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氫燃料電池汽車能量管理方法研究

2019-04-27 06:08:54孔巖
汽車文摘 2019年5期
關鍵詞:控制策略汽車

孔巖

(吉林大學汽車工程學院,長春 130022)

主題詞:氫燃料電池汽車 混合發電系統 能量管理控制策略

1 前言

近年來,隨著石油資源的不斷消耗,汽車行業專注于新興的替代能源,以減輕對化石燃料的依賴及對環境的污染。在某種程度上,傳統燃油汽車未來被新能源汽車取代將成定局。氫燃料電池汽車具有零排放、續駛里程長等優勢,一直以來被視為終極環保汽車。

氫燃料電池汽車驅動系統大致可分為純燃料電池驅動系統和燃料電池(Fuel Cell,FC)與輔助動力源組成的混合驅動系統兩種形式。燃料電池發動機作為單一驅動動力源具有輸出動態響應慢的缺點,為了改善系統的供電靈活性,延長燃料電池的使用壽命,目前氫燃料電池汽車大都采用以燃料電池為主,以儲能電源為輔助動力源的混合發電系統[1]。

對于燃料電池混合發電系統,整車能量管理控制策略是其核心部分,即如何進行主動力源與輔助動力源能量的分配是需要解決的重點問題之一。

2 氫燃料電池汽車能量管理控制策略概述

在氫燃料電池汽車上,主動力源是氫燃料電池,可應用的輔助動力源包括蓄電池、鋰電池、超級電容器(Ultracapacitor)、超高速飛輪等。Kasimalla,et al給出了FC與電池和超級電容配置圖[1],見圖1。

圖1 FC與電池和超級電容配置圖[1]

目前氫燃料電池汽車能量管理控制策略的控制模式大致分為閾值模式和功率跟隨模式。閾值模式以最低氫氣消耗量為目標對燃料電池進行最優控制,使其工作在最優效率點,即使燃料電池始終工作在相對低的氫氣消耗區,由蓄電池/鋰電池作為功率均衡裝置來滿足車輛的需求功率。功率跟隨模式則是指當電池荷電狀態(SOC)在最低值與最高值之間時,燃料電池的輸出功率維持在某一設定的范圍內,此時燃料電池在滿足整車功率需要的同時對蓄電池進行能量補充使其處在最優SOC狀態[1]。

針對以燃料電池為主、蓄電池/鋰電池和超級電容器為輔的燃料電池汽車,在確定控制策略時應考慮各動力源的共性,需要滿足電池的充/放電電流和功率限制值,且在超級電容突然充/放電的情況下,應確定電流變化的時間間隔并防止其損壞。具體的能量管理控制策略包括峰值動力源策略(Peaking Power Source Strategy,PPSS)、操作模式控制策略(Operating Mode Control Strategy,OMCS)、模糊邏輯控制策略(Fuzzy Logic Control Strategy,FLCS)、等效氫耗最小策略(Equivalent Consumption Minimization Strategy,EC?MS)。Hames指出4種控制策略的具體原理如下[2]:

a.PPSS通過使燃料電池和峰值動力源工作在最優工作區域來維持所需的驅動功率,且功率控制策略由車輛的加速和減速確定。

b.OMCS主要根據充電狀態確定操作模式(快速充電模式、放電模式和充電模式),同時綜合考慮需求功率、車速、超級電容器和電池充電狀態。

c.FLCS旨在通過模糊邏輯控制器進行能量存儲系統之間的功率控制,以提高燃料電池汽車的系統效率和燃料經濟性,同時DC/DC轉換器功率相對于燃料電池和蓄電池的能量達到最小/中間/最大水平,FLCS的控制回路如圖2所示。

圖2 FLCS的控制回路示意[2]

d.ECMS將電量轉換為氫氣消耗量,以系統等效氫消耗量最小為目標。ECMS根據鋰電池/蓄電池SOC及需求功率,按照一定規則分配燃料電池和鋰電池/蓄電池輸出功率實現單位周期內系統氫消耗量最小,進而獲得最優的燃料經濟性和系統效率。其中,燃料電池汽車的等效氫消耗量C為[2]:

其中,

式中,CFC、Cbat分別為燃料電池和鋰電池/蓄電池等效氫消耗量;PDC為與燃料電池級聯的單向DC/DC變換器輸出功率;m、n為待定系數,可通過測試單向變換器輸出功率與氫消耗量辨識得到。

與OMCS類似,ECMS的控制回路如圖3所示。

圖3 ECMS的控制回路示意[2]

3 氫燃料電池汽車整車能量管理策略的改進

針對以燃料電池為主,鋰電池/蓄電池和超級電容器為輔的氫燃料電池汽車,根據驅動條件、車輛運行狀態變化(如起動、穩速、加速、減速、上坡、下坡等),可以得到車輛動力需求的變化。考慮到不同路況下的控制策略對整車燃料經濟性及系統效率的影響,為了最大限度地減少氫燃料消耗并延長氫燃料電池汽車系統部件的壽命,Kaya提出了兩種新型的能量管理控制策略:節省氫燃料控制策略(Hydrogen Fuel Sav?ing Control Strategy,HFS-CS)和節省生命周期控制策略(Life Cycle Saving Control Strategy,LCS-CS)[3]。

圖4 HFS-CS 算法邏輯[3]

圖5 LCS-CS 算法邏輯[3]

HFS-CS的目的是通過將電池和超級電容器更好地結合到系統中降低燃料電池的燃料消耗,利用車輛在鋰電池/蓄電池和超級電容器中存儲再生制動能量,保證車輛的燃料經濟性,見圖4。在車輛運行過程中,若電池SOC大于其最小值,車輛需求功率由燃料電池和鋰電池/蓄電池提供;在高功率需求下,同時超級電容器也提供部分能量。在控制過程中:需求功率小于零意味著車輛停止或進行再生制動能量的存儲,此時若電池SOC低于最小值,則系統對鋰電池/蓄電池充電;當需求功率大于零時,若電池高于最低值時,燃料電池和鋰電池/蓄電池將為車輛提供動力,在需求功率過大的情況下,3種動力源協同工作,共同為車輛提供動力。

LCS-CS中車輛的需求動力僅由燃料電池提供,除非有緊急的高功率需求,見圖5。當車輛爬坡或加速時,超級電容器和鋰電池/蓄電池分別作為輔助動力源提供動力,而在平坦路面上,車輛由燃料電池單獨提供動力。在車輛急減速期間產生的再生制動能量將存儲在超級電容器中;在弱制動和慢制動時,再生制動能量將存儲在鋰電池/蓄電池中,車輛重新起動時使用該能量。LCS-CS可以節省燃料并且延長了鋰電池、超級電容器等組件的壽命。

為了確保各動力源之間能量的最優分配,且考慮到各組件的動態和能量約束,Snoussi提出了一種基于自適應濾波的能量管理策略[4],為了在能量流動力學和存儲技術之間建立關系,引入特定頻率(定義為功率密度和能量密度的比值)。為了提高系統性能,采用模糊邏輯系統(Fuzzy Logic System,FLS)使分離頻率與系統狀態變化相適應,其主要目標是優化超級電容器以使其工作在合理范圍內(圖6)。FLS的輸入變量是超級電容器的SOC和負載電流,輸出變量是分離頻率,使用梯形隸屬函數進行模糊化,并采用最小-最大模糊推理和質心逆模糊化。基于吸引性條件、存在性條件、穩定性條件3個主要條件建立滑動控制器以控制混合動力源中的電特性(電壓和電流)。該控制策略可以較低的成本改善混合動力源的耐用性和自適應性,實現氫燃料電池汽車的在線能量管理。

圖6 模糊邏輯系統[4]

4 結束語

燃料電池汽車作為新能源汽車發展的終極目標,目前已進入市場導入期,各企業、各研究機構致力于研究其能量管理控制策略以提高燃料電池汽車系統效率和整車燃料經濟性,并延長各動力源的使用壽命。目前多采用FLCS、ECMS等控制策略,隨著燃料電池技術的進一步發展,更全面的優化控制策略將會進一步提高氫燃料電池汽車的燃料經濟性和整車系統性能。

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