混合动力系统及其能量管理方法技术领域
本发明涉及混合动力系统的控制技术，更具体地说，涉及混合动力系统的能量管
理技术。
背景技术
混合动力汽车由两种能量源提供动力，一般包括燃油的发动机和由电力驱动的电
动机。双能源系统在整车能量管理系统的协调控制下，与其他部件相互配合，可以进行多种
优化组合，形成不同的动力系统工作模式，以适应不同的行驶工况。
能量管理策略的目标通常是具有多个输入变量和多个约束条件的多目标非线性
优化问题，其控制策略对车辆的动力性和燃油经济性均有显著影响。按照理想的设计目标，
在到达设计的车辆行驶距离时，车载储能系统(电力系统的电池)应达到耗尽状态。一方面，
如果电池效果过快，过度的整车动力电池电量耗尽可能会导致整车系统的高压电气损耗或
是增程器能量剩余，影响汽车整体的能量效率。另一方面，如果电池消耗过慢，车辆电量消
耗不充分可能无法获得预先设计的减少燃料消耗的目的，动力电池系统的能力远没有达到
可利用极限，造成电能的浪费和汽油的过多消耗。因此如何在混合动力汽车的应用中获得
合适的不同能量源之间的功率和能量流分配是能量管理策略的根本问题之一。在实际应用
中，由于行驶工况并不能精确预知，因此合适的能量管理策略是实现混合动力汽车节能环
保的关键所在。
目前研究最为广泛的四类混合动力汽车能量管理策略：基于规则的控制策略、瞬
时优化控制策略、全局优化控制策略和基于优化算法的自适应控制策略。
基于规则的控制策略的工作机理是：事先凭理论分析和工作经验直觉设定一系列
的车辆预计工作状态值，将其工作区域划分。根据设置的临界工作点来判断车辆所工作的
区域，从而采取相应的控制方式。基于规则逻辑门限算法相对简单，能够应用于实车控制
器，结合离线优化的结果，能够对参数进行优化，从而得到更合理、经济的工作模式切换规
则。这类策略的最大的优点是易于工程实现。但是，基于规则的能量管理策略，由于其规则
是基于理论分析和工作经验，并非实际情况，因此无论是否进行过控制参数优化，该方案在
燃油经济性的提高方面还是存在较大的局限性。
瞬时优化控制策略通常采用等效燃油消耗最少或功率损失最小算法，通过将两个
能量源的能量消耗用特定方法进行量化统一，计算出整车瞬时最小能耗。该策略能保证在
每一步长内是最优的，但无法保证在整个行驶周期内是最优的，而且该方法需要大量的浮
点运算和比较精确的车辆及动力系统模型，计算量大，实现困难。这类能量管理策略目前在
计算机仿真上取得了很好的燃料经济性效果，但在实车上并未广泛应用。主要是因为其对
于车辆实时行驶状态参数的采集、分析及处理要求较高，目前的车载设备无法满足其要求，
同时整车动力系统性能的变化对基础数据库的实时更新影响较大。
全局优化控制策略，在事先知道汽车行驶的所有过程中所有工况参数的条件下，
可以实现能量管理的全局优化。全局优化模式实现了真正意义上的最优化，但实现这种策
略的算法往往都比较复杂，计算量也很大，并且需要预先获得所有的道路信息，在实际车辆
的实时控制中事先知道汽车行驶的所有过程中所有工况参数是不可能的，因此全局优化控
制策略也很难得到有效的应用。
基于优化算法的自适应控制策略，可以根据当前车辆行驶状态和路况自动预测未
来一段时间内的功率和能量需求来自动调整控制参数以适应行驶工况的变化。所谓自适
应，就是在每一时间步，根据当前的行驶条件和路况要求来调整部件工作方式，通过优化算
法，在保证目标函数最优化的前提下，将能量需求合理地分配给各个能量源。虽然自适应控
制策略的目标函数模型优化算法等各不相同，但由于自适应控制要实时采集大量的动力系
统运行数据，计算能耗，预测未来工况，优化过程复杂，计算量大，同样由于当前车载设备的
计算能力的闲置而导致其目前无法在实际中得到有效的应用。
发明内容
根据本发明的一实施例，提出一种混合动力系统的能量管理方法，包括：
第一步骤，系统自检，若无故障则进入第三步骤，若有故障则进入第二步骤；
第二步骤，进行故障处理，在完成故障处理后，返回第一步骤再次进行系统自检；
第三步骤，获取能量管理策略计算所需的信号数据；
第四步骤，判断接收到的信号数据是否完整，若信号数据完整，接下来执行第五步
骤，若信号数据不完整，则返回第三步骤重新获取能量管理策略计算所需的信号数据；
第五步骤，通过工况功率谱自适应算法对未来运行工况进行工况适应性计算，得
出相应的等效因子；
第六步骤，利用计算得出的等效因子与数据库中的工况等效因子进行相似性匹
配；
第七步骤，根据接收到的能量管理策略计算所需的信号数据和等效因子，通过整
车能耗成本最小算法得到输出功率分配组合；
第八步骤，对输出功率分配组合进行调整修正；
第九步骤，发送输出功率分配组合，完成各能量源输出功率分配。
在一个实施例中，第一步骤中，整车控制器VMS、驱动电机控制器PEU、动力电池控
制器BMS、增程器控制器RES、远程监控系统分别对各自的子系统进行自检，判断有无故障。
在一个实施例中，第三步骤中，整车控制器VMS通过CAN总线向动力电池控制器
BMS、增程器控制器RES、远程监控系统、驱动电机控制器PEU发送访问信号，从中获取能量管
理策略计算所需的信号数据。
在一个实施例中，能量管理策略计算所需的信号数据包括当前车速V、动力电池
SOC(t)、增程器系统燃料消耗量整车需求功率Pvehicle、整车动力系统附件功率Pauxiliary,
车辆预计行驶总里程L，车辆已经行驶的距离l(t)。
在一个实施例中，第四步骤中，由整车控制器VMS判断接收到的信号数据是否完
整。
在一个实施例中，第五步骤中，整车控制器VMS通过工况功率谱自适应算法对未来
运行工况进行工况适应性计算，得出相应的等效因子；
其中工况功率谱自适应算法如下：
其中为等效因子，aζ,bζ为常数，由目前所有工况参数计算得出，SOC(t)为运行
时间t后的SOC值，Qb为电池容量，Vnom为动力电池名义电压，为动力电池平均放电效率，
动力电池平均充电效率，为整车能量鸿沟，为整个行程初始阶段t
＝0时的能量鸿沟，Eg(t)为运行时间t后剩余的总能量，为整车总线需求驱动功率；
为整车制动功率，Ttotal为整个行程所用时间，l(t)为车辆已经行驶的距离，L为行程
总距离，K(ζ)表示为每行驶一段距离之后的行驶能量鸿沟减少率，K为能量鸿沟降低估计
值，ζ0为临界值，χ∈[1,2]。
在一个实施例中，第六步骤中由整车控制器VMS利用计算得出的等效因子与数据
库中的工况等效因子进行相似性匹配。
在一个实施例中，第七步骤中，由整车控制器VMS根据接收到的能量管理策略计算
所需的信号数据，通过实时计算得出整车请求功率Pvehicle，通过整车能耗成本最小算法实
时计算出动力电池输出功率Pb，增程器的输出功率PRE，经过实时调整修正得出输出功率分
配组合Pvehicle＝F(Pb,PRE,Pauxiliary)。
在一个实施例中，第七步骤中的整车能耗成本最小算法如下：
子步骤a)，计算整车需求功率
其中G＝mg，m为整车满载质量，f为滚动阻力系数，α为坡度，CD为空气阻力系数，A为汽车迎
风面积，V为汽车当前车速，ηt为整体传动效率，δ为汽车质量转换系数，α为行驶道路坡度
角，当α小于一定值时cosα＝1，α＝sinα＝tanα＝i，i为道路坡度，Pauxiliary为整车动力附件
系统功率；
子步骤b)，整个行驶周期内整车能耗成本计算如下：
其中Cost为整个行程周期内的燃料消耗和电耗的总成本，ΔCost为增程器给动力
电池充电时能耗成本差值，Ttotal为整个行程所用时间；ξf为燃料市场价格，为增程器系
统的燃料消耗率，ξe为市电价格，ηelec为动力电池从电网端充电时的效率。Pelec为动力电池
的实时输出功率。为增程器以最大功率输出时的燃料消耗量，为
动力电池以增程器以最大输出功率输出时的充电效率，SOCmin为SOC设定门限值，为
增程器开始为动力电池充电时的电池SOC值，V0(SOCmin)为电池荷电状态为SOCmin的电池电
压，Qb为电池容量；
子步骤c)，动力系统功率最优解计算如下：
其中H为求最小值方程函数，ξf为燃料市场价格，为增程器系统的燃料消耗率，
ξe为市电价格，soc为电池荷电状态，V0为电池开路电压，Qb为电池容量，p为最优协状态参
数。Cb为常数，Pelec为动力电池实时输出功率，为等效因子；
子步骤d)，整车输出功率组合计算如下：
其中，PVehicle为整车总线需求功率；ηconv为dc/dc转换器效率；ηdc/dc_discharging为动
力电池放电时dc/dc转换器效率；ηdc/dc_charging为电池处于充电状态时dc/dc转换器效率；Pb
为动力电池输出功率，Pb＞0表示动力电池处于放电状态，Pb＜0表示动力电池处于充电状
态；PRE为增程器的输出功率；Pauxiliary为整车动力附件系统功率。
在一个实施例中，第八步骤中调整修正逻辑规则如下：
其中Pb_min,PRR_min分别为动力电池、增程器输出功率的下限，具体数值根据选择的
系统设定，Pb_max,PRE_max分别为动力电池、增程器输出功率的上限，具体数值根据选择的系统
设定，ηconv为dc/dc转换器效率；PVehicle为整车总线需求功率；Pb为电池系统输出功率；PRE为
增程器的输出功率。
在一个实施例中，第九步骤中，整车控制器VMS通过CAN总线向动力电池控制器BMS
和增程器控制器RES发送输出功率分配组合，完成整车控制器VMS对动力系统各能量源输出
功率分配。
根据本发明的一实施例，提出一种混合动力系统，适用前述的混合动力系统的能
量管理方法，该混合动力系统包括：动力电池、增程器、远程监控系统、驱动电机、整车控制
器VMS、动力电池控制器BMS、增程器控制器RES、驱动电机控制器PEU、整车动力系统附件和
CAN总线；
整车控制器VMS通过CAN总线连接到增程器控制器RES、动力电池控制器BMS、驱动
电机控制器PEU、远程监控系统和整车动力系统附件；增程器与增程器控制器RES连接，动力
电池与动力电池控制器BMS连接；增程器、动力电池、整车动力附件系统和驱动电机控制器
PEU通过高压电线互相连接；增程器通过DC/DC转换器接入高压电线；
所述混合动力系统的能量管理方法使用的能量管理策略的控制参数通过CAN总线
在整车控制器VMS与作为能量源的动力电池控制器和增程器控制器之间完成数据交互；整
车控制器VMS从CAN总线获得能量管理策略计算所需数据后提供工况功率谱自适应和整车
能耗成本最小算法公式计算出增程器输出功率，再通过CAN总线将输出功率组合发送给各
个能量源的控制器，包括动力电池控制器和增程器控制器，以完成动力系统能量源功率的
实时调整。
本发明的混合动力系统的能量管理方法以及应用该方法的混合动力系统具有如
下的有益效果：
1)本发明基于工况功率谱自适应和整车能耗成本最小算法可以提供实时检测当
前车辆的能量消耗率及各个能量源的实时状态，通过工况功率谱自适应算法计算整车功率
请求与工况匹配，根据整车能耗成本最小算法的计算结果和相应的逻辑规则实时调整各能
量源的输出功率，实时性好；
2)本发明中的工况功率谱自适应和整车能耗成本最小算法公式和逻辑规则具有
以下作用：a)根据整车行驶状态和驾驶员实时信息完成不同工况功率谱的自动识别与匹
配，能够最大限度的接近实际行驶工况；b)以用户整车能耗成本最小为目标，实施调整能源
系统的功率输出，使用户的能耗使用成本最小；
3)该基于工况功率谱自适应和整车能耗成本最小算法解决了背景技术中提到的
混合动力汽车动力电池电量过度消耗或者是消耗不充分的问题；
4)该基于工况功率谱自适应和整车能耗成本最小算法对控制器硬件要求较低，易
于在整车上实现；
5)本发明所采用的能量管理算法可应用于燃料电池-蓄电池，内燃机-蓄电池，内
燃机-超级电容等多种形式的新能源汽车混合动力系统，具有良好的扩展性。
附图说明
本发明上述的以及其他的特征、性质和优势将通过下面结合附图和实施例的描述
而变的更加明显，在附图中相同的附图标记始终表示相同的特征，其中：
图1揭示了根据本发明的一实施例的混合动力系统的能量管理方法的流程图。
图2揭示了适用本发明的混合动力系统的能量管理方法的混合动力系统的拓扑结
构图。
具体实施方式
在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本发明的
上述特征和优点，但下述的实施例不以任何形式限制本发明。在附图中，各组件不一定是按
比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。应当
指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若
干变形和改进，都属于本发明的保护范围。
本发明的混合动力系统的能量管理方法是基于工况功率谱自适应和整车能耗成
本最小算法，该工况功率谱自适应和整车能耗成本最小算法将混合动力系统的能量管理策
略简化为一组多输入、单输出的能力管理规则，使用工况功率谱自适应和整车能耗成本最
小算法根据车速V、动力电池SOC(t)、增程器系统燃料消耗量整车需求功率Pvehicle、整车
动力系统附件功率Pauxiliary,车辆预计行驶总里程L，车辆已经行驶的距离l(t)等参数通过
实时计算来控制混合动力系统能量源的输出功率，在满足用户正常驾驶习惯及驾驶需求的
前提下实现对整车能耗成本的最优化。
图2揭示了适用本发明的混合动力系统的能量管理方法的混合动力系统的拓扑结
构图。参考图2所示，该混合动力系统是增程式电动车混合动力系统。该混合动力系统包括
动力电池201、增程器202、远程监控系统203、驱动电机204、整车控制器VMS 205、动力电池
控制器BMS 206、增程器控制器RES 207、驱动电机控制器PEU 208、整车动力系统附件209和
CAN总线210。
整车控制器VMS 205通过CAN总线210连接到增程器控制器RES 207、动力电池控制
器BMS 206、驱动电机控制器PEU 208、远程监控系统203和整车动力系统附件209。增程器
202与增程器控制器RES 207连接，动力电池201与动力电池控制器BMS 206连接。增程器
202、动力电池201、整车动力附件系统209和驱动电机控制器PEU 208通过高压电线互相连
接。增程器202通过DC/DC转换器接入高压电线。在图2所示的实施例中，在高压电线上还连
接有高低压分线盒和充电机。
本发明的混合动力系统的能量管理方法使用的能量管理策略的控制参数通过CAN
总线210在整车控制器VMS 205与作为能量源的动力电池控制器206和增程器控制器207之
间完成数据交互。整车控制器VMS 205从CAN总线210获得能量管理策略计算所需数据后提
供工况功率谱自适应和整车能耗成本最小算法公式计算出增程器输出功率，再通过CAN总
线210将输出功率组合发送给各个能量源的控制器，包括动力电池控制器206和增程器控制
器207，以完成动力系统能量源功率的实时调整。
在一个实施例中，整车动力系统附件209包括整车散热子系统、空调子系统以及大
灯、继电器等电器件、仪表等用电器的功耗。
图1揭示了根据本发明的一实施例的混合动力系统的能量管理方法的流程图。基
于图2所示的增程式电动车混合动力系统，本发明的基于工况功率谱自适应和整车能耗成
本最小算法的混合动力系统能量管理方法的较佳实施例的流程如图1所示。
在步骤101中，整车控制器VMS、驱动电机控制器PEU、动力电池控制器BMS、增程器
控制器RES、远程监控系统分别对其负责的子系统进行自检，判断有无故障，若无则进入各
系统就绪状态，执行步骤103。若有故障，则进行故障处理机制步骤102。
在步骤102中，进行故障处理，在完成故障处理后，返回步骤101再次进行系统自
检。
在步骤103中，整车控制器VMS通过CAN总线向动力电池控制器BMS、增程器控制器
RES、远程监控系统、驱动电机控制器PEU发送访问信号，从中获取能量管理策略计算所需的
信号数据。
在一个实施例中，能量管理策略计算所需的信号数据包括当前车速V、动力电池
SOC(t)、增程器系统燃料消耗量整车需求功率Pvehicle、整车动力系统附件功率
Pauxiliary,车辆预计行驶总里程L，车辆已经行驶的距离l(t)。
在步骤104中，整车控制器VMS判断接收到的信号数据是否完整，若是，表示信号数
据完整，接下来执行步骤105。若否，表示信号数据不完整，则返回步骤103重新获取能量管
理策略计算所需的信号数据。
在步骤105中，整车控制器VMS通过工况功率谱自适应算法对未来运行工况进行工
况适应性计算，得出相应的等效因子。
在一个实施例中，在步骤105中涉及的工况功率谱自适应算法如下：
其中为等效因子，aζ,bζ为常数，由目前所有工况参数计算得出，SOC(t)为运行时
间t后的SOC值，Qb为电池容量，Vnom为动力电池名义电压，为动力电池平均放电效率，
动力电池平均充电效率，为整车能量鸿沟，为整个行程初始阶段
t＝0时的能量鸿沟，Eg(t)为运行时间t后剩余的总能量，为整车总线需求驱动功率；
为整车制动功率，Ttotal为整个行程所用时间，l(t)为车辆已经行驶的距离，L为行程
总距离，K(ζ)表示为每行驶一段距离之后的行驶能量鸿沟减少率，K为能量鸿沟降低估计
值，ζ0为临界值，χ∈[1,2]。
在步骤106中，整车控制器VMS利用计算得出的等效因子与数据库中的工况等效因
子进行相似性匹配。
在步骤107中，整车控制器VMS根据接收到的能量管理策略计算所需的信号数据，
通过实时计算得出整车请求功率Pvehicle，通过整车能耗成本最小算法实时计算出动力电池
输出功率Pb，增程器的输出功率PRE。经过实时调整修正得到输出功率分配组合Pvehicle＝F
(Pb,PRE,Pauxiliary)。
在一个实施例中，步骤107中涉及的整车能耗成本最小算法如下：
在子步骤a)中，计算整车需求功率
其中G＝mg，m为整车满载质量，f为滚动阻力系数，α为坡度，CD为空气
阻力系数，A为汽车迎风面积，V为汽车当前车速，ηt为整体传动效率，δ为汽车质量转换系
数，α为行驶道路坡度角，当α小于一定值时cosα＝1，α＝sinα＝tanα＝i，i为道路坡度，
Pauxiliary为整车动力附件系统功率。
在子步骤b)中，整个行驶周期内整车能耗成本计算如下：
其中Cost为整个行程周期内的燃料消耗和电耗的总成本，ΔCost为增程器给动力
电池充电时能耗成本差值，Ttotal为整个行程所用时间；ξf为燃料市场价格，为增程器系
统的燃料消耗率，ξe为市电价格，ηelec为动力电池从电网端充电时的效率。Pelec为动力电池
的实时输出功率。为增程器以最大功率输出时的燃料消耗量，为
动力电池以增程器以最大输出功率输出时的充电效率，SOCmin为SOC设定门限值，为
增程器开始为动力电池充电时的电池SOC值，V0(SOCmin)为电池荷电状态为SOCmin的电池电
压，Qb为电池容量。
在子步骤c)中，动力系统功率最优解计算如下：
其中H为求最小值方程函数，ξf为燃料市场价格，为增程器系统的燃料消耗率，
ξe为市电价格，soc为电池荷电状态，V0为电池开路电压，Qb为电池容量，p为最优协状态参
数。Cb为常数，Pelec为动力电池实时输出功率，为等效因子。
在子步骤d)中，输出功率分配组合计算如下：
其中，PVehicle为整车总线需求功率；ηconv为dc/dc转换器效率；ηdc/dc_discharging为动
力电池放电时dc/dc转换器效率；ηdc/dc_charging为电池处于充电状态时dc/dc转换器效率；Pb
为动力电池输出功率，Pb＞0表示动力电池处于放电状态，Pb＜0表示动力电池处于充电状
态；PRE为增程器的输出功率；Pauxiliary为整车动力附件系统功率。
在步骤108中，输出功率分配组合调整修正逻辑规则如下：
其中Pb_min,PRE_min分别为动力电池、增程器输出功率的下限，具体数值根据选择的
系统设定，Pb_max,PRE_max分别为动力电池、增程器输出功率的上限，具体数值根据选择的系统
设定，ηconv为dc/dc转换器效率；PVehicle为整车总线需求功率；Pb为电池系统输出功率；PRE为
增程器的输出功率。
在步骤109中，整车控制器VMS通过CAN总线向动力电池控制器BMS和增程器控制器
RES发送输出功率分配组合，完成整车控制器VMS对动力系统各能量源输出功率分配。
本发明的混合动力系统的能量管理方法以及应用该方法的混合动力系统具有如
下的有益效果：
1)本发明基于工况功率谱自适应和整车能耗成本最小算法可以提供实时检测当
前车辆的能量消耗率及各个能量源的实时状态，通过工况功率谱自适应算法计算整车功率
请求与工况匹配，根据整车能耗成本最小算法的计算结果和相应的逻辑规则实时调整各能
量源的输出功率，实时性好；
2)本发明中的工况功率谱自适应和整车能耗成本最小算法公式和逻辑规则具有
以下作用：a)根据整车行驶状态和驾驶员实时信息完成不同工况功率谱的自动识别与匹
配，能够最大限度的接近实际行驶工况；b)以用户整车能耗成本最小为目标，实施调整能源
系统的功率输出，使用户的能耗使用成本最小；
3)该基于工况功率谱自适应和整车能耗成本最小算法解决了背景技术中提到的
混合动力汽车动力电池电量过度消耗或者是消耗不充分的问题；
4)该基于工况功率谱自适应和整车能耗成本最小算法对控制器硬件要求较低，易
于在整车上实现；
5)本发明所采用的能量管理算法可应用于燃料电池-蓄电池，内燃机-蓄电池，内
燃机-超级电容等多种形式的新能源汽车混合动力系统，具有良好的扩展性。
上述实施例是提供给熟悉本领域内的人员来实现或使用本发明的，熟悉本领域的
人员可在不脱离本发明的发明思想的情况下，对上述实施例做出种种修改或变化，因而本
发明的保护范围并不被上述实施例所限，而应该是符合权利要求书提到的创新性特征的最
大范围。