張根嘉, 王淑紅, 任 建, 蘇效琳
(太原理工大學 電氣與動力工程學院,山西 太原 030024)
在當今石油價格上漲、環境問題日益嚴峻的背景下,超級電容、蓄電池和燃料電池等電源的發展使得電動汽車儲能系統的研究有了多種選擇[1]。目前純電動汽車大多使用的是蓄電池儲能系統。盡管蓄電池的比能量大,但由于其比功率低、循環壽命短,難以應對電機瞬時啟動、加速及快速制動時的功率需求。同時,復雜工況下儲能裝置頻繁進行充放電切換將縮短蓄電池的使用壽命[2-3]。針對這一問題,通常將比功率更大、循環壽命更長的超級電容(SC)作為輔助能源與蓄電池相結合構成混合儲能系統(HESS),并通過相應的控制策略合理分配SC和蓄電池之間的功率,充分發揮二者的優點來兼顧電動汽車對儲能系統的能量需求和功率需求,延長電池的使用壽命[4-5]。
混合儲能系統(HESS)功率分配策略設計及優化主要從系統拓撲結構,數學模型及等效電路三方面來分析[6]。文獻[7]對目前HESS常用的被動式、改進型被動式和主動式結構進行了分析研究,通過建模及仿真對比證明了HESS的主動式結構效果更好。文獻[8]提出了一種基于支持向量機(SVM)和粒子群算法(PSO)的SC動態建模方法,該方法可以有效預測SC輸出電壓。文獻[9]對HESS進行全局建模,以此為基礎設計了一種非線性控制策略,該策略僅以負載功率分配為目的,并未考慮電源狀態。文獻[10]以電池和SC的荷電狀態(SOC)值為控制量,提出一種優化的模糊PI控制策略,然而由于電池SOC難以準確計算,系統性能會受到影響。文獻[11]克服了上述問題,以電機電流、母線電壓和SC電壓為輸入量設計模糊邏輯能量管理策略。盡管模糊控制策略控制效果好,但設計復雜,且難以適應所有工況。文獻[12]提出一種自適應濾波器功率分配控制策略,該方法可以在線調整濾波器的時間常數適應不同的負載功率需求。由于基于濾波的功率分配策略僅以負載功率分頻為控制目標,因此需要結合其他策略來使用[13]。文獻[14]提出一種基于HESS性能的能量協調、互補控制策略,該策略通過低通濾波算法進行功率初次分配,并基于電源狀態對功率進行調整,本質上是一種基于濾波的邏輯門限控制策略,而邏輯門控制算法邏輯復雜,受路況影響大,參數精度與門限值設置將直接決定控制效果[15]。
針對上述問題,考慮到車載超級電容運行過程中穩態電壓的穩定性要求,本文提出了一種基于低通濾波算法的功率分配控制策略,該方法同時滿足了負載功率分配和穩定電容SOC,且算法簡單,易于實現,并通過試驗平臺證明了該方法的有效性。
車載超級電容一般工作于沖擊負載下,影響其電壓的主要因素有三點:電容充放電、內阻壓降及電容的自放電效應。
圖1所示為超級電容等效電路模型,可見超級電容的一階非線性模型由理想電容C,串聯電阻RS及漏電阻RP組成,UOC為理想電容電壓,UC為超級電容外電壓,iC為超級電容電流。理想電容C表征超級電容的容量,超級電容SOC可由UOC直接反映:

(1)
式中:Umax、Umin分別為超級電容的最大工作電壓和截止工作電壓。

圖1 超級電容等效電路模型
超級電容數學模型為
UC=UOC-iCRS
(2)
式(2)表明,沖擊負載下iC突變將導致UC突變,由于UOC不受iC變化的影響,而車載超級電容工作于穩態時iC=0、UC=UOC,故電容穩態電壓可以準確反映SOC值,iC=0時電容電壓為

(3)
式中:UC(n)為超級電容此時刻的電壓值;UOC(n)和UOC(n-1)分別為理想電容此時刻和上一時刻的電壓值。
式(3)表明,受漏電阻RP的影響,超級電容穩態電壓存在衰減效應。
超級電容通常采用分段充電法,整個充電過程主要分為兩段,如圖2所示。第一階段采用恒電流充電方式進行大電流充電,使超級電容電壓UC快速達到設定值,由于內阻壓降的存在,此時,超級電容內部并未完全極化,理想電容電壓并未達到設定值;第二階段采用恒壓浮充充電方式進行小電流充電,該階段充電電流iC快速下降,理想電容電壓UOC繼續上升,電容端電壓UC保持不變。最終滿足iC=0、UC=UOC,充電過程結束。

圖2 超級電容充電過程
超級電容-蓄電池混合儲能拓撲結構如圖3所示,該拓撲結構為HESS并聯型全主動式拓撲,由超級電容和蓄電池分別通過半橋型雙向DC/DC變換器和Boost變換器并聯到同一直流母線上。相比于HESS的其他類型拓撲結構,該結構雖然變換器數量多,但是通過對每個DC/DC變換器的獨立控制和統一協調可以大大提高整個控制系統的自由度與可控性。

圖3 HESS拓撲結構

圖4 常規濾波分配法控制框圖
HESS的直接控制目標是維持直流母線電壓穩定[16]。圖3中,當電機需求功率大于電源輸出功率時,母線電壓小于參考值,HESS放電以滿足電機功率需求、穩定母線電壓;當電機再生制動運行時,母線電壓大于參考值,HESS充電吸收回饋能量。考慮到蓄電池的充放電次數和輸出功率的波動大小直接影響其使用壽命,因此HESS功率分配問題一般從減少蓄電池充放電次數和抑制其功率波動的角度出發。
圖4為常規濾波分配法控制框圖?;跒V波的功率分配控制策略又稱濾波分配法,常規濾波分配法的基本思想是通過一階低通濾波算法對負載功率進行分頻處理,分別由蓄電池和超級電容輸出負載電流的穩態分量iLFC_ref和暫態分量iHFC_ref。
圖4中蓄電池的參考電流為
ib_ref=iLFC_ref=fLPF(itot_ref)
(4)
式中:itot_ref為總負載電流參考值,fLPF為一階低通濾波器。
一階低通濾波器的傳遞函數為

(5)
式中:T為時間常數。
電容參考電流為

(6)
式中:ub為蓄電池的電壓值;usc為超級電容的電壓值。
在電動汽車運行過程中,HESS不僅需要根據電源特性分配負載功率,還需要監測電源狀態,保證運行安全。超級電容的正常運行需要確保兩點:(1)電機起動、加速、加載條件下存有一定能量儲備應對突變的負載功率需求;(2)制動條件下有足夠的儲能空間吸收回饋功率。為了滿足上述條件,通常將濾波分配法作為HESS的功率初次分配與邏輯門控制策略相結合,通過設置參數門限值與實際參數作比較來決定電源的運行方式。由于門限值固定且實際工況下需要考慮的門限條件較多,因而該方法算法邏輯比較復雜,控制效果受路況、參數精度、門限值設置的影響大。針對上述問題,本文改進了圖4的控制策略,如圖5所示。

圖5 改進的濾波分配法控制框圖
相比于常規的濾波分配法,改進后的控制策略在超級電容控制回路上新增加了電容電壓外環,該環PI輸出信號經過限幅值函數flim3得到電容充放電電流isc_hold,函數flim3設置了電容充放電電流的最大值。電流isc_hold需要由蓄電池來補償,補償值為

(7)
結合式(4)和式(7)可以計算出蓄電池參考電流:
ib_ref=flim1(iLFC_ref-ib_comp)
(8)
其中:

(9)
分析式(8)可知,當usc

(10)
其中:

(11)
結合式(6)和式(10)可以計算出超級電容的參考電流為

(12)
由以上分析可知,圖5所示控制策略遵循以下原則:(1)負載功率需求按濾波分配法進行分頻處理;(2)usc

圖6 試驗平臺結構圖

圖7 試驗平臺實物圖
本文所使用的試驗平臺整體分為兩部分,分別為基于TMS320F2812控制的混合儲能裝置和基于半實物仿真的2.2 kW永磁同步電機驅動系統,平臺整體結構如圖6所示,實物圖如圖7所示,電機參數見表1。蓄電池使用電池模擬器,額定電壓En為156 V、容量Qn為25 Ah、初始荷電狀態SOC為80%。超級電容額定容量0.83 F,內阻2.16 Ω,額定電壓320 V。永磁同步電機使用最大轉矩電流比(MTPA)控制策略進行起動與調速控制,分別對常規節濾波分配法和本文提出的功率分配控制策略進行試驗對比。其中,直流母線電壓控制為330 V,設置圖5中電容充放電電流isc_hold限幅值為±1.2 A,超級電容電壓參考值usc_ref為180 V。

表1 電機參數
電機空載起動與調速試驗的結果如圖8所示,2.5 s電機起動至轉速1 000 r/min,8.2 s與13.8 s分別調速至500 r/min和1 000 r/min。由試驗結果可知,常規濾波分配法控制下超級電容僅在電機起動、加速、制動時工作,穩態時電流為0,蓄電池僅提供電機穩態運行的功率,超級電容穩態電壓隨著電容充放電運行而變化,同時受自放電電阻的影響而緩慢衰減;使用改進的控制策略控制下電機啟動與加速時由于超級電容瞬時大電流放電導致usc

圖8 空載起動與調速試驗結果

圖9 帶載起動與調速試驗結果
電機帶載起動與調速試驗的結果如圖9所示,2.5 s電機起動至轉速900 r/min,8.2 s與13.8 s分別調速至400 r/min和900 r/min,轉速為900 r/min時穩態負載轉矩為5 N·m,400 r/min時為2.5 N·m。由試驗結果可知,使用常規濾波分配法控制下系統運行過程中超級電容穩態電壓隨著充放電運行而變化,且存在衰減問題而無法穩定;使用改進的控制策略控制下電機帶載運行時HESS功率分配規則與電機空載運行時基本一致,運行過程中超級電容的穩態電壓可以穩定在180 V。
針對車載超級電容運行狀態的要求,本文分析了電動汽車運行過程中超級電容的工作特性,改進了常規的基于濾波的HESS功率分配控制策略,并通過試驗進行驗證。結果表明,本文所提出的控制策略可以達到如下控制效果:(1)對負載功率需求分頻處理,降低電池充放電倍率;(2)自動調節超級電容充放電狀態,保持其SOC處于安全值;(3)克服了超級電容自放電效應對電容穩態電壓的影響。由于不需要設置邏輯門限值,在濾波分配法作為功率初次分配的HESS能量管理策略中,該控制策略可以大大減少整個控制系統算法邏輯的復雜程度。