張炳力 吳德新 竇聰 顧炎
(1.合肥工業(yè)大學(xué);2.常州大學(xué))
復(fù)合電源能量匹配與多目標(biāo)模糊控制策略研究*
張炳力1吳德新1竇聰1顧炎2
(1.合肥工業(yè)大學(xué);2.常州大學(xué))
分析了復(fù)合電源純電動汽車的電源結(jié)構(gòu)和工作模式,依據(jù)純電動汽車基本性能指標(biāo)對復(fù)合電源進行了能量匹配,制定了能源安全約束,并基于此制定了多目標(biāo)模糊控制策略。仿真結(jié)果表明,所提出的控制策略能夠充分發(fā)揮超級電容的優(yōu)勢,可提升純電動汽車?yán)m(xù)駛里程、合理分配復(fù)合電源功率及減小車速誤差。
隨著環(huán)境污染、能源短缺的日趨嚴(yán)峻,發(fā)展零污染、低噪聲、高效率的電動汽車已成必然趨勢[1]。日益復(fù)雜的交通環(huán)境要求汽車頻繁起動、加速、制動,此時需要動力電池能夠承受充放電大電流,而這樣會嚴(yán)重影響動力電池的使用壽命。儲能元件超級電容擁有較高的比功率,能夠快速充放電且循環(huán)壽命可達10 000次以上,因此,“動力電池+超級電容”結(jié)構(gòu)的復(fù)合電源已成為克服單電源純電動汽車?yán)m(xù)駛里程短、加速性能差的主要解決方案[1~3]。
目前,美國和日本等國已經(jīng)將動力電池與超級電容組成的復(fù)合電源系統(tǒng)的研究和設(shè)計作為電動汽車研究的主攻方向之一。我國各研究機構(gòu)也開始加大對蓄電池-超級電容復(fù)合電源技術(shù)的研究,但對電-電混合電源技術(shù)的研究多以仿真為主,少數(shù)有條件的研究機構(gòu)也多是基于公交車系統(tǒng)的復(fù)合電源研究,所以研究基于純電動汽車復(fù)合電源技術(shù)意義重大。
本文依據(jù)復(fù)合電源的具體結(jié)構(gòu)以及純電動汽車行駛時電源系統(tǒng)工作模式,對復(fù)合電源進行能量匹配,并采用多目標(biāo)模糊控制方法有效管理兩電源在整車行駛中的能量輸出,以提高復(fù)合電源純電動汽車的續(xù)駛里程。
2.1 復(fù)合電源結(jié)構(gòu)
復(fù)合電源由動力電池和超級電容并聯(lián)組成,若要充分發(fā)揮超級電容比功率大、快速充放電的特性,需在兩電源之間加一個DC/DC以平衡兩電源電壓[4]并管理兩電源工作。本文研究的純電動汽車的復(fù)合電源與動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。
如圖1所示,超級電容通過雙向DC/DC變換器與動力電池并聯(lián),這種結(jié)構(gòu)能夠更好地匹配兩電源的工作電壓,其綜合考慮了控制的便利性與結(jié)構(gòu)的實用性。
2.2 復(fù)合電源工作模式
復(fù)合電源的工作模式如圖2所示。在車輛起動、急加速、爬坡工況下,車輛所需的瞬時功率較大,此時超級電容將提供瞬間大電流,以降低動力電池的工作負荷,同時快速滿足車輛的行駛要求;在車輛低速、巡航、緩慢加速工況下,車輛需求的功率較低,此時動力電池提供整車行駛所需的能量;在再生制動工況,超級電容利用其快速充電的性能回收更多的制動能量。
為獲取復(fù)合電源的最大效率,需依據(jù)車輛的行駛功率需求對雙電源的功率、能量輸出做合理的分配,并依據(jù)動力電池與超級電容的自身特性設(shè)置能量安全約束,以確保復(fù)合電源的安全使用。
3.1 復(fù)合電源能量匹配
依據(jù)整車的性能指標(biāo),通過式(1)來計算整車對動力電池的能量需求:
式中,W為動力電池所需總能量;D為動力電池SOC的工作范圍,一般取0.2~0.9;η為純電動汽車動力系統(tǒng)機械效率,取0.92;m為整車質(zhì)量;g為重力加速度;f為滾動阻力系數(shù);CD為空氣阻力系數(shù);A為車輛迎風(fēng)面積;P輔為車輛照明、多媒體等的消耗功率;ua為車速;S為理論續(xù)駛里程。
作為輔助電源的超級電容主要應(yīng)用于起步、急加速等大功率需求的工況,因此超級電容能量與功率需求應(yīng)滿足以下關(guān)系[5]:
式中,Pclmin為驅(qū)動電機峰值功率與額定功率之差;ncp為超級電容單體組并聯(lián)數(shù);ncs為超級電容單體組串聯(lián)數(shù);C為超級電容的容量;Ucmax為超級電容最大工作電壓;Ucmin為超級電容最小工作電壓;ta為車輛加速時間。
復(fù)合電源在遵循以上能量、功率約束的基礎(chǔ)上,在車輛整個行駛過程中還應(yīng)滿足以下約束:
式中,P、E為車輛行駛中的功率和能量需求;Pb、Eb分別為動力電池的比功率和比能量;Pc、Ec分別為超級電容的比功率和比能量;N1、N2分別為動力電池和超級電容的單體數(shù)。
3.2 安全約束
3.2.1 動力電池放電電流
相關(guān)資料表明,動力電池(鋰離子電池)的放電倍率在2.5 C[5]以上時對其壽命、容量影響較大,因此,用于電動汽車的鋰離子電池的成本-壽命區(qū)域應(yīng)設(shè)置為0.7~1.2 C。
3.2.2 動力電池單體電壓
動力電池由多塊電池單體串、并聯(lián)組成,在放電過程中,電池單體放電的一致性是制約電池最大能量輸出的關(guān)鍵。對于磷酸鐵鋰電池,當(dāng)單體電壓小于2.5 V時動力電池組停止能量輸出。
3.2.3 超級電容高效電壓范圍
超級電容器的存儲能量與其電壓、容量關(guān)系[6]為:
由式(5)可知,當(dāng)超級電容器端電壓是額定電壓時,E1=0.5UC;當(dāng)端電壓為額定電壓的1/2時,E2=0.25UC,即超級電容SOC為0.25。此時超級電容SOC過低,輸出能量的效率很低,因此,在實際運行中,應(yīng)確定超級電容的高效電壓區(qū)域,即額定電壓的60%以上的電壓區(qū)域。根據(jù)上式由額定電壓的60%反推出超級電容的最低單體電壓值,在此最低值以上的區(qū)域運行即可確保超級電容高效、安全運轉(zhuǎn)。
在復(fù)合電源的設(shè)計研究中,對于其功率分配多使用功率門限作為控制策略[1~4],但這種控制策略無法充分發(fā)揮超級電容“削峰填谷”的優(yōu)勢,從而影響復(fù)合電源的性能。
由于整車控制系統(tǒng)的變量較多,往往難以正確描述系統(tǒng)的動態(tài)。雖然傳統(tǒng)的控制理論對于明確系統(tǒng)有較強的控制能力,但對于整車控制系統(tǒng)則無能為力,因此以模糊數(shù)學(xué)來處理這些控制問題。模糊控制建立在人工經(jīng)驗基礎(chǔ)之上,是利用控制法則來描述系統(tǒng)變量間的關(guān)系,不用數(shù)值而用語言式的模糊變量來描述系統(tǒng)。相對于傳統(tǒng)控制技術(shù),模糊控制具有無需知道被控對象的數(shù)學(xué)模型、易于對不確定系統(tǒng)或非線性系統(tǒng)進行控制、對被控對象的參數(shù)變化有較強的魯棒性、對外界的干擾有較強的抑制能力等特點。
因此,依據(jù)模糊控制理論建立多目標(biāo)優(yōu)化模糊控制策略,合理高效地對復(fù)合電源進行功率分配,并充分利用超級的優(yōu)勢以減小目標(biāo)車速與實際車速的誤差。
4.1 模糊控制器的建立
在軟件MATLAB中建立4輸入2輸出的多目標(biāo)優(yōu)化模糊控制器,如圖3所示。圖3中,輸入為整車需求功率P-req、動力電池SOC-b、超級電容器SOC-c、目標(biāo)車速與實際車速誤差Vm-Vs,輸出為動力電池輸出功率分配因子K-b與超級電容輸出功率分配因子K-c,并進一步得到Pb與Pc。
超級電容輸出功率Pc為:
動力電池輸出功率Pb為:
式中,P-req為整車需求功率;Pbmax為動力電池最大輸出功率;Pcmax為超級電容最大輸出功率。
此外,在車輛以大功率行駛時,為確保超級電容有充足的能量輸出,當(dāng)超級電容SOC<0.5、動力電池放電負荷約為40%時,動力電池向超級電容進行充電。
4.2 隸屬度函數(shù)與模糊規(guī)則
各輸入、輸出的隸屬函數(shù)曲線如圖4和圖5所示,模糊控制器輸入、輸出隸屬度函數(shù)主要分為S(小)、D(低)、M(中等)、G(高)、ZG(最高)5個級別。圖4和圖5中,整車需求功率P-req的論域為[-3,3],從能量安全考慮,動力電池和超級電容SOC的論域分別為[0.2,1]和[0,1],車速誤差(Vm-Vs)的論域為[-3,3],模糊控制器輸出分別為動力電池功率分配因子K-b(論域為[0.2,1])和超級電容功率分配因子K-c(論域為[0.1,1])。
由以上各輸入輸出隸屬度函數(shù)可得出模糊控制規(guī)則,如圖6、圖7和圖8所示。
由圖6~圖8可看出,僅在需求功率P-req較大時,動力電池提供較多能量,在其余低功率需求時,為延遲動力電池的使用壽命,最多僅提供動力電池最大輸出功率的50%;在超級電容SOC<0.5時,動力電池增加了輸出功率,在滿足整車動力需求外還為超級電容充電。
基于某款單電源純電動汽車,根據(jù)以上復(fù)合電源控制理論,在原有動力部件的基礎(chǔ)上,將其改為復(fù)合電源純電動汽車,并在MATLAB軟件中建立整車控制仿真模型,綜合分析復(fù)合電源的優(yōu)勢與多目標(biāo)模糊控制策略的有效性。
5.1 試驗車輛參數(shù)
試驗車輛參數(shù)見表1。
表1 試驗車輛參數(shù)
5.2 仿真結(jié)果分析
在復(fù)合電源功率輸出中,其電壓變化范圍很小,因此,輸出電流的變化不僅能夠反映兩電源功率的變化,更能夠準(zhǔn)確反映動力電池的放電倍率,可用來分析動力電池是否在最優(yōu)成本-壽命區(qū)間。在某段工況下,動力電池與超級電容的電流輸出曲線如圖9所示。
由圖9可看出,當(dāng)仿真開始即車輛起動時,超級電容提供大電流供給驅(qū)動電機;當(dāng)大電流放電時,超級電容波峰高于動力電池,即超級電容優(yōu)先提供大電流,與動力電池共同提供能量,其中動力電池電流輸出速度較緩慢,且存在最大電流限值;電流小于0時,即再生制動工況,超級電容優(yōu)先吸收大功率的制動能量,動力電池緩慢回收能量。
圖10為動力電池與超級電容SOC的變化曲線。由圖10可看出,因超級電容的充放電頻率較高,從而引起其SOC值浮動相對較大。同時,由于動力電池在超級電容SOC值較低時為其充電,因此SOC值最終穩(wěn)定在0.65左右;而動力電池的SOC變化相對緩慢。由此可知,該模糊控制策略能夠充分發(fā)揮超級電容器對動力電池“削峰填谷”的作用,且提高了能量利用率。
在該模糊控制規(guī)則下,目標(biāo)車速與實際車速的跟隨性對比結(jié)果如圖11所示。由圖11可看出,在低速工況下,實際車速與目標(biāo)車速基本一致,僅在最高車速與急加速工況下車速跟隨性稍差,但基本能夠反映駕駛員的駕駛意圖,控制精度較高。
為證明復(fù)合電源的優(yōu)勢及多目標(biāo)模糊控制策略的有效性,在相同的模擬仿真環(huán)境下,通過仿真得出單動力電池純電動汽車、基于功率邏輯門限策略和多目標(biāo)模糊控制策略的“動力電池+超級電容”復(fù)合電源純電動汽車動力電池SOC的變化曲線,以驗證復(fù)合電源的優(yōu)勢、邏輯門限控制策略與模糊控制策略的優(yōu)勢。模擬仿真結(jié)果如圖12所示。
從圖12可看出,即便是使用存在局限性的功率邏輯門限控制策略,相對于單動力電池的純電動車,復(fù)合電源系統(tǒng)也可節(jié)省較多能量。以功率邏輯門限策略為基準(zhǔn),在仿真1 500 s內(nèi),復(fù)合電源的主能源(動力電池)SOC比單動力電池純電動汽車的動力電池SOC提升了0.02,相當(dāng)于0.38 kW·h,而此段時間超級電容的能量消耗為0.084 kW·h,因此,復(fù)合電源系統(tǒng)這段時間可節(jié)能0.296 kW·h,此部分能量可維持這款車以60 km/h的車速勻速行駛3.5 km。與整段工況歷程(14 km)相比,延長續(xù)駛里程的效果非常明顯。
多目標(biāo)模糊控制策略可節(jié)約更多的能量,是對復(fù)合電源優(yōu)勢的進一步發(fā)揮,相比功率邏輯門限策略多節(jié)能30%。因此,多目標(biāo)模糊控制策略能夠更好地發(fā)揮復(fù)合電源優(yōu)勢,解決純電動汽車?yán)m(xù)駛里程短的問題。
本文針對復(fù)合電源純電動汽車的電源結(jié)構(gòu)、工作模式進行了分析,并依據(jù)純電動汽車性能指標(biāo)與兩儲能單元的性能對復(fù)合電源進行了能量匹配,制定了安全約束,為多目標(biāo)模糊控制策略的制定提供了理論依據(jù)。本文研究的控制策略能夠充分發(fā)揮超級電容的優(yōu)勢,為純電動汽車?yán)m(xù)駛里程的提升以及復(fù)合電源的研究提供了一定的理論參考。
1侯清亮.電-電混合純電動汽車整車控制器的研究.合肥工業(yè)大學(xué),2011.5.
2閔海濤,劉杰,于遠彬,等.混合動力汽車復(fù)合電源的參數(shù)優(yōu)化與試驗研究.汽車工程,2011,33(12):1078~1083.
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(責(zé)任編輯文楫)
修改稿收到日期為2014年8月1日。
Energy Matching and Multi-objective Fuzzy Control Strategy Study on Battery/Ultra-capacitor Composite Energy Storage of EV
Zhang Bingli1,Wu Dexin1,Dou Cong1,Gu Yan2,
(1.Hefei University of Technology;2.Changzhou University)
In this paper,the structure and operating mode of battery/ultra-capacitor composite energy are analyzed,the parameter matching and security restraints are made according to the basic performance criteria of a BEV,and multiobjective fuzzy control strategy is established.Simulation results indicate that the presented control strategy can bring into full play the advantage of ultra-capacitor and expand the driving range of BEV,distribute reasonably battery/ultracapacitor power and reduce vehicle speed errors.
BEV,Composite energy,Energy matching,Multi-objective fuzzy control
純電動汽車復(fù)合電源能量匹配多目標(biāo)模糊控制
U469.72
A
1000-3703(2014)12-0054-05
安徽省科技攻關(guān)項目(12010202039)。