基于鲁棒模型预测控制的电动汽车集成功率与热管理增强快充

本文探讨了电动汽车（EV）中集成功率与热管理（iPTM）与电池充电之间的协同作用。我们开发了多目标模型预测控制（MPC）框架，以优化快充性能，同时满足功率与热回路中的约束。该方法考虑了电池与座舱热管理的耦合。某商用 EV 的案例研究表明，在具备准确预览信息时，所提方法能有效满足快充与热管理要求。然而，若未能预测充电事件，会导致性能下降与充电时间延长。为此提出一种时变权重策略，以增强不确定性下的充电性能。该策略利用电池荷电状态（SOC），在充电不同阶段调整多目标 MPC 的优先级。基于商用 EV 使用场景的仿真结果显示，所提策略在充电时间上改善了鲁棒性。