可変重み型HEVにおけるSOC推定法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS8-5

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): SOC Estimation for HEV using Cost Function with  Variable-Weight

著者名: 方波見 祐太（東京電機大学）,日高 浩一（東京電機大学）

著者名(英語): Yuta Katabami (Tokyo Denki University),Koichi Hidaka (Tokyo Denki University)

キーワード: モデル予測制御|バッテリ充電率|可変重み可変重み|Model Predictive Control|Battery Charging Rate|Variable Weights

要約(日本語): ハイブリッド車の燃費向上には、走行状況に応じた各駆動部のパワー調整が不可欠である。そのため可変重みを利用したモデル予測制御（MPC）により、バッテリ充電率（SOC）を考慮した最適制御設計を提案している。しかしMPCで利用するSOCは区分線形近似に基づくモデル式のため推定誤差が大きく、燃費性能の低下が課題であった。そこで非線形ダイナミクスを推定可能なUnscented Kalman Filter（UKF）によるSOC推定を用いる方法を提案した。UKFは1ステップ先の予測のみのため、予測ホライズンまで一定としてMPCに使用している。本発表ではMATLAB/SimulinkによるHEVシミュレータにより、UKFの推定を利用したMPCと従来法との性能比較を、SOC推定結果、燃費変化およびモータ駆動のデータ解析により有効性を示す。