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。