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插電式混合動力城市公交客車的性能優(yōu)化

分析了混合動力系統(tǒng)開發(fā)中駕駛條件、研發(fā)投入效率和生命周期之間權(quán)衡研究的重要性?；谲囕v仿真軟件ADVISOR并使用單目標(biāo)和多目標(biāo)遺傳算法對混合動力汽車的動力系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計。

混合動力系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計的目的是盡可能減少燃油消耗和CO2排放。選用單目標(biāo)遺傳算法對每一個目標(biāo)單獨(dú)進(jìn)行最優(yōu)化。多目標(biāo)遺傳算法則是對兩組優(yōu)化目標(biāo)（功效性和CO2排放、CO2排放和燃油消耗）進(jìn)行最優(yōu)化。與單目標(biāo)遺傳算法不同，多目標(biāo)遺傳算法被用來試圖找到兩組優(yōu)化目標(biāo)之間的權(quán)衡方法。單目標(biāo)和多目標(biāo)最優(yōu)化方法的使用可以為分析論證燃料電池公共汽車動力系統(tǒng)的最優(yōu)解決方案提供參考。

仿真基于梅賽德斯奔馳氫動力公交客車的底盤。采用兩個模擬優(yōu)化工況：①歐洲短距離重負(fù)荷工況；②城市真實駕駛工況。給出單目標(biāo)最優(yōu)化和多目標(biāo)最優(yōu)化的數(shù)據(jù)?？梢钥吹?，燃料電池混合動力汽車相比傳統(tǒng)柴油公交客車，能源消耗減少58%，CO2排放減少67%。但較難判定混合動力和插電式混合動力車輛在每種駕駛循環(huán)工況下的表現(xiàn)。

Joao P.Ribau et al. Applied Energy 129(2014) 320-335.

編譯：路順杰