1.一种考虑道路坡度的网联混合动力汽车高效能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，并联混合动力汽车建模；

步骤S2，网联混合动力汽车的速度预测；

步骤S3，基于ECMS的MPC能量管理策略。

2.根据权利要求1所示的一种考虑道路坡度的网联混合动力汽车高效能量管理方法，其特征在于，所述的步骤S1，具体做法是：步骤S11，通过建立发动机模型计算燃油消耗率和发动机转矩；

步骤S12，根据电机转速和转矩的关系建立电机功率模型；

步骤S13，根据电池内阻模型建立电池模型；

步骤S14，通过建立变速器模型计算变速器转矩和转速；

步骤S15，根据道路坡度建立车辆动力学模型。

3.根据权利要求2所述的一种考虑道路坡度的网联混合动力汽车高效能量管理方法，其特征在于，所述的步骤S11，又包括以下步骤：发动机燃油消耗率可以近似为转速和转矩的二次函数，如式(1)所示：式中， 是发动机燃油率，ne是发动机转速，Te是发动机转矩，a0‑a5是拟合系数；

发动机转矩如式(2)所示：

Te(s)＝αTemax(ne(s))     (2)式中，Te(s)是发动机转矩，α是发动机节气门开度，Temax(ne(s))是当前速度下的发动机最大转矩。

4.根据权利要求2所述的一种考虑道路坡度的网联混合动力汽车高效能量管理方法，其特征在于，所述的步骤S12，又包括以下步骤：电池功率如式(3)所示：

式中，ηm是电机效率，nm是电机转速，Tm是电机转矩，Pb是所需的电池功率；

通过二维多项式拟合电池功率，如式(4)所示：式中，nm是电机转速，Tm是电机转矩，Pb是所需的电池功率，b0‑b5，b00‑b55是拟合系数。

5.根据权利要求2所述的一种考虑道路坡度的网联混合动力汽车高效能量管理方法，其特征在于，所述的步骤S13，又包括以下步骤：由于电池受内阻，温度，充电状态(SOC)和开路电压的影响，其模型较复杂，整车级EMS时常采用内阻模型，电池充电状态(SOC)作为EMS的关键状态，通常由(5)计算：式中，s是距离，Voc是开路电压，Rin是电池电阻，Qmax是最大容量，Pb是电池所需功率。

6.根据权利要求5所述的一种考虑道路坡度的网联混合动力汽车高效能量管理方法，其特征在于，所述的步骤S14，又包括以下步骤：在不考虑传动系统动态特性的情况下，转矩和转速分别通过式(6)、式(7)计算：win(s)＝wout(s)iGRiFD        (7)式中，Tout是变速器输出轴转矩(Nm)，Tin是变速器输入轴转矩，ηGR是变速器效率，iGR是每个变速器齿轮的传动比，iFD是主减速器的传动比，win是变速器输入轴的角速度，wout而是变速器输出轴的角速度。

7.根据权利要求2所述的一种考虑道路坡度的网联混合动力汽车高效能量管理方法，其特征在于，所述的步骤S15，又包括以下步骤：根据GPS确定当前车辆所处的道路信息，主要是道路坡度信息，采用反向仿真，假设车辆在坡度为γ的道路上行驶，车轮所需的转矩通过式(8)得到：2

式中，Ev(s)＝mv (s)/2是车辆的动能，E′v＝mv，Tv是所需的车轮转矩，CD是空气阻力系数，A是迎风面积，va是车辆速度(m/s)，m是整车整备质量，g是重力系数，f是滚动阻力系数，γ是道路坡度，δ是旋转质量的校正系数，r是车轮半径；

变速箱输入轴的转矩和转速分别表示为式(9)和式(10)：Treq(s)＝Tv(s)/ηGRiFDiGR     (9)式中，v是车速，Treq是变速器输入轴所需的转矩，Tv是所需的车轮转矩，nin是变速器输入轴的转速，ηGR是变速器效率，iGR是每个变速器齿轮的传动比，iFD是主减速器的传动比，r是车轮半径。

8.根据权利要求1所述的一种考虑道路坡度的网联混合动力汽车高效能量管理方法，其特征在于，所述的步骤S2，具体做法是：使用链式神经网络预测车速，该预测方法由三层组成；多个单步预测构成完整的CNN，将一步设置为15米；首先完成第一层的单步预测，然后将第一层的预测输出作为第二层的预测输入引入到下一层单步预测中，来预测下一步的车速，直到达到预测距离为止；单步预测器的预测输入包括预测车辆当前和过去的速度序列；将之前的预测输出值作为每一个后续预测的输入值；每一个单步预测器都要使用收集的数据进行训练；必须要对p个不同的网络都进行训练以实现短距离预测，车速预测需要p个单步预测；在完成训练过程后，应用CNN进行车速预测。

9.根据权利要求1所述的一种考虑道路坡度的网联混合动力汽车高效能量管理方法，其特征在于，所述的步骤S3，具体做法是：MPC使每个预测距离内的目标函数最小优化能量分配；EMS的主要目标是使燃油消耗最小；在基于MPC的并联HEV的EMS中，换挡命令和转矩分配作为控制变量，这构成了典型的混杂整数编程；不能通过传统的方法解决，将改进后的ECMS融入到MPC框架简化了能量管理；

为获得最优问题的解析解，将ECMS引入MPC框架中，以确定最优换挡和转矩分配；ECMS等效油耗如下：

式中，y(s)是等效因子(EF)，Pb(u(s))是电池功率，QLHV是燃油低热值， 是发动机燃油率，

为避免频繁换挡，引入换挡惩罚因子，目标函数重新定义为式(12)：式中，d(s)是换挡指令，β是换挡系数(GC)以避免频繁换挡，y(s)是等效因子，Pb(u(s))是电池功率，QLHV是燃油低热值， 是发动机燃油率，s是距离，h是预测距离，需满足约束条件式(13)：

其中，Treq是变速器输入轴所需的转矩，Te_opt(s)，Tm_opt(s)分别是最优发动机转矩和电机转矩；Tm_min(nm(s))是当前速度下的电机最小转矩，Tm_max(nm(s))是当前速度下的电机最大转矩；Te_max(ne(s))是当前速度下的发动机最大转矩；nm(s)是电机转速，nm_max是电机最大转速，ne(s)是发动机转速，ne_min是发动机最小转速，ne_max是发动机最大转速，SoC(s)是电池荷电状态，SoCmin是最小SOC，SoCmax是最大SOC，r(s)是转矩分配比，未来转矩需求可通过预测车速估算，然后在式(13)给定的约束条件下，通过求解式(14)可以获得最优解，如果在预测距离[s,s+h]上获得需求转矩，则最优解通常可由式(14)确定：

式中，uopt(τ)是最优控制变量，s是距离，h是预测距离，控制变量包括换挡指令d(s)和转矩分配比r(s)，如式(15)所示，转矩分配比r(s)被定义为电机转矩与变速器输入轴需求转矩之比，换挡指令d(s)可设为{‑1,0,1}，分别表示降挡，维持或升挡，g(s)表示当前预测距离的挡位，g(s‑1)表示上一预测距离的挡位，如式(16)所示，式(17)为挡位约束条件，uopt(s)＝[d(s),r(s)]        (15)g(s)＝g(s‑1)+d(s),d(s)∈{‑1,0,1}   (16)

1≤g(s)≤5              (17)获得最优解后，分别通过式(18)和式(19)计算发动机转矩和电机转矩，上述仅针对转矩需求为正的情况；若需求转矩为负，则需单独设计再生制动策略，Tm_opt(s)＝Treq(s)·r(s)           (18)式中，Tm_opt(s)是电机最优转矩，Treq(s)是变速器所需转矩，r(s)是转矩分配比，Te_opt(s)＝Treq(s)·(1‑r(s))        (19)式中，Te_opt(s)是发动机最优转矩，Treq(s)是变速器所需转矩，r(s)是转矩分配比，为有效地导出解析解，将发动机和电机模型代入式(12)，目标函数式(12)重新表示为：式中，QLHV是燃油低热值，ne(s)是发动机转速，Te(s)是发动机转矩，y(s)是等效因子，nm(s)是电机转速，Tm(s)是电机转矩，d(s)是换挡指令，β是换挡系数，a0‑a5，b0‑b5是拟合系数，根据驱动模式的不同，式(20)有不同的形式，若需求转矩为正，则将式(18)和式(19)代入式(20)，得出式(21)：

2

L＝A1(s)r(s)+B1(s)r(s)+C1(s)         (21)2

其中，r(s)是转矩分配比，A1(s)＝(QLHVa5+b5y(s))T req(s)，B1(s)＝(b2+b3nm(s))y(s)2

Treq(s)‑QLHV(a2+a3ne(s))Treq(s)‑2QLHVa5Treq(s)C1(s)＝QLHV(a2+a3ne(s))Treq(s)+QLHV(a0+

2 2 2

a1ne(s))+a4ne(s)+a5Treq(s)+y(s)(b0+b1nm(s)+b4nm(s))+β|d(s)|为将目标函数式(21)的最优解的确定转换为预测距离内的距离不变，设预测距离内挡位保持不变，采用了平均车速和平均加速度，该假设是基于在预测距离内最优挡位序列的第一步仅用于确定转矩分配，换挡决策和转矩分配在采样点更新，由式(22)计算平均车速，且EF设定为常数，通过最小化二阶函数获取最优解，根据最小化原理，最优控制律定义为式(23)和式(24)，

式中，vave,i是平均车速，vj是车速，p是单步预测的个数，N是距离，约束条件1：

IfA1(s)＞0，

2

式中，A1(s)＝(QLHVa5+b5y(s))Treq(s)，2

B1(s)＝(b2+b3nm(s))y(s)Treq(s)‑QLHV(a2+a3ne(s))Treq(s)‑2QLHVa5Treq(s)，ropt(s)是最优转矩分配比，rmin(s)是最小转矩分配比，rmax(s)是最大转矩分配比，约束条件2：

If A1(t)＝0，

式中，

2

B1(s)＝(b2+b3nm(s))y(s)Treq(s)‑QLHV(a2+a3ne(s))Treq(s)‑2QLHVa5Treq(s)，ropt(s)是最优转矩分配比，rmin(s)是最小转矩分配比，rmax(s)是最大转矩分配比，转矩分配比的约束表示如下：

rmin(s)＝max{Treq(s)‑Te_max(s)/Treq(s),Tm_min(s)/Treq(s)}       (25)式中，rmin(s)是最小转矩分配比，Te_max(s)是当前速度下的发动机最大转矩，Tm_min(s)是当前速度下的电机最小转矩，Treq(s)是变速器输入轴所需的转矩，rmax(s)＝min{1,Tm_max(s)/Treq(s)}      (26)式中，rmax(s)是最大转矩分配比，Tm_max(s)是当前速度下的电机最大转矩，Treq(s)是变速器输入轴所需的转矩。