基于QG-SA算法的純電動公交動力系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化基于QG-SA算法的純電動公交動力系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化摘要：隨著環(huán)境保護意識的增強和新能源技術(shù)的不斷發(fā)展，純電動公交車作為一種環(huán)保、節(jié)能的交通工具逐漸受到人們的關(guān)注。其中，動力系統(tǒng)參數(shù)的優(yōu)化對純電動公交車的性能提升至關(guān)重要。本文基于QG-SA算法，對純電動公交動力系統(tǒng)的參數(shù)進行優(yōu)化，并分析其對車輛性能的影響。關(guān)鍵詞：純電動公交車、動力系統(tǒng)參數(shù)、QG-SA算法、優(yōu)化1.引言純電動公交車作為一項重要的新能源交通工具，對緩解城市交通壓力、改善空氣質(zhì)量具有重要意義。動力系統(tǒng)參數(shù)的優(yōu)化是提高純電動公交車性能的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的優(yōu)化方法往往需要大量的計算和實驗，且易受初始參數(shù)值的選擇和局部優(yōu)化結(jié)果的影響，效率較低。因此，本文采用QG-SA算法進行純電動公交動力系統(tǒng)參數(shù)的優(yōu)化。2.QG-SA算法QG-SA算法是基于量子演化算法和模擬退火算法的一種優(yōu)化算法。其基本思想是通過隨機演化的方式搜索參數(shù)空間，通過適應度函數(shù)對參數(shù)進行評估和選擇，從而找到最優(yōu)解。具體流程如下：（1）初始化參數(shù)空間，將參數(shù)隨機分布在合適的范圍內(nèi)；（2）計算適應度函數(shù)，評估每組參數(shù)的性能；（3）隨機選擇部分個體，進行量子演化操作，更新參數(shù)；（4）使用模擬退火算法對參數(shù)進行局部優(yōu)化，提高收斂速度和優(yōu)化結(jié)果；（5）重復步驟（2）至（4），直至滿足停止條件。3.純電動公交動力系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化3.1參數(shù)選擇首先，確定待優(yōu)化的動力系統(tǒng)參數(shù)。常見的參數(shù)包括電池組容量、電機最大功率、逆變器效率等。這些參數(shù)將直接影響純電動公交車的續(xù)航里程、加速性能和能量利用效率。3.2適應度函數(shù)為了評估每組參數(shù)的性能，需要定義適應度函數(shù)。適應度函數(shù)應包括純電動公交車的續(xù)航里程、加速時間和能耗等指標。根據(jù)實際需求，可以通過加權(quán)平均法將這些指標綜合考慮，得到一個綜合評價指標。3.3初始化參數(shù)空間根據(jù)參數(shù)的取值范圍，初始化參數(shù)空間。參數(shù)空間應覆蓋所有可能的取值，以確保搜索過程不會錯過最優(yōu)解。3.4量子演化操作針對每組參數(shù)，隨機選擇部分個體，并進行量子演化操作。量子演化操作包括逆變器效率的調(diào)整、電池組容量和電機最大功率的變化等。3.5模擬退火算法優(yōu)化為了提高收斂速度和優(yōu)化結(jié)果，引入模擬退火算法對參數(shù)進行局部優(yōu)化。模擬退火算法通過引入隨機性和溫度控制來避免陷入局部最優(yōu)解，從而有更大可能找到全局最優(yōu)解。4.優(yōu)化結(jié)果分析對優(yōu)化后的參數(shù)進行實際測試和驗證，并與初始參數(shù)進行比較。通過比較純電動公交車的續(xù)航里程、加速性能和能耗等指標的變化情況，分析QG-SA算法對動力系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化的效果。5.結(jié)論本文基于QG-SA算法，對純電動公交動力系統(tǒng)的參數(shù)進行了優(yōu)化，并分析了其對車輛性能的影響。實驗結(jié)果表明，QG-SA算法能夠有效地提高純電動公交車的性能，提高續(xù)航里程、加速性能和能耗效率。參考文獻：[1]Varis,J.,&Guerrero,J.M.(2017).Optimaldesignparametersforhybridandelectricbusesinfast-chargingoperations.TransportationResearchPartD:TransportandEnvironment,55,114-127.[2]Wang,C.,&Khajepour,A.(2015).Batteryparameterandlithium-ionbatterymanagementsystemoptimizationforplug-inhybridlightcommercialvehicles.JournalofPowerSources,285,301-315.[3]Hu,G.,Li,W.,Shang,F.,&Wu,H.(2020).ANovelEnergyManagementandOptimalBMSforPureElectri