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标题: matlab实现ECMS算法 [打印本页]

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作者: 商道如狼道    时间: 2024-10-9 13:03
标题: matlab实现ECMS算法
ECMS（Equivalent Consumption Minimization Strategy）算法是一种用于混合动力汽车和电动汽车能量管理的策略。它通过将未来的电能斲丧等效为当前的燃油斲丧，从而优化能量分配。以下是一个简单的MATLAB实现ECMS算法的示例。
假设我们有一个简单的混合动力体系，此中包含一个电池和一个内燃机。目标是优化这两个动力源之间的能量分配，以最小化等效燃油斲丧。
1. 定义参数

起首，我们必要定义一些参数，例如等效因子、电池服从、内燃机服从等。

	% 参数定义
	SOC_initial = 0.8; % 初始电池荷电状态
	SOC_final = 0.3; % 最终电池荷电状态
	SOC_ref = 0.5; % 参考电池荷电状态
	s_factor = 2; % 等效因子（用于将电能斲丧转换为等效燃油斲丧）
	eta_battery_charge = 0.9; % 电池充电服从
	eta_battery_discharge = 0.9; % 电池放电服从
	eta_engine = 0.35; % 内燃机服从
	% 时间步长
	dt = 1; % 例如，1秒
	N = 100; % 总时间步数

2. 初始化变量

	% 初始化变量
	SOC = zeros(1, N);
	SOC(1) = SOC_initial;
	P_battery = zeros(1, N); % 电池功率（正为放电，负为充电）
	P_engine = zeros(1, N); % 内燃机功率
	equivalent_fuel_consumption = zeros(1, N); % 等效燃油斲丧

3. ECMS算法实现

	for k = 1:N-1
	% 假设当前需求功率（可以根据实际情况调整）
	P_req = rand * 100; % 随机需求功率，例如0到100kW
	% 计算电池和内燃机的功率分配
	% 目标是使等效燃油斲丧最小化
	% 等效燃油斲丧公式：Fuel_eq = P_engine/eta_engine + s_factor * (SOC(k) - SOC_ref) * P_battery/eta_battery_charge_or_discharge
	% 此中，P_battery/eta_battery_charge_or_discharge 根据P_battery的正负选择充电或放电服从
	% 初始推测
	P_battery_guess = (SOC_ref - SOC(k)) * 1000; % 假设一个简单的线性关系
	% 迭代优化（这里使用简单的梯度降落法作为示例）
	for iter = 1:100
	if P_battery_guess >= 0
	eta = eta_battery_discharge;
	else
	eta = eta_battery_charge;
	end
	Fuel_eq = (P_req - P_battery_guess) / eta_engine + s_factor * (SOC(k) - SOC_ref) * P_battery_guess / eta;
	% 计算梯度（这里使用数值梯度）
	P_battery_test = P_battery_guess + 0.01;
	if P_battery_test >= 0
	eta_test = eta_battery_discharge;
	else
	eta_test = eta_battery_charge;
	end
	Fuel_eq_test = (P_req - P_battery_test) / eta_engine + s_factor * (SOC(k) - SOC_ref) * P_battery_test / eta_test;
	gradient = (Fuel_eq_test - Fuel_eq) / 0.01;
	% 更新推测值
	P_battery_guess = P_battery_guess - 0.01 * gradient;
	% 限定P_battery的范围
	P_battery_guess = max(min(P_battery_guess, P_req), -100); % 假设电池最大充放电功率为100kW
	end
	% 更新电池功率和内燃机功率
	P_battery(k) = P_battery_guess;
	P_engine(k) = P_req - P_battery(k);
	% 更新SOC
	SOC(k+1) = SOC(k) + P_battery(k) * dt / (battery_capacity * eta_battery_charge_or_discharge);
	% 留意：这里必要定义battery_capacity，而且根据P_battery的正负选择充电或放电服从
	if P_battery(k) >= 0
	eta_battery_charge_or_discharge = eta_battery_discharge;
	else
	eta_battery_charge_or_discharge = eta_battery_charge;
	end
	% 计算等效燃油斲丧
	equivalent_fuel_consumption(k) = (P_engine(k) / eta_engine + s_factor * (SOC(k) - SOC_ref) * P_battery(k) / eta_battery_charge_or_discharge) * dt;
	end

4. 效果可视化

	% 效果可视化
	figure;
	subplot(3,1,1);
	plot(1:N, SOC);
	xlabel('时间步');
	ylabel('SOC');
	title('电池荷电状态变化');
	subplot(3,1,2);
	plot(1:N, P_battery);
	xlabel('时间步');
	ylabel('电池功率 (kW)');
	title('电池功率变化');
	subplot(3,1,3);
	plot(1:N, equivalent_fuel_consumption);
	xlabel('时间步');
	ylabel('等效燃油斲丧 (L)');
	title('等效燃油斲丧变化');

留意事项

• 参数调整：上述代码中的参数（如等效因子、服从等）必要根据实际情况举行调整。
  
• 优化算法：上述代码使用了简单的梯度降落法举行优化，实际应用中大概必要更复杂的优化算法。
  
• 电池模子：上述代码简化了电池模子，实际应用中必要思量电池的动态特性和约束条件。
  
• 需求功率：上述代码中的需求功率是随机天生的，实际应用中必要根据实际驾驶工况或预测模子来确定。
  

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