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消耗等效为当前的燃油消耗，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系统，其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，以最小化等效燃油消耗。
1. 定义参数
首先，我们需要定义一些参数，例如等效因子、电池效率、内燃机效率等。
% 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（用于将电能消耗转换为等效燃油消耗） | |
eta_battery_charge = 0.9; % 电池充电效率 | |
eta_battery_discharge = 0.9; % 电池放电效率 | |
eta_engine = 0.35; % 内燃机效率 | |
% 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); % 等效燃油消耗 |
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 | |
% 目标是使等效燃油消耗最小化 | |
% 等效燃油消耗公式：Fuel_eq = P_engine/eta_engine + s_factor * (SOC(k) - SOC_ref) * P_battery/eta_battery_charge_or_discharge | |
% 其中，P_battery/eta_battery_charge_or_discharge 根据P_battery的正负选择充电或放电效率 | |
% 初始猜测 | |
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下降法作为示例） | |
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; | |
% 更新猜测值 | |
P_battery_guess = P_battery_guess - 0.01 * gradient; | |
% 限制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); | |
% 注意：这里需要定义battery_capacity，并且根据P_battery的正负选择充电或放电效率 | |
if P_battery(k) >= 0 | |
eta_battery_charge_or_discharge = eta_battery_discharge; | |
else | |
eta_battery_charge_or_discharge = eta_battery_charge; | |
end | |
% 计算等效燃油消耗 | |
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. 结果可视化
% 结果可视化 | |
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('等效燃油消耗 (L)'); | |
title('等效燃油消耗变化'); |
注意事项
- 参数调整：上述代码中的参数（如等效因子、效率等）需要根据实际情况进行调整。
- 优化算法：上述代码使用了简单的梯度下降法进行优化，实际应用中可能需要更复杂的优化算法。
- 电池模型：上述代码简化了电池模型，实际应用中需要考虑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生成的，实际应用中需要根据实际驾驶工况或预测模型来确定。
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_45570158/article/details/142714674
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