基于模型预测控制的PHEV能量管理策略研究文献综述

插电式混合动力汽车（PHEV）作为一种兼具燃油经济性和环境友好性的新型交通工具，近年来备受关注。

其高效的能量管理策略是提升PHEV性能的关键，而模型预测控制（MPC）凭借其对系统未来行为的预测能力，在PHEV能量管理领域展现出巨大潜力。

本文首先阐述PHEV能量管理策略和模型预测控制的基本概念，并介绍PHEV动力系统结构及各部分的数学模型；接着，本文梳理PHEV能量管理策略的研究现状，包括基于规则的控制策略、基于优化理论的控制策略以及基于学习的控制策略，并重点分析了模型预测控制在PHEV能量管理策略中的应用现状和研究热点；随后，本文详细介绍了模型预测控制算法的基本原理、模型构建方法、约束条件设定以及求解算法，并对不同MPC算法在PHEV能量管理中的优缺点进行比较分析；最后，本文总结了PHEV能量管理策略研究的未来发展趋势，并展望了模型预测控制技术在其中的应用前景。

关键词：插电式混合动力汽车；能量管理策略；模型预测控制；预测模型；优化算法

近年来，能源短缺和环境污染问题日益严峻，发展清洁能源汽车成为全球共识。

插电式混合动力汽车（Plug-inHybridElectricVehicle，PHEV）作为一种兼具传统燃油汽车和纯电动汽车优点的新型交通工具，凭借其燃油经济性高、排放低、续航里程长等优势，在节能减排和缓解能源危机方面展现出巨大潜力，成为汽车产业发展的重要方向之一[1-3]。

PHEV通常由发动机、电机、电池、变速器等部件构成，其动力系统结构复杂，能量流动路径多样。

为了充分发挥PHEV的节能减排优势，需要设计合理的能量管理策略，以优化发动机和电机的工作模式，提高能源利用效率，降低油耗和排放[4]。

模型预测控制（ModelPredictiveControl，MPC）作为一种基于模型的先进控制方法，通过预测系统未来一段时间内的行为，并在线滚动优化控制量，能够有效处理系统约束和多目标优化问题，近年来在PHEV能量管理领域受到广泛关注[5]。

PHEV能量管理策略的目标是在满足车辆动力性、经济性和排放性等要求的前提下，优化发动机和电机的功率分配，以最大限度地降低燃油消耗和排放[6]。