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    青島市公交循環(huán)工況下的增程式汽車Δ—SOC能量策略研究

    2017-11-07 10:23牛仁強趙紅劉鵬趙英良
    科技創(chuàng)新與應用 2017年30期
    關鍵詞:動態(tài)規(guī)劃

    牛仁強+趙紅+劉鵬+趙英良

    摘 要:以課題組自主設計的增程式電動城市公交車為研究對象,構建了青島市公交循環(huán)工況,采用動態(tài)規(guī)劃(DP)控制策略,根據(jù)動力電池組SOC每秒的變化量和驅動電機需求功率關系提出了Δ-SOC能量管理控制策略。該策略在保證節(jié)油效率的同時又可以滿足能量實時管理控制的要求。

    關鍵詞:增程式電動公交車;能量管理;動態(tài)規(guī)劃;實時控制;Δ-SOC策略

    中圖分類號:U491.1+7 文獻標志碼:A 文章編號:2095-2945(2017)30-0026-02

    作為新能源汽車類型的一種,增程式電動汽車的能量管理策略可以分為以下三類:基于規(guī)則(RB,Rule-Based)的能量管理控制策略、基于智能算法控制策略和基于現(xiàn)代控制理論的最優(yōu)化能量管理控制策略。動態(tài)規(guī)劃算法(DP,Dynamic Programming)作為處理有約束非線性最優(yōu)化問題的最好的方法之一,最優(yōu)化方法中最廣泛采用的方法。當行駛工況已知時,能量管理系統(tǒng)利用DP算法可以實現(xiàn)最優(yōu)控制。Barsili等人基于DP算法提出了一種最低等效燃油消耗控制策略,但是由于計算量太大而不能夠用于實時控制。

    本文設計了一種在青島市城市公交循環(huán)工況下運行的針對增程式電動公交車的動態(tài)規(guī)劃策略和基于規(guī)則的控制策略相結合的復合能量管理控制策略。這種控制策略既保持了動態(tài)規(guī)劃算法和基于規(guī)則的控制策略的優(yōu)點又顯著降低了控制算法的計算負擔。

    1 動力傳統(tǒng)系統(tǒng)建模

    本文建立了REEV的后向仿真模型。為了便于DP控制策略的實現(xiàn),整車的縱向動力學模型由下列離散形式的狀態(tài)方程表示:

    其中,每一個離散點(k)處的車輛行駛速率ur;δ為整車旋轉質量換算系數(shù);mv為整車質量;mp為乘客質量;preq是傳動系統(tǒng)需要的功率;?濁T為傳動系統(tǒng)的傳動效率;Ff為汽車滾動阻力;Fw為空氣阻力,它是相對速率ur的函數(shù);Fi為爬坡阻力。

    從降低DP算法的計算復雜度的角度出發(fā),忽略驅動電機的動態(tài)特性,采用二維數(shù)據(jù)查表圖來表示驅動電機的驅動特性。

    動力電池組的等效電路模型采用Rint模型,其離散形式的狀態(tài)空間表達式為:

    其中,I為電池組電流;Qbat為動力電池組容量;?濁SOC為動力電池組充電效率;UOCV為動力電池組開路電壓;Rint和Rt分別為動力電池組的內(nèi)阻和熱電阻;UOCV和Rint都是SOC的函數(shù)。

    從降低動態(tài)規(guī)劃計算復雜度的角度出發(fā),也忽略了增程器中發(fā)動機和發(fā)電機的動態(tài)特性,分別從各自的臺架試驗的數(shù)據(jù)中生成MAP圖。由此,發(fā)電機的輸入軸與發(fā)動機的輸出軸通過機械固連的方式固定,因此在每一個工作點出具有相同的轉速。由臺架試驗數(shù)據(jù)得到增程器的最佳燃油經(jīng)濟性曲線。

    2 能量管理策略

    2.1 循環(huán)工況的建立

    本課題組運用GPS對選取的21條具有代表性的公交車行駛路線進行了數(shù)據(jù)采集,并運用定步長分析法進行數(shù)據(jù)分析,構建了青島市公交車的行駛工況。

    考慮到一般公交車的每天的行駛里程為200km左右,而增程式電動公交車都配備了大容量的動力鋰電池組。因此,本文采用的仿真循環(huán)工況為20個典型循環(huán)工況,共計190km。

    2.2 DP控制策略

    為實現(xiàn)最佳等效燃油經(jīng)濟性的目標,增程器的輸出功率被看作是控制變量,u(t)=[Pre(t)]。增程式電動公交車的離散狀態(tài)空間表達式可以表示為:

    其中,f所表示的函數(shù)關系通過公式(1-6)來表示。

    狀態(tài)變量的約束條件由公式(4)確定。

    其中,Ubus,max,Ubus,min,UOCV,Rchg,Rdis分別表示動力電池組的最大電壓,最小電壓,開路電壓,充電電阻和放電電阻。

    動態(tài)規(guī)劃控制策略的關鍵是代價函數(shù)的確定。在本文中,電能被等效為燃油。并將最小等效燃油消耗量作為目標函數(shù)。代價函數(shù)如下:

    其中,Cre,k為增程器在第k階段的燃油消耗量;Cbat,k為動力電池組在第k階段的等效燃油消耗量。

    2.3 Δ-SOC策略

    借助動態(tài)規(guī)劃控制策略,基于青島市城市公交循環(huán)工況,本文分析了最小燃油消耗控制結果的特點,得出了在不同的驅動電機輸出功率下的動力電池組SOC的每一秒的變化率?;趧恿﹄姵亟M的SOC變化率與驅動電機輸出功率的關系(其擬合曲線如圖1所示),提出了Δ-SOC控制策略,圖表的SOC下降曲線就是SOC的控制規(guī)則。

    3 結果與分析

    為了確定上述提及的Δ-SOC控制策略的效果,本文基于青島市城市公交循環(huán)工況進行了增程式公交的仿真實驗驗證能量效率。兩種控制規(guī)則下的動力電池組SOC下降曲線如圖2所示。

    由圖可知,基于規(guī)則的Δ-SOC控制策略與動態(tài)規(guī)劃控制策略的動力電池組SOC下降曲線相似。這就意味著動態(tài)規(guī)劃控制策略可以用Δ-SOC控制策略有效地代替。通過與相同級別的城市客車相比較,Δ-SOC控制策略的節(jié)能效果和經(jīng)濟性具有顯著的效果,動態(tài)規(guī)劃控制策略與Δ-SOC控制策略的燃油節(jié)約分別達到了32.04%與30.87%。

    參考文獻:

    [1]國際能源署.IEA世界能源展望2016:能源與空氣質量特別報告[R].巴黎:國際能源署,2016.

    [2]Tate E D, Harpster M O, Savagian P J. The electrification of the automobile: from conventional hybrid, to plug-in hybrids, to extended-range electric vehicles. SAE Technical Paper, 2008.

    [3]何彬,盧蘭光,,李建秋,等. 燃料電池混合動力汽車能量控制策略仿真研究[J].公路交通科技,2006,23(1):151-154.endprint

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