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En los últimos años, debido al fortalecimiento de la fuerza integral de nuestro país, el rápido desarrollo de la ciencia y la tecnología y la inteligencia artificial también han atraído la atención de las personas. La inteligencia artificial es un tema altamente aplicable, que tiene muy buenas aplicaciones en los sistemas de energía. En el experimento, se utilizan el método de voltaje de circuito abierto y el método de integración de amperios-hora para estimar el SOC de la batería de litio y se utiliza el algoritmo de gestión de energía de enjambre de partículas para asignar la potencia de salida de la pila de combustible y la batería de litio. El módulo del algoritmo de enjambre de partículas llama al módulo del sistema de energía híbrida de doble fuente a través de la función sim para convertir el valor real de entrada en el sistema en una cantidad difusa adecuada para el control difuso. La estrategia de gestión de energía basada en la optimización por enjambre de partículas y el control difuso se probó en función de las condiciones de trabajo en el banco de pruebas integral. Finalmente, se analiza la coincidencia del sistema híbrido desde la estructura, los parámetros de los componentes, la estrategia de control y el ciclo de conducción del vehículo. Los datos experimentales muestran que el consumo total de combustible de los tres conjuntos de experimentos se promedia para obtener una tasa de consumo de combustible de 26.3m/100km para el autobús urbano híbrido bajo la estrategia de gestión de energía optimizada. Los resultados muestran que la estrategia de gestión de energía en tiempo real basada en el algoritmo de enjambre de partículas puede mejorar significativamente el rendimiento en tiempo real de las estrategias tradicionales de gestión de energía instantánea mientras se reduce el consumo de combustible.
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