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      基于ADVISOR的純電動汽車復合電源系統(tǒng)

      2014-03-20 12:04:14李訓明曲金玉
      關(guān)鍵詞:門限模糊控制動力電池

      王 儒, 李訓明, 魏 偉, 曲金玉

      (山東理工大學 交通與車輛工程學院, 山東 淄博 255091)

      電動汽車在城市道路工況行駛中,存在較多的起步、加速以及制動減速過程,產(chǎn)生較大的充放電流,需要電池具有優(yōu)良的高倍率充放電特性,但一般的動力電池比功率較低,難以實現(xiàn)對電機的大電流驅(qū)動以及在制動能量回收過程中承受大功率充電,而且峰值電流會嚴重損害電池使用壽命;超級電容雖然擁有大電流充放電的特性,但其比能量較小,不適合作為動力源單獨使用[1-2].

      動力電池和超級電容并聯(lián)組成的復合電源,可以將各自的優(yōu)勢互補,獲得較高的比能量和比功率,有效地兼顧電動汽車對功率和能量的雙重要求[3].與任一單一電源相比,復合電源可以更好地適應車輛的各種工況運行.因此,復合電源的拓撲結(jié)構(gòu)和控制策略成為目前研究熱點.復合電源功率分配控制策略主要有邏輯門限控制、PID自適應控制、模糊邏輯控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等[4].

      本文選擇某一純電動汽車為原型車,通過合理匹配其復合電源系統(tǒng)各參數(shù),以充分發(fā)揮動力電池和超級電容各種性能特點為目標,分別制定邏輯門限控制策略和模糊控制策略,利用汽車仿真軟件ADVISOR2002并對其二次開發(fā),建立純電動汽車模型,結(jié)合NEDC道路循環(huán)工況對復合電源電動汽車進行仿真研究.

      1 復合電源系統(tǒng)參數(shù)匹配

      復合電源系統(tǒng)參數(shù)匹配的目標是通過合理匹配動力電池和超級電容參數(shù),使車輛運行時能最大程度地發(fā)揮其各自優(yōu)勢,滿足車輛的各項性能要求.

      1.1 動力電池的參數(shù)配置

      磷酸鐵鋰電池與傳統(tǒng)動力電池相比具有能量密度高、使用壽命長、性能穩(wěn)定、安全性高等優(yōu)點,本文選擇磷酸鐵鋰電池作為電源系統(tǒng)的動力電池.動力電池參數(shù)匹配主要是對電池的電壓、容量、節(jié)數(shù)進行合理配置[5].

      電池組電壓等級需要和電機工作電壓相匹配,根據(jù)原型車相關(guān)參數(shù)以及其設(shè)計性能指標,本文選擇電機的工作電壓為220V,確定動力電池組電壓等級為220V.磷酸鐵鋰電池單體正常工作電壓一般為2.5~3.6V,本文選擇的磷酸鐵鋰動力電池單體電壓為3.2V.所以,根據(jù)電源系統(tǒng)電壓可確定磷酸鐵鋰動力電池單體的串聯(lián)數(shù)量為70只.

      采用等速法,并根據(jù)所設(shè)計的續(xù)駛里程確定電池組容量.假設(shè)車輛在水平良好路面以車速ua等速行駛,可知車輛行駛所需的功率和能量為

      (1)

      (2)

      式中:Pe為車輛行駛所需功率(kW);W為汽車行駛所需能量(kW·h);m為整車質(zhì)量(kg);f為滾動阻力系數(shù);CD為空氣阻力系數(shù);A為迎風面積(m2);ηT為機械傳動效率;ηm為電機及控制器效率;S為續(xù)駛里程(km).

      所以,電池組容量為

      (3)

      式中:N1為電池組串聯(lián)數(shù);C1為電池組容量(Ah);V1為磷酸鐵鋰電池單體電壓(V);η為電池放電深度,取η≤80%.

      1.2 超級電容的參數(shù)配置

      根據(jù)車輛運行道路工況對電源系統(tǒng)功率需求以及超級電容組峰值助力時間等因素確定超級電容參數(shù)[6].

      超級電容最大儲能量應大于車輛加速爬坡最大能量需求,或與最大制動能量相當.由NEDC循環(huán)工況可知,超級電容滿足提供車輛10s的峰值助力要求;再根據(jù)超級電容特性,放電過程中其電壓從V降到V/2就有75%的能量放出,因此超級電容單節(jié)放電區(qū)間為1.25~2.5V之間[7].

      同時,在放電過程中,超級電容組電壓大于磷酸鐵鋰電池組電壓,通過雙向DC/DC變換器降壓后與電池組并聯(lián);在制動回饋充電過程中,超級電容截止電壓小于電池組截止電壓,通過雙向DC/DC變換器升壓后與電池組并聯(lián)[8].

      綜上,超級電容組參數(shù)的約束條件可以表示為

      (4)

      式中:N2為超級電容串聯(lián)數(shù);C2為超級電容容量;V1max、V1min分別為磷酸鐵鋰電池工作最高、最低電壓(V);V2max、V2min分別為超級電容工作最高、最低電壓(V);Pmax為行駛工況峰值功率(kW);P1為磷酸鐵鋰電池提供的功率(kW);t為超級電容峰值助力時間(s).

      1.3 原型車復合電源系統(tǒng)參數(shù)

      根據(jù)上述分析,結(jié)合原型車參數(shù)和性能指標(如表1所示)以及NEDC道路循環(huán)工況(圖1)和循環(huán)工況對驅(qū)動電機能量和功率的需求(圖2、表2),完成復合電源系統(tǒng)各參數(shù)匹配(見表3).

      表1 原型車相關(guān)參數(shù)及性能指標

      圖1 汽車NEDC道路循環(huán)工況曲線

      圖2 電機控制需求功率

      需求參數(shù)參數(shù)值正能量需求/kJ7 065.12負能量需求/kJ-1 669.67正功率需求時間/s722負功率需求時間/s178平均正功率需求/kW9.79平均負功率需求/kW-9.38

      表3 復合電源參數(shù)配置

      2 功率分配控制策略

      復合電源系統(tǒng)功率分配策略控制目標:復合電源系統(tǒng)在保證汽車動力性的前提下,充分發(fā)揮超級電容大流充放電的特性,盡量降低大電流充放電對電池的影響,延長電池的使用壽命,提高作為車載電源的充放電效率,增加再生制動所回收的能量,進一步提高電動汽車續(xù)駛里程和整車的動力性.

      復合電源系統(tǒng)根據(jù)電機所需功率,通過功率分配策略控制來確定動力電池和超級電容各自所需提供的功率(如圖3所示),即

      Pess=Pbat+Puc

      (5)

      復合電源能量管理控制策略:在電動汽車行駛過程中,動力電池提供運行工況的平均功率,剩余部分由超級電容提供,即當電機需求功率較大時,優(yōu)先以動力電池提供平均功率,超級電容輔以峰值功率,若超級電容能量不足時,主要由動力電池提供能量;當電機需求功率較小時,則主要以動力電池提供能量.在電動汽車制動回收能量過程中,以超級電容回收為主,將超級電容的荷電狀態(tài)維持在一個合理的范圍內(nèi),其余動力電池回收.

      圖3 復合電源系統(tǒng)功率分配結(jié)構(gòu)

      2.1 邏輯門限控制策略

      復合電源邏輯門限控制策略規(guī)則的建立:根據(jù)已確定的道路工況對驅(qū)動電機所要求的功率正負分離,并通過積分求平均的方法得到正負平均需求功率(表2);同時再考慮動力電池和超級電容的使用壽命以及安全等因素,設(shè)定動力電池和超級電容的荷電狀態(tài)門限值.具體邏輯門限控制策略流程如圖4所示.

      圖4 邏輯門限控制策略流程圖

      其中,濾波函數(shù)f(s)表達式為

      (6)

      式中:τbat為動力電池低通濾波時間常數(shù);τuc為超級電容低通濾波時間常數(shù).

      2.2 模糊控制策略

      模糊控制是以模糊集理論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種智能控制方法[9].復合電源模糊控制就是在邏輯門限控制的基礎(chǔ)上,對門限值進行模糊化處理.

      模糊控制器將電機需求功率Preq,動力電池荷電狀態(tài)SOCbat,超級電容荷電狀態(tài)SOCuc作為輸入量,經(jīng)過模糊控制策略分析得到動力電池功率分配因子Kbat,即得出動力電池和超級電容各自的功率分配.

      根據(jù)上述控制策略及目標,可以得到如下的實時優(yōu)化控制思路:

      (1)若電機需求功率為正,即復合電源需輸出功率時,且當超級電容的SOCuc較大,其優(yōu)先輸出能量;反之,當超級電容的SOCuc較小,則動力電池優(yōu)先輸出能量。

      (2)若電機需求功率為負,即為制動能量回收過程,能量回饋到復合電源時,根據(jù)回收功率的大小來確定超級電容和動力電池直接的分配關(guān)系。當回收的功率較小時,優(yōu)先超級電容回收,動力電池輔以回收;當回收的功率較大時,優(yōu)先動力電池回收,超級電容輔以回收。

      本文模糊控制器采用三輸入、單輸出結(jié)構(gòu),推理方法采用Mamdani法.三輸入分別為Preq,SOCbat,SOCuc,輸出為Kbat.輸入輸出量均采用三角形函數(shù).設(shè)輸入量Preq論域為[-1 1],模糊集合{NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB};SOCbat論域為[0.2 0.9],模糊集合{LE、ME、GE};SOCuc論域為[0.2 0.9],模糊集合{LE、ME、GE}。輸出量Kbat論域為[0.21],模糊集合{LE、ML、ME、MB、GE}.

      根據(jù)上述復合電源功率分配控制目標建立的相應規(guī)則見表4.

      表4 模糊控制規(guī)則

      3 仿真試驗

      3.1 建立模型

      本文利用汽車仿真軟件ADVISOR2002,通過對其二次開發(fā),實現(xiàn)適用于復合電源的純電動汽車整車模型仿真.復合電源純電動汽車的頂層結(jié)構(gòu)模型(如圖5所示)主要由功率分配控制策略模塊、動力電池模塊、超級電容模塊和雙向DC/DC模塊組成.車輛動力母線模塊的輸出作為復合電源功率分配控制策略模塊的輸入,并經(jīng)其功率分配后確定動力電池和超級電容各自的功率需求.整車模型選用原型車參數(shù),以NEDC為仿真循環(huán)工況進行仿真試驗.

      圖5 復合電源純電動汽車的頂層結(jié)構(gòu)模型

      3.2 仿真結(jié)果分析

      圖6為單一電源和復合電源兩種功率分配控制策略下的動力電池電壓對比圖.

      圖6 動力電池電流對比圖

      從圖6可以看出,單一電源充放電電流較大,而加入超級電容的復合電源,其動力電池充放電電流明顯降低.采用邏輯門限控制策略的復合電源較單一電源的優(yōu)勢是發(fā)揮了超級電容可以吸收制動回收過程中產(chǎn)生的電流,但對于動力電池放電時的峰值電流改善較少,而采用模糊控制策略的復合電源充分發(fā)揮了超級電容大電流放電的特性,對動力電池的電流明顯地起到了“削峰填谷”的作用.

      圖7為超級電容在兩種功率分配控制策略下的電流對比圖.

      從圖7可以看出,超級電容在模糊控制策略下,可以更好地發(fā)揮其大電流充放電、大功率輸出的特性.而邏輯門限控制策略只考慮超級電容10s的峰值助力,不能很好地發(fā)揮超級電容的主動性.

      圖7 超級電容電流對比圖

      圖8、圖9分別為不同控制策略下的動力電池和超級電容SOC對比圖.從圖8中可以看出,復合電源較單一電源可以節(jié)省動力電池的電量,而其中模糊控制策略相比于邏輯門限控制策略,節(jié)省的動力電池電量更加明顯.由圖9可以看到,模糊控制下的超級電容SOC變化幅度更大,說明其在電源系統(tǒng)充放電過程中更為主動,更能發(fā)揮其作用.

      圖8 動力電池與單一電源SOC對比圖

      圖9 超級電容SOC對比圖

      4 結(jié)束語

      本文以動力電池和超級電容組成的復合電源為研究對象,以某一純電動汽車為原型車,完成了其復合電源系統(tǒng)參數(shù)的合理匹配;研究了復合電源系統(tǒng)功率分配控制策略,并分別制定了邏輯門限控制策略和模糊控制策略;通過對汽車仿真軟件ADVISOR2002的二次開發(fā),建立了適合于復合電源純電動汽車的整車模型,并選擇NEDC道路循環(huán)工況進行了仿真試驗.結(jié)果表明:超級電容通過發(fā)揮其“削峰填谷”的峰值補償作用,電池性能明顯提升;采用的模糊控制策略與邏輯門限控制策略相比,控制推理能力強、魯棒性好,超級電容可以更好地發(fā)揮其主動性,復合電源系統(tǒng)性能明顯提升.

      [1] Barrade P, Buffer A. Supercapacitors as energy buffers:a solution for elevators and for electric buses supply[C]//Proceedings of the IEEE Power Conversion Conference. Osaka:2002: 1 160-1 165.

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      [3] Smith T A,Mars J P,Turner G A. Using supercapacitors to improve battery performance[C]//Power Electronics Specialists Conference, Caims:2002: 124-128.

      [4] 倪穎倩.電動汽車關(guān)鍵技術(shù)——復合電源的研究[D].南京:南京理工大學, 2008.

      [5] 何洪文,熊瑞.車用復合電源模糊控制策略研究[J].高技術(shù)通訊, 2011, 21(2): 203-209.

      [6] 李相哲,蘇芳,林道勇.電動汽車動力電源系統(tǒng)[M].北京:化學工業(yè)出版社, 2011.

      [7] 于遠彬,王慶年.基于ADVISOR的仿真軟件的二次開發(fā)及其在復合電源混合動力汽車上的應用[J].吉林大學學報:工學版, 2005, 35(4): 353-357.

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