基于模型预测控制的自动电动车在低温下的最优能源管理
系统与控制
2025-09-15 v3 系统与控制
摘要
在自动电动车（AEV）中，电池能量必须在满足主要驱动需求和次要辅助需求之间进行合理分配，尤其是当电池处于低电量且环境温度较低时，更为关键。这种情况下，舱内供暖和电池预热（充电前）可能消耗大量可用能量，直接影响续航里程。通常情况下，人们会优先考虑驱动或应用启发式规则进行热管理，往往导致能源利用不够最优。亟需一种原则方法，能够动态分配电池功率，以平衡热舒适、电池健康和预热需求，同时保持续航。本文尝试使用实时模型预测控制（Model Predictive Control）来优化驱动、HVAC和电池温度准备之间的功耗，以实现在到达目的地后即可立即充电。
引用
@article{arxiv.2506.10221,
title = {Model Predictive Control-Based Optimal Energy Management of Autonomous Electric Vehicles Under Cold Temperatures},
author = {Shanthan Kumar Padisala and Satadru Dey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.10221},
year = {2025}
}