燃料电池汽车（FCV）由于零污染，加氢快，续航里程长，被认为是交通领域脱碳的重要途径。由于燃料电池具有动态响应慢，低功率时用氢效率很低的特点，大多数燃料电池驱动的汽车使用燃料电池和动力电池并联组成的动力系统，利用动力电池快速响应的能力应对负载的快速变化，并且让动力电池进行充放电，使燃料电池工作在高效用氢的功率区间。由于低氢耗，减少燃料电池的衰减和动力电池的衰减是互相矛盾的需求，如何设置一种分配燃料电池和动力电池功率的能量管理策略，从而兼顾氢耗量，燃料电池的衰减程度和动力电池的衰减程度是当下的难点和重点。

主要目标是设计高效的在线能量管理策略，进行多目标优化，统筹兼顾氢耗，燃料电池的衰减和动力电池的衰减。本项目首先使用simulink建立整车模型，模拟输入工况，求解需求功率，进行功率分配的过程。接着设计能量管理算法，进行综合多目标的能量管理。本项目分为三个课题。一个课题是建立动力电池模型，将动力电池寿命转化为可计算指标，分析SOC、充放电深度、倍率与温度等对动力电池寿命的影响，为能量管理策略的开发提供支撑。第二个课题是基于模型预测控制的能量管理技术。第三个课题是基于PSO算法和ANFIS算法以及自适应模块的能量管理技术。

该项目建立了融合车辆纵向动力学、燃料电池电堆特性及锂离子电池等效电路模型的高保真动力系统仿真平台，能够准确反映CHTC-B工况下客车的动态功率需求与能量流动特性；

课题一在此基础上，设计了模糊自适应能量管理策略，实现了燃料电池与动力电池功率分配的动态优化，使SOC工作区间与功率输出范围能够根据实时需求与电池状态自适应调整；进一步引入氢耗经济性与基于等效循环次数的电池寿命衰减模型，构建了以最小氢耗与最长电池寿命为目标的加权代价函数，并采用动态规划算法进行全局优化，优化后燃料电池平均工作效率得到提升，电池充放电倍率有效降低；为验证策略鲁棒性，在CHTC-B工况框架下构建了持续爬坡、频繁启停、高速巡航及综合复杂路段等多场景测试序列，对比结果表明，所提出的能量管理策略在不同运行条件下均能维持良好动力性，同时有效降低氢耗并显著减缓电池寿命衰减速率。

课题二开展了基于模型预测控制（MPC）的能量管理技术研究。在CHTC-B工况下，分档控制策略的仿真百公里氢耗为4.14kg/100km，与企业提供的4.50kg/100km参考值处于相近量级，验证了仿真模型的可信性。相较于分档控制，基于功率预测的MPC策略能够更主动地调节燃料电池输出功率，显著改善动力电池SOC维持效果。在四组实际公交工况下，MPC控制将SOC变化范围由0.0171～0.0237降低至0.0042～0.0082，终点SOC更接近初始值0.6000；动力电池功率变化总量降低约15.2%～21.4%，功率变化标准差降低约37.9%～42.1%。结果表明，该策略在实际公交工况下具有较好的适应性和功率波动抑制能力，为燃料电池客车能量管理策略优化提供了有效参考。

课题三对于PSO优化的规则式控制，使用自适应ECMS模块后，包括氢耗，燃料电池耐久性，动力电池耐久性和SOC所在范围在内的六项成本基本不变，但SOC初终值对应的成本有所明显下降，综合成本降低。因此自适应模块改善了对SOC的控制，从而降低了综合成本。相比规则式控制，PSO+ECMS将综合成本下降了76.37%，氢耗上涨了91.01%，动力电池衰减程度下降了79.68%，燃料电池衰减程度下降了91.02%。对于ANFIS，ECMS的作用与第一种策略中类似。接着，本文将PSO+ECMS与ANFIS+ECMS进行比较，得出PSO+ECMS更适合用于降低动力电池的衰减，ANFIS+ECMS更适合用于降低氢耗。以实测工况A为例，ANFIS+ECMS的综合成本增加7.52%，同时氢耗降低了6.86%，动力电池衰减程度增加了11.57%。