孫振廣
(200093 上海市 上海理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院)
隨著化石燃料資源的枯竭和環(huán)境污染問題的加重,綠色環(huán)保的新能源汽車逐漸受到國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注和消費(fèi)者的青睞,而零排放、無污染的純電動(dòng)汽車(Battery Electric Vehicle,BEV)是新能源汽車發(fā)展的必然趨勢[1]。純電動(dòng)汽車雖然初具規(guī)模,但仍然無法完全取代傳統(tǒng)燃油汽車,蓄電池的續(xù)航能力差是制約純電動(dòng)車無法大規(guī)模普及的重要因素之一[2]。在純電動(dòng)汽車處于起步、爬坡、加速等工況下,都需要車載電池在短時(shí)間內(nèi)輸出大電流,這將嚴(yán)重削減車載電池的循環(huán)壽命。超級(jí)電容作為一種新興的儲(chǔ)能元件,具有功率密度大、循環(huán)使用壽命長和大電流充放電能力強(qiáng)等諸多優(yōu)點(diǎn)[3]。若將鋰電池和超級(jí)電容組成復(fù)合電源系統(tǒng)作為車載電源,恰好可以彌補(bǔ)單一電源功率密度不足的缺點(diǎn)。
復(fù)合電源系統(tǒng)的能量管理策略主要包括基于規(guī)則類的策略和基于優(yōu)化類的策略?;谝?guī)則的能量管理策略具有運(yùn)算量低、實(shí)時(shí)響應(yīng)性好、魯棒性強(qiáng)和可靠性高的優(yōu)點(diǎn),目前在工程實(shí)踐中被廣泛應(yīng)用?;趦?yōu)化類的能量管理策略又分為全局優(yōu)化能量管理和實(shí)時(shí)優(yōu)化能量管理。全局優(yōu)化能量管理能夠適用于多狀態(tài)和多輸入的復(fù)雜非線性系統(tǒng)優(yōu)化問題,可使系統(tǒng)效益總和達(dá)到最優(yōu)。宋子由[4]等利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,對超級(jí)電容的數(shù)量以及復(fù)合儲(chǔ)能系統(tǒng)的能量管理算法進(jìn)行了聯(lián)合優(yōu)化,闡明了參數(shù)優(yōu)化和能量管理算法優(yōu)化間的相互影響關(guān)系,但動(dòng)態(tài)規(guī)劃法必須已知車輛行駛工況信息,只能基于給定工況離線優(yōu)化。實(shí)時(shí)優(yōu)化能量管理可基于實(shí)時(shí)工況在線對能量管理決策進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。王峰[5]等采用自適應(yīng)神經(jīng)模糊控制的復(fù)合儲(chǔ)能系統(tǒng)功率分配策略,可明顯提升電池壽命,降低綜合使用成本,但此方法計(jì)算量龐大、響應(yīng)速度慢,在實(shí)際應(yīng)用操作難度系數(shù)大。國內(nèi)外學(xué)者對復(fù)合電源研究頗多,但大多都集中在其能量管理策略的研究上,卻鮮有人考慮到復(fù)合電源系統(tǒng)的循環(huán)壽命和經(jīng)濟(jì)性。本文將采用應(yīng)用廣泛的基于規(guī)則的能量管理策略對這這兩個(gè)方面問題進(jìn)行研究。
本實(shí)驗(yàn)選用的車型是基于采用復(fù)合電源的某款純電動(dòng)客車,整車構(gòu)型如圖1 所示。
圖1 純電動(dòng)客車構(gòu)型圖Fig.1 Configuration diagram of pure electric bus
該構(gòu)型中,復(fù)合電源通過電機(jī)控制器與電機(jī)電連接,電機(jī)與主減速器、驅(qū)動(dòng)軸及車輪機(jī)械連接。電機(jī)輸出動(dòng)力經(jīng)過主減速器減速增矩,然后直接傳遞給后軸與車輪驅(qū)動(dòng)車輛行駛。該純電動(dòng)客車整車參數(shù)見表1。
表1 純電動(dòng)客車整車參數(shù)Tab.1 Vehicle parameters of pure electric bus
復(fù)合電源系統(tǒng)中的主要元器件包括蓄電池、超級(jí)電容和DC/DC 變換器。為復(fù)合電源系統(tǒng)選取合適的結(jié)構(gòu)不僅可以提高功率分流的效果,而且可以縮減復(fù)合電源系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)成本。常見的拓補(bǔ)結(jié)構(gòu)有3 種,分別為主動(dòng)式、被動(dòng)式和半主動(dòng)式。主動(dòng)式構(gòu)型包括2 個(gè)DC/DC 變換器分別與蓄電池和超級(jí)電容串聯(lián),然后并聯(lián)到母線上,它可以控制2 個(gè)自由度,既能控制總線電壓,又能控制超級(jí)電容和蓄電池輸出功率的分配,控制效果最優(yōu),但它需要采用2 個(gè)經(jīng)濟(jì)成本很高的大功率DC/DC 變換器,導(dǎo)致系統(tǒng)成本太高;被動(dòng)式構(gòu)型直接將蓄電池與超級(jí)電容和母線并聯(lián),它結(jié)構(gòu)最簡單、成本最低,但因?yàn)闊o可控自由度,所以實(shí)際應(yīng)用效果較差。
目前應(yīng)用最廣泛拓補(bǔ)結(jié)構(gòu)的是半主動(dòng)式構(gòu)型,它既有一個(gè)可控自由度保證控制效果,又可以控制復(fù)合電源系統(tǒng)的總體成本不會(huì)太高[6],因此本文選擇此種構(gòu)型作為復(fù)合電源拓補(bǔ)結(jié)構(gòu),如圖2 所示。
圖2 復(fù)合電源系統(tǒng)拓補(bǔ)結(jié)構(gòu)Fig.2 Topology structure of composite power supply system
在本實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中,除了要為復(fù)合電源系統(tǒng)選擇合適的構(gòu)型,還要確定蓄電池和超級(jí)電容2 個(gè)主要元件的參數(shù),以保證所設(shè)計(jì)的純電動(dòng)汽車能夠正常行駛。具體選擇的參數(shù)如表2 所示。
表2 復(fù)合電源參數(shù)Tab.2 Composite power supply parameter
在復(fù)合電源系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中需要最大程度發(fā)揮鋰電池和超級(jí)電容各自的優(yōu)勢。能量密度較高的蓄電池起主要作用,輸出平穩(wěn)的電流以保證電動(dòng)汽車的正常行駛。超級(jí)電容憑借其較高的功率密度為輔助電源,負(fù)責(zé)在短時(shí)間內(nèi)輸出和回收純電動(dòng)汽車電機(jī)的大電流,避免蓄電池接受高電流的沖擊,起到保護(hù)蓄電池的作用。因此,我們需要為復(fù)合電源系統(tǒng)制定合理的功率分流控制策略,將電機(jī)需求功率合理地分配給超級(jí)電容和蓄電池。本文采用的基于規(guī)則類能量管理算法,具體分為邏輯門限控制策略和模糊控制策略。
基于邏輯門限的規(guī)則能量管理策略是目前應(yīng)用較廣泛的控制算法。此方法的優(yōu)點(diǎn)是不需要精確的數(shù)學(xué)模型,運(yùn)算量小,實(shí)時(shí)響應(yīng)性好,具有較強(qiáng)的魯棒性等。在復(fù)合電源系統(tǒng)能量管理應(yīng)用中,基于邏輯門限的能量管理策略的基本思路為,根據(jù)已設(shè)定的邏輯門限參數(shù)值以及制定的控制規(guī)則,在算法執(zhí)行過程中首先判斷復(fù)合電源系統(tǒng)的狀態(tài)與邏輯門限參數(shù)的關(guān)系,然后根據(jù)判斷的結(jié)果執(zhí)行相應(yīng)的控制規(guī)則,以此來進(jìn)行動(dòng)力電池組和超級(jí)電容的功率分配。該控制策略的流程框架如圖3 所示。
圖3 邏輯門限值濾波控制策略流程Fig.3 Logical threshold filter control strategy flow
圖3 中:Preq——電機(jī)對復(fù)合電源的需求功率;Pbat——電池需求功率;Pcap——超級(jí)電容需求功率;Pave_p——驅(qū)動(dòng)條件下需求功率門限值;Pave_n——制動(dòng)條件下需求功率門限值;SOCcap_max——超級(jí)電容SOC 上限值;SOCcap_min——超級(jí)電容SOC 下限值;F1(s)——驅(qū)動(dòng)條件下的濾波函數(shù);F2(s)——制動(dòng)條件下的濾波函數(shù)。
邏輯門限控制策略,首先依據(jù)Preq的正負(fù),判斷車輛處于驅(qū)動(dòng)工況還是制動(dòng)工況,進(jìn)而比較電機(jī)需求功率與其門限值的大小、超級(jí)電容SOC與其門限值的大小,以分別確定電池需求功率與超級(jí)電容需求功率的大小。根據(jù)實(shí)際工程經(jīng)驗(yàn),并考慮超級(jí)電容的充放電特性,取其SOC 下限值SOCcap_min為0.25,其SOC 上限值SOCcap_max為0.95,而驅(qū)動(dòng)與制動(dòng)條件下的需求功率門限值Pave_p和Pave_n需要考慮實(shí)際循環(huán)工況。
2.2.1 制定模糊控制器
模糊控制策略屬于非確定性規(guī)則類控制策略,它是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來定性對驅(qū)動(dòng)電機(jī)的需求功率進(jìn)行合理分配,不像邏輯門限控制策略在功率分配過程中的定量性那么明顯。模糊邏輯控制的最大優(yōu)勢是可以根據(jù)設(shè)置的工作區(qū)域?qū)崿F(xiàn)各區(qū)域、各狀態(tài)間的平滑過渡,同時(shí)可將一些無法通過規(guī)則確定的模糊概念表現(xiàn)出來。模糊控制策略同樣需要根據(jù)電機(jī)需求功率Preq的正負(fù),來判斷汽車處于驅(qū)動(dòng)狀態(tài)還是制動(dòng)狀態(tài)。本文所設(shè)計(jì)的模糊控制結(jié)構(gòu)如圖4、圖5 所示。
圖4 驅(qū)動(dòng)狀態(tài)模糊控制Fig.4 Fuzzy control of driving state
圖5 制動(dòng)狀態(tài)模糊控制Fig.5 Fuzzy control of braking state
其中,Preq為電機(jī)需求功率;SOCbat為電池當(dāng)前SOC 值;SOCcap為超級(jí)電容當(dāng)前SOC 值;KUC為模糊控制策略分配給超級(jí)電容的功率占總需求功率的比例,即超級(jí)電容的功率因子。
2.2.2 模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì)
若想使模糊控制器正常工作,還需要制定相應(yīng)的模糊規(guī)則。模糊規(guī)則是用”IF-AND-THEN”等關(guān)系詞互相連接而構(gòu)成的具有語言化性質(zhì)的條件語句。本實(shí)驗(yàn)為驅(qū)動(dòng)狀態(tài)和制動(dòng)狀態(tài)分別制定了相應(yīng)的模糊規(guī)則,如圖6、圖7 所示。
圖6 驅(qū)動(dòng)狀態(tài)控制規(guī)則Fig.6 Driving state control rules
圖7 制動(dòng)狀態(tài)控制規(guī)則Fig.7 Braking state control rules
將設(shè)計(jì)好的邏輯門限控制和模糊控制兩種能量管理策略分別搭建成Simulink 模型嵌入到ADVISOR 軟件的頂層模塊中,然后基于Chinaurban 工況下進(jìn)行仿真對比。其中,蓄電池輸出電流的仿真結(jié)果對比如圖8 所示,超級(jí)電容輸出電流結(jié)果對比如圖9 所示。從圖中結(jié)果可以看出,超級(jí)電容充分發(fā)揮了削峰填谷的作用。在工況行駛過程中,復(fù)合電源中蓄電池的輸出電流明顯小于單一蓄電池電源輸出電流,避免了蓄電池短時(shí)輸出大電流的工作狀態(tài),使蓄電池得到了有效的保護(hù)。
圖8 蓄電池輸出電流對比圖Fig.8 Comparison of battery output current
圖9 超級(jí)電容輸出電流對比圖Fig.9 Comparison of output current of ultracapacitor
車載蓄電池工作所處的環(huán)境溫度對其循環(huán)壽命也有很大影響,環(huán)境溫度過高或者環(huán)境溫度過低都將嚴(yán)重削減蓄電池的壽命[7],而蓄電池自放熱與其放電倍率正相關(guān)。相對于單一蓄電池電源,復(fù)合電源系統(tǒng)中由超級(jí)電容輸出或接收汽車工況行駛下的大電流,所以蓄電池的輸出電流較平穩(wěn),電池溫升比較小。根據(jù)簡單熱源傳熱公式(1),可搭建Simulink 模型如圖10 所示。
圖10 蓄電池傳熱模型Fig.10 Battery heat transfer model
將其嵌入到ADVISOR 軟件中的純電動(dòng)汽車的頂層模塊中,利用該傳熱模型,可分別計(jì)算兩種電源系統(tǒng)中的電池發(fā)熱情況。
式中:Ti——電池i 的溫度;qi——散熱系數(shù);T0i——環(huán)境溫度;Ai——散熱面積;mi——質(zhì)量;Cmi——電池的比熱容。這些參數(shù)可以在M 文件中進(jìn)行設(shè)置,目前選用600 A·h的電池,qi=15 W/K·m2,Ai=0.032 m2,mi=4.538 8 kg,Cmi=795 K/W·kg·s。
在ADVISOR 中設(shè)定汽車行駛工況,該工況由50 個(gè)Chinaurban工況和30 個(gè)靜態(tài)工況組成,單次循環(huán)共計(jì)里程為293.33 km,以模擬日常用車的情況。單次循環(huán)蓄電池溫升對比仿真結(jié)果如圖11 所示。
圖11 蓄電池溫升對比結(jié)果Fig.11 Comparison results of temperature rise of battery
由于超級(jí)電容的循環(huán)壽命是蓄電池的幾十倍,故可用蓄電池的循環(huán)壽命代表復(fù)合電源系統(tǒng)的壽命。蓄電池容量衰減模型是基于文獻(xiàn)[8-10]得到的,文獻(xiàn)[8-10]在大量實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上對容量衰減模型進(jìn)行總結(jié),認(rèn)為主要受到3 個(gè)因素的影響,即溫度、充放電倍率和總充放電Ah 數(shù)。其最終模型如式(2):
式中:Qloss——電池的容量衰減損失;Ah——總充放電安時(shí)數(shù);參數(shù)B——放電倍率Crate的函數(shù),但具體關(guān)系如何未知。很明顯,文獻(xiàn)[8-10]的出發(fā)點(diǎn)是建立在恒定電流、溫度的條件下進(jìn)行的,而事實(shí)上電池的電流和溫度是不斷變化的,因此不能直接利用這個(gè)公式來建模。但我們?nèi)匀徽J(rèn)為這模型經(jīng)過一定的更改是適用的。首先對于參數(shù)B,根據(jù)論文的結(jié)果,我們大致進(jìn)行擬合,得出
在短時(shí)間內(nèi),近似地認(rèn)為電池處于恒定電流和溫度的條件下,并假定論文的模型同樣適用于短時(shí)間的結(jié)果,而總的容量衰減損失則可通過每一個(gè)時(shí)間段容量衰減損失疊加而成。根據(jù)函數(shù)擬合結(jié)果,搭建Simulink 模型如圖12 所示。
圖12 蓄電池壽命衰減模型Fig.12 Battery life attenuation model
將此模型嵌入到ADVISOR 軟件的頂層模塊中配合使用,利用該壽命衰減模型計(jì)算不同能量管理策略下的蓄電池壽命。在本實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中,選用3.2 中設(shè)定的工況多次循環(huán),待鋰電池容量衰減至其初始值的80%時(shí)停止工況循環(huán)。結(jié)果表明,在生命周期內(nèi),單一電源系統(tǒng)共計(jì)行駛里程233 863.4 km,邏輯門限控制策略下共計(jì)里程503 396.8 km。
本文對ADVISOR 二次開發(fā)得到純電動(dòng)客車復(fù)合電源系統(tǒng),并為復(fù)合電源系統(tǒng)設(shè)計(jì)了邏輯門限控制和模糊控制兩種能量管理策略。結(jié)果表明,在此系統(tǒng)中,超級(jí)電容削峰填谷的作用效果明顯,能夠及時(shí)輸出或是接收電機(jī)的需求功率,使蓄電池得到充分的保護(hù)。通過蓄電池?zé)崮P偷挠?jì)算,發(fā)現(xiàn)復(fù)合電源系統(tǒng)中的蓄電池溫升較單一蓄電池電源下降明顯,對延長蓄電池的壽命起到了良好的促進(jìn)作用。