本发明涉及氢燃料电池客车应用，具体是涉及一种氢燃料电池客车能量管理方法、设备及存储介质。
背景技术：
1、能量管理策略在提升氢燃料电池客车的整车性能和整车经济性以及延长燃料电池寿命等方面起到关键作用，制定有效的能量管理策略能够合理协调氢燃料电池客车中的各个能量源之间的功率分配，确保氢燃料电池客车的混合动力系统在负载条件下提供稳定的动力输出。
2、目前最为主流的瞬时优化策略是等效消耗最小策略(ecms，equivalentconsumption minimization strategy)，其能够在实时应用中实现近似全局最优的功率分配。等效因子作为等效消耗最小策略的核心参数，可以理解为动力电池电能与燃料电池氢耗之间的转换因子，其取值与等效消耗最小策略在应用时达到的最终性能密切相关。氢燃料电池客车在实际行驶过程中会发生工况类型变化的情况，但是等效因子的取值未能随着行驶工况类型的变化而进行相应调整，这会影响等效消耗最小策略对氢燃料电池客车的控制效果，进而影响氢燃料电池客车的电量维持状态和整车经济性。
技术实现思路
1、本发明提供一种氢燃料电池客车能量管理方法、设备及存储介质，以解决现有技术中存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
2、第一方面，提供一种氢燃料电池客车能量管理方法，所述方法包括：
3、获取多种不同行驶工况类型对应的多个最优等效因子，所述多个最优等效因子是根据预先构建的氢燃料电池客车的混合动力系统模型和所述氢燃料电池客车在所述多种不同行驶工况类型下对应的多个典型工况数据库，利用改进麻雀搜索算法对等效消耗最小策略包含的等效因子进行寻优得到的；
4、获取所述氢燃料电池客车的当前工况数据，对所述当前工况数据进行降维得到工况关键数据；
5、将所述工况关键数据输入训练好的工况识别模型中，得到所述氢燃料电池客车的当前行驶工况类型；
6、从所述多个最优等效因子中获取与所述当前行驶工况类型相匹配的最优等效因子，以对所述等效消耗最小策略进行参数更新；
7、根据所述混合动力系统模型和所述当前工况数据，利用参数更新后的等效消耗最小策略对所述氢燃料电池客车进行能量管理。
8、进一步地，在改进麻雀搜索算法中，设置利用tent混沌映射和sobol序列对麻雀种群进行位置初始化，以及设置在麻雀种群的每次迭代更新过程中，引入非线性惯性权重对充当发现者身份的麻雀个体进行位置更新，利用莱维飞行策略对充当蹭食者身份的麻雀个体进行位置更新，并且在对每只麻雀进行位置更新之后，根据当前迭代次数和最终迭代次数生成动态概率因子，当所述动态概率因子小于随机数时，利用自适应t分布变异算子对每只麻雀进行位置扰动。
9、进一步地，每个典型工况数据库包含多组数值，每组数值包含若干个行驶特征参数的历史数值；所述当前工况数据包含所述若干个行驶特征参数的当前数值。
10、进一步地，所述多种不同行驶工况类型对应的多个最优等效因子通过如下方式得到：
11、将所述氢燃料电池客车的混合动力系统的等效氢耗量作为第一适应度函数，将所述等效消耗最小策略包含的等效因子作为第一目标变量，所述第一适应度函数包含所述第一目标变量；
12、对于任意一种行驶工况类型，将所述行驶工况类型对应的典型工况数据库包含的多组数值输入所述混合动力系统模型进行仿真运算，得到对应的多组系统参数值，每组系统参数值包含所述第一适应度函数涉及到的相关参数值；
13、结合所述多组系统参数值和所述第一适应度函数，利用改进麻雀搜索算法对所述第一目标变量进行寻优，得到所述行驶工况类型对应的最优等效因子。
14、进一步地，所述工况识别模型是基于支持向量机模型构建的，其通过如下方式进行训练：
15、将所述支持向量机模型对行驶工况类型的识别精度作为第二适应度函数，将所述支持向量机模型包含的惩罚因子和核函数密度作为第二目标变量；
16、对所述多个典型工况数据库进行降维，得到对应的多个工况关键数据库；
17、利用所述多个工况关键数据库对所述支持向量机模型进行训练，并利用改进麻雀搜索算法对所述第二目标变量进行优化，以得到训练好的工况识别模型。
18、进一步地，所述对所述多个典型工况数据库进行降维，得到对应的多个工况关键数据库包括：
19、利用相关系数法和主成分分析法对所述多个典型工况数据库进行分析，以从所述若干个行驶特征参数中提取出关键的多个行驶特征参数；
20、对于任意一个典型工况数据库，对所述典型工况数据库进行参数筛选，仅保留所述多个行驶特征参数的历史数值，得到工况关键数据库。
21、进一步地，所述对所述当前工况数据进行降维得到工况关键数据包括：
22、对所述当前工况数据进行参数筛选，仅保留所述多个行驶特征参数的当前数值，得到工况关键数据。
23、进一步地，所述氢燃料电池客车的混合动力系统包括燃料电池和动力电池；所述根据所述混合动力系统模型和所述当前工况数据，利用参数更新后的等效消耗最小策略对所述氢燃料电池客车进行能量管理包括：
24、将所述当前工况数据输入所述混合动力系统模型进行仿真运算，得到当前系统需求功率和当前动力电池soc值；
25、利用参数更新后的等效消耗最小策略对所述当前系统需求功率和所述当前动力电池soc值进行分析，得到所述燃料电池的第一最优输出功率和所述动力电池的第二最优输出功率；
26、控制所述燃料电池以所述第一最优输出功率运行，以及控制所述动力电池以所述第二最优输出功率运行。
27、第二方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如第一方面所述的氢燃料电池客车能量管理方法。
28、第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的氢燃料电池客车能量管理方法。
29、本发明至少具有以下有益效果：通过提前为每种行驶工况类型设置更为匹配的最优等效因子，可以在确定氢燃料电池客车当前所处的行驶工况类型的情况下快速制定更有针对性的等效消耗最小策略，从而更为高效可靠地实现对氢燃料电池客车的能量管理，以提高氢燃料电池客车的整车经济性，并且使得氢燃料电池客车能够尽量保持电量维持模式。通过在原有麻雀搜索算法的基础上提出对种群初始化策略、发现者位置更新策略和蹭食者位置更新策略进行改进，并且在种群迭代更新过程中引入位置扰动策略，使得改进麻雀搜索算法能够具备更为可靠的参数寻优能力，将改进麻雀搜索算法应用到解决关于等效消耗最小策略中包含的等效因子的优化问题时，可以避免等效因子的选择完全依赖于开发者的经验，将改进麻雀搜索算法应用到解决关于支持向量机模型中包含的核函数密度和惩罚因子的优化问题时，可以提高工况识别模型的识别准确率。
1.一种氢燃料电池客车能量管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的氢燃料电池客车能量管理方法，其特征在于，在改进麻雀搜索算法中，设置利用tent混沌映射和sobol序列对麻雀种群进行位置初始化，以及设置在麻雀种群的每次迭代更新过程中，引入非线性惯性权重对充当发现者身份的麻雀个体进行位置更新，利用莱维飞行策略对充当蹭食者身份的麻雀个体进行位置更新，并且在对每只麻雀进行位置更新之后，根据当前迭代次数和最终迭代次数生成动态概率因子，当所述动态概率因子小于随机数时，利用自适应t分布变异算子对每只麻雀进行位置扰动。
3.根据权利要求1所述的氢燃料电池客车能量管理方法，其特征在于，每个典型工况数据库包含多组数值，每组数值包含若干个行驶特征参数的历史数值；所述当前工况数据包含所述若干个行驶特征参数的当前数值。
4.根据权利要求3所述的氢燃料电池客车能量管理方法，其特征在于，所述多种不同行驶工况类型对应的多个最优等效因子通过如下方式得到：
5.根据权利要求3所述的氢燃料电池客车能量管理方法，其特征在于，所述工况识别模型是基于支持向量机模型构建的，其通过如下方式进行训练：
6.根据权利要求5所述的氢燃料电池客车能量管理方法，其特征在于，所述对所述多个典型工况数据库进行降维，得到对应的多个工况关键数据库包括：
7.根据权利要求6所述的氢燃料电池客车能量管理方法，其特征在于，所述对所述当前工况数据进行降维得到工况关键数据包括：
8.根据权利要求1所述的氢燃料电池客车能量管理方法，其特征在于，所述氢燃料电池客车的混合动力系统包括燃料电池和动力电池；所述根据所述混合动力系统模型和所述当前工况数据，利用参数更新后的等效消耗最小策略对所述氢燃料电池客车进行能量管理包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求1至8任一项所述的氢燃料电池客车能量管理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的氢燃料电池客车能量管理方法。
