基于状态空间方程的CO<sub>2</sub>热泵系统模型预测控制仿真研究

雷强; 陆冰清; 张晨思; 陈江平; 施骏业

doi:10.12465/issn.0253-4339.20250730003

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基于状态空间方程的CO₂热泵系统模型预测控制仿真研究

更新时间：2026-10-13

- 基于状态空间方程的CO₂热泵系统模型预测控制仿真研究
- Model Predictive Control Strategy for CO₂ Heat Pump Systems Based on State-Space Modeling
- 制冷学报 2026年47卷第5期页码：60-72
- 作者机构：
  
  上海交通大学机械与动力工程学院上海 200240
- 作者简介：
  
  施骏业，男，专职科研，博士，上海交通大学机械与动力工程学院，021-34206775，E-mail：jyshi@sjtu.edu.cn。研究方向：新能源汽车热管理系统、微通道换热器技术等。
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2020YFA0711500)
- DOI：10.12465/issn.0253-4339.20250730003
  中图分类号： TB663;U469.72
- 收稿：2025-07-30，
  
  修回：2025-10-01，
  
  录用：2025-10-09，
  
  纸质出版：2026-10-16
- 稿件说明：
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雷强,陆冰清,张晨思等.基于状态空间方程的CO₂热泵系统模型预测控制仿真研究[J].制冷学报,2026,47(05):60-72. DOI: 10.12465/issn.0253-4339.20250730003.

Lei Qiang Lu Bingqing Zhang Chensi Chen Jiangping Shi Junye.Model Predictive Control Strategy for CO₂ Heat Pump Systems Based on State-Space Modeling[J].Journal of Refrigeration,2026,47(05):60-72. DOI: 10.12465/issn.0253-4339.20250730003.
雷强,陆冰清,张晨思等.基于状态空间方程的CO₂热泵系统模型预测控制仿真研究[J].制冷学报,2026,47(05):60-72. DOI: 10.12465/issn.0253-4339.20250730003. DOI：

Lei Qiang Lu Bingqing Zhang Chensi Chen Jiangping Shi Junye.Model Predictive Control Strategy for CO₂ Heat Pump Systems Based on State-Space Modeling[J].Journal of Refrigeration,2026,47(05):60-72. DOI: 10.12465/issn.0253-4339.20250730003. DOI：

摘要

跨临界CO₂热泵系统因其高效性和环境友好性，被视为电动汽车乘员舱与动力电池一体化热管理领域中一种具有广泛应用前景的技术方案。高效的系统控制方法不仅能显著影响电动汽车的续航里程，还能提升乘员舱的舒适性。本文提出了一种基于模型预测控制（MPC）的控制系统解决方案：采用白噪声作为热泵系统一维仿真模型的激励信号，高效构建满足MPC需求的CO₂热泵系统显式模型，进而提出了一种动态校正模型预测控制算法（DFC-MPC）。该方法显著提升了系统性能：相比于传统PI控制，在制冷和制热模式下，超调量分别减少了76.8%和80.1%，系统COP分别提高了8.33%和1.07%。此外，该方法还增强了对压缩机的实时保护，为后续在实车热系统中实现智能控制提供了参考。

Abstract

The transcritical CO₂ heat pump system is regarded as a promising technical solution for the integrated thermal management of passenger cabins and power batteries in electric vehicles owing to its high efficiency and environmental friendliness. An efficient system control strategy not only significantly affects the vehicle's driving range， but also enhances cabin thermal comfort. This paper proposed a model predictive control （MPC）-based solution， in which white noise was applied as an excitation signal to a one-dimensional simulation model of a heat pump system to efficiently construct an explicit system model suitable for MPC implementation. Furthermore， a dynamic-feedback-correction-based MPC algorithm （DFC-MPC） was introduced. The proposed method demonstrated significant improvements in system performance： compared to conventional PI control， overshoot was reduced by 76.8% in cooling mode and 80.1% in heating mode， while the system COP （coefficient of performance） was improved by 8.33% and 1.07%， respectively. Moreover， this method enhanced the real-time protection of the compressor， thereby providing a reference for the implementation of intelligent control in real-vehicle thermal management systems.

关键词

Keywords

references

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