一種增程式燃料電池汽車能量管理策略的應用

1 燃料電池增程式電動汽車系統動力方案定義

新能源汽車按分類可分成純電動汽車、混合動力電動汽車和燃料電池汽車等；而燃料電池汽車也存在著多種動力方案，按驅動形式可分為純燃料電池驅動方案和與其他儲能裝置共同驅動的混合驅動方案

。但是目前純燃料電池驅動的動力方案有著如下的缺點：一是由于車輛的所有輸出功率都來由燃料電池來提供，因此其系統凈輸出功率往往需求很大，對其成本和車內的布置空間存在著較大的挑戰；二是為了保證車輛能滿足各種行駛工況，燃料電池的動態性能需求也較苛刻；三是由于燃料電池無法進行儲能，因此很難實現制動能量回收，會導致車輛能耗較高?；谝陨系娜秉c，目前燃料電池汽車的主要驅動形式還是考慮混合驅動。本文定義的燃料電池汽車動力方案就是以燃料電池作為增程器并輔以高壓蓄電池系統共同混合驅動車輛。

創新教育主線是指課程教育培養與課外創新實踐相結合的創新教育，以激發學生的創新熱情，包括機械制造自動化技術、技能大賽、機械創新設計、大學生機械創新設計等。

1.1 基礎車型參數

由于燃料電池汽車需要以燃料電池作為主要能量發生裝置進行功率和能量輸出，但目前的技術水平來說，燃料電池系統本身的功率密度及成本還不夠成熟，因此對于小型化的短途使用的純電動汽車，燃料電池帶來的基準重量和成本會高于鋰電池系統?？呻S著車型變大以及對續駛里程要求的提高，燃料電池汽車的成本和重量優勢優勢逐漸體現，其僅需通過增加1kg的儲氫質量就能實現純電動汽車增加80 kg鋰電池所帶來的續駛里程增長。因此本文考慮基于某款B級SUV展開方案設計。其基本參數如下表1.1：

同時綜合考慮競品性能水平以及產品的定位，定義該車輛的性能目標如下表1.2：

1.2 電驅動系統參數設計與選型

基于上述的整車動力性目標，根據式1.1～1.5可依次定義出電驅動系統的最大轉速、額定功率、額定扭矩、峰值功率及峰值扭矩需求：

=0

377

(式1

1)

(式1

2)

(式1

3)

(式1

4)

(式1

5)

得到電驅動系統參數需求及最終的選型見下表1

3：

1.3 能源系統參數設計與選型

寫出最優軌線對應的正則方程；

(式1

6)

(式1

7)

(式1

8)

為能源系統到驅動輪的效率，參考經驗值效率約為75%。根據式1.6～1.8計算得到在NEDC工況下總續駛里程≥500 km時，能源系統需提供的可用能量≥87.45 kWh。同時，在NEDC工況下純電續駛里程≥50 km時，高壓電池系統需提供的可用能量≥8.75 kWh，考慮混動電池系統的SOC可用窗口一般為95～25%，高壓電池系統標稱能量需≥12.5 kWh。剩余的能量由氫氣提供，利用氫能與電能之間的轉化關系，先將氫能轉化為電能，從而計算出所需的氫氣質量，計算公式如式1.9：

(式1

9)

其中

為燃料電池系統在NEDC工況下的平均效率，假定平均效率為45%，推出可用氫氣質量需求為5.25 kg。

用戶實際工況下能耗最優的能量管理策略是基于前蘇聯學者龐特里亞金等人總結提出的極小值原理，用于求解在燃料電池增程式電動汽車行駛過程中的最優綜合能耗。龐特里亞金的極小值原理是在20世紀50年代中期提出，用以確定受控系統的性能指標達到極大值或極小值的一種最優控制方法，其基本上適用于大多數帶有控制約束的控制問題，也可用于解決連續和離散系統的最優控制的求解

。應用極小值原理求解最優控制問題主要包含如下步驟：

本車的恒溫器能量管理策略定義如下：當高壓電池系統SOC在車輛使用過程中下降到30%時，燃料電池系統啟動并以系統效率最高的11 kW進行凈功率輸出。如果此時整車需求功率大于燃料電池系統輸出的11 kW時，則可以實現降低高壓電池系統的能量消耗；如果此時整車需求功率小于燃料電池系統輸出的11 kW，則可實現為高壓電池系統進行電能補給，直至高壓電池系統SOC充電至70%時，自動停止燃料電池系統功率輸出。該策略的主要優點是控制簡單可靠，燃料電池增程器能夠工作在設定的高效及低排放區域，但由于各限值參數依靠的是工程經驗進行設置，無法保證車輛能源經濟性最優，且這些現值參數不能適應行駛工況的動態變化，可能在某些激烈行駛工況下，高壓蓄電池SOC過早低至無法行駛，影響用戶使用

。

2 用戶實際工況下能耗最優的增程式燃料電池汽車能量管理策略開發

2.1 常用能量管理策略介紹

采用閾值控制能量管理策略的恒溫器策略和基于特定規則的功率跟隨能量管理策略，因其控制策略的算法簡單，對整車控制系統的運算性能需求低，目前在混動汽車上的使用相對普遍，因此本文以這兩種能量管理策略作為對比對象。

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得到能源系統參數需求及最終的選型見下表1.4：

本車的恒溫器能量管理策略定義如下：當高壓電池系統SOC在車輛使用過程中下降到90%時，且整車功率需求在燃料電池系統怠速功率8 kW和燃料電池系統額定功率36 kW之間時，燃料電池按整車實際功率需求輸出；當整車功率需求大于36 kW時，燃料電池按額定功率36 kW輸出；如果動力電池SOC升至接近充電上限95%，自動停止燃料電池系統功率輸出。同時，為避免燃料電池頻繁啟停，燃料電池單次工作時間不低于30 s。該策略能一定程度上避免出現恒溫器策略的SOC過早截止，但可能會帶來較頻繁的燃料電池系統啟停以及可能會存在短時間內大幅度的燃料電池系統功率變化。

2.2 用戶實際工況選取

本文選取了NEDC工況，WLTC工況，CLTC-P工況和120km/h巡航工況來代表用戶實際工況，并以這些工況開展車輛續駛里程和能耗試驗，此處選擇的工況特征值差異較大，能很好地反映不同工況下的三種能量管理策略的工作狀態及結果表現。NEDC循環工況其于1997年正式定名并沿用至今。目前該測試標準主要使用的地域或國家主要是歐洲、澳大利亞、中國等地。NEDC循環工況是一種模態工況，車速的變化很有規律，且變化的頻率較小。WLTC工況是由聯合國世界車輛法規協調論壇下設的污染與能源工作組研究制定的全球輕型車排放測試工況。歐盟和日本分別于2017年和2018年開始正式實施WLTP法規測試規程，中國也在2019年7月開始將輕型車第六階段的排放標準切換成了WLTC工況，作為我國國六排放標準的升級。CLTC-P是中國行駛工況中的乘用車部分，是基于中國的大量座城市、車輛、累積里程、地理信息系統等大數據所定義出的符合中國國情的標準工況。CLTC-P能更真實反映中國特殊的工況要求，不僅反映在更接近中國國情的平均車速、最高車速，同時還具有更合理的停車時長、更完整的行駛工況、更多樣的加減速工況。120 km/h巡航工況則是模擬中國用戶長時間在高速公路行駛的苛刻工況。表2.1是這四種工況的特征值對比：

肇慶市政府指定疏浚物處理項目由肇慶市國資委管理，肇慶市國資委委托城投公司組織公開招投標。最終，方少瑜名下的廣州市安邦裝飾工程有限公司以約6500萬元中標。

2.3 用戶實際工況下能耗最優的能量管理策略理論與設計方法

女醫生毫不掩飾地露出鄙夷的神情，“嘖嘖，說不定他們很早就認識，否則她的實習醫院為什么不是其他醫院，偏偏是我們醫院？真是巧得有點夸張！想留在我們這類最好的醫院無非幾條路，靠實力，靠關系，每年有多少應屆畢業醫生排著隊來醫院實習面試，幾個被留下的我們都掰得出手指。她家里指望著她翻身，沒背景、沒資本，真能留下對她來說，何嘗不是個不錯的機會呢！哈哈！”

大自然總是慷慨地饋贈給我們豐富的木材資源，為我們的創作奉獻無限的動力和靈感。材質中所蘊含的能量，為創作者的體悟、認知、創作過程開啟了新的亮點。從另一方面說，藝術家的情思，也彰顯了材質本身的表現語言。

根據狀態方程以及性能指標構造出用于求解最優控制問題的哈密頓函數H(x,λ,u,t);

基于上述的整車續駛里程目標，，燃料電池增程式電動汽車在NEDC工況下的總續駛里程大于500 km。在整個循環過程中，總能量包括三個部分：驅動消耗的能量

、回收制動能產生的能量

和附件消耗的能量

，各能量的計算過程如式1

6～1

8：

由正則方程求出表達式u(t)和x(t)的解；

優質雜排水是城市建筑中水回用當中主要考慮的雜排水資源，因此本文在進行建筑中水回用系統設定時對優質雜排水的會用流程進行分析。常見的回用有生物氧化和混凝沉淀兩種方式。其中生物氧化主要借助格柵和調節池等設施，對原水進行生物接觸樣化處理，并通過沉淀、過濾和消毒等步驟，使其轉化成為可被再度利用的中水資源；混凝沉淀處理同樣需要在調節池當中進行，其中間需要借助活性炭進行雜質吸附，從而實現中水的獲取。

(1)終端的移動性：根據IP的通信過程，我們知道IP地址的功能是承擔主機標識和路由標識，如果使用終端移動而導致接入位置發生改變，網絡則立即給它分配新的IP地址，因為在IP地址上捆綁了傳輸協議，若IP地質發生某些變化，就會造成傳輸協議被終止，這也就意味著終端通信會話關閉。

首先定義狀態變量為高壓電池系統SOC，控制變量為高壓電池系統功率PBat，氫氣質量流量m ?

H

)作為性能目標指標。

列出對應的邊界條件、邊界約束條件和協態終值方程；

(式2

1)

又因為

=(

+

)×

×

標準轉換是職業標準的課程化環節，是對職業標準進行解構與重組，將其轉換為課程標準諸要素的過程。其操作步驟是：通過對涉外崗位的職業分析，編制涉外崗位職業標準，并通過篩選對比、交叉分析，提煉出與國際商法課程相關的內容；依據職業概況，確定國際商法課程定位；依據職業功能，確定國際商法課程目標；依據工作內容，確定國際商法課程項目體系；依據工作要求，進行國際商法課程設計；模擬工作過程，進行國際商法課程實施；依據項目權重，制訂課程考核標準。[2]最終將涉外崗位職業標準轉換為國際商法的課程標準，實現職業標準各要素與課程標準各要素之間相互滲透、合理對接。

(式2

2)

(式2

3)

(式2

4)

再定義約束函數

以表示

變化率：

依據所得的正則方程、對應條件，求解最優控制和最優軌線。

(式2

5)

其中約束條件為 0

15≤

≤0

95

(式2

6)

初末狀態分別為：

(0)=

,

(

)=

(式2

7)

(式2

8)

同時引入協狀態

，用于根據用戶實際工況的消耗動態調節氫氣和電能的消耗比例，

越大，則減少電能的消耗，其主要目的是為了保證用戶不會在氫氣消耗完前將電能耗盡，從而實現在用戶工況下最長的續駛里程和最低的綜合能耗。通過如下圖2

1

的確定邏輯，以實現車輛行駛過程中動態調節

,以保證在車輛運行的各個階段均能實現較好的綜合能耗。

對應的哈密頓函數：

通過秸稈覆蓋的方法可以很好的改善土壤的物理性狀，同時，在不同的覆蓋年限以及覆蓋數量的情況下，對于土壤物理性狀的改善也會存在不同的效果。在實際應用秸稈覆蓋的過程中，我們可以發現秸稈覆蓋對于降低降水對土壤的拍打、淋洗以及沖擊都存在明顯的效果，從而保證土壤的通透性。在此基礎上，秸稈覆蓋還可以有效減輕由于陽光暴曬使土壤表層出現龜裂的現象。通過以上兩方面的作用，更好的保證土壤物理結構的良好。

(

,

,

,

)=

(

,

)+

(

)

(

,

)

(式2

9)

由此可得，高壓電池系統功率的最優解：

(式2

10)

將協狀態

與用戶實際工況進行關聯，本文以車輛前1km的等效能量消耗率、高壓電池系統可用SOC和剩余氫氣質量作為用戶實際工況的特征值。前1km的等效能量消耗率在1～60 kWh/100km內取值，步長為1 kWh/100km；高壓電池系統可用SOC在0～100%內取值，步長為5%；剩余氫氣質量在0～5.3kg內取值，步長為0.1 kg，通過排列組合，共得到66,780組模擬工況組合。通過搭建整車仿真模型依次對各個模擬工況組合進行求解，能得到不同工況下的最優協狀態

，下圖2.2 示意的就是前1km的等效能量消耗率為30 kWh/100km時不同SOC和氫氣剩余質量下的

的最優值。

將計算得到的共計60張三維矩陣錄入用戶實際工況下能耗最優的能量管理策略中，以實現通過前1 km等效能量消耗率、高壓電池系統可用SOC和剩余氫氣質量這三個車輛參數查表后能得到當前最優協狀態λ，使得策略能根據該最優協狀態λ實時調節燃料電池系統和高壓電池系統的輸出功率，本文定義的更新周期為 28s，主要考慮的是即使平均車速為130 km/h，前1 km等效能量消耗率的更新周期約為28s，這個更新周期的限制能大大降低最優協狀態λ的實時性計算需求。

百折不撓的葉曉曉受挫了，她兩手空空地回到醫院，葉之容睡著了，她趴在葉之容床邊偷偷哭了一場。讓葉曉曉沒有料到的是，那個鍥而不舍的攝影家突然打聽到醫院來了，他拎了點水果來看葉之容。

2.4 能量管理策略實車應用及試驗驗證

依次對包括恒溫器、功率跟隨和用戶實際工況下能耗最優的能量管理策略進行NEDC工況、WLTC工況、CLTC-P工況和120 km/h高速巡航工況進行續駛里程測試，測試結果見下表2.3：

該試驗結果表明在這些工況下用戶實際工況下能耗最優的能量管理策略的續駛里程均優于恒溫器和功率跟隨策略，而且由于車輛在使用過程中能源系統的總能量一致，這也代表著用戶實際工況下能耗最優的能量管理策略下的燃料電池系統和高壓電池系統綜合工作效率更高，電能能量消耗率和氫能能量消耗率更優，且該策略未出現在高整車功率需求工況下氫氣的截止早于電能消耗的現象，能實現氫氣和電能的較優利用。

3 結論

本文所開發的用戶實際工況下能耗最優的增程式燃料電池汽車能量管理策略在最優協狀態λ的調整以及相應的優化算法的應用下，能夠在常見的包括NEDC、WLTC、CLTC-P及120 km/h高速巡航工況下取得較好的續駛里程、電能能量消耗率、氫能能量消耗率及系統綜合效率的表現。同時，也能該很好地克服恒溫器能量管理策略和功率跟隨能量管理策略的缺點，在保證車輛性能的前提下，不會出現電能補給不及時和較頻繁的燃料電池系統啟停和大幅度的功率變化。

[1]羅少文.我國新能源汽車產業發展戰略研究[D].上海:上海復旦大學,2008:5.

[2]徐群群,宋珂,洪先建,章桐.基于自適應遺傳算法的增程式電動汽車能量管理策略優化[J].汽車技術,2012,(10):19-23.

[3]李峰. 基于龐特里亞金極小值原理的混合儲能型有軌電車能量 管理策略在線循環優化[D].北京:北京交通大學.2019:51-55..