取混合动力汽车的实时运行数据和历史运行数据；
[0019]采用机器学习方式构建混合动力汽车的预设部件数据驱动模型；
[0020]根据所述预设部件数据驱动模型构建混合动力汽车数据驱动模型。
[0021]根据本专利技术的一些实施例，所述补偿和修正包括并联误差补偿方式和串联误差修正方式；所述第一混合动力汽车机理与数据混合模型包括多种结构类型的混合动力汽车机理与数据混合模型。
[0022]根据本专利技术的一些实施例，所述对所述第一混合动力汽车机理与数据混合模型进行特性试验，确定符合要求的第二混合动力汽车机理与数据混合模型，包括：
[0023]采用预设动态试验平台对所述第一混合动力汽车机理与数据混合模型进行混合动力汽车系统和预设部件的特性试验；
[0024]根据特效试验结果确定多种结构类型的混合动力汽车机理与数据混合模型的精度和自适应程度；
[0025]根据精度和自适应程度确定符合要求的混合动力汽车机理与数据混合模型作为第二混合动力汽车机理与数据混合模型。
[0026]根据本专利技术的一些实施例，所述构建能量管理策略模型和交通场景模型，其具体为：
[0027]构建与所述混合动力汽车物理实体的能量管理策略相同的能量管理策略模型；以及根据道路交通状态、道路地形特征和驾驶行为特征构建交通场景模型。
[0028]根据本专利技术的一些实施例，所述采用所述仿真数据和所述实时运行数据对所述混合动力汽车数字孪生体的能量管理策略参数进行优化，包括：
[0029]采用预设云计算平台对所述仿真数据和所述实时运行数据进行融合处理；
[0030]根据融合处理结果动态优化所述混合动力汽车数字孪生体的能量管理策略参数。
[0031]根据本专利技术的第二方面实施例的一种混合动力汽车全服役期能量优化系统，包
括：
[0032]第一构建模块，用于构建混合动力汽车机理模型；以及根据混合动力汽车的实时运行数据和历史运行数据构建混合动力汽车数据驱动模型；
[0033]模型处理模块，用于采用所述混合动力汽车数据驱动模型对所述混合动力汽车机理模型进行补偿和修正处理，得到第一混合动力汽车机理与数据混合模型；
[0034]特效试验模块，用于对所述第一混合动力汽车机理与数据混合模型进行特性试验，确定符合要求的第二混合动力汽车机理与数据混合模型；
[0035]第二构建模块，用于构建能量管理策略模型和交通场景模型，并与所述第二混合动力汽车机理与数据混合模型组成混合动力汽车数字孪生体；
[0036]仿真模块，用于采用所述混合动力汽车数字孪生体对混合动力汽车进行性能仿真，得到仿真数据；
[0037]参数优化模块，用于采用所述仿真数据和所述实时运行数据对所述混合动力汽车数字孪生体的能量管理策略参数进行优化；
[0038]参数更新模块，用于将混合动力汽车物理实体的能量管理策略参数更新为所述混合动力汽车数字孪生体优化后的能量管理策略参数。
[0039]根据本专利技术的第三方面实施例的一种混合动力汽车全服役期能量优化系统，包括：
[0040]至少一个存储器，用于存储程序；
[0041]至少一个处理器，用于加载本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种混合动力汽车全服役期能量优化方法，其特征在于，包括以下步骤：构建混合动力汽车机理模型；根据混合动力汽车的实时运行数据和历史运行数据构建混合动力汽车数据驱动模型；采用所述混合动力汽车数据驱动模型对所述混合动力汽车机理模型进行补偿和修正处理，得到第一混合动力汽车机理与数据混合模型；对所述第一混合动力汽车机理与数据混合模型进行特性试验，确定符合要求的第二混合动力汽车机理与数据混合模型；构建能量管理策略模型和交通场景模型，并与所述第二混合动力汽车机理与数据混合模型组成混合动力汽车数字孪生体；采用所述混合动力汽车数字孪生体对混合动力汽车进行性能仿真，得到仿真数据；采用所述仿真数据和所述实时运行数据对所述混合动力汽车数字孪生体的能量管理策略参数进行优化；将混合动力汽车物理实体的能量管理策略参数更新为所述混合动力汽车数字孪生体优化后的能量管理策略参数。2.根据权利要求1所述的一种混合动力汽车全服役期能量优化方法，其特征在于，所述构建混合动力汽车机理模型，包括：获取混合动力汽车和所述混合动力汽车的预设部件的工作原理；根据工作原理构建混合动力汽车机理模型。3.根据权利要求1所述的一种混合动力汽车全服役期能量优化方法，其特征在于，所述根据混合动力汽车的实时运行数据和历史运行数据构建混合动力汽车数据驱动模型，包括：获取混合动力汽车的实时运行数据和历史运行数据；采用机器学习方式构建混合动力汽车的预设部件数据驱动模型；根据所述预设部件数据驱动模型构建混合动力汽车数据驱动模型。4.根据权利要求2所述的一种混合动力汽车全服役期能量优化方法，其特征在于，所述补偿和修正包括并联误差补偿方式和串联误差修正方式；所述第一混合动力汽车机理与数据混合模型包括多种结构类型的混合动力汽车机理与数据混合模型。5.根据权利要求4所述的一种混合动力汽车全服役期能量优化方法，其特征在于，所述对所述第一混合动力汽车机理与数据混合模型进行特性试验，确定符合要求的第二混合动力汽车机理与数据混合模型，包括：采用预设动态试验平台对所述第一混合动力汽车机理与数据混合模型进行混合动力汽车系统和预设部件的特性试验；根据特效试验结果确定多种结构类型的混合动力汽车机理与数据混合模型的精度和自适应程度；根据精度和自适应程度确定符合要求的混合动力汽车机理与数据混合模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：张佩，王志伟，杜常清，颜伏伍，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：
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