燃料电池混合动力电动汽车生态驾驶的双层凸优化
摘要：互联燃料电池混合动力电动汽车（FCHEV）的生态驾驶是速度规划和能源管理的耦合问题。
为了减少计算负担，双层优化解耦并分层解决上层和下层子问题。
本文提出了一种通过多个信号交叉口的连接式混合动力混合动力汽车（FCHEV）生态驾驶的双层凸方法。
在上层，将非线性交通灯约束转化为时变线性状态约束，使用平均速度后，成本函数变为二次函数。
在较低的水平上，对燃料电池系统和电池进行模型凸化。
然后通过MOSEK求解器和乘法器交替方向法（ADMM）算法依次求解上层速度规划和下层能量管理。
复现结果非常良好，结果图展示如下：
代码非常精品，有注释方便理解
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