復合電源式電動拖拉機能量管理系統策略研究*

胥文翔，徐立友，劉孟楠，馬可

(河南科技大學車輛與交通工程學院,河南省汽車節能與新能源重點實驗室,河南洛陽,471000)

0 引言

現代農業對生態、節能、環保提出了越來越高的要求,設施、生態、庭院農業等特殊農業生產環境對綠色動力農機具的需求越來越迫切。隨著電源技術和電動機技術的迅速發展,電動拖拉機為實現綠色農機技術提供了新途徑[1]。其作為一種新能源農業機械,具有綠色清潔、噪聲小、能量利用率高、可控性強的優點。隨著電池技術的日漸成熟,電動拖拉機也已經被廣泛應用于農業生產中。目前,電動拖拉機的技術方面也存在著部分難題,電動拖拉機與道路行駛的電動汽車相比,其工作特點有較大的變化。其在作業時速度變化不大亦無加速需求,但田間作業例如旋耕、犁耕時遇突變載荷頻繁,導致整機需求功率波動大,電流需求激增頻繁[2]。劉孟楠等[3]基于電動拖拉機的隨機載荷功率譜對其能量管理進行研究。周志立等[4]針對正態隨機載荷進行了計算仿真,徐立友等[5-6]針對電動拖拉機搭建了綜合臺架試驗,可以測量電動拖拉機的動力學特性,并針對拖拉機旋耕機組進行了仿真平臺開發。

傳統的電動拖拉機采用單一能源,其電池組受隨機載荷沖擊性能差,電池壽命降低且續航能力弱。孫閆[7]設計了基于超級電容的復合式電動拖拉機能量管理策略,采用粒子群算法對控制策略的參數進行了優化,有效地降低了動力電池大電流放電次數,徐立友等[8]針對電動拖拉機制定了一種基于模糊控制的能量管理策略,有效地降低了其能量消耗量。靳博文等[9-10]驗證了小的電流波動可以有效提高磷酸鐵鋰電池狀態(SOC)的估算精度。研究電動拖拉機的能量系統有助于提高電池組的使用壽命、延長續駛里程及提高使用時的平順性[11-13]。

考慮到拖拉機作業載荷波動大,其電池組易放電激增,故本文采用了一種多電池組復合式的電源結構,設計了基于模糊控制的考慮實時功率和載荷波動邏輯規則的多電源協同作業功率分配控制策略,利用高能量比的鋰電池與高功率比的超級電容協同作業。以實現電池功率大幅波動時的“削峰”“緩峰”,避免了單電池突變放電的發生,提高了整車經濟性。

1 電動拖拉機能量需求分析

拖拉機行駛時的驅動力模型如式(1)所示。

Fq=Ff+Fw+Fi+Fj

(1)

式中：Fq——驅動力,N;

Ff——滾動阻力,N;

Fw——空氣阻力,N;

Fi——坡度阻力,N;

Fj——加速阻力,N。

拖拉機犁耕作業時與行駛作業有很大區別,電動拖拉機處于犁耕作業模式時,具有負荷大且波動大、速度恒定且速度低的特點。因此忽略其空氣阻力、加速阻力和坡道阻力,增加由其犁耕所帶來的犁耕牽引阻力,其受力分析簡圖如圖1所示。

圖1 犁耕受力分析簡圖Fig.1 Schematic diagram of ploughing force analysis

其運動學模型如式(2)～式(5)所示。

Fq=Ff+FX

(2)

Ff=fm1g

(3)

FX=λm2g+KlHB+γHBv3

(4)

(5)

式中：f——滾動阻力系數,N;

FX——拖拉機牽引阻力,N;

m1——拖拉機整機質量,kg;

λ——犁耕阻力系數,N;

m2——犁耕載具質量,kg;

Kl——土壤變形系數,kg;

H——犁耕深度,cm;

B——犁耕寬度,cm;

γ——犁耕拋土系數;

v——拖拉機作業速度,m/s;

T——電動機需求轉矩,N·m;

r——驅動輪驅動半徑,m;

ig——當前傳動系傳動比;

ηt——傳動系傳動效率。

由于拖拉機作業時突變載荷多且頻繁,λ、Kl、H等變化較大,因此引入土壤隨機阻力Fran,將λ、Kl、H等量化為常數,由此得到新的牽引力方程如式(6)所示。

FXreq=λm2g+KlHB+γHBv3+Fran

(6)

式中：FXreq——需求牽引力,N;

Fran——土壤隨機阻力,N。

犁耕時所需電動機輸出轉矩、功率計算如式(7)、式(8)所示。

Preq=PTreq+Pδ

(7)

Ptur=PTtur+Pδ

(8)

式中：Preq——電動機需求功率,kW;

PTreq——電動機轉矩需求功率,kW;

Ptur——電動機實際功率,kW;

PTtur——電動機轉矩實際功率,kW;

Pδ——滑轉損失功率,kW。

犁耕時電動機需求轉速計算如式(9)所示。

(9)

式中：ne——電動機需求轉速,r/min。

2 多電源結構布置方案

2.1 電池放電特性研究

為合理的布置多電源結構,對電池組的輸出特性進行研究,課題組前期于河南省汽車節能與新能源重點實驗室內,采用試驗用磷酸鐵鋰電池組、新威爾電池測試系統、上位機等試驗設備進電池組輸出特性試驗。采用0.5C、2.0C、3.0C、5.0C放電倍率模擬不同的輸出電流大小對試驗用電池組進行輸出特性研究,其中,C為試驗放電倍率。

每組試驗放電前需將電池組的電量充滿,使其SOC接近1。設置與其放電倍率匹配的放電電阻,利用電池測試系統進行模擬放電靜態測試,直至電池組的電量放完。通過上位機獲取整個放電過程中電池組的放電特性如圖2、圖3所示。

圖2 不同放電倍率下磷酸鐵鋰電池單體SOC與端電壓關系Fig.2 Relationship between SOC and terminal voltage of single cell of LiFePO4 at different discharge multipliers

圖3 不同放電倍率下電池組平均電壓隨時間變化關系Fig.3 Average battery pack voltage versus time at different discharge multipliers

由圖2、圖3可知,不同的放電倍率(即放電電流大小)對電池組的SOC及放電時間影響較大,因此,如何合理地解決電動拖拉機作業時,因載荷波動引起的磷酸鐵鋰電池組電流輸出波動具有重要意義。

2.2 多電源結構布置

結合電池組的放電特性,采用三電源混聯式的電源結構,利用高能量比的鋰電池與高功率比的超級電容對電動機進行協同供電,從而實現能源的傳遞,如圖4所示。多電源電動拖拉機的能量系統以第一電池組(鋰電池)為主要供給能源,以第二電池組(鋰電池)與超級電容、DC/DC串聯的模塊作為協同輔助能源,后者通過并聯與前者共同構成多電源能量儲存系統。式中協同輔助能源利用DC/DC轉換器調節超級電容與第一、二電池組的電壓關系,這種結構不僅可以良好的利用超級電容的輸出電壓與電流,還使其儲能得到了后續補充,解決了其儲電能力弱的缺點。

圖4 多電源電動拖拉機動力傳遞系統結構示意圖Fig.4 Structure schematic diagram of multi-power electric tractor power transmission system

3 電池能量管理策略

本文能量管理的總體目標是盡可能地降低電動拖拉機作業時遇到突變載荷等狀況時由于需求功率激增導致的鋰電池輸出功率激增而遭受的沖擊,實現鋰電池輸出功率“削峰”“緩峰”的目的。結合鋰電池和超級電容的輸出特性,制定出相應的能量管理方法。

3.1 供電模式

勻速犁耕作業時,拖拉機田間作業時的載荷是一直在變化的,因此電動機需求的功率隨之波動,電池輸出的功率與電流也隨之波動。當土質堅硬程度變化較大時,導致電池輸出的電流激增激降,從而影響電池的使用壽命及SOC的估計。利用能量管理系統(BMS),將拖拉機作業過程中所需求的能源功率合理地分配給多電源系統從而使第一電池組(即主要供給能源)的輸出電流變得平滑,降低其電流波動比,實現電流“緩峰”。

多電源系統根據不同作業環境下所需的電動機、電池功率調整能量管理系統的不同模式。結合本文研究的能量管理內容及拖拉機作業特點將能量系統的工作模式劃分為：單電池供電模式(M1)、多電源協同作業模式(M2)、峰值放電模式(M3)。不同模式下多電源系統供電的能量傳遞簡圖如圖5所示。

(a) 單電源供電模式(M1)

圖5(a)為電動拖拉機單電源供電模式。當拖拉機作業實時功率較小或工況穩定,無突變載荷時,電動機及電池需求功率波動較小,電流輸出平穩。此時只有主要供給能源進行電能供給。圖5(b)為電動拖拉機多電源協同供電模式。當拖拉機作業工況波動大,電動機及電池需求功率波動較大且實時功率超過設定閾值時。此時,在限制主要供給能源功率波動的同時,協同輔助能源進行介入,利用超級電容高功率比的特點進行功率補償。

3.2 能量分配

本文采用基于確定規則的邏輯門限閾值控制的能量分配模型對電池需求功率進行分配。對功率突變的情況下的鋰電池功率輸出加以限制。

設置門限值控制參數如下：當前電池功率Ptur,電池需求功率Preq,開啟多能量系統的功率閾值Plim,多能量系統可提供最高功率Pmax,功率波動比λtur,功率波動比上限λlim。

(10)

判斷條件設置：Ptur>Plim時能量分配模型開啟,“Preq≤Pmax”為N1;“Preq>Pmax”為N2;“λtur1≤λlim1”為N3;“λtur1>λlim1”為N4;“λtur2≤λlim2”為N5;“λtur2>λlim2”為N6。電動拖拉機能量管理邏輯規則如式(11)所示。∧表示并且,∨表示或者。

(11)

式中：R——判斷規則。

圖6為考慮功率波動比的多電源拖拉機能量分配邏輯門限規則圖。可以看出,遇功率突增情況時,如果需求功率波動比在允許的閾值內,由主要供給能源進行全部功率的輸出;當需求功率波動比超出允許的閾值內時,主要供給能源只進行波動比閾值內的功率輸出,超出閾值的部分由協同輔助能源進行提供。

圖6 能量分配邏輯門限規則Fig.6 Energy distribution logic threshold rule

3.3 模糊控制

模糊控制作為一種廣為應用的智能控制方法[14],是控制策略的核心部分。可以方便地實現不同影響因素(功率需求、SOC、電機效率等)的標定,魯棒性好[15-18]。

圖7為各輸入輸出的隸屬度函數,電動拖拉機實際功率Ptur論域為[0,1],對應的模糊集合為[ZE,PS,PM,PB],分別代表{零,正小,正中,正大};主要供給能源功率波動比λtur1論域為[0,1],對應的模糊集合為[ZO,LE,PS,PM,PB],分別代表{零,較小,正中,較大,很大};協同輔助能源功率波動λtur2論域為[0,1],對應的模糊集合為[ZO,LE,PS,PM,PB],分別代表{零,較小,正中,較大,很大}作為模糊控制器的輸入變量,通過分析四者的變化合理地決定模糊控制器的輸出變量主要供給能源輸出功率P1論域為[0,1],對應的模糊集合為[ZE,PS,PM,PB],分別代表{零,正小,正中,正大};協同輔助能源輸出功率P2論域為[0,1],對應的模糊集合為[ZE,PS,PM,PB],分別代表{零,正小,正中,正大},對能量管理模型的輸入量進行模糊控制,可以達到多電源輔助與協同目的。

(a) Ptur隸屬度函數

合理劃分范圍后并根據上述控制規則建立的模糊規則表如表1所示,得到的輸入輸出關系變化如圖8所示。

表1 能源輸出功率Pi的控制規則Tab.1 Control rules for energy output power Pi

(a) P1、Ptur、λtur1關系

4 仿真與試驗

4.1 仿真模型建立

以某型農用電動拖拉機為研究對象,經過計算,并參考市場上所銷售產品,得到整機主要參數,如表2所示。為驗證能量管理的有效性、適用性,以5.5 km/h的勻速犁耕工況為例,忽略DC—DC轉換器處能量損失,可以認為其蓄電池用于作業的功率等于電動機總功率。對單一電源模型和考慮實時功率和載荷波動的多電源模型的電池輸出功率、功率波動比、SOC變化情況以及整機電能消耗情況進行研究試驗。

表2 多電源系統電動拖拉機整機參數Tab.2 Multi-power system electric tractor parameters

為驗證本文能量管理系統策略的可行性,本文將仿真模型分為兩部分：能量管理控制策略模型及整車模型。式中,能量管理策略模型在MATLAB/Simulink環境下搭建,電動拖拉機整車仿真模型在AVL/Cruise環境下建立。

Cruise與MATLAB/Simulink可以通過Cruise軟件中的MATLAB DLL組件進行聯合仿真。數據通信如下：Simulink接收來自Cruise軟件中蓄電池、超級電容的SOC、電流、電流、輸出功率、電機需求功率等數據輸入至能量管理策略模型,能量管理策略模型將能量系統各部件的啟停信號等反饋給Cruise軟件中的整車模型。搭建好的整車模型如圖9所示。

圖9 電動拖拉機整車AVL/Cruise軟件仿真模型Fig.9 AVL/Cruise software simulation model of the whole electric tractor

4.2 試驗結果分析

圖10為電動拖拉機勻速犁耕過程中電源消耗功率情況,在有突變載荷的犁耕作業時,電動拖拉機最大需求電功率為16.1 kW,最小需求電功率為7.8 kW。其中,單一電源模型的鋰電池輸出功率即電源需求總功率。基于功率波動比門限值的多電源協同輸入的模型與單一電源模型對比,鋰電池的功率波動變平緩,其鋰電池的最大輸出功率為14.1 kW,最小功率為7.8 kW,超出部分由協同輔助能源提供,其避免了鋰電池受突變功率輸出突變電流而遭遇的沖擊。

圖10 勻速犁耕過程中電源消耗功率情況Fig.10 Power consumption of the power supply during uniform plowing

圖11與圖12為基于功率波動比門限值的多電源協同輸入模型與單一電源模型的鋰電池輸出功率0.1 s 和1 s時間間隔內的波動比對比圖。分析計算可知,每1 s上升功率平均波動比由5.6%下降至2.7%,每1 s最高上升功率波動比由20.8%下降至3.6%;每0.1 s上升功率平均波動比由0.58%下降至0.3%,每0.1 s最高上升功率波動比由4%下降至0.3%。

圖11 兩種模型功率0.1 s間隔的波動比對比Fig.11 Comparison of the fluctuation ratio of the two models power 0.1 s interval

圖12 兩種模型功率1 s間隔的波動比對比Fig.12 Comparison of the fluctuation ratio of the two models power 1 s interval

將兩種模型進行模型在環試驗,以驗證本文能量管理模型的實際優越性。表3為兩模型鋰電池輸出功率及波動比對比表,可以看出,本文設計的模型輸出功率波動更小。圖13為兩模型鋰電池SOC隨時間變化關系。可以看出,多電源協同輸入模型由于嵌入了超級電容作為輔助能源,并對鋰電池功率波動比進行了限制,其鋰電池SOC的下降速率明顯小于單一電源模型下鋰電池SOC的下降速率。

表3 兩模型鋰電池輸出功率及波動比對比表Tab.3 Comparison table of output power and fluctuation ratio of two models of lithium batteries

圖13 鋰電池SOC隨時間變化關系Fig.13 Relationship between SOC and time of the lithium battery

圖14為電動拖拉機能量系統的整體電能消耗情況。在循環時間內,未考慮功率波動比的單一電源模型的電能消耗略小,但100 s后多電源協同輸入模型的電能消耗更低,這是因為前期電源需求功率波動較小導致的。循環結束時多電源協同輸入模型的整機電能消耗明顯遠小于單一電源模型下整機電能消耗。

表4為兩模型鋰電池SOC及整機電能消耗量。與基于跟隨模式的單一電源模型相比,基于模糊控制門限閾值邏輯規則的多電源協同輸入模型的整機電能消耗量降低了5.24%。

試驗結果證明：基于功率波動比的模糊控制門限閾值邏輯規則的多電源協同輸入模型,其輸出總功率在遇載荷突變等原因導致的電源輸出功率突變的情況下,可以響應迅速且輸出功率能夠滿足需求功率,且明顯看出波動比閾值內的功率增長部分由主要功率能源提供,而超出閾值的功率突增部分由協同輔助電源進行供給,且其蓄電池SOC變化平緩,整機電能消耗量下降。

5 結論

1) 以復合電源電動拖拉機為研究對象,針對系統方案設計了考慮實時功率和載荷波動的動力學模型及基于功率波動比的模糊控制門限閾值邏輯規則的多電源協同輸入。

2) 在Simulink上搭建電池輸出能量管理模糊控制模型,并通過AVL/Cruise進行聯合仿真試驗。目標工況下,與未考慮功率波動情況的單一電源模型相比,本文設計的模型輸出功率每1 s上升功率平均波動比由5.6%下降至2.7%,每1 s最高上升功率波動比由20.8%下降至每3.6%。整機電能消耗量降低了5.24%。

3) 本文的能量管理模型及控制策略能夠在滿足整車動力性的基礎上實現鋰電池功率輸出的“削峰”“緩峰”,使鋰電池以比較平緩穩定的工作狀態輸出電功率。可為后續復合電源拖拉機能量管理控制器開發及樣機的研制提供理論支持。