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绿色智能交通运输工程基于 MAS 组网技术的 EREV 能量管理策略张代庆，牛礼民*，李德月，吴汪箭（安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032）摘要：为改善增程式电动汽车（EREV）燃油经济性，提出一种基于多智能体 MAS（multi-agentsystem）组网技术的增程式电动汽车能量管理策略。在 Simulink 环境中搭建 EREV 整车动力学模型，利用 JADE（Javadevelopmentframework）平台构建各动力部件智能体以实现组网，采用 MAS 组网技术对恒温器式能量管理策略进行改进，通过 MACSimJX 组件将动力部件多智能体组网系统与Simulink 整车动力学模型连接，并在 WLTC 工况下进行仿真验证。仿真结果表明：与动态规划控制策略相比，MAS 组网技术的整车节油率为 3.3%，电能消耗高出 1.7%，总能量消耗率减少 1.4%；与传统电辅助控制策略相比，整车节油率为 18.2%，电能损耗减少 12.4%，总能量消耗率减少 16.6%。MAS 组网技术可以有效改善整车能量控制效果，并为混合动力汽车能量管理策略提供理论支撑和新的研究方法。关键词：MAS 组网技术；EREV；MACSimJX中图分类号：U469文献标志码：A文章编号：1673159X(2023)05001108doi：10.12198/j.issn.1673159X.4449ResearchonEREVEnergyManagementStrategyBasedonMASNetworkingTechnologyZHANGDaiqing，NIULimin*，LIDeyue，WUWangjian（School of Mechanical Engineering,Anhui University of Technology,Maanshan 243032 China）Abstract:Inordertoimprovethefueleconomyofextendedrangeelectricvehicle(EREV),anenergymanagementstrategyforEREVbasedonMulti-AgentSystem(MAS)networkingtechnologyisproposed.TheEREVvehicledynamicsmodelwasbuiltinSimulinkenvironment,andtheJavaDevelopmentFrame-work(JADE)platformwasusedtoconstructeachpowercomponentagenttorealizethenetworking.ThethermostatsenergymanagementstrategywasimprovedbyMASnetworkingtechnology.Themulti-agent收稿日期：20220329基金项目：先进数控和伺服驱动技术安徽省高校重点实验室开放基金资助项目(XJSK202104)；大学生创新创业项目(S201910360248)；大学生创新创业项目(S202110360259)。第一作者：张代庆(1997），男，硕士研究生，主要研究方向为混合动力汽车控制策略。ORCID：0000000262627672E-mail：*通信作者：牛礼民(1976），男，副教授，博士，主要研究方向为混合动力汽车控制策略。ORCID：0000000241976398E-mail：引用格式：张代庆，牛礼民，李德月，等.基于 MAS 组网技术的 EREV 能量管理策略J.西华大学学报（自然科学版），2023，42（5）：1118.ZHANG Daiqing,NIU Limin,LI Deyue,et al.Research on EREV Energy Management Strategy Based on MAS NetworkingTechnologyJ.JournalofXihuaUniversity（NaturalScienceEdition）,2023,42（5）:1118.第 42卷第 5 期西华大学学报（自然科学版）2023年9月Vol.42，No.5JournalofXihuaUniversity（NaturalScienceEdition）Sep.2023networkingsystemofpowercomponentswasconnectedwithSimulinkvehicledynamicsmodelbyMAC-SimJXcomponent,andthesimulationverificationwascarriedoutunderWLTCcondition.Thesimulationresultsshowthatcomparedwiththedynamicprogrammingcontrolstrategy,thefuelsavingrateofthevehicleis3.3%,thepowerconsumptionis1.7%higher,andthetotalenergyconsumptionrateis1.4%lower.Comparedwiththetraditionalelectricauxiliarycontrolstrategy,thefuelsavingrateofthevehicleis18.2%,thepowerconsumptionisreducedby12.4%,andthetotalenergyconsumptionrateisreducedby16.6%.MASnetworkingtechnologycaneffectivelyimprovetheenergycontroleffectofthevehicle,andprovidetheoreticalsupportandanewresearchmethodforhybridelectricvehicleenergymanagementstrategy.Keywords:MASnetworkingtechnology；EREV；MACSimJX增程式电动汽车以经济性高、排放量小等优势，在新能源汽车产业中占据着不可忽视的地位。增程器作为增程式电动汽车的重要组成部分，其与动力电池之间能量的合理分配将直接影响整车经济性及续航里程，因此探索出合理的能量管理策略对提高其能量利用率至关重要。增程式电动汽车的能量管理策略可分为基于规则与基于优化两种类型，基于规则的能量管理策略又分为逻辑门限控制策略和模糊控制策略。如文献 1 提出一种基于逻辑门限的控制策略，通过 PID 控制方法减少电能消耗。文献 2 基于模糊控制策略构建了一种模糊能量管理控制器来优化总的等效燃油消耗。基于优化算法的能量管理策略可分为瞬时优化策略和全局优化策略。如文献 3 基于瞬时优化控制策略提出了蚁群算法和连续的广义极小残差法相结合的等效油耗优化策略。文献 4 通过构建基于能量损失函数的动态规划算法提高了增程式电动汽车在不同工况下的燃油经济性。目前的研究现状显示将分布式人工智能多智能体技术应用到增程式电动汽车能量管理策略的报道尚不多见，而 MAS 组网能够通过多个智能体之间的通信和合作完成单个智能体无法完成的工作5。基于此，本文将多智能体技术应用到EREV 能量管理系统中，在 JADE 平台中搭建 MAS组网，采用 MACSimJX 实现组网与整车 Simulink模型连接，各动力部件智能体根据自身状态选择性地与其他智能体交互，避免因信息集中造成的控制输出时延，并通过仿真协调不同能量源间的功率输出，使增程器、动力电池等动力部件在其最优工作区间作业，实现 EREV 能量管理的实时控制。1增程式混合动力汽车模型增程式混合动力汽车在结构上属于串联式混合动力汽车，其主要由增程器、电动机、动力电池构成，结构简图如图 1 所示。发动机发电机增程器车轮车轮传动系统驱动电机动力电池DC/DC图1增程式混合动力汽车结构Fig.1Extendedrangehybridelectricvehiclestructure1.1动力电池动力电池是混合动力汽车的储能装置，在动力系统中起着重要作用。建立动力电池的等效电路Rint模型，如图 2 所示，数学计算公式如式（1）所示。Ubat=Uoc(IGen+IM)Rint（1）式中：Ubat为电池端电压；Uoc为电池开环电压；Rint为电池的等效内阻；IGen为发电机电流；IM为驱动电机电流。电池总电流为发电机电流和驱动电机电流之和。电池的 Uoc和 Rint受电池温度的影响而变化，可通过查表法得到。+RintIbUocUbat图2动力电池模型Fig.2Powerbatterymodel12西华大学学报（自然科学版）2023年根据安时积分法对动力电池的 SOC 值进行估计。安时积分法的原理如式（2）所示。SOC=SOCint13 600wIbQbatdt（2）式中：SOC 为当前动力电池 SOC 值；SOCint为动力电池的初始 SOC 值；Ib为电池总电流；Qbat为电池容量。1.2驱动电机驱动电机是 EREV 的能量转换和动力输出装置，它根据控制器的转矩命令将动力电池和发电机提供的电能转化为机械能，同时向动力电池反馈电流。驱动电机的效率是电机转矩和转速的函数，可通过查表得出。驱动电机机械功率计算公式如式（3）所示，输出电流计算公式如式（4）所示。Pmot=Tmnm9 550m,电动模式Tmnm9 550m,发电模式（3）Im=PmotUbat=Tmnm9 550mUbat,电动模式Tmnmm9 550Ubat,发电模式（4）式中：Pmot为驱动电机机械功率，kW；Tm为驱动电机转矩，Nm；nm为驱动电机转速，r/min。1.3增程器增程器由发动机和发电机两部分机械连接而成，当动力电池 SOC 值过低时，由发动机带动发电机对电池进行电能补充。建立增程器实验模型，根据发动机万有特性表即可得到发动机的燃油消耗情况。由于发动机和发电机是机械连接的，所以发动机的转速、转矩和发电机的相同，故增程器的输出电流计算公式为IGen=PeUbat（5）式中：IGen为增程器/发电机输出电流；Pe为发动机/增程器输出功率；Ubat为动力电池端电压。1.4整车动力学车辆受阻力和牵引力的作用，其动力学方程为Tmi0Tr=mgfcos+CDA21.15u2+mgsin+mdvdt（6）式中：Tm为驱动电机转矩，Nm；i0为主减速器传动T比；r 为车轮半径，m；为传动系综合效率；f 为滚动阻力系数；为坡道角；CD为空气阻力系数；A 为迎风面积；u 为车速，km/h；为旋转质量换算系数。驱动电机转速可由车速计算得到，如式（7）所示。nm=uri0（7）式中：nm为驱动电机转速；i0为总传动比。2MAS 组网与 Simulink 模型的连接智能体概念起源于对分布式人工智能6的研究，在面对复杂问题时，通过多个 Agent 相互协调，实现对问题的分配与求解。在 MAS 中每个 Agent具有外界感知能力和交互协调能力，有独立解决相应问题的能力。当 MAS 中某个 Agent 因自身原因与外界失去联系时，由于每个 Agent 并不需要接收全局信息，其他 Agent 依然能够解决问题7。JADE 是多功能智能体开发平台，利用 Java 计算机语言编写 Agent 框架。在 FIPA（thefounda-tion for intelligent physical agents）规 范 下 Agent拥有：1）独立的身份标识，使得在 MAS 组网中相互识别；2）通信服务，Agent 可以在消息传递系统中选择要接收的信息；3）多线程服务，Agent 内部支持多种 Behaviour()行为，可以和多个 Agent 同时活动。图 3 所示为智能体的基本结构，包括感知环节、通信环节、信息状态库、先验知识库以及推理及执行环节。其中：感知环节，实时接收外部信息状态；通信环节，选择性地与 MAS 中其他 Agents进行交互；信息状态库，将接收到的信息集合成自身状态数据库；先验知识，对 Agent 已分配点进行保存，以便下次任务的查询；推理及执行环节，Agent根据自身状态和交互信息，协调分配并发送相关执行命令。环境信息多 Agent 交互推理状态数据库先验知识库执行策略图3智能体的基本结构Fig.3Basicstructureofagent第5期张代庆等:基于 MAS 组网技术的 EREV 能量管理策略13MATLAB/Simulink 不支持多线程运行8，在运行由 Java 语言组建的多智能体系统时，有可能使模型系统变得极不稳定，因此利用 MACSimJX 作为中间组件，实现多智能体系统和 Simulink 模型之间的连接(通信通道)。图 4 所示为 JADE 驱动程序图。通过 S-function 将 MACSimJX 添加到 Simulink模型中，负责模型和智能体之间的信息传递和建立联系，将信息传递给 Agents。图4JADE 驱动程序图Fig.4JADEdriverdiagram图 5 所示为 MACSimjx 简易模型。该模型有3 个幅值、频率均相同的正弦函数，配上相应的增益值作为输入端，MACSimJX 作为客户端负责信息传递。3 个正弦函数分别传入 3 个 Agents 中进行交互、计算。图 6 为输出端结果。由图可知 MACSimJX组件能够按照制定的规则完成不同线程系统间的信息传递，证明了此组件的有效性。在仿真结束后，通过 JADE 中 sniffer 组件查看并记录 Agents 间的信息交互情况。图 7 所示为Agents 间信息交互图。仿真开始客户端分别将Simulink 中信息传递给组网中 3 个智能体（ssa1蓝色线，sda2黄色线，eda3红色线）。智能体根据内部规则设定，分别接收其他智能体传来的信息，同时将自身信息传递给另外两个智能体，经过计算后将结果返回至 Simulink 模型。信号 1信号 2信号 3323MACSim输出 1通过 Agent 运算信号 1+信号 2+信号 3通过 Agent 运算信号 1 信号 2+信号 3通过 Agent 运算信号 1 信号 2 信号 3输出 2输出 3图5MACSimjx 简易模型与仿真图Fig.5SimplemodelandsimulationofMACSimjx0 1 2 3 4 5210120 1 2 3 4 5840480 1 2 3 4 542024时间 t/s输出 1输出 2输出 3图6输出结果Fig.6Outputresults3能量管理策略能量管理策略为 EREV 智能控制的核心，增程器和驱动电机的动力分配方案将会直接影响整车图7Agents 间信息交互图Fig.7InformationinteractiondiagramamongAgents14西华大学学报（自然科学版）2023年的能量消耗。3.1电辅助控制策略电辅助控制策略以发动机为主要动力源，驱动电机为后备辅助动力源对 EREV 进行能量分配。该策略较为简单且易实现，但是在整车经济性方面效果不理想，其具体流程如下。1）如果 SOC 低于最低阈值，则增程器工作来给动力电池充电。2）增程器保持开启状态，直到 SOC 达到高阈值，关闭增程器，由电机单独驱动车辆。3.2动态规划能量管理策略动态规划（DP）控制策略采用多阶段决策方式对能量管理问题进行离线计算求解。尽管 DP 算法所得解通常为最优解，但却因计算量过大而难以应用于实车，因此本文将 DP 算法作为最优对照组9。DP 算法由逆向求解和正向寻优两部分组成，图 8所示为 DP 算法的基本原理示意图。逆向求解正向寻优状态变量 x(1)状态变量 x(2)状态变量 x(3)状态变量 x(N)控制变量 u(1)目标函数 u(1)目标函数 u(2)控制变量 u(2)图8DP 算法原理图Fig.8SchematicdiagramofDPalgorithm为了合理地使用动力电池电能，将电池 SOC作为系统状态变量，增程器功率作为控制变量，采取合适的离散步长如式（8）所示对系统变量离散化。x(k)=SOC(k)u(k)=Pe(k)x(k+1)=fs(x(k),u(k)（8）式中：fs为系统状态转移方程，用来描述离散系统的状态变化；x(k)和 u(k)分别为系统离散后第 k 阶段的状态变量和控制变量。将式（1）和式（2）离散化得到如式（9）所示的系统离散状态转移方程。x(k+1)=x(k)UocU2oc4UocIbRint2RintQbat（9）J=meng(Te,ne)（10）将式（10）所示整车燃油经济性作为目标函数。式中 meng为增程器燃油消耗量，可表述为增程器转矩和转速的函数。根据发动机和电机的物理极限可以得到优化性能指标的约束如式（11）所示。s.t.Pe_min Pe Pe_maxPchr Pmot PdisPd=Pe+PmSOCmin SOC SOCmax（11）式中：Pe_min和 Pe_max分别为增程器最小功率和最大功率；Pchr和 Pdis分别为电机最大充电功率和最大放电功率；Pd为整车需求功率；SOCmin和 SOCmax分别为电池 SOC 最小限值和最大限值。DP 控制策略的逆向求解步骤如下。1）对整车状态变量、控制变量进行离散化。2）以第 k 阶段的状态量 x(k)和不同的控制量u(k)为自变量，通过式（14）计算当前阶段的目标函数 J(k)，将该阶段最小目标函数值存储在成本矩阵中，并同时记录对应的控制序列。3）令 k=k1 进行迭代，根据式（13）计算 k-1 阶段的状态量，直至 k=1 结束。正向寻优则从第一个离散区间开始搜索，以每一区间目标函数最小的控制序列为动力最优分配方案，并以式（13）计算下一区间状态，直至最后一个离散区间结束。3.3多智能体控制策略利用多智能体系统对恒温器式控制策略进行改进，创建发动机智能体 EngineAgent、驱动电机智能体 MGAAgent、蓄电池智能体 BatteryAgent 以及系统智能体 SystemAgent。图 9 所示为 EREV 的EMS 控制模块。MATLAB/Simulink 输入端信号有动力电池端电压 Ubat、电池输入总电流 Ibat、整车需求转矩 Treq以及整车需求转速 nreq。输入信号以数组的形式分别通过 MACsimJX 传递给 EngineAgent、MACSim12TeTmnreqTreqIbatUbat图9多智能体转矩分配模块Fig.9Multi-agenttorquedistributionmodule第5期张代庆等:基于 MAS 组网技术的 EREV 能量管理策略15BatteryAgent、MotorAgent，在相应的子智能体中进行模式识别，并将识别的结果发送给 SystemAgent。系统智能体根据不同的模式进行相应计算和推理，并将计算结果发送给其他智能体以实现交互和修正。当电池电压低时应及时充电，所以高、低阈值应适当提高。当电池电压提高时，高、低阈值应适当降低。因此根据电池端电压 Ubat设定自适应SOC 阈值。当 Ubat处于 320,340 区间时，SOC高、低阈值设定为 0.43、0.37；当 Ubat处于 340,350区间时，SOC 高、低阈值设定为 0.41、0.35；当Ubat大于 350 时，SOC 高、低阈值设定为 0.4、0.3。基于 MAS 的功率分配策略如下：BatteryAgent根据电池端计算电池 SOC 值，根据自适应 SOC阈值判断电池电量状态，并将电量状态发送给其他智能体进行交互和推理。MotorAgent 对动力电池最大功率和当前整车需求功率进行比较来判断动力电池功率是否充足，同时也要将功率状态发送给EngineAgent 进行协同状态判断。而 EngineAgent则需要根据电池电量状态和功率状态判断增程器的开关。当 SOC 值低于 SOC 低阈值或者整车 Preq高于动力电池输出功率 Pbat_max时，增程器启动；当 SOC 值大于 SOC 阈值且当整车 Preq低于动力电池最大输出功率 Pbat_max时，关闭增程器，动力电池单独驱动车辆行驶。完成逻辑判断后 EngineAgent将开关状态发送给SystemAgent，最后由SystemAgent进行发动机和电机的转矩分配并控制相应执行器工作。为提高燃油经济性，SystemAgent 要按照发动机最优工作曲线对增程器进行功率分配。图 10所示为多智能体能量分配策略流程图。4仿真分析通过 MACSimjx 将 MAS 组网和 Simulink 模型连接并进行仿真，验证所建立的多智能体组网技术对 EREV 能量分配的有效性，并对比了整车模型在多智能体组网控制下与传统电辅助控制策略下的能量消耗。选择在国六标准 WLTC 工况下进行仿真，得到的车速如图 11 所示，仿真结果显示车速跟随情况较好。图 12 所示为电辅助控制下的 SOC 值和发动机功率图。初始 SOC 为 0.7，当动力电池到达 SOC低阈值时，发动机开启并对动力电池进行充电，此时增程器以恒定功率输出，在 SOC 值到达高阈值后发动机关闭，电池 SOC 维持在预设区间内。0.40.50.60.74008001 2001 600时间 t/s0SOC0102030功率 Pe/kW图12电辅助控制仿真图Fig.12Simulationdiagramofelectric-assistedcontrolMotorAgentEngineAgent电池处于低电量增程器启动增程器关闭增程器关闭Y电池处于高电量YNNYNPbat_maxSOC_LowN低电量状态SOCSOC_HighYN正常状态高电量状态Y图10多智能体能量分配策略Fig.10Multi-intelligenceenergyallocationstrategy04008001 2001 600020406080100120140时间 t/s车速 V/(kmh1)工况车速实际车速图11WLTC 车速跟随图Fig.11WLTCspeedfollowingdiagram16西华大学学报（自然科学版）2023年图 13 所示为 DP 控制策略的 SOC 值和发动机功率图。由图可知，相比于传统电辅助控制策略，DP 控制策略的增程器功率输出更加均匀，SOC 下降更平缓，但是增程器启停次数大幅度增加，一定程度上影响发动机使用寿命。0.40.50.60.74008001 2001 600时间 t/s0SOC0102030功率 Pe/kW图13DP 控制仿真图Fig.13DPcontrolsimulationdiagram图 14 所示为 MAS 组网控制的 SOC 值和发动机功率图。由图可知，MAS 组网控制下的增程器功率相比于传统电辅助控制策略更合理，发动机启停次数也比动态规划更少，仿真过程中动力电池SOC 变化幅度更小，更利于延长电池使用寿命，增加续驶里程。4008001 2001 6000.40.50.60.7时间 t/s0SOC0102030功率 Pe/kW图14MAS 组网控制仿真图Fig.14MASnetworkcontrolsimulation从图 12、图 13 和图 14 可以看出，当接收到整车信息后，多智能体组网技术能够根据 Preq和SOC 值判断发动机的启停，依照各智能体间主体控制程序输出功率实现对 EREV 的整车需求转矩的分配，且电池 SOC 值保持情况良好。表 1 所示分别为传统电辅助控制、动态规划控制策略和 MAS 组网智能控制下的能量消耗情况。由表可知，传统电辅助控制总能量消耗量为16694.6kJ，电能消耗量为 4497.8kJ，燃油消耗量为 0.396L，动态规划控制策略的总能量消耗为14113.5kJ，电能消耗为3795.5kJ，燃油消耗 0.335L，MAS 组网智能控制的总能量消耗值为 13921.5kJ，电能消耗量为 3942.3kJ，燃油消耗量为 0.324L。在初始条件相同时，相比于动态规划控制策略，MAS 组网智能控制的节油率为 3.3%，电能消耗量高出 3.9%，总能量消耗减少了 1.4%；相比于传统电辅助控制策略，MAS 组网智能控制的节油率为18.2%，电池电能消耗减少了 12.4%，总能量消耗减少了 16.6%。在不考虑其他能量转化的情况下，智能控制下的整车能量消耗在可接受的范围，因此MAS 组网可以通过 MACSimJX实现对 EREV 转矩分配的智能控制。表1不同控制下能量消耗情况Tab.1Energyconsumptionunderdifferentcontrols控制方式燃油消耗/L电能消耗/kJ总消耗/kJ传统电辅助控制0.3964497.816694.6动态规划控制策略0.3353795.514113.5MAS组网智能控制0.3243942.313921.55结论1）提出一种基于多智能体组网技术的增程式电动汽车能量管理策略，构建了 EREV 主要动力部件智能体框架，通过 MACSimJX 实现了各动力部件智能体组网与 Simulink 模型的连接。2）使用 MAS 组网对恒温器能量管理策略进行改进，并在 WLTC 工况下进行仿真。仿真结果表明，所提策略相比于动态规划算法总能量消耗减少了 1.4%，节油率为 3.3%，控制效果相差不大，相比于传统电辅助控制策略总能量消耗减少了 16.6%，节油率为 18.2%，控制效果显著提升，有效做到了节能减排，增加了车辆行驶里程。参考文献1陈庆樟,王正义,王康,等.纯电动车复合电源功率逻辑门限控制策略研究 J.重庆交通大学学报(自然科学版),2019,38(11):133138.CHENQZ,WANGZY,WANGK,etal.Powerlo-gicthresholdcontrolstrategyofcompoundpowersystemforpureelectricvehicleJ.JournalofChongqingJiaotongUniversity(NaturalScienceEdition),2019,38(11):133138.第5期张代庆等:基于 MAS 组网技术的 EREV 能量管理策略172林歆悠,王召瑞.应用粒子群算法优化模糊规则的自适应多目标控制策略 J.控制理论与应用,2021,38(6):842850.LINXY,WANGZR.Adaptivemulti-objectivecon-trolstrategy based on particle swarm optimization al-gorithmoptimizedfuzzyrulesJ.ControlTheoryandAp-plications,2021,38(6):842850.3荆培杨.并联混合动力汽车等效燃油最小控制策略优化 D.大连:大连海事大学,2020.JINGPY.ResearchonequivalentfuelconsumptionminimizationstrategyofparallelhybridelectricvehicleD.Dalian：DalianMaritimeUniversity,2020.4冯坚,韩志玉,高晓杰,等.基于动态规划算法和路况的增程式电动车能耗分析 J.同济大学学报(自然科学版),2019,47(S1):115119.FENGJ,HANZY,GAOXJ,etal.Energyconsump-tionanalysisofarange-extenderelectricvehiclebasedonadynamic programming algorithm and road conditionsJ.Journal of Tongji University(Natural 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