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        青島市公交循環(huán)工況下的增程式汽車Δ—SOC能量策略研究

        2017-11-07 10:23:55牛仁強(qiáng)趙紅劉鵬趙英良
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年30期

        牛仁強(qiáng)+趙紅+劉鵬+趙英良

        摘 要:以課題組自主設(shè)計(jì)的增程式電動(dòng)城市公交車為研究對(duì)象,構(gòu)建了青島市公交循環(huán)工況,采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃(DP)控制策略,根據(jù)動(dòng)力電池組SOC每秒的變化量和驅(qū)動(dòng)電機(jī)需求功率關(guān)系提出了Δ-SOC能量管理控制策略。該策略在保證節(jié)油效率的同時(shí)又可以滿足能量實(shí)時(shí)管理控制的要求。

        關(guān)鍵詞:增程式電動(dòng)公交車;能量管理;動(dòng)態(tài)規(guī)劃;實(shí)時(shí)控制;Δ-SOC策略

        中圖分類號(hào):U491.1+7 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):2095-2945(2017)30-0026-02

        作為新能源汽車類型的一種,增程式電動(dòng)汽車的能量管理策略可以分為以下三類:基于規(guī)則(RB,Rule-Based)的能量管理控制策略、基于智能算法控制策略和基于現(xiàn)代控制理論的最優(yōu)化能量管理控制策略。動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法(DP,Dynamic Programming)作為處理有約束非線性最優(yōu)化問題的最好的方法之一,最優(yōu)化方法中最廣泛采用的方法。當(dāng)行駛工況已知時(shí),能量管理系統(tǒng)利用DP算法可以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制。Barsili等人基于DP算法提出了一種最低等效燃油消耗控制策略,但是由于計(jì)算量太大而不能夠用于實(shí)時(shí)控制。

        本文設(shè)計(jì)了一種在青島市城市公交循環(huán)工況下運(yùn)行的針對(duì)增程式電動(dòng)公交車的動(dòng)態(tài)規(guī)劃策略和基于規(guī)則的控制策略相結(jié)合的復(fù)合能量管理控制策略。這種控制策略既保持了動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法和基于規(guī)則的控制策略的優(yōu)點(diǎn)又顯著降低了控制算法的計(jì)算負(fù)擔(dān)。

        1 動(dòng)力傳統(tǒng)系統(tǒng)建模

        本文建立了REEV的后向仿真模型。為了便于DP控制策略的實(shí)現(xiàn),整車的縱向動(dòng)力學(xué)模型由下列離散形式的狀態(tài)方程表示:

        其中,每一個(gè)離散點(diǎn)(k)處的車輛行駛速率ur;δ為整車旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù);mv為整車質(zhì)量;mp為乘客質(zhì)量;preq是傳動(dòng)系統(tǒng)需要的功率;?濁T為傳動(dòng)系統(tǒng)的傳動(dòng)效率;Ff為汽車滾動(dòng)阻力;Fw為空氣阻力,它是相對(duì)速率ur的函數(shù);Fi為爬坡阻力。

        從降低DP算法的計(jì)算復(fù)雜度的角度出發(fā),忽略驅(qū)動(dòng)電機(jī)的動(dòng)態(tài)特性,采用二維數(shù)據(jù)查表圖來表示驅(qū)動(dòng)電機(jī)的驅(qū)動(dòng)特性。

        動(dòng)力電池組的等效電路模型采用Rint模型,其離散形式的狀態(tài)空間表達(dá)式為:

        其中,I為電池組電流;Qbat為動(dòng)力電池組容量;?濁SOC為動(dòng)力電池組充電效率;UOCV為動(dòng)力電池組開路電壓;Rint和Rt分別為動(dòng)力電池組的內(nèi)阻和熱電阻;UOCV和Rint都是SOC的函數(shù)。

        從降低動(dòng)態(tài)規(guī)劃計(jì)算復(fù)雜度的角度出發(fā),也忽略了增程器中發(fā)動(dòng)機(jī)和發(fā)電機(jī)的動(dòng)態(tài)特性,分別從各自的臺(tái)架試驗(yàn)的數(shù)據(jù)中生成MAP圖。由此,發(fā)電機(jī)的輸入軸與發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出軸通過機(jī)械固連的方式固定,因此在每一個(gè)工作點(diǎn)出具有相同的轉(zhuǎn)速。由臺(tái)架試驗(yàn)數(shù)據(jù)得到增程器的最佳燃油經(jīng)濟(jì)性曲線。

        2 能量管理策略

        2.1 循環(huán)工況的建立

        本課題組運(yùn)用GPS對(duì)選取的21條具有代表性的公交車行駛路線進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集,并運(yùn)用定步長(zhǎng)分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,構(gòu)建了青島市公交車的行駛工況。

        考慮到一般公交車的每天的行駛里程為200km左右,而增程式電動(dòng)公交車都配備了大容量的動(dòng)力鋰電池組。因此,本文采用的仿真循環(huán)工況為20個(gè)典型循環(huán)工況,共計(jì)190km。

        2.2 DP控制策略

        為實(shí)現(xiàn)最佳等效燃油經(jīng)濟(jì)性的目標(biāo),增程器的輸出功率被看作是控制變量,u(t)=[Pre(t)]。增程式電動(dòng)公交車的離散狀態(tài)空間表達(dá)式可以表示為:

        其中,f所表示的函數(shù)關(guān)系通過公式(1-6)來表示。

        狀態(tài)變量的約束條件由公式(4)確定。

        其中,Ubus,max,Ubus,min,UOCV,Rchg,Rdis分別表示動(dòng)力電池組的最大電壓,最小電壓,開路電壓,充電電阻和放電電阻。

        動(dòng)態(tài)規(guī)劃控制策略的關(guān)鍵是代價(jià)函數(shù)的確定。在本文中,電能被等效為燃油。并將最小等效燃油消耗量作為目標(biāo)函數(shù)。代價(jià)函數(shù)如下:

        其中,Cre,k為增程器在第k階段的燃油消耗量;Cbat,k為動(dòng)力電池組在第k階段的等效燃油消耗量。

        2.3 Δ-SOC策略

        借助動(dòng)態(tài)規(guī)劃控制策略,基于青島市城市公交循環(huán)工況,本文分析了最小燃油消耗控制結(jié)果的特點(diǎn),得出了在不同的驅(qū)動(dòng)電機(jī)輸出功率下的動(dòng)力電池組SOC的每一秒的變化率?;趧?dòng)力電池組的SOC變化率與驅(qū)動(dòng)電機(jī)輸出功率的關(guān)系(其擬合曲線如圖1所示),提出了Δ-SOC控制策略,圖表的SOC下降曲線就是SOC的控制規(guī)則。

        3 結(jié)果與分析

        為了確定上述提及的Δ-SOC控制策略的效果,本文基于青島市城市公交循環(huán)工況進(jìn)行了增程式公交的仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證能量效率。兩種控制規(guī)則下的動(dòng)力電池組SOC下降曲線如圖2所示。

        由圖可知,基于規(guī)則的Δ-SOC控制策略與動(dòng)態(tài)規(guī)劃控制策略的動(dòng)力電池組SOC下降曲線相似。這就意味著動(dòng)態(tài)規(guī)劃控制策略可以用Δ-SOC控制策略有效地代替。通過與相同級(jí)別的城市客車相比較,Δ-SOC控制策略的節(jié)能效果和經(jīng)濟(jì)性具有顯著的效果,動(dòng)態(tài)規(guī)劃控制策略與Δ-SOC控制策略的燃油節(jié)約分別達(dá)到了32.04%與30.87%。

        參考文獻(xiàn):

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        [2]Tate E D, Harpster M O, Savagian P J. The electrification of the automobile: from conventional hybrid, to plug-in hybrids, to extended-range electric vehicles. SAE Technical Paper, 2008.

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