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學術(shù)動態(tài)

機電工程與自動化學院郭寧遠博士在國際知名能源類TOP期刊《Applied Energy》發(fā)表論文

發(fā)表時間:2024-05-23

近日,,機電工程與自動化學院郭寧遠博士(第一作者)與張文燦副教授以我校為第一署名單位,在能源領(lǐng)域國際知名期刊《Applied Energy》發(fā)表學術(shù)論文“Predictive energy management of fuel cell plug-in hybrid electric vehicles: A co-state boundaries-oriented PMP optimization approach”,?!禔pplied Energy》為中國科學院一區(qū)Top(工程技術(shù)前2.5%),、JCR一區(qū)期刊,,影響因子11.2,,高被引論文ESI全球工程期刊排名第4谷歌學術(shù)全球?qū)W術(shù)期刊第49,。


為提升整車節(jié)能效果,本文提出了一種協(xié)狀態(tài)邊界引導(dǎo)的燃料電池(fuel cell, FC)電動汽車預(yù)測能量管理策略,?;跇O小值理論建立了模型預(yù)測控制問題,將其轉(zhuǎn)化為兩點邊值問題,,通過解析推導(dǎo)將FC功率,、FC功率變化率和電池電流等物理約束進行合并,獲得統(tǒng)一約束,。以此為基礎(chǔ),,采用Karush-Kuhn-Tucker條件推導(dǎo)協(xié)狀態(tài)邊界的一般表達式,以此提出了一種校驗方法對協(xié)狀態(tài)邊界進行修正,,以保證其有效性,。基于協(xié)狀態(tài)邊界,,提出了一種簡捷高效的啟發(fā)式協(xié)狀態(tài)迭代校驗規(guī)則,,設(shè)計了一種哈密爾頓方程最優(yōu)解的快速解析計算方法。針對該策略,,嚴格證明了其全局最優(yōu)性,。在仿真及硬件在環(huán)實驗條件下驗證了所提策略的有效性。結(jié)果表明,,該策略能實現(xiàn)適時高效的協(xié)狀態(tài)實時更新,、FC功率命令平滑、荷電狀態(tài)參考軌跡跟蹤效果好,,可有效提升整車行駛經(jīng)濟性,。此外,在硬件在環(huán)實驗中,,預(yù)測時域長度為40的單步計算時間小于0.5 ms,,算法實時性好。

該研究得到了國家自然科學基金,、廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金等項目的支持,。

另外,近期郭寧遠博士(第一作者)與張文燦副教授在氫能領(lǐng)域國際知名期刊《International Journal of Hydrogen Energy》(中國科學院二區(qū))上發(fā)表學術(shù)論文“Model continuity approximations and real-time nonlinear optimization in cost-optimal predictive energy management of fuel cell hybrid electric vehicles”。該研究提出了一種考慮燃料電池及電池壽命的成本最優(yōu)實時預(yù)測能量管理策略,,并在硬件在環(huán)實驗條件下驗證了該算法有效性及實時計算能力,。

學院相關(guān)負責人表示,未來以“全國樣板黨支部,、全省標桿院系”“頭雁工程”為引領(lǐng),,以“國家一流專業(yè)”建設(shè)帶動,把博士點建設(shè)與學校發(fā)展戰(zhàn)略緊密結(jié)合,,孵化更多高水平研究成果,,為新一輪高水平大學建設(shè)作出應(yīng)有的貢獻。

                                 (機電工程與自動化學院)

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