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        車輛工程專業(yè)優(yōu)化控制課程教學(xué)案例

        2015-05-30 20:59:52武小花滕艷瓊
        求知導(dǎo)刊 2015年2期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化控制教學(xué)案例

        武小花?滕艷瓊

        摘 要:優(yōu)化控制理論是車輛工程專業(yè)研究生的一門必修基礎(chǔ)課程。本文以基于二次規(guī)劃的電動汽車充電優(yōu)化控制為例,介紹如何將科研實例應(yīng)用于車輛工程專業(yè)優(yōu)化控制理論的教學(xué)中。期望通過專業(yè)案例的演示,達(dá)到提高學(xué)生應(yīng)用優(yōu)化控制理論能力的目的。

        關(guān)鍵詞:優(yōu)化控制;二次規(guī)劃;充電控制;教學(xué)案例

        隨著汽車電氣化的快速發(fā)展,優(yōu)化控制理論已成為車輛工程專業(yè)研究生必備的理論知識。大多數(shù)車輛工程專業(yè)學(xué)生學(xué)完該課程后反映:從該課程僅學(xué)到了一些基本理論,教師在課堂中的案例與專業(yè)基本不相關(guān),學(xué)完后不知道所學(xué)內(nèi)容有何用和如何使用,學(xué)完就忘。

        筆者認(rèn)為教師應(yīng)當(dāng)在講授優(yōu)化控制理論知識的同時,結(jié)合車輛工程專業(yè)自身的控制實例進(jìn)行演示,以下以混合動力電動汽車的能量管理策略可以作為線性規(guī)劃的實例;純電動汽車的充電優(yōu)化控制可以作為二次規(guī)劃或凸優(yōu)化控制的實例;當(dāng)前動態(tài)規(guī)劃應(yīng)用于電動汽車的控制也非常普遍。

        本文以基于二次規(guī)劃的電動汽車充電優(yōu)化控制為例,介紹如何將科研實例應(yīng)用于車輛工程專業(yè)優(yōu)化控制理論的教學(xué)中。

        1.標(biāo)準(zhǔn)二次規(guī)劃模型

        從優(yōu)化控制理論教材可知標(biāo)準(zhǔn)二次規(guī)劃模型為:

        min —xTQx+RTx

        s.t Ax≤b (1)

        Aeqx=beq

        式中:x為決策變量;向量和矩陣Q、R、A、b、Aeq、beq為標(biāo)準(zhǔn)二次規(guī)劃參數(shù)。

        2.電動汽車電池組模型

        大量的研究文獻(xiàn)表明:電動汽車電池組充電負(fù)荷具有一定的可控性,通過對車載電池組充電序列的有效控制,可以實現(xiàn)最小化用電成本的目標(biāo)。

        由電動汽車技術(shù)可知,電池組等效電路模型如下式所示:

        Pbatt,k=VocIk+IkRint (2)

        式中:Pbatt,k為電池組充電功率;Voc為電池組端電壓;Ik為電池組充電電流;Rint為電池組內(nèi)阻,時間步長k = 0,1,…,N。

        荷電狀態(tài)SOC(State of Charge)是電池組重要的特征參數(shù),其與電流Ik的關(guān)系表示為:

        SOCk+1=SOCk+— (3)

        式中:Qcap為電池組容量;?t為采樣時間間隔。

        根據(jù)電價、電池組充電功率即可得到用電總成本為:

        J=∑ck?tPbatt,k

        =∑ck?t(VocIk+RintIk) (4)

        式中:ck為分時電價。另外,根據(jù)電動汽車電池組的物理特性,可以得到電池組SOC與電流的約束條件為

        式中:SOCmin和SOCmax分別為電池組荷電狀態(tài)最小值和最大值;Imax為電池組充電電流最大值。SOCO為初始荷電狀態(tài);SOCm為目標(biāo)荷電狀態(tài)。

        3.二次規(guī)劃模型

        根據(jù)前面所述內(nèi)容得到以下電動汽車充電二次規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)、等式約束以及不等式約束。目標(biāo)函數(shù)為:

        minJ=∑ck?t(VocIk+RintIk) (7)

        式中:J為用電總成本。

        不等式約束為:

        等式約束為:

        以電池組充電電流Ik和SOCk為二次規(guī)劃數(shù)學(xué)模型的決策變量x,其表達(dá)式為:

        x=[I0,I1,…,IN-1,SOC0,SOC1,

        …,SOCN]T (10)

        根據(jù)公式(6)—(8),分別得到向量和矩陣Q、A、b 、R、Aeq、beq的表達(dá)式為:

        Q=diag([2Rint?tc0S0,2Rint?tc1S1,…,

        2Rint?tcN-1SN-1,0,…,0]) (11)

        R=[Voc?tc0S0,Voc?tc1S1,…,Voc?tcN-1

        SN-1,0,…,0]T (12)

        0 0 0 … 0 -1 0 0 … 0 0

        0 0 0 … 0 0 -1 0 … 0 0

        0 0 0 … 0 0 0 0 … 0 -1

        0 0 0 … 0 1 0 0 … 0 0

        0 0 0 … 0 0 1 0 … 0 0

        0 0 0 … 0 0 0 0 … 0 1

        -1 0 0 … 0 0 0 0 … 0 0

        0 -1 0 … 0 0 0 0 … 0 0

        0 0 0 … -1 0 0 0 … 0 0

        1 0 0 … 0 1 0 0 … 0 0

        0 1 0 … 0 0 0 0 … 0 0

        0 0 0 … 1 0 0 0 … 0 0

        (13)

        [-SOCmin,-SOCmin,…,-SOCmin

        SOCmax,SOCmax,…,SOCmax]T

        [0,0,…, Imax,Imax,…,Imax]T

        (14)

        -— 0 0 … 0 -1 1 0… 0 0

        0 -— 0 … 0 0 -1 1… 0 0

        0 0 0 … -— 0 0 0 0 -1 1

        0 0 0 … 0 1 0 0 0 0 0

        0 0 0 … 0 0 0 0 0 0 1

        (15)

        beq=[0,0,…,SOC0,SOCm]T (16)

        最后,通過Matlab二次規(guī)劃求解器‘quadprog計算,即可得到基于二次規(guī)劃的電動汽車充電控制策略的仿真結(jié)果。

        4.仿真結(jié)果

        假設(shè)分時電價ck如圖1所示,車輛可在19∶00到07∶00之間在家充電。主要仿真參數(shù)為:?t=15min, Qcap=24Ah,Voc=345V,Rint= 0.11,SOC0=

        0.2,SOCN=0.9,SOCmin=0.1,SOCmax=

        0.95,Imax=9.6A。

        由仿真結(jié)果圖2和圖3可知,經(jīng)過二次規(guī)劃序列控制的電池組將在電價較低的情況下進(jìn)行充電,達(dá)到節(jié)約用電成本的目的。

        5.結(jié)語

        本文以基于二次規(guī)劃的電動汽車充電控制作為車輛工程專業(yè)研究生優(yōu)化控制理論課程的教學(xué)案例,分析了電動汽車電池組模型,確定了以用電成本最小為優(yōu)化目標(biāo)的二次規(guī)劃模型,通過Matlab二次規(guī)劃求解器‘quadprog得到基于分時電價的電池組充電優(yōu)化控制序列。該案例簡單實用,容易理解,更多與車輛控制相關(guān)的案例應(yīng)該應(yīng)用于優(yōu)化控制理論課程的案例教學(xué)中,如自動變速器換擋的優(yōu)化控制、電動汽車整車優(yōu)化控制等。

        參考文獻(xiàn):

        [1]王錫凡,邵成成,王秀麗,杜 超.電動汽車充電負(fù)荷與調(diào)度控制策略綜述[J].電機(jī)工程學(xué)報,2013,33(01):1—10.

        [2]羅卓偉,胡澤春,宋永華,等.電動汽車充電負(fù)荷計算方法[J].電力系統(tǒng)自動化,2011,35(14):36—42.

        [3]Scott J.Moura,Jeffrey L. Stein,and Hosam K.Fathy. Battery-Health Conscious Power Management in Plug-In Hybrid Electric Vehicles via Electrochemical Modeling and Stochastic Control[J].IEEE Transactions on Control Systems Technology,2013,21(03):679—694.

        (作者單位:西華大學(xué)交通與汽車工程學(xué)院)

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