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本成果公开了一种插电式混合动力汽车电池电量轨迹规划方法及系统，其中方法包括：基于ITS系统及导航系统获取行驶路径上的预测车速及道路坡度；基于有序样本聚类算法分别对预测车速及道路坡度进行聚类；将聚类后的预测车速及道路坡度进行合并，将行驶路径分割为多段路段，且每段路段内的预测车速和道路坡度特征一致；根据多段路段及其对应的预测车速和道路坡度规划出车辆电池SoC轨迹。根据预测车速及道路坡度进行聚类，然后合并从而将路径分割为多段路段，再据不同路段能量需求生成SoC参考轨迹；接近全局最优的SoC轨迹，较现有全局动态规划算法或神经网络等计算量较低，可据交通变化状况实时刷新，鲁棒性高，应用到能量管理控制中更具有节能潜力。

本成果提出了一种插电式混合动力汽车电池电量轨迹规划方法及系统，该方案可以根据ITS系统及导航系统中获取的未来的行程信息进行快速的SoC轨迹规划。SoC轨迹规划根据不同路段的能量需求特征进行，车速与坡度是影响路段能量需求特征的直接因素，故根据预测车速及道路坡度两个特征进行聚类，然后合并从而将行驶路径分割为多段具有不同能量需求的路段，进而基于多段具有不同能量需求的路段生成SoC参考轨迹，该方案由于利用了全局最优电量消耗轨迹的特征，所以在应用到能量管理控制中更具有节能潜力。该方案中算法较现有方案(全局动态规划算法生成最优轨迹或神经网络等等)计算量较低，且比一般基于简单规则的SoC参考轨迹设计方法更接近于全局最优的SoC轨迹；由于计算量较低，可以根据交通变化状况以一定频率刷新，实时性好，鲁棒性较高。得到的SoC轨迹规划结果可以应用于能量管理算法中，令下层的优化控制算法(模型预测控制算法、自适应等效燃油消耗最小策略等)跟踪该SoC轨迹，实现能量的高效分配。

插电式混合动力汽车(PHEV)作为一种新能源汽车，结合了纯电动汽车与传统混合动力汽车的优点，在保证了车辆的电驱动优势下又极大解决了续航里程焦虑的问题。目前的PHEV主要由发动机、发电机、驱动电机、蓄电池组合控制系统等部件组成，当蓄电池电量水平较高时，车辆可运行在纯电模式，而当电量水平较低时，发动机会介入工作并可给电池充电；通过充电桩可给电池充电。

随着智能交通系统(ITS)和车联网的发展，准确地获得未来道路和交通信息成为可能。在PHEV的能量管理系统中融合预测的未来道路和交通信息对电池的全局电量(SoC)轨迹进行规划，然后通过模型预测控制或自适应ECMS等算法跟踪该电量轨迹并控制发动机和电池的输出功率，可以实现系统高效率地工作，并有效降低汽车的燃油消耗。需要使用动态规划算法求解全行程的SoC轨迹线，计算量较大，实时性较差，且ITS无法获取车速轨迹的变化细节，使用动态规划算法求解SoC轨迹线并进行跟踪的鲁棒性较低、控制效果欠佳。

湖南大学电动方程式赛车队，车队成立10年来，积极为各学院、各专业的同学提供实践机会和平台，秉承“创新改变世界，实践超越梦想”的理念，培养出了一大批受到各大高校和用人单位青睐的学生，多名队员赴外留学，车队队员保送至上海交大、同济大学等各大高校，另还有多位队员进入广汽、东风、上汽等车企的研究所，车队的事迹被中国青年报、新华网、新浪网等媒体报道和转载，产生了很好的社会影响。 车队现在队队员包括来自机械学院、电气学院、物理与微电子学院、信息院等多个学院的60余名本科生，由车辆工程系白中浩老师担任指导老师。

本成果提供了一种插电式混合动力汽车电池电量轨迹规划方法及系统，用于解决

现有技术中SoC轨迹规划算法计算量较大、鲁棒性较低的问题。

许可他人使用该科技成果通过订立许可合同，科技成果所有人向被许可人授予科技成果的使用权，被许可人从而获得实施科技成果的权利。科技成果许可费双方协商决定。