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機電工程與自動化學院郭寧遠博士在國際知名能源類TOP期刊《Applied Energy》發(fā)表論文 2024-05-28 近日,，機電工程與自動化學院郭寧遠博士（第一作者）與張文燦副教授以我校為第一署名單位，在能源領域國際知名期刊《Applied Energy》發(fā)表學術論文“Predictive energy management of fuel cell plug-in hybrid electric vehicles: A co-state boundaries-oriented PMP optimization approach”,�,！禔pplied Energy》為中國科學院一區(qū)Top（工程技術前2.5%）,、JCR一區(qū)期刊，影響因子11.2,，高被引論文ESI全球工程期刊排名第4,，谷歌學術全球?qū)W術期刊第49。
為提升整車節(jié)能效果,，本文提出了一種協(xié)狀態(tài)邊界引導的燃料電池（fuel cell, FC）電動汽車預測能量管理策略,。基于極小值理論建立了模型預測控制問題,，將其轉(zhuǎn)化為兩點邊值問題,，通過解析推導將FC功率、FC功率變化率和電池電流等物理約束進行合并,，獲得統(tǒng)一約束,。以此為基礎,，采用Karush-Kuhn-Tucker條件推導協(xié)狀態(tài)邊界的一般表達式，以此提出了一種校驗方法對協(xié)狀態(tài)邊界進行修正,，以保證其有效性,。基于協(xié)狀態(tài)邊界,，提出了一種簡捷高效的啟發(fā)式協(xié)狀態(tài)迭代校驗規(guī)則,，設計了一種哈密爾頓方程最優(yōu)解的快速解析計算方法。針對該策略,，嚴格證明了其全局最優(yōu)性,。在仿真及硬件在環(huán)實驗條件下驗證了所提策略的有效性。結(jié)果表明,，該策略能實現(xiàn)適時高效的協(xié)狀態(tài)實時更新,、FC功率命令平滑、荷電狀態(tài)參考軌跡跟蹤效果好,，可有效提升整車行駛經(jīng)濟性,。此外，在硬件在環(huán)實驗中,，預測時域長度為40的單步計算時間小于0.5 ms,，算法實時性好。 該研究得到了國家自然科學基金,、廣東省基礎與應用基礎研究基金等項目的支持,。 另外，近期郭寧遠博士（第一作者）與張文燦副教授在氫能領域國際知名期刊《International Journal of Hydrogen Energy》（中國科學院二區(qū)）上發(fā)表學術論文“Model continuity approximations and real-time nonlinear optimization in cost-optimal predictive energy management of fuel cell hybrid electric vehicles”,。該研究提出了一種考慮燃料電池及電池壽命的成本最優(yōu)實時預測能量管理策略,，并在硬件在環(huán)實驗條件下驗證了該算法有效性及實時計算能力。 學院相關負責人表示,，未來以“全國樣板黨支部,、全省標桿院系”“頭雁工程”為引領，以“國家一流專業(yè)”建設帶動,，把博士點建設與學校發(fā)展戰(zhàn)略緊密結(jié)合,，孵化更多高水平研究成果，為新一輪高水平大學建設作出應有的貢獻,。
（機電工程與自動化學院）
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