電動汽車能源管理

電動汽車能源管理系統指的是對電動汽車動力總成系統的能源轉換裝置中的能量進行協調、分配和控制的軟、硬件的系統。為了能夠使得電動汽車具有良好的機械性能、電驅動性能以及合理的能量分配等，所配備的能源管理系統必須對能量進行有效地監測和控制，以實現最大限度的利用能量，進而提高汽車的經濟性能。因此能源管理系統的設計及策略的實施至關重要，本文介紹了有關的幾項研究。

1 用于電動汽車混合動力儲能系統的新型能源管理策略的開發[1]

1.1 主要目的及原理

混合動力儲能系統（HESS）主要用于優化電動汽車嵌入式存儲系統的性能。該存儲系統將能源和電源（例如電池和超級電容器）分開，以最大限度地利用其特性。能源管理策略的選擇是改善電源規模和減少鋰離子電池使用限制的關鍵因素。因此，本文提出了一種新型HESS管理策略，來提高嵌入式存儲系統的容量、效率或成本。此外，所提出的新型策略還可以改善電池的使用壽命（文中Fig.2）。

本文針對電動汽車應用情況開發并測試了用于電池/超級電容器混合儲能系統的新型能源管理策略。其主要思想是根據超級電容器SOC電池功率的可變限制，以確保HESS的兩個存儲系統之間功率的最佳分配。對于相同的電動汽車行駛周期（EV范圍、最大加速度和能量回收），以及相同尺寸的混合存儲系統（最佳尺寸），采用所開發的能源管理策略可以降低電池電量應力，并且在電動汽車運行期間可以控制電池的健康狀態（SOH）。

1.2 主要結論

通過仿真試驗得出的結果表明，該管理策略有效地降低了電池的RMS（均方根）功率，并驗證了電荷數量可以作為嵌入式能源管理概念中主要影響因素。本文還采用低功耗測試平臺進行了實驗驗證，其中電池和超級電容器由電力電子設備來仿真實現，而存儲系統的電氣模型則在軟件環境中實現。實驗結果驗證了所提出的能量管理策略的有效性。

Fig.2 Power management strategies to improve size and aging of the HESS

2 用于串聯式混合動力電動汽車的實時最優能源管理策略[2]

2.1 主要目的及原理

本文介紹了一種用于串聯式混合動力電動汽車（HEV）的能源管理（EM）策略。所提出的EM策略是一種針對電荷保持模式設計的自適應等效消耗最小化策略（ECMS）。該EM策略定義了電池充電狀態（SOC）的軟限制。但是為了抓住節能機會（CESO），EM策略允許SOC超過所定義的軟限制。因此，所引入的EM戰略又被命名為ECMS-CESO。另外，針對串聯式HEV本文提出了ECMS最優等效因子的范圍。該范圍用于推導用于計算自適應等效因子的數學公式。所提出的EM戰略的主要優勢在于：ECMS-CESO可以實現接近最優的燃油經濟性，而且無需預測駕駛者的需求。由于不需要進行預測，因此可以消除在預測時間范圍內尋找最佳控制的密集計算。因此，對于實時應用來說，ECMS-CESO很容易被實現。

ECMS-CESO與其他類型的A-ECMS的區別在于以下三個特點：

1）ECMS-CESO主要基于動力傳動系參數進行自校準，因此需要很少的調節和驅動循環數據；

2）ECMS-CESO設置自適應等效因子的數學公式；

3）定義SOC的軟限制。當有節能機會時，或者當發動機不能提供所需的功率時，允許ECMS-CESO超過SOC軟限制。

2.2 主要結論

本文通過所收集的實驗動力總成數據，開發了一系列HEV動力學模型來評估ECMS-CESO的性能。與瞬時A-ECMS和預測性A-ECMS相比，ECMSCESO分別將燃油經濟性（MPG）提高了1%和5%。EC?MS-CESO和瞬時A-ECMS的計算成本相同，但比預測性A-ECMS快得多。ECMS-CESO的性能可以在未來駕駛條件未知的情況下實現，而預測性A-ECMS則需要獲得駕駛循環數據。另外，ECMS-CESO的調整參數取決于傳動系，而瞬時A-ECMS的調整取決于驅動周期。總而言之，ECMS-CESO不僅具有很好的穩健性，并且需要很少的校準。這使得ECMS-CESO適用于串聯式HEV的實時能源管理，構型見文中Fig.1。

Fig.1.Theconfiguration of thepowertrain in a series HEV in thisstudy

3 用于電動汽車雙能量儲存系統的能源和功率分流管理策略[3]

3.1 主要目的及原理

在能量存儲系統（ESS，Fig.1）的發展方面，盡管電池開發取得了一些成果，但其功率和能量之間的比例尚未滿足電動汽車的要求。本文介紹了一種考慮到能源和動力分流管理策略的超級電容器（SCs）組件在電動汽車中的集成應用，提出了雙ESS的內部控制回路和能量管理策略，其中基于綜合模糊邏輯控制器方法的能源管理策略主要用于提高電動汽車的效率和性能。所提出的策略確保電池供電時能夠提供平均的電力需求部分，并且很容易適用于不同的駕駛模式。

3.2 主要結論

通過功率級硬件在環（HIL）試驗平臺來測試該策略的性能。測試結果驗證了所提出的能源管理策略能夠有效地協調能源流動。與純電池配置相比，所提出的策略將電池電流均方根（RMS）值減少了12%，以延長電池的使用壽命。內部控制回路經過適當調整，可以實現兩個不同ESS的完全解耦拓撲。

本文使用EMR方法在MATLAB/Simulink環境中開發了一個全局模型，該模型從擴展到混合配置的純電池模型為出發點。原始配置通過道路試驗結果進行了驗證。本文提出的雙ESS的內部控制回路和能量管理策略通過仿真試驗結果分析表明，相對于純電池配置而言，在所研究的道路行駛周期中所提出的策略有效地降低了3%的能量消耗。如果駕駛循環的特征更加城市化，則這種減少會更大。

Fig.1.Energy and power densitiesof different optionsof ESS in transportation systems(based on[6]).

4 基于集成車輛硬件在環（VHIL）方法和模型驗證的電動混合動力系統[4]

4.1 主要目的及原理

通過使用多種類型的能量轉換器將汽車動力傳動系統混合被認為是減少燃料消耗和空氣污染物的重要措施。因此，為了開發高效節能、高度復雜的混合動力系統，則需要新的設計方法和過程。不同能量轉換器的相互作用在混合動力系統中起著重要作用，本文討論了將混合動力系統納入現有車輛平臺以實現最高能效的可靠性。本文提出的集成車輛硬件在環（VHiL）方法和基于模型的設計（MBD）方法被用于評估電動動力總成的能效。

在VHiL中，混合動力電動動力總成模塊是模擬的，而車輛的其余部分是真實的。完整的底盤系統作為車輛測試平臺的一個組成部分。而一個完整的傳統內燃機（ICE）動力車在轉鼓實驗臺架中進行了測試（文中Fig.1），以便于在閉環、實時的反饋配置中集成高能效的混合動力電動動力總成模塊。

4.2 主要結論及未來發展

在VHiL平臺中，控制測試臺的自動化軟件與車載控制器之間的信號交換，并以閉環實時方式施加在驅動輪上的道路負載進行操縱，以便于實現所有混合動力駕駛模式，包括：所有電力范圍（AER）、電力輔助（EPA）和混合模式（BM）。在成功實施VHiL（文中Fig.2）后，對基于規則（RB）能源管理策略（EMS）和等效消耗最小化策略（ECMS）進行比較研究。該研究結果表明，在兩種控制策略下，測試車輛的實際燃料效率可用于評估動力總成系統的能量轉換效率。電動助力能夠顯著地提高燃料效率，混合動力系統的結果與Equinox配備的傳統動力系統的燃油消耗量進行了比較，有助于了解混合后獲得的能量轉換效率。未來的研究工作包括測試不同的配置和新的能源管理策略，其中連接的能源轉換系統可以預測未來的交通和道路地形信息，從而最大限度地提高復雜、高效的混合動力系統的能源效率。

Fig.1.VHiL PXI platform and dyno interface setup.

參考文獻

[1]RIZOUG N,MESBAHI T,SADOUN R,et al.Development of new improved energy management strategies for electric vehicle battery/supercapacitor hybrid energy storage system[J].Energy Efficiency,2018,11(4):823-843.

[2]REZAEI A,BURL J B,SOLOUK A,et al.Catch energy saving opportunity(CESO),an instantaneous optimal energy management strategy for series hybrid electric vehicles[J].Applied Energy,2017,208:655-665.

[3]TROVAOJPF,ROUX M,MENARD E,et al.Energy-and Power-Split Management of Dual Energy Storage System for a Three-Wheel Electric Vehicle[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2017,66(7):5540-5550.

[4]MAYYAS A R,KUMAR S,PISU P,et al.Model-based design validation for advanced energy management strategies for electrified hybrid power trains using innovative vehicle hardware in the loop(VHIL)approach[J].Applied Energy,2017,204:287-302.

Fig.2.Vehiclehardware-in-the-loop(VHiL)experiment setup