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    基于等效因子的Q 學(xué)習(xí)燃料電池汽車能量管理策略

    2022-02-01 12:36:50尹燕莉張?chǎng)涡?/span>潘小亮黃學(xué)江王福振
    關(guān)鍵詞:輸出功率燃料電池蓄電池

    尹燕莉,張?chǎng)涡拢诵×?,?森,黃學(xué)江,王福振

    (1.重慶交通大學(xué) 機(jī)電與車輛工程學(xué)院,重慶400074,中國(guó);2.重慶長(zhǎng)安汽車股份有限公司,重慶401120,中國(guó);3.包頭北奔重型汽車有限公司,包頭014000,中國(guó))

    燃料電池混合動(dòng)力汽車由于能夠?qū)崿F(xiàn)零排放,并且效率高,瞬時(shí)響應(yīng)快,被認(rèn)為是新能源汽車的理想車型。研究燃料電池混合動(dòng)力汽車的能量管理問題,對(duì)于燃料電池汽車的發(fā)展具有重要意義。

    近年來,能量管理系統(tǒng)作為混合動(dòng)力汽車的核心,已在油-電混合動(dòng)力汽車上得到了廣泛的研究和應(yīng)用,呈現(xiàn)出由基于規(guī)則[1-3]向基于全局優(yōu)化[4-7]和基于瞬時(shí)優(yōu)化[8]的發(fā)展趨勢(shì)。研究中學(xué)者們也將能量管理應(yīng)用到燃料電池汽車上,比如WANG Yujie[9]等提出了基于規(guī)則的控制策略,雖然該策略減少了燃料電池的功率波動(dòng),但基于規(guī)則的控制策略通常依靠經(jīng)驗(yàn)值獲得,優(yōu)化效果有待進(jìn)一步提高。SUN Haochen[8]等針對(duì)3 個(gè)動(dòng)力源的燃料電池汽車,提出了改進(jìn)的等效燃料消耗最小算法,提高了算法的計(jì)算效率,但是基于瞬時(shí)優(yōu)化的控制策略不能保證在整個(gè)運(yùn)行工況內(nèi)的最優(yōu)。XU Liangfei[10]等通過改進(jìn)動(dòng)態(tài)規(guī)則(dynamic programming,DP)算法,雖然能夠在已知工況下獲得真正意義上的全局最優(yōu)解,但是計(jì)算量大,計(jì)算時(shí)間長(zhǎng),使得全局優(yōu)化的實(shí)用性降低,通常只作為評(píng)價(jià)其他策略的標(biāo)準(zhǔn)。與此同時(shí),也有學(xué)者通過智能算法對(duì)燃料電池汽車的能量管理問題進(jìn)行研究,WU Xiaohua[11]等采用凸優(yōu)化方法對(duì)插電式燃料電池汽車(plug-in fuel-cell electric vehicles,PFCEV)的動(dòng)力源進(jìn)行優(yōu)化 ;林歆悠[12]等提出了行駛里程自適應(yīng)的的控制策略,通過自適應(yīng)的等效系數(shù)來維持PFCEV 的動(dòng)力電池荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)平衡;但上述研究大多數(shù)都是針對(duì)插電式燃料電池汽車,對(duì)于以燃料電池為主要?jiǎng)恿υ?、蓄電池為輔助動(dòng)力源的功率混合型燃料電池汽車研究較少。

    等效因子作為影響整車燃油經(jīng)濟(jì)性和維持蓄電池SOC 平衡的重要因素,決定著不同能量源的使用傾向,不少學(xué)者對(duì)等效因子的確定和優(yōu)化開展了深入研究。S.Barsali[13]等將發(fā)動(dòng)機(jī)的油耗和蓄電池耗費(fèi)電能的等效油耗統(tǒng)一起來,作為解決實(shí)時(shí)優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù),提出了恒等效因子的控制策略,并指出等效因子是研究等效燃油消耗最小控制策略的關(guān)鍵;ZHENG Qing[14]等考慮到實(shí)時(shí)優(yōu)化控制的局限性,通過動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法在不同工況下對(duì)等效因子進(jìn)行優(yōu)化求解,與基于規(guī)則的控制策略進(jìn)行對(duì)比,表明所提出的等效因子具有良好的控制效果。上述基于等效因子的能量管理策略大多是針對(duì)油電式混合動(dòng)力汽車,而對(duì)于燃料電池汽車以經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)的控制策略,早期的研究多是只考慮燃料電池的耗氫量,沒有引入等效耗氫量的概念,對(duì)經(jīng)濟(jì)性的評(píng)價(jià)并不全面。隨著研究的不斷深入,目前大多數(shù)針對(duì)燃料電池汽車的能量管理策略都將等效耗氫量考慮在目標(biāo)函數(shù)中,但并沒有對(duì)燃料電池消耗的氫量與蓄電池電量消耗和補(bǔ)償?shù)哪芰康刃мD(zhuǎn)化平衡機(jī)理進(jìn)行深入研究。

    因此,本文將以燃料電池為主要?jiǎng)恿υ?、蓄電池為輔助動(dòng)力源的燃料電池混合動(dòng)力汽車作為研究對(duì)象,基于FCHEV 動(dòng)力源能量流動(dòng)平衡機(jī)理,構(gòu)建蓄電池電能轉(zhuǎn)換為等效耗氫量的等效因子模型,提出基于能量流動(dòng)平衡機(jī)理等效因子的Q 學(xué)習(xí)算法的能量管理策略,將離線優(yōu)化和實(shí)時(shí)應(yīng)用相結(jié)合,離線獲得最優(yōu)動(dòng)力源輸出功率,再根據(jù)實(shí)際工況信息對(duì)燃料電池和蓄電池的輸出功率進(jìn)行實(shí)時(shí)分配,獲得較好的優(yōu)化效果,減少等效氫消耗量,提高燃料經(jīng)濟(jì)性,同時(shí)維持SOC 平衡。

    1 燃料電池汽車的建模

    1.1 結(jié)構(gòu)與動(dòng)力總成模型

    燃料電池汽車的動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示,整車主要參數(shù)如表1 所示。

    表1 整車主要參數(shù)

    圖1 燃料電池汽車動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    FCHEV 的能量管理問題,動(dòng)力系統(tǒng)的功率平衡關(guān)系表示為

    其中:Pm為電動(dòng)機(jī)需求功率;Pfc為燃料電池輸出功率;ηDC為DC/DC 轉(zhuǎn)換器效率;Pbat為蓄電池輸出功率。

    整車驅(qū)動(dòng)時(shí),駕駛循環(huán)只考慮車輛的空氣阻力、加速阻力、滾動(dòng)阻力,未考慮坡度的影響,因此需求功率Preq、車輪處的轉(zhuǎn)矩Tw可表示為:

    其中:A為迎風(fēng)面積;v為車速;m為整車質(zhì)量;g為重力加速度;CD、f、δ分別為空氣阻力因數(shù)、滾動(dòng)阻力因數(shù)、旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù);Fa為加速阻力;Fw為空氣阻力;Ff為滾動(dòng)阻力;r為車輪半徑。

    1.2 電動(dòng)機(jī)模型

    電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩Tm和轉(zhuǎn)速nm為:

    其中:ηi為傳動(dòng)系機(jī)械效率;i為主減速比;nw為車輪處的轉(zhuǎn)速。

    電動(dòng)機(jī)功率為

    其中:ηm電動(dòng)機(jī)效率,ηm是關(guān)于nm和Tm的函數(shù),用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得的電動(dòng)機(jī)效率MAP 圖如圖2 所示。

    圖2 電動(dòng)機(jī)效率MAP 圖

    1.3 燃料電池模型

    研究中選用的燃料電池是Advisor 汽車仿真軟件中的FC_ANL50H2 準(zhǔn)靜態(tài)氫消耗模型[15-16],耗氫率和效率-輸出功率的關(guān)系曲線如圖3 所示。

    圖3 燃料電池效率和耗氫率曲線

    由圖3 可見,燃料電池的輸出功率在10~40 kW 時(shí),燃料電池處在高效率區(qū)內(nèi),可獲得更高的工作效率,進(jìn)而可減少氫的消耗。研究中認(rèn)為燃料電池運(yùn)行穩(wěn)定,燃料電池的氫耗量mfc由燃料電池的功率和對(duì)應(yīng)的效率確定,表示為

    其中:Pfc為燃料電池的輸出功率;EH2為氫氣低熱值,EH2=120 kJ/g;ηfc為燃料電池的效率。

    1.4 蓄電池模型

    采用12Ah 的鋰電池,通過開路電壓與內(nèi)阻串聯(lián)的方式,建立Rint 的等效電路,如圖4 所示。忽略溫度對(duì)電池組的影響,蓄電池的充放電內(nèi)阻,開路電壓只與SOC 有關(guān)。

    圖4 Rint 等效電路

    總線電壓Ub根據(jù)Rint 等效電路計(jì)算得到,Ub可表示為

    其中:Ub為總線電壓;Uocv為蓄電池組開路電壓;Ib為蓄電池電流;Rb為蓄電池內(nèi)阻。

    在蓄電池輸出功率Pbat、內(nèi)阻Rb、開路電壓Uocv已知的情況下,蓄電池組電流Ib按式(9)計(jì)算。

    蓄電池的荷電狀態(tài)SOC 可表示為

    其中,Cb為蓄電池的容量。

    蓄電池的瞬時(shí)充放電效率ηb可表示為:

    將式(9)帶入式(11)得到:

    2 基于Q 學(xué)習(xí)的燃料電池汽車能量管理策略

    由于車輛實(shí)際行駛過程中行駛工況的隨機(jī)性,需求功率難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。Q 學(xué)習(xí)算法不依賴于已知模型,在處理復(fù)雜的系統(tǒng)優(yōu)化問題時(shí)有明顯的優(yōu)勢(shì)。因此,本文基于Q 學(xué)習(xí)算法,對(duì)FCHEV 動(dòng)力系統(tǒng)動(dòng)力源的輸出功率進(jìn)行優(yōu)化分配,以尋求整個(gè)行駛過程中能量消耗最小化。

    2.1 狀態(tài)、動(dòng)作及回報(bào)值的設(shè)定

    以車速v、需求功率Preq、SOC 作為狀態(tài)變量,燃料電池的輸出功率Pfc、蓄電池的輸出功率Pbat作為動(dòng)作。由于單純地將燃料電池系統(tǒng)消耗的氫氣或者直接將蓄電池消耗的電能與耗氫量簡(jiǎn)單相加作為衡量燃料電池汽車經(jīng)濟(jì)性的標(biāo)準(zhǔn),都不能真實(shí)地反映FCHEV能量的來源和使用的本質(zhì),因此,綜合考慮FCHEV 的燃料經(jīng)濟(jì)性和維持SOC 的平衡,選定每一時(shí)刻氫氣的實(shí)際消耗量mfc和蓄電池等效耗氫量mbat之和,以及引入SOC 懲罰函數(shù)作為回報(bào)函數(shù),將需求功率轉(zhuǎn)移概率作為狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。上述各變量表示為:

    其中,s為狀態(tài)變量;v為車速;Preq為整車需求功率;a為動(dòng)作變量;Pbat蓄電池輸出功率;Pfc為燃料電池輸出功率;r為回報(bào)函數(shù),為關(guān)于狀態(tài)和動(dòng)作的函數(shù);mfc為氫氣的消耗量;mbat為蓄電池的等效耗氫量;β為權(quán)重系數(shù);SOC(t)為某一時(shí)刻蓄電池的荷電狀態(tài)值;SOCref為蓄電池荷電狀態(tài)的參考值。

    為保證燃料電池汽車各部件能夠正常工作,需要對(duì)以下參數(shù)進(jìn)行約束:

    其中:vmin、vmax分別為最低車速和最高車速;Pbat,min、Pbat,max分別為蓄電池的最小功率和最大功率;Pfc,min、Pfc,max分別為燃料電池的最小功率和最大功率;ΔPfc,min、ΔPfc,max分別為燃料電池輸出功率的變化率下限值和上限值;SOCmin、SOCmax分別為蓄電池荷電狀態(tài)的最小值和最大值。

    2.2 構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)模型

    2.2.1 目標(biāo)函數(shù)的建立

    Q 學(xué)習(xí)算法是將狀態(tài)-動(dòng)作的累計(jì)回報(bào)的最小值作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),可表示為

    其中:π為策略,即在每個(gè)狀態(tài)s下,指定動(dòng)作a的概率。即根據(jù)已知的狀態(tài),由策略就能得到下一時(shí)刻的動(dòng)作。γ為折扣因子,γ∈[0,1]。

    將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為Bellman 方程的形式

    其中:Q*為最優(yōu)Q值;P(s,a,s’)為轉(zhuǎn)移概率矩陣,s′和a′為下一時(shí)刻的狀態(tài)和動(dòng)作。

    由公式(16)可知,求解目標(biāo)函數(shù)的關(guān)鍵在于對(duì)回報(bào)函數(shù)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的獲得。

    2.2.2 耗氫量及等效因子的求解

    為了綜合反映FCHEV 動(dòng)力源的瞬時(shí)能量消耗水平,需要將燃料電池消耗的氫量與蓄電池耗電量歸為統(tǒng)一的能耗指標(biāo)。等效因子就是將蓄電池消耗的電能轉(zhuǎn)化為耗氫量的轉(zhuǎn)換系數(shù),通過引入等效因子,將蓄電池提供給燃料電池汽車的能量轉(zhuǎn)換為等效氫量,使得蓄電池的能量與燃料電池系統(tǒng)與氫氣消耗量統(tǒng)一起來度量總的能量消耗。根據(jù)蓄電池放電和充電過程中能量轉(zhuǎn)換的本質(zhì)來構(gòu)建充放電時(shí)等效因子模型。

    當(dāng)蓄電池處于放電狀態(tài)時(shí),SOC 值減小,為了維持SOC 的平衡,需要燃料電池對(duì)能量進(jìn)行補(bǔ)充。圖5為蓄電池放電時(shí)能量流動(dòng)的等效模型圖。其中,Pwh為傳動(dòng)車輪的功率;Pdc為轉(zhuǎn)換器的輸出功率;虛線部分表示未來時(shí)刻的能量流動(dòng)路線,在未來某一時(shí)刻,燃料電池對(duì)蓄電池進(jìn)行充電,增大燃料電池系統(tǒng)輸出功率,通過DC/DC 轉(zhuǎn)換器將電能傳遞給蓄電池,對(duì)蓄電池的電量進(jìn)行補(bǔ)償,使得SOC 值增大,來維持SOC 平衡。

    圖5 蓄電池放電時(shí)能量流等效模型

    蓄電池放電時(shí),由于補(bǔ)償充電過程在未來狀態(tài)下進(jìn)行,燃料電池的工作效率、DC/DC 轉(zhuǎn)換器效率和蓄電池的充電效率未知,因此,上述3 種效率都取均值。蓄電池放電能量與燃料電池補(bǔ)充的能量滿足式(17)所示關(guān)系:

    其中:Ebat為蓄電池提供的電能;Efc為燃料電池系統(tǒng)內(nèi)部發(fā)生化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生的電能;ηfc,ave為燃料電池的平均工作效率;ηdc,ave為DC/DC 轉(zhuǎn)換器的平均效率;ηchg,ave為蓄電池的平均充電效率。

    根據(jù)式(17)的能量守恒關(guān)系,單位時(shí)間內(nèi)蓄電池放電時(shí)的等效耗氫量mbat可表示為

    其中:Pbat為蓄電池的輸出功率;ηdis為蓄電池的放電效率。

    同理,蓄電池充電時(shí)能量流如圖6 所示。蓄電池處于充電狀態(tài)時(shí),為了保持整個(gè)能量傳遞過程中的SOC 平衡,在未來時(shí)刻,蓄電池將會(huì)放電,為燃料電池汽車提供能量,即等同于未來將減少燃料電池的耗氫。其中,虛線部分表示未來時(shí)刻蓄電池消耗電能的能量流動(dòng)路線。

    圖6 蓄電池充電時(shí)能量流等效模型

    蓄電池充電時(shí),由于電能消耗和減少燃料電池耗氫的過程在未來狀態(tài)下進(jìn)行,燃料電池的工作效率、DC/DC 轉(zhuǎn)換器效率和蓄電池的放電效率未知,因此,上述3 種效率都取均值。蓄電池能量與燃料電池消耗的能量滿足式(19)所示關(guān)系。

    其中,ηdis,ave為蓄電池的平均工作效率。

    根據(jù)式(19)的能量關(guān)系,單位時(shí)間內(nèi)蓄電池充電過程中的等效耗氫量可表示為

    其中,ηchg為蓄電池的充電效率。

    將式(18)、(20)合并為

    其中,λ為基于動(dòng)力源能量流動(dòng)平衡機(jī)理的等效因子,表示為:

    2.2.3 需求功率轉(zhuǎn)移概率的求解

    車輛行駛過程中,由于實(shí)際工況存在著各種不確定性,會(huì)導(dǎo)致整車的需求功率Preq存在著隨機(jī)性的變化,并且下一時(shí)刻的需求功率只與當(dāng)前時(shí)刻的需求功率有關(guān),而與之前的狀態(tài)無關(guān),因此可將車輛的需求功率視為Markov 過程,基于Markov 決策過程可以得到需求功率的轉(zhuǎn)移概率矩陣。

    選取城市循環(huán)+全球輕型汽車測(cè)試循環(huán)(urban dynamometer driving schedule+world light vehicle test cycle,UDDS+WLTC)工況作為求解需求功率轉(zhuǎn)移概率矩陣的歷史工況數(shù)據(jù),將車速和需求功率進(jìn)行離散化處理,得到整車需求功率時(shí)間序列如式(23)所示。

    當(dāng)車速為v時(shí),由當(dāng)前時(shí)刻的需求功率Pireq轉(zhuǎn)移到下一時(shí)刻需求功率Pjreq時(shí)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率Pij可表示為

    需求功率的轉(zhuǎn)移概率可通過最鄰近法和最大似然估計(jì)法進(jìn)行求解。

    其中,nij為在已知的車速v下,需求功率由Pireq轉(zhuǎn)移到的轉(zhuǎn)移次數(shù);ni為在車速v情況下,需求功率Pireq轉(zhuǎn)移的全部次數(shù)。車速為15、35 km/h 時(shí)的需求功率轉(zhuǎn)移概率分布如圖7 所示。

    圖7 不同車速的需求功率轉(zhuǎn)移概率矩陣

    2.3 Q 學(xué)習(xí)算法能量管理策略的實(shí)現(xiàn)

    基于Q 學(xué)習(xí)算法的燃料電池汽車能量管理策略主要分為離線優(yōu)化和Simulink 在線仿真2 大部分,邏輯框圖如圖8 所示。

    圖8 基于Q 學(xué)習(xí)算法的燃料電池汽車能量管理策略邏輯框圖

    2.3.1 離線優(yōu)化

    變量設(shè)定及狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣的建立。在Markov決策過程中確定狀態(tài)v、動(dòng)作a、回報(bào)函數(shù)r;通過利用典型行駛工況,求解需求功率的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率Pij,為離線優(yōu)化過程做準(zhǔn)備。

    Q 學(xué)習(xí)算法迭代求解最優(yōu)動(dòng)作。Q 學(xué)習(xí)算法是將狀態(tài)、動(dòng)作對(duì)應(yīng)的Q值儲(chǔ)存在Q 表中,根據(jù)Q值的大小選擇回報(bào)值最小的動(dòng)作,通過不斷地迭代學(xué)習(xí),最終得到所有狀態(tài)的最優(yōu)動(dòng)作。Q 學(xué)習(xí)算法流程圖如圖9 所示。

    圖9 Q 學(xué)習(xí)算法流程圖

    該算法的關(guān)鍵步驟可分為以下4 步,分別為:

    第1 步,對(duì)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)Q(s,a)進(jìn)行初始化處理,將Q 表中的數(shù)值全部設(shè)定為0。

    第2 步,選擇動(dòng)作。在探索環(huán)境的過程中,為了避免在動(dòng)作的選擇過程中陷入局部最優(yōu),盡可能遍歷所有動(dòng)作,使得在利用和探索過程中得到平衡。采用ε-greedy 策略作為動(dòng)作策略,使得在動(dòng)作的選擇過程中更傾向于選擇狀態(tài)-動(dòng)作的累計(jì)回報(bào)趨向于最小值的動(dòng)作。

    第3 步,對(duì)策略進(jìn)行改進(jìn)。采用貪婪策略選擇對(duì)應(yīng)最小的狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)Q(s′,a′)的動(dòng)作a′。

    第4 步,更新Q值。Q 學(xué)習(xí)算法采用一步預(yù)測(cè)的方法,對(duì)狀態(tài)-值函數(shù)進(jìn)行估計(jì),狀態(tài)-值函數(shù)的更新公式為

    對(duì)上述過程進(jìn)行循環(huán)迭代,將閾值設(shè)置為0.01來判斷相鄰迭代次數(shù)的Q值是否收斂,根據(jù)收斂后的Q(s,a)表,將最小的Q(s,a)值對(duì)應(yīng)的動(dòng)作確定為每個(gè)狀態(tài)的最優(yōu)策略。通過MATLAB/Simulink 仿真平臺(tái),建立基于Q 學(xué)習(xí)的能量管理策略仿真模型,在UDDS+WLTC 工況下進(jìn)行離線仿真,對(duì)不同車速、需求功率和SOC 情況下的蓄電池、燃料電池輸出功率進(jìn)行最優(yōu)解的求取,圖10 為車速在15、25 km/h 時(shí)的蓄電池和燃料電池功率離線優(yōu)化MAP 圖。

    由圖10 可見,車速在15、25 km/h 時(shí)的蓄電池和燃料電池功率分配的趨勢(shì)相同,并且SOC 對(duì)輸出功率的分配影響不大,原因是當(dāng)SOC 處于優(yōu)化范圍內(nèi)時(shí),功率的分配主要受到需求功率的影響。Q學(xué)習(xí)算法在優(yōu)化動(dòng)作時(shí),將時(shí)域狀態(tài)轉(zhuǎn)化為空間域,功率的分配將會(huì)影響到燃料電池汽車的工作模式。當(dāng)車速低,需求功率小時(shí),一般由蓄電池提供動(dòng)力;當(dāng)需求功率增大時(shí),由燃料電池提供能量。同時(shí),在不同車速下的需求功率范圍不同,車速越高,對(duì)應(yīng)的需求功率范圍就越大。

    圖10 不同車速下蓄電池和燃料電池功率優(yōu)化結(jié)果

    2.3.2 在線仿真

    基于MATLAB/Simulink 平臺(tái)建立了FCHEV 的前向仿真模型。分別將WLTC 循環(huán)工況和西寧市某路段實(shí)際工況數(shù)據(jù)作為輸入,通過駕駛員模型獲得加速或制動(dòng)踏板開度信息,根據(jù)目標(biāo)車速獲得需求轉(zhuǎn)矩,由電機(jī)及其控制器得到電動(dòng)機(jī)的需求功率;通過將基于Q學(xué)習(xí)算法離線優(yōu)化后的燃料電池、蓄電池的輸出功率的Q 表嵌套到Simulink 在線仿真模型中,在線仿真驗(yàn)證本文所提出的能量管理策略的有效性和適應(yīng)性。綜合考慮當(dāng)前車速、需求功率以及結(jié)合當(dāng)前時(shí)刻SOC,采用在線查表的方式,得到每一時(shí)刻的蓄電池和燃料電池的輸出功率,實(shí)時(shí)的獲得最優(yōu)的功率分配,將動(dòng)力源的輸出功率通過電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)化為FCHEV 實(shí)際轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速,通過主減速器模塊、整車動(dòng)力學(xué)模塊獲得當(dāng)前實(shí)際車速,并反饋給駕駛員模型,實(shí)現(xiàn)FCHEV 在線仿真。

    3 仿真結(jié)果分析

    選取WLTC 工況和西寧市某實(shí)際路段工況分別對(duì)本文所提出能量管理策略的有效性和適應(yīng)性進(jìn)行在線仿真驗(yàn)證。

    3.1 有效性驗(yàn)證

    動(dòng)態(tài)規(guī)劃 (DP)算法通過逆向求解、正向?qū)?yōu)2 個(gè)過程獲得全局最優(yōu)的決策序列。在設(shè)計(jì)能量管理策略時(shí),基于DP 算法的控制策略通常作為評(píng)價(jià)其他優(yōu)化算法優(yōu)劣性的基準(zhǔn)[17-18],因此本文選用基于DP 的控制策略和目前應(yīng)用最廣泛的基于規(guī)則的控制策略 (rule based,RB)與本文提出的基于Q 學(xué)習(xí)算法的控制策略(Q-Learning,QL)進(jìn)行仿真對(duì)比,驗(yàn)證本文所提方法的有效性。

    圖11 為WLTC 循環(huán)工況,圖12 是WLTC 工況下不同控制策略的燃料電池和蓄電池輸出功率曲線。由圖12 可知,在相同工況下,與RB 策略相比,QL 和DP策略能夠更好地使燃料電池輸出功率維持在高效率區(qū)域,有利于提高整車的經(jīng)濟(jì)性。由表2 給出了不同控制策略的百千米等效耗氫量對(duì)比結(jié)果??梢钥闯觯疚乃酫L 控制策略的等效耗氫量為0.730 kg/(100 km),與RB 策略相比,耗氫量減少了8.57%,同時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)DP 策略93.59%的燃料經(jīng)濟(jì)性,說明了QL 策略具有較好的經(jīng)濟(jì)性,能夠?qū)崿F(xiàn)近似全局最優(yōu)的效果。

    圖11 WLTC 循環(huán)工況

    圖12 WLTC 工況下燃料電池和蓄電池不同控制策略的輸出功率對(duì)比

    表2 WLTP 工況下燃料經(jīng)濟(jì)性對(duì)比

    從圖13 可以看出,基于RB 的策略下的電池SOC變化曲線下降比較明顯,終端SOC 為0.578,沒有很好的維持電池SOC 均衡。這是由于基于RB 的控制策略是通過專家經(jīng)驗(yàn)來設(shè)置不同模式之間的切換規(guī)則,所設(shè)置的規(guī)則只是單一的將動(dòng)力部件的工作點(diǎn)處于經(jīng)濟(jì)性較好的范圍內(nèi),只追求經(jīng)濟(jì)性,對(duì)于SOC 的變化范圍并未考慮?;赒L 的策略終端SOC 為0.594,十分接近初始值,表明SOC 在合理范圍內(nèi)波動(dòng),能夠維持SOC 均衡,防止過充過放,延長(zhǎng)電池使用壽命。究其原因在于基于QL 策略的回報(bào)函數(shù)中綜合考慮了耗氫量和維持SOC 均衡,利用Q 學(xué)習(xí)算法來計(jì)算得到最優(yōu)累計(jì)回報(bào)值對(duì)應(yīng)的動(dòng)作,該最優(yōu)動(dòng)作能在保證SOC 波動(dòng)不致過大的情況下,最大限度的提高燃油經(jīng)濟(jì)性。以上對(duì)比結(jié)果證明了基于QL 的策略在維持SOC 平衡和提高燃料經(jīng)濟(jì)性方面具有較好的控制效果,驗(yàn)證了本文所提控制策略的有效性。

    圖13 WLTC 工況下的SOC 變化軌跡圖

    3.2 適應(yīng)性驗(yàn)證

    在UDDS+WLTC 工況下離線優(yōu)化后,選取西寧市某路段作為實(shí)際工況,根據(jù)離線Q 表進(jìn)行在線仿真,對(duì)比3 種算法(即基于動(dòng)力源能量流動(dòng)平衡機(jī)理的等效因子的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法(λvar-DP)、基于平衡機(jī)理的等效因子的Q 學(xué)習(xí)算法的控制策略(λvar-Q)、基于恒等效因子的Q 學(xué)習(xí)算法控制策略(λcv-Q))的仿真結(jié)果,以驗(yàn)證本文所提λvar-Q 控制策略的工況適應(yīng)性。

    圖14a 為西寧市某段實(shí)際工況,其主要包括城市工況和郊區(qū)工況2 部分,圖14b、圖14c 為基于3 種控制策略的蓄電池與燃料電池的功率分配曲線。表3 中列出了在西寧某路段實(shí)際工況下不同控制策略的燃料經(jīng)濟(jì)性對(duì)比數(shù)據(jù)。

    圖14 實(shí)際工況下不同控制策略蓄電池和燃料電池輸出功率對(duì)比

    表3 西寧某路段實(shí)際工況下燃料經(jīng)濟(jì)性對(duì)比

    基于λvar-DP 策略與基于λvar-Q 策略進(jìn)行對(duì)比,蓄電池的功率分配存在差異,燃料電池輸出功率基本相同。主要是因?yàn)樵诔鞘泄r,由于車速較低且存在頻繁啟停,蓄電池提供能量的次數(shù)增多,不同控制策略在動(dòng)作的選擇上存在差異,導(dǎo)致蓄電池的輸出功率不同;在郊區(qū)工況下,車速較高且需求功率大,此時(shí)燃料電池處于高效率區(qū)域,由燃料電池單獨(dú)驅(qū)動(dòng)可獲得更好地經(jīng)濟(jì)性,因此2 種策略都傾向于燃料電池單獨(dú)驅(qū)動(dòng)。由表3可知基于λvar-Q 策略的100 km 等效耗氫量為0.953 kg,能夠獲得較好的經(jīng)濟(jì)性,與離線優(yōu)化工況下的耗氫量相近,驗(yàn)證了本文所提基于λvar-Q 策略的適應(yīng)性。

    基于λvar-Q 策略與基于λcv-Q 策略進(jìn)行對(duì)比,由表3 可知基于λcv-Q 策略100 km 耗氫量為0.971 kg,本文所提基于λvar-Q 策略的100 km 耗氫量為0.952 kg,耗氫量降低2.02%。耗氫量存在差異的原因主要是不同等效因子對(duì)蓄電池的功率分配做出了調(diào)節(jié)。蓄電池的充放電效率會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于燃料電池的效率,在恒等效因子控制策略中對(duì)于能量的分配會(huì)更傾向于蓄電池提供能量,因此,從圖15 可見,在蓄電池單獨(dú)驅(qū)動(dòng)或者混合驅(qū)動(dòng)時(shí),恒等效因子控制策略SOC下降趨勢(shì)更明顯,但燃料電池汽車蓄電池只是作為輔助動(dòng)力源,對(duì)于能量的分配應(yīng)該更多的傾向于燃料電池,由此可見本文所提出的基于λvar-Q 策略隨著動(dòng)力電池的充放電效率進(jìn)行了實(shí)時(shí)調(diào)整,不斷的對(duì)2 個(gè)動(dòng)力源的能量分配進(jìn)行權(quán)衡,從而更好地維持SOC 平衡,降低燃料的消耗,獲得更好地經(jīng)濟(jì)性。

    圖15 不同控制策略SOC 變化曲線

    4 結(jié)論

    本文建立了燃料電池混合動(dòng)力電動(dòng)汽車能量管理的控制模型,構(gòu)建了等效耗氫量最小及荷電狀態(tài)(SOC)平衡的目標(biāo)函數(shù),并詳細(xì)闡述了燃料電池耗氫量與蓄電池電量消耗和補(bǔ)償?shù)哪芰哭D(zhuǎn)化平衡機(jī)理并由此構(gòu)建了等效因子模型。提出了一種基于Q 學(xué)習(xí)算法的能量管理策略,在UDDS 和WLTC 工況下,得到不同車速下的需求功率轉(zhuǎn)移概率矩陣,通過離線優(yōu)化的方式獲得燃料電池和蓄電池的最優(yōu)功率分配。最后在WLTC工況下進(jìn)行仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明,本文所提出的控制策略能夠維持SOC 平衡,且與基于規(guī)則的控制策略相比經(jīng)濟(jì)性提高了8.57%,并能夠達(dá)到DP 控制策略的93.59%的經(jīng)濟(jì)性,驗(yàn)證了本文控制策略的有效性。在西寧市某實(shí)際工況與動(dòng)態(tài)規(guī)則(DP)和基于恒等效因子的控制策略進(jìn)行對(duì)比仿真,所提的控制策略100 km 耗氫量為0.971 2 kg,與恒等效因子策略相比耗氫量減少2.02%,說明所提策略對(duì)經(jīng)濟(jì)性有所提高;與基于DP控制策略的耗氫量接近,驗(yàn)證了提出的基于等效因子的Q 學(xué)習(xí)算法的適應(yīng)性。

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