混合動力船舶能量管理系統控制與優化

闞志偉，王錫淮

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混合動力船舶能量管理系統控制與優化

闞志偉，王錫淮

（上海海事大學物流工程學院，上海 201306）

本文介紹使用頻率方法改進混合電動船（HEB）能量管理系統，并對系統做適當優化。柴油發電機通過超級電容器和鋰電池的配合出力來滿足混合動力船的負荷需求。超級電容器和鋰電池通過兩個雙向DC/DC連接到直流母線，柴油發電機使用三相pwm整流器連接到直流總線。DC/AC轉換器連接到使用兩個電動機作為推進器模擬混合動力船（HEB）在航行過程需求的推進負載。利用粒子群優化算法來整定柴油機調速系統PID控制器參數，使其有更快的速度響應。本文通過柴油發電機，超級電容器和鋰電池這些電源的功率分配來滿足動態負荷需求。理論結果通過MATALB/Simulink軟件進行仿真驗證。

混合動力船舶 鋰電池 超級電容器 功率分配 粒子群算法

0 引言

如今，多源系統廣泛應用于各類交通工具以此來減少能源消耗和溫室氣體的排放。在船舶領域，由于混合動力船舶（HEB）負載的波動，船用發電機需要在暫態過程獲得一定的功率補充，以免發電機性能惡化。使用鋰電池和超級電容器能夠減少功率波動對于發電機的擾動，以提高HEB動態性能。能量存儲系統能夠在一定時間內平滑的緩解負荷波動的影響。本次研究使用鋰電池和超級電容器作為儲能設備，使用直流電網作為主系統，這是由于相當一部分設備需要直流電源為其供電。相比于交流系統，直流系統能減少電力電子轉換器數目，降低了成本，同時也降低控制系統復雜程度。

本文主要研究應用頻率法進行能量管理，基本原理是通過負荷曲線在超級電容器、鋰電池和發電機之間的分配來解決暫態功率補償問題。這種方法能明顯減輕負荷對于發電機的影響。

將負荷功率曲線分解為低、中、高三個不同頻率分量主要是降低負荷對發電機的影響，這直接影響發電機使用壽命。系統結構圖如圖1，發電機直接與整流器連接，鋰電池和超級電容器通過buck-boost電路連接母線。圖中，推進器用來模擬船舶的能量需求。

圖1 混合動力船結構

1 儲能裝置和柴油機模型

1.1 超級電容器模型

此電容器數學模型為：

1.2 鋰電池模型

1.3 柴油機-發電機模型

永磁同步電機在dq坐標系下的數學模型可表示為式（3）：

機械轉矩J可由發電機轉速控制系統獲得。

2 DC/DC和AC/DC變流器模型

2.1 雙向buck-boost模型

人際情緒管理問卷最終版包含4個分量表，每個分量表含有5個項目，共20個項目.研究表明，分量表均具有著較好的內部一致性信度，強化積極情緒分量表α=0.89，觀點采擇分量表α=0.91，尋求撫慰分量表α=0.94，社交模型分量表α=0.93[21].除此之外，研究還考察了人際情緒管理問卷和自我-他人情緒調節量表、情緒管理問卷等多個相關量表之間的關系，結果表明人際情緒管理問卷具有較好的聚合效度和區分效度[21].

2.2 AC/DC變流器模型

此模型為三相可控整流器，整流器數學模型可表示為式（7），其中直流電壓電容值可視為常數。

3 基于頻率法的混合動力船舶能量管理

3.1 負載電流分解為高、中、低頻率成分

本文所用方法基本原理是利用兩個低通濾波器來將負載曲線分頻，如圖2所示。這些頻率成分必須與各電源輸出功率曲線保持一致。其中，高頻成分HF分配給超級電容器，中頻成分MF分配給鋰電池，低頻成分分配給柴油發電機，可表示為式（8）。

3.2 高頻和中頻成分控制策略

基于頻率法的能量管理，其超級電容和鋰電池的參考電流可由圖2進行估計，其中低通濾波器各自的時間常數為0.05 s和0.3 s。

圖2 基于頻率法的功率分配

為了控制超級電容和鋰電池電流，buck-boost變流器控制策略需從建模中設計。控制策略中buck模式對應式（10），boost模式對應式（11）。這些控制策略和三角波比較后給PWM調制，最后給buck-boost變流器。

3.3 直流電壓控制策略

圖3 高頻和中頻電流成分控制策略

圖4 直流電壓控制策略

3.4 柴油機轉速控制策略

柴油機轉速參考速度可由式（12）計算得到，其中，Q為燃料指數，此數值根據柴油機需求功率得到，T1為受轉速限制的時間常數，T2為根據轉矩變化周期確定的時間常數，額定功率設置為P=400 kW。

4 基于粒子群算法的PID優化

4.1 問題描述

在基于PID控制的柴油發電機轉速控制系統中，為使轉速較好的跟蹤參考值，需獲得較好的動態響應。PID控制器的優化問題就是確定一組合適的參數K、K、K，使得指標達到最優。這里選用的誤差性能指標為ITAE，其定義為

可在simulink下建立柴油機轉速控制系統及性能指標。

4.2 優化過程

優化過程如下：PSO產生粒子群，將該粒子群中的粒子一次賦值給PID控制器的參數K、K、K，然后運行simulink模型，得到該組參數對應的性能指標，該性能指標傳遞到PSO中作為該粒子的適應值，最后判斷是否可以退出算法。

粒子在搜索空間中的速度和位置根據以下公式確定：

其中，表示粒子的位置；表示粒子的速度；1、2為加速常數；1、2為[0, 1]區間的隨機數；P是粒子迄今為止搜索到的最優位置。

5 仿真驗證

5.1 仿真參數

混合動力船舶包括一臺發電機，其額定值為500 kVA/50 Hz/1500 rpm/cos(φ)=0.8，一個鋰電池，其最大電壓為325 V，兩個雙向斬波電路和負載。各參數如下：

5.2 仿真結果

仿真使用simulink隨機產生的負載波形，采樣時間為2 s，電流值為[100 600]范圍內隨機負荷，這個電流被分解為高、中、低頻成分，其中超級電容器提供高頻成分，如圖5（上）所示。鋰電池提供的電流值如圖5（下），它提供了負載所需的中頻電流成分。圖5說明實際電流值幾乎完全與參考電流值保持一致，這就減少了負載波動對發電機造成的影響。實際電流值雖然與參考值基本保持一致，但與母線側電流值不同，這是由于變流器的電壓變化所引起的，因此參考電流值也不同，可以通過功率守恒得到變換器兩側物理量的關系。

圖5還表明：1)由于暫態過程負載突然增大，超級電容器提供的負載的高頻成分，這導致了模型的急劇放電。2)由于暫態過程負載突然減小，電容器吸收了負荷的高頻成分，致使模型處于充電狀態。

圖5 電容電流（上）與電池電流（下）

鋰電池電流超級電容器類似，其電流變化變化表明：1)當暫態過程負載突然增大，鋰電池提供中頻電流成分，處于放電狀態。2)當暫態過程負載突然減小，鋰電池吸收了中頻電流成分，處于充電狀態。

直流電壓控制特性如圖6（上），在此將參考電壓限定為500 V，曲線表明電壓控制策略對于變化負載效果是理想的，在初始階段，系統還未進入穩態，因此電壓有較大波動。

進行PSO優化后過程如圖7，其中K參數始終為0，即為PD控制，K=190.5，K=196.5，此時適應值=1.27×10-3。由最優控制器產生的階躍響應的動態指標均比較理想。如圖6（下），在最優PID參數控制器下，給出轉速參考值，可發現，轉速跟蹤效果是理想的。

6 結論

本文討論了基于頻率法的功率分配問題。仿真結果顯示，在多源系統中應用此方法能夠得到理想的動態特性。本次研究表明了，超級電容器提供高頻負載電流分量，鋰電池提供中頻負載電流分量，發電機提供低頻負載電流分量。此能來管理系統考慮了電源的動態響應問題，因此能夠降低負載波動對于發電機的影響，并且最小化儲能設備體積。

圖6 電壓（上）與轉速（下）響應

圖7 適應值優化曲線

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Control and Optimization of Energy Management System for Hybrid Ships

Kan Zhiwei, Wang Xihuai

(Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

TM73

A

1003-4862（2018）08-0036-05

2018-04-03

闞志偉（1992-），男，碩士研究生。研究方向：電力系統及其自動化。E-mail:1056341048@qq.com