基于混合度理論的燃料電池商用車驅動系統選型研究

覃記榮，徐小紅，郭 葵，馬秋香，馮高山，鄭偉光

(1.東風柳州汽車有限公司，廣西 柳州 545005；2.桂林電子科技大學，廣西 桂林 541004)

1 概述

為減少對傳統化石能源的依賴以緩解能源危機和溫室效應問題，開發新型替代能源已成為各國政府及企業的共識。在交通運輸行業，隨著汽車保有量的迅速上升，車輛的新能源化已成為當前行業的重點[1-3]。

車輛的新能源化主要可劃分為三個方向：①對傳統車輛的改進。通常的手段是為車輛加裝儲能裝置(如動力電池或超級電容)，提升發動機運行效率和制動能量回收率，以達到節能減排的目的。其典型代表是各種形式的混合動力汽車，目前該項技術較為成熟，但依舊無法完全避免空氣污染的問題，故通常被認為是一種過渡技術。②車輛純電動化。該方法將動力電池作為車輛的唯一能量源，通過動力電池-驅動電機-機械驅動裝置的連接實現車輛的正常行駛，同時電機的特性使該構型也能實現制動能量回收。該構型的典型代表是純電動汽車，從原理來看，純電動汽車對環境友好、能源利用率高，但受限于動力電池較差的溫度適應性和較低的能量密度，該構型在大載重、長續航的應用場景下發展緩慢。③車輛燃料電池化。該方法采用燃料電池代替傳統車輛的發動機，同時，為了彌補燃料電池輸出特性較軟的缺陷，通常會匹配一個儲能裝置(如動力電池或超級電容)作為附加動力源，形成燃料電池、動力電池、超級電容的混合驅動結構。相較于其他構型，燃料電池汽車驅動效率高，對環境無污染，續航里程長，燃料加注時間短，但當前氫能產業還處于起步階段，燃料電池的廣泛應用還有待于氫能產業的進一步發展。商用車通常會面臨大載重、長續航的應用場景，此外，較大的車輛空間也為燃料電池系統提供了更加靈活的配置方式。因此，在當前交通運輸行業技術更新迭代的大背景下，商用車的燃料電池化是今后重要的發展方向。

本文以東風柳汽某款燃料電池商用車為數據來源，重點研究燃料電池、動力電池混合度對車輛燃油經濟性的影響。分析了燃料電池商用車車輛構型，并對驅動系統關鍵部件進行了建模；引入了混合度理論；研究了不同混合度下的車輛氫耗，并對結果進行了分析。

2 燃料電池商用車動力構型

圖1給出了本文所研究的燃料電池汽車構型拓撲圖。該構型采用燃料電池、動力電池作為車輛的復合動力源。供氫系統提供的氫氣和壓縮機供應的氧氣在燃料電池堆中發生電化學反應，通過單向DC-DC變換器向直流母線提供電能。動力電池直接連接到直流母線上。在放電狀態下，動力電池輸出電能填補燃料電池的動態特性，同時起到穩定母線電壓的作用；充電狀態下，動力電池在滿足自身物理約束的條件下回收電機返回的制動能量。車輛處于驅動狀態時，二者組成的復合動力源共同向電機及其控制器輸送電能，電機將電能轉化為機械能，輸出扭矩驅動車輛；當車輛處于制動狀態時，電機在車載控制器的約束下最大限度地回收制動能量，回饋動力電池電能以填補SOC，有效提高車輛能源利用率。

圖1 燃料電池汽車構型拓撲圖

相較于只裝配單一燃料電池堆的車輛，增加動力電池作為第二能量源具有以下優勢：①在多變的工況條件下，動力電池較好的動態特性可有效彌補燃料電池的缺點，很大程度上提升車輛的動態性能。②可在車輛制動狀態回收制動能量，有效增加車輛的續航里程。③車輛處于冷啟動狀態時，動力電池可有效彌補燃料電池的功率。受益于上述優點，燃料電池、動力電池成為了最為常見的燃料電池汽車驅動系統配置類型[4-5]。

3 模型構建

3.1 燃料電池模型構建

完整的車載燃料電池系統包括燃料電池堆和其他附件(儲氫裝置、氫氣循環系統、空氣供給系統、水循環裝置、冷卻裝置等)。完整的模型可以得到燃料電池系統詳細的內部動態響應，但會消耗大量的仿真時間。在這項工作中，采用簡化模型以獲得快速響應。

該模型基于燃料電池的實驗氫耗。一款50 kW的燃料電池氫耗數據被作為基礎數據，如圖2所示。在此基礎上，一系列不同規格燃料電池的氫耗都基于該數據的加權：

圖2 50 kW燃料電池氫耗曲線

(1)

(2)

相應的，燃料電池的效率ηFC可以表示為：

(3)

式中，Δt為仿真步長(1 s)，LHV為氫氣低熱值(1.2×105J/g)。

3.2 動力電池模型構建

采用等效電路模型進行動力電池模型的構建。其電路結構(見圖3)。在該模型中，動力電池可以用理想電壓源與內阻串聯電路表示。動力電池的輸出功率可表示為：

圖3 動力電池等效電路

(4)

式中，VOC、Ib和Rint分別為單體電池的開路電壓、終端電流和內阻，ns和np分別為電池包的串聯和并聯電池數目。

動力電池的SOC變化率被定義為：

(5)

式中，Δ(SOC)為動力電池SOC變化速率，Qb為電池容量。

3.3 能量管理策略

采用基于動態規劃的全局優化算法作為整車的能量管理策略，以評估不同混合度對車輛燃油經濟性的影響。

動態規劃是求解多階段決策問題的一種數值方法，該算法將多階段優化問題離散化，通過求取每個決策過程的狀態函數，進而根據設定的成本函數逆向求取全局最優決策。基于動態規劃的能量管理策略的詳細構建過程可參見文獻[6-8]。

動力電池SOC和燃料電池輸出功率被分別選定為系統的狀態變量和決策變量，故系統的狀態轉移方程可描述為：

SOC(k+1)=SOC(k)+hk(Pb)k=1，2，…，N

(6)

其中，hk(Pb)為k時刻系統的狀態變化量，由于在該研究中，系統的狀態變量和決策變量分別對應動力電池SOC和動力電池輸出功率Pb，故hk(Pb)可解釋為動力電池輸出功率為Pb時對應的SOC變化量Δ(SOC)，即hk(Pb)=Δ(SOC)。

將燃料電池在整個行程中的燃料消耗作為系統的成本函數，如式(7)所示，動態規劃算法追求整個行程下的燃料消耗最小。

(7)

對于未配置外插式充電裝置的燃料電池汽車而言，為了有效評價車輛的燃油經濟性，同時維持車輛在較好的動力性能區間，一般會對動力電池的SOC施加終端約束，使其等于動力電池的初始SOC：

SOC(N)=SOC(0)

(8)

此外，為了滿足車輛配件的物理特性，根據各部件物理條件限制，設定一系列約束條件：

Tm_min≤Tm≤Tm_max

ωm_min≤ωm≤ωm_max

Pbat_min≤Pbat≤Pbat_max

PFC_min≤PFC≤PFC_max

SOCmin≤SOC≤SOCmax

(9)

式中，Tm、ωm分別為電機的最大轉矩和最大轉速。

4 混合度理論

混合度的概念產生于混合動力汽車，一般用于描述動力源的功率占比[9-10]。在此處，將混合度的概念拓展到燃料電池汽車，定義能量源混合度為：

(10)

式中，α為能量源混合度，PFCmax和Pbmax分別為燃料電池和動力電池包的最大功率。考慮到所設計的車輛不具備外置充電接口，車輛所匹配的燃料電池應具備在實際工況下平衡終端SOC的能力，因此設定燃料電池最大輸出功率(kW)的取值范圍為[70，140]，相對應的，其混合度為[0.46，0.93]。設定整車氫耗為優化的目標值，為了消除終端SOC對仿真結果的影響，將終端SOC差異轉化為等效氫耗：

(11)

(12)

(13)

5 仿真結果與討論

采用WHVC工況作為仿真工況，車輛的仿真數據如下。

整車質量：9 000 kg；空氣阻力系數：0.563；前迎風面積：6.645 4 m2；輪胎滾動半徑：0.413 m；車輛傳動比：6.67；滾動阻力系數：0.015；DC-DC工作效率：98%。

圖4給出了不同混合度下的車輛氫耗。當車輛混合度達到0.73時，車輛氫耗達到最小。混合度偏離該最優點越遠，車輛相對應的氫耗越大。這主要歸咎于以下原因：動力電池功率較小時，其不足以承載全部的制動能量，會造成制動能量的浪費，降低全局效率，提高氫耗；而當動力電池選擇過大時，燃料電池將工作在較大功率區而不是最優效率點，以維持動力電池的終端SOC，這亦會造成車輛的全局效率降低，提升氫耗。

圖4 WHVC不同混合度下的氫耗

圖5給出了車輛在最優混合度下的仿真結果。圖5(a)為WHVC工況的速度-時間曲線，圖5(b)為動力電池SOC變化趨勢曲線。可見在行程終端，動力電池SOC穩定在其初始值0.6附近。圖5(c)給出了最優混合度下，驅動電機、燃料電池和動力電池的功率曲線，可見復合動力源的功率輸出滿足WHVC工況下的電機功率需求。

圖5 WHVC工況仿真結果

對優化后的燃料電池商用車數據進行匯總，如表1所示。

表1 最優混合度及對應能量源規格

6 結語

本文以某款燃料電池商用車為研究對象，基于能量源混合度理論，研究了不同混合度對車輛燃油經濟性的影響。仿真結果表明，在WHVC工況下，車輛混合度為0.73時，能夠獲得最優的燃油經濟性。