基于混合能源存储系统的新能源管理策略的开发和评估，用于延长电动车辆的续航里程、提高电池寿命并降低燃油消耗

提出一种基于Gated Dual-Stream Convolutional Neural Network（GDSCNN）与Enzyme Action Optimizer（EAO）的混合能量管理策略，用于电动车辆混合储能系统（HESS）的电池和超级电容优化配置，通过 MATLAB仿真验证其相较于PSO、GOA、ANN等方法的燃油消耗降低81.58%，RMSE 1.702，MAE 0.4801，SD 4.45，有效提升电池寿命和系统稳定性。

　　
本文聚焦于混合储能系统（HESS）在扩展范围电动车辆（EREVs）中的能量管理策略创新。研究团队由Srinivasan Singaram、Aravindan Palaniappan和Suresh Muthusamy组成，隶属于印度特里钦科德卡西·拉尚慕里工程与电子电气工程系。该研究通过整合预测算法与优化算法，构建了新型能量管理系统，显著提升了混合动力电动汽车的能量利用效率与电池寿命。

一、技术背景与发展需求
当前电动汽车面临两大核心挑战：一是动力电池在频繁充放电过程中加速老化，二是传统燃油发动机的能源转换效率难以满足碳中和目标。扩展范围电动车辆通过融合电驱系统与燃油发电机，在保证续航能力的同时降低碳排放。然而，混合储能系统（HESS）中电池与超级电容器的协同管理仍存在难题——电池需要避免大电流冲击以延长寿命，而超级电容器的快速充放电特性必须得到充分发挥。

现有解决方案存在显著局限性。基于PSO、GOA等传统优化算法的方法虽然能实现全局寻优，但存在收敛速度慢、对动态负载响应迟缓等问题。神经网络虽然预测精度较高，但存在过拟合风险，且难以处理多目标优化场景。模糊逻辑系统虽能应对非线性关系，但规则库构建复杂且实时控制难度大。这些缺陷导致现有系统在应对城市拥堵、高速巡航等多样化工况时，难以实现能量效率与设备寿命的平衡。

二、方法创新与系统设计
研究提出GDSCNN-EAO双引擎协同机制，构建了具有三大创新特征的能量管理系统：
1. 双流特征提取网络（GDSCNN）：采用并行卷积结构分别处理速度、坡度、温度等结构化数据，以及GPS轨迹、路面纹理等非结构化数据。这种双流架构使系统能够捕捉车辆运行状态的时空特征，预测精度较传统单流网络提升37.2%。

2. 酶催化优化算法（EAO）：借鉴生物酶的定向催化原理，设计出具有自适应学习速率的优化机制。该算法在保持PSO全局搜索优势的同时，通过酶活性系数动态调整惯性权重，将收敛速度提升至传统PSO的2.3倍，且在40次迭代内即可达到稳定优化状态。

3. 三级协同控制架构：建立"预测层-优化层-执行层"的递进式控制体系。预测层实时生成功率需求曲线，优化层根据当前储能状态动态分配能量比例，执行层通过智能功率分配器（IPAD）实现毫秒级响应。这种分层控制结构既保证了实时性，又实现了多目标优化。

三、实验验证与性能突破
研究采用四维驾驶循环（NEDC/CLTC/WLTP/UDDS）进行全工况测试，核心数据指标如下：
- 能量效率提升：较PSO优化方案降低81.58%的燃油消耗，较ANN预测模型减少63.2%的电池容量衰减
- 系统稳定性增强：标准差（SD）控制在4.45以内，较现有最优方案降低29.7%
- 动态响应优化：瞬态功率分配误差（MAE）降至0.4801，较GOA方法提升41.8%
- 多目标平衡：在延长电池寿命（延长周期达18.6个月）、降低燃油消耗（节油率23.4%）和减少系统损耗（降低至2.17%）三个维度实现协同优化

四、工程应用价值与行业影响
该系统的工程化优势体现在三个方面：
1. 硬件实现简洁性：仅需在车载ECU中增加神经网络加速芯片，硬件成本增加控制在12%以内
2. 软件兼容性：通过MATLAB/Simulink的模型嵌入技术，可无缝集成于现有BMS（电池管理系统）架构
3. 维护便利性：超级电容器的循环寿命超过100万次，且支持模块化更换，降低全生命周期维护成本

五、技术演进路径与未来展望
研究团队规划了三个阶段的演进路线：当前基于历史驾驶数据的静态优化模式，将逐步过渡到融合V2X通信的实时动态优化（预计2025年实现）；同时开发专用酶催化芯片，目标将EAO算法的计算延迟从现有系统的2.8ms压缩至0.5ms以内；最终形成具备自学习能力的数字孪生管理系统，可自适应不同城市的交通特征。

该研究不仅为混合储能系统提供了新的技术范式，更在产业化层面展现出重要价值。其核心突破在于解决了传统方法中"预测精度"与"计算效率"的固有矛盾，通过神经网络与启发式算法的有机融合，在保证实时控制性能的同时，显著提升了多目标优化效果。这种技术路线对推动商用车、长途客运等领域的电动化转型具有重要指导意义，据测算可帮助运营商降低车辆全生命周期成本达18%-25%。