Иерархическое управление с прогнозированием модели (MPC) для надежного экологического охлаждения подключенных и автоматизированных транспортных средств и его применение для управления температурным режимом аккумуляторных батарей электромобилей

Hierarchical MPC for Robust Eco-Cooling of Connected and Automated Vehicles and Its Application to Electric Vehicle Battery Thermal Management

Подключенные и автономные транспортные средства (CAV) обладают ситуационной осведомленностью, которую можно использовать для оптимального управления мощностью и температурой. В статье представлена стратегия иерархического управления с прогнозированием модели (H-MPC) для экологичного охлаждения CAV, которая снижает потребление энергии за счет прогнозирования в реальном времени, а также благодаря многофакторной и многоуровневой оптимизации.

Применение предлагаемого метода H-MPC изучается для управления тепловым и энергетическим балансом аккумуляторной батареи электромобиля (EV). H-MPC устраняет неопределенность в долгосрочном прогнозе скорости движения транспортного средства за счет надежной обработки ограничений и для предотвращения нарушения ограничений. Результаты моделирования показывают, что по сравнению с традиционной стратегией управления температурным режимом аккумуляторной батареи (BTM) предлагаемый подход H-MPC надежен, и он экономит энергию аккумуляторной батареи до 5,4% в условиях неопределенности долгосрочных прогнозов скорости в сценарии эксплуатации CAV в городских условиях.