氫燃料電池汽車能量管理系統模糊控制仿真研究

趙天宇，陳 東，霍為煒,2，孫 超，任 強

(1.北京信息科技大學 機電工程學院，北京 100192；2.新能源汽車北京實驗室，北京 100192；3.北京理工大學 機械與車輛學院，北京 100081；4.廣州汽車集團股份有限公司，廣州 510623)

隨著全球環境問題和能源危機加重，各國對新能源汽車的研究日益增加，氫燃料電池汽車因其節能、高效、零排放等優點備受關注。針對氫燃料電池動態響應速度慢、無法進行制動回收、系統壽命低且更換成本高等缺陷[1]，匹配復合電源系統作為燃料電池汽車動力源并建立提高氫燃料電池汽車經濟性和使用壽命的能量管理策略顯得尤為重要。

目前，大部分研究人員對氫燃料電池汽車經濟性和使用壽命的研究多集中于動力系統參數優化匹配和控制策略開發[2-4]。劉世闖等[5]提出一種大功率燃料電池有限保護控制策略，在滿足整車動力性前提下，提高燃料電池系統的使用壽命。甘銳等[6]提出優化燃料電池效率區間控制策略，根據車輛不同行駛狀態,有效降低氫氣消耗量。Zheng等[7]提出基于PMP能量管理策略，并引入成本函數，有效提高了燃料電池的使用壽命。Ettihir等[8]基于自適應最小二乘法在線辨識燃料電池最佳工作點，提高燃料電池經濟性。

1 燃料電池動力系統建模

本文研究的某款氫燃料電池客車主要由氫燃料電池電堆、鋰離子動力電池組、永磁同步驅動電機、主減速器、車輪和車上其余部件的耗能電阻組成[9-10]。拓撲結構選擇間接型氫燃料電池系統[11]，動力系統仿真模型如圖1所示。該拓撲結構中氫燃料電池通過單向DC-DC升壓變換器與母線電壓等級進行匹配，使氫燃料電池的功率輸出與系統直流母線的電壓不再有耦合關系，同時DC-DC變換器將直流母線的電壓維持在電機系統最適宜的值，從而提高氫燃料電池系統效率。

圖1 氫燃料電池動力系統仿真模型框圖

2 動力傳動系統參數匹配

利用氫燃料電池和鋰離子動力電池組成的復合電源系統為整車提供動力，根據汽車最高車速、加速時間和最大爬坡度確定整車最高需求功率，進而選擇永磁同步電機型號和燃料電池的峰值功率。整車及其部件參數如表1所示。

表1 整車及其部件參數

3 氫燃料電池工作特性

氫燃料電池存在最佳工作效率區間：該區間具有能量轉化率高、氫消耗低、熱損耗小等優點。因此，燃料電池輸出功率處于最佳工作區間對提高能量利用率和延長氫燃料電池壽命具有重要意義。常見氫燃料電池電流密度與電堆效率的關系如圖2所示。

圖2 氫燃料電池電流密度與電堆效率的關系圖

氫燃料電池0.5～0.8 V是單體電池的最佳效率區間，對應的電流密度為600～1 500 mA/cm2，面功率密度為300～1 200 mW/cm2。電流密度較小時，滲氫損耗是能量損耗的主要形式，而面功率密度較大時，氫燃料電池內部損耗主要為活化極化、歐姆極化和濃差極化[12]。由圖2可知，當氫燃料電池的電流密度為300～1 500 mA/cm2時，電堆效率為45%～65%，氫燃料電池處于最佳工作效率區間[13-14]。

圖3 85 kW氫燃料電池RUL與輸出功率的關系曲線

由圖2中的氫燃料電池的電堆效率可計算出圖3中的85 kW氫燃料電池模型最佳效率工作區間的輸出功率，即當電堆的輸出功率處于38～55 kW時，氫燃料電池處于最佳效率工作區間，壽命最長；當輸出功率在其他區間時，氫燃料電池的壽命縮短。剩余使用壽命(remaining useful life，RUL)是由電堆本身的特性決定的[15-18]，受到多種因素的影響，如輸出功率范圍的波動、制造工藝、工作環境等，是一個比較復雜且與多種因素相互關聯的問題。

4 基于邏輯控制的能量管理系統

4.1 功率跟隨能量管理策略

氫燃料電池混合動力汽車主要有4種工作模式：

1) 啟動模式。氫燃料電池的啟動需要經過預熱狀態，鋰離子動力電池為整車提供能量。

2) 正常行駛狀態。根據鋰離子動力電池SOC值，判斷氫燃料電池的工作模式。

3) 巡航模式。根據汽車需求功率，判斷鋰離子動力電池的工作模式。

4) 減速制動模式。當汽車進行減速制動時，鋰離子動力電池進行制動回收。

4.2 模糊控制器設計

基于微小變量模糊控制策略，使氫燃料電池工作在最佳壽命區域內，避免燃料電池的頻繁啟停，同時保證鋰電池SOC在一個較高值范圍內波動。本文設計了一個雙輸入和單輸出的模糊控制器，將整車需求功率Preq和鋰離子動力電池 SOC作為模糊控制器的輸入量，氫燃料電池需求功率Pfc作為模糊控制器的輸出量。模糊邏輯規則如表2所示。

表2 模糊邏輯規則

基于中國典型公交工況，整車需求功率Preq隸屬度函數的論域為[0，203]，鋰離子動力電池SOC的論域為[0，1]，氫燃料電池需求功率Pfc隸屬度函數的論域為[0，85]。分別將Preq、SOC、Pfc劃分為5個子集，即Preq=[VS S M B VB]，SOC=[VS S M B VB]，Pfc=[VS S M B VB]。

5 仿真結果與對比分析

運用Matlab-Simulink和AVL-Cruise對設計的氫燃料電池汽車動力傳動系統參數模型進行仿真驗證。基于中國典型城市公交工況(CCBC)，鋰電池初始SOC設定為60%。車輛處于滿載情況下，為提高數據準確性進行連續4次CCBC工況的行駛，仿真得到功率跟隨策略和模糊控制策略下氫燃料電池輸出功率的曲線分布。由圖4可知，在模糊控制策略下，氫燃料電池輸出功率穩定在43 kW左右，處于最佳效率工作區間。氫燃料電池高效工作1 861 s，高效工作時間占總工作時間的71.01%。在功率跟隨策略下，氫燃料電池高效工作688 s，高效工作時間占總工作時間的27.3%。與功率跟隨策略相比，模糊控制策略下氫燃料電池高效工作時間增加了44.61%，在高效工作區間穩定輸出，使用壽命得到明顯提高。

圖4 功率跟隨策略和模糊控制策略下氫燃料電池輸出功率曲線

為了保證氫燃料電池在高效工作區間穩定工作，通過鋰電池的快速響應滿足整車需求功率的瞬時大幅波動。由圖5可知，在功率跟隨策略下，鋰離子電池輸出功率高于55 kW的時間為239 s，占鋰離子電池功率輸出工作時間的2.94%；在模糊控制策略下，鋰離子電池輸出功率高于55 kW的時間為862 s，占鋰離子電池功率輸出工作時間的9.48%。由以上數據可知，鋰離子電池在模糊控制策略下能夠減少氫燃料電池功率的大幅波動，從而增加氫燃料電池的使用壽命。

由圖4和圖5共同分析可知，當整車瞬時需求功率大幅波動時，需要鋰電池和氫燃料電池系統配合使用。在本文提出的模糊控制策略下，通過鋰電池快速響應大部分功率波動，使氫燃料電池在最佳工作效率區間保持功率輸出穩定，避免氫燃料電池頻繁啟停和時常處于峰值功率輸出，提高氫燃料電池的使用壽命[18]。

圖5 功率跟隨策略和模糊控制策略下鋰電池輸出功率曲線

圖6為功率跟隨策略和模糊控制策略下鋰電池SOC變化曲線。通過圖6分析可知，模糊控制策略下，鋰離子動力電池SOC從80%下降到60%用時1 275 s；功率跟隨策略下，鋰離子動力電池SOC從80%下降到60%用時2 040 s。根據兩者控制策略條件下SOC變化曲線得到，在模糊控制策略下，鋰離子動力電池放電速度提高37.5%，由此可以說明，相同時間內，模糊控制策略下，鋰離子動力電池動態響應整車需求功率的速度要優于功率跟隨策略控制條件，從而減少氫燃料電池功率大幅度波動，以增加氫燃料電池系統的使用壽命。

圖6 功率跟隨策略和模糊控制策略下鋰電池SOC變化曲線

圖7為功率跟隨策略和模糊控制策略下氫燃料電池的氫氣消耗量變化曲線。氫燃料電池客車經過4次CCBC循環，共行駛30.97 km。由圖7可知，在模糊控制策略下，系統氫氣消耗量為2.254 kg；在功率跟隨策略下，系統氫氣消耗量為2.441 kg。通過以上數據分析可知，本文提出的模糊控制策略相比于功率跟隨策略，系統氫氣消耗量降低了7.8%，氫燃料電池的經濟性得到明顯提高。

圖7 功率跟隨策略和模糊控制策略下氫燃料電池的氫氣消耗量曲線

6 結論

通過整車系統動力性參數匹配復合電源，并結合功率跟隨和模糊控制原理與結構，分別設計了氫燃料電池汽車能量管理策略。通過對汽車能量流動分析建立模糊控制規則。運用Matlab-Simulink和AVL-Cruise的聯合仿真，并與傳統功率跟隨策略對比，得出以下結論：

1) 基于4次CCBC循環工況，模糊控制策略下，氫燃料電池百公里氫耗為7.28 kg，相比于功率跟隨策略下，氫耗量降低7.8%。

2) 模糊控制策略下的氫燃料電池穩定輸出在43 kW左右，基于氫燃料電池響應速度慢，將功率波動的快速響應交給鋰電池，有助于提高氫燃料電池能量利用率。在模糊控制策略下，氫燃料電池高效工作1 861 s，高效工作時間占總工作時間的71.01%；在功率跟隨策略下，氫燃料電池高效工作688 s，高效工作時間占總工作時間的27.3%。模糊控制策略下，氫燃料電池在最佳效率區間的工作時間提高了44.61%，有助于增加氫燃料電池的壽命，降低燃料電池更換成本。