基于交通流信息融合的汽车车速预测模型研究

汽车行业的发展受到资源短缺的影响，同时也会带来严重的环境问题。我国提出2030年前达到碳达峰；2060年前达到碳中和的双碳目标，逐步推进能源发展绿色低碳转型。发展新能源汽车是我国在汽车行业实现能源结构转型的重要途径。HEV作为汽车能源转型的过渡型产品，它同时拥有内燃机汽车和电动汽车的优点，既能够在一定程度上改善内燃机汽车的排放问题，也能够改善电动汽车行驶里程短的问题，目前对于HEV的研究中重要的环节之一为整车能量管理策略的设计，基于模型预测控制是当下最为主流的能量管理策略之一，它的优化效果主要受制于模型预测精度的影响，本研究通过仿真手段搭建了局部路段的ITS环境，通过融合本车历史信息、前车车速、车距、信号灯状态、距离和剩余时间等多元信息有效提高了车速预测模型的预测精度，进而构建了基于信息融合的PHEV能量管理策略，以期在ITS环境得到局部覆盖后为改善PHEV整车经济性提供切实可行的解决方案。