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混合动力控制系统智能能量管理算法

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基本信息

  • 地区:

    保定市朝阳南大街2266号

  • 需求方:

    长城汽车股份有限公司

  • 需求背景

随着碳达峰、碳中和政策的提出,对汽车能耗的要求将越来越严。根据汽车智能化的进展,包括自动驾驶、智能网联及大数据等技术的成熟,车辆已经具备进行智能能量管理算法开发的整车环境条件,汽车智能化越来越成熟及普及,混合动力车辆具备开发全路况的智能能量管理功能,主要是实现全路况情况下进行能耗的优化,降低使用成本达到最佳燃油经济性


  • 难题描述

该项目利用混合动力系统控制单元HCU通过CAN网络获取雷达探测到的前车距离信息、摄像头识别到的红绿灯信息或前车距离信息、导航地图获得的距离拥堵地点的信息及拥堵长度信息,经过寻优算法计算出各个路段的能量回收强度、动力系统运行模式等车辆状态进行自主控制模式,实现最佳能耗分配策略。

参照重点研究突破的技术领域范围,需要委外合作开发的底层软件功能必须包括以下内容:

(1)智能能量管理需要实现工况识别:

常见工况识别需求有:(1)高原爬坡工况(2)拥堵路况(3)高速公路工况(4)长下坡上坡工况(5)夏季高温工况。

(2) 智能SOC调节:

云端进行全路段的能量分配最优规划,能够根据出发时间、地点、驾驶人员等信息智能识别目的地,实时计算不同路段的最佳目标SOC,比如,行程中有拥堵、前方长下坡路段时,智能能量管理中的电池SOC协调、预留等,从而引导HCU进行最佳的能量分配及发动机启停控制。

(3) 智能能量回收调节:

根据导航地图信息(拐弯、限速、下坡)和雷达探测的前车运动状态,在用户松油门滑行或制动过程中,自动调节能量回收强度,提高能量回收效率。

(4) 智能HMI提示:

强混项目根据剩余里程和电池电量提示用户切换EV模式,拥堵电量调节和智能能量回收强度调节使能时提示用户,增强感知,限速点前车辆超速时提示用户松开油门。

(5)离线最优方案自学习:

针对周期性重复行驶数据信息,从时间维度、路线维度、驾驶风格等方面规划出不同的最佳目标SOC,导入原车HCU ROM MAP里进行调用,从而达到每台车一种特别的最优能耗的离线算法。


  • 技术目标

联系方式

  • 联系人:

    董团结副院长

  • 联系电话:

    18633299476

  • QQ/MSN:

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  • 通讯地址:

    保定市朝阳南大街2266号

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