燃料電池汽車混合式能量管理策略分析

張文燦，萬偉健，張忠波，劉 芹，歐陽楠

（佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程與自動化學(xué)院，廣東佛山 528225）

發(fā)展燃料電池汽車是解決環(huán)境污染與能源危機(jī)的重要途徑之一［1］。燃料電池汽車能量管理系統(tǒng)決定了燃料電池系統(tǒng)和輔助儲能裝置之間的功率分配，是燃料電池汽車的關(guān)鍵技術(shù)之一。能量管理系統(tǒng)的核心是能量管理策略。目前燃料電池汽車主要采用基于規(guī)則的能量管理策略，該策略可以進(jìn)一步分為開/關(guān)型、功率跟隨型、模糊控制型以及有限狀態(tài)機(jī)型等。林歆悠等［2］提出了一種行駛里程自適應(yīng)的等效氫氣消耗最小策略（Equivalent-hydrogen Consumption Minimization Strategy,ECMS），與傳統(tǒng)的ECMS策略進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性對比，氫燃料的消耗量有所降低，但未考慮不同荷電狀態(tài)（State of Charge，SOC）情況下的經(jīng)濟(jì)性對比。周圣哲等［3］提出了一種有限狀態(tài)機(jī)的能量管理優(yōu)化策略，分別在SOC 為高、中、低三種不同的狀態(tài)下，與功率跟隨策略對比經(jīng)濟(jì)性，結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)性有一定的改善，同時能有效地限定SOC 在正常目標(biāo)范圍，但其在低SOC 模式下經(jīng)濟(jì)性比功率跟隨策略差，而后者在高SOC 模式下經(jīng)濟(jì)性差，且無法滿足限制SOC 在40%～80%的要求。Li 等［4］提出模糊控制策略，結(jié)合advisor 里整車模型進(jìn)行仿真，在五種工況下分析策略的動力性和經(jīng)濟(jì)性。與功率跟隨策略相比，該策略能提高經(jīng)濟(jì)性，但并未在不同的SOC 模式下進(jìn)行驗(yàn)證。宋珂等［5］采用動態(tài)規(guī)劃算法，對整車運(yùn)行過程進(jìn)行燃油消耗的全局優(yōu)化，結(jié)果證明該控制策略能有效運(yùn)用于混合動力汽車，但動態(tài)規(guī)劃算法在應(yīng)用的過程中需要預(yù)先清楚全程的工況信息，計算時存在維數(shù)災(zāi)難，需要大量的時間且存在誤差積累。金振華等［6］采用動態(tài)規(guī)劃算法和模糊控制策略結(jié)合的方式來對策略進(jìn)行優(yōu)化，并同時在SOC 分別為50%、60%、70%的情況下進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性驗(yàn)證，但并未能解決動態(tài)規(guī)劃算法的缺點(diǎn)，同時也沒有在低SOC（40%）或者高SOC（80%）的狀態(tài)下驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)性。對于功率跟隨策略、模糊控制策略、有限狀態(tài)機(jī)策略等單一規(guī)則型能量管理策略，雖然能滿足燃料電池汽車對于動力性的需求，但是在不同動力電池SOC 下難以使車輛達(dá)到最佳的經(jīng)濟(jì)性。

為進(jìn)一步提高燃料電池汽車的經(jīng)濟(jì)性，本文提出了一種混合式的燃料電池汽車能量管理策略。通過Matlab/Simulink 建立燃料電池混合動力系統(tǒng)以及整車動力學(xué)模型，基于模型對混合式能量管理策略與有限狀態(tài)機(jī)單一規(guī)則型能量管理策略下燃料電池汽車的性能進(jìn)行了對比分析。

1 混合式能量管理策略

混合式能量管理策略以功率跟隨策略和模糊控制策略［7］為基礎(chǔ)，通過結(jié)合兩種策略在不同動力電池初始SOC 下對燃料電池汽車經(jīng)濟(jì)性影響的特點(diǎn)，以充分挖掘燃料電池汽車的節(jié)能潛力。功率跟隨策略在電池初始SOC 高于上限值（80%）時，不能在運(yùn)行結(jié)束時限制電池SOC 處于正常的工作范圍內(nèi)，并且燃料電池汽車經(jīng)濟(jì)性較差。模糊控制策略在電池初始SOC 低于下限值（40%）時，其經(jīng)濟(jì)性能較差。由此對兩種能量管理策略進(jìn)行結(jié)合，并根據(jù)燃料電池汽車動力電池的初始SOC 選擇當(dāng)前車輛的能量管理策略，以綜合提高燃料電池汽車的經(jīng)濟(jì)性，其原理如圖1 所示。

圖1 混合式能量管理策略原理圖

2 燃料電池汽車整車模型

燃料電池汽車整車模型主要分為三塊：能量管理系統(tǒng)、混合動力系統(tǒng)以及整車動力學(xué)模型［8］。本節(jié)在對燃料電池汽車混合動力系統(tǒng)模型描述的基礎(chǔ)上，通過Matlab/Simulink［9］仿真平臺搭建了燃料電池汽車整車模型。本文所研究的燃料電池汽車整車基本參數(shù)如表1 所示。

表1 整車基本參數(shù)

2.1 燃料電池汽車動力系統(tǒng)

本文研究的燃料電池汽車動力系統(tǒng)采用燃料電池+動力電池（Fuel Cell+Battery，F(xiàn)C+B）混合驅(qū)動型動力系統(tǒng)［10］，其結(jié)構(gòu)原理如圖2 所示，主要包括燃料電池、動力電池、DC/DC 直流變換器等模塊。FC+B混合動力系統(tǒng)的特點(diǎn)為燃料電池作為主供電電源，蓄電池作為輔助供電電源。DC/DC 變換器將燃料電池的電壓穩(wěn)定在總線電壓值進(jìn)行輸出。

圖2 燃料電池/動力電池混合動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2.2 燃料電池模型

目前，常用的燃料電池模型［11］分別為化學(xué)模型、實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ鸵约半姎饽Ｐ腿N。電氣模型則是利用等效電路來簡化等效燃料電池，模擬其在電能方面的性能，不考慮其他方面的內(nèi)容。本文采用等效電路模型來模擬燃料電池，等效電路圖如圖3 所示。

圖3 燃料電池等效模型原理圖

燃料電池等效模型的數(shù)學(xué)模型［12］為

其中，N 為燃料電池單體數(shù)，rfcin為燃料電池單體內(nèi)阻。從式（1）可以看出，燃料電池的輸出電壓是由輸入電流ifc以及開路電壓Eoc、塔菲爾斜率A、交換電流i0等參數(shù)共同決定。

2.3 動力電池模型

動力電池模型與燃料電池模型一樣，都有多種模型，本文采用等效電路模型［13］。綜合考慮精度與計算機(jī)硬件條件，選擇Rint模型。

動力電池數(shù)學(xué)模型為

其中，Ebat為電池的端電壓，Em為電池的開路電壓，Ibat為電池的電流，Rbat為電池內(nèi)阻，n 為電池單體數(shù)。

電池的SOC 計算公式［14］為

其中，SOC（t）為當(dāng)前的電池電量，SOC（t0）為初始的電池電量，Cbat為額定容量。

2.4 DC/DC 直流變換器模型

燃料電池在工作過程中輸出電壓會有較大變化，需要DC/DC 直流變換器進(jìn)行降壓和穩(wěn)壓。本模型中DC/DC 直流變換器選擇Buck 型，其原理是通過實(shí)際測量的ifc與參考輸出電流ifc_ref的差來產(chǎn)生調(diào)節(jié)DC/DC 直流變換器占空比，從而實(shí)現(xiàn)將燃料電池的電壓降壓為直流總線電壓，其原理如圖4 所示。

圖4 DC/DC 直流變換器原理圖

3 仿真結(jié)果及分析

基于燃料電池汽車整車模型，在新歐洲行駛工況（New European Driving Cycle，NEDC）下，本節(jié)對混合式能量管理策略下燃料電池汽車的性能進(jìn)行了仿真，并與功率跟隨策略、模糊控制策略以及有限狀態(tài)機(jī)策略下燃料電池汽車的性能進(jìn)行了對比。

3.1 低SOC 模式

當(dāng)動力電池初始SOC 為39%時，四種策略的氫耗量、燃料電池的平均工作效率、終止時動力電池SOC 的結(jié)果如表2 所示。從表中可知四種策略均能維持動力電池的SOC 在40%～80%之間。但無論是在氫耗量還是燃料電池平均工作效率方面，混合式控制策略都優(yōu)于模糊控制策略和有限狀態(tài)機(jī)策略，氫耗量分別降低6.82 g 和1.89 g，整車經(jīng)濟(jì)性分別提高19%和6%。

表2 低SOC 模式下四種策略的仿真對比

通過仿真分析，混合式控制策略、有限狀態(tài)機(jī)策略均能滿足負(fù)載功率需求。圖5 a 展示了兩種策略下燃料電池的輸出功率，可以發(fā)現(xiàn)都存在燃料電池、動力電池瞬時輸出功率變化很大的情況。在489 s、520～549 s 時，雖然存在混合式控制策略的燃料電池瞬時輸出功率大于有限狀態(tài)機(jī)策略的情況，但是從整體工況來考慮，混合式控制策略的效果更優(yōu)。從圖5 b 可以觀察到混合式控制策略相比有限狀態(tài)機(jī)策略，其對動力電池的充電功率有著明顯的降低。從圖5 c 可以發(fā)現(xiàn)，與有限狀態(tài)機(jī)策略相比，混合式控制策略在車輛運(yùn)行時，能使燃料電池的工作效率更高，且其工作效率變化的幅度更低。

圖5 兩種策略在低SOC 模式下仿真結(jié)果的對比

3.2 中SOC 模式

當(dāng)動力電池初始SOC 為60%時，四種策略的氫耗量、燃料電池的平均工作效率、終止時動力電池SOC 的結(jié)果如表3 所示。最終的結(jié)果與低SOC 模式相似，相比功率跟隨策略、有限狀態(tài)機(jī)策略，混合式能量管理策略分別降低氫耗量3.85 g 和6.17 g，經(jīng)濟(jì)性分別提高約13%和19.9%，與模糊控制策略的經(jīng)濟(jì)效果持平。

表3 中SOC 模式下四種策略的仿真對比

通過仿真分析可以確定，混合式控制策略、有限狀態(tài)機(jī)策略均能滿足負(fù)載功率需求。在瞬時輸出功率方面，如圖6 a 所示，在489～500 s，520～549 s 等時刻存在混合式控制策略的燃料電池瞬時輸出功率大于有限狀態(tài)機(jī)策略的情況。從整體工況來考慮，混合式控制策略在降低瞬時大功率上的效果依然存在優(yōu)勢。通過圖6 b～c 可以發(fā)現(xiàn)，中SOC 模式與低SOC 模式類似，混合式控制策略能使得燃料電池的工作效率更高，且其對動力電池的充電功率也有明顯的降低，因而混合式控制策略在經(jīng)濟(jì)性上更優(yōu)。

圖6 兩種策略在中SOC 模式下仿真結(jié)果的對比

3.3 高SOC 模式

當(dāng)動力電池初始SOC 為80.5%時，四種策略的氫耗量、燃料電池的平均工作效率、終止時動力電池SOC 的結(jié)果如表4 所示，最終的結(jié)果與前兩種SOC 模式相似，混合式控制策略比功率跟隨策略、有限狀態(tài)機(jī)策略的氫耗量分別降低10.49 g 和6.41 g，經(jīng)濟(jì)性提高約36%和27%。另一方面，功率跟隨策略無法限制動力電池SOC 維持在40%～80%范圍內(nèi)，而且SOC 結(jié)束時仍會提升，長期下去會有過充危險，如圖7 d 所示。同時，此模式下，混合式控制策略、模糊控制策略的經(jīng)濟(jì)性持平。

表4 高SOC 模式下四種策略的仿真對比

圖7 為兩種策略在高SOC 模式下的燃料電池汽車的性能對比。通過仿真分析可以確定，混合式控制策略、有限狀態(tài)機(jī)策略均能滿足負(fù)載功率需求。圖7 a～b 中，兩種策略對電池的充電功率相差很大，但是混合式控制策略增加了電池的輸出功率比重。兩種策略在車輛運(yùn)行時，都存在燃料電池、動力電池瞬時輸出功率變化很大的情況，如在252～265 s 等時刻存在混合式控制策略的燃料電池瞬時輸出功率大于有限狀態(tài)機(jī)策略的情況，但是從整體來說，混合式控制策略在降低燃料電池瞬時大功率上的效果明顯更優(yōu)。通過圖7c 可以發(fā)現(xiàn)，混合式控制策略下的燃料電池的工作效率更高。

圖7 兩種策略在高SOC 模式下仿真結(jié)果的對比

4 結(jié)論

本文以燃料電池汽車為研究對象，通過建立燃料電池汽車混合動力系統(tǒng)以及動力學(xué)模型，分析了所提出的混合式能量管理策略對燃料電池汽車性能的影響，得到以下結(jié)論：

（1）在NEDC 工況下，混合式控制策略、功率跟隨策略、模糊控制策略和有限狀態(tài)機(jī)策略均能滿足負(fù)載功率需求；

（2）對于混合式控制策略，在低SOC 下，采用功率跟隨策略，相比模糊控制策略，燃料電池汽車經(jīng)濟(jì)性提高19%；在中、高SOC 下，采用模糊控制策略，相比功率跟隨策略，燃料電池汽車經(jīng)濟(jì)性提高13%和36%；

（3）在不同SOC 下，相比有限狀態(tài)機(jī)控制策略，混合式控制策略下燃料電池平均工作效率更高，并且瞬時工作效率的變化幅度更小。相比有限狀態(tài)機(jī)控制策略，在低、中、高SOC 下，混合式控制策略下燃料電池汽車經(jīng)濟(jì)性分別提高6%、19.9%、27%。