基于车速预测的燃料电池混合动力汽车能量管理策略：一种自适应ECMS方法及其Python实现

基于车速预测的燃料电池混合动力汽车能量管理策略：一种自适应ECMS方法及其Python实现

1. 引言

随着全球能源危机和环境污染问题日益严峻，发展清洁、高效的汽车技术已成为必然趋势。燃料电池混合动力汽车（FCHEV）结合了燃料电池系统高效率和零排放，以及动力电池高功率密度和可回收制动能量的优点，被认为是未来交通的重要解决方案之一。

FCHEV的能量管理策略（Energy Management Strategy, EMS）是其核心技术，它负责实时分配燃料电池和动力电池之间的功率流。一个优秀的EMS能够在满足车辆动力需求的同时，最大限度地提高整车经济性、保护燃料电池和电池寿命。

在众多EMS中，等效燃油消耗最小策略（ECMS）因其良好的实时性和接近全局最优的性能而备受青睐。ECMS将电机消耗的电能“等效”为燃料电池的燃油消耗，通过瞬时优化来实现全局燃油经济性的提升。

然而，经典ECMS的一个关键挑战在于其核心参数——等效因子——通常是固定值或基于简单规则调整的。这导致在面对复杂多变的实际工况时，其优化效果会打折扣，且难以保证动力电池荷电状态（State of Charge, SOC）在期望范围内。

智能网联技术的发展为EMS带来了新的机遇。通过车联网（V2X）、全球定位系统（GPS）和高级地图，车辆可以获取未来一段路程的车速信息（如限速、路口、拥堵情况）。基于车速预测的自适应ECMS（A-ECMS） 正是利用这一前瞻信息，动态调整等效因子，使能量管理策