基于DP动态规划的全局最优能量管理策略，程序为MATLAB m编程完成，大约700行左右。 1.车辆构型为功率分流型（ECVT），类似丰田Pruis构型。 2.电池SOC为电量维持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。 4.DP作为基于优化的整车能量管理策略的基础，对后续ECMS能量管理策略和MPC能量管理策略的开发学习有着重要作用，可以在此程序基础上进行更改和延伸。
1. 概述
本文分析的代码实现了一个基于动态规划（Dynamic Programming, DP）的混合动力汽车（Hybrid Electric Vehicle, HEV）全局最优能量管理策略。该策略针对功率分流型eCVT混合动力系统，通过逆向迭代和正向寻优的计算方法，在完整的行驶工况周期内寻找发动机和电机之间的最优转矩分配方案，从而实现燃油经济性的最优化。
2. 系统架构与核心组件
2.1 车辆动力系统配置
该系统采用典型的功率分流式混合动力架构，包含以下核心部件：
- 发动机系统：柴油发动机，配备完整的MAP图数据，包含转速-转矩-燃油消耗率的映射关系
- 电机系统：包含MG1（发电机）和MG2（牵引电机）双电机配置
- 电池系统：600V高压电池组，采用等效内阻模型
- 传动系统：行星排功率分流装置配合主减速器
2.2 行驶工况支持
代码支持多种标准行驶工况：
- CCBC（中国典型城市公交工况）
- CBDTruck循环工况
程序能够读取工况文件中的时间-速度-坡度数据，计算实时的功率需求。
3. 动态规划算法实现
3.1 状态变量与控制变量
状态变量：
- 电池荷电状态（SOC）：离散化为60个状态点，范围通常为0.7-0.9
控制变量：
- 发动机转矩和转速
- MG1和MG2电机转矩
通过离散化控制变量，在状态空间中进行全局寻优。
3.2 逆向迭代过程
算法从工况终点开始向前逆向计算：
for k = kmax:-1:1 % 对每个SOC状态点进行优化计算 for h = 1:hmax % 计算当前状态的所有可能控制策略 % 评估每种策略的代价函数 % 更新最优代价矩阵 end end3.3 代价函数设计
代价函数综合考虑燃油消耗和电能使用：
代价 = 燃油消耗成本 - 电能回收收益其中：
- 燃油成本按4.2元/升计算
- 电能收益按0.8元/kWh计算
- 引入SOC相关的电价调节因子，在低SOC时提高电价值
3.4 正向寻优
基于逆向计算得到的最优代价矩阵，从初始SOC状态出发，正向推导出整个工况的最优控制序列：
for i = 2:k SOC_route(i) = interp1(SOC_table, SOC(:,kmax-k+i), SOC_route(i-1), 'cubic'); % 其他状态变量类似插值计算 end4. 工作模式管理
4.1 驱动工况
在车辆驱动时，算法优化发动机和双电机的工作点：
- 通过行星排机构实现功率分流
- 考虑各部件的效率特性
- 满足电池SOC约束条件
4.2 再生制动
实现智能制动能量回收：
- 车速高于3km/h时启用再生制动
- 考虑制动踏板空行程
- 优先使用电机再生制动，机械制动作为补充
4.3 停车工况
车辆停止时，关闭所有动力源，仅考虑可能的怠速油耗。
5. 物理约束处理
算法严格考虑各部件的工作限制：
- 发动机外特性曲线限制
- 电机最大转矩-转速特性
- 电池充放电功率和电流限制
- 传动系统效率映射
对于违反约束的控制策略，通过添加大数值惩罚项将其排除在最优解之外。
6. 性能评估与后处理
代码包含完整的性能分析模块：
6.1 燃油经济性计算
- 实际百公里油耗
- SOC归一化油耗（消除始终SOC差异影响）
6.2 效率分析
- 发动机平均效率
- 电机充放电平均效率
- 电池充放电效率
- 系统综合效率
6.3 能量流分析
- 总驱动能量需求
- 再生制动能量回收量
- 纯电动行驶能量消耗
- 联合驱动能量分配
7. 技术特点与优势
7.1 全局最优性
与传统规则型策略相比，DP算法能够保证在完整工况周期内的全局最优性，为其他实时控制策略提供性能基准。
7.2 多目标协调
巧妙地将燃油经济性目标转化为经济性成本函数，协调处理油电能量转换关系。
7.3 实际工程考虑
算法充分考虑了实际工程约束，包括：
- 部件物理限制
- 工作效率特性
- 驾驶舒适性相关约束
8. 应用价值
该DP算法主要应用于：
- 控制策略开发：为实时控制策略（如ECMS）提供基准和参数整定依据
- 系统设计评估：评估不同部件参数对整车经济性的影响
- 技术方案对比：比较不同混合动力构型的理论最优性能
9. 总结
这个基于动态规划的混合动力汽车能量管理策略实现了一个完整的全局优化框架，通过精细的建模和高效的算法设计，能够在复杂的行驶工况下找到理论最优的能源分配方案。其系统化的设计方法和全面的性能评估体系为混合动力汽车的能量管理研究提供了有力的工具和方法论支持。
该代码的模块化结构也便于进行参数敏感性分析、构型优化等扩展研究，具有很高的工程应用价值和学术研究意义。
