【SCI一区】【电动车】基于ADMM双层凸优化的燃料电池混合动力汽车研究（Matlab代码实现）

**基于ADMM双层凸优化的燃料电池混合动力汽车研究**

**引言**

随着环境保护和能源危机的日益严重，电动车作为一种清洁、环保的交通工具逐渐受到关注。然而，由于电动车的续航里程有限，导致其在长途行驶中存在明显的不足。燃料电池混合动力汽车（FCEV）则是解决这一问题的一种有效方法，它通过将燃料电池和传统发动机结合起来，实现了更高效、更环保的动力系统。

本文基于Alternating Direction Method of Multipliers（ADMM）双层凸优化算法，对燃料电池混合动力汽车进行研究。我们首先介绍了FCEV的基本原理和优化目标，然后详细描述了基于ADMM的双层凸优化算法及其在FCEV中的应用。最后，我们提供了一些Matlab代码示例，用于演示该算法的实现。

**燃料电池混合动力汽车**

燃料电池混合动力汽车（FCEV）是一种将燃料电池和传统发动机结合起来的动力系统。其基本原理是，将高效的燃料电池作为主要动力来源，同时在需要时使用传统发动机提供额外的功率。

FCEV的优化目标是最大化续航里程或最小化能耗。在实际应用中，FCEV的控制策略需要考虑多个因素，如燃料电池的效率、传统发动机的功率输出、车辆的重量和阻力等。

**基于ADMM双层凸优化算法**

Alternating Direction Method of Multipliers（ADMM）是一种用于解决复杂优化问题的高效算法。它通过将原始问题分解为多个子问题，并使用多项式对这些子问题进行约束，从而实现了快速收敛和高精度。

在FCEV中，我们可以将其视为一个双层凸优化问题，首先需要优化燃料电池的效率，然后根据该结果再次优化传统发动机的功率输出。这种双层优化结构使得ADMM算法能够有效地解决FCEV中的复杂优化问题。

**Matlab代码实现**

以下是基于ADMM双层凸优化算法的Matlab代码示例：

matlab% 定义燃料电池效率函数function y = fuel_efficiency(x)
 y =0.8 * x +0.2;
end% 定义传统发动机功率输出函数function y = engine_power(x)
 y =100 * x -50;
end% 定义ADMM双层凸优化算法function [x, y] = admm_double_layer_optimization()
 % 初始化变量 x = zeros(1,10);
 y = zeros(1,10);
 % 迭代次数 num_iterations =100;
 for i =1:num_iterations % 第一层优化：燃料电池效率 x_new = fuel_efficiency(x);
 % 第二层优化：传统发动机功率输出 y_new = engine_power(y);
 % ADMM约束 z = x_new + y_new;
 % 更新变量 x = x_new;
 y = y_new;
 end return;
end% 调用ADMM双层凸优化算法[x, y] = admm_double_layer_optimization();