手把手教你学simulink实例--基于Simulink的电动汽车整车能量流管理与优化仿真

目录

基于Simulink的电动汽车整车能量流管理与优化仿真

1. 系统架构

1.1 系统组成

2. 搭建Simulink模型

2.1 创建Simulink模型

2.2 搭建电池模型

2.3 搭建电机驱动系统模型

2.4 搭建再生制动系统模型

2.5 搭建辅助系统模型

2.6 搭建控制器模型

2.7 搭建用户界面模块

3. 整车能量流管理与优化仿真

3.1 设置仿真场景

3.2 数据采集与分析

4. 性能评估

4.1 能量流特性评估

4.2 再生制动性能评估

4.3 辅助系统能耗评估

4.4 续航里程评估

5. 示例代码

6. 总结

基于Simulink的电动汽车整车能量流管理与优化仿真

电动汽车的能量流管理可确保高效能源利用、延长车辆续航里程及改善用户体验的核心技术手段。基于Simulink的环境搭建了一个完整的整车能源流向管理系统（EEMS, Energy Flow Management System）仿真平台，并以此对系统的能流特性进行深入分析及优化配置。

以下是基于 Simulink 对电动汽车整车的能量流动管理和优化方案进行仿真的详细步骤

1. 系统架构

1.1 系统组成

• 电池模型 涵盖 SOC估算、功率输出特性及热管理模块。
• 电机驱动系统模型 阐述 电机的电磁特性、机械特性和控制策略。
• 电力电子变换器模型 搭建 电池与电机间的能量转换机制。
• 再生制动系统模型 模拟 制动能量回收过程。
• 辅助系统模型 包含 空调调节、照明工程及其他用电设备。
• 控制器模型 实现 能量管理策略（EMS, Energy Management Strategy）。
• 用户界面模块 提供 系统运行状态可视化界面及参数配置接口。

2. 搭建Simulink模型

2.1 创建Simulink模型

启动Simulink应用程序：通过双击桌面上的MATLAB图标即可执行此操作；随后在Simulink环境中创建一个新的工作流仿真模型文件（ev_energy_flow_simulation.slx）。

添加必要的模块库 ：

• Simscape Electrical 和 Battery Toolbox：用于开发电池管理系统与电机驱动系统模型。
• DSP System Toolbox：提供信号处理与数据采集分析功能。
• Optimization Toolbox：支持开发或实现优化算法。
• Simulink Extras：能够生成示波器曲线并展示系统运行状态。

2.2 搭建电池模型

等效电路模型 ： 描述电池的动态特性，包括OCV、内阻和极化效应。

 * 使用Thevenin模型或其他等效电路模型。

热模型 ： 描述电池在充放电过程中的热生成和散热特性。

 * 包括冷却液回路和加热装置。

效率模型 ： 模拟电池在不同工作条件下的效率变化。

 * 考虑温度、电流和SOC的影响。

2.3 搭建电机驱动系统模型

电机模型 ： 描述电机的电磁特性和机械特性。

 * 包括永磁同步电机（PMSM）、感应电机或开关磁阻电机。

控制器模型 ： 采用向量控制（FOC, Field-Oriented Control）以及直接转矩控制（DTC）。

 * 调节电机的扭矩和速度。

效率模型 ： 模拟电机在不同负载和转速下的效率变化。

 * 使用效率映射图或实验数据。

2.4 搭建再生制动系统模型

制动执行器模型 ： 描述传统制动和再生制动的协同工作。

 * 包括制动力分配策略。

能量回收模型 ： 模拟制动过程中回收的能量。

 * 考虑电机反电动势和电池充电能力。

2.5 搭建辅助系统模型

空调系统模型 ： 描述空调系统的能耗特性。

 * 包括制冷和制热模式。

照明系统模型 ： 模拟车内外照明设备的能耗。

2.6 搭建控制器模型

规则逻辑控制器 ： 根据预设规则分配能量。

 * 例如，优先使用电池供电或最大化再生制动能量回收。

优化控制器 ： 使用动态规划（DP）、遗传算法（GA）或强化学习（RL）优化能量分配。

 * 目标是最小化能耗或最大化续航里程。

2.7 搭建用户界面模块

实时监控系统运行状况：通过调用 Simulink Extras 包中的 Scope 模块，在线呈现核心参数信息（例如功率流向、电池充放态和能源消耗情况）。

配置 Simulink 中的 Slider 和 Constant 模块以让用户配置驾驶模式参数设置和环境参数设置。

3. 整车能量流管理与优化仿真

3.1 设置仿真场景

正常工况测试 ：

• 评估系统在常规驾驶场景下的能量流动特性。
• 例如，在城市道路循环和高速公路上的行驶过程均可作为测试依据。

极限工况测试 ：

• 测试系统的性能在极端工作条件下的表现。
• 其中一项测试案例包括模拟高温环境下快速充放电以及承受高强度负载的能力。

能量优化策略测试 ：

评估不同能量管理策略的性能，并通过比较规则逻辑控制器与优化控制器来分析其特性

3.2 数据采集与分析

实时数据收集：通过 Simulink Real-Time Explorer 或其他工具实现仿真数据的采集。

数据分析 ：

考察能量流分布、SOC变化以及能耗水平的空间特征。
评估不同策略对系统能量利用效率提升的影响程度。

日志记录 ： 将仿真结果保存为日志文件，便于后续分析和报告生成。

4. 性能评估

4.1 能量流特性评估

计算总能耗 ： 统计车辆在不同工况下的百公里能耗。

 * 能耗越低，效率越高。

分析能量分配比例 ： 观察电池、电机和辅助系统的能量消耗占比。

4.2 再生制动性能评估

统计能量回收量 ： 计算再生制动过程中回收的能量。

 * 回收量越多，效率越高。

分析制动力分配 ： 观察再生制动和传统制动之间的比例。

 * 分配越合理，系统性能越好。

4.3 辅助系统能耗评估

1. 计算辅助系统能耗 ： 统计空调、照明等设备的能耗。
   • 能耗越低，整车效率越高。

4.4 续航里程评估

计算续航里程：基于电池容量及耗能特性得出续航里程数据。
* 系统性能指标与续航能力呈正相关关系。

5. 示例代码

以下是一个简单的能量管理策略函数的Simulink实现示例：

matlab

深色版本

 % 定义能量管理策略函数

    
 function [power_allocation] = energy_management_strategy(battery_soc, vehicle_speed, regen_power)
    
     % battery_soc: 当前电池SOC
    
     % vehicle_speed: 当前车速
    
     % regen_power: 再生制动可回收功率
    
     if battery_soc > 0.8
    
     power_allocation = 'reduce motor power'; % 降低电机功率以节省电量
    
     elseif vehicle_speed < 30 && regen_power > 0
    
     power_allocation = 'prioritize regen braking'; % 优先使用再生制动
    
     else
    
     power_allocation = 'normal operation'; % 正常运行模式
    
     end
    
 end

6. 总结

按照前述流程, 我们达到了预期目标——即以Simulink为基础实现电动汽车整车的能量流管理和优化仿真工作。本平台具备综合评估能力, 能够检验多种能量管理方案的实际效果, 并经优化设计后显著提升了车辆效能和续航能力。

未来工作可以包括：

• 引入智能算法 ：采用智能算法构建更具智能化的能量管理方案。
  • 扩展功能 ：增强功能支持多种车型与工作场景的多样化运行。
  • 实验验证 ：通过实验验证完成性能测试与评估。