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    基于電池老化的并聯(lián)式HEV能量管理策略

    2021-09-03 02:29:00張世義王清宇
    電池 2021年4期
    關鍵詞:經濟性充放電轉矩

    張世義,王清宇,李 軍

    (1.重慶交通大學航運與船舶工程學院,重慶 400074; 2.重慶交通大學機電與車輛工程學院,重慶 400074 )

    電池老化給整車能量控制帶來的影響是混合動力汽車(HEV)有待解決的問題[1-2]。對于整車能量管理策略而言,等效燃油消耗最小控制策略(ECMS)根據(jù)工況計算發(fā)動機和電機的各種轉矩分配,以及轉矩組合下的整車性能,確定最佳的轉矩分配,可以降低能耗。苗強等[3]采用動態(tài)規(guī)劃算法求得權重因子,針對單軸并聯(lián)式HEV,設計一種自適應ECMS,整車油耗相比動態(tài)規(guī)劃算法在荷電狀態(tài)(SOC)未達到電量維持狀態(tài)減少了3.2%,在穩(wěn)定階段(電量維持水平狀態(tài))減少了0.1%~0.2%。鄧濤等[4]以最優(yōu)扭矩分配為目標,在動態(tài)規(guī)劃算法的基礎上提出了一種改進瞬時ECMS,燃油經濟性提高了3.2%。解少博等[5]分別應用動態(tài)規(guī)劃、ECMS和自適應ECMS等進行仿真實驗,發(fā)現(xiàn)自適應ECMS的控制效果更好。石琴等[6]在ECMS控制策略基礎上,提出一種基于多目標粒子群算法的ECMS控制策略,與傳統(tǒng)ECMS算法相比,油耗降低了10.28%。

    在對HEV能量管理策略的研究中,ECMS都表現(xiàn)出了不錯的效果。李旭玲等[7]提出了一種減小鋰離子電池SOC區(qū)間并降低高SOC時充電電流的方法,使容量衰減率降低了15.6%,充放電過程中的放電總容量提高了23.07%。G.Suri等[8]利用電池老化模型構建了嚴重度因子圖,用于衡量電池在不同運行條件下的相對老化情況,結合HEV模擬器進行仿真,將整車經濟性提高了4.6%。

    此前的研究只是單獨對電池模型或能量管理策略的研究,未將電池老化作為優(yōu)化燃油經濟性的控制變量。本文作者針對電池老化問題,考慮老化對鋰離子電池充放電能量效率[9]的影響,建立老化模型,提出一種以電池退化和能耗最小為目標的自適應ECMS控制策略,并進行了驗證。

    1 動力學模型

    1.1 電池模型

    電池組采用的是開路電壓和電池內阻隨電池狀態(tài)實時變化的Rint模型,表示為:

    (1)

    (2)

    (3)

    1.2 發(fā)動機模型

    汽車發(fā)動機作為并聯(lián)式HEV的主要動力來源之一,效率是由轉速和轉矩決定的。對于HEV,發(fā)動機的燃油消耗Qg可作為控制策略設計的優(yōu)化性能指標,計算公式為:

    (4)

    式(4)中:Pe為發(fā)動機的功率(kW);b為燃油的消耗率[g/(kW·h)];ρ為燃油的密度(kg/L);g為重力加速度;Te為發(fā)動機的轉矩(N·m);ωe為發(fā)動機的轉速(r/min)。

    1.3 電機模型

    并聯(lián)式HEV中,電機工作效率(ηm)由電機轉速(ωm)和轉矩(Tm)決定,計算式為:

    ηm=f(Tm,ωm)

    (5)

    1.4 縱向動力學模型

    采用準靜態(tài)建模方法建立雙軸并聯(lián)式HEV動力學模型,車輪處需要的動力根據(jù)車輛行駛動力學公式計算。各項參數(shù)如表1所示。

    表1 動力系統(tǒng)參數(shù)

    2 電池老化模型

    電池老化是一個不可逆的過程。導致這種不可逆變化的機制包括:電池內阻增加;電池充放電過程中一些不可逆化學變化,導致Li+不斷被消耗;化學反應消耗活性物質。老化是電池壽命縮短的主要因素,主要表現(xiàn)為容量的損失,其中固體電解質相界面(SEI)膜的增厚是容量衰減的主因。

    2.1 電池循環(huán)老化模型

    循環(huán)老化是電池反復充放電導致容量損失的一種表現(xiàn)。經過大量循環(huán)老化試驗,人們開發(fā)了以控制為導向的電池循環(huán)老化模型,計算式為[10]:

    (6)

    式(6)中:Qcyc為電池循環(huán)老化容量損失;α和β為擬合系數(shù);SSOC為電池剩余電量;Ea為活化能,31 500 J/mol;Crate為電流速率;η為Crate的補償因子;R為摩爾氣體常數(shù);TK為電池測試時的環(huán)境溫度(K);QAh是電池充放電總電量;z為冪律因子,0.57。

    為了量化實際循環(huán)中的老化效應,重要性因子σ表示為:

    (7)

    式(7)中:Ah′nom為電池結束壽命前總的充放電容量;常溫測試工況下,定義SSOC,nom為0.35;Creat′nom為0.25C;TK′nom為298.15 K;Ah′cyc表示充放電總容量達到一個真實的電池運行狀態(tài)(電池充放電過程中總的充放電容量近似真實狀態(tài));Qcyc′e為電池壽命結束前循環(huán)老化的容量損失,該值與日歷老化密切相關,無法事先得到,需根據(jù)工程經驗進行估算,約為15%。

    根據(jù)重要性因子的概念,有效的充放電總容量可以定義為[10]:

    (8)

    式(8)中:t為整個工況時間;τ為電池充放電時間。

    有效充放電總容量是衡量電池內部電荷交換所導致的有效循環(huán)壽命消耗。最小化有效充放電總容量可優(yōu)化循環(huán)老化導致的容量損失。動態(tài)循環(huán)老化的離散時間方程為:

    (9)

    式(9)中:下標k和k+1分別表示第k和k+1時刻。

    2.2 電池日歷老化模型

    SOC和工作時的溫度是造成電池日歷老化的主要原因,因此,電池的日歷老化模型可表示為[11]:

    (10)

    式(10)中:Qcal為日歷老化引起的容量損失;T為電池溫度;t為時間年限。

    3 優(yōu)化方法

    實驗研究的最優(yōu)控制目標函數(shù)包括汽車能耗最小和伴隨的電池老化成本最小,因此,結合Pontryagin最小值原理(PMP)算法,采用雙狀態(tài)自適應ECMS建立目標函數(shù)。

    3.1 PMP算法

    基于PMP算法的插電式HEV能量管理的基本原理為:在已知動態(tài)條件下,求解性能函數(shù)的最小值問題。該問題可轉換為滿足邊界條件的哈密頓函數(shù)最小值問題。為跟蹤最佳電池容量退化,引入狀態(tài)變量QAh′e,性能函數(shù)表示為:

    (11)

    λ0(t)的動態(tài)方程可表示為:

    (12)

    (13)

    邊界約束條件如下:

    (14)

    式(14)中:Ichg、Idis分別是電池充電電流和放電電流;e、m分別代表發(fā)動機和電機的約束條件。

    3.2 自適應ECMS算法

    為了跟蹤最佳電池容量退化,由式(12)、(13)可得,哈密頓函數(shù)可表示為:

    (15)

    式(15)中:λ1(t)是QAh′e的協(xié)態(tài)變量;為理想權重因子。

    利用SOC和容量同時作為雙狀態(tài)自適應ECMS算法的狀態(tài)量,因此引入等效因子α0和等效因子α1,建立每一瞬時的等效油耗函數(shù)[F(t),優(yōu)化流程見圖1],函數(shù)可表示為:

    圖1 優(yōu)化流程圖

    (16)

    式(16)中:mf為整個工況的油耗。

    4 仿真結果及分析

    4.1 仿真結果

    為研究電池老化對HEV燃油經濟性的影響,在提高燃油經濟性的同時延長電池壽命,采用NEDC工況(見圖2),結合建立的整車模型,采用準確的電池日歷壽命,基于Pontryagin最小值原理,計算確定權重因子ω1=3(見圖3)。分析電池老化與能源消耗之間的作用,并在優(yōu)化框架中體現(xiàn)電池老化模型。觀察電池SOC和容量損失軌跡,分析電池老化對HEV能量分配和燃油經濟性的影響。

    圖2 新歐洲駕駛周期(NEDC)工況

    圖3 權重因子(ω1)對容量損失的影響

    4.2 仿真結果分析

    仿真過程中電池SOC的變化曲線見圖4。

    圖4 電池SOC的變化曲線

    從圖4可知,在考慮電池老化模型后,為降低電池的容量損失和有效充放電總容量,電池強放電時,會適當減少放電,降低電池的輸出電流;同時,增加電池老化模型后的SOC軌跡變化更加平緩,能合理實現(xiàn)SOC的規(guī)劃,SOC終值提高了0.02,減緩了電池老化速度。

    在整個仿真周期中,電池的有效充放電總容量見圖5。

    圖5 電池有效充放電總容量

    從圖5可知,未考慮和考慮電池老化模型后的能量管理策略,所消耗的有效充放電總容量都大于參考值??紤]了電池老化模型后的有效充放電總容量,明顯低于未考慮電池老化模型的,并且考慮電池老化模型后的有效充放電總容量更接近于參考值。與未考慮電池老化模型相比,考慮電池老化模型的有效充放電總容量降低了3.20%。

    仿真過程中的電池容量損失見圖6。

    圖6 電池容量損失

    從圖6可知,考慮電池老化模型后電池的容量損失,低于未考慮電池老化模型。仿真結果表明,考慮電池老化后的電池容量損失,比未考慮電池老化的降低了2.33%。

    電機輸出轉矩見圖7。

    圖7 電機瞬時輸出轉矩

    從圖7可知,與未考慮電池老化模型相比較,考慮了電池老化模型的策略會限制電機的峰值轉矩,適當減少電機的峰值輸出轉矩,使電機處于高效工作區(qū)。

    仿真過程中發(fā)動機的輸出轉矩及瞬時油耗分別見圖8、圖9。

    從圖8可知,與未考慮電池老化模型的結果相比,發(fā)動機的輸出轉矩在最優(yōu)工作區(qū)間內得到合理提高。從圖9可知,考慮電池老化情況后的瞬時油耗有所降低。實驗結果得出(見表2),考慮電池老化模型后的總油耗比未考慮電池老化的降低了1.25%,提高了經濟性。

    圖8 發(fā)動機瞬時輸出轉矩

    圖9 整車瞬時油耗

    表2 整車經濟性比較

    5 結論

    此前的研究,未將電池老化問題作為優(yōu)化燃油經濟性的準則,也未將電池老化模型加入整車模型中。本文作者基于MATLAB仿真軟件,針對電池老化問題,建立電池循環(huán)老化模型和日歷老化模型,并基于Pontryagin最小值原理,提出以能耗和電池老化同時最小的自適應ECMS控制策略,研究電池老化對整車能量控制的影響。仿真結果表明:考慮了老化情況的電池,有效充放電總容量減少了3.20%,電池容量損失降低了2.33%,同時仿真過程的總燃油消耗降低了1.25%,達到了同時降低油耗和減緩電池老化的目的。通過研究電池老化對整車經濟性的影響程度,驗證了該方法的有效性。

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