燃料電池汽車能量管理策略綜述

王志福，羅 崴，徐 崧，朱張玲

（1.廣西科技大學(xué)電氣電子與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，廣西 柳州 545000;2.北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛學(xué)院，北京 100081;3.安徽普思標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)有限公司，安徽 蕪湖 241000）

燃料電池雖然具有綠色無(wú)污染、能量轉(zhuǎn)化率高和壽命長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)，但是動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度慢并且特性偏軟，難以作為獨(dú)立電源使用。若要滿足負(fù)載功率的需求，應(yīng)使用復(fù)合能源系統(tǒng)[1]。燃料電池汽車（FEV）通常采用質(zhì)子交換膜燃料電池（PEMFC）作為主電源，鋰離子電池或超級(jí)電容器作為二次電源，以應(yīng)對(duì)頻繁啟停、加減速和反極等惡劣工況對(duì)燃料電池穩(wěn)定性和耐久性的影響[2-3]。

本文作者以混合動(dòng)力系統(tǒng)為總體，分別從PEMFC、鋰離子電池和超級(jí)電容器不同組合的控制策略，闡述近幾年來(lái)國(guó)內(nèi)外的研究進(jìn)展。

1 燃料電池能量管理系統(tǒng)特性及組成

1.1 燃料電池能量管理系統(tǒng)輸出特性

PEMFC的控制比較復(fù)雜。當(dāng)氫燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷變化時(shí)，PEMFC電堆中的氣體流量也會(huì)發(fā)生變化。如果陰極的氧氣流量過(guò)低，則電堆內(nèi)氧氣不足，系統(tǒng)功率降低，造成匱氧現(xiàn)象，會(huì)使質(zhì)子交換膜表面出現(xiàn)“熱點(diǎn)”，導(dǎo)致電堆短路和使用壽命降低等問(wèn)題[4]。與陽(yáng)極氫氣相比，陰極的氧氣流量具有相對(duì)緩慢的動(dòng)態(tài)性能。如果高電流負(fù)載快速變化，如車輛頻繁加、減速，則會(huì)使PEMFC系統(tǒng)受到過(guò)氧化氫的影響，而實(shí)現(xiàn)PEMFC系統(tǒng)的過(guò)氧保護(hù)非常困難。對(duì)PEMFC的測(cè)試發(fā)現(xiàn)，當(dāng)驅(qū)動(dòng)電流突然變化時(shí)，電化學(xué)反應(yīng)器中的反應(yīng)速率會(huì)發(fā)生變化，改變陽(yáng)極和陰極的壓力。在存在大擾動(dòng)的情況下，必須防止兩極出現(xiàn)過(guò)大的壓力差，避免質(zhì)子交換膜損壞，縮短使用壽命[5-6]。

1.2 燃料電池車輛能量管理系統(tǒng)組成

FEV的主要能量源為燃料電池系統(tǒng)（FCS），但現(xiàn)階段燃料電池的輸出特性較軟，且無(wú)法回收制動(dòng)能量[7]。因此，F(xiàn)EV通常由FCS和用作能量緩沖器的鋰離子電池或超級(jí)電容器組成。超級(jí)電容器的功率密度較高，是一般鋰離子電池的數(shù)10倍，但能量密度較低，續(xù)航能力不足，無(wú)法滿足FEV在行駛過(guò)程中一直放電的需求[8]，但可在保證汽車動(dòng)力性能的前提下，回收汽車的再生制動(dòng)能量，提高能源的利用率。

FEV通過(guò)直流（DC）/DC變換器將3種不同的能量源和電機(jī)連接起來(lái)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的構(gòu)型如圖1所示。

圖1 FEV系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Fuel cell vehicle（FEV）system structure

能量管理策略（EMS）的研究對(duì)FEV有重要意義。在滿足需求功率的前提下，合適的EMS可直接影響能量源的工作點(diǎn)，延長(zhǎng)燃料電池的使用壽命，提高系統(tǒng)效率，減少燃料消耗，并根據(jù)需求功率的變化進(jìn)行能量分配。

2 能量管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

2.1 燃料電池控制系統(tǒng)

燃料電池在工作過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生一定的熱量。當(dāng)電池溫度過(guò)低時(shí)，電池內(nèi)阻增加，會(huì)影響電池壽命;當(dāng)溫度過(guò)高時(shí)，質(zhì)子交換膜內(nèi)的水會(huì)蒸發(fā)，導(dǎo)致脫水，電池內(nèi)阻增加，對(duì)質(zhì)子交換膜也會(huì)產(chǎn)生影響。同時(shí)，在運(yùn)行過(guò)程中要保障電堆的最低電壓，因?yàn)榈碗妷?、大電流放電，?huì)對(duì)Pt催化劑造成不可逆的損害。

燃料電池主控制器功能包括氣路管理、水熱管理、電氣管理、通信功能和故障診斷等。

燃料電池的控制系統(tǒng)與發(fā)動(dòng)機(jī)類似，包括能量閉環(huán)控制和熱管理閉環(huán)控制。能量閉環(huán)控制氣體的進(jìn)入與反應(yīng)，熱管理閉環(huán)控制熱流量，使燃料電池更好地反應(yīng)。與鋰離子電池相比，燃料電池在運(yùn)行過(guò)程中的復(fù)雜程度更高，多個(gè)模型之間有數(shù)據(jù)互相輸入，因此采用基于能量守恒、電化學(xué)反應(yīng)的機(jī)理模型，很難得到最優(yōu)控制。燃料電池控制系統(tǒng)簡(jiǎn)圖如圖2所示。

圖2 燃料電池控制系統(tǒng)簡(jiǎn)圖Fig.2 Schematic diagram of fuel cell control system

2.2 能量管理策略（EMS）

在車輛行駛的過(guò)程中，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)整車功率削峰填谷的功能，需要對(duì)不同能量源之間的能量分配進(jìn)行管理。對(duì)于FEV而言，一般包括以燃料電池為主的4種能源混合方式，分別為:燃料電池單獨(dú)作為能源、燃料電池-鋰離子電池混合能源、燃料電池-超級(jí)電容器混合能源和燃料電池-鋰離子電池-超級(jí)電容器混合能源。EMS可分為基于規(guī)則、基于優(yōu)化和基于智能等3個(gè)大類。在基于規(guī)則的大類里，又包含開(kāi)關(guān)控制策略、功率跟隨控制策略與模糊控制策略。

在研究FEV時(shí)，氫耗和電池的衰退是兩個(gè)重點(diǎn)考慮的方面。在建立動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)簡(jiǎn)化模型、等效氫耗和燃料電池衰退數(shù)學(xué)模型后，設(shè)計(jì)管理策略的規(guī)則層和優(yōu)化層，其中規(guī)則層用來(lái)縮小優(yōu)化算法的搜索空間，而優(yōu)化層將對(duì)成本函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以此得到最優(yōu)功率分配方案[9]。設(shè)計(jì)特定的雙堆棧燃料電池，搭配效率優(yōu)化和瞬時(shí)優(yōu)化的策略，可保證將FEV的啟停頻率控制在合理的范圍之內(nèi)[10]。燃料電池單獨(dú)作為能源系統(tǒng)時(shí)，輸出特性偏軟、動(dòng)態(tài)響應(yīng)慢，而且存在能量無(wú)法回收、行駛里程短和技術(shù)困難等問(wèn)題，因此混合能源的應(yīng)用更加廣泛。

2.2.1 燃料電池-鋰離子電池混合能源

純模糊控制本身具有一定的主觀性，缺乏自適應(yīng)能力，在能量管理中應(yīng)用受限，因此，可采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP）算法和最小二乘估計(jì)法，對(duì)自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）控制器的前后參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，來(lái)延長(zhǎng)鋰離子電池和燃料電池的壽命，并降低整車的成本[11]。為了降低等效氫耗量，達(dá)到最優(yōu)效果，可將燃料電池工作效率和電流作為模糊控制器的輸入量，并用灰狼優(yōu)化（GWO）算法和改進(jìn)的灰狼優(yōu)化（IGWO）算法來(lái)優(yōu)化模糊邏輯參數(shù)，實(shí)現(xiàn)燃料電池和鋰離子電池之間功率的合理分配[12]。為了達(dá)到智能功率分配的目的，可采用遺傳算法來(lái)優(yōu)化模糊控制器的參數(shù);并采用改進(jìn)的快速非支配排序遺傳算法（NSGA-II）優(yōu)化多目標(biāo)問(wèn)題的控制參數(shù)，降低氫耗量[13]?；趦?yōu)化的策略運(yùn)算復(fù)雜，實(shí)際運(yùn)用起來(lái)比較困難;基于規(guī)則的策略依賴于專家經(jīng)驗(yàn)，忽略了燃料電池供電能力和工作效率等實(shí)際限制因素。針對(duì)上述問(wèn)題，可通過(guò)設(shè)計(jì)模糊控制器的隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則，使燃料電池處于更健康的狀態(tài)[14]。

燃料電池的使用壽命關(guān)系到FEV的使用時(shí)間，用小波規(guī)則的EMS來(lái)延長(zhǎng)燃料電池的使用壽命，可實(shí)現(xiàn)一級(jí)功率甚至是多級(jí)功率的分流[15]。選取不同的典型工況來(lái)分別制定EMS，能通過(guò)遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)（GA-SVM），根據(jù)工況自主選擇EMS[16]。通過(guò)增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)FEV中燃料電池與鋰離子電池之間的最優(yōu)能量分配，達(dá)到燃料電池與鋰離子電池能量之間的均衡消耗[17]。由于燃料電池具有大電流、低電壓的輸出特性，需要采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法來(lái)管理能量的最優(yōu)分配，避免復(fù)雜多變的行駛工況產(chǎn)生大電流脈沖，以及降低負(fù)載的變化給燃料電池帶來(lái)的影響[18]。FCS的成本高，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）策略，可以在減小FCS功率波動(dòng)的同時(shí)，延長(zhǎng)使用壽命。與基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的策略相比，該策略既可以保證等效燃油的經(jīng)濟(jì)性，又能驗(yàn)證不同工況的適應(yīng)性[19]。

傳統(tǒng)的控制策略在FEV優(yōu)化功率分配和提升燃油經(jīng)濟(jì)性方面能力有限，而極小值原理的全局優(yōu)化能力，可在線對(duì)協(xié)態(tài)變量取值，并設(shè)計(jì)馬爾可夫鏈速度預(yù)測(cè)器，用于協(xié)態(tài)變量的更新[20]。為了最小化系統(tǒng)耗氫量，分別運(yùn)用雙循環(huán)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法和凸優(yōu)化算法對(duì)FEV的EMS和動(dòng)力電池容量進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，通過(guò)兩種方法的對(duì)比分析，將得到更精確的結(jié)果[4]。燃料電池不僅需要考慮經(jīng)濟(jì)性，還需要考慮電池的快速降解;文獻(xiàn)[21]提出了一種結(jié)合FCS在不同健康狀態(tài)下的極化曲線和燃料電池效率的模型，再利用燃料電池的健康狀態(tài)，自適應(yīng)地改變不同電源之間的功率分配，使燃料電池在壽命時(shí)間內(nèi)獲得更高的能源效率，將電池等效油耗最小化，可提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的總效率。

燃料電池-鋰離子電池混合能源控制策略的優(yōu)缺點(diǎn)如表1所示。

表1 燃料電池-鋰離子電池混合能源控制策略的優(yōu)缺點(diǎn)Table 1 Advantages and disadvantages of fuel cell-Li-ion battery hybrid energy control strategy

燃料電池自身存在因技術(shù)缺陷導(dǎo)致的行駛里程偏短的問(wèn)題，需要借助鋰離子電池來(lái)輔助解決。雖然燃料電池的比能量相對(duì)鋰離子電池高出10倍以上，可在復(fù)雜的工況下，通過(guò)優(yōu)化算法獲得更好的爬坡能力，但對(duì)于較平穩(wěn)的道路，仍需要借助鋰離子電池能持久釋放能量的優(yōu)點(diǎn)，解決燃料電池不能持續(xù)釋放能量的問(wèn)題。

2.2.2 燃料電池-超級(jí)電容器混合能源

與鋰離子電池相比，超級(jí)電容器可承受更多次的充放電循環(huán)，還具有較低的內(nèi)阻，可提供更高的瞬時(shí)功率。在超級(jí)電容器中，能量以靜電方式存儲(chǔ)在材料表面，不涉及化學(xué)反應(yīng)[22]。對(duì)比例積分（PI）控制和微分平滑控制、龐特里亞金極大化原理、基于小波的負(fù)載共享算法、小波-自適應(yīng)線性神經(jīng)元控制等方法進(jìn)行比較，可以選擇氫耗最低的方法[23]。為實(shí)現(xiàn)FEV中PEMFC與超級(jí)電容器之間的功率最優(yōu)分配，減少外部參數(shù)變化的影響，可設(shè)計(jì)尋找最大功率點(diǎn)和最大效率點(diǎn)的在線極值搜索的優(yōu)化EMS，極值結(jié)果采用自適應(yīng)遞歸最小二乘算法，對(duì)“安全操作區(qū)”進(jìn)行更新[24]。自適應(yīng)最優(yōu)控制的燃料電池-超級(jí)電容器混合動(dòng)力系統(tǒng)EMS，利用懲罰函數(shù)將該問(wèn)題轉(zhuǎn)化成無(wú)約束的問(wèn)題，用徑向基函數(shù)組成自適應(yīng)最優(yōu)控制算法，以達(dá)到最優(yōu)能量管理的目的，可解決燃料電池-超級(jí)電容器混合動(dòng)力系統(tǒng)非線性動(dòng)力學(xué)和能量管理與運(yùn)行限制帶來(lái)的狀態(tài)和輸入約束保持一致的問(wèn)題[25]?；诜e分滯回滑?？刂破髋c兩個(gè)級(jí)聯(lián)線性控制器的非線性控制，不僅可保護(hù)燃料電池和超級(jí)電容器免受突然變化的負(fù)載電流，也能在提高抗干擾能力的同時(shí)，提升濾波電感和直流母線電容等參數(shù)變化的魯棒性[26]。

與鋰離子電池相比，超級(jí)電容器的能量密度小，難以支持較長(zhǎng)時(shí)間的放電，且成本較高，因此，燃料電池-超級(jí)電容器混合能源仍存在一定的局限性。

2.2.3 燃料電池-鋰離子電池-超級(jí)電容器混合能源

將燃料電池、鋰離子電池和超級(jí)電容器結(jié)合，具有可靠性高、可擴(kuò)展性強(qiáng)的突出優(yōu)點(diǎn)。在車輛啟動(dòng)時(shí)，鋰離子電池與超級(jí)電容器同時(shí)響應(yīng)，更加穩(wěn)定地提供能量;在制動(dòng)過(guò)程中，鋰離子電池與超級(jí)電容器同時(shí)吸收多余的能量，避免過(guò)充電造成的損壞。超級(jí)電容器負(fù)責(zé)響應(yīng)峰值負(fù)載要求;鋰離子電池負(fù)責(zé)響應(yīng)相對(duì)平緩的負(fù)載要求。3種能量源同時(shí)工作，控制起來(lái)非常復(fù)雜，需要采用更加復(fù)雜的控制策略。

在混合虛擬阻抗下垂的燃料電池-鋰離子電池-超級(jí)電容器電-電混合動(dòng)力系統(tǒng)分散式EMS中，燃料電池采用虛擬電感下垂，鋰離子電池采用虛擬電阻下垂，超級(jí)電容器采用虛擬電容下垂控制，負(fù)載功率根據(jù)動(dòng)力源特性自動(dòng)分配。該EMS中，超級(jí)電容器制動(dòng)再生能量沒(méi)有損失[27]。為提升能量管理的質(zhì)量和FEV對(duì)工況的預(yù)知性，實(shí)現(xiàn)3種能源合理的功率分配，上層采用等效氫消耗最小控制策略，下層采用低通濾波器的基于速度預(yù)測(cè)的等效氫消耗最小控制策略，并用聚類獲取6種工況的特征參數(shù)，再通過(guò)滑動(dòng)窗口算法獲得最鄰近預(yù)測(cè)的速度狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，結(jié)合在線工況識(shí)別器，調(diào)整變等效因子，完成速度預(yù)測(cè)的等效氫消耗最小能量管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[28]。

盡管目前有許多對(duì)于燃料電池-鋰離子電池-超級(jí)電容器混合能源的研究，但這種混合動(dòng)力模式的成本較高，控制策略的制定較復(fù)雜，還難以實(shí)現(xiàn)較大范圍的應(yīng)用。

3 小結(jié)及展望

在混合能源動(dòng)力系統(tǒng)中，不同能源之間存在不同的分配策略，車輛在不同的運(yùn)行工況下可自動(dòng)切換，使電機(jī)處在高效運(yùn)行狀態(tài)，回收再生制動(dòng)能量達(dá)到最大限度。

能源管理系統(tǒng)的控制策略因結(jié)構(gòu)和優(yōu)化目的的不同而不同，其中能源系統(tǒng)的改進(jìn)分為能源內(nèi)部結(jié)構(gòu)的改進(jìn)和能源外部EMS的改進(jìn)。對(duì)于燃料電池和鋰離子電池內(nèi)部而言，可從隔膜、電極和電解液等方面進(jìn)行改進(jìn);而超級(jí)電容器可改進(jìn)為光繼電器和飛渡電容相結(jié)合的模塊電池電路，具有較好的電氣隔離性和一致性，能很好地在混合動(dòng)力產(chǎn)品中進(jìn)行推廣。對(duì)于外部的EMS，可在PEMFC為主能源、鋰離子電池和超級(jí)電容器為輔助能源時(shí)，分為基于規(guī)則、基于優(yōu)化和基于智能的算法等3類，實(shí)現(xiàn)取長(zhǎng)補(bǔ)短，發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)。

針對(duì)控制精度的問(wèn)題，未來(lái)或許可以通過(guò)在線人工智能控制來(lái)解決。在車聯(lián)網(wǎng)的背景下，對(duì)路段內(nèi)車輛的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，基于駕駛員的意圖處理數(shù)據(jù)，然后導(dǎo)入機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)內(nèi)，根據(jù)車內(nèi)控制板采集的數(shù)據(jù)給出預(yù)測(cè)結(jié)果，指導(dǎo)車內(nèi)控制板的控制行為，以達(dá)成特定路段內(nèi)的最優(yōu)控制策略。燃料電池特性偏軟，多能源結(jié)合的電池管理系統(tǒng)已經(jīng)成為未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，但是還需要進(jìn)一步加強(qiáng)不同能量源結(jié)合最優(yōu)化的研究。