燃料電池混動(dòng)汽車能量管理策略研究

摘 要：【目的】能量管理策略（EMS）是燃料電池汽車能量控制的核心策略，一個(gè)優(yōu)秀的能量管理策略能大幅度提高燃料電池的經(jīng)濟(jì)性與耐久性，有許多基于創(chuàng)新算法的能量管理策略被不斷提出?！痉椒ā勘狙芯恳匀剂想姵仄嚕‵CEV）為研究對(duì)象，將能量管理策略分為基于規(guī)則和基于優(yōu)化兩大類，分析每個(gè)分類下各種能量管理策略的優(yōu)缺點(diǎn)。【結(jié)果】在對(duì)每種分類下的能量管理策略的表現(xiàn)分析后發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前燃料電池混動(dòng)汽車使用的基于規(guī)則能量管理策略還有較大的改善空間?！窘Y(jié)論】未來(lái)其將會(huì)被以智能優(yōu)化算法為導(dǎo)向的能量管理策略所替代。

關(guān)鍵詞：燃料電池汽車；能量管理策略；動(dòng)力系統(tǒng)；最優(yōu)控制

中圖分類號(hào)：TM911? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? 文章編號(hào)：1003-5168（2023）10-0026-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2023.010.005

Abstract：[Purposes] Energy management strategy is the core strategy of fuel cell vehicle energy control. An excellent energy management strategy can greatly improve the economy and durability of fuel cells. Many energy management strategies based on innovative algorithms have been proposed continuously. [Methods] This study takes fuel cell vehicles as the main research object， and divides energy management strategies into two categories： rule-based and optimization-based， and analyzes the advantages and disadvantages of various energy management strategies under each category. [Findings]? After analyzing the performance of energy management strategies under each classification， it is found that there is still much room for improvement in the rule-based energy management strategies currently used in fuel cell hybrid vehicles. [Conclusions] In the future， it will be replaced by intelligent optimization algorithm-oriented energy management strategy.

Keywords： fuel cell vehicle; energy management strategy; dynamical system; optimization-based control

0 引言

隨著世界各國(guó)對(duì)碳排放問(wèn)題的關(guān)注度提高，新能源汽車受到世界上越來(lái)越多的國(guó)家青睞。目前，市場(chǎng)上的新能源汽車主要分為純電動(dòng)汽車和氫燃料電池汽車。純電動(dòng)汽車的銷量與市場(chǎng)規(guī)模正在逐步擴(kuò)大，但隨之而來(lái)的問(wèn)題也在困擾著消費(fèi)者，充電時(shí)間長(zhǎng)、電池壽命下降快、續(xù)航里程短等成為該類型汽車的短板。氫燃料電池汽車的燃料補(bǔ)充時(shí)間與普通燃油車相當(dāng)，同時(shí)氫氣燃燒后的產(chǎn)物只有水，真正實(shí)現(xiàn)無(wú)污染、零排放。同時(shí)，中國(guó)也在大力支持加氫站的建設(shè)。未來(lái)，氫燃料電池汽車在新能源汽車市場(chǎng)中必定有一席之地［1-2］。

氫燃料電池汽車是以氫燃料電池為主要?jiǎng)恿υ?，但氫燃料電池的響?yīng)速度慢，大范圍功率波動(dòng)會(huì)降低氫燃料電池的耐久性。所以，氫燃料電池汽車一般配備有鋰電池或超級(jí)電容來(lái)作為輔助動(dòng)力源，根據(jù)需求功率進(jìn)行去峰填谷［3］。以氫燃料電池汽車中主要?jiǎng)恿υ慈剂想姵嘏c輔助動(dòng)力源鋰電池、超級(jí)電容的不同組合方式為研究對(duì)象，分析對(duì)比基于規(guī)則與基于優(yōu)化能量管理策略的優(yōu)缺點(diǎn)，闡述能量管理策略的研究熱點(diǎn)方向。

1 氫燃料電池汽車動(dòng)力系統(tǒng)

氫燃料電池汽車的輔助動(dòng)力源有鋰電池和超級(jí)電容。鋰電池的能量密度高，但其安全性相對(duì)較低。超級(jí)電容具有充電速度快、能量衰減慢等優(yōu)點(diǎn)，但其工作電壓很難獨(dú)立驅(qū)動(dòng)汽車［4］。所以，目前使用較多的氫燃料電池汽車動(dòng)力系統(tǒng)有三種，即“燃料電池+蓄電池”組合（FC&B）、“燃料電池+超級(jí)電容”組合（FC&S）及“燃料電池+蓄電池+超級(jí)電容”組合（FC&B&S）［5］。

這三種動(dòng)力系統(tǒng)各具優(yōu)缺點(diǎn)，F(xiàn)C&B&S組合雖能提供最佳的動(dòng)力性能，但其能量源多、成本高、控制性能差。FC&S組合雖能輔助燃料電池進(jìn)行功率輸出，但其電壓較低，在實(shí)際應(yīng)用中較少出現(xiàn)。FC&B組合既能滿足動(dòng)力性要求，對(duì)制動(dòng)能量進(jìn)行回收，也具有較高的操作性和穩(wěn)定性，因此被大多數(shù)燃料電池汽車廠商認(rèn)為是最佳的動(dòng)力系統(tǒng)方案。這三種動(dòng)力系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)及選配車型見(jiàn)表1。

2 能量管理策略研究

能量管理策略是將需求功率合理地分配給各種動(dòng)力源，從而提高燃料電池汽車的燃料經(jīng)濟(jì)性及燃料電池的耐久性。本研究將能量管理策略分為兩大類，即基于規(guī)則的能量管理策略和基于優(yōu)化的能量管理策略。對(duì)這兩類能量管理策略的相關(guān)研究進(jìn)行系統(tǒng)性總結(jié)，闡述每種能量管理策略的具體內(nèi)容。

2.1 基于規(guī)則的能量管理策略

基于規(guī)則的能量管理策略是指根據(jù)專業(yè)知識(shí)或已有經(jīng)驗(yàn)來(lái)制定控制策略，這些規(guī)則可分為確定性規(guī)則和模糊性規(guī)則，根據(jù)規(guī)則確定多種動(dòng)力源之間的能量分配方案?；谝?guī)則的能量管理策略可靠性高、易于實(shí)現(xiàn)、對(duì)算力要求比較低。目前，大多數(shù)氫燃料電池汽車采用的是基于規(guī)則的能量管理策略。

2.1.1 基于確定性規(guī)則的能量管理策略。通過(guò)預(yù)先設(shè)定好的規(guī)則，將需求功率、動(dòng)力系統(tǒng)狀態(tài)代入到規(guī)則中，從而實(shí)現(xiàn)多動(dòng)力源的能量分配。比較典型的確定性規(guī)則控制策略有恒溫器策略、功率跟隨策略、狀態(tài)機(jī)控制策略等。恒溫器控制策略是根據(jù)蓄電池的荷電狀態(tài)（State of Charge，SOC）進(jìn)行能量管理。當(dāng)SOC值低于設(shè)定的下限值時(shí)，蓄電池將不再輸出功率，燃料電池工作在最高效率區(qū)間，高于整車需求功率的部分用于給蓄電池充電。當(dāng)SOC值高于設(shè)定區(qū)間時(shí)，燃料電池關(guān)閉，由蓄電池單獨(dú)為整車提供動(dòng)力。恒溫器控制策略的控制邏輯如圖1所示。Davis等［6］對(duì)15 kW低功率燃料電池與蓄電池的組合，基于恒溫器控制策略進(jìn)行試驗(yàn)研究，證實(shí)該策略能有效提高燃料電池和蓄電池的使用壽命。功率跟隨控制策略是以燃料電池為主要?jiǎng)恿υ矗剂想姵氐妮敵龉β示o跟需求功率，無(wú)法滿足需求功率的部分可通過(guò)蓄電池進(jìn)行補(bǔ)充。Zhang等［7］通過(guò)仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了功率需求策略的有效性，研究結(jié)果表明，該策略能有效減少蓄電池大功率輸出，避免蓄電池因反復(fù)充放電而導(dǎo)致性能損耗。狀態(tài)機(jī)控制策略是利用決策樹(shù)或流程圖，根據(jù)需求功率來(lái)設(shè)計(jì)工作模式，不同工作模式之間可相互切換，適應(yīng)不同工況。Wang等［8］設(shè)計(jì)出一種狀態(tài)機(jī)控制策略，來(lái)協(xié)調(diào)燃料電池、蓄電池和超級(jí)電容間的功率分配關(guān)系，仿真結(jié)果表明，該策略能有效提高燃油的經(jīng)濟(jì)性。

2.1.2 基于模糊性規(guī)則的能量管理策略。模糊性規(guī)則控制策略是將燃料電池系統(tǒng)狀態(tài)變量中不確定概念轉(zhuǎn)化為模糊規(guī)則，實(shí)現(xiàn)混合動(dòng)力系統(tǒng)的功率分配。模糊規(guī)則對(duì)時(shí)變非線性控制具有很好的魯棒性，是被應(yīng)用較多的實(shí)車能量管理策略。Chen等［9］設(shè)計(jì)了基于FC+B動(dòng)力系統(tǒng)瞬時(shí)狀態(tài)的模糊控制策略，可適應(yīng)于不同工況，只基于狀態(tài)變量來(lái)選取控制模式。王哲等［10］使用ADVISOR對(duì)燃料電池系統(tǒng)進(jìn)行建模，在中國(guó)典型的城市工況中運(yùn)行基于模糊控制的能量管理策略，研究結(jié)果顯示，其經(jīng)濟(jì)性與耐久性均優(yōu)于功率跟隨策略。Erdinc等［11］提出一種基于小波模糊邏輯的能量管理策略，需求功率高頻部分由蓄電池提供，燃料電池負(fù)責(zé)功率波動(dòng)較小的部分，可避免燃料電池輸出功率出現(xiàn)大幅度波動(dòng)的情況。

2.2 基于優(yōu)化的能量管理策略

根據(jù)策略運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)可將基于優(yōu)化的能量管理策略分為全局優(yōu)化能量管理策略和瞬時(shí)優(yōu)化能量管理策略。近年來(lái)，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，不少學(xué)者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融入能量管理策略中，訓(xùn)練出可根據(jù)瞬時(shí)狀態(tài)變量來(lái)確定燃料電池輸出功率的網(wǎng)絡(luò)。

2.2.1 基于全局優(yōu)化的能量管理策略。由于全局優(yōu)化的前提是行駛工況已知，這樣才能解出全局最優(yōu)解，因此在實(shí)車上應(yīng)用較少。目前，大多數(shù)研究將其當(dāng)作基準(zhǔn)來(lái)衡量其他能量管理策略的經(jīng)濟(jì)性。全局優(yōu)化能量管理策略求取最優(yōu)解的方法有兩種，分別是基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃（Dynamic Programming，DP）的能量管理策略和基于龐特里亞金極小值原理（Pontryagin's minimum principle，PMP）的能量管理策略，兩者都是通過(guò)求性能函數(shù)的極值來(lái)獲得局部最優(yōu)解，從而求得全局最優(yōu)解。動(dòng)態(tài)規(guī)劃是將非線性問(wèn)題離散化，根據(jù)終末條件限制，遞歸求解出每個(gè)時(shí)刻的最優(yōu)解，最終得到整個(gè)工況的全局最優(yōu)解。Fares等［12］使用加權(quán)改進(jìn)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法離線優(yōu)化預(yù)駕駛，使用PID控制器在線優(yōu)化。與基于規(guī)則算法相比，使用加權(quán)改進(jìn)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃策略可降低成本和氫氣的消耗量。龐特里亞金極小值是將全局優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為求取哈密頓函數(shù)的最優(yōu)解，相比于動(dòng)態(tài)規(guī)劃，極小值原理能大幅縮減運(yùn)算時(shí)間，但想要求得全局最優(yōu)，還要輸入整體工況，否則只是調(diào)整協(xié)態(tài)變量來(lái)找到近似最優(yōu)。李錫云［13］提出一種基于極小值原理和速度預(yù)測(cè)的能量管理策略，可不斷更新協(xié)態(tài)變量，使動(dòng)力系統(tǒng)始終工作在適宜的狀態(tài)。Hanane［14］將基于龐特里亞金最小原理（PMP）與Markov鏈方法的實(shí)時(shí)最優(yōu)控制策略應(yīng)用于燃料電池/超級(jí)電容器電動(dòng)汽車中，添加馬爾可夫鏈模型作為單獨(dú)模塊，用來(lái)預(yù)測(cè)所需功率。

2.2.2 基于瞬時(shí)優(yōu)化的能量管理策略。與全局優(yōu)化不同的是，瞬時(shí)優(yōu)化是將某一時(shí)刻燃料電池汽車狀態(tài)變量作為輸入，來(lái)求當(dāng)前時(shí)刻最優(yōu)解的策略，或通過(guò)某些算法使燃料電池的輸出功率更接近全局最優(yōu)策略求出的解。瞬時(shí)優(yōu)化的能量管理策略可分為兩種，一是通過(guò)等效燃油消耗最小策略（ECMS）實(shí)時(shí)優(yōu)化等效因子來(lái)求取近似最優(yōu)解，二是通過(guò)算法挖掘出狀態(tài)變量與當(dāng)前最佳燃油電池輸出功率之間的隱藏關(guān)系，使其接近動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法來(lái)求出的全局最優(yōu)解。ECMS策略是PMP策略的變形，將PMP策略中的協(xié)態(tài)變量轉(zhuǎn)換為ECMS中的等效因子，等效因子為某一時(shí)刻蓄電池功率輸出與燃油消耗之間的等價(jià)關(guān)系。李躍娟等［15］構(gòu)建DP與ECMS并聯(lián)能量管理策略，對(duì)等效因子的離散全局優(yōu)化，獲得基于工況的最佳時(shí)變等效因子。程云江等［16］設(shè)計(jì)了基于增益功率燃油系數(shù)的能量管理策略，該策略是基于瞬時(shí)優(yōu)化的能量管理策略，并給出電機(jī)充電和放電模式下等效燃油系數(shù)的計(jì)算方法。

近年來(lái)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，許多學(xué)者將機(jī)器學(xué)習(xí)算法與能量管理策略結(jié)合在一起，如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。李衛(wèi)［17］設(shè)計(jì)了三種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的能量管理策略，分別是基于Q學(xué)習(xí)、基于深度Q學(xué)習(xí)、基于深度確定性策略梯度，以基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的能量管理策略為基準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比。Garcia-Trivi?o等［18］使用粒子群優(yōu)化算法，將三個(gè)目標(biāo)函數(shù)制定的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為一個(gè)單目標(biāo)函數(shù)，能有效降低所應(yīng)用的混合再生能源系統(tǒng)的運(yùn)行成本，系統(tǒng)的效率和設(shè)備性能都得到提升。

3 結(jié)語(yǔ)

本研究將燃料電池汽車的能量管理策略問(wèn)題劃分為若干類，每個(gè)類中都有學(xué)者提出想法與策略，同時(shí)有許多新型算法與能量管理策略的結(jié)合不斷被提出，不少算法已經(jīng)在仿真層面驗(yàn)證了其有效性。結(jié)合燃料電池汽車能量管理策略的發(fā)展?fàn)顩r，未來(lái)研究此方向的學(xué)者可從以下三個(gè)方面進(jìn)行深入研究。

①構(gòu)建針對(duì)燃料電池能量管理策略的臺(tái)架試驗(yàn)，不僅是在仿真軟件上分析各種能量管理策略的優(yōu)劣，還要真正地將策略部署到臺(tái)架上，這樣才能發(fā)現(xiàn)每種能量策略在實(shí)際運(yùn)行時(shí)存在的問(wèn)題。

②在考慮燃料電池汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的同時(shí)，還要綜合考慮到燃料電池耐久性的衰減，有的能量管理策略雖然有著很高的經(jīng)濟(jì)性，但燃料電池功率波動(dòng)過(guò)大，嚴(yán)重影響燃料電池的耐久性。綜合考慮經(jīng)濟(jì)性和耐久性，可進(jìn)行更深層次的能量管理策略設(shè)計(jì)。

③隨著燃料電池汽車逐漸普及，能采集到更多運(yùn)行時(shí)的車輛數(shù)據(jù)，可從數(shù)據(jù)層面對(duì)燃料電池能量管理策略進(jìn)行分析，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能量管理策略，并與傳統(tǒng)基于車輛狀態(tài)變量構(gòu)建的策略進(jìn)行比較。

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收稿日期：2022-11-24

作者簡(jiǎn)介：王天祥（1999—），男，碩士生，研究方向：燃料電池汽車能量管理策略。