ADVISOR燃料电池混合动力汽车能量控制策略仿真研究

0 前言
由于能量效率高 、环境污染小 , 燃料电池电动车 是未来汽车很有前途的发展方向 。自 20 世纪 90 年代 以来 , 由于人们对环境 、能源问题的日益重视以及燃 料电池技术的进展 , 燃料电池电动车的开发迅速发 展 , 世界主要的汽车公司如戴姆勒Ο克莱斯勒等纷纷
推出自己的燃料电池概念车 。我国也在十五 863 项目 中设立了燃料电池城市客车重大专项课题 。
1 燃料电池客车动力系统结构
客车动力系统组成如图 1 所示 。主动力源为直接 氢气燃料电池发动机 , 考虑燃料电池发动机动态响应 在集成初期可能较慢 , 为减小开发的难度 , 所以在城 市客车研究的初期阶段采用多能源的动力系统结构 。 燃料电池发动机提供客车行驶的基本功率 ; 蓄电池在 加速等瞬态工况起辅助动力作用 , 同时进行再生制动 能量的回收 。
212 再生制动能量控制策略
在动力系统开发的初期 , 考虑一种简单的再生制
动控制方式[2] 。不同踏板位置下再生制动力的比重如
图 4 所示 , 由此可得到再生制动力的大小 (设路面平
均附着系数
φ p
为
018)
。
图 4 再生制动控制示意曲线 Fig14 Sketch map of regeneration braking control
表 1 燃料电池动力系统特征参数 Tab11 Parameters of fuel cell bus powerΟtrain
总功率 发动机 DCΟDC ΠkW ΠkW 功率ΠkW
电机额定 最大功率
ΠkW
蓄电池 额定电压
ΠV
蓄电池容量 ΠA·h
150
100
100
100Π160
384
80
2 动力系统能量控制策略探讨
本文采用基于负荷和电压的离线分配控制 , 在不 同的负荷区域采用不同的功率曲线 , 如图 2 所示 。
图 2 离线能量分配控制区曲线 Fig12 DCΟDC voltage control curve under different load
21113 在线能量分配控制 在线分配是在线实时动态分配的控制方法 。它根
(hb01 @mails1tsinghua1edu1cn)
152 公 路 交 通 科 技 第 23 卷
管理策略 , 在建立燃料电池动力系统仿真模型的基础 上 , 利用 ADVISOR 整车仿真软件对各种控制策略对 汽车性能的影响进行了对比分析 , 为实车能量控制算 法的开发提供了指导性方向 。
动力系统多动力源能量分配控制的任务是 : 在驱 动模式下 , 对燃料电池发动机和蓄电池的能量流动进 行合理 、有效的分配 , 在满足汽车功率需求的同时 , 提高整车燃油经济性 , 并保证蓄电池一定的容量 ; 制 动模式下 , 在蓄电池容量和充电电流允许的条件下 , 有效地对制动能量进行回收 , 提高整车效率 。 211 驱动模式下能力分配控制策略 21111 恒压控制
该方法控制简单 , 能量在发动机和蓄电池之间进 行自动分配 , 母线恒定值限制了蓄电池的过放 。但如 果发动机的动态性能比较差 , 结果可能因保护作用使 DCΟDL 变换器频繁切断 。由于没有对能量分配进行优 化 , 整车燃油经济性较低 。母线恒压值的选择很关 键 。该值不能过小 , 以保证蓄电池不过放 ; 但电压选 择过大则可能引起过充 , 同时汽车燃油经济性下降 。 21112 离线能量分配控制
燃料电池发动机模型主要考虑了燃料电池的稳态
特性伏安极化特性曲线 、空气系统压气机功率消耗及
水热管理系统功率消耗 , 模型均由二维稳态 MAP 图 组成 。
vfc = f 1 ( ifc , Tfc )
(1)
Pcomp = f 2 ( ifc , Tfc )
(2)
Pthm = f 期 何 彬 , 等 : 燃料电池混合动力汽车能量控制策略仿真研究 153
下 , 发动机工作在最低功率点 ; 如果蓄电池 SOC 很 高 , 汽车由蓄电池单独驱动 。
图 3 蓄电池 SOC 修正用功率曲线
Fig13 Compensating power curve vs1 SOC
燃料电池的动态特性简化为对其功率最大变化率
燃料电池辅与其他蓄能元件 (蓄电池 、超级电容 等) , 构成混合动力系统结构 , 可以降低系统成本 , 同时系统具有制动能量回馈功能 , 燃油经济性也得到 一定的提高 。但多能源的动力系统结构也给整车控制 策略带来了一定的挑战 。本文探讨了几种不同的能量
收稿日期 : 2004Ο10Ο19 基金项目 : 国家 863 电动汽车重大专项 (2003AA511100) 作者简介 : 何彬 (1979 - ) , 男 , 湖南郴州人 , 博士生 , 研究方向为燃料电池汽车 、内燃机混合动力汽车动力系统 1
据各模块状态和司机指令进行一定优化来控制能量流 动 、分配 。
正常工作模式下 , 燃料电池发动机提供合适的功 率以满足汽车的功率需求 , 同时提供一定的修正功率 以保持蓄电池最佳工作区域 , 文中修正功率如图 3 所 示 , 最佳 SOC 在 016 附近 ; 进一步的优化 , 可让最 佳 SOC 点根据行驶工况不同而变化 , 在高速行驶时 适当减小该值 , 以回收潜在制动能量 。功率模式下 , 发动机工作在额定点附近 , 蓄电池输出一定的功率 ; 但如果蓄电池 SOC 小于最低允许值 , 将以一定的电 流进行强制充电 , 牺牲汽车的部分动力性 。加速模式 下 , 蓄电池尽可能提供瞬时辅助功率。低负荷模式
Simulatio n Re search o n Energy Management Strategy of Fuel Cell Hybrid Electric Vehicle
HE Bin , LU LanΟguang , LI JianΟqiu , OUYANG MingΟgao (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy of Tsinghua University , Beijing 100084 , China)
离线分配为离线查能量分配表的控制方法 。DCΟ DC 变换器监测母线电压查表控制发动机功率输出 。 文献 [ 1 ] 中采用基于一条功率曲线的离线控制 。稳 态工况由发动机和蓄电池共同提供驱动功率 , 负荷增 大时 , 母线电压下降 , DCΟDC 变换器输出功率增大 。 蓄电池兼有主动力和辅助动力的作用 , 在恶劣的行驶 工况下 , 可能过放 , 对其损害较大 。
图 1 燃料电池客车动力系统结构 Fig11 Configuration of fuel cell bus powerΟtrain
动力系统各模块均有自己的控制器 , 它们通过车 载 CAN 通信网络与动力系统总成控制器进行信息交 换 。总成控制器是动力系统控制的核心 , 它根据司机 的指令和各子控制器反馈的信息进行决策 , 各子控制 器根据总成控制器的指令和自身模块的状态对模块进 行控制 。客车动力系统主要参数如表 1 所示 。
第 23 卷 第 1 期 2006 年 1 月
公 路 交 通 科 技 Journal of Highway and Transportation Research and Development
Vol123 No11 J an12006
文章编号 : 1002Ο0268 (2006) 01Ο0151Ο04
3 动力系统仿真模型描述
燃料电池动力系统仿真模型包括燃料电池发动
机 、DCΠDC 变换器 、蓄电池 、异步驱动电机及车辆负 载 。系统各部件模型一方面需考虑模型精度 , 另一方 面必须满足实时性的要求 。与各部件控制器的动态控
制相比 , 动力系统能量管理属于管理协调型控制 , 仿 真模型主要考虑了系统的稳态特性及低频动态特性 。
在该控制方式下 , DCΟDC 变换器 (直流Ο直流变
换器) 控制母线电压恒定在某一电压 。稳态工况时燃 料电池优先提供能量 。在过渡工况下 , 母线电压下 降 , 蓄电池起辅助动力作用 。当监测到母线电压长期 低于恒定值时 , 需采取保护措施 , 减小电机需求功 率 , 防止汽车长期过载运行 , 使蓄电池过放 。
Abstract : For Fuel Cell Bus with multiΟpower sources configuration , energy flow must be efficiently controlled1In the traction mode , three different control strategies on energy management are discussed1In the braking mode , a simple control method of regenerative brak2 ing is presented1Based on the software ADVISOR , the control modules of the proposed control strategies and a simulation model of the overall system are developed1The vehicle performances are evaluated with a cost function1Simulation results show that regenerative brak2 ing can improve the vehicle fuel economy as much as 20 %1Of the three control strategies , onΟline energy distribution achieves better fu2 el economy and smaller battery SOC fluctuation than constant voltage control and offΟline energy distribution1But it requires precise bat2 tery SOC estimation that may lead to much poorer performance than anticipated1 Key words : Fuel cell ; HEV ; Control strategy ; Simulation