技术领域： 基建
细分领域： 能源管理
技术方向： 节能
关键词： 燃料电池汽车、能量管理策略、等效消耗最小策略、工况预测、反向传播神经网络、
信息简介（摘要）： 福州大学研究人员为有效地提高插电式燃料电池汽车的经济性，实现燃料电池和动力电池的功率最优分配，考虑到行驶工况、电池荷电状态（State of charge, SOC）、等效因子与氢气消耗之间的密切联系，制定融合工况预测的里程自适应等效氢耗最小策略. 通过基于误差反向传播的神经网络来实现未来短期车速的预测，分析未来车辆需求功率变化，同时借助全球定位系统规划一条通往目的地的路径，智能交通系统便可获取整个行程的交通流量信息，利用行驶里程和SOC实时动态修正等效消耗最小策略中的等效因子，实现能量管理策略的自适应性.
年份： 2024
