混合動(dòng)力汽車(chē)熱管理系統(tǒng)的分析和優(yōu)化

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混合動(dòng)力汽車(chē)熱管理系統(tǒng)的分析和優(yōu)化

利用多目標(biāo)優(yōu)化算法優(yōu)化混合動(dòng)力汽車(chē)的熱管理系統(tǒng)（TMS），多目標(biāo)優(yōu)化算法是以火用經(jīng)濟(jì)性能和火用環(huán)境性能為目標(biāo)?；诳尚行院凸こ碳s束來(lái)選擇冷凝和蒸發(fā)、過(guò)熱和過(guò)冷、蒸發(fā)器空氣質(zhì)量流動(dòng)率和壓縮機(jī)效率，將它們作為目標(biāo)變量來(lái)分析并應(yīng)用不同的約束條件。在不同優(yōu)化方法中對(duì)比目標(biāo)變量、火用效率、總成本和環(huán)境影響的不同。在多目標(biāo)優(yōu)化過(guò)程中，基于多維偏好分析的線性規(guī)劃技術(shù)（LINMAP）的決策過(guò)程選擇單目標(biāo)優(yōu)化方案，來(lái)獲得帕累托邊界。雖然單目標(biāo)方法也可以提供優(yōu)化解決方案，但對(duì)于多目標(biāo)，這些方法不能提供很好的解決方案。因此，多目標(biāo)優(yōu)化方法通過(guò)同時(shí)改進(jìn)兩個(gè)目標(biāo)（提供包括單目標(biāo)結(jié)果極端值的解集），并在兩者之間互換來(lái)獲得理想的解集。

利用單個(gè)和多目標(biāo)優(yōu)化算法優(yōu)化混合動(dòng)力汽車(chē)的熱管理系統(tǒng)，最大化電池的效率，最小化熱管理系統(tǒng)的耗能和對(duì)環(huán)境的影響。定義了目標(biāo)函數(shù)，選擇了分析的決策變量和相對(duì)系統(tǒng)的約束條件。在多目標(biāo)優(yōu)化中，得到帕累托邊界和基于LINMAP決策過(guò)程單個(gè)目標(biāo)選擇的理想解決方案。相應(yīng)的解決方法結(jié)果與火用效率、火用經(jīng)濟(jì)性能和火用環(huán)境性能的單目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。確定了基線系統(tǒng)的火用效率、總成本率和環(huán)境影響率分別為0.29、28h-1和77.3mPts/h。對(duì)比基線參數(shù)，在環(huán)境影響損耗增加了14%的同時(shí)，基于火用經(jīng)濟(jì)性能的優(yōu)化，火用效率提高了14%，能耗降低了5%；在總成本損耗增加了27%的同時(shí)，基于火用環(huán)境性能優(yōu)化，火用效率提高了13%，環(huán)境影響降低了5%。

刊名：Journal of Power Sources（英）

刊期：2014年第247期

作者：H.S. Hamut et al

編譯：陳飛