江苏大学学报(自然科学版)

作者：王涛,何耀

单位：合肥工业大学 汽车工程技术研究院, 安徽 合肥 230000

关键词：燃料电池汽车, 非线性规划, XGBoost集成学习, 能量管理算法, 功率分配

基金：国家自然科学基金青年科学基金资助项目（61603120）

为了解决燃料电池汽车功率分配中的实时性与准确性问题,提出使用离线非线性规划+在线XGBoost算法对燃料电池汽车功率进行预测.首先搭建燃料电池混合动力汽车的动力系统模型,并且通过聚类分析获取车辆行驶的典型混合工况;其次使用非线性规划算法离线计算在该工况下燃料电池与锂电池的最优分配比例;最后 XGBoost算法以非线性规划计算结果为训练数据进行模型训练验证.结果表明:所提出的算法强化了目前离线计算中对于燃料电池混合动力系统动态性能多目标优化的考虑,增强了在线机器学习训练数据的准确性,同时所提出的XGBoost算法可以加快计算速度以及避免数据的过拟合,实现对燃料电池混合动力汽车功率的精确估计．

来源：2023年第2期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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