综述：面向电动汽车的高效能源管理系统：控制技术与应用的进展

本综述系统回顾了电动汽车能源管理系统（EMS）的关键策略，涵盖规则基方法（确定性规则和自适应模糊逻辑）、元启发式优化（遗传算法和粒子群优化）及先进控制技术（如模型预测控制和强化学习）。文章深入探讨了电池管理系统（BMS）在维持电池性能及实现车到电网（V2G）等变革性功能中的核心作用，并分析了集成新电池技术、应对网络安全风险及满足不同法规等实际挑战。通过评估不同控制器在各种电动汽车应用中的适用性，论证了将计算简洁性与智能适应性相结合的混合策略潜力，为构建更可持续、高效的电驱未来奠定基础。

　　

引言

当代交通系统中电动汽车（EV）的快速普及对电网集成提出了前所未有的挑战，需要复杂的能源管理系统（EMS）来确保可靠高效的运行。随着全球交通基础设施向电气化转型，车辆能源需求、电网稳定性要求及可再生能源集成之间的协调成为关键的技术挑战。EMS作为核心技术，能够有效协调电动汽车、充电基础设施和电网之间的复杂互动，同时保持最佳性能和系统可靠性。现代EMS实施必须适应不同类型的车辆，包括纯电动汽车（BEV）、混合动力电动汽车（HEV）、插电式混合动力电动汽车（PHEV）和燃料电池电动汽车（FCEV），每种类型都有独特的EMS要求和电网交互特性。电动汽车的大规模成功部署从根本上取决于先进的EMS能力，这些能力通过实时监控、智能控制算法和预测性优化策略应对多方面的挑战。此外，双向能量流技术的出现使得V2G、车辆到户（V2H）和车辆到车辆（V2V）等高级EMS功能成为可能，将电动汽车转变为分布式储能资产。电动出行的经济可行性和社会接受度关键取决于EMS在通过智能调度和全面负载管理策略优化充电效率、最小化运营成本和确保用户便利性方面的表现。

将电动汽车整合到电网中带来了技术挑战，需要能源管理系统来协调充电、维持电能质量并防止基础设施过载。不协调的电动汽车充电会对配电网络造成沉重压力，可能通过峰值需求激增、电压波动和频率不稳定来影响电网可靠性，而传统的电网管理系统无法充分解决这些问题。EMS通过先进算法提供关键的负载平衡能力，这些算法在可用电网容量上分配充电需求，有效降低峰值负载并防止网络拥堵，同时确保连接车辆的充足电力供应。电能质量下降是EMS必须应对的另一个基本挑战，特别是当多个高功率充电器同时运行时，会引入谐波和电压畸变，影响配电网络性能。现代EMS实施结合了有源滤波技术、功率因数校正和谐波抑制策略，以在支持高功率充电操作的同时维持电网合规标准。充电模式的可变性，从超快充电站的分钟级到住宅充电器的数小时，创造了不可预测的负载曲线，要求EMS架构内具有复杂的预测和调度算法。先进的EMS功能超越了基本负载管理，能够实现需求响应计划，允许电力公司根据电网状况、可再生能源可用性和电力市场价格来调节电动汽车充电负载。

EMS还促进了电动汽车充电基础设施内的可再生能源整合。它将清洁交通与清洁能源发电联系起来，并解决了技术挑战。可再生能源的间歇性要求复杂的EMS算法，这些算法优化充电计划以与可再生能源可用性保持一致，最大化清洁能源利用，同时最小化对基于化石燃料的电网电力的依赖。EMS通过预测能源发电曲线的先进预测技术，实现了对电动汽车充电操作中可再生能源的智能优先使用。借助先进的EMS，电动汽车可以作为移动储能单元，在发电量高时储存多余的可再生能源，并在峰值需求或可再生能源输出低时将其送回电网。通过集中式或分布式EMS架构协调多个电动汽车，创建了虚拟电厂，提供频率调节、电压支持和能量套利等电网服务，同时支持可再生能源整合目标。

EMS的基础知识

电动汽车中的EMS是集成了硬件和软件的复杂系统，用于管理多个电源之间的能源使用，充当车辆的中央智能核心。它们控制电池、电机和发动机之间的实时配电，以提高性能、效率和可持续性。与传统的ICE相比，电气化动力总成更为复杂，需要适当的控制策略。传感器网络持续跟踪车辆速度、电池荷电状态（SoC）和环境条件，将数据馈送给做出瞬间决策的算法。然后，执行器调整电机、发动机和电池系统，以基于驾驶模式和系统需求维持最佳的能量平衡。现代EMS必须协调许多子系统，包括牵引电机、加热和冷却、动力转向、照明和信息娱乐系统，每个都有不同的功率需求。这些系统在毫秒内处理大量数据集，以确保安全且响应迅速的操作，从而平衡计算需求与实时性能。复杂的通信接口实现了子系统之间的无缝协调，最大化整体效率。EMS集成并管理所有组件。它帮助电动汽车实现峰值性能，减少能源使用，并解决现代电气化出行带来的挑战。

EMS的结构由相互连接的组件组成，这些组件协同工作以优化能量分配并提高车辆效率。在其核心，该系统将能量存储与功率转换单元、先进的控制算法和协调所有车辆子系统的通信接口集成在一起。电池管理系统（BMS）持续监测电池电压、温度和电流，以确保安全运行并延长电池寿命。电力电子包括逆变器和DC-DC转换器，它们管理电压水平和AC-DC系统之间的能量传输，以高效地为牵引电机和辅助组件供电。控制单元充当中央枢纽，运行基于实时数据（如驾驶条件和系统需求）确定最佳功率分配的算法。这些策略通常分为三类：基于规则的、基于优化的和基于机器学习的方法。

EMS策略可以分为三种主要类型。第一种是基于规则的，它使用预定义的阈值或逻辑来分配功率，例如在低速时切换到电动驱动，或在电池SoC下降时启动发动机。变体包括带有if-then规则的逻辑阈值、用于处理不确定性的模糊逻辑控制（FLC），以及用于在操作模式之间切换的状态机或基于模式的控制。这些方法易于实现，但不能很好地适应意外条件。第二种类型是基于优化的，它通过算法寻求最佳的能量分配。当驾驶循环已知时，动态规划（DP）可以找到最佳解决方案。实时方法如模型预测控制（MPC）则进行短期预测。进化算法如遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）用于调整系统参数。这些方法提高了效率，但需要精确的模型和高计算量。第三种类型是基于学习的，它通过数据和经验改进决策。强化学习（RL）和深度强化学习（DRL）在不同条件下学习控制策略，Q-learning评估不同状态下的动作，离线RL使用历史驾驶数据进行训练。神经网络和支持向量机也被应用于模式识别和决策制定。这些方法能很好地适应复杂情况，但需要大量数据集和仔细的实施。在实践中，许多EMS设计结合了这些类别，使用基于规则的方法进行可靠的基线操作，并使用优化或学习技术来增强不同驾驶条件下的适应性。

EMS的目标超越了功率分配，旨在平衡燃油经济性、电动续航里程、排放和电池健康。为了达到这些目标，EMS管理能源源之间的能量流，在低负载时优先选择电动驱动，并使用再生制动回收能量。电池安全通过将SoC保持在安全限值内、避免深度放电或过充以及调节温度以减缓退化来维持。这些功能减少了燃料使用，降低了成本，并通过满足排放标准支持平稳的驾驶性能。关键控制参数包括功率分配比，它在发动机、电机和电池之间平衡需求，使发动机保持在高效区域，并最大化城市使用中的电动驱动。发动机控制调整扭矩和转速，启停策略减少空转损失。电机提供推进、再生制动和待机功能，而电池在20-80%的SoC范围内管理以保护寿命并实现能量回收。热管理确保组件安全运行，废热回收提高整体效率。预测算法使用道路和驾驶员信息来预测功率需求，提前调整策略。尽管EMS设计面临性能、排放和电池寿命之间的权衡，但这些参数的协调管理使车辆能够在变化的驾驶条件下高效可靠地运行。

EMS在严格的约束下工作，以保持车辆安全、高效并符合法规，同时平衡能源使用、组件寿命和驾驶性能。一个关键约束是将电池SoC维持在安全限值内，以避免过充或深度放电，这两者都会加速退化。系统还必须始终满足功率需求，通过ICE、电机和电池提供推进和辅助负载。当需求接近系统限值时，基本功能优先以维持性能。组件在最大功率、扭矩和转速上的限制防止机械应力，而热管理将电池、电力电子和发动机保持在安全温度内，以避免效率损失或热失控。排放规则进一步限制ICE操作，要求策略减少污染物和温室气体。整合这些约束是困难的，因为混合动力总成涉及非线性相互作用。控制算法必须处理连续变量（如电池功率）和离散变量（如档位选择），所有这些都要实时处理，响应时间在毫秒级。机器学习与传感器数据结合增加了适应性，但也由于变化的驾驶条件、系统故障和长期电池退化带来了不确定性。协调ICE和电机动力学以实现平稳的扭矩输出，同时管理多个组件的热量增加了进一步的复杂性。为了应对这些挑战，现代EMS通常使用混合算法，将传统控制与机器学习相结合，在保持计算可管理性的同时改进能量分配。冷却策略在子系统之间协调以节省能源，自适应控制考虑电池、电机和发动机的退化以保持长期性能。

电池管理系统的作用

BMS是EMS的核心部分。它将电池组连接到动力总成，并监测电压、电流、温度、SoC和健康状态（SOH）。EMS使用这些数据来控制功率分配并维持效率。现代BMS还平衡电芯、管理温度、检测故障并执行预测分析。这些功能防止热失控、过充和性能损失，并帮助EMS提高续航里程和能源效率。先进的BMS使用机器学习来估计电池退化。这使得EMS能够调整策略以维持长期性能。在互联应用中，BMS支持V2G和车辆到万物（V2X）。它控制能量流，协调充电，并根据交通或环境数据调整功率。对于像固态电池这样的新技术，它会更新算法以匹配不同的充电和放电需求。BMS还支持预测性维护和环保驾驶策略。它在多智能体EMS设置中工作，以提高自动驾驶或车队管理中的响应能力。总体而言，BMS提供准确的信息和控制，使EMS更具适应性、高效性和可持续性。

能源管理策略的进展

基于规则的策略

基于规则的EMS因其计算需求低而被广泛使用。它们使用基于预设规则的实时控制策略，这些规则来自工程知识、经验和对车辆行为的理解。这些规则通常采用“如果-那么”语句的形式，并考虑参数如电池SoC、驾驶员功率需求和车辆速度。EMS使用这些规则来调整发动机和电动机之间的功率，同时将SoC保持在安全范围内。这种方法不需要关于未来驾驶循环的信息，并依赖于本地逻辑。然而，它无法适应变化的驾驶条件，因为它不能动态修改规则。这些策略也缺乏强大的理论基础，使得难以定义精确的操作阈值。因此，设计人员必须广泛验证和微调系统，以确保在不同条件下的良好性能。常见方法包括确定性和模糊基于规则的方法。

确定性策略以其清晰的状态机和基于阈值的规则，提供了操作透明度和可预测的行为，是高产量生产的可靠选择。它们的优势也是其主要弱点。这些规则的刚性、二元性质创建了一个可能缺乏弹性的控制系统。例如，SoC在设定阈值附近的微小变化可能触发操作模式的改变，这可能导致效率低下和驾驶性能问题。这对于PHEV来说尤其成问题，因为更大的电池容量和更复杂的操作模式暴露了静态阈值的缺点。这些系统发展到包含发动机性能图并与优化概念（